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

IGEV-Stereo++	0.11 1	0.08 3	0.15 1	0.19 36	0.11 53	0.14 4	0.10 1	0.22 8	0.18 11	0.10 1	0.13 10	0.10 2	0.11 18	0.14 2	0.11 1	0.06 1	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.06 8	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.12 2	0.08 3	0.17 2	0.18 12	0.13 163	0.09 1	0.11 3	0.16 1	0.15 2	0.10 1	0.08 1	0.10 2	0.10 10	0.21 64	0.11 1	0.07 22	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.16 348	0.24 414

RSM++	0.12 2	0.09 15	0.19 3	0.20 79	0.09 10	0.17 22	0.15 37	0.21 6	0.19 16	0.12 4	0.12 4	0.14 33	0.09 4	0.20 48	0.12 11	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.05 1

LoS_RVC	0.13 6	0.10 36	0.19 3	0.18 12	0.16 275	0.20 77	0.18 121	0.20 4	0.17 8	0.13 7	0.19 42	0.12 8	0.15 81	0.17 17	0.13 35	0.06 1	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.12 300

CES	0.14 17	0.08 3	0.19 3	0.17 6	0.22 371	0.18 30	0.16 59	0.23 16	0.19 16	0.14 18	0.17 30	0.14 33	0.10 10	0.18 30	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.08 101	0.18 373

RSM	0.12 2	0.09 15	0.20 6	0.20 79	0.09 10	0.16 14	0.15 37	0.23 16	0.18 11	0.13 7	0.13 10	0.15 41	0.09 4	0.21 64	0.12 11	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.05 1

EGLCR-Stereo	0.13 6	0.08 3	0.20 6	0.18 12	0.09 10	0.21 100	0.13 9	0.27 40	0.21 39	0.13 7	0.10 2	0.15 41	0.09 4	0.20 48	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

Occ-G	0.13 6	0.08 3	0.21 8	0.17 6	0.10 28	0.15 6	0.19 159	0.22 8	0.19 16	0.13 7	0.19 42	0.21 95	0.11 18	0.17 17	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.07 51	0.06 28

U	1.00 443	0.09 15	0.21 8	0.21 118	3.68 469	6.12 472	0.14 21	0.21 6	0.21 39	0.11 3	0.11 3	0.10 2	0.09 4	0.12 1	0.11 1	0.07 22	0.05 7	5.42 475	2.90 473	0.07 51	0.06 28

trnet	0.13 6	0.08 3	0.21 8	0.15 2	0.07 1	0.21 100	0.12 5	0.24 26	0.24 75	0.16 39	0.21 69	0.15 41	0.13 54	0.18 30	0.13 35	0.08 119	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.06 8	0.05 1

CAS	0.15 36	0.07 1	0.21 8	0.41 422	0.16 275	0.20 77	0.18 121	0.22 8	0.19 16	0.15 22	0.19 42	0.11 6	0.09 4	0.14 2	0.13 35	0.29 424	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 8	0.14 332

CREStereo	0.13 6	0.08 3	0.21 8	0.14 1	0.08 3	0.22 124	0.15 37	0.25 27	0.24 75	0.16 39	0.21 69	0.14 33	0.13 54	0.18 30	0.13 35	0.09 191	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.07 51	0.06 28
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
AIO-Stereo	0.13 6	0.10 36	0.22 13	0.20 79	0.09 10	0.16 14	0.15 37	0.27 40	0.16 4	0.13 7	0.15 22	0.13 17	0.08 1	0.18 30	0.11 1	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

CASnet	0.14 17	0.12 106	0.22 13	0.22 172	0.08 3	0.16 14	0.15 37	0.27 40	0.25 86	0.22 83	0.20 58	0.15 41	0.11 18	0.17 17	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.11 272	0.09 219	0.08 101	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-IGEV	0.12 2	0.09 15	0.22 13	0.19 36	0.10 28	0.15 6	0.14 21	0.27 40	0.15 2	0.13 7	0.14 20	0.13 17	0.08 1	0.21 64	0.12 11	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.05 1

WCG-NET	0.14 17	0.09 15	0.23 16	0.19 36	0.11 53	0.21 100	0.13 9	0.28 54	0.21 39	0.18 61	0.19 42	0.18 63	0.12 30	0.22 74	0.12 11	0.08 119	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.06 28

WCG-NET（raft）	0.14 17	0.09 15	0.23 16	0.17 6	0.08 3	0.19 53	0.16 59	0.23 16	0.26 95	0.18 61	0.19 42	0.20 84	0.12 30	0.21 64	0.12 11	0.06 1	0.06 83	0.06 1	0.05 11	0.06 8	0.05 1

IGEV++	0.13 6	0.10 36	0.23 16	0.21 118	0.10 28	0.15 6	0.15 37	0.29 65	0.16 4	0.12 4	0.15 22	0.12 8	0.12 30	0.17 17	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.05 11	0.07 51	0.07 85

AEACV	0.13 6	0.09 15	0.23 16	0.18 12	0.19 334	0.19 53	0.16 59	0.23 16	0.14 1	0.13 7	0.17 30	0.13 17	0.16 95	0.16 10	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.08 136	0.07 51	0.06 28

PMTNet	0.15 36	0.08 3	0.23 16	0.15 2	0.09 10	0.23 143	0.16 59	0.25 27	0.23 63	0.17 48	0.21 69	0.16 50	0.14 69	0.22 74	0.13 35	0.29 424	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.07 51	0.06 28

rvit_stereo_0081	0.16 47	0.11 82	0.24 21	0.21 118	0.12 96	0.16 14	0.17 86	0.22 8	0.33 180	0.16 39	0.18 37	0.18 63	0.14 69	0.20 48	0.16 96	0.11 268	0.08 260	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.07 85

rvit_stereo_0082	0.16 47	0.11 82	0.24 21	0.21 118	0.12 96	0.16 14	0.17 86	0.22 8	0.33 180	0.16 39	0.18 37	0.18 63	0.14 69	0.20 48	0.16 96	0.11 268	0.08 260	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.07 85

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 61	0.13 164	0.24 21	0.19 36	0.13 163	0.24 162	0.17 86	0.30 81	0.37 224	0.43 357	0.17 30	0.13 17	0.12 30	0.19 41	0.15 75	0.08 119	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.08 142

GLC_STEREO	0.15 36	0.10 36	0.24 21	0.21 118	0.09 10	0.17 22	0.15 37	0.23 16	0.27 105	0.17 48	0.20 58	0.17 55	0.11 18	0.23 83	0.16 96	0.07 22	0.09 293	0.09 151	0.08 136	0.07 51	0.06 28

AnonymousM	0.17 61	0.19 302	0.24 21	0.18 12	0.10 28	0.18 30	0.17 86	0.30 81	0.23 63	0.26 119	0.20 58	0.18 63	0.14 69	0.19 41	0.14 59	0.09 191	0.06 83	0.38 429	0.15 369	0.06 8	0.05 1

CroCo-Stereo	0.14 17	0.13 164	0.24 21	0.25 296	0.11 53	0.11 2	0.18 121	0.32 98	0.23 63	0.12 4	0.12 4	0.18 63	0.12 30	0.14 2	0.13 35	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.05 11	0.07 51	0.06 28
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
rvit_stereo_0080	0.15 36	0.13 164	0.25 27	0.19 36	0.13 163	0.15 6	0.20 201	0.28 54	0.24 75	0.15 22	0.17 30	0.19 77	0.13 54	0.19 41	0.15 75	0.11 268	0.08 260	0.08 88	0.08 136	0.10 218	0.07 85

whm_eth	0.15 36	0.13 164	0.25 27	0.19 36	0.13 163	0.15 6	0.20 201	0.28 54	0.24 75	0.15 22	0.17 30	0.19 77	0.13 54	0.19 41	0.15 75	0.11 268	0.08 260	0.08 88	0.08 136	0.10 218	0.07 85

ProNet	0.14 17	0.12 106	0.25 27	0.19 36	0.11 53	0.19 53	0.19 159	0.27 40	0.20 28	0.14 18	0.13 10	0.13 17	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.07 51	0.07 85

MC-Stereo	0.14 17	0.09 15	0.25 27	0.21 118	0.09 10	0.18 30	0.16 59	0.23 16	0.19 16	0.18 61	0.23 79	0.16 50	0.13 54	0.22 74	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.05 1

RCA-Stereo	0.16 47	0.09 15	0.25 27	0.20 79	0.10 28	0.19 53	0.17 86	0.36 158	0.35 203	0.20 69	0.25 97	0.17 55	0.17 120	0.18 30	0.14 59	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.05 1

rvit_stereo_0083	0.16 47	0.12 106	0.26 32	0.21 118	0.13 163	0.17 22	0.17 86	0.22 8	0.34 189	0.16 39	0.21 69	0.19 77	0.16 95	0.21 64	0.16 96	0.11 268	0.10 315	0.10 220	0.08 136	0.09 163	0.07 85

RAFT-Stereo-weight	0.15 36	0.09 15	0.26 32	0.20 79	0.10 28	0.19 53	0.17 86	0.36 158	0.29 137	0.24 100	0.20 58	0.19 77	0.10 10	0.18 30	0.15 75	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.05 1

MoCha-V2	0.13 6	0.08 3	0.26 32	0.23 215	0.09 10	0.16 14	0.15 37	0.26 30	0.16 4	0.15 22	0.15 22	0.13 17	0.14 69	0.20 48	0.11 1	0.06 1	0.07 183	0.06 1	0.06 33	0.06 8	0.05 1

MyStereo07	0.16 47	0.12 106	0.26 32	0.22 172	0.14 204	0.25 175	0.23 276	0.29 65	0.21 39	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.13 54	0.25 114	0.13 35	0.07 22	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.08 142

MaDis-Stereo	0.14 17	0.13 164	0.26 32	0.19 36	0.14 204	0.16 14	0.13 9	0.25 27	0.21 39	0.13 7	0.14 20	0.14 33	0.11 18	0.17 17	0.17 124	0.08 119	0.07 183	0.08 88	0.06 33	0.07 51	0.06 28

iRaftStereo_RVC	0.16 47	0.12 106	0.26 32	0.21 118	0.11 53	0.20 77	0.17 86	0.32 98	0.23 63	0.20 69	0.25 97	0.18 63	0.12 30	0.20 48	0.15 75	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.09 219	0.08 101	0.07 85

CREStereo++_RVC	0.15 36	0.08 3	0.26 32	0.17 6	0.11 53	0.18 30	0.13 9	0.22 8	0.30 148	0.21 78	0.30 138	0.13 17	0.11 18	0.16 10	0.15 75	0.07 22	0.04 1	0.06 1	0.15 369	0.06 8	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.17 61	0.09 15	0.26 32	0.18 12	0.07 1	0.32 277	0.19 159	0.37 167	0.32 168	0.23 86	0.25 97	0.18 63	0.17 120	0.25 114	0.16 96	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.05 1

RAStereo	0.13 6	0.12 106	0.27 40	0.22 172	0.11 53	0.15 6	0.18 121	0.23 16	0.23 63	0.13 7	0.17 30	0.11 6	0.09 4	0.15 5	0.13 35	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.06 33	0.07 51	0.05 1

Pointernet	0.13 6	0.07 1	0.27 40	0.19 36	0.11 53	0.20 77	0.12 5	0.31 89	0.24 75	0.15 22	0.15 22	0.13 17	0.11 18	0.17 17	0.13 35	0.08 119	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.06 8	0.05 1

CAS++	0.16 47	0.12 106	0.27 40	0.18 12	0.12 96	0.17 22	0.15 37	0.42 217	0.24 75	0.19 66	0.18 37	0.13 17	0.10 10	0.21 64	0.12 11	0.12 304	0.10 315	0.11 272	0.08 136	0.10 218	0.09 196
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

IGEVStereo-DCA	0.14 17	0.11 82	0.27 40	0.19 36	0.12 96	0.20 77	0.18 121	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.12 4	0.14 33	0.12 30	0.28 157	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

ffff	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

11t	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

anonymousdsp	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.28 54	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.07 85

LoS	0.14 17	0.08 3	0.27 40	0.16 4	0.09 10	0.22 124	0.14 21	0.26 30	0.26 95	0.15 22	0.18 37	0.18 63	0.13 54	0.22 74	0.14 59	0.08 119	0.06 83	0.06 1	0.04 1	0.06 8	0.06 28
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ccc-4	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

IGEV-Stereo	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.28 54	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.07 85
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
rvit_stereo_0081_aga	0.16 47	0.14 203	0.28 51	0.21 118	0.13 163	0.19 53	0.17 86	0.23 16	0.24 75	0.17 48	0.21 69	0.19 77	0.13 54	0.19 41	0.14 59	0.11 268	0.08 260	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.07 85

test_sample2	0.21 151	0.10 36	0.28 51	0.19 36	0.11 53	0.27 202	0.21 230	0.43 228	0.29 137	0.26 119	0.31 152	0.30 213	0.24 215	0.45 248	0.18 143	0.09 191	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.09 163	0.09 196

test_sample1	0.20 134	0.10 36	0.28 51	0.19 36	0.12 96	0.28 217	0.19 159	0.41 203	0.25 86	0.26 119	0.31 152	0.29 197	0.26 241	0.44 245	0.21 203	0.09 191	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.09 163	0.09 196

anonymousdsp2	0.17 61	0.10 36	0.28 51	0.20 79	0.11 53	0.25 175	0.17 86	0.41 203	0.31 160	0.23 86	0.23 79	0.22 104	0.15 81	0.25 114	0.15 75	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.08 101	0.07 85

CroCo-Stereo Lap2	0.15 36	0.15 233	0.28 51	0.25 296	0.18 316	0.11 2	0.19 159	0.28 54	0.21 39	0.13 7	0.16 27	0.15 41	0.12 30	0.17 17	0.14 59	0.07 22	0.07 183	0.08 88	0.06 33	0.08 101	0.07 85

BUS	0.23 196	0.12 106	0.28 51	0.25 296	0.14 204	0.43 361	0.17 86	0.56 360	0.34 189	0.34 263	0.35 199	0.32 233	0.20 166	0.26 129	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.11 272	0.10 255	0.09 163	0.09 196

BSDual-CNN	0.23 196	0.12 106	0.28 51	0.25 296	0.14 204	0.35 313	0.21 230	0.56 360	0.34 189	0.34 263	0.35 199	0.38 278	0.24 215	0.26 129	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.11 272	0.10 255	0.09 163	0.09 196

psmg	0.23 196	0.12 106	0.28 51	0.21 118	0.14 204	0.35 313	0.23 276	0.51 302	0.34 189	0.35 279	0.38 230	0.38 278	0.24 215	0.26 129	0.21 203	0.10 235	0.08 260	0.10 220	0.10 255	0.09 163	0.08 142

TANstereo	0.15 36	0.09 15	0.28 51	0.16 4	0.08 3	0.25 175	0.14 21	0.23 16	0.28 119	0.24 100	0.30 138	0.16 50	0.12 30	0.17 17	0.13 35	0.08 119	0.07 183	0.06 1	0.05 11	0.06 8	0.07 85

XX-TBD	0.15 36	0.18 286	0.28 51	0.22 172	0.10 28	0.22 124	0.15 37	0.22 8	0.27 105	0.22 83	0.26 105	0.14 33	0.12 30	0.16 10	0.13 35	0.08 119	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.07 51	0.06 28

x	0.19 120	0.11 82	0.29 61	0.20 79	0.11 53	0.26 193	0.18 121	0.41 203	0.29 137	0.25 108	0.29 126	0.28 188	0.24 215	0.26 129	0.23 239	0.09 191	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.09 163	0.08 142

LCNet	0.21 151	0.11 82	0.29 61	0.25 296	0.12 96	0.23 143	0.19 159	0.34 119	0.26 95	0.28 138	0.35 199	0.26 164	0.30 297	0.35 217	0.17 124	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.10 255	0.13 314	0.22 403

raftrobust	0.16 47	0.13 164	0.29 61	0.22 172	0.15 250	0.19 53	0.13 9	0.32 98	0.26 95	0.26 119	0.20 58	0.19 77	0.17 120	0.21 64	0.15 75	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.07 85

222	0.41 376	0.10 36	0.29 61	0.19 36	0.11 53	0.36 318	0.20 201	0.57 368	0.39 247	0.35 279	0.44 298	0.30 213	0.27 259	0.55 290	3.56 468	0.11 268	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.09 163	0.09 196

xxxx	0.34 339	0.10 36	0.29 61	0.19 36	0.11 53	0.37 323	0.20 201	0.58 375	0.38 238	0.29 165	0.42 275	0.38 278	0.24 215	0.46 251	2.20 461	0.11 268	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.09 196

test_xeample	0.34 339	0.10 36	0.29 61	0.19 36	0.11 53	0.33 288	0.23 276	0.55 345	0.38 238	0.32 233	0.45 310	0.29 197	0.26 241	0.57 303	2.24 463	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.09 196

rvit_stereo_ft	0.17 61	0.14 203	0.30 67	0.25 296	0.14 204	0.17 22	0.21 230	0.28 54	0.26 95	0.16 39	0.19 42	0.20 84	0.16 95	0.22 74	0.17 124	0.11 268	0.07 183	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.07 85

11t1	0.18 82	0.10 36	0.30 67	0.20 79	0.11 53	0.27 202	0.17 86	0.35 140	0.23 63	0.25 108	0.23 79	0.23 124	0.23 197	0.25 114	0.18 143	0.09 191	0.07 183	0.07 21	0.06 33	0.09 163	0.09 196

UniTT-Stereo	0.14 17	0.10 36	0.30 67	0.21 118	0.13 163	0.17 22	0.13 9	0.19 3	0.18 11	0.15 22	0.20 58	0.10 2	0.11 18	0.18 30	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.06 28

