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

S2M2	0.09 46	0.08 206	0.11 115	0.13 12	0.10 297	0.08 34	0.06 1	0.10 7	0.10 18	0.10 91	0.09 57	0.10 116	0.09 132	0.11 79	0.11 150	0.13 426	0.07 333	0.08 234	0.09 338	0.10 369	0.08 301

GCAP-Stereo	0.09 46	0.07 116	0.13 191	0.18 257	0.06 9	0.11 134	0.07 2	0.13 41	0.12 57	0.09 60	0.10 82	0.07 39	0.09 132	0.13 196	0.10 98	0.06 85	0.05 149	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.05 90

BEATNet_4x	0.12 210	0.08 206	0.14 223	0.18 257	0.07 41	0.15 261	0.07 2	0.22 233	0.18 191	0.16 253	0.19 230	0.18 273	0.14 276	0.16 274	0.15 300	0.07 200	0.05 149	0.05 3	0.05 72	0.06 153	0.06 161

GCST	0.37 474	0.42 491	0.26 413	1.02 515	0.39 490	0.18 330	0.08 4	0.20 190	0.17 165	0.28 422	0.25 321	0.15 227	0.12 215	0.16 274	0.14 272	0.64 508	0.43 497	0.75 505	0.65 508	0.63 502	0.46 501

DN-CSS_ROB	0.13 235	0.13 397	0.16 306	0.18 257	0.10 297	0.16 291	0.08 4	0.22 233	0.18 191	0.17 269	0.22 272	0.13 178	0.13 251	0.12 155	0.13 235	0.05 7	0.05 149	0.10 358	0.10 373	0.08 279	0.06 161

LGtest1	0.07 2	0.04 1	0.10 78	0.15 60	0.06 9	0.07 22	0.09 6	0.08 3	0.06 1	0.05 1	0.04 1	0.06 9	0.06 26	0.10 38	0.09 46	0.07 200	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.06 153	0.06 161

DCVSM-stereo	0.14 267	0.09 271	0.16 306	0.16 115	0.10 297	0.15 261	0.09 6	0.19 179	0.23 266	0.20 335	0.23 281	0.26 369	0.15 294	0.18 325	0.14 272	0.09 313	0.07 333	0.09 313	0.08 294	0.10 369	0.12 403

IGEV-Stereo+	0.07 2	0.04 1	0.08 18	0.15 60	0.06 9	0.04 1	0.09 6	0.10 7	0.09 8	0.06 6	0.06 4	0.06 9	0.06 26	0.06 1	0.08 16	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.06 153	0.06 161

LL-Strereo2	0.10 104	0.10 326	0.15 272	0.18 257	0.08 89	0.15 261	0.09 6	0.17 134	0.14 108	0.14 200	0.10 82	0.09 88	0.07 75	0.16 274	0.10 98	0.05 7	0.05 149	0.10 358	0.07 230	0.06 153	0.05 90

DIP-Stereo	0.11 147	0.07 116	0.14 223	0.17 180	0.09 196	0.13 204	0.09 6	0.16 101	0.16 147	0.11 117	0.16 176	0.14 198	0.12 215	0.15 240	0.13 235	0.06 85	0.05 149	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.06 161
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet	0.15 310	0.10 326	0.17 334	0.17 180	0.08 89	0.18 330	0.09 6	0.28 347	0.25 303	0.19 314	0.24 292	0.24 347	0.17 341	0.17 306	0.14 272	0.08 258	0.06 264	0.09 313	0.10 373	0.07 219	0.06 161

AIO-test2	0.10 104	0.08 206	0.10 78	0.23 425	0.08 89	0.11 134	0.10 12	0.23 252	0.23 266	0.08 35	0.09 57	0.08 64	0.05 7	0.10 38	0.08 16	0.06 85	0.05 149	0.08 234	0.09 338	0.05 67	0.05 90

MonSter	0.07 2	0.06 43	0.05 1	0.15 60	0.05 1	0.07 22	0.10 12	0.15 76	0.15 122	0.05 1	0.06 4	0.05 1	0.06 26	0.07 3	0.09 46	0.04 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

IGEV-Stereo++	0.07 2	0.06 43	0.08 18	0.18 257	0.06 9	0.04 1	0.10 12	0.11 16	0.11 41	0.06 6	0.07 22	0.07 39	0.06 26	0.09 19	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 67	0.04 19

rvit_stereo_0075_2	0.17 354	0.12 368	0.25 410	0.23 425	0.16 440	0.13 204	0.10 12	0.30 371	0.27 326	0.20 335	0.28 360	0.22 324	0.15 294	0.18 325	0.13 235	0.16 459	0.10 404	0.17 453	0.10 373	0.10 369	0.09 345

Pointernet	0.09 46	0.04 1	0.09 49	0.16 115	0.08 89	0.13 204	0.10 12	0.15 76	0.17 165	0.09 60	0.07 22	0.06 9	0.06 26	0.11 79	0.09 46	0.08 258	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.06 153	0.05 90

MaDis-Stereo	0.09 46	0.09 271	0.08 18	0.17 180	0.09 196	0.13 204	0.10 12	0.16 101	0.16 147	0.09 60	0.11 110	0.06 9	0.06 26	0.09 19	0.13 235	0.07 200	0.06 264	0.07 155	0.05 72	0.05 67	0.04 19

raftrobust	0.09 46	0.06 43	0.10 78	0.17 180	0.08 89	0.09 55	0.10 12	0.18 160	0.16 147	0.10 91	0.09 57	0.12 154	0.07 75	0.12 155	0.10 98	0.08 258	0.05 149	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.05 90

RALAANet	0.11 147	0.08 206	0.10 78	0.17 180	0.09 196	0.14 236	0.10 12	0.20 190	0.15 122	0.14 200	0.13 135	0.16 240	0.09 132	0.12 155	0.11 150	0.06 85	0.05 149	0.07 155	0.06 143	0.05 67	0.04 19

UCFNet_RVC	0.14 267	0.08 206	0.13 191	0.11 1	0.10 297	0.20 369	0.10 12	0.24 274	0.22 256	0.17 269	0.20 242	0.23 341	0.15 294	0.17 306	0.15 300	0.12 403	0.07 333	0.10 358	0.13 432	0.11 389	0.10 368

HITNet	0.10 104	0.06 43	0.12 146	0.14 24	0.06 9	0.11 134	0.10 12	0.18 160	0.18 191	0.13 179	0.16 176	0.14 198	0.11 186	0.15 240	0.13 235	0.06 85	0.04 3	0.04 1	0.04 18	0.06 153	0.05 90
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
Reg-Stereo(zero)	0.08 14	0.05 12	0.08 18	0.16 115	0.06 9	0.12 166	0.11 22	0.15 76	0.10 18	0.12 153	0.09 57	0.10 116	0.08 106	0.11 79	0.08 16	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.05 90

StereoAnything_RVC	0.07 2	0.15 415	0.17 334	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 22	0.08 3	0.08 3	0.06 6	0.06 4	0.05 1	0.05 7	0.09 19	0.08 16	0.08 258	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.05 67	0.04 19

trnet	0.08 14	0.05 12	0.07 4	0.12 4	0.05 1	0.12 166	0.11 22	0.13 41	0.10 18	0.08 35	0.13 135	0.09 88	0.08 106	0.11 79	0.10 98	0.08 258	0.05 149	0.05 3	0.03 1	0.06 153	0.05 90

MIF-Stereo (partial)	0.11 147	0.06 43	0.10 78	0.19 313	0.10 297	0.10 93	0.11 22	0.17 134	0.18 191	0.14 200	0.16 176	0.09 88	0.11 186	0.12 155	0.12 195	0.08 258	0.05 149	0.08 234	0.07 230	0.06 153	0.07 236

UniTT-Stereo	0.09 46	0.07 116	0.08 18	0.18 257	0.08 89	0.13 204	0.11 22	0.12 29	0.11 41	0.10 91	0.12 122	0.05 1	0.07 75	0.09 19	0.09 46	0.07 200	0.05 149	0.05 3	0.05 72	0.05 67	0.05 90

CASnet	0.09 46	0.09 271	0.09 49	0.19 313	0.06 9	0.07 22	0.11 22	0.18 160	0.14 108	0.11 117	0.10 82	0.09 88	0.07 75	0.10 38	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.10 358	0.08 294	0.05 67	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.09 46	0.05 12	0.11 115	0.13 12	0.07 41	0.14 236	0.11 22	0.15 76	0.15 122	0.09 60	0.09 57	0.12 154	0.09 132	0.15 240	0.10 98	0.07 200	0.05 149	0.05 3	0.03 1	0.05 67	0.05 90
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Patchmatch Stereo++	0.11 147	0.09 271	0.16 306	0.18 257	0.08 89	0.06 7	0.11 22	0.16 101	0.13 86	0.15 227	0.16 176	0.14 198	0.12 215	0.11 79	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.08 234	0.06 143	0.08 279	0.07 236
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
ROB_FTStereo	0.11 147	0.09 271	0.16 306	0.19 313	0.08 89	0.06 7	0.11 22	0.16 101	0.13 86	0.15 227	0.16 176	0.14 198	0.12 215	0.11 79	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.08 234	0.06 143	0.08 279	0.07 236

iRAFT	0.11 147	0.09 271	0.16 306	0.18 257	0.08 89	0.06 7	0.11 22	0.16 101	0.13 86	0.15 227	0.16 176	0.14 198	0.12 215	0.11 79	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.08 234	0.06 143	0.08 279	0.07 236

raft+_RVC	0.11 147	0.07 116	0.09 49	0.16 115	0.07 41	0.10 93	0.11 22	0.24 274	0.20 227	0.12 153	0.15 165	0.12 154	0.08 106	0.12 155	0.13 235	0.07 200	0.04 3	0.07 155	0.06 143	0.05 67	0.05 90

AdaStereo	0.15 310	0.11 351	0.15 272	0.18 257	0.09 196	0.20 369	0.11 22	0.32 391	0.28 340	0.20 335	0.23 281	0.20 299	0.13 251	0.19 341	0.14 272	0.12 403	0.05 149	0.10 358	0.07 230	0.09 338	0.07 236
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
CBMV	0.19 379	0.14 409	0.17 334	0.18 257	0.10 297	0.20 369	0.11 22	0.29 357	0.30 356	0.29 429	0.30 377	0.30 401	0.23 401	0.27 423	0.19 359	0.13 426	0.15 457	0.17 453	0.16 454	0.10 369	0.10 368
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SGD-Stereo	0.08 14	0.05 12	0.10 78	0.14 24	0.05 1	0.12 166	0.12 35	0.11 16	0.12 57	0.07 15	0.09 57	0.09 88	0.09 132	0.08 12	0.08 16	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 67	0.03 1

G2L-Stereo	0.14 267	0.07 116	0.13 191	0.17 180	0.09 196	0.13 204	0.12 35	0.27 328	0.22 256	0.16 253	0.27 347	0.21 306	0.13 251	0.17 306	0.18 348	0.09 313	0.08 359	0.08 234	0.07 230	0.07 219	0.07 236

ISRNet	0.18 367	0.08 206	0.19 368	0.19 313	0.13 396	0.15 261	0.12 35	0.30 371	0.32 369	0.21 348	0.25 321	0.27 376	0.17 341	0.17 306	0.20 366	0.20 472	0.08 359	0.14 433	0.14 435	0.14 432	0.17 464

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 14	0.06 43	0.09 49	0.22 405	0.06 9	0.08 34	0.12 35	0.10 7	0.10 18	0.07 15	0.07 22	0.06 9	0.05 7	0.11 79	0.09 46	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.06 153	0.04 19

castereo++	0.08 14	0.05 12	0.08 18	0.15 60	0.05 1	0.14 236	0.12 35	0.11 16	0.15 122	0.07 15	0.07 22	0.07 39	0.06 26	0.08 12	0.08 16	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 14	0.06 43	0.11 115	0.14 24	0.09 196	0.10 93	0.12 35	0.10 7	0.12 57	0.06 6	0.07 22	0.07 39	0.06 26	0.09 19	0.08 16	0.06 85	0.05 149	0.05 3	0.04 18	0.05 67	0.06 161

ACV-stereo	0.15 310	0.10 326	0.28 425	0.18 257	0.12 375	0.14 236	0.12 35	0.23 252	0.21 242	0.19 314	0.23 281	0.22 324	0.15 294	0.23 404	0.17 330	0.07 200	0.06 264	0.07 155	0.07 230	0.07 219	0.07 236

AIO-Stereo	0.08 14	0.06 43	0.09 49	0.18 257	0.06 9	0.08 34	0.12 35	0.15 76	0.09 8	0.08 35	0.08 44	0.07 39	0.05 7	0.11 79	0.08 16	0.05 7	0.05 149	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.04 19

RSM++	0.08 14	0.06 43	0.09 49	0.17 180	0.07 41	0.09 55	0.12 35	0.11 16	0.11 41	0.08 35	0.06 4	0.07 39	0.05 7	0.10 38	0.09 46	0.04 1	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.03 1

RSM	0.08 14	0.06 43	0.09 49	0.17 180	0.06 9	0.08 34	0.12 35	0.12 29	0.10 18	0.08 35	0.07 22	0.06 9	0.05 7	0.11 79	0.09 46	0.04 1	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.03 1

testlalala2	0.10 104	0.06 43	0.11 115	0.20 361	0.10 297	0.10 93	0.12 35	0.17 134	0.12 57	0.12 153	0.13 135	0.09 88	0.07 75	0.11 79	0.13 235	0.06 85	0.05 149	0.05 3	0.04 18	0.05 67	0.05 90

MIM_Stereo	0.09 46	0.07 116	0.11 115	0.15 60	0.07 41	0.06 7	0.12 35	0.20 190	0.14 108	0.13 179	0.13 135	0.09 88	0.05 7	0.12 155	0.08 16	0.05 7	0.06 264	0.07 155	0.06 143	0.06 153	0.05 90

testlalala	0.08 14	0.07 116	0.17 334	0.16 115	0.08 89	0.09 55	0.12 35	0.15 76	0.10 18	0.07 15	0.09 57	0.06 9	0.06 26	0.11 79	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.04 18	0.04 3	0.04 19

Selective-IGEV	0.07 2	0.06 43	0.08 18	0.17 180	0.06 9	0.08 34	0.12 35	0.13 41	0.07 2	0.08 35	0.07 22	0.06 9	0.04 1	0.10 38	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.03 1

EGLCR-Stereo	0.08 14	0.05 12	0.08 18	0.14 24	0.06 9	0.10 93	0.12 35	0.11 16	0.16 147	0.06 6	0.05 2	0.07 39	0.05 7	0.10 38	0.11 150	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.04 3	0.04 19

iRaft-Stereo_5w	0.12 210	0.09 271	0.12 146	0.19 313	0.08 89	0.09 55	0.12 35	0.21 211	0.21 242	0.19 314	0.14 149	0.11 137	0.09 132	0.20 366	0.16 316	0.05 7	0.05 149	0.07 155	0.06 143	0.05 67	0.06 161

PFNet+	0.11 147	0.06 43	0.13 191	0.16 115	0.09 196	0.05 4	0.12 35	0.17 134	0.21 242	0.16 253	0.19 230	0.14 198	0.10 162	0.11 79	0.11 150	0.08 258	0.05 149	0.09 313	0.08 294	0.06 153	0.11 391

OMP-Stereo	0.11 147	0.06 43	0.14 223	0.18 257	0.08 89	0.09 55	0.12 35	0.21 211	0.21 242	0.13 179	0.14 149	0.11 137	0.12 215	0.11 79	0.13 235	0.06 85	0.04 3	0.07 155	0.06 143	0.05 67	0.04 19

IIG-Stereo	0.11 147	0.06 43	0.13 191	0.17 180	0.08 89	0.11 134	0.12 35	0.22 233	0.17 165	0.14 200	0.17 197	0.11 137	0.12 215	0.12 155	0.12 195	0.06 85	0.05 149	0.07 155	0.06 143	0.05 67	0.04 19

PSM-adaLoss	0.11 147	0.09 271	0.16 306	0.18 257	0.08 89	0.06 7	0.12 35	0.16 101	0.13 86	0.15 227	0.16 176	0.14 198	0.12 215	0.11 79	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.08 234	0.06 143	0.08 279	0.07 236

ROB_FTStereo_v2	0.11 147	0.09 271	0.16 306	0.19 313	0.08 89	0.06 7	0.12 35	0.16 101	0.13 86	0.15 227	0.16 176	0.14 198	0.12 215	0.11 79	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.08 234	0.06 143	0.08 279	0.07 236

HUI-Stereo	0.11 147	0.09 271	0.16 306	0.18 257	0.08 89	0.06 7	0.12 35	0.16 101	0.13 86	0.15 227	0.16 176	0.14 198	0.12 215	0.11 79	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.08 234	0.06 143	0.08 279	0.07 236

SST-Stereo	0.10 104	0.07 116	0.15 272	0.18 257	0.09 196	0.06 7	0.12 35	0.17 134	0.11 41	0.15 227	0.17 197	0.13 178	0.12 215	0.10 38	0.11 150	0.06 85	0.04 3	0.09 313	0.06 143	0.06 153	0.05 90

Pruner-Stereo	0.11 147	0.07 116	0.12 146	0.17 180	0.09 196	0.06 7	0.12 35	0.17 134	0.17 165	0.13 179	0.19 230	0.13 178	0.09 132	0.11 79	0.11 150	0.06 85	0.04 3	0.07 155	0.06 143	0.06 153	0.08 301

DeepStereo_RVC	0.11 147	0.08 206	0.16 306	0.18 257	0.08 89	0.08 34	0.12 35	0.17 134	0.12 57	0.13 179	0.14 149	0.12 154	0.12 215	0.12 155	0.11 150	0.06 85	0.04 3	0.07 155	0.06 143	0.07 219	0.08 301

iGMRVC	0.11 147	0.09 271	0.16 306	0.19 313	0.08 89	0.06 7	0.12 35	0.16 101	0.13 86	0.15 227	0.16 176	0.14 198	0.12 215	0.11 79	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.08 234	0.06 143	0.08 279	0.07 236

RAFT-RH_RVC	0.11 147	0.06 43	0.14 223	0.16 115	0.09 196	0.12 166	0.12 35	0.17 134	0.12 57	0.13 179	0.41 446	0.11 137	0.10 162	0.13 196	0.12 195	0.05 7	0.04 3	0.08 234	0.05 72	0.04 3	0.06 161

RAFT-345	0.11 147	0.07 116	0.15 272	0.16 115	0.08 89	0.08 34	0.12 35	0.15 76	0.10 18	0.11 117	0.36 412	0.09 88	0.09 132	0.11 79	0.12 195	0.05 7	0.05 149	0.07 155	0.06 143	0.04 3	0.05 90

CRE-IMP	0.11 147	0.09 271	0.16 306	0.19 313	0.08 89	0.10 93	0.12 35	0.18 160	0.10 18	0.14 200	0.13 135	0.13 178	0.12 215	0.12 155	0.11 150	0.07 200	0.04 3	0.08 234	0.06 143	0.08 279	0.08 301

RAFT-IKP	0.11 147	0.09 271	0.16 306	0.19 313	0.08 89	0.06 7	0.12 35	0.16 101	0.13 86	0.15 227	0.16 176	0.14 198	0.12 215	0.11 79	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.08 234	0.06 143	0.08 279	0.07 236

CREStereo++_RVC	0.08 14	0.04 1	0.06 2	0.13 12	0.07 41	0.09 55	0.12 35	0.14 56	0.14 108	0.10 91	0.14 149	0.08 64	0.07 75	0.09 19	0.11 150	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.05 72	0.04 3	0.04 19
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
XX-Stereo	0.09 46	0.05 12	0.08 18	0.17 180	0.09 196	0.15 261	0.12 35	0.20 190	0.10 18	0.10 91	0.14 149	0.07 39	0.06 26	0.12 155	0.08 16	0.06 85	0.05 149	0.06 66	0.06 143	0.04 3	0.04 19

iResNetv2_ROB	0.14 267	0.08 206	0.15 272	0.16 115	0.08 89	0.16 291	0.12 35	0.25 290	0.35 396	0.21 348	0.29 372	0.24 347	0.13 251	0.14 218	0.14 272	0.06 85	0.05 149	0.06 66	0.04 18	0.09 338	0.08 301

NOSS_ROB	0.19 379	0.12 368	0.18 357	0.16 115	0.12 375	0.15 261	0.12 35	0.30 371	0.32 369	0.20 335	0.22 272	0.27 376	0.23 401	0.21 382	0.16 316	0.16 459	0.18 467	0.23 472	0.21 469	0.12 403	0.13 421

DFGA-Net	0.13 235	0.11 351	0.18 357	0.17 180	0.10 297	0.12 166	0.13 69	0.22 233	0.25 303	0.16 253	0.16 176	0.13 178	0.12 215	0.16 274	0.14 272	0.07 200	0.05 149	0.08 234	0.07 230	0.05 67	0.05 90

