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

Reg-Stereo(zero)	0.16 76	0.07 1	0.36 169	0.19 51	0.10 39	0.19 77	0.14 29	0.28 80	0.24 107	0.22 117	0.20 85	0.24 172	0.18 178	0.21 82	0.18 177	0.07 38	0.05 9	0.06 2	0.06 49	0.06 13	0.06 43

FoundationStereo	0.09 1	0.07 1	0.16 4	0.16 5	0.08 5	0.12 6	0.13 13	0.11 1	0.12 1	0.09 2	0.07 1	0.10 9	0.09 8	0.11 1	0.10 1	0.07 38	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 4

dual_stereo	0.10 2	0.07 1	0.14 2	0.17 10	0.08 5	0.09 1	0.13 13	0.24 48	0.13 4	0.10 5	0.09 5	0.09 3	0.08 2	0.18 38	0.12 22	0.07 38	0.06 109	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 4

Pointernet	0.13 16	0.07 1	0.27 67	0.19 51	0.11 72	0.20 105	0.12 7	0.31 119	0.24 107	0.15 47	0.15 37	0.13 28	0.11 37	0.17 25	0.13 52	0.08 152	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 4

CAS	0.15 62	0.07 1	0.21 21	0.41 471	0.16 318	0.20 105	0.18 151	0.22 22	0.19 34	0.15 47	0.19 69	0.11 15	0.09 8	0.14 4	0.13 52	0.29 474	0.04 1	0.06 2	0.04 1	0.06 13	0.14 377

LGtest1	0.10 2	0.08 6	0.17 5	0.17 10	0.08 5	0.13 8	0.09 2	0.16 3	0.12 1	0.09 2	0.07 1	0.09 3	0.09 8	0.15 8	0.11 6	0.08 152	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.06 43

SGD-Stereo	0.11 5	0.08 6	0.17 5	0.17 10	0.07 1	0.17 39	0.13 13	0.18 7	0.16 8	0.11 9	0.13 18	0.11 15	0.12 55	0.18 38	0.11 6	0.08 152	0.04 1	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.04 1

IGEV-RUCA	0.21 188	0.08 6	0.23 32	0.19 51	0.19 377	0.28 258	0.24 343	0.23 36	0.21 64	0.20 101	0.23 109	0.28 225	0.49 442	0.26 161	0.18 177	0.09 229	0.08 301	0.18 434	0.13 396	0.17 409	0.17 408

MonSter	0.10 2	0.08 6	0.13 1	0.17 10	0.08 5	0.14 9	0.12 7	0.24 48	0.19 34	0.09 2	0.11 8	0.08 2	0.07 1	0.14 4	0.11 6	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 5	0.08 6	0.17 5	0.17 10	0.09 17	0.22 156	0.14 29	0.14 2	0.16 8	0.11 9	0.10 6	0.09 3	0.08 2	0.21 82	0.11 6	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 4

999	0.14 37	0.08 6	0.24 39	0.19 51	0.11 72	0.20 105	0.17 108	0.24 48	0.18 24	0.13 25	0.16 46	0.14 50	0.11 37	0.36 263	0.15 104	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.06 13	0.07 110

IGEV-Stereo++	0.11 5	0.08 6	0.15 3	0.19 51	0.11 72	0.14 9	0.10 3	0.22 22	0.18 24	0.10 5	0.13 18	0.10 9	0.11 37	0.14 4	0.11 6	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 4

Occ-G	0.13 16	0.08 6	0.21 21	0.17 10	0.10 39	0.15 13	0.19 194	0.22 22	0.19 34	0.13 25	0.19 69	0.21 129	0.11 37	0.17 25	0.14 80	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.06 49	0.07 68	0.06 43

IGEV-Stereo+	0.12 8	0.08 6	0.17 5	0.18 22	0.13 196	0.09 1	0.11 5	0.16 3	0.15 6	0.10 5	0.08 4	0.10 9	0.10 23	0.21 82	0.11 6	0.07 38	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.16 392	0.24 464

trnet	0.13 16	0.08 6	0.21 21	0.15 3	0.07 1	0.21 131	0.12 7	0.24 48	0.24 107	0.16 68	0.21 97	0.15 65	0.13 83	0.18 38	0.13 52	0.08 152	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.06 13	0.05 4

MoCha-V2	0.13 16	0.08 6	0.26 59	0.23 252	0.09 17	0.16 27	0.15 50	0.26 55	0.16 8	0.15 47	0.15 37	0.13 28	0.14 101	0.20 63	0.11 6	0.06 3	0.07 220	0.06 2	0.06 49	0.06 13	0.05 4

Any-RAFT	0.17 92	0.08 6	0.31 109	0.19 51	0.10 39	0.29 279	0.16 73	0.42 259	0.30 185	0.24 136	0.27 146	0.27 210	0.16 128	0.21 82	0.12 22	0.08 152	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.07 68	0.06 43

LoS	0.14 37	0.08 6	0.27 67	0.16 5	0.09 17	0.22 156	0.14 29	0.26 55	0.26 129	0.15 47	0.18 62	0.18 96	0.13 83	0.22 96	0.14 80	0.08 152	0.06 109	0.06 2	0.04 1	0.06 13	0.06 43
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 37	0.08 6	0.19 10	0.17 10	0.22 416	0.18 53	0.16 73	0.23 36	0.19 34	0.14 42	0.17 53	0.14 50	0.10 23	0.18 38	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.08 130	0.18 421

EGLCR-Stereo	0.13 16	0.08 6	0.20 16	0.18 22	0.09 17	0.21 131	0.13 13	0.27 65	0.21 64	0.13 25	0.10 6	0.15 65	0.09 8	0.20 63	0.13 52	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.06 13	0.06 43

CREStereo++_RVC	0.15 62	0.08 6	0.26 59	0.17 10	0.11 72	0.18 53	0.13 13	0.22 22	0.30 185	0.21 112	0.30 176	0.13 28	0.11 37	0.16 18	0.15 104	0.07 38	0.04 1	0.06 2	0.15 417	0.06 13	0.05 4
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
CREStereo	0.13 16	0.08 6	0.21 21	0.14 1	0.08 5	0.22 156	0.15 50	0.25 52	0.24 107	0.16 68	0.21 97	0.14 50	0.13 83	0.18 38	0.13 52	0.09 229	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.07 68	0.06 43
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 62	0.08 6	0.23 32	0.15 3	0.09 17	0.23 177	0.16 73	0.25 52	0.23 93	0.17 79	0.21 97	0.16 79	0.14 101	0.22 96	0.13 52	0.29 474	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.07 68	0.06 43

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 16	0.09 24	0.24 39	0.20 105	0.10 39	0.15 13	0.14 29	0.22 22	0.16 8	0.12 19	0.19 69	0.15 65	0.11 37	0.13 3	0.17 156	0.07 38	0.05 9	0.06 2	0.06 49	0.07 68	0.06 43

GREAT-IGEV	0.12 8	0.09 24	0.25 51	0.16 5	0.11 72	0.14 9	0.16 73	0.17 5	0.17 18	0.10 5	0.15 37	0.09 3	0.09 8	0.18 38	0.10 1	0.06 3	0.07 220	0.06 2	0.05 16	0.07 68	0.10 286

AIO_test	0.12 8	0.09 24	0.20 16	0.19 51	0.11 72	0.15 13	0.17 108	0.19 10	0.16 8	0.11 9	0.13 18	0.14 50	0.09 8	0.20 63	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 4

GIP-stereo	0.12 8	0.09 24	0.20 16	0.19 51	0.11 72	0.16 27	0.14 29	0.29 91	0.18 24	0.11 9	0.16 46	0.13 28	0.09 8	0.15 8	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 4

fffft	0.13 16	0.09 24	0.24 39	0.19 51	0.10 39	0.17 39	0.19 194	0.22 22	0.16 8	0.14 42	0.11 8	0.13 28	0.10 23	0.24 114	0.18 177	0.06 3	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.07 68	0.06 43
1: 1. 1
tt45	0.14 37	0.09 24	0.22 26	0.19 51	0.11 72	0.23 177	0.18 151	0.22 22	0.17 18	0.15 47	0.13 18	0.14 50	0.10 23	0.30 223	0.14 80	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.06 49	0.07 68	0.07 110

WCG-NET	0.14 37	0.09 24	0.23 32	0.18 22	0.08 5	0.18 53	0.17 108	0.21 18	0.28 154	0.18 93	0.21 97	0.15 65	0.12 55	0.18 38	0.12 22	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 4

U	1.00 493	0.09 24	0.21 21	0.21 148	3.68 519	6.12 523	0.14 29	0.21 18	0.21 64	0.11 9	0.11 8	0.10 9	0.09 8	0.12 2	0.11 6	0.07 38	0.05 9	5.42 526	2.90 524	0.07 68	0.06 43

WCG-NET（raft）	0.14 37	0.09 24	0.23 32	0.17 10	0.08 5	0.19 77	0.16 73	0.23 36	0.26 129	0.18 93	0.19 69	0.20 118	0.12 55	0.21 82	0.12 22	0.06 3	0.06 109	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 4

RSM++	0.12 8	0.09 24	0.19 10	0.20 105	0.09 17	0.17 39	0.15 50	0.21 18	0.19 34	0.12 19	0.12 12	0.14 50	0.09 8	0.20 63	0.12 22	0.06 3	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.07 68	0.05 4

RSM	0.12 8	0.09 24	0.20 16	0.20 105	0.09 17	0.16 27	0.15 50	0.23 36	0.18 24	0.13 25	0.13 18	0.15 65	0.09 8	0.21 82	0.12 22	0.06 3	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.06 13	0.05 4

RAFT-Stereo-weight	0.15 62	0.09 24	0.26 59	0.20 105	0.10 39	0.19 77	0.17 108	0.36 193	0.29 173	0.24 136	0.20 85	0.19 110	0.10 23	0.18 38	0.15 104	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.05 16	0.06 13	0.05 4

MSKI-zero shot	0.17 92	0.09 24	0.43 265	0.20 105	0.11 72	0.21 131	0.15 50	0.32 129	0.21 64	0.23 122	0.24 121	0.23 160	0.10 23	0.31 230	0.13 52	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.06 49	0.06 13	0.06 43

AEACV	0.13 16	0.09 24	0.23 32	0.18 22	0.19 377	0.19 77	0.16 73	0.23 36	0.14 5	0.13 25	0.17 53	0.13 28	0.16 128	0.16 18	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.08 168	0.07 68	0.06 43

Selective-IGEV	0.12 8	0.09 24	0.22 26	0.19 51	0.10 39	0.15 13	0.14 29	0.27 65	0.15 6	0.13 25	0.14 35	0.13 28	0.08 2	0.21 82	0.12 22	0.06 3	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.06 13	0.05 4

knoymous	0.17 92	0.09 24	0.32 115	0.17 10	0.11 72	0.21 131	0.17 108	0.32 129	0.23 93	0.23 122	0.28 151	0.27 210	0.16 128	0.23 105	0.16 127	0.09 229	0.06 109	0.09 188	0.06 49	0.09 194	0.09 231

riskmin	0.18 115	0.09 24	0.34 139	0.18 22	0.12 125	0.24 198	0.16 73	0.34 151	0.28 154	0.21 112	0.23 109	0.33 278	0.24 252	0.23 105	0.17 156	0.09 229	0.06 109	0.09 188	0.06 49	0.10 257	0.10 286

MC-Stereo	0.14 37	0.09 24	0.25 51	0.21 148	0.09 17	0.18 53	0.16 73	0.23 36	0.19 34	0.18 93	0.23 109	0.16 79	0.13 83	0.22 96	0.13 52	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.06 13	0.05 4

RCA-Stereo	0.16 76	0.09 24	0.25 51	0.20 105	0.10 39	0.19 77	0.17 108	0.36 193	0.35 241	0.20 101	0.25 129	0.17 86	0.17 154	0.18 38	0.14 80	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.06 13	0.05 4

test-3	0.16 76	0.09 24	0.31 109	0.21 148	0.11 72	0.18 53	0.16 73	0.30 108	0.27 139	0.26 156	0.16 46	0.22 140	0.12 55	0.26 161	0.18 177	0.06 3	0.04 1	0.08 115	0.08 168	0.06 13	0.06 43

test_1	0.16 76	0.09 24	0.31 109	0.21 148	0.11 72	0.18 53	0.16 73	0.30 108	0.27 139	0.25 144	0.16 46	0.22 140	0.12 55	0.26 161	0.18 177	0.06 3	0.04 1	0.08 115	0.08 168	0.06 13	0.06 43

DEmStereo	0.26 307	0.09 24	0.47 300	0.19 51	0.12 125	0.30 296	0.25 359	0.28 80	0.36 254	0.36 336	0.58 420	0.25 180	0.48 441	0.53 327	0.44 409	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.08 168	0.06 13	0.07 110

GrayStereo	0.25 291	0.09 24	0.32 115	0.26 370	0.13 196	0.23 177	0.47 469	0.34 151	0.30 185	0.39 370	0.47 372	0.30 251	0.79 478	0.29 209	0.16 127	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.09 254	0.07 68	0.13 358

s12784h	0.17 92	0.09 24	0.26 59	0.18 22	0.07 1	0.32 320	0.19 194	0.37 203	0.32 205	0.23 122	0.25 129	0.18 96	0.17 154	0.25 145	0.16 127	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.05 16	0.06 13	0.05 4

TANstereo	0.15 62	0.09 24	0.28 78	0.16 5	0.08 5	0.25 212	0.14 29	0.23 36	0.28 154	0.24 136	0.30 176	0.16 79	0.12 55	0.17 25	0.13 52	0.08 152	0.07 220	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.07 110

R-Stereo Train	0.18 115	0.09 24	0.32 115	0.22 206	0.12 125	0.22 156	0.19 194	0.42 259	0.19 34	0.31 250	0.45 355	0.20 118	0.14 101	0.18 38	0.15 104	0.08 152	0.06 109	0.07 40	0.06 49	0.06 13	0.06 43

RAFT-Stereo	0.18 115	0.09 24	0.32 115	0.22 206	0.12 125	0.22 156	0.19 194	0.42 259	0.19 34	0.31 250	0.45 355	0.20 118	0.14 101	0.18 38	0.15 104	0.08 152	0.06 109	0.07 40	0.06 49	0.06 13	0.06 43
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
G2L-Stereo_aug	0.26 307	0.10 51	0.58 365	0.19 51	0.12 125	0.32 320	0.22 295	0.40 232	0.51 406	0.40 380	0.44 342	0.45 375	0.28 316	0.53 327	0.31 347	0.08 152	0.06 109	0.06 2	0.05 16	0.08 130	0.08 175

LG-Stereo	0.13 16	0.10 51	0.24 39	0.20 105	0.09 17	0.16 27	0.18 151	0.21 18	0.18 24	0.11 9	0.17 53	0.09 3	0.09 8	0.15 8	0.14 80	0.05 1	0.06 109	0.08 115	0.08 168	0.07 68	0.05 4

MM-Stereo_test2	0.15 62	0.10 51	0.44 273	0.23 252	0.11 72	0.21 131	0.21 270	0.27 65	0.22 75	0.15 47	0.16 46	0.13 28	0.11 37	0.20 63	0.13 52	0.06 3	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.09 194	0.05 4

MM-Stereo_test1	0.17 92	0.10 51	0.39 214	0.23 252	0.11 72	0.20 105	0.22 295	0.33 143	0.29 173	0.22 117	0.21 97	0.15 65	0.14 101	0.23 105	0.13 52	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.09 194	0.06 43

castereo++	0.13 16	0.10 51	0.18 9	0.18 22	0.10 39	0.27 242	0.13 13	0.23 36	0.23 93	0.11 9	0.13 18	0.16 79	0.10 23	0.18 38	0.10 1	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.05 1	0.04 1

castereo	0.14 37	0.10 51	0.19 10	0.18 22	0.10 39	0.20 105	0.19 194	0.30 108	0.27 139	0.13 25	0.18 62	0.16 79	0.16 128	0.15 8	0.13 52	0.07 38	0.05 9	0.06 2	0.06 49	0.06 13	0.05 4

SMoEStereo_RVC	0.13 16	0.10 51	0.22 26	0.19 51	0.10 39	0.19 77	0.17 108	0.19 10	0.19 34	0.15 47	0.13 18	0.12 18	0.11 37	0.24 114	0.16 127	0.06 3	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.06 13	0.06 43

PAM_32	0.23 235	0.10 51	0.63 388	0.21 148	0.14 237	0.33 332	0.19 194	0.36 193	0.23 93	0.29 202	0.28 151	0.56 423	0.28 316	0.27 180	0.18 177	0.08 152	0.06 109	0.08 115	0.09 254	0.07 68	0.09 231

PAM	0.23 235	0.10 51	0.63 388	0.22 206	0.15 286	0.34 345	0.21 270	0.37 203	0.22 75	0.31 250	0.27 146	0.55 420	0.26 281	0.26 161	0.17 156	0.08 152	0.06 109	0.07 40	0.09 254	0.07 68	0.09 231

UGAM-zero	0.23 235	0.10 51	0.54 347	0.19 51	0.13 196	0.21 131	0.14 29	0.44 276	0.22 75	0.28 175	0.28 151	0.51 406	0.33 369	0.65 392	0.14 80	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.08 168	0.06 13	0.07 110

AIO-Stereo	0.13 16	0.10 51	0.22 26	0.20 105	0.09 17	0.16 27	0.15 50	0.27 65	0.16 8	0.13 25	0.15 37	0.13 28	0.08 2	0.18 38	0.11 6	0.06 3	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.06 13	0.06 43

test_sample2	0.21 188	0.10 51	0.28 78	0.19 51	0.11 72	0.27 242	0.21 270	0.43 271	0.29 173	0.26 156	0.31 190	0.30 251	0.24 252	0.45 293	0.18 177	0.09 229	0.07 220	0.08 115	0.07 97	0.09 194	0.09 231

test_sample1	0.20 168	0.10 51	0.28 78	0.19 51	0.12 125	0.28 258	0.19 194	0.41 245	0.25 120	0.26 156	0.31 190	0.29 235	0.26 281	0.44 290	0.21 242	0.09 229	0.07 220	0.08 115	0.07 97	0.09 194	0.09 231

testlalala2	0.18 115	0.10 51	0.50 325	0.36 458	0.25 443	0.23 177	0.14 29	0.34 151	0.24 107	0.25 144	0.25 129	0.21 129	0.12 55	0.16 18	0.16 127	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.07 97	0.06 13	0.06 43

IGEV++	0.13 16	0.10 51	0.23 32	0.21 148	0.10 39	0.15 13	0.15 50	0.29 91	0.16 8	0.12 19	0.15 37	0.12 18	0.12 55	0.17 25	0.14 80	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.05 16	0.07 68	0.07 110

11t1	0.18 115	0.10 51	0.30 95	0.20 105	0.11 72	0.27 242	0.17 108	0.35 175	0.23 93	0.25 144	0.23 109	0.23 160	0.23 234	0.25 145	0.18 177	0.09 229	0.07 220	0.07 40	0.06 49	0.09 194	0.09 231

IGEV_Zeroshot_test	0.18 115	0.10 51	0.65 396	0.20 105	0.12 125	0.19 77	0.15 50	0.34 151	0.19 34	0.28 175	0.22 106	0.27 210	0.13 83	0.23 105	0.18 177	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.08 168	0.07 68	0.06 43

MIF-Stereo (partial)	0.16 76	0.10 51	0.34 139	0.21 148	0.15 286	0.15 13	0.13 13	0.28 80	0.25 120	0.17 79	0.26 139	0.15 65	0.16 128	0.25 145	0.17 156	0.09 229	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.09 194	0.08 175

UniTT-Stereo	0.14 37	0.10 51	0.30 95	0.21 148	0.13 196	0.17 39	0.13 13	0.19 10	0.18 24	0.15 47	0.20 85	0.10 9	0.11 37	0.18 38	0.16 127	0.08 152	0.06 109	0.07 40	0.06 49	0.08 130	0.06 43

testlalala	0.15 62	0.10 51	0.36 169	0.19 51	0.12 125	0.23 177	0.16 73	0.26 55	0.19 34	0.24 136	0.19 69	0.14 50	0.11 37	0.16 18	0.13 52	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.05 1	0.05 4

RAFT-Test	0.17 92	0.10 51	0.38 200	0.19 51	0.12 125	0.25 212	0.17 108	0.33 143	0.23 93	0.23 122	0.29 163	0.27 210	0.14 101	0.20 63	0.14 80	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.07 97	0.06 13	0.06 43

LoS_RVC	0.13 16	0.10 51	0.19 10	0.18 22	0.16 318	0.20 105	0.18 151	0.20 13	0.17 18	0.13 25	0.19 69	0.12 18	0.15 114	0.17 25	0.13 52	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.12 342

anonymousdsp2	0.17 92	0.10 51	0.28 78	0.20 105	0.11 72	0.25 212	0.17 108	0.41 245	0.31 197	0.23 122	0.23 109	0.22 140	0.15 114	0.25 145	0.15 104	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.05 16	0.08 130	0.07 110

