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

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 1	0.28 25	0.30 7	0.19 29	0.20 4	0.18 9	0.30 9	0.21 12	0.18 4	0.15 3	0.19 6	0.18 12	0.33 19	0.19 3	0.13 36	0.09 4	0.13 28	0.09 9	0.10 1	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 1	0.28 25	0.30 7	0.20 50	0.20 4	0.19 13	0.27 5	0.19 7	0.15 1	0.15 3	0.18 3	0.17 9	0.33 19	0.19 3	0.13 36	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.11 6	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 9	0.13 1	0.27 17	0.33 26	0.17 15	0.38 161	0.18 9	0.30 9	0.19 7	0.24 20	0.15 3	0.26 22	0.17 9	0.32 13	0.21 12	0.13 36	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.11 6	0.10 14

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 1	0.25 9	0.31 12	0.16 7	0.24 21	0.17 2	0.25 3	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 9	0.14 1	0.32 13	0.19 3	0.13 36	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.11 6	0.09 3

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 1	0.27 17	0.33 26	0.17 15	0.24 21	0.17 2	0.25 3	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 14	0.15 4	0.31 9	0.20 7	0.12 8	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.10 1	0.09 3

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 1	0.27 17	0.34 35	0.15 1	0.27 49	0.17 2	0.28 6	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 14	0.15 4	0.32 13	0.20 7	0.11 2	0.09 4	0.13 28	0.09 9	0.10 1	0.09 3

LG-G_1	0.21 11	0.13 1	0.30 34	0.34 35	0.16 7	0.52 235	0.17 2	0.34 15	0.18 5	0.21 11	0.21 14	0.26 22	0.19 17	0.37 33	0.20 7	0.14 74	0.10 30	0.13 28	0.09 9	0.11 6	0.10 14

LG-G	0.21 11	0.13 1	0.30 34	0.34 35	0.16 7	0.52 235	0.17 2	0.34 15	0.18 5	0.21 11	0.21 14	0.26 22	0.19 17	0.37 33	0.20 7	0.14 74	0.10 30	0.13 28	0.09 9	0.11 6	0.10 14

CAS	0.34 104	0.13 1	0.25 9	1.28 504	0.30 318	0.46 214	0.38 273	0.48 58	0.47 126	0.34 60	0.52 114	0.24 17	0.19 17	0.29 5	0.27 95	0.69 495	0.08 1	0.12 4	0.08 1	0.12 25	0.15 182

111111	0.21 11	0.14 10	0.27 17	0.37 99	0.22 85	0.21 9	0.19 13	0.43 45	0.27 19	0.20 8	0.20 12	0.29 30	0.14 1	0.41 54	0.22 15	0.14 74	0.10 30	0.12 4	0.09 9	0.12 25	0.12 82

LGtest1	0.19 7	0.14 10	0.29 30	0.34 35	0.16 7	0.26 36	0.17 2	0.32 12	0.20 10	0.21 11	0.15 3	0.23 14	0.20 23	0.32 13	0.20 7	0.15 133	0.10 30	0.13 28	0.09 9	0.12 25	0.11 40

FoundationStereo	0.17 1	0.14 10	0.25 9	0.30 7	0.16 7	0.23 15	0.20 15	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 7	0.19 17	0.26 1	0.21 12	0.13 36	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.10 1	0.09 3

MonSter	0.20 9	0.14 10	0.25 9	0.31 12	0.15 1	0.22 11	0.22 35	0.39 25	0.33 43	0.20 8	0.25 26	0.17 2	0.15 4	0.38 40	0.18 1	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 9	0.11 6	0.09 3

dual_stereo	0.19 7	0.14 10	0.24 4	0.31 12	0.16 7	0.16 2	0.20 15	0.29 7	0.20 10	0.23 16	0.20 12	0.22 9	0.14 1	0.52 124	0.24 34	0.13 36	0.10 30	0.11 1	0.09 9	0.10 1	0.09 3

Occ-G	0.26 37	0.14 10	0.28 25	0.34 35	0.20 50	0.27 49	0.34 192	0.41 34	0.31 32	0.29 46	0.43 73	0.49 152	0.25 55	0.47 93	0.28 113	0.13 36	0.11 109	0.14 53	0.11 53	0.12 25	0.12 82

Pointernet	0.27 47	0.14 10	0.33 54	0.35 66	0.23 124	0.35 135	0.21 27	0.72 214	0.38 83	0.39 85	0.36 59	0.34 57	0.25 55	0.36 28	0.25 48	0.15 133	0.10 30	0.12 4	0.08 1	0.11 6	0.10 14

IGEV-Stereo+	0.23 19	0.14 10	0.26 13	0.32 20	0.19 29	0.12 1	0.17 2	0.29 7	0.29 25	0.21 11	0.15 3	0.22 9	0.22 34	0.40 48	0.22 15	0.14 74	0.10 30	0.12 4	0.09 9	0.15 142	0.86 501

trnet	0.27 47	0.14 10	0.23 1	0.28 2	0.15 1	0.37 148	0.23 48	0.52 80	0.72 217	0.42 99	0.51 105	0.34 57	0.26 68	0.39 44	0.25 48	0.15 133	0.11 109	0.12 4	0.08 1	0.11 6	0.10 14

CES	0.28 54	0.14 10	0.23 1	0.30 7	0.70 486	0.37 148	0.27 89	0.48 58	0.46 121	0.34 60	0.48 90	0.27 26	0.22 34	0.39 44	0.23 30	0.13 36	0.11 109	0.12 4	0.08 1	0.13 55	0.17 246

SGD-Stereo	0.22 16	0.15 20	0.27 17	0.31 12	0.15 1	0.29 75	0.20 15	0.37 19	0.29 25	0.24 20	0.29 36	0.21 8	0.27 76	0.36 28	0.25 48	0.16 181	0.09 4	0.13 28	0.10 35	0.13 55	0.10 14

GREAT-IGEV	0.22 16	0.15 20	0.31 39	0.29 4	0.22 85	0.21 9	0.26 75	0.33 14	0.31 32	0.20 8	0.30 37	0.22 9	0.22 34	0.47 93	0.22 15	0.11 2	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.13 55	0.10 14

DEFOM-Stereo	0.22 16	0.15 20	0.26 13	0.33 26	0.20 50	0.61 295	0.21 27	0.30 9	0.31 32	0.23 16	0.19 11	0.18 3	0.18 12	0.41 54	0.22 15	0.12 8	0.10 30	0.12 4	0.09 9	0.11 6	0.11 40

WCG-NET	0.28 54	0.15 20	0.33 54	0.33 26	0.19 29	0.33 117	0.27 89	0.39 25	0.80 269	0.46 113	0.49 93	0.39 89	0.25 55	0.40 48	0.25 48	0.12 8	0.09 4	0.13 28	0.11 53	0.12 25	0.10 14

IGEV-Stereo++	0.21 11	0.15 20	0.27 17	0.37 99	0.19 29	0.22 11	0.18 9	0.42 37	0.35 58	0.22 15	0.28 33	0.24 17	0.18 12	0.27 4	0.22 15	0.12 8	0.09 4	0.12 4	0.10 35	0.12 25	0.10 14

WCG-NET（raft）	0.31 82	0.15 20	0.36 86	0.32 20	0.19 29	0.35 135	0.27 89	0.51 71	0.78 258	0.45 107	0.55 126	0.48 146	0.27 76	0.54 139	0.26 77	0.13 36	0.10 30	0.12 4	0.11 53	0.12 25	0.11 40

MoCha-V2	0.25 29	0.15 20	0.29 30	0.40 191	0.18 21	0.27 49	0.26 75	0.49 61	0.27 19	0.36 66	0.27 29	0.33 53	0.35 151	0.49 107	0.22 15	0.12 8	0.10 30	0.12 4	0.10 35	0.13 55	0.11 40

LoS	0.29 64	0.15 20	0.30 34	0.29 4	0.18 21	0.33 117	0.29 113	0.51 71	0.72 217	0.34 60	0.52 114	0.41 105	0.28 90	0.47 93	0.28 113	0.15 133	0.11 109	0.13 28	0.09 9	0.11 6	0.11 40
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.32 88	0.15 20	0.23 1	0.31 12	0.24 153	0.27 49	0.22 35	0.46 53	0.88 318	0.46 113	0.80 219	0.30 32	0.26 68	0.36 28	0.33 162	0.13 36	0.09 4	0.13 28	0.51 492	0.13 55	0.09 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.36 137	0.15 20	0.24 4	0.34 35	0.15 1	0.77 367	0.29 113	0.80 256	0.83 287	0.56 146	0.57 132	0.43 122	0.40 190	0.57 166	0.33 162	0.12 8	0.10 30	0.14 53	0.09 9	0.14 95	0.09 3

TANstereo	0.30 77	0.15 20	0.31 39	0.30 7	0.17 15	0.55 253	0.23 48	0.44 48	0.55 150	0.59 152	0.68 164	0.37 77	0.26 68	0.35 27	0.27 95	0.15 133	0.16 319	0.12 4	0.10 35	0.13 55	0.14 159

CREStereo	0.28 54	0.15 20	0.24 4	0.27 1	0.17 15	0.37 148	0.25 66	0.51 71	0.72 217	0.42 99	0.51 105	0.32 41	0.26 68	0.38 40	0.25 48	0.16 181	0.11 109	0.12 4	0.08 1	0.12 25	0.11 40
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
LG-Stereo_Zeroshot	0.23 19	0.16 32	0.32 46	0.39 156	0.21 66	0.18 3	0.21 27	0.34 15	0.26 18	0.28 40	0.51 105	0.28 29	0.29 104	0.26 1	0.24 34	0.14 74	0.10 30	0.13 28	0.10 35	0.14 95	0.12 82

HART	0.29 64	0.16 32	0.32 46	0.40 191	0.21 66	0.32 111	0.26 75	0.62 130	0.31 32	0.33 58	0.65 151	0.41 105	0.22 34	0.55 144	0.25 48	0.12 8	0.10 30	0.15 91	0.11 53	0.15 142	0.11 40

Reg-Stereo(zero)	0.30 77	0.16 32	0.28 25	0.34 35	0.18 21	0.32 111	0.20 15	0.63 137	0.68 198	0.50 125	0.52 114	0.51 158	0.30 118	0.45 76	0.25 48	0.13 36	0.10 30	0.12 4	0.10 35	0.12 25	0.11 40

AIO_rvc	0.23 19	0.16 32	0.32 46	0.34 35	0.19 29	0.26 36	0.33 181	0.40 30	0.22 13	0.26 29	0.24 23	0.34 57	0.15 4	0.51 118	0.24 34	0.12 8	0.09 4	0.13 28	0.10 35	0.12 25	0.10 14

HUF	0.24 23	0.16 32	0.33 54	0.32 20	0.18 21	0.25 33	0.40 307	0.42 37	0.34 45	0.25 25	0.23 17	0.32 41	0.28 90	0.34 23	0.24 34	0.13 36	0.10 30	0.13 28	0.09 9	0.12 25	0.10 14

AIO_test	0.23 19	0.16 32	0.28 25	0.34 35	0.20 50	0.30 85	0.39 295	0.38 23	0.25 17	0.25 25	0.28 33	0.32 41	0.22 34	0.38 40	0.25 48	0.12 8	0.09 4	0.13 28	0.10 35	0.12 25	0.09 3

castereo++	0.26 37	0.16 32	0.26 13	0.33 26	0.19 29	0.75 360	0.20 15	0.37 19	0.47 126	0.23 16	0.23 17	0.35 66	0.28 90	0.39 44	0.19 3	0.14 74	0.09 4	0.14 53	0.09 9	0.11 6	0.10 14

IGEV-RUCA	0.25 29	0.16 32	0.34 70	0.39 156	0.27 255	0.33 117	0.20 15	0.38 23	0.36 64	0.26 29	0.31 44	0.25 21	0.21 29	0.48 103	0.24 34	0.20 301	0.11 109	0.13 28	0.10 35	0.17 214	0.15 182

castereo	0.28 54	0.16 32	0.32 46	0.35 66	0.21 66	0.40 172	0.42 331	0.50 69	0.66 190	0.26 29	0.41 68	0.37 77	0.36 165	0.33 19	0.24 34	0.13 36	0.09 4	0.13 28	0.10 35	0.11 6	0.10 14

999	0.27 47	0.16 32	0.35 79	0.36 83	0.24 153	0.31 100	0.27 89	0.49 61	0.38 83	0.26 29	0.30 37	0.39 89	0.23 43	0.63 234	0.25 48	0.13 36	0.10 30	0.14 53	0.12 79	0.12 25	0.14 159

U	0.45 242	0.16 32	0.32 46	0.40 191	0.71 487	3.55 519	0.20 15	0.41 34	0.38 83	0.26 29	0.23 17	0.24 17	0.22 34	0.26 1	0.22 15	0.15 133	0.09 4	0.88 497	0.13 109	0.13 55	0.11 40

Any-RAFT	0.35 119	0.16 32	0.30 34	0.34 35	0.21 66	0.52 235	0.22 35	0.88 287	0.73 224	0.53 137	0.73 175	0.64 230	0.28 90	0.46 86	0.24 34	0.15 133	0.10 30	0.13 28	0.10 35	0.13 55	0.12 82

LoS_RVC	0.27 47	0.16 32	0.27 17	0.32 20	0.30 318	0.44 201	0.34 192	0.41 34	0.33 43	0.31 50	0.51 105	0.29 30	0.32 130	0.36 28	0.28 113	0.11 2	0.10 30	0.11 1	0.08 1	0.11 6	0.19 297

EGLCR-Stereo	0.25 29	0.16 32	0.33 54	0.34 35	0.20 50	0.35 135	0.20 15	0.52 80	0.36 64	0.28 40	0.27 29	0.41 105	0.18 12	0.45 76	0.26 77	0.14 74	0.10 30	0.16 116	0.14 139	0.13 55	0.11 40

fff	0.37 154	0.16 32	0.41 152	0.34 35	0.19 29	0.29 75	0.30 129	0.69 188	1.06 412	0.69 222	0.78 206	0.42 114	0.63 320	0.46 86	0.34 177	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.11 6	0.13 115

ADStereo(finetuned)	0.37 154	0.16 32	0.49 269	0.34 35	0.19 29	0.30 85	0.30 129	0.68 180	0.91 341	0.70 228	0.77 195	0.43 122	0.69 357	0.45 76	0.33 162	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.13 55	0.12 82

test-3	0.34 104	0.16 32	0.43 183	0.39 156	0.21 66	0.43 196	0.22 35	0.63 137	0.78 258	0.71 235	0.45 77	0.64 230	0.27 76	0.43 64	0.31 140	0.12 8	0.09 4	0.17 154	0.13 109	0.12 25	0.10 14

test_1	0.34 104	0.16 32	0.43 183	0.39 156	0.21 66	0.43 196	0.23 48	0.63 137	0.78 258	0.68 213	0.45 77	0.64 230	0.27 76	0.43 64	0.31 140	0.12 8	0.09 4	0.17 154	0.13 109	0.12 25	0.10 14

DCANet	0.36 137	0.16 32	0.41 152	0.34 35	0.19 29	0.30 85	0.30 129	0.68 180	0.91 341	0.70 228	0.77 195	0.43 122	0.57 282	0.45 76	0.34 177	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.13 55	0.12 82

csc	0.37 154	0.16 32	0.41 152	0.34 35	0.19 29	0.29 75	0.30 129	0.69 188	1.06 412	0.69 222	0.78 206	0.42 114	0.63 320	0.46 86	0.34 177	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.11 6	0.13 115

cscssc	0.37 154	0.16 32	0.41 152	0.34 35	0.19 29	0.29 75	0.30 129	0.69 188	1.06 412	0.69 222	0.78 206	0.42 114	0.63 320	0.46 86	0.34 177	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.11 6	0.13 115

PMTNet	0.32 88	0.16 32	0.24 4	0.29 4	0.18 21	0.45 209	0.22 35	0.56 93	0.63 175	0.46 113	0.54 120	0.39 89	0.34 148	0.48 103	0.24 34	0.75 497	0.10 30	0.12 4	0.08 1	0.12 25	0.11 40

xyz-stereo	4.23 525	0.17 54	61.76 551	0.34 35	0.16 7	12.16 535	0.37 251	0.58 103	0.68 198	1.01 411	3.36 511	0.77 308	0.82 412	1.21 450	0.40 247	0.12 8	0.10 30	0.16 116	0.11 53	0.13 55	0.10 14

fffft	0.25 29	0.17 54	0.37 102	0.36 83	0.22 85	0.28 64	0.36 237	0.42 37	0.24 16	0.36 66	0.23 17	0.27 26	0.22 34	0.52 124	0.27 95	0.12 8	0.09 4	0.16 116	0.12 79	0.12 25	0.12 82
1: 1. 1
tt45	0.27 47	0.17 54	0.34 70	0.35 66	0.23 124	0.38 161	0.28 103	0.46 53	0.28 23	0.40 90	0.27 29	0.38 85	0.25 55	0.57 166	0.26 77	0.13 36	0.11 109	0.16 116	0.13 109	0.12 25	0.14 159

RAStereo	0.24 23	0.17 54	0.29 30	0.40 191	0.21 66	0.23 15	0.26 75	0.42 37	0.45 117	0.23 16	0.34 53	0.30 32	0.19 17	0.34 23	0.25 48	0.15 133	0.12 164	0.16 116	0.13 109	0.14 95	0.11 40

IGEV++	0.24 23	0.17 54	0.31 39	0.38 128	0.22 85	0.24 21	0.22 35	0.50 69	0.23 14	0.28 40	0.35 57	0.30 32	0.22 34	0.31 9	0.28 113	0.14 74	0.10 30	0.13 28	0.10 35	0.13 55	0.13 115

MSKI-zero shot	0.32 88	0.17 54	0.34 70	0.39 156	0.21 66	0.32 111	0.22 35	0.61 124	0.43 106	0.52 134	0.64 148	0.61 215	0.20 23	0.74 316	0.25 48	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.10 35	0.12 25	0.12 82

UniTT-Stereo	0.27 47	0.17 54	0.37 102	0.40 191	0.27 255	0.30 85	0.28 103	0.39 25	0.31 32	0.29 46	0.46 82	0.27 26	0.25 55	0.47 93	0.34 177	0.17 219	0.13 226	0.13 28	0.12 79	0.14 95	0.12 82

MIM_Stereo	0.38 169	0.17 54	0.53 307	0.37 99	0.24 153	0.27 49	0.24 59	0.70 202	0.54 145	0.72 247	1.00 322	0.63 223	0.29 104	0.64 247	0.38 234	0.13 36	0.14 259	0.17 154	0.16 196	0.14 95	0.11 40

AEACV	0.27 47	0.17 54	0.31 39	0.34 35	0.45 439	0.26 36	0.28 103	0.37 19	0.32 38	0.30 49	0.46 82	0.31 39	0.37 169	0.36 28	0.24 34	0.14 74	0.10 30	0.15 91	0.12 79	0.13 55	0.11 40

MC-Stereo	0.28 54	0.17 54	0.32 46	0.38 128	0.20 50	0.26 36	0.26 75	0.49 61	0.37 78	0.37 71	0.61 142	0.41 105	0.31 125	0.55 144	0.25 48	0.13 36	0.09 4	0.14 53	0.12 79	0.12 25	0.11 40

RCA-Stereo	0.35 119	0.17 54	0.34 70	0.38 128	0.22 85	0.31 100	0.34 192	0.68 180	1.24 448	0.45 107	0.65 151	0.47 141	0.43 204	0.38 40	0.27 95	0.13 36	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.11 6	0.11 40

HHNet	0.41 208	0.17 54	0.41 152	0.34 35	0.37 392	0.33 117	0.34 192	0.69 188	0.75 234	0.86 333	1.30 422	0.52 162	0.32 130	0.52 124	0.35 194	0.15 133	0.11 109	0.19 239	0.15 164	0.15 142	0.24 369

DEmStereo	0.48 278	0.17 54	0.50 282	0.38 128	0.25 185	0.59 287	0.34 192	0.63 137	0.74 231	0.89 354	1.66 463	0.58 189	1.06 455	0.60 207	0.42 255	0.14 74	0.11 109	0.16 116	0.16 196	0.14 95	0.15 182

DRaft	0.49 295	0.17 54	0.47 236	0.37 99	0.25 185	0.58 274	0.40 307	0.65 151	0.85 300	1.02 414	1.75 470	0.50 154	0.82 412	0.63 234	0.40 247	0.13 36	0.11 109	0.16 116	0.16 196	0.14 95	0.15 182

RAFT-RH_RVC	0.56 359	0.17 54	0.41 152	0.37 99	0.23 124	0.57 271	0.24 59	0.60 118	0.70 206	1.19 451	3.94 518	0.56 176	0.38 173	0.65 254	0.36 210	0.13 36	0.11 109	0.20 269	0.14 139	0.12 25	0.13 115

XX-Stereo	0.37 154	0.17 54	0.45 207	0.55 435	0.36 386	0.38 161	0.20 15	0.60 118	0.30 29	0.46 113	1.30 422	0.73 288	0.26 68	0.56 154	0.26 77	0.16 181	0.11 109	0.17 154	0.16 196	0.14 95	0.10 14

111	0.40 197	0.17 54	0.41 152	0.34 35	0.19 29	0.52 235	0.28 103	0.74 227	1.16 433	0.50 125	0.91 281	0.63 223	0.48 232	0.61 215	0.35 194	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.12 79	0.13 55	0.13 115

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 137	0.17 54	0.41 152	0.35 66	0.19 29	0.33 117	0.29 113	0.65 151	0.73 224	0.68 213	1.01 325	0.56 176	0.40 190	0.42 60	0.30 133	0.11 2	0.09 4	0.15 91	0.14 139	0.13 55	0.10 14

CFNet-RSSM	0.34 104	0.17 54	0.45 207	0.39 156	0.22 85	0.35 135	0.23 48	0.73 225	0.84 292	0.65 192	0.54 120	0.57 181	0.28 90	0.46 86	0.26 77	0.13 36	0.10 30	0.14 53	0.12 79	0.13 55	0.11 40

