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

FoundationStereo	0.09 1	0.07 1	0.16 7	0.16 5	0.08 9	0.12 6	0.13 20	0.11 1	0.12 7	0.09 5	0.07 3	0.10 11	0.09 15	0.11 1	0.10 1	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 6

U	1.00 504	0.09 33	0.21 30	0.21 160	3.68 531	6.12 535	0.14 38	0.21 26	0.21 74	0.11 17	0.11 16	0.10 11	0.09 15	0.12 2	0.11 10	0.07 44	0.05 9	5.42 539	2.90 537	0.07 79	0.06 49

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 25	0.09 33	0.24 49	0.20 117	0.10 50	0.15 16	0.14 38	0.22 30	0.16 17	0.12 28	0.19 78	0.15 74	0.11 46	0.13 3	0.17 165	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.06 58	0.07 79	0.06 49

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 7	0.16 7	0.17 14	0.08 9	0.16 33	0.12 13	0.17 7	0.12 7	0.10 10	0.07 3	0.10 11	0.08 5	0.14 4	0.11 10	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.06 17	0.06 49

MonSter	0.10 2	0.08 7	0.13 1	0.17 14	0.08 9	0.14 12	0.12 13	0.24 57	0.19 43	0.09 5	0.11 16	0.08 2	0.07 2	0.14 4	0.11 10	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1

IGEV-Stereo++	0.11 11	0.08 7	0.15 3	0.19 62	0.11 83	0.14 12	0.10 5	0.22 30	0.18 33	0.10 10	0.13 27	0.10 11	0.11 46	0.14 4	0.11 10	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.05 6

CAS	0.15 71	0.07 1	0.21 30	0.41 483	0.16 330	0.20 112	0.18 160	0.22 30	0.19 43	0.15 56	0.19 78	0.11 21	0.09 15	0.14 4	0.13 61	0.29 486	0.04 1	0.06 2	0.04 1	0.06 17	0.14 389

CroCo-Stereo	0.14 46	0.13 210	0.24 49	0.25 350	0.11 83	0.11 3	0.18 160	0.32 141	0.23 103	0.12 28	0.12 20	0.18 105	0.12 64	0.14 4	0.13 61	0.08 164	0.06 120	0.07 49	0.05 25	0.07 79	0.06 49
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
MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 7	0.15 3	0.17 14	0.09 23	0.15 16	0.11 7	0.16 3	0.10 1	0.09 5	0.07 3	0.10 11	0.06 1	0.15 9	0.11 10	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.06 17	0.05 6

LGtest1	0.10 2	0.08 7	0.17 9	0.17 14	0.08 9	0.13 10	0.09 2	0.16 3	0.12 7	0.09 5	0.07 3	0.09 5	0.09 15	0.15 9	0.11 10	0.08 164	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.06 49

LG-Stereo	0.13 25	0.10 60	0.24 49	0.20 117	0.09 23	0.16 33	0.18 160	0.21 26	0.18 33	0.11 17	0.17 62	0.09 5	0.09 15	0.15 9	0.14 89	0.05 1	0.06 120	0.08 124	0.08 180	0.07 79	0.05 6

S2M2	0.13 25	0.11 116	0.20 25	0.16 5	0.12 137	0.12 6	0.07 1	0.18 12	0.20 60	0.12 28	0.15 46	0.14 59	0.12 64	0.15 9	0.14 89	0.13 376	0.09 347	0.09 199	0.10 308	0.11 316	0.09 243

castereo	0.14 46	0.10 60	0.19 17	0.18 28	0.10 50	0.20 112	0.19 204	0.30 120	0.27 149	0.13 34	0.18 71	0.16 88	0.16 138	0.15 9	0.13 61	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.06 58	0.06 17	0.05 6

GIP-stereo	0.12 17	0.09 33	0.20 25	0.19 62	0.11 83	0.16 33	0.14 38	0.29 101	0.18 33	0.11 17	0.16 55	0.13 37	0.09 15	0.15 9	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.05 6

RAStereo	0.13 25	0.12 150	0.27 78	0.22 218	0.11 83	0.15 16	0.18 160	0.23 45	0.23 103	0.13 34	0.17 62	0.11 21	0.09 15	0.15 9	0.13 61	0.08 164	0.06 120	0.08 124	0.06 58	0.07 79	0.05 6

GMOStereo	0.18 126	0.14 252	0.30 106	0.22 218	0.12 137	0.20 112	0.27 388	0.26 64	0.28 164	0.31 261	0.32 209	0.26 212	0.17 164	0.15 9	0.12 31	0.07 44	0.07 232	0.10 272	0.08 180	0.08 141	0.05 6

error version	0.18 126	0.14 252	0.30 106	0.22 218	0.12 137	0.20 112	0.27 388	0.26 64	0.28 164	0.31 261	0.32 209	0.26 212	0.17 164	0.15 9	0.12 31	0.07 44	0.07 232	0.10 272	0.08 180	0.08 141	0.05 6

test-v	0.18 126	0.14 252	0.30 106	0.22 218	0.12 137	0.20 112	0.27 388	0.26 64	0.28 164	0.31 261	0.32 209	0.26 212	0.17 164	0.15 9	0.12 31	0.07 44	0.07 232	0.10 272	0.08 180	0.08 141	0.05 6

test-2	0.18 126	0.14 252	0.30 106	0.22 218	0.12 137	0.20 112	0.27 388	0.26 64	0.28 164	0.31 261	0.32 209	0.26 212	0.17 164	0.15 9	0.12 31	0.07 44	0.07 232	0.10 272	0.08 180	0.08 141	0.05 6

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 7	0.19 17	0.16 5	0.09 23	0.12 6	0.13 20	0.18 12	0.13 11	0.09 5	0.07 3	0.08 2	0.08 5	0.16 20	0.10 1	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.04 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 179	0.72 502	0.70 424	0.17 14	0.08 9	0.15 16	0.15 59	0.18 12	0.16 17	0.13 34	0.12 20	0.09 5	0.08 5	0.16 20	0.13 61	0.35 493	0.04 1	0.08 124	0.07 109	0.11 316	0.23 471

testlalala2	0.18 126	0.10 60	0.50 336	0.36 470	0.25 455	0.23 186	0.14 38	0.34 163	0.24 117	0.25 155	0.25 139	0.21 139	0.12 64	0.16 20	0.16 136	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.07 109	0.06 17	0.06 49

testlalala	0.15 71	0.10 60	0.36 180	0.19 62	0.12 137	0.23 186	0.16 82	0.26 64	0.19 43	0.24 147	0.19 78	0.14 59	0.11 46	0.16 20	0.13 61	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.05 1	0.05 6