DCANet-4	0.19 153	0.10 51	0.52 340	0.19 51	0.09 17	0.19 77	0.18 151	0.36 193	0.39 288	0.29 202	0.30 176	0.17 86	0.22 222	0.20 63	0.18 177	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.05 16	0.05 1	0.07 110

tt	4.71 521	0.10 51	3.94 514	2.06 520	1.53 517	10.14 528	16.88 528	9.27 528	4.98 521	1.39 501	1.02 478	4.68 519	4.90 521	3.35 520	5.86 524	5.76 526	9.15 531	2.24 522	2.53 522	3.10 521	1.32 519

DisPM	0.19 153	0.10 51	0.35 149	0.23 252	0.13 196	0.18 53	0.20 240	0.29 91	0.29 173	0.33 284	0.34 228	0.23 160	0.16 128	0.33 243	0.16 127	0.09 229	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.07 68	0.11 320

iRaft-Stereo_20w	0.19 153	0.10 51	0.46 292	0.19 51	0.13 196	0.25 212	0.19 194	0.52 366	0.19 34	0.29 202	0.21 97	0.22 140	0.20 202	0.28 193	0.18 177	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.08 168	0.08 130	0.08 175

GLC_STEREO	0.15 62	0.10 51	0.24 39	0.21 148	0.09 17	0.17 39	0.15 50	0.23 36	0.27 139	0.17 79	0.20 85	0.17 86	0.11 37	0.23 105	0.16 127	0.07 38	0.09 335	0.09 188	0.08 168	0.07 68	0.06 43

CrosDoStereo	0.31 363	0.10 51	0.49 314	0.18 22	0.12 125	0.22 156	1.11 514	0.34 151	0.37 265	0.38 355	0.61 433	0.28 225	0.46 432	0.61 371	0.57 435	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.08 168	0.07 68	0.07 110

PFNet+	0.20 168	0.10 51	0.37 181	0.21 148	0.12 125	0.17 39	0.19 194	0.29 91	0.34 226	0.33 284	0.32 198	0.24 172	0.16 128	0.32 236	0.17 156	0.10 275	0.07 220	0.11 315	0.10 296	0.08 130	0.12 342

NF-Stereo	0.20 168	0.10 51	0.35 149	0.24 301	0.12 125	0.21 131	0.18 151	0.38 209	0.32 205	0.28 175	0.30 176	0.22 140	0.16 128	0.51 315	0.20 220	0.08 152	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.13 358

OCTAStereo	0.20 168	0.10 51	0.35 149	0.24 301	0.12 125	0.21 131	0.18 151	0.38 209	0.32 205	0.28 175	0.30 176	0.22 140	0.16 128	0.51 315	0.20 220	0.08 152	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.13 358

PSM-softLoss	0.21 188	0.10 51	0.39 214	0.24 301	0.12 125	0.20 105	0.18 151	0.38 209	0.26 129	0.29 202	0.32 198	0.24 172	0.16 128	0.52 321	0.20 220	0.09 229	0.06 109	0.10 260	0.09 254	0.08 130	0.12 342

KMStereo	0.21 188	0.10 51	0.39 214	0.24 301	0.12 125	0.20 105	0.18 151	0.38 209	0.26 129	0.29 202	0.32 198	0.24 172	0.16 128	0.52 321	0.20 220	0.09 229	0.06 109	0.10 260	0.09 254	0.08 130	0.12 342

PSM-AAD	0.25 291	0.10 51	0.30 95	0.24 301	0.12 125	0.26 232	0.38 444	0.34 151	0.28 154	0.35 320	0.39 284	0.28 225	0.79 478	0.30 223	0.16 127	0.07 38	0.06 109	0.12 351	0.11 334	0.08 130	0.21 447

FTStereo	0.28 336	0.10 51	0.43 265	0.23 252	0.13 196	0.21 131	0.53 479	0.34 151	0.26 129	0.38 355	0.95 475	0.30 251	0.56 454	0.32 236	0.18 177	0.08 152	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.07 68	0.19 429

KYRaft	0.22 218	0.10 51	0.30 95	0.23 252	0.12 125	0.23 177	0.23 321	0.35 175	0.24 107	0.35 320	0.54 405	0.34 285	0.26 281	0.29 209	0.15 104	0.07 38	0.05 9	0.09 188	0.10 296	0.08 130	0.31 475

DeepStereo_LL	0.31 363	0.10 51	0.49 314	0.18 22	0.12 125	0.22 156	1.11 514	0.34 151	0.37 265	0.38 355	0.61 433	0.28 225	0.46 432	0.61 371	0.57 435	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.08 168	0.07 68	0.07 110

SST-Stereo	0.21 188	0.10 51	0.37 181	0.24 301	0.13 196	0.19 77	0.17 108	0.31 119	0.24 107	0.34 304	0.33 219	0.29 235	0.25 272	0.56 347	0.17 156	0.08 152	0.05 9	0.10 260	0.08 168	0.09 194	0.07 110

RAFT_R40	0.21 188	0.10 51	0.37 181	0.24 301	0.13 196	0.18 53	0.18 151	0.31 119	0.29 173	0.33 284	0.33 219	0.30 251	0.24 252	0.55 336	0.18 177	0.08 152	0.05 9	0.10 260	0.08 168	0.08 130	0.07 110

DRaft	0.24 264	0.10 51	0.34 139	0.18 22	0.12 125	0.28 258	0.23 321	0.33 143	0.39 288	0.38 355	0.61 433	0.21 129	0.41 410	0.48 302	0.42 404	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.08 168	0.07 68	0.08 175

PFNet	0.23 235	0.10 51	0.57 360	0.24 301	0.14 237	0.22 156	0.19 194	0.39 221	0.33 217	0.35 320	0.32 198	0.27 210	0.19 193	0.64 386	0.22 262	0.09 229	0.05 9	0.09 188	0.07 97	0.08 130	0.07 110

RE-Stereo	0.20 168	0.10 51	0.35 149	0.24 301	0.12 125	0.21 131	0.18 151	0.38 209	0.32 205	0.28 175	0.30 176	0.22 140	0.16 128	0.51 315	0.20 220	0.08 152	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.13 358

TVStereo	0.20 168	0.10 51	0.35 149	0.24 301	0.12 125	0.21 131	0.18 151	0.38 209	0.32 205	0.28 175	0.30 176	0.22 140	0.16 128	0.51 315	0.20 220	0.08 152	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.13 358

RAFT-345	0.21 188	0.10 51	0.46 292	0.22 206	0.11 72	0.20 105	0.16 73	0.26 55	0.25 120	0.27 165	0.66 442	0.21 129	0.16 128	0.55 336	0.21 242	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.06 13	0.06 43

GMM-Stereo	0.21 188	0.10 51	0.43 265	0.23 252	0.13 196	0.24 198	0.25 359	0.37 203	0.27 139	0.30 233	0.45 355	0.27 210	0.21 209	0.31 230	0.17 156	0.07 38	0.05 9	0.10 260	0.09 254	0.08 130	0.19 429

Prome-Stereo	0.21 188	0.10 51	0.30 95	0.24 301	0.12 125	0.23 177	0.23 321	0.36 193	0.25 120	0.33 284	0.59 422	0.24 172	0.28 316	0.29 209	0.16 127	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.08 130	0.20 439

XX-Stereo	0.21 188	0.10 51	0.83 439	0.26 370	0.17 338	0.23 177	0.13 13	0.40 232	0.18 24	0.20 101	0.41 302	0.31 262	0.10 23	0.32 236	0.12 22	0.08 152	0.06 109	0.08 115	0.08 168	0.07 68	0.05 4

222	0.41 426	0.10 51	0.29 88	0.19 51	0.11 72	0.36 365	0.20 240	0.57 417	0.39 288	0.35 320	0.44 342	0.30 251	0.27 300	0.55 336	3.56 518	0.11 311	0.07 220	0.08 115	0.08 168	0.09 194	0.09 231

xxxx	0.34 388	0.10 51	0.29 88	0.19 51	0.11 72	0.37 370	0.20 240	0.58 425	0.38 279	0.29 202	0.42 318	0.38 318	0.24 252	0.46 296	2.20 511	0.11 311	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.09 194	0.09 231

test_xeample	0.34 388	0.10 51	0.29 88	0.19 51	0.11 72	0.33 332	0.23 321	0.55 394	0.38 279	0.32 273	0.45 355	0.29 235	0.26 281	0.57 350	2.24 513	0.10 275	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.09 194	0.09 231

EAI-Stereo	0.21 188	0.10 51	0.33 130	0.21 148	0.12 125	0.30 296	0.46 465	0.46 297	0.20 51	0.25 144	0.50 382	0.17 86	0.16 128	0.24 114	0.23 280	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.10 296	0.06 13	0.07 110

CFNet-RSSM	0.17 92	0.10 51	0.40 222	0.20 105	0.11 72	0.20 105	0.15 50	0.36 193	0.30 185	0.23 122	0.21 97	0.26 201	0.15 114	0.20 63	0.13 52	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.06 13	0.05 4

SFCPSM	0.22 218	0.10 51	0.51 336	0.21 148	0.14 237	0.34 345	0.22 295	0.55 394	0.39 288	0.29 202	0.32 198	0.23 160	0.21 209	0.27 180	0.19 206	0.09 229	0.07 220	0.09 188	0.09 254	0.09 194	0.08 175

Gwc-CoAtRS	0.17 92	0.10 51	0.37 181	0.20 105	0.12 125	0.19 77	0.15 50	0.32 129	0.28 154	0.23 122	0.23 109	0.27 210	0.15 114	0.20 63	0.13 52	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.06 13	0.06 43

S2M2	0.13 16	0.11 106	0.20 16	0.16 5	0.12 125	0.12 6	0.07 1	0.18 7	0.20 51	0.12 19	0.15 37	0.14 50	0.12 55	0.15 8	0.14 80	0.13 364	0.09 335	0.09 188	0.10 296	0.11 304	0.09 231

HART	0.15 62	0.11 106	0.30 95	0.21 148	0.09 17	0.17 39	0.16 73	0.30 108	0.19 34	0.15 47	0.25 129	0.17 86	0.09 8	0.21 82	0.12 22	0.06 3	0.07 220	0.07 40	0.05 16	0.08 130	0.06 43

SCV_C0	0.14 37	0.11 106	0.25 51	0.19 51	0.12 125	0.15 13	0.16 73	0.30 108	0.22 75	0.13 25	0.15 37	0.13 28	0.09 8	0.24 114	0.10 1	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.06 49	0.09 194	0.06 43

AIO_rvc	0.12 8	0.11 106	0.22 26	0.19 51	0.10 39	0.15 13	0.17 108	0.20 13	0.16 8	0.11 9	0.13 18	0.13 28	0.08 2	0.22 96	0.11 6	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.07 110

HUF	0.15 62	0.11 106	0.38 200	0.17 10	0.11 72	0.16 27	0.17 108	0.22 22	0.20 51	0.11 9	0.13 18	0.14 50	0.11 37	0.18 38	0.12 22	0.07 38	0.20 462	0.06 2	0.05 16	0.07 68	0.14 377

mms	0.13 16	0.11 106	0.19 10	0.19 51	0.12 125	0.16 27	0.17 108	0.20 13	0.17 18	0.13 25	0.17 53	0.14 50	0.09 8	0.24 114	0.14 80	0.06 3	0.05 9	0.08 115	0.06 49	0.07 68	0.07 110

ours_stereo	0.13 16	0.11 106	0.23 32	0.20 105	0.11 72	0.17 39	0.18 151	0.20 13	0.19 34	0.13 25	0.18 62	0.14 50	0.10 23	0.23 105	0.14 80	0.06 3	0.05 9	0.08 115	0.06 49	0.06 13	0.05 4

fffy	0.14 37	0.11 106	0.24 39	0.20 105	0.10 39	0.19 77	0.18 151	0.22 22	0.19 34	0.13 25	0.16 46	0.15 65	0.13 83	0.25 145	0.14 80	0.06 3	0.06 109	0.08 115	0.06 49	0.07 68	0.06 43

tg	0.16 76	0.11 106	0.25 51	0.21 148	0.11 72	0.23 177	0.15 50	0.34 151	0.24 107	0.20 101	0.25 129	0.19 110	0.12 55	0.24 114	0.15 104	0.07 38	0.05 9	0.09 188	0.09 254	0.08 130	0.07 110

rvit_stereo_0081	0.16 76	0.11 106	0.24 39	0.21 148	0.12 125	0.16 27	0.17 108	0.22 22	0.33 217	0.16 68	0.18 62	0.18 96	0.14 101	0.20 63	0.16 127	0.11 311	0.08 301	0.09 188	0.08 168	0.09 194	0.07 110

model_zeroshot	0.17 92	0.11 106	0.39 214	0.20 105	0.12 125	0.24 198	0.15 50	0.34 151	0.22 75	0.30 233	0.20 85	0.22 140	0.12 55	0.24 114	0.14 80	0.08 152	0.07 220	0.07 40	0.07 97	0.07 68	0.07 110

GCAP-BAT	0.16 76	0.11 106	0.36 169	0.18 22	0.13 196	0.21 131	0.16 73	0.23 36	0.18 24	0.26 156	0.28 151	0.20 118	0.11 37	0.24 114	0.17 156	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.06 49	0.05 1	0.06 43

rvit_stereo_0082	0.16 76	0.11 106	0.24 39	0.21 148	0.12 125	0.16 27	0.17 108	0.22 22	0.33 217	0.16 68	0.18 62	0.18 96	0.14 101	0.20 63	0.16 127	0.11 311	0.08 301	0.09 188	0.08 168	0.09 194	0.07 110

gcap-zeroshot	0.17 92	0.11 106	0.36 169	0.20 105	0.12 125	0.26 232	0.16 73	0.30 108	0.22 75	0.26 156	0.20 85	0.30 251	0.14 101	0.20 63	0.13 52	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.07 97	0.06 13	0.06 43

MGS-Stereo	0.14 37	0.11 106	0.32 115	0.19 51	0.11 72	0.18 53	0.17 108	0.20 13	0.22 75	0.14 42	0.24 121	0.15 65	0.10 23	0.18 38	0.12 22	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.06 49	0.10 257	0.06 43

AE-Stereo	0.17 92	0.11 106	0.31 109	0.24 301	0.14 237	0.23 177	0.18 151	0.34 151	0.29 173	0.15 47	0.25 129	0.21 129	0.13 83	0.20 63	0.14 80	0.07 38	0.08 301	0.09 188	0.10 296	0.07 68	0.06 43

IGEVStereo-DCA	0.14 37	0.11 106	0.27 67	0.19 51	0.12 125	0.20 105	0.18 151	0.27 65	0.20 51	0.15 47	0.12 12	0.14 50	0.12 55	0.28 193	0.14 80	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.07 68	0.07 110

rrr	0.17 92	0.11 106	0.57 360	0.19 51	0.12 125	0.20 105	0.18 151	0.35 175	0.22 75	0.15 47	0.12 12	0.14 50	0.12 55	0.28 193	0.14 80	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.07 68	0.07 110

1111x	0.32 372	0.11 106	0.40 222	0.22 206	0.11 72	0.32 320	0.26 371	0.59 430	0.43 328	0.31 250	0.41 302	0.39 330	0.28 316	0.76 430	1.37 495	0.09 229	0.08 301	0.09 188	0.10 296	0.09 194	0.08 175

anonymousa	0.23 235	0.11 106	0.50 325	0.21 148	0.16 318	0.31 311	0.20 240	0.36 193	0.35 241	0.32 273	0.50 382	0.39 330	0.26 281	0.22 96	0.20 220	0.08 152	0.06 109	0.09 188	0.11 334	0.07 68	0.08 175

x	0.19 153	0.11 106	0.29 88	0.20 105	0.11 72	0.26 232	0.18 151	0.41 245	0.29 173	0.25 144	0.29 163	0.28 225	0.24 252	0.26 161	0.23 280	0.09 229	0.07 220	0.08 115	0.07 97	0.09 194	0.08 175

test_3	0.18 115	0.11 106	0.32 115	0.24 301	0.11 72	0.22 156	0.25 359	0.31 119	0.31 197	0.25 144	0.18 62	0.23 160	0.13 83	0.25 145	0.19 206	0.06 3	0.05 9	0.09 188	0.10 296	0.07 68	0.06 43

LCNet	0.21 188	0.11 106	0.29 88	0.25 338	0.12 125	0.23 177	0.19 194	0.34 151	0.26 129	0.28 175	0.35 239	0.26 201	0.30 343	0.35 258	0.17 156	0.07 38	0.05 9	0.09 188	0.10 296	0.13 356	0.22 452

AAGNet	0.33 380	0.11 106	0.37 181	0.25 338	0.16 318	0.20 105	0.19 194	0.30 108	0.27 139	0.35 320	0.35 239	0.27 210	0.30 343	0.44 290	2.66 515	0.08 152	0.05 9	0.10 260	0.07 97	0.08 130	0.06 43

NRIStereo	0.18 115	0.11 106	0.35 149	0.23 252	0.11 72	0.24 198	0.20 240	0.29 91	0.26 129	0.26 156	0.25 129	0.25 180	0.18 178	0.34 249	0.18 177	0.07 38	0.06 109	0.09 188	0.07 97	0.09 194	0.08 175

ASMatch	0.23 235	0.11 106	0.51 336	0.24 301	0.14 237	0.19 77	0.17 108	0.31 119	0.28 154	0.28 175	0.68 446	0.27 210	0.26 281	0.50 310	0.22 262	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.06 13	0.11 320

Pruner-Stereo	0.19 153	0.11 106	0.34 139	0.29 420	0.12 125	0.19 77	0.17 108	0.31 119	0.29 173	0.33 284	0.32 198	0.25 180	0.15 114	0.24 114	0.21 242	0.09 229	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.09 231

DeepStereo_RVC	0.18 115	0.11 106	0.40 222	0.21 148	0.11 72	0.19 77	0.16 73	0.28 80	0.22 75	0.27 165	0.27 146	0.23 160	0.28 316	0.24 114	0.18 177	0.08 152	0.06 109	0.09 188	0.07 97	0.09 194	0.10 286

RAFT-RH_RVC	0.25 291	0.11 106	0.45 284	0.21 148	0.12 125	0.25 212	0.14 29	0.27 65	0.27 139	0.38 355	1.15 484	0.23 160	0.17 154	0.57 350	0.24 291	0.07 38	0.05 9	0.10 260	0.07 97	0.06 13	0.07 110

test-1	0.17 92	0.11 106	0.40 222	0.23 252	0.13 196	0.22 156	0.23 321	0.34 151	0.26 129	0.20 101	0.24 121	0.22 140	0.14 101	0.16 18	0.20 220	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.06 13	0.08 175

test_xeample3	0.16 76	0.11 106	0.56 357	0.19 51	0.12 125	0.20 105	0.18 151	0.35 175	0.20 51	0.16 68	0.12 12	0.13 28	0.12 55	0.24 114	0.15 104	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.08 168	0.07 68	0.07 110

FENet	0.21 188	0.11 106	0.45 284	0.21 148	0.12 125	0.26 232	0.17 108	0.41 245	0.35 241	0.30 233	0.31 190	0.29 235	0.23 234	0.26 161	0.23 280	0.09 229	0.06 109	0.09 188	0.09 254	0.09 194	0.09 231

HSM-Net_RVC	0.27 316	0.11 106	0.42 254	0.19 51	0.11 72	0.34 345	0.20 240	0.62 450	0.43 328	0.40 380	0.43 331	0.50 402	0.26 281	0.76 430	0.22 262	0.08 152	0.07 220	0.07 40	0.07 97	0.08 130	0.08 175
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MM-Stereo_test3	0.17 92	0.12 139	0.29 88	0.23 252	0.14 237	0.19 77	0.22 295	0.39 221	0.36 254	0.16 68	0.24 121	0.17 86	0.12 55	0.19 55	0.14 80	0.07 38	0.07 220	0.08 115	0.06 49	0.09 194	0.06 43

rvit_stereo_0083	0.16 76	0.12 139	0.26 59	0.21 148	0.13 196	0.17 39	0.17 108	0.22 22	0.34 226	0.16 68	0.21 97	0.19 110	0.16 128	0.21 82	0.16 127	0.11 311	0.10 359	0.10 260	0.08 168	0.09 194	0.07 110

RAStereo	0.13 16	0.12 139	0.27 67	0.22 206	0.11 72	0.15 13	0.18 151	0.23 36	0.23 93	0.13 25	0.17 53	0.11 15	0.09 8	0.15 8	0.13 52	0.08 152	0.06 109	0.08 115	0.06 49	0.07 68	0.05 4

test_sample3	0.23 235	0.12 139	0.43 265	0.19 51	0.12 125	0.32 320	0.20 240	0.50 333	0.34 226	0.31 250	0.33 219	0.29 235	0.22 222	0.53 327	0.22 262	0.10 275	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.10 257	0.10 286