Gwc-CoAtRS	0.34 104	0.17 54	0.44 195	0.39 156	0.23 124	0.34 127	0.22 35	0.70 202	0.75 234	0.60 156	0.59 137	0.58 189	0.29 104	0.45 76	0.26 77	0.14 74	0.11 109	0.14 53	0.12 79	0.12 25	0.12 82

xyz-stereo-finetune	0.33 98	0.18 74	0.36 86	0.33 26	0.18 21	0.57 271	0.31 151	0.58 103	0.69 205	0.45 107	0.54 120	0.38 85	0.33 140	0.56 154	0.36 210	0.12 8	0.12 164	0.16 116	0.13 109	0.13 55	0.12 82

LG-Stereo	0.24 23	0.18 74	0.40 143	0.39 156	0.20 50	0.22 11	0.27 89	0.32 12	0.36 64	0.26 29	0.44 74	0.22 9	0.16 8	0.37 33	0.27 95	0.11 2	0.12 164	0.16 116	0.15 164	0.13 55	0.09 3

MM-Stereo_test2	0.30 77	0.18 74	0.39 132	0.40 191	0.24 153	0.42 193	0.42 331	0.63 137	0.41 96	0.37 71	0.35 57	0.32 41	0.26 68	0.53 133	0.25 48	0.12 8	0.10 30	0.15 91	0.12 79	0.15 142	0.10 14

SCV_C0	0.26 37	0.18 74	0.34 70	0.35 66	0.24 153	0.23 15	0.28 103	0.51 71	0.36 64	0.31 50	0.36 59	0.37 77	0.20 23	0.57 166	0.22 15	0.13 36	0.10 30	0.13 28	0.11 53	0.16 180	0.12 82

AIO-test1	0.38 169	0.18 74	0.38 113	0.50 389	0.24 153	0.46 214	0.30 129	0.70 202	1.19 439	0.40 90	0.71 170	0.45 130	0.29 104	0.53 133	0.27 95	0.15 133	0.13 226	0.19 239	0.21 348	0.13 55	0.17 246

GIP-stereo	0.24 23	0.18 74	0.30 34	0.37 99	0.24 153	0.26 36	0.20 15	0.46 53	0.36 64	0.24 20	0.39 65	0.35 66	0.20 23	0.31 9	0.21 12	0.15 133	0.10 30	0.13 28	0.10 35	0.12 25	0.11 40

tg	0.33 98	0.18 74	0.37 102	0.39 156	0.22 85	0.38 161	0.26 75	0.70 202	0.56 156	0.47 118	0.65 151	0.42 114	0.24 50	0.55 144	0.33 162	0.14 74	0.10 30	0.18 199	0.17 245	0.14 95	0.11 40

model_zeroshot	0.33 98	0.18 74	0.48 256	0.39 156	0.28 278	0.45 209	0.25 66	0.63 137	0.45 117	0.61 163	0.50 97	0.51 158	0.25 55	0.45 76	0.26 77	0.16 181	0.13 226	0.15 91	0.14 139	0.13 55	0.13 115

AIO-Stereo	0.25 29	0.18 74	0.34 70	0.37 99	0.18 21	0.28 64	0.30 129	0.48 58	0.27 19	0.29 46	0.30 37	0.32 41	0.17 9	0.52 124	0.23 30	0.12 8	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.13 55	0.10 14

RSM++	0.25 29	0.18 74	0.34 70	0.36 83	0.20 50	0.28 64	0.30 129	0.51 71	0.32 38	0.25 25	0.22 16	0.37 77	0.21 29	0.50 112	0.24 34	0.12 8	0.10 30	0.14 53	0.12 79	0.14 95	0.10 14

RSM	0.25 29	0.18 74	0.33 54	0.36 83	0.20 50	0.27 49	0.34 192	0.51 71	0.27 19	0.26 29	0.23 17	0.39 89	0.21 29	0.56 154	0.22 15	0.12 8	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.14 95	0.10 14

RAFT-Stereo-weight	0.32 88	0.18 74	0.33 54	0.39 156	0.22 85	0.26 36	0.29 113	0.67 170	0.80 269	0.53 137	0.51 105	0.58 189	0.20 23	0.47 93	0.27 95	0.13 36	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.13 55	0.11 40

gcap-zeroshot	0.34 104	0.18 74	0.52 299	0.38 128	0.22 85	0.49 224	0.27 89	0.52 80	0.34 45	0.64 183	0.50 97	0.83 325	0.34 148	0.48 103	0.24 34	0.13 36	0.11 109	0.15 91	0.12 79	0.13 55	0.12 82

testlalala2	0.36 137	0.18 74	0.45 207	0.89 490	0.53 462	0.44 201	0.26 75	0.61 124	0.49 129	0.68 213	0.56 129	0.44 128	0.24 50	0.34 23	0.31 140	0.15 133	0.12 164	0.14 53	0.10 35	0.13 55	0.13 115

MaDis-Stereo	0.26 37	0.18 74	0.36 86	0.36 83	0.26 226	0.27 49	0.27 89	0.43 45	0.35 58	0.27 38	0.26 28	0.41 105	0.28 90	0.40 48	0.28 113	0.16 181	0.14 259	0.16 116	0.13 109	0.14 95	0.12 82

IGEV_Zeroshot_test	0.34 104	0.18 74	0.67 371	0.39 156	0.28 278	0.30 85	0.25 66	0.74 227	0.31 32	0.62 165	0.57 132	0.54 170	0.25 55	0.53 133	0.27 95	0.14 74	0.10 30	0.15 91	0.14 139	0.14 95	0.12 82

MIF-Stereo (partial)	0.31 82	0.18 74	0.37 102	0.41 222	0.31 340	0.28 64	0.23 48	0.47 56	0.42 104	0.31 50	0.63 145	0.36 75	0.35 151	0.57 166	0.31 140	0.17 219	0.13 226	0.19 239	0.17 245	0.18 237	0.14 159

RAFT-Test	0.34 104	0.18 74	0.37 102	0.38 128	0.23 124	0.50 227	0.23 48	0.69 188	0.40 92	0.60 156	0.85 251	0.61 215	0.28 90	0.46 86	0.27 95	0.14 74	0.11 109	0.14 53	0.11 53	0.13 55	0.12 82

4D-IteraStereo	0.33 98	0.18 74	0.40 143	0.40 191	0.24 153	0.32 111	0.27 89	0.58 103	0.72 217	0.65 192	0.54 120	0.42 114	0.23 43	0.45 76	0.28 113	0.14 74	0.09 4	0.19 239	0.16 196	0.16 180	0.11 40

Selective-IGEV	0.24 23	0.18 74	0.35 79	0.35 66	0.19 29	0.27 49	0.25 66	0.55 91	0.23 14	0.27 38	0.25 26	0.34 57	0.19 17	0.58 186	0.22 15	0.12 8	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.12 25	0.10 14

DCRE	0.37 154	0.18 74	0.46 224	0.45 324	0.32 356	0.42 193	0.37 251	0.63 137	0.51 135	0.47 118	0.94 289	0.56 176	0.36 165	0.52 124	0.32 150	0.14 74	0.13 226	0.15 91	0.14 139	0.14 95	0.13 115

test_4	0.36 137	0.18 74	0.31 39	0.44 301	0.25 185	0.20 4	0.34 192	0.56 93	0.41 96	0.59 152	1.45 448	0.43 122	0.25 55	0.63 234	0.28 113	0.12 8	0.10 30	0.17 154	0.19 302	0.15 142	0.11 40

CrosDoStereo	0.50 311	0.18 74	0.45 207	0.38 128	0.24 153	0.40 172	1.18 494	0.67 170	0.86 305	0.94 381	1.37 431	0.63 223	0.77 397	0.65 254	0.45 285	0.15 133	0.12 164	0.17 154	0.18 272	0.14 95	0.14 159

DeepStereo_LL	0.50 311	0.18 74	0.45 207	0.38 128	0.24 153	0.40 172	1.18 494	0.67 170	0.86 305	0.94 381	1.37 431	0.63 223	0.77 397	0.65 254	0.45 285	0.15 133	0.12 164	0.17 154	0.18 272	0.14 95	0.14 159

THIR-Stereo	0.50 311	0.18 74	0.45 207	0.38 128	0.23 124	0.75 360	0.67 435	0.66 160	0.87 314	1.02 414	1.40 437	0.72 277	0.76 391	0.62 223	0.42 255	0.15 133	0.11 109	0.17 154	0.18 272	0.14 95	0.15 182

PFNet	0.42 215	0.18 74	0.58 330	0.43 282	0.24 153	0.43 196	0.32 171	0.74 227	0.78 258	1.00 406	0.74 184	0.68 256	0.39 184	0.72 304	0.37 226	0.16 181	0.10 30	0.20 269	0.15 164	0.16 180	0.13 115

RAFT-345	0.40 197	0.18 74	0.40 143	0.38 128	0.22 85	0.33 117	0.26 75	0.61 124	0.51 135	0.74 259	1.79 471	0.45 130	0.33 140	0.66 262	0.36 210	0.14 74	0.11 109	0.18 199	0.14 139	0.13 55	0.13 115

R-Stereo Train	0.39 185	0.18 74	0.42 173	0.42 262	0.26 226	0.40 172	0.32 171	0.72 214	0.34 45	0.89 354	1.28 416	0.57 181	0.35 151	0.42 60	0.32 150	0.15 133	0.12 164	0.14 53	0.12 79	0.14 95	0.13 115

RAFT-Stereo	0.39 185	0.18 74	0.42 173	0.42 262	0.26 226	0.40 172	0.32 171	0.72 214	0.34 45	0.89 354	1.28 416	0.57 181	0.35 151	0.42 60	0.32 150	0.15 133	0.12 164	0.14 53	0.12 79	0.14 95	0.13 115
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.36 137	0.19 103	0.38 113	0.32 20	0.19 29	0.82 390	0.29 113	0.52 80	0.32 38	0.51 128	0.78 206	0.43 122	0.45 218	0.69 288	0.44 276	0.13 36	0.12 164	0.17 154	0.13 109	0.12 25	0.13 115

G2L-Stereo_aug	0.51 318	0.19 103	0.48 256	0.35 66	0.23 124	0.69 337	0.39 295	0.82 261	1.11 425	0.97 393	1.02 333	1.04 392	0.70 370	0.86 373	0.61 354	0.16 181	0.11 109	0.13 28	0.11 53	0.14 95	0.16 227

MM-Stereo_test3	0.34 104	0.19 103	0.31 39	0.41 222	0.25 185	0.35 135	0.44 345	0.72 214	0.92 346	0.46 113	0.52 114	0.41 105	0.29 104	0.44 73	0.28 113	0.16 181	0.15 288	0.17 154	0.13 109	0.14 95	0.13 115

MM-Stereo_test1	0.33 98	0.19 103	0.36 86	0.41 222	0.23 124	0.36 144	0.45 348	0.58 103	0.54 145	0.60 156	0.50 97	0.38 85	0.37 169	0.60 207	0.26 77	0.15 133	0.13 226	0.17 154	0.14 139	0.15 142	0.12 82

SCV	0.26 37	0.19 103	0.33 54	0.35 66	0.21 66	0.27 49	0.34 192	0.56 93	0.28 23	0.24 20	0.28 33	0.37 77	0.23 43	0.49 107	0.22 15	0.18 248	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.15 142	0.11 40

SMoEStereo_RVC	0.26 37	0.19 103	0.35 79	0.35 66	0.22 85	0.36 144	0.32 171	0.39 25	0.34 45	0.37 71	0.30 37	0.33 53	0.24 50	0.53 133	0.24 34	0.12 8	0.10 30	0.16 116	0.12 79	0.12 25	0.11 40

PAM_32	0.46 252	0.19 103	0.67 371	0.39 156	0.24 153	0.75 360	0.27 89	0.95 314	0.34 45	0.68 213	0.44 74	1.91 485	0.65 337	0.62 223	0.26 77	0.15 133	0.10 30	0.16 116	0.15 164	0.14 95	0.13 115

PAM	0.46 252	0.19 103	0.70 385	0.40 191	0.26 226	0.75 360	0.33 181	0.85 271	0.34 45	0.70 228	0.46 82	1.83 480	0.63 320	0.61 215	0.26 77	0.15 133	0.10 30	0.16 116	0.14 139	0.14 95	0.13 115

UGAM-zero	0.46 252	0.19 103	0.62 341	0.37 99	0.23 124	0.34 127	0.21 27	1.15 396	0.39 91	0.66 204	0.61 142	1.70 477	0.91 431	0.75 321	0.25 48	0.14 74	0.11 109	0.15 91	0.12 79	0.13 55	0.13 115

MGS-Stereo	0.28 54	0.19 103	0.40 143	0.36 83	0.23 124	0.37 148	0.30 129	0.39 25	0.44 110	0.31 50	0.51 105	0.40 99	0.24 50	0.43 64	0.26 77	0.15 133	0.12 164	0.15 91	0.13 109	0.14 95	0.13 115

testlalala	0.28 54	0.19 103	0.43 183	0.34 35	0.23 124	0.45 209	0.30 129	0.43 45	0.29 25	0.68 213	0.49 93	0.35 66	0.25 55	0.32 13	0.25 48	0.14 74	0.11 109	0.14 53	0.09 9	0.11 6	0.11 40

GCAP-Stereo	0.28 54	0.19 103	0.40 143	0.38 128	0.19 29	0.38 161	0.23 48	0.57 97	0.41 96	0.45 107	0.49 93	0.39 89	0.27 76	0.33 19	0.23 30	0.14 74	0.12 164	0.14 53	0.11 53	0.12 25	0.11 40

DisPM	0.39 185	0.19 103	0.44 195	0.41 222	0.27 255	0.24 21	0.31 151	0.65 151	0.57 158	0.87 340	0.87 262	0.60 210	0.32 130	0.76 325	0.32 150	0.18 248	0.12 164	0.19 239	0.17 245	0.15 142	0.20 319

iRaft-Stereo_20w	0.39 185	0.19 103	0.57 326	0.37 99	0.27 255	0.31 100	0.24 59	1.44 475	0.29 25	0.69 222	0.53 118	0.60 210	0.42 198	0.83 356	0.27 95	0.14 74	0.11 109	0.14 53	0.13 109	0.15 142	0.13 115

GLC_STEREO	0.29 64	0.19 103	0.27 17	0.44 301	0.19 29	0.31 100	0.26 75	0.47 56	0.43 106	0.37 71	0.47 88	0.41 105	0.23 43	0.50 112	0.34 177	0.14 74	0.18 355	0.19 239	0.16 196	0.16 180	0.13 115

GMOStereo	0.37 154	0.19 103	0.38 113	0.43 282	0.24 153	0.37 148	0.38 273	0.52 80	0.62 164	0.87 340	0.84 241	0.64 230	0.35 151	0.37 33	0.28 113	0.13 36	0.11 109	0.20 269	0.18 272	0.15 142	0.11 40

error version	0.37 154	0.19 103	0.38 113	0.43 282	0.24 153	0.37 148	0.38 273	0.52 80	0.62 164	0.87 340	0.84 241	0.64 230	0.35 151	0.37 33	0.28 113	0.13 36	0.11 109	0.20 269	0.18 272	0.15 142	0.11 40

test-v	0.37 154	0.19 103	0.38 113	0.43 282	0.24 153	0.37 148	0.38 273	0.52 80	0.62 164	0.87 340	0.84 241	0.64 230	0.35 151	0.37 33	0.28 113	0.13 36	0.11 109	0.20 269	0.18 272	0.15 142	0.11 40

test_3	0.36 137	0.19 103	0.44 195	0.44 301	0.23 124	0.48 220	0.36 237	0.66 160	0.82 282	0.64 183	0.45 77	0.68 256	0.25 55	0.41 54	0.31 140	0.12 8	0.10 30	0.18 199	0.16 196	0.15 142	0.11 40

PFNet+	0.40 197	0.19 103	0.49 269	0.39 156	0.25 185	0.28 64	0.23 48	0.64 150	0.70 206	0.85 326	0.79 216	0.64 230	0.35 151	0.72 304	0.34 177	0.19 278	0.14 259	0.23 344	0.20 327	0.16 180	0.20 319

ASMatch	0.48 278	0.19 103	0.45 207	0.39 156	0.28 278	0.37 148	0.26 75	0.74 227	0.68 198	0.76 268	2.34 486	0.61 215	0.52 253	0.62 223	0.37 226	0.14 74	0.12 164	0.17 154	0.15 164	0.14 95	0.21 337

SST-Stereo	0.40 197	0.19 103	0.45 207	0.42 262	0.25 185	0.25 33	0.21 27	0.66 160	0.47 126	1.08 435	0.79 216	0.72 277	0.43 204	0.77 332	0.35 194	0.16 181	0.11 109	0.20 269	0.16 196	0.19 271	0.15 182

RAFT_R40	0.40 197	0.19 103	0.44 195	0.43 282	0.25 185	0.23 15	0.26 75	0.67 170	0.67 193	0.98 399	0.78 206	0.72 277	0.43 204	0.76 325	0.35 194	0.16 181	0.11 109	0.20 269	0.16 196	0.18 237	0.14 159

GrayStereo	0.49 295	0.19 103	0.42 173	0.46 345	0.28 278	0.53 243	0.67 435	0.69 188	0.63 175	1.02 414	1.47 451	0.78 310	0.76 391	0.56 154	0.33 162	0.14 74	0.12 164	0.17 154	0.17 245	0.15 142	0.29 403

test-2	0.37 154	0.19 103	0.38 113	0.43 282	0.24 153	0.37 148	0.38 273	0.52 80	0.62 164	0.87 340	0.84 241	0.64 230	0.35 151	0.37 33	0.28 113	0.13 36	0.11 109	0.20 269	0.18 272	0.15 142	0.11 40

test-1	0.36 137	0.19 103	0.71 390	0.46 345	0.26 226	0.44 201	0.36 237	0.60 118	0.59 160	0.48 121	0.67 162	0.53 166	0.36 165	0.40 48	0.29 127	0.14 74	0.11 109	0.16 116	0.14 139	0.15 142	0.16 227

GMM-Stereo	0.44 232	0.19 103	0.36 86	0.42 262	0.25 185	0.51 231	0.47 359	0.71 210	0.53 141	0.76 268	1.37 431	0.76 302	0.38 173	0.60 207	0.33 162	0.15 133	0.10 30	0.20 269	0.19 302	0.16 180	0.27 390

Prome-Stereo	0.46 252	0.19 103	0.35 79	0.44 301	0.26 226	0.40 172	0.45 348	0.68 180	0.44 110	0.96 389	1.84 473	0.59 204	0.67 347	0.61 215	0.32 150	0.14 74	0.11 109	0.16 116	0.14 139	0.16 180	0.29 403

iRaftStereo_RVC	0.32 88	0.19 103	0.37 102	0.39 156	0.22 85	0.31 100	0.29 113	0.68 180	0.51 135	0.49 122	0.66 158	0.37 77	0.23 43	0.45 76	0.33 162	0.14 74	0.10 30	0.18 199	0.17 245	0.15 142	0.12 82

raft+_RVC	0.38 169	0.19 103	0.35 79	0.37 99	0.25 185	0.45 209	0.37 251	0.78 249	0.89 331	0.51 128	0.78 206	0.50 154	0.29 104	0.53 133	0.40 247	0.15 133	0.12 164	0.17 154	0.15 164	0.14 95	0.12 82

raftrobust	0.34 104	0.19 103	0.36 86	0.41 222	0.27 255	0.30 85	0.25 66	0.71 210	0.63 175	0.58 150	0.55 126	0.45 130	0.46 223	0.51 118	0.29 127	0.16 181	0.12 164	0.14 53	0.12 79	0.12 25	0.13 115

AFF-stereo	0.38 169	0.19 103	0.39 132	0.37 99	0.21 66	0.27 49	0.31 151	0.65 151	0.66 190	0.64 183	1.13 378	0.76 302	0.39 184	0.55 144	0.33 162	0.11 2	0.09 4	0.16 116	0.16 196	0.13 55	0.11 40

EAI-Stereo	0.34 104	0.19 103	0.44 195	0.39 156	0.21 66	0.31 100	0.30 129	1.15 396	0.30 29	0.49 122	0.75 186	0.36 75	0.28 90	0.62 223	0.27 95	0.14 74	0.11 109	0.14 53	0.13 109	0.13 55	0.12 82

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 215	0.20 136	0.74 403	0.38 128	0.43 428	0.39 168	0.26 75	0.94 307	0.49 129	0.53 137	0.77 195	0.93 364	0.45 218	0.63 234	0.24 34	0.16 181	0.10 30	0.17 154	0.18 272	0.20 287	0.20 319

H2IRNET	0.37 154	0.20 136	0.33 54	0.38 128	0.25 185	0.27 49	0.23 48	0.59 108	0.72 217	0.39 85	0.90 278	0.74 294	0.55 273	0.52 124	0.43 260	0.15 133	0.13 226	0.18 199	0.20 327	0.16 180	0.13 115

MyStereo8	0.40 197	0.20 136	0.54 311	0.41 222	0.29 304	0.53 243	0.29 113	0.65 151	0.49 129	0.71 235	0.98 315	0.58 189	0.43 204	0.50 112	0.51 319	0.15 133	0.12 164	0.16 116	0.14 139	0.19 271	0.19 297

CoDeX	0.47 267	0.20 136	0.49 269	0.42 262	0.25 185	0.75 360	0.36 237	1.27 445	0.80 269	0.82 304	0.96 301	0.62 221	0.57 282	0.60 207	0.36 210	0.17 219	0.12 164	0.17 154	0.15 164	0.16 180	0.14 159

plain	0.31 82	0.20 136	0.50 282	0.39 156	0.29 304	0.27 49	0.30 129	0.44 48	0.35 58	0.31 50	0.66 158	0.30 32	0.31 125	0.65 254	0.31 140	0.17 219	0.13 226	0.20 269	0.15 164	0.17 214	0.12 82

