Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

FoundationStereo	0.61 205	0.37 60	0.91 2	1.96 492	2.40 496	0.20 2	0.16 12	0.26 1	0.86 383	0.16 1	0.12 1	0.19 9	0.17 11	0.58 148	0.32 114	0.10 77	2.98 501	0.08 7	0.06 8	0.07 1	0.20 80

MonSter	0.47 80	0.29 3	1.07 5	0.22 4	0.18 60	0.51 100	0.14 3	0.49 37	0.35 4	0.26 38	0.18 2	0.15 1	0.11 1	0.88 237	0.47 201	0.06 1	2.11 480	0.07 1	0.81 482	0.07 1	1.01 402

dual_stereo	0.94 401	0.31 10	1.80 46	0.90 421	2.52 497	0.54 135	0.15 5	0.69 141	1.02 432	0.25 30	0.18 2	0.18 7	0.14 2	0.63 164	0.35 144	0.09 26	3.76 502	0.07 1	0.47 445	0.07 1	4.59 508

testlalala	0.53 136	0.36 49	2.40 180	0.29 73	0.35 267	0.60 218	0.22 75	1.02 380	0.63 157	0.56 218	0.40 112	0.32 96	0.21 49	0.33 23	0.27 59	0.10 77	1.73 462	0.09 35	0.24 342	0.08 4	0.43 234

DCANet-4	0.43 50	0.32 20	2.31 159	0.26 28	0.14 11	0.51 100	0.22 75	0.84 234	0.78 321	0.55 206	0.48 152	0.28 74	0.37 196	0.40 57	0.37 152	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.08 4	0.43 234

fff	0.50 110	0.90 291	2.63 296	0.25 12	0.15 18	0.51 100	0.22 75	0.85 247	0.82 355	0.55 206	0.48 152	0.31 90	0.65 369	0.39 50	0.37 152	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.08 4	0.43 234

csc	0.50 110	0.90 291	2.63 296	0.25 12	0.15 18	0.51 100	0.22 75	0.85 247	0.82 355	0.55 206	0.48 152	0.31 90	0.65 369	0.39 50	0.37 152	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.08 4	0.43 234

cscssc	0.50 110	0.90 291	2.63 296	0.25 12	0.15 18	0.51 100	0.22 75	0.85 247	0.82 355	0.55 206	0.48 152	0.31 90	0.65 369	0.39 50	0.37 152	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.08 4	0.43 234

DEFOM-Stereo	0.26 1	0.61 176	1.22 10	0.24 6	0.14 11	0.49 84	0.18 22	0.31 2	0.31 1	0.20 4	0.18 2	0.15 1	0.14 2	0.42 73	0.19 1	0.08 4	0.06 1	0.08 7	0.06 8	0.09 9	0.16 51

RAFT-Stereo-weight	0.46 75	0.37 60	1.60 33	0.29 73	0.51 333	0.57 176	0.22 75	0.84 234	0.67 193	0.48 123	0.38 98	0.36 114	0.17 11	0.39 50	0.27 59	0.09 26	1.28 431	0.09 35	0.07 19	0.09 9	0.41 222

gcap-zeroshot	0.52 122	0.86 275	2.38 171	0.32 129	0.60 363	0.70 332	0.20 39	0.78 184	0.58 117	0.44 102	0.36 86	0.81 364	0.24 76	0.53 128	0.30 88	0.10 77	0.35 310	0.09 35	0.31 388	0.09 9	0.40 214

trnet	0.31 5	0.31 10	1.65 36	0.20 2	0.12 3	0.55 147	0.15 5	0.50 49	0.51 63	0.28 46	0.34 77	0.24 38	0.21 49	0.34 28	0.24 25	0.11 158	0.07 8	0.08 7	0.05 1	0.09 9	0.12 15

CREStereo++_RVC	0.38 33	0.37 60	2.47 233	0.25 12	0.16 27	0.54 135	0.15 5	0.42 15	0.57 110	0.37 67	0.52 190	0.24 38	0.19 32	0.31 9	0.27 59	0.09 26	0.06 1	0.08 7	0.30 381	0.09 9	0.22 94
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
TANstereo	0.39 36	0.70 212	2.48 239	0.23 5	0.12 3	0.54 135	0.16 12	0.41 11	0.47 41	0.45 106	0.51 181	0.26 56	0.22 57	0.34 28	0.21 4	0.10 77	0.10 119	0.08 7	0.07 19	0.09 9	0.18 67

XX-TBD	0.40 41	1.04 322	2.49 244	0.35 195	0.13 7	0.51 100	0.17 16	0.44 21	0.52 73	0.38 71	0.51 181	0.23 28	0.19 32	0.31 9	0.25 36	0.10 77	0.07 8	0.08 7	0.06 8	0.09 9	0.18 67

R-Stereo Train	0.42 47	0.31 10	2.51 250	0.30 93	0.18 60	0.56 154	0.25 158	0.82 215	0.41 15	0.57 234	0.67 323	0.33 104	0.24 76	0.34 28	0.33 127	0.10 77	0.08 42	0.09 35	0.07 19	0.09 9	0.18 67

RAFT-Stereo	0.42 47	0.31 10	2.51 250	0.30 93	0.18 60	0.56 154	0.25 158	0.82 215	0.41 15	0.57 234	0.67 323	0.33 104	0.24 76	0.34 28	0.33 127	0.10 77	0.08 42	0.09 35	0.07 19	0.09 9	0.18 67
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Pointernet	0.37 29	0.31 10	1.91 70	0.25 12	0.37 281	0.47 73	0.15 5	0.67 134	0.52 73	0.23 18	0.30 49	0.28 74	0.20 42	0.32 19	0.23 22	0.10 77	0.24 278	0.07 1	0.13 197	0.10 18	0.51 276

Any-RAFT	0.42 47	0.33 30	1.89 66	0.28 55	0.21 114	0.69 329	0.21 60	0.83 226	0.60 133	0.45 106	0.43 120	0.62 271	0.30 160	0.48 98	0.24 25	0.11 158	0.40 323	0.08 7	0.06 8	0.10 18	0.16 51

LoS_RVC	0.34 14	0.38 70	1.96 81	0.27 39	0.35 267	0.43 49	0.22 75	0.43 18	0.34 3	0.24 25	0.34 77	0.23 28	0.28 133	0.34 28	0.22 7	0.08 4	0.07 8	0.07 1	0.05 1	0.10 18	0.35 184

CAS	0.39 36	0.31 10	1.79 44	0.81 415	0.34 259	0.51 100	0.23 108	0.49 37	0.42 20	0.23 18	0.31 58	0.20 11	0.17 11	0.30 7	0.25 36	0.77 468	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 18	0.41 222

EGLCR-Stereo	0.90 390	0.31 10	1.90 67	1.60 472	0.95 424	1.14 440	0.42 337	0.85 247	0.43 25	1.74 475	0.21 8	0.27 67	0.17 11	1.56 333	0.30 88	0.10 77	2.60 496	0.10 86	0.09 60	0.10 18	3.10 498

ASMatch	0.61 205	0.47 116	2.72 341	0.91 425	0.36 275	0.56 154	0.24 133	0.54 69	0.67 193	0.48 123	1.20 440	0.47 195	0.65 369	1.33 303	0.93 344	0.10 77	0.08 42	0.11 150	0.11 141	0.10 18	0.17 58

CFNet-RSSM	0.44 63	0.36 49	2.38 171	0.28 55	0.43 314	0.53 125	0.20 39	0.86 258	0.52 73	0.44 102	0.36 86	0.53 223	0.26 105	0.40 57	0.27 59	0.09 26	0.08 42	0.09 35	0.38 427	0.10 18	0.22 94

CREStereo	0.31 5	0.35 45	1.66 37	0.19 1	0.13 7	0.55 147	0.17 16	0.50 49	0.50 58	0.28 46	0.34 77	0.24 38	0.21 49	0.34 28	0.23 22	0.11 158	0.07 8	0.08 7	0.05 1	0.10 18	0.12 15
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
UGAM-zero	0.97 410	0.44 105	2.48 239	0.33 150	0.86 412	1.26 448	0.76 435	1.05 401	0.52 73	0.93 411	0.45 135	1.32 455	0.81 406	2.08 419	0.49 215	0.10 77	0.52 343	0.09 35	0.47 445	0.11 26	4.43 506

U	3.41 498	0.37 60	1.27 11	0.27 39	13.75 513	19.65 519	0.15 5	0.43 18	0.33 2	0.18 2	0.19 5	0.27 67	0.15 5	0.23 1	0.19 1	0.10 77	0.06 1	17.75 518	12.73 514	0.11 26	0.10 5

MaDis-Stereo	0.35 19	0.89 286	2.15 123	0.25 12	0.29 210	0.29 8	0.17 16	0.47 32	0.41 15	0.21 7	0.22 10	0.28 74	0.21 49	0.32 19	0.31 104	0.10 77	0.09 91	0.10 86	0.08 38	0.11 26	0.12 15

RAFT-Test	0.56 156	0.41 87	2.01 89	0.90 421	1.07 443	0.65 300	0.37 311	0.83 226	0.65 173	0.49 139	0.49 166	0.93 401	0.24 76	0.52 121	0.30 88	0.10 77	0.38 317	0.09 35	0.38 427	0.11 26	0.19 72

DEmStereo	0.69 291	0.40 81	2.42 189	0.42 284	0.18 60	0.66 313	0.88 446	0.54 69	0.64 166	0.60 270	1.00 424	0.45 177	1.24 446	1.53 329	2.21 445	0.10 77	0.08 42	0.10 86	0.10 95	0.11 26	0.14 30

RAFT-RH_RVC	0.65 255	0.73 224	2.78 358	0.39 257	0.29 210	0.60 218	0.18 22	0.45 23	0.63 157	0.75 370	1.89 465	0.47 195	0.29 150	1.59 345	1.21 382	0.15 308	0.07 8	0.13 261	0.13 197	0.11 26	0.10 5

RAFT-345	0.56 156	0.37 60	2.68 324	0.40 270	0.34 259	0.58 187	0.41 331	0.49 37	0.70 242	0.51 169	0.99 423	0.43 150	0.28 133	1.56 333	0.81 328	0.10 77	0.07 8	0.11 150	0.09 60	0.11 26	0.09 2

cross-raft	0.47 80	0.34 37	2.17 126	0.70 400	0.84 411	0.50 94	0.35 300	0.74 163	0.43 25	0.44 102	0.45 135	0.63 275	0.25 94	0.37 44	0.27 59	0.08 4	0.14 192	0.10 86	0.23 339	0.11 26	0.27 131

test-1	0.61 205	0.54 147	2.09 108	0.31 109	1.37 465	0.51 100	0.28 205	0.83 226	0.50 58	0.42 87	0.55 224	0.54 230	0.24 76	0.38 47	1.25 389	0.10 77	1.08 409	0.10 86	0.17 276	0.11 26	0.77 355

Gwc-CoAtRS	0.41 43	0.37 60	2.06 101	0.28 55	0.41 302	0.48 79	0.19 27	0.64 125	0.49 49	0.45 106	0.39 103	0.57 250	0.26 105	0.37 44	0.28 72	0.09 26	0.19 246	0.09 35	0.31 388	0.11 26	0.25 116

Reg-Stereo(zero)	0.66 274	0.26 1	2.13 121	0.25 12	1.15 454	0.99 422	0.97 453	0.57 87	0.81 349	0.52 179	0.46 139	0.54 230	0.59 350	0.47 85	1.14 373	0.08 4	0.88 391	0.08 7	0.36 421	0.12 36	0.80 366

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 8	0.40 81	1.21 9	0.35 195	0.16 27	0.29 8	0.16 12	0.59 99	0.56 103	0.20 4	0.20 7	0.17 5	0.26 105	0.40 57	0.38 159	0.09 26	0.08 42	0.08 7	0.25 350	0.12 36	0.43 234

castereo	0.34 14	0.48 119	1.00 3	0.25 12	0.29 210	0.41 41	0.27 192	0.76 170	0.49 49	0.23 18	0.30 49	0.24 38	0.31 165	0.29 5	0.29 82	0.09 26	0.20 259	0.09 35	0.31 388	0.12 36	0.44 248

model_zeroshot	0.75 328	0.94 304	2.48 239	1.88 487	0.68 387	0.72 343	0.22 75	1.01 372	0.51 63	1.10 429	0.35 84	0.63 275	0.20 42	0.78 217	0.32 114	0.12 198	1.97 473	0.10 86	0.23 339	0.12 36	0.56 297

testlalala2	0.48 91	0.34 37	2.53 256	0.65 385	0.56 348	0.57 176	0.20 39	0.84 234	0.63 157	0.42 87	0.54 214	0.45 177	0.21 49	0.30 7	0.26 50	0.10 77	0.13 177	0.09 35	0.29 372	0.12 36	0.31 161

DisPM	0.48 91	0.41 87	2.54 261	0.61 373	0.18 60	0.59 205	0.62 411	0.54 69	0.67 193	0.61 279	0.53 196	0.38 125	0.26 105	0.76 208	0.31 104	0.13 244	0.07 8	0.12 201	0.11 141	0.12 36	0.15 38

PFNet+	0.50 110	0.43 98	2.54 261	0.49 328	0.18 60	0.58 187	0.76 435	0.54 69	0.72 265	0.56 218	0.48 152	0.39 129	0.26 105	0.94 244	0.33 127	0.14 278	0.09 91	0.14 296	0.13 197	0.12 36	0.16 51

STrans-v2	0.69 291	0.62 181	2.66 310	0.28 55	0.23 149	0.57 176	0.32 269	1.01 372	0.77 316	0.92 408	0.84 391	0.88 390	0.92 426	1.81 380	1.19 380	0.10 77	0.07 8	0.10 86	0.09 60	0.12 36	0.30 152

TransformOpticalFlow	0.65 255	0.61 176	2.67 318	0.45 306	0.26 183	0.62 260	0.28 205	0.88 275	0.76 305	0.76 372	0.74 366	0.90 395	0.84 411	1.82 383	0.80 324	0.10 77	0.07 8	0.11 150	0.09 60	0.12 36	0.19 72

PSM-softLoss	0.52 122	0.34 37	2.47 233	0.55 351	0.17 46	0.61 238	0.39 326	0.64 125	0.67 193	0.52 179	0.48 152	0.39 129	0.25 94	1.46 320	0.77 315	0.13 244	0.08 42	0.13 261	0.12 177	0.12 36	0.15 38

KMStereo	0.52 122	0.34 37	2.47 233	0.55 351	0.17 46	0.61 238	0.39 326	0.64 125	0.67 193	0.52 179	0.48 152	0.39 129	0.25 94	1.46 320	0.77 315	0.13 244	0.08 42	0.13 261	0.12 177	0.12 36	0.15 38

FTStereo	0.79 345	0.32 20	2.83 368	0.70 400	0.21 114	0.73 347	1.75 490	0.61 111	0.60 133	1.07 427	1.62 460	1.28 451	2.11 481	0.75 206	0.30 88	0.19 370	0.08 42	0.12 201	0.11 141	0.12 36	0.39 209

GrayStereo	0.71 302	0.27 2	2.40 180	0.89 419	0.23 149	0.62 260	1.40 485	0.67 134	0.70 242	0.72 360	0.77 380	0.55 239	3.03 490	0.60 155	0.28 72	0.10 77	0.08 42	0.10 86	0.21 323	0.12 36	0.37 193

AnonymousM	0.45 67	0.49 123	1.83 51	0.29 73	0.15 18	0.53 125	0.22 75	0.64 125	0.66 180	0.47 120	0.33 71	0.30 83	0.25 94	0.49 111	0.29 82	0.12 198	0.27 297	0.71 468	0.37 423	0.12 36	0.41 222

CroCo-Stereo	0.35 19	0.71 216	1.67 39	0.32 129	0.17 46	0.19 1	0.21 60	0.79 193	0.54 88	0.22 13	0.25 22	0.55 239	0.22 57	0.28 3	0.28 72	0.10 77	0.08 42	0.08 7	0.07 19	0.12 36	0.10 5
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
rvit_stereo_0083	0.28 2	0.37 60	0.88 1	0.28 55	0.18 60	0.28 6	0.22 75	0.40 8	0.58 117	0.25 30	0.30 49	0.27 67	0.27 119	0.38 47	0.25 36	0.14 278	0.12 162	0.13 261	0.10 95	0.13 51	0.14 30

rvit_stereo_0081	0.29 3	0.46 113	1.13 7	0.28 55	0.17 46	0.32 14	0.22 75	0.45 23	0.58 117	0.25 30	0.26 27	0.26 56	0.22 57	0.36 41	0.25 36	0.14 278	0.10 119	0.11 150	0.10 95	0.13 51	0.11 12

rvit_stereo_0082	0.29 3	0.46 113	1.13 7	0.28 55	0.17 46	0.32 14	0.22 75	0.45 23	0.58 117	0.25 30	0.26 27	0.26 56	0.22 57	0.36 41	0.25 36	0.14 278	0.10 119	0.11 150	0.10 95	0.13 51	0.11 12

RAStereo	0.33 10	0.81 259	2.22 140	0.27 39	0.18 60	0.25 4	0.20 39	0.45 23	0.38 9	0.21 7	0.26 27	0.20 11	0.16 7	0.26 2	0.26 50	0.10 77	0.08 42	0.10 86	0.08 38	0.13 51	0.09 2

knoymous	0.37 29	0.34 37	1.83 51	0.25 12	0.18 60	0.45 55	0.24 133	0.60 106	0.40 14	0.42 87	0.39 103	0.54 230	0.25 94	0.41 66	0.29 82	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.07 19	0.13 51	0.20 80

ADStereo(finetuned)	0.50 110	0.91 294	2.43 194	0.26 28	0.14 11	0.51 100	0.22 75	0.84 234	0.78 321	0.56 218	0.49 166	0.32 96	0.75 399	0.40 57	0.40 165	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.13 51	0.45 253

BUS	0.45 67	0.32 20	1.58 30	0.31 109	0.22 124	0.91 411	0.23 108	1.05 401	0.67 193	0.64 310	0.53 196	0.65 285	0.32 172	0.48 98	0.34 136	0.13 244	0.10 119	0.14 296	0.12 177	0.13 51	0.15 38

BSDual-CNN	0.48 91	0.32 20	1.58 30	0.31 109	0.22 124	0.76 358	0.32 269	1.05 401	0.67 193	0.64 310	0.53 196	0.63 275	0.38 205	0.48 98	0.97 347	0.13 244	0.10 119	0.14 296	0.12 177	0.13 51	0.15 38

hknet	0.53 136	0.39 76	2.04 96	0.31 109	0.24 161	0.76 358	0.32 269	1.05 401	0.71 256	0.64 310	0.53 196	0.79 354	0.40 227	0.84 230	0.78 319	0.12 198	0.10 119	0.14 296	0.12 177	0.13 51	0.15 38

GLC_STEREO	0.31 5	0.30 8	1.80 46	0.29 73	0.12 3	0.41 41	0.20 39	0.39 6	0.42 20	0.26 38	0.31 58	0.25 46	0.19 32	0.36 41	0.26 50	0.09 26	0.11 145	0.12 201	0.10 95	0.13 51	0.15 38

TRStereo	0.89 387	1.02 315	2.91 380	4.59 507	0.31 231	0.93 415	0.23 108	1.93 485	0.66 180	0.37 67	0.54 214	0.48 203	0.40 227	0.67 180	0.29 82	0.13 244	0.37 313	0.11 150	0.48 448	0.13 51	1.21 422

NF-Stereo	0.53 136	0.33 30	2.55 269	0.55 351	0.16 27	0.61 238	0.43 344	0.70 151	0.70 242	0.50 158	0.47 145	0.37 119	0.26 105	1.44 319	0.78 319	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.13 51	0.17 58

OCTAStereo	0.53 136	0.33 30	2.54 261	0.56 360	0.16 27	0.61 238	0.42 337	0.70 151	0.70 242	0.50 158	0.47 145	0.37 119	0.26 105	1.43 315	0.79 322	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.13 51	0.17 58

KYRaft	0.52 122	0.35 45	2.40 180	0.34 173	0.21 114	0.75 354	0.43 344	0.62 115	0.63 157	0.64 310	0.92 410	0.53 223	0.72 388	0.60 155	0.26 50	0.10 77	0.07 8	0.12 201	0.14 219	0.13 51	0.54 289

RE-Stereo	0.53 136	0.33 30	2.54 261	0.56 360	0.16 27	0.61 238	0.43 344	0.70 151	0.70 242	0.50 158	0.47 145	0.37 119	0.26 105	1.43 315	0.77 315	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.13 51	0.17 58

Pruner-Stereo	0.55 148	0.38 70	2.49 244	1.78 482	0.19 91	0.63 274	0.45 354	0.59 99	0.67 193	0.61 279	0.48 152	0.41 144	0.25 94	0.49 111	0.99 355	0.13 244	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.13 51	0.14 30

TVStereo	0.53 136	0.33 30	2.54 261	0.56 360	0.16 27	0.61 238	0.43 344	0.70 151	0.70 242	0.50 158	0.47 145	0.37 119	0.26 105	1.43 315	0.77 315	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.13 51	0.17 58