CAS++	0.16 76	0.12 139	0.27 67	0.18 22	0.12 125	0.17 39	0.15 50	0.42 259	0.24 107	0.19 98	0.18 62	0.13 28	0.10 23	0.21 82	0.12 22	0.12 347	0.10 359	0.11 315	0.08 168	0.10 257	0.09 231
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 291	0.12 139	0.40 222	0.19 51	0.10 39	0.27 242	0.19 194	0.51 349	0.45 354	0.34 304	0.41 302	0.31 262	0.26 281	0.58 356	0.28 321	0.10 275	0.07 220	0.08 115	0.08 168	0.09 194	0.09 231

tta	0.24 264	0.12 139	0.40 222	0.19 51	0.10 39	0.27 242	0.19 194	0.51 349	0.45 354	0.34 304	0.41 302	0.31 262	0.26 281	0.58 356	0.28 321	0.10 275	0.07 220	0.08 115	0.08 168	0.08 130	0.07 110

qqq1	0.24 264	0.12 139	0.40 222	0.19 51	0.10 39	0.27 242	0.19 194	0.51 349	0.45 354	0.34 304	0.41 302	0.31 262	0.26 281	0.58 356	0.16 127	0.10 275	0.07 220	0.07 40	0.06 49	0.08 130	0.07 110

fff1	0.24 264	0.12 139	0.40 222	0.19 51	0.10 39	0.27 242	0.19 194	0.51 349	0.45 354	0.34 304	0.41 302	0.31 262	0.26 281	0.58 356	0.16 127	0.10 275	0.07 220	0.07 40	0.06 49	0.08 130	0.07 110

MyStereo07	0.16 76	0.12 139	0.26 59	0.22 206	0.14 237	0.25 212	0.23 321	0.29 91	0.21 64	0.15 47	0.13 18	0.12 18	0.13 83	0.25 145	0.13 52	0.07 38	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.08 175

MyStereo06	0.20 168	0.12 139	0.57 360	0.21 148	0.14 237	0.25 212	0.23 321	0.40 232	0.21 64	0.30 233	0.24 121	0.31 262	0.18 178	0.22 96	0.18 177	0.07 38	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.08 175

MyStereo05	0.23 235	0.12 139	0.57 360	0.21 148	0.14 237	0.25 212	0.23 321	0.48 316	0.52 414	0.31 250	0.23 109	0.25 180	0.22 222	0.30 223	0.21 242	0.07 38	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.08 175

MyStereo04	0.23 235	0.12 139	0.55 353	0.22 206	0.14 237	0.25 212	0.23 321	0.49 324	0.52 414	0.28 175	0.23 109	0.27 210	0.23 234	0.30 223	0.22 262	0.07 38	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.08 175

CoDeX	0.23 235	0.12 139	0.46 292	0.21 148	0.14 237	0.29 279	0.21 270	0.53 377	0.41 314	0.29 202	0.35 239	0.29 235	0.22 222	0.48 302	0.19 206	0.09 229	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.08 130	0.07 110

mmm	0.21 188	0.12 139	0.31 109	0.22 206	0.12 125	0.28 258	0.21 270	0.41 245	0.27 139	0.29 202	0.38 271	0.29 235	0.24 252	0.29 209	0.22 262	0.09 229	0.07 220	0.11 315	0.09 254	0.10 257	0.09 231

ff7	0.14 37	0.12 139	0.27 67	0.19 51	0.12 125	0.21 131	0.18 151	0.27 65	0.20 51	0.15 47	0.13 18	0.12 18	0.12 55	0.24 114	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.07 68	0.07 110

ffff	0.14 37	0.12 139	0.27 67	0.19 51	0.12 125	0.21 131	0.18 151	0.27 65	0.20 51	0.15 47	0.13 18	0.12 18	0.12 55	0.24 114	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.07 68	0.07 110

ffm	0.22 218	0.12 139	0.42 254	0.20 105	0.13 196	0.28 258	0.20 240	0.35 175	0.44 343	0.30 233	0.42 318	0.34 285	0.23 234	0.27 180	0.11 6	0.08 152	0.05 9	0.11 315	0.10 296	0.08 130	0.08 175

ff1	0.29 347	0.12 139	0.42 254	0.20 105	0.13 196	0.28 258	0.20 240	0.35 175	0.44 343	0.30 233	0.42 318	0.34 285	0.23 234	0.81 447	1.08 479	0.08 152	0.05 9	0.11 315	0.10 296	0.08 130	0.08 175

mmx	0.31 363	0.12 139	0.42 254	0.20 105	0.13 196	0.28 258	0.20 240	0.55 394	0.45 354	0.30 233	0.42 318	0.34 285	0.23 234	0.81 447	1.08 479	0.10 275	0.07 220	0.11 315	0.10 296	0.11 304	0.10 286

11t	0.14 37	0.12 139	0.27 67	0.19 51	0.12 125	0.21 131	0.18 151	0.27 65	0.20 51	0.15 47	0.13 18	0.12 18	0.12 55	0.24 114	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.07 68	0.07 110

ttt	0.29 347	0.12 139	0.34 139	0.21 148	0.13 196	0.29 279	0.20 240	0.56 409	0.47 376	0.31 250	0.44 342	0.30 251	0.22 222	0.65 392	0.85 467	0.13 364	0.10 359	0.10 260	0.10 296	0.11 304	0.11 320

xxx	0.31 363	0.12 139	0.42 254	0.20 105	0.13 196	0.28 258	0.20 240	0.55 394	0.45 354	0.30 233	0.42 318	0.34 285	0.23 234	0.81 447	1.08 479	0.10 275	0.07 220	0.11 315	0.10 296	0.11 304	0.10 286

EKT-Stereo	0.38 413	0.12 139	0.38 200	0.42 472	3.88 521	0.21 131	0.17 108	0.35 175	0.28 154	0.20 101	0.20 85	0.23 160	0.15 114	0.28 193	0.16 127	0.09 229	0.07 220	0.09 188	0.07 97	0.09 194	0.09 231

MIM_Stereo	0.18 115	0.12 139	0.38 200	0.20 105	0.11 72	0.17 39	0.14 29	0.35 175	0.25 120	0.27 165	0.35 239	0.23 160	0.13 83	0.27 180	0.16 127	0.06 3	0.07 220	0.08 115	0.08 168	0.08 130	0.06 43

CASnet	0.14 37	0.12 139	0.22 26	0.22 206	0.08 5	0.16 27	0.15 50	0.27 65	0.25 120	0.22 117	0.20 85	0.15 65	0.11 37	0.17 25	0.13 52	0.07 38	0.05 9	0.11 315	0.09 254	0.08 130	0.05 4
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 115	0.12 139	0.55 353	0.22 206	0.12 125	0.18 53	0.18 151	0.34 151	0.19 34	0.20 101	0.24 121	0.34 285	0.18 178	0.29 209	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.07 68	0.06 43

HanStereo	0.18 115	0.12 139	0.55 353	0.22 206	0.12 125	0.18 53	0.18 151	0.34 151	0.19 34	0.20 101	0.24 121	0.34 285	0.18 178	0.29 209	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.07 68	0.06 43

anonymousdsp	0.14 37	0.12 139	0.27 67	0.19 51	0.12 125	0.21 131	0.18 151	0.28 80	0.20 51	0.15 47	0.13 18	0.12 18	0.12 55	0.24 114	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.08 130	0.07 110

Selective-RAFT	0.17 92	0.12 139	0.30 95	0.24 301	0.10 39	0.29 279	0.15 50	0.32 129	0.31 197	0.17 79	0.17 53	0.21 129	0.18 178	0.28 193	0.17 156	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.07 97	0.08 130	0.06 43

ProNet	0.14 37	0.12 139	0.25 51	0.19 51	0.11 72	0.19 77	0.19 194	0.27 65	0.20 51	0.14 42	0.13 18	0.13 28	0.12 55	0.24 114	0.12 22	0.06 3	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.07 68	0.07 110

qqq	0.20 168	0.12 139	0.31 109	0.20 105	0.11 72	0.23 177	0.19 194	0.41 245	0.27 139	0.24 136	0.28 151	0.28 225	0.24 252	0.34 249	0.22 262	0.08 152	0.07 220	0.10 260	0.09 254	0.09 194	0.09 231

ccc-4	0.14 37	0.12 139	0.27 67	0.19 51	0.12 125	0.21 131	0.18 151	0.27 65	0.20 51	0.15 47	0.13 18	0.12 18	0.12 55	0.24 114	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.07 68	0.07 110

BUS	0.23 235	0.12 139	0.28 78	0.25 338	0.14 237	0.43 409	0.17 108	0.56 409	0.34 226	0.34 304	0.35 239	0.32 271	0.20 202	0.26 161	0.21 242	0.10 275	0.07 220	0.11 315	0.10 296	0.09 194	0.09 231

IER	0.23 235	0.12 139	0.39 214	0.20 105	0.14 237	0.31 311	0.19 194	0.42 259	0.36 254	0.33 284	0.40 294	0.32 271	0.33 369	0.29 209	0.22 262	0.09 229	0.07 220	0.08 115	0.08 168	0.09 194	0.08 175

BSDual-CNN	0.23 235	0.12 139	0.28 78	0.25 338	0.14 237	0.35 360	0.21 270	0.56 409	0.34 226	0.34 304	0.35 239	0.38 318	0.24 252	0.26 161	0.21 242	0.10 275	0.07 220	0.11 315	0.10 296	0.09 194	0.09 231

test_4	0.18 115	0.12 139	0.34 139	0.23 252	0.12 125	0.18 53	0.22 295	0.26 55	0.24 107	0.24 136	0.47 372	0.22 140	0.13 83	0.24 114	0.16 127	0.06 3	0.05 9	0.09 188	0.09 254	0.07 68	0.05 4

IGEV-Stereo	0.14 37	0.12 139	0.27 67	0.19 51	0.12 125	0.21 131	0.18 151	0.28 80	0.20 51	0.15 47	0.13 18	0.12 18	0.12 55	0.24 114	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.08 130	0.07 110
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.23 235	0.12 139	0.28 78	0.21 148	0.14 237	0.35 360	0.23 321	0.51 349	0.34 226	0.35 320	0.38 271	0.38 318	0.24 252	0.26 161	0.21 242	0.10 275	0.08 301	0.10 260	0.10 296	0.09 194	0.08 175

DAS	0.27 316	0.12 139	0.42 254	0.24 301	0.18 359	0.29 279	0.24 343	0.45 286	0.45 354	0.41 390	0.44 342	0.34 285	0.29 332	0.75 425	0.21 242	0.09 229	0.07 220	0.09 188	0.07 97	0.09 194	0.09 231

SepStereo	0.26 307	0.12 139	0.42 254	0.24 301	0.18 359	0.29 279	0.24 343	0.45 286	0.45 354	0.41 390	0.44 342	0.34 285	0.29 332	0.64 386	0.21 242	0.09 229	0.07 220	0.09 188	0.07 97	0.09 194	0.09 231

GANet-ADL	0.21 188	0.12 139	0.45 284	0.23 252	0.14 237	0.29 279	0.19 194	0.46 297	0.35 241	0.25 144	0.32 198	0.32 271	0.19 193	0.24 114	0.20 220	0.10 275	0.07 220	0.07 40	0.06 49	0.09 194	0.10 286

HHNet	0.22 218	0.12 139	0.52 340	0.18 22	0.18 359	0.20 105	0.20 240	0.34 151	0.31 197	0.32 273	0.59 422	0.20 118	0.21 209	0.24 114	0.31 347	0.08 152	0.05 9	0.09 188	0.07 97	0.08 130	0.11 320

Patchmatch Stereo++	0.18 115	0.12 139	0.37 181	0.22 206	0.10 39	0.18 53	0.14 29	0.29 91	0.22 75	0.28 175	0.29 163	0.25 180	0.17 154	0.26 161	0.16 127	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.10 257	0.08 175
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 115	0.12 139	0.37 181	0.22 206	0.10 39	0.18 53	0.16 73	0.29 91	0.22 75	0.28 175	0.29 163	0.25 180	0.18 178	0.24 114	0.16 127	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.10 257	0.08 175

ROB_FTStereo_v2	0.18 115	0.12 139	0.37 181	0.22 206	0.10 39	0.18 53	0.16 73	0.29 91	0.22 75	0.28 175	0.29 163	0.25 180	0.17 154	0.24 114	0.16 127	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.10 257	0.08 175

ROB_FTStereo	0.18 115	0.12 139	0.37 181	0.22 206	0.10 39	0.18 53	0.14 29	0.29 91	0.22 75	0.28 175	0.28 151	0.25 180	0.17 154	0.24 114	0.16 127	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.10 257	0.08 175

HUI-Stereo	0.18 115	0.12 139	0.37 181	0.22 206	0.10 39	0.18 53	0.14 29	0.29 91	0.22 75	0.28 175	0.28 151	0.25 180	0.17 154	0.22 96	0.16 127	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.10 257	0.08 175

THIR-Stereo	0.29 347	0.12 139	0.41 245	0.19 51	0.11 72	0.28 258	0.72 492	0.32 129	0.35 241	0.37 341	0.65 440	0.34 285	0.50 444	0.57 350	0.45 412	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.09 254	0.07 68	0.07 110

iGMRVC	0.18 115	0.12 139	0.37 181	0.22 206	0.10 39	0.18 53	0.15 50	0.29 91	0.22 75	0.28 175	0.29 163	0.25 180	0.17 154	0.27 180	0.17 156	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.10 257	0.08 175

IRAFT_RVC	0.22 218	0.12 139	0.39 214	0.26 370	0.11 72	0.18 53	0.24 343	0.40 232	0.37 265	0.31 250	0.30 176	0.29 235	0.24 252	0.55 336	0.22 262	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.08 130	0.07 110

iRAFT	0.18 115	0.12 139	0.37 181	0.22 206	0.10 39	0.18 53	0.14 29	0.29 91	0.22 75	0.28 175	0.29 163	0.25 180	0.17 154	0.26 161	0.16 127	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.10 257	0.08 175

CRE-IMP	0.18 115	0.12 139	0.37 181	0.22 206	0.11 72	0.24 198	0.17 108	0.29 91	0.21 64	0.27 165	0.26 139	0.24 172	0.17 154	0.23 105	0.18 177	0.08 152	0.05 9	0.10 260	0.07 97	0.10 257	0.10 286

cross-raft	0.17 92	0.12 139	0.41 245	0.23 252	0.10 39	0.20 105	0.24 343	0.33 143	0.23 93	0.23 122	0.28 151	0.29 235	0.15 114	0.17 25	0.15 104	0.06 3	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.06 13	0.05 4

RAFT-IKP	0.18 115	0.12 139	0.37 181	0.22 206	0.10 39	0.18 53	0.15 50	0.29 91	0.22 75	0.28 175	0.29 163	0.25 180	0.18 178	0.25 145	0.16 127	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.10 257	0.08 175

iRaftStereo_RVC	0.16 76	0.12 139	0.26 59	0.21 148	0.11 72	0.20 105	0.17 108	0.32 129	0.23 93	0.20 101	0.25 129	0.18 96	0.12 55	0.20 63	0.15 104	0.07 38	0.05 9	0.09 188	0.09 254	0.08 130	0.07 110

GES	0.22 218	0.12 139	0.42 254	0.20 105	0.14 237	0.27 242	0.19 194	0.49 324	0.33 217	0.30 233	0.36 249	0.25 180	0.23 234	0.29 209	0.22 262	0.10 275	0.08 301	0.08 115	0.07 97	0.10 257	0.11 320

UPFNet	0.25 291	0.12 139	0.38 200	0.24 301	0.19 377	0.37 370	0.28 391	0.48 316	0.38 279	0.34 304	0.37 258	0.37 310	0.28 316	0.39 272	0.33 360	0.10 275	0.09 335	0.10 260	0.10 296	0.10 257	0.08 175

DIP-Stereo	0.18 115	0.12 139	0.33 130	0.20 105	0.13 196	0.28 258	0.12 7	0.42 259	0.25 120	0.27 165	0.32 198	0.21 129	0.17 154	0.25 145	0.20 220	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.06 49	0.07 68	0.08 175
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HI	0.20 168	0.13 198	0.33 130	0.18 22	0.15 286	0.17 39	0.16 73	0.34 151	0.21 64	0.37 341	0.39 284	0.36 304	0.24 252	0.29 209	0.21 242	0.06 3	0.05 9	0.08 115	0.09 254	0.09 194	0.07 110

CoSv	0.20 168	0.13 198	0.33 130	0.18 22	0.15 286	0.17 39	0.16 73	0.34 151	0.21 64	0.37 341	0.39 284	0.36 304	0.24 252	0.29 209	0.21 242	0.06 3	0.05 9	0.08 115	0.09 254	0.09 194	0.07 110

ISRNet	0.27 316	0.13 198	0.45 284	0.26 370	0.19 377	0.24 198	0.14 29	0.45 286	0.43 328	0.39 370	0.48 378	0.42 356	0.27 300	0.32 236	0.29 332	0.20 449	0.12 397	0.17 426	0.16 429	0.16 392	0.20 439

DCVSM-stereo	0.24 264	0.13 198	0.52 340	0.20 105	0.14 237	0.26 232	0.13 13	0.34 151	0.34 226	0.41 390	0.33 219	0.47 385	0.29 332	0.30 223	0.22 262	0.10 275	0.10 359	0.11 315	0.10 296	0.12 341	0.15 388

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 235	0.13 198	0.83 439	0.20 105	0.21 400	0.23 177	0.17 108	0.48 316	0.27 139	0.23 122	0.29 163	0.39 330	0.23 234	0.25 145	0.15 104	0.08 152	0.06 109	0.08 115	0.11 334	0.11 304	0.10 286

rvit_stereo_0080	0.15 62	0.13 198	0.25 51	0.19 51	0.13 196	0.15 13	0.20 240	0.28 80	0.24 107	0.15 47	0.17 53	0.19 110	0.13 83	0.19 55	0.15 104	0.11 311	0.08 301	0.08 115	0.08 168	0.10 257	0.07 110

test_sample6	0.25 291	0.13 198	0.41 245	0.21 148	0.11 72	0.30 296	0.22 295	0.51 349	0.35 241	0.33 284	0.43 331	0.30 251	0.24 252	0.57 350	0.22 262	0.10 275	0.07 220	0.10 260	0.10 296	0.11 304	0.10 286

test_sample5	0.24 264	0.13 198	0.42 254	0.21 148	0.12 125	0.30 296	0.21 270	0.50 333	0.34 226	0.32 273	0.41 302	0.29 235	0.23 234	0.55 336	0.21 242	0.10 275	0.07 220	0.10 260	0.09 254	0.11 304	0.10 286

test_sample4	0.24 264	0.13 198	0.43 265	0.20 105	0.12 125	0.32 320	0.21 270	0.51 349	0.34 226	0.31 250	0.37 258	0.28 225	0.23 234	0.53 327	0.21 242	0.10 275	0.07 220	0.10 260	0.09 254	0.11 304	0.10 286

H2IRNET	0.18 115	0.13 198	0.35 149	0.21 148	0.12 125	0.20 105	0.15 50	0.27 65	0.30 185	0.17 79	0.31 190	0.25 180	0.20 202	0.24 114	0.18 177	0.07 38	0.06 109	0.09 188	0.10 296	0.09 194	0.06 43

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 92	0.13 198	0.24 39	0.19 51	0.13 196	0.24 198	0.17 108	0.30 108	0.37 265	0.43 405	0.17 53	0.13 28	0.12 55	0.19 55	0.15 104	0.08 152	0.07 220	0.09 188	0.07 97	0.09 194	0.08 175

DualNet	0.24 264	0.13 198	0.42 254	0.21 148	0.12 125	0.30 296	0.21 270	0.50 333	0.34 226	0.33 284	0.43 331	0.29 235	0.23 234	0.55 336	0.21 242	0.10 275	0.07 220	0.10 260	0.09 254	0.11 304	0.10 286

whm_eth	0.15 62	0.13 198	0.25 51	0.19 51	0.13 196	0.15 13	0.20 240	0.28 80	0.24 107	0.15 47	0.17 53	0.19 110	0.13 83	0.19 55	0.15 104	0.11 311	0.08 301	0.08 115	0.08 168	0.10 257	0.07 110

plain	0.17 92	0.13 198	0.43 265	0.21 148	0.13 196	0.16 27	0.17 108	0.27 65	0.22 75	0.16 68	0.26 139	0.13 28	0.16 128	0.27 180	0.16 127	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.07 97	0.10 257	0.07 110

MaDis-Stereo	0.14 37	0.13 198	0.26 59	0.19 51	0.14 237	0.16 27	0.13 13	0.25 52	0.21 64	0.13 25	0.14 35	0.14 50	0.11 37	0.17 25	0.17 156	0.08 152	0.07 220	0.08 115	0.06 49	0.07 68	0.06 43