CASnet	0.30 77	0.20 136	0.33 54	0.41 222	0.16 7	0.26 36	0.24 59	0.52 80	0.53 141	0.52 134	0.54 120	0.39 89	0.24 50	0.40 48	0.26 77	0.14 74	0.10 30	0.22 324	0.18 272	0.18 237	0.11 40
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.35 119	0.20 136	0.47 236	0.40 191	0.25 185	0.33 117	0.31 151	0.76 240	0.38 83	0.43 102	0.57 132	0.79 312	0.44 213	0.71 299	0.25 48	0.15 133	0.11 109	0.15 91	0.14 139	0.14 95	0.12 82

HanStereo	0.35 119	0.20 136	0.47 236	0.40 191	0.25 185	0.33 117	0.31 151	0.76 240	0.38 83	0.43 102	0.57 132	0.79 312	0.44 213	0.71 299	0.25 48	0.15 133	0.11 109	0.15 91	0.14 139	0.14 95	0.12 82

anonymousdsp2	0.35 119	0.20 136	0.43 183	0.37 99	0.24 153	0.48 220	0.31 151	0.86 275	0.65 187	0.55 143	0.50 97	0.50 154	0.34 148	0.56 154	0.31 140	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.10 35	0.16 180	0.14 159

knoymous	0.36 137	0.20 136	0.31 39	0.31 12	0.22 85	0.36 144	0.29 113	0.61 124	0.64 182	0.67 207	0.70 168	0.60 210	0.40 190	0.58 186	0.34 177	0.17 219	0.11 109	0.20 269	0.11 53	0.17 214	0.18 264

anonymousa	0.49 295	0.20 136	0.42 173	0.38 128	0.23 124	0.91 403	0.35 215	0.75 233	0.62 164	0.85 326	1.54 456	1.06 399	0.66 344	0.51 118	0.43 260	0.16 181	0.13 226	0.19 239	0.21 348	0.16 180	0.14 159

riskmin	0.38 169	0.20 136	0.39 132	0.32 20	0.23 124	0.53 243	0.30 129	0.63 137	0.80 269	0.49 122	0.56 129	0.73 288	0.58 291	0.55 144	0.36 210	0.17 219	0.11 109	0.19 239	0.13 109	0.19 271	0.20 319

DCANet-4	0.36 137	0.20 136	0.48 256	0.34 35	0.19 29	0.29 75	0.30 129	0.66 160	0.92 346	0.69 222	0.78 206	0.40 99	0.47 227	0.45 76	0.34 177	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.11 6	0.13 115

tt	6.20 530	0.20 136	5.89 521	3.55 533	2.07 521	11.26 534	19.21 537	11.74 536	5.46 524	2.69 509	2.04 482	4.87 521	6.25 530	3.70 521	7.09 527	8.32 539	11.17 543	4.93 536	5.41 538	5.74 534	2.37 530

RAFT_CTSACE	0.45 242	0.20 136	0.44 195	0.45 324	0.27 255	0.34 127	0.39 295	0.60 118	0.73 224	0.76 268	1.44 445	0.83 325	0.38 173	1.08 432	0.26 77	0.12 8	0.13 226	0.18 199	0.16 196	0.15 142	0.11 40

IPLG	0.39 185	0.20 136	0.59 331	0.40 191	0.24 153	0.54 248	0.27 89	0.75 233	0.63 175	0.84 323	0.81 226	0.32 41	0.32 130	0.60 207	0.45 285	0.13 36	0.11 109	0.16 116	0.13 109	0.13 55	0.12 82

LCNet	0.41 208	0.20 136	0.32 46	0.44 301	0.24 153	0.47 217	0.29 113	0.67 170	0.53 141	0.72 247	1.03 338	0.66 248	0.60 302	0.58 186	0.34 177	0.14 74	0.10 30	0.19 239	0.19 302	0.21 310	0.36 440

AAGNet	1.43 490	0.20 136	0.48 256	0.44 301	0.25 185	0.29 75	0.31 151	0.65 151	0.68 198	0.97 393	0.86 254	0.67 255	0.62 314	0.64 247	20.63 538	0.16 181	0.11 109	0.19 239	0.15 164	0.19 271	0.12 82

STrans-v2	0.46 252	0.20 136	0.48 256	0.40 191	0.24 153	0.55 253	0.50 378	1.07 362	0.73 224	0.65 192	1.05 348	0.72 277	0.69 357	0.72 304	0.33 162	0.14 74	0.10 30	0.17 154	0.14 139	0.13 55	0.12 82

TransformOpticalFlow	0.44 232	0.20 136	0.47 236	0.41 222	0.23 124	0.37 148	0.47 359	0.94 307	0.76 242	0.65 192	1.14 383	0.73 288	0.56 280	0.76 325	0.32 150	0.15 133	0.10 30	0.17 154	0.15 164	0.14 95	0.13 115

NF-Stereo	0.38 169	0.20 136	0.45 207	0.41 222	0.25 185	0.26 36	0.31 151	0.69 188	0.70 206	0.65 192	0.77 195	0.57 181	0.30 118	0.67 273	0.35 194	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.16 180	0.27 390

OCTAStereo	0.38 169	0.20 136	0.46 224	0.41 222	0.25 185	0.26 36	0.31 151	0.69 188	0.70 206	0.65 192	0.77 195	0.58 189	0.30 118	0.67 273	0.35 194	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.16 180	0.27 390

PSM-softLoss	0.38 169	0.20 136	0.48 256	0.41 222	0.26 226	0.30 85	0.35 215	0.69 188	0.46 121	0.62 165	0.82 230	0.59 204	0.33 140	0.70 294	0.39 240	0.19 278	0.12 164	0.20 269	0.18 272	0.16 180	0.22 355

KMStereo	0.38 169	0.20 136	0.48 256	0.41 222	0.26 226	0.30 85	0.35 215	0.69 188	0.46 121	0.62 165	0.82 230	0.59 204	0.33 140	0.70 294	0.39 240	0.19 278	0.12 164	0.20 269	0.18 272	0.16 180	0.22 355

NRIStereo	0.36 137	0.20 136	0.45 207	0.41 222	0.23 124	0.34 127	0.26 75	0.65 151	0.55 150	0.64 183	0.63 145	0.56 176	0.37 169	0.65 254	0.37 226	0.15 133	0.11 109	0.18 199	0.15 164	0.17 214	0.14 159

PSM-AAD	0.48 278	0.20 136	0.37 102	0.43 282	0.23 124	0.56 266	0.50 378	0.65 151	0.70 206	1.07 431	1.12 371	0.58 189	0.92 435	0.61 215	0.32 150	0.15 133	0.11 109	0.25 372	0.26 416	0.18 237	0.43 466

FTStereo	0.56 359	0.20 136	0.37 102	0.41 222	0.25 185	0.40 172	0.79 464	0.66 160	0.43 106	1.09 437	3.27 506	0.70 264	0.73 382	0.55 144	0.33 162	0.14 74	0.13 226	0.19 239	0.17 245	0.15 142	0.30 411

KYRaft	0.48 278	0.20 136	0.38 113	0.44 301	0.23 124	0.44 201	0.37 251	0.66 160	0.41 96	0.94 381	1.73 467	0.79 312	0.41 196	0.63 234	0.31 140	0.16 181	0.11 109	0.18 199	0.22 366	0.16 180	0.78 496

RE-Stereo	0.38 169	0.20 136	0.46 224	0.41 222	0.25 185	0.26 36	0.31 151	0.69 188	0.70 206	0.65 192	0.77 195	0.58 189	0.30 118	0.67 273	0.35 194	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.16 180	0.27 390

Pruner-Stereo	0.38 169	0.20 136	0.45 207	0.40 191	0.25 185	0.22 11	0.24 59	0.67 170	0.55 150	0.89 354	0.76 191	0.68 256	0.29 104	0.62 223	0.35 194	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.17 245	0.17 214	0.18 264

TVStereo	0.38 169	0.20 136	0.46 224	0.41 222	0.25 185	0.26 36	0.31 151	0.69 188	0.70 206	0.65 192	0.77 195	0.58 189	0.30 118	0.67 273	0.35 194	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.16 180	0.27 390

IRAFT_RVC	0.42 215	0.20 136	0.48 256	0.44 301	0.24 153	0.27 49	0.54 404	0.74 227	0.77 249	0.76 268	0.80 219	0.73 288	0.51 251	0.70 294	0.36 210	0.17 219	0.10 30	0.21 310	0.16 196	0.16 180	0.14 159

cross-raft	0.34 104	0.20 136	0.37 102	0.44 301	0.23 124	0.32 111	0.35 215	0.74 227	0.40 92	0.60 156	0.77 195	0.57 181	0.27 76	0.43 64	0.28 113	0.12 8	0.10 30	0.15 91	0.13 109	0.15 142	0.11 40

coex_refinement	0.53 334	0.21 169	0.39 132	0.44 301	0.30 318	0.76 366	0.39 295	1.09 370	0.90 334	0.85 326	1.12 371	1.00 379	0.56 280	0.63 234	0.81 401	0.21 317	0.13 226	0.16 116	0.16 196	0.20 287	0.21 337

HI	0.45 242	0.21 169	0.36 86	0.34 35	0.35 382	0.28 64	0.31 151	0.72 214	0.46 121	0.87 340	1.13 378	1.09 409	0.76 391	0.69 288	0.56 340	0.12 8	0.10 30	0.17 154	0.17 245	0.17 214	0.15 182

CoSv	0.45 242	0.21 169	0.36 86	0.34 35	0.35 382	0.28 64	0.31 151	0.72 214	0.46 121	0.87 340	1.13 378	1.09 409	0.76 391	0.69 288	0.56 340	0.12 8	0.10 30	0.17 154	0.17 245	0.17 214	0.15 182

AIO-test2	0.39 185	0.21 169	0.41 152	0.47 354	0.25 185	0.45 209	0.35 215	0.77 243	1.27 457	0.36 66	0.87 262	0.37 77	0.30 118	0.47 93	0.27 95	0.15 133	0.13 226	0.21 310	0.23 379	0.15 142	0.13 115

mms	0.26 37	0.21 169	0.33 54	0.37 99	0.25 185	0.30 85	0.33 181	0.40 30	0.32 38	0.28 40	0.34 53	0.34 57	0.20 23	0.45 76	0.26 77	0.12 8	0.11 109	0.16 116	0.12 79	0.14 95	0.11 40

ours_stereo	0.26 37	0.21 169	0.33 54	0.38 128	0.23 124	0.30 85	0.33 181	0.42 37	0.38 83	0.26 29	0.34 53	0.35 66	0.23 43	0.47 93	0.27 95	0.13 36	0.11 109	0.16 116	0.12 79	0.14 95	0.10 14

fffy	0.28 54	0.21 169	0.34 70	0.37 99	0.23 124	0.33 117	0.29 113	0.51 71	0.41 96	0.32 56	0.37 63	0.39 89	0.27 76	0.50 112	0.27 95	0.12 8	0.11 109	0.16 116	0.13 109	0.14 95	0.11 40

GCAP-BAT	0.30 77	0.21 169	0.42 173	0.33 26	0.27 255	0.26 36	0.27 89	0.45 51	0.30 29	0.60 156	0.64 148	0.45 130	0.23 43	0.56 154	0.26 77	0.15 133	0.12 164	0.15 91	0.10 35	0.12 25	0.11 40

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 278	0.21 169	1.26 473	0.39 156	0.51 457	0.28 64	0.30 129	1.25 441	0.44 110	0.68 213	1.11 367	0.86 336	0.33 140	0.67 273	0.27 95	0.15 133	0.11 109	0.17 154	0.20 327	0.22 332	0.24 369

MyStereo06	0.38 169	0.21 169	0.61 338	0.41 222	0.28 278	0.41 186	0.50 378	0.95 314	0.35 58	0.62 165	0.54 120	0.76 302	0.27 76	0.50 112	0.29 127	0.14 74	0.13 226	0.18 199	0.17 245	0.17 214	0.15 182

MyStereo05	0.44 232	0.21 169	0.45 207	0.41 222	0.28 278	0.41 186	0.50 378	0.93 302	1.09 423	0.76 268	0.61 142	0.51 158	0.57 282	0.73 309	0.42 255	0.14 74	0.13 226	0.18 199	0.17 245	0.17 214	0.15 182

AE-Stereo	0.34 104	0.21 169	0.42 173	0.48 360	0.31 340	0.48 220	0.35 215	0.61 124	0.62 164	0.32 56	0.55 126	0.52 162	0.27 76	0.47 93	0.29 127	0.13 36	0.13 226	0.18 199	0.16 196	0.15 142	0.12 82

11t1	0.36 137	0.21 169	0.42 173	0.35 66	0.22 85	0.62 303	0.29 113	0.69 188	0.43 106	0.60 156	0.53 118	0.53 166	0.48 232	0.56 154	0.40 247	0.18 248	0.14 259	0.16 116	0.13 109	0.17 214	0.17 246

ff7	0.29 64	0.21 169	0.38 113	0.36 83	0.26 226	0.31 100	0.35 215	0.62 130	0.34 45	0.38 77	0.33 47	0.32 41	0.29 104	0.58 186	0.25 48	0.14 74	0.10 30	0.17 154	0.12 79	0.14 95	0.15 182

ffff	0.29 64	0.21 169	0.38 113	0.36 83	0.26 226	0.31 100	0.35 215	0.62 130	0.34 45	0.38 77	0.33 47	0.32 41	0.29 104	0.58 186	0.25 48	0.14 74	0.10 30	0.17 154	0.12 79	0.14 95	0.15 182

11t	0.29 64	0.21 169	0.38 113	0.36 83	0.26 226	0.31 100	0.35 215	0.62 130	0.34 45	0.38 77	0.33 47	0.32 41	0.29 104	0.58 186	0.25 48	0.14 74	0.10 30	0.17 154	0.12 79	0.14 95	0.15 182

anonymousdsp	0.29 64	0.21 169	0.38 113	0.37 99	0.25 185	0.30 85	0.35 215	0.63 137	0.35 58	0.39 85	0.33 47	0.33 53	0.28 90	0.59 201	0.25 48	0.14 74	0.10 30	0.17 154	0.12 79	0.14 95	0.15 182

ProNet	0.29 64	0.21 169	0.38 113	0.35 66	0.24 153	0.32 111	0.43 336	0.57 97	0.37 78	0.33 58	0.30 37	0.32 41	0.28 90	0.57 166	0.26 77	0.13 36	0.11 109	0.16 116	0.13 109	0.13 55	0.13 115

ccc-4	0.29 64	0.21 169	0.38 113	0.36 83	0.26 226	0.31 100	0.35 215	0.62 130	0.34 45	0.38 77	0.33 47	0.32 41	0.29 104	0.58 186	0.25 48	0.14 74	0.10 30	0.17 154	0.12 79	0.14 95	0.15 182

IGEV-Stereo	0.29 64	0.21 169	0.38 113	0.37 99	0.25 185	0.30 85	0.35 215	0.63 137	0.35 58	0.39 85	0.33 47	0.33 53	0.28 90	0.59 201	0.25 48	0.14 74	0.10 30	0.17 154	0.12 79	0.14 95	0.15 182
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 242	0.21 169	0.48 256	0.42 262	0.28 278	0.31 100	0.54 404	0.63 137	0.62 164	0.62 165	0.89 274	1.01 383	0.69 357	0.75 321	0.66 368	0.13 36	0.12 164	0.17 154	0.15 164	0.14 95	0.15 182

CIPLG	0.41 208	0.21 169	0.63 350	0.45 324	0.33 367	0.52 235	0.33 181	0.65 151	0.60 162	0.82 304	0.96 301	0.46 138	0.32 130	0.55 144	0.44 276	0.16 181	0.12 164	0.15 91	0.14 139	0.13 55	0.14 159

IPLGR_C	0.40 197	0.21 169	0.64 355	0.45 324	0.33 367	0.52 235	0.34 192	0.66 160	0.62 164	0.82 304	0.92 285	0.45 130	0.32 130	0.52 124	0.46 295	0.17 219	0.12 164	0.15 91	0.14 139	0.13 55	0.14 159

MIPNet	0.37 154	0.21 169	0.59 331	0.39 156	0.25 185	0.50 227	0.28 103	0.77 243	0.70 206	0.65 192	0.60 139	0.40 99	0.49 235	0.44 73	0.37 226	0.14 74	0.11 109	0.16 116	0.13 109	0.14 95	0.13 115

IPLGR	0.39 185	0.21 169	0.63 350	0.39 156	0.22 85	0.49 224	0.29 113	0.76 240	0.74 231	0.78 278	0.77 195	0.44 128	0.42 198	0.47 93	0.38 234	0.13 36	0.12 164	0.16 116	0.14 139	0.15 142	0.13 115

ACRE	0.40 197	0.21 169	0.65 361	0.45 324	0.33 367	0.51 231	0.33 181	0.66 160	0.63 175	0.80 284	0.92 285	0.45 130	0.32 130	0.52 124	0.45 285	0.16 181	0.12 164	0.15 91	0.14 139	0.13 55	0.14 159

IIG-Stereo	0.43 225	0.21 169	0.44 195	0.50 389	0.25 185	0.44 201	0.21 27	0.71 210	0.76 242	0.83 316	0.95 297	0.83 325	0.43 204	0.90 387	0.35 194	0.15 133	0.12 164	0.19 239	0.14 139	0.15 142	0.11 40

DeepStereo_RVC	0.36 137	0.21 169	0.47 236	0.40 191	0.24 153	0.26 36	0.22 35	0.60 118	0.38 83	0.69 222	0.67 162	0.57 181	0.51 251	0.56 154	0.39 240	0.16 181	0.12 164	0.18 199	0.15 164	0.19 271	0.18 264

rafts_anoy	0.37 154	0.21 169	0.36 86	0.41 222	0.26 226	0.30 85	0.33 181	0.67 170	0.90 334	0.58 150	0.66 158	0.45 130	0.33 140	0.47 93	0.39 240	0.16 181	0.11 109	0.21 310	0.23 379	0.17 214	0.14 159

RALCasStereoNet	0.36 137	0.21 169	0.37 102	0.42 262	0.26 226	0.35 135	0.38 273	0.63 137	0.64 182	0.50 125	0.72 171	0.51 158	0.29 104	0.59 201	0.36 210	0.16 181	0.14 259	0.15 91	0.13 109	0.17 214	0.16 227

test_xeample3	0.29 64	0.21 169	0.41 152	0.35 66	0.26 226	0.35 135	0.32 171	0.56 93	0.36 64	0.43 102	0.32 46	0.34 57	0.28 90	0.54 139	0.23 30	0.14 74	0.11 109	0.16 116	0.12 79	0.14 95	0.13 115

test_xeample	1.01 456	0.21 169	0.42 173	0.35 66	0.21 66	0.71 348	0.39 295	1.23 430	0.86 305	0.81 295	1.04 344	0.69 260	0.61 308	0.69 288	10.93 531	0.19 278	0.15 288	0.18 199	0.17 245	0.18 237	0.17 246

SFCPSM	0.47 267	0.21 169	0.55 316	0.40 191	0.27 255	0.87 401	0.37 251	1.33 455	0.77 249	0.80 284	0.84 241	0.54 170	0.49 235	0.57 166	0.37 226	0.18 248	0.13 226	0.18 199	0.20 327	0.16 180	0.15 182

GANet-RSSM	0.47 267	0.21 169	0.37 102	0.38 128	0.25 185	0.58 274	0.36 237	1.07 362	0.78 258	0.68 213	1.01 325	0.86 336	0.67 347	0.62 223	0.44 276	0.21 317	0.15 288	0.18 199	0.18 272	0.18 237	0.17 246

DIP-Stereo	0.39 185	0.21 169	0.50 282	0.41 222	0.28 278	0.62 303	0.27 89	0.77 243	0.40 92	0.64 183	0.86 254	0.52 162	0.33 140	0.66 262	0.42 255	0.15 133	0.13 226	0.17 154	0.14 139	0.15 142	0.15 182
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNet_ROB	0.52 328	0.21 169	0.53 307	0.37 99	0.21 66	0.61 295	0.29 113	1.51 484	1.32 462	0.90 361	1.02 333	0.80 320	0.62 314	0.76 325	0.43 260	0.16 181	0.12 164	0.13 28	0.09 9	0.15 142	0.18 264

S2M2	0.26 37	0.22 205	0.33 54	0.31 12	0.25 185	0.24 21	0.13 1	0.35 18	0.41 96	0.25 25	0.36 59	0.30 32	0.25 55	0.30 7	0.26 77	0.22 342	0.19 369	0.17 154	0.19 302	0.21 310	0.18 264

UGAM	0.52 328	0.22 205	0.46 224	0.45 324	0.25 185	0.41 186	0.52 396	0.62 130	1.16 433	0.76 268	1.13 378	1.32 442	0.57 282	1.00 416	0.53 329	0.17 219	0.14 259	0.25 372	0.21 348	0.15 142	0.13 115

test_sample2	0.42 215	0.22 205	0.43 183	0.33 26	0.21 66	0.58 274	0.39 295	0.95 314	0.67 193	0.63 173	0.77 195	0.69 260	0.57 282	0.61 215	0.38 234	0.19 278	0.14 259	0.18 199	0.16 196	0.19 271	0.18 264

test_sample1	0.42 215	0.22 205	0.46 224	0.34 35	0.23 124	0.58 274	0.35 215	0.99 326	0.49 129	0.62 165	0.75 186	0.69 260	0.61 308	0.58 186	0.44 276	0.18 248	0.14 259	0.17 154	0.15 164	0.17 214	0.17 246

MyStereo07	0.32 88	0.22 205	0.34 70	0.42 262	0.28 278	0.40 172	0.50 378	0.72 214	0.37 78	0.37 71	0.34 53	0.32 41	0.31 125	0.59 201	0.27 95	0.14 74	0.13 226	0.18 199	0.17 245	0.17 214	0.16 227

MyStereo04	0.44 232	0.22 205	0.44 195	0.42 262	0.28 278	0.40 172	0.50 378	1.00 330	1.08 421	0.62 165	0.58 136	0.55 173	0.57 282	0.71 299	0.44 276	0.14 74	0.13 226	0.18 199	0.17 245	0.17 214	0.16 227