Selective-RAFT	0.17 61	0.12 106	0.30 67	0.24 259	0.10 28	0.29 237	0.15 37	0.32 98	0.31 160	0.17 48	0.17 30	0.21 95	0.18 143	0.28 157	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.06 28

raft_robust	0.22 179	0.17 272	0.30 67	0.22 172	0.12 96	0.23 143	0.22 253	0.49 279	0.48 337	0.32 233	0.32 159	0.26 164	0.23 197	0.53 282	0.15 75	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.10 255	0.08 101	0.06 28

CSP-Net	0.27 271	0.15 233	0.30 67	0.21 118	0.14 204	0.44 363	0.24 298	0.50 287	0.40 262	0.41 342	0.43 287	0.42 314	0.26 241	0.66 347	0.28 280	0.12 304	0.08 260	0.08 88	0.08 136	0.10 218	0.09 196

GMOStereo	0.18 82	0.14 203	0.30 67	0.22 172	0.12 96	0.20 77	0.27 329	0.26 30	0.28 119	0.31 211	0.32 159	0.26 164	0.17 120	0.15 5	0.12 11	0.07 22	0.07 183	0.10 220	0.08 136	0.08 101	0.05 1

error version	0.18 82	0.14 203	0.30 67	0.22 172	0.12 96	0.20 77	0.27 329	0.26 30	0.28 119	0.31 211	0.32 159	0.26 164	0.17 120	0.15 5	0.12 11	0.07 22	0.07 183	0.10 220	0.08 136	0.08 101	0.05 1

test-v	0.18 82	0.14 203	0.30 67	0.22 172	0.12 96	0.20 77	0.27 329	0.26 30	0.28 119	0.31 211	0.32 159	0.26 164	0.17 120	0.15 5	0.12 11	0.07 22	0.07 183	0.10 220	0.08 136	0.08 101	0.05 1

PSM-AAD	0.25 249	0.10 36	0.30 67	0.24 259	0.12 96	0.26 193	0.38 394	0.34 119	0.28 119	0.35 279	0.39 243	0.28 188	0.79 428	0.30 184	0.16 96	0.07 22	0.06 83	0.12 308	0.11 292	0.08 101	0.21 398

KYRaft	0.22 179	0.10 36	0.30 67	0.23 215	0.12 96	0.23 143	0.23 276	0.35 140	0.24 75	0.35 279	0.54 357	0.34 247	0.26 241	0.29 172	0.15 75	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.10 255	0.08 101	0.31 425

test-2	0.18 82	0.14 203	0.30 67	0.22 172	0.12 96	0.20 77	0.27 329	0.26 30	0.28 119	0.31 211	0.32 159	0.26 164	0.17 120	0.15 5	0.12 11	0.07 22	0.07 183	0.10 220	0.08 136	0.08 101	0.05 1

Prome-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.30 67	0.24 259	0.12 96	0.23 143	0.23 276	0.36 158	0.25 86	0.33 244	0.59 372	0.24 136	0.28 273	0.29 172	0.16 96	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.20 391

AE-Stereo	0.17 61	0.11 82	0.31 80	0.24 259	0.14 204	0.23 143	0.18 121	0.34 119	0.29 137	0.15 22	0.25 97	0.21 95	0.13 54	0.20 48	0.14 59	0.07 22	0.08 260	0.09 151	0.10 255	0.07 51	0.06 28

mmm	0.21 151	0.12 106	0.31 80	0.22 172	0.12 96	0.28 217	0.21 230	0.41 203	0.27 105	0.29 165	0.38 230	0.29 197	0.24 215	0.29 172	0.22 221	0.09 191	0.07 183	0.11 272	0.09 219	0.10 218	0.09 196

Any-RAFT	0.17 61	0.08 3	0.31 80	0.19 36	0.10 28	0.29 237	0.16 59	0.42 217	0.30 148	0.24 100	0.27 111	0.27 173	0.16 95	0.21 64	0.12 11	0.08 119	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.07 51	0.06 28

qqq	0.20 134	0.12 106	0.31 80	0.20 79	0.11 53	0.23 143	0.19 159	0.41 203	0.27 105	0.24 100	0.28 115	0.28 188	0.24 215	0.34 208	0.22 221	0.08 119	0.07 183	0.10 220	0.09 219	0.09 163	0.09 196

test-3	0.16 47	0.09 15	0.31 80	0.21 118	0.11 53	0.18 30	0.16 59	0.30 81	0.27 105	0.26 119	0.16 27	0.22 104	0.12 30	0.26 129	0.18 143	0.06 1	0.04 1	0.08 88	0.08 136	0.06 8	0.06 28

test_1	0.16 47	0.09 15	0.31 80	0.21 118	0.11 53	0.18 30	0.16 59	0.30 81	0.27 105	0.25 108	0.16 27	0.22 104	0.12 30	0.26 129	0.18 143	0.06 1	0.04 1	0.08 88	0.08 136	0.06 8	0.06 28

MGS-Stereo	0.14 17	0.11 82	0.32 86	0.19 36	0.11 53	0.18 30	0.17 86	0.20 4	0.22 48	0.14 18	0.24 90	0.15 41	0.10 10	0.18 30	0.12 11	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.10 218	0.06 28

CASS	0.21 151	0.15 233	0.32 86	0.26 328	0.11 53	0.28 217	0.19 159	0.39 184	0.30 148	0.32 233	0.34 188	0.25 143	0.24 215	0.25 114	0.20 181	0.13 321	0.08 260	0.11 272	0.09 219	0.11 263	0.11 278
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.17 61	0.09 15	0.32 86	0.17 6	0.11 53	0.21 100	0.17 86	0.32 98	0.23 63	0.23 86	0.28 115	0.27 173	0.16 95	0.23 83	0.16 96	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.06 33	0.09 163	0.09 196

TestStereo1	0.21 151	0.16 256	0.32 86	0.26 328	0.13 163	0.26 193	0.27 329	0.40 191	0.36 215	0.29 165	0.39 243	0.22 104	0.21 173	0.33 202	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.07 85

SA-5K	0.21 151	0.16 256	0.32 86	0.26 328	0.13 163	0.26 193	0.27 329	0.40 191	0.36 215	0.29 165	0.39 243	0.22 104	0.21 173	0.33 202	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.07 85

test_3	0.18 82	0.11 82	0.32 86	0.24 259	0.11 53	0.22 124	0.25 313	0.31 89	0.31 160	0.25 108	0.18 37	0.23 124	0.13 54	0.25 114	0.19 168	0.06 1	0.05 7	0.09 151	0.10 255	0.07 51	0.06 28

PSMNet-ADL	0.25 249	0.15 233	0.32 86	0.26 328	0.14 204	0.31 269	0.22 253	0.44 233	0.36 215	0.27 128	0.33 179	0.41 306	0.28 273	0.61 321	0.29 290	0.11 268	0.09 293	0.09 151	0.11 292	0.10 218	0.10 246

GrayStereo	0.25 249	0.09 15	0.32 86	0.26 328	0.13 163	0.23 143	0.47 419	0.34 119	0.30 148	0.39 325	0.47 326	0.30 213	0.79 428	0.29 172	0.16 96	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.09 219	0.07 51	0.13 314

RAFT	0.21 151	0.17 272	0.32 86	0.24 259	0.12 96	0.25 175	0.27 329	0.35 140	0.28 119	0.33 244	0.33 179	0.38 278	0.22 186	0.29 172	0.17 124	0.08 119	0.08 260	0.11 272	0.10 255	0.10 218	0.06 28

raft+_RVC	0.18 82	0.14 203	0.32 86	0.21 118	0.15 250	0.21 100	0.16 59	0.38 172	0.34 189	0.21 78	0.28 115	0.20 84	0.15 81	0.24 89	0.19 168	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.08 142

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 61	0.14 203	0.32 86	0.20 79	0.09 10	0.19 53	0.17 86	0.32 98	0.30 148	0.25 108	0.33 179	0.20 84	0.17 120	0.19 41	0.15 75	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.05 1

AFF-stereo	0.18 82	0.15 233	0.32 86	0.21 118	0.10 28	0.18 30	0.18 121	0.33 112	0.27 105	0.25 108	0.37 218	0.25 143	0.17 120	0.24 89	0.15 75	0.06 1	0.05 7	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.05 1

R-Stereo Train	0.18 82	0.09 15	0.32 86	0.22 172	0.12 96	0.22 124	0.19 159	0.42 217	0.19 16	0.31 211	0.45 310	0.20 84	0.14 69	0.18 30	0.15 75	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.06 28

RAFT-Stereo	0.18 82	0.09 15	0.32 86	0.22 172	0.12 96	0.22 124	0.19 159	0.42 217	0.19 16	0.31 211	0.45 310	0.20 84	0.14 69	0.18 30	0.15 75	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.06 28
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ITSA-stereo	0.25 249	0.15 233	0.33 100	0.23 215	0.11 53	0.27 202	0.18 121	0.56 360	0.59 385	0.31 211	0.32 159	0.33 240	0.28 273	0.49 262	0.30 296	0.11 268	0.08 260	0.11 272	0.10 255	0.11 263	0.13 314

SPstereo	0.14 17	0.14 203	0.33 100	0.20 79	0.09 10	0.21 100	0.10 1	0.26 30	0.20 28	0.18 61	0.19 42	0.15 41	0.13 54	0.17 17	0.13 35	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.06 28

RAFT+CT+SA	0.21 151	0.18 286	0.33 100	0.25 296	0.18 316	0.23 143	0.29 347	0.40 191	0.36 215	0.24 100	0.38 230	0.18 63	0.16 95	0.32 196	0.16 96	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.12 327	0.09 163	0.09 196

RALCasStereoNet	0.18 82	0.15 233	0.33 100	0.21 118	0.14 204	0.21 100	0.18 121	0.31 89	0.25 86	0.21 78	0.29 126	0.22 104	0.15 81	0.27 145	0.17 124	0.08 119	0.10 315	0.07 21	0.06 33	0.09 163	0.09 196

HCRNet	0.24 222	0.25 353	0.33 100	0.34 399	0.16 275	0.27 202	0.18 121	0.43 228	0.35 203	0.30 194	0.35 199	0.32 233	0.22 186	0.44 245	0.20 181	0.13 321	0.08 260	0.13 328	0.11 292	0.10 218	0.09 196

EAI-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.33 100	0.21 118	0.12 96	0.30 254	0.46 415	0.46 253	0.20 28	0.25 108	0.50 335	0.17 55	0.16 95	0.24 89	0.23 239	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.10 255	0.06 8	0.07 85

DIP-Stereo	0.18 82	0.12 106	0.33 100	0.20 79	0.13 163	0.28 217	0.12 5	0.42 217	0.25 86	0.27 128	0.32 159	0.21 95	0.17 120	0.25 114	0.20 181	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.06 33	0.07 51	0.08 142
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
rvit_0105_6	0.19 120	0.14 203	0.34 107	0.23 215	0.14 204	0.18 30	0.20 201	0.29 65	0.37 224	0.18 61	0.22 76	0.23 124	0.17 120	0.26 129	0.17 124	0.15 356	0.13 364	0.13 328	0.11 292	0.11 263	0.08 142

test_for_model	0.29 301	0.89 449	0.34 107	0.69 442	0.49 433	0.20 77	0.16 59	0.30 81	0.23 63	0.28 138	0.15 22	0.13 17	0.11 18	0.17 17	0.13 35	0.29 424	0.10 315	0.06 1	0.04 1	0.86 453	0.18 373

ttt	0.29 301	0.12 106	0.34 107	0.21 118	0.13 163	0.29 237	0.20 201	0.56 360	0.47 328	0.31 211	0.44 298	0.30 213	0.22 186	0.65 342	0.85 417	0.13 321	0.10 315	0.10 220	0.10 255	0.11 263	0.11 278

MIF-Stereo (partial)	0.16 47	0.10 36	0.34 107	0.21 118	0.15 250	0.15 6	0.13 9	0.28 54	0.25 86	0.17 48	0.26 105	0.15 41	0.16 95	0.25 114	0.17 124	0.09 191	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.09 163	0.08 142

riskmin	0.18 82	0.09 15	0.34 107	0.18 12	0.12 96	0.24 162	0.16 59	0.34 119	0.28 119	0.21 78	0.23 79	0.33 240	0.24 215	0.23 83	0.17 124	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.06 33	0.10 218	0.10 246

test_4	0.18 82	0.12 106	0.34 107	0.23 215	0.12 96	0.18 30	0.22 253	0.26 30	0.24 75	0.24 100	0.47 326	0.22 104	0.13 54	0.24 89	0.16 96	0.06 1	0.05 7	0.09 151	0.09 219	0.07 51	0.05 1

DRaft	0.24 222	0.10 36	0.34 107	0.18 12	0.12 96	0.28 217	0.23 276	0.33 112	0.39 247	0.38 310	0.61 383	0.21 95	0.41 361	0.48 257	0.42 354	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.08 142

Pruner-Stereo	0.19 120	0.11 82	0.34 107	0.29 372	0.12 96	0.19 53	0.17 86	0.31 89	0.29 137	0.33 244	0.32 159	0.25 143	0.15 81	0.24 89	0.21 203	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.09 196

UCFNet_RVC	0.24 222	0.16 256	0.34 107	0.18 12	0.15 250	0.33 288	0.16 59	0.46 253	0.35 203	0.29 165	0.35 199	0.39 290	0.25 232	0.34 208	0.22 221	0.13 321	0.08 260	0.13 328	0.14 361	0.13 314	0.12 300

DLCB_ROB	0.28 290	0.16 256	0.34 107	0.27 352	0.16 275	0.38 330	0.25 313	0.48 271	0.43 284	0.46 370	0.46 319	0.51 360	0.33 321	0.53 282	0.33 314	0.10 235	0.10 315	0.11 272	0.11 292	0.10 218	0.09 196

test_sample7	0.25 249	0.15 233	0.35 117	0.20 79	0.14 204	0.28 217	0.21 230	0.51 302	0.38 238	0.37 299	0.34 188	0.37 270	0.30 297	0.39 230	0.23 239	0.14 344	0.09 293	0.13 328	0.12 327	0.13 314	0.12 300

H2IRNET	0.18 82	0.13 164	0.35 117	0.21 118	0.12 96	0.20 77	0.15 37	0.27 40	0.30 148	0.17 48	0.31 152	0.25 143	0.20 166	0.24 89	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.10 255	0.09 163	0.06 28

tt1	0.18 82	0.14 203	0.35 117	0.23 215	0.11 53	0.30 254	0.19 159	0.35 140	0.44 298	0.17 48	0.19 42	0.13 17	0.16 95	0.27 145	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.08 88	0.06 33	0.08 101	0.08 142

testlalala_base	0.20 134	0.13 164	0.35 117	0.25 296	0.15 250	0.25 175	0.16 59	0.34 119	0.17 8	0.19 66	0.26 105	0.17 55	0.14 69	0.18 30	0.16 96	0.39 436	0.09 293	0.07 21	0.05 11	0.45 431	0.08 142

DisPM	0.19 120	0.10 36	0.35 117	0.23 215	0.13 163	0.18 30	0.20 201	0.29 65	0.29 137	0.33 244	0.34 188	0.23 124	0.16 95	0.33 202	0.16 96	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.07 51	0.11 278

Sa-1000	0.22 179	0.15 233	0.35 117	0.23 215	0.13 163	0.28 217	0.23 276	0.47 260	0.39 247	0.30 194	0.50 335	0.26 164	0.19 157	0.33 202	0.16 96	0.07 22	0.06 83	0.10 220	0.11 292	0.08 101	0.06 28

OMP-Stereo	0.23 196	0.14 203	0.35 117	0.29 372	0.13 163	0.21 100	0.16 59	0.37 167	0.33 180	0.34 263	0.30 138	0.34 247	0.19 157	0.70 357	0.24 250	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.07 67	0.07 51	0.06 28

IIG-Stereo	0.23 196	0.13 164	0.35 117	0.29 372	0.12 96	0.23 143	0.14 21	0.38 172	0.31 160	0.34 263	0.37 218	0.33 240	0.21 173	0.70 357	0.26 272	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.07 67	0.07 51	0.06 28

NF-Stereo	0.20 134	0.10 36	0.35 117	0.24 259	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.38 172	0.32 168	0.28 138	0.30 138	0.22 104	0.16 95	0.51 270	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.13 314

OCTAStereo	0.20 134	0.10 36	0.35 117	0.24 259	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.38 172	0.32 168	0.28 138	0.30 138	0.22 104	0.16 95	0.51 270	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.13 314

NRIStereo	0.18 82	0.11 82	0.35 117	0.23 215	0.11 53	0.24 162	0.20 201	0.29 65	0.26 95	0.26 119	0.25 97	0.25 143	0.18 143	0.34 208	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.08 142

RE-Stereo	0.20 134	0.10 36	0.35 117	0.24 259	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.38 172	0.32 168	0.28 138	0.30 138	0.22 104	0.16 95	0.51 270	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.13 314

TVStereo	0.20 134	0.10 36	0.35 117	0.24 259	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.38 172	0.32 168	0.28 138	0.30 138	0.22 104	0.16 95	0.51 270	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.13 314

rafts_anoy	0.18 82	0.15 233	0.35 117	0.22 172	0.14 204	0.19 53	0.17 86	0.32 98	0.30 148	0.23 86	0.25 97	0.20 84	0.16 95	0.22 74	0.19 168	0.08 119	0.07 183	0.10 220	0.12 327	0.09 163	0.08 142

ACVNet	0.23 196	0.13 164	0.35 117	0.18 12	0.15 250	0.27 202	0.23 276	0.39 184	0.44 298	0.28 138	0.41 259	0.38 278	0.26 241	0.27 145	0.32 307	0.08 119	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.10 218	0.07 85

CFNet-ft	0.24 222	0.15 233	0.35 117	0.18 12	0.15 250	0.30 254	0.21 230	0.39 184	0.36 215	0.28 138	0.40 251	0.43 317	0.25 232	0.47 255	0.24 250	0.12 304	0.07 183	0.12 308	0.11 292	0.12 299	0.09 196