PCWNet_CMD	0.23 235	0.13 198	0.48 309	0.20 105	0.13 196	0.28 258	0.16 73	0.46 297	0.46 371	0.29 202	0.36 249	0.37 310	0.24 252	0.28 193	0.20 220	0.09 229	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.11 304	0.09 231

CFNet_ucs	0.24 264	0.13 198	0.50 325	0.20 105	0.15 286	0.28 258	0.17 108	0.49 324	0.45 354	0.32 273	0.42 318	0.39 330	0.22 222	0.31 230	0.21 242	0.11 311	0.08 301	0.12 351	0.09 254	0.12 341	0.11 320

testlalala_base	0.20 168	0.13 198	0.35 149	0.25 338	0.15 286	0.25 212	0.16 73	0.34 151	0.17 18	0.19 98	0.26 139	0.17 86	0.14 101	0.18 38	0.16 127	0.39 486	0.09 335	0.07 40	0.05 16	0.45 481	0.08 175

gwcnet-sp	0.24 264	0.13 198	0.63 388	0.22 206	0.14 237	0.34 345	0.22 295	0.44 276	0.39 288	0.35 320	0.34 228	0.27 210	0.27 300	0.35 258	0.25 300	0.09 229	0.08 301	0.09 188	0.09 254	0.09 194	0.09 231

scenet	0.24 264	0.13 198	0.63 388	0.22 206	0.14 237	0.34 345	0.22 295	0.44 276	0.39 288	0.35 320	0.34 228	0.27 210	0.27 300	0.35 258	0.25 300	0.09 229	0.08 301	0.09 188	0.09 254	0.09 194	0.09 231

DCRE	0.20 168	0.13 198	0.40 222	0.21 148	0.15 286	0.20 105	0.19 194	0.30 108	0.27 139	0.22 117	0.80 463	0.23 160	0.16 128	0.23 105	0.15 104	0.07 38	0.07 220	0.07 40	0.08 168	0.07 68	0.06 43

ssnet	0.24 264	0.13 198	0.63 388	0.22 206	0.14 237	0.34 345	0.22 295	0.44 276	0.39 288	0.35 320	0.34 228	0.27 210	0.27 300	0.35 258	0.25 300	0.09 229	0.08 301	0.09 188	0.09 254	0.09 194	0.09 231

fff	0.19 153	0.13 198	0.40 222	0.18 22	0.09 17	0.19 77	0.18 151	0.35 175	0.43 328	0.29 202	0.30 176	0.18 96	0.28 316	0.20 63	0.18 177	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.05 16	0.05 1	0.07 110

ADStereo(finetuned)	0.19 153	0.13 198	0.49 314	0.19 51	0.09 17	0.19 77	0.18 151	0.34 151	0.39 288	0.29 202	0.31 190	0.18 96	0.31 359	0.21 82	0.19 206	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.05 16	0.06 13	0.07 110

IPLGR	0.21 188	0.13 198	0.61 377	0.21 148	0.11 72	0.25 212	0.18 151	0.41 245	0.37 265	0.28 175	0.27 146	0.21 129	0.19 193	0.37 266	0.18 177	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.07 68	0.06 43

STrans-v2	0.24 264	0.13 198	0.54 347	0.21 148	0.12 125	0.23 177	0.21 270	0.47 305	0.28 154	0.31 250	0.42 318	0.36 304	0.35 382	0.62 379	0.23 280	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.06 13	0.06 43

TransformOpticalFlow	0.24 264	0.13 198	0.56 357	0.23 252	0.11 72	0.21 131	0.19 194	0.40 232	0.32 205	0.30 233	0.43 331	0.36 304	0.31 359	0.61 371	0.20 220	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.06 13	0.07 110

IIG-Stereo	0.23 235	0.13 198	0.35 149	0.29 420	0.12 125	0.23 177	0.14 29	0.38 209	0.31 197	0.34 304	0.37 258	0.33 278	0.21 209	0.70 407	0.26 313	0.08 152	0.06 109	0.09 188	0.07 97	0.07 68	0.06 43

CroCo-Stereo	0.14 37	0.13 198	0.24 39	0.25 338	0.11 72	0.11 3	0.18 151	0.32 129	0.23 93	0.12 19	0.12 12	0.18 96	0.12 55	0.14 4	0.13 52	0.08 152	0.06 109	0.07 40	0.05 16	0.07 68	0.06 43
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
ICVP	0.23 235	0.13 198	0.44 273	0.26 370	0.14 237	0.29 279	0.25 359	0.45 286	0.33 217	0.29 202	0.43 331	0.35 299	0.25 272	0.26 161	0.23 280	0.12 347	0.09 335	0.09 188	0.08 168	0.09 194	0.10 286
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.16 76	0.13 198	0.29 88	0.22 206	0.15 286	0.19 77	0.13 13	0.32 129	0.26 129	0.26 156	0.20 85	0.19 110	0.17 154	0.21 82	0.15 104	0.08 152	0.06 109	0.07 40	0.06 49	0.06 13	0.07 110

CFNet_pseudo	0.23 235	0.13 198	0.47 300	0.19 51	0.13 196	0.26 232	0.16 73	0.44 276	0.44 343	0.29 202	0.37 258	0.38 318	0.23 234	0.29 209	0.21 242	0.09 229	0.06 109	0.11 315	0.08 168	0.11 304	0.09 231

DCANet	0.18 115	0.13 198	0.40 222	0.19 51	0.09 17	0.19 77	0.18 151	0.34 151	0.39 288	0.29 202	0.31 190	0.18 96	0.23 234	0.20 63	0.19 206	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.05 16	0.06 13	0.07 110

csc	0.19 153	0.13 198	0.40 222	0.18 22	0.09 17	0.19 77	0.18 151	0.35 175	0.43 328	0.29 202	0.30 176	0.18 96	0.28 316	0.20 63	0.18 177	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.05 16	0.05 1	0.07 110

cscssc	0.19 153	0.13 198	0.40 222	0.18 22	0.09 17	0.19 77	0.18 151	0.35 175	0.43 328	0.29 202	0.30 176	0.18 96	0.28 316	0.20 63	0.18 177	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.05 16	0.05 1	0.07 110

ac_64	0.27 316	0.13 198	0.41 245	0.24 301	0.17 338	0.36 365	0.22 295	0.46 297	0.33 217	0.35 320	0.36 249	0.52 412	0.30 343	0.62 379	0.32 353	0.11 311	0.09 335	0.10 260	0.10 296	0.09 194	0.08 175

ACVNet	0.23 235	0.13 198	0.35 149	0.18 22	0.15 286	0.27 242	0.23 321	0.39 221	0.44 343	0.28 175	0.41 302	0.38 318	0.26 281	0.27 180	0.32 353	0.08 152	0.07 220	0.08 115	0.07 97	0.10 257	0.07 110

acv_ft	0.25 291	0.13 198	0.40 222	0.23 252	0.19 377	0.34 345	0.21 270	0.45 286	0.44 343	0.38 355	0.41 302	0.38 318	0.27 300	0.27 180	0.35 369	0.08 152	0.07 220	0.08 115	0.07 97	0.11 304	0.07 110

DSFCA	0.27 316	0.13 198	0.36 169	0.20 105	0.17 338	0.38 377	0.31 411	0.47 305	0.43 328	0.43 405	0.37 258	0.39 330	0.29 332	0.52 321	0.32 353	0.12 347	0.10 359	0.10 260	0.11 334	0.11 304	0.10 286

MSMDNet	0.23 235	0.13 198	0.48 309	0.20 105	0.13 196	0.28 258	0.16 73	0.46 297	0.46 371	0.29 202	0.36 249	0.37 310	0.24 252	0.28 193	0.20 220	0.09 229	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.11 304	0.09 231

ccs_rob	0.23 235	0.13 198	0.47 300	0.20 105	0.13 196	0.26 232	0.17 108	0.44 276	0.44 343	0.29 202	0.37 258	0.38 318	0.23 234	0.29 209	0.21 242	0.09 229	0.06 109	0.11 315	0.08 168	0.11 304	0.09 231

DISCO	0.32 372	0.13 198	0.51 336	0.25 338	0.16 318	0.48 429	0.25 359	0.50 333	0.57 432	0.37 341	0.45 355	0.62 442	0.36 386	0.64 386	0.49 423	0.09 229	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.12 341	0.11 320

SCV	0.14 37	0.14 240	0.24 39	0.21 148	0.11 72	0.15 13	0.16 73	0.31 119	0.18 24	0.11 9	0.15 37	0.13 28	0.10 23	0.23 105	0.11 6	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.09 194	0.06 43

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 16	0.14 240	0.19 10	0.26 370	0.09 17	0.15 13	0.13 13	0.22 22	0.18 24	0.12 19	0.11 8	0.10 9	0.13 83	0.21 82	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.07 68	0.05 4

AIO-test1	0.19 153	0.14 240	0.41 245	0.27 397	0.15 286	0.21 131	0.16 73	0.39 221	0.36 254	0.17 79	0.26 139	0.18 96	0.13 83	0.28 193	0.14 80	0.07 38	0.06 109	0.10 260	0.11 334	0.06 13	0.09 231

rvit_0105_6	0.19 153	0.14 240	0.34 139	0.23 252	0.14 237	0.18 53	0.20 240	0.29 91	0.37 265	0.18 93	0.22 106	0.23 160	0.17 154	0.26 161	0.17 156	0.15 403	0.13 409	0.13 371	0.11 334	0.11 304	0.08 175

UGAM	0.26 307	0.14 240	0.45 284	0.25 338	0.12 125	0.23 177	0.25 359	0.32 129	0.41 314	0.31 250	0.42 318	0.41 348	0.22 222	0.92 465	0.22 262	0.08 152	0.06 109	0.14 395	0.12 371	0.10 257	0.07 110

rvit_stereo_0081_aga	0.16 76	0.14 240	0.28 78	0.21 148	0.13 196	0.19 77	0.17 108	0.23 36	0.24 107	0.17 79	0.21 97	0.19 110	0.13 83	0.19 55	0.14 80	0.11 311	0.08 301	0.09 188	0.08 168	0.09 194	0.07 110

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 291	0.14 240	0.95 462	0.21 148	0.27 450	0.20 105	0.19 194	0.48 316	0.25 120	0.26 156	0.55 409	0.34 285	0.18 178	0.25 145	0.17 156	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.12 371	0.12 341	0.12 342

rvit_stereo_ft	0.17 92	0.14 240	0.30 95	0.25 338	0.14 237	0.17 39	0.21 270	0.28 80	0.26 129	0.16 68	0.19 69	0.20 118	0.16 128	0.22 96	0.17 156	0.11 311	0.07 220	0.09 188	0.09 254	0.09 194	0.07 110

ACVNet-DCA	0.18 115	0.14 240	0.38 200	0.23 252	0.11 72	0.31 311	0.19 194	0.41 245	0.27 139	0.17 79	0.19 69	0.13 28	0.18 178	0.28 193	0.11 6	0.08 152	0.05 9	0.08 115	0.06 49	0.09 194	0.09 231

xx1	0.20 168	0.14 240	0.38 200	0.23 252	0.11 72	0.31 311	0.19 194	0.35 175	0.47 376	0.17 79	0.19 69	0.28 225	0.24 252	0.28 193	0.11 6	0.08 152	0.05 9	0.10 260	0.09 254	0.09 194	0.09 231

1test111	0.19 153	0.14 240	0.38 200	0.23 252	0.11 72	0.31 311	0.19 194	0.41 245	0.27 139	0.17 79	0.19 69	0.13 28	0.18 178	0.34 249	0.22 262	0.08 152	0.05 9	0.08 115	0.06 49	0.09 194	0.09 231

cc1	0.18 115	0.14 240	0.38 200	0.23 252	0.11 72	0.31 311	0.19 194	0.35 175	0.47 376	0.17 79	0.19 69	0.13 28	0.18 178	0.28 193	0.11 6	0.08 152	0.05 9	0.08 115	0.06 49	0.08 130	0.08 175

tt1	0.18 115	0.14 240	0.35 149	0.23 252	0.11 72	0.30 296	0.19 194	0.35 175	0.44 343	0.17 79	0.19 69	0.13 28	0.16 128	0.27 180	0.11 6	0.08 152	0.05 9	0.08 115	0.06 49	0.08 130	0.08 175

GCAP-Stereo	0.14 37	0.14 240	0.33 130	0.20 105	0.09 17	0.21 131	0.10 3	0.26 55	0.20 51	0.18 93	0.19 69	0.15 65	0.13 83	0.17 25	0.13 52	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.05 16	0.06 13	0.06 43

CRFU-Net	0.28 336	0.14 240	0.45 284	0.25 338	0.15 286	0.45 416	0.23 321	0.50 333	0.30 185	0.43 405	0.41 302	0.48 391	0.46 432	0.43 286	0.29 332	0.11 311	0.10 359	0.09 188	0.08 168	0.10 257	0.10 286

hknet	0.25 291	0.14 240	0.40 222	0.25 338	0.15 286	0.35 360	0.21 270	0.56 409	0.37 265	0.34 304	0.35 239	0.43 360	0.27 300	0.37 266	0.21 242	0.09 229	0.07 220	0.11 315	0.10 296	0.09 194	0.09 231

GMOStereo	0.18 115	0.14 240	0.30 95	0.22 206	0.12 125	0.20 105	0.27 376	0.26 55	0.28 154	0.31 250	0.32 198	0.26 201	0.17 154	0.15 8	0.12 22	0.07 38	0.07 220	0.10 260	0.08 168	0.08 130	0.05 4

error version	0.18 115	0.14 240	0.30 95	0.22 206	0.12 125	0.20 105	0.27 376	0.26 55	0.28 154	0.31 250	0.32 198	0.26 201	0.17 154	0.15 8	0.12 22	0.07 38	0.07 220	0.10 260	0.08 168	0.08 130	0.05 4

test-v	0.18 115	0.14 240	0.30 95	0.22 206	0.12 125	0.20 105	0.27 376	0.26 55	0.28 154	0.31 250	0.32 198	0.26 201	0.17 154	0.15 8	0.12 22	0.07 38	0.07 220	0.10 260	0.08 168	0.08 130	0.05 4

GwcNet-ADL	0.22 218	0.14 240	0.58 365	0.24 301	0.13 196	0.22 156	0.23 321	0.49 324	0.40 304	0.27 165	0.29 163	0.30 251	0.20 202	0.26 161	0.23 280	0.09 229	0.07 220	0.07 40	0.07 97	0.09 194	0.09 231

OMP-Stereo	0.23 235	0.14 240	0.35 149	0.29 420	0.13 196	0.21 131	0.16 73	0.37 203	0.33 217	0.34 304	0.30 176	0.34 285	0.19 193	0.70 407	0.24 291	0.07 38	0.06 109	0.09 188	0.07 97	0.07 68	0.06 43

test-2	0.18 115	0.14 240	0.30 95	0.22 206	0.12 125	0.20 105	0.27 376	0.26 55	0.28 154	0.31 250	0.32 198	0.26 201	0.17 154	0.15 8	0.12 22	0.07 38	0.07 220	0.10 260	0.08 168	0.08 130	0.05 4

raft+_RVC	0.18 115	0.14 240	0.32 115	0.21 148	0.15 286	0.21 131	0.16 73	0.38 209	0.34 226	0.21 112	0.28 151	0.20 118	0.15 114	0.24 114	0.19 206	0.08 152	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.07 68	0.08 175

sCroCo_RVC	0.18 115	0.14 240	0.49 314	0.27 397	0.18 359	0.22 156	0.17 108	0.27 65	0.23 93	0.14 42	0.22 106	0.17 86	0.14 101	0.21 82	0.15 104	0.10 275	0.11 380	0.09 188	0.09 254	0.09 194	0.09 231

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 92	0.14 240	0.32 115	0.20 105	0.09 17	0.19 77	0.17 108	0.32 129	0.30 185	0.25 144	0.33 219	0.20 118	0.17 154	0.19 55	0.15 104	0.06 3	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.07 68	0.05 4

MMNet	0.27 316	0.14 240	0.49 314	0.24 301	0.17 338	0.47 424	0.22 295	0.45 286	0.51 406	0.39 370	0.41 302	0.36 304	0.33 369	0.39 272	0.34 365	0.08 152	0.07 220	0.09 188	0.09 254	0.10 257	0.08 175

delet	0.27 316	0.14 240	0.40 222	0.23 252	0.19 377	0.41 394	0.29 397	0.49 324	0.48 386	0.33 284	0.41 302	0.37 310	0.30 343	0.48 302	0.34 365	0.09 229	0.09 335	0.11 315	0.12 371	0.08 130	0.08 175

UNet	0.28 336	0.14 240	0.69 407	0.23 252	0.20 393	0.44 411	0.22 295	0.50 333	0.40 304	0.34 304	0.39 284	0.43 360	0.33 369	0.40 279	0.31 347	0.09 229	0.07 220	0.10 260	0.08 168	0.10 257	0.08 175

HGLStereo	0.27 316	0.14 240	0.46 292	0.24 301	0.21 400	0.33 332	0.23 321	0.50 333	0.42 321	0.35 320	0.48 378	0.41 348	0.33 369	0.45 293	0.33 360	0.11 311	0.10 359	0.09 188	0.09 254	0.10 257	0.12 342

GANet-RSSM	0.24 264	0.14 240	0.36 169	0.21 148	0.14 237	0.27 242	0.21 270	0.45 286	0.33 217	0.29 202	0.39 284	0.39 330	0.28 316	0.58 356	0.23 280	0.11 311	0.07 220	0.09 188	0.09 254	0.10 257	0.09 231

DMCA	0.22 218	0.14 240	0.36 169	0.22 206	0.14 237	0.27 242	0.20 240	0.43 271	0.38 279	0.31 250	0.32 198	0.33 278	0.24 252	0.24 114	0.28 321	0.11 311	0.08 301	0.10 260	0.08 168	0.10 257	0.11 320

RASNet	0.28 336	0.14 240	0.44 273	0.22 206	0.18 359	0.32 320	0.19 194	0.48 316	0.38 279	0.29 202	0.43 331	0.47 385	0.37 394	0.79 440	0.36 375	0.09 229	0.07 220	0.07 40	0.09 254	0.07 68	0.07 110

MDST_ROB	0.48 446	0.14 240	0.95 462	0.30 428	0.21 400	1.33 504	0.32 415	0.77 481	0.56 429	1.06 490	0.71 451	0.49 396	0.35 382	1.26 493	0.38 378	0.13 364	0.11 380	0.16 420	0.13 396	0.12 341	0.12 342

FACV-RUCA	0.21 188	0.15 273	0.32 115	0.23 252	0.23 428	0.26 232	0.19 194	0.39 221	0.34 226	0.25 144	0.32 198	0.21 129	0.24 252	0.24 114	0.19 206	0.10 275	0.07 220	0.15 409	0.08 168	0.16 392	0.13 358

DDVS	0.25 291	0.15 273	0.39 214	0.24 301	0.17 338	0.34 345	0.21 270	0.41 245	0.30 185	0.33 284	0.41 302	0.48 391	0.21 209	0.52 321	0.27 317	0.11 311	0.09 335	0.11 315	0.09 254	0.13 356	0.14 377

rvit_0105_5	0.21 188	0.15 273	0.38 200	0.23 252	0.13 196	0.22 156	0.24 343	0.36 193	0.39 288	0.21 112	0.23 109	0.26 201	0.19 193	0.26 161	0.19 206	0.15 403	0.13 409	0.12 351	0.12 371	0.10 257	0.09 231

rvit_0105_4	0.20 168	0.15 273	0.38 200	0.23 252	0.14 237	0.20 105	0.22 295	0.33 143	0.39 288	0.19 98	0.24 121	0.25 180	0.19 193	0.27 180	0.17 156	0.16 418	0.13 409	0.13 371	0.11 334	0.11 304	0.08 175

ITSA-stereo	0.25 291	0.15 273	0.33 130	0.23 252	0.11 72	0.27 242	0.18 151	0.56 409	0.59 435	0.31 250	0.32 198	0.33 278	0.28 316	0.49 307	0.30 340	0.11 311	0.08 301	0.11 315	0.10 296	0.11 304	0.13 358

test_sample7	0.25 291	0.15 273	0.35 149	0.20 105	0.14 237	0.28 258	0.21 270	0.51 349	0.38 279	0.37 341	0.34 228	0.37 310	0.30 343	0.39 272	0.23 280	0.14 390	0.09 335	0.13 371	0.12 371	0.13 356	0.12 342

MyStereo8	0.22 218	0.15 273	0.63 388	0.21 148	0.17 338	0.31 311	0.16 73	0.36 193	0.32 205	0.28 175	0.36 249	0.25 180	0.18 178	0.25 145	0.28 321	0.08 152	0.07 220	0.08 115	0.07 97	0.10 257	0.12 342

CASS	0.21 188	0.15 273	0.32 115	0.26 370	0.11 72	0.28 258	0.19 194	0.39 221	0.30 185	0.32 273	0.34 228	0.25 180	0.24 252	0.25 145	0.20 220	0.13 364	0.08 301	0.11 315	0.09 254	0.11 304	0.11 320
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.15 62	0.15 273	0.28 78	0.25 338	0.18 359	0.11 3	0.19 194	0.28 80	0.21 64	0.13 25	0.16 46	0.15 65	0.12 55	0.17 25	0.14 80	0.07 38	0.07 220	0.08 115	0.06 49	0.08 130	0.07 110