IGEVStereo-DCA	0.29 64	0.22 205	0.38 113	0.35 66	0.27 255	0.37 148	0.35 215	0.62 130	0.34 45	0.38 77	0.30 37	0.35 66	0.27 76	0.51 118	0.22 15	0.15 133	0.12 164	0.16 116	0.12 79	0.13 55	0.15 182

rrr	0.29 64	0.22 205	0.41 152	0.35 66	0.27 255	0.37 148	0.32 171	0.52 80	0.42 104	0.38 77	0.30 37	0.35 66	0.27 76	0.51 118	0.22 15	0.15 133	0.12 164	0.16 116	0.13 109	0.13 55	0.14 159

1111x	0.55 348	0.22 205	0.46 224	0.38 128	0.20 50	0.66 329	0.43 336	1.23 430	0.99 378	0.71 235	0.99 320	0.95 368	0.69 357	0.90 387	1.08 456	0.18 248	0.17 338	0.18 199	0.19 302	0.20 287	0.18 264

CBFPSM	0.59 380	0.22 205	1.31 477	0.38 128	0.27 255	1.12 445	0.65 432	0.79 253	0.82 282	0.80 284	0.81 226	1.35 451	0.87 425	0.67 273	0.76 391	0.16 181	0.15 288	0.15 91	0.16 196	0.17 214	0.22 355

GwcNet-ADL	0.44 232	0.22 205	0.48 256	0.45 324	0.30 318	0.40 172	0.37 251	0.92 300	0.97 369	0.71 235	0.78 206	0.61 215	0.42 198	0.62 223	0.50 309	0.19 278	0.14 259	0.15 91	0.14 139	0.18 237	0.18 264

OMP-Stereo	0.42 215	0.22 205	0.46 224	0.52 417	0.24 153	0.36 144	0.25 66	0.71 210	0.78 258	0.77 274	0.64 148	0.89 351	0.39 184	0.91 394	0.35 194	0.15 133	0.12 164	0.20 269	0.15 164	0.15 142	0.12 82

CroCo-Stereo	0.26 37	0.22 205	0.36 86	0.48 360	0.22 85	0.20 4	0.29 113	0.51 71	0.44 110	0.28 40	0.23 17	0.42 114	0.26 68	0.29 5	0.26 77	0.15 133	0.13 226	0.13 28	0.11 53	0.16 180	0.12 82
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
RAFT	0.45 242	0.22 205	0.45 207	0.47 354	0.26 226	0.54 248	0.47 359	0.66 160	0.58 159	0.80 284	0.82 230	0.94 366	0.57 282	0.75 321	0.34 177	0.17 219	0.15 288	0.22 324	0.20 327	0.16 180	0.12 82

222	1.18 476	0.22 205	0.44 195	0.37 99	0.22 85	0.79 374	0.37 251	1.31 452	0.89 331	0.92 374	1.08 360	0.72 277	0.71 375	0.66 262	13.89 534	0.20 301	0.15 288	0.17 154	0.16 196	0.18 237	0.19 297

xxxx	1.01 456	0.22 205	0.43 183	0.36 83	0.21 66	0.82 390	0.36 237	1.32 453	0.88 318	0.71 235	0.94 289	0.97 372	0.63 320	0.64 247	10.58 530	0.20 301	0.16 319	0.18 199	0.17 245	0.19 271	0.19 297

FENet	0.42 215	0.22 205	0.38 113	0.39 156	0.24 153	0.55 253	0.32 171	0.79 253	0.70 206	0.71 235	0.72 171	0.63 223	0.57 282	0.62 223	0.44 276	0.19 278	0.13 226	0.19 239	0.17 245	0.18 237	0.19 297

ac_64	0.52 328	0.22 205	0.50 282	0.45 324	0.28 278	0.80 377	0.45 348	1.02 342	0.61 163	0.91 366	0.83 236	1.07 404	0.68 353	0.74 316	0.70 378	0.21 317	0.18 355	0.20 269	0.19 302	0.18 237	0.15 182

PSMNet-RSSM	0.48 278	0.22 205	0.38 113	0.42 262	0.25 185	0.50 227	0.37 251	1.10 372	0.77 249	0.70 228	1.06 354	0.84 329	0.64 331	0.62 223	0.47 302	0.23 357	0.15 288	0.23 344	0.25 403	0.20 287	0.19 297

RASNet	0.53 334	0.22 205	0.52 299	0.38 128	0.22 85	0.68 335	0.38 273	0.97 321	0.88 318	0.73 254	1.04 344	1.03 390	0.92 435	0.90 387	0.86 411	0.16 181	0.14 259	0.14 53	0.17 245	0.15 142	0.13 115

HSM-Net_RVC	0.53 334	0.22 205	0.35 79	0.37 99	0.21 66	0.85 397	0.37 251	1.23 430	0.93 352	0.90 361	1.15 389	1.26 430	0.63 320	0.72 304	0.48 306	0.17 219	0.13 226	0.16 116	0.15 164	0.17 214	0.15 182
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
G2L-Stereo	0.49 295	0.23 226	0.48 256	0.43 282	0.26 226	0.47 217	0.42 331	0.93 302	0.78 258	0.84 323	0.86 254	0.91 358	0.52 253	0.78 336	0.70 378	0.20 301	0.17 338	0.22 324	0.18 272	0.17 214	0.21 337

DispNO	0.47 267	0.23 226	0.71 390	0.39 156	0.31 340	0.60 293	0.38 273	0.89 289	0.77 249	0.75 261	0.84 241	0.72 277	0.54 268	0.73 309	0.46 295	0.19 278	0.14 259	0.20 269	0.18 272	0.16 180	0.17 246

SMFormer	0.51 318	0.23 226	0.62 341	0.34 35	0.20 50	0.62 303	0.34 192	1.21 418	1.02 391	0.81 295	1.01 325	0.71 268	0.65 337	0.84 361	0.55 338	0.19 278	0.15 288	0.18 199	0.16 196	0.18 237	0.18 264

tta	0.51 318	0.23 226	0.62 341	0.34 35	0.20 50	0.62 303	0.34 192	1.21 418	1.02 391	0.81 295	1.01 325	0.71 268	0.65 337	0.84 361	0.55 338	0.19 278	0.15 288	0.18 199	0.16 196	0.15 142	0.14 159

qqq1	0.49 295	0.23 226	0.62 341	0.34 35	0.20 50	0.62 303	0.34 192	1.21 418	1.02 391	0.81 295	1.01 325	0.71 268	0.65 337	0.84 361	0.34 177	0.19 278	0.15 288	0.14 53	0.12 79	0.15 142	0.14 159

fff1	0.49 295	0.23 226	0.62 341	0.34 35	0.20 50	0.62 303	0.34 192	1.21 418	1.02 391	0.81 295	1.01 325	0.71 268	0.65 337	0.84 361	0.34 177	0.19 278	0.15 288	0.14 53	0.12 79	0.15 142	0.14 159

ACVNet-DCA	0.35 119	0.23 226	0.33 54	0.41 222	0.22 85	0.55 253	0.38 273	0.85 271	0.54 145	0.41 94	0.50 97	0.34 57	0.49 235	0.57 166	0.25 48	0.16 181	0.10 30	0.19 239	0.13 109	0.18 237	0.17 246

xx1	0.39 185	0.23 226	0.33 54	0.41 222	0.22 85	0.55 253	0.38 273	0.67 170	1.06 412	0.41 94	0.50 97	0.65 243	0.53 257	0.57 166	0.25 48	0.16 181	0.10 30	0.20 269	0.19 302	0.18 237	0.17 246

1test111	0.36 137	0.23 226	0.33 54	0.41 222	0.22 85	0.55 253	0.38 273	0.85 271	0.54 145	0.41 94	0.50 97	0.34 57	0.49 235	0.55 144	0.45 285	0.16 181	0.10 30	0.19 239	0.13 109	0.18 237	0.17 246

cc1	0.37 154	0.23 226	0.33 54	0.41 222	0.22 85	0.55 253	0.38 273	0.67 170	1.06 412	0.41 94	0.50 97	0.34 57	0.49 235	0.57 166	0.25 48	0.16 181	0.10 30	0.19 239	0.13 109	0.16 180	0.15 182

EKT-Stereo	0.35 119	0.23 226	0.39 132	0.43 282	0.29 304	0.38 161	0.31 151	0.69 188	0.64 182	0.45 107	0.63 145	0.49 152	0.27 76	0.56 154	0.33 162	0.18 248	0.14 259	0.18 199	0.15 164	0.16 180	0.16 227

gwcnet-sp	0.48 278	0.23 226	0.70 385	0.40 191	0.26 226	0.81 382	0.41 322	0.89 289	0.84 292	0.91 366	0.76 191	0.66 248	0.61 308	0.66 262	0.50 309	0.18 248	0.17 338	0.18 199	0.18 272	0.18 237	0.18 264

scenet	0.48 278	0.23 226	0.70 385	0.40 191	0.26 226	0.81 382	0.41 322	0.89 289	0.84 292	0.91 366	0.76 191	0.66 248	0.61 308	0.66 262	0.50 309	0.18 248	0.17 338	0.18 199	0.18 272	0.18 237	0.18 264

Selective-RAFT	0.35 119	0.23 226	0.51 294	0.44 301	0.21 66	0.64 319	0.27 89	0.59 108	0.63 175	0.40 90	0.38 64	0.55 173	0.40 190	0.57 166	0.35 194	0.13 36	0.11 109	0.14 53	0.12 79	0.16 180	0.13 115

ssnet	0.48 278	0.23 226	0.70 385	0.40 191	0.26 226	0.81 382	0.41 322	0.89 289	0.84 292	0.91 366	0.76 191	0.66 248	0.61 308	0.66 262	0.50 309	0.18 248	0.17 338	0.18 199	0.18 272	0.18 237	0.18 264

TestStereo1	0.43 225	0.23 226	0.41 152	0.51 405	0.24 153	0.34 127	0.40 307	0.77 243	0.90 334	0.68 213	0.96 301	0.48 146	0.46 223	0.91 394	0.32 150	0.16 181	0.13 226	0.18 199	0.15 164	0.14 95	0.13 115

IER	0.46 252	0.23 226	0.50 282	0.38 128	0.28 278	0.69 337	0.35 215	0.80 256	0.66 190	0.83 316	0.94 289	0.75 296	0.77 397	0.60 207	0.42 255	0.17 219	0.14 259	0.17 154	0.17 245	0.17 214	0.15 182

raft_robust	0.41 208	0.23 226	0.36 86	0.42 262	0.21 66	0.40 172	0.33 181	0.79 253	0.98 373	0.79 282	0.87 262	0.39 89	0.33 140	0.84 361	0.29 127	0.13 36	0.12 164	0.16 116	0.17 245	0.15 142	0.12 82

RAFT+CT+SA	0.39 185	0.23 226	0.36 86	0.51 405	0.27 255	0.29 75	0.46 352	0.75 233	0.80 269	0.51 128	0.89 274	0.41 105	0.40 190	0.78 336	0.32 150	0.14 74	0.11 109	0.18 199	0.18 272	0.15 142	0.14 159

SA-5K	0.43 225	0.23 226	0.41 152	0.51 405	0.24 153	0.34 127	0.40 307	0.77 243	0.90 334	0.68 213	0.96 301	0.48 146	0.46 223	0.91 394	0.32 150	0.16 181	0.13 226	0.18 199	0.15 164	0.14 95	0.13 115

AACVNet	0.50 311	0.23 226	0.49 269	0.46 345	0.29 304	0.52 235	0.38 273	0.90 294	0.55 150	0.81 295	1.03 338	1.00 379	0.70 370	0.83 356	0.54 333	0.21 317	0.18 355	0.24 359	0.18 272	0.23 349	0.20 319

Patchmatch Stereo++	0.35 119	0.23 226	0.47 236	0.41 222	0.22 85	0.24 21	0.22 35	0.59 108	0.36 64	0.63 173	0.73 175	0.58 189	0.38 173	0.58 186	0.36 210	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.20 287	0.15 182
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 119	0.23 226	0.47 236	0.41 222	0.22 85	0.24 21	0.31 151	0.59 108	0.36 64	0.63 173	0.73 175	0.58 189	0.38 173	0.56 154	0.35 194	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.20 287	0.15 182

ROB_FTStereo_v2	0.35 119	0.23 226	0.47 236	0.41 222	0.22 85	0.24 21	0.31 151	0.59 108	0.36 64	0.63 173	0.73 175	0.57 181	0.38 173	0.57 166	0.36 210	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.20 287	0.15 182

ROB_FTStereo	0.35 119	0.23 226	0.47 236	0.41 222	0.22 85	0.25 33	0.21 27	0.59 108	0.36 64	0.63 173	0.73 175	0.58 189	0.38 173	0.57 166	0.35 194	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.20 287	0.15 182

HUI-Stereo	0.35 119	0.23 226	0.47 236	0.41 222	0.22 85	0.24 21	0.22 35	0.60 118	0.36 64	0.63 173	0.73 175	0.58 189	0.38 173	0.50 112	0.35 194	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.20 287	0.15 182

iGMRVC	0.35 119	0.23 226	0.47 236	0.41 222	0.22 85	0.24 21	0.30 129	0.59 108	0.36 64	0.63 173	0.73 175	0.58 189	0.38 173	0.58 186	0.36 210	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.20 287	0.15 182

iRAFT	0.35 119	0.23 226	0.47 236	0.41 222	0.22 85	0.24 21	0.22 35	0.59 108	0.36 64	0.63 173	0.73 175	0.58 189	0.38 173	0.58 186	0.36 210	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.20 287	0.15 182

CRE-IMP	0.36 137	0.23 226	0.49 269	0.42 262	0.24 153	0.41 186	0.21 27	0.57 97	0.41 96	0.65 192	0.72 171	0.53 166	0.37 169	0.61 215	0.38 234	0.17 219	0.11 109	0.19 239	0.15 164	0.21 310	0.18 264

RAFT-IKP	0.35 119	0.23 226	0.47 236	0.41 222	0.22 85	0.24 21	0.28 103	0.59 108	0.36 64	0.63 173	0.73 175	0.57 181	0.38 173	0.58 186	0.36 210	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.20 287	0.15 182

RALAANet	0.38 169	0.23 226	0.48 256	0.42 262	0.29 304	0.35 135	0.25 66	0.86 275	0.64 182	0.67 207	0.65 151	0.60 210	0.29 104	0.60 207	0.34 177	0.15 133	0.12 164	0.17 154	0.15 164	0.21 310	0.13 115

GES	0.44 232	0.23 226	0.57 326	0.40 191	0.30 318	0.59 287	0.36 237	0.96 318	0.68 198	0.74 259	0.83 236	0.47 141	0.48 232	0.67 273	0.43 260	0.22 342	0.16 319	0.17 154	0.16 196	0.18 237	0.23 361

ACVNet	0.46 252	0.23 226	0.36 86	0.39 156	0.28 278	0.58 274	0.40 307	0.87 282	0.80 269	0.64 183	0.96 301	0.79 312	0.60 302	0.63 234	0.67 371	0.17 219	0.15 288	0.16 116	0.15 164	0.18 237	0.15 182

acv_ft	0.51 318	0.23 226	0.56 322	0.44 301	0.28 278	0.86 400	0.39 295	0.91 298	0.80 269	0.97 393	0.96 301	0.79 312	0.59 298	0.63 234	0.87 417	0.17 219	0.15 288	0.16 116	0.15 164	0.17 214	0.15 182

cf-r	0.47 267	0.23 226	0.41 152	0.39 156	0.23 124	0.59 287	0.37 251	0.88 287	0.85 300	0.72 247	1.05 348	0.94 366	0.62 314	0.56 154	0.54 333	0.21 317	0.14 259	0.17 154	0.19 302	0.15 142	0.15 182

CFNet-ft	0.48 278	0.23 226	0.36 86	0.40 191	0.26 226	0.64 319	0.37 251	0.87 282	0.85 300	0.64 183	1.00 322	1.01 383	0.64 331	0.61 215	0.53 329	0.23 357	0.15 288	0.24 359	0.21 348	0.23 349	0.18 264

CFNet_RVC	0.48 278	0.23 226	0.36 86	0.40 191	0.26 226	0.64 319	0.37 251	0.87 282	0.85 300	0.64 183	1.00 322	1.01 383	0.64 331	0.61 215	0.53 329	0.23 357	0.15 288	0.24 359	0.21 348	0.23 349	0.18 264

ISRNet	0.56 359	0.24 263	0.66 367	0.56 438	0.36 386	0.44 201	0.25 66	0.82 261	0.84 292	1.07 431	1.25 411	0.91 358	0.60 302	0.66 262	0.58 343	0.35 454	0.26 427	0.36 447	0.33 451	0.30 404	0.42 460

rvit_stereo_0083	0.34 104	0.24 263	0.50 282	0.44 301	0.27 255	0.34 127	0.35 215	0.45 51	0.62 164	0.37 71	0.47 88	0.42 114	0.35 151	0.40 48	0.36 210	0.22 342	0.20 379	0.20 269	0.17 245	0.20 287	0.14 159

rvit_stereo_0081	0.32 88	0.24 263	0.47 236	0.43 282	0.26 226	0.30 85	0.37 251	0.42 37	0.55 150	0.36 66	0.40 66	0.39 89	0.35 151	0.43 64	0.33 162	0.22 342	0.16 319	0.19 239	0.16 196	0.19 271	0.13 115

rvit_stereo_0082	0.32 88	0.24 263	0.47 236	0.43 282	0.26 226	0.30 85	0.37 251	0.42 37	0.55 150	0.36 66	0.40 66	0.39 89	0.35 151	0.43 64	0.33 162	0.22 342	0.16 319	0.19 239	0.16 196	0.19 271	0.13 115

CAS++	0.32 88	0.24 263	0.36 86	0.37 99	0.26 226	0.28 64	0.23 48	0.87 282	0.50 133	0.47 118	0.45 77	0.26 22	0.21 29	0.49 107	0.24 34	0.23 357	0.19 369	0.22 324	0.17 245	0.21 310	0.16 227
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
tt1	0.36 137	0.24 263	0.32 46	0.41 222	0.22 85	0.54 248	0.38 273	0.68 180	1.04 401	0.41 94	0.46 82	0.35 66	0.45 218	0.57 166	0.25 48	0.16 181	0.10 30	0.19 239	0.13 109	0.16 180	0.16 227

PCWNet_CMD	0.48 278	0.24 263	0.52 299	0.39 156	0.27 255	0.63 312	0.30 129	0.95 314	0.96 366	0.86 333	1.07 357	0.79 312	0.44 213	0.57 166	0.43 260	0.17 219	0.12 164	0.21 310	0.16 196	0.24 362	0.19 297

CFNet_ucs	0.50 311	0.24 263	0.55 316	0.38 128	0.31 340	0.58 274	0.33 181	0.98 324	0.93 352	0.88 350	1.19 402	0.80 320	0.49 235	0.63 234	0.43 260	0.21 317	0.15 288	0.26 390	0.18 272	0.26 378	0.22 355

LL-Strereo2	0.35 119	0.24 263	0.48 256	0.41 222	0.26 226	0.35 135	0.24 59	0.67 170	0.44 110	0.54 141	0.51 105	0.66 248	0.25 55	0.66 262	0.30 133	0.14 74	0.12 164	0.23 344	0.20 327	0.18 237	0.13 115

CroCo-Stereo Lap2	0.28 54	0.24 263	0.39 132	0.50 389	0.29 304	0.20 4	0.31 151	0.49 61	0.38 83	0.24 20	0.27 29	0.46 138	0.31 125	0.39 44	0.30 133	0.14 74	0.15 288	0.16 116	0.13 109	0.16 180	0.15 182

x	0.39 185	0.24 263	0.41 152	0.34 35	0.23 124	0.52 235	0.32 171	0.86 275	0.52 138	0.57 148	0.70 168	0.59 204	0.50 246	0.49 107	0.46 295	0.17 219	0.15 288	0.17 154	0.15 164	0.17 214	0.16 227

test_5	0.43 225	0.24 263	0.43 183	0.52 417	0.28 278	0.28 64	0.42 331	0.72 214	0.82 282	0.62 165	0.91 281	0.72 277	0.55 273	0.79 341	0.35 194	0.14 74	0.11 109	0.18 199	0.18 272	0.18 237	0.16 227

Sa-1000	0.48 278	0.24 263	0.41 152	0.45 324	0.25 185	0.59 287	0.34 192	0.81 259	0.93 352	0.82 304	1.50 452	0.53 166	0.45 218	0.92 397	0.30 133	0.15 133	0.12 164	0.21 310	0.19 302	0.15 142	0.13 115

CFNet_pseudo	0.46 252	0.24 263	0.52 299	0.37 99	0.27 255	0.58 274	0.30 129	0.86 275	0.88 318	0.82 304	1.03 338	0.75 296	0.47 227	0.58 186	0.44 276	0.17 219	0.12 164	0.24 359	0.16 196	0.24 362	0.19 297

ARAFT	0.47 267	0.24 263	0.79 419	0.42 262	0.25 185	0.55 253	0.55 408	0.75 233	0.81 277	0.89 354	0.75 186	0.73 288	0.47 227	0.88 379	0.37 226	0.15 133	0.12 164	0.23 344	0.22 366	0.14 95	0.13 115

delet	0.55 348	0.24 263	0.55 316	0.44 301	0.33 367	1.07 435	0.50 378	1.00 330	0.86 305	0.85 326	0.96 301	0.90 356	0.63 320	0.83 356	0.74 389	0.18 248	0.18 355	0.20 269	0.21 348	0.16 180	0.15 182

UPFNet	0.53 334	0.24 263	0.51 294	0.45 324	0.38 401	0.84 396	0.49 373	0.99 326	0.75 234	0.87 340	0.88 270	0.86 336	0.64 331	0.80 342	0.71 383	0.20 301	0.20 379	0.20 269	0.20 327	0.19 271	0.15 182

GwcNet-RSSM	0.49 295	0.24 263	0.42 173	0.40 191	0.23 124	0.55 253	0.38 273	0.93 302	0.93 352	0.71 235	1.16 394	0.86 336	0.60 302	0.62 223	0.66 368	0.21 317	0.14 259	0.19 239	0.20 327	0.16 180	0.15 182