AEACV	0.13 25	0.09 33	0.23 41	0.18 28	0.19 389	0.19 84	0.16 82	0.23 45	0.14 13	0.13 34	0.17 62	0.13 37	0.16 138	0.16 20	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.08 180	0.07 79	0.06 49

test-1	0.17 102	0.11 116	0.40 233	0.23 264	0.13 208	0.22 165	0.23 333	0.34 163	0.26 139	0.20 111	0.24 131	0.22 151	0.14 110	0.16 20	0.20 229	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.06 17	0.08 187

CREStereo++_RVC	0.15 71	0.08 7	0.26 69	0.17 14	0.11 83	0.18 60	0.13 20	0.22 30	0.30 195	0.21 122	0.30 187	0.13 37	0.11 46	0.16 20	0.15 113	0.07 44	0.04 1	0.06 2	0.15 429	0.06 17	0.05 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.15 71	0.18 341	0.28 89	0.22 218	0.10 50	0.22 165	0.15 59	0.22 30	0.27 149	0.22 127	0.26 149	0.14 59	0.12 64	0.16 20	0.13 61	0.08 164	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.07 79	0.06 49

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 7	0.19 17	0.16 5	0.09 23	0.12 6	0.13 20	0.17 7	0.11 3	0.08 1	0.07 3	0.08 2	0.07 2	0.17 28	0.10 1	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 7	0.15 3	0.18 28	0.09 23	0.15 16	0.11 7	0.16 3	0.10 1	0.08 1	0.06 1	0.10 11	0.07 2	0.17 28	0.11 10	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 6

Occ-G	0.13 25	0.08 7	0.21 30	0.17 14	0.10 50	0.15 16	0.19 204	0.22 30	0.19 43	0.13 34	0.19 78	0.21 139	0.11 46	0.17 28	0.14 89	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.06 58	0.07 79	0.06 49

Pointernet	0.13 25	0.07 1	0.27 78	0.19 62	0.11 83	0.20 112	0.12 13	0.31 131	0.24 117	0.15 56	0.15 46	0.13 37	0.11 46	0.17 28	0.13 61	0.08 164	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.05 6

test_for_model	0.29 358	0.89 511	0.34 150	0.69 504	0.49 495	0.20 112	0.16 82	0.30 120	0.23 103	0.28 186	0.15 46	0.13 37	0.11 46	0.17 28	0.13 61	0.29 486	0.10 371	0.06 2	0.04 1	0.86 515	0.18 433

IGEV++	0.13 25	0.10 60	0.23 41	0.21 160	0.10 50	0.15 16	0.15 59	0.29 101	0.16 17	0.12 28	0.15 46	0.12 26	0.12 64	0.17 28	0.14 89	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.05 25	0.07 79	0.07 121

MaDis-Stereo	0.14 46	0.13 210	0.26 69	0.19 62	0.14 249	0.16 33	0.13 20	0.25 61	0.21 74	0.13 34	0.14 44	0.14 59	0.11 46	0.17 28	0.17 165	0.08 164	0.07 232	0.08 124	0.06 58	0.07 79	0.06 49

CASnet	0.14 46	0.12 150	0.22 35	0.22 218	0.08 9	0.16 33	0.15 59	0.27 74	0.25 130	0.22 127	0.20 94	0.15 74	0.11 46	0.17 28	0.13 61	0.07 44	0.05 9	0.11 327	0.09 266	0.08 141	0.05 6
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 46	0.14 252	0.33 141	0.20 117	0.09 23	0.21 138	0.10 5	0.26 64	0.20 60	0.18 102	0.19 78	0.15 74	0.13 92	0.17 28	0.13 61	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.05 25	0.06 17	0.06 49

LoS_RVC	0.13 25	0.10 60	0.19 17	0.18 28	0.16 330	0.20 112	0.18 160	0.20 21	0.17 27	0.13 34	0.19 78	0.12 26	0.15 123	0.17 28	0.13 61	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.12 354

CroCo-Stereo Lap2	0.15 71	0.15 285	0.28 89	0.25 350	0.18 371	0.11 3	0.19 204	0.28 90	0.21 74	0.13 34	0.16 55	0.15 74	0.12 64	0.17 28	0.14 89	0.07 44	0.07 232	0.08 124	0.06 58	0.08 141	0.07 121

cross-raft	0.17 102	0.12 150	0.41 256	0.23 264	0.10 50	0.20 112	0.24 355	0.33 155	0.23 103	0.23 133	0.28 161	0.29 246	0.15 123	0.17 28	0.15 113	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.06 17	0.05 6

TANstereo	0.15 71	0.09 33	0.28 89	0.16 5	0.08 9	0.25 222	0.14 38	0.23 45	0.28 164	0.24 147	0.30 187	0.16 88	0.12 64	0.17 28	0.13 61	0.08 164	0.07 232	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.07 121

sAnonymous2	0.20 179	0.21 383	0.58 376	0.24 313	0.17 350	0.22 165	0.19 204	0.34 163	0.28 164	0.17 88	0.19 78	0.17 95	0.16 138	0.17 28	0.14 89	0.10 287	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.23 461	0.17 420

CroCo_RVC	0.20 179	0.21 383	0.58 376	0.24 313	0.17 350	0.22 165	0.19 204	0.34 163	0.28 164	0.17 88	0.19 78	0.17 95	0.16 138	0.17 28	0.14 89	0.10 287	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.23 461	0.17 420

111111	0.11 11	0.07 1	0.17 9	0.19 62	0.11 83	0.13 10	0.11 7	0.22 30	0.15 14	0.11 17	0.12 20	0.12 26	0.08 5	0.18 43	0.11 10	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.08 141	0.06 49

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 7	0.15 3	0.18 28	0.07 1	0.15 16	0.11 7	0.17 7	0.11 3	0.08 1	0.06 1	0.10 11	0.08 5	0.18 43	0.11 10	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 6

SGD-Stereo	0.11 11	0.08 7	0.17 9	0.17 14	0.07 1	0.17 46	0.13 20	0.18 12	0.16 17	0.11 17	0.13 27	0.11 21	0.12 64	0.18 43	0.11 10	0.08 164	0.04 1	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.04 1