NINENet	0.25 291	0.15 273	0.37 181	0.23 252	0.16 318	0.43 409	0.17 108	0.60 438	0.46 371	0.32 273	0.37 258	0.32 271	0.20 202	0.42 284	0.21 242	0.10 275	0.10 359	0.12 351	0.08 168	0.11 304	0.10 286

Sa-1000	0.22 218	0.15 273	0.35 149	0.23 252	0.13 196	0.28 258	0.23 321	0.47 305	0.39 288	0.30 233	0.50 382	0.26 201	0.19 193	0.33 243	0.16 127	0.07 38	0.06 109	0.10 260	0.11 334	0.08 130	0.06 43

CSP-Net	0.27 316	0.15 273	0.30 95	0.21 148	0.14 237	0.44 411	0.24 343	0.50 333	0.40 304	0.41 390	0.43 331	0.42 356	0.26 281	0.66 397	0.28 321	0.12 347	0.08 301	0.08 115	0.08 168	0.10 257	0.09 231

IPLG	0.21 188	0.15 273	0.53 344	0.21 148	0.12 125	0.28 258	0.17 108	0.42 259	0.30 185	0.33 284	0.32 198	0.15 65	0.17 154	0.50 310	0.21 242	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.07 68	0.06 43

MIPNet	0.21 188	0.15 273	0.52 340	0.21 148	0.12 125	0.27 242	0.20 240	0.45 286	0.37 265	0.30 233	0.23 109	0.19 110	0.24 252	0.27 180	0.19 206	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.07 68	0.06 43

PSMNet-ADL	0.25 291	0.15 273	0.32 115	0.26 370	0.14 237	0.31 311	0.22 295	0.44 276	0.36 254	0.27 165	0.33 219	0.41 348	0.28 316	0.61 371	0.29 332	0.11 311	0.09 335	0.09 188	0.11 334	0.10 257	0.10 286

rafts_anoy	0.18 115	0.15 273	0.35 149	0.22 206	0.14 237	0.19 77	0.17 108	0.32 129	0.30 185	0.23 122	0.25 129	0.20 118	0.16 128	0.22 96	0.19 206	0.08 152	0.07 220	0.10 260	0.12 371	0.09 194	0.08 175

pcwnet_v2	0.32 372	0.15 273	1.26 487	0.23 252	0.18 359	0.32 320	0.18 151	0.59 430	0.60 439	0.36 336	0.45 355	0.35 299	0.29 332	0.36 263	0.25 300	0.14 390	0.11 380	0.12 351	0.11 334	0.14 373	0.15 388

RALCasStereoNet	0.18 115	0.15 273	0.33 130	0.21 148	0.14 237	0.21 131	0.18 151	0.31 119	0.25 120	0.21 112	0.29 163	0.22 140	0.15 114	0.27 180	0.17 156	0.08 152	0.10 359	0.07 40	0.06 49	0.09 194	0.09 231

ADLNet	0.28 336	0.15 273	0.42 254	0.23 252	0.19 377	0.34 345	0.23 321	0.53 377	0.43 328	0.42 399	0.41 302	0.44 371	0.27 300	0.55 336	0.35 369	0.11 311	0.08 301	0.11 315	0.11 334	0.11 304	0.12 342

AFF-stereo	0.18 115	0.15 273	0.32 115	0.21 148	0.10 39	0.18 53	0.18 151	0.33 143	0.27 139	0.25 144	0.37 258	0.25 180	0.17 154	0.24 114	0.15 104	0.06 3	0.05 9	0.08 115	0.08 168	0.07 68	0.05 4

cf-r	0.24 264	0.15 273	0.44 273	0.21 148	0.14 237	0.27 242	0.22 295	0.42 259	0.40 304	0.30 233	0.42 318	0.42 356	0.26 281	0.43 286	0.25 300	0.11 311	0.06 109	0.08 115	0.10 296	0.08 130	0.08 175

PSMNet-RSSM	0.24 264	0.15 273	0.36 169	0.21 148	0.14 237	0.25 212	0.20 240	0.48 316	0.37 265	0.30 233	0.44 342	0.38 318	0.26 281	0.52 321	0.22 262	0.12 347	0.07 220	0.11 315	0.13 396	0.10 257	0.09 231

CFNet-ft	0.24 264	0.15 273	0.35 149	0.18 22	0.15 286	0.30 296	0.21 270	0.39 221	0.36 254	0.28 175	0.40 294	0.43 360	0.25 272	0.47 300	0.24 291	0.12 347	0.07 220	0.12 351	0.11 334	0.12 341	0.09 231

CFNet_RVC	0.24 264	0.15 273	0.35 149	0.18 22	0.15 286	0.30 296	0.21 270	0.39 221	0.36 254	0.28 175	0.40 294	0.43 360	0.25 272	0.47 300	0.24 291	0.12 347	0.07 220	0.12 351	0.11 334	0.12 341	0.09 231

coex_refinement	0.26 307	0.16 297	0.36 169	0.23 252	0.15 286	0.31 311	0.20 240	0.49 324	0.42 321	0.35 320	0.42 318	0.45 375	0.27 300	0.55 336	0.33 360	0.10 275	0.06 109	0.07 40	0.07 97	0.10 257	0.10 286

G2L-Stereo	0.25 291	0.16 297	0.47 300	0.22 206	0.14 237	0.25 212	0.18 151	0.46 297	0.35 241	0.33 284	0.37 258	0.40 343	0.22 222	0.60 364	0.30 340	0.10 275	0.09 335	0.10 260	0.08 168	0.09 194	0.09 231

4D-IteraStereo	0.17 92	0.16 297	0.50 325	0.21 148	0.14 237	0.19 77	0.17 108	0.28 80	0.28 154	0.23 122	0.20 85	0.20 118	0.11 37	0.19 55	0.14 80	0.06 3	0.04 1	0.10 260	0.08 168	0.08 130	0.06 43

CBFPSM	0.27 316	0.16 297	0.67 401	0.20 105	0.14 237	0.38 377	0.25 359	0.40 232	0.36 254	0.33 284	0.36 249	0.56 423	0.38 398	0.32 236	0.38 378	0.08 152	0.08 301	0.07 40	0.08 168	0.09 194	0.11 320

ToySt	0.24 264	0.16 297	0.48 309	0.21 148	0.13 196	0.29 279	0.29 397	0.39 221	0.39 288	0.27 165	0.35 239	0.39 330	0.31 359	0.31 230	0.29 332	0.08 152	0.09 335	0.10 260	0.11 334	0.11 304	0.10 286

ssnet_v2	0.28 336	0.16 297	0.44 273	0.22 206	0.15 286	0.40 390	0.30 407	0.57 417	0.46 371	0.38 355	0.36 249	0.47 385	0.29 332	0.38 270	0.39 386	0.13 364	0.11 380	0.11 315	0.11 334	0.11 304	0.11 320

TestStereo1	0.21 188	0.16 297	0.32 115	0.26 370	0.13 196	0.26 232	0.27 376	0.40 232	0.36 254	0.29 202	0.39 284	0.22 140	0.21 209	0.33 243	0.17 156	0.07 38	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.07 110

RAFT_CTSACE	0.21 188	0.16 297	0.41 245	0.25 338	0.15 286	0.22 156	0.24 343	0.32 129	0.28 154	0.33 284	0.51 388	0.29 235	0.17 154	0.32 236	0.13 52	0.06 3	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.06 43

SA-5K	0.21 188	0.16 297	0.32 115	0.26 370	0.13 196	0.26 232	0.27 376	0.40 232	0.36 254	0.29 202	0.39 284	0.22 140	0.21 209	0.33 243	0.17 156	0.07 38	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.07 110

SA	0.22 218	0.16 297	0.36 169	0.23 252	0.13 196	0.24 198	0.23 321	0.45 286	0.40 304	0.27 165	0.44 342	0.23 160	0.23 234	0.33 243	0.17 156	0.07 38	0.06 109	0.10 260	0.11 334	0.08 130	0.06 43

AACVNet	0.26 307	0.16 297	0.37 181	0.22 206	0.14 237	0.29 279	0.19 194	0.41 245	0.31 197	0.38 355	0.42 318	0.43 360	0.28 316	0.73 417	0.25 300	0.11 311	0.08 301	0.11 315	0.09 254	0.13 356	0.11 320

psm_up	0.29 347	0.16 297	0.41 245	0.26 370	0.17 338	0.32 320	0.26 371	0.55 394	0.43 328	0.36 336	0.40 294	0.45 375	0.37 394	0.58 356	0.30 340	0.11 311	0.12 397	0.13 371	0.12 371	0.10 257	0.10 286

UCFNet_RVC	0.24 264	0.16 297	0.34 139	0.18 22	0.15 286	0.33 332	0.16 73	0.46 297	0.35 241	0.29 202	0.35 239	0.39 330	0.25 272	0.34 249	0.22 262	0.13 364	0.08 301	0.13 371	0.14 408	0.13 356	0.12 342

AdaStereo	0.24 264	0.16 297	0.37 181	0.24 301	0.12 125	0.32 320	0.17 108	0.54 384	0.42 321	0.33 284	0.38 271	0.35 299	0.21 209	0.30 223	0.22 262	0.14 390	0.06 109	0.13 371	0.08 168	0.11 304	0.08 175
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.
NVstereo2D	0.31 363	0.16 297	0.54 347	0.24 301	0.22 416	0.42 401	0.28 391	0.58 425	0.56 429	0.28 175	0.38 271	0.40 343	0.30 343	0.71 410	0.28 321	0.13 364	0.08 301	0.13 371	0.10 296	0.19 429	0.16 397

MLCV	0.22 218	0.16 297	0.44 273	0.21 148	0.08 5	0.29 279	0.19 194	0.38 209	0.37 265	0.38 355	0.44 342	0.31 262	0.21 209	0.41 281	0.24 291	0.07 38	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.07 68	0.06 43

HSM	0.28 336	0.16 297	0.35 149	0.20 105	0.15 286	0.33 332	0.19 194	0.53 377	0.37 265	0.36 336	0.38 271	0.67 458	0.31 359	0.89 460	0.23 280	0.08 152	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.08 130	0.08 175

DLCB_ROB	0.28 336	0.16 297	0.34 139	0.27 397	0.16 318	0.38 377	0.25 359	0.48 316	0.43 328	0.46 418	0.46 365	0.51 406	0.33 369	0.53 327	0.33 360	0.10 275	0.10 359	0.11 315	0.11 334	0.10 257	0.09 231

rvit_0105_3	0.23 235	0.17 315	0.40 222	0.25 338	0.15 286	0.24 198	0.28 391	0.38 209	0.41 314	0.25 144	0.25 129	0.28 225	0.21 209	0.28 193	0.20 220	0.15 403	0.13 409	0.14 395	0.15 417	0.10 257	0.09 231

rvit_stereo_0075_2	0.24 264	0.17 315	0.50 325	0.26 370	0.22 416	0.22 156	0.15 50	0.40 232	0.35 241	0.27 165	0.37 258	0.29 235	0.20 202	0.28 193	0.19 206	0.17 429	0.12 397	0.19 442	0.12 371	0.13 356	0.13 358

raft_robust	0.22 218	0.17 315	0.30 95	0.22 206	0.12 125	0.23 177	0.22 295	0.49 324	0.48 386	0.32 273	0.32 198	0.26 201	0.23 234	0.53 327	0.15 104	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.10 296	0.08 130	0.06 43

ADLNet2	0.30 356	0.17 315	0.72 417	0.23 252	0.17 338	0.36 365	0.24 343	0.52 366	0.51 406	0.32 273	0.38 271	0.45 375	0.30 343	0.69 404	0.35 369	0.10 275	0.08 301	0.09 188	0.09 254	0.12 341	0.10 286

TRStereo	0.19 153	0.17 315	0.47 300	0.23 252	0.19 377	0.19 77	0.16 73	0.52 366	0.28 154	0.20 101	0.19 69	0.21 129	0.13 83	0.24 114	0.13 52	0.09 229	0.06 109	0.09 188	0.11 334	0.06 13	0.06 43

RAFT	0.21 188	0.17 315	0.32 115	0.24 301	0.12 125	0.25 212	0.27 376	0.35 175	0.28 154	0.33 284	0.33 219	0.38 318	0.22 222	0.29 209	0.17 156	0.08 152	0.08 301	0.11 315	0.10 296	0.10 257	0.06 43

111	0.20 168	0.17 315	0.40 222	0.18 22	0.09 17	0.24 198	0.17 108	0.41 245	0.45 354	0.23 122	0.29 163	0.29 235	0.21 209	0.24 114	0.18 177	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.07 68	0.08 175

hitnet-ft	0.29 347	0.17 315	0.40 222	0.19 51	0.14 237	0.39 385	0.23 321	0.44 276	0.41 314	0.36 336	0.46 365	0.53 416	0.34 378	0.76 430	0.32 353	0.14 390	0.10 359	0.13 371	0.10 296	0.15 385	0.13 358

GwcNet-RSSM	0.26 307	0.17 315	0.46 292	0.21 148	0.13 196	0.28 258	0.23 321	0.44 276	0.42 321	0.31 250	0.45 355	0.40 343	0.26 281	0.55 336	0.28 321	0.11 311	0.07 220	0.09 188	0.10 296	0.09 194	0.08 175

stereogan	0.37 406	0.17 315	0.65 396	0.27 397	0.22 416	0.62 460	0.26 371	0.59 430	0.63 447	0.43 405	0.60 427	0.67 458	0.42 418	0.68 402	0.35 369	0.13 364	0.14 418	0.14 395	0.12 371	0.19 429	0.17 408

HITNet	0.20 168	0.17 315	0.43 265	0.19 51	0.08 5	0.27 242	0.14 29	0.42 259	0.30 185	0.29 202	0.32 198	0.27 210	0.21 209	0.28 193	0.25 300	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.09 194	0.06 43
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
StereoDRNet-Refined	0.27 316	0.17 315	0.35 149	0.25 338	0.14 237	0.37 370	0.21 270	0.47 305	0.41 314	0.44 411	0.51 388	0.41 348	0.28 316	0.45 293	0.37 376	0.09 229	0.06 109	0.11 315	0.11 334	0.10 257	0.10 286
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 380	0.17 315	0.61 377	0.27 397	0.19 377	0.46 418	0.29 397	0.65 458	0.51 406	0.47 425	0.46 365	0.44 371	0.34 378	0.62 379	0.41 401	0.12 347	0.08 301	0.13 371	0.12 371	0.12 341	0.10 286

SGM-Forest	0.36 397	0.17 315	0.47 300	0.23 252	0.16 318	0.45 416	0.41 454	0.55 394	0.48 386	0.52 442	0.60 427	0.52 412	0.41 410	0.85 453	0.50 428	0.17 429	0.17 447	0.17 426	0.15 417	0.15 385	0.15 388
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACV-stereo	0.29 347	0.18 329	0.79 430	0.23 252	0.16 318	0.47 424	0.19 194	0.36 193	0.34 226	0.29 202	0.33 219	0.67 458	0.42 418	0.54 334	0.30 340	0.10 275	0.09 335	0.09 188	0.09 254	0.10 257	0.11 320

DispNO	0.27 316	0.18 329	0.62 385	0.23 252	0.17 338	0.25 212	0.22 295	0.45 286	0.41 314	0.32 273	0.39 284	0.38 318	0.27 300	0.77 436	0.27 317	0.09 229	0.07 220	0.10 260	0.10 296	0.08 130	0.08 175

StereoVision	0.22 218	0.18 329	0.37 181	0.27 397	0.17 338	0.23 177	0.22 295	0.38 209	0.31 197	0.20 101	0.51 388	0.22 140	0.16 128	0.28 193	0.18 177	0.11 311	0.12 397	0.13 371	0.13 396	0.10 257	0.07 110

LL-Strereo2	0.18 115	0.18 329	0.39 214	0.22 206	0.12 125	0.24 198	0.13 13	0.31 119	0.23 93	0.24 136	0.20 85	0.24 172	0.12 55	0.26 161	0.15 104	0.06 3	0.06 109	0.12 351	0.09 254	0.08 130	0.07 110

iinet-f	0.30 356	0.18 329	1.03 473	0.20 105	0.15 286	0.44 411	0.22 295	0.45 286	0.37 265	0.35 320	0.44 342	0.41 348	0.34 378	0.34 249	0.40 393	0.10 275	0.09 335	0.08 115	0.08 168	0.13 356	0.11 320

RAFT+CT+SA	0.21 188	0.18 329	0.33 130	0.25 338	0.18 359	0.23 177	0.29 397	0.40 232	0.36 254	0.24 136	0.38 271	0.18 96	0.16 128	0.32 236	0.16 127	0.07 38	0.05 9	0.09 188	0.12 371	0.09 194	0.09 231

iRaft-Stereo_5w	0.23 235	0.18 329	0.44 273	0.22 206	0.13 196	0.19 77	0.19 194	0.37 203	0.32 205	0.28 175	0.37 258	0.34 285	0.23 234	0.65 392	0.27 317	0.06 3	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.09 194	0.08 175

LMCR-Stereo	0.26 307	0.18 329	0.49 314	0.28 417	0.14 237	0.36 365	0.23 321	0.54 384	0.34 226	0.39 370	0.40 294	0.29 235	0.29 332	0.37 266	0.27 317	0.11 311	0.07 220	0.09 188	0.07 97	0.13 356	0.09 231

Anonymous3	0.23 235	0.18 329	0.63 388	0.27 397	0.18 359	0.41 394	0.23 321	0.43 271	0.35 241	0.23 122	0.27 146	0.20 118	0.18 178	0.27 180	0.18 177	0.12 347	0.11 380	0.10 260	0.10 296	0.11 304	0.12 342

XX-TBD	0.15 62	0.18 329	0.28 78	0.22 206	0.10 39	0.22 156	0.15 50	0.22 22	0.27 139	0.22 117	0.26 139	0.14 50	0.12 55	0.16 18	0.13 52	0.08 152	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.07 68	0.06 43

RALAANet	0.19 153	0.18 329	0.37 181	0.23 252	0.14 237	0.23 177	0.13 13	0.37 203	0.29 173	0.28 175	0.26 139	0.25 180	0.15 114	0.26 161	0.18 177	0.08 152	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.09 194	0.06 43

FAT-Stereo	0.36 397	0.18 329	0.73 421	0.26 370	0.18 359	0.33 332	0.29 397	0.60 438	0.59 435	0.46 418	0.60 427	0.60 436	0.50 444	0.61 371	0.34 365	0.13 364	0.14 418	0.13 371	0.12 371	0.14 373	0.18 421

BEATNet_4x	0.22 218	0.18 329	0.47 300	0.22 206	0.10 39	0.28 258	0.14 29	0.46 297	0.32 205	0.31 250	0.34 228	0.31 262	0.25 272	0.31 230	0.29 332	0.08 152	0.06 109	0.08 115	0.06 49	0.10 257	0.08 175

RYNet	0.37 406	0.18 329	0.59 372	0.25 338	0.28 455	0.61 459	0.32 415	0.59 430	0.59 435	0.41 390	0.38 271	0.57 428	0.39 403	0.87 456	0.53 433	0.11 311	0.08 301	0.12 351	0.11 334	0.18 422	0.18 421

iResNet	0.24 264	0.18 329	0.61 377	0.25 338	0.11 72	0.29 279	0.21 270	0.42 259	0.43 328	0.33 284	0.43 331	0.27 210	0.22 222	0.34 249	0.26 313	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.08 130	0.07 110

CBMV_ROB	0.33 380	0.18 329	0.53 344	0.21 148	0.14 237	0.33 332	0.20 240	0.51 349	0.45 354	0.51 436	0.55 409	0.45 375	0.42 418	0.71 410	0.32 353	0.18 440	0.19 457	0.23 455	0.21 452	0.14 373	0.15 388

rvit_105_1	0.27 316	0.19 345	0.46 292	0.27 397	0.19 377	0.30 296	0.35 430	0.44 276	0.51 406	0.31 250	0.31 190	0.31 262	0.26 281	0.35 258	0.25 300	0.15 403	0.14 418	0.15 409	0.17 438	0.11 304	0.10 286