CFNet_RVC	0.24 222	0.15 233	0.35 117	0.18 12	0.15 250	0.30 254	0.21 230	0.39 184	0.36 215	0.28 138	0.40 251	0.43 317	0.25 232	0.47 255	0.24 250	0.12 304	0.07 183	0.12 308	0.11 292	0.12 299	0.09 196

HSM	0.28 290	0.16 256	0.35 117	0.20 79	0.15 250	0.33 288	0.19 159	0.53 328	0.37 224	0.36 294	0.38 230	0.67 408	0.31 311	0.89 410	0.23 239	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.08 142

StereoDRNet-Refined	0.27 271	0.17 272	0.35 117	0.25 296	0.14 204	0.37 323	0.21 230	0.47 260	0.41 272	0.44 363	0.51 341	0.41 306	0.28 273	0.45 248	0.37 329	0.09 191	0.06 83	0.11 272	0.11 292	0.10 218	0.10 246
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.31 317	0.20 314	0.35 117	0.24 259	0.16 275	0.32 277	0.19 159	0.52 317	0.48 337	0.33 244	0.36 209	0.42 314	0.28 273	0.93 417	0.24 250	0.19 398	0.20 413	0.24 408	0.22 410	0.17 363	0.17 361

GCAP-BAT	0.16 47	0.11 82	0.36 137	0.18 12	0.13 163	0.21 100	0.16 59	0.23 16	0.18 11	0.26 119	0.28 115	0.20 84	0.11 18	0.24 89	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.05 1	0.06 28

gcap-zeroshot	0.17 61	0.11 82	0.36 137	0.20 79	0.12 96	0.26 193	0.16 59	0.30 81	0.22 48	0.26 119	0.20 58	0.30 213	0.14 69	0.20 48	0.13 35	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

testlalala	0.15 36	0.10 36	0.36 137	0.19 36	0.12 96	0.23 143	0.16 59	0.26 30	0.19 16	0.24 100	0.19 42	0.14 33	0.11 18	0.16 10	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.05 1	0.05 1

SA	0.22 179	0.16 256	0.36 137	0.23 215	0.13 163	0.24 162	0.23 276	0.45 243	0.40 262	0.27 128	0.44 298	0.23 124	0.23 197	0.33 202	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.10 220	0.11 292	0.08 101	0.06 28

GANet-RSSM	0.24 222	0.14 203	0.36 137	0.21 118	0.14 204	0.27 202	0.21 230	0.45 243	0.33 180	0.29 165	0.39 243	0.39 290	0.28 273	0.58 309	0.23 239	0.11 268	0.07 183	0.09 151	0.09 219	0.10 218	0.09 196

PSMNet-RSSM	0.24 222	0.15 233	0.36 137	0.21 118	0.14 204	0.25 175	0.20 201	0.48 271	0.37 224	0.30 194	0.44 298	0.38 278	0.26 241	0.52 276	0.22 221	0.12 304	0.07 183	0.11 272	0.13 350	0.10 218	0.09 196

DSFCA	0.27 271	0.13 164	0.36 137	0.20 79	0.17 295	0.38 330	0.31 361	0.47 260	0.43 284	0.43 357	0.37 218	0.39 290	0.29 287	0.52 276	0.32 307	0.12 304	0.10 315	0.10 220	0.11 292	0.11 263	0.10 246

DMCA	0.22 179	0.14 203	0.36 137	0.22 172	0.14 204	0.27 202	0.20 201	0.43 228	0.38 238	0.31 211	0.32 159	0.33 240	0.24 215	0.24 89	0.28 280	0.11 268	0.08 260	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.11 278

StereoVision	0.22 179	0.18 286	0.37 145	0.27 352	0.17 295	0.23 143	0.22 253	0.38 172	0.31 160	0.20 69	0.51 341	0.22 104	0.16 95	0.28 157	0.18 143	0.11 268	0.12 353	0.13 328	0.13 350	0.10 218	0.07 85

NINENet	0.25 249	0.15 233	0.37 145	0.23 215	0.16 275	0.43 361	0.17 86	0.60 388	0.46 323	0.32 233	0.37 218	0.32 233	0.20 166	0.42 239	0.21 203	0.10 235	0.10 315	0.12 308	0.08 136	0.11 263	0.10 246

AACVNet	0.26 264	0.16 256	0.37 145	0.22 172	0.14 204	0.29 237	0.19 159	0.41 203	0.31 160	0.38 310	0.42 275	0.43 317	0.28 273	0.73 367	0.25 259	0.11 268	0.08 260	0.11 272	0.09 219	0.13 314	0.11 278

PFNet+	0.20 134	0.10 36	0.37 145	0.21 118	0.12 96	0.17 22	0.19 159	0.29 65	0.34 189	0.33 244	0.32 159	0.24 136	0.16 95	0.32 196	0.17 124	0.10 235	0.07 183	0.11 272	0.10 255	0.08 101	0.12 300

Patchmatch Stereo++	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.10 28	0.18 30	0.14 21	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.17 120	0.26 129	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.33 332	0.11 82	0.37 145	0.25 296	0.16 275	0.20 77	0.19 159	0.30 81	0.27 105	0.35 279	0.35 199	0.27 173	0.30 297	0.44 245	2.66 465	0.08 119	0.05 7	0.10 220	0.07 67	0.08 101	0.06 28

PSM-adaLoss	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.10 28	0.18 30	0.16 59	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.18 143	0.24 89	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142

ROB_FTStereo_v2	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.10 28	0.18 30	0.16 59	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.17 120	0.24 89	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142

ROB_FTStereo	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.10 28	0.18 30	0.14 21	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.28 115	0.25 143	0.17 120	0.24 89	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142

HUI-Stereo	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.10 28	0.18 30	0.14 21	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.28 115	0.25 143	0.17 120	0.22 74	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142

SST-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.37 145	0.24 259	0.13 163	0.19 53	0.17 86	0.31 89	0.24 75	0.34 263	0.33 179	0.29 197	0.25 232	0.56 300	0.17 124	0.08 119	0.05 7	0.10 220	0.08 136	0.09 163	0.07 85

RAFT_R40	0.21 151	0.10 36	0.37 145	0.24 259	0.13 163	0.18 30	0.18 121	0.31 89	0.29 137	0.33 244	0.33 179	0.30 213	0.24 215	0.55 290	0.18 143	0.08 119	0.05 7	0.10 220	0.08 136	0.08 101	0.07 85

iGMRVC	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.10 28	0.18 30	0.15 37	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.17 120	0.27 145	0.17 124	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142

iRAFT	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.10 28	0.18 30	0.14 21	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.17 120	0.26 129	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142

CRE-IMP	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.11 53	0.24 162	0.17 86	0.29 65	0.21 39	0.27 128	0.26 105	0.24 136	0.17 120	0.23 83	0.18 143	0.08 119	0.05 7	0.10 220	0.07 67	0.10 218	0.10 246

RAFT-IKP	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.10 28	0.18 30	0.15 37	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.18 143	0.25 114	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142

RALAANet	0.19 120	0.18 286	0.37 145	0.23 215	0.14 204	0.23 143	0.13 9	0.37 167	0.29 137	0.28 138	0.26 105	0.25 143	0.15 81	0.26 129	0.18 143	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.06 28

Gwc-CoAtRS	0.17 61	0.10 36	0.37 145	0.20 79	0.12 96	0.19 53	0.15 37	0.32 98	0.28 119	0.23 86	0.23 79	0.27 173	0.15 81	0.20 48	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

AdaStereo	0.24 222	0.16 256	0.37 145	0.24 259	0.12 96	0.32 277	0.17 86	0.54 335	0.42 279	0.33 244	0.38 230	0.35 261	0.21 173	0.30 184	0.22 221	0.14 344	0.06 83	0.13 328	0.08 136	0.11 263	0.08 142
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.
rvit_0105_5	0.21 151	0.15 233	0.38 164	0.23 215	0.13 163	0.22 124	0.24 298	0.36 158	0.39 247	0.21 78	0.23 79	0.26 164	0.19 157	0.26 129	0.19 168	0.15 356	0.13 364	0.12 308	0.12 327	0.10 218	0.09 196

rvit_0105_4	0.20 134	0.15 233	0.38 164	0.23 215	0.14 204	0.20 77	0.22 253	0.33 112	0.39 247	0.19 66	0.24 90	0.25 143	0.19 157	0.27 145	0.17 124	0.16 371	0.13 364	0.13 328	0.11 292	0.11 263	0.08 142

ACVNet-DCA	0.18 82	0.14 203	0.38 164	0.23 215	0.11 53	0.31 269	0.19 159	0.41 203	0.27 105	0.17 48	0.19 42	0.13 17	0.18 143	0.28 157	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.08 88	0.06 33	0.09 163	0.09 196

xx1	0.20 134	0.14 203	0.38 164	0.23 215	0.11 53	0.31 269	0.19 159	0.35 140	0.47 328	0.17 48	0.19 42	0.28 188	0.24 215	0.28 157	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.10 220	0.09 219	0.09 163	0.09 196

1test111	0.19 120	0.14 203	0.38 164	0.23 215	0.11 53	0.31 269	0.19 159	0.41 203	0.27 105	0.17 48	0.19 42	0.13 17	0.18 143	0.34 208	0.22 221	0.08 119	0.05 7	0.08 88	0.06 33	0.09 163	0.09 196

cc1	0.18 82	0.14 203	0.38 164	0.23 215	0.11 53	0.31 269	0.19 159	0.35 140	0.47 328	0.17 48	0.19 42	0.13 17	0.18 143	0.28 157	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.08 88	0.06 33	0.08 101	0.08 142

EKT-Stereo	0.38 363	0.12 106	0.38 164	0.42 423	3.88 471	0.21 100	0.17 86	0.35 140	0.28 119	0.20 69	0.20 58	0.23 124	0.15 81	0.28 157	0.16 96	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.09 196

MIM_Stereo	0.18 82	0.12 106	0.38 164	0.20 79	0.11 53	0.17 22	0.14 21	0.35 140	0.25 86	0.27 128	0.35 199	0.23 124	0.13 54	0.27 145	0.16 96	0.06 1	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.08 101	0.06 28

RAFT-Test	0.17 61	0.10 36	0.38 164	0.19 36	0.12 96	0.25 175	0.17 86	0.33 112	0.23 63	0.23 86	0.29 126	0.27 173	0.14 69	0.20 48	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

test_5	0.23 196	0.19 302	0.38 164	0.26 328	0.18 316	0.25 175	0.29 347	0.40 191	0.37 224	0.29 165	0.40 251	0.25 143	0.22 186	0.34 208	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.09 219	0.10 218	0.10 246

UDGNet	0.23 196	0.31 393	0.38 164	0.24 259	0.14 204	0.24 162	0.18 121	0.32 98	0.43 284	0.29 165	0.28 115	0.24 136	0.19 157	0.29 172	0.20 181	0.15 356	0.07 183	0.21 399	0.11 292	0.14 329	0.10 246

UPFNet	0.25 249	0.12 106	0.38 164	0.24 259	0.19 334	0.37 323	0.28 342	0.48 271	0.38 238	0.34 263	0.37 218	0.37 270	0.28 273	0.39 230	0.33 314	0.10 235	0.09 293	0.10 220	0.10 255	0.10 218	0.08 142

TDLM	0.30 310	0.21 327	0.38 164	0.28 369	0.15 250	0.33 288	0.32 365	0.52 317	0.47 328	0.38 310	0.43 287	0.39 290	0.29 287	0.91 414	0.28 280	0.14 344	0.08 260	0.13 328	0.11 292	0.12 299	0.10 246

DDVS	0.25 249	0.15 233	0.39 177	0.24 259	0.17 295	0.34 300	0.21 230	0.41 203	0.30 148	0.33 244	0.41 259	0.48 345	0.21 173	0.52 276	0.27 276	0.11 268	0.09 293	0.11 272	0.09 219	0.13 314	0.14 332

model_zeroshot	0.17 61	0.11 82	0.39 177	0.20 79	0.12 96	0.24 162	0.15 37	0.34 119	0.22 48	0.30 194	0.20 58	0.22 104	0.12 30	0.24 89	0.14 59	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.07 85

LL-Strereo2	0.18 82	0.18 286	0.39 177	0.22 172	0.12 96	0.24 162	0.13 9	0.31 89	0.23 63	0.24 100	0.20 58	0.24 136	0.12 30	0.26 129	0.15 75	0.06 1	0.06 83	0.12 308	0.09 219	0.08 101	0.07 85

IER	0.23 196	0.12 106	0.39 177	0.20 79	0.14 204	0.31 269	0.19 159	0.42 217	0.36 215	0.33 244	0.40 251	0.32 233	0.33 321	0.29 172	0.22 221	0.09 191	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.09 163	0.08 142

PSM-softLoss	0.21 151	0.10 36	0.39 177	0.24 259	0.12 96	0.20 77	0.18 121	0.38 172	0.26 95	0.29 165	0.32 159	0.24 136	0.16 95	0.52 276	0.20 181	0.09 191	0.06 83	0.10 220	0.09 219	0.08 101	0.12 300

KMStereo	0.21 151	0.10 36	0.39 177	0.24 259	0.12 96	0.20 77	0.18 121	0.38 172	0.26 95	0.29 165	0.32 159	0.24 136	0.16 95	0.52 276	0.20 181	0.09 191	0.06 83	0.10 220	0.09 219	0.08 101	0.12 300

IRAFT_RVC	0.22 179	0.12 106	0.39 177	0.26 328	0.11 53	0.18 30	0.24 298	0.40 191	0.37 224	0.31 211	0.30 138	0.29 197	0.24 215	0.55 290	0.22 221	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.08 101	0.07 85

rvit_0105_3	0.23 196	0.17 272	0.40 184	0.25 296	0.15 250	0.24 162	0.28 342	0.38 172	0.41 272	0.25 108	0.25 97	0.28 188	0.21 173	0.28 157	0.20 181	0.15 356	0.13 364	0.14 350	0.15 369	0.10 218	0.09 196

SMFormer	0.25 249	0.12 106	0.40 184	0.19 36	0.10 28	0.27 202	0.19 159	0.51 302	0.45 309	0.34 263	0.41 259	0.31 224	0.26 241	0.58 309	0.28 280	0.10 235	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.09 163	0.09 196

tta	0.24 222	0.12 106	0.40 184	0.19 36	0.10 28	0.27 202	0.19 159	0.51 302	0.45 309	0.34 263	0.41 259	0.31 224	0.26 241	0.58 309	0.28 280	0.10 235	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.08 101	0.07 85

qqq1	0.24 222	0.12 106	0.40 184	0.19 36	0.10 28	0.27 202	0.19 159	0.51 302	0.45 309	0.34 263	0.41 259	0.31 224	0.26 241	0.58 309	0.16 96	0.10 235	0.07 183	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.07 85

fff1	0.24 222	0.12 106	0.40 184	0.19 36	0.10 28	0.27 202	0.19 159	0.51 302	0.45 309	0.34 263	0.41 259	0.31 224	0.26 241	0.58 309	0.16 96	0.10 235	0.07 183	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.07 85

1111x	0.32 326	0.11 82	0.40 184	0.22 172	0.11 53	0.32 277	0.26 324	0.59 380	0.43 284	0.31 211	0.41 259	0.39 290	0.28 273	0.76 380	1.37 445	0.09 191	0.08 260	0.09 151	0.10 255	0.09 163	0.08 142

DCRE	0.20 134	0.13 164	0.40 184	0.21 118	0.15 250	0.20 77	0.19 159	0.30 81	0.27 105	0.22 83	0.80 413	0.23 124	0.16 95	0.23 83	0.15 75	0.07 22	0.07 183	0.07 21	0.08 136	0.07 51	0.06 28

fff	0.19 120	0.13 164	0.40 184	0.18 12	0.09 10	0.19 53	0.18 121	0.35 140	0.43 284	0.29 165	0.30 138	0.18 63	0.28 273	0.20 48	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.05 1	0.07 85

hknet	0.25 249	0.14 203	0.40 184	0.25 296	0.15 250	0.35 313	0.21 230	0.56 360	0.37 224	0.34 263	0.35 199	0.43 317	0.27 259	0.37 224	0.21 203	0.09 191	0.07 183	0.11 272	0.10 255	0.09 163	0.09 196

dd	0.22 179	0.26 364	0.40 184	0.22 172	0.12 96	0.25 175	0.21 230	0.32 98	0.44 298	0.29 165	0.28 115	0.25 143	0.16 95	0.30 184	0.25 259	0.12 304	0.07 183	0.10 220	0.08 136	0.11 263	0.09 196

DeepStereo_RVC	0.18 82	0.11 82	0.40 184	0.21 118	0.11 53	0.19 53	0.16 59	0.28 54	0.22 48	0.27 128	0.27 111	0.23 124	0.28 273	0.24 89	0.18 143	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.10 246

test-1	0.17 61	0.11 82	0.40 184	0.23 215	0.13 163	0.22 124	0.23 276	0.34 119	0.26 95	0.20 69	0.24 90	0.22 104	0.14 69	0.16 10	0.20 181	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.08 142

TestStereo	0.21 151	0.19 302	0.40 184	0.25 296	0.10 28	0.22 124	0.21 230	0.31 89	0.31 160	0.23 86	0.34 188	0.22 104	0.18 143	0.62 329	0.18 143	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.07 67	0.11 263	0.06 28

DCANet	0.18 82	0.13 164	0.40 184	0.19 36	0.09 10	0.19 53	0.18 121	0.34 119	0.39 247	0.29 165	0.31 152	0.18 63	0.23 197	0.20 48	0.19 168	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.07 85

csc	0.19 120	0.13 164	0.40 184	0.18 12	0.09 10	0.19 53	0.18 121	0.35 140	0.43 284	0.29 165	0.30 138	0.18 63	0.28 273	0.20 48	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.05 1	0.07 85

cscssc	0.19 120	0.13 164	0.40 184	0.18 12	0.09 10	0.19 53	0.18 121	0.35 140	0.43 284	0.29 165	0.30 138	0.18 63	0.28 273	0.20 48	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.05 1	0.07 85