GREAT-IGEV	0.12 17	0.09 33	0.25 61	0.16 5	0.11 83	0.14 12	0.16 82	0.17 7	0.17 27	0.10 10	0.15 46	0.09 5	0.09 15	0.18 43	0.10 1	0.06 3	0.07 232	0.06 2	0.05 25	0.07 79	0.10 298

HUF	0.15 71	0.11 116	0.38 211	0.17 14	0.11 83	0.16 33	0.17 117	0.22 30	0.20 60	0.11 17	0.13 27	0.14 59	0.11 46	0.18 43	0.12 31	0.07 44	0.20 474	0.06 2	0.05 25	0.07 79	0.14 389

castereo++	0.13 25	0.10 60	0.18 14	0.18 28	0.10 50	0.27 252	0.13 20	0.23 45	0.23 103	0.11 17	0.13 27	0.16 88	0.10 30	0.18 43	0.10 1	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.05 1	0.04 1

dual_stereo	0.10 2	0.07 1	0.14 2	0.17 14	0.08 9	0.09 1	0.13 20	0.24 57	0.13 11	0.10 10	0.09 11	0.09 5	0.08 5	0.18 43	0.12 31	0.07 44	0.06 120	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 6

WCG-NET	0.14 46	0.09 33	0.23 41	0.18 28	0.08 9	0.18 60	0.17 117	0.21 26	0.28 164	0.18 102	0.21 106	0.15 74	0.12 64	0.18 43	0.12 31	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.05 6

AIO-Stereo	0.13 25	0.10 60	0.22 35	0.20 117	0.09 23	0.16 33	0.15 59	0.27 74	0.16 17	0.13 34	0.15 46	0.13 37	0.08 5	0.18 43	0.11 10	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.06 17	0.06 49

RAFT-Stereo-weight	0.15 71	0.09 33	0.26 69	0.20 117	0.10 50	0.19 84	0.17 117	0.36 205	0.29 183	0.24 147	0.20 94	0.19 119	0.10 30	0.18 43	0.15 113	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.06 17	0.05 6

trnet	0.13 25	0.08 7	0.21 30	0.15 3	0.07 1	0.21 138	0.12 13	0.24 57	0.24 117	0.16 77	0.21 106	0.15 74	0.13 92	0.18 43	0.13 61	0.08 164	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.06 17	0.05 6

MGS-Stereo	0.14 46	0.11 116	0.32 126	0.19 62	0.11 83	0.18 60	0.17 117	0.20 21	0.22 85	0.14 51	0.24 131	0.15 74	0.10 30	0.18 43	0.12 31	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.06 58	0.10 269	0.06 49

UniTT-Stereo	0.14 46	0.10 60	0.30 106	0.21 160	0.13 208	0.17 46	0.13 20	0.19 16	0.18 33	0.15 56	0.20 94	0.10 11	0.11 46	0.18 43	0.16 136	0.08 164	0.06 120	0.07 49	0.06 58	0.08 141	0.06 49

testlalala_base	0.20 179	0.13 210	0.35 160	0.25 350	0.15 298	0.25 222	0.16 82	0.34 163	0.17 27	0.19 107	0.26 149	0.17 95	0.14 110	0.18 43	0.16 136	0.39 498	0.09 347	0.07 49	0.05 25	0.45 493	0.08 187

CES	0.14 46	0.08 7	0.19 17	0.17 14	0.22 428	0.18 60	0.16 82	0.23 45	0.19 43	0.14 51	0.17 62	0.14 59	0.10 30	0.18 43	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.08 141	0.18 433

RCA-Stereo	0.16 85	0.09 33	0.25 61	0.20 117	0.10 50	0.19 84	0.17 117	0.36 205	0.35 253	0.20 111	0.25 139	0.17 95	0.17 164	0.18 43	0.14 89	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.05 6

CREStereo	0.13 25	0.08 7	0.21 30	0.14 1	0.08 9	0.22 165	0.15 59	0.25 61	0.24 117	0.16 77	0.21 106	0.14 59	0.13 92	0.18 43	0.13 61	0.09 241	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.07 79	0.06 49
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
R-Stereo Train	0.18 126	0.09 33	0.32 126	0.22 218	0.12 137	0.22 165	0.19 204	0.42 271	0.19 43	0.31 261	0.45 366	0.20 128	0.14 110	0.18 43	0.15 113	0.08 164	0.06 120	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.06 49

RAFT-Stereo	0.18 126	0.09 33	0.32 126	0.22 218	0.12 137	0.22 165	0.19 204	0.42 271	0.19 43	0.31 261	0.45 366	0.20 128	0.14 110	0.18 43	0.15 113	0.08 164	0.06 120	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.06 49
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LG-G_1	0.11 11	0.08 7	0.18 14	0.18 28	0.07 1	0.21 138	0.09 2	0.19 16	0.11 3	0.10 10	0.09 11	0.11 21	0.10 30	0.19 62	0.10 1	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.06 17	0.06 49

LG-G	0.11 11	0.08 7	0.18 14	0.18 28	0.07 1	0.21 138	0.09 2	0.19 16	0.11 3	0.10 10	0.09 11	0.11 21	0.10 30	0.19 62	0.10 1	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.06 17	0.06 49

MM-Stereo_test3	0.17 102	0.12 150	0.29 99	0.23 264	0.14 249	0.19 84	0.22 307	0.39 233	0.36 266	0.16 77	0.24 131	0.17 95	0.12 64	0.19 62	0.14 89	0.07 44	0.07 232	0.08 124	0.06 58	0.09 206	0.06 49

rvit_stereo_0081_aga	0.16 85	0.14 252	0.28 89	0.21 160	0.13 208	0.19 84	0.17 117	0.23 45	0.24 117	0.17 88	0.21 106	0.19 119	0.13 92	0.19 62	0.14 89	0.11 323	0.08 313	0.09 199	0.08 180	0.09 206	0.07 121

rvit_stereo_0080	0.15 71	0.13 210	0.25 61	0.19 62	0.13 208	0.15 16	0.20 251	0.28 90	0.24 117	0.15 56	0.17 62	0.19 119	0.13 92	0.19 62	0.15 113	0.11 323	0.08 313	0.08 124	0.08 180	0.10 269	0.07 121

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 102	0.13 210	0.24 49	0.19 62	0.13 208	0.24 208	0.17 117	0.30 120	0.37 277	0.43 417	0.17 62	0.13 37	0.12 64	0.19 62	0.15 113	0.08 164	0.07 232	0.09 199	0.07 109	0.09 206	0.08 187

whm_eth	0.15 71	0.13 210	0.25 61	0.19 62	0.13 208	0.15 16	0.20 251	0.28 90	0.24 117	0.15 56	0.17 62	0.19 119	0.13 92	0.19 62	0.15 113	0.11 323	0.08 313	0.08 124	0.08 180	0.10 269	0.07 121