Prome-Stereo	0.53 136	0.36 49	2.39 178	0.60 367	0.23 149	0.63 274	0.41 331	0.66 131	0.67 193	0.59 259	1.02 427	0.43 150	0.71 387	0.61 158	0.34 136	0.10 77	0.07 8	0.10 86	0.09 60	0.13 51	0.44 248

EAI-Stereo	1.16 437	0.29 3	1.94 76	0.55 351	0.97 428	1.96 478	7.94 509	1.34 459	1.03 434	1.01 421	1.48 455	0.51 213	0.66 375	0.65 174	1.42 403	0.09 26	0.23 276	0.09 35	0.53 459	0.13 51	0.49 270

HSM-Net_RVC	0.70 298	0.40 81	2.45 220	0.27 39	0.19 91	0.68 326	0.30 247	1.29 454	0.73 270	0.73 361	0.70 343	0.77 348	0.45 279	3.73 495	0.46 196	0.13 244	0.09 91	0.10 86	0.09 60	0.13 51	0.32 166
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PAM	0.91 392	0.43 98	2.67 318	0.77 408	0.89 416	1.81 473	1.22 476	1.13 436	0.78 321	1.16 437	0.91 409	1.39 459	0.68 379	0.76 208	1.06 364	0.10 77	0.98 399	0.10 86	0.50 452	0.14 71	0.66 324

rvit_stereo_0081_aga	0.34 14	0.67 192	1.79 44	0.27 39	0.20 102	0.34 22	0.21 60	0.43 18	0.48 45	0.26 38	0.28 37	0.27 67	0.21 49	0.33 23	0.25 36	0.14 278	0.11 145	0.11 150	0.10 95	0.14 71	0.18 67

rvit_stereo_ft	0.38 33	1.01 313	1.86 62	0.33 150	0.21 114	0.28 6	0.27 192	0.59 99	0.55 97	0.24 25	0.28 37	0.28 74	0.27 119	0.35 38	0.28 72	0.14 278	0.09 91	0.11 150	0.11 141	0.14 71	0.31 161

MSKI-zero shot	0.70 298	0.44 105	2.62 295	1.47 465	0.75 396	0.56 154	0.20 39	0.80 199	0.45 34	0.60 270	0.52 190	0.44 165	0.17 11	0.70 188	0.26 50	0.09 26	2.87 499	0.09 35	0.32 396	0.14 71	0.50 272

anonymousa	0.74 317	0.60 170	2.58 278	0.96 431	1.33 463	0.61 238	0.26 175	0.69 141	0.56 103	0.55 206	0.84 391	0.82 369	0.46 289	0.56 138	0.61 264	0.10 77	1.11 413	0.12 201	0.98 491	0.14 71	0.97 398

riskmin	0.96 407	0.32 20	2.07 102	1.72 480	1.61 480	1.62 464	0.57 395	1.45 466	0.55 97	0.73 361	0.89 404	0.92 396	0.45 279	1.16 273	0.60 258	0.11 158	1.30 436	0.12 201	1.38 499	0.14 71	1.51 448

psmg	0.48 91	0.32 20	1.58 30	0.28 55	0.22 124	0.75 354	0.35 300	0.94 313	0.67 193	0.61 279	0.59 260	0.63 275	0.38 205	0.48 98	0.97 347	0.13 244	0.11 145	0.13 261	0.13 197	0.14 71	0.15 38

GwcNet-ADL	0.54 144	0.78 249	2.85 372	0.31 109	0.20 102	0.58 187	0.29 232	0.93 308	0.67 193	0.48 123	0.47 145	0.56 246	0.33 177	0.48 98	0.80 324	0.13 244	0.12 162	0.09 35	0.09 60	0.14 71	0.40 214

PSM-AAD	0.67 278	0.29 3	2.41 185	0.37 224	0.23 149	0.86 398	1.15 469	0.62 115	0.66 180	0.64 310	0.71 356	0.67 297	2.90 489	0.65 174	0.32 114	0.10 77	0.08 42	0.17 356	0.15 239	0.14 71	0.34 178

GMM-Stereo	0.53 136	0.33 30	2.89 377	0.53 342	0.24 161	0.77 368	0.46 360	0.62 115	0.65 173	0.58 240	0.73 363	0.47 195	0.43 262	0.68 184	0.29 82	0.10 77	0.06 1	0.13 261	0.13 197	0.14 71	0.44 248

DCANet	0.49 106	0.91 294	2.63 296	0.26 28	0.14 11	0.51 100	0.22 75	0.84 234	0.78 321	0.56 218	0.49 166	0.32 96	0.41 238	0.39 50	0.41 170	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.14 71	0.45 253

AIO_test	1.11 432	0.77 243	2.51 250	3.32 505	2.81 499	0.35 27	0.25 158	1.29 454	0.68 220	1.28 455	0.27 33	0.32 96	0.17 11	2.86 477	0.27 59	0.12 198	1.72 461	0.08 7	0.21 323	0.15 82	2.81 493

castereo++	0.39 36	0.83 262	1.38 17	0.29 73	0.18 60	0.53 125	0.20 39	0.57 87	0.58 117	0.20 4	0.27 33	0.32 96	0.17 11	0.34 28	0.22 7	0.09 26	0.54 347	0.09 35	0.29 372	0.15 82	0.52 282

rvit_0105_6	0.36 25	0.55 155	1.48 26	0.31 109	0.18 60	0.35 27	0.26 175	0.56 81	0.66 180	0.26 38	0.29 42	0.33 104	0.26 105	0.41 66	0.27 59	0.18 355	0.16 222	0.15 322	0.13 197	0.15 82	0.25 116

rvit_0105_5	0.43 50	0.73 224	2.10 114	0.31 109	0.18 60	0.41 41	0.31 258	0.69 141	0.67 193	0.32 58	0.34 77	0.38 125	0.30 160	0.42 73	0.30 88	0.18 355	0.16 222	0.15 322	0.15 239	0.15 82	0.30 152

rvit_0105_4	0.40 41	0.64 186	1.98 84	0.31 109	0.18 60	0.37 33	0.29 232	0.64 125	0.67 193	0.28 46	0.32 68	0.36 114	0.28 133	0.45 79	0.27 59	0.18 355	0.16 222	0.15 322	0.14 219	0.15 82	0.25 116

rvit_0105_3	0.46 75	0.86 275	2.24 144	0.33 150	0.19 91	0.44 53	0.35 300	0.74 163	0.70 242	0.38 71	0.38 98	0.41 144	0.33 177	0.46 81	0.32 114	0.19 370	0.17 234	0.17 356	0.18 285	0.15 82	0.22 94

rvit_stereo_0080	0.33 10	0.77 243	1.43 19	0.24 6	0.18 60	0.34 22	0.27 192	0.58 90	0.51 63	0.25 30	0.27 33	0.27 67	0.22 57	0.32 19	0.27 59	0.14 278	0.10 119	0.10 86	0.10 95	0.15 82	0.17 58

test_sample1	0.61 205	0.45 111	1.84 54	0.33 150	0.29 210	0.49 84	0.24 133	0.83 226	0.73 270	0.51 169	0.53 196	0.52 220	0.45 279	1.40 309	0.72 302	0.11 158	0.96 396	0.10 86	0.24 342	0.15 82	1.25 427

CAS++	0.34 14	0.39 76	1.90 67	0.25 12	0.18 60	0.32 14	0.20 39	0.78 184	0.44 32	0.31 55	0.31 58	0.21 19	0.16 7	0.34 28	0.20 3	0.15 308	0.13 177	0.13 261	0.10 95	0.15 82	0.14 30
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CoDeX	0.54 144	0.52 141	2.25 147	0.30 93	0.26 183	0.61 238	0.32 269	1.03 387	0.73 270	0.49 139	0.56 237	0.52 220	0.40 227	1.59 345	0.38 159	0.12 198	0.09 91	0.11 150	0.10 95	0.15 82	0.22 94

whm_eth	0.33 10	0.77 243	1.43 19	0.24 6	0.18 60	0.34 22	0.27 192	0.58 90	0.51 63	0.25 30	0.27 33	0.27 67	0.22 57	0.32 19	0.27 59	0.14 278	0.10 119	0.10 86	0.10 95	0.15 82	0.17 58

LoS	0.34 14	0.35 45	1.88 64	0.25 12	0.13 7	0.53 125	0.20 39	0.50 49	0.53 84	0.26 38	0.28 37	0.37 119	0.24 76	0.40 57	0.25 36	0.10 77	0.08 42	0.08 7	0.06 8	0.15 82	0.10 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PSMNet-ADL	0.56 156	0.47 116	2.03 93	0.35 195	0.22 124	0.67 320	0.27 192	0.77 177	0.58 117	0.43 95	0.53 196	0.70 328	0.45 279	1.89 397	0.64 275	0.16 325	0.13 177	0.11 150	0.13 197	0.15 82	0.51 276

IIG-Stereo	0.65 255	0.87 277	2.32 161	0.55 351	0.23 149	0.62 260	0.21 60	0.78 184	0.71 256	0.64 310	0.69 330	0.69 322	0.38 205	2.07 416	1.37 400	0.11 158	0.08 42	0.11 150	0.09 60	0.15 82	0.27 131

DeepStereo_RVC	0.47 80	0.37 60	2.19 131	0.55 351	0.18 60	0.60 218	0.58 397	0.52 54	0.62 146	0.49 139	0.45 135	0.39 129	0.85 414	0.47 85	0.34 136	0.12 198	0.08 42	0.11 150	0.09 60	0.15 82	0.19 72

IRAFT_RVC	0.59 188	0.74 234	2.42 189	0.47 316	0.21 114	0.59 205	0.42 337	0.68 138	0.73 270	0.54 194	0.50 178	0.49 205	0.51 316	1.57 338	1.00 357	0.11 158	0.25 287	0.13 261	0.10 95	0.15 82	0.14 30

TestStereo	0.49 106	0.88 281	2.38 171	0.30 93	0.16 27	0.43 49	0.25 158	0.55 78	0.46 35	0.38 71	0.46 139	0.34 109	0.28 133	1.96 407	0.28 72	0.11 158	0.08 42	0.12 201	0.09 60	0.15 82	0.13 18

sCroCo_RVC	0.37 29	0.39 76	2.38 171	0.35 195	0.27 194	0.31 13	0.22 75	0.49 37	0.48 45	0.23 18	0.34 77	0.25 46	0.24 76	0.35 38	0.25 36	0.15 308	0.17 234	0.12 201	0.11 141	0.15 82	0.15 38

DIP-Stereo	0.43 50	0.50 130	2.21 138	0.27 39	0.18 60	0.63 274	0.17 16	0.94 313	0.58 117	0.49 139	0.48 152	0.30 83	0.30 160	0.40 57	0.31 104	0.10 77	0.08 42	0.10 86	0.08 38	0.15 82	0.33 170
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PAM_32	0.95 404	0.43 98	2.68 324	0.64 382	1.10 450	1.78 472	1.16 471	1.12 432	0.96 419	1.07 427	0.90 407	1.38 458	0.76 402	0.78 217	1.11 369	0.10 77	1.29 433	0.10 86	0.50 452	0.16 101	0.98 400

test_sample2	0.59 188	0.42 90	1.84 54	0.33 150	0.18 60	0.52 117	0.28 205	0.86 258	0.70 242	0.47 120	0.53 196	0.46 186	0.41 238	1.51 327	0.66 283	0.12 198	0.93 395	0.11 150	0.24 342	0.16 101	1.01 402

MyStereo07	0.56 156	0.68 201	2.42 189	0.30 93	0.41 302	0.61 238	0.31 258	0.58 90	0.72 265	1.17 438	0.26 27	0.20 11	0.27 119	1.28 297	0.28 72	0.09 26	0.59 357	0.12 201	0.21 323	0.16 101	0.48 264

MyStereo06	0.70 298	0.72 221	3.51 443	0.31 109	0.25 168	0.60 218	0.30 247	0.90 292	0.67 193	1.48 469	0.53 196	0.84 375	0.57 340	0.60 155	1.11 369	0.09 26	0.55 350	0.12 201	0.20 312	0.16 101	0.56 297

MyStereo05	0.57 163	0.72 221	2.72 341	0.31 109	0.25 168	0.60 218	0.30 247	0.87 267	0.82 355	0.54 194	0.37 92	0.53 223	0.42 250	0.63 164	0.73 304	0.09 26	0.55 350	0.12 201	0.20 312	0.16 101	0.56 297

MyStereo04	0.57 163	0.68 201	2.66 310	0.30 93	0.41 302	0.61 238	0.31 258	0.88 275	0.80 341	0.48 123	0.37 92	0.54 230	0.42 250	0.61 158	0.71 298	0.09 26	0.59 357	0.12 201	0.21 323	0.16 101	0.48 264

ACVNet-DCA	0.67 278	0.73 224	2.43 194	0.67 393	0.52 336	0.76 358	0.24 133	0.81 207	0.83 362	0.77 374	0.39 103	0.25 46	0.38 205	0.70 188	0.22 7	0.10 77	2.13 482	0.11 150	0.09 60	0.16 101	1.18 415

xx1	0.71 302	0.73 224	2.43 194	0.67 393	0.52 336	0.76 358	0.24 133	0.85 247	1.05 438	0.77 374	0.39 103	0.46 186	0.37 196	0.70 188	0.22 7	0.10 77	2.13 482	0.12 201	0.41 435	0.16 101	1.18 415

1test111	0.72 311	0.73 224	2.43 194	0.67 393	0.52 336	0.76 358	0.24 133	0.81 207	0.83 362	0.77 374	0.39 103	0.25 46	0.38 205	1.03 254	0.75 310	0.10 77	2.13 482	0.11 150	0.09 60	0.16 101	1.18 415

11t1	0.60 197	0.49 123	2.19 131	0.35 195	0.58 357	0.48 79	0.21 60	0.72 158	0.73 270	0.49 139	0.47 145	0.35 113	0.34 185	0.61 158	0.71 298	0.12 198	1.26 428	0.10 86	0.29 372	0.16 101	1.22 424

CASnet	0.32 8	0.40 81	1.80 46	0.28 55	0.11 1	0.47 73	0.19 27	0.45 23	0.47 41	0.39 76	0.31 58	0.23 28	0.17 11	0.31 9	0.21 4	0.11 158	0.06 1	0.15 322	0.12 177	0.16 101	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.79 345	0.52 141	2.72 341	1.45 462	0.80 406	0.91 411	0.23 108	0.76 170	0.76 305	0.64 310	0.55 224	0.87 386	0.41 238	0.94 244	0.45 191	0.09 26	1.20 417	0.10 86	0.09 60	0.16 101	2.16 474

HanStereo	0.79 345	0.52 141	2.72 341	1.45 462	0.80 406	0.91 411	0.23 108	0.76 170	0.76 305	0.64 310	0.55 224	0.87 386	0.41 238	0.94 244	0.45 191	0.09 26	1.20 417	0.10 86	0.09 60	0.16 101	2.16 474

CES	0.33 10	0.32 20	1.46 23	0.25 12	0.50 330	0.40 40	0.20 39	0.48 34	0.48 45	0.22 13	0.29 42	0.26 56	0.19 32	0.35 38	0.22 7	0.09 26	0.07 8	0.08 7	0.05 1	0.16 101	0.54 289

DCRE	0.76 333	0.80 255	2.31 159	1.05 440	1.18 455	0.63 274	0.26 175	1.03 387	0.59 127	0.52 179	2.12 470	0.44 165	0.27 119	0.41 66	0.53 231	0.09 26	1.02 406	0.10 86	0.32 396	0.16 101	1.47 447

qqq	0.65 255	0.63 183	2.10 114	0.30 93	0.64 379	0.46 62	0.27 192	0.81 207	0.83 362	0.48 123	0.56 237	0.46 186	0.37 196	1.03 254	0.75 310	0.11 158	1.41 447	0.12 201	0.41 435	0.16 101	1.18 415

x	0.65 255	0.62 181	2.12 117	0.36 212	0.61 372	0.48 79	0.24 133	0.80 199	0.89 398	0.50 158	0.56 237	0.44 165	0.36 190	0.62 163	0.80 324	0.11 158	1.44 449	0.11 150	0.39 430	0.16 101	1.34 436

NINENet	0.54 144	0.40 81	2.19 131	0.55 351	0.26 183	0.91 411	0.23 108	1.05 401	0.77 316	0.54 194	0.57 248	0.65 285	0.32 172	1.22 282	0.34 136	0.16 325	0.13 177	0.16 341	0.11 141	0.16 101	0.14 30

AAGNet	0.92 394	0.40 81	2.53 256	0.60 367	1.01 434	0.62 260	0.45 354	0.52 54	0.68 220	0.58 240	0.53 196	0.50 209	0.72 388	1.22 282	7.32 505	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.16 101	0.10 5

THIR-Stereo	0.88 380	0.85 270	2.33 163	0.26 28	0.16 27	0.59 205	2.69 496	0.62 115	0.54 88	0.62 291	1.61 459	0.96 410	1.77 472	1.67 356	2.20 444	0.10 77	0.08 42	0.14 296	0.11 141	0.16 101	0.21 87

RAFT_R40	0.55 148	0.31 10	2.44 202	0.57 364	0.42 312	0.62 260	0.52 378	0.58 90	0.66 180	0.56 218	0.54 214	0.54 230	0.50 312	1.56 333	0.53 231	0.11 158	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.16 101	0.10 5

ICVP	0.48 91	0.33 30	2.37 168	0.34 173	0.22 124	0.60 218	0.55 388	0.79 193	0.53 84	0.45 106	0.60 269	0.49 205	0.36 190	0.55 135	0.46 196	0.16 325	0.16 222	0.14 296	0.11 141	0.16 101	0.32 166
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.41 43	0.34 37	2.17 126	0.24 6	0.11 1	0.64 285	0.24 133	0.85 247	0.70 242	0.45 106	0.54 214	0.28 74	0.27 119	0.51 117	0.27 59	0.11 158	0.06 1	0.09 35	0.06 8	0.16 101	0.14 30

GCAP-BAT	0.78 341	0.38 70	2.37 168	0.98 433	0.60 363	0.77 368	0.22 75	1.13 436	0.51 63	0.80 385	0.90 407	0.81 364	0.25 94	0.77 210	0.88 339	0.10 77	1.94 471	0.09 35	0.50 452	0.17 124	1.35 437

IGEV-Stereo++	0.58 171	0.29 3	1.66 37	0.37 224	0.53 342	0.47 73	0.13 1	0.54 69	0.37 7	1.02 422	0.25 22	0.17 5	0.22 57	1.04 256	0.27 59	0.08 4	1.98 474	0.08 7	0.06 8	0.17 124	1.92 463

test_sample4	0.62 224	0.49 123	2.24 144	0.34 173	0.19 91	0.57 176	0.25 158	0.98 344	0.76 305	0.56 218	0.55 224	0.45 177	0.38 205	1.78 373	0.56 242	0.13 244	0.80 382	0.13 261	0.21 323	0.17 124	0.76 352

test_sample3	0.61 205	0.48 119	2.24 144	0.34 173	0.19 91	0.58 187	0.25 158	0.97 337	0.76 305	0.54 194	0.52 190	0.46 186	0.37 196	1.78 373	0.57 245	0.13 244	0.79 380	0.12 201	0.21 323	0.17 124	0.73 348

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 122	0.51 137	1.12 6	0.26 28	0.22 124	0.46 62	0.20 39	1.10 425	1.33 462	3.13 500	0.33 71	0.22 21	0.20 42	0.34 28	0.26 50	0.11 158	0.09 91	0.11 150	0.09 60	0.17 124	0.21 87

SMFormer	0.64 247	0.54 147	1.92 72	0.32 129	0.16 27	0.46 62	0.24 133	0.94 313	0.85 376	0.58 240	0.70 343	0.51 213	0.41 238	1.89 397	0.86 337	0.13 244	1.01 401	0.11 150	0.26 357	0.17 124	0.84 374

iRaft-Stereo_20w	1.50 463	0.42 90	4.81 488	2.24 493	2.09 491	1.36 449	1.27 478	1.38 462	0.94 412	2.07 478	0.42 117	0.85 380	0.69 384	0.87 233	1.37 400	0.10 77	4.04 505	0.09 35	0.40 431	0.17 124	4.53 507

Patchmatch Stereo++	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.48 317	0.17 46	0.61 238	0.26 175	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.43 150	0.28 133	0.56 138	0.30 88	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18
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
OMP-Stereo	0.64 247	0.87 277	2.38 171	0.56 360	0.37 281	0.60 218	0.26 175	0.75 167	0.71 256	0.65 326	0.60 269	0.68 311	0.32 172	2.07 416	1.18 378	0.11 158	0.08 42	0.12 201	0.09 60	0.17 124	0.28 137

PSM-adaLoss	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.48 317	0.18 60	0.61 238	0.28 205	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.43 150	0.28 133	0.49 111	0.30 88	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

ROB_FTStereo_v2	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.49 328	0.17 46	0.61 238	0.28 205	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.44 165	0.28 133	0.48 98	0.30 88	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