111	0.20 134	0.17 272	0.40 184	0.18 12	0.09 10	0.24 162	0.17 86	0.41 203	0.45 309	0.23 86	0.29 126	0.29 197	0.21 173	0.24 89	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.07 51	0.08 142

GMStereo	0.19 120	0.25 353	0.40 184	0.21 118	0.12 96	0.22 124	0.19 159	0.29 65	0.40 262	0.25 108	0.23 79	0.16 50	0.15 81	0.25 114	0.19 168	0.09 191	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.10 218	0.08 142
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.17 61	0.10 36	0.40 184	0.20 79	0.11 53	0.20 77	0.15 37	0.36 158	0.30 148	0.23 86	0.21 69	0.26 164	0.15 81	0.20 48	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.05 1

delet	0.27 271	0.14 203	0.40 184	0.23 215	0.19 334	0.41 346	0.29 347	0.49 279	0.48 337	0.33 244	0.41 259	0.37 270	0.30 297	0.48 257	0.34 318	0.09 191	0.09 293	0.11 272	0.12 327	0.08 101	0.08 142

acv_ft	0.25 249	0.13 164	0.40 184	0.23 215	0.19 334	0.34 300	0.21 230	0.45 243	0.44 298	0.38 310	0.41 259	0.38 278	0.27 259	0.27 145	0.35 322	0.08 119	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.11 263	0.07 85

hitnet-ft	0.29 301	0.17 272	0.40 184	0.19 36	0.14 204	0.39 338	0.23 276	0.44 233	0.41 272	0.36 294	0.46 319	0.53 368	0.34 329	0.76 380	0.32 307	0.14 344	0.10 315	0.13 328	0.10 255	0.15 341	0.13 314

iResNet_ROB	0.25 249	0.19 302	0.40 184	0.20 79	0.12 96	0.30 254	0.16 59	0.55 345	0.53 368	0.38 310	0.43 287	0.37 270	0.26 241	0.38 228	0.22 221	0.08 119	0.06 83	0.06 1	0.04 1	0.09 163	0.09 196

test_sample6	0.25 249	0.13 164	0.41 207	0.21 118	0.11 53	0.30 254	0.22 253	0.51 302	0.35 203	0.33 244	0.43 287	0.30 213	0.24 215	0.57 303	0.22 221	0.10 235	0.07 183	0.10 220	0.10 255	0.11 263	0.10 246

RAFT_CTSACE	0.21 151	0.16 256	0.41 207	0.25 296	0.15 250	0.22 124	0.24 298	0.32 98	0.28 119	0.33 244	0.51 341	0.29 197	0.17 120	0.32 196	0.13 35	0.06 1	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.06 28

SACVNet	0.30 310	0.20 314	0.41 207	0.25 296	0.18 316	0.34 300	0.25 313	0.52 317	0.40 262	0.41 342	0.44 298	0.46 337	0.32 318	0.71 360	0.25 259	0.13 321	0.10 315	0.12 308	0.12 327	0.16 348	0.17 361

THIR-Stereo	0.29 301	0.12 106	0.41 207	0.19 36	0.11 53	0.28 217	0.72 442	0.32 98	0.35 203	0.37 299	0.65 390	0.34 247	0.50 394	0.57 303	0.45 362	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.09 219	0.07 51	0.07 85

cross-raft	0.17 61	0.12 106	0.41 207	0.23 215	0.10 28	0.20 77	0.24 298	0.33 112	0.23 63	0.23 86	0.28 115	0.29 197	0.15 81	0.17 17	0.15 75	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.05 1

psm_up	0.29 301	0.16 256	0.41 207	0.26 328	0.17 295	0.32 277	0.26 324	0.55 345	0.43 284	0.36 294	0.40 251	0.45 331	0.37 345	0.58 309	0.30 296	0.11 268	0.12 353	0.13 328	0.12 327	0.10 218	0.10 246

ac_64	0.27 271	0.13 164	0.41 207	0.24 259	0.17 295	0.36 318	0.22 253	0.46 253	0.33 180	0.35 279	0.36 209	0.52 364	0.30 297	0.62 329	0.32 307	0.11 268	0.09 293	0.10 220	0.10 255	0.09 163	0.08 142

CVANet_RVC	0.30 310	0.19 302	0.41 207	0.26 328	0.16 275	0.33 288	0.26 324	0.52 317	0.47 328	0.40 333	0.46 319	0.43 317	0.31 311	0.89 410	0.26 272	0.14 344	0.09 293	0.14 350	0.13 350	0.14 329	0.10 246

test_sample5	0.24 222	0.13 164	0.42 215	0.21 118	0.12 96	0.30 254	0.21 230	0.50 287	0.34 189	0.32 233	0.41 259	0.29 197	0.23 197	0.55 290	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.10 220	0.09 219	0.11 263	0.10 246

DualNet	0.24 222	0.13 164	0.42 215	0.21 118	0.12 96	0.30 254	0.21 230	0.50 287	0.34 189	0.33 244	0.43 287	0.29 197	0.23 197	0.55 290	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.10 220	0.09 219	0.11 263	0.10 246

ffm	0.22 179	0.12 106	0.42 215	0.20 79	0.13 163	0.28 217	0.20 201	0.35 140	0.44 298	0.30 194	0.42 275	0.34 247	0.23 197	0.27 145	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.11 272	0.10 255	0.08 101	0.08 142

ff1	0.29 301	0.12 106	0.42 215	0.20 79	0.13 163	0.28 217	0.20 201	0.35 140	0.44 298	0.30 194	0.42 275	0.34 247	0.23 197	0.81 397	1.08 429	0.08 119	0.05 7	0.11 272	0.10 255	0.08 101	0.08 142

mmx	0.31 317	0.12 106	0.42 215	0.20 79	0.13 163	0.28 217	0.20 201	0.55 345	0.45 309	0.30 194	0.42 275	0.34 247	0.23 197	0.81 397	1.08 429	0.10 235	0.07 183	0.11 272	0.10 255	0.11 263	0.10 246

xxx	0.31 317	0.12 106	0.42 215	0.20 79	0.13 163	0.28 217	0.20 201	0.55 345	0.45 309	0.30 194	0.42 275	0.34 247	0.23 197	0.81 397	1.08 429	0.10 235	0.07 183	0.11 272	0.10 255	0.11 263	0.10 246

DAS	0.27 271	0.12 106	0.42 215	0.24 259	0.18 316	0.29 237	0.24 298	0.45 243	0.45 309	0.41 342	0.44 298	0.34 247	0.29 287	0.75 375	0.21 203	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.09 196

SepStereo	0.26 264	0.12 106	0.42 215	0.24 259	0.18 316	0.29 237	0.24 298	0.45 243	0.45 309	0.41 342	0.44 298	0.34 247	0.29 287	0.64 336	0.21 203	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.09 196

ADLNet	0.28 290	0.15 233	0.42 215	0.23 215	0.19 334	0.34 300	0.23 276	0.53 328	0.43 284	0.42 351	0.41 259	0.44 327	0.27 259	0.55 290	0.35 322	0.11 268	0.08 260	0.11 272	0.11 292	0.11 263	0.12 300

GES	0.22 179	0.12 106	0.42 215	0.20 79	0.14 204	0.27 202	0.19 159	0.49 279	0.33 180	0.30 194	0.36 209	0.25 143	0.23 197	0.29 172	0.22 221	0.10 235	0.08 260	0.08 88	0.07 67	0.10 218	0.11 278

HSM-Net_RVC	0.27 271	0.11 82	0.42 215	0.19 36	0.11 53	0.34 300	0.20 201	0.62 400	0.43 284	0.40 333	0.43 287	0.50 356	0.26 241	0.76 380	0.22 221	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.08 142
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test_sample4	0.24 222	0.13 164	0.43 226	0.20 79	0.12 96	0.32 277	0.21 230	0.51 302	0.34 189	0.31 211	0.37 218	0.28 188	0.23 197	0.53 282	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.10 220	0.09 219	0.11 263	0.10 246

test_sample3	0.23 196	0.12 106	0.43 226	0.19 36	0.12 96	0.32 277	0.20 201	0.50 287	0.34 189	0.31 211	0.33 179	0.29 197	0.22 186	0.53 282	0.22 221	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.10 218	0.10 246

plain	0.17 61	0.13 164	0.43 226	0.21 118	0.13 163	0.16 14	0.17 86	0.27 40	0.22 48	0.16 39	0.26 105	0.13 17	0.16 95	0.27 145	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.07 67	0.10 218	0.07 85

MSKI-zero shot	0.17 61	0.09 15	0.43 226	0.20 79	0.11 53	0.21 100	0.15 37	0.32 98	0.21 39	0.23 86	0.24 90	0.23 124	0.10 10	0.31 190	0.13 35	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.06 28

FTStereo	0.28 290	0.10 36	0.43 226	0.23 215	0.13 163	0.21 100	0.53 429	0.34 119	0.26 95	0.38 310	0.95 425	0.30 213	0.56 404	0.32 196	0.18 143	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.07 51	0.19 381

GMM-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.43 226	0.23 215	0.13 163	0.24 162	0.25 313	0.37 167	0.27 105	0.30 194	0.45 310	0.27 173	0.21 173	0.31 190	0.17 124	0.07 22	0.05 7	0.10 220	0.09 219	0.08 101	0.19 381

HITNet	0.20 134	0.17 272	0.43 226	0.19 36	0.08 3	0.27 202	0.14 21	0.42 217	0.30 148	0.29 165	0.32 159	0.27 173	0.21 173	0.28 157	0.25 259	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.09 163	0.06 28
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
XPNet_ROB	0.33 332	0.20 314	0.43 226	0.27 352	0.18 316	0.37 323	0.31 361	0.55 345	0.50 354	0.51 386	0.53 354	0.58 381	0.37 345	0.63 334	0.45 362	0.17 382	0.12 353	0.13 328	0.12 327	0.15 341	0.14 332

ssnet_v2	0.28 290	0.16 256	0.44 234	0.22 172	0.15 250	0.40 343	0.30 357	0.57 368	0.46 323	0.38 310	0.36 209	0.47 339	0.29 287	0.38 228	0.39 339	0.13 321	0.11 336	0.11 272	0.11 292	0.11 263	0.11 278

iRaft-Stereo_5w	0.23 196	0.18 286	0.44 234	0.22 172	0.13 163	0.19 53	0.19 159	0.37 167	0.32 168	0.28 138	0.37 218	0.34 247	0.23 197	0.65 342	0.27 276	0.06 1	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.09 163	0.08 142

dad	0.28 290	0.31 393	0.44 234	0.21 118	0.14 204	0.30 254	0.20 201	0.33 112	0.49 346	0.44 363	0.44 298	0.45 331	0.21 173	0.41 237	0.26 272	0.20 401	0.11 336	0.20 397	0.11 292	0.14 329	0.10 246

ICVP	0.23 196	0.13 164	0.44 234	0.26 328	0.14 204	0.29 237	0.25 313	0.45 243	0.33 180	0.29 165	0.43 287	0.35 261	0.25 232	0.26 129	0.23 239	0.12 304	0.09 293	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.10 246
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 271	0.20 314	0.44 234	0.27 352	0.16 275	0.33 288	0.25 313	0.56 360	0.54 371	0.34 263	0.38 230	0.34 247	0.25 232	0.51 270	0.28 280	0.12 304	0.08 260	0.09 151	0.08 136	0.11 263	0.11 278

cf-r	0.24 222	0.15 233	0.44 234	0.21 118	0.14 204	0.27 202	0.22 253	0.42 217	0.40 262	0.30 194	0.42 275	0.42 314	0.26 241	0.43 241	0.25 259	0.11 268	0.06 83	0.08 88	0.10 255	0.08 101	0.08 142

RASNet	0.28 290	0.14 203	0.44 234	0.22 172	0.18 316	0.32 277	0.19 159	0.48 271	0.38 238	0.29 165	0.43 287	0.47 339	0.37 345	0.79 390	0.36 328	0.09 191	0.07 183	0.07 21	0.09 219	0.07 51	0.07 85

CFNet	0.27 271	0.20 314	0.44 234	0.22 172	0.14 204	0.33 288	0.14 21	0.51 302	0.45 309	0.30 194	0.40 251	0.38 278	0.27 259	0.76 380	0.25 259	0.09 191	0.07 183	0.11 272	0.11 292	0.11 263	0.08 142

DeepPruner_ROB	0.26 264	0.19 302	0.44 234	0.21 118	0.16 275	0.30 254	0.21 230	0.52 317	0.32 168	0.35 279	0.38 230	0.39 290	0.26 241	0.42 239	0.24 250	0.15 356	0.11 336	0.11 272	0.11 292	0.14 329	0.13 314

MLCV	0.22 179	0.16 256	0.44 234	0.21 118	0.08 3	0.29 237	0.19 159	0.38 172	0.37 224	0.38 310	0.44 298	0.31 224	0.21 173	0.41 237	0.24 250	0.07 22	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.07 51	0.06 28

UGAM	0.26 264	0.14 203	0.45 244	0.25 296	0.12 96	0.23 143	0.25 313	0.32 98	0.41 272	0.31 211	0.42 275	0.41 306	0.22 186	0.92 415	0.22 221	0.08 119	0.06 83	0.14 350	0.12 327	0.10 218	0.07 85

GMStereo_Zeroshot	0.24 222	0.21 327	0.45 244	0.26 328	0.13 163	0.28 217	0.15 37	0.39 184	0.35 203	0.37 299	0.43 287	0.40 303	0.17 120	0.34 208	0.20 181	0.12 304	0.07 183	0.13 328	0.07 67	0.16 348	0.09 196

CRFU-Net	0.28 290	0.14 203	0.45 244	0.25 296	0.15 250	0.45 368	0.23 276	0.50 287	0.30 148	0.43 357	0.41 259	0.48 345	0.46 383	0.43 241	0.29 290	0.11 268	0.10 315	0.09 151	0.08 136	0.10 218	0.10 246

GANet-ADL	0.21 151	0.12 106	0.45 244	0.23 215	0.14 204	0.29 237	0.19 159	0.46 253	0.35 203	0.25 108	0.32 159	0.32 233	0.19 157	0.24 89	0.20 181	0.10 235	0.07 183	0.07 21	0.06 33	0.09 163	0.10 246

RAFT-RH_RVC	0.25 249	0.11 82	0.45 244	0.21 118	0.12 96	0.25 175	0.14 21	0.27 40	0.27 105	0.38 310	1.15 434	0.23 124	0.17 120	0.57 303	0.24 250	0.07 22	0.05 7	0.10 220	0.07 67	0.06 8	0.07 85

FENet	0.21 151	0.11 82	0.45 244	0.21 118	0.12 96	0.26 193	0.17 86	0.41 203	0.35 203	0.30 194	0.31 152	0.29 197	0.23 197	0.26 129	0.23 239	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

ETE_ROB	0.34 339	0.26 364	0.45 244	0.29 372	0.18 316	0.40 343	0.37 388	0.57 368	0.47 328	0.50 381	0.50 335	0.62 392	0.36 337	0.55 290	0.38 331	0.13 321	0.10 315	0.14 350	0.12 327	0.16 348	0.16 350

rvit_105_1	0.27 271	0.19 302	0.46 251	0.27 352	0.19 334	0.30 254	0.35 380	0.44 233	0.51 357	0.31 211	0.31 152	0.31 224	0.26 241	0.35 217	0.25 259	0.15 356	0.14 372	0.15 364	0.17 389	0.11 263	0.10 246

CoDeX	0.23 196	0.12 106	0.46 251	0.21 118	0.14 204	0.29 237	0.21 230	0.53 328	0.41 272	0.29 165	0.35 199	0.29 197	0.22 186	0.48 257	0.19 168	0.09 191	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.07 85

iRaft-Stereo_20w	0.19 120	0.10 36	0.46 251	0.19 36	0.13 163	0.25 175	0.19 159	0.52 317	0.19 16	0.29 165	0.21 69	0.22 104	0.20 166	0.28 157	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.08 136	0.08 101	0.08 142

RAFT-345	0.21 151	0.10 36	0.46 251	0.22 172	0.11 53	0.20 77	0.16 59	0.26 30	0.25 86	0.27 128	0.66 392	0.21 95	0.16 95	0.55 290	0.21 203	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.06 28

HGLStereo	0.27 271	0.14 203	0.46 251	0.24 259	0.21 355	0.33 288	0.23 276	0.50 287	0.42 279	0.35 279	0.48 332	0.41 306	0.33 321	0.45 248	0.33 314	0.11 268	0.10 315	0.09 151	0.09 219	0.10 218	0.12 300

GwcNet-RSSM	0.26 264	0.17 272	0.46 251	0.21 118	0.13 163	0.28 217	0.23 276	0.44 233	0.42 279	0.31 211	0.45 310	0.40 303	0.26 241	0.55 290	0.28 280	0.11 268	0.07 183	0.09 151	0.10 255	0.09 163	0.08 142

PS-NSSS	0.32 326	0.30 387	0.46 251	0.23 215	0.17 295	0.33 288	0.24 298	0.57 368	0.41 272	0.37 299	0.52 349	0.35 261	0.30 297	0.80 394	0.30 296	0.17 382	0.14 372	0.21 399	0.15 369	0.15 341	0.13 314

LALA_ROB	0.36 348	0.25 353	0.46 251	0.30 379	0.21 355	0.47 376	0.39 399	0.61 392	0.51 357	0.52 392	0.51 341	0.69 414	0.36 337	0.50 265	0.43 355	0.17 382	0.11 336	0.16 373	0.14 361	0.17 363	0.15 342

Anonymous_2	0.37 357	0.21 327	0.47 259	0.20 79	0.21 355	0.42 353	0.26 324	0.38 172	0.29 137	0.33 244	0.30 138	0.44 327	0.38 349	0.36 222	0.29 290	0.26 414	0.29 432	0.44 433	1.41 468	0.34 425	0.21 398

