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

CREStereo	0.31 8	0.35 47	1.66 42	0.19 1	0.13 8	0.55 152	0.17 19	0.50 52	0.50 62	0.28 50	0.34 81	0.24 41	0.21 53	0.34 31	0.23 23	0.11 161	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.10 18	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
trnet	0.31 8	0.31 10	1.65 41	0.20 2	0.12 4	0.55 152	0.15 7	0.50 52	0.51 68	0.28 50	0.34 81	0.24 41	0.21 53	0.34 31	0.24 26	0.11 161	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.09 9	0.12 16

PMTNet	0.35 22	0.38 72	1.75 46	0.21 3	0.14 12	0.57 181	0.24 139	0.48 37	0.44 34	0.28 50	0.32 72	0.26 59	0.24 81	0.41 70	0.24 26	0.42 456	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.18 152	0.15 40

MonSter	0.47 84	0.29 3	1.07 7	0.22 4	0.18 62	0.51 104	0.14 5	0.49 40	0.35 4	0.26 42	0.18 2	0.15 1	0.11 1	0.88 244	0.47 205	0.06 1	2.11 493	0.07 1	0.81 494	0.07 1	1.01 414

LGtest1	0.26 2	0.43 101	0.82 1	0.23 5	0.21 116	0.31 14	0.11 2	0.36 7	0.43 26	0.24 27	0.18 2	0.16 4	0.14 2	0.30 8	0.28 73	0.10 77	0.16 228	0.08 7	0.06 8	0.10 18	0.42 235

SGD-Stereo	0.23 1	0.31 10	0.87 2	0.23 5	0.11 1	0.40 42	0.16 14	0.33 4	0.40 14	0.20 5	0.19 6	0.18 8	0.17 12	0.38 50	0.17 1	0.11 161	0.06 1	0.08 7	0.07 20	0.10 18	0.09 2

TANstereo	0.39 40	0.70 218	2.48 246	0.23 5	0.12 4	0.54 139	0.16 14	0.41 14	0.47 45	0.45 110	0.51 186	0.26 59	0.22 61	0.34 31	0.21 5	0.10 77	0.10 122	0.08 7	0.07 20	0.09 9	0.18 69

S2M2	0.27 4	0.32 21	1.41 23	0.24 8	0.17 47	0.24 4	0.09 1	0.36 7	0.50 62	0.17 2	0.25 24	0.22 23	0.17 12	0.27 3	0.29 84	0.16 333	0.12 167	0.11 155	0.12 183	0.15 85	0.12 16

DEFOM-Stereo	0.26 2	0.61 180	1.22 12	0.24 8	0.14 12	0.49 88	0.18 26	0.31 2	0.31 1	0.20 5	0.18 2	0.15 1	0.14 2	0.42 77	0.19 2	0.08 4	0.06 1	0.08 7	0.06 8	0.09 9	0.16 53

rvit_stereo_0080	0.33 13	0.77 249	1.43 24	0.24 8	0.18 62	0.34 24	0.27 198	0.58 94	0.51 68	0.25 33	0.27 36	0.27 70	0.22 61	0.32 22	0.27 60	0.14 286	0.10 122	0.10 90	0.10 98	0.15 85	0.17 60

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 71	1.36 412	1.30 15	0.24 8	0.12 4	0.33 22	0.20 43	0.41 14	0.37 7	0.32 62	0.21 10	0.16 4	0.14 2	0.29 6	0.62 273	0.55 467	1.42 461	0.11 155	0.13 205	0.25 277	0.56 308

WCG-NET（raft）	0.44 67	0.97 314	1.78 48	0.24 8	0.17 47	0.43 52	0.24 139	0.42 18	0.52 78	0.38 75	0.35 88	0.46 190	0.25 99	0.41 70	0.26 51	0.08 4	1.08 422	0.08 7	0.08 41	0.27 310	0.40 222

whm_eth	0.33 13	0.77 249	1.43 24	0.24 8	0.18 62	0.34 24	0.27 198	0.58 94	0.51 68	0.25 33	0.27 36	0.27 70	0.22 61	0.32 22	0.27 60	0.14 286	0.10 122	0.10 90	0.10 98	0.15 85	0.17 60

s12784h	0.41 47	0.34 39	2.17 133	0.24 8	0.11 1	0.64 292	0.24 139	0.85 255	0.70 250	0.45 110	0.54 221	0.28 77	0.27 124	0.51 121	0.27 60	0.11 161	0.06 1	0.09 37	0.06 8	0.16 105	0.14 32

Reg-Stereo(zero)	0.66 282	0.26 1	2.13 128	0.25 15	1.15 466	0.99 434	0.97 465	0.57 91	0.81 361	0.52 184	0.46 144	0.54 235	0.59 362	0.47 89	1.14 385	0.08 4	0.88 403	0.08 7	0.36 432	0.12 38	0.80 378

castereo	0.34 17	0.48 123	1.00 5	0.25 15	0.29 218	0.41 44	0.27 198	0.76 176	0.49 53	0.23 20	0.30 52	0.24 41	0.31 171	0.29 6	0.29 84	0.09 26	0.20 268	0.09 37	0.31 399	0.12 38	0.44 258

fffft	0.36 28	0.70 218	1.51 33	0.25 15	0.15 19	0.42 49	0.24 139	0.46 32	0.42 21	0.22 15	0.19 6	0.20 13	0.16 8	0.47 89	0.69 296	0.07 2	0.09 94	0.10 90	0.08 41	0.30 340	0.45 263
1: 1. 1
WCG-NET	0.41 47	0.80 261	1.77 47	0.25 15	0.13 8	0.43 52	0.24 139	0.42 18	0.59 132	0.38 75	0.41 119	0.26 59	0.24 81	0.37 47	0.24 26	0.08 4	0.81 397	0.08 7	0.07 20	0.26 296	0.31 165

Pointernet	0.37 33	0.31 10	1.91 75	0.25 15	0.37 289	0.47 77	0.15 7	0.67 138	0.52 78	0.23 20	0.30 52	0.28 77	0.20 46	0.32 22	0.23 23	0.10 77	0.24 289	0.07 1	0.13 205	0.10 18	0.51 287

CAS++	0.34 17	0.39 78	1.90 72	0.25 15	0.18 62	0.32 16	0.20 43	0.78 190	0.44 34	0.31 59	0.31 62	0.21 21	0.16 8	0.34 31	0.20 4	0.15 316	0.13 183	0.13 269	0.10 98	0.15 85	0.14 32
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MaDis-Stereo	0.35 22	0.89 292	2.15 130	0.25 15	0.29 218	0.29 9	0.17 19	0.47 35	0.41 16	0.21 9	0.22 12	0.28 77	0.21 53	0.32 22	0.31 107	0.10 77	0.09 94	0.10 90	0.08 41	0.11 28	0.12 16

LoS	0.34 17	0.35 47	1.88 69	0.25 15	0.13 8	0.53 129	0.20 43	0.50 52	0.53 89	0.26 42	0.28 40	0.37 123	0.24 81	0.40 61	0.25 37	0.10 77	0.08 43	0.08 7	0.06 8	0.15 85	0.10 6
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.33 13	0.32 21	1.46 28	0.25 15	0.50 341	0.40 42	0.20 43	0.48 37	0.48 49	0.22 15	0.29 45	0.26 59	0.19 36	0.35 41	0.22 8	0.09 26	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.16 105	0.54 300

knoymous	0.37 33	0.34 39	1.83 56	0.25 15	0.18 62	0.45 59	0.24 139	0.60 110	0.40 14	0.42 91	0.39 108	0.54 235	0.25 99	0.41 70	0.29 84	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.07 20	0.13 53	0.20 84

fff	0.50 114	0.90 297	2.63 305	0.25 15	0.15 19	0.51 104	0.22 80	0.85 255	0.82 367	0.55 211	0.48 157	0.31 93	0.65 381	0.39 54	0.37 155	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.08 4	0.43 243

DRaft	0.65 263	0.47 120	2.38 178	0.25 15	0.17 47	0.64 292	0.65 428	0.56 85	0.57 115	0.67 344	0.98 432	0.38 129	0.99 444	1.42 322	2.06 446	0.11 161	0.14 198	0.10 90	0.14 227	0.18 152	0.21 91

CREStereo++_RVC	0.38 37	0.37 62	2.47 240	0.25 15	0.16 28	0.54 139	0.15 7	0.42 18	0.57 115	0.37 71	0.52 195	0.24 41	0.19 36	0.31 12	0.27 60	0.09 26	0.06 1	0.08 7	0.30 392	0.09 9	0.22 98
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
csc	0.50 114	0.90 297	2.63 305	0.25 15	0.15 19	0.51 104	0.22 80	0.85 255	0.82 367	0.55 211	0.48 157	0.31 93	0.65 381	0.39 54	0.37 155	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.08 4	0.43 243

cscssc	0.50 114	0.90 297	2.63 305	0.25 15	0.15 19	0.51 104	0.22 80	0.85 255	0.82 367	0.55 211	0.48 157	0.31 93	0.65 381	0.39 54	0.37 155	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.08 4	0.43 243

111	0.57 168	1.41 423	2.63 305	0.25 15	0.15 19	0.59 210	0.26 181	0.90 301	0.83 374	0.50 162	0.54 221	0.57 255	0.38 212	0.54 138	0.41 174	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.24 255	0.81 383

LG-Stereo	0.36 28	0.61 180	1.37 20	0.26 31	0.37 289	0.43 52	0.20 43	0.55 81	0.44 34	0.25 33	0.30 52	0.50 213	0.17 12	0.30 8	0.37 155	0.10 77	0.18 248	0.11 155	0.10 98	0.24 255	0.43 243

SMoEStereo_RVC	0.36 28	0.83 268	1.48 31	0.26 31	0.15 19	0.46 66	0.22 80	0.40 11	0.43 26	0.23 20	0.24 16	0.21 21	0.18 28	0.47 89	0.59 260	0.07 2	0.07 9	0.10 90	0.08 41	0.24 255	0.42 235

tt45	0.35 22	0.80 261	1.46 28	0.26 31	0.17 47	0.55 152	0.22 80	0.44 24	0.39 11	0.24 27	0.26 30	0.25 49	0.18 28	0.64 174	0.36 150	0.09 26	0.08 43	0.10 90	0.08 41	0.24 255	0.29 147

IGEV-Stereo+	0.48 95	0.32 21	1.43 24	0.26 31	0.46 336	0.30 11	0.13 3	0.32 3	0.57 115	0.80 396	0.24 16	0.19 11	0.19 36	0.57 146	0.46 200	0.10 77	1.36 454	0.08 7	0.22 345	0.46 440	1.04 418

MGS-Stereo	0.35 22	0.48 123	1.99 91	0.26 31	0.14 12	0.41 44	0.22 80	0.41 14	0.48 49	0.24 27	0.51 186	0.25 49	0.18 28	0.33 26	0.22 8	0.10 77	0.08 43	0.09 37	0.08 41	0.47 444	0.10 6

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 126	0.51 141	1.12 8	0.26 31	0.22 128	0.46 66	0.20 43	1.10 437	1.33 474	3.13 513	0.33 75	0.22 23	0.20 46	0.34 31	0.26 51	0.11 161	0.09 94	0.11 155	0.09 63	0.17 128	0.21 91

DCANet-4	0.43 54	0.32 21	2.31 166	0.26 31	0.14 12	0.51 104	0.22 80	0.84 242	0.78 332	0.55 211	0.48 157	0.28 77	0.37 202	0.40 61	0.37 155	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.08 4	0.43 243

ADStereo(finetuned)	0.50 114	0.91 300	2.43 201	0.26 31	0.14 12	0.51 104	0.22 80	0.84 242	0.78 332	0.56 223	0.49 171	0.32 99	0.75 411	0.40 61	0.40 169	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.13 53	0.45 263

THIR-Stereo	0.88 392	0.85 276	2.33 170	0.26 31	0.16 28	0.59 210	2.69 508	0.62 119	0.54 93	0.62 299	1.61 471	0.96 422	1.77 484	1.67 364	2.20 456	0.10 77	0.08 43	0.14 305	0.11 146	0.16 105	0.21 91

CFNet_pseudo	0.47 84	0.50 134	2.19 138	0.26 31	0.20 104	0.56 159	0.22 80	0.80 206	0.62 152	0.50 162	0.56 244	0.68 317	0.47 307	0.53 132	0.33 130	0.11 161	0.10 122	0.15 331	0.10 98	0.18 152	0.33 174

DCANet	0.49 110	0.91 300	2.63 305	0.26 31	0.14 12	0.51 104	0.22 80	0.84 242	0.78 332	0.56 223	0.49 171	0.32 99	0.41 245	0.39 54	0.41 174	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.14 74	0.45 263

ccs_rob	0.47 84	0.50 134	2.19 138	0.26 31	0.20 104	0.56 159	0.22 80	0.80 206	0.62 152	0.50 162	0.56 244	0.68 317	0.47 307	0.53 132	0.33 130	0.11 161	0.10 122	0.16 350	0.10 98	0.18 152	0.33 174

999	0.35 22	0.74 240	1.38 21	0.27 43	0.18 62	0.50 98	0.23 114	0.40 11	0.41 16	0.21 9	0.33 75	0.23 31	0.18 28	0.74 208	0.37 155	0.09 26	0.08 43	0.09 37	0.08 41	0.26 296	0.26 128

rvit_stereo_0081_aga	0.34 17	0.67 198	1.79 49	0.27 43	0.20 104	0.34 24	0.21 65	0.43 21	0.48 49	0.26 42	0.28 40	0.27 70	0.21 53	0.33 26	0.25 37	0.14 286	0.11 149	0.11 155	0.10 98	0.14 74	0.18 69

RAStereo	0.33 13	0.81 265	2.22 147	0.27 43	0.18 62	0.25 5	0.20 43	0.45 26	0.38 9	0.21 9	0.26 30	0.20 13	0.16 8	0.26 2	0.26 51	0.10 77	0.08 43	0.10 90	0.08 41	0.13 53	0.09 2

U	3.41 510	0.37 62	1.27 13	0.27 43	13.75 526	19.65 532	0.15 7	0.43 21	0.33 2	0.18 3	0.19 6	0.27 70	0.15 6	0.23 1	0.19 2	0.10 77	0.06 1	17.75 531	12.73 527	0.11 28	0.10 6

MIF-Stereo (partial)	0.41 47	0.71 222	2.67 327	0.27 43	0.24 165	0.32 16	0.17 19	0.56 85	0.46 39	0.26 42	0.37 96	0.25 49	0.26 110	0.46 85	0.35 147	0.11 161	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.21 215	0.15 40

PCWNet_CMD	0.48 95	0.50 134	2.23 149	0.27 43	0.20 104	0.56 159	0.22 80	0.78 190	0.67 200	0.49 143	0.55 231	0.68 317	0.56 347	0.48 102	0.32 117	0.11 161	0.10 122	0.14 305	0.10 98	0.19 183	0.43 243

CFNet_ucs	0.50 114	0.55 159	2.28 158	0.27 43	0.22 128	0.58 192	0.23 114	0.90 301	0.69 239	0.54 199	0.64 312	0.68 317	0.44 278	0.55 139	0.34 139	0.14 286	0.12 167	0.16 350	0.11 146	0.19 183	0.38 207

4D-IteraStereo	0.62 231	1.29 394	3.04 410	0.27 43	0.30 231	0.46 66	0.26 181	0.54 72	0.51 68	0.41 85	0.31 62	0.39 133	0.19 36	0.53 132	0.65 286	0.09 26	0.47 345	0.12 208	0.11 146	0.21 215	2.14 485

LoS_RVC	0.34 17	0.38 72	1.96 86	0.27 43	0.35 275	0.43 52	0.22 80	0.43 21	0.34 3	0.24 27	0.34 81	0.23 31	0.28 138	0.34 31	0.22 8	0.08 4	0.07 9	0.07 1	0.05 1	0.10 18	0.35 189

RCA-Stereo	0.45 71	0.38 72	1.80 51	0.27 43	0.25 173	0.58 192	0.23 114	0.84 242	0.66 187	0.42 91	0.44 137	0.28 77	0.35 193	0.31 12	0.21 5	0.09 26	1.01 414	0.09 37	0.07 20	0.21 215	0.53 297

IER	0.49 110	0.73 230	2.12 122	0.27 43	0.25 173	0.65 308	0.27 198	0.76 176	0.59 132	0.56 223	0.59 267	0.60 269	0.53 338	0.64 174	0.44 191	0.12 204	0.09 94	0.11 155	0.11 146	0.18 152	0.15 40

CrosDoStereo	0.96 419	0.49 127	2.66 319	0.27 43	0.33 257	0.54 139	3.69 512	0.77 183	0.66 187	0.70 358	1.39 464	0.53 228	1.47 471	1.77 380	3.02 484	0.10 77	0.08 43	0.11 155	0.11 146	0.22 232	0.30 156

DeepStereo_LL	0.96 419	0.49 127	2.66 319	0.27 43	0.33 257	0.54 139	3.69 512	0.77 183	0.66 187	0.70 358	1.39 464	0.53 228	1.47 471	1.77 380	3.02 484	0.10 77	0.08 43	0.11 155	0.11 146	0.22 232	0.30 156

DIP-Stereo	0.43 54	0.50 134	2.21 145	0.27 43	0.18 62	0.63 281	0.17 19	0.94 324	0.58 122	0.49 143	0.48 157	0.30 86	0.30 166	0.40 61	0.31 107	0.10 77	0.08 43	0.10 90	0.08 41	0.15 85	0.33 174
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.48 95	0.50 134	2.23 149	0.27 43	0.20 104	0.56 159	0.22 80	0.78 190	0.67 200	0.49 143	0.55 231	0.68 317	0.56 347	0.48 102	0.32 117	0.11 161	0.10 122	0.13 269	0.10 98	0.18 152	0.43 243

HSM-Net_RVC	0.70 309	0.40 84	2.45 227	0.27 43	0.19 93	0.68 334	0.30 255	1.29 466	0.73 278	0.73 370	0.70 353	0.77 356	0.45 286	3.73 507	0.46 200	0.13 250	0.09 94	0.10 90	0.09 63	0.13 53	0.32 170
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
rvit_stereo_0083	0.28 5	0.37 62	0.88 3	0.28 59	0.18 62	0.28 7	0.22 80	0.40 11	0.58 122	0.25 33	0.30 52	0.27 70	0.27 124	0.38 50	0.25 37	0.14 286	0.12 167	0.13 269	0.10 98	0.13 53	0.14 32

rvit_stereo_0081	0.29 6	0.46 117	1.13 9	0.28 59	0.17 47	0.32 16	0.22 80	0.45 26	0.58 122	0.25 33	0.26 30	0.26 59	0.22 61	0.36 44	0.25 37	0.14 286	0.10 122	0.11 155	0.10 98	0.13 53	0.11 13

rvit_stereo_0082	0.29 6	0.46 117	1.13 9	0.28 59	0.17 47	0.32 16	0.22 80	0.45 26	0.58 122	0.25 33	0.26 30	0.26 59	0.22 61	0.36 44	0.25 37	0.14 286	0.10 122	0.11 155	0.10 98	0.13 53	0.11 13

DualNet (step1)	0.76 345	0.69 215	2.69 341	0.28 59	0.23 153	0.81 395	0.33 291	0.99 365	0.86 395	0.64 318	0.63 299	0.67 303	0.49 319	1.18 285	0.52 228	0.65 471	1.21 433	0.86 484	0.56 475	0.25 277	0.72 356

test_sample9	1.07 438	0.69 215	2.69 341	0.28 59	0.23 153	0.81 395	0.33 291	0.99 365	0.86 395	0.64 318	0.63 299	0.67 303	0.49 319	2.02 423	2.70 474	0.65 471	4.33 520	0.86 484	0.56 475	0.25 277	0.72 356

test_sample8	1.23 454	0.69 215	2.69 341	0.28 59	0.23 153	0.81 395	0.33 291	1.01 384	0.75 304	1.23 462	0.63 299	2.53 492	1.31 459	2.02 423	2.70 474	0.65 471	4.33 520	0.86 484	0.56 475	0.25 277	0.72 356

plain	0.43 54	0.73 230	2.80 371	0.28 59	0.19 93	0.33 22	0.21 65	0.63 126	0.50 62	0.24 27	0.38 102	0.24 41	0.25 99	0.48 102	0.32 117	0.12 204	0.08 43	0.13 269	0.09 63	0.43 429	0.13 20

UniTT-Stereo	0.36 28	0.66 197	2.43 201	0.28 59	0.24 165	0.30 11	0.18 26	0.35 5	0.36 6	0.26 42	0.37 96	0.18 8	0.18 28	0.33 26	0.30 91	0.11 161	0.08 43	0.09 37	0.08 41	0.25 277	0.09 2

CASnet	0.32 11	0.40 84	1.80 51	0.28 59	0.11 1	0.47 77	0.19 31	0.45 26	0.47 45	0.39 80	0.31 62	0.23 31	0.17 12	0.31 12	0.21 5	0.11 161	0.06 1	0.15 331	0.12 183	0.16 105	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.42 51	0.33 32	1.89 71	0.28 59	0.21 116	0.69 337	0.21 65	0.83 234	0.60 138	0.45 110	0.43 125	0.62 276	0.30 166	0.48 102	0.24 26	0.11 161	0.40 334	0.08 7	0.06 8	0.10 18	0.16 53

psmg	0.48 95	0.32 21	1.58 35	0.28 59	0.22 128	0.75 364	0.35 309	0.94 324	0.67 200	0.61 286	0.59 267	0.63 280	0.38 212	0.48 102	0.97 355	0.13 250	0.11 149	0.13 269	0.13 205	0.14 74	0.15 40