DualNet (step1)	0.28 336	0.19 345	0.50 325	0.18 22	0.16 318	0.34 345	0.20 240	0.51 349	0.38 279	0.37 341	0.34 228	0.37 310	0.30 343	0.39 272	0.23 280	0.23 454	0.09 335	0.28 466	0.24 464	0.18 422	0.16 397

test_sample9	0.42 429	0.19 345	0.50 325	0.18 22	0.16 318	0.34 345	0.20 240	0.51 349	0.38 279	0.37 341	0.34 228	0.37 310	0.30 343	0.66 397	0.91 470	0.23 454	1.82 519	0.28 466	0.24 464	0.18 422	0.16 397

test_sample8	0.49 448	0.19 345	0.50 325	0.18 22	0.16 318	0.34 345	0.20 240	0.55 394	0.34 226	0.62 457	0.38 271	1.15 486	0.67 470	0.66 397	0.91 470	0.23 454	1.82 519	0.28 466	0.24 464	0.18 422	0.16 397

test_5	0.23 235	0.19 345	0.38 200	0.26 370	0.18 359	0.25 212	0.29 397	0.40 232	0.37 265	0.29 202	0.40 294	0.25 180	0.22 222	0.34 249	0.18 177	0.07 38	0.05 9	0.09 188	0.09 254	0.10 257	0.10 286

AASNet	0.27 316	0.19 345	0.49 314	0.26 370	0.17 338	0.34 345	0.20 240	0.62 450	0.48 386	0.35 320	0.40 294	0.32 271	0.25 272	0.28 193	0.34 365	0.11 311	0.09 335	0.10 260	0.08 168	0.13 356	0.11 320

AnonymousM	0.17 92	0.19 345	0.24 39	0.18 22	0.10 39	0.18 53	0.17 108	0.30 108	0.23 93	0.26 156	0.20 85	0.18 96	0.14 101	0.19 55	0.14 80	0.09 229	0.06 109	0.38 479	0.15 417	0.06 13	0.05 4

TestStereo	0.21 188	0.19 345	0.40 222	0.25 338	0.10 39	0.22 156	0.21 270	0.31 119	0.31 197	0.23 122	0.34 228	0.22 140	0.18 178	0.62 379	0.18 177	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.07 97	0.11 304	0.06 43

CVANet_RVC	0.30 356	0.19 345	0.41 245	0.26 370	0.16 318	0.33 332	0.26 371	0.52 366	0.47 376	0.40 380	0.46 365	0.43 360	0.31 359	0.89 460	0.26 313	0.14 390	0.09 335	0.14 395	0.13 396	0.14 373	0.10 286

DeepPruner_ROB	0.26 307	0.19 345	0.44 273	0.21 148	0.16 318	0.30 296	0.21 270	0.52 366	0.32 205	0.35 320	0.38 271	0.39 330	0.26 281	0.42 284	0.24 291	0.15 403	0.11 380	0.11 315	0.11 334	0.14 373	0.13 358

iResNet_ROB	0.25 291	0.19 345	0.40 222	0.20 105	0.12 125	0.30 296	0.16 73	0.55 394	0.53 418	0.38 355	0.43 331	0.37 310	0.26 281	0.38 270	0.22 262	0.08 152	0.06 109	0.06 2	0.04 1	0.09 194	0.09 231

SGM_RVC	0.50 451	0.19 345	0.50 325	0.25 338	0.15 286	0.69 466	0.39 449	0.68 472	0.82 474	0.95 484	0.84 467	1.13 483	0.76 476	1.16 486	0.60 443	0.16 418	0.16 440	0.16 420	0.16 429	0.16 392	0.17 408
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AIO-test2	0.20 168	0.20 357	0.36 169	0.26 370	0.15 286	0.22 156	0.16 73	0.42 259	0.42 321	0.16 68	0.29 163	0.15 65	0.11 37	0.26 161	0.13 52	0.18 440	0.06 109	0.10 260	0.11 334	0.07 68	0.07 110

fast-acv-ft	0.31 363	0.20 357	0.81 435	0.24 301	0.18 359	0.46 418	0.27 376	0.41 245	0.49 395	0.39 370	0.55 409	0.49 396	0.35 382	0.37 266	0.38 378	0.11 311	0.11 380	0.11 315	0.12 371	0.12 341	0.09 231

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 356	0.20 357	0.70 413	0.21 148	0.17 338	0.46 418	0.27 376	0.50 333	0.49 395	0.42 399	0.55 409	0.43 360	0.30 343	0.46 296	0.38 378	0.09 229	0.06 109	0.07 40	0.06 49	0.11 304	0.10 286

ACRE	0.21 188	0.20 357	0.62 385	0.23 252	0.15 286	0.24 198	0.20 240	0.35 175	0.28 154	0.31 250	0.32 198	0.22 140	0.15 114	0.25 145	0.20 220	0.08 152	0.07 220	0.07 40	0.07 97	0.08 130	0.08 175

SACVNet	0.30 356	0.20 357	0.41 245	0.25 338	0.18 359	0.34 345	0.25 359	0.52 366	0.40 304	0.41 390	0.44 342	0.46 383	0.32 366	0.71 410	0.25 300	0.13 364	0.10 359	0.12 351	0.12 371	0.16 392	0.17 408

GEStereo_RVC	0.27 316	0.20 357	0.44 273	0.27 397	0.16 318	0.33 332	0.25 359	0.56 409	0.54 421	0.34 304	0.38 271	0.34 285	0.25 272	0.51 315	0.28 321	0.12 347	0.08 301	0.09 188	0.08 168	0.11 304	0.11 320

APVNet	0.36 397	0.20 357	0.70 413	0.26 370	0.22 416	0.52 447	0.35 430	0.61 442	0.44 343	0.38 355	0.52 396	0.48 391	0.38 398	0.84 452	0.46 418	0.13 364	0.14 418	0.15 409	0.16 429	0.16 392	0.15 388

S-Stereo	0.38 413	0.20 357	1.05 474	0.27 397	0.22 416	0.38 377	0.32 415	0.55 394	0.66 450	0.39 370	0.59 422	0.49 396	0.41 410	0.75 425	0.40 393	0.12 347	0.15 433	0.13 371	0.13 396	0.16 392	0.21 447

STTStereo	0.28 336	0.20 357	0.61 377	0.25 338	0.17 338	0.29 279	0.24 343	0.47 305	0.39 288	0.39 370	0.41 302	0.44 371	0.28 316	0.40 279	0.28 321	0.13 364	0.12 397	0.13 371	0.16 429	0.12 341	0.11 320

CFNet	0.27 316	0.20 357	0.44 273	0.22 206	0.14 237	0.33 332	0.14 29	0.51 349	0.45 354	0.30 233	0.40 294	0.38 318	0.27 300	0.76 430	0.25 300	0.09 229	0.07 220	0.11 315	0.11 334	0.11 304	0.08 175

LE_ROB	1.76 511	0.20 357	2.68 512	0.48 480	0.52 487	0.78 477	0.96 507	0.84 490	6.61 524	7.40 525	2.08 511	2.08 503	4.83 520	1.27 494	3.79 519	0.10 275	0.08 301	0.12 351	0.11 334	0.11 304	0.10 286

NOSS_ROB	0.31 363	0.20 357	0.35 149	0.24 301	0.16 318	0.32 320	0.19 194	0.52 366	0.48 386	0.33 284	0.36 249	0.42 356	0.28 316	0.93 467	0.24 291	0.19 446	0.20 462	0.24 457	0.22 460	0.17 409	0.17 408

XPNet_ROB	0.33 380	0.20 357	0.43 265	0.27 397	0.18 359	0.37 370	0.31 411	0.55 394	0.50 403	0.51 436	0.53 402	0.58 431	0.37 394	0.63 384	0.45 412	0.17 429	0.12 397	0.13 371	0.12 371	0.15 385	0.14 377

pmcnn	0.50 451	0.20 357	0.78 424	0.24 301	0.26 448	0.39 385	0.30 407	0.51 349	0.50 403	0.54 449	1.23 487	2.52 511	0.37 394	0.77 436	0.95 473	0.08 152	0.06 109	0.06 2	0.05 16	0.10 257	0.08 175

GMStereo_Zeroshot	0.24 264	0.21 371	0.45 284	0.26 370	0.13 196	0.28 258	0.15 50	0.39 221	0.35 241	0.37 341	0.43 331	0.40 343	0.17 154	0.34 249	0.20 220	0.12 347	0.07 220	0.13 371	0.07 97	0.16 392	0.09 231

SDNR	0.42 429	0.21 371	0.82 438	0.21 148	0.18 359	1.27 501	0.17 108	0.50 333	0.49 395	0.42 399	0.81 464	0.38 318	0.27 300	1.19 487	0.38 378	0.23 454	0.24 474	0.17 426	0.13 396	0.17 409	0.20 439

Anonymous_2	0.37 406	0.21 371	0.47 300	0.20 105	0.21 400	0.42 401	0.26 371	0.38 209	0.29 173	0.33 284	0.30 176	0.44 371	0.38 398	0.36 263	0.29 332	0.26 464	0.29 482	0.44 483	1.41 518	0.34 475	0.21 447

CIPLG	0.21 188	0.21 371	0.55 353	0.23 252	0.15 286	0.25 212	0.20 240	0.35 175	0.29 173	0.31 250	0.33 219	0.22 140	0.15 114	0.26 161	0.20 220	0.08 152	0.07 220	0.07 40	0.07 97	0.08 130	0.08 175

sAnonymous2	0.20 168	0.21 371	0.58 365	0.24 301	0.17 338	0.22 156	0.19 194	0.34 151	0.28 154	0.17 79	0.19 69	0.17 86	0.16 128	0.17 25	0.14 80	0.10 275	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.23 449	0.17 408

CroCo_RVC	0.20 168	0.21 371	0.58 365	0.24 301	0.17 338	0.22 156	0.19 194	0.34 151	0.28 154	0.17 79	0.19 69	0.17 86	0.16 128	0.17 25	0.14 80	0.10 275	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.23 449	0.17 408

ARAFT	0.24 264	0.21 371	0.78 424	0.22 206	0.12 125	0.29 279	0.24 343	0.43 271	0.32 205	0.33 284	0.28 151	0.28 225	0.19 193	0.49 307	0.18 177	0.07 38	0.06 109	0.12 351	0.11 334	0.09 194	0.06 43

DMCA-RVC	0.27 316	0.21 371	0.61 377	0.28 417	0.17 338	0.29 279	0.21 270	0.42 259	0.35 241	0.40 380	0.37 258	0.39 330	0.36 386	0.43 286	0.30 340	0.13 364	0.10 359	0.15 409	0.11 334	0.13 356	0.10 286

TDLM	0.30 356	0.21 371	0.38 200	0.28 417	0.15 286	0.33 332	0.32 415	0.52 366	0.47 376	0.38 355	0.43 331	0.39 330	0.29 332	0.91 464	0.28 321	0.14 390	0.08 301	0.13 371	0.11 334	0.12 341	0.10 286

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 316	0.21 371	0.59 372	0.25 338	0.18 359	0.29 279	0.22 295	0.50 333	0.40 304	0.38 355	0.41 302	0.43 360	0.27 300	0.43 286	0.29 332	0.11 311	0.08 301	0.10 260	0.10 296	0.10 257	0.11 320
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WCMA_ROB	0.51 455	0.21 371	0.65 396	0.25 338	0.21 400	0.58 454	0.32 415	0.54 384	0.55 426	0.95 484	1.40 492	1.28 490	0.81 481	0.73 417	0.62 446	0.18 440	0.15 433	0.15 409	0.15 417	0.19 429	0.19 429

CBMV	0.33 380	0.21 371	0.54 347	0.23 252	0.13 196	0.42 401	0.33 425	0.53 377	0.48 386	0.52 442	0.49 380	0.50 402	0.41 410	0.56 347	0.31 347	0.15 403	0.16 440	0.18 434	0.16 429	0.13 356	0.13 358
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.32 372	0.22 383	0.58 365	0.27 397	0.23 428	0.48 429	0.27 376	0.51 349	0.45 354	0.48 428	0.56 415	0.51 406	0.30 343	0.39 272	0.40 393	0.13 364	0.16 440	0.13 371	0.12 371	0.13 356	0.12 342

YMNet_1	0.32 372	0.22 383	0.58 365	0.27 397	0.23 428	0.48 429	0.27 376	0.51 349	0.45 354	0.48 428	0.56 415	0.51 406	0.30 343	0.39 272	0.40 393	0.13 364	0.16 440	0.13 371	0.12 371	0.13 356	0.12 342

IPLGR_C	0.21 188	0.22 383	0.60 374	0.23 252	0.15 286	0.24 198	0.20 240	0.35 175	0.29 173	0.31 250	0.32 198	0.22 140	0.15 114	0.25 145	0.20 220	0.08 152	0.07 220	0.07 40	0.07 97	0.08 130	0.08 175

RP	0.35 393	0.22 383	0.51 336	0.31 434	0.24 436	0.37 370	0.28 391	0.50 333	0.58 434	0.40 380	0.63 438	0.61 440	0.47 435	0.61 371	0.39 386	0.16 418	0.15 433	0.17 426	0.15 417	0.17 409	0.17 408

edge stereo	0.39 418	0.22 383	0.81 435	0.27 397	0.22 416	0.37 370	0.24 343	0.56 409	0.54 421	0.53 447	0.60 427	0.71 467	0.50 444	0.78 438	0.40 393	0.16 418	0.14 418	0.19 442	0.14 408	0.16 392	0.17 408

ADCL	0.47 443	0.22 383	1.00 468	0.27 397	0.19 377	0.74 471	0.64 487	0.54 384	0.69 458	0.56 451	0.71 451	0.55 420	0.60 459	0.60 364	1.43 496	0.11 311	0.09 335	0.13 371	0.13 396	0.14 373	0.14 377

GANet	0.36 397	0.22 383	0.49 314	0.29 420	0.17 338	0.41 394	0.38 444	0.57 417	0.45 354	0.46 418	0.75 457	0.55 420	0.40 406	0.94 469	0.41 401	0.13 364	0.13 409	0.13 371	0.11 334	0.14 373	0.11 320

AANet_RVC	0.31 363	0.22 383	0.50 325	0.23 252	0.14 237	0.30 296	0.24 343	0.47 305	0.54 421	0.38 355	0.60 427	0.43 360	0.29 332	0.87 456	0.40 393	0.11 311	0.07 220	0.07 40	0.07 97	0.09 194	0.09 231

StereoDRNet	0.32 372	0.22 383	0.61 377	0.27 397	0.21 400	0.42 401	0.30 407	0.61 442	0.48 386	0.46 418	0.39 284	0.48 391	0.30 343	0.57 350	0.40 393	0.11 311	0.09 335	0.12 351	0.11 334	0.12 341	0.10 286

TCMNet	0.33 380	0.23 392	0.72 417	0.29 420	0.30 463	0.40 390	0.28 391	0.50 333	0.47 376	0.37 341	0.45 355	0.40 343	0.29 332	0.60 364	0.39 386	0.14 390	0.13 409	0.15 409	0.14 408	0.17 409	0.15 388

RAFT + AFF	0.27 316	0.23 392	0.50 325	0.25 338	0.17 338	0.30 296	0.33 425	0.52 366	0.40 304	0.28 175	0.30 176	0.30 251	0.31 359	0.62 379	0.24 291	0.09 229	0.10 359	0.11 315	0.10 296	0.11 304	0.11 320

GwcNet	0.35 393	0.23 392	0.88 451	0.25 338	0.24 436	0.48 429	0.27 376	0.55 394	0.57 432	0.38 355	0.52 396	0.51 406	0.32 366	0.60 364	0.41 401	0.13 364	0.11 380	0.12 351	0.11 334	0.13 356	0.14 377

DANet	0.35 393	0.23 392	0.60 374	0.36 458	0.22 416	0.39 385	0.25 359	0.48 316	0.43 328	0.52 442	0.50 382	0.59 433	0.41 410	0.76 430	0.49 423	0.13 364	0.11 380	0.14 395	0.12 371	0.17 409	0.15 388
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DFGA-Net	0.23 235	0.24 396	0.49 314	0.22 206	0.15 286	0.25 212	0.17 108	0.39 221	0.39 288	0.29 202	0.31 190	0.21 129	0.17 154	0.59 362	0.28 321	0.08 152	0.06 109	0.09 188	0.09 254	0.10 257	0.08 175

ADCRef	0.38 413	0.24 396	0.88 451	0.26 370	0.21 400	0.49 434	0.27 376	0.52 366	0.48 386	0.50 431	0.58 420	0.35 299	0.47 435	0.48 302	1.29 494	0.09 229	0.08 301	0.12 351	0.12 371	0.11 304	0.11 320

ADCP+	0.45 440	0.24 396	1.15 481	0.25 338	0.22 416	0.56 450	0.39 449	0.54 384	0.51 406	0.44 411	0.51 388	0.46 383	0.52 449	0.56 347	1.89 507	0.10 275	0.08 301	0.11 315	0.10 296	0.14 373	0.13 358

DPSNet	0.47 443	0.24 396	0.93 459	0.27 397	0.20 393	0.75 473	0.57 481	0.84 490	0.79 472	0.47 425	0.51 388	0.60 436	0.69 472	0.87 456	0.71 454	0.16 418	0.13 409	0.12 351	0.10 296	0.25 454	0.21 447

PSMNet_ROB	0.33 380	0.24 396	0.54 347	0.31 434	0.21 400	0.42 401	0.43 459	0.59 430	0.47 376	0.37 341	0.44 342	0.49 396	0.31 359	0.64 386	0.43 405	0.14 390	0.10 359	0.15 409	0.14 408	0.13 356	0.11 320

LL-Strereo	0.29 347	0.25 401	0.58 365	0.25 338	0.21 400	0.23 177	0.24 343	0.55 394	0.42 321	0.34 304	0.32 198	0.41 348	0.40 406	0.94 469	0.23 280	0.08 152	0.07 220	0.11 315	0.09 254	0.09 194	0.09 231

HCRNet	0.24 264	0.25 401	0.33 130	0.34 448	0.16 318	0.27 242	0.18 151	0.43 271	0.35 241	0.30 233	0.35 239	0.32 271	0.22 222	0.44 290	0.20 220	0.13 364	0.08 301	0.13 371	0.11 334	0.10 257	0.09 231

GMStereo	0.19 153	0.25 401	0.40 222	0.21 148	0.12 125	0.22 156	0.19 194	0.29 91	0.40 304	0.25 144	0.23 109	0.16 79	0.15 114	0.25 145	0.19 206	0.09 229	0.06 109	0.08 115	0.08 168	0.10 257	0.08 175
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psmorigin	0.50 451	0.25 401	3.03 513	0.24 301	0.19 377	0.38 377	0.22 295	0.50 333	0.44 343	0.64 461	0.68 446	0.71 467	0.51 447	0.85 453	0.45 412	0.14 390	0.17 447	0.13 371	0.14 408	0.16 392	0.21 447

FADNet-RVC-Resample	0.29 347	0.25 401	0.93 459	0.26 370	0.16 318	0.32 320	0.21 270	0.47 305	0.39 288	0.35 320	0.38 271	0.33 278	0.27 300	0.53 327	0.24 291	0.10 275	0.10 359	0.14 395	0.13 396	0.13 356	0.16 397

G-Net	0.46 442	0.25 401	0.86 448	0.34 448	0.28 455	0.90 486	0.35 430	0.47 305	0.45 354	0.68 465	1.22 486	0.64 452	0.60 459	0.61 371	0.57 435	0.16 418	0.14 418	0.17 426	0.13 396	0.22 446	0.19 429

NCC-stereo	0.39 418	0.25 401	0.69 407	0.32 440	0.28 455	0.46 418	0.36 434	0.65 458	0.52 414	0.40 380	0.57 418	0.56 423	0.47 435	0.73 417	0.45 412	0.17 429	0.14 418	0.18 434	0.25 467	0.16 392	0.16 397

Nwc_Net	0.37 406	0.25 401	0.68 406	0.31 434	0.24 436	0.44 411	0.30 407	0.65 458	0.50 403	0.37 341	0.69 450	0.58 431	0.45 426	0.60 364	0.40 393	0.15 403	0.12 397	0.19 442	0.21 452	0.14 373	0.13 358

Abc-Net	0.39 418	0.25 401	0.69 407	0.32 440	0.28 455	0.46 418	0.36 434	0.65 458	0.52 414	0.40 380	0.57 418	0.56 423	0.47 435	0.73 417	0.45 412	0.17 429	0.14 418	0.18 434	0.25 467	0.16 392	0.16 397
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DN-CSS_ROB	0.22 218	0.25 401	0.47 300	0.24 301	0.14 237	0.25 212	0.12 7	0.40 232	0.33 217	0.29 202	0.42 318	0.22 140	0.20 202	0.33 243	0.19 206	0.07 38	0.06 109	0.11 315	0.11 334	0.11 304	0.07 110

LALA_ROB	0.36 397	0.25 401	0.46 292	0.30 428	0.21 400	0.47 424	0.39 449	0.61 442	0.51 406	0.52 442	0.51 388	0.69 464	0.36 386	0.50 310	0.43 405	0.17 429	0.11 380	0.16 420	0.14 408	0.17 409	0.15 388