ROB_FTStereo	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.48 317	0.18 60	0.61 238	0.26 175	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.43 150	0.28 133	0.51 117	0.30 88	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

HUI-Stereo	0.43 50	0.36 49	2.45 220	0.48 317	0.18 60	0.61 238	0.27 192	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.44 165	0.28 133	0.47 85	0.30 88	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

SST-Stereo	0.56 156	0.30 8	2.44 202	0.71 402	0.55 346	0.62 260	0.65 416	0.57 87	0.67 193	0.59 259	0.53 196	0.51 213	0.59 350	1.57 338	0.31 104	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.11 12

iGMRVC	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.48 317	0.18 60	0.61 238	0.27 192	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.43 150	0.28 133	0.57 142	0.31 104	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

iRAFT	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.48 317	0.17 46	0.61 238	0.26 175	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.43 150	0.28 133	0.56 138	0.30 88	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

CRE-IMP	0.46 75	0.31 10	2.40 180	0.53 342	0.17 46	0.79 378	0.68 425	0.54 69	0.66 180	0.47 120	0.43 120	0.44 165	0.26 105	0.43 75	0.33 127	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.09 60	0.17 124	0.23 103

RAFT-IKP	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.48 317	0.16 27	0.60 218	0.28 205	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.43 150	0.28 133	0.51 117	0.31 104	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

XX-Stereo	0.98 412	0.57 160	4.45 485	1.64 475	5.33 505	0.55 147	0.16 12	0.96 329	0.43 25	0.45 106	0.65 311	0.85 380	0.19 32	0.79 220	0.26 50	0.11 158	0.80 382	0.10 86	0.32 396	0.17 124	0.78 361

222	1.02 417	0.60 170	1.95 77	0.29 73	0.51 333	0.62 260	0.24 133	1.09 422	0.86 383	0.64 310	0.67 323	0.47 195	0.42 250	1.86 390	6.73 503	0.13 244	1.21 420	0.11 150	0.32 396	0.17 124	1.44 445

xxxx	0.97 410	0.64 186	2.14 122	0.30 93	0.67 384	0.64 285	0.24 133	1.09 422	0.91 403	0.57 234	0.65 311	0.58 254	0.39 220	1.57 338	5.49 500	0.13 244	1.38 443	0.11 150	0.32 396	0.17 124	1.41 443

GMStereo	0.44 63	1.32 387	2.65 306	0.28 55	0.16 27	0.42 46	0.22 75	0.48 34	0.63 157	0.41 81	0.36 86	0.26 56	0.25 94	0.41 66	0.30 88	0.14 278	0.08 42	0.10 86	0.12 177	0.17 124	0.13 18
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FENet	0.48 91	0.58 162	2.46 228	0.33 150	0.18 60	0.58 187	0.22 75	0.83 226	0.64 166	0.49 139	0.42 117	0.55 239	0.38 205	0.52 121	0.51 222	0.12 198	0.09 91	0.12 201	0.11 141	0.17 124	0.31 161

STTStereo	0.58 171	0.95 305	2.95 385	0.37 224	0.31 231	0.62 260	0.32 269	0.81 207	0.63 157	0.61 279	0.55 224	0.67 297	0.43 262	0.87 233	0.48 206	0.16 325	0.16 222	0.17 356	0.20 312	0.17 124	0.25 116

GIP-stereo	0.61 205	0.68 201	1.05 4	0.95 430	1.46 472	0.42 46	0.17 16	0.69 141	0.49 49	0.19 3	0.24 14	0.23 28	0.18 24	0.95 247	0.59 254	0.10 77	1.33 439	0.08 7	0.06 8	0.18 148	2.21 480

rvit_105_1	0.52 122	0.93 303	2.30 156	0.36 212	0.24 161	0.51 100	0.45 354	0.81 207	0.79 333	0.46 117	0.44 132	0.45 177	0.38 205	0.63 164	0.39 163	0.20 379	0.18 241	0.18 375	0.22 334	0.18 148	0.21 87

rvit_stereo_0075_2	0.45 67	0.45 111	2.60 285	0.34 173	0.32 243	0.41 41	0.21 60	0.60 106	0.54 88	0.39 76	0.51 181	0.40 138	0.29 150	0.46 81	0.31 104	0.21 388	0.15 208	0.22 400	0.15 239	0.18 148	0.33 170

test_sample6	0.64 247	0.51 137	2.17 126	0.35 195	0.18 60	0.56 154	0.27 192	1.00 363	0.80 341	0.56 218	0.66 318	0.47 195	0.39 220	1.95 405	0.60 258	0.14 278	0.80 382	0.13 261	0.21 323	0.18 148	0.78 361

test_sample5	0.63 237	0.50 130	2.19 131	0.34 173	0.19 91	0.56 154	0.26 175	0.98 344	0.77 316	0.55 206	0.63 292	0.45 177	0.38 205	1.87 394	0.58 250	0.14 278	0.82 387	0.13 261	0.22 334	0.18 148	0.76 352

MoCha-V2	0.74 317	0.78 249	2.18 129	1.01 439	1.55 475	0.36 31	0.19 27	0.61 111	0.49 49	0.33 60	0.34 77	0.30 83	0.27 119	1.56 333	0.47 201	0.09 26	1.94 471	0.08 7	0.37 423	0.18 148	1.62 455

mmm	0.66 274	0.53 145	1.83 51	0.38 243	0.86 412	0.49 84	0.27 192	0.82 215	0.83 362	0.59 259	0.69 330	0.47 195	0.38 205	0.81 227	0.73 304	0.12 198	1.37 442	0.14 296	0.45 440	0.18 148	1.35 437

DualNet	0.63 237	0.50 130	2.19 131	0.34 173	0.19 91	0.56 154	0.26 175	0.98 344	0.77 316	0.56 218	0.66 318	0.45 177	0.38 205	1.87 394	0.58 250	0.14 278	0.82 387	0.13 261	0.22 334	0.18 148	0.76 352

ttt	0.89 387	0.51 137	2.51 250	0.36 212	0.31 231	0.61 238	0.28 205	1.07 417	0.92 405	0.56 218	0.77 380	0.55 239	0.37 196	2.27 432	3.51 480	0.16 325	1.21 420	0.13 261	0.31 388	0.18 148	1.26 428

1111x	1.06 424	0.79 253	3.29 419	0.33 150	0.60 363	0.64 285	0.33 283	1.10 425	0.92 405	0.59 259	0.69 330	0.59 257	0.47 297	2.64 461	4.61 495	0.12 198	1.38 443	0.11 150	0.49 450	0.18 148	1.30 433

LL-Strereo2	0.62 224	1.36 401	2.47 233	1.37 458	0.96 425	0.54 135	0.28 205	0.61 111	0.49 49	0.42 87	0.34 77	0.44 165	0.21 49	0.57 142	0.53 231	0.11 158	0.26 290	0.16 341	0.14 219	0.18 148	0.98 400

CASS	0.43 50	0.34 37	2.01 89	0.33 150	0.17 46	0.54 135	0.24 133	0.71 157	0.52 73	0.62 291	0.55 224	0.40 138	0.41 238	0.43 75	0.33 127	0.17 344	0.10 119	0.14 296	0.11 141	0.18 148	0.23 103
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 255	1.15 349	2.40 180	0.33 150	0.30 223	0.83 391	0.40 329	0.94 313	0.82 355	0.67 335	0.76 376	0.68 311	0.58 347	1.13 269	1.25 389	0.14 278	0.08 42	0.10 86	0.08 38	0.18 148	0.28 137

IER	0.49 106	0.73 224	2.12 117	0.27 39	0.25 168	0.65 300	0.27 192	0.76 170	0.59 127	0.56 218	0.59 260	0.60 264	0.53 326	0.64 170	0.44 187	0.12 198	0.09 91	0.11 150	0.11 141	0.18 148	0.15 38

DAS	0.61 205	0.42 90	1.85 58	0.34 173	0.34 259	0.52 117	0.42 337	0.89 283	0.80 341	0.85 399	0.69 330	0.57 250	0.51 316	2.38 442	0.57 245	0.13 244	0.09 91	0.12 201	0.09 60	0.18 148	0.37 193

SepStereo	0.57 163	0.42 90	1.85 58	0.34 173	0.34 259	0.52 117	0.42 337	0.89 283	0.80 341	0.85 399	0.69 330	0.57 250	0.51 316	1.55 331	0.57 245	0.13 244	0.09 91	0.12 201	0.09 60	0.18 148	0.37 193

HHNet	0.63 237	0.67 192	3.10 403	0.37 224	0.25 168	0.64 285	0.60 404	0.70 151	0.67 193	0.55 206	1.12 437	0.32 96	0.60 358	0.43 75	1.75 420	0.16 325	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.18 148	0.22 94

DRaft	0.65 255	0.47 116	2.38 171	0.25 12	0.17 46	0.64 285	0.65 416	0.56 81	0.57 110	0.67 335	0.98 420	0.38 125	0.99 432	1.42 314	2.06 434	0.11 158	0.14 192	0.10 86	0.14 219	0.18 148	0.21 87

Anonymous3	0.47 80	0.49 123	2.61 290	0.33 150	0.25 168	0.72 343	0.32 269	0.80 199	0.60 133	0.36 64	0.41 114	0.33 104	0.29 150	0.46 81	0.30 88	0.19 370	0.18 241	0.13 261	0.13 197	0.18 148	0.22 94

CFNet_pseudo	0.47 80	0.50 130	2.19 131	0.26 28	0.20 102	0.56 154	0.22 75	0.80 199	0.62 146	0.50 158	0.56 237	0.68 311	0.47 297	0.53 128	0.33 127	0.11 158	0.10 119	0.15 322	0.10 95	0.18 148	0.33 170

test_xeample	0.98 412	0.65 190	2.12 117	0.29 73	0.67 384	0.60 218	0.28 205	1.08 420	0.85 376	0.62 291	0.70 343	0.44 165	0.41 238	1.95 405	5.45 499	0.12 198	1.33 439	0.11 150	0.31 388	0.18 148	1.42 444

SFCPSM	0.48 91	0.39 76	2.30 156	0.28 55	0.27 194	0.70 332	0.32 269	1.00 363	0.69 231	0.50 158	0.52 190	0.43 150	0.36 190	0.53 128	0.44 187	0.12 198	0.09 91	0.12 201	0.16 260	0.18 148	0.23 103

PMTNet	0.35 19	0.38 70	1.75 41	0.21 3	0.14 11	0.57 176	0.24 133	0.48 34	0.44 32	0.28 46	0.32 68	0.26 56	0.24 76	0.41 66	0.24 25	0.42 444	0.07 8	0.08 7	0.05 1	0.18 148	0.15 38

RASNet	0.69 291	1.05 324	2.59 280	0.37 224	0.47 327	0.66 313	0.33 283	0.82 215	0.76 305	0.51 169	0.65 311	0.93 401	0.62 362	2.20 430	0.80 324	0.14 278	0.09 91	0.09 35	0.11 141	0.18 148	0.37 193

MSMDNet	0.48 91	0.50 130	2.23 142	0.27 39	0.20 102	0.56 154	0.22 75	0.78 184	0.67 193	0.49 139	0.55 224	0.68 311	0.56 335	0.48 98	0.32 114	0.11 158	0.10 119	0.13 261	0.10 95	0.18 148	0.43 234

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 224	1.15 349	3.11 404	0.39 257	0.37 281	0.60 218	0.28 205	0.87 267	0.64 166	0.63 300	0.56 237	0.71 330	0.45 279	1.08 260	0.52 224	0.15 308	0.12 162	0.14 296	0.15 239	0.18 148	0.25 116
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	0.47 80	0.50 130	2.19 131	0.26 28	0.20 102	0.56 154	0.22 75	0.80 199	0.62 146	0.50 158	0.56 237	0.68 311	0.47 297	0.53 128	0.33 127	0.11 158	0.10 119	0.16 341	0.10 95	0.18 148	0.33 170

AdaStereo	0.48 91	0.44 105	2.18 129	0.36 212	0.20 102	0.59 205	0.29 232	0.97 337	0.74 290	0.52 179	0.55 224	0.61 266	0.33 177	0.52 121	0.44 187	0.18 355	0.08 42	0.17 356	0.11 141	0.18 148	0.24 112
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.
HSM	0.67 278	0.92 299	2.29 154	0.30 93	0.29 210	0.65 300	0.29 232	0.98 344	0.67 193	0.59 259	0.58 255	1.39 459	0.65 369	2.56 453	0.45 191	0.11 158	0.09 91	0.10 86	0.08 38	0.18 148	0.24 112

DLCB_ROB	0.61 205	0.96 306	2.00 87	0.37 224	0.25 168	0.65 300	0.37 311	0.86 258	0.76 305	0.73 361	0.70 343	0.84 375	0.47 297	1.57 338	0.72 302	0.13 244	0.13 177	0.14 296	0.14 219	0.18 148	0.33 170

DDVS	0.67 278	0.46 113	1.74 40	2.40 495	0.35 267	0.86 398	0.98 454	0.72 158	0.52 73	0.53 188	0.57 248	0.89 393	0.37 196	1.22 282	0.57 245	0.15 308	0.14 192	0.14 296	0.12 177	0.19 178	0.42 227

ITSA-stereo	0.52 122	0.42 90	1.46 23	0.34 173	0.18 60	0.60 218	0.29 232	0.99 353	0.82 355	0.51 169	0.48 152	0.53 223	0.59 350	1.25 291	0.73 304	0.15 308	0.12 162	0.17 356	0.16 260	0.19 178	0.32 166

test_sample7	0.65 255	0.41 87	2.08 104	0.36 212	0.20 102	0.52 117	0.32 269	0.99 353	0.86 383	0.64 310	0.63 292	0.67 297	0.49 308	1.18 278	0.52 224	0.18 355	1.21 420	0.16 341	0.15 239	0.19 178	1.22 424

tta	0.63 237	0.54 147	1.92 72	0.32 129	0.16 27	0.46 62	0.24 133	0.94 313	0.85 376	0.58 240	0.70 343	0.51 213	0.41 238	1.89 397	0.86 337	0.13 244	1.01 401	0.11 150	0.26 357	0.19 178	0.59 306

qqq1	0.62 224	0.54 147	1.92 72	0.32 129	0.16 27	0.46 62	0.24 133	0.94 313	0.85 376	0.58 240	0.70 343	0.51 213	0.41 238	1.89 397	0.64 275	0.13 244	1.01 401	0.09 35	0.24 342	0.19 178	0.59 306

fff1	0.62 224	0.54 147	1.92 72	0.32 129	0.16 27	0.46 62	0.24 133	0.94 313	0.85 376	0.58 240	0.70 343	0.51 213	0.41 238	1.89 397	0.64 275	0.13 244	1.01 401	0.09 35	0.24 342	0.19 178	0.59 306

mmx	0.99 414	0.67 192	3.39 428	0.32 129	0.22 124	0.58 187	0.28 205	1.05 401	0.92 405	0.54 194	0.74 366	0.67 297	0.40 227	2.75 471	3.86 486	0.13 244	1.25 424	0.15 322	0.33 407	0.19 178	1.28 431

xxx	0.99 414	0.67 192	3.39 428	0.32 129	0.22 124	0.58 187	0.28 205	1.05 401	0.92 405	0.54 194	0.74 366	0.67 297	0.40 227	2.75 471	3.86 486	0.13 244	1.25 424	0.15 322	0.33 407	0.19 178	1.28 431

IGEV_Zeroshot_test	0.91 392	0.39 76	3.80 460	0.42 284	1.95 488	0.56 154	0.64 413	0.84 234	0.55 97	1.45 466	0.53 196	0.79 354	0.42 250	0.57 142	1.13 372	0.10 77	0.49 338	0.10 86	0.34 412	0.19 178	2.97 497

PCWNet_CMD	0.48 91	0.50 130	2.23 142	0.27 39	0.20 102	0.56 154	0.22 75	0.78 184	0.67 193	0.49 139	0.55 224	0.68 311	0.56 335	0.48 98	0.32 114	0.11 158	0.10 119	0.14 296	0.10 95	0.19 178	0.43 234

CFNet_ucs	0.50 110	0.55 155	2.28 151	0.27 39	0.22 124	0.58 187	0.23 108	0.90 292	0.69 231	0.54 194	0.64 304	0.68 311	0.44 271	0.55 135	0.34 136	0.14 278	0.12 162	0.16 341	0.11 141	0.19 178	0.38 202

anonymousdsp2	0.88 380	0.31 10	1.96 81	1.06 441	1.56 476	0.57 176	0.22 75	0.84 234	0.98 426	1.20 444	0.37 92	0.65 285	0.26 105	1.19 280	0.46 196	0.10 77	2.40 494	0.10 86	0.13 197	0.19 178	2.96 496

CBFPSM	0.62 224	1.34 393	2.12 117	0.30 93	0.23 149	0.71 337	0.38 320	0.77 177	0.68 220	0.51 169	0.49 166	1.03 424	0.82 408	0.63 164	1.35 396	0.11 158	0.12 162	0.10 86	0.10 95	0.19 178	0.37 193

gwcnet-sp	0.52 122	0.71 216	2.66 310	0.32 129	0.22 124	0.66 313	0.31 258	0.84 234	0.69 231	0.61 279	0.49 166	0.46 186	0.43 262	0.77 210	0.48 206	0.12 198	0.11 145	0.11 150	0.11 141	0.19 178	0.19 72

scenet	0.52 122	0.71 216	2.66 310	0.32 129	0.22 124	0.66 313	0.31 258	0.84 234	0.69 231	0.61 279	0.49 166	0.46 186	0.43 262	0.77 210	0.48 206	0.12 198	0.11 145	0.11 150	0.11 141	0.19 178	0.19 72

Selective-RAFT	0.46 75	0.48 119	1.88 64	0.32 129	0.16 27	0.61 238	0.19 27	0.66 131	0.62 146	0.28 46	0.30 49	0.41 144	0.33 177	0.51 117	0.32 114	0.11 158	1.09 411	0.09 35	0.35 414	0.19 178	0.37 193

ssnet	0.52 122	0.71 216	2.66 310	0.32 129	0.22 124	0.66 313	0.31 258	0.84 234	0.69 231	0.61 279	0.49 166	0.46 186	0.43 262	0.77 210	0.48 206	0.12 198	0.11 145	0.11 150	0.11 141	0.19 178	0.19 72

CRFU-Net	0.58 171	0.42 90	1.90 67	0.49 328	0.27 194	0.83 391	0.35 300	0.94 313	0.54 88	0.65 326	0.60 269	0.78 352	1.34 448	1.00 249	0.51 222	0.17 344	0.14 192	0.17 356	0.10 95	0.19 178	0.20 80

DSFCA	0.62 224	0.77 243	1.95 77	0.29 73	0.29 210	0.79 378	0.86 443	0.81 207	0.73 270	0.73 361	0.66 318	0.67 297	0.57 340	1.17 276	1.03 360	0.16 325	0.15 208	0.13 261	0.14 219	0.19 178	0.28 137

DMCA	0.50 110	0.83 262	1.95 77	0.32 129	0.24 161	0.59 205	0.26 175	0.81 207	0.68 220	0.59 259	0.49 166	0.56 246	0.36 190	0.65 174	0.65 280	0.14 278	0.10 119	0.14 296	0.10 95	0.19 178	0.29 143

DCVSM-stereo	0.52 122	0.37 60	2.45 220	0.30 93	0.22 124	0.54 135	0.52 378	0.60 106	0.52 73	0.69 345	0.47 145	0.79 354	0.49 308	0.56 138	0.90 342	0.13 244	0.14 192	0.15 322	0.13 197	0.20 198	0.21 87

ACV-stereo	0.71 302	0.85 270	3.01 394	0.33 150	0.25 168	1.01 425	0.59 400	0.62 115	0.54 88	0.42 87	0.45 135	1.54 466	1.44 456	1.40 309	0.73 304	0.14 278	0.13 177	0.12 201	0.11 141	0.20 198	0.35 184

DispNO	0.76 333	1.36 401	3.15 407	0.32 129	0.27 194	0.59 205	0.29 232	0.88 275	0.72 265	0.55 206	0.79 386	0.83 374	0.47 297	2.46 448	1.23 386	0.12 198	0.10 119	0.18 375	0.31 388	0.20 198	0.25 116

EKT-Stereo	1.56 469	0.55 155	2.60 285	2.54 498	19.66 515	0.55 147	0.22 75	0.76 170	0.51 63	0.40 79	0.36 86	0.43 150	0.27 119	0.74 204	0.42 175	0.13 244	0.17 234	0.11 150	0.16 260	0.20 198	0.50 272

Selective-IGEV	0.57 163	0.42 90	1.87 63	1.67 477	1.33 463	0.36 31	0.20 39	0.61 111	0.71 256	0.22 13	0.31 58	0.22 21	0.19 32	0.52 121	0.36 147	0.09 26	0.97 397	0.09 35	0.15 239	0.20 198	0.85 378

rafts_anoy	0.60 197	1.33 391	2.59 280	0.53 342	1.09 446	0.49 84	0.25 158	0.67 134	0.53 84	0.41 81	0.38 98	0.33 104	0.30 160	0.68 184	0.41 170	0.10 77	1.13 414	0.13 261	0.15 239	0.20 198	0.29 143