TRStereo	0.19 120	0.17 272	0.47 259	0.23 215	0.19 334	0.19 53	0.16 59	0.52 317	0.28 119	0.20 69	0.19 42	0.21 95	0.13 54	0.24 89	0.13 35	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.11 292	0.06 8	0.06 28

DEmStereo	0.26 264	0.09 15	0.47 259	0.19 36	0.12 96	0.30 254	0.25 313	0.28 54	0.36 215	0.36 294	0.58 370	0.25 143	0.48 392	0.53 282	0.44 359	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.06 8	0.07 85

CFNet_pseudo	0.23 196	0.13 164	0.47 259	0.19 36	0.13 163	0.26 193	0.16 59	0.44 233	0.44 298	0.29 165	0.37 218	0.38 278	0.23 197	0.29 172	0.21 203	0.09 191	0.06 83	0.11 272	0.08 136	0.11 263	0.09 196

BEATNet_4x	0.22 179	0.18 286	0.47 259	0.22 172	0.10 28	0.28 217	0.14 21	0.46 253	0.32 168	0.31 211	0.34 188	0.31 224	0.25 232	0.31 190	0.29 290	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.06 33	0.10 218	0.08 142

ccs_rob	0.23 196	0.13 164	0.47 259	0.20 79	0.13 163	0.26 193	0.17 86	0.44 233	0.44 298	0.29 165	0.37 218	0.38 278	0.23 197	0.29 172	0.21 203	0.09 191	0.06 83	0.11 272	0.08 136	0.11 263	0.09 196

DN-CSS_ROB	0.22 179	0.25 353	0.47 259	0.24 259	0.14 204	0.25 175	0.12 5	0.40 191	0.33 180	0.29 165	0.42 275	0.22 104	0.20 166	0.33 202	0.19 168	0.07 22	0.06 83	0.11 272	0.11 292	0.11 263	0.07 85

SGM-Forest	0.36 348	0.17 272	0.47 259	0.23 215	0.16 275	0.45 368	0.41 404	0.55 345	0.48 337	0.52 392	0.60 377	0.52 364	0.41 361	0.85 403	0.50 378	0.17 382	0.17 398	0.17 379	0.15 369	0.15 341	0.15 342
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PCWNet_CMD	0.23 196	0.13 164	0.48 267	0.20 79	0.13 163	0.28 217	0.16 59	0.46 253	0.46 323	0.29 165	0.36 209	0.37 270	0.24 215	0.28 157	0.20 181	0.09 191	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.11 263	0.09 196

ToySt	0.24 222	0.16 256	0.48 267	0.21 118	0.13 163	0.29 237	0.29 347	0.39 184	0.39 247	0.27 128	0.35 199	0.39 290	0.31 311	0.31 190	0.29 290	0.08 119	0.09 293	0.10 220	0.11 292	0.11 263	0.10 246

DDUNet	0.41 376	0.50 427	0.48 267	0.44 426	0.39 424	0.46 370	0.32 365	0.50 287	0.43 284	0.45 367	0.52 349	0.57 378	0.36 337	0.48 257	0.33 314	0.33 429	0.21 414	0.55 439	0.25 417	0.37 428	0.32 428

ccnet	0.42 379	0.31 393	0.48 267	0.27 352	0.32 418	0.60 408	0.32 365	0.65 408	0.46 323	0.53 397	0.66 392	0.56 374	0.45 377	0.72 365	0.61 394	0.26 414	0.19 408	0.24 408	0.21 403	0.26 411	0.22 403

MSMDNet	0.23 196	0.13 164	0.48 267	0.20 79	0.13 163	0.28 217	0.16 59	0.46 253	0.46 323	0.29 165	0.36 209	0.37 270	0.24 215	0.28 157	0.20 181	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.11 263	0.09 196

ADStereo(finetuned)	0.19 120	0.13 164	0.49 272	0.19 36	0.09 10	0.19 53	0.18 121	0.34 119	0.39 247	0.29 165	0.31 152	0.18 63	0.31 311	0.21 64	0.19 168	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.07 85

UDG	0.40 374	0.46 418	0.49 272	0.40 421	0.35 422	0.47 376	0.27 329	0.54 335	0.47 328	0.39 325	0.45 310	0.59 383	0.44 374	0.46 251	0.39 339	0.26 414	0.19 408	0.48 435	0.22 410	0.34 425	0.26 418

AASNet	0.27 271	0.19 302	0.49 272	0.26 328	0.17 295	0.34 300	0.20 201	0.62 400	0.48 337	0.35 279	0.40 251	0.32 233	0.25 232	0.28 157	0.34 318	0.11 268	0.09 293	0.10 220	0.08 136	0.13 314	0.11 278

CrosDoStereo	0.31 317	0.10 36	0.49 272	0.18 12	0.12 96	0.22 124	1.11 464	0.34 119	0.37 224	0.38 310	0.61 383	0.28 188	0.46 383	0.61 321	0.57 385	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.07 85

DeepStereo_LL	0.31 317	0.10 36	0.49 272	0.18 12	0.12 96	0.22 124	1.11 464	0.34 119	0.37 224	0.38 310	0.61 383	0.28 188	0.46 383	0.61 321	0.57 385	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.07 85

LMCR-Stereo	0.26 264	0.18 286	0.49 272	0.28 369	0.14 204	0.36 318	0.23 276	0.54 335	0.34 189	0.39 325	0.40 251	0.29 197	0.29 287	0.37 224	0.27 276	0.11 268	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.13 314	0.09 196

sCroCo_RVC	0.18 82	0.14 203	0.49 272	0.27 352	0.18 316	0.22 124	0.17 86	0.27 40	0.23 63	0.14 18	0.22 76	0.17 55	0.14 69	0.21 64	0.15 75	0.10 235	0.11 336	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

MMNet	0.27 271	0.14 203	0.49 272	0.24 259	0.17 295	0.47 376	0.22 253	0.45 243	0.51 357	0.39 325	0.41 259	0.36 266	0.33 321	0.39 230	0.34 318	0.08 119	0.07 183	0.09 151	0.09 219	0.10 218	0.08 142

GANet	0.36 348	0.22 339	0.49 272	0.29 372	0.17 295	0.41 346	0.38 394	0.57 368	0.45 309	0.46 370	0.75 407	0.55 372	0.40 357	0.94 419	0.41 351	0.13 321	0.13 364	0.13 328	0.11 292	0.14 329	0.11 278

NCCL2	0.35 344	0.26 364	0.49 272	0.36 409	0.22 371	0.41 346	0.41 404	0.53 328	0.42 279	0.47 377	0.46 319	0.61 390	0.39 354	0.55 290	0.37 329	0.16 371	0.13 364	0.21 399	0.21 403	0.16 348	0.16 350

rvit_stereo_0075_2	0.24 222	0.17 272	0.50 282	0.26 328	0.22 371	0.22 124	0.15 37	0.40 191	0.35 203	0.27 128	0.37 218	0.29 197	0.20 166	0.28 157	0.19 168	0.17 382	0.12 353	0.19 393	0.12 327	0.13 314	0.13 314

DualNet (step1)	0.28 290	0.19 302	0.50 282	0.18 12	0.16 275	0.34 300	0.20 201	0.51 302	0.38 238	0.37 299	0.34 188	0.37 270	0.30 297	0.39 230	0.23 239	0.23 405	0.09 293	0.28 417	0.24 414	0.18 374	0.16 350

test_sample9	0.42 379	0.19 302	0.50 282	0.18 12	0.16 275	0.34 300	0.20 201	0.51 302	0.38 238	0.37 299	0.34 188	0.37 270	0.30 297	0.66 347	0.91 420	0.23 405	1.82 468	0.28 417	0.24 414	0.18 374	0.16 350

test_sample8	0.49 398	0.19 302	0.50 282	0.18 12	0.16 275	0.34 300	0.20 201	0.55 345	0.34 189	0.62 407	0.38 230	1.15 436	0.67 420	0.66 347	0.91 420	0.23 405	1.82 468	0.28 417	0.24 414	0.18 374	0.16 350

testlalala2	0.18 82	0.10 36	0.50 282	0.36 409	0.25 395	0.23 143	0.14 21	0.34 119	0.24 75	0.25 108	0.25 97	0.21 95	0.12 30	0.16 10	0.16 96	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

CFNet_ucs	0.24 222	0.13 164	0.50 282	0.20 79	0.15 250	0.28 217	0.17 86	0.49 279	0.45 309	0.32 233	0.42 275	0.39 290	0.22 186	0.31 190	0.21 203	0.11 268	0.08 260	0.12 308	0.09 219	0.12 299	0.11 278

4D-IteraStereo	0.17 61	0.16 256	0.50 282	0.21 118	0.14 204	0.19 53	0.17 86	0.28 54	0.28 119	0.23 86	0.20 58	0.20 84	0.11 18	0.19 41	0.14 59	0.06 1	0.04 1	0.10 220	0.08 136	0.08 101	0.06 28

anonymousa	0.23 196	0.11 82	0.50 282	0.21 118	0.16 275	0.31 269	0.20 201	0.36 158	0.35 203	0.32 233	0.50 335	0.39 290	0.26 241	0.22 74	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.11 292	0.07 51	0.08 142

RAFT + AFF	0.27 271	0.23 346	0.50 282	0.25 296	0.17 295	0.30 254	0.33 375	0.52 317	0.40 262	0.28 138	0.30 138	0.30 213	0.31 311	0.62 329	0.24 250	0.09 191	0.10 315	0.11 272	0.10 255	0.11 263	0.11 278

AANet_RVC	0.31 317	0.22 339	0.50 282	0.23 215	0.14 204	0.30 254	0.24 298	0.47 260	0.54 371	0.38 310	0.60 377	0.43 317	0.29 287	0.87 406	0.40 345	0.11 268	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.09 163	0.09 196

SGM_RVC	0.50 401	0.19 302	0.50 282	0.25 296	0.15 250	0.69 416	0.39 399	0.68 422	0.82 424	0.95 434	0.84 417	1.13 433	0.76 426	1.16 436	0.60 393	0.16 371	0.16 393	0.16 373	0.16 381	0.16 348	0.17 361
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ASMatch	0.23 196	0.11 82	0.51 293	0.24 259	0.14 204	0.19 53	0.17 86	0.31 89	0.28 119	0.28 138	0.68 396	0.27 173	0.26 241	0.50 265	0.22 221	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.11 278

SFCPSM	0.22 179	0.10 36	0.51 293	0.21 118	0.14 204	0.34 300	0.22 253	0.55 345	0.39 247	0.29 165	0.32 159	0.23 124	0.21 173	0.27 145	0.19 168	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.08 142

RP	0.35 344	0.22 339	0.51 293	0.31 385	0.24 388	0.37 323	0.28 342	0.50 287	0.58 384	0.40 333	0.63 388	0.61 390	0.47 386	0.61 321	0.39 339	0.16 371	0.15 386	0.17 379	0.15 369	0.17 363	0.17 361

DISCO	0.32 326	0.13 164	0.51 293	0.25 296	0.16 275	0.48 381	0.25 313	0.50 287	0.57 382	0.37 299	0.45 310	0.62 392	0.36 337	0.64 336	0.49 373	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.12 299	0.11 278

DCVSM-stereo	0.24 222	0.13 164	0.52 297	0.20 79	0.14 204	0.26 193	0.13 9	0.34 119	0.34 189	0.41 342	0.33 179	0.47 339	0.29 287	0.30 184	0.22 221	0.10 235	0.10 315	0.11 272	0.10 255	0.12 299	0.15 342

DCANet-4	0.19 120	0.10 36	0.52 297	0.19 36	0.09 10	0.19 53	0.18 121	0.36 158	0.39 247	0.29 165	0.30 138	0.17 55	0.22 186	0.20 48	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.05 1	0.07 85

MIPNet	0.21 151	0.15 233	0.52 297	0.21 118	0.12 96	0.27 202	0.20 201	0.45 243	0.37 224	0.30 194	0.23 79	0.19 77	0.24 215	0.27 145	0.19 168	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.06 28

HHNet	0.22 179	0.12 106	0.52 297	0.18 12	0.18 316	0.20 77	0.20 201	0.34 119	0.31 160	0.32 233	0.59 372	0.20 84	0.21 173	0.24 89	0.31 302	0.08 119	0.05 7	0.09 151	0.07 67	0.08 101	0.11 278

IPLG	0.21 151	0.15 233	0.53 301	0.21 118	0.12 96	0.28 217	0.17 86	0.42 217	0.30 148	0.33 244	0.32 159	0.15 41	0.17 120	0.50 265	0.21 203	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.06 28

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 348	0.36 405	0.53 301	0.34 399	0.19 334	0.51 388	0.24 298	0.55 345	0.38 238	0.41 342	0.47 326	0.47 339	0.27 259	0.73 367	0.30 296	0.36 432	0.19 408	0.27 411	0.17 389	0.26 411	0.23 409

CBMV_ROB	0.33 332	0.18 286	0.53 301	0.21 118	0.14 204	0.33 288	0.20 201	0.51 302	0.45 309	0.51 386	0.55 361	0.45 331	0.42 369	0.71 360	0.32 307	0.18 393	0.19 408	0.23 406	0.21 403	0.14 329	0.15 342

UGAM-zero	0.23 196	0.10 36	0.54 304	0.19 36	0.13 163	0.21 100	0.14 21	0.44 233	0.22 48	0.28 138	0.28 115	0.51 360	0.33 321	0.65 342	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.08 136	0.06 8	0.07 85

STrans-v2	0.24 222	0.13 164	0.54 304	0.21 118	0.12 96	0.23 143	0.21 230	0.47 260	0.28 119	0.31 211	0.42 275	0.36 266	0.35 333	0.62 329	0.23 239	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.06 28

NVstereo2D	0.31 317	0.16 256	0.54 304	0.24 259	0.22 371	0.42 353	0.28 342	0.58 375	0.56 379	0.28 138	0.38 230	0.40 303	0.30 297	0.71 360	0.28 280	0.13 321	0.08 260	0.13 328	0.10 255	0.19 381	0.16 350

FBW_ROB	0.43 383	0.26 364	0.54 304	0.31 385	0.20 348	0.51 388	0.32 365	0.70 424	0.60 389	0.59 404	0.55 361	0.65 403	0.41 361	1.40 448	0.51 380	0.13 321	0.17 398	0.21 399	0.16 381	0.17 363	0.18 373

PSMNet_ROB	0.33 332	0.24 349	0.54 304	0.31 385	0.21 355	0.42 353	0.43 409	0.59 380	0.47 328	0.37 299	0.44 298	0.49 350	0.31 311	0.64 336	0.43 355	0.14 344	0.10 315	0.15 364	0.14 361	0.13 314	0.11 278

CBMV	0.33 332	0.21 327	0.54 304	0.23 215	0.13 163	0.42 353	0.33 375	0.53 328	0.48 337	0.52 392	0.49 333	0.50 356	0.41 361	0.56 300	0.31 302	0.15 356	0.16 393	0.18 386	0.16 381	0.13 314	0.13 314
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo04	0.23 196	0.12 106	0.55 310	0.22 172	0.14 204	0.25 175	0.23 276	0.49 279	0.52 364	0.28 138	0.23 79	0.27 173	0.23 197	0.30 184	0.22 221	0.07 22	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.08 142

HH	0.18 82	0.12 106	0.55 310	0.22 172	0.12 96	0.18 30	0.18 121	0.34 119	0.19 16	0.20 69	0.24 90	0.34 247	0.18 143	0.29 172	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.06 28

HanStereo	0.18 82	0.12 106	0.55 310	0.22 172	0.12 96	0.18 30	0.18 121	0.34 119	0.19 16	0.20 69	0.24 90	0.34 247	0.18 143	0.29 172	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.06 28

CIPLG	0.21 151	0.21 327	0.55 310	0.23 215	0.15 250	0.25 175	0.20 201	0.35 140	0.29 137	0.31 211	0.33 179	0.22 104	0.15 81	0.26 129	0.20 181	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.08 142

TransformOpticalFlow	0.24 222	0.13 164	0.56 314	0.23 215	0.11 53	0.21 100	0.19 159	0.40 191	0.32 168	0.30 194	0.43 287	0.36 266	0.31 311	0.61 321	0.20 181	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.07 85

test_xeample3	0.16 47	0.11 82	0.56 314	0.19 36	0.12 96	0.20 77	0.18 121	0.35 140	0.20 28	0.16 39	0.12 4	0.13 17	0.12 30	0.24 89	0.15 75	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.08 136	0.07 51	0.07 85

AF-Net	0.37 357	0.26 364	0.56 314	0.32 391	0.23 383	0.41 346	0.29 347	0.61 392	0.64 398	0.42 351	0.68 396	0.65 403	0.49 393	0.57 303	0.44 359	0.15 356	0.11 336	0.19 393	0.14 361	0.15 341	0.13 314

GCST	0.47 393	0.60 434	0.57 317	1.04 457	0.48 432	0.38 330	0.11 3	0.40 191	0.32 168	0.41 342	0.34 188	0.29 197	0.17 120	0.46 251	0.19 168	0.69 449	0.42 442	0.79 451	0.62 453	0.62 440	0.46 440

MyStereo06	0.20 134	0.12 106	0.57 317	0.21 118	0.14 204	0.25 175	0.23 276	0.40 191	0.21 39	0.30 194	0.24 90	0.31 224	0.18 143	0.22 74	0.18 143	0.07 22	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.08 142

MyStereo05	0.23 196	0.12 106	0.57 317	0.21 118	0.14 204	0.25 175	0.23 276	0.48 271	0.52 364	0.31 211	0.23 79	0.25 143	0.22 186	0.30 184	0.21 203	0.07 22	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.08 142

rrr	0.17 61	0.11 82	0.57 317	0.19 36	0.12 96	0.20 77	0.18 121	0.35 140	0.22 48	0.15 22	0.12 4	0.14 33	0.12 30	0.28 157	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