Wz-Net-MNSev	0.36 397	0.26 412	0.79 430	0.26 370	0.21 400	0.59 455	0.38 444	0.55 394	0.56 429	0.48 428	0.54 405	0.53 416	0.36 386	0.60 364	0.44 409	0.11 311	0.09 335	0.11 315	0.11 334	0.15 385	0.13 358

dd	0.22 218	0.26 412	0.40 222	0.22 206	0.12 125	0.25 212	0.21 270	0.32 129	0.44 343	0.29 202	0.28 151	0.25 180	0.16 128	0.30 223	0.25 300	0.12 347	0.07 220	0.10 260	0.08 168	0.11 304	0.09 231

AF-Net	0.37 406	0.26 412	0.56 357	0.32 440	0.23 428	0.41 394	0.29 397	0.61 442	0.64 448	0.42 399	0.68 446	0.65 453	0.49 442	0.57 350	0.44 409	0.15 403	0.11 380	0.19 442	0.14 408	0.15 385	0.13 358

iResNetv2_ROB	0.27 316	0.26 412	0.72 417	0.23 252	0.13 196	0.29 279	0.18 151	0.52 366	0.49 395	0.37 341	0.45 355	0.39 330	0.25 272	0.34 249	0.20 220	0.08 152	0.06 109	0.07 40	0.05 16	0.12 341	0.09 231

NCCL2	0.35 393	0.26 412	0.49 314	0.36 458	0.22 416	0.41 394	0.41 454	0.53 377	0.42 321	0.47 425	0.46 365	0.61 440	0.39 403	0.55 336	0.37 376	0.16 418	0.13 409	0.21 448	0.21 452	0.16 392	0.16 397

FBW_ROB	0.43 433	0.26 412	0.54 347	0.31 434	0.20 393	0.51 438	0.32 415	0.70 474	0.60 439	0.59 454	0.55 409	0.65 453	0.41 410	1.40 498	0.51 430	0.13 364	0.17 447	0.21 448	0.16 429	0.17 409	0.18 421

ETE_ROB	0.34 388	0.26 412	0.45 284	0.29 420	0.18 359	0.40 390	0.37 438	0.57 417	0.47 376	0.50 431	0.50 382	0.62 442	0.36 386	0.55 336	0.38 378	0.13 364	0.10 359	0.14 395	0.12 371	0.16 392	0.16 397

FINET	0.34 388	0.27 419	0.80 433	0.24 301	0.24 436	0.36 365	0.34 427	0.54 384	0.72 463	0.39 370	0.47 372	0.32 271	0.30 343	0.51 315	0.32 353	0.19 446	0.17 447	0.13 371	0.12 371	0.18 422	0.16 397

SHD	0.42 429	0.27 419	0.81 435	0.31 434	0.25 443	0.42 401	0.22 295	0.66 464	0.94 488	0.63 459	0.60 427	0.59 433	0.47 435	0.59 362	0.58 440	0.15 403	0.13 409	0.16 420	0.16 429	0.20 437	0.22 452

MeshStereo	0.58 466	0.27 419	0.67 401	0.22 206	0.17 338	0.66 464	0.37 438	0.78 482	0.61 442	1.47 511	1.30 489	1.65 497	0.79 478	1.12 484	0.59 441	0.17 429	0.17 447	0.17 426	0.14 408	0.17 409	0.14 377
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
FADNet_RVC	0.30 356	0.28 422	0.83 439	0.23 252	0.15 286	0.30 296	0.17 108	0.49 324	0.37 265	0.30 233	0.38 271	0.30 251	0.27 300	0.52 321	0.31 347	0.14 390	0.14 418	0.14 395	0.16 429	0.21 440	0.23 459

SuperB	0.49 448	0.28 422	2.23 504	0.23 252	0.15 286	0.41 394	0.32 415	0.47 305	0.82 474	0.43 405	0.50 382	0.33 278	0.45 426	0.68 402	1.08 479	0.10 275	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.98 510	0.14 377

RTSC	0.39 418	0.28 422	0.78 424	0.27 397	0.18 359	0.49 434	0.22 295	0.59 430	0.84 479	0.55 450	0.53 402	0.49 396	0.36 386	0.67 401	0.82 463	0.13 364	0.10 359	0.11 315	0.12 371	0.17 409	0.17 408

PA-Net	0.37 406	0.28 422	0.83 439	0.31 434	0.28 455	0.39 385	0.42 457	0.51 349	0.55 426	0.34 304	0.42 318	0.41 348	0.36 386	0.79 440	0.49 423	0.12 347	0.23 472	0.16 420	0.23 462	0.12 341	0.18 421
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 502	0.28 422	0.79 430	0.26 370	0.16 318	2.26 515	1.00 509	1.42 504	1.46 504	2.38 516	2.05 510	5.95 524	2.66 517	2.95 516	2.46 514	0.17 429	0.18 453	0.18 434	0.18 444	0.15 385	0.18 421

NaN_ROB	0.41 426	0.28 422	0.62 385	0.30 428	0.19 377	0.51 438	0.47 469	0.58 425	0.59 435	0.56 451	0.47 372	0.49 396	0.41 410	1.21 490	0.64 450	0.12 347	0.18 453	0.12 351	0.13 396	0.11 304	0.14 377

SANet	0.53 460	0.28 422	0.96 464	0.26 370	0.15 286	0.69 466	0.44 462	0.67 469	1.34 500	0.67 464	0.98 477	0.94 478	0.71 474	0.89 460	0.76 456	0.14 390	0.12 397	0.12 351	0.11 334	0.17 409	0.16 397

Wz-Net-LNSev	0.34 388	0.29 429	0.91 455	0.26 370	0.21 400	0.47 424	0.31 411	0.54 384	0.54 421	0.44 411	0.52 396	0.50 402	0.35 382	0.39 272	0.39 386	0.11 311	0.11 380	0.10 260	0.09 254	0.14 373	0.13 358

DGSMNet	0.61 471	0.29 429	0.91 455	0.51 483	0.70 496	0.62 460	1.38 518	0.59 430	0.55 426	0.37 341	0.61 433	0.52 412	0.33 369	0.65 392	0.43 405	0.53 489	0.60 507	0.67 494	0.61 502	0.63 491	0.61 502

aanetorigin	0.39 418	0.29 429	1.09 476	0.24 301	0.19 377	0.28 258	0.37 438	0.33 143	0.47 376	0.94 482	0.82 465	0.52 412	0.54 450	0.49 307	0.50 428	0.11 311	0.09 335	0.10 260	0.10 296	0.16 392	0.15 388

DeepPrunerF	0.44 439	0.29 429	1.29 490	0.33 446	0.30 463	0.35 360	0.36 434	0.62 450	1.15 498	0.40 380	0.44 342	0.39 330	0.41 410	0.80 444	0.52 431	0.18 440	0.14 418	0.23 455	0.21 452	0.17 409	0.17 408

ADCPNet	0.48 446	0.29 429	1.60 498	0.27 397	0.23 428	0.70 469	0.38 444	0.53 377	0.51 406	0.51 436	0.59 422	0.67 458	0.56 454	0.60 364	1.14 484	0.15 403	0.18 453	0.14 395	0.23 462	0.19 429	0.19 429

PWC_ROB	0.38 413	0.29 429	0.69 407	0.25 338	0.20 393	0.38 377	0.19 194	0.58 425	0.67 453	0.57 453	0.85 468	0.51 406	0.40 406	0.71 410	0.52 431	0.13 364	0.09 335	0.14 395	0.10 296	0.17 409	0.14 377

FC-DCNN v2	0.71 480	0.30 435	0.67 401	0.32 440	0.27 450	0.84 481	0.39 449	0.84 490	0.85 480	1.44 507	1.64 503	2.09 504	1.28 503	1.06 480	0.80 462	0.24 460	0.22 468	0.27 460	0.26 471	0.26 460	0.25 466

HBP-ISP	0.33 380	0.30 435	0.72 417	0.22 206	0.16 318	0.32 320	0.22 295	0.54 384	0.44 343	0.41 390	0.49 380	0.33 278	0.38 398	0.73 417	0.25 300	0.18 440	0.19 457	0.24 457	0.20 449	0.16 392	0.13 358

FC-DCNN	0.70 479	0.30 435	0.69 407	0.32 440	0.27 450	0.81 480	0.39 449	0.79 485	0.82 474	1.41 503	1.58 502	1.98 502	1.26 501	1.02 478	0.77 459	0.24 460	0.22 468	0.27 460	0.26 471	0.26 460	0.26 468

PS-NSSS	0.32 372	0.30 435	0.46 292	0.23 252	0.17 338	0.33 332	0.24 343	0.57 417	0.41 314	0.37 341	0.52 396	0.35 299	0.30 343	0.80 444	0.30 340	0.17 429	0.14 418	0.21 448	0.15 417	0.15 385	0.13 358

PDISCO_ROB	0.43 433	0.30 435	0.67 401	0.43 473	0.36 472	0.67 465	0.32 415	0.72 477	0.76 468	0.43 405	0.53 402	0.63 450	0.40 406	0.66 397	0.47 420	0.21 451	0.12 397	0.21 448	0.19 448	0.25 454	0.20 439

PWCDC_ROB	0.38 413	0.30 435	0.60 374	0.33 446	0.20 393	0.42 401	0.19 194	0.58 425	0.89 481	0.42 399	1.26 488	0.36 304	0.34 378	0.50 310	0.38 378	0.18 440	0.11 380	0.11 315	0.09 254	0.19 429	0.13 358

UDGNet	0.23 235	0.31 441	0.38 200	0.24 301	0.14 237	0.24 198	0.18 151	0.32 129	0.43 328	0.29 202	0.28 151	0.24 172	0.19 193	0.29 209	0.20 220	0.15 403	0.07 220	0.21 448	0.11 334	0.14 373	0.10 286

dad	0.28 336	0.31 441	0.44 273	0.21 148	0.14 237	0.30 296	0.20 240	0.33 143	0.49 395	0.44 411	0.44 342	0.45 375	0.21 209	0.41 281	0.26 313	0.20 449	0.11 380	0.20 446	0.11 334	0.14 373	0.10 286

ccnet	0.42 429	0.31 441	0.48 309	0.27 397	0.32 467	0.60 458	0.32 415	0.65 458	0.46 371	0.53 447	0.66 442	0.56 423	0.45 426	0.72 415	0.61 444	0.26 464	0.19 457	0.24 457	0.21 452	0.26 460	0.22 452

Syn2CoEx	0.36 397	0.31 441	0.78 424	0.34 448	0.21 400	0.41 394	0.28 391	0.61 442	0.49 395	0.42 399	0.56 415	0.45 375	0.44 423	0.69 404	0.38 378	0.17 429	0.14 418	0.15 409	0.12 371	0.13 356	0.12 342

FCDSN-DC	0.63 472	0.31 441	0.61 377	0.36 458	0.30 463	0.65 462	0.37 438	0.66 464	0.68 456	1.14 494	1.54 500	1.71 499	1.26 501	0.92 465	0.64 450	0.24 460	0.22 468	0.27 460	0.26 471	0.27 464	0.27 471
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.39 418	0.32 446	0.64 395	0.34 448	0.27 450	0.40 390	0.29 397	0.57 417	0.53 418	0.45 415	0.64 439	0.62 442	0.45 426	0.72 415	0.39 386	0.15 403	0.15 433	0.21 448	0.20 449	0.18 422	0.19 429

MSMD_ROB	0.60 470	0.33 447	0.61 377	0.30 428	0.25 443	0.86 483	0.35 430	0.55 394	0.67 453	1.10 492	1.49 497	1.76 500	0.97 492	0.88 459	0.49 423	0.23 454	0.21 464	0.27 460	0.27 474	0.25 454	0.24 464

PVD	0.58 466	0.34 448	0.84 444	0.39 468	0.31 466	0.59 455	0.47 469	0.80 486	1.25 499	0.92 481	1.09 480	0.79 471	0.82 482	0.85 453	0.76 456	0.21 451	0.18 453	0.22 454	0.18 444	0.27 464	0.35 480

ADCMid	0.49 448	0.34 448	1.13 480	0.26 370	0.21 400	0.51 438	0.37 438	0.57 417	0.54 421	0.75 473	0.66 442	0.62 442	0.64 469	0.64 386	1.68 501	0.13 364	0.12 397	0.17 426	0.17 438	0.20 437	0.17 408

FADNet-RVC	0.31 363	0.35 450	0.78 424	0.25 338	0.20 393	0.33 332	0.20 240	0.49 324	0.40 304	0.34 304	0.39 284	0.41 348	0.29 332	0.63 384	0.31 347	0.13 364	0.14 418	0.14 395	0.15 417	0.19 429	0.19 429

PASM	0.45 440	0.35 450	0.90 454	0.35 457	0.33 468	0.39 385	0.38 444	0.50 333	0.61 442	0.52 442	0.51 388	0.62 442	0.45 426	0.93 467	0.48 421	0.26 464	0.29 482	0.29 470	0.33 479	0.29 469	0.26 468

CSAN	0.50 451	0.35 450	0.78 424	0.36 458	0.23 428	0.56 450	0.59 484	0.61 442	0.70 460	0.64 461	0.78 461	0.65 453	0.60 459	1.38 497	0.62 446	0.21 451	0.17 447	0.20 446	0.20 449	0.18 422	0.18 421

FADNet	0.32 372	0.36 453	0.74 422	0.23 252	0.22 416	0.37 370	0.19 194	0.53 377	0.48 386	0.32 273	0.36 249	0.43 360	0.32 366	0.64 386	0.25 300	0.16 418	0.16 440	0.14 395	0.16 429	0.24 452	0.19 429

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 397	0.36 453	0.53 344	0.34 448	0.19 377	0.51 438	0.24 343	0.55 394	0.38 279	0.41 390	0.47 372	0.47 385	0.27 300	0.73 417	0.30 340	0.36 482	0.19 457	0.27 460	0.17 438	0.26 460	0.23 459

MANE	1.41 503	0.36 453	0.74 422	0.43 473	0.41 476	2.16 514	0.80 499	2.39 519	3.38 514	2.22 515	3.06 517	3.54 517	2.73 518	2.15 513	1.94 509	0.28 472	0.27 478	0.30 472	0.46 489	0.28 468	0.34 479

ELAS_RVC	0.74 485	0.36 453	1.00 468	0.37 464	0.33 468	0.88 484	0.93 506	0.83 489	1.08 494	1.35 499	1.33 491	1.24 488	1.33 505	1.06 480	0.95 473	0.27 469	0.25 476	0.29 470	0.27 474	0.30 470	0.30 473
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 485	0.36 453	0.85 447	0.36 458	0.33 468	1.36 505	0.77 497	0.93 494	0.92 485	1.41 503	1.53 499	1.16 487	1.17 497	0.95 471	1.03 477	0.26 464	0.25 476	0.28 466	0.28 477	0.31 471	0.30 473
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
StereoAnything_RVC	0.13 16	0.37 458	0.36 169	0.14 1	0.07 1	0.11 3	0.12 7	0.17 5	0.12 1	0.08 1	0.07 1	0.07 1	0.10 23	0.20 63	0.10 1	0.09 229	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.24 452	0.05 4

EDNetEfficient	0.63 472	0.37 458	2.40 508	0.26 370	0.25 443	0.38 377	0.49 475	0.41 245	1.06 493	1.38 500	0.87 472	0.62 442	0.95 489	0.65 392	1.65 500	0.11 311	0.09 335	0.10 260	0.11 334	0.19 429	0.17 408

XQC	0.43 433	0.37 458	0.96 464	0.34 448	0.25 443	0.53 448	0.34 427	0.60 438	0.73 466	0.51 436	0.46 365	0.57 428	0.47 435	0.70 407	0.72 455	0.17 429	0.12 397	0.18 434	0.15 417	0.25 454	0.23 459

WZ-Net	0.52 459	0.38 461	1.90 502	0.30 428	0.24 436	0.57 453	0.48 473	0.62 450	0.78 471	0.50 431	0.71 451	0.68 462	0.54 450	0.98 475	0.84 464	0.13 364	0.10 359	0.11 315	0.12 371	0.19 429	0.20 439

SAMSARA	0.56 462	0.39 462	0.80 433	0.60 488	0.46 480	1.00 490	1.23 517	0.67 469	0.68 456	0.71 468	0.54 405	0.89 477	0.57 456	0.81 447	0.62 446	0.19 446	0.22 468	0.18 434	0.18 444	0.27 464	0.25 466

ADCS	0.58 466	0.40 463	1.35 493	0.29 420	0.24 436	0.55 449	0.45 463	0.67 469	0.83 477	0.76 474	0.71 451	0.68 462	0.60 459	0.76 430	2.23 512	0.16 418	0.16 440	0.16 420	0.17 438	0.22 446	0.22 452

AnyNet_C32	0.51 455	0.40 463	1.10 479	0.29 420	0.28 455	0.59 455	0.58 482	0.54 384	0.60 439	0.62 457	0.66 442	0.54 418	0.54 450	0.78 438	1.74 504	0.15 403	0.14 418	0.15 409	0.17 438	0.20 437	0.20 439

LSM	1.64 510	0.40 463	2.56 510	2.02 519	17.61 531	0.51 438	0.52 477	0.61 442	0.76 468	0.82 476	1.11 482	0.63 450	0.54 450	0.75 425	0.49 423	0.16 418	0.24 474	0.18 434	0.21 452	0.25 454	2.42 522

PSMNet-RUCA	0.37 406	0.41 466	0.66 400	0.46 478	0.41 476	0.34 345	0.25 359	0.57 417	0.45 354	0.39 370	0.52 396	0.43 360	0.33 369	0.41 281	0.29 332	0.25 463	0.14 418	0.33 476	0.21 452	0.31 471	0.22 452

Wz-Net-SNSev	0.43 433	0.41 466	1.27 488	0.30 428	0.21 400	0.44 411	0.41 454	0.61 442	0.65 449	0.46 418	0.65 440	0.62 442	0.39 403	0.74 424	0.59 441	0.12 347	0.11 380	0.12 351	0.13 396	0.16 392	0.14 377

GASNet	0.36 397	0.46 468	0.88 451	0.34 448	0.23 428	0.35 360	0.22 295	0.60 438	0.53 418	0.40 380	0.37 258	0.45 375	0.30 343	0.79 440	0.35 369	0.15 403	0.10 359	0.14 395	0.14 408	0.22 446	0.12 342

UDG	0.40 424	0.46 468	0.49 314	0.40 470	0.35 471	0.47 424	0.27 376	0.54 384	0.47 376	0.39 370	0.45 355	0.59 433	0.44 423	0.46 296	0.39 386	0.26 464	0.19 457	0.48 485	0.22 460	0.34 475	0.26 468

CC-Net-ROB	0.43 433	0.47 470	0.65 396	0.37 464	0.23 428	0.51 438	0.29 397	0.66 464	0.49 395	0.46 418	0.51 388	0.48 391	0.38 398	0.96 472	0.35 369	0.34 480	0.23 472	0.55 489	0.25 467	0.31 471	0.20 439

GANetREF_RVC	0.43 433	0.47 470	0.69 407	0.38 466	0.20 393	0.51 438	0.48 473	0.66 464	0.66 450	0.46 418	0.46 365	0.50 402	0.44 423	0.90 463	0.39 386	0.27 469	0.21 464	0.32 474	0.18 444	0.27 464	0.22 452
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
SQANet	0.40 424	0.48 472	0.67 401	0.48 480	0.39 473	0.48 429	0.22 295	0.51 349	0.43 328	0.40 380	0.47 372	0.47 385	0.33 369	0.54 334	0.32 353	0.36 482	0.15 433	0.40 481	0.21 452	0.45 481	0.31 475

Consistency-Raft	0.55 461	0.48 472	1.02 471	0.45 476	0.49 483	0.49 434	0.47 469	0.72 477	0.72 463	0.45 415	0.82 465	0.47 385	0.60 459	0.50 310	0.63 449	0.39 486	0.39 490	0.44 483	0.51 494	0.52 484	0.37 481

RTS	0.78 487	0.48 472	4.68 516	0.34 448	0.28 455	1.12 494	0.46 465	0.62 450	1.03 490	0.73 469	0.89 473	0.60 436	0.59 457	1.61 501	1.16 487	0.14 390	0.11 380	0.15 409	0.15 417	0.21 440	0.19 429

RTSA	0.78 487	0.48 472	4.68 516	0.34 448	0.28 455	1.12 494	0.46 465	0.62 450	1.03 490	0.73 469	0.89 473	0.60 436	0.59 457	1.61 501	1.16 487	0.14 390	0.11 380	0.15 409	0.15 417	0.21 440	0.19 429

NVStereoNet_ROB	0.67 476	0.49 476	0.83 439	0.48 480	0.40 475	0.51 438	0.46 465	0.70 474	0.77 470	0.84 477	1.72 504	1.02 482	0.83 483	1.23 491	0.79 461	0.32 478	0.38 489	0.40 481	0.46 489	0.36 477	0.41 485
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 426	0.50 477	0.48 309	0.44 475	0.39 473	0.46 418	0.32 415	0.50 333	0.43 328	0.45 415	0.52 396	0.57 428	0.36 386	0.48 302	0.33 360	0.33 479	0.21 464	0.55 489	0.25 467	0.37 478	0.32 478