GES	0.49 106	0.54 147	2.37 168	0.31 109	0.19 91	0.61 238	0.30 247	0.93 308	0.52 73	0.49 139	0.53 196	0.40 138	0.43 262	0.59 149	0.67 286	0.16 325	0.11 145	0.12 201	0.10 95	0.20 198	0.30 152

UNet	0.56 156	0.58 162	2.81 364	0.32 129	0.33 249	0.74 352	0.27 192	0.86 258	0.67 193	0.55 206	0.55 224	0.72 331	0.55 333	0.79 220	0.58 250	0.12 198	0.09 91	0.13 261	0.11 141	0.20 198	0.19 72

UPFNet	0.51 120	0.67 192	2.04 96	0.34 173	0.33 249	0.65 300	0.37 311	0.88 275	0.65 173	0.60 270	0.53 196	0.61 266	0.41 238	0.77 210	0.55 239	0.13 244	0.13 177	0.13 261	0.13 197	0.20 198	0.16 51

PSMNet-RSSM	0.61 205	1.19 360	2.43 194	0.33 150	0.25 168	0.59 205	0.28 205	0.88 275	0.65 173	0.54 194	0.62 284	0.69 322	0.46 289	1.67 356	0.50 219	0.15 308	0.10 119	0.14 296	0.16 260	0.20 198	0.28 137

UCFNet_RVC	0.55 148	1.16 351	2.48 239	0.31 109	0.27 194	0.65 300	0.28 205	0.76 170	0.58 117	0.51 169	0.53 196	0.67 297	0.42 250	0.91 241	0.45 191	0.16 325	0.11 145	0.17 356	0.17 276	0.20 198	0.23 103

MDST_ROB	1.28 445	0.53 145	3.84 463	0.55 351	0.45 318	4.06 500	0.60 404	1.36 460	0.89 398	2.18 483	1.17 438	0.98 413	0.72 388	4.28 498	2.12 438	0.20 379	0.16 222	0.19 382	0.17 276	0.20 198	0.84 374

ISRNet	0.51 120	0.58 162	1.96 81	0.38 243	0.31 231	0.49 84	0.21 60	0.80 199	0.71 256	0.64 310	0.71 356	0.66 294	0.40 227	0.59 149	0.45 191	0.23 402	0.16 222	0.21 395	0.20 312	0.21 210	0.37 193

AIO-test2	0.60 197	1.55 432	2.73 346	0.63 378	0.42 312	0.50 94	0.23 108	0.84 234	0.73 270	0.34 63	0.53 196	0.37 119	0.22 57	0.70 188	0.32 114	0.75 466	0.16 222	0.13 261	0.17 276	0.21 210	0.47 259

AIO-Stereo	0.64 247	0.60 170	1.63 34	1.31 452	1.45 469	0.38 37	0.20 39	0.55 78	0.83 362	0.31 55	0.31 58	0.23 28	0.15 5	0.39 50	0.63 273	0.10 77	1.25 424	0.09 35	0.41 435	0.21 210	1.73 459

MyStereo8	0.73 313	1.16 351	2.89 377	0.53 342	0.34 259	0.71 337	0.20 39	1.87 481	0.59 127	0.53 188	0.66 318	0.50 209	0.33 177	1.27 296	0.62 267	0.10 77	1.19 416	0.10 86	0.21 323	0.21 210	0.61 311

MIF-Stereo (partial)	0.41 43	0.71 216	2.67 318	0.27 39	0.24 161	0.32 14	0.17 16	0.56 81	0.46 35	0.26 38	0.37 92	0.25 46	0.26 105	0.46 81	0.35 144	0.11 158	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.21 210	0.15 38

4D-IteraStereo	0.62 224	1.29 384	3.04 398	0.27 39	0.30 223	0.46 62	0.26 175	0.54 69	0.51 63	0.41 81	0.31 58	0.39 129	0.19 32	0.53 128	0.65 280	0.09 26	0.47 334	0.12 201	0.11 141	0.21 210	2.14 473

RCA-Stereo	0.45 67	0.38 70	1.80 46	0.27 39	0.25 168	0.58 187	0.23 108	0.84 234	0.66 180	0.42 87	0.44 132	0.28 74	0.35 187	0.31 9	0.21 4	0.09 26	1.01 401	0.09 35	0.07 19	0.21 210	0.53 286

CSP-Net	0.55 148	0.61 176	1.81 50	0.30 93	0.23 149	0.77 368	0.35 300	0.90 292	0.62 146	0.62 291	0.60 269	0.65 285	0.42 250	1.76 367	0.47 201	0.17 344	0.12 162	0.10 86	0.10 95	0.21 210	0.16 51

IPLGR	0.58 171	0.64 186	3.12 405	0.37 224	0.18 60	0.62 260	0.54 384	1.06 414	0.69 231	0.73 361	0.46 139	0.50 209	0.44 271	1.12 268	0.31 104	0.10 77	0.08 42	0.11 150	0.09 60	0.21 210	0.20 80

pcwnet_v2	0.65 255	0.54 147	4.29 481	0.33 150	0.27 194	0.60 218	0.25 158	1.02 380	0.92 405	0.61 279	0.69 330	0.62 271	0.54 328	0.67 180	0.38 159	0.18 355	0.15 208	0.15 322	0.14 219	0.21 210	0.49 270

HCRNet	0.50 110	0.75 239	2.08 104	0.39 257	0.29 210	0.58 187	0.22 75	0.79 193	0.67 193	0.49 139	0.49 166	0.48 203	0.37 196	1.13 269	0.40 165	0.15 308	0.10 119	0.15 322	0.13 197	0.21 210	0.19 72

MMNet	0.55 148	0.92 299	2.03 93	0.34 173	0.27 194	0.79 378	0.28 205	0.86 258	0.79 333	0.62 291	0.58 255	0.59 257	0.56 335	0.80 224	0.61 264	0.11 158	0.11 145	0.12 201	0.11 141	0.21 210	0.22 94

ac_64	0.63 237	0.77 243	2.71 339	0.37 224	0.34 259	0.64 285	0.30 247	0.86 258	0.67 193	0.58 240	0.53 196	0.88 390	0.48 304	1.84 386	0.71 298	0.15 308	0.12 162	0.12 201	0.12 177	0.21 210	0.25 116

CFNet-ft	0.60 197	1.16 351	2.45 220	0.29 73	0.30 223	0.64 285	0.28 205	0.69 141	0.57 110	0.49 139	0.57 248	0.79 354	0.44 271	1.48 323	0.62 267	0.15 308	0.10 119	0.28 423	0.14 219	0.21 210	0.29 143

CFNet_RVC	0.60 197	1.16 351	2.45 220	0.29 73	0.30 223	0.64 285	0.28 205	0.69 141	0.57 110	0.49 139	0.57 248	0.79 354	0.44 271	1.48 323	0.62 267	0.15 308	0.10 119	0.28 423	0.14 219	0.21 210	0.29 143

MLCV	0.59 188	1.41 412	2.41 185	0.31 109	0.15 18	0.60 218	0.23 108	0.77 177	0.63 157	0.67 335	0.66 318	0.55 239	0.37 196	1.16 273	1.09 367	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.21 210	0.29 143

iResNet	0.59 188	1.09 330	2.54 261	0.44 299	0.18 60	0.65 300	0.29 232	0.89 283	0.75 296	0.59 259	0.64 304	0.43 150	0.39 220	0.73 201	1.24 388	0.11 158	0.08 42	0.09 35	0.08 38	0.21 210	0.40 214

GREAT-IGEV	0.92 394	0.56 158	2.08 104	0.98 433	2.29 495	0.47 73	0.18 22	0.35 4	0.78 321	0.74 367	0.33 71	0.15 1	0.18 24	1.00 249	0.55 239	0.09 26	3.79 503	0.07 1	0.26 357	0.22 227	3.26 501

AE-Stereo	0.71 302	0.32 20	2.44 202	0.44 299	0.50 330	0.58 187	0.23 108	1.08 420	0.67 193	0.67 335	0.51 181	0.47 195	0.24 76	0.63 164	0.32 114	0.09 26	2.15 486	0.11 150	0.45 440	0.22 227	2.01 466

StereoVision	0.52 122	1.12 339	2.70 338	0.34 173	0.32 243	0.47 73	0.26 175	0.73 161	0.61 137	0.33 60	0.89 404	0.45 177	0.26 105	0.52 121	0.39 163	0.14 278	0.15 208	0.16 341	0.15 239	0.22 227	0.14 30

MC-Stereo	0.58 171	0.37 60	2.00 87	0.88 418	0.64 379	0.54 135	0.19 27	0.46 29	0.39 11	0.58 240	0.39 103	0.27 67	0.27 119	0.71 195	0.32 114	0.09 26	1.20 417	0.09 35	0.16 260	0.22 227	1.92 463

CroCo-Stereo Lap2	0.38 33	0.91 294	2.02 92	0.33 150	0.38 289	0.23 3	0.21 60	0.63 122	0.51 63	0.23 18	0.28 37	0.29 81	0.23 72	0.34 28	0.28 72	0.10 77	0.09 91	0.10 86	0.08 38	0.22 227	0.15 38

dd	0.48 91	1.32 387	2.41 185	0.31 109	0.17 46	0.58 187	0.26 175	0.50 49	0.71 256	0.42 87	0.41 114	0.34 109	0.28 133	0.47 85	0.41 170	0.18 355	0.10 119	0.13 261	0.12 177	0.22 227	0.16 51

GANet-ADL	0.48 91	0.56 158	2.51 250	0.34 173	0.20 102	0.58 187	0.25 158	0.80 199	0.57 110	0.43 95	0.61 277	0.56 246	0.31 165	0.44 78	0.44 187	0.14 278	0.11 145	0.10 86	0.09 60	0.22 227	0.38 202

CrosDoStereo	0.96 407	0.49 123	2.66 310	0.27 39	0.33 249	0.54 135	3.69 500	0.77 177	0.66 180	0.70 349	1.39 452	0.53 223	1.47 459	1.77 370	3.02 472	0.10 77	0.08 42	0.11 150	0.11 141	0.22 227	0.30 152

NRIStereo	0.50 110	0.34 37	2.44 202	0.52 338	0.16 27	0.94 417	0.73 433	0.52 54	0.65 173	0.48 123	0.40 112	0.59 257	0.29 150	0.78 217	0.33 127	0.11 158	0.13 177	0.11 150	0.09 60	0.22 227	0.25 116

DeepStereo_LL	0.96 407	0.49 123	2.66 310	0.27 39	0.33 249	0.54 135	3.69 500	0.77 177	0.66 180	0.70 349	1.39 452	0.53 223	1.47 459	1.77 370	3.02 472	0.10 77	0.08 42	0.11 150	0.11 141	0.22 227	0.30 152

raft+_RVC	0.62 224	1.18 357	2.43 194	0.36 212	2.08 490	0.52 117	0.25 158	0.66 131	0.54 88	0.36 64	0.46 139	0.32 96	0.28 133	0.49 111	0.43 182	0.10 77	0.91 393	0.10 86	0.09 60	0.22 227	0.70 341

raftrobust	0.52 122	1.14 343	2.15 123	0.33 150	0.99 429	0.53 125	0.21 60	0.59 99	0.50 58	0.53 188	0.36 86	0.31 90	0.33 177	0.47 85	0.42 175	0.10 77	0.55 350	0.09 35	0.08 38	0.22 227	0.46 257

delet	0.60 197	0.84 266	2.45 220	0.33 150	0.35 267	0.73 347	0.46 360	0.89 283	0.80 341	0.58 240	0.62 284	0.67 297	0.51 316	1.14 271	0.64 275	0.12 198	0.12 162	0.13 261	0.14 219	0.22 227	0.29 143

cf-r	0.62 224	1.27 380	2.99 392	0.34 173	0.28 205	0.60 218	0.28 205	0.82 215	0.70 242	0.55 206	0.61 277	0.77 348	0.41 238	1.32 301	0.52 224	0.13 244	0.09 91	0.11 150	0.12 177	0.22 227	0.27 131

DMCA-RVC	0.70 298	1.30 385	3.59 450	0.37 224	0.89 416	0.57 176	0.31 258	0.73 161	0.59 127	0.69 345	0.54 214	0.59 257	0.57 340	1.25 291	0.66 283	0.16 325	0.38 317	0.20 391	0.15 239	0.22 227	0.23 103

AEACV	0.89 387	0.29 3	1.84 54	2.50 496	1.68 481	0.53 125	0.21 60	1.01 372	0.42 20	0.68 341	0.31 58	0.22 21	0.39 220	1.63 349	0.25 36	0.09 26	2.60 496	0.09 35	0.54 460	0.23 242	2.27 486

GCAP-Stereo	0.59 188	1.35 396	2.44 202	0.49 328	1.02 436	0.52 117	0.14 3	0.53 59	0.54 88	0.44 102	0.50 178	0.30 83	0.22 57	0.68 184	0.41 170	0.09 26	1.30 436	0.09 35	0.07 19	0.23 242	0.54 289

ProNet	0.46 75	0.60 170	1.85 58	0.35 195	0.67 384	0.49 84	0.25 158	0.53 59	0.57 110	0.21 7	0.24 14	0.22 21	0.20 42	0.52 121	0.22 7	0.09 26	0.47 334	0.10 86	0.09 60	0.23 242	1.33 434

HGLStereo	0.61 205	1.20 362	2.59 280	0.36 212	0.40 297	0.65 300	0.30 247	0.87 267	0.67 193	0.60 270	0.70 343	0.69 322	0.56 335	1.07 259	0.59 254	0.14 278	0.13 177	0.13 261	0.12 177	0.23 242	0.23 103

FAT-Stereo	0.72 311	0.60 170	2.86 374	0.37 224	0.29 210	0.64 285	0.55 388	1.01 372	0.91 403	0.76 372	0.94 412	0.93 401	0.79 405	1.82 383	0.60 258	0.19 370	0.19 246	0.17 356	0.16 260	0.23 242	0.47 259

BEATNet_4x	0.57 163	1.16 351	2.56 272	0.35 195	0.16 27	0.56 154	0.25 158	0.91 299	0.64 166	0.55 206	0.53 196	0.59 257	0.43 262	0.67 180	0.76 313	0.12 198	0.09 91	0.12 201	0.09 60	0.23 242	0.58 303

iResNet_ROB	0.60 197	1.59 438	2.04 96	0.32 129	0.21 114	0.60 218	0.22 75	0.99 353	0.85 376	0.61 279	0.63 292	0.58 254	0.42 250	1.08 260	0.98 353	0.11 158	0.08 42	0.09 35	0.06 8	0.23 242	0.33 170

HI	0.47 80	0.82 260	2.49 244	0.29 73	0.22 124	0.45 55	0.20 39	0.59 99	0.43 25	0.59 259	0.59 260	0.65 285	0.45 279	0.48 98	0.40 165	0.08 4	0.09 91	0.10 86	0.11 141	0.24 249	0.20 80

CoSv	0.47 80	0.82 260	2.49 244	0.29 73	0.22 124	0.45 55	0.20 39	0.59 99	0.43 25	0.59 259	0.59 260	0.65 285	0.45 279	0.48 98	0.40 165	0.08 4	0.09 91	0.10 86	0.11 141	0.24 249	0.20 80

SMoEStereo_RVC	0.36 25	0.83 262	1.48 26	0.26 28	0.15 18	0.46 62	0.22 75	0.40 8	0.43 25	0.23 18	0.24 14	0.21 19	0.18 24	0.47 85	0.59 254	0.07 2	0.07 8	0.10 86	0.08 38	0.24 249	0.42 227

tt45	0.35 19	0.80 255	1.46 23	0.26 28	0.17 46	0.55 147	0.22 75	0.44 21	0.39 11	0.24 25	0.26 27	0.25 46	0.18 24	0.64 170	0.36 147	0.09 26	0.08 42	0.10 86	0.08 38	0.24 249	0.29 143

mms	0.39 36	0.63 183	1.31 14	0.34 173	0.65 382	0.32 14	0.22 75	0.39 6	0.39 11	0.27 45	0.31 58	0.23 28	0.17 11	0.57 142	0.22 7	0.08 4	0.21 268	0.10 86	0.08 38	0.24 249	1.16 414

ours_stereo	0.37 29	0.67 192	1.63 34	0.30 93	0.50 330	0.35 27	0.22 75	0.41 11	0.38 9	0.21 7	0.32 68	0.23 28	0.17 11	0.47 85	0.22 7	0.08 4	0.09 91	0.10 86	0.08 38	0.24 249	0.77 355

RSM	0.47 80	0.51 137	1.36 15	1.37 458	1.04 438	0.37 33	0.21 60	0.52 54	0.55 97	0.23 18	0.28 37	0.28 74	0.17 11	0.40 57	0.22 7	0.09 26	0.24 278	0.09 35	0.35 414	0.24 249	0.80 366

ff7	0.65 255	0.58 162	2.09 108	0.39 257	0.60 363	0.56 154	0.23 108	0.49 37	0.62 146	1.00 417	0.24 14	0.20 11	0.24 76	0.71 195	0.24 25	0.09 26	2.09 476	0.10 86	0.18 285	0.24 249	2.22 481

IGEVStereo-DCA	0.74 317	0.74 234	2.09 108	0.76 405	0.77 401	0.45 55	0.23 108	0.49 37	0.62 146	0.71 358	0.22 10	0.30 83	0.28 133	1.29 298	1.53 410	0.10 77	1.50 450	0.10 86	0.18 285	0.24 249	2.22 481

ffff	0.65 255	0.58 162	2.09 108	0.39 257	0.60 363	0.56 154	0.23 108	0.49 37	0.62 146	1.00 417	0.24 14	0.20 11	0.24 76	0.71 195	0.24 25	0.09 26	2.09 476	0.10 86	0.18 285	0.24 249	2.22 481

rrr	0.84 361	0.74 234	3.40 433	0.76 405	0.77 401	0.45 55	0.28 205	1.23 451	0.84 374	0.71 358	0.22 10	0.30 83	0.28 133	1.29 298	1.53 410	0.10 77	1.50 450	0.10 86	0.29 372	0.24 249	1.75 460

11t	0.65 255	0.58 162	2.09 108	0.39 257	0.60 363	0.56 154	0.23 108	0.49 37	0.62 146	1.00 417	0.24 14	0.20 11	0.24 76	0.71 195	0.24 25	0.09 26	2.09 476	0.10 86	0.18 285	0.24 249	2.22 481

ToySt	0.67 278	0.88 281	2.61 290	0.39 257	0.73 393	0.61 238	0.38 320	0.78 184	0.73 270	0.43 95	0.70 343	0.72 331	0.45 279	0.66 177	0.62 267	0.14 278	0.63 363	0.13 261	0.33 407	0.24 249	1.18 415

ccc-4	0.65 255	0.58 162	2.09 108	0.39 257	0.60 363	0.56 154	0.23 108	0.49 37	0.62 146	1.00 417	0.24 14	0.20 11	0.24 76	0.71 195	0.24 25	0.09 26	2.09 476	0.10 86	0.18 285	0.24 249	2.22 481

Wz-Net-LNSev	0.66 274	1.30 385	2.81 364	0.35 195	0.37 281	0.80 381	0.48 366	0.91 299	0.87 389	0.63 300	0.70 343	0.80 361	0.59 350	0.67 180	0.68 288	0.15 308	0.14 192	0.12 201	0.12 177	0.24 249	0.38 202

dad	0.58 171	1.35 396	2.39 178	0.31 109	0.20 102	0.62 260	0.26 175	0.56 81	0.79 333	0.66 333	0.64 304	0.64 282	0.36 190	0.87 233	0.48 206	0.28 426	0.15 208	0.40 447	0.18 285	0.24 249	0.22 94

111	0.57 163	1.41 412	2.63 296	0.25 12	0.15 18	0.59 205	0.26 175	0.90 292	0.83 362	0.50 158	0.54 214	0.57 250	0.38 205	0.54 134	0.41 170	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.24 249	0.81 371

hitnet-ft	0.73 313	1.09 330	2.59 280	0.28 55	0.22 124	0.71 337	0.36 308	0.89 283	0.67 193	0.58 240	0.83 389	1.03 424	0.94 429	2.31 435	0.70 292	0.23 402	0.14 192	0.41 449	0.13 197	0.24 249	0.28 137

DeepPruner_ROB	0.58 171	1.06 325	2.68 324	0.30 93	0.26 183	0.63 274	0.31 258	0.83 226	0.51 63	0.62 291	0.56 237	0.65 285	0.39 220	1.06 257	0.56 242	0.19 370	0.14 192	0.14 296	0.14 219	0.24 249	0.33 170

DRN-Test	0.71 302	0.79 253	2.83 368	0.40 270	0.44 315	0.80 381	0.41 331	1.07 417	0.83 362	0.82 393	0.64 304	0.68 311	0.57 340	1.78 373	0.79 322	0.16 325	0.13 177	0.17 356	0.16 260	0.24 249	0.51 276