STrans-v2	0.69 302	0.62 186	2.66 319	0.28 59	0.23 153	0.57 181	0.32 277	1.01 384	0.77 327	0.92 419	0.84 403	0.88 401	0.92 438	1.81 390	1.19 392	0.10 77	0.07 9	0.10 90	0.09 63	0.12 38	0.30 156

GMStereo	0.44 67	1.32 397	2.65 315	0.28 59	0.16 28	0.42 49	0.22 80	0.48 37	0.63 163	0.41 85	0.36 90	0.26 59	0.25 99	0.41 70	0.30 91	0.14 286	0.08 43	0.10 90	0.12 183	0.17 128	0.13 20
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 67	0.36 51	2.38 178	0.28 59	0.43 325	0.53 129	0.20 43	0.86 266	0.52 78	0.44 106	0.36 90	0.53 228	0.26 110	0.40 61	0.27 60	0.09 26	0.08 43	0.09 37	0.38 438	0.10 18	0.22 98

SFCPSM	0.48 95	0.39 78	2.30 163	0.28 59	0.27 201	0.70 340	0.32 277	1.00 375	0.69 239	0.50 162	0.52 195	0.43 154	0.36 196	0.53 132	0.44 191	0.12 204	0.09 94	0.12 208	0.16 268	0.18 152	0.23 107

Gwc-CoAtRS	0.41 47	0.37 62	2.06 106	0.28 59	0.41 311	0.48 83	0.19 31	0.64 129	0.49 53	0.45 110	0.39 108	0.57 255	0.26 110	0.37 47	0.28 73	0.09 26	0.19 254	0.09 37	0.31 399	0.11 28	0.25 120

ACVNet	0.54 149	0.87 283	2.45 227	0.28 59	0.22 128	0.59 210	0.36 317	0.69 146	0.73 278	0.49 143	0.59 267	0.69 328	0.42 257	0.47 89	0.70 298	0.11 161	0.10 122	0.10 90	0.09 63	0.36 385	0.39 215

hitnet-ft	0.73 325	1.09 338	2.59 288	0.28 59	0.22 128	0.71 345	0.36 317	0.89 292	0.67 200	0.58 246	0.83 401	1.03 436	0.94 441	2.31 447	0.70 298	0.23 414	0.14 198	0.41 461	0.13 205	0.24 255	0.28 141

G2L-Stereo_aug	0.58 176	0.62 186	2.80 371	0.29 77	0.24 165	0.62 266	0.28 211	0.79 199	0.76 313	0.65 334	0.65 319	0.73 343	0.51 327	1.36 313	0.58 255	0.11 161	0.08 43	0.09 37	0.07 20	0.22 232	0.18 69

HI	0.47 84	0.82 266	2.49 252	0.29 77	0.22 128	0.45 59	0.20 43	0.59 103	0.43 26	0.59 265	0.59 267	0.65 291	0.45 286	0.48 102	0.40 169	0.08 4	0.09 94	0.10 90	0.11 146	0.24 255	0.20 84

CoSv	0.47 84	0.82 266	2.49 252	0.29 77	0.22 128	0.45 59	0.20 43	0.59 103	0.43 26	0.59 265	0.59 267	0.65 291	0.45 286	0.48 102	0.40 169	0.08 4	0.09 94	0.10 90	0.11 146	0.24 255	0.20 84

castereo++	0.39 40	0.83 268	1.38 21	0.29 77	0.18 62	0.53 129	0.20 43	0.57 91	0.58 122	0.20 5	0.27 36	0.32 99	0.17 12	0.34 31	0.22 8	0.09 26	0.54 359	0.09 37	0.29 383	0.15 85	0.52 293

tg	0.45 71	0.83 268	1.85 63	0.29 77	0.16 28	0.57 181	0.18 26	0.60 110	0.56 108	0.37 71	0.44 137	0.38 129	0.24 81	0.48 102	0.28 73	0.09 26	0.30 312	0.11 155	0.11 146	0.44 433	0.77 367

RAFT-Stereo-weight	0.46 79	0.37 62	1.60 38	0.29 77	0.51 344	0.57 181	0.22 80	0.84 242	0.67 200	0.48 127	0.38 102	0.36 118	0.17 12	0.39 54	0.27 60	0.09 26	1.28 444	0.09 37	0.07 20	0.09 9	0.41 230

testlalala	0.53 140	0.36 51	2.40 187	0.29 77	0.35 275	0.60 224	0.22 80	1.02 392	0.63 163	0.56 223	0.40 117	0.32 99	0.21 53	0.33 26	0.27 60	0.10 77	1.73 475	0.09 37	0.24 353	0.08 4	0.43 243

GLC_STEREO	0.31 8	0.30 8	1.80 51	0.29 77	0.12 4	0.41 44	0.20 43	0.39 9	0.42 21	0.26 42	0.31 62	0.25 49	0.19 36	0.36 44	0.26 51	0.09 26	0.11 149	0.12 208	0.10 98	0.13 53	0.15 40

GMOStereo	0.58 176	0.89 292	2.46 235	0.29 77	0.99 441	0.51 104	0.32 277	0.58 94	0.46 39	0.58 246	0.48 157	0.54 235	0.27 124	0.31 12	0.25 37	0.09 26	1.64 468	0.13 269	0.11 146	0.34 368	0.42 235

error version	0.58 176	0.89 292	2.46 235	0.29 77	0.99 441	0.51 104	0.32 277	0.58 94	0.46 39	0.58 246	0.48 157	0.54 235	0.27 124	0.31 12	0.25 37	0.09 26	1.64 468	0.13 269	0.11 146	0.34 368	0.42 235

test-v	0.58 176	0.89 292	2.46 235	0.29 77	0.99 441	0.51 104	0.32 277	0.58 94	0.46 39	0.58 246	0.48 157	0.54 235	0.27 124	0.31 12	0.25 37	0.09 26	1.64 468	0.13 269	0.11 146	0.34 368	0.42 235

AnonymousM	0.45 71	0.49 127	1.83 56	0.29 77	0.15 19	0.53 129	0.22 80	0.64 129	0.66 187	0.47 124	0.33 75	0.30 86	0.25 99	0.49 115	0.29 84	0.12 204	0.27 308	0.71 480	0.37 434	0.12 38	0.41 230

test-2	0.58 176	0.89 292	2.46 235	0.29 77	0.99 441	0.51 104	0.32 277	0.58 94	0.46 39	0.58 246	0.48 157	0.54 235	0.27 124	0.31 12	0.25 37	0.09 26	1.64 468	0.13 269	0.11 146	0.34 368	0.42 235

iRaftStereo_RVC	0.47 84	0.84 272	1.91 75	0.29 77	0.15 19	0.53 129	0.20 43	0.58 94	0.50 62	0.37 71	0.43 125	0.42 153	0.23 76	0.38 50	0.28 73	0.09 26	0.70 386	0.12 208	0.11 146	0.43 429	0.77 367

222	1.02 429	0.60 174	1.95 82	0.29 77	0.51 344	0.62 266	0.24 139	1.09 434	0.86 395	0.64 318	0.67 332	0.47 199	0.42 257	1.86 402	6.73 516	0.13 250	1.21 433	0.11 155	0.32 407	0.17 128	1.44 457

test_xeample	0.98 424	0.65 196	2.12 122	0.29 77	0.67 396	0.60 224	0.28 211	1.08 432	0.85 388	0.62 299	0.70 353	0.44 169	0.41 245	1.95 417	5.45 511	0.12 204	1.33 452	0.11 155	0.31 399	0.18 152	1.42 456

ARAFT	0.65 263	1.69 464	3.34 434	0.29 77	0.16 28	0.65 308	0.36 317	0.96 341	0.73 278	0.63 308	0.49 171	0.56 251	0.31 171	1.23 292	0.35 147	0.11 161	0.08 43	0.14 305	0.13 205	0.38 399	0.50 282

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 176	1.48 437	2.53 264	0.29 77	0.78 416	0.52 121	0.20 43	0.68 143	0.66 187	0.51 174	0.61 284	0.40 142	0.32 178	0.40 61	0.43 186	0.08 4	0.63 375	0.09 37	0.09 63	0.37 392	0.58 315

CFNet-ft	0.60 203	1.16 360	2.45 227	0.29 77	0.30 231	0.64 292	0.28 211	0.69 146	0.57 115	0.49 143	0.57 255	0.79 362	0.44 278	1.48 331	0.62 273	0.15 316	0.10 122	0.28 435	0.14 227	0.21 215	0.29 147

DSFCA	0.62 231	0.77 249	1.95 82	0.29 77	0.29 218	0.79 388	0.86 455	0.81 214	0.73 278	0.73 370	0.66 327	0.67 303	0.57 352	1.17 283	1.03 369	0.16 333	0.15 214	0.13 269	0.14 227	0.19 183	0.28 141

CFNet_RVC	0.60 203	1.16 360	2.45 227	0.29 77	0.30 231	0.64 292	0.28 211	0.69 146	0.57 115	0.49 143	0.57 255	0.79 362	0.44 278	1.48 331	0.62 273	0.15 316	0.10 122	0.28 435	0.14 227	0.21 215	0.29 147

ours_stereo	0.37 33	0.67 198	1.63 39	0.30 98	0.50 341	0.35 29	0.22 80	0.41 14	0.38 9	0.21 9	0.32 72	0.23 31	0.17 12	0.47 89	0.22 8	0.08 4	0.09 94	0.10 90	0.08 41	0.24 255	0.77 367

DCVSM-stereo	0.52 126	0.37 62	2.45 227	0.30 98	0.22 128	0.54 139	0.52 390	0.60 110	0.52 78	0.69 354	0.47 150	0.79 362	0.49 319	0.56 142	0.90 349	0.13 250	0.14 198	0.15 331	0.13 205	0.20 203	0.21 91

MyStereo07	0.56 161	0.68 207	2.42 196	0.30 98	0.41 311	0.61 244	0.31 266	0.58 94	0.72 273	1.17 449	0.26 30	0.20 13	0.27 124	1.28 304	0.28 73	0.09 26	0.59 369	0.12 208	0.21 334	0.16 105	0.48 274

MyStereo04	0.57 168	0.68 207	2.66 319	0.30 98	0.41 311	0.61 244	0.31 266	0.88 283	0.80 353	0.48 127	0.37 96	0.54 235	0.42 257	0.61 162	0.71 304	0.09 26	0.59 369	0.12 208	0.21 334	0.16 105	0.48 274

CoDeX	0.54 149	0.52 145	2.25 154	0.30 98	0.26 188	0.61 244	0.32 277	1.03 399	0.73 278	0.49 143	0.56 244	0.52 225	0.40 234	1.59 353	0.38 163	0.12 204	0.09 94	0.11 155	0.10 98	0.15 85	0.22 98

CBFPSM	0.62 231	1.34 404	2.12 122	0.30 98	0.23 153	0.71 345	0.38 329	0.77 183	0.68 227	0.51 174	0.49 171	1.03 436	0.82 420	0.63 168	1.35 408	0.11 161	0.12 167	0.10 90	0.10 98	0.19 183	0.37 198

qqq	0.65 263	0.63 189	2.10 119	0.30 98	0.64 391	0.46 66	0.27 198	0.81 214	0.83 374	0.48 127	0.56 244	0.46 190	0.37 202	1.03 261	0.75 317	0.11 161	1.41 460	0.12 208	0.41 447	0.16 105	1.18 427

raft_robust	0.68 295	1.24 383	2.42 196	0.30 98	0.57 365	0.53 129	0.25 164	0.95 338	0.79 345	0.49 143	0.46 144	1.12 454	0.74 407	1.50 334	0.61 270	0.09 26	0.62 374	0.10 90	0.30 392	0.26 296	0.30 156

iRaft-Stereo_5w	0.65 263	1.35 407	2.21 145	0.30 98	0.63 387	0.49 88	0.28 211	0.78 190	0.64 173	0.41 85	0.61 284	0.62 276	0.46 296	1.79 387	0.48 210	0.10 77	0.25 298	0.11 155	0.12 183	0.40 414	0.94 402

CSP-Net	0.55 153	0.61 180	1.81 55	0.30 98	0.23 153	0.77 378	0.35 309	0.90 301	0.62 152	0.62 299	0.60 276	0.65 291	0.42 257	1.76 377	0.47 205	0.17 353	0.12 167	0.10 90	0.10 98	0.21 215	0.16 53

TestStereo	0.49 110	0.88 287	2.38 178	0.30 98	0.16 28	0.43 52	0.25 164	0.55 81	0.46 39	0.38 75	0.46 144	0.34 112	0.28 138	1.96 419	0.28 73	0.11 161	0.08 43	0.12 208	0.09 63	0.15 85	0.13 20

xxxx	0.97 422	0.64 192	2.14 129	0.30 98	0.67 396	0.64 292	0.24 139	1.09 434	0.91 415	0.57 240	0.65 319	0.58 259	0.39 227	1.57 346	5.49 512	0.13 250	1.38 456	0.11 155	0.32 407	0.17 128	1.41 455

R-Stereo Train	0.42 51	0.31 10	2.51 258	0.30 98	0.18 62	0.56 159	0.25 164	0.82 223	0.41 16	0.57 240	0.67 332	0.33 107	0.24 81	0.34 31	0.33 130	0.10 77	0.08 43	0.09 37	0.07 20	0.09 9	0.18 69

RAFT-Stereo	0.42 51	0.31 10	2.51 258	0.30 98	0.18 62	0.56 159	0.25 164	0.82 223	0.41 16	0.57 240	0.67 332	0.33 107	0.24 81	0.34 31	0.33 130	0.10 77	0.08 43	0.09 37	0.07 20	0.09 9	0.18 69
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DeepPruner_ROB	0.58 176	1.06 333	2.68 334	0.30 98	0.26 188	0.63 281	0.31 266	0.83 234	0.51 68	0.62 299	0.56 244	0.65 291	0.39 227	1.06 264	0.56 246	0.19 380	0.14 198	0.14 305	0.14 227	0.24 255	0.33 174

HSM	0.67 288	0.92 305	2.29 161	0.30 98	0.29 218	0.65 308	0.29 239	0.98 356	0.67 200	0.59 265	0.58 262	1.39 471	0.65 381	2.56 465	0.45 195	0.11 161	0.09 94	0.10 90	0.08 41	0.18 152	0.24 116

G2L-Stereo	0.62 231	1.27 389	2.67 327	0.31 114	0.27 201	0.59 210	0.29 239	0.81 214	0.60 138	0.56 223	0.53 202	0.71 336	0.37 202	1.74 373	0.57 249	0.13 250	0.11 149	0.13 269	0.11 146	0.29 331	0.34 182

rvit_0105_6	0.36 28	0.55 159	1.48 31	0.31 114	0.18 62	0.35 29	0.26 181	0.56 85	0.66 187	0.26 42	0.29 45	0.33 107	0.26 110	0.41 70	0.27 60	0.18 364	0.16 228	0.15 331	0.13 205	0.15 85	0.25 120

rvit_0105_5	0.43 54	0.73 230	2.10 119	0.31 114	0.18 62	0.41 44	0.31 266	0.69 146	0.67 200	0.32 62	0.34 81	0.38 129	0.30 166	0.42 77	0.30 91	0.18 364	0.16 228	0.15 331	0.15 247	0.15 85	0.30 156

rvit_0105_4	0.40 45	0.64 192	1.98 89	0.31 114	0.18 62	0.37 35	0.29 239	0.64 129	0.67 200	0.28 50	0.32 72	0.36 118	0.28 138	0.45 83	0.27 60	0.18 364	0.16 228	0.15 331	0.14 227	0.15 85	0.25 120

H2IRNET	0.48 95	1.04 330	2.57 284	0.31 114	0.19 93	0.54 139	0.19 31	0.55 81	0.53 89	0.28 50	0.56 244	0.47 199	0.35 193	0.47 89	0.40 169	0.11 161	0.08 43	0.12 208	0.14 227	0.37 392	0.26 128

MyStereo06	0.70 309	0.72 227	3.51 455	0.31 114	0.25 173	0.60 224	0.30 255	0.90 301	0.67 200	1.48 481	0.53 202	0.84 386	0.57 352	0.60 159	1.11 381	0.09 26	0.55 362	0.12 208	0.20 323	0.16 105	0.56 308

MyStereo05	0.57 168	0.72 227	2.72 351	0.31 114	0.25 173	0.60 224	0.30 255	0.87 275	0.82 367	0.54 199	0.37 96	0.53 228	0.42 257	0.63 168	0.73 311	0.09 26	0.55 362	0.12 208	0.20 323	0.16 105	0.56 308

BUS	0.45 71	0.32 21	1.58 35	0.31 114	0.22 128	0.91 423	0.23 114	1.05 413	0.67 200	0.64 318	0.53 202	0.65 291	0.32 178	0.48 102	0.34 139	0.13 250	0.10 122	0.14 305	0.12 183	0.13 53	0.15 40

BSDual-CNN	0.48 95	0.32 21	1.58 35	0.31 114	0.22 128	0.76 368	0.32 277	1.05 413	0.67 200	0.64 318	0.53 202	0.63 280	0.38 212	0.48 102	0.97 355	0.13 250	0.10 122	0.14 305	0.12 183	0.13 53	0.15 40

hknet	0.53 140	0.39 78	2.04 101	0.31 114	0.24 165	0.76 368	0.32 277	1.05 413	0.71 264	0.64 318	0.53 202	0.79 362	0.40 234	0.84 234	0.78 326	0.12 204	0.10 122	0.14 305	0.12 183	0.13 53	0.15 40

dd	0.48 95	1.32 397	2.41 192	0.31 114	0.17 47	0.58 192	0.26 181	0.50 52	0.71 264	0.42 91	0.41 119	0.34 112	0.28 138	0.47 89	0.41 174	0.18 364	0.10 122	0.13 269	0.12 183	0.22 232	0.16 53

dad	0.58 176	1.35 407	2.39 185	0.31 114	0.20 104	0.62 266	0.26 181	0.56 85	0.79 345	0.66 342	0.64 312	0.64 288	0.36 196	0.87 238	0.48 210	0.28 438	0.15 214	0.40 459	0.18 295	0.24 255	0.22 98

GwcNet-ADL	0.54 149	0.78 255	2.85 384	0.31 114	0.20 104	0.58 192	0.29 239	0.93 319	0.67 200	0.48 127	0.47 150	0.56 251	0.33 183	0.48 102	0.80 331	0.13 250	0.12 167	0.09 37	0.09 63	0.14 74	0.40 222

test-1	0.61 211	0.54 151	2.09 113	0.31 114	1.37 477	0.51 104	0.28 211	0.83 234	0.50 62	0.42 91	0.55 231	0.54 235	0.24 81	0.38 50	1.25 401	0.10 77	1.08 422	0.10 90	0.17 284	0.11 28	0.77 367

sAnonymous2	0.45 71	0.88 287	2.97 399	0.31 114	0.25 173	0.34 24	0.28 211	0.56 85	0.49 53	0.25 33	0.30 52	0.23 31	0.29 156	0.31 12	0.22 8	0.12 204	0.09 94	0.12 208	0.13 205	0.38 399	0.43 243

CroCo_RVC	0.45 71	0.88 287	2.97 399	0.31 114	0.25 173	0.34 24	0.28 211	0.56 85	0.49 53	0.25 33	0.30 52	0.23 31	0.29 156	0.31 12	0.22 8	0.12 204	0.09 94	0.12 208	0.13 205	0.38 399	0.43 243

GES	0.49 110	0.54 151	2.37 175	0.31 114	0.19 93	0.61 244	0.30 255	0.93 319	0.52 78	0.49 143	0.53 202	0.40 142	0.43 269	0.59 153	0.67 292	0.16 333	0.11 149	0.12 208	0.10 98	0.20 203	0.30 156

FADNet_RVC	0.87 391	1.51 440	2.90 391	0.31 114	0.24 165	0.71 345	0.25 164	1.00 375	0.65 180	0.45 110	0.57 255	0.61 271	0.44 278	1.53 337	0.75 317	0.94 486	0.97 409	0.28 435	1.00 504	0.89 481	1.36 452

UCFNet_RVC	0.55 153	1.16 360	2.48 246	0.31 114	0.27 201	0.65 308	0.28 211	0.76 176	0.58 122	0.51 174	0.53 202	0.67 303	0.42 257	0.91 248	0.45 195	0.16 333	0.11 149	0.17 365	0.17 284	0.20 203	0.23 107

PS-NSSS	0.69 302	1.37 417	2.44 209	0.31 114	0.32 251	0.64 292	0.34 299	1.04 405	0.74 298	0.56 223	0.75 383	0.51 218	0.42 257	2.41 458	0.54 240	0.24 421	0.17 241	0.27 433	0.18 295	0.30 340	0.23 107

MLCV	0.59 194	1.41 423	2.41 192	0.31 114	0.15 19	0.60 224	0.23 114	0.77 183	0.63 163	0.67 344	0.66 327	0.55 244	0.37 202	1.16 280	1.09 378	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.21 215	0.29 147

DFGA-Net	0.61 211	1.55 443	2.59 288	0.32 135	0.26 188	0.54 139	0.22 80	0.67 138	0.63 163	0.50 162	0.52 195	0.35 116	0.28 138	1.84 396	0.99 363	0.10 77	0.08 43	0.12 208	0.12 183	0.38 399	0.18 69

gcap-zeroshot	0.52 126	0.86 281	2.38 178	0.32 135	0.60 375	0.70 340	0.20 43	0.78 190	0.58 122	0.44 106	0.36 90	0.81 373	0.24 81	0.53 132	0.30 91	0.10 77	0.35 321	0.09 37	0.31 399	0.09 9	0.40 222