MSMDNet	0.48 278	0.24 263	0.52 299	0.39 156	0.27 255	0.63 312	0.30 129	0.96 318	0.96 366	0.86 333	1.07 357	0.79 312	0.44 213	0.57 166	0.43 260	0.17 219	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.23 349	0.19 297

ccs_rob	0.46 252	0.24 263	0.52 299	0.37 99	0.27 255	0.58 274	0.31 151	0.86 275	0.88 318	0.82 304	1.02 333	0.75 296	0.47 227	0.58 186	0.44 276	0.17 219	0.12 164	0.24 359	0.16 196	0.24 362	0.19 297

MLCV	0.47 267	0.24 263	0.61 338	0.37 99	0.17 15	0.61 295	0.33 181	0.80 256	0.87 314	0.94 381	1.13 378	0.72 277	0.43 204	0.89 385	0.51 319	0.13 36	0.10 30	0.13 28	0.11 53	0.14 95	0.12 82

HSM	0.51 318	0.24 263	0.41 152	0.39 156	0.24 153	0.75 360	0.40 307	1.22 426	0.75 234	0.81 295	0.91 281	1.21 426	0.69 357	0.87 376	0.46 295	0.17 219	0.13 226	0.17 154	0.14 139	0.17 214	0.17 246

LE_ROB	4.42 526	0.24 263	2.75 509	0.42 262	0.23 124	1.57 482	0.90 477	1.71 498	17.88 542	16.56 544	4.88 526	5.17 522	18.85 544	1.63 484	14.62 535	0.17 219	0.14 259	0.16 116	0.16 196	0.19 271	0.17 246

rvit_stereo_0080	0.31 82	0.25 286	0.40 143	0.39 156	0.28 278	0.27 49	0.46 352	0.49 61	0.44 110	0.35 64	0.42 71	0.40 99	0.28 90	0.41 54	0.33 162	0.22 342	0.17 338	0.17 154	0.16 196	0.22 332	0.15 182

rvit_stereo_ft	0.33 98	0.25 286	0.47 236	0.52 417	0.32 356	0.33 117	0.47 359	0.49 61	0.50 133	0.34 60	0.41 68	0.41 105	0.32 130	0.48 103	0.34 177	0.22 342	0.14 259	0.19 239	0.18 272	0.19 271	0.14 159

test_sample3	0.46 252	0.25 286	0.50 282	0.35 66	0.23 124	0.69 337	0.37 251	1.15 396	0.81 277	0.75 261	0.79 216	0.66 248	0.49 235	0.63 234	0.46 295	0.21 317	0.15 288	0.20 269	0.19 302	0.21 310	0.19 297

ttt	0.51 318	0.25 286	0.43 183	0.38 128	0.24 153	0.65 326	0.38 273	1.18 410	1.05 405	0.72 247	1.08 360	0.63 223	0.49 235	0.84 361	0.59 348	0.24 368	0.21 389	0.22 324	0.20 327	0.24 362	0.24 369

whm_eth	0.31 82	0.25 286	0.40 143	0.39 156	0.28 278	0.27 49	0.46 352	0.49 61	0.44 110	0.35 64	0.42 71	0.40 99	0.28 90	0.41 54	0.33 162	0.22 342	0.17 338	0.17 154	0.16 196	0.22 332	0.15 182

testlalala_base	0.46 252	0.25 286	0.41 152	0.46 345	0.33 367	0.58 274	0.25 66	0.57 97	0.34 45	0.51 128	0.56 129	0.46 138	0.30 118	0.43 64	0.31 140	1.47 517	0.11 109	0.14 53	0.09 9	1.59 506	0.13 115

BUS	0.45 242	0.25 286	0.43 183	0.45 324	0.28 278	0.70 343	0.34 192	0.94 307	0.76 242	0.75 261	0.80 219	0.65 243	0.49 235	0.64 247	0.51 319	0.20 301	0.14 259	0.22 324	0.19 302	0.18 237	0.18 264

BSDual-CNN	0.46 252	0.25 286	0.43 183	0.45 324	0.28 278	0.77 367	0.40 307	0.94 307	0.76 242	0.75 261	0.80 219	0.76 302	0.54 268	0.64 247	0.43 260	0.20 301	0.14 259	0.22 324	0.19 302	0.18 237	0.18 264

hknet	0.49 295	0.25 286	0.51 294	0.45 324	0.29 304	0.77 367	0.40 307	0.94 307	0.83 287	0.75 261	0.80 219	0.97 372	0.61 308	0.73 309	0.45 285	0.18 248	0.14 259	0.22 324	0.19 302	0.18 237	0.18 264

SA	0.44 232	0.25 286	0.46 224	0.46 345	0.24 153	0.43 196	0.36 237	0.75 233	0.96 366	0.59 152	1.03 338	0.48 146	0.52 253	0.94 410	0.32 150	0.16 181	0.12 164	0.21 310	0.19 302	0.15 142	0.13 115

psmg	0.49 295	0.25 286	0.43 183	0.41 222	0.28 278	0.85 397	0.43 336	0.99 326	0.76 242	0.91 366	0.94 289	0.76 302	0.54 268	0.64 247	0.43 260	0.20 301	0.15 288	0.20 269	0.20 327	0.18 237	0.18 264

DAS	0.51 318	0.25 286	0.60 336	0.48 360	0.31 340	0.58 274	0.41 322	0.83 265	0.97 369	0.89 354	1.12 371	0.70 264	0.75 388	0.82 348	0.43 260	0.17 219	0.13 226	0.18 199	0.15 164	0.20 287	0.18 264

SepStereo	0.51 318	0.25 286	0.60 336	0.48 360	0.31 340	0.58 274	0.41 322	0.83 265	0.97 369	0.89 354	1.12 371	0.70 264	0.75 388	0.93 403	0.43 260	0.17 219	0.13 226	0.18 199	0.15 164	0.20 287	0.18 264

AASNet	0.53 334	0.25 286	0.52 299	0.49 375	0.32 356	0.74 357	0.40 307	1.50 481	0.86 305	0.86 333	0.92 285	0.64 230	0.59 298	0.59 201	0.79 396	0.23 357	0.19 369	0.20 269	0.16 196	0.21 310	0.19 297

GANet-ADL	0.42 215	0.25 286	0.45 207	0.43 282	0.29 304	0.54 248	0.35 215	0.89 289	0.86 305	0.63 173	0.72 171	0.68 256	0.42 198	0.52 124	0.41 251	0.21 317	0.14 259	0.15 91	0.13 109	0.18 237	0.19 297

ADLNet2	0.55 348	0.25 286	0.65 361	0.47 354	0.30 318	0.83 393	0.50 378	1.05 354	0.95 365	0.80 284	0.98 315	0.99 376	0.69 357	0.77 332	0.73 386	0.20 301	0.16 319	0.17 154	0.18 272	0.21 310	0.21 337

ICVP	0.46 252	0.25 286	0.38 113	0.48 360	0.28 278	0.58 274	0.43 336	1.00 330	0.70 206	0.67 207	0.95 297	0.75 296	0.55 273	0.53 133	0.54 333	0.23 357	0.17 338	0.19 239	0.17 245	0.19 271	0.20 319
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.55 348	0.25 286	0.61 338	0.43 282	0.34 376	1.07 435	0.39 295	0.87 282	0.91 341	0.91 366	0.93 288	0.86 336	0.76 391	0.81 345	0.76 391	0.15 133	0.14 259	0.18 199	0.19 302	0.20 287	0.16 227

DSFCA	0.55 348	0.25 286	0.62 341	0.40 191	0.36 386	0.74 357	0.52 396	1.04 349	0.82 282	1.06 428	0.84 241	0.89 351	0.63 320	0.99 413	0.58 343	0.25 378	0.21 389	0.21 310	0.21 348	0.21 310	0.19 297

test_sample6	0.49 295	0.26 305	0.50 282	0.37 99	0.22 85	0.63 312	0.40 307	1.12 382	0.83 287	0.80 284	1.03 338	0.66 248	0.55 273	0.67 273	0.46 295	0.22 342	0.16 319	0.22 324	0.22 366	0.23 349	0.21 337

test_sample5	0.47 267	0.26 305	0.49 269	0.36 83	0.22 85	0.64 319	0.39 295	1.13 384	0.81 277	0.77 274	0.94 289	0.64 230	0.54 268	0.65 254	0.43 260	0.21 317	0.16 319	0.22 324	0.20 327	0.22 332	0.20 319

test_sample4	0.47 267	0.26 305	0.50 282	0.35 66	0.22 85	0.69 337	0.38 273	1.15 396	0.81 277	0.78 278	0.82 230	0.62 221	0.53 257	0.63 234	0.44 276	0.21 317	0.15 288	0.21 310	0.19 302	0.21 310	0.19 297

DualNet	0.48 278	0.26 305	0.49 269	0.36 83	0.22 85	0.64 319	0.39 295	1.13 384	0.81 277	0.80 284	1.03 338	0.64 230	0.54 268	0.65 254	0.43 260	0.21 317	0.16 319	0.22 324	0.20 327	0.22 332	0.20 319

ffm	0.44 232	0.26 305	0.49 269	0.37 99	0.25 185	0.55 253	0.37 251	0.68 180	1.04 401	0.73 254	0.96 301	0.71 268	0.53 257	0.57 166	0.25 48	0.16 181	0.10 30	0.25 372	0.21 348	0.16 180	0.16 227

ff1	0.49 295	0.26 305	0.49 269	0.37 99	0.25 185	0.55 253	0.37 251	0.68 180	1.04 401	0.73 254	0.96 301	0.71 268	0.53 257	1.01 417	0.88 419	0.16 181	0.10 30	0.25 372	0.21 348	0.16 180	0.16 227

mmx	0.53 334	0.26 305	0.49 269	0.37 99	0.25 185	0.55 253	0.37 251	1.16 402	1.03 396	0.73 254	0.96 301	0.71 268	0.53 257	1.01 417	0.88 419	0.20 301	0.15 288	0.25 372	0.21 348	0.22 332	0.20 319

xxx	0.53 334	0.26 305	0.49 269	0.37 99	0.25 185	0.55 253	0.37 251	1.16 402	1.03 396	0.73 254	0.96 301	0.71 268	0.53 257	1.01 417	0.88 419	0.20 301	0.15 288	0.25 372	0.21 348	0.22 332	0.20 319

iinet-f	0.67 397	0.26 305	2.15 504	0.39 156	0.31 340	1.19 455	0.56 414	0.84 268	0.84 292	0.80 284	1.17 396	1.05 397	0.84 419	0.71 299	1.21 467	0.20 301	0.18 355	0.17 154	0.15 164	0.20 287	0.20 319

qqq	0.40 197	0.26 305	0.44 195	0.36 83	0.22 85	0.46 214	0.36 237	0.85 271	0.54 145	0.56 146	0.69 165	0.65 243	0.53 257	0.55 144	0.45 285	0.17 219	0.16 319	0.20 269	0.19 302	0.18 237	0.17 246

psm_up	0.55 348	0.26 305	0.47 236	0.49 375	0.32 356	0.65 326	0.56 414	1.04 349	0.82 282	0.82 304	0.88 270	1.01 383	0.94 441	0.74 316	0.61 354	0.21 317	0.25 421	0.26 390	0.23 379	0.21 310	0.20 319

UNet	0.54 346	0.26 305	0.66 367	0.44 301	0.40 410	0.99 421	0.41 322	0.98 324	0.75 234	0.83 316	0.89 274	1.04 392	0.72 379	0.73 309	0.62 357	0.19 278	0.14 259	0.20 269	0.17 245	0.20 287	0.17 246

DMCA	0.45 242	0.26 305	0.50 282	0.38 128	0.28 278	0.51 231	0.34 192	0.93 302	0.68 198	0.75 261	0.83 236	0.79 312	0.53 257	0.51 118	0.54 333	0.21 317	0.16 319	0.21 310	0.16 196	0.19 271	0.21 337

UCFNet_RVC	0.49 295	0.26 305	0.35 79	0.39 156	0.26 226	0.64 319	0.36 237	1.15 396	0.84 292	0.67 207	0.88 270	0.88 347	0.59 298	0.58 186	0.45 285	0.24 368	0.17 338	0.27 402	0.27 422	0.25 372	0.23 361

HITNet	0.41 208	0.26 305	0.45 207	0.33 26	0.17 15	0.63 312	0.30 129	0.93 302	0.64 182	0.71 235	0.82 230	0.64 230	0.52 253	0.59 201	0.43 260	0.14 74	0.10 30	0.15 91	0.13 109	0.19 271	0.12 82
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
DISCO	0.70 404	0.26 305	0.68 375	0.44 301	0.31 340	1.14 447	0.51 393	1.23 430	1.23 446	0.81 295	1.05 348	1.50 465	0.85 420	1.82 493	1.03 450	0.19 278	0.15 288	0.18 199	0.16 196	0.24 362	0.23 361

DN-CSS_ROB	0.43 225	0.26 305	0.62 341	0.40 191	0.29 304	0.44 201	0.27 89	0.77 243	0.75 234	0.72 247	1.09 364	0.48 146	0.43 204	0.69 288	0.37 226	0.15 133	0.12 164	0.21 310	0.19 302	0.18 237	0.16 227

DCVSM-stereo	0.49 295	0.27 322	0.53 307	0.39 156	0.29 304	0.51 231	0.26 75	0.75 233	0.75 234	1.11 441	0.75 186	1.05 397	0.72 379	0.60 207	0.47 302	0.20 301	0.19 369	0.24 359	0.20 327	0.25 372	0.30 411

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 104	0.27 322	0.45 207	0.36 83	0.25 185	0.48 220	0.30 129	0.58 103	0.90 334	0.42 99	0.36 59	0.30 32	0.29 104	0.49 107	0.30 133	0.16 181	0.14 259	0.18 199	0.15 164	0.18 237	0.15 182

mmm	0.44 232	0.27 322	0.46 224	0.38 128	0.24 153	0.61 295	0.35 215	0.94 307	0.53 141	0.72 247	1.05 348	0.63 223	0.50 246	0.57 166	0.45 285	0.18 248	0.15 288	0.23 344	0.20 327	0.20 287	0.18 264

LL-Strereo	0.57 366	0.27 322	0.68 375	0.48 360	0.34 376	0.39 168	0.48 367	0.94 307	0.97 369	0.83 316	0.78 206	1.10 411	1.18 467	1.33 463	0.49 308	0.17 219	0.14 259	0.22 324	0.19 302	0.16 180	0.17 246

CASS	0.45 242	0.27 322	0.42 173	0.48 360	0.22 85	0.61 295	0.34 192	0.97 321	0.62 164	0.71 235	0.85 251	0.61 215	0.55 273	0.57 166	0.41 251	0.29 414	0.16 319	0.22 324	0.18 272	0.22 332	0.28 397
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.49 295	0.27 322	0.75 407	0.40 191	0.27 255	0.64 319	0.49 373	0.84 268	0.77 249	0.60 156	0.83 236	0.88 347	0.66 344	0.70 294	0.56 340	0.16 181	0.17 338	0.21 310	0.20 327	0.21 310	0.19 297

CRFU-Net	0.57 366	0.27 322	0.57 326	0.46 345	0.30 318	1.20 456	0.52 396	1.10 372	0.56 156	1.00 406	0.98 315	1.06 399	0.79 404	0.81 345	0.71 383	0.21 317	0.19 369	0.18 199	0.16 196	0.18 237	0.19 297

CSP-Net	0.56 359	0.27 322	0.49 269	0.41 222	0.28 278	1.22 458	0.50 378	1.23 430	0.72 217	0.95 388	0.95 297	0.89 351	0.62 314	0.83 356	0.62 357	0.26 388	0.17 338	0.17 154	0.17 245	0.18 237	0.17 246

PSMNet-ADL	0.48 278	0.27 322	0.40 143	0.48 360	0.30 318	0.68 335	0.37 251	0.90 294	0.80 269	0.61 163	0.80 219	0.92 362	0.62 314	0.72 304	0.63 360	0.23 357	0.18 355	0.18 199	0.20 327	0.22 332	0.20 319

TRStereo	0.37 154	0.27 322	0.59 331	0.47 354	0.41 417	0.29 75	0.30 129	0.84 268	0.59 160	0.52 134	0.41 68	0.52 162	0.26 68	0.73 309	0.27 95	0.17 219	0.12 164	0.19 239	0.19 302	0.13 55	0.11 40

ADLNet	0.55 348	0.27 322	0.51 294	0.44 301	0.35 382	0.78 371	0.46 352	1.08 366	0.86 305	0.99 401	0.98 315	0.92 362	0.63 320	0.69 288	0.81 401	0.22 342	0.16 319	0.22 324	0.22 366	0.21 310	0.21 337

hitnet-ft	0.55 348	0.27 322	0.39 132	0.41 222	0.28 278	0.78 371	0.40 307	0.92 300	0.90 334	0.82 304	1.01 325	1.13 421	0.70 370	0.78 336	0.67 371	0.28 407	0.20 379	0.28 410	0.22 366	0.29 395	0.26 381

iResNetv2_ROB	0.52 328	0.27 322	0.69 381	0.38 128	0.25 185	0.62 303	0.35 215	1.17 407	1.01 388	0.99 401	1.06 354	0.88 347	0.67 347	0.66 262	0.39 240	0.19 278	0.13 226	0.15 91	0.11 53	0.18 237	0.16 227

MDST_ROB	0.91 448	0.27 322	0.85 425	0.63 462	0.41 417	2.53 502	0.71 455	1.60 491	1.13 429	2.83 512	1.73 467	0.97 372	0.69 357	1.61 481	0.73 386	0.25 378	0.22 395	0.32 433	0.28 427	0.25 372	0.24 369

FACV-RUCA	0.43 225	0.28 336	0.47 236	0.45 324	0.33 367	0.58 274	0.34 192	0.82 261	0.73 224	0.57 148	0.84 241	0.47 141	0.50 246	0.54 139	0.39 240	0.22 342	0.15 288	0.35 442	0.16 196	0.28 391	0.21 337

rvit_0105_6	0.38 169	0.28 336	0.64 355	0.50 389	0.30 318	0.39 168	0.38 273	0.51 71	0.67 193	0.40 90	0.45 77	0.50 154	0.41 196	0.54 139	0.36 210	0.27 397	0.26 427	0.24 359	0.21 348	0.22 332	0.16 227

rvit_stereo_0081_aga	0.31 82	0.28 336	0.44 195	0.42 262	0.29 304	0.34 127	0.31 151	0.44 48	0.40 92	0.39 85	0.44 74	0.40 99	0.32 130	0.42 60	0.29 127	0.23 357	0.17 338	0.19 239	0.16 196	0.20 287	0.15 182

ITSA-stereo	0.53 334	0.28 336	0.52 299	0.40 191	0.23 124	0.56 266	0.34 192	1.24 437	1.24 448	0.80 284	0.81 226	0.72 277	0.58 291	0.82 348	0.65 365	0.21 317	0.17 338	0.23 344	0.21 348	0.22 332	0.26 381

StereoVision	0.42 215	0.28 336	0.45 207	0.49 375	0.28 278	0.38 161	0.38 273	0.72 214	0.62 164	0.44 105	1.14 383	0.54 170	0.39 184	0.56 154	0.34 177	0.21 317	0.24 413	0.25 372	0.24 394	0.26 378	0.16 227

ssnet_v2	0.58 373	0.28 336	0.56 322	0.43 282	0.29 304	0.95 411	0.59 420	1.13 384	0.99 378	0.93 378	0.80 219	0.99 376	0.64 331	0.82 348	0.94 435	0.25 378	0.22 395	0.23 344	0.24 394	0.20 287	0.19 297

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 388	0.28 336	0.99 444	0.40 191	0.30 318	1.03 428	0.56 414	1.10 372	0.99 378	0.97 393	1.22 404	1.06 399	0.69 357	1.07 430	0.95 438	0.19 278	0.11 109	0.16 116	0.13 109	0.22 332	0.21 337

pcwnet_v2	0.58 373	0.28 336	0.84 424	0.45 324	0.35 382	0.61 295	0.35 215	1.27 445	1.21 443	0.99 401	1.27 414	0.72 277	0.58 291	0.67 273	0.48 306	0.27 397	0.21 389	0.24 359	0.23 379	0.29 395	0.29 403

sCroCo_RVC	0.35 119	0.28 336	0.69 381	0.51 405	0.39 405	0.41 186	0.31 151	0.49 61	0.45 117	0.31 50	0.48 90	0.38 85	0.32 130	0.46 86	0.32 150	0.21 317	0.22 395	0.19 239	0.19 302	0.21 310	0.20 319

HGLStereo	0.56 359	0.28 336	0.57 326	0.50 389	0.37 392	0.80 377	0.45 348	1.02 342	0.78 258	0.86 333	1.14 383	0.89 351	0.82 412	0.76 325	0.73 386	0.21 317	0.20 379	0.19 239	0.18 272	0.19 271	0.21 337

DLCB_ROB	0.58 373	0.28 336	0.47 236	0.49 375	0.32 356	0.77 367	0.50 378	0.99 326	0.92 346	1.04 423	1.14 383	1.21 426	0.69 357	0.88 379	0.69 375	0.20 301	0.20 379	0.22 324	0.22 366	0.21 310	0.18 264

SGM_RVC	0.97 453	0.28 336	0.41 152	0.39 156	0.22 85	1.55 480	0.73 457	1.51 484	1.25 453	2.25 502	1.92 476	2.58 499	1.56 488	2.02 501	1.19 466	0.27 397	0.27 435	0.27 402	0.25 403	0.25 372	0.25 376
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DFGA-Net	0.45 242	0.29 348	0.80 421	0.42 262	0.32 356	0.53 243	0.35 215	0.78 249	0.89 331	0.66 204	0.75 186	0.48 146	0.39 184	0.74 316	0.60 351	0.15 133	0.13 226	0.19 239	0.18 272	0.20 287	0.17 246

rvit_0105_4	0.41 208	0.29 348	0.71 390	0.50 389	0.29 304	0.41 186	0.41 322	0.55 91	0.73 224	0.45 107	0.48 90	0.55 173	0.44 213	0.57 166	0.36 210	0.28 407	0.26 427	0.25 372	0.22 366	0.23 349	0.18 264

test_sample7	0.52 328	0.29 348	0.50 282	0.36 83	0.27 255	0.62 303	0.41 322	1.06 358	0.88 318	0.92 374	0.86 254	0.85 331	0.69 357	0.68 283	0.50 309	0.26 388	0.20 379	0.27 402	0.26 416	0.27 388	0.24 369