ETE_ROB	0.68 284	1.09 330	2.32 161	0.38 243	0.26 183	0.69 329	0.51 374	1.49 468	0.75 296	0.81 389	0.71 356	0.85 380	0.51 316	1.39 307	0.70 292	0.17 344	0.14 192	0.19 382	0.16 260	0.24 249	0.35 184

fffy	0.39 36	0.67 192	1.57 29	0.45 306	0.52 336	0.37 33	0.22 75	0.45 23	0.35 4	0.21 7	0.30 49	0.26 56	0.20 42	0.45 79	0.24 25	0.08 4	0.29 300	0.10 86	0.08 38	0.25 270	0.77 355

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 67	1.36 401	1.30 13	0.24 6	0.12 3	0.33 20	0.20 39	0.41 11	0.37 7	0.32 58	0.21 8	0.16 4	0.14 2	0.29 5	0.62 267	0.55 455	1.42 448	0.11 150	0.13 197	0.25 270	0.56 297

DualNet (step1)	0.76 333	0.69 209	2.69 331	0.28 55	0.23 149	0.81 385	0.33 283	0.99 353	0.86 383	0.64 310	0.63 292	0.67 297	0.49 308	1.18 278	0.52 224	0.65 459	1.21 420	0.86 472	0.56 463	0.25 270	0.72 344

test_sample9	1.07 426	0.69 209	2.69 331	0.28 55	0.23 149	0.81 385	0.33 283	0.99 353	0.86 383	0.64 310	0.63 292	0.67 297	0.49 308	2.02 411	2.70 462	0.65 459	4.33 507	0.86 472	0.56 463	0.25 270	0.72 344

test_sample8	1.23 442	0.69 209	2.69 331	0.28 55	0.23 149	0.81 385	0.33 283	1.01 372	0.75 296	1.23 450	0.63 292	2.53 480	1.31 447	2.02 411	2.70 462	0.65 459	4.33 507	0.86 472	0.56 463	0.25 270	0.72 344

cc1	0.74 317	0.73 224	2.43 194	0.67 393	0.52 336	0.76 358	0.24 133	0.85 247	1.05 438	0.77 374	0.39 103	0.25 46	0.38 205	0.70 188	0.22 7	0.10 77	2.13 482	0.11 150	0.09 60	0.25 270	2.20 479

ffm	0.78 341	0.67 192	3.39 428	0.32 129	0.22 124	0.58 187	0.28 205	0.85 247	0.96 419	0.54 194	0.74 366	0.67 297	0.40 227	0.64 170	0.22 7	0.10 77	2.16 487	0.15 322	0.33 407	0.25 270	2.19 476

ff1	1.07 426	0.67 192	3.39 428	0.32 129	0.22 124	0.58 187	0.28 205	0.85 247	0.96 419	0.54 194	0.74 366	0.67 297	0.40 227	2.75 471	3.86 486	0.10 77	2.16 487	0.15 322	0.33 407	0.25 270	2.19 476

tt1	0.74 317	0.73 224	2.34 164	0.67 393	0.63 375	0.75 354	0.24 133	0.85 247	0.96 419	0.81 389	0.38 98	0.26 56	0.35 187	0.64 170	0.22 7	0.10 77	2.16 487	0.11 150	0.09 60	0.25 270	2.19 476

UniTT-Stereo	0.36 25	0.66 191	2.43 194	0.28 55	0.24 161	0.30 10	0.18 22	0.35 4	0.36 6	0.26 38	0.37 92	0.18 7	0.18 24	0.33 23	0.30 88	0.11 158	0.08 42	0.09 35	0.08 38	0.25 270	0.09 2

anonymousdsp	0.86 373	0.59 169	2.65 306	1.33 454	1.25 459	0.56 154	0.23 108	0.54 69	0.71 256	1.13 433	0.25 22	0.22 21	0.24 76	1.24 287	0.24 25	0.09 26	2.34 492	0.10 86	0.18 285	0.25 270	3.12 499

IGEV-Stereo	0.86 373	0.60 170	2.65 306	1.35 456	1.25 459	0.56 154	0.23 108	0.54 69	0.71 256	1.14 434	0.25 22	0.22 21	0.24 76	1.24 287	0.24 25	0.09 26	2.34 492	0.10 86	0.18 285	0.25 270	3.13 500
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.86 373	0.75 239	3.36 423	0.65 385	0.76 399	0.49 84	0.33 283	1.21 450	0.80 341	0.61 279	0.23 13	0.30 83	0.29 150	1.17 276	1.57 412	0.10 77	1.79 463	0.10 86	0.40 431	0.25 270	2.09 470

psmorigin	1.41 456	0.91 294	13.83 512	0.37 224	0.30 223	0.63 274	0.37 311	0.80 199	0.64 166	0.98 414	0.87 400	1.16 448	0.78 403	3.95 496	1.09 367	0.19 370	0.22 271	0.17 356	0.19 302	0.25 270	0.47 259

PA-Net	0.93 400	1.36 401	4.14 472	0.64 382	0.41 302	0.70 332	0.53 381	0.91 299	0.88 393	0.53 188	0.60 269	0.70 328	0.54 328	2.40 444	2.57 459	0.17 344	0.28 299	0.19 382	0.28 368	0.25 270	0.48 264
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.79 345	1.46 423	2.72 341	0.34 173	0.25 168	0.59 205	0.32 269	0.88 275	0.83 362	0.62 291	0.95 415	0.80 361	0.43 262	2.46 448	1.72 417	0.38 441	0.26 290	0.10 86	0.09 60	0.25 270	0.43 234

HITNet	0.55 148	1.28 382	2.73 346	0.35 195	0.14 11	0.56 154	0.23 108	0.89 283	0.62 146	0.52 179	0.51 181	0.49 205	0.38 205	0.52 121	0.60 258	0.09 26	0.07 8	0.10 86	0.08 38	0.25 270	0.61 311
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
XPNet_ROB	0.68 284	1.11 337	2.28 151	0.38 243	0.27 194	0.67 320	0.47 364	0.94 313	0.75 296	0.80 385	0.71 356	0.81 364	0.54 328	1.72 361	0.84 334	0.22 394	0.16 222	0.16 341	0.15 239	0.25 270	0.45 253

SGM-Forest	1.84 477	7.91 510	10.36 506	0.42 284	0.33 249	1.04 428	1.29 479	1.01 372	0.88 393	1.19 439	2.30 477	1.03 424	1.79 473	2.60 458	2.81 467	0.22 394	0.21 268	0.21 395	0.19 302	0.25 270	0.79 364
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AIO_rvc	0.95 404	1.02 315	2.57 276	2.80 503	1.91 487	0.37 33	0.24 133	0.52 54	0.60 133	0.98 414	0.29 42	0.25 46	0.18 24	2.16 427	0.29 82	0.11 158	1.39 446	0.08 7	0.11 141	0.26 289	2.87 494

999	0.35 19	0.74 234	1.38 17	0.27 39	0.18 60	0.50 94	0.23 108	0.40 8	0.41 15	0.21 7	0.33 71	0.23 28	0.18 24	0.74 204	0.37 152	0.09 26	0.08 42	0.09 35	0.08 38	0.26 289	0.26 124

WCG-NET	0.41 43	0.80 255	1.77 42	0.25 12	0.13 7	0.43 49	0.24 133	0.42 15	0.59 127	0.38 71	0.41 114	0.26 56	0.24 76	0.37 44	0.24 25	0.08 4	0.81 385	0.08 7	0.07 19	0.26 289	0.31 161

GMStereo_Zeroshot	0.44 63	0.44 105	1.84 54	0.44 299	0.20 102	0.52 117	0.19 27	0.60 106	0.54 88	0.58 240	0.59 260	0.63 275	0.29 150	0.59 149	0.34 136	0.16 325	0.09 91	0.16 341	0.09 60	0.26 289	0.26 124

raft_robust	0.68 284	1.24 374	2.42 189	0.30 93	0.57 353	0.53 125	0.25 158	0.95 326	0.79 333	0.49 139	0.46 139	1.12 442	0.74 395	1.50 326	0.61 264	0.09 26	0.62 362	0.10 86	0.30 381	0.26 289	0.30 152

PFNet	0.62 224	0.42 90	2.69 331	0.43 294	0.55 346	0.62 260	0.27 192	0.64 125	0.72 265	0.61 279	0.56 237	0.45 177	0.33 177	1.86 390	1.12 371	0.28 426	0.09 91	0.12 201	0.16 260	0.26 289	0.27 131

LMCR-Stereo	0.61 205	1.00 310	2.60 285	0.42 284	0.22 124	0.74 352	0.31 258	1.06 414	0.70 242	0.62 291	0.64 304	0.40 138	0.52 323	0.84 230	1.27 391	0.20 379	0.09 91	0.12 201	0.09 60	0.26 289	0.16 51

GwcNet-RSSM	0.64 247	1.38 410	2.69 331	0.33 150	0.26 183	0.60 218	0.32 269	0.84 234	0.73 270	0.56 218	0.65 311	0.72 331	0.42 250	1.78 373	0.60 258	0.14 278	0.10 119	0.12 201	0.13 197	0.26 289	0.26 124

DANet	0.85 370	0.68 201	2.41 185	1.18 451	0.48 328	0.77 368	1.23 477	0.93 308	1.53 471	0.90 405	0.72 361	0.97 412	0.57 340	1.86 390	1.05 362	0.18 355	0.16 222	0.19 382	0.16 260	0.26 289	0.67 327
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
StereoDRNet	0.71 302	1.24 374	2.56 272	0.42 284	0.45 318	0.73 347	0.46 360	0.98 344	0.81 349	0.77 374	0.56 237	0.74 338	0.48 304	1.69 360	0.91 343	0.15 308	0.14 192	0.15 322	0.15 239	0.26 289	0.51 276

DISCO	0.61 205	0.63 183	1.98 84	0.46 310	0.34 259	0.84 396	0.35 300	0.88 275	0.81 349	0.61 279	0.64 304	1.06 432	0.53 326	1.11 266	0.83 333	0.13 244	0.10 119	0.11 150	0.10 95	0.26 289	0.37 193

NCCL2	0.71 302	1.32 387	2.30 156	0.44 299	0.31 231	0.71 337	0.67 423	0.89 283	0.69 231	0.70 349	0.61 277	0.85 380	0.54 328	1.58 344	0.70 292	0.20 379	0.17 234	0.66 465	0.25 350	0.26 289	0.38 202

LALA_ROB	0.68 284	1.14 343	2.50 249	0.37 224	0.29 210	0.78 374	0.55 388	0.99 353	0.84 374	0.82 393	0.68 326	0.93 401	0.50 312	1.01 251	0.89 340	0.21 388	0.15 208	0.21 395	0.18 285	0.26 289	0.30 152

PSMNet_ROB	0.75 328	1.42 416	2.93 382	0.39 257	0.32 243	0.73 347	0.56 392	0.90 292	0.74 290	0.56 218	0.60 269	0.75 342	0.47 297	2.00 410	1.31 392	0.18 355	0.13 177	0.19 382	0.20 312	0.26 289	0.40 214

SCV_C0	0.73 313	0.68 201	2.05 99	1.50 469	0.92 420	0.45 55	0.20 39	0.96 329	0.71 256	0.65 326	0.33 71	0.31 90	0.20 42	1.25 291	0.52 224	0.09 26	1.68 460	0.08 7	0.30 381	0.27 303	1.52 449

WCG-NET（raft）	0.44 63	0.97 308	1.78 43	0.24 6	0.17 46	0.43 49	0.24 133	0.42 15	0.52 73	0.38 71	0.35 84	0.46 186	0.25 94	0.41 66	0.26 50	0.08 4	1.08 409	0.08 7	0.08 38	0.27 303	0.40 214

IGEV++	0.74 317	0.70 212	2.05 99	1.11 445	1.09 446	0.32 14	0.21 60	0.75 167	0.43 25	0.30 53	0.30 49	0.22 21	0.27 119	0.98 248	0.31 104	0.10 77	2.50 495	0.08 7	0.15 239	0.27 303	2.70 492

MIPNet	0.88 380	1.07 326	2.85 372	0.61 373	0.18 60	1.46 455	1.37 481	1.65 474	0.78 321	1.93 477	0.85 394	0.75 342	1.66 466	0.87 233	0.34 136	0.10 77	0.08 42	0.11 150	0.32 396	0.27 303	0.26 124

GEStereo_RVC	0.61 205	1.19 360	2.61 290	0.48 317	0.25 168	0.63 274	0.37 311	1.05 401	0.79 333	0.55 206	0.55 224	0.59 257	0.44 271	1.10 262	0.48 206	0.16 325	0.11 145	0.12 201	0.11 141	0.27 303	0.43 234

RALCasStereoNet	0.65 255	1.34 393	2.56 272	0.43 294	0.96 425	0.50 94	0.26 175	0.62 115	0.56 103	0.43 95	0.49 166	0.36 114	0.28 133	0.72 200	0.53 231	0.10 77	1.18 415	0.09 35	0.08 38	0.27 303	1.27 429

psm_up	0.65 255	1.02 315	2.53 256	0.36 212	0.31 231	0.64 285	0.38 320	0.96 329	0.73 270	0.63 300	0.57 248	0.68 311	0.57 340	1.90 402	0.52 224	0.17 344	0.15 208	0.16 341	0.15 239	0.27 303	0.22 94

NCC-stereo	0.88 380	1.22 369	2.97 387	0.60 367	0.45 318	1.88 476	0.48 366	1.04 393	0.75 296	0.70 349	0.85 394	0.93 401	0.84 411	1.81 380	1.51 408	0.28 426	0.19 246	0.23 408	0.31 388	0.27 303	0.35 184

Nwc_Net	0.75 328	1.10 335	2.96 386	0.42 284	0.39 291	0.77 368	0.39 326	1.06 414	0.73 270	0.65 326	1.00 424	0.99 416	0.74 395	1.43 315	0.99 355	0.24 409	0.15 208	0.23 408	0.26 357	0.27 303	0.30 152

Abc-Net	0.88 380	1.22 369	2.97 387	0.60 367	0.45 318	1.88 476	0.48 366	1.04 393	0.75 296	0.70 349	0.85 394	0.93 401	0.84 411	1.81 380	1.51 408	0.28 426	0.19 246	0.23 408	0.31 388	0.27 303	0.35 184
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	0.77 339	0.91 294	2.36 166	0.37 224	0.41 302	0.88 405	0.44 350	0.99 353	0.88 393	0.65 326	0.54 214	0.92 396	0.61 360	2.70 466	1.23 386	0.15 308	0.14 192	0.17 356	0.14 219	0.27 303	0.55 296

StereoDRNet-Refined	0.55 148	0.61 176	2.07 102	0.34 173	0.21 114	0.68 326	0.26 175	0.87 267	0.73 270	0.70 349	0.69 330	0.74 338	0.45 279	1.10 262	0.62 267	0.12 198	0.09 91	0.14 296	0.14 219	0.27 303	0.24 112
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.88 380	0.75 239	2.73 346	0.36 212	0.22 124	0.76 358	0.47 364	1.05 401	0.81 349	1.06 426	1.04 431	0.88 390	1.36 451	2.17 429	2.03 431	0.23 402	0.24 278	0.27 421	0.25 350	0.27 303	0.73 348

MIM_Stereo	0.55 148	0.92 299	2.65 306	0.32 129	1.09 446	0.51 100	0.19 27	0.67 134	0.52 73	0.48 123	0.54 214	0.43 150	0.27 119	0.57 142	0.30 88	0.08 4	0.17 234	0.11 150	0.10 95	0.28 316	0.80 366

HBP-ISP	0.82 353	1.57 434	3.28 417	0.50 334	0.27 194	0.86 398	0.54 384	1.09 422	0.78 321	0.81 389	0.70 343	0.68 311	1.00 433	2.02 411	0.47 201	0.24 409	0.24 278	0.29 431	0.25 350	0.28 316	0.52 282

Wz-Net-MNSev	0.74 317	1.42 416	2.75 351	0.38 243	0.33 249	0.90 410	0.61 409	0.98 344	0.94 412	0.77 374	0.75 373	0.75 342	0.66 375	1.39 307	0.76 313	0.17 344	0.13 177	0.14 296	0.14 219	0.28 316	0.48 264

ADCRef	0.88 380	1.45 421	2.68 324	0.38 243	0.35 267	0.95 419	0.51 374	0.92 306	0.81 349	0.89 403	0.84 391	0.61 266	1.35 449	1.26 295	3.38 477	0.14 278	0.12 162	0.17 356	0.19 302	0.28 316	0.34 178

ADCP+	1.03 421	1.68 451	3.83 462	0.35 195	0.39 291	1.05 430	0.79 440	0.94 313	0.86 383	0.69 345	0.68 326	0.85 380	1.53 465	1.02 252	4.56 494	0.13 244	0.12 162	0.16 341	0.15 239	0.28 316	0.44 248

NVstereo2D	0.63 237	0.57 160	2.29 154	0.37 224	0.35 267	0.69 329	0.49 371	0.96 329	0.88 393	0.49 139	0.54 214	0.72 331	0.46 289	1.98 409	0.50 219	0.19 370	0.20 259	0.18 375	0.16 260	0.28 316	0.34 178

NaN_ROB	1.25 443	1.46 423	3.84 463	0.54 349	0.56 348	1.12 438	0.99 455	1.05 401	1.03 434	1.10 429	0.87 400	0.77 348	1.07 438	5.85 503	2.98 470	0.16 325	0.23 276	0.16 341	0.24 342	0.28 316	0.66 324

CBMV	0.86 373	1.00 310	2.82 366	0.35 195	0.21 114	0.78 374	0.78 438	1.05 401	0.87 389	0.90 405	0.74 366	0.87 386	1.89 476	1.67 356	1.38 402	0.19 370	0.20 259	0.21 395	0.19 302	0.28 316	0.84 374
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AIO-Stereo-zeroshot	0.82 353	0.78 249	3.67 453	0.35 195	0.81 408	1.25 447	0.88 446	1.13 436	0.58 117	0.84 397	0.52 190	1.24 449	0.64 366	0.77 210	0.70 292	0.10 77	0.53 345	0.11 150	0.45 440	0.29 324	0.81 371

RSM++	0.48 91	0.52 141	1.27 11	1.62 473	1.27 462	0.39 39	0.20 39	0.49 37	0.56 103	0.22 13	0.25 22	0.24 38	0.17 11	0.39 50	0.23 22	0.09 26	0.11 145	0.09 35	0.35 414	0.29 324	0.80 366

Sa-1000	0.61 205	1.07 326	2.71 339	0.32 129	0.61 372	0.61 238	0.31 258	1.00 363	0.76 305	0.53 188	0.83 389	0.43 150	0.33 177	0.69 187	0.30 88	0.10 77	0.52 343	0.13 261	0.28 368	0.29 324	0.29 143

test_4	0.47 80	0.80 255	2.15 123	0.36 212	0.29 210	0.59 205	0.28 205	0.50 49	0.42 20	0.43 95	0.76 376	0.39 129	0.22 57	0.73 201	0.49 215	0.08 4	0.18 241	0.11 150	0.15 239	0.29 324	0.27 131

test-3	0.58 171	0.43 98	2.44 202	0.52 338	0.59 358	0.46 62	0.23 108	0.77 177	0.49 49	0.52 179	0.29 42	0.44 165	0.22 57	0.59 149	0.97 347	0.08 4	1.27 429	0.10 86	0.35 414	0.29 324	0.62 313

test_1	0.58 171	0.43 98	2.44 202	0.52 338	0.59 358	0.46 62	0.23 108	0.77 177	0.49 49	0.51 169	0.29 42	0.44 165	0.22 57	0.59 149	0.97 347	0.08 4	1.27 429	0.10 86	0.35 414	0.29 324	0.63 317

RALAANet	0.52 122	1.37 406	2.63 296	0.33 150	0.23 149	0.48 79	0.19 27	0.69 141	0.55 97	0.49 139	0.46 139	0.39 129	0.31 165	0.53 128	0.53 231	0.10 77	0.33 308	0.11 150	0.17 276	0.29 324	0.13 18

NOSS_ROB	0.75 328	1.03 319	2.27 149	0.68 398	0.26 183	0.68 326	0.30 247	0.99 353	0.82 355	0.59 259	0.58 255	0.77 348	0.39 220	2.75 471	0.48 206	0.25 415	0.24 278	0.28 423	0.26 357	0.29 324	1.07 409

fffft	0.36 25	0.70 212	1.51 28	0.25 12	0.15 18	0.42 46	0.24 133	0.46 29	0.42 20	0.22 13	0.19 5	0.20 11	0.16 7	0.47 85	0.69 290	0.07 2	0.09 91	0.10 86	0.08 38	0.30 332	0.45 253
1: 1. 1
RAFT+CT+SA	0.60 197	1.25 377	2.49 244	0.38 243	0.75 396	0.55 147	0.34 291	0.83 226	0.68 220	0.39 76	0.55 224	0.44 165	0.29 150	0.75 206	0.28 72	0.09 26	0.24 278	0.11 150	0.51 456	0.30 332	0.74 351