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 455	0.50 477	0.86 448	0.39 468	0.24 436	0.84 481	0.55 480	0.56 409	0.62 444	0.60 455	0.68 446	0.62 442	0.42 418	1.13 485	0.43 405	0.23 454	0.27 478	0.27 460	0.35 481	0.25 454	0.29 472

MFN_U_SF_RVC	0.56 462	0.51 479	1.19 482	0.38 466	0.22 416	0.69 466	0.27 376	0.80 486	0.67 453	0.73 469	0.74 456	0.87 474	0.61 468	0.81 447	0.76 456	0.29 474	0.27 478	0.32 474	0.37 485	0.32 474	0.31 475

EDNetEfficientorigin	7.51 523	0.52 480	140.47 541	0.25 338	0.17 338	0.42 401	0.29 397	0.47 305	1.03 490	1.28 497	1.02 478	0.83 473	0.84 484	0.75 425	0.99 475	0.10 275	0.09 335	0.12 351	0.10 296	0.21 440	0.22 452

anonymity	0.56 462	0.54 481	0.70 413	0.47 479	0.61 492	0.56 450	0.43 459	0.69 473	0.49 395	0.63 459	0.55 409	0.54 418	0.60 459	0.61 371	0.57 435	0.55 492	0.53 500	0.50 486	0.54 497	0.51 483	0.56 495

Wz-Net-TNSev	0.51 455	0.58 482	1.61 500	0.25 338	0.21 400	0.65 462	0.45 463	0.63 456	0.69 458	0.51 436	0.54 405	0.71 467	0.60 459	1.00 476	0.77 459	0.15 403	0.15 433	0.13 371	0.15 417	0.21 440	0.20 439

AnyNet_C01	0.65 474	0.58 482	2.60 511	0.32 440	0.26 448	0.88 484	0.61 485	0.63 456	0.62 444	0.68 465	0.96 476	0.76 470	0.60 459	0.96 472	1.43 496	0.16 418	0.16 440	0.17 426	0.17 438	0.23 449	0.23 459

GCST	0.47 443	0.60 484	0.57 360	1.04 507	0.48 482	0.38 377	0.11 5	0.40 232	0.32 205	0.41 390	0.34 228	0.29 235	0.17 154	0.46 296	0.19 206	0.69 499	0.42 492	0.79 501	0.62 503	0.62 490	0.46 490

SPS-STEREO	0.69 478	0.61 485	0.98 466	0.52 485	0.57 490	0.74 471	0.50 476	0.78 482	0.62 444	0.95 484	0.86 469	0.94 478	0.70 473	1.01 477	0.87 468	0.58 495	0.51 497	0.50 486	0.50 493	0.55 486	0.58 497
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.57 465	0.62 486	0.87 450	0.63 490	0.44 479	0.73 470	0.37 438	0.65 458	0.66 450	0.51 436	0.75 457	0.66 457	0.45 426	0.69 404	0.46 418	0.53 489	0.34 487	0.55 489	0.35 481	0.60 489	0.45 487

Ntro	0.58 466	0.64 487	0.92 457	0.66 491	0.50 485	0.77 474	0.36 434	0.66 464	0.70 460	0.50 431	0.59 422	0.65 453	0.51 447	0.75 425	0.45 412	0.56 493	0.32 486	0.56 492	0.34 480	0.63 491	0.46 490

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 477	0.64 487	1.06 475	0.45 476	0.27 450	1.40 507	0.58 482	0.78 482	0.92 485	0.84 477	0.86 469	0.88 476	0.68 471	1.33 496	0.68 453	0.37 484	0.29 482	0.34 477	0.36 484	0.43 479	0.37 481

SGM+DAISY	0.87 489	0.66 489	1.30 491	0.51 483	0.60 491	1.03 491	0.84 503	0.76 480	0.73 466	1.39 501	1.51 498	1.31 491	1.22 499	1.11 482	1.08 479	0.57 494	0.53 500	0.51 488	0.51 494	0.54 485	0.61 502

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 168	0.72 490	0.70 413	0.17 10	0.08 5	0.15 13	0.15 50	0.18 7	0.16 8	0.13 25	0.12 12	0.09 3	0.08 2	0.16 18	0.13 52	0.35 481	0.04 1	0.08 115	0.07 97	0.11 304	0.23 459

coex-ft	3.44 518	0.73 491	48.55 539	0.24 301	0.19 377	0.50 437	0.43 459	0.47 305	2.40 511	7.03 524	1.20 485	0.97 481	2.23 514	0.73 417	1.92 508	0.12 347	0.15 433	0.14 395	0.12 371	0.21 440	0.43 486

JetBlue	1.14 500	0.76 492	2.36 506	0.59 487	0.75 498	3.04 518	1.78 519	1.11 497	0.90 483	0.94 482	1.10 481	1.66 498	1.28 503	2.09 511	1.72 503	0.43 488	0.36 488	0.38 479	0.38 487	0.58 488	0.56 495

MFMNet_re	0.72 481	0.76 492	0.99 467	0.62 489	0.70 496	0.77 474	0.67 488	0.75 479	0.83 477	0.78 475	0.86 469	0.69 464	0.78 477	0.71 410	0.61 444	0.66 498	0.59 506	0.61 493	0.58 501	0.68 497	0.71 506

ACVNet_1	0.72 481	0.81 494	1.37 494	0.72 494	0.53 488	0.77 474	0.42 457	0.85 493	0.90 483	0.74 472	0.75 457	1.32 492	0.72 475	1.02 478	0.55 434	0.54 491	0.31 485	0.71 496	0.35 481	0.64 493	0.45 487

ACVNet-4b	0.72 481	0.81 494	1.33 492	0.72 494	0.50 485	0.80 479	0.31 411	0.71 476	0.80 473	0.50 431	0.72 455	0.95 480	0.43 422	0.96 472	1.20 491	1.13 516	0.21 464	0.76 498	0.45 488	0.65 494	0.46 490

IMH-64-1	0.91 491	0.86 496	0.84 444	0.97 502	0.75 498	0.92 487	0.71 490	1.27 499	1.10 495	0.89 479	1.45 494	1.14 484	0.96 490	1.19 487	0.84 464	0.74 500	0.51 497	0.97 504	0.55 498	0.84 501	0.60 499

IMH-64	0.91 491	0.86 496	0.84 444	0.97 502	0.75 498	0.92 487	0.71 490	1.27 499	1.10 495	0.89 479	1.45 494	1.14 484	0.96 490	1.19 487	0.84 464	0.74 500	0.51 497	0.97 504	0.55 498	0.84 501	0.60 499

ACVNet_2	0.89 490	0.87 498	1.25 486	0.82 497	0.62 493	0.97 489	0.62 486	1.14 498	1.42 502	1.00 487	1.40 492	1.47 495	0.84 484	1.11 482	0.66 452	0.61 496	0.43 493	0.78 499	0.49 491	0.75 498	0.52 493

test_for_model	0.29 347	0.89 499	0.34 139	0.69 492	0.49 483	0.20 105	0.16 73	0.30 108	0.23 93	0.28 175	0.15 37	0.13 28	0.11 37	0.17 25	0.13 52	0.29 474	0.10 359	0.06 2	0.04 1	0.86 503	0.18 421

WAO-7	1.01 495	0.89 499	0.93 459	0.83 499	0.66 495	1.18 496	0.81 501	1.40 503	1.57 505	1.11 493	1.76 506	1.45 494	1.19 498	1.50 500	1.14 484	0.61 496	0.62 510	0.70 495	0.68 505	0.66 496	0.60 499

RainbowNet	0.72 481	0.89 499	1.02 471	0.82 497	0.63 494	0.78 477	0.52 477	0.81 488	0.93 487	0.60 455	0.79 462	0.80 472	0.60 459	0.80 444	0.57 435	0.78 503	0.55 503	0.78 499	0.49 491	0.76 499	0.58 497

DispFullNet	0.66 475	0.89 499	1.59 497	0.77 496	1.21 513	0.51 438	0.23 321	0.59 430	0.72 463	0.69 467	0.61 433	0.69 464	0.91 488	0.79 440	0.48 421	0.27 469	0.12 397	0.73 497	0.30 478	0.65 494	0.40 484

WAO-6	1.07 498	0.93 503	0.92 457	0.96 501	0.78 501	1.28 502	0.75 494	1.34 501	2.00 509	1.02 489	1.54 500	1.59 496	1.22 499	1.31 495	1.14 484	0.78 503	0.55 503	1.02 508	0.75 509	0.83 500	0.69 505

IMH	1.05 497	0.95 504	1.00 468	1.01 504	0.78 501	1.11 493	0.68 489	1.38 502	1.43 503	1.00 487	1.72 504	1.43 493	1.14 494	1.73 506	0.89 469	1.09 513	0.55 503	0.99 506	0.57 500	0.87 504	0.62 504

LVE	1.13 499	1.02 505	1.28 489	1.01 504	0.80 504	1.29 503	0.81 501	1.47 506	1.96 507	1.07 491	1.90 507	1.90 501	1.01 493	1.48 499	0.91 470	0.93 510	0.61 509	0.94 503	0.69 506	0.87 504	0.75 510

TorneroNet-64	1.43 504	1.03 506	1.20 483	1.10 508	0.86 507	2.26 515	0.73 493	1.84 512	3.84 519	1.25 496	2.25 514	2.69 513	1.42 506	1.76 508	1.43 496	0.76 502	0.50 495	1.09 509	0.66 504	1.23 513	0.76 511

Dean	1.17 501	1.04 507	1.49 496	1.03 506	0.78 501	1.20 499	0.77 497	1.48 507	1.96 507	1.28 497	1.99 509	2.15 505	1.14 494	1.25 492	1.00 476	0.81 505	0.60 507	1.01 507	0.69 506	0.92 508	0.74 509

TorneroNet	2.22 514	1.08 508	1.24 485	1.14 512	0.90 508	5.58 520	0.80 499	2.12 517	8.69 525	2.58 517	5.42 522	3.88 518	1.97 512	1.78 510	1.87 506	0.86 506	0.54 502	1.15 513	0.74 508	1.23 513	0.85 512

WAO-8	1.46 506	1.10 509	1.09 476	1.10 508	0.84 505	2.06 511	0.75 494	1.84 512	3.83 517	1.44 507	2.21 512	2.15 505	1.43 507	3.17 517	1.19 489	0.91 508	0.65 512	1.09 509	0.79 510	0.90 506	0.71 506

Venus	1.46 506	1.10 509	1.09 476	1.10 508	0.84 505	2.06 511	0.75 494	1.84 512	3.83 517	1.44 507	2.21 512	2.15 505	1.43 507	3.17 517	1.19 489	0.91 508	0.65 512	1.09 509	0.79 510	0.90 506	0.71 506

MADNet+	1.01 495	1.16 511	4.72 518	0.70 493	0.47 481	1.24 500	0.96 507	0.97 495	0.89 481	0.65 463	0.77 460	0.87 474	0.85 486	2.09 511	1.68 501	0.38 485	0.39 490	0.31 473	0.27 474	0.43 479	0.39 483

PWCK	1.00 493	1.17 512	1.70 501	0.91 500	0.41 476	1.19 498	0.92 505	1.10 496	1.14 497	1.16 495	1.14 483	1.25 489	0.88 487	1.75 507	1.04 478	0.87 507	0.50 495	0.87 502	0.53 496	0.96 509	0.52 493

UNDER WATER-64	1.55 508	1.19 513	2.52 509	1.31 513	0.95 509	2.12 513	1.21 516	1.45 505	3.19 513	1.43 506	1.32 490	2.64 512	2.04 513	1.63 503	1.83 505	1.11 514	0.67 514	1.28 514	0.92 513	1.19 511	1.02 515

UNDER WATER	1.59 509	1.22 514	2.36 506	1.38 514	1.03 510	1.67 510	1.10 513	1.54 510	3.63 515	1.44 507	1.47 496	2.85 514	2.25 515	1.67 504	1.94 509	1.06 512	0.62 510	1.31 515	0.93 514	1.21 512	1.02 515

notaker	1.45 505	1.34 515	1.48 495	1.40 515	1.07 511	1.18 496	0.85 504	1.48 507	1.40 501	1.51 512	3.46 518	2.40 510	1.81 511	1.76 508	1.45 499	1.11 514	0.69 515	1.38 516	0.87 512	1.31 515	0.97 514

ktn	1.77 512	1.36 516	1.22 484	1.43 516	1.14 512	1.52 508	1.08 512	1.51 509	3.96 520	2.77 519	4.69 520	3.35 516	1.46 509	1.69 505	1.25 493	1.43 518	0.77 516	1.45 517	0.99 515	1.32 516	0.96 513

KSHMR	1.89 513	1.36 516	1.60 498	1.47 517	1.22 514	1.38 506	1.06 511	1.79 511	5.97 523	1.42 505	5.65 523	2.98 515	1.14 494	2.23 514	1.20 491	1.27 517	1.12 517	1.46 518	1.10 517	1.32 516	1.15 517

HanzoNet	2.97 517	1.69 518	2.29 505	1.74 518	1.33 515	1.53 509	1.03 510	1.99 515	2.64 512	5.51 522	5.16 521	5.90 523	6.82 524	4.32 523	3.29 517	3.16 522	2.02 523	1.92 519	2.87 523	2.24 520	1.89 520

MADNet++	2.26 515	1.80 519	2.06 503	2.13 521	1.97 518	2.61 517	1.79 520	2.38 518	2.16 510	2.75 518	2.65 516	2.38 509	2.43 516	3.17 517	3.21 516	2.17 520	1.95 521	1.94 520	1.63 519	2.06 519	2.01 521

BEATNet-Init1	4.73 522	2.61 520	13.29 531	0.58 486	0.53 488	10.12 527	3.33 522	4.83 523	5.01 522	8.75 526	8.51 524	14.08 533	7.60 525	7.70 526	5.34 523	0.28 472	0.28 481	0.34 477	0.37 485	0.57 487	0.45 487

JetRed	2.30 516	2.64 521	6.12 519	1.12 511	1.38 516	5.85 522	3.29 521	1.99 515	1.67 506	1.98 514	1.95 508	2.16 508	1.60 510	2.48 515	4.10 520	1.05 511	1.60 518	1.09 509	1.01 516	1.67 518	1.28 518

DPSimNet_ROB	4.34 520	4.23 522	6.89 521	3.67 522	3.68 519	4.75 519	5.21 524	2.67 520	3.68 516	5.82 523	3.95 519	5.57 520	6.72 523	3.46 521	4.48 521	4.05 525	2.88 524	4.68 525	3.12 525	3.69 522	3.62 524

DGTPSM_ROB	8.34 524	5.10 523	10.37 529	5.31 524	10.18 524	8.33 524	23.60 532	6.06 525	13.41 531	4.90 520	10.87 529	5.65 521	10.44 526	6.17 524	12.59 527	3.74 523	7.55 526	3.69 523	7.26 528	4.14 523	7.46 526

DPSMNet_ROB	8.40 525	5.11 524	10.49 530	5.58 525	10.25 525	8.34 525	23.62 533	6.07 526	13.45 532	4.93 521	10.88 530	5.66 522	10.44 526	6.24 525	12.64 528	3.98 524	7.61 527	3.76 524	7.30 529	4.20 524	7.51 527

TCMNet-wrong-test	4.29 519	5.57 525	4.65 515	11.33 529	10.39 526	5.73 521	4.48 523	4.13 522	1.02 489	1.91 513	2.39 515	6.16 525	3.62 519	3.84 522	4.50 522	1.99 519	0.47 494	1.97 521	1.69 520	5.69 525	4.31 525

ASD4		6.65 526

Anonymous_1	16.62 534	9.35 527	9.84 523	10.66 526	14.64 529	18.66 534	27.12 534	12.64 532	13.51 533	10.76 532	10.30 528	10.13 527	10.60 528	11.06 532	12.74 529	15.87 536	7.74 528	16.92 533	43.48 537	58.66 540	7.68 528

xxxxx1	15.27 530	9.54 528	10.31 524	20.13 533	18.88 532	17.08 530	23.03 529	10.36 529	10.99 527	9.21 527	9.62 525	10.74 528	10.61 529	10.72 529	13.89 532	7.97 530	9.20 532	31.85 538	44.72 538	12.84 529	13.69 531

tt_ll	15.27 530	9.54 528	10.31 524	20.13 533	18.88 532	17.08 530	23.03 529	10.36 529	10.99 527	9.21 527	9.62 525	10.74 528	10.61 529	10.72 529	13.89 532	7.97 530	9.20 532	31.85 538	44.72 538	12.84 529	13.69 531

ff	15.27 530	9.54 528	10.31 524	20.13 533	18.88 532	17.08 530	23.03 529	10.36 529	10.99 527	9.21 527	9.62 525	10.74 528	10.61 529	10.72 529	13.89 532	7.97 530	9.20 532	31.85 538	44.72 538	12.84 529	13.69 531

DPSM_ROB	11.49 528	9.87 531	10.35 527	11.13 527	11.31 527	19.11 535	27.51 535	13.37 533	14.21 534	10.31 530	11.06 531	10.96 531	11.27 532	11.96 533	13.59 530	6.78 528	8.19 529	6.03 527	7.09 526	7.93 526	7.73 529

DPSM	11.49 528	9.87 531	10.35 527	11.13 527	11.31 527	19.11 535	27.51 535	13.37 533	14.21 534	10.31 530	11.06 531	10.96 531	11.27 532	11.96 533	13.59 530	6.78 528	8.19 529	6.03 527	7.09 526	7.93 526	7.73 529

DLNR_Zeroshot_test	10.44 526	12.10 533	19.93 533	106.08 541	23.66 538	0.14 9	0.13 13	3.22 521	0.17 18	0.16 68	0.23 109	0.16 79	0.10 23	0.31 230	0.15 104	2.36 521	0.06 109	0.07 40	0.07 97	39.70 539	0.06 43

PML	16.10 533	12.82 534	6.78 520	5.23 523	7.76 522	33.92 537	66.56 540	5.30 524	10.28 526	26.12 539	68.59 540	20.51 535	13.49 534	10.06 528	6.78 526	5.96 527	2.00 522	6.04 529	2.18 521	8.96 528	2.60 523

LRCNet_RVC	10.90 527	14.34 535	9.35 522	15.35 530	8.04 523	1.08 492	0.34 427	8.78 527	0.70 460	12.63 533	16.05 533	9.85 526	6.54 522	8.57 527	6.34 525	20.27 537	5.40 525	23.70 535	21.88 534	14.87 532	13.83 534

CasAABBNet	23.10 537	19.86 536	20.64 534	22.47 536	22.73 536	38.41 538	55.50 539	26.89 538	28.70 539	20.61 536	22.15 537	22.08 537	22.75 537	23.99 537	27.36 539	13.59 533	16.48 536	12.14 530	14.27 531	15.95 533	15.53 535

Selective-RAFT-Error	23.16 538	19.93 537	20.87 535	22.54 537	22.81 537	38.52 540	55.47 538	27.01 540	28.83 540	20.66 537	22.25 538	22.09 538	22.80 539	24.09 538	27.36 539	13.61 534	16.48 536	12.15 531	14.28 532	15.99 534	15.57 536

LSM0	24.24 539	19.98 538	22.32 536	24.22 538	40.14 540	38.48 539	55.20 537	26.95 539	28.57 538	20.49 535	21.83 535	22.26 539	22.75 537	24.22 539	27.30 538	13.66 535	16.32 535	12.19 532	14.15 530	16.10 535	17.66 537

HaxPig	17.72 535	20.22 539	19.73 532	16.53 531	16.51 530	9.27 526	9.33 525	14.34 535	13.27 530	18.65 534	18.70 534	17.35 534	16.77 535	17.04 535	16.45 535	22.05 538	20.89 538	22.27 534	21.53 533	21.29 536	22.13 538

MEDIAN_ROB	21.21 536	24.62 540	23.47 537	19.58 532	19.65 535	13.22 529	10.96 526	17.88 536	17.00 536	22.14 538	22.02 536	20.86 536	20.36 536	21.06 536	19.71 536	25.63 539	24.13 539	26.21 536	25.20 535	25.17 537	25.38 539

AVERAGE_ROB	25.43 540	29.06 541	27.24 538	24.63 539	24.20 539	17.73 533	12.61 527	22.29 537	21.39 537	26.79 540	26.16 539	25.20 540	24.64 540	25.07 540	23.53 537	29.96 540	28.40 540	30.60 537	29.58 536	29.72 538	29.84 540

test_example2	101.33 541	108.28 542	68.15 540	98.43 540	106.93 541	89.75 541	102.43 541	36.80 541	97.65 541	129.04 541	130.15 541	65.26 541	66.62 541	92.11 541	80.24 541	144.10 541	199.48 541	81.81 541	103.01 541	125.01 541	101.27 541

ccccc		256.29 543		354.40 542	364.36 542	149.10 542		152.89 542		153.93 542		164.00 542		268.02 542		390.55 542	349.22 542	244.59 542	219.82 542	412.30 542

Low-res two-view benchmark