DispNO	0.76 345	1.36 412	3.15 419	0.32 135	0.27 201	0.59 210	0.29 239	0.88 283	0.72 273	0.55 211	0.79 396	0.83 383	0.47 307	2.46 460	1.23 398	0.12 204	0.10 122	0.18 384	0.31 399	0.20 203	0.25 120

SMFormer	0.64 255	0.54 151	1.92 77	0.32 135	0.16 28	0.46 66	0.24 139	0.94 324	0.85 388	0.58 246	0.70 353	0.51 218	0.41 245	1.89 409	0.86 344	0.13 250	1.01 414	0.11 155	0.26 368	0.17 128	0.84 386

tta	0.63 245	0.54 151	1.92 77	0.32 135	0.16 28	0.46 66	0.24 139	0.94 324	0.85 388	0.58 246	0.70 353	0.51 218	0.41 245	1.89 409	0.86 344	0.13 250	1.01 414	0.11 155	0.26 368	0.19 183	0.59 318

qqq1	0.62 231	0.54 151	1.92 77	0.32 135	0.16 28	0.46 66	0.24 139	0.94 324	0.85 388	0.58 246	0.70 353	0.51 218	0.41 245	1.89 409	0.64 281	0.13 250	1.01 414	0.09 37	0.24 353	0.19 183	0.59 318

fff1	0.62 231	0.54 151	1.92 77	0.32 135	0.16 28	0.46 66	0.24 139	0.94 324	0.85 388	0.58 246	0.70 353	0.51 218	0.41 245	1.89 409	0.64 281	0.13 250	1.01 414	0.09 37	0.24 353	0.19 183	0.59 318

ffm	0.78 353	0.67 198	3.39 440	0.32 135	0.22 128	0.58 192	0.28 211	0.85 255	0.96 431	0.54 199	0.74 376	0.67 303	0.40 234	0.64 174	0.22 8	0.10 77	2.16 500	0.15 331	0.33 418	0.25 277	2.19 488

ff1	1.07 438	0.67 198	3.39 440	0.32 135	0.22 128	0.58 192	0.28 211	0.85 255	0.96 431	0.54 199	0.74 376	0.67 303	0.40 234	2.75 483	3.86 498	0.10 77	2.16 500	0.15 331	0.33 418	0.25 277	2.19 488

mmx	0.99 426	0.67 198	3.39 440	0.32 135	0.22 128	0.58 192	0.28 211	1.05 413	0.92 417	0.54 199	0.74 376	0.67 303	0.40 234	2.75 483	3.86 498	0.13 250	1.25 437	0.15 331	0.33 418	0.19 183	1.28 443

xxx	0.99 426	0.67 198	3.39 440	0.32 135	0.22 128	0.58 192	0.28 211	1.05 413	0.92 417	0.54 199	0.74 376	0.67 303	0.40 234	2.75 483	3.86 498	0.13 250	1.25 437	0.15 331	0.33 418	0.19 183	1.28 443

MIM_Stereo	0.55 153	0.92 305	2.65 315	0.32 135	1.09 458	0.51 104	0.19 31	0.67 138	0.52 78	0.48 127	0.54 221	0.43 154	0.27 124	0.57 146	0.30 91	0.08 4	0.17 241	0.11 155	0.10 98	0.28 323	0.80 378

gwcnet-sp	0.52 126	0.71 222	2.66 319	0.32 135	0.22 128	0.66 321	0.31 266	0.84 242	0.69 239	0.61 286	0.49 171	0.46 190	0.43 269	0.77 214	0.48 210	0.12 204	0.11 149	0.11 155	0.11 146	0.19 183	0.19 76

scenet	0.52 126	0.71 222	2.66 319	0.32 135	0.22 128	0.66 321	0.31 266	0.84 242	0.69 239	0.61 286	0.49 171	0.46 190	0.43 269	0.77 214	0.48 210	0.12 204	0.11 149	0.11 155	0.11 146	0.19 183	0.19 76

Selective-RAFT	0.46 79	0.48 123	1.88 69	0.32 135	0.16 28	0.61 244	0.19 31	0.66 135	0.62 152	0.28 50	0.30 52	0.41 148	0.33 183	0.51 121	0.32 117	0.11 161	1.09 424	0.09 37	0.35 425	0.19 183	0.37 198

ssnet	0.52 126	0.71 222	2.66 319	0.32 135	0.22 128	0.66 321	0.31 266	0.84 242	0.69 239	0.61 286	0.49 171	0.46 190	0.43 269	0.77 214	0.48 210	0.12 204	0.11 149	0.11 155	0.11 146	0.19 183	0.19 76

Sa-1000	0.61 211	1.07 334	2.71 349	0.32 135	0.61 384	0.61 244	0.31 266	1.00 375	0.76 313	0.53 193	0.83 401	0.43 154	0.33 183	0.69 191	0.30 91	0.10 77	0.52 355	0.13 269	0.28 379	0.29 331	0.29 147

SA	0.61 211	1.14 351	2.79 370	0.32 135	0.63 387	0.57 181	0.30 255	0.97 349	0.78 332	0.43 99	0.63 299	0.39 133	0.46 296	0.70 192	0.31 107	0.10 77	0.44 340	0.13 269	0.32 407	0.31 349	0.51 287

CroCo-Stereo	0.35 22	0.71 222	1.67 44	0.32 135	0.17 47	0.19 1	0.21 65	0.79 199	0.54 93	0.22 15	0.25 24	0.55 244	0.22 61	0.28 4	0.28 73	0.10 77	0.08 43	0.08 7	0.07 20	0.12 38	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
UNet	0.56 161	0.58 166	2.81 376	0.32 135	0.33 257	0.74 361	0.27 198	0.86 266	0.67 200	0.55 211	0.55 231	0.72 338	0.55 345	0.79 224	0.58 255	0.12 204	0.09 94	0.13 269	0.11 146	0.20 203	0.19 76

DMCA	0.50 114	0.83 268	1.95 82	0.32 135	0.24 165	0.59 210	0.26 181	0.81 214	0.68 227	0.59 265	0.49 171	0.56 251	0.36 196	0.65 178	0.65 286	0.14 286	0.10 122	0.14 305	0.10 98	0.19 183	0.29 147

iResNet_ROB	0.60 203	1.59 450	2.04 101	0.32 135	0.21 116	0.60 224	0.22 80	0.99 365	0.85 388	0.61 286	0.63 299	0.58 259	0.42 257	1.08 267	0.98 361	0.11 161	0.08 43	0.09 37	0.06 8	0.23 248	0.33 174

rvit_0105_3	0.46 79	0.86 281	2.24 151	0.33 157	0.19 93	0.44 57	0.35 309	0.74 169	0.70 250	0.38 75	0.38 102	0.41 148	0.33 183	0.46 85	0.32 117	0.19 380	0.17 241	0.17 365	0.18 295	0.15 85	0.22 98

UGAM-zero	0.97 422	0.44 109	2.48 246	0.33 157	0.86 424	1.26 460	0.76 447	1.05 413	0.52 78	0.93 422	0.45 140	1.32 467	0.81 418	2.08 431	0.49 219	0.10 77	0.52 355	0.09 37	0.47 457	0.11 28	4.43 518

ACV-stereo	0.71 313	0.85 276	3.01 406	0.33 157	0.25 173	1.01 437	0.59 412	0.62 119	0.54 93	0.42 91	0.45 140	1.54 478	1.44 468	1.40 317	0.73 311	0.14 286	0.13 183	0.12 208	0.11 146	0.20 203	0.35 189

rvit_stereo_ft	0.38 37	1.01 321	1.86 67	0.33 157	0.21 116	0.28 7	0.27 198	0.59 103	0.55 102	0.24 27	0.28 40	0.28 77	0.27 124	0.35 41	0.28 73	0.14 286	0.09 94	0.11 155	0.11 146	0.14 74	0.31 165

test_sample2	0.59 194	0.42 93	1.84 59	0.33 157	0.18 62	0.52 121	0.28 211	0.86 266	0.70 250	0.47 124	0.53 202	0.46 190	0.41 245	1.51 335	0.66 289	0.12 204	0.93 407	0.11 155	0.24 353	0.16 105	1.01 414

test_sample1	0.61 211	0.45 115	1.84 59	0.33 157	0.29 218	0.49 88	0.24 139	0.83 234	0.73 278	0.51 174	0.53 202	0.52 225	0.45 286	1.40 317	0.72 308	0.11 161	0.96 408	0.10 90	0.24 353	0.15 85	1.25 439

1111x	1.06 436	0.79 259	3.29 431	0.33 157	0.60 375	0.64 292	0.33 291	1.10 437	0.92 417	0.59 265	0.69 340	0.59 262	0.47 307	2.64 473	4.61 507	0.12 204	1.38 456	0.11 155	0.49 462	0.18 152	1.30 445

iinet-f	0.62 231	1.18 366	2.55 277	0.33 157	0.25 173	0.82 400	0.34 299	0.87 275	0.69 239	0.56 223	0.64 312	0.73 343	0.67 389	0.80 228	0.81 335	0.14 286	0.13 183	0.11 155	0.10 98	0.44 433	0.26 128

CASS	0.43 54	0.34 39	2.01 94	0.33 157	0.17 47	0.54 139	0.24 139	0.71 162	0.52 78	0.62 299	0.55 231	0.40 142	0.41 245	0.43 79	0.33 130	0.17 353	0.10 122	0.14 305	0.11 146	0.18 152	0.23 107
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.64 255	0.99 317	2.67 327	0.33 157	0.22 128	0.72 351	0.45 366	1.00 375	0.80 353	0.66 342	0.54 221	0.81 373	0.48 314	0.91 248	1.08 377	0.16 333	0.14 198	0.14 305	0.14 227	0.33 361	0.31 165

CroCo-Stereo Lap2	0.38 37	0.91 300	2.02 97	0.33 157	0.38 298	0.23 3	0.21 65	0.63 126	0.51 68	0.23 20	0.28 40	0.29 84	0.23 76	0.34 31	0.28 73	0.10 77	0.09 94	0.10 90	0.08 41	0.22 232	0.15 40

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 263	1.15 357	2.40 187	0.33 157	0.30 231	0.83 401	0.40 339	0.94 324	0.82 367	0.67 344	0.76 386	0.68 317	0.58 359	1.13 276	1.25 401	0.14 286	0.08 43	0.10 90	0.08 41	0.18 152	0.28 141

Anonymous3	0.47 84	0.49 127	2.61 299	0.33 157	0.25 173	0.72 351	0.32 277	0.80 206	0.60 138	0.36 68	0.41 119	0.33 107	0.29 156	0.46 85	0.30 91	0.19 380	0.18 248	0.13 269	0.13 205	0.18 152	0.22 98

raftrobust	0.52 126	1.14 351	2.15 130	0.33 157	0.99 441	0.53 129	0.21 65	0.59 103	0.50 62	0.53 193	0.36 90	0.31 93	0.33 183	0.47 89	0.42 179	0.10 77	0.55 362	0.09 37	0.08 41	0.22 232	0.46 267

pcwnet_v2	0.65 263	0.54 151	4.29 493	0.33 157	0.27 201	0.60 224	0.25 164	1.02 392	0.92 417	0.61 286	0.69 340	0.62 276	0.54 340	0.67 184	0.38 163	0.18 364	0.15 214	0.15 331	0.14 227	0.21 215	0.49 280

RALAANet	0.52 126	1.37 417	2.63 305	0.33 157	0.23 153	0.48 83	0.19 31	0.69 146	0.55 102	0.49 143	0.46 144	0.39 133	0.31 171	0.53 132	0.53 235	0.10 77	0.33 319	0.11 155	0.17 284	0.29 331	0.13 20

AFF-stereo	0.57 168	1.51 440	2.59 288	0.33 157	0.23 153	0.51 104	0.21 65	0.69 146	0.68 227	0.49 143	0.63 299	0.49 209	0.34 191	0.50 120	0.37 155	0.08 4	0.54 359	0.10 90	0.10 98	0.40 414	0.60 322

delet	0.60 203	0.84 272	2.45 227	0.33 157	0.35 275	0.73 355	0.46 372	0.89 292	0.80 353	0.58 246	0.62 291	0.67 303	0.51 327	1.14 278	0.64 281	0.12 204	0.12 167	0.13 269	0.14 227	0.22 232	0.29 147

FENet	0.48 95	0.58 166	2.46 235	0.33 157	0.18 62	0.58 192	0.22 80	0.83 234	0.64 173	0.49 143	0.42 122	0.55 244	0.38 212	0.52 125	0.51 226	0.12 204	0.09 94	0.12 208	0.11 146	0.17 128	0.31 165

acv_ft	0.57 168	0.87 283	2.45 227	0.33 157	0.41 311	0.63 281	0.29 239	0.86 266	0.73 278	0.64 318	0.59 267	0.69 328	0.45 286	0.47 89	0.68 294	0.11 161	0.10 122	0.10 90	0.09 63	0.43 429	0.39 215

PSMNet-RSSM	0.61 211	1.19 369	2.43 201	0.33 157	0.25 173	0.59 210	0.28 211	0.88 283	0.65 180	0.54 199	0.62 291	0.69 328	0.46 296	1.67 364	0.50 223	0.15 316	0.10 122	0.14 305	0.16 268	0.20 203	0.28 141

GwcNet-RSSM	0.64 255	1.38 421	2.69 341	0.33 157	0.26 188	0.60 224	0.32 277	0.84 242	0.73 278	0.56 223	0.65 319	0.72 338	0.42 257	1.78 383	0.60 264	0.14 286	0.10 122	0.12 208	0.13 205	0.26 296	0.26 128

FADNet	0.71 313	1.60 454	2.53 264	0.33 157	0.30 231	0.67 328	0.29 239	0.92 315	0.75 304	0.45 110	0.49 171	0.66 300	0.57 352	1.85 400	0.85 342	0.46 463	0.20 268	0.17 365	0.20 323	0.60 460	0.37 198

mms	0.39 40	0.63 189	1.31 17	0.34 180	0.65 394	0.32 16	0.22 80	0.39 9	0.39 11	0.27 49	0.31 62	0.23 31	0.17 12	0.57 146	0.22 8	0.08 4	0.21 277	0.10 90	0.08 41	0.24 255	1.16 426

ITSA-stereo	0.52 126	0.42 93	1.46 28	0.34 180	0.18 62	0.60 224	0.29 239	0.99 365	0.82 367	0.51 174	0.48 157	0.53 228	0.59 362	1.25 298	0.73 311	0.15 316	0.12 167	0.17 365	0.16 268	0.19 183	0.32 170

rvit_stereo_0075_2	0.45 71	0.45 115	2.60 294	0.34 180	0.32 251	0.41 44	0.21 65	0.60 110	0.54 93	0.39 80	0.51 186	0.40 142	0.29 156	0.46 85	0.31 107	0.21 400	0.15 214	0.22 411	0.15 247	0.18 152	0.33 174

test_sample5	0.63 245	0.50 134	2.19 138	0.34 180	0.19 93	0.56 159	0.26 181	0.98 356	0.77 327	0.55 211	0.63 299	0.45 181	0.38 212	1.87 406	0.58 255	0.14 286	0.82 399	0.13 269	0.22 345	0.18 152	0.76 364

test_sample4	0.62 231	0.49 127	2.24 151	0.34 180	0.19 93	0.57 181	0.25 164	0.98 356	0.76 313	0.56 223	0.55 231	0.45 181	0.38 212	1.78 383	0.56 246	0.13 250	0.80 394	0.13 269	0.21 334	0.17 128	0.76 364

test_sample3	0.61 211	0.48 123	2.24 151	0.34 180	0.19 93	0.58 192	0.25 164	0.97 349	0.76 313	0.54 199	0.52 195	0.46 190	0.37 202	1.78 383	0.57 249	0.13 250	0.79 392	0.12 208	0.21 334	0.17 128	0.73 360

DualNet	0.63 245	0.50 134	2.19 138	0.34 180	0.19 93	0.56 159	0.26 181	0.98 356	0.77 327	0.56 223	0.66 327	0.45 181	0.38 212	1.87 406	0.58 255	0.14 286	0.82 399	0.13 269	0.22 345	0.18 152	0.76 364

StereoVision	0.52 126	1.12 347	2.70 348	0.34 180	0.32 251	0.47 77	0.26 181	0.73 167	0.61 143	0.33 64	0.89 416	0.45 181	0.26 110	0.52 125	0.39 167	0.14 286	0.15 214	0.16 350	0.15 247	0.22 232	0.14 32

coex-ft	6.14 519	1.98 480	60.80 539	0.34 180	0.30 231	0.80 391	1.17 485	0.76 176	4.34 511	19.82 531	2.15 484	1.61 479	8.77 521	1.82 393	10.36 523	0.44 460	2.05 488	0.18 384	0.19 313	0.39 408	4.61 521

DAS	0.61 211	0.42 93	1.85 63	0.34 180	0.34 267	0.52 121	0.42 347	0.89 292	0.80 353	0.85 410	0.69 340	0.57 255	0.51 327	2.38 454	0.57 249	0.13 250	0.09 94	0.12 208	0.09 63	0.18 152	0.37 198

SepStereo	0.57 168	0.42 93	1.85 63	0.34 180	0.34 267	0.52 121	0.42 347	0.89 292	0.80 353	0.85 410	0.69 340	0.57 255	0.51 327	1.55 339	0.57 249	0.13 250	0.09 94	0.12 208	0.09 63	0.18 152	0.37 198

GANet-ADL	0.48 95	0.56 162	2.51 258	0.34 180	0.20 104	0.58 192	0.25 164	0.80 206	0.57 115	0.43 99	0.61 284	0.56 251	0.31 171	0.44 82	0.44 191	0.14 286	0.11 149	0.10 90	0.09 63	0.22 232	0.38 207

ADLNet2	0.73 325	1.22 378	3.28 429	0.34 180	0.36 283	0.65 308	0.37 320	0.94 324	0.87 401	0.57 240	0.65 319	0.92 408	0.48 314	2.05 426	0.60 264	0.13 250	0.11 149	0.11 155	0.11 146	0.37 392	0.38 207

KYRaft	0.52 126	0.35 47	2.40 187	0.34 180	0.21 116	0.75 364	0.43 354	0.62 119	0.63 163	0.64 318	0.92 422	0.53 228	0.72 400	0.60 159	0.26 51	0.10 77	0.07 9	0.12 208	0.14 227	0.13 53	0.54 300

ICVP	0.48 95	0.33 32	2.37 175	0.34 180	0.22 128	0.60 224	0.55 400	0.79 199	0.53 89	0.45 110	0.60 276	0.49 209	0.36 196	0.55 139	0.46 200	0.16 333	0.16 228	0.14 305	0.11 146	0.16 105	0.32 170
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT + AFF	0.79 357	1.73 466	2.99 404	0.34 180	0.35 275	0.67 328	0.51 386	1.05 413	0.79 345	0.54 199	0.58 262	0.59 262	0.81 418	1.80 388	1.21 394	0.13 250	0.27 308	0.15 331	0.14 227	0.45 436	0.69 350

MMNet	0.55 153	0.92 305	2.03 98	0.34 180	0.27 201	0.79 388	0.28 211	0.86 266	0.79 345	0.62 299	0.58 262	0.59 262	0.56 347	0.80 228	0.61 270	0.11 161	0.11 149	0.12 208	0.11 146	0.21 215	0.22 98

UPFNet	0.51 124	0.67 198	2.04 101	0.34 180	0.33 257	0.65 308	0.37 320	0.88 283	0.65 180	0.60 276	0.53 202	0.61 271	0.41 245	0.77 214	0.55 243	0.13 250	0.13 183	0.13 269	0.13 205	0.20 203	0.16 53

cf-r	0.62 231	1.27 389	2.99 404	0.34 180	0.28 213	0.60 224	0.28 211	0.82 223	0.70 250	0.55 211	0.61 284	0.77 356	0.41 245	1.32 308	0.52 228	0.13 250	0.09 94	0.11 155	0.12 183	0.22 232	0.27 135

CFNet	0.65 263	1.45 432	2.27 156	0.34 180	0.25 173	0.64 292	0.23 114	0.93 319	0.79 345	0.48 127	0.59 267	0.58 259	0.40 234	2.28 445	0.63 279	0.13 250	0.09 94	0.15 331	0.14 227	0.34 368	0.26 128

AANet_RVC	0.79 357	1.46 434	2.72 351	0.34 180	0.25 173	0.59 210	0.32 277	0.88 283	0.83 374	0.62 299	0.95 427	0.80 369	0.43 269	2.46 460	1.72 429	0.38 453	0.26 301	0.10 90	0.09 63	0.25 277	0.43 243

StereoDRNet-Refined	0.55 153	0.61 180	2.07 107	0.34 180	0.21 116	0.68 334	0.26 181	0.87 275	0.73 278	0.70 358	0.69 340	0.74 346	0.45 286	1.10 269	0.62 273	0.12 204	0.09 94	0.14 305	0.14 227	0.27 310	0.24 116
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DEFOM-Stereo_RVC	0.32 11	0.40 84	1.21 11	0.35 202	0.16 28	0.29 9	0.16 14	0.59 103	0.56 108	0.20 5	0.20 9	0.17 6	0.26 110	0.40 61	0.38 163	0.09 26	0.08 43	0.08 7	0.25 361	0.12 38	0.43 243

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 365	0.78 255	3.67 465	0.35 202	0.81 420	1.25 459	0.88 458	1.13 448	0.58 122	0.84 408	0.52 195	1.24 461	0.64 378	0.77 214	0.70 298	0.10 77	0.53 357	0.11 155	0.45 452	0.29 331	0.81 383

test_sample6	0.64 255	0.51 141	2.17 133	0.35 202	0.18 62	0.56 159	0.27 198	1.00 375	0.80 353	0.56 223	0.66 327	0.47 199	0.39 227	1.95 417	0.60 264	0.14 286	0.80 394	0.13 269	0.21 334	0.18 152	0.78 373