UDGNet	0.50 110	1.36 401	2.44 202	0.37 224	0.19 91	0.58 187	0.23 108	0.49 37	0.69 231	0.42 87	0.39 103	0.34 109	0.29 150	0.55 135	0.32 114	0.25 415	0.10 119	0.37 444	0.19 302	0.30 332	0.17 58

test_3	0.59 188	0.44 105	2.44 202	0.53 342	0.59 358	0.48 79	0.30 247	0.79 193	0.52 73	0.51 169	0.30 49	0.45 177	0.22 57	0.59 149	0.97 347	0.08 4	1.25 424	0.11 150	0.35 414	0.30 332	0.62 313

Syn2CoEx	0.78 341	1.43 419	3.54 447	0.44 299	0.31 231	0.64 285	0.43 344	1.04 393	0.83 362	0.64 310	0.77 380	0.74 338	0.74 395	1.91 403	0.64 275	0.20 379	0.17 234	0.19 382	0.15 239	0.30 332	0.59 306

FADNet-RVC-Resample	0.74 317	1.54 431	3.81 461	0.38 243	0.29 210	0.62 260	0.38 320	0.91 299	0.67 193	0.52 179	0.51 181	0.63 275	0.44 271	1.56 333	0.59 254	0.24 409	0.32 304	0.22 400	0.19 302	0.30 332	0.71 343

S-Stereo	0.82 353	0.73 224	3.79 459	0.40 270	0.37 281	0.70 332	0.69 427	1.00 363	1.03 434	0.63 300	0.92 410	0.82 369	0.59 350	2.35 438	0.71 298	0.18 355	0.22 271	0.17 356	0.18 285	0.30 332	0.67 327

ADCPNet	1.07 426	1.37 406	4.54 487	0.38 243	0.68 387	1.36 449	0.64 413	0.93 308	0.83 362	0.79 383	0.82 387	1.08 435	1.18 445	1.30 300	2.68 461	0.21 388	0.69 371	0.21 395	0.95 489	0.30 332	0.54 289

PS-NSSS	0.69 291	1.37 406	2.44 202	0.31 109	0.32 243	0.64 285	0.34 291	1.04 393	0.74 290	0.56 218	0.75 373	0.51 213	0.42 250	2.41 446	0.54 236	0.24 409	0.17 234	0.27 421	0.18 285	0.30 332	0.23 103

HUF	1.33 451	0.96 306	4.06 469	2.73 501	2.17 493	0.35 27	0.24 133	1.87 481	0.75 296	1.28 455	0.29 42	1.35 456	0.19 32	1.97 408	0.43 182	0.15 308	3.91 504	0.08 7	0.06 8	0.31 341	3.41 502

AIO-test1	0.58 171	1.37 406	2.77 356	0.66 390	1.08 444	0.50 94	0.23 108	0.86 258	0.69 231	0.31 55	0.42 117	0.29 81	0.22 57	0.77 210	0.34 136	0.13 244	0.15 208	0.12 201	0.16 260	0.31 341	0.30 152

Occ-G	0.68 284	0.54 147	2.08 104	0.99 438	0.74 394	0.38 37	0.25 158	0.46 29	0.78 321	0.40 79	0.36 86	0.46 186	0.22 57	0.90 240	0.70 292	0.09 26	1.53 452	0.09 35	0.16 260	0.31 341	2.06 469

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 401	0.84 266	3.40 433	1.46 464	0.78 404	1.37 451	0.70 429	1.11 429	0.68 220	0.80 385	1.29 445	1.09 438	0.59 350	1.16 273	1.01 359	0.14 278	0.53 345	0.11 150	0.46 444	0.31 341	0.86 381

SA	0.61 205	1.14 343	2.79 359	0.32 129	0.63 375	0.57 176	0.30 247	0.97 337	0.78 321	0.43 95	0.63 292	0.39 129	0.46 289	0.70 188	0.31 104	0.10 77	0.44 329	0.13 261	0.32 396	0.31 341	0.51 276

ADLNet	0.68 284	1.02 315	2.68 324	0.35 195	0.34 259	0.67 320	0.34 291	0.95 326	0.79 333	0.70 349	0.62 284	0.80 361	0.46 289	1.77 370	0.69 290	0.15 308	0.12 162	0.14 296	0.14 219	0.31 341	0.54 289

RGC	0.78 341	1.10 335	2.55 269	0.45 306	0.45 318	0.73 347	0.40 329	1.00 363	0.75 296	0.75 370	1.04 431	1.02 423	0.73 391	1.74 364	1.15 375	0.24 409	0.19 246	0.28 423	0.26 357	0.31 341	0.38 202

WCMA_ROB	1.29 446	1.21 364	3.13 406	0.65 385	0.36 275	1.20 446	0.78 438	1.00 363	0.98 426	1.78 476	2.62 484	3.08 486	2.01 479	1.86 390	2.35 451	0.38 441	0.38 317	0.32 436	0.32 396	0.31 341	1.06 408

AF-Net	0.76 333	1.14 343	2.74 349	0.42 284	0.41 302	0.70 332	0.41 331	1.07 417	0.94 412	0.73 361	1.05 433	1.04 428	0.86 416	1.23 285	1.00 357	0.23 402	0.15 208	0.25 418	0.18 285	0.32 349	0.35 184

ADCL	1.07 426	1.22 369	2.80 360	0.40 270	0.33 249	1.50 457	1.87 493	0.97 337	1.04 437	1.26 453	1.28 444	0.99 416	1.41 455	1.36 306	3.51 480	0.17 344	0.14 192	0.22 400	0.21 323	0.32 349	0.43 234

FBW_ROB	0.94 401	1.23 373	2.35 165	0.46 310	0.32 243	0.87 403	0.46 360	1.15 439	0.97 425	0.83 396	0.78 384	1.01 420	0.64 366	3.65 494	1.65 414	0.27 423	0.24 278	0.40 447	0.26 357	0.32 349	0.88 383

MSMD_ROB	1.41 456	1.03 319	2.75 351	0.41 280	0.32 243	2.00 482	0.61 409	0.96 329	1.43 465	2.97 498	2.63 485	4.76 498	2.04 480	2.44 447	1.78 423	0.30 431	0.26 290	0.32 436	0.32 396	0.32 349	0.63 317

FC-DCNN v2	1.65 474	0.85 270	3.39 428	0.46 310	0.39 291	2.02 484	0.66 418	1.94 486	1.84 482	2.81 497	2.99 493	4.39 496	3.25 493	2.81 475	2.75 465	0.29 430	0.26 290	0.31 433	0.30 381	0.33 353	0.91 386

ssnet_v2	0.64 247	0.99 309	2.67 318	0.33 150	0.22 124	0.72 343	0.45 354	1.00 363	0.80 341	0.66 333	0.54 214	0.81 364	0.48 304	0.91 241	1.08 366	0.16 325	0.14 192	0.14 296	0.14 219	0.33 353	0.31 161

test_5	0.61 205	1.25 377	2.76 354	0.39 257	0.64 379	0.58 187	0.35 300	0.85 247	0.66 180	0.49 139	0.56 237	0.55 239	0.40 227	0.79 220	0.32 114	0.10 77	0.19 246	0.12 201	0.12 177	0.33 353	0.85 378

GwcNet	0.76 333	1.09 330	3.68 454	0.38 243	0.45 318	0.81 385	0.45 354	0.91 299	0.89 398	0.63 300	0.77 380	0.82 369	0.51 316	1.64 352	0.85 335	0.17 344	0.16 222	0.15 322	0.15 239	0.33 353	0.34 178

GANet	0.92 394	1.20 362	2.68 324	0.45 306	0.27 194	0.76 358	0.66 418	0.94 313	0.77 316	0.79 383	1.17 438	0.84 375	0.91 423	2.72 467	1.76 421	0.18 355	0.42 325	0.44 454	0.20 312	0.33 353	0.94 390

TDLM	0.83 359	1.28 382	2.38 171	0.46 310	0.26 183	0.66 313	0.55 388	0.87 267	0.80 341	2.54 492	0.62 284	0.61 266	0.51 316	2.68 465	0.67 286	0.20 379	0.11 145	0.35 441	0.15 239	0.33 353	0.48 264

FC-DCNN	1.60 472	0.85 270	3.44 439	0.46 310	0.39 291	1.96 478	0.66 418	1.72 477	1.70 476	2.75 496	2.91 492	4.20 492	3.15 492	2.72 467	2.66 460	0.30 431	0.26 290	0.31 433	0.30 381	0.33 353	0.91 386

SCV	0.69 291	0.68 201	1.95 77	0.90 421	1.04 438	0.49 84	0.24 133	0.98 344	0.73 270	0.54 194	0.31 58	0.24 38	0.20 42	1.32 301	0.26 50	0.11 158	1.59 453	0.09 35	0.32 396	0.34 360	1.58 451

TestStereo1	0.59 188	1.21 364	2.63 296	0.40 270	0.60 363	0.56 154	0.34 291	0.82 215	0.73 270	0.45 106	0.63 292	0.36 114	0.42 250	0.66 177	0.42 175	0.10 77	0.32 304	0.12 201	0.10 95	0.34 360	0.52 282

SA-5K	0.59 188	1.21 364	2.63 296	0.40 270	0.60 363	0.56 154	0.34 291	0.82 215	0.73 270	0.45 106	0.63 292	0.36 114	0.42 250	0.66 177	0.42 175	0.10 77	0.32 304	0.12 201	0.10 95	0.34 360	0.52 282

IPLG	0.74 317	1.09 330	2.87 375	0.36 212	0.21 114	1.63 465	0.60 404	1.39 463	0.63 157	1.39 461	0.51 181	0.40 138	0.86 416	1.40 309	0.37 152	0.09 26	0.07 8	0.14 296	0.12 177	0.34 360	0.23 103

GMOStereo	0.58 171	0.89 286	2.46 228	0.29 73	0.99 429	0.51 100	0.32 269	0.58 90	0.46 35	0.58 240	0.48 152	0.54 230	0.27 119	0.31 9	0.25 36	0.09 26	1.64 455	0.13 261	0.11 141	0.34 360	0.42 227

error version	0.58 171	0.89 286	2.46 228	0.29 73	0.99 429	0.51 100	0.32 269	0.58 90	0.46 35	0.58 240	0.48 152	0.54 230	0.27 119	0.31 9	0.25 36	0.09 26	1.64 455	0.13 261	0.11 141	0.34 360	0.42 227

test-v	0.58 171	0.89 286	2.46 228	0.29 73	0.99 429	0.51 100	0.32 269	0.58 90	0.46 35	0.58 240	0.48 152	0.54 230	0.27 119	0.31 9	0.25 36	0.09 26	1.64 455	0.13 261	0.11 141	0.34 360	0.42 227

test-2	0.58 171	0.89 286	2.46 228	0.29 73	0.99 429	0.51 100	0.32 269	0.58 90	0.46 35	0.58 240	0.48 152	0.54 230	0.27 119	0.31 9	0.25 36	0.09 26	1.64 455	0.13 261	0.11 141	0.34 360	0.42 227

RP	0.74 317	1.01 313	2.48 239	0.44 299	0.45 318	0.66 313	0.45 354	0.95 326	0.87 389	0.70 349	0.95 415	0.99 416	0.82 408	1.55 331	0.82 331	0.26 419	0.19 246	0.23 408	0.20 312	0.34 360	0.38 202

CFNet	0.65 255	1.45 421	2.27 149	0.34 173	0.25 168	0.64 285	0.23 108	0.93 308	0.79 333	0.48 123	0.59 260	0.58 254	0.40 227	2.28 433	0.63 273	0.13 244	0.09 91	0.15 322	0.14 219	0.34 360	0.26 124

SANet	1.35 452	1.80 459	4.39 483	0.41 280	0.29 210	1.72 469	0.89 448	1.17 445	2.47 488	1.22 448	1.82 463	1.72 469	1.70 469	2.57 454	3.30 474	0.18 355	0.16 222	0.16 341	0.15 239	0.34 360	0.62 313

pmcnn	1.44 458	1.25 377	3.57 448	0.74 403	1.42 467	0.72 343	0.56 392	1.04 393	1.06 440	1.03 423	2.89 491	6.01 503	0.75 399	2.54 452	3.60 482	0.14 278	0.11 145	0.08 7	0.06 8	0.34 360	0.81 371

IPLGR_C	0.64 247	1.66 450	3.36 423	0.80 413	0.31 231	0.60 218	0.60 404	0.82 215	0.69 231	0.58 240	0.62 284	0.44 165	0.31 165	0.47 85	0.43 182	0.12 198	0.22 271	0.13 261	0.15 239	0.35 372	0.21 87

AACVNet	0.61 205	1.13 342	2.47 233	0.37 224	0.21 114	0.57 176	0.25 158	0.75 167	0.55 97	0.56 218	0.60 269	0.66 294	0.44 271	2.11 423	0.49 215	0.14 278	0.11 145	0.14 296	0.11 141	0.35 372	0.23 103

ccnet	0.77 339	0.61 176	2.01 89	0.40 270	0.46 325	1.05 430	0.59 400	1.02 380	0.74 290	0.90 405	0.97 417	0.82 369	0.89 421	1.68 359	1.16 377	0.32 434	0.26 290	0.32 436	0.28 368	0.35 372	0.47 259

APVNet	0.76 333	1.11 337	3.23 411	0.39 257	0.36 275	0.85 397	0.44 350	0.96 329	0.73 270	0.58 240	0.69 330	0.76 346	0.56 335	2.29 434	0.82 331	0.17 344	0.18 241	0.24 413	0.19 302	0.35 372	0.27 131

CSAN	1.38 454	1.74 457	4.12 471	0.53 342	0.38 289	1.06 433	1.15 469	1.29 454	1.12 447	1.19 439	1.90 466	1.04 428	1.44 456	5.92 504	2.82 468	0.26 419	0.22 271	0.24 413	0.25 350	0.35 372	0.54 289

HART	0.75 328	0.75 239	2.22 140	0.94 427	1.59 479	0.30 10	0.19 27	0.72 158	0.85 376	0.30 53	0.52 190	0.39 129	0.16 7	0.81 227	0.43 182	0.08 4	2.61 498	0.10 86	0.07 19	0.36 377	1.61 454

WZ-Net	1.04 422	1.83 461	4.20 475	0.42 284	0.36 275	0.88 405	0.71 430	1.05 401	1.11 446	0.84 397	0.94 412	1.06 432	1.17 444	2.37 439	2.24 447	0.20 379	0.14 192	0.15 322	0.16 260	0.36 377	0.53 286

CIPLG	0.63 237	1.59 438	3.16 408	0.79 412	0.31 231	0.62 260	0.57 395	0.82 215	0.68 220	0.58 240	0.63 292	0.43 150	0.31 165	0.48 98	0.42 175	0.12 198	0.20 259	0.13 261	0.13 197	0.36 377	0.21 87

ACRE	0.63 237	1.55 432	3.41 435	0.76 405	0.28 205	0.60 218	0.56 392	0.82 215	0.68 220	0.57 234	0.62 284	0.43 150	0.30 160	0.47 85	0.42 175	0.12 198	0.19 246	0.13 261	0.14 219	0.36 377	0.20 80

ACVNet	0.54 144	0.87 277	2.45 220	0.28 55	0.22 124	0.59 205	0.36 308	0.69 141	0.73 270	0.49 139	0.59 260	0.69 322	0.42 250	0.47 85	0.70 292	0.11 158	0.10 119	0.10 86	0.09 60	0.36 377	0.39 209

GANet-RSSM	0.63 237	1.14 343	2.67 318	0.38 243	0.26 183	0.59 205	0.29 232	0.81 207	0.56 103	0.50 158	0.57 248	0.67 297	0.50 312	1.91 403	0.50 219	0.14 278	0.10 119	0.24 413	0.12 177	0.36 377	0.28 137

SHD	0.84 361	1.14 343	2.54 261	0.80 413	0.52 336	0.76 358	0.34 291	1.16 442	1.29 459	1.11 431	0.85 394	0.98 413	0.74 395	1.25 291	1.48 406	0.22 394	0.37 313	0.20 391	0.27 366	0.36 377	0.41 222

H2IRNET	0.48 91	1.04 322	2.57 276	0.31 109	0.19 91	0.54 135	0.19 27	0.55 78	0.53 84	0.28 46	0.56 237	0.47 195	0.35 187	0.47 85	0.40 165	0.11 158	0.08 42	0.12 201	0.14 219	0.37 384	0.26 124

ADLNet2	0.73 313	1.22 369	3.28 417	0.34 173	0.36 275	0.65 300	0.37 311	0.94 313	0.87 389	0.57 234	0.65 311	0.92 396	0.48 304	2.05 414	0.60 258	0.13 244	0.11 145	0.11 150	0.11 141	0.37 384	0.38 202

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 171	1.48 426	2.53 256	0.29 73	0.78 404	0.52 117	0.20 39	0.68 138	0.66 180	0.51 169	0.61 277	0.40 138	0.32 172	0.40 57	0.43 182	0.08 4	0.63 363	0.09 35	0.09 60	0.37 384	0.58 303

FCDSN-DC	1.45 460	1.12 339	3.30 420	0.48 317	0.41 302	1.13 439	0.60 404	1.17 445	1.28 458	2.25 486	2.85 489	3.65 489	3.34 495	2.58 456	2.44 453	0.31 433	0.26 290	0.31 433	0.30 381	0.37 384	0.78 361
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
G-Net	1.02 417	0.70 212	3.23 411	0.60 367	0.66 383	2.00 482	0.71 430	0.78 184	0.70 242	1.14 434	2.53 481	1.29 453	1.01 434	1.47 322	1.74 419	0.25 415	0.24 278	0.24 413	0.26 357	0.37 384	0.40 214

stereogan	0.74 317	0.68 201	2.82 366	0.40 270	0.40 297	1.05 430	0.42 337	0.99 353	0.96 419	0.78 382	0.86 399	1.15 446	0.73 391	1.57 338	0.56 242	0.20 379	0.19 246	0.20 391	0.16 260	0.37 384	0.34 178

CVANet_RVC	0.82 353	1.18 357	3.98 466	0.40 270	0.28 205	0.63 274	0.43 344	0.90 292	0.78 321	1.14 434	0.69 330	0.68 311	0.52 323	2.62 459	0.48 206	0.20 379	0.13 177	0.22 400	0.37 423	0.37 384	0.48 264

MM-Stereo_test2	0.65 255	0.43 98	2.54 261	0.62 375	0.18 60	0.50 94	0.25 158	0.49 37	0.47 41	0.36 64	0.26 27	0.24 38	0.23 72	0.40 57	0.38 159	0.08 4	2.33 491	0.09 35	0.10 95	0.38 391	2.66 491

fast-acv-ft	0.67 278	1.24 374	3.26 415	0.39 257	0.30 223	0.80 381	0.48 366	0.74 163	0.76 305	0.60 270	0.78 384	0.76 346	0.60 358	0.70 188	0.78 319	0.16 325	0.15 208	0.18 375	0.17 276	0.38 391	0.24 112

sAnonymous2	0.45 67	0.88 281	2.97 387	0.31 109	0.25 168	0.34 22	0.28 205	0.56 81	0.49 49	0.25 30	0.30 49	0.23 28	0.29 150	0.31 9	0.22 7	0.12 198	0.09 91	0.12 201	0.13 197	0.38 391	0.43 234

CroCo_RVC	0.45 67	0.88 281	2.97 387	0.31 109	0.25 168	0.34 22	0.28 205	0.56 81	0.49 49	0.25 30	0.30 49	0.23 28	0.29 150	0.31 9	0.22 7	0.12 198	0.09 91	0.12 201	0.13 197	0.38 391	0.43 234

ARAFT	0.65 255	1.69 452	3.34 422	0.29 73	0.16 27	0.65 300	0.36 308	0.96 329	0.73 270	0.63 300	0.49 166	0.56 246	0.31 165	1.23 285	0.35 144	0.11 158	0.08 42	0.14 296	0.13 197	0.38 391	0.50 272

EDNetEfficient	1.29 446	0.78 249	4.27 478	0.65 385	1.03 437	0.94 417	1.38 483	0.87 267	1.75 478	2.33 489	1.32 449	1.04 428	2.21 483	1.59 345	4.07 490	0.16 325	0.19 246	0.15 322	0.27 366	0.38 391	0.40 214

edge stereo	0.84 361	0.74 234	3.42 438	0.38 243	1.21 457	0.63 274	0.41 331	0.98 344	0.83 362	0.81 389	0.88 402	1.14 444	0.73 391	2.16 427	0.89 340	0.22 394	0.20 259	0.26 420	0.18 285	0.38 391	0.43 234

DN-CSS_ROB	0.56 156	1.64 447	2.75 351	0.42 284	0.22 124	0.57 176	0.19 27	0.79 193	0.66 180	0.46 117	0.62 284	0.41 144	0.32 172	0.73 201	0.49 215	0.12 198	0.08 42	0.14 296	0.13 197	0.38 391	0.17 58

coex-ft	6.14 506	1.98 468	60.80 526	0.34 173	0.30 223	0.80 381	1.17 473	0.76 170	4.34 498	19.82 518	2.15 472	1.61 467	8.77 508	1.82 383	10.36 510	0.44 448	2.05 475	0.18 375	0.19 302	0.39 399	4.61 509