PFNet	0.23 196	0.10 36	0.57 317	0.24 259	0.14 204	0.22 124	0.19 159	0.39 184	0.33 180	0.35 279	0.32 159	0.27 173	0.19 157	0.64 336	0.22 221	0.09 191	0.05 7	0.09 151	0.07 67	0.08 101	0.07 85

LL-Strereo	0.29 301	0.25 353	0.58 322	0.25 296	0.21 355	0.23 143	0.24 298	0.55 345	0.42 279	0.34 263	0.32 159	0.41 306	0.40 357	0.94 419	0.23 239	0.08 119	0.07 183	0.11 272	0.09 219	0.09 163	0.09 196

GwcNet-ADL	0.22 179	0.14 203	0.58 322	0.24 259	0.13 163	0.22 124	0.23 276	0.49 279	0.40 262	0.27 128	0.29 126	0.30 213	0.20 166	0.26 129	0.23 239	0.09 191	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.09 163	0.09 196

sAnonymous2	0.20 134	0.21 327	0.58 322	0.24 259	0.17 295	0.22 124	0.19 159	0.34 119	0.28 119	0.17 48	0.19 42	0.17 55	0.16 95	0.17 17	0.14 59	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.23 401	0.17 361

CroCo_RVC	0.20 134	0.21 327	0.58 322	0.24 259	0.17 295	0.22 124	0.19 159	0.34 119	0.28 119	0.17 48	0.19 42	0.17 55	0.16 95	0.17 17	0.14 59	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.23 401	0.17 361

RYNet	0.37 357	0.18 286	0.59 326	0.25 296	0.28 407	0.61 409	0.32 365	0.59 380	0.59 385	0.41 342	0.38 230	0.57 378	0.39 354	0.87 406	0.53 383	0.11 268	0.08 260	0.12 308	0.11 292	0.18 374	0.18 373

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 271	0.21 327	0.59 326	0.25 296	0.18 316	0.29 237	0.22 253	0.50 287	0.40 262	0.38 310	0.41 259	0.43 317	0.27 259	0.43 241	0.29 290	0.11 268	0.08 260	0.10 220	0.10 255	0.10 218	0.11 278
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IPLGR_C	0.21 151	0.22 339	0.60 328	0.23 215	0.15 250	0.24 162	0.20 201	0.35 140	0.29 137	0.31 211	0.32 159	0.22 104	0.15 81	0.25 114	0.20 181	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.08 142

DANet	0.35 344	0.23 346	0.60 328	0.36 409	0.22 371	0.39 338	0.25 313	0.48 271	0.43 284	0.52 392	0.50 335	0.59 383	0.41 361	0.76 380	0.49 373	0.13 321	0.11 336	0.14 350	0.12 327	0.17 363	0.15 342
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWCDC_ROB	0.38 363	0.30 387	0.60 328	0.33 397	0.20 348	0.42 353	0.19 159	0.58 375	0.89 431	0.42 351	1.26 438	0.36 266	0.34 329	0.50 265	0.38 331	0.18 393	0.11 336	0.11 272	0.09 219	0.19 381	0.13 314

IPLGR	0.21 151	0.13 164	0.61 331	0.21 118	0.11 53	0.25 175	0.18 121	0.41 203	0.37 224	0.28 138	0.27 111	0.21 95	0.19 157	0.37 224	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.06 28

FCDSN-DC	0.63 422	0.31 393	0.61 331	0.36 409	0.30 415	0.65 412	0.37 388	0.66 414	0.68 406	1.14 444	1.54 450	1.71 449	1.26 451	0.92 415	0.64 400	0.24 411	0.22 418	0.27 411	0.26 421	0.27 415	0.27 421
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DMCA-RVC	0.27 271	0.21 327	0.61 331	0.28 369	0.17 295	0.29 237	0.21 230	0.42 217	0.35 203	0.40 333	0.37 218	0.39 290	0.36 337	0.43 241	0.30 296	0.13 321	0.10 315	0.15 364	0.11 292	0.13 314	0.10 246

STTStereo	0.28 290	0.20 314	0.61 331	0.25 296	0.17 295	0.29 237	0.24 298	0.47 260	0.39 247	0.39 325	0.41 259	0.44 327	0.28 273	0.40 235	0.28 280	0.13 321	0.12 353	0.13 328	0.16 381	0.12 299	0.11 278

DRN-Test	0.33 332	0.17 272	0.61 331	0.27 352	0.19 334	0.46 370	0.29 347	0.65 408	0.51 357	0.47 377	0.46 319	0.44 327	0.34 329	0.62 329	0.41 351	0.12 304	0.08 260	0.13 328	0.12 327	0.12 299	0.10 246

StereoDRNet	0.32 326	0.22 339	0.61 331	0.27 352	0.21 355	0.42 353	0.30 357	0.61 392	0.48 337	0.46 370	0.39 243	0.48 345	0.30 297	0.57 303	0.40 345	0.11 268	0.09 293	0.12 308	0.11 292	0.12 299	0.10 246

iResNet	0.24 222	0.18 286	0.61 331	0.25 296	0.11 53	0.29 237	0.21 230	0.42 217	0.43 284	0.33 244	0.43 287	0.27 173	0.22 186	0.34 208	0.26 272	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.07 85

MSMD_ROB	0.60 420	0.33 399	0.61 331	0.30 379	0.25 395	0.86 433	0.35 380	0.55 345	0.67 403	1.10 442	1.49 447	1.76 450	0.97 442	0.88 409	0.49 373	0.23 405	0.21 414	0.27 411	0.27 424	0.25 405	0.24 414

DispNO	0.27 271	0.18 286	0.62 339	0.23 215	0.17 295	0.25 175	0.22 253	0.45 243	0.41 272	0.32 233	0.39 243	0.38 278	0.27 259	0.77 386	0.27 276	0.09 191	0.07 183	0.10 220	0.10 255	0.08 101	0.08 142

ACRE	0.21 151	0.20 314	0.62 339	0.23 215	0.15 250	0.24 162	0.20 201	0.35 140	0.28 119	0.31 211	0.32 159	0.22 104	0.15 81	0.25 114	0.20 181	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.08 142

NaN_ROB	0.41 376	0.28 374	0.62 339	0.30 379	0.19 334	0.51 388	0.47 419	0.58 375	0.59 385	0.56 401	0.47 326	0.49 350	0.41 361	1.21 440	0.64 400	0.12 304	0.18 404	0.12 308	0.13 350	0.11 263	0.14 332

MyStereo8	0.22 179	0.15 233	0.63 342	0.21 118	0.17 295	0.31 269	0.16 59	0.36 158	0.32 168	0.28 138	0.36 209	0.25 143	0.18 143	0.25 114	0.28 280	0.08 119	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.10 218	0.12 300

gwcnet-sp	0.24 222	0.13 164	0.63 342	0.22 172	0.14 204	0.34 300	0.22 253	0.44 233	0.39 247	0.35 279	0.34 188	0.27 173	0.27 259	0.35 217	0.25 259	0.09 191	0.08 260	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

scenet	0.24 222	0.13 164	0.63 342	0.22 172	0.14 204	0.34 300	0.22 253	0.44 233	0.39 247	0.35 279	0.34 188	0.27 173	0.27 259	0.35 217	0.25 259	0.09 191	0.08 260	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

ssnet	0.24 222	0.13 164	0.63 342	0.22 172	0.14 204	0.34 300	0.22 253	0.44 233	0.39 247	0.35 279	0.34 188	0.27 173	0.27 259	0.35 217	0.25 259	0.09 191	0.08 260	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

Anonymous3	0.23 196	0.18 286	0.63 342	0.27 352	0.18 316	0.41 346	0.23 276	0.43 228	0.35 203	0.23 86	0.27 111	0.20 84	0.18 143	0.27 145	0.18 143	0.12 304	0.11 336	0.10 220	0.10 255	0.11 263	0.12 300

RGC	0.39 368	0.32 398	0.64 347	0.34 399	0.27 402	0.40 343	0.29 347	0.57 368	0.53 368	0.45 367	0.64 389	0.62 392	0.45 377	0.72 365	0.39 339	0.15 356	0.15 386	0.21 399	0.20 400	0.18 374	0.19 381

IGEV_Zeroshot_test	0.18 82	0.10 36	0.65 348	0.20 79	0.12 96	0.19 53	0.15 37	0.34 119	0.19 16	0.28 138	0.22 76	0.27 173	0.13 54	0.23 83	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.06 28

stereogan	0.37 357	0.17 272	0.65 348	0.27 352	0.22 371	0.62 410	0.26 324	0.59 380	0.63 397	0.43 357	0.60 377	0.67 408	0.42 369	0.68 352	0.35 322	0.13 321	0.14 372	0.14 350	0.12 327	0.19 381	0.17 361

CC-Net-ROB	0.43 383	0.47 420	0.65 348	0.37 415	0.23 383	0.51 388	0.29 347	0.66 414	0.49 346	0.46 370	0.51 341	0.48 345	0.38 349	0.96 422	0.35 322	0.34 430	0.23 422	0.55 439	0.25 417	0.31 422	0.20 391

WCMA_ROB	0.51 405	0.21 327	0.65 348	0.25 296	0.21 355	0.58 404	0.32 365	0.54 335	0.55 376	0.95 434	1.40 442	1.28 440	0.81 431	0.73 367	0.62 396	0.18 393	0.15 386	0.15 364	0.15 369	0.19 381	0.19 381

FC-DCNN v2	0.71 430	0.30 387	0.67 352	0.32 391	0.27 402	0.84 431	0.39 399	0.84 440	0.85 430	1.44 457	1.64 453	2.09 454	1.28 453	1.06 430	0.80 412	0.24 411	0.22 418	0.27 411	0.26 421	0.26 411	0.25 416

SQANet	0.40 374	0.48 422	0.67 352	0.48 430	0.39 424	0.48 381	0.22 253	0.51 302	0.43 284	0.40 333	0.47 326	0.47 339	0.33 321	0.54 288	0.32 307	0.36 432	0.15 386	0.40 431	0.21 403	0.45 431	0.31 425

CBFPSM	0.27 271	0.16 256	0.67 352	0.20 79	0.14 204	0.38 330	0.25 313	0.40 191	0.36 215	0.33 244	0.36 209	0.56 374	0.38 349	0.32 196	0.38 331	0.08 119	0.08 260	0.07 21	0.08 136	0.09 163	0.11 278

PDISCO_ROB	0.43 383	0.30 387	0.67 352	0.43 424	0.36 423	0.67 415	0.32 365	0.72 427	0.76 418	0.43 357	0.53 354	0.63 400	0.40 357	0.66 347	0.47 370	0.21 402	0.12 353	0.21 399	0.19 399	0.25 405	0.20 391

MeshStereo	0.58 416	0.27 371	0.67 352	0.22 172	0.17 295	0.66 414	0.37 388	0.78 432	0.61 392	1.47 461	1.30 439	1.65 447	0.79 428	1.12 434	0.59 391	0.17 382	0.17 398	0.17 379	0.14 361	0.17 363	0.14 332
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
Nwc_Net	0.37 357	0.25 353	0.68 357	0.31 385	0.24 388	0.44 363	0.30 357	0.65 408	0.50 354	0.37 299	0.69 400	0.58 381	0.45 377	0.60 316	0.40 345	0.15 356	0.12 353	0.19 393	0.21 403	0.14 329	0.13 314

UNet	0.28 290	0.14 203	0.69 358	0.23 215	0.20 348	0.44 363	0.22 253	0.50 287	0.40 262	0.34 263	0.39 243	0.43 317	0.33 321	0.40 235	0.31 302	0.09 191	0.07 183	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142

NCC-stereo	0.39 368	0.25 353	0.69 358	0.32 391	0.28 407	0.46 370	0.36 384	0.65 408	0.52 364	0.40 333	0.57 368	0.56 374	0.47 386	0.73 367	0.45 362	0.17 382	0.14 372	0.18 386	0.25 417	0.16 348	0.16 350

Abc-Net	0.39 368	0.25 353	0.69 358	0.32 391	0.28 407	0.46 370	0.36 384	0.65 408	0.52 364	0.40 333	0.57 368	0.56 374	0.47 386	0.73 367	0.45 362	0.17 382	0.14 372	0.18 386	0.25 417	0.16 348	0.16 350
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.43 383	0.47 420	0.69 358	0.38 417	0.20 348	0.51 388	0.48 423	0.66 414	0.66 400	0.46 370	0.46 319	0.50 356	0.44 374	0.90 413	0.39 339	0.27 419	0.21 414	0.32 425	0.18 395	0.27 415	0.22 403
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FC-DCNN	0.70 429	0.30 387	0.69 358	0.32 391	0.27 402	0.81 430	0.39 399	0.79 435	0.82 424	1.41 453	1.58 452	1.98 452	1.26 451	1.02 428	0.77 409	0.24 411	0.22 418	0.27 411	0.26 421	0.26 411	0.26 418

PWC_ROB	0.38 363	0.29 381	0.69 358	0.25 296	0.20 348	0.38 330	0.19 159	0.58 375	0.67 403	0.57 403	0.85 418	0.51 360	0.40 357	0.71 360	0.52 381	0.13 321	0.09 293	0.14 350	0.10 255	0.17 363	0.14 332

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 134	0.72 440	0.70 364	0.17 6	0.08 3	0.15 6	0.15 37	0.18 2	0.16 4	0.13 7	0.12 4	0.09 1	0.08 1	0.16 10	0.13 35	0.35 431	0.04 1	0.08 88	0.07 67	0.11 263	0.23 409

anonymity	0.56 412	0.54 431	0.70 364	0.47 429	0.61 442	0.56 400	0.43 409	0.69 423	0.49 346	0.63 409	0.55 361	0.54 370	0.60 409	0.61 321	0.57 385	0.55 442	0.53 449	0.50 436	0.54 447	0.51 433	0.56 445

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 310	0.20 314	0.70 364	0.21 118	0.17 295	0.46 370	0.27 329	0.50 287	0.49 346	0.42 351	0.55 361	0.43 317	0.30 297	0.46 251	0.38 331	0.09 191	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.11 263	0.10 246

APVNet	0.36 348	0.20 314	0.70 364	0.26 328	0.22 371	0.52 397	0.35 380	0.61 392	0.44 298	0.38 310	0.52 349	0.48 345	0.38 349	0.84 402	0.46 368	0.13 321	0.14 372	0.15 364	0.16 381	0.16 348	0.15 342

HBP-ISP	0.33 332	0.30 387	0.72 368	0.22 172	0.16 275	0.32 277	0.22 253	0.54 335	0.44 298	0.41 342	0.49 333	0.33 240	0.38 349	0.73 367	0.25 259	0.18 393	0.19 408	0.24 408	0.20 400	0.16 348	0.13 314

ADLNet2	0.30 310	0.17 272	0.72 368	0.23 215	0.17 295	0.36 318	0.24 298	0.52 317	0.51 357	0.32 233	0.38 230	0.45 331	0.30 297	0.69 354	0.35 322	0.10 235	0.08 260	0.09 151	0.09 219	0.12 299	0.10 246

iResNetv2_ROB	0.27 271	0.26 364	0.72 368	0.23 215	0.13 163	0.29 237	0.18 121	0.52 317	0.49 346	0.37 299	0.45 310	0.39 290	0.25 232	0.34 208	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.05 11	0.12 299	0.09 196

FAT-Stereo	0.36 348	0.18 286	0.73 371	0.26 328	0.18 316	0.33 288	0.29 347	0.60 388	0.59 385	0.46 370	0.60 377	0.60 386	0.50 394	0.61 321	0.34 318	0.13 321	0.14 372	0.13 328	0.12 327	0.14 329	0.18 373

FADNet	0.32 326	0.36 405	0.74 372	0.23 215	0.22 371	0.37 323	0.19 159	0.53 328	0.48 337	0.32 233	0.36 209	0.43 317	0.32 318	0.64 336	0.25 259	0.16 371	0.16 393	0.14 350	0.16 381	0.24 404	0.19 381

MANE	1.41 453	0.36 405	0.74 372	0.43 424	0.41 427	2.16 464	0.80 449	2.39 469	3.38 463	2.22 464	3.06 466	3.54 467	2.73 468	2.15 463	1.94 459	0.28 422	0.27 428	0.30 423	0.46 439	0.28 419	0.34 429

ARAFT	0.24 222	0.21 327	0.78 374	0.22 172	0.12 96	0.29 237	0.24 298	0.43 228	0.32 168	0.33 244	0.28 115	0.28 188	0.19 157	0.49 262	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.12 308	0.11 292	0.09 163	0.06 28

Syn2CoEx	0.36 348	0.31 393	0.78 374	0.34 399	0.21 355	0.41 346	0.28 342	0.61 392	0.49 346	0.42 351	0.56 367	0.45 331	0.44 374	0.69 354	0.38 331	0.17 382	0.14 372	0.15 364	0.12 327	0.13 314	0.12 300

FADNet-RVC	0.31 317	0.35 402	0.78 374	0.25 296	0.20 348	0.33 288	0.20 201	0.49 279	0.40 262	0.34 263	0.39 243	0.41 306	0.29 287	0.63 334	0.31 302	0.13 321	0.14 372	0.14 350	0.15 369	0.19 381	0.19 381

RTSC	0.39 368	0.28 374	0.78 374	0.27 352	0.18 316	0.49 384	0.22 253	0.59 380	0.84 429	0.55 400	0.53 354	0.49 350	0.36 337	0.67 351	0.82 413	0.13 321	0.10 315	0.11 272	0.12 327	0.17 363	0.17 361

CSAN	0.50 401	0.35 402	0.78 374	0.36 409	0.23 383	0.56 400	0.59 434	0.61 392	0.70 410	0.64 411	0.78 411	0.65 403	0.60 409	1.38 447	0.62 396	0.21 402	0.17 398	0.20 397	0.20 400	0.18 374	0.18 373

pmcnn	0.50 401	0.20 314	0.78 374	0.24 259	0.26 400	0.39 338	0.30 357	0.51 302	0.50 354	0.54 399	1.23 437	2.52 461	0.37 345	0.77 386	0.95 423	0.08 119	0.06 83	0.06 1	0.05 11	0.10 218	0.08 142