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 2	0.06 43	0.10 78	0.16 115	0.07 41	0.04 1	0.13 69	0.10 7	0.10 18	0.05 1	0.11 110	0.07 39	0.05 7	0.07 3	0.09 46	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 67	0.04 19

SCV	0.08 14	0.09 271	0.08 18	0.15 60	0.08 89	0.10 93	0.13 69	0.10 7	0.12 57	0.07 15	0.07 22	0.06 9	0.04 1	0.09 19	0.08 16	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.04 18	0.06 153	0.04 19

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 18	0.12 4	0.05 1	0.09 55	0.13 69	0.06 1	0.09 8	0.05 1	0.05 2	0.06 9	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.05 67	0.04 19

HUF	0.08 14	0.05 12	0.08 18	0.14 24	0.06 9	0.09 55	0.13 69	0.13 41	0.13 86	0.07 15	0.07 22	0.08 64	0.06 26	0.10 38	0.09 46	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 67	0.04 19

AIO-test1	0.10 104	0.07 116	0.10 78	0.23 425	0.07 41	0.09 55	0.13 69	0.21 211	0.14 108	0.11 117	0.12 122	0.09 88	0.07 75	0.11 79	0.09 46	0.06 85	0.05 149	0.09 313	0.10 373	0.03 1	0.06 161

GIP-stereo	0.08 14	0.06 43	0.11 115	0.14 24	0.06 9	0.09 55	0.13 69	0.14 56	0.11 41	0.07 15	0.08 44	0.05 1	0.04 1	0.10 38	0.07 1	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 67	0.04 19

DEFOM-Stereo	0.07 2	0.05 12	0.07 4	0.14 24	0.06 9	0.10 93	0.13 69	0.07 2	0.13 86	0.06 6	0.07 22	0.06 9	0.05 7	0.10 38	0.09 46	0.04 1	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.04 3	0.04 19

dual_stereo	0.07 2	0.04 1	0.08 18	0.15 60	0.05 1	0.05 4	0.13 69	0.12 29	0.08 3	0.07 15	0.06 4	0.05 1	0.05 7	0.07 3	0.09 46	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.04 3	0.04 19

UGAM-zero	0.09 46	0.05 12	0.15 272	0.15 60	0.08 89	0.09 55	0.13 69	0.19 179	0.15 122	0.11 117	0.15 165	0.07 39	0.07 75	0.09 19	0.09 46	0.06 85	0.05 149	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.06 161

GCAP-BAT	0.09 46	0.07 116	0.14 223	0.15 60	0.08 89	0.10 93	0.13 69	0.14 56	0.10 18	0.11 117	0.10 82	0.08 64	0.07 75	0.12 155	0.10 98	0.06 85	0.05 149	0.06 66	0.04 18	0.04 3	0.04 19

U	0.08 14	0.07 116	0.09 49	0.19 313	0.10 297	0.10 93	0.13 69	0.12 29	0.17 165	0.07 15	0.07 22	0.06 9	0.05 7	0.07 3	0.08 16	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.04 18	0.06 153	0.05 90

WCG-NET（raft）	0.08 14	0.05 12	0.10 78	0.15 60	0.06 9	0.11 134	0.13 69	0.15 76	0.12 57	0.08 35	0.07 22	0.06 9	0.06 26	0.13 196	0.08 16	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.04 19

DualNet (step1)	0.16 334	0.12 368	0.20 380	0.12 4	0.14 414	0.17 312	0.13 69	0.27 328	0.23 266	0.20 335	0.20 242	0.24 347	0.19 370	0.16 274	0.16 316	0.15 443	0.06 264	0.14 433	0.14 435	0.14 432	0.12 403

test_sample9	0.18 367	0.12 368	0.20 380	0.12 4	0.14 414	0.17 312	0.13 69	0.27 328	0.23 266	0.20 335	0.20 242	0.24 347	0.19 370	0.19 341	0.17 330	0.15 443	0.30 490	0.14 433	0.14 435	0.14 432	0.12 403

test_sample8	0.19 379	0.12 368	0.20 380	0.12 4	0.14 414	0.17 312	0.13 69	0.31 380	0.21 242	0.27 408	0.22 272	0.36 436	0.25 415	0.19 341	0.17 330	0.15 443	0.30 490	0.14 433	0.14 435	0.14 432	0.12 403

gcap-zeroshot	0.09 46	0.05 12	0.10 78	0.16 115	0.07 41	0.13 204	0.13 69	0.11 16	0.12 57	0.13 179	0.12 122	0.09 88	0.08 106	0.09 19	0.09 46	0.06 85	0.05 149	0.06 66	0.05 72	0.04 3	0.04 19

test_for_model	0.09 46	0.12 368	0.14 223	0.23 425	0.11 344	0.08 34	0.13 69	0.12 29	0.12 57	0.10 91	0.07 22	0.07 39	0.06 26	0.11 79	0.10 98	0.06 85	0.05 149	0.05 3	0.03 1	0.07 219	0.04 19

IGEV++	0.08 14	0.06 43	0.08 18	0.18 257	0.07 41	0.09 55	0.13 69	0.10 7	0.09 8	0.08 35	0.08 44	0.06 9	0.06 26	0.13 196	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 67	0.04 19

GMStereo_Zeroshot	0.16 334	0.13 397	0.24 405	0.20 361	0.10 297	0.17 312	0.13 69	0.29 357	0.25 303	0.23 376	0.32 389	0.25 360	0.11 186	0.19 341	0.14 272	0.09 313	0.06 264	0.11 389	0.06 143	0.12 403	0.08 301

IGEV_Zeroshot_test	0.09 46	0.05 12	0.12 146	0.13 12	0.08 89	0.12 166	0.13 69	0.17 134	0.11 41	0.10 91	0.06 4	0.09 88	0.06 26	0.11 79	0.09 46	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.06 143	0.05 67	0.05 90

MSKI-zero shot	0.09 46	0.05 12	0.09 49	0.15 60	0.07 41	0.10 93	0.13 69	0.14 56	0.13 86	0.09 60	0.09 57	0.09 88	0.06 26	0.12 155	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.04 19

DLNR_Zeroshot_test	10.40 530	1.82 523	19.49 536	120.77 541	13.11 534	0.06 7	0.13 69	0.23 252	0.10 18	0.07 15	0.10 82	0.09 88	0.06 26	0.10 38	0.09 46	0.13 426	0.04 3	0.06 66	0.04 18	51.54 540	0.04 19

SQANet	0.23 426	0.23 462	0.30 436	0.30 473	0.19 464	0.27 437	0.13 69	0.29 357	0.33 376	0.24 385	0.37 418	0.31 413	0.22 395	0.27 423	0.23 407	0.15 443	0.10 404	0.21 467	0.16 454	0.21 469	0.15 445

AEACV	0.08 14	0.05 12	0.08 18	0.14 24	0.13 396	0.14 236	0.13 69	0.14 56	0.09 8	0.07 15	0.09 57	0.07 39	0.08 106	0.10 38	0.09 46	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.04 19

CAS	0.08 14	0.04 1	0.07 4	0.17 180	0.08 89	0.10 93	0.13 69	0.12 29	0.09 8	0.09 60	0.10 82	0.08 64	0.06 26	0.09 19	0.08 16	0.08 258	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.05 67	0.04 19

Selective-RAFT	0.11 147	0.10 326	0.11 115	0.21 390	0.08 89	0.16 291	0.13 69	0.20 190	0.22 256	0.10 91	0.10 82	0.11 137	0.10 162	0.15 240	0.11 150	0.05 7	0.05 149	0.06 66	0.05 72	0.06 153	0.05 90

RCA-Stereo	0.09 46	0.06 43	0.09 49	0.16 115	0.06 9	0.09 55	0.13 69	0.18 160	0.14 108	0.09 60	0.10 82	0.08 64	0.07 75	0.12 155	0.11 150	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.04 19

HBP-ISP	0.18 367	0.13 397	0.16 306	0.15 60	0.11 344	0.08 34	0.13 69	0.28 347	0.29 346	0.22 363	0.33 401	0.21 306	0.25 415	0.23 404	0.17 330	0.14 439	0.16 460	0.21 467	0.17 461	0.10 369	0.08 301

DisPM	0.11 147	0.07 116	0.12 146	0.16 115	0.09 196	0.06 7	0.13 69	0.17 134	0.17 165	0.14 200	0.20 242	0.12 154	0.10 162	0.11 79	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.07 155	0.06 143	0.06 153	0.11 391

GLC_STEREO	0.11 147	0.07 116	0.11 115	0.17 180	0.07 41	0.09 55	0.13 69	0.15 76	0.24 282	0.12 153	0.13 135	0.12 154	0.08 106	0.18 325	0.11 150	0.06 85	0.08 359	0.08 234	0.06 143	0.05 67	0.05 90

TRStereo	0.09 46	0.05 12	0.12 146	0.15 60	0.12 375	0.10 93	0.13 69	0.18 160	0.18 191	0.09 60	0.09 57	0.09 88	0.06 26	0.10 38	0.08 16	0.07 200	0.05 149	0.07 155	0.07 230	0.04 3	0.04 19

HHNet	0.11 147	0.06 43	0.16 306	0.15 60	0.14 414	0.07 22	0.13 69	0.20 190	0.17 165	0.14 200	0.25 321	0.11 137	0.08 106	0.13 196	0.10 98	0.05 7	0.04 3	0.08 234	0.06 143	0.05 67	0.09 345

AAGNet	0.11 147	0.07 116	0.16 306	0.19 313	0.09 196	0.08 34	0.13 69	0.18 160	0.13 86	0.16 253	0.21 263	0.13 178	0.14 276	0.11 79	0.14 272	0.06 85	0.04 3	0.09 313	0.06 143	0.06 153	0.05 90

PSM-softLoss	0.12 210	0.07 116	0.15 272	0.17 180	0.09 196	0.08 34	0.13 69	0.24 274	0.17 165	0.14 200	0.19 230	0.13 178	0.11 186	0.11 79	0.11 150	0.07 200	0.05 149	0.08 234	0.07 230	0.06 153	0.12 403

KMStereo	0.12 210	0.07 116	0.15 272	0.17 180	0.09 196	0.08 34	0.13 69	0.24 274	0.17 165	0.14 200	0.19 230	0.13 178	0.11 186	0.11 79	0.11 150	0.07 200	0.05 149	0.08 234	0.07 230	0.06 153	0.12 403

RAFT_R40	0.11 147	0.07 116	0.14 223	0.18 257	0.09 196	0.06 7	0.13 69	0.17 134	0.16 147	0.14 200	0.18 222	0.15 227	0.12 215	0.10 38	0.11 150	0.06 85	0.04 3	0.09 313	0.06 143	0.06 153	0.05 90

AnonymousM	0.09 46	0.05 12	0.10 78	0.14 24	0.06 9	0.09 55	0.13 69	0.19 179	0.14 108	0.13 179	0.11 110	0.09 88	0.08 106	0.13 196	0.10 98	0.08 258	0.05 149	0.08 234	0.05 72	0.05 67	0.05 90

sAnonymous2	0.13 235	0.12 368	0.24 405	0.20 361	0.12 375	0.17 312	0.13 69	0.26 307	0.21 242	0.11 117	0.11 110	0.13 178	0.08 106	0.10 38	0.10 98	0.09 313	0.05 149	0.08 234	0.06 143	0.15 447	0.10 368

CroCo_RVC	0.13 235	0.12 368	0.24 405	0.20 361	0.12 375	0.17 312	0.13 69	0.26 307	0.21 242	0.11 117	0.11 110	0.13 178	0.08 106	0.10 38	0.10 98	0.09 313	0.05 149	0.08 234	0.06 143	0.15 447	0.10 368

GES	0.14 267	0.08 206	0.16 306	0.15 60	0.10 297	0.13 204	0.13 69	0.28 347	0.25 303	0.16 253	0.23 281	0.18 273	0.13 251	0.16 274	0.13 235	0.08 258	0.07 333	0.07 155	0.06 143	0.08 279	0.09 345

FADNet_RVC	0.16 334	0.14 409	0.40 460	0.20 361	0.11 344	0.13 204	0.13 69	0.26 307	0.22 256	0.21 348	0.23 281	0.20 299	0.17 341	0.14 218	0.16 316	0.08 258	0.08 359	0.12 406	0.09 338	0.11 389	0.10 368

FADNet	0.21 402	0.22 461	0.36 453	0.18 257	0.17 455	0.24 410	0.13 69	0.31 380	0.31 363	0.23 376	0.25 321	0.27 376	0.21 386	0.19 341	0.15 300	0.13 426	0.15 457	0.12 406	0.15 450	0.16 454	0.18 467

CBMV_ROB	0.19 379	0.13 397	0.17 334	0.16 115	0.11 344	0.15 261	0.13 69	0.26 307	0.28 340	0.27 408	0.30 377	0.27 376	0.24 407	0.23 404	0.16 316	0.15 443	0.17 465	0.22 471	0.20 467	0.10 369	0.11 391

PWC_ROB	0.21 402	0.16 423	0.26 413	0.18 257	0.11 344	0.22 392	0.13 69	0.32 391	0.49 456	0.30 432	0.40 436	0.32 421	0.24 407	0.31 444	0.22 395	0.10 350	0.07 333	0.11 389	0.08 294	0.11 389	0.10 368

GREAT-IGEV	0.07 2	0.06 43	0.08 18	0.13 12	0.07 41	0.07 22	0.14 114	0.09 5	0.09 8	0.06 6	0.07 22	0.06 9	0.05 7	0.10 38	0.07 1	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 67	0.04 19

HI	0.11 147	0.06 43	0.11 115	0.13 12	0.09 196	0.09 55	0.14 114	0.21 211	0.10 18	0.19 314	0.17 197	0.14 198	0.09 132	0.16 274	0.08 16	0.05 7	0.04 3	0.07 155	0.08 294	0.07 219	0.06 161

CoSv	0.11 147	0.06 43	0.11 115	0.13 12	0.09 196	0.09 55	0.14 114	0.21 211	0.10 18	0.19 314	0.17 197	0.14 198	0.09 132	0.16 274	0.08 16	0.05 7	0.04 3	0.07 155	0.08 294	0.07 219	0.06 161

AIO_rvc	0.07 2	0.06 43	0.08 18	0.15 60	0.06 9	0.08 34	0.14 114	0.09 5	0.08 3	0.07 15	0.08 44	0.07 39	0.04 1	0.10 38	0.08 16	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.03 1

AIO_test	0.07 2	0.05 12	0.07 4	0.15 60	0.07 41	0.06 7	0.14 114	0.10 7	0.10 18	0.07 15	0.07 22	0.06 9	0.05 7	0.08 12	0.10 98	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.03 1

SMoEStereo_RVC	0.08 14	0.06 43	0.12 146	0.16 115	0.07 41	0.09 55	0.14 114	0.11 16	0.13 86	0.09 60	0.07 22	0.07 39	0.07 75	0.12 155	0.10 98	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.04 3	0.04 19

999	0.09 46	0.05 12	0.13 191	0.15 60	0.08 89	0.10 93	0.14 114	0.15 76	0.11 41	0.10 91	0.08 44	0.08 64	0.08 106	0.16 274	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.04 3	0.05 90

DDVS	0.15 310	0.10 326	0.21 387	0.16 115	0.12 375	0.15 261	0.14 114	0.25 290	0.19 205	0.18 299	0.29 372	0.27 376	0.12 215	0.19 341	0.15 300	0.09 313	0.06 264	0.09 313	0.07 230	0.11 389	0.11 391

rvit_stereo_0081_aga	0.11 147	0.09 271	0.14 223	0.18 257	0.09 196	0.13 204	0.14 114	0.14 56	0.19 205	0.10 91	0.18 222	0.16 240	0.09 132	0.12 155	0.09 46	0.10 350	0.06 264	0.08 234	0.07 230	0.07 219	0.06 161

WCG-NET	0.08 14	0.05 12	0.09 49	0.15 60	0.06 9	0.11 134	0.14 114	0.13 41	0.13 86	0.06 6	0.09 57	0.07 39	0.06 26	0.13 196	0.08 16	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.03 1

rvit_stereo_0081	0.11 147	0.08 206	0.15 272	0.16 115	0.09 196	0.10 93	0.14 114	0.14 56	0.24 282	0.11 117	0.13 135	0.13 178	0.09 132	0.11 79	0.12 195	0.10 350	0.07 333	0.08 234	0.07 230	0.07 219	0.05 90

model_zeroshot	0.10 104	0.04 1	0.11 115	0.15 60	0.09 196	0.12 166	0.14 114	0.20 190	0.13 86	0.11 117	0.10 82	0.12 154	0.07 75	0.12 155	0.10 98	0.07 200	0.06 264	0.06 66	0.05 72	0.06 153	0.06 161

ITSA-stereo	0.15 310	0.10 326	0.14 223	0.19 313	0.08 89	0.12 166	0.14 114	0.30 371	0.49 456	0.17 269	0.19 230	0.22 324	0.15 294	0.17 306	0.16 316	0.10 350	0.06 264	0.08 234	0.08 294	0.08 279	0.08 301

rvit_stereo_0082	0.11 147	0.08 206	0.15 272	0.16 115	0.09 196	0.10 93	0.14 114	0.14 56	0.24 282	0.11 117	0.13 135	0.13 178	0.09 132	0.11 79	0.12 195	0.10 350	0.07 333	0.08 234	0.07 230	0.07 219	0.05 90

Occ-G	0.08 14	0.05 12	0.06 2	0.14 24	0.07 41	0.08 34	0.14 114	0.13 41	0.15 122	0.07 15	0.11 110	0.07 39	0.05 7	0.09 19	0.10 98	0.06 85	0.05 149	0.05 3	0.04 18	0.05 67	0.05 90

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 46	0.10 326	0.31 438	0.15 60	0.06 9	0.08 34	0.14 114	0.10 7	0.10 18	0.07 15	0.07 22	0.06 9	0.04 1	0.11 79	0.07 1	0.12 403	0.04 3	0.07 155	0.05 72	0.05 67	0.05 90

RAFT-Stereo-weight	0.09 46	0.06 43	0.10 78	0.16 115	0.07 41	0.09 55	0.14 114	0.19 179	0.16 147	0.11 117	0.10 82	0.08 64	0.06 26	0.10 38	0.11 150	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.04 18	0.04 3	0.04 19

CAS++	0.11 147	0.07 116	0.11 115	0.14 24	0.09 196	0.12 166	0.14 114	0.24 274	0.14 108	0.11 117	0.09 57	0.11 137	0.07 75	0.14 218	0.09 46	0.11 378	0.09 385	0.09 313	0.07 230	0.07 219	0.08 301
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.08 14	0.05 12	0.10 78	0.20 361	0.07 41	0.09 55	0.14 114	0.11 16	0.08 3	0.07 15	0.08 44	0.07 39	0.06 26	0.09 19	0.08 16	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.04 19

MyStereo8	0.12 210	0.07 116	0.15 272	0.15 60	0.09 196	0.18 330	0.14 114	0.19 179	0.22 256	0.12 153	0.18 222	0.11 137	0.10 162	0.16 274	0.18 348	0.07 200	0.05 149	0.07 155	0.05 72	0.08 279	0.09 345

EKT-Stereo	0.11 147	0.07 116	0.14 223	0.15 60	0.10 297	0.13 204	0.14 114	0.18 160	0.21 242	0.11 117	0.08 44	0.12 154	0.09 132	0.11 79	0.12 195	0.08 258	0.06 264	0.07 155	0.06 143	0.08 279	0.07 236

PCWNet_CMD	0.14 267	0.08 206	0.15 272	0.17 180	0.09 196	0.14 236	0.14 114	0.29 357	0.36 400	0.14 200	0.20 242	0.21 306	0.12 215	0.17 306	0.13 235	0.07 200	0.05 149	0.07 155	0.07 230	0.07 219	0.07 236

CFNet_ucs	0.15 310	0.08 206	0.16 306	0.16 115	0.11 344	0.14 236	0.14 114	0.30 371	0.34 387	0.16 253	0.24 292	0.23 341	0.14 276	0.18 325	0.15 300	0.09 313	0.06 264	0.08 234	0.07 230	0.09 338	0.09 345

testlalala_base	0.10 104	0.09 271	0.14 223	0.21 390	0.08 89	0.10 93	0.14 114	0.13 41	0.10 18	0.07 15	0.15 165	0.07 39	0.08 106	0.10 38	0.12 195	0.08 258	0.05 149	0.05 3	0.03 1	0.06 153	0.05 90

Any-RAFT	0.10 104	0.05 12	0.09 49	0.14 24	0.07 41	0.13 204	0.14 114	0.21 211	0.15 122	0.11 117	0.12 122	0.12 154	0.09 132	0.12 155	0.09 46	0.07 200	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.06 153	0.05 90