Wz-Net-SNSev	0.85 370	1.83 461	3.36 423	0.42 284	0.31 231	0.71 337	0.66 418	1.04 393	0.94 412	0.68 341	0.85 394	0.96 410	0.62 362	1.75 365	1.14 373	0.16 325	0.15 208	0.16 341	0.17 276	0.39 399	0.63 317

SACVNet	0.68 284	1.08 329	2.58 278	0.38 243	0.28 205	0.65 300	0.37 311	0.91 299	0.65 173	0.67 335	0.62 284	0.69 322	0.47 297	2.07 416	0.65 280	0.18 355	0.14 192	0.16 341	0.15 239	0.39 399	0.41 222

EDNetEfficientorigin	8.19 508	1.27 380	145.54 528	0.51 337	0.96 425	0.75 354	0.49 371	0.86 258	1.57 473	2.12 481	1.49 456	1.28 451	1.35 449	1.84 386	2.15 441	0.14 278	0.13 177	0.17 356	0.18 285	0.39 399	0.64 322

SAMSARA	1.11 432	1.35 396	2.60 285	1.34 455	0.77 401	1.67 467	1.41 487	1.47 467	0.99 429	1.54 471	0.89 404	1.44 462	0.90 422	1.88 396	1.71 415	0.25 415	0.55 350	0.22 400	0.34 412	0.39 399	0.50 272

DeepPrunerF	0.92 394	1.33 391	3.41 435	0.46 310	0.51 333	0.64 285	0.49 371	1.16 442	2.62 490	0.65 326	0.61 277	0.65 285	0.62 362	2.23 431	1.31 392	0.23 402	0.19 246	0.30 432	0.28 368	0.39 399	0.34 178

iRaft-Stereo_5w	0.65 255	1.35 396	2.21 138	0.30 93	0.63 375	0.49 84	0.28 205	0.78 184	0.64 166	0.41 81	0.61 277	0.62 271	0.46 289	1.79 377	0.48 206	0.10 77	0.25 287	0.11 150	0.12 177	0.40 405	0.94 390

AFF-stereo	0.57 163	1.51 429	2.59 280	0.33 150	0.23 149	0.51 100	0.21 60	0.69 141	0.68 220	0.49 139	0.63 292	0.49 205	0.34 185	0.50 116	0.37 152	0.08 4	0.54 347	0.10 86	0.10 95	0.40 405	0.60 310

PVD	1.05 423	1.21 364	2.36 166	0.84 416	0.91 419	1.04 428	0.64 413	1.32 458	1.68 475	1.43 465	1.41 454	1.14 444	1.15 443	1.49 325	1.77 422	0.27 423	0.65 365	0.28 423	0.35 414	0.40 405	0.73 348

ADCS	1.14 435	2.02 473	3.36 423	0.43 294	0.37 281	0.96 421	0.81 441	1.12 432	1.17 453	1.25 452	0.98 420	1.08 435	0.92 426	1.41 313	4.97 497	0.23 402	0.21 268	0.22 400	0.23 339	0.40 405	0.67 327

AnyNet_C32	1.08 430	1.76 458	3.01 394	0.50 334	0.54 344	1.17 443	1.16 471	0.97 337	0.95 417	1.11 431	0.98 420	0.87 386	0.93 428	1.57 338	4.11 491	0.22 394	0.20 259	0.25 418	0.25 350	0.40 405	0.68 332

LSM	3.40 497	1.42 416	5.81 498	9.98 512	30.74 522	0.86 398	1.14 467	0.99 353	1.26 456	1.40 463	2.18 473	0.93 401	0.85 414	1.76 367	1.03 360	0.22 394	0.35 310	0.24 413	0.29 372	0.40 405	6.21 510

MM-Stereo_test1	0.63 237	0.64 186	2.51 250	0.54 349	0.37 281	0.44 53	0.28 205	0.68 138	0.59 127	0.43 95	0.33 71	0.26 56	0.25 94	0.89 239	0.52 224	0.10 77	1.84 465	0.10 86	0.09 60	0.41 411	1.40 442

RAFT_CTSACE	0.58 171	1.16 351	2.76 354	0.36 212	0.29 210	0.54 135	0.29 232	0.69 141	0.51 63	0.51 169	0.75 373	0.67 297	0.37 196	0.63 164	0.47 201	0.08 4	0.49 338	0.11 150	0.10 95	0.41 411	0.32 166

GANetREF_RVC	0.81 350	1.44 420	3.04 398	0.49 328	0.27 194	0.83 391	0.63 412	1.03 387	0.92 405	0.63 300	0.61 277	0.72 331	0.59 350	2.40 444	0.58 250	0.33 436	0.25 287	0.37 444	0.25 350	0.41 411	0.36 192
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
MM-Stereo_test3	0.59 188	0.85 270	2.28 151	0.53 342	0.31 231	0.45 55	0.30 247	0.78 184	0.76 305	0.33 60	0.43 120	0.32 96	0.23 72	0.61 158	0.54 236	0.10 77	1.65 459	0.10 86	0.08 38	0.42 414	0.68 332

LL-Strereo	0.85 370	1.73 454	3.06 402	0.37 224	0.61 372	0.54 135	0.33 283	1.01 372	0.76 305	0.69 345	0.58 255	0.85 380	0.78 403	2.65 462	0.54 236	0.14 278	0.58 356	0.14 296	0.12 177	0.42 414	1.05 407

ADCMid	1.06 424	1.82 460	3.53 446	0.39 257	0.36 275	0.99 422	0.58 397	1.01 372	0.94 412	1.23 450	1.02 427	1.01 420	1.01 434	1.11 266	4.04 489	0.22 394	0.19 246	0.42 451	0.32 396	0.42 414	0.53 286

UGAM	0.69 291	0.84 266	2.66 310	0.40 270	0.20 102	0.53 125	0.34 291	0.63 122	0.74 290	0.45 106	0.74 366	0.95 409	0.36 190	2.57 454	0.42 175	0.11 158	0.45 330	0.17 356	0.19 302	0.43 417	0.57 301

plain	0.43 50	0.73 224	2.80 360	0.28 55	0.19 91	0.33 20	0.21 60	0.63 122	0.50 58	0.24 25	0.38 98	0.24 38	0.25 94	0.48 98	0.32 114	0.12 198	0.08 42	0.13 261	0.09 60	0.43 417	0.13 18

iRaftStereo_RVC	0.47 80	0.84 266	1.91 70	0.29 73	0.15 18	0.53 125	0.20 39	0.58 90	0.50 58	0.37 67	0.43 120	0.42 149	0.23 72	0.38 47	0.28 72	0.09 26	0.70 374	0.12 201	0.11 141	0.43 417	0.77 355

acv_ft	0.57 163	0.87 277	2.45 220	0.33 150	0.41 302	0.63 274	0.29 232	0.86 258	0.73 270	0.64 310	0.59 260	0.69 322	0.45 279	0.47 85	0.68 288	0.11 158	0.10 119	0.10 86	0.09 60	0.43 417	0.39 209

tg	0.45 67	0.83 262	1.85 58	0.29 73	0.16 27	0.57 176	0.18 22	0.60 106	0.56 103	0.37 67	0.44 132	0.38 125	0.24 76	0.48 98	0.28 72	0.09 26	0.30 301	0.11 150	0.11 141	0.44 421	0.77 355

iinet-f	0.62 224	1.18 357	2.55 269	0.33 150	0.25 168	0.82 390	0.34 291	0.87 267	0.69 231	0.56 218	0.64 304	0.73 336	0.67 377	0.80 224	0.81 328	0.14 278	0.13 177	0.11 150	0.10 95	0.44 421	0.26 124

iResNetv2_ROB	0.71 302	1.90 465	3.48 441	0.43 294	0.22 124	0.60 218	0.29 232	0.96 329	0.78 321	0.60 270	0.65 311	0.60 264	0.46 289	0.80 224	1.21 382	0.12 198	0.08 42	0.10 86	0.07 19	0.44 421	0.33 170

AASNet	0.66 274	1.49 428	2.97 387	0.37 224	0.33 249	0.65 300	0.30 247	1.00 363	0.78 321	0.56 218	0.60 269	0.55 239	0.39 220	0.88 237	0.96 346	0.15 308	0.12 162	0.13 261	0.11 141	0.45 424	0.35 184

RAFT + AFF	0.79 345	1.73 454	2.99 392	0.34 173	0.35 267	0.67 320	0.51 374	1.05 401	0.79 333	0.54 194	0.58 255	0.59 257	0.81 406	1.80 378	1.21 382	0.13 244	0.27 297	0.15 322	0.14 219	0.45 424	0.69 338

XQC	0.84 361	1.32 387	2.61 290	0.78 411	0.44 315	0.89 407	0.53 381	1.16 442	1.07 441	0.85 399	0.69 330	0.92 396	0.73 391	1.40 309	1.44 404	0.24 409	0.35 310	0.23 408	0.26 357	0.45 424	0.39 209

PASM	0.82 353	1.00 310	2.68 324	0.52 338	0.48 328	0.65 300	0.59 400	0.83 226	0.89 398	0.82 393	0.73 363	0.89 393	0.68 379	2.39 443	0.73 304	0.35 439	0.37 313	0.36 442	0.41 435	0.45 424	0.51 276

IGEV-Stereo+	0.48 91	0.32 20	1.43 19	0.26 28	0.46 325	0.30 10	0.13 1	0.32 3	0.57 110	0.80 385	0.24 14	0.19 9	0.19 32	0.57 142	0.46 196	0.10 77	1.36 441	0.08 7	0.22 334	0.46 428	1.04 406

RTSC	0.84 361	1.40 411	2.67 318	0.50 334	0.40 297	0.83 391	0.33 283	1.11 429	1.14 449	0.93 411	0.82 387	0.84 375	0.58 347	1.34 304	1.82 425	0.18 355	0.49 338	0.14 296	0.30 381	0.46 428	0.42 227

RTS	1.29 446	1.59 438	6.48 501	0.63 378	0.57 353	1.59 462	0.90 449	1.15 439	1.44 466	1.20 444	1.31 447	1.10 440	0.87 419	2.67 463	2.27 449	0.21 388	0.38 317	0.19 382	0.20 312	0.46 428	0.68 332

RTSA	1.29 446	1.59 438	6.48 501	0.63 378	0.57 353	1.59 462	0.90 449	1.15 439	1.44 466	1.20 444	1.31 447	1.10 440	0.87 419	2.67 463	2.27 449	0.21 388	0.38 317	0.19 382	0.20 312	0.46 428	0.68 332

MGS-Stereo	0.35 19	0.48 119	1.99 86	0.26 28	0.14 11	0.41 41	0.22 75	0.41 11	0.48 45	0.24 25	0.51 181	0.25 46	0.18 24	0.33 23	0.22 7	0.10 77	0.08 42	0.09 35	0.08 38	0.47 432	0.10 5

Wz-Net-TNSev	1.02 417	2.26 489	3.69 455	0.38 243	0.31 231	1.00 424	0.71 430	1.12 432	1.02 432	0.74 367	0.73 363	1.09 438	0.91 423	2.46 448	2.15 441	0.21 388	0.20 259	0.16 341	0.20 312	0.48 433	0.62 313

DPSNet	1.02 417	0.72 221	2.84 370	0.60 367	0.39 291	1.08 435	0.75 434	1.41 464	1.14 449	0.74 367	0.69 330	1.05 431	1.67 467	2.09 422	2.22 446	0.27 423	0.61 359	0.20 391	0.50 452	0.48 433	1.03 405

PSMNet-RUCA	0.64 247	1.12 339	2.61 290	0.59 366	0.56 348	0.64 285	0.37 311	0.89 283	0.72 265	0.53 188	0.68 326	0.53 223	0.43 262	0.61 158	0.46 196	0.35 439	0.19 246	0.44 454	0.29 372	0.49 435	0.35 184

AnyNet_C01	1.20 439	1.89 464	4.25 477	0.55 351	0.54 344	1.57 460	1.39 484	1.10 425	1.13 448	1.19 439	1.34 451	1.15 446	1.11 441	1.73 362	2.89 469	0.26 419	0.24 278	0.28 423	0.24 342	0.50 436	0.68 332

MeshStereo	1.29 446	1.34 393	3.04 398	0.35 195	0.28 205	1.10 437	0.69 427	1.42 465	1.07 441	2.71 495	2.43 479	2.95 482	1.50 462	2.92 479	2.03 431	0.23 402	0.22 271	0.22 400	0.19 302	0.50 436	0.69 338
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
PWC_ROB	0.81 350	1.41 412	2.60 285	0.41 280	0.40 297	0.63 274	0.31 258	1.04 393	0.99 429	0.92 408	1.29 445	0.78 352	0.68 379	1.65 355	1.50 407	0.19 370	0.12 162	0.18 375	0.13 197	0.51 438	0.54 289

ELAS_RVC	1.51 466	0.88 281	3.36 423	0.63 378	0.56 348	1.53 458	2.73 497	1.53 469	1.76 479	2.26 487	2.21 476	2.10 474	3.07 491	2.08 419	2.52 455	0.42 444	0.42 325	0.42 451	0.37 423	0.51 438	0.84 374
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 467	0.92 299	2.91 380	0.62 375	0.57 353	3.13 495	2.21 495	1.67 475	1.58 474	2.42 490	2.43 479	1.87 471	2.49 486	1.85 388	2.70 462	0.42 444	0.43 328	0.41 449	0.40 431	0.51 438	0.85 378
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RAFT	0.62 224	1.35 396	2.26 148	0.62 375	0.53 342	0.47 73	0.35 300	0.70 151	0.58 117	0.50 158	0.50 178	0.79 354	0.40 227	0.49 111	0.36 147	0.11 158	0.79 380	0.14 296	0.13 197	0.52 441	0.72 344

aanetorigin	0.81 350	1.03 319	2.64 305	0.44 299	0.44 315	0.59 205	1.00 459	0.59 99	0.70 242	1.54 471	1.22 442	0.82 369	1.08 439	1.06 257	1.07 365	0.18 355	0.15 208	0.17 356	0.21 323	0.53 442	0.65 323

FINET	1.92 479	1.96 466	4.49 486	1.62 473	1.39 466	3.51 498	4.39 503	2.89 496	2.58 489	1.39 461	1.98 467	1.35 456	2.12 482	1.64 352	2.12 438	0.84 472	1.03 407	0.18 375	0.29 372	0.54 443	2.12 472

GASNet	0.84 361	1.98 468	4.07 470	0.48 317	0.33 249	0.58 187	0.34 291	0.97 337	0.81 349	0.60 270	0.59 260	0.74 338	0.55 333	2.08 419	1.18 378	0.22 394	0.15 208	0.19 382	0.17 276	0.55 444	0.29 143

NVStereoNet_ROB	1.45 460	1.62 443	3.59 450	1.09 442	0.70 391	0.86 398	0.67 423	1.19 447	1.51 470	1.20 444	4.05 499	1.61 467	1.94 477	2.97 481	2.07 435	0.67 463	0.69 371	0.55 459	0.70 474	0.57 445	0.67 327
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PDISCO_ROB	0.84 361	1.46 423	2.84 370	0.65 385	0.59 358	1.17 443	0.48 366	1.19 447	1.08 443	0.67 335	0.72 361	1.00 419	0.61 360	1.24 287	1.05 362	0.38 441	0.18 241	0.28 423	0.24 342	0.58 446	0.44 248

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 361	1.41 412	2.80 360	0.94 427	0.35 267	0.89 407	0.41 331	0.89 283	0.66 180	0.57 234	0.63 292	0.75 342	0.38 205	2.37 439	0.55 239	1.16 485	0.31 303	0.36 442	0.21 323	0.59 447	0.63 317

anonymity	0.86 373	0.68 201	1.44 22	0.64 382	0.83 409	0.67 320	0.52 378	0.98 344	0.73 270	0.96 413	0.70 343	0.81 364	0.86 416	1.10 262	1.34 394	0.64 458	0.72 377	0.58 460	1.44 500	0.60 448	0.91 386

FADNet-RVC	0.69 291	1.65 448	2.74 349	0.35 195	0.26 183	0.60 218	0.29 232	0.91 299	0.67 193	0.46 117	0.51 181	0.62 271	0.46 289	1.75 365	0.81 328	0.17 344	0.20 259	0.17 356	0.18 285	0.60 448	0.39 209

FADNet	0.71 302	1.60 442	2.53 256	0.33 150	0.30 223	0.67 320	0.29 232	0.92 306	0.75 296	0.45 106	0.49 166	0.66 294	0.57 340	1.85 388	0.85 335	0.46 451	0.20 259	0.17 356	0.20 312	0.60 448	0.37 193

CC-Net-ROB	0.95 404	1.57 434	2.93 382	0.90 421	0.39 291	0.87 403	0.44 350	1.12 432	0.83 362	0.59 259	0.69 330	0.64 282	0.50 312	2.73 469	0.93 344	0.97 477	0.40 323	0.87 475	0.29 372	0.61 451	0.66 324

MADNet+	1.44 458	2.19 482	6.00 499	0.89 419	0.70 391	1.58 461	1.11 464	1.56 472	1.30 461	0.89 403	1.03 429	1.25 450	1.12 442	3.29 486	2.80 466	0.48 452	0.57 354	0.39 446	0.36 421	0.63 452	0.69 338

PWCDC_ROB	0.83 359	1.57 434	2.63 296	0.48 317	0.37 281	0.78 374	0.29 232	1.04 393	1.36 464	0.63 300	2.05 469	0.64 282	0.70 386	1.10 262	1.20 381	0.33 436	0.14 192	0.15 322	0.12 177	0.63 452	0.46 257

Consistency-Raft	0.92 394	1.21 364	3.50 442	0.98 433	0.63 375	0.77 368	0.54 384	1.02 380	1.01 431	0.62 291	1.03 429	0.65 285	1.04 436	0.81 227	1.36 398	0.45 449	0.47 334	0.51 458	0.59 469	0.65 454	0.47 259

SPS-STEREO	1.22 440	1.65 448	3.41 435	0.66 390	0.69 389	1.01 425	0.68 425	1.10 425	0.96 419	1.40 463	1.25 443	1.46 463	1.08 439	2.05 414	2.24 447	0.66 462	0.61 359	0.58 460	0.57 467	0.66 455	1.65 457
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM-ForestM	3.67 500	2.70 504	5.34 495	1.65 476	1.72 482	6.02 506	5.08 505	4.10 505	3.47 496	4.59 504	4.21 501	9.81 508	5.79 504	6.44 505	6.97 504	0.88 473	1.09 411	0.33 440	0.45 440	0.68 456	2.10 471

GCST	0.84 361	1.48 426	3.02 396	1.12 448	1.09 446	0.62 260	0.19 27	0.79 193	0.56 103	0.60 270	0.65 311	0.50 209	0.31 165	1.24 287	0.74 309	0.76 467	0.46 331	0.84 471	0.64 472	0.71 457	0.57 301

FACV-RUCA	0.61 205	0.44 105	2.11 116	0.43 294	1.73 483	0.49 84	0.28 205	0.74 163	0.68 220	0.41 81	0.53 196	0.34 109	0.64 366	0.41 66	0.33 127	0.13 244	0.11 145	0.62 463	0.12 177	0.72 458	1.02 404

UDG	0.86 373	1.57 434	2.80 360	0.68 398	0.59 358	0.78 374	0.38 320	0.97 337	0.74 290	0.63 300	0.70 343	1.01 420	0.68 379	1.02 252	1.22 385	0.45 449	0.34 309	0.89 476	0.51 456	0.73 459	0.58 303

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 430	2.01 472	2.56 272	0.49 328	0.40 297	1.49 456	0.96 452	1.02 380	0.95 417	0.85 399	0.94 412	1.06 432	0.59 350	2.92 479	1.15 375	0.43 447	0.74 378	0.32 436	0.55 461	0.74 460	1.35 437

LE_ROB	4.55 503	2.43 497	9.94 504	2.79 502	4.03 502	2.40 491	3.54 499	2.72 493	11.04 506	11.64 511	4.69 503	5.25 500	10.74 509	4.52 501	9.73 508	0.82 471	0.70 374	1.34 491	0.97 490	0.74 460	0.94 390

SGM_RVC	2.11 484	1.07 326	2.87 375	0.98 433	0.92 420	2.72 494	1.88 494	1.91 484	12.27 507	2.09 479	1.99 468	2.47 479	2.24 484	2.87 478	2.03 431	0.54 453	0.47 334	0.42 451	0.47 445	0.74 460	1.22 424
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
StereoAnything_RVC	1.22 440	1.71 453	3.17 409	2.52 497	2.63 498	0.26 5	0.15 5	0.47 32	0.54 88	0.49 139	0.71 356	0.52 220	0.19 32	1.60 348	0.57 245	0.11 158	4.13 506	0.08 7	0.05 1	0.76 463	3.79 504

MANE	3.51 499	2.03 474	3.88 465	1.89 488	2.01 489	5.98 505	4.72 504	5.87 508	7.13 505	3.80 503	5.10 504	6.11 504	5.34 502	4.39 499	5.05 498	1.07 481	1.28 431	0.50 457	0.85 484	0.76 463	2.36 487