11t1	0.60 203	0.49 127	2.19 138	0.35 202	0.58 369	0.48 83	0.21 65	0.72 164	0.73 278	0.49 143	0.47 150	0.35 116	0.34 191	0.61 162	0.71 304	0.12 204	1.26 441	0.10 90	0.29 383	0.16 105	1.22 436

testlalala_base	0.61 211	0.35 47	2.44 209	0.35 202	0.33 257	0.55 152	0.21 65	0.88 283	0.41 16	0.41 85	0.39 108	0.31 93	0.24 81	0.33 26	0.36 150	0.98 490	1.61 467	0.09 37	0.22 345	1.11 485	0.68 344

ProNet	0.46 79	0.60 174	1.85 63	0.35 202	0.67 396	0.49 88	0.25 164	0.53 62	0.57 115	0.21 9	0.24 16	0.22 23	0.20 46	0.52 125	0.22 8	0.09 26	0.47 345	0.10 90	0.09 63	0.23 248	1.33 446

Wz-Net-LNSev	0.66 282	1.30 395	2.81 376	0.35 202	0.37 289	0.80 391	0.48 378	0.91 308	0.87 401	0.63 308	0.70 353	0.80 369	0.59 362	0.67 184	0.68 294	0.15 316	0.14 198	0.12 208	0.12 183	0.24 255	0.38 207

PSMNet-ADL	0.56 161	0.47 120	2.03 98	0.35 202	0.22 128	0.67 328	0.27 198	0.77 183	0.58 122	0.43 99	0.53 202	0.70 334	0.45 286	1.89 409	0.64 281	0.16 333	0.13 183	0.11 155	0.13 205	0.15 85	0.51 287

XX-TBD	0.40 45	1.04 330	2.49 252	0.35 202	0.13 8	0.51 104	0.17 19	0.44 24	0.52 78	0.38 75	0.51 186	0.23 31	0.19 36	0.31 12	0.25 37	0.10 77	0.07 9	0.08 7	0.06 8	0.09 9	0.18 69

sCroCo_RVC	0.37 33	0.39 78	2.38 178	0.35 202	0.27 201	0.31 14	0.22 80	0.49 40	0.48 49	0.23 20	0.34 81	0.25 49	0.24 81	0.35 41	0.25 37	0.15 316	0.17 241	0.12 208	0.11 146	0.15 85	0.15 40

ADLNet	0.68 295	1.02 323	2.68 334	0.35 202	0.34 267	0.67 328	0.34 299	0.95 338	0.79 345	0.70 358	0.62 291	0.80 369	0.46 296	1.77 380	0.69 296	0.15 316	0.12 167	0.14 305	0.14 227	0.31 349	0.54 300

FADNet-RVC	0.69 302	1.65 460	2.74 359	0.35 202	0.26 188	0.60 224	0.29 239	0.91 308	0.67 200	0.46 121	0.51 186	0.62 276	0.46 296	1.75 375	0.81 335	0.17 353	0.20 268	0.17 365	0.18 295	0.60 460	0.39 215

BEATNet_4x	0.57 168	1.16 360	2.56 280	0.35 202	0.16 28	0.56 159	0.25 164	0.91 308	0.64 173	0.55 211	0.53 202	0.59 262	0.43 269	0.67 184	0.76 320	0.12 204	0.09 94	0.12 208	0.09 63	0.23 248	0.58 315

ADCP+	1.03 433	1.68 463	3.83 474	0.35 202	0.39 300	1.05 442	0.79 452	0.94 324	0.86 395	0.69 354	0.68 335	0.85 391	1.53 477	1.02 259	4.56 506	0.13 250	0.12 167	0.16 350	0.15 247	0.28 323	0.44 258

HITNet	0.55 153	1.28 392	2.73 356	0.35 202	0.14 12	0.56 159	0.23 114	0.89 292	0.62 152	0.52 184	0.51 186	0.49 209	0.38 212	0.52 125	0.60 264	0.09 26	0.07 9	0.10 90	0.08 41	0.25 277	0.61 323
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
CBMV	0.86 385	1.00 318	2.82 378	0.35 202	0.21 116	0.78 384	0.78 450	1.05 413	0.87 401	0.90 416	0.74 376	0.87 397	1.89 488	1.67 364	1.38 414	0.19 380	0.20 268	0.21 406	0.19 313	0.28 323	0.84 386
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	1.29 458	1.34 404	3.04 410	0.35 202	0.28 213	1.10 449	0.69 439	1.42 477	1.07 453	2.71 508	2.43 491	2.95 494	1.50 474	2.92 491	2.03 443	0.23 414	0.22 280	0.22 411	0.19 313	0.50 448	0.69 350
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
rvit_105_1	0.52 126	0.93 309	2.30 163	0.36 219	0.24 165	0.51 104	0.45 366	0.81 214	0.79 345	0.46 121	0.44 137	0.45 181	0.38 212	0.63 168	0.39 167	0.20 391	0.18 248	0.18 384	0.22 345	0.18 152	0.21 91

test_sample7	0.65 263	0.41 90	2.08 109	0.36 219	0.20 104	0.52 121	0.32 277	0.99 365	0.86 395	0.64 318	0.63 299	0.67 303	0.49 319	1.18 285	0.52 228	0.18 364	1.21 433	0.16 350	0.15 247	0.19 183	1.22 436

ttt	0.89 399	0.51 141	2.51 258	0.36 219	0.31 239	0.61 244	0.28 211	1.07 429	0.92 417	0.56 223	0.77 390	0.55 244	0.37 202	2.27 444	3.51 492	0.16 333	1.21 433	0.13 269	0.31 399	0.18 152	1.26 440

x	0.65 263	0.62 186	2.12 122	0.36 219	0.61 384	0.48 83	0.24 139	0.80 206	0.89 410	0.50 162	0.56 244	0.44 169	0.36 196	0.62 167	0.80 331	0.11 161	1.44 462	0.11 155	0.39 441	0.16 105	1.34 448

RAFT_CTSACE	0.58 176	1.16 360	2.76 364	0.36 219	0.29 218	0.54 139	0.29 239	0.69 146	0.51 68	0.51 174	0.75 383	0.67 303	0.37 202	0.63 168	0.47 205	0.08 4	0.49 349	0.11 155	0.10 98	0.41 421	0.32 170

test_4	0.47 84	0.80 261	2.15 130	0.36 219	0.29 218	0.59 210	0.28 211	0.50 52	0.42 21	0.43 99	0.76 386	0.39 133	0.22 61	0.73 205	0.49 219	0.08 4	0.18 248	0.11 155	0.15 247	0.29 331	0.27 135

IPLG	0.74 329	1.09 338	2.87 387	0.36 219	0.21 116	1.63 477	0.60 416	1.39 475	0.63 163	1.39 473	0.51 186	0.40 142	0.86 428	1.40 317	0.37 155	0.09 26	0.07 9	0.14 305	0.12 183	0.34 368	0.23 107

raft+_RVC	0.62 231	1.18 366	2.43 201	0.36 219	2.08 502	0.52 121	0.25 164	0.66 135	0.54 93	0.36 68	0.46 144	0.32 99	0.28 138	0.49 115	0.43 186	0.10 77	0.91 405	0.10 90	0.09 63	0.22 232	0.70 353

psm_up	0.65 263	1.02 323	2.53 264	0.36 219	0.31 239	0.64 292	0.38 329	0.96 341	0.73 278	0.63 308	0.57 255	0.68 317	0.57 352	1.90 414	0.52 228	0.17 353	0.15 214	0.16 350	0.15 247	0.27 310	0.22 98

HGLStereo	0.61 211	1.20 371	2.59 288	0.36 219	0.40 306	0.65 308	0.30 255	0.87 275	0.67 200	0.60 276	0.70 353	0.69 328	0.56 347	1.07 266	0.59 260	0.14 286	0.13 183	0.13 269	0.12 183	0.23 248	0.23 107

AdaStereo	0.48 95	0.44 109	2.18 136	0.36 219	0.20 104	0.59 210	0.29 239	0.97 349	0.74 298	0.52 184	0.55 231	0.61 271	0.33 183	0.52 125	0.44 191	0.18 364	0.08 43	0.17 365	0.11 146	0.18 152	0.24 116
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.
CBMV_ROB	0.88 392	0.75 245	2.73 356	0.36 219	0.22 128	0.76 368	0.47 376	1.05 413	0.81 361	1.06 437	1.04 443	0.88 401	1.36 463	2.17 441	2.03 443	0.23 414	0.24 289	0.27 433	0.25 361	0.27 310	0.73 360

IGEV-Stereo++	0.58 176	0.29 3	1.66 42	0.37 231	0.53 354	0.47 77	0.13 3	0.54 72	0.37 7	1.02 433	0.25 24	0.17 6	0.22 61	1.04 263	0.27 60	0.08 4	1.98 487	0.08 7	0.06 8	0.17 128	1.92 475

LL-Strereo	0.85 382	1.73 466	3.06 414	0.37 231	0.61 384	0.54 139	0.33 291	1.01 384	0.76 313	0.69 354	0.58 262	0.85 391	0.78 415	2.65 474	0.54 240	0.14 286	0.58 368	0.14 305	0.12 183	0.42 424	1.05 419

UDGNet	0.50 114	1.36 412	2.44 209	0.37 231	0.19 93	0.58 192	0.23 114	0.49 40	0.69 239	0.42 91	0.39 108	0.34 112	0.29 156	0.55 139	0.32 117	0.25 427	0.10 122	0.37 456	0.19 313	0.30 340	0.17 60

IPLGR	0.58 176	0.64 192	3.12 417	0.37 231	0.18 62	0.62 266	0.54 396	1.06 426	0.69 239	0.73 370	0.46 144	0.50 213	0.44 278	1.12 275	0.31 107	0.10 77	0.08 43	0.11 155	0.09 63	0.21 215	0.20 84

AASNet	0.66 282	1.49 439	2.97 399	0.37 231	0.33 257	0.65 308	0.30 255	1.00 375	0.78 332	0.56 223	0.60 276	0.55 244	0.39 227	0.88 244	0.96 354	0.15 316	0.12 167	0.13 269	0.11 146	0.45 436	0.35 189

AACVNet	0.61 211	1.13 350	2.47 240	0.37 231	0.21 116	0.57 181	0.25 164	0.75 173	0.55 102	0.56 223	0.60 276	0.66 300	0.44 278	2.11 435	0.49 219	0.14 286	0.11 149	0.14 305	0.11 146	0.35 380	0.23 107

HHNet	0.63 245	0.67 198	3.10 415	0.37 231	0.25 173	0.64 292	0.60 416	0.70 156	0.67 200	0.55 211	1.12 449	0.32 99	0.60 370	0.43 79	1.75 432	0.16 333	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.18 152	0.22 98

PSM-AAD	0.67 288	0.29 3	2.41 192	0.37 231	0.23 153	0.86 408	1.15 481	0.62 119	0.66 187	0.64 318	0.71 366	0.67 303	2.90 501	0.65 178	0.32 117	0.10 77	0.08 43	0.17 365	0.15 247	0.14 74	0.34 182

psmorigin	1.41 468	0.91 300	13.83 525	0.37 231	0.30 231	0.63 281	0.37 320	0.80 206	0.64 173	0.98 425	0.87 412	1.16 460	0.78 415	3.95 508	1.09 378	0.19 380	0.22 280	0.17 365	0.19 313	0.25 277	0.47 269

ac_64	0.63 245	0.77 249	2.71 349	0.37 231	0.34 267	0.64 292	0.30 255	0.86 266	0.67 200	0.58 246	0.53 202	0.88 401	0.48 314	1.84 396	0.71 304	0.15 316	0.12 167	0.12 208	0.12 183	0.21 215	0.25 120

FAT-Stereo	0.72 322	0.60 174	2.86 386	0.37 231	0.29 218	0.64 292	0.55 400	1.01 384	0.91 415	0.76 383	0.94 424	0.93 413	0.79 417	1.82 393	0.60 264	0.19 380	0.19 254	0.17 365	0.16 268	0.23 248	0.47 269

DMCA-RVC	0.70 309	1.30 395	3.59 462	0.37 231	0.89 428	0.57 181	0.31 266	0.73 167	0.59 132	0.69 354	0.54 221	0.59 262	0.57 352	1.25 298	0.66 289	0.16 333	0.38 328	0.20 400	0.15 247	0.22 232	0.23 107

STTStereo	0.58 176	0.95 311	2.95 397	0.37 231	0.31 239	0.62 266	0.32 277	0.81 214	0.63 163	0.61 286	0.55 231	0.67 303	0.43 269	0.87 238	0.48 210	0.16 333	0.16 228	0.17 365	0.20 323	0.17 128	0.25 120

SuperB	1.19 450	1.62 455	5.29 506	0.37 231	0.26 188	0.81 395	0.87 456	0.94 324	1.19 466	0.68 350	0.68 335	0.63 280	1.37 464	1.73 371	3.30 486	0.16 333	0.12 167	0.17 365	0.16 268	2.74 515	0.63 329

RASNet	0.69 302	1.05 332	2.59 288	0.37 231	0.47 338	0.66 321	0.33 291	0.82 223	0.76 313	0.51 174	0.65 319	0.93 413	0.62 374	2.20 442	0.80 331	0.14 286	0.09 94	0.09 37	0.11 146	0.18 152	0.37 198

RYNet	0.77 351	0.91 300	2.36 173	0.37 231	0.41 311	0.88 417	0.44 362	0.99 365	0.88 405	0.65 334	0.54 221	0.92 408	0.61 372	2.70 478	1.23 398	0.15 316	0.14 198	0.17 365	0.14 227	0.27 310	0.55 307

NVstereo2D	0.63 245	0.57 164	2.29 161	0.37 231	0.35 275	0.69 337	0.49 383	0.96 341	0.88 405	0.49 143	0.54 221	0.72 338	0.46 296	1.98 421	0.50 223	0.19 380	0.20 268	0.18 384	0.16 268	0.28 323	0.34 182

DLCB_ROB	0.61 211	0.96 312	2.00 92	0.37 231	0.25 173	0.65 308	0.37 320	0.86 266	0.76 313	0.73 370	0.70 353	0.84 386	0.47 307	1.57 346	0.72 308	0.13 250	0.13 183	0.14 305	0.14 227	0.18 152	0.33 174

LALA_ROB	0.68 295	1.14 351	2.50 257	0.37 231	0.29 218	0.78 384	0.55 400	0.99 365	0.84 386	0.82 404	0.68 335	0.93 413	0.50 323	1.01 258	0.89 347	0.21 400	0.15 214	0.21 406	0.18 295	0.26 296	0.30 156

coex_refinement	0.67 288	1.33 401	2.48 246	0.38 250	0.26 188	0.64 292	0.34 299	0.88 283	0.68 227	0.61 286	0.63 299	0.80 369	0.48 314	1.84 396	1.09 378	0.13 250	0.10 122	0.10 90	0.10 98	0.18 152	0.38 207

ISRNet	0.51 124	0.58 166	1.96 86	0.38 250	0.31 239	0.49 88	0.21 65	0.80 206	0.71 264	0.64 318	0.71 366	0.66 300	0.40 234	0.59 153	0.45 195	0.23 414	0.16 228	0.21 406	0.20 323	0.21 215	0.37 198

mmm	0.66 282	0.53 149	1.83 56	0.38 250	0.86 424	0.49 88	0.27 198	0.82 223	0.83 374	0.59 265	0.69 340	0.47 199	0.38 212	0.81 231	0.73 311	0.12 204	1.37 455	0.14 305	0.45 452	0.18 152	1.35 449

Wz-Net-TNSev	1.02 429	2.26 501	3.69 467	0.38 250	0.31 239	1.00 436	0.71 442	1.12 444	1.02 444	0.74 376	0.73 373	1.09 450	0.91 435	2.46 460	2.15 453	0.21 400	0.20 268	0.16 350	0.20 323	0.48 445	0.62 325

Wz-Net-MNSev	0.74 329	1.42 427	2.75 361	0.38 250	0.33 257	0.90 422	0.61 421	0.98 356	0.94 424	0.77 385	0.75 383	0.75 350	0.66 387	1.39 315	0.76 320	0.17 353	0.13 183	0.14 305	0.14 227	0.28 323	0.48 274

RAFT+CT+SA	0.60 203	1.25 386	2.49 252	0.38 250	0.75 408	0.55 152	0.34 299	0.83 234	0.68 227	0.39 80	0.55 231	0.44 169	0.29 156	0.75 210	0.28 73	0.09 26	0.24 289	0.11 155	0.51 468	0.30 340	0.74 363

SACVNet	0.68 295	1.08 337	2.58 286	0.38 250	0.28 213	0.65 308	0.37 320	0.91 308	0.65 180	0.67 344	0.62 291	0.69 328	0.47 307	2.07 428	0.65 286	0.18 364	0.14 198	0.16 350	0.15 247	0.39 408	0.41 230

GwcNet	0.76 345	1.09 338	3.68 466	0.38 250	0.45 329	0.81 395	0.45 366	0.91 308	0.89 410	0.63 308	0.77 390	0.82 378	0.51 327	1.64 360	0.85 342	0.17 353	0.16 228	0.15 331	0.15 247	0.33 361	0.34 182

GANet-RSSM	0.63 245	1.14 351	2.67 327	0.38 250	0.26 188	0.59 210	0.29 239	0.81 214	0.56 108	0.50 162	0.57 255	0.67 303	0.50 323	1.91 415	0.50 223	0.14 286	0.10 122	0.24 425	0.12 183	0.36 385	0.28 141

FADNet-RVC-Resample	0.74 329	1.54 442	3.81 473	0.38 250	0.29 218	0.62 266	0.38 329	0.91 308	0.67 200	0.52 184	0.51 186	0.63 280	0.44 278	1.56 341	0.59 260	0.24 421	0.32 315	0.22 411	0.19 313	0.30 340	0.71 355

edge stereo	0.84 373	0.74 240	3.42 450	0.38 250	1.21 469	0.63 281	0.41 341	0.98 356	0.83 374	0.81 400	0.88 414	1.14 456	0.73 403	2.16 439	0.89 347	0.22 406	0.20 268	0.26 432	0.18 295	0.38 399	0.43 243

ADCRef	0.88 392	1.45 432	2.68 334	0.38 250	0.35 275	0.95 431	0.51 386	0.92 315	0.81 361	0.89 414	0.84 403	0.61 271	1.35 461	1.26 302	3.38 489	0.14 286	0.12 167	0.17 365	0.19 313	0.28 323	0.34 182

ADCPNet	1.07 438	1.37 417	4.54 499	0.38 250	0.68 399	1.36 461	0.64 425	0.93 319	0.83 374	0.79 394	0.82 399	1.08 447	1.18 457	1.30 307	2.68 473	0.21 400	0.69 383	0.21 406	0.95 501	0.30 340	0.54 300

XPNet_ROB	0.68 295	1.11 345	2.28 158	0.38 250	0.27 201	0.67 328	0.47 376	0.94 324	0.75 304	0.80 396	0.71 366	0.81 373	0.54 340	1.72 370	0.84 341	0.22 406	0.16 228	0.16 350	0.15 247	0.25 277	0.45 263

ETE_ROB	0.68 295	1.09 338	2.32 168	0.38 250	0.26 188	0.69 337	0.51 386	1.49 480	0.75 304	0.81 400	0.71 366	0.85 391	0.51 327	1.39 315	0.70 298	0.17 353	0.14 198	0.19 391	0.16 268	0.24 255	0.35 189

ff7	0.65 263	0.58 166	2.09 113	0.39 265	0.60 375	0.56 159	0.23 114	0.49 40	0.62 152	1.00 428	0.24 16	0.20 13	0.24 81	0.71 199	0.24 26	0.09 26	2.09 489	0.10 90	0.18 295	0.24 255	2.22 493

ffff	0.65 263	0.58 166	2.09 113	0.39 265	0.60 375	0.56 159	0.23 114	0.49 40	0.62 152	1.00 428	0.24 16	0.20 13	0.24 81	0.71 199	0.24 26	0.09 26	2.09 489	0.10 90	0.18 295	0.24 255	2.22 493

11t	0.65 263	0.58 166	2.09 113	0.39 265	0.60 375	0.56 159	0.23 114	0.49 40	0.62 152	1.00 428	0.24 16	0.20 13	0.24 81	0.71 199	0.24 26	0.09 26	2.09 489	0.10 90	0.18 295	0.24 255	2.22 493

fast-acv-ft	0.67 288	1.24 383	3.26 427	0.39 265	0.30 231	0.80 391	0.48 378	0.74 169	0.76 313	0.60 276	0.78 394	0.76 354	0.60 370	0.70 192	0.78 326	0.16 333	0.15 214	0.18 384	0.17 284	0.38 399	0.24 116

ToySt	0.67 288	0.88 287	2.61 299	0.39 265	0.73 405	0.61 244	0.38 329	0.78 190	0.73 278	0.43 99	0.70 353	0.72 338	0.45 286	0.66 181	0.62 273	0.14 286	0.63 375	0.13 269	0.33 418	0.24 255	1.18 427

ccc-4	0.65 263	0.58 166	2.09 113	0.39 265	0.60 375	0.56 159	0.23 114	0.49 40	0.62 152	1.00 428	0.24 16	0.20 13	0.24 81	0.71 199	0.24 26	0.09 26	2.09 489	0.10 90	0.18 295	0.24 255	2.22 493

test_5	0.61 211	1.25 386	2.76 364	0.39 265	0.64 391	0.58 192	0.35 309	0.85 255	0.66 187	0.49 143	0.56 244	0.55 244	0.40 234	0.79 224	0.32 117	0.10 77	0.19 254	0.12 208	0.12 183	0.33 361	0.85 390