SDNR	0.19 379	0.08 206	0.19 368	0.16 115	0.12 375	0.77 506	0.14 114	0.25 290	0.32 369	0.19 314	0.24 292	0.19 287	0.13 251	0.19 341	0.15 300	0.16 459	0.18 467	0.14 433	0.11 403	0.08 279	0.11 391

anonymousdsp2	0.11 147	0.07 116	0.10 78	0.16 115	0.09 196	0.13 204	0.14 114	0.18 160	0.22 256	0.13 179	0.14 149	0.12 154	0.09 132	0.14 218	0.11 150	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.06 153	0.05 90

iinet-f	0.16 334	0.06 43	0.45 466	0.14 24	0.10 297	0.21 384	0.14 114	0.27 328	0.23 266	0.21 348	0.24 292	0.21 306	0.15 294	0.18 325	0.21 386	0.09 313	0.07 333	0.07 155	0.06 143	0.09 338	0.10 368

CES	0.08 14	0.04 1	0.08 18	0.14 24	0.07 41	0.09 55	0.14 114	0.11 16	0.09 8	0.08 35	0.09 57	0.11 137	0.06 26	0.12 155	0.08 16	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.05 67	0.05 90

knoymous	0.11 147	0.05 12	0.12 146	0.13 12	0.07 41	0.15 261	0.14 114	0.19 179	0.13 86	0.11 117	0.17 197	0.13 178	0.09 132	0.13 196	0.11 150	0.08 258	0.05 149	0.06 66	0.05 72	0.08 279	0.07 236

riskmin	0.11 147	0.06 43	0.13 191	0.14 24	0.08 89	0.14 236	0.14 114	0.18 160	0.14 108	0.11 117	0.14 149	0.16 240	0.11 186	0.14 218	0.12 195	0.09 313	0.05 149	0.07 155	0.05 72	0.08 279	0.08 301

MC-Stereo	0.08 14	0.06 43	0.09 49	0.17 180	0.06 9	0.10 93	0.14 114	0.12 29	0.10 18	0.09 60	0.12 122	0.09 88	0.06 26	0.11 79	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.04 3	0.04 19

x	0.13 235	0.07 116	0.14 223	0.14 24	0.08 89	0.18 330	0.14 114	0.22 233	0.20 227	0.15 227	0.19 230	0.19 287	0.17 341	0.18 325	0.18 348	0.07 200	0.05 149	0.06 66	0.06 143	0.07 219	0.07 236

BUS	0.14 267	0.09 271	0.14 223	0.22 405	0.10 297	0.19 354	0.14 114	0.34 419	0.19 205	0.17 269	0.22 272	0.16 240	0.13 251	0.15 240	0.13 235	0.08 258	0.06 264	0.10 358	0.09 338	0.07 219	0.07 236

CRFU-Net	0.16 334	0.08 206	0.14 223	0.17 180	0.09 196	0.19 354	0.14 114	0.26 307	0.20 227	0.28 422	0.27 347	0.29 393	0.17 341	0.19 341	0.17 330	0.09 313	0.09 385	0.07 155	0.07 230	0.08 279	0.08 301

NINENet	0.16 334	0.10 326	0.15 272	0.17 180	0.11 344	0.19 354	0.14 114	0.40 457	0.36 400	0.18 299	0.21 263	0.16 240	0.13 251	0.15 240	0.13 235	0.08 258	0.08 359	0.10 358	0.07 230	0.10 369	0.09 345

IPLG	0.10 104	0.07 116	0.15 272	0.17 180	0.08 89	0.11 134	0.14 114	0.20 190	0.15 122	0.12 153	0.17 197	0.07 39	0.07 75	0.14 218	0.13 235	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.04 3	0.04 19

MIPNet	0.11 147	0.08 206	0.14 223	0.17 180	0.09 196	0.12 166	0.14 114	0.20 190	0.24 282	0.11 117	0.10 82	0.09 88	0.07 75	0.13 196	0.12 195	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.04 3	0.04 19

test-3	0.08 14	0.06 43	0.09 49	0.17 180	0.07 41	0.07 22	0.14 114	0.12 29	0.15 122	0.09 60	0.08 44	0.07 39	0.08 106	0.11 79	0.10 98	0.05 7	0.04 3	0.07 155	0.05 72	0.04 3	0.04 19

test_1	0.08 14	0.06 43	0.09 49	0.17 180	0.07 41	0.07 22	0.14 114	0.12 29	0.15 122	0.09 60	0.08 44	0.07 39	0.08 106	0.11 79	0.10 98	0.05 7	0.04 3	0.07 155	0.05 72	0.04 3	0.04 19

STrans-v2	0.10 104	0.07 116	0.12 146	0.18 257	0.07 41	0.10 93	0.14 114	0.21 211	0.11 41	0.11 117	0.15 165	0.12 154	0.10 162	0.11 79	0.12 195	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.06 143	0.04 3	0.04 19

NF-Stereo	0.11 147	0.07 116	0.13 191	0.17 180	0.09 196	0.10 93	0.14 114	0.23 252	0.19 205	0.12 153	0.17 197	0.12 154	0.11 186	0.11 79	0.11 150	0.06 85	0.04 3	0.07 155	0.06 143	0.06 153	0.12 403

OCTAStereo	0.11 147	0.07 116	0.13 191	0.17 180	0.09 196	0.10 93	0.14 114	0.23 252	0.19 205	0.12 153	0.17 197	0.12 154	0.11 186	0.11 79	0.11 150	0.06 85	0.04 3	0.07 155	0.06 143	0.06 153	0.12 403

NRIStereo	0.11 147	0.08 206	0.14 223	0.18 257	0.08 89	0.10 93	0.14 114	0.16 101	0.15 122	0.12 153	0.14 149	0.13 178	0.12 215	0.13 196	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.07 155	0.06 143	0.06 153	0.07 236

ASMatch	0.11 147	0.06 43	0.13 191	0.16 115	0.10 297	0.07 22	0.14 114	0.17 134	0.17 165	0.12 153	0.16 176	0.16 240	0.10 162	0.13 196	0.10 98	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.04 3	0.08 301

RE-Stereo	0.11 147	0.07 116	0.13 191	0.17 180	0.09 196	0.10 93	0.14 114	0.23 252	0.19 205	0.12 153	0.17 197	0.12 154	0.11 186	0.11 79	0.11 150	0.06 85	0.04 3	0.07 155	0.06 143	0.06 153	0.12 403

TVStereo	0.11 147	0.07 116	0.13 191	0.17 180	0.09 196	0.10 93	0.14 114	0.23 252	0.19 205	0.12 153	0.17 197	0.12 154	0.11 186	0.11 79	0.11 150	0.06 85	0.04 3	0.07 155	0.06 143	0.06 153	0.12 403

rafts_anoy	0.11 147	0.06 43	0.10 78	0.17 180	0.08 89	0.10 93	0.14 114	0.17 134	0.14 108	0.13 179	0.13 135	0.12 154	0.10 162	0.11 79	0.12 195	0.07 200	0.04 3	0.09 313	0.11 403	0.07 219	0.06 161

TANstereo	0.09 46	0.04 1	0.08 18	0.13 12	0.06 9	0.11 134	0.14 114	0.15 76	0.19 205	0.11 117	0.15 165	0.10 116	0.06 26	0.12 155	0.09 46	0.07 200	0.05 149	0.05 3	0.04 18	0.06 153	0.05 90

CFNet_pseudo	0.14 267	0.08 206	0.15 272	0.16 115	0.09 196	0.13 204	0.14 114	0.27 328	0.34 387	0.14 200	0.21 263	0.22 324	0.13 251	0.18 325	0.14 272	0.07 200	0.05 149	0.08 234	0.06 143	0.07 219	0.07 236

RALCasStereoNet	0.10 104	0.06 43	0.09 49	0.16 115	0.08 89	0.12 166	0.14 114	0.17 134	0.11 41	0.12 153	0.17 197	0.14 198	0.10 162	0.12 155	0.11 150	0.07 200	0.06 264	0.06 66	0.05 72	0.08 279	0.07 236

sCroCo_RVC	0.12 210	0.09 271	0.23 402	0.24 434	0.11 344	0.19 354	0.14 114	0.17 134	0.14 108	0.10 91	0.13 135	0.12 154	0.07 75	0.14 218	0.11 150	0.08 258	0.08 359	0.08 234	0.08 294	0.05 67	0.07 236

111	0.10 104	0.06 43	0.12 146	0.15 60	0.07 41	0.10 93	0.14 114	0.21 211	0.23 266	0.11 117	0.12 122	0.14 198	0.11 186	0.13 196	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.04 18	0.05 67	0.05 90

psmorigin	0.25 442	0.15 415	0.34 452	0.17 180	0.13 396	0.23 405	0.14 114	0.34 419	0.33 376	0.41 467	0.55 472	0.41 459	0.37 466	0.34 455	0.27 443	0.11 378	0.15 457	0.11 389	0.11 403	0.12 403	0.16 456

Gwc-CoAtRS	0.09 46	0.06 43	0.10 78	0.16 115	0.07 41	0.10 93	0.14 114	0.17 134	0.17 165	0.08 35	0.10 82	0.12 154	0.09 132	0.12 155	0.09 46	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.04 18	0.04 3	0.04 19

CREStereo	0.09 46	0.04 1	0.08 18	0.11 1	0.06 9	0.13 204	0.14 114	0.14 56	0.10 18	0.08 35	0.13 135	0.09 88	0.08 106	0.11 79	0.10 98	0.08 258	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.06 153	0.06 161
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 46	0.05 12	0.09 49	0.12 4	0.06 9	0.12 166	0.14 114	0.15 76	0.11 41	0.09 60	0.13 135	0.10 116	0.07 75	0.13 196	0.10 98	0.15 443	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.07 219	0.06 161

FADNet-RVC-Resample	0.16 334	0.11 351	0.31 438	0.22 405	0.11 344	0.19 354	0.14 114	0.25 290	0.24 282	0.24 385	0.27 347	0.20 299	0.15 294	0.16 274	0.15 300	0.07 200	0.08 359	0.12 406	0.10 373	0.09 338	0.10 368

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 411	0.21 457	0.24 405	0.26 449	0.11 344	0.23 405	0.14 114	0.39 453	0.24 282	0.32 444	0.36 412	0.30 401	0.21 386	0.19 341	0.21 386	0.17 464	0.14 451	0.21 467	0.16 454	0.12 403	0.12 403

R-Stereo Train	0.10 104	0.06 43	0.10 78	0.17 180	0.08 89	0.11 134	0.14 114	0.23 252	0.11 41	0.12 153	0.19 230	0.11 137	0.08 106	0.09 19	0.11 150	0.07 200	0.05 149	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.05 90

RAFT-Stereo	0.10 104	0.06 43	0.10 78	0.17 180	0.08 89	0.11 134	0.14 114	0.23 252	0.11 41	0.12 153	0.19 230	0.11 137	0.08 106	0.09 19	0.11 150	0.07 200	0.05 149	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.05 90
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.14 267	0.07 116	0.14 223	0.16 115	0.08 89	0.18 330	0.14 114	0.29 357	0.20 227	0.17 269	0.25 321	0.21 306	0.18 354	0.20 366	0.19 359	0.07 200	0.06 264	0.06 66	0.08 294	0.06 153	0.06 161

MSMDNet	0.14 267	0.08 206	0.15 272	0.17 180	0.09 196	0.14 236	0.14 114	0.29 357	0.36 400	0.14 200	0.21 263	0.21 306	0.12 215	0.17 306	0.14 272	0.07 200	0.05 149	0.07 155	0.07 230	0.07 219	0.07 236

ccs_rob	0.14 267	0.08 206	0.15 272	0.16 115	0.09 196	0.12 166	0.14 114	0.27 328	0.34 387	0.14 200	0.21 263	0.22 324	0.13 251	0.18 325	0.14 272	0.07 200	0.05 149	0.08 234	0.07 230	0.07 219	0.07 236

HSM	0.15 310	0.08 206	0.14 223	0.16 115	0.09 196	0.16 291	0.14 114	0.28 347	0.25 303	0.19 314	0.23 281	0.37 441	0.16 320	0.20 366	0.15 300	0.07 200	0.05 149	0.07 155	0.06 143	0.07 219	0.06 161

iResNet_ROB	0.14 267	0.07 116	0.13 191	0.14 24	0.07 41	0.18 330	0.14 114	0.26 307	0.31 363	0.22 363	0.25 321	0.23 341	0.15 294	0.15 240	0.13 235	0.07 200	0.05 149	0.05 3	0.04 18	0.08 279	0.08 301

coex_refinement	0.14 267	0.07 116	0.12 146	0.17 180	0.10 297	0.15 261	0.15 180	0.26 307	0.29 346	0.18 299	0.20 242	0.22 324	0.17 341	0.16 274	0.18 348	0.08 258	0.05 149	0.06 66	0.06 143	0.09 338	0.08 301

SCV_C0	0.08 14	0.07 116	0.07 4	0.16 115	0.09 196	0.08 34	0.15 180	0.11 16	0.12 57	0.08 35	0.07 22	0.06 9	0.05 7	0.11 79	0.07 1	0.05 7	0.05 149	0.05 3	0.04 18	0.06 153	0.05 90

FACV-RUCA	0.13 235	0.11 351	0.12 146	0.19 313	0.12 375	0.15 261	0.15 180	0.22 233	0.20 227	0.15 227	0.16 176	0.14 198	0.16 320	0.14 218	0.13 235	0.07 200	0.05 149	0.08 234	0.06 143	0.10 369	0.08 301

castereo	0.09 46	0.06 43	0.11 115	0.15 60	0.06 9	0.11 134	0.15 180	0.14 56	0.18 191	0.08 35	0.10 82	0.11 137	0.08 106	0.09 19	0.10 98	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.03 1

PAM_32	0.09 46	0.05 12	0.17 334	0.15 60	0.08 89	0.10 93	0.15 180	0.14 56	0.15 122	0.09 60	0.08 44	0.09 88	0.07 75	0.14 218	0.08 16	0.06 85	0.05 149	0.06 66	0.06 143	0.05 67	0.06 161

rvit_stereo_0083	0.12 210	0.08 206	0.17 334	0.16 115	0.09 196	0.11 134	0.15 180	0.14 56	0.26 317	0.11 117	0.14 149	0.13 178	0.10 162	0.12 155	0.12 195	0.10 350	0.08 359	0.09 313	0.07 230	0.07 219	0.05 90

rvit_stereo_0080	0.10 104	0.08 206	0.14 223	0.15 60	0.09 196	0.07 22	0.15 180	0.16 101	0.16 147	0.11 117	0.10 82	0.14 198	0.08 106	0.12 155	0.10 98	0.09 313	0.07 333	0.07 155	0.06 143	0.07 219	0.05 90

H2IRNET	0.10 104	0.09 271	0.09 49	0.18 257	0.09 196	0.12 166	0.15 180	0.14 56	0.21 242	0.10 91	0.10 82	0.10 116	0.10 162	0.10 38	0.10 98	0.05 7	0.04 3	0.08 234	0.08 294	0.06 153	0.05 90

MGS-Stereo	0.09 46	0.07 116	0.12 146	0.15 60	0.08 89	0.09 55	0.15 180	0.12 29	0.12 57	0.07 15	0.10 82	0.08 64	0.06 26	0.10 38	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.06 153	0.05 90

AE-Stereo	0.10 104	0.08 206	0.10 78	0.18 257	0.09 196	0.10 93	0.15 180	0.14 56	0.19 205	0.09 60	0.14 149	0.12 154	0.08 106	0.11 79	0.10 98	0.05 7	0.06 264	0.07 155	0.06 143	0.05 67	0.04 19

CoDeX	0.12 210	0.07 116	0.12 146	0.17 180	0.08 89	0.12 166	0.15 180	0.23 252	0.27 326	0.13 179	0.17 197	0.16 240	0.11 186	0.14 218	0.11 150	0.07 200	0.05 149	0.07 155	0.06 143	0.06 153	0.05 90

ACVNet-DCA	0.10 104	0.08 206	0.12 146	0.17 180	0.09 196	0.13 204	0.15 180	0.23 252	0.16 147	0.09 60	0.09 57	0.06 9	0.06 26	0.10 38	0.07 1	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.07 219	0.07 236

xx1	0.11 147	0.08 206	0.12 146	0.17 180	0.09 196	0.13 204	0.15 180	0.16 101	0.18 191	0.09 60	0.09 57	0.16 240	0.16 320	0.10 38	0.07 1	0.06 85	0.04 3	0.08 234	0.08 294	0.07 219	0.07 236

1test111	0.11 147	0.08 206	0.12 146	0.17 180	0.09 196	0.13 204	0.15 180	0.23 252	0.16 147	0.09 60	0.09 57	0.06 9	0.06 26	0.15 240	0.16 316	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.07 219	0.07 236

cc1	0.10 104	0.08 206	0.12 146	0.17 180	0.09 196	0.13 204	0.15 180	0.16 101	0.18 191	0.09 60	0.09 57	0.06 9	0.06 26	0.10 38	0.07 1	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.06 153	0.06 161

11t1	0.12 210	0.06 43	0.13 191	0.14 24	0.08 89	0.17 312	0.15 180	0.18 160	0.15 122	0.15 227	0.15 165	0.16 240	0.16 320	0.15 240	0.13 235	0.08 258	0.05 149	0.06 66	0.05 72	0.08 279	0.07 236

ff7	0.09 46	0.07 116	0.11 115	0.16 115	0.09 196	0.11 134	0.15 180	0.16 101	0.12 57	0.10 91	0.06 4	0.06 9	0.06 26	0.11 79	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.06 161

IGEVStereo-DCA	0.09 46	0.06 43	0.11 115	0.15 60	0.10 297	0.11 134	0.15 180	0.16 101	0.12 57	0.10 91	0.06 4	0.08 64	0.06 26	0.10 38	0.08 16	0.06 85	0.05 149	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.06 161

ffff	0.09 46	0.07 116	0.11 115	0.16 115	0.09 196	0.11 134	0.15 180	0.16 101	0.12 57	0.10 91	0.06 4	0.06 9	0.06 26	0.11 79	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.06 161

11t	0.09 46	0.07 116	0.11 115	0.16 115	0.09 196	0.11 134	0.15 180	0.16 101	0.12 57	0.10 91	0.06 4	0.06 9	0.06 26	0.11 79	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.06 161

whm_eth	0.10 104	0.08 206	0.14 223	0.15 60	0.09 196	0.07 22	0.15 180	0.16 101	0.16 147	0.11 117	0.10 82	0.14 198	0.08 106	0.12 155	0.10 98	0.09 313	0.07 333	0.07 155	0.06 143	0.07 219	0.05 90

plain	0.10 104	0.08 206	0.10 78	0.19 313	0.09 196	0.10 93	0.15 180	0.14 56	0.13 86	0.13 179	0.15 165	0.09 88	0.12 215	0.13 196	0.12 195	0.07 200	0.05 149	0.09 313	0.06 143	0.06 153	0.06 161

RAFT-Test	0.09 46	0.06 43	0.10 78	0.15 60	0.07 41	0.11 134	0.15 180	0.16 101	0.13 86	0.09 60	0.10 82	0.10 116	0.09 132	0.12 155	0.09 46	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.05 90

4D-IteraStereo	0.09 46	0.07 116	0.10 78	0.18 257	0.07 41	0.09 55	0.15 180	0.17 134	0.15 122	0.10 91	0.11 110	0.10 116	0.07 75	0.11 79	0.09 46	0.05 7	0.03 1	0.08 234	0.07 230	0.06 153	0.05 90

LoS_RVC	0.08 14	0.05 12	0.07 4	0.15 60	0.07 41	0.08 34	0.15 180	0.11 16	0.10 18	0.08 35	0.09 57	0.06 9	0.09 132	0.10 38	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.04 3	0.03 1

anonymousdsp	0.09 46	0.07 116	0.11 115	0.16 115	0.09 196	0.11 134	0.15 180	0.16 101	0.12 57	0.09 60	0.06 4	0.06 9	0.06 26	0.11 79	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.06 161

CBFPSM	0.14 267	0.06 43	0.26 413	0.17 180	0.09 196	0.13 204	0.15 180	0.22 233	0.23 266	0.20 335	0.27 347	0.24 347	0.16 320	0.16 274	0.18 348	0.06 85	0.06 264	0.06 66	0.07 230	0.07 219	0.07 236

ProNet	0.09 46	0.07 116	0.10 78	0.17 180	0.08 89	0.10 93	0.15 180	0.15 76	0.12 57	0.09 60	0.06 4	0.07 39	0.06 26	0.11 79	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.04 3	0.06 161

qqq	0.13 235	0.09 271	0.15 272	0.16 115	0.08 89	0.13 204	0.15 180	0.23 252	0.16 147	0.15 227	0.19 230	0.16 240	0.16 320	0.15 240	0.16 316	0.07 200	0.06 264	0.08 234	0.08 294	0.07 219	0.07 236

ccc-4	0.09 46	0.07 116	0.11 115	0.16 115	0.09 196	0.11 134	0.15 180	0.16 101	0.12 57	0.10 91	0.06 4	0.06 9	0.06 26	0.11 79	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.06 161