DDUNet	0.90 390	1.63 446	2.77 356	0.77 408	0.69 389	0.83 391	0.44 350	0.90 292	0.70 242	0.68 341	0.76 376	0.92 396	0.54 328	1.14 271	1.35 396	0.61 457	0.37 313	0.96 478	0.52 458	0.77 465	0.67 327

MFMNet_re	1.01 416	1.73 454	3.04 398	0.85 417	0.76 399	0.93 415	0.81 441	1.02 380	1.10 444	1.05 424	1.06 434	0.84 375	0.96 430	0.93 243	0.97 347	0.68 464	0.61 359	0.63 464	0.60 471	0.77 465	0.80 366

Anonymous_2	1.36 453	0.49 123	2.03 93	1.71 479	1.58 477	2.49 492	0.58 397	1.59 473	2.31 486	0.77 374	0.88 402	1.03 424	0.58 347	1.20 281	0.66 283	0.32 434	1.38 443	1.42 494	3.87 508	0.78 467	1.56 450

WAO-7	1.58 471	2.04 475	3.25 414	0.94 427	0.75 396	1.75 470	1.13 466	1.87 481	1.97 484	1.46 468	2.53 481	1.98 473	1.75 470	3.13 483	2.48 454	0.69 465	0.67 367	0.94 477	0.74 479	0.80 468	0.77 355

FADNet_RVC	0.87 379	1.51 429	2.90 379	0.31 109	0.24 161	0.71 337	0.25 158	1.00 363	0.65 173	0.45 106	0.57 248	0.61 266	0.44 271	1.53 329	0.75 310	0.94 474	0.97 397	0.28 423	1.00 492	0.89 469	1.36 440

SQANet	0.92 394	1.96 466	3.23 411	0.77 408	0.83 409	0.76 358	0.38 320	0.87 267	0.68 220	0.64 310	0.69 330	0.73 336	0.52 323	1.35 305	1.36 398	0.80 469	0.30 301	0.60 462	0.29 372	0.93 470	0.70 341

SGM+DAISY	2.67 488	2.14 480	4.28 480	1.92 489	2.11 492	4.36 503	5.22 506	3.17 497	3.00 495	3.24 501	3.81 498	3.03 484	3.61 496	2.53 451	3.79 484	1.15 484	1.29 433	0.66 465	0.71 477	0.95 471	2.44 489

LCNet	0.58 171	0.43 98	2.42 189	0.91 425	0.22 124	0.95 419	0.29 232	0.62 115	0.64 166	0.52 179	0.55 224	0.41 144	0.75 399	0.84 230	0.27 59	0.10 77	0.07 8	0.12 201	0.18 285	0.97 472	0.40 214

testlalala_base	0.61 205	0.35 45	2.44 202	0.35 195	0.33 249	0.55 147	0.21 60	0.88 275	0.41 15	0.41 81	0.39 103	0.31 90	0.24 76	0.33 23	0.36 147	0.98 478	1.61 454	0.09 35	0.22 334	1.11 473	0.68 332

WAO-6	1.69 475	1.87 463	3.21 410	1.15 450	1.01 434	2.29 488	1.06 463	1.85 480	2.84 494	1.30 458	2.59 483	2.19 476	1.67 467	2.62 459	2.52 455	0.96 476	0.68 368	1.19 485	0.84 483	1.13 474	0.95 393

SDNR	2.06 482	2.93 505	2.94 384	1.55 471	5.13 504	1.98 481	0.24 133	1.95 487	2.62 490	0.92 408	2.71 487	5.76 502	0.68 379	3.61 493	3.84 485	0.33 436	0.38 317	0.22 400	0.17 276	1.13 474	2.04 468

DispFullNet	1.69 475	2.25 487	5.23 492	1.53 470	8.78 506	0.89 407	0.37 311	1.03 387	0.98 426	1.37 459	1.00 424	1.13 443	1.97 478	1.51 327	0.98 353	0.55 455	0.32 304	1.19 485	0.64 472	1.16 476	0.88 383

ACVNet_1	1.47 462	2.27 490	4.92 490	1.11 445	0.89 416	1.19 445	0.66 418	1.28 453	1.19 454	0.98 414	0.97 417	3.06 485	1.48 461	2.37 439	1.82 425	1.08 482	0.49 338	1.03 482	0.48 448	1.20 477	0.95 393

RainbowNet	1.27 444	2.22 485	3.58 449	1.14 449	0.92 420	1.08 435	0.76 435	1.19 447	1.15 451	0.77 374	0.97 417	1.08 435	0.83 410	1.64 352	1.72 417	1.20 487	1.30 436	1.01 481	0.58 468	1.23 478	0.97 398

WAO-8	2.91 492	2.55 500	3.77 457	1.93 490	1.04 438	4.08 501	0.99 455	3.25 500	6.09 501	2.20 484	3.34 495	3.33 487	2.64 487	11.73 510	2.52 455	2.12 501	1.92 468	1.55 496	0.93 487	1.27 479	0.96 395

Venus	2.91 492	2.55 500	3.77 457	1.93 490	1.04 438	4.08 501	0.99 455	3.25 500	6.09 501	2.20 484	3.34 495	3.33 487	2.64 487	11.73 510	2.52 455	2.12 501	1.92 468	1.55 496	0.93 487	1.27 479	0.96 395

Ntro	1.11 432	2.10 478	3.52 445	0.97 432	0.87 415	1.06 433	0.54 384	1.02 380	0.93 411	0.63 300	0.76 376	0.93 401	0.67 377	1.76 367	1.71 415	1.03 480	0.46 331	0.76 470	0.41 435	1.29 481	0.86 381

LVE	2.10 483	2.61 503	4.30 482	1.79 483	1.81 485	1.68 468	1.04 462	2.35 491	2.78 493	1.27 454	2.87 490	4.21 494	1.46 458	2.83 476	2.02 430	2.87 504	0.92 394	1.19 485	1.47 501	1.29 481	1.18 415

otaku	1.15 436	2.10 478	3.51 443	0.98 433	0.74 394	1.02 427	0.59 400	1.03 387	0.89 398	0.70 349	1.60 458	0.98 413	0.65 369	1.63 349	1.80 424	0.99 479	0.46 331	0.73 469	0.40 431	1.30 483	0.88 383

Dean	1.92 479	2.31 493	5.03 491	1.31 452	1.08 444	1.55 459	0.99 455	1.98 488	2.33 487	1.51 470	4.15 500	4.23 495	1.39 454	2.31 435	2.10 436	1.18 486	0.69 371	1.18 484	0.75 480	1.30 483	1.07 409

IMH-64-1	1.50 463	1.98 468	2.69 331	1.39 460	1.12 451	1.39 453	1.19 474	1.80 478	1.47 468	1.19 439	2.20 474	1.53 464	1.51 463	2.12 424	1.98 428	1.34 490	0.68 368	1.28 488	0.70 474	1.37 485	1.12 411

IMH-64	1.50 463	1.98 468	2.69 331	1.39 460	1.12 451	1.39 453	1.19 474	1.80 478	1.47 468	1.19 439	2.20 474	1.53 464	1.51 463	2.12 424	1.98 428	1.34 490	0.68 368	1.28 488	0.70 474	1.37 485	1.12 411

JetBlue	1.89 478	2.09 477	4.16 473	0.74 403	1.23 458	4.52 504	3.86 502	1.68 476	1.26 456	1.28 455	1.54 457	2.36 478	1.86 475	3.35 488	3.37 476	0.54 453	0.49 338	0.48 456	0.49 450	1.39 487	1.21 422

IMH	2.14 485	2.46 498	3.60 452	1.70 478	1.13 453	1.65 466	0.93 451	2.13 489	1.93 483	1.37 459	2.64 486	2.19 476	1.82 474	5.77 502	2.18 443	5.70 507	1.05 408	1.31 490	0.72 478	1.39 487	1.13 413

PWCK	1.62 473	2.32 494	4.27 478	1.11 445	0.56 348	1.81 473	1.84 491	1.55 471	1.54 472	1.45 466	1.81 462	1.82 470	1.38 453	3.34 487	2.14 440	1.09 483	0.57 354	0.98 479	0.59 469	1.50 489	0.79 364

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 455	2.04 475	3.02 396	0.58 365	0.41 302	2.15 487	1.00 459	1.31 457	1.29 459	1.05 424	1.10 436	1.29 453	0.91 423	3.07 482	1.34 394	1.65 497	0.84 389	0.68 467	0.88 486	1.55 490	1.91 462

MFN_U_SF_RVC	1.57 470	2.56 502	3.30 420	0.66 390	0.41 302	1.15 441	0.51 374	1.27 452	1.35 463	1.61 473	1.20 440	1.43 461	0.97 431	1.80 378	2.10 436	1.88 500	1.79 463	1.97 503	2.14 503	1.61 491	1.76 461

KSHMR	4.19 501	2.37 496	6.24 500	1.73 481	1.48 473	1.97 480	1.29 479	3.18 498	17.06 517	2.15 482	15.74 512	9.09 507	1.75 470	8.33 508	2.37 452	1.55 495	1.29 433	1.70 500	1.23 497	1.75 492	1.60 453

test_for_model	0.82 353	1.62 443	2.47 233	1.36 457	1.04 438	0.53 125	0.22 75	0.82 215	0.63 157	0.60 270	0.29 42	0.25 46	0.21 49	0.28 3	0.25 36	0.80 469	1.87 466	0.08 7	0.08 38	1.81 493	1.18 415

ACVNet-4b	2.00 481	2.19 482	4.85 489	1.09 442	0.86 412	1.15 441	0.53 381	1.11 429	1.15 451	0.65 326	1.09 435	1.97 472	0.69 384	2.31 435	9.78 509	5.73 508	0.42 325	1.03 482	0.55 461	1.89 494	0.92 389

UNDER WATER-64	2.59 487	2.28 491	5.63 496	1.85 486	1.45 469	3.28 496	1.60 489	2.62 492	5.57 500	2.09 479	2.12 470	4.10 491	4.21 499	2.74 470	3.64 483	1.49 494	0.86 390	1.58 498	1.09 495	1.91 495	1.62 455

UNDER WATER	2.84 491	2.25 487	5.25 493	1.84 485	1.45 469	2.36 490	1.44 488	3.23 499	6.51 503	2.61 493	2.73 488	5.69 501	5.64 503	3.14 484	4.18 492	1.48 493	0.81 385	1.60 499	1.07 493	1.91 495	1.67 458

notaker	2.77 490	2.35 495	4.02 468	2.61 500	1.44 468	1.77 471	1.14 467	2.77 495	1.81 481	2.30 488	11.41 509	3.95 490	4.70 500	3.24 485	3.01 471	1.58 496	0.88 391	1.71 501	1.08 494	2.10 497	1.44 445

ACVNet_2	1.54 468	2.20 484	4.42 484	1.10 444	0.93 423	1.37 451	0.87 444	1.53 469	1.71 477	1.22 448	1.72 461	2.12 475	1.06 437	2.58 456	1.93 427	0.94 474	0.54 347	1.00 480	0.56 463	2.11 498	0.96 395

JetRed	3.37 496	4.96 507	10.08 505	1.48 466	1.73 483	7.63 507	5.47 507	3.47 502	2.20 485	2.42 490	2.40 478	2.98 483	2.35 485	3.52 492	6.60 502	1.33 489	1.90 467	1.38 492	1.23 497	2.30 499	2.02 467

MADNet++	2.94 495	2.17 481	3.27 416	2.55 499	2.28 494	3.29 497	3.37 498	2.76 494	2.67 492	3.10 499	3.20 494	2.78 481	3.25 493	4.11 497	4.68 496	2.72 503	2.27 490	3.03 507	2.43 505	2.34 500	2.59 490

IGEV-RUCA	2.30 486	0.38 70	1.36 15	0.41 280	1.90 486	2.03 485	1.86 492	1.37 461	1.78 480	3.73 502	3.72 497	5.06 499	8.09 506	2.15 426	1.63 413	0.26 419	0.77 379	2.71 505	1.91 502	2.43 501	2.42 488

TorneroNet	5.60 505	2.30 492	3.98 466	1.49 468	1.26 461	14.47 512	1.11 464	4.85 506	20.66 522	10.12 507	16.30 514	11.78 512	7.35 505	3.41 491	4.38 493	1.36 492	0.70 374	1.46 495	0.87 485	2.73 502	1.33 434

SuperB	1.19 438	1.62 443	5.29 494	0.37 224	0.26 183	0.81 385	0.87 444	0.94 313	1.19 454	0.68 341	0.68 326	0.63 275	1.37 452	1.73 362	3.30 474	0.16 325	0.12 162	0.17 356	0.16 260	2.74 503	0.63 317

ktn	4.44 502	2.47 499	3.70 456	1.82 484	1.49 474	2.11 486	1.40 485	2.30 490	12.56 508	11.36 510	16.25 513	11.30 511	3.77 497	4.41 500	3.47 479	1.86 499	0.99 400	1.74 502	1.21 496	3.28 504	1.39 441

TorneroNet-64	2.74 489	2.23 486	4.18 474	1.48 466	1.20 456	3.88 499	1.01 461	3.48 504	6.61 504	2.62 494	4.55 502	4.20 492	3.84 498	3.39 490	3.40 478	1.23 488	0.66 366	1.39 493	0.80 481	3.42 505	1.27 429

tt	4.94 504	0.32 20	4.22 476	2.29 494	1.58 477	10.19 510	16.94 514	9.44 512	5.03 499	1.69 474	1.33 450	4.68 497	5.02 501	3.38 489	5.91 501	6.15 509	9.47 516	2.80 506	3.16 507	3.54 506	1.58 451

BEATNet-Init1	12.32 511	12.82 514	28.66 523	3.22 504	3.71 500	21.59 522	11.42 510	14.54 517	13.73 513	20.24 519	20.16 519	26.14 524	19.85 517	19.08 521	15.33 517	1.81 498	1.93 470	2.05 504	2.48 506	4.25 507	3.41 502

DGTPSM_ROB	8.97 509	5.94 508	13.01 510	5.95 509	11.34 508	8.54 508	24.06 515	6.47 509	13.52 509	5.19 505	11.52 510	6.18 505	11.04 510	7.02 506	13.92 512	4.47 505	7.66 510	3.90 508	7.43 512	4.34 508	7.98 512

DGSMNet	2.93 494	0.77 243	3.44 439	3.58 506	4.25 503	2.53 493	6.86 508	1.03 387	0.88 393	0.58 240	1.85 464	0.79 354	0.62 362	1.63 349	1.46 405	4.62 506	4.98 509	5.15 510	4.71 509	4.52 509	4.37 505

DPSMNet_ROB	9.58 510	5.96 509	13.98 513	8.88 511	11.87 509	8.54 508	24.08 516	6.48 510	13.67 512	5.35 506	11.53 511	6.31 506	11.04 510	7.69 507	14.09 513	7.61 514	8.23 512	5.03 509	7.75 513	5.24 510	8.36 513

HanzoNet	7.85 507	3.30 506	5.75 497	7.47 510	3.97 501	2.34 489	1.37 481	3.47 502	4.02 497	13.30 512	10.49 505	10.86 509	16.67 515	8.50 509	10.51 511	10.80 515	9.84 517	5.83 511	13.69 515	7.24 511	7.51 511

DPSM_ROB	12.32 511	11.13 512	12.31 508	12.90 514	12.80 511	19.81 520	28.13 521	14.50 515	14.31 514	10.62 508	11.34 507	12.03 513	11.89 513	13.08 515	15.22 515	7.09 511	8.31 513	6.47 513	7.32 510	8.69 512	8.43 514

DPSM	12.32 511	11.13 512	12.31 508	12.90 514	12.80 511	19.81 520	28.13 521	14.50 515	14.31 514	10.62 508	11.34 507	12.03 513	11.89 513	13.08 515	15.22 515	7.09 511	8.31 513	6.47 513	7.32 510	8.69 512	8.43 514

PML	22.99 518	17.34 515	8.24 503	5.48 508	9.84 507	50.35 527	102.65 527	5.84 507	13.52 509	37.08 527	104.84 527	30.61 527	23.20 522	12.09 512	7.96 506	6.27 510	2.12 481	6.31 512	2.42 504	10.67 514	2.95 495

CasAABBNet	24.76 521	22.38 521	24.44 519	26.05 521	25.75 519	39.79 524	56.76 526	29.10 525	28.88 525	21.22 521	22.69 522	24.21 521	23.99 524	26.23 524	30.62 526	14.22 516	16.71 519	13.03 515	14.75 518	17.49 515	16.97 517

Selective-RAFT-Error	24.83 522	22.44 523	24.80 520	26.10 522	25.82 520	39.85 525	56.72 525	29.21 527	29.03 527	21.29 523	22.80 523	24.25 522	24.07 525	26.28 525	30.60 525	14.24 517	16.85 520	13.04 516	14.75 518	17.53 516	17.02 518

LSM0	26.57 523	22.53 524	25.76 521	30.62 523	52.30 527	39.86 526	56.49 524	29.18 526	28.76 524	21.26 522	22.46 521	24.42 523	23.97 523	26.42 526	30.66 527	14.29 518	16.56 518	13.06 517	14.65 517	17.62 517	20.52 520

DPSimNet_ROB	24.35 520	23.81 525	31.38 525	25.93 520	22.83 517	31.30 523	34.38 523	20.78 520	28.92 526	27.39 525	22.99 524	28.29 526	35.76 527	15.47 517	17.82 518	24.28 524	17.90 521	22.23 519	14.12 516	19.38 518	22.12 521

LRCNet_RVC	13.78 515	19.34 516	13.01 510	19.47 517	12.67 510	1.85 475	0.42 337	12.28 513	1.10 444	15.76 514	18.69 518	12.52 515	8.65 507	12.22 513	9.64 507	22.29 519	8.38 515	25.92 521	24.06 521	19.72 519	17.59 519

HaxPig	19.88 516	22.39 522	22.30 517	17.98 516	17.98 514	12.06 511	12.06 511	16.25 518	15.97 516	21.05 520	21.41 520	18.85 519	18.35 516	20.07 522	19.64 519	23.57 523	23.19 522	24.07 520	23.71 520	22.95 520	23.72 522

MEDIAN_ROB	23.95 519	26.96 526	26.29 522	22.14 518	22.09 516	16.18 513	14.23 512	20.47 519	20.09 518	25.43 524	25.22 525	22.96 520	22.54 521	24.33 523	23.18 523	28.15 525	27.16 526	28.60 522	27.73 522	27.59 521	27.58 523

xxxxx1	29.05 525	20.74 518	14.05 514	50.10 524	40.25 524	19.01 514	26.60 517	21.83 521	20.22 519	16.52 515	17.56 515	18.33 516	21.41 518	16.11 518	20.77 520	23.48 520	26.77 523	66.36 525	78.56 525	30.19 522	32.23 525

tt_ll	29.05 525	20.74 518	14.05 514	50.10 524	40.25 524	19.01 514	26.60 517	21.83 521	20.22 519	16.52 515	17.56 515	18.33 516	21.41 518	16.11 518	20.77 520	23.48 520	26.77 523	66.36 525	78.56 525	30.19 522	32.23 525

ff	29.05 525	20.74 518	14.05 514	50.10 524	40.25 524	19.01 514	26.60 517	21.83 521	20.22 519	16.52 515	17.56 515	18.33 516	21.41 518	16.11 518	20.77 520	23.48 520	26.77 523	66.36 525	78.56 525	30.19 522	32.23 525

AVERAGE_ROB	26.91 524	30.28 527	29.18 524	25.78 519	25.30 518	19.49 518	15.38 513	23.70 524	23.02 523	28.38 526	27.78 526	26.23 525	25.76 526	26.95 527	25.55 524	31.27 526	30.02 527	31.76 523	30.80 523	30.88 525	30.77 524

DLNR_Zeroshot_test	13.74 514	20.06 517	23.92 518	121.50 528	35.20 523	0.46 62	0.15 5	7.96 511	0.47 41	0.29 52	0.37 92	0.26 56	0.17 11	0.79 220	0.36 147	7.16 513	2.95 500	0.09 35	0.38 427	50.40 526	1.95 465

Anonymous_1	22.76 517	11.11 511	11.93 507	12.73 513	26.05 521	19.39 517	27.77 520	14.18 514	13.64 511	14.92 513	10.66 506	11.26 510	11.24 512	12.48 514	14.45 514	37.82 527	7.87 511	34.92 524	63.61 524	87.51 527	11.75 516

test_example2	115.17 528	122.38 528	93.45 527	115.38 527	123.53 528	101.24 528	113.11 528	54.67 528	99.94 528	135.50 528	136.43 528	85.67 528	85.40 528	110.44 528	104.91 528	152.17 528	205.21 528	99.17 528	114.27 528	138.55 528	112.04 528

ccccc		297.53 529		372.50 529	377.87 529	200.30 529		217.33 529		202.36 529		213.34 529		312.79 529		409.97 529	354.33 529	255.69 529	227.31 529	431.13 529

Low-res two-view benchmark