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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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++	0.16 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
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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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	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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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
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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		6.65 526

Low-res two-view benchmark