BSDual-CNN	0.15 310	0.09 271	0.14 223	0.22 405	0.10 297	0.14 236	0.15 180	0.34 419	0.19 205	0.17 269	0.22 272	0.25 360	0.16 320	0.15 240	0.14 272	0.08 258	0.06 264	0.10 358	0.09 338	0.07 219	0.07 236

hknet	0.15 310	0.11 351	0.13 191	0.22 405	0.11 344	0.14 236	0.15 180	0.34 419	0.25 303	0.17 269	0.22 272	0.22 324	0.18 354	0.17 306	0.12 195	0.07 200	0.06 264	0.10 358	0.09 338	0.07 219	0.07 236

IGEV-Stereo	0.09 46	0.07 116	0.11 115	0.16 115	0.09 196	0.11 134	0.15 180	0.16 101	0.12 57	0.09 60	0.06 4	0.06 9	0.06 26	0.11 79	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.06 161
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.11 147	0.08 206	0.14 223	0.17 180	0.08 89	0.12 166	0.15 180	0.17 134	0.15 122	0.14 200	0.11 110	0.16 240	0.09 132	0.16 274	0.11 150	0.07 200	0.05 149	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.06 161

iRaft-Stereo_20w	0.09 46	0.05 12	0.13 191	0.14 24	0.08 89	0.12 166	0.15 180	0.18 160	0.10 18	0.11 117	0.08 44	0.08 64	0.05 7	0.10 38	0.09 46	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.06 153	0.05 90

IPLGR_C	0.11 147	0.08 206	0.14 223	0.17 180	0.08 89	0.12 166	0.15 180	0.17 134	0.15 122	0.14 200	0.10 82	0.16 240	0.09 132	0.16 274	0.11 150	0.07 200	0.05 149	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.06 161

AASNet	0.16 334	0.08 206	0.12 146	0.19 313	0.09 196	0.18 330	0.15 180	0.37 442	0.37 407	0.19 314	0.23 281	0.20 299	0.16 320	0.17 306	0.20 366	0.10 350	0.08 359	0.08 234	0.07 230	0.09 338	0.09 345

ACRE	0.11 147	0.08 206	0.14 223	0.17 180	0.08 89	0.12 166	0.15 180	0.17 134	0.14 108	0.14 200	0.10 82	0.16 240	0.09 132	0.16 274	0.11 150	0.07 200	0.05 149	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.06 161

AACVNet	0.16 334	0.08 206	0.14 223	0.15 60	0.10 297	0.18 330	0.15 180	0.23 252	0.24 282	0.27 408	0.27 347	0.28 386	0.17 341	0.19 341	0.16 316	0.09 313	0.07 333	0.09 313	0.07 230	0.10 369	0.09 345

GANet-ADL	0.13 235	0.07 116	0.15 272	0.17 180	0.10 297	0.18 330	0.15 180	0.30 371	0.20 227	0.13 179	0.18 222	0.19 287	0.12 215	0.16 274	0.13 235	0.08 258	0.06 264	0.06 66	0.05 72	0.07 219	0.08 301

CrosDoStereo	0.12 210	0.06 43	0.12 146	0.14 24	0.08 89	0.12 166	0.15 180	0.17 134	0.22 256	0.19 314	0.24 292	0.15 227	0.11 186	0.11 79	0.12 195	0.06 85	0.04 3	0.07 155	0.07 230	0.05 67	0.05 90

LCNet	0.11 147	0.07 116	0.09 49	0.19 313	0.09 196	0.08 34	0.15 180	0.21 211	0.15 122	0.11 117	0.15 165	0.16 240	0.11 186	0.12 155	0.11 150	0.05 7	0.04 3	0.08 234	0.07 230	0.06 153	0.15 445

TransformOpticalFlow	0.10 104	0.08 206	0.13 191	0.18 257	0.07 41	0.09 55	0.15 180	0.19 179	0.15 122	0.12 153	0.17 197	0.11 137	0.11 186	0.11 79	0.10 98	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.06 143	0.05 67	0.05 90

PSM-AAD	0.11 147	0.07 116	0.10 78	0.19 313	0.09 196	0.10 93	0.15 180	0.20 190	0.13 86	0.12 153	0.14 149	0.18 273	0.11 186	0.11 79	0.10 98	0.05 7	0.05 149	0.09 313	0.08 294	0.06 153	0.14 438

FTStereo	0.12 210	0.06 43	0.14 223	0.18 257	0.09 196	0.07 22	0.15 180	0.21 211	0.18 191	0.12 153	0.24 292	0.12 154	0.12 215	0.13 196	0.13 235	0.05 7	0.05 149	0.07 155	0.06 143	0.06 153	0.10 368

KYRaft	0.11 147	0.07 116	0.10 78	0.19 313	0.09 196	0.08 34	0.15 180	0.22 233	0.12 57	0.13 179	0.16 176	0.20 299	0.10 162	0.12 155	0.10 98	0.05 7	0.04 3	0.08 234	0.08 294	0.06 153	0.16 456

DeepStereo_LL	0.12 210	0.06 43	0.12 146	0.14 24	0.08 89	0.12 166	0.15 180	0.17 134	0.22 256	0.19 314	0.24 292	0.15 227	0.11 186	0.11 79	0.12 195	0.06 85	0.04 3	0.07 155	0.07 230	0.05 67	0.05 90

DEmStereo	0.12 210	0.06 43	0.14 223	0.14 24	0.10 297	0.16 291	0.15 180	0.16 101	0.24 282	0.17 269	0.24 292	0.13 178	0.14 276	0.12 155	0.13 235	0.05 7	0.04 3	0.07 155	0.06 143	0.05 67	0.05 90

PFNet	0.12 210	0.06 43	0.17 334	0.17 180	0.08 89	0.09 55	0.15 180	0.26 307	0.20 227	0.16 253	0.16 176	0.14 198	0.11 186	0.12 155	0.11 150	0.06 85	0.04 3	0.07 155	0.06 143	0.05 67	0.05 90

IRAFT_RVC	0.12 210	0.08 206	0.16 306	0.19 313	0.08 89	0.07 22	0.15 180	0.24 274	0.23 266	0.14 200	0.14 149	0.15 227	0.12 215	0.12 155	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.09 313	0.06 143	0.06 153	0.06 161

GMM-Stereo	0.11 147	0.07 116	0.10 78	0.18 257	0.09 196	0.08 34	0.15 180	0.23 252	0.16 147	0.11 117	0.15 165	0.13 178	0.11 186	0.11 79	0.11 150	0.05 7	0.04 3	0.08 234	0.07 230	0.06 153	0.09 345

Prome-Stereo	0.11 147	0.06 43	0.10 78	0.18 257	0.08 89	0.12 166	0.15 180	0.22 233	0.13 86	0.12 153	0.17 197	0.13 178	0.08 106	0.12 155	0.10 98	0.05 7	0.04 3	0.07 155	0.06 143	0.06 153	0.09 345

pcwnet_v2	0.19 379	0.10 326	0.26 413	0.17 180	0.14 414	0.18 330	0.15 180	0.37 442	0.46 449	0.19 314	0.24 292	0.21 306	0.19 370	0.20 366	0.19 359	0.13 426	0.10 404	0.10 358	0.10 373	0.11 389	0.13 421

test_xeample3	0.09 46	0.06 43	0.12 146	0.16 115	0.09 196	0.11 134	0.15 180	0.16 101	0.13 86	0.10 91	0.06 4	0.08 64	0.06 26	0.10 38	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.06 161

EAI-Stereo	0.09 46	0.07 116	0.11 115	0.15 60	0.06 9	0.10 93	0.15 180	0.16 101	0.09 8	0.08 35	0.09 57	0.08 64	0.07 75	0.09 19	0.11 150	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.05 72	0.05 67	0.04 19

CFNet-RSSM	0.09 46	0.07 116	0.09 49	0.16 115	0.07 41	0.09 55	0.15 180	0.16 101	0.17 165	0.08 35	0.12 122	0.10 116	0.09 132	0.11 79	0.09 46	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.04 18	0.04 3	0.04 19

FENet	0.13 235	0.08 206	0.12 146	0.16 115	0.08 89	0.14 236	0.15 180	0.22 233	0.23 266	0.17 269	0.23 281	0.16 240	0.12 215	0.14 218	0.15 300	0.08 258	0.05 149	0.08 234	0.08 294	0.07 219	0.07 236

FADNet-RVC	0.20 391	0.20 451	0.38 457	0.21 390	0.16 440	0.20 369	0.15 180	0.26 307	0.26 317	0.26 402	0.32 389	0.26 369	0.21 386	0.22 393	0.19 359	0.12 403	0.13 442	0.12 406	0.14 435	0.13 419	0.18 467

SHD	0.26 448	0.15 415	0.30 436	0.24 434	0.18 461	0.22 392	0.15 180	0.38 449	0.71 491	0.32 444	0.41 446	0.36 436	0.28 436	0.32 450	0.29 453	0.12 403	0.11 415	0.14 433	0.13 432	0.16 454	0.20 473

HSM-Net_RVC	0.14 267	0.08 206	0.11 115	0.15 60	0.08 89	0.15 261	0.15 180	0.27 328	0.29 346	0.19 314	0.21 263	0.29 393	0.14 276	0.17 306	0.13 235	0.06 85	0.06 264	0.06 66	0.06 143	0.07 219	0.06 161
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.16 334	0.11 351	0.15 272	0.17 180	0.10 297	0.17 312	0.15 180	0.32 391	0.21 242	0.19 314	0.21 263	0.22 324	0.18 354	0.20 366	0.15 300	0.13 426	0.09 385	0.09 313	0.09 338	0.11 389	0.10 368

PWCDC_ROB	0.20 391	0.13 397	0.22 393	0.24 434	0.11 344	0.19 354	0.15 180	0.33 410	0.54 468	0.29 429	0.50 467	0.21 306	0.15 294	0.27 423	0.20 366	0.11 378	0.09 385	0.10 358	0.08 294	0.11 389	0.09 345

WCMA_ROB	0.24 433	0.11 351	0.22 393	0.17 180	0.14 414	0.32 451	0.15 180	0.32 391	0.32 369	0.38 458	0.53 469	0.40 457	0.34 460	0.34 455	0.25 427	0.11 378	0.12 429	0.12 406	0.10 373	0.14 432	0.14 438

pmcnn	0.15 310	0.07 116	0.19 368	0.15 60	0.07 41	0.20 369	0.15 180	0.24 274	0.26 317	0.21 348	0.34 405	0.28 386	0.18 354	0.18 325	0.17 330	0.07 200	0.05 149	0.05 3	0.04 18	0.07 219	0.06 161

HART	0.08 14	0.07 116	0.09 49	0.17 180	0.07 41	0.10 93	0.16 244	0.13 41	0.11 41	0.08 35	0.10 82	0.07 39	0.05 7	0.10 38	0.08 16	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.04 18	0.05 67	0.04 19

tt45	0.09 46	0.06 43	0.11 115	0.15 60	0.07 41	0.11 134	0.16 244	0.13 41	0.11 41	0.09 60	0.06 4	0.08 64	0.06 26	0.13 196	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.06 161

mms	0.09 46	0.07 116	0.08 18	0.16 115	0.08 89	0.10 93	0.16 244	0.12 29	0.11 41	0.08 35	0.09 57	0.08 64	0.06 26	0.11 79	0.12 195	0.05 7	0.04 3	0.07 155	0.05 72	0.04 3	0.03 1

ours_stereo	0.09 46	0.07 116	0.09 49	0.17 180	0.08 89	0.11 134	0.16 244	0.11 16	0.12 57	0.08 35	0.10 82	0.08 64	0.06 26	0.12 155	0.12 195	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.04 3	0.03 1

tg	0.10 104	0.06 43	0.10 78	0.18 257	0.08 89	0.11 134	0.16 244	0.20 190	0.12 57	0.08 35	0.11 110	0.11 137	0.07 75	0.11 79	0.10 98	0.05 7	0.04 3	0.08 234	0.08 294	0.04 3	0.04 19

PAM	0.10 104	0.05 12	0.16 306	0.15 60	0.08 89	0.09 55	0.16 244	0.15 76	0.16 147	0.12 153	0.09 57	0.09 88	0.07 75	0.13 196	0.08 16	0.06 85	0.05 149	0.06 66	0.06 143	0.05 67	0.06 161

rvit_0105_6	0.14 267	0.09 271	0.18 357	0.17 180	0.10 297	0.10 93	0.16 244	0.19 179	0.26 317	0.12 153	0.18 222	0.17 260	0.12 215	0.18 325	0.12 195	0.15 443	0.11 415	0.12 406	0.10 373	0.09 338	0.06 161

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 147	0.05 12	0.11 115	0.15 60	0.13 396	0.13 204	0.16 244	0.23 252	0.17 165	0.10 91	0.12 122	0.10 116	0.07 75	0.11 79	0.09 46	0.06 85	0.05 149	0.06 66	0.06 143	0.07 219	0.08 301

test_sample7	0.15 310	0.10 326	0.16 306	0.14 24	0.11 344	0.16 291	0.16 244	0.27 328	0.23 266	0.20 335	0.20 242	0.24 347	0.19 370	0.16 274	0.16 316	0.12 403	0.06 264	0.10 358	0.09 338	0.10 369	0.10 368

test_sample1	0.13 235	0.07 116	0.14 223	0.13 12	0.08 89	0.19 354	0.16 244	0.20 190	0.15 122	0.14 200	0.22 272	0.18 273	0.16 320	0.17 306	0.14 272	0.07 200	0.06 264	0.06 66	0.06 143	0.08 279	0.07 236

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 104	0.08 206	0.12 146	0.16 115	0.08 89	0.15 261	0.16 244	0.18 160	0.18 191	0.10 91	0.09 57	0.09 88	0.08 106	0.11 79	0.12 195	0.07 200	0.05 149	0.08 234	0.06 143	0.07 219	0.06 161

rrr	0.09 46	0.06 43	0.12 146	0.15 60	0.10 297	0.11 134	0.16 244	0.16 101	0.15 122	0.10 91	0.06 4	0.08 64	0.06 26	0.10 38	0.08 16	0.06 85	0.05 149	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.06 161

tt1	0.10 104	0.08 206	0.12 146	0.17 180	0.09 196	0.12 166	0.16 244	0.15 76	0.19 205	0.09 60	0.08 44	0.06 9	0.06 26	0.10 38	0.07 1	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.06 153	0.06 161

HH	0.09 46	0.06 43	0.13 191	0.17 180	0.08 89	0.10 93	0.16 244	0.14 56	0.10 18	0.08 35	0.09 57	0.08 64	0.07 75	0.10 38	0.09 46	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.04 19

HanStereo	0.09 46	0.06 43	0.13 191	0.17 180	0.08 89	0.10 93	0.16 244	0.14 56	0.10 18	0.08 35	0.09 57	0.08 64	0.07 75	0.10 38	0.09 46	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.04 19

GASNet	0.22 411	0.23 462	0.33 444	0.26 449	0.17 455	0.26 428	0.16 244	0.44 474	0.42 432	0.27 408	0.24 292	0.30 401	0.15 294	0.27 423	0.18 348	0.12 403	0.08 359	0.12 406	0.11 403	0.16 454	0.07 236

IER	0.14 267	0.07 116	0.13 191	0.17 180	0.09 196	0.14 236	0.16 244	0.25 290	0.26 317	0.18 299	0.25 321	0.17 260	0.20 382	0.16 274	0.14 272	0.08 258	0.05 149	0.07 155	0.06 143	0.08 279	0.07 236

UDGNet	0.14 267	0.13 397	0.16 306	0.17 180	0.10 297	0.12 166	0.16 244	0.21 211	0.27 326	0.20 335	0.20 242	0.16 240	0.13 251	0.16 274	0.13 235	0.10 350	0.06 264	0.09 313	0.07 230	0.06 153	0.07 236

ADLNet2	0.16 334	0.09 271	0.13 191	0.16 115	0.09 196	0.20 369	0.16 244	0.31 380	0.39 416	0.16 253	0.20 242	0.20 299	0.18 354	0.21 382	0.22 395	0.08 258	0.06 264	0.07 155	0.07 230	0.09 338	0.07 236

THIR-Stereo	0.12 210	0.07 116	0.11 115	0.15 60	0.08 89	0.14 236	0.16 244	0.17 134	0.25 303	0.16 253	0.24 292	0.14 198	0.12 215	0.12 155	0.14 272	0.06 85	0.04 3	0.07 155	0.07 230	0.05 67	0.05 90

GrayStereo	0.11 147	0.06 43	0.11 115	0.19 313	0.09 196	0.09 55	0.16 244	0.18 160	0.17 165	0.14 200	0.17 197	0.17 260	0.11 186	0.12 155	0.11 150	0.05 7	0.05 149	0.07 155	0.06 143	0.05 67	0.10 368

XX-TBD	0.09 46	0.06 43	0.07 4	0.14 24	0.07 41	0.12 166	0.16 244	0.14 56	0.13 86	0.11 117	0.12 122	0.09 88	0.08 106	0.10 38	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.06 153	0.05 90

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 46	0.06 43	0.10 78	0.17 180	0.06 9	0.10 93	0.16 244	0.17 134	0.14 108	0.09 60	0.10 82	0.08 64	0.09 132	0.11 79	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.06 143	0.04 3	0.03 1

AFF-stereo	0.09 46	0.06 43	0.10 78	0.17 180	0.07 41	0.10 93	0.16 244	0.17 134	0.09 8	0.10 91	0.12 122	0.09 88	0.09 132	0.12 155	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.07 155	0.07 230	0.04 3	0.03 1

GMStereo	0.13 235	0.14 409	0.14 223	0.18 257	0.09 196	0.15 261	0.16 244	0.20 190	0.24 282	0.16 253	0.17 197	0.10 116	0.10 162	0.16 274	0.13 235	0.07 200	0.06 264	0.06 66	0.06 143	0.07 219	0.06 161
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 235	0.07 116	0.14 223	0.17 180	0.09 196	0.15 261	0.16 244	0.28 347	0.27 326	0.14 200	0.17 197	0.12 154	0.13 251	0.14 218	0.11 150	0.08 258	0.05 149	0.07 155	0.07 230	0.07 219	0.06 161

EDNetEfficientorigin	7.91 526	0.31 481	153.02 541	0.19 313	0.09 196	0.21 384	0.16 244	0.22 233	0.59 477	0.72 494	0.67 485	0.42 460	0.50 487	0.24 413	0.39 481	0.08 258	0.07 333	0.08 234	0.07 230	0.12 403	0.10 368

PSMNet-RSSM	0.14 267	0.07 116	0.13 191	0.15 60	0.08 89	0.13 204	0.16 244	0.24 274	0.24 282	0.16 253	0.28 360	0.22 324	0.14 276	0.15 240	0.13 235	0.11 378	0.06 264	0.09 313	0.12 422	0.08 279	0.07 236

edge stereo	0.22 411	0.13 397	0.20 380	0.21 390	0.13 396	0.23 405	0.16 244	0.32 391	0.42 432	0.32 444	0.40 436	0.38 445	0.35 462	0.25 418	0.24 418	0.13 426	0.11 415	0.14 433	0.11 403	0.12 403	0.13 421

RTSC	0.23 426	0.12 368	0.28 425	0.21 390	0.13 396	0.28 443	0.16 244	0.35 431	0.66 487	0.27 408	0.33 401	0.30 401	0.21 386	0.31 444	0.29 453	0.10 350	0.08 359	0.09 313	0.10 373	0.13 419	0.13 421

LE_ROB	0.50 489	0.07 116	0.14 223	0.15 60	0.08 89	0.24 410	0.16 244	0.22 233	1.81 521	4.63 524	0.67 485	0.47 474	0.44 482	0.20 366	0.29 453	0.07 200	0.06 264	0.06 66	0.06 143	0.08 279	0.06 161

LG-Stereo	0.08 14	0.07 116	0.10 78	0.18 257	0.07 41	0.10 93	0.17 275	0.11 16	0.08 3	0.05 1	0.07 22	0.05 1	0.07 75	0.09 19	0.09 46	0.04 1	0.05 149	0.07 155	0.07 230	0.04 3	0.04 19

fffft	0.09 46	0.06 43	0.12 146	0.16 115	0.07 41	0.09 55	0.17 275	0.12 29	0.11 41	0.08 35	0.07 22	0.09 88	0.06 26	0.11 79	0.12 195	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.04 3	0.05 90
1: 1. 1
fffy	0.09 46	0.08 206	0.09 49	0.16 115	0.07 41	0.13 204	0.17 275	0.13 41	0.12 57	0.08 35	0.09 57	0.08 64	0.09 132	0.13 196	0.11 150	0.05 7	0.05 149	0.07 155	0.05 72	0.04 3	0.05 90

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 147	0.05 12	0.14 223	0.15 60	0.20 467	0.09 55	0.17 275	0.21 211	0.15 122	0.11 117	0.14 149	0.10 116	0.07 75	0.10 38	0.08 16	0.06 85	0.05 149	0.07 155	0.07 230	0.07 219	0.09 345

rvit_stereo_ft	0.12 210	0.07 116	0.13 191	0.19 313	0.10 297	0.12 166	0.17 275	0.16 101	0.16 147	0.12 153	0.13 135	0.15 227	0.10 162	0.14 218	0.13 235	0.09 313	0.06 264	0.08 234	0.07 230	0.07 219	0.05 90

test_sample3	0.14 267	0.08 206	0.15 272	0.14 24	0.09 196	0.19 354	0.17 275	0.26 307	0.18 191	0.16 253	0.22 272	0.19 287	0.15 294	0.17 306	0.13 235	0.08 258	0.06 264	0.07 155	0.06 143	0.09 338	0.08 301