RAFT-RH_RVC	0.65 263	0.73 230	2.78 368	0.39 265	0.29 218	0.60 224	0.18 26	0.45 26	0.63 163	0.75 379	1.89 477	0.47 199	0.29 156	1.59 353	1.21 394	0.15 316	0.07 9	0.13 269	0.13 205	0.11 28	0.10 6

HCRNet	0.50 114	0.75 245	2.08 109	0.39 265	0.29 218	0.58 192	0.22 80	0.79 199	0.67 200	0.49 143	0.49 171	0.48 207	0.37 202	1.13 276	0.40 169	0.15 316	0.10 122	0.15 331	0.13 205	0.21 215	0.19 76

APVNet	0.76 345	1.11 345	3.23 423	0.39 265	0.36 283	0.85 407	0.44 362	0.96 341	0.73 278	0.58 246	0.69 340	0.76 354	0.56 347	2.29 446	0.82 338	0.17 353	0.18 248	0.24 425	0.19 313	0.35 380	0.27 135

ADCMid	1.06 436	1.82 472	3.53 458	0.39 265	0.36 283	0.99 434	0.58 409	1.01 384	0.94 424	1.23 462	1.02 439	1.01 432	1.01 446	1.11 273	4.04 501	0.22 406	0.19 254	0.42 463	0.32 407	0.42 424	0.53 297

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 231	1.15 357	3.11 416	0.39 265	0.37 289	0.60 224	0.28 211	0.87 275	0.64 173	0.63 308	0.56 244	0.71 336	0.45 286	1.08 267	0.52 228	0.15 316	0.12 167	0.14 305	0.15 247	0.18 152	0.25 120
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PSMNet_ROB	0.75 340	1.42 427	2.93 394	0.39 265	0.32 251	0.73 355	0.56 404	0.90 301	0.74 298	0.56 223	0.60 276	0.75 350	0.47 307	2.00 422	1.31 404	0.18 364	0.13 183	0.19 391	0.20 323	0.26 296	0.40 222

UGAM	0.69 302	0.84 272	2.66 319	0.40 278	0.20 104	0.53 129	0.34 299	0.63 126	0.74 298	0.45 110	0.74 376	0.95 421	0.36 196	2.57 466	0.42 179	0.11 161	0.45 341	0.17 365	0.19 313	0.43 429	0.57 313

TestStereo1	0.59 194	1.21 373	2.63 305	0.40 278	0.60 375	0.56 159	0.34 299	0.82 223	0.73 278	0.45 110	0.63 299	0.36 118	0.42 257	0.66 181	0.42 179	0.10 77	0.32 315	0.12 208	0.10 98	0.34 368	0.52 293

SA-5K	0.59 194	1.21 373	2.63 305	0.40 278	0.60 375	0.56 159	0.34 299	0.82 223	0.73 278	0.45 110	0.63 299	0.36 118	0.42 257	0.66 181	0.42 179	0.10 77	0.32 315	0.12 208	0.10 98	0.34 368	0.52 293

RAFT-345	0.56 161	0.37 62	2.68 334	0.40 278	0.34 267	0.58 192	0.41 341	0.49 40	0.70 250	0.51 174	0.99 435	0.43 154	0.28 138	1.56 341	0.81 335	0.10 77	0.07 9	0.11 155	0.09 63	0.11 28	0.09 2

ccnet	0.77 351	0.61 180	2.01 94	0.40 278	0.46 336	1.05 442	0.59 412	1.02 392	0.74 298	0.90 416	0.97 429	0.82 378	0.89 433	1.68 367	1.16 389	0.32 446	0.26 301	0.32 448	0.28 379	0.35 380	0.47 269

S-Stereo	0.82 365	0.73 230	3.79 471	0.40 278	0.37 289	0.70 340	0.69 439	1.00 375	1.03 446	0.63 308	0.92 422	0.82 378	0.59 362	2.35 450	0.71 304	0.18 364	0.22 280	0.17 365	0.18 295	0.30 340	0.67 339

stereogan	0.74 329	0.68 207	2.82 378	0.40 278	0.40 306	1.05 442	0.42 347	0.99 365	0.96 431	0.78 393	0.86 411	1.15 458	0.73 403	1.57 346	0.56 246	0.20 391	0.19 254	0.20 400	0.16 268	0.37 392	0.34 182

ADCL	1.07 438	1.22 378	2.80 371	0.40 278	0.33 257	1.50 469	1.87 505	0.97 349	1.04 449	1.26 465	1.28 456	0.99 428	1.41 467	1.36 313	3.51 492	0.17 353	0.14 198	0.22 411	0.21 334	0.32 357	0.43 243

CVANet_RVC	0.82 365	1.18 366	3.98 478	0.40 278	0.28 213	0.63 281	0.43 354	0.90 301	0.78 332	1.14 445	0.69 340	0.68 317	0.52 335	2.62 471	0.48 210	0.20 391	0.13 183	0.22 411	0.37 434	0.37 392	0.48 274

DRN-Test	0.71 313	0.79 259	2.83 380	0.40 278	0.44 326	0.80 391	0.41 341	1.07 429	0.83 374	0.82 404	0.64 312	0.68 317	0.57 352	1.78 383	0.79 329	0.16 333	0.13 183	0.17 365	0.16 268	0.24 255	0.51 287

IGEV-RUCA	2.30 498	0.38 72	1.36 18	0.41 288	1.90 498	2.03 497	1.86 504	1.37 473	1.78 493	3.73 515	3.72 510	5.06 511	8.09 519	2.15 438	1.63 425	0.26 431	0.77 391	2.71 518	1.91 514	2.43 513	2.42 500

SANet	1.35 464	1.80 471	4.39 495	0.41 288	0.29 218	1.72 481	0.89 460	1.17 457	2.47 501	1.22 460	1.82 475	1.72 481	1.70 481	2.57 466	3.30 486	0.18 364	0.16 228	0.16 350	0.15 247	0.34 368	0.62 325

MSMD_ROB	1.41 468	1.03 327	2.75 361	0.41 288	0.32 251	2.00 494	0.61 421	0.96 341	1.43 477	2.97 511	2.63 497	4.76 510	2.04 492	2.44 459	1.78 435	0.30 443	0.26 301	0.32 448	0.32 407	0.32 357	0.63 329

PWC_ROB	0.81 362	1.41 423	2.60 294	0.41 288	0.40 306	0.63 281	0.31 266	1.04 405	0.99 441	0.92 419	1.29 457	0.78 360	0.68 391	1.65 363	1.50 419	0.19 380	0.12 167	0.18 384	0.13 205	0.51 450	0.54 300

YMNet	0.66 282	0.98 315	2.12 122	0.42 292	0.41 311	0.86 408	0.43 354	0.92 315	0.76 313	0.75 379	0.81 397	0.83 383	0.46 296	0.87 238	1.07 374	0.19 380	0.22 280	0.20 400	0.17 284	0.42 424	0.39 215

YMNet_1	0.66 282	0.98 315	2.12 122	0.42 292	0.41 311	0.86 408	0.43 354	0.92 315	0.76 313	0.75 379	0.81 397	0.83 383	0.46 296	0.87 238	1.07 374	0.19 380	0.22 280	0.20 400	0.17 284	0.42 424	0.39 215

IGEV_Zeroshot_test	0.91 404	0.39 78	3.80 472	0.42 292	1.95 500	0.56 159	0.64 425	0.84 242	0.55 102	1.45 478	0.53 202	0.79 362	0.42 257	0.57 146	1.13 384	0.10 77	0.49 349	0.10 90	0.34 423	0.19 183	2.97 509

Wz-Net-SNSev	0.85 382	1.83 473	3.36 435	0.42 292	0.31 239	0.71 345	0.66 430	1.04 405	0.94 424	0.68 350	0.85 406	0.96 422	0.62 374	1.75 375	1.14 385	0.16 333	0.15 214	0.16 350	0.17 284	0.39 408	0.63 329

WZ-Net	1.04 434	1.83 473	4.20 487	0.42 292	0.36 283	0.88 417	0.71 442	1.05 413	1.11 458	0.84 408	0.94 424	1.06 444	1.17 456	2.37 451	2.24 459	0.20 391	0.14 198	0.15 331	0.16 268	0.36 385	0.53 297

DEmStereo	0.69 302	0.40 84	2.42 196	0.42 292	0.18 62	0.66 321	0.88 458	0.54 72	0.64 173	0.60 276	1.00 436	0.45 181	1.24 458	1.53 337	2.21 457	0.10 77	0.08 43	0.10 90	0.10 98	0.11 28	0.14 32

LMCR-Stereo	0.61 211	1.00 318	2.60 294	0.42 292	0.22 128	0.74 361	0.31 266	1.06 426	0.70 250	0.62 299	0.64 312	0.40 142	0.52 335	0.84 234	1.27 403	0.20 391	0.09 94	0.12 208	0.09 63	0.26 296	0.16 53

AF-Net	0.76 345	1.14 351	2.74 359	0.42 292	0.41 311	0.70 340	0.41 341	1.07 429	0.94 424	0.73 370	1.05 445	1.04 440	0.86 428	1.23 292	1.00 366	0.23 414	0.15 214	0.25 430	0.18 295	0.32 357	0.35 189

Nwc_Net	0.75 340	1.10 343	2.96 398	0.42 292	0.39 300	0.77 378	0.39 335	1.06 426	0.73 278	0.65 334	1.00 436	0.99 428	0.74 407	1.43 323	0.99 363	0.24 421	0.15 214	0.23 419	0.26 368	0.27 310	0.30 156

StereoDRNet	0.71 313	1.24 383	2.56 280	0.42 292	0.45 329	0.73 355	0.46 372	0.98 356	0.81 361	0.77 385	0.56 244	0.74 346	0.48 314	1.69 368	0.91 350	0.15 316	0.14 198	0.15 331	0.15 247	0.26 296	0.51 287

DN-CSS_ROB	0.56 161	1.64 459	2.75 361	0.42 292	0.22 128	0.57 181	0.19 31	0.79 199	0.66 187	0.46 121	0.62 291	0.41 148	0.32 178	0.73 205	0.49 219	0.12 204	0.08 43	0.14 305	0.13 205	0.38 399	0.17 60

SGM-Forest	1.84 489	7.91 523	10.36 519	0.42 292	0.33 257	1.04 440	1.29 491	1.01 384	0.88 405	1.19 451	2.30 489	1.03 436	1.79 485	2.60 470	2.81 479	0.22 406	0.21 277	0.21 406	0.19 313	0.25 277	0.79 376
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FACV-RUCA	0.61 211	0.44 109	2.11 121	0.43 304	1.73 495	0.49 88	0.28 211	0.74 169	0.68 227	0.41 85	0.53 202	0.34 112	0.64 378	0.41 70	0.33 130	0.13 250	0.11 149	0.62 475	0.12 183	0.72 470	1.02 416

PFNet	0.62 231	0.42 93	2.69 341	0.43 304	0.55 358	0.62 266	0.27 198	0.64 129	0.72 273	0.61 286	0.56 244	0.45 181	0.33 183	1.86 402	1.12 383	0.28 438	0.09 94	0.12 208	0.16 268	0.26 296	0.27 135

RALCasStereoNet	0.65 263	1.34 404	2.56 280	0.43 304	0.96 437	0.50 98	0.26 181	0.62 119	0.56 108	0.43 99	0.49 171	0.36 118	0.28 138	0.72 204	0.53 235	0.10 77	1.18 428	0.09 37	0.08 41	0.27 310	1.27 441

ADCS	1.14 447	2.02 485	3.36 435	0.43 304	0.37 289	0.96 433	0.81 453	1.12 444	1.17 465	1.25 464	0.98 432	1.08 447	0.92 438	1.41 321	4.97 509	0.23 414	0.21 277	0.22 411	0.23 350	0.40 414	0.67 339

iResNetv2_ROB	0.71 313	1.90 477	3.48 453	0.43 304	0.22 128	0.60 224	0.29 239	0.96 341	0.78 332	0.60 276	0.65 319	0.60 269	0.46 296	0.80 228	1.21 394	0.12 204	0.08 43	0.10 90	0.07 20	0.44 433	0.33 174

AE-Stereo	0.71 313	0.32 21	2.44 209	0.44 309	0.50 341	0.58 192	0.23 114	1.08 432	0.67 200	0.67 344	0.51 186	0.47 199	0.24 81	0.63 168	0.32 117	0.09 26	2.15 499	0.11 155	0.45 452	0.22 232	2.01 478

GMStereo_Zeroshot	0.44 67	0.44 109	1.84 59	0.44 309	0.20 104	0.52 121	0.19 31	0.60 110	0.54 93	0.58 246	0.59 267	0.63 280	0.29 156	0.59 153	0.34 139	0.16 333	0.09 94	0.16 350	0.09 63	0.26 296	0.26 128

Syn2CoEx	0.78 353	1.43 430	3.54 459	0.44 309	0.31 239	0.64 292	0.43 354	1.04 405	0.83 374	0.64 318	0.77 390	0.74 346	0.74 407	1.91 415	0.64 281	0.20 391	0.17 241	0.19 391	0.15 247	0.30 340	0.59 318

aanetorigin	0.81 362	1.03 327	2.64 314	0.44 309	0.44 326	0.59 210	1.00 471	0.59 103	0.70 250	1.54 483	1.22 454	0.82 378	1.08 451	1.06 264	1.07 374	0.18 364	0.15 214	0.17 365	0.21 334	0.53 454	0.65 335

RP	0.74 329	1.01 321	2.48 246	0.44 309	0.45 329	0.66 321	0.45 366	0.95 338	0.87 401	0.70 358	0.95 427	0.99 428	0.82 420	1.55 339	0.82 338	0.26 431	0.19 254	0.23 419	0.20 323	0.34 368	0.38 207

iResNet	0.59 194	1.09 338	2.54 269	0.44 309	0.18 62	0.65 308	0.29 239	0.89 292	0.75 304	0.59 265	0.64 312	0.43 154	0.39 227	0.73 205	1.24 400	0.11 161	0.08 43	0.09 37	0.08 41	0.21 215	0.40 222

NCCL2	0.71 313	1.32 397	2.30 163	0.44 309	0.31 239	0.71 345	0.67 435	0.89 292	0.69 239	0.70 358	0.61 284	0.85 391	0.54 340	1.58 352	0.70 298	0.20 391	0.17 241	0.66 477	0.25 361	0.26 296	0.38 207

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 140	0.39 78	1.30 15	0.45 316	0.21 116	0.74 361	0.17 19	0.71 162	0.44 34	1.17 449	0.38 102	0.89 404	0.23 76	0.86 237	0.94 353	0.11 161	0.49 349	0.09 37	0.40 442	0.13 53	0.50 282

fffy	0.39 40	0.67 198	1.57 34	0.45 316	0.52 347	0.37 35	0.22 80	0.45 26	0.35 4	0.21 9	0.30 52	0.26 59	0.20 46	0.45 83	0.24 26	0.08 4	0.29 311	0.10 90	0.08 41	0.25 277	0.77 367

TransformOpticalFlow	0.65 263	0.61 180	2.67 327	0.45 316	0.26 188	0.62 266	0.28 211	0.88 283	0.76 313	0.76 383	0.74 376	0.90 407	0.84 423	1.82 393	0.80 331	0.10 77	0.07 9	0.11 155	0.09 63	0.12 38	0.19 76

RGC	0.78 353	1.10 343	2.55 277	0.45 316	0.45 329	0.73 355	0.40 339	1.00 375	0.75 304	0.75 379	1.04 443	1.02 435	0.73 403	1.74 373	1.15 387	0.24 421	0.19 254	0.28 435	0.26 368	0.31 349	0.38 207

GANet	0.92 406	1.20 371	2.68 334	0.45 316	0.27 201	0.76 368	0.66 430	0.94 324	0.77 327	0.79 394	1.17 450	0.84 386	0.91 435	2.72 479	1.76 433	0.18 364	0.42 336	0.44 466	0.20 323	0.33 361	0.94 402

FC-DCNN v2	1.65 486	0.85 276	3.39 440	0.46 321	0.39 300	2.02 496	0.66 430	1.94 498	1.84 495	2.81 510	2.99 505	4.39 508	3.25 505	2.81 487	2.75 477	0.29 442	0.26 301	0.31 445	0.30 392	0.33 361	0.91 398

DeepPrunerF	0.92 406	1.33 401	3.41 447	0.46 321	0.51 344	0.64 292	0.49 383	1.16 454	2.62 503	0.65 334	0.61 284	0.65 291	0.62 374	2.23 443	1.31 404	0.23 414	0.19 254	0.30 444	0.28 379	0.39 408	0.34 182

TDLM	0.83 371	1.28 392	2.38 178	0.46 321	0.26 188	0.66 321	0.55 400	0.87 275	0.80 353	2.54 504	0.62 291	0.61 271	0.51 327	2.68 477	0.67 292	0.20 391	0.11 149	0.35 453	0.15 247	0.33 361	0.48 274

FC-DCNN	1.60 484	0.85 276	3.44 451	0.46 321	0.39 300	1.96 490	0.66 430	1.72 489	1.70 489	2.75 509	2.91 504	4.20 504	3.15 504	2.72 479	2.66 472	0.30 443	0.26 301	0.31 445	0.30 392	0.33 361	0.91 398

DISCO	0.61 211	0.63 189	1.98 89	0.46 321	0.34 267	0.84 406	0.35 309	0.88 283	0.81 361	0.61 286	0.64 312	1.06 444	0.53 338	1.11 273	0.83 340	0.13 250	0.10 122	0.11 155	0.10 98	0.26 296	0.37 198

FBW_ROB	0.94 413	1.23 382	2.35 172	0.46 321	0.32 251	0.87 415	0.46 372	1.15 451	0.97 437	0.83 407	0.78 394	1.01 432	0.64 378	3.65 506	1.65 426	0.27 435	0.24 289	0.40 459	0.26 368	0.32 357	0.88 395

IRAFT_RVC	0.59 194	0.74 240	2.42 196	0.47 327	0.21 116	0.59 210	0.42 347	0.68 143	0.73 278	0.54 199	0.50 183	0.49 209	0.51 327	1.57 346	1.00 366	0.11 161	0.25 298	0.13 269	0.10 98	0.15 85	0.14 32

GASNet	0.84 373	1.98 480	4.07 482	0.48 328	0.33 257	0.58 192	0.34 299	0.97 349	0.81 361	0.60 276	0.59 267	0.74 346	0.55 345	2.08 431	1.18 390	0.22 406	0.15 214	0.19 391	0.17 284	0.55 456	0.29 147

Patchmatch Stereo++	0.43 54	0.36 51	2.44 209	0.48 328	0.17 47	0.61 244	0.26 181	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.43 154	0.28 138	0.56 142	0.30 91	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20
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 54	0.36 51	2.44 209	0.48 328	0.18 62	0.61 244	0.28 211	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.43 154	0.28 138	0.49 115	0.30 91	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20

ROB_FTStereo	0.43 54	0.36 51	2.44 209	0.48 328	0.18 62	0.61 244	0.26 181	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.43 154	0.28 138	0.51 121	0.30 91	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20

HUI-Stereo	0.43 54	0.36 51	2.45 227	0.48 328	0.18 62	0.61 244	0.27 198	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.44 169	0.28 138	0.47 89	0.30 91	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20

iGMRVC	0.43 54	0.36 51	2.44 209	0.48 328	0.18 62	0.61 244	0.27 198	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.43 154	0.28 138	0.57 146	0.31 107	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20

iRAFT	0.43 54	0.36 51	2.44 209	0.48 328	0.17 47	0.61 244	0.26 181	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.43 154	0.28 138	0.56 142	0.30 91	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20

RAFT-IKP	0.43 54	0.36 51	2.44 209	0.48 328	0.16 28	0.60 224	0.28 211	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.43 154	0.28 138	0.51 121	0.31 107	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20

GEStereo_RVC	0.61 211	1.19 369	2.61 299	0.48 328	0.25 173	0.63 281	0.37 320	1.05 413	0.79 345	0.55 211	0.55 231	0.59 262	0.44 278	1.10 269	0.48 210	0.16 333	0.11 149	0.12 208	0.11 146	0.27 310	0.43 243

FCDSN-DC	1.45 472	1.12 347	3.30 432	0.48 328	0.41 311	1.13 451	0.60 416	1.17 457	1.28 470	2.25 498	2.85 501	3.65 501	3.34 507	2.58 468	2.44 465	0.31 445	0.26 301	0.31 445	0.30 392	0.37 392	0.78 373
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PWCDC_ROB	0.83 371	1.57 446	2.63 305	0.48 328	0.37 289	0.78 384	0.29 239	1.04 405	1.36 476	0.63 308	2.05 481	0.64 288	0.70 398	1.10 269	1.20 393	0.33 448	0.14 198	0.15 331	0.12 183	0.63 464	0.46 267

GCAP-Stereo	0.59 194	1.35 407	2.44 209	0.49 339	1.02 448	0.52 121	0.14 5	0.53 62	0.54 93	0.44 106	0.50 183	0.30 86	0.22 61	0.68 188	0.41 174	0.09 26	1.30 449	0.09 37	0.07 20	0.23 248	0.54 300

CRFU-Net	0.58 176	0.42 93	1.90 72	0.49 339	0.27 201	0.83 401	0.35 309	0.94 324	0.54 93	0.65 334	0.60 276	0.78 360	1.34 460	1.00 256	0.51 226	0.17 353	0.14 198	0.17 365	0.10 98	0.19 183	0.20 84