4D-IteraStereo	0.17 102	0.16 309	0.50 336	0.21 160	0.14 249	0.19 84	0.17 117	0.28 90	0.28 164	0.23 133	0.20 94	0.20 128	0.11 46	0.19 62	0.14 89	0.06 3	0.04 1	0.10 272	0.08 180	0.08 141	0.06 49

AnonymousM	0.17 102	0.19 357	0.24 49	0.18 28	0.10 50	0.18 60	0.17 117	0.30 120	0.23 103	0.26 167	0.20 94	0.18 105	0.14 110	0.19 62	0.14 89	0.09 241	0.06 120	0.38 491	0.15 429	0.06 17	0.05 6

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 102	0.14 252	0.32 126	0.20 117	0.09 23	0.19 84	0.17 117	0.32 141	0.30 195	0.25 155	0.33 230	0.20 128	0.17 164	0.19 62	0.15 113	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.07 79	0.05 6

MM-Stereo_test2	0.15 71	0.10 60	0.44 284	0.23 264	0.11 83	0.21 138	0.21 282	0.27 74	0.22 85	0.15 56	0.16 55	0.13 37	0.11 46	0.20 72	0.13 61	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.09 206	0.05 6

StereoAnything_RVC	0.13 25	0.37 470	0.36 180	0.14 1	0.07 1	0.11 3	0.12 13	0.17 7	0.12 7	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 30	0.20 72	0.10 1	0.09 241	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.24 464	0.05 6

AIO_test	0.12 17	0.09 33	0.20 25	0.19 62	0.11 83	0.15 16	0.17 117	0.19 16	0.16 17	0.11 17	0.13 27	0.14 59	0.09 15	0.20 72	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.05 6

rvit_stereo_0081	0.16 85	0.11 116	0.24 49	0.21 160	0.12 137	0.16 33	0.17 117	0.22 30	0.33 228	0.16 77	0.18 71	0.18 105	0.14 110	0.20 72	0.16 136	0.11 323	0.08 313	0.09 199	0.08 180	0.09 206	0.07 121

rvit_stereo_0082	0.16 85	0.11 116	0.24 49	0.21 160	0.12 137	0.16 33	0.17 117	0.22 30	0.33 228	0.16 77	0.18 71	0.18 105	0.14 110	0.20 72	0.16 136	0.11 323	0.08 313	0.09 199	0.08 180	0.09 206	0.07 121

RSM++	0.12 17	0.09 33	0.19 17	0.20 117	0.09 23	0.17 46	0.15 59	0.21 26	0.19 43	0.12 28	0.12 20	0.14 59	0.09 15	0.20 72	0.12 31	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.07 79	0.05 6

gcap-zeroshot	0.17 102	0.11 116	0.36 180	0.20 117	0.12 137	0.26 242	0.16 82	0.30 120	0.22 85	0.26 167	0.20 94	0.30 262	0.14 110	0.20 72	0.13 61	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.07 109	0.06 17	0.06 49

MoCha-V2	0.13 25	0.08 7	0.26 69	0.23 264	0.09 23	0.16 33	0.15 59	0.26 64	0.16 17	0.15 56	0.15 46	0.13 37	0.14 110	0.20 72	0.11 10	0.06 3	0.07 232	0.06 2	0.06 58	0.06 17	0.05 6

AE-Stereo	0.17 102	0.11 116	0.31 120	0.24 313	0.14 249	0.23 186	0.18 160	0.34 163	0.29 183	0.15 56	0.25 139	0.21 139	0.13 92	0.20 72	0.14 89	0.07 44	0.08 313	0.09 199	0.10 308	0.07 79	0.06 49

RAFT-Test	0.17 102	0.10 60	0.38 211	0.19 62	0.12 137	0.25 222	0.17 117	0.33 155	0.23 103	0.23 133	0.29 174	0.27 221	0.14 110	0.20 72	0.14 89	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.07 109	0.06 17	0.06 49

EGLCR-Stereo	0.13 25	0.08 7	0.20 25	0.18 28	0.09 23	0.21 138	0.13 20	0.27 74	0.21 74	0.13 34	0.10 14	0.15 74	0.09 15	0.20 72	0.13 61	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.06 17	0.06 49

DCANet-4	0.19 164	0.10 60	0.52 351	0.19 62	0.09 23	0.19 84	0.18 160	0.36 205	0.39 300	0.29 213	0.30 187	0.17 95	0.22 232	0.20 72	0.18 186	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.05 1	0.07 121

fff	0.19 164	0.13 210	0.40 233	0.18 28	0.09 23	0.19 84	0.18 160	0.35 187	0.43 340	0.29 213	0.30 187	0.18 105	0.28 327	0.20 72	0.18 186	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.05 1	0.07 121

iRaftStereo_RVC	0.16 85	0.12 150	0.26 69	0.21 160	0.11 83	0.20 112	0.17 117	0.32 141	0.23 103	0.20 111	0.25 139	0.18 105	0.12 64	0.20 72	0.15 113	0.07 44	0.05 9	0.09 199	0.09 266	0.08 141	0.07 121

DCANet	0.18 126	0.13 210	0.40 233	0.19 62	0.09 23	0.19 84	0.18 160	0.34 163	0.39 300	0.29 213	0.31 201	0.18 105	0.23 245	0.20 72	0.19 215	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.06 17	0.07 121

csc	0.19 164	0.13 210	0.40 233	0.18 28	0.09 23	0.19 84	0.18 160	0.35 187	0.43 340	0.29 213	0.30 187	0.18 105	0.28 327	0.20 72	0.18 186	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.05 1	0.07 121

cscssc	0.19 164	0.13 210	0.40 233	0.18 28	0.09 23	0.19 84	0.18 160	0.35 187	0.43 340	0.29 213	0.30 187	0.18 105	0.28 327	0.20 72	0.18 186	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.05 1	0.07 121

CFNet-RSSM	0.17 102	0.10 60	0.40 233	0.20 117	0.11 83	0.20 112	0.15 59	0.36 205	0.30 195	0.23 133	0.21 106	0.26 212	0.15 123	0.20 72	0.13 61	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.06 17	0.05 6