SMFormer	0.14 267	0.07 116	0.17 334	0.14 24	0.08 89	0.16 291	0.17 275	0.26 307	0.27 326	0.19 314	0.20 242	0.18 273	0.15 294	0.15 240	0.17 330	0.08 258	0.05 149	0.07 155	0.06 143	0.07 219	0.06 161

tta	0.14 267	0.07 116	0.17 334	0.14 24	0.08 89	0.16 291	0.17 275	0.26 307	0.27 326	0.19 314	0.20 242	0.18 273	0.15 294	0.15 240	0.17 330	0.08 258	0.05 149	0.07 155	0.06 143	0.06 153	0.06 161

qqq1	0.13 235	0.07 116	0.17 334	0.14 24	0.08 89	0.16 291	0.17 275	0.26 307	0.27 326	0.19 314	0.20 242	0.18 273	0.15 294	0.15 240	0.11 150	0.08 258	0.05 149	0.05 3	0.05 72	0.06 153	0.06 161

fff1	0.13 235	0.07 116	0.17 334	0.14 24	0.08 89	0.16 291	0.17 275	0.26 307	0.27 326	0.19 314	0.20 242	0.18 273	0.15 294	0.15 240	0.11 150	0.08 258	0.05 149	0.05 3	0.05 72	0.06 153	0.06 161

ffm	0.12 210	0.09 271	0.14 223	0.16 115	0.08 89	0.17 312	0.17 275	0.15 76	0.19 205	0.15 227	0.25 321	0.19 287	0.13 251	0.10 38	0.07 1	0.06 85	0.04 3	0.09 313	0.08 294	0.06 153	0.06 161

ff1	0.13 235	0.09 271	0.14 223	0.16 115	0.08 89	0.17 312	0.17 275	0.15 76	0.19 205	0.15 227	0.25 321	0.19 287	0.13 251	0.14 218	0.20 366	0.06 85	0.04 3	0.09 313	0.08 294	0.06 153	0.06 161

mmx	0.14 267	0.09 271	0.14 223	0.16 115	0.08 89	0.17 312	0.17 275	0.27 328	0.25 303	0.15 227	0.25 321	0.19 287	0.13 251	0.14 218	0.20 366	0.08 258	0.06 264	0.09 313	0.08 294	0.08 279	0.08 301

xxx	0.14 267	0.09 271	0.14 223	0.16 115	0.08 89	0.17 312	0.17 275	0.27 328	0.25 303	0.15 227	0.25 321	0.19 287	0.13 251	0.14 218	0.20 366	0.08 258	0.06 264	0.09 313	0.08 294	0.08 279	0.08 301

gwcnet-sp	0.14 267	0.07 116	0.12 146	0.18 257	0.09 196	0.16 291	0.17 275	0.24 274	0.24 282	0.18 299	0.24 292	0.15 227	0.16 320	0.15 240	0.15 300	0.08 258	0.06 264	0.07 155	0.08 294	0.08 279	0.07 236

scenet	0.14 267	0.07 116	0.12 146	0.18 257	0.09 196	0.16 291	0.17 275	0.24 274	0.24 282	0.18 299	0.24 292	0.15 227	0.16 320	0.15 240	0.15 300	0.08 258	0.06 264	0.07 155	0.08 294	0.08 279	0.07 236

CASS	0.13 235	0.12 368	0.11 115	0.23 425	0.09 196	0.15 261	0.17 275	0.18 160	0.19 205	0.17 269	0.18 222	0.15 227	0.15 294	0.14 218	0.14 272	0.09 313	0.06 264	0.10 358	0.08 294	0.09 338	0.07 236
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.11 147	0.07 116	0.13 191	0.16 115	0.11 344	0.11 134	0.17 275	0.18 160	0.17 165	0.11 117	0.18 222	0.10 116	0.10 162	0.15 240	0.11 150	0.06 85	0.05 149	0.06 66	0.06 143	0.05 67	0.04 19

anonymousa	0.13 235	0.07 116	0.13 191	0.18 257	0.09 196	0.13 204	0.17 275	0.19 179	0.29 346	0.15 227	0.24 292	0.15 227	0.14 276	0.14 218	0.14 272	0.07 200	0.05 149	0.07 155	0.09 338	0.05 67	0.06 161

ssnet	0.14 267	0.07 116	0.12 146	0.18 257	0.09 196	0.16 291	0.17 275	0.24 274	0.24 282	0.18 299	0.24 292	0.15 227	0.16 320	0.15 240	0.15 300	0.08 258	0.06 264	0.07 155	0.08 294	0.08 279	0.07 236

DCANet-4	0.10 104	0.06 43	0.12 146	0.16 115	0.06 9	0.09 55	0.17 275	0.18 160	0.19 205	0.13 179	0.16 176	0.09 88	0.14 276	0.11 79	0.12 195	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.05 90

fff	0.10 104	0.06 43	0.12 146	0.15 60	0.07 41	0.09 55	0.17 275	0.16 101	0.20 227	0.13 179	0.16 176	0.10 116	0.11 186	0.11 79	0.12 195	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.05 90

ADStereo(finetuned)	0.10 104	0.06 43	0.12 146	0.16 115	0.06 9	0.09 55	0.17 275	0.15 76	0.19 205	0.13 179	0.17 197	0.10 116	0.12 215	0.11 79	0.12 195	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 67	0.04 19

psmg	0.14 267	0.09 271	0.14 223	0.17 180	0.10 297	0.15 261	0.17 275	0.29 357	0.19 205	0.17 269	0.21 263	0.25 360	0.16 320	0.15 240	0.14 272	0.08 258	0.06 264	0.08 234	0.08 294	0.07 219	0.06 161

CSP-Net	0.16 334	0.09 271	0.14 223	0.16 115	0.09 196	0.19 354	0.17 275	0.25 290	0.32 369	0.25 398	0.30 377	0.24 347	0.15 294	0.21 382	0.18 348	0.09 313	0.06 264	0.07 155	0.07 230	0.08 279	0.07 236

DAS	0.15 310	0.08 206	0.18 357	0.19 313	0.10 297	0.19 354	0.17 275	0.27 328	0.29 346	0.18 299	0.25 321	0.21 306	0.15 294	0.16 274	0.12 195	0.08 258	0.06 264	0.06 66	0.06 143	0.07 219	0.07 236

SepStereo	0.15 310	0.08 206	0.18 357	0.19 313	0.10 297	0.19 354	0.17 275	0.27 328	0.29 346	0.18 299	0.25 321	0.21 306	0.15 294	0.25 418	0.12 195	0.08 258	0.06 264	0.06 66	0.06 143	0.07 219	0.07 236

IPLGR	0.11 147	0.09 271	0.16 306	0.18 257	0.08 89	0.12 166	0.17 275	0.21 211	0.24 282	0.11 117	0.12 122	0.11 137	0.08 106	0.12 155	0.12 195	0.06 85	0.05 149	0.06 66	0.06 143	0.04 3	0.04 19

DRaft	0.12 210	0.06 43	0.11 115	0.14 24	0.09 196	0.14 236	0.17 275	0.21 211	0.30 356	0.17 269	0.28 360	0.10 116	0.15 294	0.10 38	0.12 195	0.05 7	0.04 3	0.07 155	0.06 143	0.05 67	0.05 90

iRaftStereo_RVC	0.10 104	0.07 116	0.09 49	0.17 180	0.09 196	0.11 134	0.17 275	0.18 160	0.12 57	0.09 60	0.12 122	0.10 116	0.07 75	0.11 79	0.10 98	0.05 7	0.04 3	0.08 234	0.08 294	0.04 3	0.04 19

GEStereo_RVC	0.17 354	0.12 368	0.15 272	0.22 405	0.11 344	0.19 354	0.17 275	0.32 391	0.48 451	0.20 335	0.25 321	0.17 260	0.13 251	0.21 382	0.16 316	0.10 350	0.06 264	0.08 234	0.07 230	0.09 338	0.08 301

Anonymous3	0.16 334	0.13 397	0.33 444	0.26 449	0.14 414	0.27 437	0.17 275	0.28 347	0.28 340	0.15 227	0.17 197	0.14 198	0.10 162	0.15 240	0.12 195	0.08 258	0.08 359	0.08 234	0.08 294	0.08 279	0.11 391

ADLNet	0.16 334	0.08 206	0.15 272	0.16 115	0.10 297	0.16 291	0.17 275	0.32 391	0.27 326	0.22 363	0.27 347	0.24 347	0.16 320	0.18 325	0.21 386	0.10 350	0.06 264	0.10 358	0.10 373	0.08 279	0.09 345

HCRNet	0.16 334	0.24 465	0.12 146	0.35 480	0.11 344	0.15 261	0.17 275	0.26 307	0.22 256	0.19 314	0.24 292	0.21 306	0.14 276	0.15 240	0.13 235	0.11 378	0.07 333	0.11 389	0.10 373	0.09 338	0.07 236

DCANet	0.10 104	0.06 43	0.12 146	0.16 115	0.06 9	0.09 55	0.17 275	0.15 76	0.19 205	0.13 179	0.17 197	0.10 116	0.11 186	0.11 79	0.12 195	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 67	0.04 19

csc	0.10 104	0.06 43	0.12 146	0.15 60	0.07 41	0.09 55	0.17 275	0.16 101	0.20 227	0.13 179	0.16 176	0.10 116	0.11 186	0.11 79	0.12 195	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.05 90

cscssc	0.10 104	0.06 43	0.12 146	0.15 60	0.07 41	0.09 55	0.17 275	0.16 101	0.20 227	0.13 179	0.16 176	0.10 116	0.11 186	0.11 79	0.12 195	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.05 90

acv_ft	0.15 310	0.09 271	0.15 272	0.19 313	0.10 297	0.16 291	0.17 275	0.25 290	0.33 376	0.19 314	0.26 338	0.21 306	0.17 341	0.17 306	0.18 348	0.07 200	0.06 264	0.06 66	0.06 143	0.08 279	0.06 161

GANet-RSSM	0.14 267	0.07 116	0.13 191	0.13 12	0.08 89	0.14 236	0.17 275	0.22 233	0.21 242	0.17 269	0.24 292	0.23 341	0.15 294	0.16 274	0.15 300	0.10 350	0.06 264	0.07 155	0.08 294	0.08 279	0.07 236

MFN_U_SF_RVC	0.32 466	0.21 457	0.55 477	0.30 473	0.15 430	0.34 460	0.17 275	0.52 487	0.46 449	0.46 478	0.55 472	0.59 484	0.39 469	0.35 461	0.37 477	0.15 443	0.14 451	0.18 462	0.21 469	0.16 454	0.15 445

DMCA	0.14 267	0.09 271	0.16 306	0.19 313	0.09 196	0.15 261	0.17 275	0.23 252	0.27 326	0.14 200	0.19 230	0.17 260	0.18 354	0.15 240	0.17 330	0.10 350	0.06 264	0.08 234	0.06 143	0.09 338	0.10 368

CVANet_RVC	0.18 367	0.10 326	0.14 223	0.21 390	0.10 297	0.18 330	0.17 275	0.34 419	0.33 376	0.22 363	0.31 385	0.28 386	0.18 354	0.23 404	0.17 330	0.12 403	0.08 359	0.12 406	0.11 403	0.09 338	0.07 236

PS-NSSS	0.20 391	0.21 457	0.23 402	0.20 361	0.10 297	0.19 354	0.17 275	0.36 437	0.25 303	0.27 408	0.33 401	0.27 376	0.24 407	0.20 366	0.20 366	0.15 443	0.12 429	0.17 453	0.14 435	0.10 369	0.08 301

MLCV	0.12 210	0.07 116	0.16 306	0.18 257	0.06 9	0.15 261	0.17 275	0.19 179	0.21 242	0.18 299	0.25 321	0.17 260	0.13 251	0.14 218	0.13 235	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 67	0.04 19

DispFullNet	0.27 450	0.21 457	0.65 486	0.28 464	0.16 440	0.26 428	0.17 275	0.33 410	0.58 476	0.27 408	0.38 423	0.43 463	0.23 401	0.38 472	0.23 407	0.12 403	0.06 264	0.19 464	0.11 403	0.21 469	0.15 445

MM-Stereo_test2	0.09 46	0.06 43	0.09 49	0.19 313	0.08 89	0.12 166	0.18 320	0.15 76	0.14 108	0.07 15	0.10 82	0.07 39	0.06 26	0.12 155	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.03 1

MM-Stereo_test1	0.10 104	0.07 116	0.08 18	0.18 257	0.07 41	0.12 166	0.18 320	0.21 211	0.20 227	0.09 60	0.11 110	0.08 64	0.06 26	0.10 38	0.10 98	0.06 85	0.05 149	0.07 155	0.06 143	0.05 67	0.04 19

RAStereo	0.10 104	0.09 271	0.08 18	0.20 361	0.08 89	0.13 204	0.18 320	0.15 76	0.17 165	0.10 91	0.12 122	0.05 1	0.06 26	0.09 19	0.08 16	0.07 200	0.05 149	0.07 155	0.05 72	0.05 67	0.04 19

test_sample5	0.14 267	0.08 206	0.14 223	0.16 115	0.08 89	0.18 330	0.18 320	0.25 290	0.17 165	0.17 269	0.27 347	0.18 273	0.14 276	0.16 274	0.13 235	0.08 258	0.05 149	0.08 234	0.07 230	0.08 279	0.08 301

test_sample4	0.14 267	0.08 206	0.14 223	0.15 60	0.08 89	0.19 354	0.18 320	0.26 307	0.17 165	0.16 253	0.25 321	0.18 273	0.14 276	0.16 274	0.13 235	0.08 258	0.06 264	0.08 234	0.06 143	0.08 279	0.08 301

test_sample2	0.12 210	0.07 116	0.12 146	0.14 24	0.08 89	0.16 291	0.18 320	0.21 211	0.16 147	0.14 200	0.20 242	0.19 287	0.15 294	0.15 240	0.12 195	0.08 258	0.05 149	0.07 155	0.06 143	0.08 279	0.07 236

MyStereo07	0.10 104	0.07 116	0.10 78	0.17 180	0.09 196	0.14 236	0.18 320	0.15 76	0.15 122	0.09 60	0.06 4	0.06 9	0.07 75	0.12 155	0.09 46	0.06 85	0.05 149	0.08 234	0.07 230	0.06 153	0.06 161

MyStereo06	0.10 104	0.07 116	0.12 146	0.17 180	0.09 196	0.13 204	0.18 320	0.19 179	0.12 57	0.12 153	0.08 44	0.07 39	0.07 75	0.11 79	0.09 46	0.06 85	0.05 149	0.07 155	0.07 230	0.06 153	0.06 161

MyStereo05	0.13 235	0.07 116	0.10 78	0.17 180	0.09 196	0.13 204	0.18 320	0.27 328	0.35 396	0.17 269	0.14 149	0.15 227	0.11 186	0.15 240	0.13 235	0.06 85	0.05 149	0.07 155	0.07 230	0.06 153	0.06 161

MyStereo04	0.13 235	0.07 116	0.10 78	0.17 180	0.09 196	0.14 236	0.18 320	0.29 357	0.38 412	0.17 269	0.14 149	0.16 240	0.10 162	0.15 240	0.13 235	0.06 85	0.05 149	0.08 234	0.07 230	0.06 153	0.06 161

mmm	0.14 267	0.08 206	0.17 334	0.17 180	0.09 196	0.17 312	0.18 320	0.21 211	0.15 122	0.15 227	0.23 281	0.21 306	0.16 320	0.16 274	0.17 330	0.08 258	0.05 149	0.08 234	0.07 230	0.07 219	0.07 236

DualNet	0.14 267	0.08 206	0.14 223	0.16 115	0.08 89	0.18 330	0.18 320	0.25 290	0.17 165	0.17 269	0.27 347	0.18 273	0.14 276	0.16 274	0.13 235	0.08 258	0.05 149	0.08 234	0.07 230	0.08 279	0.08 301

ttt	0.14 267	0.08 206	0.14 223	0.15 60	0.08 89	0.15 261	0.18 320	0.27 328	0.29 346	0.16 253	0.24 292	0.17 260	0.13 251	0.13 196	0.14 272	0.11 378	0.08 359	0.09 313	0.08 294	0.09 338	0.08 301

ACVNet-4b	0.39 475	0.53 494	0.55 477	0.45 490	0.24 476	0.47 479	0.18 320	0.49 483	0.64 484	0.42 470	0.45 458	0.60 485	0.27 428	0.34 455	0.24 418	0.33 491	0.14 451	0.48 494	0.42 494	0.30 487	0.26 486

LL-Strereo	0.13 235	0.09 271	0.11 115	0.20 361	0.10 297	0.11 134	0.18 320	0.32 391	0.24 282	0.15 227	0.15 165	0.14 198	0.13 251	0.19 341	0.11 150	0.06 85	0.04 3	0.09 313	0.08 294	0.04 3	0.05 90

dd	0.15 310	0.16 423	0.16 306	0.19 313	0.09 196	0.15 261	0.18 320	0.21 211	0.25 303	0.23 376	0.20 242	0.21 306	0.09 132	0.21 382	0.16 316	0.10 350	0.06 264	0.08 234	0.06 143	0.08 279	0.06 161

dad	0.17 354	0.20 451	0.20 380	0.16 115	0.11 344	0.20 369	0.18 320	0.21 211	0.28 340	0.30 432	0.24 292	0.29 393	0.13 251	0.19 341	0.16 316	0.18 465	0.09 385	0.11 389	0.09 338	0.11 389	0.07 236

SACVNet	0.18 367	0.12 368	0.14 223	0.17 180	0.13 396	0.22 392	0.18 320	0.31 380	0.30 356	0.23 376	0.31 385	0.30 401	0.22 395	0.22 393	0.17 330	0.11 378	0.08 359	0.10 358	0.10 373	0.12 403	0.14 438

s12784h	0.09 46	0.06 43	0.07 4	0.15 60	0.05 1	0.16 291	0.18 320	0.15 76	0.15 122	0.10 91	0.11 110	0.11 137	0.11 186	0.10 38	0.12 195	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.04 19

222	0.16 334	0.07 116	0.14 223	0.14 24	0.08 89	0.24 410	0.18 320	0.30 371	0.20 227	0.17 269	0.28 360	0.17 260	0.16 320	0.15 240	0.40 483	0.10 350	0.05 149	0.07 155	0.06 143	0.07 219	0.08 301

xxxx	0.15 310	0.07 116	0.14 223	0.14 24	0.08 89	0.23 405	0.18 320	0.31 380	0.19 205	0.14 200	0.28 360	0.22 324	0.14 276	0.15 240	0.26 436	0.09 313	0.05 149	0.07 155	0.07 230	0.08 279	0.07 236

ARAFT	0.12 210	0.08 206	0.17 334	0.19 313	0.09 196	0.14 236	0.18 320	0.20 190	0.12 57	0.12 153	0.13 135	0.14 198	0.11 186	0.15 240	0.12 195	0.06 85	0.05 149	0.10 358	0.09 338	0.05 67	0.04 19

ac_64	0.16 334	0.08 206	0.15 272	0.18 257	0.10 297	0.22 392	0.18 320	0.24 274	0.21 242	0.18 299	0.24 292	0.29 393	0.18 354	0.19 341	0.22 395	0.09 313	0.07 333	0.08 234	0.09 338	0.07 219	0.06 161

HGLStereo	0.17 354	0.08 206	0.19 368	0.17 180	0.12 375	0.18 330	0.18 320	0.31 380	0.32 369	0.21 348	0.32 389	0.25 360	0.18 354	0.19 341	0.20 366	0.09 313	0.09 385	0.07 155	0.07 230	0.09 338	0.10 368

CFNet-ft	0.14 267	0.07 116	0.15 272	0.12 4	0.09 196	0.16 291	0.18 320	0.22 233	0.24 282	0.17 269	0.26 338	0.24 347	0.14 276	0.16 274	0.14 272	0.11 378	0.06 264	0.08 234	0.09 338	0.09 338	0.08 301

FAT-Stereo	0.20 391	0.12 368	0.22 393	0.21 390	0.12 375	0.17 312	0.18 320	0.34 419	0.39 416	0.27 408	0.37 418	0.34 430	0.32 455	0.21 382	0.20 366	0.09 313	0.11 415	0.10 358	0.09 338	0.11 389	0.14 438

DMCA-RVC	0.17 354	0.10 326	0.15 272	0.24 434	0.11 344	0.18 330	0.18 320	0.25 290	0.24 282	0.21 348	0.26 338	0.25 360	0.27 428	0.18 325	0.20 366	0.12 403	0.08 359	0.13 421	0.10 373	0.10 369	0.08 301