NINENet	0.50 311	0.29 348	0.51 294	0.45 324	0.32 356	0.70 343	0.34 192	1.10 372	0.88 318	0.80 284	0.94 289	0.65 243	0.49 235	0.73 309	0.51 319	0.22 342	0.20 379	0.25 372	0.18 272	0.22 332	0.21 337

GEStereo_RVC	0.55 348	0.29 348	0.63 350	0.49 375	0.31 340	0.70 343	0.54 404	1.22 426	0.92 346	0.82 304	0.85 251	0.85 331	0.63 320	0.90 387	0.65 365	0.24 368	0.16 319	0.19 239	0.16 196	0.21 310	0.22 355

RAFT + AFF	0.53 334	0.29 348	0.75 407	0.51 405	0.32 356	0.63 312	0.60 422	1.00 330	0.91 341	0.78 278	0.87 262	0.83 325	0.58 291	0.80 342	0.47 302	0.17 219	0.20 379	0.23 344	0.22 366	0.18 237	0.18 264

CFNet	0.51 318	0.29 348	0.46 224	0.41 222	0.27 255	0.70 343	0.32 171	1.13 384	1.00 384	0.72 247	1.07 357	0.85 331	0.60 302	0.76 325	0.52 326	0.19 278	0.14 259	0.23 344	0.23 379	0.21 310	0.16 227

iResNet	0.49 295	0.29 348	0.79 419	0.42 262	0.21 66	0.61 295	0.40 307	0.82 261	0.99 378	0.87 340	1.12 371	0.69 260	0.53 257	0.78 336	0.51 319	0.15 133	0.11 109	0.14 53	0.12 79	0.17 214	0.15 182

pmcnn	1.23 479	0.29 348	0.96 440	0.40 191	0.23 124	0.95 411	0.69 445	1.16 402	1.28 458	1.67 484	2.33 485	11.15 534	0.86 422	0.93 403	0.88 419	0.15 133	0.12 164	0.12 4	0.10 35	0.15 142	0.15 182

DDVS	0.52 328	0.30 357	0.56 322	0.41 222	0.31 340	0.71 348	0.34 192	0.91 298	0.67 193	0.85 326	0.89 274	1.12 415	0.46 223	0.86 373	0.60 351	0.22 342	0.16 319	0.22 324	0.18 272	0.25 372	0.26 381

fast-acv-ft	0.64 389	0.30 357	0.73 398	0.45 324	0.34 376	1.17 452	0.49 373	0.86 275	0.98 373	1.02 414	1.36 428	1.29 434	0.85 420	0.76 325	0.81 401	0.21 317	0.23 405	0.23 344	0.23 379	0.21 310	0.20 319

LMCR-Stereo	0.53 334	0.30 357	0.53 307	0.58 445	0.30 318	0.83 393	0.36 237	1.19 412	0.76 242	0.88 350	1.04 344	0.56 176	0.62 314	0.82 348	0.67 371	0.19 278	0.15 288	0.19 239	0.14 139	0.23 349	0.17 246

DMCA-RVC	0.51 318	0.30 357	0.59 331	0.50 389	0.32 356	0.54 248	0.38 273	0.86 275	0.68 198	0.94 381	0.86 254	0.91 358	0.68 353	0.70 294	0.59 348	0.23 357	0.18 355	0.31 427	0.23 379	0.26 378	0.19 297

NVstereo2D	0.60 383	0.30 357	0.75 407	0.48 360	0.43 428	0.89 402	0.48 367	1.05 354	1.15 432	0.66 204	0.86 254	0.88 347	0.70 370	0.99 413	0.65 365	0.32 435	0.15 288	0.28 410	0.20 327	0.40 447	0.36 440

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 29	0.31 362	0.24 4	0.51 405	0.19 29	0.29 75	0.22 35	0.40 30	0.37 78	0.26 29	0.24 23	0.24 17	0.31 125	0.44 73	0.22 15	0.14 74	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.14 95	0.10 14

rvit_0105_5	0.42 215	0.31 362	0.73 398	0.50 389	0.29 304	0.44 201	0.42 331	0.61 124	0.74 231	0.51 128	0.51 105	0.60 210	0.47 227	0.57 166	0.38 234	0.27 397	0.25 421	0.25 372	0.23 379	0.22 332	0.18 264

TestStereo	0.38 169	0.31 362	0.40 143	0.45 324	0.20 50	0.40 172	0.37 251	0.66 160	0.65 187	0.53 137	0.78 206	0.47 141	0.40 190	0.55 144	0.37 226	0.18 248	0.13 226	0.20 269	0.15 164	0.22 332	0.13 115

stereogan	0.80 426	0.31 362	0.71 390	0.59 449	0.50 454	1.72 491	0.48 367	1.35 460	1.37 465	1.00 406	1.46 450	1.56 471	0.95 444	1.29 459	0.84 406	0.28 407	0.29 444	0.29 418	0.25 403	0.38 444	0.38 451

BEATNet_4x	0.46 252	0.32 366	0.56 322	0.37 99	0.19 29	0.63 312	0.35 215	1.01 339	0.72 217	0.77 274	0.83 236	0.70 264	0.59 298	0.68 283	0.53 329	0.16 181	0.12 164	0.16 116	0.14 139	0.24 362	0.16 227

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 334	0.32 366	0.64 355	0.44 301	0.30 318	0.66 329	0.44 345	1.04 349	0.88 318	0.91 366	0.91 281	0.99 376	0.60 302	0.68 283	0.60 351	0.21 317	0.17 338	0.22 324	0.22 366	0.21 310	0.21 337
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.57 366	0.32 366	0.54 311	0.45 324	0.27 255	0.57 271	0.48 367	1.00 330	1.28 458	0.86 333	1.33 426	0.87 342	0.58 291	1.07 430	0.75 390	0.18 248	0.12 164	0.15 91	0.13 109	0.18 237	0.18 264

AdaStereo	0.50 311	0.32 366	0.47 236	0.48 360	0.25 185	0.67 333	0.32 171	1.17 407	0.88 318	0.75 261	0.99 320	0.75 296	0.49 235	0.67 273	0.46 295	0.27 397	0.12 164	0.28 410	0.18 272	0.23 349	0.18 264
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.
SGM-ForestM	4.04 523	0.32 366	0.46 224	0.43 282	0.27 255	7.50 530	1.45 514	3.84 524	4.24 523	8.19 534	6.76 532	19.00 542	9.08 531	10.74 536	6.62 525	0.31 424	0.33 468	0.32 433	0.32 448	0.29 395	0.29 403

StereoDRNet-Refined	0.58 373	0.32 366	0.54 311	0.46 345	0.30 318	0.96 414	0.40 307	1.00 330	0.94 359	1.12 442	1.08 360	0.96 370	0.67 347	0.90 387	0.89 429	0.17 219	0.13 226	0.22 324	0.21 348	0.20 287	0.19 297
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 393	0.32 366	0.66 367	0.50 389	0.39 405	1.15 449	0.61 427	1.49 480	1.01 388	1.12 442	1.08 360	1.06 399	0.69 357	0.77 332	0.94 435	0.23 357	0.17 338	0.26 390	0.25 403	0.25 372	0.21 337

SGM-Forest	0.62 386	0.32 366	0.39 132	0.43 282	0.30 318	1.02 425	0.55 408	1.09 370	1.05 405	1.06 428	1.18 398	1.10 411	0.67 347	0.88 379	0.62 357	0.31 424	0.33 468	0.33 438	0.30 435	0.30 404	0.28 397
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	0.73 414	0.33 374	0.75 407	0.49 375	0.37 392	0.71 348	0.59 420	1.36 463	1.30 460	1.03 422	1.40 437	1.59 474	1.15 463	0.87 376	0.86 411	0.28 407	0.28 439	0.28 410	0.23 379	0.28 391	0.38 451

FADNet-RVC-Resample	0.56 359	0.33 374	1.16 460	0.49 375	0.34 376	0.71 348	0.43 336	1.01 339	0.93 352	0.82 304	0.87 262	0.74 294	0.67 347	0.73 309	0.45 285	0.18 248	0.18 355	0.26 390	0.27 422	0.26 378	0.27 390

TDLM	0.57 366	0.33 374	0.49 269	0.51 405	0.30 318	0.66 329	0.73 457	1.03 346	1.01 388	0.82 304	1.10 366	0.84 329	0.70 370	0.86 373	0.58 343	0.28 407	0.17 338	0.25 372	0.22 366	0.26 378	0.19 297

CVANet_RVC	0.57 366	0.33 374	0.44 195	0.47 354	0.32 356	0.67 333	0.61 427	1.05 354	0.93 352	0.85 326	1.04 344	1.01 383	0.73 382	0.83 356	0.52 326	0.29 414	0.19 369	0.27 402	0.25 403	0.31 410	0.21 337

StereoDRNet	0.64 389	0.33 374	0.68 375	0.51 405	0.43 428	1.03 428	0.53 400	1.47 477	0.99 378	1.10 439	0.87 262	1.07 404	0.71 375	0.82 348	0.88 419	0.23 357	0.19 369	0.25 372	0.23 379	0.27 388	0.19 297

rvit_0105_3	0.47 267	0.34 379	0.77 417	0.54 431	0.31 340	0.49 224	0.47 359	0.63 137	0.79 267	0.65 192	0.59 137	0.64 230	0.50 246	0.65 254	0.39 240	0.29 414	0.27 435	0.29 418	0.28 427	0.21 310	0.20 319

ACV-stereo	0.62 386	0.34 379	1.00 445	0.43 282	0.31 340	1.20 456	0.40 307	0.75 233	0.83 287	0.64 183	0.77 195	2.10 489	1.03 452	0.81 345	0.64 363	0.21 317	0.17 338	0.18 199	0.18 272	0.21 310	0.21 337

SACVNet	0.58 373	0.34 379	0.55 316	0.55 435	0.36 386	0.63 312	0.48 367	1.13 384	0.77 249	1.02 414	1.06 354	1.02 388	0.74 384	0.90 387	0.51 319	0.27 397	0.21 389	0.25 372	0.24 394	0.29 395	0.36 440

Anonymous3	0.46 252	0.34 379	0.86 430	0.50 389	0.37 392	0.81 382	0.50 378	0.72 214	0.65 187	0.51 128	0.65 151	0.45 130	0.45 218	0.64 247	0.38 234	0.24 368	0.24 413	0.22 324	0.21 348	0.23 349	0.23 361

HCRNet	0.44 232	0.34 379	0.41 152	0.53 425	0.26 226	0.53 243	0.29 113	0.83 265	0.63 175	0.71 235	0.81 226	0.77 308	0.50 246	0.66 262	0.36 210	0.24 368	0.16 319	0.24 359	0.20 327	0.21 310	0.18 264

DeepPruner_ROB	0.53 334	0.34 379	0.59 331	0.41 222	0.30 318	0.50 227	0.43 336	1.19 412	0.70 206	0.85 326	1.05 348	0.86 336	0.55 273	0.84 361	0.51 319	0.29 414	0.23 405	0.22 324	0.22 366	0.26 378	0.25 376

S-Stereo	0.74 415	0.35 385	0.96 440	0.56 438	0.45 439	0.82 390	0.60 422	1.24 437	1.60 487	0.96 389	1.41 439	1.12 415	0.94 441	0.80 342	1.04 453	0.26 388	0.31 457	0.28 410	0.25 403	0.32 415	0.47 477

ADCP+	1.06 465	0.35 385	1.51 492	0.49 375	0.51 457	1.45 475	0.55 408	1.25 441	1.03 396	1.16 446	1.15 389	1.10 411	1.07 457	1.56 478	6.75 526	0.19 278	0.16 319	0.23 344	0.21 348	0.28 391	0.21 337

RYNet	0.72 412	0.35 385	0.64 355	0.53 425	0.67 482	1.31 465	0.67 435	1.20 416	1.18 437	1.05 425	0.87 262	1.27 431	0.93 440	0.93 403	1.27 472	0.22 342	0.16 319	0.26 390	0.23 379	0.40 447	0.39 453

XPNet_ROB	0.70 404	0.35 385	0.68 375	0.52 417	0.40 410	0.79 374	0.85 473	1.16 402	0.94 359	1.33 465	1.15 389	1.38 453	0.83 417	1.03 424	0.90 431	0.32 435	0.25 421	0.26 390	0.24 394	0.31 410	0.28 397

CBMV	0.64 389	0.35 385	0.41 152	0.42 262	0.25 185	1.01 423	0.77 461	1.13 384	1.09 423	1.17 447	1.22 404	1.04 392	0.75 388	0.88 379	0.63 360	0.28 407	0.30 448	0.34 440	0.30 435	0.26 378	0.26 381
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DualNet (step1)	0.57 366	0.36 390	0.72 395	0.38 128	0.30 318	0.71 348	0.43 336	1.06 358	0.88 318	0.92 374	0.86 254	0.85 331	0.69 357	0.68 283	0.50 309	0.41 469	0.20 379	0.40 460	0.41 472	0.36 435	0.33 426

test_sample9	1.05 464	0.36 390	0.72 395	0.38 128	0.30 318	0.71 348	0.43 336	1.06 358	0.88 318	0.92 374	0.86 254	0.85 331	0.69 357	1.20 446	1.36 475	0.41 469	8.41 536	0.40 460	0.41 472	0.36 435	0.33 426

test_sample8	1.25 481	0.36 390	0.72 395	0.38 128	0.30 318	0.71 348	0.43 336	1.13 384	0.75 234	1.50 471	0.95 297	3.29 509	1.59 490	1.20 446	1.36 475	0.41 469	8.41 536	0.40 460	0.41 472	0.36 435	0.33 426

GwcNet	0.69 402	0.36 390	1.10 454	0.51 405	0.42 423	1.08 439	0.50 378	1.21 418	1.16 433	1.00 406	1.37 431	1.06 399	0.79 404	0.92 397	0.94 435	0.25 378	0.24 413	0.24 359	0.22 366	0.23 349	0.26 381

RP	0.76 417	0.36 390	0.63 350	0.66 471	0.58 475	0.80 377	0.55 408	1.14 393	1.22 445	0.97 393	1.65 461	1.43 458	1.32 477	1.01 417	0.84 406	0.33 443	0.30 448	0.36 447	0.30 435	0.34 427	0.34 433

WCMA_ROB	1.14 471	0.36 390	0.76 412	0.49 375	0.44 435	1.23 460	0.67 435	1.11 377	1.23 446	2.84 513	3.95 519	3.28 508	1.83 500	1.25 455	0.99 445	0.44 473	0.34 470	0.34 440	0.37 458	0.41 453	0.40 456

rvit_stereo_0075_2	0.47 267	0.37 396	0.70 385	0.53 425	0.46 446	0.43 196	0.36 237	0.81 259	0.67 193	0.55 143	0.74 184	0.59 204	0.43 204	0.63 234	0.43 260	0.32 435	0.23 405	0.35 442	0.25 403	0.30 404	0.25 376

SDNR	0.86 439	0.37 396	1.47 490	0.40 191	0.38 401	3.38 518	0.33 181	0.90 294	0.98 373	0.99 401	2.09 483	0.59 204	0.71 375	1.29 459	0.70 378	0.51 484	0.56 499	0.36 447	0.26 416	0.43 457	0.46 472

GMStereo	0.39 185	0.37 396	0.54 311	0.40 191	0.26 226	0.42 193	0.36 237	0.59 108	1.04 401	0.55 143	0.51 105	0.37 77	0.35 151	0.54 139	0.41 251	0.19 278	0.13 226	0.16 116	0.17 245	0.24 362	0.18 264
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
APVNet	0.71 408	0.37 396	0.89 433	0.56 438	0.45 439	1.18 454	0.68 440	1.41 471	0.85 300	0.81 295	1.15 389	1.04 392	0.81 408	1.10 435	1.17 464	0.26 388	0.28 439	0.32 433	0.31 442	0.29 395	0.30 411

FADNet_RVC	0.55 348	0.37 396	1.17 464	0.44 301	0.31 340	0.56 266	0.34 192	1.06 358	0.88 318	0.67 207	0.90 278	0.61 215	0.65 337	0.93 403	0.70 378	0.21 317	0.18 355	0.26 390	0.23 379	0.31 410	0.28 397

STTStereo	0.55 348	0.37 396	0.76 412	0.44 301	0.31 340	0.60 293	0.44 345	0.96 318	0.86 305	0.99 401	0.90 278	0.96 370	0.58 291	0.71 299	0.61 354	0.25 378	0.23 405	0.26 390	0.32 448	0.24 362	0.23 361

SuperB	1.04 461	0.37 396	4.81 520	0.43 282	0.31 340	0.99 421	0.46 352	1.02 342	2.09 498	1.09 437	1.09 364	0.75 296	0.81 408	1.06 427	1.76 486	0.19 278	0.15 288	0.17 154	0.15 164	2.82 527	0.26 381

GANet	0.70 404	0.37 396	0.55 316	0.51 405	0.34 376	0.94 408	0.96 481	1.08 366	0.94 359	1.04 423	1.98 479	1.13 421	0.88 428	1.12 438	0.66 368	0.25 378	0.26 427	0.27 402	0.22 366	0.31 410	0.22 355

CBMV_ROB	0.59 380	0.37 396	0.38 113	0.39 156	0.28 278	0.74 357	0.28 103	1.00 330	0.98 373	0.94 381	1.25 411	0.81 323	0.78 402	0.87 376	0.50 309	0.36 458	0.37 475	0.43 466	0.40 467	0.33 421	0.30 411

PSMNet_ROB	0.64 389	0.37 396	0.65 361	0.56 438	0.42 423	0.97 416	0.83 467	1.21 418	0.92 346	0.79 282	1.02 333	1.08 406	0.63 320	0.82 348	0.91 433	0.29 414	0.20 379	0.31 427	0.31 442	0.26 378	0.23 361

YMNet	0.66 393	0.38 406	0.90 434	0.52 417	0.46 446	1.08 439	0.49 373	1.00 330	0.77 249	1.18 449	1.29 419	1.12 415	0.74 384	0.85 368	0.86 411	0.27 397	0.31 457	0.25 372	0.25 403	0.24 362	0.23 361

YMNet_1	0.66 393	0.38 406	0.90 434	0.52 417	0.46 446	1.08 439	0.49 373	1.00 330	0.77 249	1.18 449	1.29 419	1.12 415	0.74 384	0.85 368	0.86 411	0.27 397	0.31 457	0.25 372	0.25 403	0.24 362	0.23 361

dd	0.43 225	0.38 406	0.55 316	0.44 301	0.25 185	0.47 217	0.38 273	0.70 202	1.05 405	0.59 152	0.65 151	0.42 114	0.39 184	0.66 262	0.50 309	0.24 368	0.15 288	0.21 310	0.15 164	0.22 332	0.18 264

edge stereo	0.76 417	0.38 406	0.74 403	0.52 417	0.43 428	0.80 377	0.53 400	1.28 447	1.06 412	1.28 461	1.38 436	1.81 479	1.11 460	1.08 432	0.85 410	0.33 443	0.32 462	0.41 464	0.28 427	0.32 415	0.36 440

Nwc_Net	0.78 422	0.38 406	0.73 398	0.60 455	0.55 467	1.05 433	0.55 408	1.67 496	1.05 405	0.88 350	1.86 475	1.40 456	1.09 458	1.10 435	0.87 417	0.30 421	0.25 421	0.36 447	0.38 461	0.29 395	0.29 403

ADCL	1.04 461	0.38 406	1.35 481	0.50 389	0.39 405	1.61 484	0.89 475	1.29 448	1.39 468	1.29 462	1.50 452	1.24 429	1.24 472	1.37 471	4.87 519	0.21 317	0.19 369	0.25 372	0.25 403	0.29 395	0.27 390

TCMNet	0.66 393	0.39 412	0.98 443	0.59 449	0.61 478	0.96 414	0.55 408	1.05 354	0.90 334	0.84 323	1.14 383	0.89 351	0.65 337	0.85 368	1.01 449	0.26 388	0.26 427	0.31 427	0.28 427	0.32 415	0.29 403

sAnonymous2	0.40 197	0.39 412	0.85 425	0.48 360	0.37 392	0.40 172	0.46 352	0.57 97	0.52 138	0.38 77	0.46 82	0.35 66	0.42 198	0.43 64	0.30 133	0.19 278	0.14 259	0.18 199	0.17 245	0.57 484	0.44 467

CroCo_RVC	0.40 197	0.39 412	0.85 425	0.48 360	0.37 392	0.40 172	0.46 352	0.57 97	0.52 138	0.38 77	0.46 82	0.35 66	0.42 198	0.43 64	0.30 133	0.19 278	0.14 259	0.18 199	0.17 245	0.57 484	0.44 467

AF-Net	0.81 429	0.39 412	0.68 375	0.64 463	0.54 465	0.91 403	0.51 393	1.61 492	1.31 461	0.96 389	2.02 480	1.46 459	1.26 475	1.11 437	0.99 445	0.32 435	0.24 413	0.39 457	0.27 422	0.30 404	0.25 376

NOSS_ROB	0.57 366	0.39 412	0.39 132	0.44 301	0.30 318	0.73 356	0.54 404	1.03 346	1.08 421	0.67 207	0.87 262	0.76 302	0.57 282	0.77 332	0.47 302	0.38 462	0.38 477	0.44 468	0.42 476	0.37 440	0.34 433

rvit_105_1	0.54 346	0.40 417	0.76 412	0.58 445	0.37 392	0.59 287	0.68 440	0.70 202	0.94 359	0.82 304	0.69 165	0.73 288	0.58 291	0.78 336	0.54 333	0.32 435	0.29 444	0.31 427	0.34 453	0.23 349	0.20 319

Wz-Net-MNSev	0.76 417	0.40 417	1.34 480	0.50 389	0.40 410	1.44 474	0.83 467	1.15 396	1.16 433	1.25 460	1.20 403	1.13 421	0.81 408	1.16 441	1.00 448	0.22 342	0.19 369	0.24 359	0.23 379	0.28 391	0.26 381