Gwc-CoAtRS	0.17 102	0.10 60	0.37 192	0.20 117	0.12 137	0.19 84	0.15 59	0.32 141	0.28 164	0.23 133	0.23 119	0.27 221	0.15 123	0.20 72	0.13 61	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.06 17	0.06 49

HART	0.15 71	0.11 116	0.30 106	0.21 160	0.09 23	0.17 46	0.16 82	0.30 120	0.19 43	0.15 56	0.25 139	0.17 95	0.09 15	0.21 91	0.12 31	0.06 3	0.07 232	0.07 49	0.05 25	0.08 141	0.06 49

Reg-Stereo(zero)	0.16 85	0.07 1	0.36 180	0.19 62	0.10 50	0.19 84	0.14 38	0.28 90	0.24 117	0.22 127	0.20 94	0.24 183	0.18 188	0.21 91	0.18 186	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.06 58	0.06 17	0.06 49

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 25	0.14 252	0.19 17	0.26 382	0.09 23	0.15 16	0.13 20	0.22 30	0.18 33	0.12 28	0.11 16	0.10 11	0.13 92	0.21 91	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.07 79	0.05 6

DEFOM-Stereo	0.11 11	0.08 7	0.17 9	0.17 14	0.09 23	0.22 165	0.14 38	0.14 2	0.16 17	0.11 17	0.10 14	0.09 5	0.08 5	0.21 91	0.11 10	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 6

rvit_stereo_0083	0.16 85	0.12 150	0.26 69	0.21 160	0.13 208	0.17 46	0.17 117	0.22 30	0.34 237	0.16 77	0.21 106	0.19 119	0.16 138	0.21 91	0.16 136	0.11 323	0.10 371	0.10 272	0.08 180	0.09 206	0.07 121

IGEV-Stereo+	0.12 17	0.08 7	0.17 9	0.18 28	0.13 208	0.09 1	0.11 7	0.16 3	0.15 14	0.10 10	0.08 10	0.10 11	0.10 30	0.21 91	0.11 10	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.16 404	0.24 476

WCG-NET（raft）	0.14 46	0.09 33	0.23 41	0.17 14	0.08 9	0.19 84	0.16 82	0.23 45	0.26 139	0.18 102	0.19 78	0.20 128	0.12 64	0.21 91	0.12 31	0.06 3	0.06 120	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.05 6

RSM	0.12 17	0.09 33	0.20 25	0.20 117	0.09 23	0.16 33	0.15 59	0.23 45	0.18 33	0.13 34	0.13 27	0.15 74	0.09 15	0.21 91	0.12 31	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.06 17	0.05 6

CAS++	0.16 85	0.12 150	0.27 78	0.18 28	0.12 137	0.17 46	0.15 59	0.42 271	0.24 117	0.19 107	0.18 71	0.13 37	0.10 30	0.21 91	0.12 31	0.12 359	0.10 371	0.11 327	0.08 180	0.10 269	0.09 243
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Any-RAFT	0.17 102	0.08 7	0.31 120	0.19 62	0.10 50	0.29 290	0.16 82	0.42 271	0.30 195	0.24 147	0.27 156	0.27 221	0.16 138	0.21 91	0.12 31	0.08 164	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.07 79	0.06 49

Selective-IGEV	0.12 17	0.09 33	0.22 35	0.19 62	0.10 50	0.15 16	0.14 38	0.27 74	0.15 14	0.13 34	0.14 44	0.13 37	0.08 5	0.21 91	0.12 31	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.05 6

ADStereo(finetuned)	0.19 164	0.13 210	0.49 325	0.19 62	0.09 23	0.19 84	0.18 160	0.34 163	0.39 300	0.29 213	0.31 201	0.18 105	0.31 371	0.21 91	0.19 215	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.06 17	0.07 121

raftrobust	0.16 85	0.13 210	0.29 99	0.22 218	0.15 298	0.19 84	0.13 20	0.32 141	0.26 139	0.26 167	0.20 94	0.19 119	0.17 164	0.21 91	0.15 113	0.08 164	0.06 120	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.07 121

sCroCo_RVC	0.18 126	0.14 252	0.49 325	0.27 409	0.18 371	0.22 165	0.17 117	0.27 74	0.23 103	0.14 51	0.22 115	0.17 95	0.14 110	0.21 91	0.15 113	0.10 287	0.11 392	0.09 199	0.09 266	0.09 206	0.09 243

AIO_rvc	0.12 17	0.11 116	0.22 35	0.19 62	0.10 50	0.15 16	0.17 117	0.20 21	0.16 17	0.11 17	0.13 27	0.13 37	0.08 5	0.22 105	0.11 10	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.07 121

rvit_stereo_ft	0.17 102	0.14 252	0.30 106	0.25 350	0.14 249	0.17 46	0.21 282	0.28 90	0.26 139	0.16 77	0.19 78	0.20 128	0.16 138	0.22 105	0.17 165	0.11 323	0.07 232	0.09 199	0.09 266	0.09 206	0.07 121

MyStereo06	0.20 179	0.12 150	0.57 371	0.21 160	0.14 249	0.25 222	0.23 333	0.40 244	0.21 74	0.30 244	0.24 131	0.31 273	0.18 188	0.22 105	0.18 186	0.07 44	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.08 187

LoS	0.14 46	0.08 7	0.27 78	0.16 5	0.09 23	0.22 165	0.14 38	0.26 64	0.26 139	0.15 56	0.18 71	0.18 105	0.13 92	0.22 105	0.14 89	0.08 164	0.06 120	0.06 2	0.04 1	0.06 17	0.06 49
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
anonymousa	0.23 246	0.11 116	0.50 336	0.21 160	0.16 330	0.31 322	0.20 251	0.36 205	0.35 253	0.32 284	0.50 393	0.39 341	0.26 292	0.22 105	0.20 229	0.08 164	0.06 120	0.09 199	0.11 346	0.07 79	0.08 187

MC-Stereo	0.14 46	0.09 33	0.25 61	0.21 160	0.09 23	0.18 60	0.16 82	0.23 45	0.19 43	0.18 102	0.23 119	0.16 88	0.13 92	0.22 105	0.13 61	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.06 17	0.05 6

HUI-Stereo	0.18 126	0.12 150	0.37 192	0.22 218	0.10 50	0.18 60	0.14 38	0.29 101	0.22 85	0.28 186	0.28 161	0.25 191	0.17 164	0.22 105	0.16 136	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.10 269	0.08 187

rafts_anoy	0.18 126	0.15 285	0.35 160	0.22 218	0.14 249	0.19 84	0.17 117	0.32 141	0.30 195	0.23 133	0.25 139	0.20 128	0.16 138	0.22 105	0.19 215	0.08 164	0.07 232	0.10 272	0.12 383	0.09 206	0.08 187