S-Stereo	0.20 391	0.12 368	0.25 410	0.21 390	0.13 396	0.20 369	0.18 320	0.32 391	0.43 437	0.23 376	0.36 412	0.28 386	0.30 448	0.19 341	0.22 395	0.09 313	0.12 429	0.10 358	0.10 373	0.13 419	0.13 421

SuperB	0.20 391	0.10 326	0.56 479	0.16 115	0.09 196	0.18 330	0.18 320	0.24 274	0.50 459	0.26 402	0.39 431	0.17 260	0.21 386	0.22 393	0.21 386	0.08 258	0.06 264	0.06 66	0.06 143	0.12 403	0.10 368

ADCRef	0.19 379	0.12 368	0.41 462	0.20 361	0.12 375	0.22 392	0.18 320	0.32 391	0.36 400	0.26 402	0.32 389	0.17 260	0.23 401	0.24 413	0.24 418	0.07 200	0.06 264	0.09 313	0.09 338	0.08 279	0.08 301

TDLM	0.17 354	0.12 368	0.13 191	0.24 434	0.10 297	0.18 330	0.18 320	0.36 437	0.30 356	0.21 348	0.28 360	0.28 386	0.18 354	0.23 404	0.18 348	0.11 378	0.07 333	0.10 358	0.10 373	0.08 279	0.08 301

CFNet_RVC	0.14 267	0.07 116	0.15 272	0.12 4	0.09 196	0.16 291	0.18 320	0.22 233	0.24 282	0.17 269	0.26 338	0.24 347	0.14 276	0.16 274	0.14 272	0.11 378	0.06 264	0.08 234	0.09 338	0.09 338	0.08 301

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 354	0.10 326	0.22 393	0.20 361	0.10 297	0.15 261	0.18 320	0.31 380	0.25 303	0.21 348	0.30 377	0.25 360	0.17 341	0.21 382	0.20 366	0.09 313	0.06 264	0.08 234	0.08 294	0.07 219	0.08 301
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.17 354	0.12 368	0.15 272	0.20 361	0.09 196	0.18 330	0.18 320	0.26 307	0.23 266	0.26 402	0.40 436	0.22 324	0.17 341	0.21 382	0.20 366	0.08 258	0.05 149	0.09 313	0.10 373	0.07 219	0.07 236
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.13 235	0.10 326	0.18 357	0.19 313	0.08 89	0.13 204	0.18 320	0.20 190	0.26 317	0.15 227	0.23 281	0.15 227	0.13 251	0.14 218	0.14 272	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.06 153	0.05 90

DISCO	0.19 379	0.09 271	0.22 393	0.17 180	0.10 297	0.25 420	0.18 320	0.27 328	0.44 442	0.22 363	0.31 385	0.33 424	0.26 420	0.28 434	0.28 450	0.08 258	0.06 264	0.07 155	0.07 230	0.09 338	0.09 345

DLCB_ROB	0.18 367	0.10 326	0.15 272	0.23 425	0.11 344	0.24 410	0.18 320	0.29 357	0.28 340	0.27 408	0.28 360	0.28 386	0.24 407	0.19 341	0.20 366	0.08 258	0.08 359	0.09 313	0.09 338	0.07 219	0.07 236

SGM_RVC	0.23 426	0.12 368	0.15 272	0.15 60	0.09 196	0.33 457	0.18 320	0.34 419	0.31 363	0.44 474	0.37 418	0.53 481	0.35 462	0.35 461	0.24 418	0.13 426	0.13 442	0.13 421	0.13 432	0.10 369	0.11 391
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
G2L-Stereo_aug	0.15 310	0.06 43	0.12 146	0.14 24	0.07 41	0.18 330	0.19 358	0.20 190	0.38 412	0.22 363	0.26 338	0.27 376	0.14 276	0.18 325	0.19 359	0.07 200	0.05 149	0.05 3	0.04 18	0.06 153	0.07 236

MM-Stereo_test3	0.10 104	0.07 116	0.07 4	0.18 257	0.07 41	0.12 166	0.19 358	0.24 274	0.19 205	0.06 6	0.10 82	0.08 64	0.06 26	0.11 79	0.08 16	0.06 85	0.06 264	0.07 155	0.05 72	0.05 67	0.04 19

PSMNet-RUCA	0.27 450	0.33 483	0.41 462	0.36 482	0.32 489	0.18 330	0.19 358	0.42 468	0.30 356	0.33 448	0.41 446	0.39 453	0.25 415	0.31 444	0.20 366	0.18 465	0.10 404	0.25 474	0.15 450	0.21 469	0.16 456

rvit_0105_4	0.14 267	0.09 271	0.17 334	0.17 180	0.10 297	0.12 166	0.19 358	0.23 252	0.27 326	0.14 200	0.20 242	0.17 260	0.13 251	0.17 306	0.13 235	0.15 443	0.11 415	0.11 389	0.10 373	0.09 338	0.06 161

test_sample6	0.14 267	0.08 206	0.13 191	0.16 115	0.08 89	0.17 312	0.19 358	0.25 290	0.17 165	0.17 269	0.27 347	0.19 287	0.14 276	0.15 240	0.13 235	0.08 258	0.05 149	0.08 234	0.07 230	0.08 279	0.08 301

CroCo-Stereo Lap2	0.09 46	0.09 271	0.08 18	0.22 405	0.09 196	0.09 55	0.19 358	0.16 101	0.12 57	0.09 60	0.10 82	0.05 1	0.05 7	0.08 12	0.08 16	0.06 85	0.06 264	0.07 155	0.05 72	0.05 67	0.05 90

CroCo-Stereo	0.09 46	0.08 206	0.08 18	0.22 405	0.09 196	0.09 55	0.19 358	0.15 76	0.12 57	0.07 15	0.07 22	0.08 64	0.06 26	0.08 12	0.07 1	0.07 200	0.05 149	0.06 66	0.04 18	0.05 67	0.04 19
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
psm_up	0.18 367	0.10 326	0.18 357	0.20 361	0.11 344	0.17 312	0.19 358	0.37 442	0.34 387	0.21 348	0.28 360	0.29 393	0.24 407	0.20 366	0.22 395	0.09 313	0.10 404	0.11 389	0.11 403	0.08 279	0.08 301

UNet	0.17 354	0.09 271	0.18 357	0.19 313	0.12 375	0.27 437	0.19 358	0.33 410	0.29 346	0.21 348	0.24 292	0.23 341	0.19 370	0.19 341	0.18 348	0.07 200	0.06 264	0.08 234	0.07 230	0.08 279	0.06 161

aanetorigin	0.22 411	0.17 434	0.56 479	0.17 180	0.10 297	0.15 261	0.19 358	0.20 190	0.33 376	0.49 479	0.48 462	0.29 393	0.27 428	0.20 366	0.23 407	0.08 258	0.07 333	0.08 234	0.07 230	0.10 369	0.09 345

GwcNet	0.20 391	0.13 397	0.19 368	0.18 257	0.12 375	0.24 410	0.19 358	0.35 431	0.43 437	0.20 335	0.32 389	0.33 424	0.20 382	0.22 393	0.24 418	0.11 378	0.09 385	0.09 313	0.09 338	0.09 338	0.10 368

cf-r	0.13 235	0.07 116	0.12 146	0.16 115	0.08 89	0.14 236	0.19 358	0.20 190	0.25 303	0.17 269	0.25 321	0.21 306	0.16 320	0.14 218	0.14 272	0.10 350	0.05 149	0.06 66	0.08 294	0.06 153	0.06 161

DSFCA	0.16 334	0.09 271	0.14 223	0.16 115	0.10 297	0.20 369	0.19 358	0.28 347	0.31 363	0.23 376	0.24 292	0.22 324	0.15 294	0.19 341	0.20 366	0.10 350	0.07 333	0.09 313	0.09 338	0.08 279	0.08 301

stereogan	0.22 411	0.11 351	0.21 387	0.20 361	0.12 375	0.31 450	0.19 358	0.35 431	0.44 442	0.22 363	0.39 431	0.35 434	0.27 428	0.33 452	0.22 395	0.10 350	0.12 429	0.10 358	0.10 373	0.14 432	0.13 421

CC-Net-ROB	0.28 454	0.31 481	0.36 453	0.29 471	0.15 430	0.25 420	0.19 358	0.45 477	0.33 376	0.39 460	0.37 418	0.39 453	0.31 452	0.27 423	0.26 436	0.24 486	0.19 470	0.30 487	0.23 476	0.18 464	0.15 445

DANet	0.21 402	0.15 415	0.28 425	0.25 444	0.13 396	0.22 392	0.19 358	0.27 328	0.27 326	0.28 422	0.32 389	0.35 434	0.31 452	0.31 444	0.23 407	0.11 378	0.09 385	0.11 389	0.10 373	0.13 419	0.11 391
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AANet_RVC	0.16 334	0.10 326	0.10 78	0.18 257	0.09 196	0.18 330	0.19 358	0.26 307	0.31 363	0.22 363	0.35 409	0.21 306	0.21 386	0.22 393	0.16 316	0.06 85	0.05 149	0.06 66	0.06 143	0.07 219	0.06 161

SGM-ForestM	0.32 466	0.12 368	0.16 306	0.16 115	0.11 344	0.39 474	0.19 358	0.41 463	0.50 459	0.52 481	0.54 471	1.32 511	0.42 480	0.40 479	0.27 443	0.14 439	0.16 460	0.16 451	0.16 454	0.12 403	0.12 403

MDST_ROB	0.22 411	0.10 326	0.17 334	0.18 257	0.11 344	0.37 470	0.19 358	0.43 472	0.41 425	0.39 460	0.39 431	0.29 393	0.21 386	0.26 420	0.18 348	0.11 378	0.10 404	0.14 433	0.11 403	0.10 369	0.08 301

XPNet_ROB	0.22 411	0.11 351	0.19 368	0.22 405	0.13 396	0.22 392	0.19 358	0.34 419	0.40 422	0.30 432	0.39 431	0.39 453	0.26 420	0.26 420	0.28 450	0.15 443	0.10 404	0.10 358	0.10 373	0.13 419	0.12 403

UGAM	0.13 235	0.10 326	0.09 49	0.22 405	0.08 89	0.12 166	0.20 378	0.17 134	0.23 266	0.21 348	0.16 176	0.13 178	0.13 251	0.19 341	0.12 195	0.07 200	0.05 149	0.13 421	0.11 403	0.07 219	0.05 90

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 367	0.09 271	0.29 433	0.15 60	0.10 297	0.22 392	0.20 378	0.26 307	0.39 416	0.25 398	0.42 452	0.24 347	0.15 294	0.20 366	0.19 359	0.07 200	0.05 149	0.06 66	0.05 72	0.10 369	0.09 345

UDG	0.21 402	0.17 434	0.19 368	0.23 425	0.15 430	0.30 449	0.20 378	0.33 410	0.35 396	0.23 376	0.28 360	0.31 413	0.27 428	0.20 366	0.22 395	0.15 443	0.12 429	0.13 421	0.09 338	0.14 432	0.14 438

GwcNet-ADL	0.13 235	0.08 206	0.14 223	0.20 361	0.09 196	0.11 134	0.20 378	0.30 371	0.24 282	0.13 179	0.14 149	0.18 273	0.14 276	0.13 196	0.14 272	0.07 200	0.05 149	0.06 66	0.05 72	0.07 219	0.06 161

PSMNet-ADL	0.15 310	0.12 368	0.13 191	0.22 405	0.09 196	0.13 204	0.20 378	0.26 307	0.23 266	0.18 299	0.20 242	0.24 347	0.16 320	0.18 325	0.17 330	0.08 258	0.08 359	0.08 234	0.11 403	0.08 279	0.07 236

LMCR-Stereo	0.15 310	0.08 206	0.13 191	0.21 390	0.09 196	0.17 312	0.20 378	0.27 328	0.19 205	0.24 385	0.24 292	0.23 341	0.17 341	0.20 366	0.17 330	0.07 200	0.06 264	0.08 234	0.06 143	0.10 369	0.08 301

DGSMNet	0.24 433	0.19 447	0.33 444	0.21 390	0.24 476	0.24 410	0.20 378	0.35 431	0.41 425	0.24 385	0.32 389	0.38 445	0.21 386	0.29 440	0.23 407	0.12 403	0.11 415	0.14 433	0.16 454	0.23 473	0.23 478

test_xeample	0.15 310	0.06 43	0.13 191	0.14 24	0.08 89	0.21 384	0.20 378	0.28 347	0.20 227	0.16 253	0.29 372	0.19 287	0.16 320	0.15 240	0.26 436	0.09 313	0.05 149	0.07 155	0.07 230	0.07 219	0.07 236

Syn2CoEx	0.21 402	0.16 423	0.27 420	0.29 471	0.14 414	0.26 428	0.20 378	0.33 410	0.31 363	0.28 422	0.36 412	0.27 376	0.25 415	0.19 341	0.24 418	0.16 459	0.12 429	0.14 433	0.11 403	0.09 338	0.08 301

MMNet	0.17 354	0.09 271	0.16 306	0.20 361	0.11 344	0.27 437	0.20 378	0.25 290	0.41 425	0.22 363	0.30 377	0.21 306	0.20 382	0.17 306	0.20 366	0.06 85	0.06 264	0.07 155	0.07 230	0.08 279	0.07 236

EDNetEfficient	0.29 458	0.24 465	1.13 509	0.18 257	0.10 297	0.19 354	0.20 378	0.20 190	0.60 480	0.74 498	0.56 477	0.31 413	0.39 469	0.22 393	0.30 458	0.09 313	0.07 333	0.08 234	0.07 230	0.11 389	0.09 345

ACVNet	0.15 310	0.09 271	0.15 272	0.13 12	0.12 375	0.14 236	0.20 378	0.22 233	0.33 376	0.17 269	0.26 338	0.21 306	0.16 320	0.17 306	0.21 386	0.07 200	0.06 264	0.06 66	0.06 143	0.08 279	0.06 161

hitnet-ft	0.18 367	0.09 271	0.17 334	0.14 24	0.09 196	0.26 428	0.20 378	0.25 290	0.26 317	0.24 385	0.32 389	0.31 413	0.22 395	0.24 413	0.21 386	0.12 403	0.07 333	0.10 358	0.08 294	0.12 403	0.11 391

GwcNet-RSSM	0.14 267	0.07 116	0.12 146	0.15 60	0.08 89	0.15 261	0.20 378	0.21 211	0.27 326	0.18 299	0.27 347	0.22 324	0.16 320	0.14 218	0.15 300	0.10 350	0.05 149	0.07 155	0.09 338	0.07 219	0.07 236

RP	0.21 402	0.13 397	0.21 387	0.23 425	0.11 344	0.21 384	0.20 378	0.25 290	0.44 442	0.21 348	0.38 423	0.36 436	0.24 407	0.27 423	0.25 427	0.11 378	0.12 429	0.13 421	0.12 422	0.12 403	0.14 438

RTS	0.45 485	0.19 447	3.26 517	0.24 434	0.15 430	0.74 500	0.20 378	0.36 437	0.76 498	0.42 470	0.43 455	0.31 413	0.41 477	0.53 491	0.35 472	0.10 350	0.08 359	0.13 421	0.12 422	0.15 447	0.15 445

RTSA	0.45 485	0.19 447	3.26 517	0.24 434	0.15 430	0.74 500	0.20 378	0.36 437	0.76 498	0.42 470	0.43 455	0.31 413	0.41 477	0.53 491	0.35 472	0.10 350	0.08 359	0.13 421	0.12 422	0.15 447	0.15 445

DispNO	0.14 267	0.08 206	0.17 334	0.19 313	0.12 375	0.11 134	0.21 395	0.23 252	0.29 346	0.17 269	0.23 281	0.18 273	0.17 341	0.15 240	0.15 300	0.07 200	0.05 149	0.08 234	0.08 294	0.07 219	0.06 161

StereoVision	0.13 235	0.12 368	0.09 49	0.24 434	0.10 297	0.15 261	0.21 395	0.21 211	0.20 227	0.12 153	0.24 292	0.10 116	0.10 162	0.16 274	0.10 98	0.09 313	0.11 415	0.12 406	0.12 422	0.06 153	0.05 90

fast-acv-ft	0.18 367	0.11 351	0.19 368	0.19 313	0.12 375	0.24 410	0.21 395	0.25 290	0.34 387	0.22 363	0.34 405	0.27 376	0.20 382	0.21 382	0.23 407	0.09 313	0.09 385	0.08 234	0.10 373	0.08 279	0.07 236

ssnet_v2	0.17 354	0.10 326	0.17 334	0.17 180	0.11 344	0.21 384	0.21 395	0.33 410	0.25 303	0.22 363	0.22 272	0.27 376	0.18 354	0.22 393	0.20 366	0.11 378	0.09 385	0.09 313	0.09 338	0.08 279	0.08 301

ICVP	0.15 310	0.09 271	0.12 146	0.22 405	0.09 196	0.17 312	0.21 395	0.25 290	0.23 266	0.18 299	0.30 377	0.26 369	0.18 354	0.17 306	0.14 272	0.09 313	0.07 333	0.08 234	0.07 230	0.07 219	0.07 236
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo	0.13 235	0.14 409	0.11 115	0.23 425	0.08 89	0.15 261	0.21 395	0.20 190	0.23 266	0.14 200	0.24 292	0.16 240	0.12 215	0.16 274	0.14 272	0.05 7	0.06 264	0.08 234	0.06 143	0.09 338	0.05 90

ccnet	0.29 458	0.28 476	0.23 402	0.20 361	0.28 483	0.41 476	0.21 395	0.45 477	0.33 376	0.36 453	0.46 459	0.36 436	0.30 448	0.39 475	0.42 487	0.23 484	0.14 451	0.21 467	0.17 461	0.23 473	0.18 467

delet	0.17 354	0.08 206	0.17 334	0.19 313	0.11 344	0.20 369	0.21 395	0.30 371	0.37 407	0.17 269	0.26 338	0.19 287	0.19 370	0.19 341	0.21 386	0.08 258	0.08 359	0.09 313	0.11 403	0.06 153	0.06 161

STTStereo	0.18 367	0.12 368	0.27 420	0.20 361	0.11 344	0.16 291	0.21 395	0.29 357	0.23 266	0.21 348	0.30 377	0.29 393	0.18 354	0.20 366	0.19 359	0.12 403	0.11 415	0.11 389	0.14 435	0.09 338	0.08 301

coex-ft	3.30 520	0.34 484	59.09 540	0.18 257	0.13 396	0.26 428	0.22 404	0.27 328	0.72 492	1.90 522	0.70 489	0.44 465	0.45 483	0.29 440	0.41 486	0.09 313	0.09 385	0.12 406	0.09 338	0.14 432	0.13 421

Anonymous_2	0.22 411	0.17 434	0.28 425	0.15 60	0.16 440	0.32 451	0.22 404	0.22 233	0.17 165	0.23 376	0.24 292	0.26 369	0.27 428	0.27 423	0.23 407	0.22 480	0.25 486	0.17 453	0.17 461	0.17 461	0.17 464

Sa-1000	0.12 210	0.08 206	0.08 18	0.18 257	0.08 89	0.14 236	0.22 404	0.22 233	0.18 191	0.15 227	0.20 242	0.17 260	0.11 186	0.10 38	0.10 98	0.06 85	0.05 149	0.09 313	0.09 338	0.05 67	0.05 90

test_4	0.10 104	0.10 326	0.08 18	0.19 313	0.09 196	0.08 34	0.22 404	0.15 76	0.17 165	0.12 153	0.18 222	0.12 154	0.09 132	0.08 12	0.11 150	0.04 1	0.04 3	0.08 234	0.08 294	0.04 3	0.03 1

GANet	0.21 402	0.12 368	0.21 387	0.24 434	0.13 396	0.22 392	0.22 404	0.41 463	0.26 317	0.31 438	0.42 452	0.37 441	0.28 436	0.23 404	0.22 395	0.10 350	0.12 429	0.10 358	0.09 338	0.10 369	0.08 301

DRN-Test	0.19 379	0.11 351	0.20 380	0.22 405	0.10 297	0.22 392	0.22 404	0.39 453	0.37 407	0.24 385	0.32 389	0.26 369	0.21 386	0.22 393	0.24 418	0.11 378	0.07 333	0.11 389	0.10 373	0.09 338	0.07 236

StereoDRNet	0.18 367	0.11 351	0.17 334	0.22 405	0.11 344	0.21 384	0.22 404	0.37 442	0.33 376	0.24 385	0.28 360	0.30 401	0.19 370	0.20 366	0.20 366	0.09 313	0.08 359	0.11 389	0.09 338	0.09 338	0.07 236

FBW_ROB	0.24 433	0.17 434	0.22 393	0.26 449	0.14 414	0.25 420	0.22 404	0.41 463	0.41 425	0.41 467	0.41 446	0.42 460	0.27 428	0.31 444	0.23 407	0.09 313	0.14 451	0.14 433	0.12 422	0.11 389	0.09 345

