Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

SGD-Stereo	0.23 1	0.31 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

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

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

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
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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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_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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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)
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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

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

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
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.
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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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