PMTNet	0.15 71	0.08 7	0.23 41	0.15 3	0.09 23	0.23 186	0.16 82	0.25 61	0.23 103	0.17 88	0.21 106	0.16 88	0.14 110	0.22 105	0.13 61	0.29 486	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.07 79	0.06 49

MM-Stereo_test1	0.17 102	0.10 60	0.39 225	0.23 264	0.11 83	0.20 112	0.22 307	0.33 155	0.29 183	0.22 127	0.21 106	0.15 74	0.14 110	0.23 114	0.13 61	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.09 206	0.06 49

SCV	0.14 46	0.14 252	0.24 49	0.21 160	0.11 83	0.15 16	0.16 82	0.31 131	0.18 33	0.11 17	0.15 46	0.13 37	0.10 30	0.23 114	0.11 10	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.09 206	0.06 49

ours_stereo	0.13 25	0.11 116	0.23 41	0.20 117	0.11 83	0.17 46	0.18 160	0.20 21	0.19 43	0.13 34	0.18 71	0.14 59	0.10 30	0.23 114	0.14 89	0.06 3	0.05 9	0.08 124	0.06 58	0.06 17	0.05 6

IGEV_Zeroshot_test	0.18 126	0.10 60	0.65 407	0.20 117	0.12 137	0.19 84	0.15 59	0.34 163	0.19 43	0.28 186	0.22 115	0.27 221	0.13 92	0.23 114	0.18 186	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.08 180	0.07 79	0.06 49

DCRE	0.20 179	0.13 210	0.40 233	0.21 160	0.15 298	0.20 112	0.19 204	0.30 120	0.27 149	0.22 127	0.80 474	0.23 171	0.16 138	0.23 114	0.15 113	0.07 44	0.07 232	0.07 49	0.08 180	0.07 79	0.06 49

knoymous	0.17 102	0.09 33	0.32 126	0.17 14	0.11 83	0.21 138	0.17 117	0.32 141	0.23 103	0.23 133	0.28 161	0.27 221	0.16 138	0.23 114	0.16 136	0.09 241	0.06 120	0.09 199	0.06 58	0.09 206	0.09 243

riskmin	0.18 126	0.09 33	0.34 150	0.18 28	0.12 137	0.24 208	0.16 82	0.34 163	0.28 164	0.21 122	0.23 119	0.33 289	0.24 263	0.23 114	0.17 165	0.09 241	0.06 120	0.09 199	0.06 58	0.10 269	0.10 298

GLC_STEREO	0.15 71	0.10 60	0.24 49	0.21 160	0.09 23	0.17 46	0.15 59	0.23 45	0.27 149	0.17 88	0.20 94	0.17 95	0.11 46	0.23 114	0.16 136	0.07 44	0.09 347	0.09 199	0.08 180	0.07 79	0.06 49

CRE-IMP	0.18 126	0.12 150	0.37 192	0.22 218	0.11 83	0.24 208	0.17 117	0.29 101	0.21 74	0.27 176	0.26 149	0.24 183	0.17 164	0.23 114	0.18 186	0.08 164	0.05 9	0.10 272	0.07 109	0.10 269	0.10 298

SCV_C0	0.14 46	0.11 116	0.25 61	0.19 62	0.12 137	0.15 16	0.16 82	0.30 120	0.22 85	0.13 34	0.15 46	0.13 37	0.09 15	0.24 123	0.10 1	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.06 58	0.09 206	0.06 49

FACV-RUCA	0.21 199	0.15 285	0.32 126	0.23 264	0.23 440	0.26 242	0.19 204	0.39 233	0.34 237	0.25 155	0.32 209	0.21 139	0.24 263	0.24 123	0.19 215	0.10 287	0.07 232	0.15 421	0.08 180	0.16 404	0.13 370

fffft	0.13 25	0.09 33	0.24 49	0.19 62	0.10 50	0.17 46	0.19 204	0.22 30	0.16 17	0.14 51	0.11 16	0.13 37	0.10 30	0.24 123	0.18 186	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.07 79	0.06 49
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 25	0.10 60	0.22 35	0.19 62	0.10 50	0.19 84	0.17 117	0.19 16	0.19 43	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.11 46	0.24 123	0.16 136	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.06 49

mms	0.13 25	0.11 116	0.19 17	0.19 62	0.12 137	0.16 33	0.17 117	0.20 21	0.17 27	0.13 34	0.17 62	0.14 59	0.09 15	0.24 123	0.14 89	0.06 3	0.05 9	0.08 124	0.06 58	0.07 79	0.07 121

tg	0.16 85	0.11 116	0.25 61	0.21 160	0.11 83	0.23 186	0.15 59	0.34 163	0.24 117	0.20 111	0.25 139	0.19 119	0.12 64	0.24 123	0.15 113	0.07 44	0.05 9	0.09 199	0.09 266	0.08 141	0.07 121

model_zeroshot	0.17 102	0.11 116	0.39 225	0.20 117	0.12 137	0.24 208	0.15 59	0.34 163	0.22 85	0.30 244	0.20 94	0.22 151	0.12 64	0.24 123	0.14 89	0.08 164	0.07 232	0.07 49	0.07 109	0.07 79	0.07 121

GCAP-BAT	0.16 85	0.11 116	0.36 180	0.18 28	0.13 208	0.21 138	0.16 82	0.23 45	0.18 33	0.26 167	0.28 161	0.20 128	0.11 46	0.24 123	0.17 165	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.06 58	0.05 1	0.06 49

H2IRNET	0.18 126	0.13 210	0.35 160	0.21 160	0.12 137	0.20 112	0.15 59	0.27 74	0.30 195	0.17 88	0.31 201	0.25 191	0.20 212	0.24 123	0.18 186	0.07 44	0.06 120	0.09 199	0.10 308	0.09 206	0.06 49

ff7	0.14 46	0.12 150	0.27 78	0.19 62	0.12 137	0.21 138	0.18 160	0.27 74	0.20 60	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.12 64	0.24 123	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.07 79	0.07 121

ffff	0.14 46	0.12 150	0.27 78	0.19 62	0.12 137	0.21 138	0.18 160	0.27 74	0.20 60	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.12 64	0.24 123	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.07 79	0.07 121