SGM-Forest	0.20 391	0.14 409	0.18 357	0.19 313	0.13 396	0.20 369	0.22 404	0.33 410	0.30 356	0.24 385	0.29 372	0.28 386	0.19 370	0.23 404	0.17 330	0.15 443	0.16 460	0.15 445	0.14 435	0.12 403	0.12 403
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
YMNet	0.20 391	0.12 368	0.19 368	0.20 361	0.14 414	0.26 428	0.23 413	0.32 391	0.34 387	0.27 408	0.34 405	0.30 401	0.18 354	0.18 325	0.22 395	0.10 350	0.13 442	0.10 358	0.10 373	0.08 279	0.09 345

YMNet_1	0.20 391	0.12 368	0.19 368	0.20 361	0.14 414	0.26 428	0.23 413	0.32 391	0.34 387	0.27 408	0.34 405	0.30 401	0.18 354	0.18 325	0.22 395	0.10 350	0.13 442	0.10 358	0.10 373	0.08 279	0.09 345

rvit_0105_5	0.14 267	0.09 271	0.13 191	0.17 180	0.09 196	0.14 236	0.23 413	0.24 274	0.27 326	0.14 200	0.15 165	0.18 273	0.12 215	0.17 306	0.14 272	0.14 439	0.11 415	0.10 358	0.10 373	0.08 279	0.06 161

Wz-Net-SNSev	0.25 442	0.17 434	0.44 465	0.25 444	0.14 414	0.26 428	0.23 413	0.38 449	0.56 471	0.30 432	0.55 472	0.39 453	0.26 420	0.23 404	0.30 458	0.10 350	0.09 385	0.09 313	0.10 373	0.11 389	0.11 391

Wz-Net-LNSev	0.22 411	0.16 423	0.38 457	0.21 390	0.13 396	0.25 420	0.23 413	0.32 391	0.43 437	0.30 432	0.41 446	0.31 413	0.18 354	0.22 393	0.25 427	0.10 350	0.09 385	0.08 234	0.08 294	0.12 403	0.11 391

FINET	0.21 402	0.18 444	0.26 413	0.18 257	0.16 440	0.23 405	0.23 413	0.32 391	0.48 451	0.25 398	0.32 389	0.22 324	0.22 395	0.22 393	0.17 330	0.18 465	0.16 460	0.11 389	0.10 373	0.15 447	0.13 421

UPFNet	0.16 334	0.08 206	0.12 146	0.20 361	0.12 375	0.20 369	0.23 413	0.28 347	0.26 317	0.17 269	0.24 292	0.22 324	0.19 370	0.19 341	0.21 386	0.09 313	0.07 333	0.08 234	0.09 338	0.08 279	0.06 161

RGC	0.25 442	0.20 451	0.29 433	0.28 464	0.16 440	0.22 392	0.23 413	0.32 391	0.44 442	0.27 408	0.40 436	0.38 445	0.27 428	0.36 466	0.22 395	0.11 378	0.13 442	0.17 453	0.17 461	0.14 432	0.16 456

G-Net	0.24 433	0.16 423	0.36 453	0.22 405	0.16 440	0.51 483	0.23 413	0.29 357	0.34 387	0.36 453	0.38 423	0.31 413	0.29 444	0.27 423	0.26 436	0.11 378	0.09 385	0.12 406	0.09 338	0.16 454	0.13 421

ADCS	0.29 458	0.18 444	0.45 466	0.21 390	0.17 455	0.28 443	0.23 413	0.41 463	0.63 483	0.40 463	0.49 463	0.40 457	0.36 464	0.39 475	0.40 483	0.13 426	0.12 429	0.13 421	0.14 435	0.16 454	0.16 456

NVstereo2D	0.19 379	0.10 326	0.15 272	0.17 180	0.15 430	0.28 443	0.23 413	0.44 474	0.42 432	0.15 227	0.27 347	0.25 360	0.19 370	0.22 393	0.17 330	0.09 313	0.06 264	0.10 358	0.08 294	0.15 447	0.09 345

NCCL2	0.23 426	0.15 415	0.17 334	0.34 478	0.18 461	0.24 410	0.23 413	0.34 419	0.28 340	0.31 438	0.38 423	0.38 445	0.28 436	0.23 404	0.24 418	0.15 443	0.12 429	0.18 462	0.21 469	0.13 419	0.13 421

TCMNet	0.19 379	0.12 368	0.19 368	0.20 361	0.18 461	0.20 369	0.24 425	0.27 328	0.36 400	0.23 376	0.26 338	0.25 360	0.19 370	0.19 341	0.23 407	0.13 426	0.11 415	0.11 389	0.12 422	0.13 419	0.12 403

otaku	0.39 475	0.37 487	0.52 473	0.44 489	0.28 483	0.58 487	0.24 425	0.41 463	0.62 482	0.40 463	0.49 463	0.46 471	0.33 456	0.40 479	0.32 466	0.30 489	0.30 490	0.39 491	0.33 490	0.29 486	0.28 487

Ntro	0.40 478	0.40 489	0.53 474	0.46 493	0.30 487	0.65 493	0.24 425	0.46 479	0.68 489	0.41 467	0.49 463	0.48 475	0.42 480	0.39 475	0.31 465	0.32 490	0.28 488	0.37 490	0.30 487	0.32 491	0.29 488

Wz-Net-MNSev	0.22 411	0.13 397	0.31 438	0.20 361	0.14 414	0.36 469	0.24 425	0.33 410	0.44 442	0.28 422	0.40 436	0.38 445	0.19 370	0.24 413	0.25 427	0.09 313	0.07 333	0.09 313	0.09 338	0.12 403	0.10 368

raft_robust	0.13 235	0.10 326	0.07 4	0.18 257	0.08 89	0.13 204	0.24 425	0.28 347	0.33 376	0.20 335	0.19 230	0.14 198	0.10 162	0.11 79	0.12 195	0.05 7	0.05 149	0.07 155	0.07 230	0.05 67	0.04 19

RAFT_CTSACE	0.12 210	0.09 271	0.10 78	0.22 405	0.08 89	0.12 166	0.24 425	0.18 160	0.16 147	0.20 335	0.27 347	0.13 178	0.07 75	0.13 196	0.09 46	0.05 7	0.06 264	0.08 234	0.07 230	0.04 3	0.04 19

SA	0.12 210	0.09 271	0.08 18	0.18 257	0.08 89	0.12 166	0.24 425	0.23 252	0.18 191	0.17 269	0.27 347	0.14 198	0.11 186	0.11 79	0.11 150	0.05 7	0.05 149	0.09 313	0.08 294	0.05 67	0.04 19

DDUNet	0.22 411	0.17 434	0.21 387	0.22 405	0.15 430	0.25 420	0.24 425	0.29 357	0.30 356	0.31 438	0.36 412	0.33 424	0.25 415	0.24 413	0.20 366	0.18 465	0.13 442	0.17 453	0.11 403	0.16 454	0.16 456

RAFT	0.13 235	0.09 271	0.11 115	0.18 257	0.08 89	0.15 261	0.24 425	0.20 190	0.19 205	0.21 348	0.21 263	0.17 260	0.12 215	0.16 274	0.09 46	0.06 85	0.07 333	0.10 358	0.09 338	0.05 67	0.05 90

test-1	0.10 104	0.07 116	0.16 306	0.19 313	0.08 89	0.11 134	0.24 425	0.14 56	0.18 191	0.09 60	0.07 22	0.09 88	0.08 106	0.07 3	0.09 46	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.04 3	0.04 19

RAFT + AFF	0.13 235	0.07 116	0.20 380	0.20 361	0.10 297	0.14 236	0.24 425	0.26 307	0.20 227	0.11 117	0.10 82	0.12 154	0.10 162	0.15 240	0.12 195	0.07 200	0.06 264	0.09 313	0.08 294	0.06 153	0.08 301

AF-Net	0.22 411	0.17 434	0.17 334	0.26 449	0.13 396	0.25 420	0.24 425	0.32 391	0.50 459	0.25 398	0.33 401	0.38 445	0.26 420	0.28 434	0.25 427	0.11 378	0.10 404	0.16 451	0.11 403	0.11 389	0.10 368

SANet	0.24 433	0.14 409	0.28 425	0.21 390	0.11 344	0.27 437	0.24 425	0.38 449	0.64 484	0.36 453	0.40 436	0.43 463	0.26 420	0.27 423	0.24 418	0.12 403	0.09 385	0.10 358	0.09 338	0.13 419	0.11 391

MeshStereo	0.27 450	0.13 397	0.18 357	0.15 60	0.11 344	0.32 451	0.24 425	0.40 457	0.36 400	0.52 481	0.57 479	0.67 492	0.40 472	0.35 461	0.26 436	0.14 439	0.13 442	0.13 421	0.11 403	0.11 389	0.10 368
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
rvit_0105_3	0.15 310	0.09 271	0.14 223	0.19 313	0.12 375	0.15 261	0.25 439	0.25 290	0.29 346	0.15 227	0.17 197	0.20 299	0.13 251	0.17 306	0.14 272	0.13 426	0.11 415	0.12 406	0.14 435	0.07 219	0.06 161

1111x	0.15 310	0.08 206	0.12 146	0.18 257	0.07 41	0.18 330	0.25 439	0.31 380	0.24 282	0.17 269	0.24 292	0.26 369	0.15 294	0.13 196	0.23 407	0.07 200	0.07 333	0.08 234	0.09 338	0.07 219	0.06 161

ToySt	0.17 354	0.11 351	0.18 357	0.17 180	0.11 344	0.16 291	0.25 439	0.24 274	0.33 376	0.19 314	0.24 292	0.26 369	0.24 407	0.19 341	0.20 366	0.07 200	0.08 359	0.09 313	0.10 373	0.09 338	0.08 301

cross-raft	0.10 104	0.09 271	0.09 49	0.19 313	0.07 41	0.11 134	0.25 439	0.13 41	0.15 122	0.08 35	0.11 110	0.12 154	0.10 162	0.09 19	0.11 150	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.04 3	0.04 19

ADCPNet	0.25 442	0.16 423	0.61 483	0.21 390	0.15 430	0.35 468	0.25 439	0.32 391	0.35 396	0.30 432	0.40 436	0.36 436	0.28 436	0.28 434	0.32 466	0.12 403	0.10 404	0.11 389	0.12 422	0.14 432	0.13 421

LSM	0.33 469	0.20 451	0.58 481	0.26 449	0.60 506	0.34 460	0.25 439	0.42 468	0.48 451	0.45 475	0.58 481	0.42 460	0.36 464	0.35 461	0.25 427	0.12 403	0.20 473	0.14 433	0.16 454	0.19 467	0.33 493

MSMD_ROB	0.31 464	0.26 471	0.26 413	0.24 434	0.21 470	0.34 460	0.25 439	0.34 419	0.39 416	0.40 463	0.69 487	0.45 467	0.40 472	0.34 455	0.27 443	0.20 472	0.19 470	0.26 475	0.25 478	0.23 473	0.22 477

test_3	0.10 104	0.09 271	0.10 78	0.20 361	0.08 89	0.13 204	0.26 446	0.14 56	0.21 242	0.10 91	0.10 82	0.09 88	0.09 132	0.08 12	0.11 150	0.05 7	0.04 3	0.08 234	0.07 230	0.04 3	0.04 19

Nwc_Net	0.23 426	0.16 423	0.21 387	0.25 444	0.14 414	0.24 410	0.26 446	0.37 442	0.38 412	0.22 363	0.41 446	0.30 401	0.28 436	0.28 434	0.25 427	0.11 378	0.10 404	0.17 453	0.20 467	0.10 369	0.10 368

ADCMid	0.25 442	0.15 415	0.40 460	0.20 361	0.14 414	0.25 420	0.26 446	0.34 419	0.38 412	0.36 453	0.44 457	0.34 430	0.40 472	0.35 461	0.33 469	0.10 350	0.09 385	0.11 389	0.11 403	0.13 419	0.12 403

ADCP+	0.20 391	0.10 326	0.33 444	0.20 361	0.12 375	0.22 392	0.26 446	0.31 380	0.34 387	0.26 402	0.37 418	0.22 324	0.22 395	0.27 423	0.27 443	0.09 313	0.06 264	0.08 234	0.08 294	0.09 338	0.10 368

RYNet	0.22 411	0.12 368	0.22 393	0.19 313	0.17 455	0.46 477	0.26 446	0.38 449	0.48 451	0.24 385	0.28 360	0.34 430	0.23 401	0.20 366	0.30 458	0.10 350	0.06 264	0.09 313	0.09 338	0.13 419	0.15 445

NaN_ROB	0.22 411	0.19 447	0.24 405	0.25 444	0.13 396	0.29 446	0.26 446	0.33 410	0.41 425	0.31 438	0.31 385	0.32 421	0.23 401	0.30 443	0.21 386	0.11 378	0.17 465	0.10 358	0.10 373	0.08 279	0.09 345

PDISCO_ROB	0.27 450	0.16 423	0.26 413	0.28 464	0.20 467	0.32 451	0.26 446	0.44 474	0.57 473	0.28 422	0.40 436	0.45 467	0.29 444	0.33 452	0.34 471	0.12 403	0.09 385	0.17 453	0.16 454	0.17 461	0.13 421

rvit_105_1	0.19 379	0.11 351	0.25 410	0.21 390	0.16 440	0.21 384	0.27 453	0.31 380	0.41 425	0.19 314	0.20 242	0.22 324	0.17 341	0.19 341	0.17 330	0.12 403	0.12 429	0.13 421	0.15 450	0.08 279	0.07 236

ACVNet_1	0.44 483	0.49 493	0.60 482	0.45 490	0.28 483	0.49 482	0.27 453	0.57 494	0.72 492	0.62 487	0.58 481	0.74 496	0.49 486	0.50 486	0.35 472	0.26 487	0.24 485	0.39 491	0.29 485	0.31 490	0.24 479

Wz-Net-TNSev	0.29 458	0.20 451	0.65 486	0.19 313	0.15 430	0.38 473	0.27 453	0.35 431	0.55 469	0.34 450	0.42 452	0.45 467	0.38 467	0.32 450	0.30 458	0.12 403	0.13 442	0.10 358	0.12 422	0.15 447	0.14 438

XQC	0.28 454	0.23 462	0.51 472	0.28 464	0.19 464	0.34 460	0.27 453	0.36 437	0.57 473	0.31 438	0.30 377	0.37 441	0.30 448	0.38 472	0.38 479	0.13 426	0.09 385	0.15 445	0.12 422	0.17 461	0.18 467

AnyNet_C01	0.36 473	0.25 470	1.37 512	0.22 405	0.17 455	0.48 481	0.27 453	0.35 431	0.39 416	0.39 460	0.74 493	0.46 471	0.38 467	0.45 483	0.47 492	0.13 426	0.13 442	0.13 421	0.14 435	0.14 432	0.15 445

LALA_ROB	0.25 442	0.16 423	0.22 393	0.26 449	0.17 455	0.27 437	0.27 453	0.42 468	0.37 407	0.33 448	0.38 423	0.51 477	0.26 420	0.28 434	0.27 443	0.16 459	0.09 385	0.12 406	0.11 403	0.13 419	0.12 403

FC-DCNN v2	0.33 469	0.27 472	0.28 425	0.26 449	0.23 474	0.37 470	0.28 459	0.40 457	0.43 437	0.45 475	0.56 477	0.51 477	0.40 472	0.37 470	0.29 453	0.21 476	0.20 473	0.27 478	0.26 479	0.25 480	0.24 479

RAFT+CT+SA	0.13 235	0.11 351	0.09 49	0.19 313	0.09 196	0.15 261	0.28 459	0.22 233	0.22 256	0.15 227	0.26 338	0.10 116	0.10 162	0.11 79	0.12 195	0.05 7	0.04 3	0.07 155	0.08 294	0.07 219	0.06 161

GMOStereo	0.11 147	0.09 271	0.07 4	0.19 313	0.08 89	0.12 166	0.28 459	0.13 41	0.17 165	0.11 117	0.17 197	0.14 198	0.12 215	0.07 3	0.07 1	0.05 7	0.05 149	0.09 313	0.07 230	0.04 3	0.04 19

error version	0.11 147	0.09 271	0.07 4	0.19 313	0.08 89	0.12 166	0.28 459	0.13 41	0.17 165	0.11 117	0.17 197	0.14 198	0.12 215	0.07 3	0.07 1	0.05 7	0.05 149	0.09 313	0.07 230	0.04 3	0.04 19

test-v	0.11 147	0.09 271	0.07 4	0.19 313	0.08 89	0.12 166	0.28 459	0.13 41	0.17 165	0.11 117	0.17 197	0.14 198	0.12 215	0.07 3	0.07 1	0.05 7	0.05 149	0.09 313	0.07 230	0.04 3	0.04 19

test-2	0.11 147	0.09 271	0.07 4	0.19 313	0.08 89	0.12 166	0.28 459	0.13 41	0.17 165	0.11 117	0.17 197	0.14 198	0.12 215	0.07 3	0.07 1	0.05 7	0.05 149	0.09 313	0.07 230	0.04 3	0.04 19

FCDSN-DC	0.33 469	0.28 476	0.28 425	0.30 473	0.24 476	0.39 474	0.28 459	0.42 468	0.42 432	0.43 473	0.53 469	0.51 477	0.41 477	0.36 466	0.30 458	0.21 476	0.20 473	0.27 478	0.26 479	0.25 480	0.24 479
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DeepPrunerF	0.24 433	0.17 434	0.42 464	0.26 449	0.16 440	0.22 392	0.28 459	0.37 442	0.50 459	0.26 402	0.29 372	0.24 347	0.28 436	0.21 382	0.22 395	0.15 443	0.11 415	0.20 466	0.18 465	0.12 403	0.13 421

FC-DCNN	0.33 469	0.27 472	0.28 425	0.26 449	0.23 474	0.37 470	0.28 459	0.40 457	0.43 437	0.45 475	0.55 472	0.51 477	0.40 472	0.37 470	0.30 458	0.21 476	0.20 473	0.27 478	0.26 479	0.25 480	0.24 479

TestStereo1	0.13 235	0.08 206	0.08 18	0.19 313	0.08 89	0.18 330	0.29 468	0.23 252	0.16 147	0.17 269	0.20 242	0.16 240	0.10 162	0.12 155	0.13 235	0.06 85	0.06 264	0.08 234	0.06 143	0.05 67	0.05 90

test_5	0.14 267	0.12 368	0.08 18	0.20 361	0.10 297	0.14 236	0.29 468	0.21 211	0.24 282	0.18 299	0.28 360	0.11 137	0.15 294	0.12 155	0.13 235	0.06 85	0.05 149	0.07 155	0.08 294	0.08 279	0.07 236

SA-5K	0.13 235	0.08 206	0.08 18	0.19 313	0.08 89	0.18 330	0.29 468	0.23 252	0.16 147	0.17 269	0.20 242	0.16 240	0.10 162	0.12 155	0.13 235	0.06 85	0.06 264	0.08 234	0.06 143	0.05 67	0.05 90

WZ-Net	0.28 454	0.17 434	0.78 500	0.22 405	0.16 440	0.34 460	0.29 468	0.39 453	0.57 473	0.24 385	0.55 472	0.37 441	0.24 407	0.33 452	0.35 472	0.09 313	0.08 359	0.09 313	0.10 373	0.14 432	0.16 456

BEATNet-Init1	0.52 490	0.27 472	0.62 484	0.30 473	0.21 470	0.76 504	0.29 468	0.54 490	0.65 486	0.86 503	0.95 504	2.07 520	0.62 498	0.56 495	0.42 487	0.18 465	0.18 467	0.23 472	0.22 472	0.22 472	0.21 475

ADCL	0.24 433	0.11 351	0.47 470	0.22 405	0.12 375	0.34 460	0.29 468	0.29 357	0.56 471	0.24 385	0.46 459	0.30 401	0.30 448	0.29 440	0.29 453	0.08 258	0.07 333	0.09 313	0.09 338	0.10 369	0.10 368

ETE_ROB	0.23 426	0.17 434	0.22 393	0.25 444	0.13 396	0.26 428	0.29 468	0.31 380	0.36 400	0.28 422	0.36 412	0.45 467	0.26 420	0.27 423	0.26 436	0.11 378	0.08 359	0.12 406	0.09 338	0.14 432	0.13 421

LRCNet_RVC	10.62 531	13.42 535	7.30 523	18.92 534	2.07 523	0.33 457	0.30 475	5.59 527	0.48 451	13.03 533	17.94 534	8.87 528	5.65 525	4.79 525	1.89 521	23.51 538	2.73 528	27.55 539	25.71 539	16.07 536	16.33 537

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 463	0.24 465	0.29 433	0.36 482	0.16 440	0.34 460	0.30 475	0.32 391	0.42 432	0.40 463	0.46 459	0.38 445	0.31 452	0.34 455	0.28 450	0.19 470	0.20 473	0.26 475	0.29 485	0.18 464	0.19 472

NCC-stereo	0.24 433	0.15 415	0.31 438	0.26 449	0.16 440	0.20 369	0.30 475	0.40 457	0.40 422	0.24 385	0.38 423	0.33 424	0.28 436	0.36 466	0.27 443	0.12 403	0.11 415	0.15 445	0.22 472	0.13 419	0.13 421