ACV-stereo	0.29 301	0.18 286	0.79 380	0.23 215	0.16 275	0.47 376	0.19 159	0.36 158	0.34 189	0.29 165	0.33 179	0.67 408	0.42 369	0.54 288	0.30 296	0.10 235	0.09 293	0.09 151	0.09 219	0.10 218	0.11 278

Wz-Net-MNSev	0.36 348	0.26 364	0.79 380	0.26 328	0.21 355	0.59 405	0.38 394	0.55 345	0.56 379	0.48 380	0.54 357	0.53 368	0.36 337	0.60 316	0.44 359	0.11 268	0.09 293	0.11 272	0.11 292	0.15 341	0.13 314

SGM-ForestM	1.36 452	0.28 374	0.79 380	0.26 328	0.16 275	2.26 465	1.00 459	1.42 454	1.46 453	2.38 465	2.05 460	5.95 474	2.66 467	2.95 466	2.46 464	0.17 382	0.18 404	0.18 386	0.18 395	0.15 341	0.18 373

FINET	0.34 339	0.27 371	0.80 383	0.24 259	0.24 388	0.36 318	0.34 377	0.54 335	0.72 413	0.39 325	0.47 326	0.32 233	0.30 297	0.51 270	0.32 307	0.19 398	0.17 398	0.13 328	0.12 327	0.18 374	0.16 350

SAMSARA	0.56 412	0.39 413	0.80 383	0.60 438	0.46 430	1.00 440	1.23 467	0.67 419	0.68 406	0.71 418	0.54 357	0.89 427	0.57 406	0.81 397	0.62 396	0.19 398	0.22 418	0.18 386	0.18 395	0.27 415	0.25 416

fast-acv-ft	0.31 317	0.20 314	0.81 385	0.24 259	0.18 316	0.46 370	0.27 329	0.41 203	0.49 346	0.39 325	0.55 361	0.49 350	0.35 333	0.37 224	0.38 331	0.11 268	0.11 336	0.11 272	0.12 327	0.12 299	0.09 196

edge stereo	0.39 368	0.22 339	0.81 385	0.27 352	0.22 371	0.37 323	0.24 298	0.56 360	0.54 371	0.53 397	0.60 377	0.71 417	0.50 394	0.78 388	0.40 345	0.16 371	0.14 372	0.19 393	0.14 361	0.16 348	0.17 361

SHD	0.42 379	0.27 371	0.81 385	0.31 385	0.25 395	0.42 353	0.22 253	0.66 414	0.94 438	0.63 409	0.60 377	0.59 383	0.47 386	0.59 315	0.58 390	0.15 356	0.13 364	0.16 373	0.16 381	0.20 389	0.22 403

SDNR	0.42 379	0.21 327	0.82 388	0.21 118	0.18 316	1.27 451	0.17 86	0.50 287	0.49 346	0.42 351	0.81 414	0.38 278	0.27 259	1.19 437	0.38 331	0.23 405	0.24 424	0.17 379	0.13 350	0.17 363	0.20 391

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 196	0.13 164	0.83 389	0.20 79	0.21 355	0.23 143	0.17 86	0.48 271	0.27 105	0.23 86	0.29 126	0.39 290	0.23 197	0.25 114	0.15 75	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.11 292	0.11 263	0.10 246

XX-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.83 389	0.26 328	0.17 295	0.23 143	0.13 9	0.40 191	0.18 11	0.20 69	0.41 259	0.31 224	0.10 10	0.32 196	0.12 11	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.05 1

FADNet_RVC	0.30 310	0.28 374	0.83 389	0.23 215	0.15 250	0.30 254	0.17 86	0.49 279	0.37 224	0.30 194	0.38 230	0.30 213	0.27 259	0.52 276	0.31 302	0.14 344	0.14 372	0.14 350	0.16 381	0.21 392	0.23 409

PA-Net	0.37 357	0.28 374	0.83 389	0.31 385	0.28 407	0.39 338	0.42 407	0.51 302	0.55 376	0.34 263	0.42 275	0.41 306	0.36 337	0.79 390	0.49 373	0.12 304	0.23 422	0.16 373	0.23 412	0.12 299	0.18 373
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVStereoNet_ROB	0.67 426	0.49 426	0.83 389	0.48 430	0.40 426	0.51 388	0.46 415	0.70 424	0.77 420	0.84 427	1.72 454	1.02 432	0.83 433	1.23 441	0.79 411	0.32 428	0.38 439	0.40 431	0.46 439	0.36 427	0.41 435
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	0.91 441	0.86 446	0.84 394	0.97 452	0.75 448	0.92 437	0.71 440	1.27 449	1.10 444	0.89 429	1.45 444	1.14 434	0.96 440	1.19 437	0.84 414	0.74 450	0.51 446	0.97 454	0.55 448	0.84 451	0.60 449

IMH-64	0.91 441	0.86 446	0.84 394	0.97 452	0.75 448	0.92 437	0.71 440	1.27 449	1.10 444	0.89 429	1.45 444	1.14 434	0.96 440	1.19 437	0.84 414	0.74 450	0.51 446	0.97 454	0.55 448	0.84 451	0.60 449

PVD	0.58 416	0.34 400	0.84 394	0.39 419	0.31 417	0.59 405	0.47 419	0.80 436	1.25 448	0.92 431	1.09 430	0.79 421	0.82 432	0.85 403	0.76 406	0.21 402	0.18 404	0.22 405	0.18 395	0.27 415	0.35 430

ELAS	0.74 435	0.36 405	0.85 397	0.36 409	0.33 419	1.36 455	0.77 447	0.93 444	0.92 435	1.41 453	1.53 449	1.16 437	1.17 447	0.95 421	1.03 427	0.26 414	0.25 426	0.28 417	0.28 427	0.31 422	0.30 423
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 405	0.50 427	0.86 398	0.39 419	0.24 388	0.84 431	0.55 430	0.56 360	0.62 394	0.60 405	0.68 396	0.62 392	0.42 369	1.13 435	0.43 355	0.23 405	0.27 428	0.27 411	0.35 431	0.25 405	0.29 422

G-Net	0.46 392	0.25 353	0.86 398	0.34 399	0.28 407	0.90 436	0.35 380	0.47 260	0.45 309	0.68 415	1.22 436	0.64 402	0.60 409	0.61 321	0.57 385	0.16 371	0.14 372	0.17 379	0.13 350	0.22 398	0.19 381

otaku	0.57 415	0.62 436	0.87 400	0.63 440	0.44 429	0.73 420	0.37 388	0.65 408	0.66 400	0.51 386	0.75 407	0.66 407	0.45 377	0.69 354	0.46 368	0.53 439	0.34 437	0.55 439	0.35 431	0.60 439	0.45 437

GASNet	0.36 348	0.46 418	0.88 401	0.34 399	0.23 383	0.35 313	0.22 253	0.60 388	0.53 368	0.40 333	0.37 218	0.45 331	0.30 297	0.79 390	0.35 322	0.15 356	0.10 315	0.14 350	0.14 361	0.22 398	0.12 300

GwcNet	0.35 344	0.23 346	0.88 401	0.25 296	0.24 388	0.48 381	0.27 329	0.55 345	0.57 382	0.38 310	0.52 349	0.51 360	0.32 318	0.60 316	0.41 351	0.13 321	0.11 336	0.12 308	0.11 292	0.13 314	0.14 332

ADCRef	0.38 363	0.24 349	0.88 401	0.26 328	0.21 355	0.49 384	0.27 329	0.52 317	0.48 337	0.50 381	0.58 370	0.35 261	0.47 386	0.48 257	1.29 444	0.09 191	0.08 260	0.12 308	0.12 327	0.11 263	0.11 278

PASM	0.45 390	0.35 402	0.90 404	0.35 408	0.33 419	0.39 338	0.38 394	0.50 287	0.61 392	0.52 392	0.51 341	0.62 392	0.45 377	0.93 417	0.48 371	0.26 414	0.29 432	0.29 421	0.33 429	0.29 420	0.26 418

Wz-Net-LNSev	0.34 339	0.29 381	0.91 405	0.26 328	0.21 355	0.47 376	0.31 361	0.54 335	0.54 371	0.44 363	0.52 349	0.50 356	0.35 333	0.39 230	0.39 339	0.11 268	0.11 336	0.10 220	0.09 219	0.14 329	0.13 314

DGSMNet	0.61 421	0.29 381	0.91 405	0.51 433	0.70 446	0.62 410	1.38 468	0.59 380	0.55 376	0.37 299	0.61 383	0.52 364	0.33 321	0.65 342	0.43 355	0.53 439	0.60 456	0.67 444	0.61 452	0.63 441	0.61 452

WAO-6	1.07 448	0.93 453	0.92 407	0.96 451	0.78 451	1.28 452	0.75 444	1.34 451	2.00 458	1.02 439	1.54 450	1.59 446	1.22 449	1.31 445	1.14 434	0.78 453	0.55 452	1.02 458	0.75 459	0.83 450	0.69 455

Ntro	0.58 416	0.64 437	0.92 407	0.66 441	0.50 435	0.77 424	0.36 384	0.66 414	0.70 410	0.50 381	0.59 372	0.65 403	0.51 397	0.75 375	0.45 362	0.56 443	0.32 436	0.56 442	0.34 430	0.63 441	0.46 440

WAO-7	1.01 445	0.89 449	0.93 409	0.83 449	0.66 445	1.18 446	0.81 451	1.40 453	1.57 454	1.11 443	1.76 456	1.45 444	1.19 448	1.50 450	1.14 434	0.61 446	0.62 459	0.70 445	0.68 455	0.66 446	0.60 449

FADNet-RVC-Resample	0.29 301	0.25 353	0.93 409	0.26 328	0.16 275	0.32 277	0.21 230	0.47 260	0.39 247	0.35 279	0.38 230	0.33 240	0.27 259	0.53 282	0.24 250	0.10 235	0.10 315	0.14 350	0.13 350	0.13 314	0.16 350

DPSNet	0.47 393	0.24 349	0.93 409	0.27 352	0.20 348	0.75 423	0.57 431	0.84 440	0.79 422	0.47 377	0.51 341	0.60 386	0.69 422	0.87 406	0.71 404	0.16 371	0.13 364	0.12 308	0.10 255	0.25 405	0.21 398

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 249	0.14 203	0.95 412	0.21 118	0.27 402	0.20 77	0.19 159	0.48 271	0.25 86	0.26 119	0.55 361	0.34 247	0.18 143	0.25 114	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.12 327	0.12 299	0.12 300

MDST_ROB	0.48 396	0.14 203	0.95 412	0.30 379	0.21 355	1.33 454	0.32 365	0.77 431	0.56 379	1.06 440	0.71 401	0.49 350	0.35 333	1.26 443	0.38 331	0.13 321	0.11 336	0.16 373	0.13 350	0.12 299	0.12 300

XQC	0.43 383	0.37 410	0.96 414	0.34 399	0.25 395	0.53 398	0.34 377	0.60 388	0.73 416	0.51 386	0.46 319	0.57 378	0.47 386	0.70 357	0.72 405	0.17 382	0.12 353	0.18 386	0.15 369	0.25 405	0.23 409

SANet	0.53 410	0.28 374	0.96 414	0.26 328	0.15 250	0.69 416	0.44 412	0.67 419	1.34 449	0.67 414	0.98 427	0.94 428	0.71 424	0.89 410	0.76 406	0.14 344	0.12 353	0.12 308	0.11 292	0.17 363	0.16 350

SPS-STEREO	0.69 428	0.61 435	0.98 416	0.52 435	0.57 440	0.74 421	0.50 426	0.78 432	0.62 394	0.95 434	0.86 419	0.94 428	0.70 423	1.01 427	0.87 418	0.58 445	0.51 446	0.50 436	0.50 443	0.55 436	0.58 447
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.72 431	0.76 442	0.99 417	0.62 439	0.70 446	0.77 424	0.67 438	0.75 429	0.83 427	0.78 425	0.86 419	0.69 414	0.78 427	0.71 360	0.61 394	0.66 448	0.59 455	0.61 443	0.58 451	0.68 447	0.71 456

IMH	1.05 447	0.95 454	1.00 418	1.01 454	0.78 451	1.11 443	0.68 439	1.38 452	1.43 452	1.00 437	1.72 454	1.43 443	1.14 444	1.73 456	0.89 419	1.09 463	0.55 452	0.99 456	0.57 450	0.87 454	0.62 454

ADCL	0.47 393	0.22 339	1.00 418	0.27 352	0.19 334	0.74 421	0.64 437	0.54 335	0.69 408	0.56 401	0.71 401	0.55 372	0.60 409	0.60 316	1.43 446	0.11 268	0.09 293	0.13 328	0.13 350	0.14 329	0.14 332

ELAS_RVC	0.74 435	0.36 405	1.00 418	0.37 415	0.33 419	0.88 434	0.93 456	0.83 439	1.08 443	1.35 449	1.33 441	1.24 438	1.33 455	1.06 430	0.95 423	0.27 419	0.25 426	0.29 421	0.27 424	0.30 421	0.30 423
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.72 431	0.89 449	1.02 421	0.82 447	0.63 444	0.78 427	0.52 427	0.81 438	0.93 437	0.60 405	0.79 412	0.80 422	0.60 409	0.80 394	0.57 385	0.78 453	0.55 452	0.78 449	0.49 441	0.76 449	0.58 447

Consistency-Raft	0.55 411	0.48 422	1.02 421	0.45 427	0.49 433	0.49 384	0.47 419	0.72 427	0.72 413	0.45 367	0.82 415	0.47 339	0.60 409	0.50 265	0.63 399	0.39 436	0.39 440	0.44 433	0.51 444	0.52 434	0.37 431

iinet-f	0.30 310	0.18 286	1.03 423	0.20 79	0.15 250	0.44 363	0.22 253	0.45 243	0.37 224	0.35 279	0.44 298	0.41 306	0.34 329	0.34 208	0.40 345	0.10 235	0.09 293	0.08 88	0.08 136	0.13 314	0.11 278

S-Stereo	0.38 363	0.20 314	1.05 424	0.27 352	0.22 371	0.38 330	0.32 365	0.55 345	0.66 400	0.39 325	0.59 372	0.49 350	0.41 361	0.75 375	0.40 345	0.12 304	0.15 386	0.13 328	0.13 350	0.16 348	0.21 398

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 427	0.64 437	1.06 425	0.45 427	0.27 402	1.40 457	0.58 432	0.78 432	0.92 435	0.84 427	0.86 419	0.88 426	0.68 421	1.33 446	0.68 403	0.37 434	0.29 432	0.34 427	0.36 434	0.43 429	0.37 431

WAO-8	1.46 456	1.10 459	1.09 426	1.10 458	0.84 455	2.06 461	0.75 444	1.84 462	3.83 466	1.44 457	2.21 462	2.15 455	1.43 457	3.17 467	1.19 439	0.91 458	0.65 461	1.09 459	0.79 460	0.90 456	0.71 456

Venus	1.46 456	1.10 459	1.09 426	1.10 458	0.84 455	2.06 461	0.75 444	1.84 462	3.83 466	1.44 457	2.21 462	2.15 455	1.43 457	3.17 467	1.19 439	0.91 458	0.65 461	1.09 459	0.79 460	0.90 456	0.71 456

aanetorigin	0.39 368	0.29 381	1.09 426	0.24 259	0.19 334	0.28 217	0.37 388	0.33 112	0.47 328	0.94 432	0.82 415	0.52 364	0.54 400	0.49 262	0.50 378	0.11 268	0.09 293	0.10 220	0.10 255	0.16 348	0.15 342

AnyNet_C32	0.51 405	0.40 414	1.10 429	0.29 372	0.28 407	0.59 405	0.58 432	0.54 335	0.60 389	0.62 407	0.66 392	0.54 370	0.54 400	0.78 388	1.74 454	0.15 356	0.14 372	0.15 364	0.17 389	0.20 389	0.20 391

ADCMid	0.49 398	0.34 400	1.13 430	0.26 328	0.21 355	0.51 388	0.37 388	0.57 368	0.54 371	0.75 423	0.66 392	0.62 392	0.64 419	0.64 336	1.68 451	0.13 321	0.12 353	0.17 379	0.17 389	0.20 389	0.17 361

ADCP+	0.45 390	0.24 349	1.15 431	0.25 296	0.22 371	0.56 400	0.39 399	0.54 335	0.51 357	0.44 363	0.51 341	0.46 337	0.52 399	0.56 300	1.89 457	0.10 235	0.08 260	0.11 272	0.10 255	0.14 329	0.13 314

MFN_U_SF_RVC	0.56 412	0.51 429	1.19 432	0.38 417	0.22 371	0.69 416	0.27 329	0.80 436	0.67 403	0.73 419	0.74 406	0.87 424	0.61 418	0.81 397	0.76 406	0.29 424	0.27 428	0.32 425	0.37 435	0.32 424	0.31 425

TorneroNet-64	1.43 454	1.03 456	1.20 433	1.10 458	0.86 457	2.26 465	0.73 443	1.84 462	3.84 468	1.25 446	2.25 464	2.69 463	1.42 456	1.76 458	1.43 446	0.76 452	0.50 444	1.09 459	0.66 454	1.23 463	0.76 461

ktn	1.77 462	1.36 466	1.22 434	1.43 466	1.14 462	1.52 458	1.08 462	1.51 459	3.96 469	2.77 468	4.69 469	3.35 466	1.46 459	1.69 455	1.25 443	1.43 468	0.77 465	1.45 467	0.99 465	1.32 466	0.96 463

TorneroNet	2.22 464	1.08 458	1.24 435	1.14 462	0.90 458	5.58 470	0.80 449	2.12 467	8.69 474	2.58 466	5.42 471	3.88 468	1.97 462	1.78 460	1.87 456	0.86 456	0.54 451	1.15 463	0.74 458	1.23 463	0.85 462