PFNet+	0.50 114	0.43 101	2.54 269	0.49 339	0.18 62	0.58 192	0.76 447	0.54 72	0.72 273	0.56 223	0.48 157	0.39 133	0.26 110	0.94 251	0.33 130	0.14 286	0.09 94	0.14 305	0.13 205	0.12 38	0.16 53

ROB_FTStereo_v2	0.43 54	0.36 51	2.44 209	0.49 339	0.17 47	0.61 244	0.28 211	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.44 169	0.28 138	0.48 102	0.30 91	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 442	2.01 484	2.56 280	0.49 339	0.40 306	1.49 468	0.96 464	1.02 392	0.95 429	0.85 410	0.94 424	1.06 444	0.59 362	2.92 491	1.15 387	0.43 459	0.74 390	0.32 448	0.55 473	0.74 472	1.35 449

GANetREF_RVC	0.81 362	1.44 431	3.04 410	0.49 339	0.27 201	0.83 401	0.63 424	1.03 399	0.92 417	0.63 308	0.61 284	0.72 338	0.59 362	2.40 456	0.58 255	0.33 448	0.25 298	0.37 456	0.25 361	0.41 421	0.36 197
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
HBP-ISP	0.82 365	1.57 446	3.28 429	0.50 345	0.27 201	0.86 408	0.54 396	1.09 434	0.78 332	0.81 400	0.70 353	0.68 317	1.00 445	2.02 423	0.47 205	0.24 421	0.24 289	0.29 443	0.25 361	0.28 323	0.52 293

RTSC	0.84 373	1.40 422	2.67 327	0.50 345	0.40 306	0.83 401	0.33 291	1.11 441	1.14 461	0.93 422	0.82 399	0.84 386	0.58 359	1.34 311	1.82 437	0.18 364	0.49 349	0.14 305	0.30 392	0.46 440	0.42 235

AnyNet_C32	1.08 442	1.76 470	3.01 406	0.50 345	0.54 356	1.17 455	1.16 483	0.97 349	0.95 429	1.11 442	0.98 432	0.87 397	0.93 440	1.57 346	4.11 503	0.22 406	0.20 268	0.25 430	0.25 361	0.40 414	0.68 344

TCMNet	0.72 322	1.15 357	2.78 368	0.51 348	0.52 347	0.73 355	0.39 335	0.94 324	0.78 332	0.60 276	0.68 335	0.63 280	0.46 296	1.71 369	0.72 308	0.18 364	0.19 254	0.23 419	0.18 295	0.40 414	0.56 308

EDNetEfficientorigin	8.19 521	1.27 389	145.54 541	0.51 348	0.96 437	0.75 364	0.49 383	0.86 266	1.57 485	2.12 493	1.49 468	1.28 463	1.35 461	1.84 396	2.15 453	0.14 286	0.13 183	0.17 365	0.18 295	0.39 408	0.64 334

test-3	0.58 176	0.43 101	2.44 209	0.52 350	0.59 370	0.46 66	0.23 114	0.77 183	0.49 53	0.52 184	0.29 45	0.44 169	0.22 61	0.59 153	0.97 355	0.08 4	1.27 442	0.10 90	0.35 425	0.29 331	0.62 325

test_1	0.58 176	0.43 101	2.44 209	0.52 350	0.59 370	0.46 66	0.23 114	0.77 183	0.49 53	0.51 174	0.29 45	0.44 169	0.22 61	0.59 153	0.97 355	0.08 4	1.27 442	0.10 90	0.35 425	0.29 331	0.63 329

NRIStereo	0.50 114	0.34 39	2.44 209	0.52 350	0.16 28	0.94 429	0.73 445	0.52 57	0.65 180	0.48 127	0.40 117	0.59 262	0.29 156	0.78 221	0.33 130	0.11 161	0.13 183	0.11 155	0.09 63	0.22 232	0.25 120

PASM	0.82 365	1.00 318	2.68 334	0.52 350	0.48 339	0.65 308	0.59 412	0.83 234	0.89 410	0.82 404	0.73 373	0.89 404	0.68 391	2.39 455	0.73 311	0.35 451	0.37 324	0.36 454	0.41 447	0.45 436	0.51 287

MM-Stereo_test3	0.59 194	0.85 276	2.28 158	0.53 354	0.31 239	0.45 59	0.30 255	0.78 190	0.76 313	0.33 64	0.43 125	0.32 99	0.23 76	0.61 162	0.54 240	0.10 77	1.65 472	0.10 90	0.08 41	0.42 424	0.68 344

MyStereo8	0.73 325	1.16 360	2.89 389	0.53 354	0.34 267	0.71 345	0.20 43	1.87 493	0.59 132	0.53 193	0.66 327	0.50 213	0.33 183	1.27 303	0.62 273	0.10 77	1.19 429	0.10 90	0.21 334	0.21 215	0.61 323

test_3	0.59 194	0.44 109	2.44 209	0.53 354	0.59 370	0.48 83	0.30 255	0.79 199	0.52 78	0.51 174	0.30 52	0.45 181	0.22 61	0.59 153	0.97 355	0.08 4	1.25 437	0.11 155	0.35 425	0.30 340	0.62 325

CRE-IMP	0.46 79	0.31 10	2.40 187	0.53 354	0.17 47	0.79 388	0.68 437	0.54 72	0.66 187	0.47 124	0.43 125	0.44 169	0.26 110	0.43 79	0.33 130	0.12 204	0.07 9	0.12 208	0.09 63	0.17 128	0.23 107

GMM-Stereo	0.53 140	0.33 32	2.89 389	0.53 354	0.24 165	0.77 378	0.46 372	0.62 119	0.65 180	0.58 246	0.73 373	0.47 199	0.43 269	0.68 188	0.29 84	0.10 77	0.06 1	0.13 269	0.13 205	0.14 74	0.44 258

rafts_anoy	0.60 203	1.33 401	2.59 288	0.53 354	1.09 458	0.49 88	0.25 164	0.67 138	0.53 89	0.41 85	0.38 102	0.33 107	0.30 166	0.68 188	0.41 174	0.10 77	1.13 427	0.13 269	0.15 247	0.20 203	0.29 147

CSAN	1.38 466	1.74 469	4.12 483	0.53 354	0.38 298	1.06 445	1.15 481	1.29 466	1.12 459	1.19 451	1.90 478	1.04 440	1.44 468	5.92 517	2.82 480	0.26 431	0.22 280	0.24 425	0.25 361	0.35 380	0.54 300

MM-Stereo_test1	0.63 245	0.64 192	2.51 258	0.54 361	0.37 289	0.44 57	0.28 211	0.68 143	0.59 132	0.43 99	0.33 75	0.26 59	0.25 99	0.89 246	0.52 228	0.10 77	1.84 478	0.10 90	0.09 63	0.41 421	1.40 454

NaN_ROB	1.25 455	1.46 434	3.84 475	0.54 361	0.56 360	1.12 450	0.99 467	1.05 413	1.03 446	1.10 440	0.87 412	0.77 356	1.07 450	5.85 516	2.98 482	0.16 333	0.23 287	0.16 350	0.24 353	0.28 323	0.66 336

NINENet	0.54 149	0.40 84	2.19 138	0.55 363	0.26 188	0.91 423	0.23 114	1.05 413	0.77 327	0.54 199	0.57 255	0.65 291	0.32 178	1.22 289	0.34 139	0.16 333	0.13 183	0.16 350	0.11 146	0.16 105	0.14 32

IIG-Stereo	0.65 263	0.87 283	2.32 168	0.55 363	0.23 153	0.62 266	0.21 65	0.78 190	0.71 264	0.64 318	0.69 340	0.69 328	0.38 212	2.07 428	1.37 412	0.11 161	0.08 43	0.11 155	0.09 63	0.15 85	0.27 135

NF-Stereo	0.53 140	0.33 32	2.55 277	0.55 363	0.16 28	0.61 244	0.43 354	0.70 156	0.70 250	0.50 162	0.47 150	0.37 123	0.26 110	1.44 327	0.78 326	0.12 204	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.13 53	0.17 60

PSM-softLoss	0.52 126	0.34 39	2.47 240	0.55 363	0.17 47	0.61 244	0.39 335	0.64 129	0.67 200	0.52 184	0.48 157	0.39 133	0.25 99	1.46 328	0.77 322	0.13 250	0.08 43	0.13 269	0.12 183	0.12 38	0.15 40

KMStereo	0.52 126	0.34 39	2.47 240	0.55 363	0.17 47	0.61 244	0.39 335	0.64 129	0.67 200	0.52 184	0.48 157	0.39 133	0.25 99	1.46 328	0.77 322	0.13 250	0.08 43	0.13 269	0.12 183	0.12 38	0.15 40

DeepStereo_RVC	0.47 84	0.37 62	2.19 138	0.55 363	0.18 62	0.60 224	0.58 409	0.52 57	0.62 152	0.49 143	0.45 140	0.39 133	0.85 426	0.47 89	0.34 139	0.12 204	0.08 43	0.11 155	0.09 63	0.15 85	0.19 76

EAI-Stereo	1.16 449	0.29 3	1.94 81	0.55 363	0.97 440	1.96 490	7.94 522	1.34 471	1.03 446	1.01 432	1.48 467	0.51 218	0.66 387	0.65 178	1.42 415	0.09 26	0.23 287	0.09 37	0.53 471	0.13 53	0.49 280

AnyNet_C01	1.20 451	1.89 476	4.25 489	0.55 363	0.54 356	1.57 472	1.39 496	1.10 437	1.13 460	1.19 451	1.34 463	1.15 458	1.11 453	1.73 371	2.89 481	0.26 431	0.24 289	0.28 435	0.24 353	0.50 448	0.68 344

MDST_ROB	1.28 457	0.53 149	3.84 475	0.55 363	0.45 329	4.06 512	0.60 416	1.36 472	0.89 410	2.18 495	1.17 450	0.98 425	0.72 400	4.28 510	2.12 450	0.20 391	0.16 228	0.19 391	0.17 284	0.20 203	0.84 386

OMP-Stereo	0.64 255	0.87 283	2.38 178	0.56 372	0.37 289	0.60 224	0.26 181	0.75 173	0.71 264	0.65 334	0.60 276	0.68 317	0.32 178	2.07 428	1.18 390	0.11 161	0.08 43	0.12 208	0.09 63	0.17 128	0.28 141

OCTAStereo	0.53 140	0.33 32	2.54 269	0.56 372	0.16 28	0.61 244	0.42 347	0.70 156	0.70 250	0.50 162	0.47 150	0.37 123	0.26 110	1.43 323	0.79 329	0.12 204	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.13 53	0.17 60

RE-Stereo	0.53 140	0.33 32	2.54 269	0.56 372	0.16 28	0.61 244	0.43 354	0.70 156	0.70 250	0.50 162	0.47 150	0.37 123	0.26 110	1.43 323	0.77 322	0.12 204	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.13 53	0.17 60

TVStereo	0.53 140	0.33 32	2.54 269	0.56 372	0.16 28	0.61 244	0.43 354	0.70 156	0.70 250	0.50 162	0.47 150	0.37 123	0.26 110	1.43 323	0.77 322	0.12 204	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.13 53	0.17 60

RAFT_R40	0.55 153	0.31 10	2.44 209	0.57 376	0.42 323	0.62 266	0.52 390	0.58 94	0.66 187	0.56 223	0.54 221	0.54 235	0.50 323	1.56 341	0.53 235	0.11 161	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.16 105	0.10 6

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 467	2.04 487	3.02 408	0.58 377	0.41 311	2.15 499	1.00 471	1.31 469	1.29 471	1.05 435	1.10 448	1.29 465	0.91 435	3.07 494	1.34 406	1.65 509	0.84 401	0.68 479	0.88 498	1.55 502	1.91 474

PSMNet-RUCA	0.64 255	1.12 347	2.61 299	0.59 378	0.56 360	0.64 292	0.37 320	0.89 292	0.72 273	0.53 193	0.68 335	0.53 228	0.43 269	0.61 162	0.46 200	0.35 451	0.19 254	0.44 466	0.29 383	0.49 447	0.35 189

AAGNet	0.92 406	0.40 84	2.53 264	0.60 379	1.01 446	0.62 266	0.45 366	0.52 57	0.68 227	0.58 246	0.53 202	0.50 213	0.72 400	1.22 289	7.32 518	0.12 204	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.16 105	0.10 6

Prome-Stereo	0.53 140	0.36 51	2.39 185	0.60 379	0.23 153	0.63 281	0.41 341	0.66 135	0.67 200	0.59 265	1.02 439	0.43 154	0.71 399	0.61 162	0.34 139	0.10 77	0.07 9	0.10 90	0.09 63	0.13 53	0.44 258

G-Net	1.02 429	0.70 218	3.23 423	0.60 379	0.66 395	2.00 494	0.71 442	0.78 190	0.70 250	1.14 445	2.53 493	1.29 465	1.01 446	1.47 330	1.74 431	0.25 427	0.24 289	0.24 425	0.26 368	0.37 392	0.40 222

NCC-stereo	0.88 392	1.22 378	2.97 399	0.60 379	0.45 329	1.88 488	0.48 378	1.04 405	0.75 304	0.70 358	0.85 406	0.93 413	0.84 423	1.81 390	1.51 420	0.28 438	0.19 254	0.23 419	0.31 399	0.27 310	0.35 189

Abc-Net	0.88 392	1.22 378	2.97 399	0.60 379	0.45 329	1.88 488	0.48 378	1.04 405	0.75 304	0.70 358	0.85 406	0.93 413	0.84 423	1.81 390	1.51 420	0.28 438	0.19 254	0.23 419	0.31 399	0.27 310	0.35 189
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DPSNet	1.02 429	0.72 227	2.84 382	0.60 379	0.39 300	1.08 447	0.75 446	1.41 476	1.14 461	0.74 376	0.69 340	1.05 443	1.67 479	2.09 434	2.22 458	0.27 435	0.61 371	0.20 400	0.50 464	0.48 445	1.03 417

DisPM	0.48 95	0.41 90	2.54 269	0.61 385	0.18 62	0.59 210	0.62 423	0.54 72	0.67 200	0.61 286	0.53 202	0.38 129	0.26 110	0.76 212	0.31 107	0.13 250	0.07 9	0.12 208	0.11 146	0.12 38	0.15 40

MIPNet	0.88 392	1.07 334	2.85 384	0.61 385	0.18 62	1.46 467	1.37 493	1.65 486	0.78 332	1.93 489	0.85 406	0.75 350	1.66 478	0.87 238	0.34 139	0.10 77	0.08 43	0.11 155	0.32 407	0.27 310	0.26 128

MM-Stereo_test2	0.65 263	0.43 101	2.54 269	0.62 387	0.18 62	0.50 98	0.25 164	0.49 40	0.47 45	0.36 68	0.26 30	0.24 41	0.23 76	0.40 61	0.38 163	0.08 4	2.33 504	0.09 37	0.10 98	0.38 399	2.66 503

RAFT	0.62 231	1.35 407	2.26 155	0.62 387	0.53 354	0.47 77	0.35 309	0.70 156	0.58 122	0.50 162	0.50 183	0.79 362	0.40 234	0.49 115	0.36 150	0.11 161	0.79 392	0.14 305	0.13 205	0.52 453	0.72 356

ELAS	1.52 479	0.92 305	2.91 392	0.62 387	0.57 365	3.13 507	2.21 507	1.67 487	1.58 486	2.42 502	2.43 491	1.87 483	2.49 498	1.85 400	2.70 474	0.42 456	0.43 339	0.41 461	0.40 442	0.51 450	0.85 390
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AIO-test2	0.60 203	1.55 443	2.73 356	0.63 390	0.42 323	0.50 98	0.23 114	0.84 242	0.73 278	0.34 67	0.53 202	0.37 123	0.22 61	0.70 192	0.32 117	0.75 478	0.16 228	0.13 269	0.17 284	0.21 215	0.47 269

RTS	1.29 458	1.59 450	6.48 514	0.63 390	0.57 365	1.59 474	0.90 461	1.15 451	1.44 478	1.20 456	1.31 459	1.10 452	0.87 431	2.67 475	2.27 461	0.21 400	0.38 328	0.19 391	0.20 323	0.46 440	0.68 344

RTSA	1.29 458	1.59 450	6.48 514	0.63 390	0.57 365	1.59 474	0.90 461	1.15 451	1.44 478	1.20 456	1.31 459	1.10 452	0.87 431	2.67 475	2.27 461	0.21 400	0.38 328	0.19 391	0.20 323	0.46 440	0.68 344

ELAS_RVC	1.51 478	0.88 287	3.36 435	0.63 390	0.56 360	1.53 470	2.73 509	1.53 481	1.76 492	2.26 499	2.21 488	2.10 486	3.07 503	2.08 431	2.52 467	0.42 456	0.42 336	0.42 463	0.37 434	0.51 450	0.84 386
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PAM_32	0.95 416	0.43 101	2.68 334	0.64 394	1.10 462	1.78 484	1.16 483	1.12 444	0.96 431	1.07 438	0.90 419	1.38 470	0.76 414	0.78 221	1.11 381	0.10 77	1.29 446	0.10 90	0.50 464	0.16 105	0.98 412

anonymity	0.86 385	0.68 207	1.44 27	0.64 394	0.83 421	0.67 328	0.52 390	0.98 356	0.73 278	0.96 424	0.70 353	0.81 373	0.86 428	1.10 269	1.34 406	0.64 470	0.72 389	0.58 472	1.44 512	0.60 460	0.91 398

PA-Net	0.93 412	1.36 412	4.14 484	0.64 394	0.41 311	0.70 340	0.53 393	0.91 308	0.88 405	0.53 193	0.60 276	0.70 334	0.54 340	2.40 456	2.57 471	0.17 353	0.28 310	0.19 391	0.28 379	0.25 277	0.48 274
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
testlalala2	0.48 95	0.34 39	2.53 264	0.65 397	0.56 360	0.57 181	0.20 43	0.84 242	0.63 163	0.42 91	0.54 221	0.45 181	0.21 53	0.30 8	0.26 51	0.10 77	0.13 183	0.09 37	0.29 383	0.12 38	0.31 165

test_xeample3	0.86 385	0.75 245	3.36 435	0.65 397	0.76 411	0.49 88	0.33 291	1.21 462	0.80 353	0.61 286	0.23 15	0.30 86	0.29 156	1.17 283	1.57 424	0.10 77	1.79 476	0.10 90	0.40 442	0.25 277	2.09 482

EDNetEfficient	1.29 458	0.78 255	4.27 490	0.65 397	1.03 449	0.94 429	1.38 495	0.87 275	1.75 491	2.33 501	1.32 461	1.04 440	2.21 495	1.59 353	4.07 502	0.16 333	0.19 254	0.15 331	0.27 377	0.38 399	0.40 222

PDISCO_ROB	0.84 373	1.46 434	2.84 382	0.65 397	0.59 370	1.17 455	0.48 378	1.19 459	1.08 455	0.67 344	0.72 371	1.00 431	0.61 372	1.24 294	1.05 371	0.38 453	0.18 248	0.28 435	0.24 353	0.58 458	0.44 258

WCMA_ROB	1.29 458	1.21 373	3.13 418	0.65 397	0.36 283	1.20 458	0.78 450	1.00 375	0.98 438	1.78 488	2.62 496	3.08 498	2.01 491	1.86 402	2.35 463	0.38 453	0.38 328	0.32 448	0.32 407	0.31 349	1.06 420

AIO-test1	0.58 176	1.37 417	2.77 366	0.66 402	1.08 456	0.50 98	0.23 114	0.86 266	0.69 239	0.31 59	0.42 122	0.29 84	0.22 61	0.77 214	0.34 139	0.13 250	0.15 214	0.12 208	0.16 268	0.31 349	0.30 156

MFN_U_SF_RVC	1.57 482	2.56 514	3.30 432	0.66 402	0.41 311	1.15 453	0.51 386	1.27 464	1.35 475	1.61 485	1.20 452	1.43 473	0.97 443	1.80 388	2.10 448	1.88 512	1.79 476	1.97 515	2.14 516	1.61 503	1.76 473

SPS-STEREO	1.22 452	1.65 460	3.41 447	0.66 402	0.69 401	1.01 437	0.68 437	1.10 437	0.96 431	1.40 475	1.25 455	1.46 475	1.08 451	2.05 426	2.24 459	0.66 474	0.61 371	0.58 472	0.57 479	0.66 467	1.65 469
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet-DCA	0.67 288	0.73 230	2.43 201	0.67 405	0.52 347	0.76 368	0.24 139	0.81 214	0.83 374	0.77 385	0.39 108	0.25 49	0.38 212	0.70 192	0.22 8	0.10 77	2.13 495	0.11 155	0.09 63	0.16 105	1.18 427

xx1	0.71 313	0.73 230	2.43 201	0.67 405	0.52 347	0.76 368	0.24 139	0.85 255	1.05 450	0.77 385	0.39 108	0.46 190	0.37 202	0.70 192	0.22 8	0.10 77	2.13 495	0.12 208	0.41 447	0.16 105	1.18 427