NCC-stereo	0.78 422	0.40 417	0.76 412	0.61 457	0.67 482	0.81 382	0.69 445	1.54 488	1.11 425	0.90 361	1.36 428	1.33 445	1.16 464	1.19 444	0.88 419	0.31 424	0.30 448	0.37 452	0.48 485	0.33 421	0.33 426

Abc-Net	0.78 422	0.40 417	0.76 412	0.61 457	0.67 482	0.81 382	0.69 445	1.54 488	1.11 425	0.90 361	1.36 428	1.33 445	1.16 464	1.19 444	0.88 419	0.31 424	0.30 448	0.37 452	0.48 485	0.33 421	0.33 426
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.72 412	0.41 421	0.65 361	0.64 463	0.44 435	0.98 420	1.20 496	1.11 377	1.00 384	0.98 399	0.96 301	1.49 464	0.87 425	0.90 387	0.79 396	0.31 424	0.26 427	0.39 457	0.39 465	0.32 415	0.32 422

SANet	1.07 467	0.41 421	1.06 450	0.48 360	0.30 318	1.41 471	0.94 479	1.42 472	3.36 517	1.58 475	2.43 489	2.33 495	1.70 495	1.34 465	1.07 455	0.28 407	0.24 413	0.26 390	0.23 379	0.34 427	0.30 411

FINET	0.67 397	0.42 423	1.00 445	0.46 345	0.43 428	0.83 393	0.89 475	1.08 366	1.50 477	0.87 340	1.14 383	0.71 268	0.68 353	0.92 397	0.70 378	0.36 458	0.30 448	0.26 390	0.24 394	0.35 431	0.33 426

DPSNet	0.99 455	0.42 423	1.88 500	0.53 425	0.41 417	1.59 483	1.26 502	2.21 507	1.43 471	1.10 439	1.11 367	1.46 459	1.95 504	1.34 465	1.26 470	0.34 449	0.25 421	0.25 372	0.21 348	0.46 465	0.37 445

ADCRef	0.80 426	0.43 425	1.32 479	0.50 389	0.45 439	1.07 435	0.51 393	1.07 362	0.98 373	1.17 447	1.42 440	0.87 342	0.91 431	0.85 368	3.19 507	0.18 248	0.16 319	0.23 344	0.23 379	0.22 332	0.21 337

PA-Net	0.67 397	0.43 425	0.83 423	0.50 389	0.53 462	0.94 408	0.68 440	1.10 372	1.14 431	0.80 284	0.88 270	0.87 342	0.77 397	1.02 422	0.88 419	0.24 368	0.41 484	0.29 418	0.44 477	0.26 378	0.34 433
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.74 415	0.43 425	0.69 381	0.54 431	0.40 410	1.01 423	0.95 480	1.21 418	1.07 418	1.22 456	1.12 371	1.56 471	0.79 404	1.04 426	0.86 411	0.33 443	0.22 395	0.35 442	0.30 435	0.35 431	0.31 418

MeshStereo	1.34 484	0.43 425	0.54 311	0.44 301	0.34 376	1.66 487	0.60 422	1.94 501	1.37 465	4.47 526	3.25 504	4.71 517	1.94 503	1.92 497	1.17 464	0.35 454	0.35 472	0.37 452	0.31 442	0.32 415	0.32 422
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
GMStereo_Zeroshot	0.49 295	0.44 429	0.74 403	0.49 375	0.27 255	0.56 266	0.29 113	0.73 225	0.76 242	0.86 333	0.94 289	0.91 358	0.36 165	0.74 316	0.43 260	0.26 388	0.14 259	0.26 390	0.15 164	0.36 435	0.18 264

Anonymous_2	0.82 430	0.44 429	0.63 350	0.40 191	0.43 428	0.80 377	0.52 396	0.72 214	0.77 249	0.71 235	0.60 139	0.87 342	0.76 391	0.75 321	0.58 343	0.52 485	0.54 498	0.54 485	4.82 536	0.56 482	0.40 456

PS-NSSS	0.58 373	0.44 429	0.62 341	0.42 262	0.33 367	0.66 329	0.58 418	1.02 342	0.86 305	0.77 274	1.28 416	0.72 277	0.64 331	0.82 348	0.59 348	0.31 424	0.26 427	0.40 460	0.27 422	0.33 421	0.26 381

NaN_ROB	0.69 402	0.44 429	0.69 381	0.51 405	0.33 367	0.97 416	1.06 488	1.22 426	1.19 439	1.24 459	0.96 301	1.08 406	0.78 402	1.20 446	0.67 371	0.24 368	0.30 448	0.23 344	0.24 394	0.23 349	0.25 376

HBP-ISP	0.59 380	0.45 433	0.43 183	0.45 324	0.33 367	0.70 343	0.28 103	1.11 377	1.00 384	0.83 316	1.18 398	0.65 243	0.68 353	0.88 379	0.52 326	0.35 454	0.38 477	0.47 473	0.41 472	0.38 444	0.31 418

DANet	0.71 408	0.45 433	0.91 436	0.59 449	0.40 410	0.81 382	0.40 307	0.97 321	0.84 292	1.20 454	1.22 404	1.33 445	0.88 428	1.16 441	1.24 468	0.27 397	0.23 405	0.31 427	0.25 403	0.35 431	0.32 422
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G-Net	0.95 452	0.46 435	1.04 448	0.64 463	0.48 450	2.12 498	0.64 431	1.01 339	0.87 314	1.75 486	2.82 502	1.30 436	1.64 494	1.06 427	0.96 440	0.36 458	0.29 444	0.35 442	0.25 403	0.45 462	0.42 460

RTSC	0.87 440	0.48 436	1.23 470	0.52 417	0.37 392	1.13 446	0.50 378	1.34 457	1.79 492	1.51 472	1.24 409	1.12 415	0.81 408	1.62 482	2.16 496	0.25 378	0.19 369	0.23 344	0.24 394	0.30 404	0.31 418

ADCPNet	1.03 460	0.48 436	2.70 508	0.54 431	0.42 423	1.40 469	0.75 459	1.13 384	1.07 418	1.22 456	1.42 440	1.68 476	1.09 458	1.36 470	3.45 511	0.30 421	0.28 439	0.29 418	0.32 448	0.37 440	0.35 438

PDISCO_ROB	0.91 448	0.48 436	1.06 450	0.99 493	0.97 496	1.67 489	0.63 429	1.64 494	1.59 484	1.06 428	1.18 398	1.31 437	0.79 404	1.55 476	0.97 441	0.49 481	0.22 395	0.45 469	0.40 467	0.45 462	0.37 445

CSAN	0.83 436	0.49 439	0.77 417	0.60 455	0.41 417	1.14 447	1.06 488	1.19 412	1.46 475	1.32 463	1.43 443	1.37 452	1.19 469	1.27 458	0.86 411	0.39 464	0.31 457	0.36 447	0.37 458	0.35 431	0.34 433

ETE_ROB	0.70 404	0.49 439	0.73 398	0.56 438	0.36 386	0.79 374	0.87 474	1.14 393	0.93 352	1.19 451	1.18 398	1.39 454	0.82 412	0.99 413	0.80 398	0.26 388	0.21 389	0.31 427	0.26 416	0.33 421	0.34 433

MSMD_ROB	1.21 478	0.49 439	0.62 341	0.59 449	0.50 454	1.62 486	0.67 435	1.23 430	1.24 448	2.45 506	3.77 513	3.09 505	2.98 519	1.32 462	0.81 401	0.45 474	0.41 484	0.49 480	0.51 492	0.47 467	0.44 467

PWCDC_ROB	0.89 444	0.49 439	0.80 421	0.74 484	0.40 410	1.03 428	0.39 295	1.33 455	2.35 506	1.02 414	3.77 513	0.81 323	0.92 435	1.20 446	0.90 431	0.34 449	0.22 395	0.24 359	0.20 327	0.34 427	0.29 403

dad	0.58 373	0.50 443	0.64 355	0.43 282	0.30 318	0.59 287	0.36 237	0.78 249	1.25 453	1.01 411	1.17 396	1.15 424	0.53 257	0.68 283	0.50 309	0.35 454	0.23 405	0.37 452	0.21 348	0.29 395	0.20 319

SHD	0.93 451	0.50 443	1.18 465	0.59 449	0.46 446	0.97 416	0.48 367	1.70 497	2.15 499	1.58 475	1.37 431	1.42 457	1.19 469	1.31 461	1.60 481	0.31 424	0.26 427	0.32 433	0.33 451	0.40 447	0.42 460

FBW_ROB	0.88 442	0.50 443	0.85 425	0.55 435	0.40 410	1.17 452	0.78 463	1.50 481	1.37 465	1.33 465	1.27 414	1.48 463	1.00 450	2.57 513	0.98 444	0.25 378	0.32 462	0.45 469	0.30 435	0.34 427	0.28 397

FC-DCNN v2	1.65 499	0.51 446	0.65 361	0.61 457	0.49 452	1.61 484	0.70 450	1.75 499	1.56 483	4.74 530	4.91 527	6.46 528	3.31 521	1.91 496	1.11 458	0.46 475	0.42 486	0.47 473	0.46 478	0.48 468	0.46 472

Wz-Net-LNSev	0.71 408	0.51 446	1.36 485	0.50 389	0.41 417	1.15 449	0.69 445	1.21 418	1.07 418	1.02 414	1.12 371	1.08 406	0.87 425	0.89 385	0.89 429	0.24 368	0.22 395	0.21 310	0.19 302	0.26 378	0.26 381

Syn2CoEx	0.71 408	0.51 446	0.95 438	0.64 463	0.45 439	0.91 403	0.53 400	1.48 478	1.13 429	0.93 378	1.35 427	1.02 388	0.99 448	0.92 397	0.80 398	0.30 421	0.27 435	0.28 410	0.24 394	0.23 349	0.24 369

psmorigin	0.82 430	0.51 446	2.09 502	0.49 375	0.41 417	0.85 397	0.50 378	1.04 349	0.88 318	1.45 469	1.43 443	1.50 465	1.06 455	1.22 452	0.97 441	0.31 424	0.32 462	0.27 402	0.27 422	0.33 421	0.42 460

FADNet	0.61 385	0.51 446	1.10 454	0.45 324	0.44 435	0.65 326	0.41 322	1.19 412	1.05 405	0.70 228	0.84 241	0.98 375	0.66 344	0.82 348	0.50 309	0.29 414	0.30 448	0.27 402	0.30 435	0.46 465	0.35 438

MANE	4.13 524	0.51 446	0.64 355	0.66 471	0.56 470	6.89 529	0.99 484	7.55 532	12.04 531	6.68 533	8.57 534	10.69 533	9.45 532	7.59 533	6.39 524	0.49 481	0.43 490	0.48 477	0.98 513	0.49 470	0.48 480

FC-DCNN	1.59 495	0.51 446	0.66 367	0.61 457	0.49 452	1.56 481	0.70 450	1.66 495	1.53 479	4.64 527	4.62 525	5.85 524	3.34 523	1.84 494	1.11 458	0.46 475	0.42 486	0.47 473	0.46 478	0.48 468	0.46 472

ADCMid	1.14 471	0.52 453	2.23 505	0.53 425	0.43 428	1.07 435	0.75 459	1.23 430	1.05 405	2.15 499	1.44 445	1.50 465	1.43 483	1.56 478	5.01 520	0.26 388	0.24 413	0.29 418	0.31 442	0.37 440	0.33 426

DeepPrunerF	0.89 444	0.52 453	3.43 513	0.68 477	0.81 488	0.72 355	0.72 456	1.22 426	1.99 497	0.93 378	1.01 325	0.87 342	0.86 422	1.08 432	0.95 438	0.34 449	0.28 439	0.43 466	0.39 465	0.30 404	0.32 422

PWC_ROB	0.87 440	0.52 453	1.28 474	0.50 389	0.32 356	0.91 403	0.37 251	1.36 463	1.46 475	1.61 478	2.59 495	1.16 425	1.01 451	1.34 465	1.40 479	0.25 378	0.18 355	0.28 410	0.20 327	0.29 395	0.28 397

XX-TBD	0.32 88	0.53 456	0.26 13	0.51 405	0.20 50	0.37 148	0.24 59	0.40 30	0.73 224	0.54 141	0.69 165	0.31 39	0.25 55	0.32 13	0.27 95	0.16 181	0.10 30	0.12 4	0.09 9	0.13 55	0.11 40

FADNet-RVC	0.60 383	0.53 456	1.14 459	0.46 345	0.39 405	0.61 295	0.39 295	1.12 382	0.87 314	0.70 228	0.84 241	1.04 392	0.55 273	0.94 410	0.69 375	0.26 388	0.25 421	0.28 410	0.28 427	0.31 410	0.31 418

DGSMNet	0.76 417	0.55 458	1.29 476	0.58 445	0.62 479	0.94 408	0.70 450	1.26 443	1.11 425	0.83 316	1.24 409	1.00 379	0.71 375	1.03 424	0.81 401	0.34 449	0.29 444	0.41 464	0.40 467	0.57 484	0.55 489

FCDSN-DC	1.39 489	0.56 459	0.65 361	0.74 484	0.59 476	1.38 468	0.63 429	1.35 460	1.39 468	3.26 520	4.50 524	4.61 515	2.63 514	1.58 480	1.03 450	0.46 475	0.42 486	0.48 477	0.47 483	0.50 472	0.50 484
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
aanetorigin	0.83 436	0.56 459	1.87 499	0.49 375	0.38 401	0.56 266	0.66 433	0.70 202	1.00 384	2.42 505	2.02 480	1.31 437	1.18 467	0.93 403	1.13 463	0.20 301	0.18 355	0.20 269	0.19 302	0.27 388	0.30 411

ccnet	0.82 430	0.57 461	0.75 407	0.54 431	0.59 476	1.09 442	0.66 433	1.38 466	0.94 359	1.12 442	1.44 445	1.29 434	0.92 435	0.95 412	1.24 468	0.49 481	0.42 486	0.50 482	0.47 483	0.51 473	0.46 472

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 459	0.57 461	1.51 492	0.67 474	0.50 454	2.57 503	1.66 517	1.20 416	1.43 471	1.38 467	1.57 458	1.33 445	0.92 435	1.64 485	0.88 419	0.37 461	0.39 481	0.46 472	0.60 497	0.41 453	0.40 456

WZ-Net	1.19 477	0.59 463	4.07 517	0.62 461	0.51 457	1.34 466	1.31 506	1.32 453	1.74 491	1.53 474	1.65 461	1.74 478	1.28 476	2.25 507	2.01 493	0.27 397	0.21 389	0.23 344	0.25 403	0.40 447	0.39 453

MFN_U_SF_RVC	1.09 469	0.59 463	1.97 501	0.67 474	0.44 435	1.93 495	0.60 422	1.85 500	1.36 463	1.61 478	1.54 456	1.95 487	1.37 479	1.64 485	1.73 484	0.40 468	0.37 475	0.45 469	0.48 485	0.44 458	0.44 467

RGC	0.79 425	0.59 463	0.71 390	0.65 468	0.65 481	0.92 407	0.58 418	1.29 448	1.05 405	1.07 431	1.45 448	1.47 462	1.03 452	1.21 450	0.88 419	0.32 435	0.30 448	0.48 477	0.40 467	0.37 440	0.37 445

ADCS	1.51 493	0.61 466	3.42 512	0.59 449	0.51 457	1.27 463	1.08 491	1.59 490	1.81 493	1.91 493	1.66 463	1.51 468	1.42 482	1.94 499	8.60 528	0.33 443	0.32 462	0.33 438	0.36 457	0.44 458	0.42 460

ELAS_RVC	1.60 496	0.61 466	1.01 447	0.70 480	0.56 470	2.00 497	1.89 524	1.96 502	2.65 509	3.33 521	3.26 505	3.03 502	3.41 524	2.49 511	2.09 495	0.52 485	0.45 493	0.50 482	0.48 485	0.54 480	0.52 486
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 498	0.61 466	0.95 438	0.68 477	0.55 467	3.01 516	1.55 515	2.39 509	2.33 505	3.64 523	3.89 517	2.75 500	2.90 518	2.15 505	2.27 502	0.52 485	0.45 493	0.50 482	0.48 485	0.54 480	0.52 486
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	1.16 475	0.62 469	2.40 506	0.57 444	0.55 467	1.41 471	1.34 507	1.18 410	1.24 448	1.49 470	1.42 440	1.39 454	1.20 471	1.55 476	4.82 518	0.29 414	0.28 439	0.29 418	0.34 453	0.38 444	0.42 460

PASM	0.90 447	0.64 470	1.69 494	0.69 479	0.69 485	0.78 371	0.84 470	1.03 346	1.26 456	1.19 451	1.15 389	1.31 437	0.98 447	1.24 454	1.03 450	0.52 485	0.56 499	0.59 490	0.66 499	0.56 482	0.54 488

SAMSARA	1.07 467	0.65 471	1.19 466	1.06 498	0.90 490	1.76 492	1.76 521	1.46 476	1.44 473	1.51 472	1.16 394	2.00 488	1.14 462	1.48 474	1.31 474	0.39 464	0.44 492	0.35 442	0.38 461	0.49 470	0.49 483

XQC	0.89 444	0.65 471	1.31 477	0.67 474	0.52 461	1.22 458	0.68 440	1.26 443	1.52 478	1.14 445	1.11 367	1.28 433	1.04 454	1.40 473	1.77 487	0.38 462	0.24 413	0.37 452	0.31 442	0.53 478	0.47 477

PVD	1.28 483	0.67 473	1.28 474	0.74 484	0.62 479	1.50 477	0.84 470	1.99 503	2.96 512	2.18 500	2.36 488	1.85 483	1.95 504	1.92 497	1.94 491	0.39 464	0.36 474	0.49 480	0.37 458	0.51 473	0.64 491

StereoAnything_RVC	0.21 11	0.68 474	0.39 132	0.28 2	0.15 1	0.23 15	0.18 9	0.20 1	0.19 7	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 34	0.30 7	0.18 1	0.16 181	0.09 4	0.12 4	0.08 1	0.16 180	0.09 3

GASNet	0.67 397	0.72 475	0.96 440	0.70 480	0.48 450	0.62 303	0.47 359	1.08 366	1.03 396	0.94 381	0.82 230	0.93 364	0.83 417	1.33 463	0.80 398	0.31 424	0.22 395	0.29 418	0.28 427	0.44 458	0.24 369

Wz-Net-SNSev	0.91 448	0.73 476	2.13 503	0.56 438	0.45 439	0.95 411	1.13 493	1.34 457	1.24 448	1.02 414	1.30 422	1.46 459	0.86 422	1.81 492	1.50 480	0.25 378	0.23 405	0.25 372	0.26 416	0.32 415	0.29 403

SQANet	0.82 430	0.74 477	0.67 371	1.13 499	0.98 498	1.11 443	0.47 359	1.07 362	0.83 287	0.91 366	1.05 348	1.03 390	0.74 384	1.01 417	0.64 363	0.61 492	0.24 413	1.03 501	0.35 456	1.18 503	0.58 490

PSMNet-RUCA	0.76 417	0.75 478	1.08 453	1.01 496	0.90 490	0.69 337	0.50 378	1.11 377	1.03 396	0.78 278	1.11 367	0.80 320	0.72 379	0.88 379	0.63 360	0.53 489	0.27 435	0.76 493	0.46 478	0.66 489	0.47 477

GANetREF_RVC	0.80 426	0.75 478	0.86 430	0.66 471	0.42 423	1.15 449	0.98 482	1.14 393	1.19 439	1.01 411	1.02 333	1.10 411	0.90 430	1.15 440	0.76 391	0.48 479	0.39 481	0.57 487	0.38 461	0.63 488	0.46 472
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
UDGNet	0.48 278	0.77 480	0.50 282	0.48 360	0.31 340	0.41 186	0.34 192	0.70 202	0.92 346	0.65 192	0.60 139	0.58 189	0.43 204	0.63 234	0.41 251	0.32 435	0.15 288	0.66 491	0.19 302	0.36 435	0.21 337

LSM	4.74 528	0.77 480	10.16 527	0.70 480	56.56 548	1.02 425	1.00 486	1.24 437	1.62 488	2.04 495	2.34 486	1.33 445	1.17 466	1.38 472	1.09 457	0.33 443	0.49 496	0.39 457	0.46 478	0.51 473	10.09 538

EDNetEfficient	1.46 491	0.80 482	6.12 522	0.47 354	0.39 405	0.69 337	0.83 467	0.90 294	2.77 511	3.50 522	1.96 478	1.66 475	2.03 506	1.26 456	4.18 516	0.21 317	0.18 355	0.21 310	0.20 327	0.41 453	0.39 453

Consistency-Raft	1.01 456	0.81 483	1.24 471	0.84 487	0.97 496	0.81 382	0.84 470	1.30 451	1.59 484	1.05 425	1.68 466	1.12 415	0.91 431	0.92 397	1.11 458	0.65 493	0.74 507	0.79 495	0.90 509	1.06 501	0.79 498

AnonymousM	0.41 208	0.81 483	0.29 30	0.34 35	0.22 85	0.28 64	0.38 273	0.53 90	0.41 96	0.70 228	0.49 93	0.47 141	0.27 76	0.41 54	0.31 140	0.15 133	0.12 164	1.51 506	0.26 416	0.12 25	0.10 14

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 397	0.81 483	0.73 398	0.53 425	0.37 392	1.40 469	0.53 400	1.04 349	0.79 267	0.88 350	0.94 289	0.95 368	0.53 257	0.93 403	0.58 343	0.39 464	0.30 448	0.57 487	0.31 442	0.53 478	0.30 411

UDG	0.88 442	0.82 486	0.67 371	1.00 495	0.96 495	1.02 425	0.57 417	1.13 384	0.99 378	0.90 361	0.97 314	1.31 437	0.99 448	0.85 368	0.84 406	0.54 490	0.32 462	1.77 509	0.40 467	0.94 496	0.66 492