11t	0.14 46	0.12 150	0.27 78	0.19 62	0.12 137	0.21 138	0.18 160	0.27 74	0.20 60	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.12 64	0.24 123	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.07 79	0.07 121

anonymousdsp	0.14 46	0.12 150	0.27 78	0.19 62	0.12 137	0.21 138	0.18 160	0.28 90	0.20 60	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.12 64	0.24 123	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.08 141	0.07 121

ProNet	0.14 46	0.12 150	0.25 61	0.19 62	0.11 83	0.19 84	0.19 204	0.27 74	0.20 60	0.14 51	0.13 27	0.13 37	0.12 64	0.24 123	0.12 31	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.07 79	0.07 121

ccc-4	0.14 46	0.12 150	0.27 78	0.19 62	0.12 137	0.21 138	0.18 160	0.27 74	0.20 60	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.12 64	0.24 123	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.07 79	0.07 121

test_4	0.18 126	0.12 150	0.34 150	0.23 264	0.12 137	0.18 60	0.22 307	0.26 64	0.24 117	0.24 147	0.47 383	0.22 151	0.13 92	0.24 123	0.16 136	0.06 3	0.05 9	0.09 199	0.09 266	0.07 79	0.05 6

IGEV-Stereo	0.14 46	0.12 150	0.27 78	0.19 62	0.12 137	0.21 138	0.18 160	0.28 90	0.20 60	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.12 64	0.24 123	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.08 141	0.07 121
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GANet-ADL	0.21 199	0.12 150	0.45 295	0.23 264	0.14 249	0.29 290	0.19 204	0.46 309	0.35 253	0.25 155	0.32 209	0.32 282	0.19 203	0.24 123	0.20 229	0.10 287	0.07 232	0.07 49	0.06 58	0.09 206	0.10 298

TRStereo	0.19 164	0.17 327	0.47 311	0.23 264	0.19 389	0.19 84	0.16 82	0.52 378	0.28 164	0.20 111	0.19 78	0.21 139	0.13 92	0.24 123	0.13 61	0.09 241	0.06 120	0.09 199	0.11 346	0.06 17	0.06 49

HHNet	0.22 229	0.12 150	0.52 351	0.18 28	0.18 371	0.20 112	0.20 251	0.34 163	0.31 207	0.32 284	0.59 433	0.20 128	0.21 219	0.24 123	0.31 359	0.08 164	0.05 9	0.09 199	0.07 109	0.08 141	0.11 332

PSM-adaLoss	0.18 126	0.12 150	0.37 192	0.22 218	0.10 50	0.18 60	0.16 82	0.29 101	0.22 85	0.28 186	0.29 174	0.25 191	0.18 188	0.24 123	0.16 136	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.10 269	0.08 187

ROB_FTStereo_v2	0.18 126	0.12 150	0.37 192	0.22 218	0.10 50	0.18 60	0.16 82	0.29 101	0.22 85	0.28 186	0.29 174	0.25 191	0.17 164	0.24 123	0.16 136	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.10 269	0.08 187

ROB_FTStereo	0.18 126	0.12 150	0.37 192	0.22 218	0.10 50	0.18 60	0.14 38	0.29 101	0.22 85	0.28 186	0.28 161	0.25 191	0.17 164	0.24 123	0.16 136	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.10 269	0.08 187

Pruner-Stereo	0.19 164	0.11 116	0.34 150	0.29 432	0.12 137	0.19 84	0.17 117	0.31 131	0.29 183	0.33 295	0.32 209	0.25 191	0.15 123	0.24 123	0.21 252	0.09 241	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.09 243

DeepStereo_RVC	0.18 126	0.11 116	0.40 233	0.21 160	0.11 83	0.19 84	0.16 82	0.28 90	0.22 85	0.27 176	0.27 156	0.23 171	0.28 327	0.24 123	0.18 186	0.08 164	0.06 120	0.09 199	0.07 109	0.09 206	0.10 298

raft+_RVC	0.18 126	0.14 252	0.32 126	0.21 160	0.15 298	0.21 138	0.16 82	0.38 221	0.34 237	0.21 122	0.28 161	0.20 128	0.15 123	0.24 123	0.19 215	0.08 164	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.07 79	0.08 187

111	0.20 179	0.17 327	0.40 233	0.18 28	0.09 23	0.24 208	0.17 117	0.41 257	0.45 366	0.23 133	0.29 174	0.29 246	0.21 219	0.24 123	0.18 186	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.07 79	0.08 187

test_xeample3	0.16 85	0.11 116	0.56 368	0.19 62	0.12 137	0.20 112	0.18 160	0.35 187	0.20 60	0.16 77	0.12 20	0.13 37	0.12 64	0.24 123	0.15 113	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.08 180	0.07 79	0.07 121

AFF-stereo	0.18 126	0.15 285	0.32 126	0.21 160	0.10 50	0.18 60	0.18 160	0.33 155	0.27 149	0.25 155	0.37 269	0.25 191	0.17 164	0.24 123	0.15 113	0.06 3	0.05 9	0.08 124	0.08 180	0.07 79	0.05 6

EAI-Stereo	0.21 199	0.10 60	0.33 141	0.21 160	0.12 137	0.30 307	0.46 477	0.46 309	0.20 60	0.25 155	0.50 393	0.17 95	0.16 138	0.24 123	0.23 291	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.10 308	0.06 17	0.07 121

DMCA	0.22 229	0.14 252	0.36 180	0.22 218	0.14 249	0.27 252	0.20 251	0.43 283	0.38 291	0.31 261	0.32 209	0.33 289	0.24 263	0.24 123	0.28 333	0.11 323	0.08 313	0.10 272	0.08 180	0.10 269	0.11 332

fffy	0.14 46	0.11 116	0.24 49	0.20 117	0.10 50	0.19 84	0.18 160	0.22 30	0.19 43	0.13 34	0.16 55	0.15 74	0.13 92	0.25 154	0.14 89	0.06 3	0.06 120	0.08 124	0.06 58	0.07 79	0.06 49

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 302	0.14 252	0.95 473	0.21 160	0.27 462	0.20 112	0.19 204	0.48 328	0.25 130	0.26 167	0.55 420	0.34 296	0.18 188	0.25 154	0.17 165	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.12 383	0.12 353	0.12 354

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 246	0.13 210	0.83 450	0.20 117	0.21 412	0.23 186	0.17 117	0.48 328	0.27 149	0.23 133	0.29 174	0.39 341	0.23 245	0.25 154	0.15 113	0.08 164	0.06 120	0.08 124	0.11 346	0.11 316	0.10 298