1test111	0.72 322	0.73 230	2.43 201	0.67 405	0.52 347	0.76 368	0.24 139	0.81 214	0.83 374	0.77 385	0.39 108	0.25 49	0.38 212	1.03 261	0.75 317	0.10 77	2.13 495	0.11 155	0.09 63	0.16 105	1.18 427

cc1	0.74 329	0.73 230	2.43 201	0.67 405	0.52 347	0.76 368	0.24 139	0.85 255	1.05 450	0.77 385	0.39 108	0.25 49	0.38 212	0.70 192	0.22 8	0.10 77	2.13 495	0.11 155	0.09 63	0.25 277	2.20 491

tt1	0.74 329	0.73 230	2.34 171	0.67 405	0.63 387	0.75 364	0.24 139	0.85 255	0.96 431	0.81 400	0.38 102	0.26 59	0.35 193	0.64 174	0.22 8	0.10 77	2.16 500	0.11 155	0.09 63	0.25 277	2.19 488

UDG	0.86 385	1.57 446	2.80 371	0.68 410	0.59 370	0.78 384	0.38 329	0.97 349	0.74 298	0.63 308	0.70 353	1.01 432	0.68 391	1.02 259	1.22 397	0.45 461	0.34 320	0.89 488	0.51 468	0.73 471	0.58 315

NOSS_ROB	0.75 340	1.03 327	2.27 156	0.68 410	0.26 188	0.68 334	0.30 255	0.99 365	0.82 367	0.59 265	0.58 262	0.77 356	0.39 227	2.75 483	0.48 210	0.25 427	0.24 289	0.28 435	0.26 368	0.29 331	1.07 421

FTStereo	0.79 357	0.32 21	2.83 380	0.70 412	0.21 116	0.73 355	1.75 502	0.61 115	0.60 138	1.07 438	1.62 472	1.28 463	2.11 493	0.75 210	0.30 91	0.19 380	0.08 43	0.12 208	0.11 146	0.12 38	0.39 215

cross-raft	0.47 84	0.34 39	2.17 133	0.70 412	0.84 423	0.50 98	0.35 309	0.74 169	0.43 26	0.44 106	0.45 140	0.63 280	0.25 99	0.37 47	0.27 60	0.08 4	0.14 198	0.10 90	0.23 350	0.11 28	0.27 135

SST-Stereo	0.56 161	0.30 8	2.44 209	0.71 414	0.55 358	0.62 266	0.65 428	0.57 91	0.67 200	0.59 265	0.53 202	0.51 218	0.59 362	1.57 346	0.31 107	0.12 204	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.11 13

JetBlue	1.89 490	2.09 489	4.16 485	0.74 415	1.23 470	4.52 516	3.86 514	1.68 488	1.26 468	1.28 467	1.54 469	2.36 490	1.86 487	3.35 500	3.37 488	0.54 465	0.49 349	0.48 468	0.49 462	1.39 499	1.21 434

pmcnn	1.44 470	1.25 386	3.57 460	0.74 415	1.42 479	0.72 351	0.56 404	1.04 405	1.06 452	1.03 434	2.89 503	6.01 515	0.75 411	2.54 464	3.60 494	0.14 286	0.11 149	0.08 7	0.06 8	0.34 368	0.81 383

IGEVStereo-DCA	0.74 329	0.74 240	2.09 113	0.76 417	0.77 413	0.45 59	0.23 114	0.49 40	0.62 152	0.71 367	0.22 12	0.30 86	0.28 138	1.29 305	1.53 422	0.10 77	1.50 463	0.10 90	0.18 295	0.24 255	2.22 493

rrr	0.84 373	0.74 240	3.40 445	0.76 417	0.77 413	0.45 59	0.28 211	1.23 463	0.84 386	0.71 367	0.22 12	0.30 86	0.28 138	1.29 305	1.53 422	0.10 77	1.50 463	0.10 90	0.29 383	0.24 255	1.75 472

ACRE	0.63 245	1.55 443	3.41 447	0.76 417	0.28 213	0.60 224	0.56 404	0.82 223	0.68 227	0.57 240	0.62 291	0.43 154	0.30 166	0.47 89	0.42 179	0.12 204	0.19 254	0.13 269	0.14 227	0.36 385	0.20 84

PAM	0.91 404	0.43 101	2.67 327	0.77 420	0.89 428	1.81 485	1.22 488	1.13 448	0.78 332	1.16 448	0.91 421	1.39 471	0.68 391	0.76 212	1.06 373	0.10 77	0.98 411	0.10 90	0.50 464	0.14 74	0.66 336

SQANet	0.92 406	1.96 478	3.23 423	0.77 420	0.83 421	0.76 368	0.38 329	0.87 275	0.68 227	0.64 318	0.69 340	0.73 343	0.52 335	1.35 312	1.36 410	0.80 481	0.30 312	0.60 474	0.29 383	0.93 482	0.70 353

DDUNet	0.90 402	1.63 458	2.77 366	0.77 420	0.69 401	0.83 401	0.44 362	0.90 301	0.70 250	0.68 350	0.76 386	0.92 408	0.54 340	1.14 278	1.35 408	0.61 469	0.37 324	0.96 490	0.52 470	0.77 477	0.67 339

XQC	0.84 373	1.32 397	2.61 299	0.78 423	0.44 326	0.89 419	0.53 393	1.16 454	1.07 453	0.85 410	0.69 340	0.92 408	0.73 403	1.40 317	1.44 416	0.24 421	0.35 321	0.23 419	0.26 368	0.45 436	0.39 215

CIPLG	0.63 245	1.59 450	3.16 420	0.79 424	0.31 239	0.62 266	0.57 407	0.82 223	0.68 227	0.58 246	0.63 299	0.43 154	0.31 171	0.48 102	0.42 179	0.12 204	0.20 268	0.13 269	0.13 205	0.36 385	0.21 91

IPLGR_C	0.64 255	1.66 462	3.36 435	0.80 425	0.31 239	0.60 224	0.60 416	0.82 223	0.69 239	0.58 246	0.62 291	0.44 169	0.31 171	0.47 89	0.43 186	0.12 204	0.22 280	0.13 269	0.15 247	0.35 380	0.21 91

SHD	0.84 373	1.14 351	2.54 269	0.80 425	0.52 347	0.76 368	0.34 299	1.16 454	1.29 471	1.11 442	0.85 406	0.98 425	0.74 407	1.25 298	1.48 418	0.22 406	0.37 324	0.20 400	0.27 377	0.36 385	0.41 230

CAS	0.39 40	0.31 10	1.79 49	0.81 427	0.34 267	0.51 104	0.23 114	0.49 40	0.42 21	0.23 20	0.31 62	0.20 13	0.17 12	0.30 8	0.25 37	0.77 480	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 18	0.41 230

PVD	1.05 435	1.21 373	2.36 173	0.84 428	0.91 431	1.04 440	0.64 425	1.32 470	1.68 488	1.43 477	1.41 466	1.14 456	1.15 455	1.49 333	1.77 434	0.27 435	0.65 377	0.28 435	0.35 425	0.40 414	0.73 360

MFMNet_re	1.01 428	1.73 466	3.04 410	0.85 429	0.76 411	0.93 427	0.81 453	1.02 392	1.10 456	1.05 435	1.06 446	0.84 386	0.96 442	0.93 250	0.97 355	0.68 476	0.61 371	0.63 476	0.60 483	0.77 477	0.80 378

MC-Stereo	0.58 176	0.37 62	2.00 92	0.88 430	0.64 391	0.54 139	0.19 31	0.46 32	0.39 11	0.58 246	0.39 108	0.27 70	0.27 124	0.71 199	0.32 117	0.09 26	1.20 430	0.09 37	0.16 268	0.22 232	1.92 475

GrayStereo	0.71 313	0.27 2	2.40 187	0.89 431	0.23 153	0.62 266	1.40 497	0.67 138	0.70 250	0.72 369	0.77 390	0.55 244	3.03 502	0.60 159	0.28 73	0.10 77	0.08 43	0.10 90	0.21 334	0.12 38	0.37 198

MADNet+	1.44 470	2.19 494	6.00 511	0.89 431	0.70 403	1.58 473	1.11 476	1.56 484	1.30 473	0.89 414	1.03 441	1.25 462	1.12 454	3.29 498	2.80 478	0.48 464	0.57 366	0.39 458	0.36 432	0.63 464	0.69 350

SCV	0.69 302	0.68 207	1.95 82	0.90 433	1.04 450	0.49 88	0.24 139	0.98 356	0.73 278	0.54 199	0.31 62	0.24 41	0.20 46	1.32 308	0.26 51	0.11 161	1.59 466	0.09 37	0.32 407	0.34 368	1.58 463

dual_stereo	0.94 413	0.31 10	1.80 51	0.90 433	2.52 509	0.54 139	0.15 7	0.69 146	1.02 444	0.25 33	0.18 2	0.18 8	0.14 2	0.63 168	0.35 147	0.09 26	3.76 515	0.07 1	0.47 457	0.07 1	4.59 520

RAFT-Test	0.56 161	0.41 90	2.01 94	0.90 433	1.07 455	0.65 308	0.37 320	0.83 234	0.65 180	0.49 143	0.49 171	0.93 413	0.24 81	0.52 125	0.30 91	0.10 77	0.38 328	0.09 37	0.38 438	0.11 28	0.19 76

CC-Net-ROB	0.95 416	1.57 446	2.93 394	0.90 433	0.39 300	0.87 415	0.44 362	1.12 444	0.83 374	0.59 265	0.69 340	0.64 288	0.50 323	2.73 481	0.93 351	0.97 489	0.40 334	0.87 487	0.29 383	0.61 463	0.66 336

LCNet	0.58 176	0.43 101	2.42 196	0.91 437	0.22 128	0.95 431	0.29 239	0.62 119	0.64 173	0.52 184	0.55 231	0.41 148	0.75 411	0.84 234	0.27 60	0.10 77	0.07 9	0.12 208	0.18 295	0.97 484	0.40 222

ASMatch	0.61 211	0.47 120	2.72 351	0.91 437	0.36 283	0.56 159	0.24 139	0.54 72	0.67 200	0.48 127	1.20 452	0.47 199	0.65 381	1.33 310	0.93 351	0.10 77	0.08 43	0.11 155	0.11 146	0.10 18	0.17 60

HART	0.75 340	0.75 245	2.22 147	0.94 439	1.59 491	0.30 11	0.19 31	0.72 164	0.85 388	0.30 57	0.52 195	0.39 133	0.16 8	0.81 231	0.43 186	0.08 4	2.61 511	0.10 90	0.07 20	0.36 385	1.61 466

WAO-7	1.58 483	2.04 487	3.25 426	0.94 439	0.75 408	1.75 482	1.13 478	1.87 493	1.97 497	1.46 480	2.53 493	1.98 485	1.75 482	3.13 495	2.48 466	0.69 477	0.67 379	0.94 489	0.74 491	0.80 480	0.77 367

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 373	1.41 423	2.80 371	0.94 439	0.35 275	0.89 419	0.41 341	0.89 292	0.66 187	0.57 240	0.63 299	0.75 350	0.38 212	2.37 451	0.55 243	1.16 497	0.31 314	0.36 454	0.21 334	0.59 459	0.63 329

GIP-stereo	0.61 211	0.68 207	1.05 6	0.95 442	1.46 484	0.42 49	0.17 19	0.69 146	0.49 53	0.19 4	0.24 16	0.23 31	0.18 28	0.95 254	0.59 260	0.10 77	1.33 452	0.08 7	0.06 8	0.18 152	2.21 492

anonymousa	0.74 329	0.60 174	2.58 286	0.96 443	1.33 475	0.61 244	0.26 181	0.69 146	0.56 108	0.55 211	0.84 403	0.82 378	0.46 296	0.56 142	0.61 270	0.10 77	1.11 426	0.12 208	0.98 503	0.14 74	0.97 410

Ntro	1.11 444	2.10 490	3.52 457	0.97 444	0.87 427	1.06 445	0.54 396	1.02 392	0.93 423	0.63 308	0.76 386	0.93 413	0.67 389	1.76 377	1.71 427	1.03 492	0.46 342	0.76 482	0.41 447	1.29 493	0.86 393

GREAT-IGEV	0.92 406	0.56 162	2.08 109	0.98 445	2.29 507	0.47 77	0.18 26	0.35 5	0.78 332	0.74 376	0.33 75	0.15 1	0.18 28	1.00 256	0.55 243	0.09 26	3.79 516	0.07 1	0.26 368	0.22 232	3.26 513

GCAP-BAT	0.78 353	0.38 72	2.37 175	0.98 445	0.60 375	0.77 378	0.22 80	1.13 448	0.51 68	0.80 396	0.90 419	0.81 373	0.25 99	0.77 214	0.88 346	0.10 77	1.94 484	0.09 37	0.50 464	0.17 128	1.35 449

otaku	1.15 448	2.10 490	3.51 455	0.98 445	0.74 406	1.02 439	0.59 412	1.03 399	0.89 410	0.70 358	1.60 470	0.98 425	0.65 381	1.63 357	1.80 436	0.99 491	0.46 342	0.73 481	0.40 442	1.30 495	0.88 395

Consistency-Raft	0.92 406	1.21 373	3.50 454	0.98 445	0.63 387	0.77 378	0.54 396	1.02 392	1.01 443	0.62 299	1.03 441	0.65 291	1.04 448	0.81 231	1.36 410	0.45 461	0.47 345	0.51 470	0.59 481	0.65 466	0.47 269

SGM_RVC	2.11 496	1.07 334	2.87 387	0.98 445	0.92 432	2.72 506	1.88 506	1.91 496	12.27 520	2.09 491	1.99 480	2.47 491	2.24 496	2.87 490	2.03 443	0.54 465	0.47 345	0.42 463	0.47 457	0.74 472	1.22 436
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Occ-G	0.68 295	0.54 151	2.08 109	0.99 450	0.74 406	0.38 39	0.25 164	0.46 32	0.78 332	0.40 83	0.36 90	0.46 190	0.22 61	0.90 247	0.70 298	0.09 26	1.53 465	0.09 37	0.16 268	0.31 349	2.06 481

MoCha-V2	0.74 329	0.78 255	2.18 136	1.01 451	1.55 487	0.36 33	0.19 31	0.61 115	0.49 53	0.33 64	0.34 81	0.30 86	0.27 124	1.56 341	0.47 205	0.09 26	1.94 484	0.08 7	0.37 434	0.18 152	1.62 467

DCRE	0.76 345	0.80 261	2.31 166	1.05 452	1.18 467	0.63 281	0.26 181	1.03 399	0.59 132	0.52 184	2.12 482	0.44 169	0.27 124	0.41 70	0.53 235	0.09 26	1.02 419	0.10 90	0.32 407	0.16 105	1.47 459

anonymousdsp2	0.88 392	0.31 10	1.96 86	1.06 453	1.56 488	0.57 181	0.22 80	0.84 242	0.98 438	1.20 456	0.37 96	0.65 291	0.26 110	1.19 287	0.46 200	0.10 77	2.40 507	0.10 90	0.13 205	0.19 183	2.96 508

ACVNet-4b	2.00 493	2.19 494	4.85 501	1.09 454	0.86 424	1.15 453	0.53 393	1.11 441	1.15 463	0.65 334	1.09 447	1.97 484	0.69 396	2.31 447	9.78 522	5.73 521	0.42 336	1.03 494	0.55 473	1.89 506	0.92 401

NVStereoNet_ROB	1.45 472	1.62 455	3.59 462	1.09 454	0.70 403	0.86 408	0.67 435	1.19 459	1.51 482	1.20 456	4.05 512	1.61 479	1.94 489	2.97 493	2.07 447	0.67 475	0.69 383	0.55 471	0.70 486	0.57 457	0.67 339
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_2	1.54 480	2.20 496	4.42 496	1.10 456	0.93 435	1.37 463	0.87 456	1.53 481	1.71 490	1.22 460	1.72 473	2.12 487	1.06 449	2.58 468	1.93 439	0.94 486	0.54 359	1.00 492	0.56 475	2.11 510	0.96 407

IGEV++	0.74 329	0.70 218	2.05 104	1.11 457	1.09 458	0.32 16	0.21 65	0.75 173	0.43 26	0.30 57	0.30 52	0.22 23	0.27 124	0.98 255	0.31 107	0.10 77	2.50 508	0.08 7	0.15 247	0.27 310	2.70 504

ACVNet_1	1.47 474	2.27 502	4.92 502	1.11 457	0.89 428	1.19 457	0.66 430	1.28 465	1.19 466	0.98 425	0.97 429	3.06 497	1.48 473	2.37 451	1.82 437	1.08 494	0.49 349	1.03 494	0.48 460	1.20 489	0.95 405

PWCK	1.62 485	2.32 506	4.27 490	1.11 457	0.56 360	1.81 485	1.84 503	1.55 483	1.54 484	1.45 478	1.81 474	1.82 482	1.38 465	3.34 499	2.14 452	1.09 495	0.57 366	0.98 491	0.59 481	1.50 501	0.79 376

GCST	0.84 373	1.48 437	3.02 408	1.12 460	1.09 458	0.62 266	0.19 31	0.79 199	0.56 108	0.60 276	0.65 319	0.50 213	0.31 171	1.24 294	0.74 316	0.76 479	0.46 342	0.84 483	0.64 484	0.71 469	0.57 313

RainbowNet	1.27 456	2.22 497	3.58 461	1.14 461	0.92 432	1.08 447	0.76 447	1.19 459	1.15 463	0.77 385	0.97 429	1.08 447	0.83 422	1.64 360	1.72 429	1.20 499	1.30 449	1.01 493	0.58 480	1.23 490	0.97 410

WAO-6	1.69 487	1.87 475	3.21 422	1.15 462	1.01 446	2.29 500	1.06 475	1.85 492	2.84 507	1.30 470	2.59 495	2.19 488	1.67 479	2.62 471	2.52 467	0.96 488	0.68 380	1.19 497	0.84 495	1.13 486	0.95 405

DANet	0.85 382	0.68 207	2.41 192	1.18 463	0.48 339	0.77 378	1.23 489	0.93 319	1.53 483	0.90 416	0.72 371	0.97 424	0.57 352	1.86 402	1.05 371	0.18 364	0.16 228	0.19 391	0.16 268	0.26 296	0.67 339
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AIO-Stereo	0.64 255	0.60 174	1.63 39	1.31 464	1.45 481	0.38 39	0.20 43	0.55 81	0.83 374	0.31 59	0.31 62	0.23 31	0.15 6	0.39 54	0.63 279	0.10 77	1.25 437	0.09 37	0.41 447	0.21 215	1.73 471

Dean	1.92 491	2.31 505	5.03 503	1.31 464	1.08 456	1.55 471	0.99 467	1.98 500	2.33 500	1.51 482	4.15 513	4.23 507	1.39 466	2.31 447	2.10 448	1.18 498	0.69 383	1.18 496	0.75 492	1.30 495	1.07 421

anonymousdsp	0.86 385	0.59 173	2.65 315	1.33 466	1.25 471	0.56 159	0.23 114	0.54 72	0.71 264	1.13 444	0.25 24	0.22 23	0.24 81	1.24 294	0.24 26	0.09 26	2.34 505	0.10 90	0.18 295	0.25 277	3.12 511

SAMSARA	1.11 444	1.35 407	2.60 294	1.34 467	0.77 413	1.67 479	1.41 499	1.47 479	0.99 441	1.54 483	0.89 416	1.44 474	0.90 434	1.88 408	1.71 427	0.25 427	0.55 362	0.22 411	0.34 423	0.39 408	0.50 282

IGEV-Stereo	0.86 385	0.60 174	2.65 315	1.35 468	1.25 471	0.56 159	0.23 114	0.54 72	0.71 264	1.14 445	0.25 24	0.22 23	0.24 81	1.24 294	0.24 26	0.09 26	2.34 505	0.10 90	0.18 295	0.25 277	3.13 512
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_for_model	0.82 365	1.62 455	2.47 240	1.36 469	1.04 450	0.53 129	0.22 80	0.82 223	0.63 163	0.60 276	0.29 45	0.25 49	0.21 53	0.28 4	0.25 37	0.80 481	1.87 479	0.08 7	0.08 41	1.81 505	1.18 427

RSM	0.47 84	0.51 141	1.36 18	1.37 470	1.04 450	0.37 35	0.21 65	0.52 57	0.55 102	0.23 20	0.28 40	0.28 77	0.17 12	0.40 61	0.22 8	0.09 26	0.24 289	0.09 37	0.35 425	0.24 255	0.80 378

LL-Strereo2	0.62 231	1.36 412	2.47 240	1.37 470	0.96 437	0.54 139	0.28 211	0.61 115	0.49 53	0.42 91	0.34 81	0.44 169	0.21 53	0.57 146	0.53 235	0.11 161	0.26 301	0.16 350	0.14 227	0.18 152	0.98 412

IMH-64-1	1.50 475	1.98 480	2.69 341	1.39 472	1.12 463	1.39 465	1.19 486	1.80 490	1.47 480	1.19 451	2.20 486	1.53 476	1.51 475	2.12 436	1.98 440	1.34 502	0.68 380	1.28 500	0.70 486	1.37 497	1.12 423

IMH-64	1.50 475	1.98 480	2.69 341	1.39 472	1.12 463	1.39 465	1.19 486	1.80 490	1.47 480	1.19 451	2.20 486	1.53 476	1.51 475	2.12 436	1.98 440	1.34 502	0.68 380	1.28 500	0.70 486	1.37 497	1.12 423

HH	0.79 357	0.52 145	2.72 351	1.45 474	0.80 418	0.91 423	0.23 114	0.76 176	0.76 313	0.64 318	0.55 231	0.87 397	0.41 245	0.94 251	0.45 195	0.09 26	1.20 430	0.10 90	0.09 63	0.16 105	2.16 486

HanStereo	0.79 357	0.52 145	2.72 351	1.45 474	0.80 418	0.91 423	0.23 114	0.76 176	0.76 313	0.64 318	0.55 231	0.87 397	0.41 245	0.94 251	0.45 195	0.09 26	1.20 430	0.10 90	0.09 63	0.16 105	2.16 486