ACVNet_2	0.89 440	0.87 448	1.25 436	0.82 447	0.62 443	0.97 439	0.62 436	1.14 448	1.42 451	1.00 437	1.40 442	1.47 445	0.84 434	1.11 432	0.66 402	0.61 446	0.43 443	0.78 449	0.49 441	0.75 448	0.52 443

pcwnet_v2	0.32 326	0.15 233	1.26 437	0.23 215	0.18 316	0.32 277	0.18 121	0.59 380	0.60 389	0.36 294	0.45 310	0.35 261	0.29 287	0.36 222	0.25 259	0.14 344	0.11 336	0.12 308	0.11 292	0.14 329	0.15 342

Wz-Net-SNSev	0.43 383	0.41 417	1.27 438	0.30 379	0.21 355	0.44 363	0.41 404	0.61 392	0.65 399	0.46 370	0.65 390	0.62 392	0.39 354	0.74 374	0.59 391	0.12 304	0.11 336	0.12 308	0.13 350	0.16 348	0.14 332

LVE	1.13 449	1.02 455	1.28 439	1.01 454	0.80 454	1.29 453	0.81 451	1.47 456	1.96 456	1.07 441	1.90 457	1.90 451	1.01 443	1.48 449	0.91 420	0.93 460	0.61 458	0.94 453	0.69 456	0.87 454	0.75 460

DeepPrunerF	0.44 389	0.29 381	1.29 440	0.33 397	0.30 415	0.35 313	0.36 384	0.62 400	1.15 447	0.40 333	0.44 298	0.39 290	0.41 361	0.80 394	0.52 381	0.18 393	0.14 372	0.23 406	0.21 403	0.17 363	0.17 361

SGM+DAISY	0.87 439	0.66 439	1.30 441	0.51 433	0.60 441	1.03 441	0.84 453	0.76 430	0.73 416	1.39 451	1.51 448	1.31 441	1.22 449	1.11 432	1.08 429	0.57 444	0.53 449	0.51 438	0.51 444	0.54 435	0.61 452

ACVNet-4b	0.72 431	0.81 444	1.33 442	0.72 444	0.50 435	0.80 429	0.31 361	0.71 426	0.80 423	0.50 381	0.72 405	0.95 430	0.43 373	0.96 422	1.20 441	1.13 466	0.21 414	0.76 448	0.45 438	0.65 444	0.46 440

ADCS	0.58 416	0.40 414	1.35 443	0.29 372	0.24 388	0.55 399	0.45 413	0.67 419	0.83 427	0.76 424	0.71 401	0.68 412	0.60 409	0.76 380	2.23 462	0.16 371	0.16 393	0.16 373	0.17 389	0.22 398	0.22 403

ACVNet_1	0.72 431	0.81 444	1.37 444	0.72 444	0.53 438	0.77 424	0.42 407	0.85 443	0.90 433	0.74 422	0.75 407	1.32 442	0.72 425	1.02 428	0.55 384	0.54 441	0.31 435	0.71 446	0.35 431	0.64 443	0.45 437

notaker	1.45 455	1.34 465	1.48 445	1.40 465	1.07 461	1.18 446	0.85 454	1.48 457	1.40 450	1.51 462	3.46 467	2.40 460	1.81 461	1.76 458	1.45 449	1.11 464	0.69 464	1.38 466	0.87 462	1.31 465	0.97 464

Dean	1.17 451	1.04 457	1.49 446	1.03 456	0.78 451	1.20 449	0.77 447	1.48 457	1.96 456	1.28 447	1.99 459	2.15 455	1.14 444	1.25 442	1.00 426	0.81 455	0.60 456	1.01 457	0.69 456	0.92 458	0.74 459

DispFullNet	0.66 425	0.89 449	1.59 447	0.77 446	1.21 463	0.51 388	0.23 276	0.59 380	0.72 413	0.69 417	0.61 383	0.69 414	0.91 438	0.79 390	0.48 371	0.27 419	0.12 353	0.73 447	0.30 428	0.65 444	0.40 434

KSHMR	1.89 463	1.36 466	1.60 448	1.47 467	1.22 464	1.38 456	1.06 461	1.79 461	5.97 472	1.42 455	5.65 472	2.98 465	1.14 444	2.23 464	1.20 441	1.27 467	1.12 466	1.46 468	1.10 467	1.32 466	1.15 467

ADCPNet	0.48 396	0.29 381	1.60 448	0.27 352	0.23 383	0.70 419	0.38 394	0.53 328	0.51 357	0.51 386	0.59 372	0.67 408	0.56 404	0.60 316	1.14 434	0.15 356	0.18 404	0.14 350	0.23 412	0.19 381	0.19 381

Wz-Net-TNSev	0.51 405	0.58 432	1.61 450	0.25 296	0.21 355	0.65 412	0.45 413	0.63 406	0.69 408	0.51 386	0.54 357	0.71 417	0.60 409	1.00 426	0.77 409	0.15 356	0.15 386	0.13 328	0.15 369	0.21 392	0.20 391

PWCK	1.00 443	1.17 462	1.70 451	0.91 450	0.41 427	1.19 448	0.92 455	1.10 446	1.14 446	1.16 445	1.14 433	1.25 439	0.88 437	1.75 457	1.04 428	0.87 457	0.50 444	0.87 452	0.53 446	0.96 459	0.52 443

WZ-Net	0.52 409	0.38 412	1.90 452	0.30 379	0.24 388	0.57 403	0.48 423	0.62 400	0.78 421	0.50 381	0.71 401	0.68 412	0.54 400	0.98 425	0.84 414	0.13 321	0.10 315	0.11 272	0.12 327	0.19 381	0.20 391

MADNet++	2.26 465	1.80 469	2.06 453	2.13 471	1.97 468	2.61 467	1.79 470	2.38 468	2.16 459	2.75 467	2.65 465	2.38 459	2.43 466	3.17 467	3.21 466	2.17 469	1.95 470	1.94 470	1.63 469	2.06 469	2.01 471

SuperB	0.49 398	0.28 374	2.23 454	0.23 215	0.15 250	0.41 346	0.32 365	0.47 260	0.82 424	0.43 357	0.50 335	0.33 240	0.45 377	0.68 352	1.08 429	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.98 460	0.14 332

HanzoNet	2.97 467	1.69 468	2.29 455	1.74 468	1.33 465	1.53 459	1.03 460	1.99 465	2.64 461	5.51 471	5.16 470	5.90 473	6.82 473	4.32 472	3.29 467	3.16 471	2.02 472	1.92 469	2.87 472	2.24 470	1.89 470

JetBlue	1.14 450	0.76 442	2.36 456	0.59 437	0.75 448	3.04 468	1.78 469	1.11 447	0.90 433	0.94 432	1.10 431	1.66 448	1.28 453	2.09 461	1.72 453	0.43 438	0.36 438	0.38 429	0.38 437	0.58 438	0.56 445

UNDER WATER	1.59 459	1.22 464	2.36 456	1.38 464	1.03 460	1.67 460	1.10 463	1.54 460	3.63 464	1.44 457	1.47 446	2.85 464	2.25 465	1.67 454	1.94 459	1.06 462	0.62 459	1.31 465	0.93 464	1.21 462	1.02 465

EDNetEfficient	0.63 422	0.37 410	2.40 458	0.26 328	0.25 395	0.38 330	0.49 425	0.41 203	1.06 442	1.38 450	0.87 422	0.62 392	0.95 439	0.65 342	1.65 450	0.11 268	0.09 293	0.10 220	0.11 292	0.19 381	0.17 361

UNDER WATER-64	1.55 458	1.19 463	2.52 459	1.31 463	0.95 459	2.12 463	1.21 466	1.45 455	3.19 462	1.43 456	1.32 440	2.64 462	2.04 463	1.63 453	1.83 455	1.11 464	0.67 463	1.28 464	0.92 463	1.19 461	1.02 465

LSM	1.64 460	0.40 414	2.56 460	2.02 469	17.61 480	0.51 388	0.52 427	0.61 392	0.76 418	0.82 426	1.11 432	0.63 400	0.54 400	0.75 375	0.49 373	0.16 371	0.24 424	0.18 386	0.21 403	0.25 405	2.42 472

AnyNet_C01	0.65 424	0.58 432	2.60 461	0.32 391	0.26 400	0.88 434	0.61 435	0.63 406	0.62 394	0.68 415	0.96 426	0.76 420	0.60 409	0.96 422	1.43 446	0.16 371	0.16 393	0.17 379	0.17 389	0.23 401	0.23 409

LE_ROB	1.76 461	0.20 314	2.68 462	0.48 430	0.52 437	0.78 427	0.96 457	0.84 440	6.61 473	7.40 474	2.08 461	2.08 453	4.83 469	1.27 444	3.79 469	0.10 235	0.08 260	0.12 308	0.11 292	0.11 263	0.10 246

psmorigin	0.50 401	0.25 353	3.03 463	0.24 259	0.19 334	0.38 330	0.22 253	0.50 287	0.44 298	0.64 411	0.68 396	0.71 417	0.51 397	0.85 403	0.45 362	0.14 344	0.17 398	0.13 328	0.14 361	0.16 348	0.21 398

tt	4.71 470	0.10 36	3.94 464	2.06 470	1.53 467	10.14 477	16.88 477	9.27 477	4.98 470	1.39 451	1.02 428	4.68 469	4.90 470	3.35 470	5.86 473	5.76 475	9.15 480	2.24 471	2.53 471	3.10 471	1.32 469

RTS	0.78 437	0.48 422	4.68 465	0.34 399	0.28 407	1.12 444	0.46 415	0.62 400	1.03 439	0.73 419	0.89 423	0.60 386	0.59 407	1.61 451	1.16 437	0.14 344	0.11 336	0.15 364	0.15 369	0.21 392	0.19 381

RTSA	0.78 437	0.48 422	4.68 465	0.34 399	0.28 407	1.12 444	0.46 415	0.62 400	1.03 439	0.73 419	0.89 423	0.60 386	0.59 407	1.61 451	1.16 437	0.14 344	0.11 336	0.15 364	0.15 369	0.21 392	0.19 381

MADNet+	1.01 445	1.16 461	4.72 467	0.70 443	0.47 431	1.24 450	0.96 457	0.97 445	0.89 431	0.65 413	0.77 410	0.87 424	0.85 436	2.09 461	1.68 451	0.38 435	0.39 440	0.31 424	0.27 424	0.43 429	0.39 433

JetRed	2.30 466	2.64 471	6.12 468	1.12 461	1.38 466	5.85 471	3.29 471	1.99 465	1.67 455	1.98 463	1.95 458	2.16 458	1.60 460	2.48 465	4.10 470	1.05 461	1.60 467	1.09 459	1.01 466	1.67 468	1.28 468

PML	16.10 482	12.82 483	6.78 469	5.23 473	7.76 472	33.92 486	66.56 489	5.30 473	10.28 475	26.12 488	68.59 489	20.51 484	13.49 483	10.06 477	6.78 475	5.96 476	2.00 471	6.04 478	2.18 470	8.96 477	2.60 473

DPSimNet_ROB	4.34 469	4.23 472	6.89 470	3.67 472	3.68 469	4.75 469	5.21 473	2.67 470	3.68 465	5.82 472	3.95 468	5.57 470	6.72 472	3.46 471	4.48 471	4.05 474	2.88 473	4.68 474	3.12 474	3.69 472	3.62 474

LRCNet_RVC	10.90 476	14.34 484	9.35 471	15.35 479	8.04 473	1.08 442	0.34 377	8.78 476	0.70 410	12.63 482	16.05 482	9.85 475	6.54 471	8.57 476	6.34 474	20.27 486	5.40 474	23.70 484	21.88 483	14.87 481	13.83 483

Anonymous_1	16.62 483	9.35 476	9.84 472	10.66 476	14.64 478	18.66 483	27.12 483	12.64 481	13.51 482	10.76 481	10.30 477	10.13 476	10.60 477	11.06 481	12.74 478	15.87 485	7.74 477	16.92 482	43.48 486	58.66 489	7.68 477

xxxxx1	15.27 479	9.54 477	10.31 473	20.13 482	18.88 481	17.08 479	23.03 478	10.36 478	10.99 476	9.21 476	9.62 474	10.74 477	10.61 478	10.72 478	13.89 481	7.97 479	9.20 481	31.85 487	44.72 487	12.84 478	13.69 480

tt_ll	15.27 479	9.54 477	10.31 473	20.13 482	18.88 481	17.08 479	23.03 478	10.36 478	10.99 476	9.21 476	9.62 474	10.74 477	10.61 478	10.72 478	13.89 481	7.97 479	9.20 481	31.85 487	44.72 487	12.84 478	13.69 480

ff	15.27 479	9.54 477	10.31 473	20.13 482	18.88 481	17.08 479	23.03 478	10.36 478	10.99 476	9.21 476	9.62 474	10.74 477	10.61 478	10.72 478	13.89 481	7.97 479	9.20 481	31.85 487	44.72 487	12.84 478	13.69 480

DPSM_ROB	11.49 477	9.87 480	10.35 476	11.13 477	11.31 476	19.11 484	27.51 484	13.37 482	14.21 483	10.31 479	11.06 480	10.96 480	11.27 481	11.96 482	13.59 479	6.78 477	8.19 478	6.03 476	7.09 475	7.93 475	7.73 478

DPSM	11.49 477	9.87 480	10.35 476	11.13 477	11.31 476	19.11 484	27.51 484	13.37 482	14.21 483	10.31 479	11.06 480	10.96 480	11.27 481	11.96 482	13.59 479	6.78 477	8.19 478	6.03 476	7.09 475	7.93 475	7.73 478

DGTPSM_ROB	8.34 473	5.10 473	10.37 478	5.31 474	10.18 474	8.33 473	23.60 481	6.06 474	13.41 480	4.90 469	10.87 478	5.65 471	10.44 475	6.17 473	12.59 476	3.74 472	7.55 475	3.69 472	7.26 477	4.14 473	7.46 475

DPSMNet_ROB	8.40 474	5.11 474	10.49 479	5.58 475	10.25 475	8.34 474	23.62 482	6.07 475	13.45 481	4.93 470	10.88 479	5.66 472	10.44 475	6.24 474	12.64 477	3.98 473	7.61 476	3.76 473	7.30 478	4.20 474	7.51 476

BEATNet-Init1	4.73 471	2.61 470	13.29 480	0.58 436	0.53 438	10.12 476	3.33 472	4.83 472	5.01 471	8.75 475	8.51 473	14.08 482	7.60 474	7.70 475	5.34 472	0.28 422	0.28 431	0.34 427	0.37 435	0.57 437	0.45 437

HaxPig	17.72 484	20.22 488	19.73 481	16.53 480	16.51 479	9.27 475	9.33 474	14.34 484	13.27 479	18.65 483	18.70 483	17.35 483	16.77 484	17.04 484	16.45 484	22.05 487	20.89 487	22.27 483	21.53 482	21.29 485	22.13 487

DLNR_Zeroshot_test	10.44 475	12.10 482	19.93 482	106.08 490	23.66 487	0.14 4	0.13 9	3.22 471	0.17 8	0.16 39	0.23 79	0.16 50	0.10 10	0.31 190	0.15 75	2.36 470	0.06 83	0.07 21	0.07 67	39.70 488	0.06 28

CasAABBNet	23.10 486	19.86 485	20.64 483	22.47 485	22.73 485	38.41 487	55.50 488	26.89 487	28.70 488	20.61 485	22.15 486	22.08 486	22.75 486	23.99 486	27.36 488	13.59 482	16.48 485	12.14 479	14.27 480	15.95 482	15.53 484

Selective-RAFT-Error	23.16 487	19.93 486	20.87 484	22.54 486	22.81 486	38.52 489	55.47 487	27.01 489	28.83 489	20.66 486	22.25 487	22.09 487	22.80 488	24.09 487	27.36 488	13.61 483	16.48 485	12.15 480	14.28 481	15.99 483	15.57 485

LSM0	24.24 488	19.98 487	22.32 485	24.22 487	40.14 489	38.48 488	55.20 486	26.95 488	28.57 487	20.49 484	21.83 484	22.26 488	22.75 486	24.22 488	27.30 487	13.66 484	16.32 484	12.19 481	14.15 479	16.10 484	17.66 486

MEDIAN_ROB	21.21 485	24.62 489	23.47 486	19.58 481	19.65 484	13.22 478	10.96 475	17.88 485	17.00 485	22.14 487	22.02 485	20.86 485	20.36 485	21.06 485	19.71 485	25.63 488	24.13 488	26.21 485	25.20 484	25.17 486	25.38 488

AVERAGE_ROB	25.43 489	29.06 490	27.24 487	24.63 488	24.20 488	17.73 482	12.61 476	22.29 486	21.39 486	26.79 489	26.16 488	25.20 489	24.64 489	25.07 489	23.53 486	29.96 489	28.40 489	30.60 486	29.58 485	29.72 487	29.84 489

coex-ft	3.44 468	0.73 441	48.55 488	0.24 259	0.19 334	0.50 387	0.43 409	0.47 260	2.40 460	7.03 473	1.20 435	0.97 431	2.23 464	0.73 367	1.92 458	0.12 304	0.15 386	0.14 350	0.12 327	0.21 392	0.43 436

test_example2	101.33 490	108.28 491	68.15 489	98.43 489	106.93 490	89.75 490	102.43 490	36.80 490	97.65 490	129.04 490	130.15 490	65.26 490	66.62 490	92.11 490	80.24 490	144.10 490	199.48 490	81.81 490	103.01 490	125.01 490	101.27 490

EDNetEfficientorigin	7.51 472	0.52 430	140.47 490	0.25 296	0.17 295	0.42 353	0.29 347	0.47 260	1.03 439	1.28 447	1.02 428	0.83 423	0.84 434	0.75 375	0.99 425	0.10 235	0.09 293	0.12 308	0.10 255	0.21 392	0.22 403

ASD4		6.65 475

Low-res two-view benchmark