Abc-Net	0.24 433	0.15 415	0.31 438	0.26 449	0.16 440	0.20 369	0.30 475	0.40 457	0.40 422	0.24 385	0.38 423	0.33 424	0.28 436	0.36 466	0.27 443	0.12 403	0.11 415	0.15 445	0.22 472	0.13 419	0.13 421
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AnyNet_C32	0.26 448	0.16 423	0.36 453	0.20 361	0.16 440	0.25 420	0.30 475	0.32 391	0.44 442	0.31 438	0.49 463	0.30 401	0.33 456	0.40 479	0.33 469	0.12 403	0.12 429	0.12 406	0.14 435	0.14 432	0.15 445

PASM	0.32 466	0.24 465	0.48 471	0.28 464	0.27 482	0.29 446	0.30 475	0.34 419	0.49 456	0.35 451	0.39 431	0.46 471	0.34 460	0.34 455	0.35 472	0.23 484	0.25 486	0.26 475	0.28 484	0.23 473	0.21 475

APVNet	0.22 411	0.12 368	0.19 368	0.18 257	0.14 414	0.32 451	0.31 481	0.39 453	0.32 369	0.27 408	0.40 436	0.30 401	0.29 444	0.26 420	0.25 427	0.11 378	0.12 429	0.11 389	0.14 435	0.12 403	0.12 403

MANE	0.45 485	0.27 472	0.27 420	0.27 461	0.24 476	0.47 479	0.31 481	0.55 491	0.59 477	0.72 494	1.13 513	1.15 505	0.61 496	0.52 489	0.37 477	0.21 476	0.20 473	0.27 478	0.31 489	0.25 480	0.24 479

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 482	0.39 488	0.54 475	0.40 485	0.20 467	0.64 492	0.32 483	0.53 489	0.72 492	0.71 492	0.72 490	0.61 486	0.54 489	0.51 487	0.46 491	0.20 472	0.19 470	0.29 485	0.30 487	0.23 473	0.18 467

NVStereoNet_ROB	0.46 488	0.36 486	0.46 469	0.41 487	0.28 483	0.34 460	0.34 484	0.48 481	0.60 480	0.72 494	0.93 502	0.70 495	0.66 499	0.47 484	0.60 501	0.22 480	0.33 493	0.34 489	0.34 492	0.30 487	0.30 490
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet_ROB	0.21 402	0.11 351	0.15 272	0.27 461	0.15 430	0.24 410	0.35 485	0.43 472	0.37 407	0.27 408	0.32 389	0.32 421	0.22 395	0.21 382	0.26 436	0.12 403	0.08 359	0.13 421	0.11 403	0.09 338	0.09 345

PWCK	0.71 499	0.94 513	0.95 507	0.76 502	0.31 488	0.74 500	0.36 486	0.90 504	0.90 503	0.96 507	0.75 495	0.95 500	0.61 496	0.87 510	0.66 504	0.72 510	0.46 498	0.75 505	0.49 498	0.69 509	0.44 500

ELAS_RVC	0.41 480	0.29 479	0.33 444	0.28 464	0.24 476	0.54 485	0.36 486	0.49 483	0.59 477	0.72 494	0.74 493	0.65 490	0.54 489	0.54 493	0.40 483	0.22 480	0.20 473	0.27 478	0.26 479	0.26 484	0.25 484
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 480	0.29 479	0.33 444	0.27 461	0.24 476	0.60 490	0.36 486	0.50 485	0.50 459	0.71 492	0.79 497	0.67 492	0.54 489	0.51 487	0.42 487	0.22 480	0.20 473	0.27 478	0.26 479	0.26 484	0.25 484
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.54 492	0.61 498	0.70 498	0.57 497	0.43 494	0.65 493	0.37 489	0.60 496	0.87 502	0.50 480	0.66 484	0.64 488	0.47 484	0.49 485	0.43 490	0.47 499	0.48 503	0.52 498	0.41 493	0.52 496	0.40 498

PA-Net	0.23 426	0.18 444	0.33 444	0.28 464	0.22 472	0.21 384	0.38 490	0.29 357	0.39 416	0.22 363	0.32 389	0.25 360	0.26 420	0.20 366	0.25 427	0.09 313	0.23 484	0.15 445	0.22 472	0.09 338	0.13 421
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
anonymity	0.53 491	0.58 496	0.65 486	0.41 487	0.61 507	0.53 484	0.41 491	0.56 492	0.41 425	0.55 484	0.50 467	0.49 476	0.55 492	0.58 496	0.50 497	0.58 504	0.50 507	0.51 496	0.51 501	0.51 495	0.57 503

Consistency-Raft	0.44 483	0.40 489	0.45 466	0.37 484	0.43 494	0.46 477	0.41 491	0.57 494	0.55 469	0.32 444	0.73 491	0.33 424	0.48 485	0.42 482	0.49 494	0.39 493	0.35 494	0.45 493	0.51 501	0.42 493	0.29 488

GANetREF_RVC	0.31 464	0.34 484	0.27 420	0.35 480	0.16 440	0.32 451	0.41 491	0.48 481	0.51 466	0.35 451	0.35 409	0.34 430	0.33 456	0.39 475	0.32 466	0.27 488	0.20 473	0.29 485	0.15 450	0.18 464	0.17 464
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
DPSNet	0.28 454	0.16 423	0.31 438	0.18 257	0.13 396	0.54 485	0.42 494	0.51 486	0.67 488	0.29 429	0.38 423	0.38 445	0.29 444	0.31 444	0.23 407	0.11 378	0.10 404	0.11 389	0.08 294	0.20 468	0.16 456

CSAN	0.29 458	0.24 465	0.27 420	0.34 478	0.19 464	0.33 457	0.42 494	0.37 442	0.50 459	0.38 458	0.40 436	0.44 465	0.33 456	0.28 434	0.30 458	0.20 472	0.16 460	0.19 464	0.19 466	0.14 432	0.15 445

PVD	0.39 475	0.20 451	0.39 459	0.31 477	0.22 472	0.29 446	0.43 496	0.52 487	0.96 505	0.55 484	0.79 497	0.53 481	0.59 495	0.52 489	0.38 479	0.19 470	0.14 451	0.17 453	0.14 435	0.24 479	0.31 491

SPS-STEREO	0.57 494	0.58 496	0.65 486	0.45 490	0.55 501	0.62 491	0.44 497	0.62 497	0.50 459	0.68 490	0.64 483	0.66 491	0.57 494	0.61 497	0.60 501	0.62 507	0.47 502	0.51 496	0.49 498	0.55 500	0.58 504
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH-64-1	0.65 496	0.61 498	0.68 494	0.71 500	0.51 497	0.59 488	0.49 498	0.91 505	0.85 500	0.74 498	1.02 506	0.81 497	0.78 504	0.79 502	0.49 494	0.42 495	0.46 498	0.71 502	0.47 496	0.52 496	0.39 496

IMH-64	0.65 496	0.61 498	0.68 494	0.71 500	0.51 497	0.59 488	0.49 498	0.91 505	0.85 500	0.74 498	1.02 506	0.81 497	0.78 504	0.79 502	0.49 494	0.42 495	0.46 498	0.71 502	0.47 496	0.52 496	0.39 496

ACVNet_2	0.66 498	0.66 502	0.68 494	0.63 498	0.41 492	0.71 498	0.49 498	0.96 509	1.39 514	0.89 504	1.09 509	1.04 501	0.73 502	0.54 493	0.47 492	0.43 497	0.40 496	0.53 499	0.44 495	0.47 494	0.35 495

SGM+DAISY	0.56 493	0.57 495	0.65 486	0.40 485	0.54 499	0.66 495	0.49 498	0.56 492	0.45 448	0.66 488	0.69 487	0.67 492	0.56 493	0.63 498	0.56 499	0.59 505	0.48 503	0.50 495	0.50 500	0.52 496	0.58 504

IMH	0.71 499	0.64 501	0.68 494	0.76 502	0.54 499	0.69 496	0.54 502	0.98 511	1.10 507	0.82 502	1.09 509	0.89 499	0.88 509	0.87 510	0.52 498	0.44 498	0.50 507	0.75 505	0.51 501	0.56 501	0.41 499

TorneroNet-64	0.76 503	0.72 505	0.74 499	0.78 504	0.58 505	0.91 511	0.56 503	0.84 503	1.29 511	0.66 488	0.90 500	1.40 513	0.75 503	0.85 508	0.67 507	0.49 500	0.46 498	0.72 504	0.59 504	0.67 506	0.53 502

MFMNet_re	0.64 495	0.66 502	0.65 486	0.51 494	0.69 511	0.69 496	0.57 504	0.64 498	0.73 496	0.60 486	0.73 491	0.62 487	0.67 500	0.65 499	0.60 501	0.66 509	0.58 516	0.63 500	0.59 504	0.68 507	0.69 513

WAO-6	0.81 505	0.80 508	0.62 484	0.86 509	0.63 508	0.76 504	0.58 505	0.98 511	1.54 519	0.90 505	0.96 505	1.07 503	1.03 514	0.70 501	0.66 504	0.72 510	0.49 505	0.90 513	0.71 511	0.68 507	0.58 504

TorneroNet	0.82 506	0.74 506	0.81 504	0.84 507	0.63 508	0.99 513	0.63 506	0.96 509	1.16 508	0.80 501	1.11 511	1.36 512	0.86 508	0.93 513	0.80 512	0.56 502	0.49 505	0.78 510	0.66 509	0.73 512	0.63 512

Dean	0.87 508	0.86 512	0.79 502	0.81 506	0.56 502	0.90 508	0.63 506	1.15 520	1.73 520	1.15 515	1.15 514	1.31 510	0.99 513	0.81 504	0.81 513	0.57 503	0.56 514	0.77 509	0.64 507	0.66 505	0.58 504

JetBlue	0.71 499	0.45 492	1.14 510	0.51 494	0.47 496	2.02 521	0.64 508	0.75 500	0.70 490	0.69 491	0.77 496	1.22 507	0.83 506	1.03 517	1.01 517	0.40 494	0.28 488	0.33 488	0.33 490	0.30 487	0.34 494

LVE	0.83 507	0.85 511	0.85 505	0.80 505	0.56 502	1.04 517	0.65 509	1.05 514	1.47 517	0.96 507	1.22 517	1.10 504	0.85 507	0.83 505	0.71 509	0.49 500	0.55 513	0.76 508	0.60 506	0.65 504	0.59 509

WAO-8	0.91 509	0.81 509	0.65 486	0.94 512	0.69 511	0.90 508	0.67 510	1.07 517	1.83 522	1.06 512	1.45 519	1.30 508	1.07 515	0.84 506	0.78 510	0.74 512	0.53 510	0.86 511	0.75 512	0.69 509	0.62 510

Venus	0.91 509	0.81 509	0.65 486	0.94 512	0.69 511	0.90 508	0.67 510	1.07 517	1.83 522	1.06 512	1.45 519	1.30 508	1.07 515	0.84 506	0.78 510	0.74 512	0.53 510	0.86 511	0.75 512	0.69 509	0.62 510

WAO-7	0.79 504	0.78 507	0.54 475	0.85 508	0.67 510	0.74 500	0.68 512	1.05 514	1.32 512	0.90 505	1.20 516	1.04 501	0.92 510	0.69 500	0.66 504	0.60 506	0.62 517	0.67 501	0.68 510	0.64 503	0.58 504

notaker	0.97 512	1.11 516	0.98 508	1.13 517	0.81 515	0.73 499	0.68 512	0.93 507	1.16 508	1.18 517	1.18 515	1.41 514	1.16 519	1.08 519	0.69 508	0.81 515	0.64 518	1.17 517	0.79 514	0.98 516	0.80 517

HanzoNet	1.29 517	1.26 520	1.19 511	1.12 516	0.85 516	1.02 516	0.83 514	1.03 513	1.48 518	1.64 520	1.61 521	2.50 522	1.72 522	1.61 521	1.61 520	1.26 520	0.80 520	1.31 520	1.01 519	1.02 518	0.86 518

UNDER WATER	0.97 512	0.97 515	1.42 513	0.99 514	0.70 514	1.12 519	0.84 515	0.80 502	1.08 506	1.01 509	0.90 500	1.55 517	1.22 521	1.03 517	1.00 516	0.78 514	0.53 510	1.02 515	0.87 516	0.80 514	0.74 515

UNDER WATER-64	0.95 511	0.94 513	1.43 514	0.87 510	0.56 502	1.18 520	0.87 516	0.77 501	0.94 504	1.04 510	0.85 499	1.58 518	1.21 520	0.94 514	0.96 515	0.87 516	0.57 515	1.03 516	0.88 517	0.78 513	0.73 514

ktn	1.01 514	1.21 518	0.80 503	1.23 519	0.86 517	1.01 515	0.87 516	0.94 508	1.39 514	1.04 510	1.12 512	1.15 505	1.07 515	0.94 514	0.59 500	1.28 521	0.71 519	1.38 521	0.83 515	1.02 518	0.75 516

KSHMR	1.09 515	1.17 517	0.88 506	1.25 520	1.00 519	0.99 513	0.96 518	1.13 519	1.37 513	1.16 516	1.29 518	1.41 514	0.96 512	1.01 516	0.92 514	1.03 519	1.08 521	1.20 518	1.03 520	1.01 517	0.97 519

MADNet+	0.75 502	0.71 504	3.70 520	0.66 499	0.41 492	0.98 512	0.97 519	0.69 499	0.73 496	0.52 481	0.57 479	0.64 488	0.68 501	0.86 509	1.01 517	0.34 492	0.36 495	0.28 484	0.23 476	0.36 492	0.31 491

DPSimNet_ROB	1.11 516	1.23 519	0.78 500	1.13 517	0.88 518	1.10 518	1.13 520	1.16 521	1.23 510	1.43 519	1.02 506	1.41 514	1.10 518	0.90 512	1.60 519	1.46 522	0.51 509	1.21 519	1.03 520	0.90 515	1.01 521

SAMSARA	0.40 478	0.28 476	0.33 444	0.55 496	0.39 490	0.82 507	1.23 521	0.47 480	0.51 466	0.36 453	0.35 409	0.55 483	0.39 469	0.38 472	0.39 481	0.15 443	0.20 473	0.15 445	0.14 435	0.23 473	0.20 473

MADNet++	1.95 519	1.75 522	1.59 515	1.82 521	1.69 522	2.33 522	1.40 522	2.35 523	2.09 524	2.57 523	2.36 524	2.24 521	2.17 523	2.28 522	2.34 522	1.87 523	1.66 523	1.54 522	1.34 522	1.92 521	1.77 523

JetRed	1.62 518	1.46 521	2.98 516	0.92 511	1.21 520	4.99 524	1.53 523	1.27 522	1.39 514	1.83 521	1.74 522	1.60 519	0.95 511	1.41 520	2.45 524	0.90 518	1.60 522	0.93 514	0.90 518	1.35 520	0.99 520

TCMNet-wrong-test	3.67 521	5.48 530	3.89 521	12.18 532	11.75 533	4.65 523	3.88 524	1.06 516	0.72 492	1.09 514	2.15 523	6.30 526	0.53 488	3.43 524	2.36 523	0.89 517	0.20 473	1.87 523	1.69 523	5.57 528	3.62 528

HaxPig	15.71 535	18.52 539	19.18 535	16.89 533	15.89 535	7.73 525	7.60 525	13.31 535	10.82 530	15.42 534	14.91 533	15.98 535	14.92 535	15.58 535	15.98 535	18.95 537	16.73 535	19.46 537	18.08 537	19.26 537	19.05 538

MEDIAN_ROB	20.38 536	24.04 540	23.31 537	21.23 535	21.71 536	10.40 529	7.92 526	17.64 536	15.50 536	20.12 536	19.70 535	20.34 536	20.32 536	21.19 536	21.13 536	23.81 539	21.81 539	24.98 538	23.76 538	24.71 538	23.93 539

AVERAGE_ROB	24.90 540	29.20 541	28.14 538	24.89 539	24.64 539	17.75 534	11.12 527	21.45 537	19.93 537	25.12 540	24.46 539	25.12 540	25.46 540	24.69 540	22.83 537	29.76 540	27.13 540	28.97 540	27.95 540	29.91 539	29.47 540

tt	4.67 522	0.06 43	3.55 519	2.02 522	1.55 521	10.25 528	16.71 528	8.91 531	5.03 525	1.31 518	0.94 503	4.71 523	4.76 524	3.33 523	5.87 526	6.06 530	10.30 534	1.88 524	2.11 525	2.75 522	1.21 522

xxxxx1	7.79 523	5.02 527	7.31 524	3.12 523	3.85 524	16.35 531	22.88 529	5.86 528	8.69 527	7.97 527	8.54 525	9.12 529	8.27 527	10.18 529	10.92 527	2.42 524	2.45 525	3.56 527	12.37 531	3.77 523	3.06 525

tt_ll	7.79 523	5.02 527	7.31 524	3.12 523	3.85 524	16.35 531	22.88 529	5.86 528	8.69 527	7.97 527	8.54 525	9.12 529	8.27 527	10.18 529	10.92 527	2.42 524	2.45 525	3.56 527	12.37 531	3.77 523	3.06 525

ff	7.79 523	5.02 527	7.31 524	3.12 523	3.85 524	16.35 531	22.88 529	5.86 528	8.69 527	7.97 527	8.54 525	9.12 529	8.27 527	10.18 529	10.92 527	2.42 524	2.45 525	3.56 527	12.37 531	3.77 523	3.06 525

DGTPSM_ROB	8.06 527	4.48 525	8.63 530	5.35 526	10.72 529	8.32 526	22.97 532	5.46 525	13.35 531	5.12 525	9.92 528	5.08 524	10.40 530	5.52 526	12.58 530	3.79 527	8.00 529	3.50 525	7.02 528	3.83 526	7.14 530

DPSMNet_ROB	8.06 527	4.48 525	8.63 530	5.37 528	10.74 530	8.32 526	22.98 533	5.46 525	13.36 532	5.12 525	9.92 528	5.08 524	10.40 530	5.53 527	12.58 530	3.80 528	8.00 529	3.50 525	7.02 528	3.83 526	7.14 530

PML	8.91 529	9.34 534	6.13 522	5.35 526	6.41 527	14.99 530	23.38 534	5.27 524	6.83 526	18.04 535	28.19 540	7.67 527	6.83 526	7.85 528	5.75 525	5.35 529	1.83 524	5.95 533	1.93 524	8.64 531	2.52 524

Anonymous_1	10.96 532	7.92 531	7.46 527	10.33 529	10.06 528	18.65 535	26.34 535	11.06 532	13.44 533	9.40 530	10.05 530	9.67 532	11.23 532	10.73 532	12.72 532	6.42 531	8.38 531	5.77 530	10.61 530	12.12 532	6.77 529

DPSM_ROB	11.15 533	8.58 532	8.00 528	10.88 530	11.58 531	19.10 536	26.71 536	12.05 533	14.07 534	10.36 531	10.84 531	10.33 533	11.86 533	11.70 533	13.54 533	6.99 532	8.79 532	5.89 531	6.95 526	7.29 529	7.42 532

DPSM	11.15 533	8.58 532	8.00 528	10.88 530	11.58 531	19.10 536	26.71 536	12.05 533	14.07 534	10.36 531	10.84 531	10.33 533	11.86 533	11.70 533	13.54 533	6.99 532	8.79 532	5.89 531	6.95 526	7.29 529	7.42 532

LSM0	22.87 539	17.28 536	18.96 534	22.19 538	29.04 540	38.42 540	53.71 538	24.28 539	28.31 538	20.78 539	21.00 536	21.43 539	24.16 539	23.50 538	27.39 539	14.09 536	17.38 536	11.84 536	14.04 536	14.73 535	14.89 534

CasAABBNet	22.42 537	17.33 537	16.01 532	22.01 536	23.28 537	38.32 538	53.80 539	24.14 538	28.41 539	20.60 537	21.77 537	20.89 538	23.91 538	23.43 537	27.36 538	14.07 534	17.69 537	11.83 535	14.01 535	14.67 533	14.95 535

Selective-RAFT-Error	22.47 538	17.37 538	16.09 533	22.06 537	23.34 538	38.39 539	53.83 540	24.29 540	28.47 540	20.74 538	21.83 538	20.81 537	23.90 537	23.54 539	27.53 540	14.08 535	17.69 537	11.82 534	14.00 534	14.69 534	15.00 536

test_example2	98.32 541	94.13 542	45.89 539	96.35 540	109.85 541	88.61 541	95.45 541	25.75 541	94.37 541	130.00 542	126.06 541	58.17 541	74.63 541	88.51 541	79.96 541	150.23 541	221.02 541	77.62 541	99.10 541	113.75 541	96.94 541

ccccc		285.66 543		368.85 542	370.60 542	123.16 542		115.05 542		126.68 541		122.83 542		252.94 542		384.56 542	353.86 542	254.69 542	223.00 542	425.87 542

ASD4		3.38 524

Low-res two-view benchmark