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 413	0.84 272	3.40 445	1.46 476	0.78 416	1.37 463	0.70 441	1.11 441	0.68 227	0.80 396	1.29 457	1.09 450	0.59 362	1.16 280	1.01 368	0.14 286	0.53 357	0.11 155	0.46 456	0.31 349	0.86 393

MSKI-zero shot	0.70 309	0.44 109	2.62 304	1.47 477	0.75 408	0.56 159	0.20 43	0.80 206	0.45 38	0.60 276	0.52 195	0.44 169	0.17 12	0.70 192	0.26 51	0.09 26	2.87 512	0.09 37	0.32 407	0.14 74	0.50 282

JetRed	3.37 508	4.96 519	10.08 518	1.48 478	1.73 495	7.63 520	5.47 519	3.47 514	2.20 498	2.42 502	2.40 490	2.98 495	2.35 497	3.52 504	6.60 515	1.33 501	1.90 480	1.38 504	1.23 509	2.30 511	2.02 479

TorneroNet-64	2.74 501	2.23 498	4.18 486	1.48 478	1.20 468	3.88 511	1.01 473	3.48 516	6.61 517	2.62 506	4.55 515	4.20 504	3.84 510	3.39 502	3.40 490	1.23 500	0.66 378	1.39 505	0.80 493	3.42 517	1.27 441

TorneroNet	5.60 518	2.30 504	3.98 478	1.49 480	1.26 473	14.47 525	1.11 476	4.85 518	20.66 535	10.12 520	16.30 527	11.78 525	7.35 518	3.41 503	4.38 505	1.36 504	0.70 386	1.46 507	0.87 497	2.73 514	1.33 446

SCV_C0	0.73 325	0.68 207	2.05 104	1.50 481	0.92 432	0.45 59	0.20 43	0.96 341	0.71 264	0.65 334	0.33 75	0.31 93	0.20 46	1.25 298	0.52 228	0.09 26	1.68 473	0.08 7	0.30 392	0.27 310	1.52 461

DispFullNet	1.69 487	2.25 499	5.23 504	1.53 482	8.78 518	0.89 419	0.37 320	1.03 399	0.98 438	1.37 471	1.00 436	1.13 455	1.97 490	1.51 335	0.98 361	0.55 467	0.32 315	1.19 497	0.64 484	1.16 488	0.88 395

SDNR	2.06 494	2.93 517	2.94 396	1.55 483	5.13 516	1.98 493	0.24 139	1.95 499	2.62 503	0.92 419	2.71 499	5.76 514	0.68 391	3.61 505	3.84 497	0.33 448	0.38 328	0.22 411	0.17 284	1.13 486	2.04 480

EGLCR-Stereo	0.90 402	0.31 10	1.90 72	1.60 484	0.95 436	1.14 452	0.42 347	0.85 255	0.43 26	1.74 487	0.21 10	0.27 70	0.17 12	1.56 341	0.30 91	0.10 77	2.60 509	0.10 90	0.09 63	0.10 18	3.10 510

RSM++	0.48 95	0.52 145	1.27 13	1.62 485	1.27 474	0.39 41	0.20 43	0.49 40	0.56 108	0.22 15	0.25 24	0.24 41	0.17 12	0.39 54	0.23 23	0.09 26	0.11 149	0.09 37	0.35 425	0.29 331	0.80 378

FINET	1.92 491	1.96 478	4.49 498	1.62 485	1.39 478	3.51 510	4.39 515	2.89 508	2.58 502	1.39 473	1.98 479	1.35 468	2.12 494	1.64 360	2.12 450	0.84 484	1.03 420	0.18 384	0.29 383	0.54 455	2.12 484

XX-Stereo	0.98 424	0.57 164	4.45 497	1.64 487	5.33 517	0.55 152	0.16 14	0.96 341	0.43 26	0.45 110	0.65 319	0.85 391	0.19 36	0.79 224	0.26 51	0.11 161	0.80 394	0.10 90	0.32 407	0.17 128	0.78 373

SGM-ForestM	3.67 512	2.70 516	5.34 507	1.65 488	1.72 494	6.02 518	5.08 517	4.10 517	3.47 509	4.59 517	4.21 514	9.81 521	5.79 516	6.44 518	6.97 517	0.88 485	1.09 424	0.33 452	0.45 452	0.68 468	2.10 483

Selective-IGEV	0.57 168	0.42 93	1.87 68	1.67 489	1.33 475	0.36 33	0.20 43	0.61 115	0.71 264	0.22 15	0.31 62	0.22 23	0.19 36	0.52 125	0.36 150	0.09 26	0.97 409	0.09 37	0.15 247	0.20 203	0.85 390

IMH	2.14 497	2.46 510	3.60 464	1.70 490	1.13 465	1.65 478	0.93 463	2.13 501	1.93 496	1.37 471	2.64 498	2.19 488	1.82 486	5.77 515	2.18 455	5.70 520	1.05 421	1.31 502	0.72 490	1.39 499	1.13 425

Anonymous_2	1.36 465	0.49 127	2.03 98	1.71 491	1.58 489	2.49 504	0.58 409	1.59 485	2.31 499	0.77 385	0.88 414	1.03 436	0.58 359	1.20 288	0.66 289	0.32 446	1.38 456	1.42 506	3.87 521	0.78 479	1.56 462

riskmin	0.96 419	0.32 21	2.07 107	1.72 492	1.61 492	1.62 476	0.57 407	1.45 478	0.55 102	0.73 370	0.89 416	0.92 408	0.45 286	1.16 280	0.60 264	0.11 161	1.30 449	0.12 208	1.38 511	0.14 74	1.51 460

KSHMR	4.19 513	2.37 508	6.24 512	1.73 493	1.48 485	1.97 492	1.29 491	3.18 510	17.06 530	2.15 494	15.74 525	9.09 520	1.75 482	8.33 521	2.37 464	1.55 507	1.29 446	1.70 512	1.23 509	1.75 504	1.60 465

Pruner-Stereo	0.55 153	0.38 72	2.49 252	1.78 494	0.19 93	0.63 281	0.45 366	0.59 103	0.67 200	0.61 286	0.48 157	0.41 148	0.25 99	0.49 115	0.99 363	0.13 250	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.13 53	0.14 32

LVE	2.10 495	2.61 515	4.30 494	1.79 495	1.81 497	1.68 480	1.04 474	2.35 503	2.78 506	1.27 466	2.87 502	4.21 506	1.46 470	2.83 488	2.02 442	2.87 516	0.92 406	1.19 497	1.47 513	1.29 493	1.18 427

ktn	4.44 514	2.47 511	3.70 468	1.82 496	1.49 486	2.11 498	1.40 497	2.30 502	12.56 521	11.36 523	16.25 526	11.30 524	3.77 509	4.41 512	3.47 491	1.86 511	0.99 413	1.74 514	1.21 508	3.28 516	1.39 453

UNDER WATER	2.84 503	2.25 499	5.25 505	1.84 497	1.45 481	2.36 502	1.44 500	3.23 511	6.51 516	2.61 505	2.73 500	5.69 513	5.64 515	3.14 496	4.18 504	1.48 505	0.81 397	1.60 511	1.07 505	1.91 507	1.67 470

UNDER WATER-64	2.59 499	2.28 503	5.63 508	1.85 498	1.45 481	3.28 508	1.60 501	2.62 504	5.57 513	2.09 491	2.12 482	4.10 503	4.21 511	2.74 482	3.64 495	1.49 506	0.86 402	1.58 510	1.09 507	1.91 507	1.62 467

model_zeroshot	0.75 340	0.94 310	2.48 246	1.88 499	0.68 399	0.72 351	0.22 80	1.01 384	0.51 68	1.10 440	0.35 88	0.63 280	0.20 46	0.78 221	0.32 117	0.12 204	1.97 486	0.10 90	0.23 350	0.12 38	0.56 308

MANE	3.51 511	2.03 486	3.88 477	1.89 500	2.01 501	5.98 517	4.72 516	5.87 520	7.13 518	3.80 516	5.10 517	6.11 516	5.34 514	4.39 511	5.05 510	1.07 493	1.28 444	0.50 469	0.85 496	0.76 475	2.36 499

SGM+DAISY	2.67 500	2.14 492	4.28 492	1.92 501	2.11 504	4.36 515	5.22 518	3.17 509	3.00 508	3.24 514	3.81 511	3.03 496	3.61 508	2.53 463	3.79 496	1.15 496	1.29 446	0.66 477	0.71 489	0.95 483	2.44 501

WAO-8	2.91 504	2.55 512	3.77 469	1.93 502	1.04 450	4.08 513	0.99 467	3.25 512	6.09 514	2.20 496	3.34 508	3.33 499	2.64 499	11.73 523	2.52 467	2.12 513	1.92 481	1.55 508	0.93 499	1.27 491	0.96 407

Venus	2.91 504	2.55 512	3.77 469	1.93 502	1.04 450	4.08 513	0.99 467	3.25 512	6.09 514	2.20 496	3.34 508	3.33 499	2.64 499	11.73 523	2.52 467	2.12 513	1.92 481	1.55 508	0.93 499	1.27 491	0.96 407

FoundationStereo	0.61 211	0.37 62	0.91 4	1.96 504	2.40 508	0.20 2	0.16 14	0.26 1	0.86 395	0.16 1	0.12 1	0.19 11	0.17 12	0.58 152	0.32 117	0.10 77	2.98 514	0.08 7	0.06 8	0.07 1	0.20 84

iRaft-Stereo_20w	1.50 475	0.42 93	4.81 500	2.24 505	2.09 503	1.36 461	1.27 490	1.38 474	0.94 424	2.07 490	0.42 122	0.85 391	0.69 396	0.87 238	1.37 412	0.10 77	4.04 518	0.09 37	0.40 442	0.17 128	4.53 519

tt	4.94 516	0.32 21	4.22 488	2.29 506	1.58 489	10.19 523	16.94 527	9.44 525	5.03 512	1.69 486	1.33 462	4.68 509	5.02 513	3.38 501	5.91 513	6.15 522	9.47 529	2.80 519	3.16 520	3.54 518	1.58 463

DDVS	0.67 288	0.46 117	1.74 45	2.40 507	0.35 275	0.86 408	0.98 466	0.72 164	0.52 78	0.53 193	0.57 255	0.89 404	0.37 202	1.22 289	0.57 249	0.15 316	0.14 198	0.14 305	0.12 183	0.19 183	0.42 235

AEACV	0.89 399	0.29 3	1.84 59	2.50 508	1.68 493	0.53 129	0.21 65	1.01 384	0.42 21	0.68 350	0.31 62	0.22 23	0.39 227	1.63 357	0.25 37	0.09 26	2.60 509	0.09 37	0.54 472	0.23 248	2.27 498

StereoAnything_RVC	1.22 452	1.71 465	3.17 421	2.52 509	2.63 510	0.26 6	0.15 7	0.47 35	0.54 93	0.49 143	0.71 366	0.52 225	0.19 36	1.60 356	0.57 249	0.11 161	4.13 519	0.08 7	0.05 1	0.76 475	3.79 516

EKT-Stereo	1.56 481	0.55 159	2.60 294	2.54 510	19.66 528	0.55 152	0.22 80	0.76 176	0.51 68	0.40 83	0.36 90	0.43 154	0.27 124	0.74 208	0.42 179	0.13 250	0.17 241	0.11 155	0.16 268	0.20 203	0.50 282

MADNet++	2.94 507	2.17 493	3.27 428	2.55 511	2.28 506	3.29 509	3.37 510	2.76 506	2.67 505	3.10 512	3.20 507	2.78 493	3.25 505	4.11 509	4.68 508	2.72 515	2.27 503	3.03 520	2.43 518	2.34 512	2.59 502

notaker	2.77 502	2.35 507	4.02 480	2.61 512	1.44 480	1.77 483	1.14 479	2.77 507	1.81 494	2.30 500	11.41 522	3.95 502	4.70 512	3.24 497	3.01 483	1.58 508	0.88 403	1.71 513	1.08 506	2.10 509	1.44 457

HUF	1.33 463	0.96 312	4.06 481	2.73 513	2.17 505	0.35 29	0.24 139	1.87 493	0.75 304	1.28 467	0.29 45	1.35 468	0.19 36	1.97 420	0.43 186	0.15 316	3.91 517	0.08 7	0.06 8	0.31 349	3.41 514

LE_ROB	4.55 515	2.43 509	9.94 517	2.79 514	4.03 514	2.40 503	3.54 511	2.72 505	11.04 519	11.64 524	4.69 516	5.25 512	10.74 522	4.52 513	9.73 521	0.82 483	0.70 386	1.34 503	0.97 502	0.74 472	0.94 402

AIO_rvc	0.95 416	1.02 323	2.57 284	2.80 515	1.91 499	0.37 35	0.24 139	0.52 57	0.60 138	0.98 425	0.29 45	0.25 49	0.18 28	2.16 439	0.29 84	0.11 161	1.39 459	0.08 7	0.11 146	0.26 296	2.87 506

BEATNet-Init1	12.32 524	12.82 527	28.66 536	3.22 516	3.71 512	21.59 535	11.42 523	14.54 530	13.73 526	20.24 532	20.16 532	26.14 537	19.85 530	19.08 534	15.33 530	1.81 510	1.93 483	2.05 516	2.48 519	4.25 519	3.41 514

AIO_test	1.11 444	0.77 249	2.51 258	3.32 517	2.81 511	0.35 29	0.25 164	1.29 466	0.68 227	1.28 467	0.27 36	0.32 99	0.17 12	2.86 489	0.27 60	0.12 204	1.72 474	0.08 7	0.21 334	0.15 85	2.81 505

DGSMNet	2.93 506	0.77 249	3.44 451	3.58 518	4.25 515	2.53 505	6.86 521	1.03 399	0.88 405	0.58 246	1.85 476	0.79 362	0.62 374	1.63 357	1.46 417	4.62 519	4.98 522	5.15 523	4.71 522	4.52 521	4.37 517

TRStereo	0.89 399	1.02 323	2.91 392	4.59 519	0.31 239	0.93 427	0.23 114	1.93 497	0.66 187	0.37 71	0.54 221	0.48 207	0.40 234	0.67 184	0.29 84	0.13 250	0.37 324	0.11 155	0.48 460	0.13 53	1.21 434

PML	22.99 531	17.34 528	8.24 516	5.48 520	9.84 519	50.35 540	102.65 540	5.84 519	13.52 522	37.08 540	104.84 540	30.61 540	23.20 535	12.09 525	7.96 519	6.27 523	2.12 494	6.31 525	2.42 517	10.67 527	2.95 507

DGTPSM_ROB	8.97 522	5.94 520	13.01 523	5.95 521	11.34 520	8.54 521	24.06 528	6.47 521	13.52 522	5.19 518	11.52 523	6.18 517	11.04 523	7.02 519	13.92 525	4.47 518	7.66 523	3.90 521	7.43 525	4.34 520	7.98 525

HanzoNet	7.85 520	3.30 518	5.75 509	7.47 522	3.97 513	2.34 501	1.37 493	3.47 514	4.02 510	13.30 525	10.49 518	10.86 522	16.67 528	8.50 522	10.51 524	10.80 528	9.84 530	5.83 524	13.69 528	7.24 524	7.51 524

DPSMNet_ROB	9.58 523	5.96 521	13.98 526	8.88 523	11.87 521	8.54 521	24.08 529	6.48 522	13.67 525	5.35 519	11.53 524	6.31 518	11.04 523	7.69 520	14.09 526	7.61 527	8.23 525	5.03 522	7.75 526	5.24 522	8.36 526

LSM	3.40 509	1.42 427	5.81 510	9.98 524	30.74 535	0.86 408	1.14 479	0.99 365	1.26 468	1.40 475	2.18 485	0.93 413	0.85 426	1.76 377	1.03 369	0.22 406	0.35 321	0.24 425	0.29 383	0.40 414	6.21 523

Anonymous_1	22.76 530	11.11 524	11.93 520	12.73 525	26.05 534	19.39 530	27.77 533	14.18 527	13.64 524	14.92 526	10.66 519	11.26 523	11.24 525	12.48 527	14.45 527	37.82 540	7.87 524	34.92 537	63.61 537	87.51 540	11.75 529

DPSM_ROB	12.32 524	11.13 525	12.31 521	12.90 526	12.80 524	19.81 533	28.13 534	14.50 528	14.31 527	10.62 521	11.34 520	12.03 526	11.89 526	13.08 528	15.22 528	7.09 524	8.31 526	6.47 526	7.32 523	8.69 525	8.43 527

DPSM	12.32 524	11.13 525	12.31 521	12.90 526	12.80 524	19.81 533	28.13 534	14.50 528	14.31 527	10.62 521	11.34 520	12.03 526	11.89 526	13.08 528	15.22 528	7.09 524	8.31 526	6.47 526	7.32 523	8.69 525	8.43 527

TCMNet-wrong-test	5.56 517	6.73 522	6.40 513	13.05 528	11.91 522	7.29 519	5.47 519	7.17 523	1.58 486	2.68 507	3.15 506	8.30 519	5.87 517	4.80 514	6.10 514	3.08 517	0.98 411	2.37 517	1.99 515	6.69 523	5.63 522

HaxPig	19.88 529	22.39 535	22.30 530	17.98 529	17.98 527	12.06 524	12.06 524	16.25 531	15.97 529	21.05 533	21.41 533	18.85 532	18.35 529	20.07 535	19.64 532	23.57 536	23.19 535	24.07 533	23.71 533	22.95 533	23.72 535

LRCNet_RVC	13.78 528	19.34 529	13.01 523	19.47 530	12.67 523	1.85 487	0.42 347	12.28 526	1.10 456	15.76 527	18.69 531	12.52 528	8.65 520	12.22 526	9.64 520	22.29 532	8.38 528	25.92 534	24.06 534	19.72 532	17.59 532

MEDIAN_ROB	23.95 532	26.96 539	26.29 535	22.14 531	22.09 529	16.18 526	14.23 525	20.47 532	20.09 531	25.43 537	25.22 538	22.96 533	22.54 534	24.33 536	23.18 536	28.15 538	27.16 539	28.60 535	27.73 535	27.59 534	27.58 536

AVERAGE_ROB	26.91 537	30.28 540	29.18 537	25.78 532	25.30 531	19.49 531	15.38 526	23.70 537	23.02 536	28.38 539	27.78 539	26.23 538	25.76 539	26.95 540	25.55 537	31.27 539	30.02 540	31.76 536	30.80 536	30.88 538	30.77 537

DPSimNet_ROB	24.35 533	23.81 538	31.38 538	25.93 533	22.83 530	31.30 536	34.38 536	20.78 533	28.92 539	27.39 538	22.99 537	28.29 539	35.76 540	15.47 530	17.82 531	24.28 537	17.90 534	22.23 532	14.12 529	19.38 531	22.12 534

CasAABBNet	24.76 534	22.38 534	24.44 532	26.05 534	25.75 532	39.79 537	56.76 539	29.10 538	28.88 538	21.22 534	22.69 535	24.21 534	23.99 537	26.23 537	30.62 539	14.22 529	16.71 532	13.03 528	14.75 531	17.49 528	16.97 530

Selective-RAFT-Error	24.83 535	22.44 536	24.80 533	26.10 535	25.82 533	39.85 538	56.72 538	29.21 540	29.03 540	21.29 536	22.80 536	24.25 535	24.07 538	26.28 538	30.60 538	14.24 530	16.85 533	13.04 529	14.75 531	17.53 529	17.02 531

LSM0	26.57 536	22.53 537	25.76 534	30.62 536	52.30 540	39.86 539	56.49 537	29.18 539	28.76 537	21.26 535	22.46 534	24.42 536	23.97 536	26.42 539	30.66 540	14.29 531	16.56 531	13.06 530	14.65 530	17.62 530	20.52 533

xxxxx1	29.05 538	20.74 531	14.05 527	50.10 537	40.25 537	19.01 527	26.60 530	21.83 534	20.22 532	16.52 528	17.56 528	18.33 529	21.41 531	16.11 531	20.77 533	23.48 533	26.77 536	66.36 538	78.56 538	30.19 535	32.23 538

tt_ll	29.05 538	20.74 531	14.05 527	50.10 537	40.25 537	19.01 527	26.60 530	21.83 534	20.22 532	16.52 528	17.56 528	18.33 529	21.41 531	16.11 531	20.77 533	23.48 533	26.77 536	66.36 538	78.56 538	30.19 535	32.23 538

ff	29.05 538	20.74 531	14.05 527	50.10 537	40.25 537	19.01 527	26.60 530	21.83 534	20.22 532	16.52 528	17.56 528	18.33 529	21.41 531	16.11 531	20.77 533	23.48 533	26.77 536	66.36 538	78.56 538	30.19 535	32.23 538

test_example2	115.17 541	122.38 541	93.45 540	115.38 540	123.53 541	101.24 541	113.11 541	54.67 541	99.94 541	135.50 541	136.43 541	85.67 541	85.40 541	110.44 541	104.91 541	152.17 541	205.21 541	99.17 541	114.27 541	138.55 541	112.04 541

DLNR_Zeroshot_test	13.74 527	20.06 530	23.92 531	121.50 541	35.20 536	0.46 66	0.15 7	7.96 524	0.47 45	0.29 56	0.37 96	0.26 59	0.17 12	0.79 224	0.36 150	7.16 526	2.95 513	0.09 37	0.38 438	50.40 539	1.95 477

ccccc		297.53 542		372.50 542	377.87 542	200.30 542		217.33 542		202.36 542		213.34 542		312.79 542		409.97 542	354.33 542	255.69 542	227.31 542	431.13 542

Low-res two-view benchmark