BEATNet-Init1	15.13 538	0.82 486	50.86 550	0.72 483	0.53 462	38.10 549	7.03 534	11.83 537	14.25 536	29.78 549	30.17 549	48.21 552	22.64 546	26.78 547	18.11 537	0.42 472	0.38 477	0.47 473	0.46 478	0.51 473	0.48 480

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 484	0.87 488	1.76 497	0.86 488	0.56 470	4.29 523	1.79 522	1.50 481	1.98 496	1.61 478	1.85 474	1.84 481	1.41 481	1.89 495	1.36 475	0.48 479	0.40 483	0.56 486	0.57 495	0.69 490	0.48 480

anonymity	0.97 453	0.89 489	1.05 449	0.92 491	1.03 501	0.97 416	0.81 466	1.29 448	0.91 341	1.07 431	0.98 315	1.00 379	0.95 444	1.02 422	0.92 434	0.96 503	0.95 523	0.90 498	0.91 512	0.92 495	0.94 504

NVStereoNet_ROB	1.24 480	0.90 490	1.13 458	0.86 488	0.88 489	1.11 443	0.99 484	1.42 472	1.53 479	1.59 477	2.48 490	2.24 492	1.53 485	1.96 500	1.30 473	0.76 498	0.70 504	0.78 494	1.00 514	0.71 491	0.88 502
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	1.04 461	0.93 491	0.88 432	1.33 505	1.05 503	1.66 487	0.70 450	1.40 470	1.18 437	1.08 435	1.32 425	1.33 445	0.91 431	1.23 453	0.76 391	0.72 496	0.46 495	1.24 504	0.50 490	1.40 504	0.75 494

SPS-STEREO	1.25 481	0.93 491	1.06 450	1.04 497	1.03 501	1.41 471	0.91 478	1.51 484	1.19 439	2.09 497	1.83 472	1.94 486	1.39 480	1.62 482	1.39 478	0.97 505	0.94 522	0.90 498	0.89 508	0.96 498	0.96 507
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 486	0.94 493	1.25 472	0.96 492	1.00 499	1.52 479	1.02 487	1.34 457	1.21 443	2.64 508	2.65 497	2.44 496	1.56 488	1.64 485	1.26 470	0.97 505	0.95 523	0.90 498	0.90 509	0.94 496	0.96 507

RTS	1.98 505	0.96 494	11.36 529	0.65 468	0.57 473	2.77 508	1.40 510	1.39 467	2.26 501	1.89 490	2.56 492	1.32 442	1.25 473	5.20 526	4.05 514	0.31 424	0.22 395	0.29 418	0.29 433	0.40 447	0.37 445

RTSA	1.98 505	0.96 494	11.36 529	0.65 468	0.57 473	2.77 508	1.40 510	1.39 467	2.26 501	1.89 490	2.56 492	1.32 442	1.25 473	5.20 526	4.05 514	0.31 424	0.22 395	0.29 418	0.29 433	0.40 447	0.37 445

CC-Net-ROB	0.82 430	0.96 494	0.85 425	0.58 445	0.45 439	1.27 463	0.70 450	1.17 407	1.02 391	0.83 316	1.23 408	0.90 356	0.77 397	1.06 427	0.69 375	0.46 475	0.34 470	1.71 508	0.38 461	0.59 487	0.36 440

Ntro	1.09 469	0.97 497	0.91 436	1.44 506	1.19 505	1.69 490	0.80 465	1.35 460	1.25 453	1.00 406	1.29 419	1.31 437	0.97 446	1.26 456	0.84 406	0.84 500	0.43 490	1.36 505	0.50 490	1.56 505	0.78 496

MFMNet_re	1.14 471	0.97 497	1.19 466	0.99 493	0.95 494	1.25 462	1.22 499	1.39 467	1.55 481	1.69 485	1.67 465	1.21 426	1.53 485	1.12 438	0.99 445	0.87 502	0.75 511	0.79 495	0.75 503	0.90 493	0.94 504

AnyNet_C01	1.56 494	1.05 499	7.45 524	0.64 463	0.54 465	1.99 496	1.38 509	1.43 474	1.36 463	1.63 481	1.92 476	1.84 481	1.33 478	2.40 509	4.03 513	0.33 443	0.32 462	0.32 433	0.34 453	0.44 458	0.45 471

Wz-Net-TNSev	1.14 471	1.06 500	4.32 519	0.49 375	0.42 423	1.51 478	1.11 492	1.48 478	1.40 470	1.22 456	1.26 413	1.58 473	1.43 483	1.76 490	1.70 483	0.32 435	0.31 457	0.26 390	0.30 435	0.41 453	0.41 459

EDNetEfficientorigin	9.93 534	1.15 501	175.16 553	0.48 360	0.36 386	1.04 432	0.68 440	1.24 437	2.69 510	3.17 519	2.50 491	2.30 493	2.07 507	1.76 490	2.21 497	0.20 301	0.18 355	0.24 359	0.19 302	0.51 473	0.50 484

WAO-7	1.90 503	1.20 502	1.35 481	1.27 503	1.06 504	2.84 510	1.56 516	3.23 517	3.06 515	2.23 501	3.33 509	3.17 506	2.28 509	3.12 514	2.21 497	1.02 507	0.91 518	1.06 502	1.03 517	1.04 500	0.97 510

GCST	0.83 436	1.22 503	0.74 403	1.58 507	1.01 500	1.06 434	0.23 48	0.78 249	0.78 258	0.97 393	0.65 151	0.78 310	0.35 151	0.92 397	0.34 177	0.96 503	0.65 503	1.20 503	0.81 506	0.91 494	0.70 493

JetBlue	2.78 514	1.26 504	7.04 523	1.16 500	1.48 508	8.00 531	6.02 533	2.60 510	1.92 495	2.12 498	2.64 496	3.34 510	3.05 520	6.49 529	3.39 509	0.78 499	0.76 512	0.75 492	0.76 504	0.97 499	1.18 519

ACVNet_2	1.65 499	1.27 505	1.41 488	1.75 510	1.62 510	2.22 499	1.20 496	2.30 508	2.62 508	1.78 487	2.56 492	3.03 502	1.61 491	1.54 475	1.12 462	1.06 508	0.58 501	1.82 510	0.70 502	1.82 510	0.96 507

ACVNet-4b	1.35 486	1.31 506	1.10 454	1.90 514	1.59 509	1.92 494	0.77 461	1.52 487	1.62 488	1.05 425	1.60 460	2.11 490	0.94 441	1.64 485	0.77 395	1.30 513	0.35 472	2.03 516	0.67 500	1.88 514	0.84 499

ACVNet_1	1.46 491	1.33 507	1.12 457	1.91 515	1.62 510	1.83 493	0.98 482	2.00 504	1.85 494	1.39 468	1.53 455	2.32 494	1.53 485	1.34 465	1.11 458	1.30 513	0.50 497	2.06 518	0.58 496	1.93 516	0.95 506

Dean	1.98 505	1.36 508	1.36 485	2.12 517	1.81 517	2.74 505	1.36 508	3.37 521	3.80 521	2.08 496	3.32 508	3.21 507	1.82 498	1.71 489	1.67 482	1.27 510	0.77 513	1.99 512	0.90 509	1.86 511	1.03 512

LVE	2.12 510	1.44 509	1.36 485	1.99 516	1.78 515	2.75 506	1.79 522	2.82 511	3.95 522	1.90 492	4.33 523	3.52 512	1.81 497	2.24 506	1.74 485	1.74 522	0.87 516	2.06 518	1.13 520	1.91 515	1.35 522

RainbowNet	1.35 486	1.49 510	1.19 466	1.88 513	1.45 507	1.48 476	1.07 490	1.61 492	1.55 481	1.20 454	1.59 459	1.54 469	1.13 461	1.34 465	0.97 441	1.36 516	0.70 504	1.82 510	0.79 505	1.71 508	1.07 513

WAO-6	2.04 508	1.50 511	1.16 460	1.70 509	1.67 514	2.69 504	1.44 513	3.06 514	3.63 520	1.98 494	3.27 506	3.54 513	2.07 507	2.36 508	2.22 499	1.31 515	0.91 518	2.04 517	1.22 524	1.73 509	1.27 521

coex-ft	6.43 531	1.51 512	87.33 552	0.49 375	0.38 401	1.34 466	1.21 498	1.16 402	8.09 528	12.12 536	2.79 499	2.77 501	3.31 521	1.16 441	3.15 506	0.24 368	0.23 405	0.27 402	0.24 394	0.45 462	0.37 445

WAO-8	2.92 515	1.55 513	1.35 481	1.79 511	1.63 512	5.23 525	1.22 499	4.58 527	12.56 533	2.84 513	4.07 521	4.83 518	2.72 516	3.49 518	2.25 500	1.27 510	0.91 518	1.99 512	1.15 522	1.86 511	1.15 515

Venus	2.92 515	1.55 513	1.35 481	1.79 511	1.63 512	5.23 525	1.22 499	4.58 527	12.56 533	2.84 513	4.06 520	4.83 518	2.72 516	3.49 518	2.25 500	1.27 510	0.91 518	1.99 512	1.15 522	1.86 511	1.15 515

IMH-64-1	1.86 501	1.62 515	1.16 460	2.20 518	1.89 518	2.33 500	1.30 503	2.89 512	2.29 503	1.66 482	2.80 500	2.49 497	1.61 491	2.10 503	1.78 488	1.60 518	0.74 507	2.43 522	1.02 515	2.12 517	1.17 517

IMH-64	1.86 501	1.62 515	1.16 460	2.20 518	1.89 518	2.33 500	1.30 503	2.89 512	2.29 503	1.66 482	2.80 500	2.49 497	1.61 491	2.10 503	1.78 488	1.60 518	0.74 507	2.43 522	1.02 515	2.12 517	1.17 517

IMH	2.04 508	1.62 515	1.20 469	2.20 518	1.89 518	2.91 515	1.30 503	3.11 515	3.03 513	1.81 488	3.35 510	3.03 502	1.90 501	2.48 510	1.80 490	1.66 521	0.77 513	2.45 524	1.04 518	2.15 519	1.19 520

PWCK	1.92 504	1.66 518	3.12 511	1.65 508	0.91 492	2.84 510	2.26 527	2.10 505	2.41 507	2.36 504	2.31 484	2.22 491	1.82 498	3.43 517	2.03 494	1.61 520	0.71 506	1.51 506	0.82 507	1.69 507	0.91 503

TorneroNet-64	3.44 518	1.86 519	1.42 489	2.58 526	2.28 524	6.87 528	1.68 518	4.70 529	12.03 530	2.31 503	5.59 531	8.25 530	2.55 513	3.97 523	2.73 504	1.81 523	0.74 507	2.57 526	1.07 519	2.35 521	1.44 523

TorneroNet	4.53 527	1.89 520	1.48 491	2.55 524	2.27 523	13.78 538	1.69 519	4.84 531	23.73 547	2.89 516	7.70 533	7.06 529	2.69 515	4.26 525	3.42 510	1.84 524	0.77 513	2.68 528	1.13 520	2.42 522	1.47 524

KSHMR	2.57 512	1.93 521	1.69 494	2.63 527	2.42 526	2.86 512	2.07 525	3.27 519	6.50 526	2.49 507	3.36 511	3.41 511	1.92 502	2.49 511	1.94 491	2.13 527	1.40 528	2.79 531	1.50 527	2.73 525	1.77 525

UNDER WATER-64	3.53 520	2.01 522	3.94 516	3.22 532	2.49 528	5.41 527	2.60 530	3.43 522	12.41 532	3.03 518	2.68 498	6.07 526	4.04 526	3.79 522	3.33 508	2.02 525	1.24 527	2.63 527	1.46 526	2.78 526	2.08 529

UNDER WATER	3.46 519	2.07 523	3.64 515	3.09 530	2.48 527	3.75 521	2.42 529	3.31 520	13.77 535	2.90 517	2.95 503	5.84 523	3.69 525	3.69 520	3.48 512	2.07 526	1.11 525	2.70 529	1.40 525	2.84 528	1.98 527

ktn	2.98 517	2.25 524	1.73 496	2.84 528	2.53 529	3.76 522	2.15 526	3.70 523	5.47 525	2.75 510	5.17 530	5.94 525	2.48 511	3.23 515	2.46 503	2.34 531	1.44 529	2.78 530	2.03 530	2.45 523	2.01 528

notaker	2.76 513	2.29 525	1.80 498	2.96 529	2.58 530	2.90 514	1.75 520	3.24 518	3.05 514	2.78 511	4.24 522	6.15 527	2.51 512	3.34 516	2.75 505	2.31 529	1.18 526	3.00 532	1.65 528	2.84 528	1.97 526

MADNet+	2.23 511	2.43 526	10.85 528	1.22 502	0.91 492	2.76 507	1.40 510	2.12 506	1.67 490	1.32 463	1.74 469	1.86 484	1.74 496	6.25 528	4.41 517	0.65 493	0.64 502	0.58 489	0.54 494	0.80 492	0.76 495

HanzoNet	6.76 532	2.45 527	4.22 518	3.19 531	2.94 532	3.62 520	2.28 528	4.79 530	7.20 527	14.00 540	13.19 539	17.49 540	22.30 545	13.25 537	6.19 523	4.20 534	1.93 530	3.10 533	2.56 532	3.35 530	2.88 533

DPSimNet_ROB	3.58 521	2.45 527	8.57 525	2.53 523	2.37 525	2.88 513	3.77 532	3.14 516	3.23 516	4.71 529	3.86 516	4.68 516	4.87 529	4.07 524	5.62 521	2.33 530	2.33 531	2.47 525	2.52 531	2.51 524	2.64 531

DDUNet	1.06 465	2.56 529	0.68 375	1.21 501	1.26 506	1.03 428	0.69 445	1.11 377	0.94 359	0.96 389	1.22 404	1.27 431	0.82 412	0.93 403	0.72 385	0.84 500	0.38 477	1.99 512	0.60 497	1.10 502	0.85 500

DispFullNet	1.60 496	2.63 530	2.75 509	2.56 525	1.79 516	1.24 461	0.47 359	1.37 465	1.45 474	1.87 489	1.50 452	1.55 470	2.46 510	2.04 502	1.04 453	0.59 491	0.18 355	2.32 521	0.68 501	2.29 520	1.14 514

MADNet++	4.03 522	2.70 531	3.44 514	3.72 534	3.44 533	4.44 524	3.52 531	3.95 525	3.61 519	4.46 525	4.98 528	4.10 514	4.58 528	7.00 531	5.89 522	3.74 533	3.67 534	3.27 534	2.71 533	3.70 533	3.66 534

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 359	3.08 532	2.43 507	0.31 12	0.18 21	0.29 75	0.20 15	0.37 19	0.32 38	0.28 40	0.24 23	0.18 3	0.18 12	0.31 9	0.22 15	1.09 509	0.08 1	0.17 154	0.16 196	0.14 95	0.97 510

test_for_model	0.82 430	3.60 533	0.39 132	2.35 521	2.07 521	0.39 168	0.28 103	0.42 37	0.45 117	0.71 235	0.31 44	0.30 32	0.27 76	0.34 23	0.25 48	0.34 449	0.11 109	0.13 28	0.09 9	3.49 532	0.18 264

JetRed	5.27 529	5.84 534	12.81 532	2.36 522	2.83 531	12.23 536	10.50 536	4.46 526	3.60 518	3.86 524	3.83 515	4.85 520	4.18 527	6.78 530	11.96 532	2.17 528	2.96 533	2.18 520	1.97 529	3.38 531	2.68 532

DPSMNet_ROB	12.08 536	8.00 535	21.00 535	8.97 537	16.79 537	10.67 532	30.89 542	9.02 535	15.17 538	6.51 532	15.41 543	9.04 531	14.85 536	9.27 535	21.67 540	4.58 536	8.57 538	5.09 539	9.29 540	5.90 535	10.95 539

DGTPSM_ROB	12.07 535	8.00 535	20.99 534	8.93 536	16.78 536	10.67 532	30.87 541	9.01 534	15.16 537	6.50 531	15.41 543	9.04 531	14.85 536	9.25 534	21.67 540	4.57 535	8.57 538	5.08 537	9.28 539	5.90 535	10.95 539

ASD4		8.86 537

TCMNet-wrong-test	8.97 533	10.42 538	8.74 526	19.56 539	17.61 538	12.53 537	9.01 535	13.59 538	2.18 500	4.64 527	5.11 529	14.63 536	11.09 534	7.19 532	9.73 529	5.56 538	0.89 517	3.77 535	3.11 534	10.34 538	9.80 537

USTest	12.99 537	14.18 539	20.00 533	16.24 538	14.97 535	20.80 540	31.95 543	16.20 540	10.91 529	8.79 535	9.48 535	13.94 535	10.50 533	16.11 538	21.44 539	3.17 532	4.82 535	5.08 537	5.36 537	8.81 537	7.13 536

Anonymous_1	33.25 544	18.26 540	23.92 537	20.54 540	21.28 541	25.59 541	35.94 544	22.01 548	15.57 539	13.33 537	13.49 540	18.08 541	15.29 538	20.36 539	24.60 542	16.28 546	8.84 540	66.59 550	118.00 550	155.73 553	11.23 541

DPSM_ROB	17.78 539	18.63 541	24.31 541	20.90 541	19.47 539	25.97 542	36.21 545	21.23 546	16.24 540	13.38 538	14.06 541	19.18 543	16.30 539	20.78 540	25.67 543	9.38 541	9.23 541	9.49 541	9.82 541	13.51 540	11.91 542

DPSM	17.78 539	18.63 541	24.31 541	20.90 541	19.47 539	25.97 542	36.21 545	21.23 546	16.24 540	13.38 538	14.06 541	19.18 543	16.30 539	20.78 540	25.67 543	9.38 541	9.23 541	9.49 541	9.82 541	13.51 540	11.91 542

xxxxx1	36.64 547	19.51 543	24.21 538	61.66 550	64.63 550	27.28 545	40.10 547	20.25 541	18.63 543	14.07 541	12.97 536	17.26 537	17.36 541	21.70 543	27.93 545	13.18 543	18.50 546	111.26 551	133.37 551	29.24 545	39.73 548

tt_ll	36.64 547	19.51 543	24.21 538	61.66 550	64.63 550	27.28 545	40.10 547	20.25 541	18.63 543	14.07 541	12.97 536	17.26 537	17.36 541	21.70 543	27.93 545	13.18 543	18.50 546	111.26 551	133.37 551	29.24 545	39.73 548

ff	36.64 547	19.51 543	24.21 538	61.66 550	64.63 550	27.28 545	40.10 547	20.25 541	18.63 543	14.07 541	12.97 536	17.26 537	17.36 541	21.70 543	27.93 545	13.18 543	18.50 546	111.26 551	133.37 551	29.24 545	39.73 548

PML	40.80 553	29.24 546	11.87 531	7.20 535	14.47 534	92.13 553	213.69 554	7.63 533	23.35 546	74.72 553	190.14 554	50.17 553	26.15 547	21.39 542	12.70 533	8.76 540	2.92 532	8.45 540	3.25 535	13.26 539	4.42 535

LRCNet_RVC	21.24 542	31.15 547	21.41 536	28.98 544	23.82 542	3.13 517	0.60 422	20.96 545	1.59 484	25.58 545	28.15 547	21.99 545	14.79 535	21.94 546	16.41 536	28.89 550	14.87 544	33.53 546	31.28 546	29.51 548	26.16 546

DLNR_Zeroshot_test	20.09 541	36.28 548	38.04 544	169.85 553	61.80 549	0.23 15	0.20 15	13.88 539	0.37 78	0.44 105	0.66 158	0.43 122	0.21 29	0.62 223	0.28 113	5.46 537	0.10 30	0.15 91	0.11 53	72.60 552	0.11 40

HaxPig	31.96 543	37.24 549	34.27 543	24.37 543	24.88 543	18.26 539	19.86 538	20.64 544	28.52 548	35.97 550	38.75 550	25.57 546	28.72 548	33.88 548	34.39 548	35.94 551	38.87 551	37.80 547	40.48 547	39.68 549	41.15 551

CasAABBNet	35.74 545	37.43 550	48.72 548	42.22 547	39.20 546	52.24 550	73.12 552	42.61 551	32.62 550	26.78 546	27.95 545	38.58 549	32.60 549	41.67 551	51.65 552	18.74 547	18.57 549	19.15 544	19.77 544	27.20 542	23.98 544

Selective-RAFT-Error	35.84 546	37.49 551	48.83 549	42.26 548	39.24 547	52.30 551	73.09 551	42.66 552	32.61 549	26.80 547	28.30 548	38.84 551	33.51 551	41.68 552	51.59 551	18.82 548	18.58 550	19.17 545	19.80 545	27.28 543	24.05 545

LSM0	38.95 552	37.60 552	48.58 547	43.57 549	91.06 553	52.57 552	72.57 550	43.17 553	32.63 551	26.97 548	27.97 546	38.65 550	32.94 550	41.86 553	51.78 553	18.89 549	18.41 545	19.13 543	19.63 543	27.29 544	33.77 547

AVERAGE_ROB	37.58 551	40.13 553	40.15 545	34.81 546	33.82 545	28.55 548	25.10 540	32.02 550	34.06 553	41.28 551	40.66 551	34.46 548	34.81 553	39.18 549	37.57 550	42.78 552	43.44 552	43.82 548	43.03 548	40.47 550	41.51 552

MEDIAN_ROB	37.38 550	40.85 554	40.60 546	32.31 545	31.85 544	27.20 544	24.55 539	29.10 549	33.19 552	42.09 552	41.76 552	33.35 547	34.39 552	39.78 550	37.07 549	43.64 553	44.10 553	44.12 549	43.40 549	41.51 551	42.76 553

test_example2	176.61 554	205.14 555	198.86 554	188.60 554	190.98 554	152.67 554	170.61 553	94.86 554	123.55 554	178.88 554	179.48 553	158.94 554	141.34 554	192.61 554	198.96 554	203.76 554	236.37 554	164.13 554	173.55 554	218.58 554	160.41 554

ccccc		429.19 556		507.10 555	501.20 555	356.95 555		380.82 555		334.51 555		372.86 555		499.17 555		561.44 555	431.22 555	334.28 555	290.86 555	540.88 555

Low-res two-view benchmark