MyStereo8	0.22 229	0.15 285	0.63 399	0.21 160	0.17 350	0.31 322	0.16 82	0.36 205	0.32 216	0.28 186	0.36 260	0.25 191	0.18 188	0.25 154	0.28 333	0.08 164	0.07 232	0.08 124	0.07 109	0.10 269	0.12 354

MyStereo07	0.16 85	0.12 150	0.26 69	0.22 218	0.14 249	0.25 222	0.23 333	0.29 101	0.21 74	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.13 92	0.25 154	0.13 61	0.07 44	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.08 187

11t1	0.18 126	0.10 60	0.30 106	0.20 117	0.11 83	0.27 252	0.17 117	0.35 187	0.23 103	0.25 155	0.23 119	0.23 171	0.23 245	0.25 154	0.18 186	0.09 241	0.07 232	0.07 49	0.06 58	0.09 206	0.09 243

MIF-Stereo (partial)	0.16 85	0.10 60	0.34 150	0.21 160	0.15 298	0.15 16	0.13 20	0.28 90	0.25 130	0.17 88	0.26 149	0.15 74	0.16 138	0.25 154	0.17 165	0.09 241	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.09 206	0.08 187

anonymousdsp2	0.17 102	0.10 60	0.28 89	0.20 117	0.11 83	0.25 222	0.17 117	0.41 257	0.31 207	0.23 133	0.23 119	0.22 151	0.15 123	0.25 154	0.15 113	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.08 141	0.07 121

CASS	0.21 199	0.15 285	0.32 126	0.26 382	0.11 83	0.28 269	0.19 204	0.39 233	0.30 195	0.32 284	0.34 239	0.25 191	0.24 263	0.25 154	0.20 229	0.13 376	0.08 313	0.11 327	0.09 266	0.11 316	0.11 332
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	0.21 199	0.22 395	0.60 385	0.23 264	0.15 298	0.24 208	0.20 251	0.35 187	0.29 183	0.31 261	0.32 209	0.22 151	0.15 123	0.25 154	0.20 229	0.08 164	0.07 232	0.07 49	0.07 109	0.08 141	0.08 187

ACRE	0.21 199	0.20 369	0.62 396	0.23 264	0.15 298	0.24 208	0.20 251	0.35 187	0.28 164	0.31 261	0.32 209	0.22 151	0.15 123	0.25 154	0.20 229	0.08 164	0.07 232	0.07 49	0.07 109	0.08 141	0.08 187

test_3	0.18 126	0.11 116	0.32 126	0.24 313	0.11 83	0.22 165	0.25 371	0.31 131	0.31 207	0.25 155	0.18 71	0.23 171	0.13 92	0.25 154	0.19 215	0.06 3	0.05 9	0.09 199	0.10 308	0.07 79	0.06 49

RAFT-IKP	0.18 126	0.12 150	0.37 192	0.22 218	0.10 50	0.18 60	0.15 59	0.29 101	0.22 85	0.28 186	0.29 174	0.25 191	0.18 188	0.25 154	0.16 136	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.10 269	0.08 187

s12784h	0.17 102	0.09 33	0.26 69	0.18 28	0.07 1	0.32 331	0.19 204	0.37 215	0.32 216	0.23 133	0.25 139	0.18 105	0.17 164	0.25 154	0.16 136	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.06 17	0.05 6

GMStereo	0.19 164	0.25 413	0.40 233	0.21 160	0.12 137	0.22 165	0.19 204	0.29 101	0.40 316	0.25 155	0.23 119	0.16 88	0.15 123	0.25 154	0.19 215	0.09 241	0.06 120	0.08 124	0.08 180	0.10 269	0.08 187
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.18 126	0.12 150	0.33 141	0.20 117	0.13 208	0.28 269	0.12 13	0.42 271	0.25 130	0.27 176	0.32 209	0.21 139	0.17 164	0.25 154	0.20 229	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.06 58	0.07 79	0.08 187
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
AIO-test2	0.20 179	0.20 369	0.36 180	0.26 382	0.15 298	0.22 165	0.16 82	0.42 271	0.42 333	0.16 77	0.29 174	0.15 74	0.11 46	0.26 170	0.13 61	0.18 452	0.06 120	0.10 272	0.11 346	0.07 79	0.07 121

IGEV-RUCA	0.21 199	0.08 7	0.23 41	0.19 62	0.19 389	0.28 269	0.24 355	0.23 45	0.21 74	0.20 111	0.23 119	0.28 236	0.49 454	0.26 170	0.18 186	0.09 241	0.08 313	0.18 446	0.13 408	0.17 421	0.17 420

PAM	0.23 246	0.10 60	0.63 399	0.22 218	0.15 298	0.34 356	0.21 282	0.37 215	0.22 85	0.31 261	0.27 156	0.55 432	0.26 292	0.26 170	0.17 165	0.08 164	0.06 120	0.07 49	0.09 266	0.07 79	0.09 243

rvit_0105_6	0.19 164	0.14 252	0.34 150	0.23 264	0.14 249	0.18 60	0.20 251	0.29 101	0.37 277	0.18 102	0.22 115	0.23 171	0.17 164	0.26 170	0.17 165	0.15 415	0.13 421	0.13 383	0.11 346	0.11 316	0.08 187

rvit_0105_5	0.21 199	0.15 285	0.38 211	0.23 264	0.13 208	0.22 165	0.24 355	0.36 205	0.39 300	0.21 122	0.23 119	0.26 212	0.19 203	0.26 170	0.19 215	0.15 415	0.13 421	0.12 363	0.12 383	0.10 269	0.09 243

LL-Strereo2	0.18 126	0.18 341	0.39 225	0.22 218	0.12 137	0.24 208	0.13 20	0.31 131	0.23 103	0.24 147	0.20 94	0.24 183	0.12 64	0.26 170	0.15 113	0.06 3	0.06 120	0.12 363	0.09 266	0.08 141	0.07 121

x	0.19 164	0.11 116	0.29 99	0.20 117	0.11 83	0.26 242	0.18 160	0.41 257	0.29 183	0.25 155	0.29 174	0.28 236	0.24 263	0.26 170	0.23 291	0.09 241	0.07 232	0.08 124	0.07 109	0.09 206	0.08 187

BUS	0.23 246	0.12 150	0.28 89	0.25 350	0.14 249	0.43 420	0.17 117	0.56 421	0.34 237	0.34 315	0.35 250	0.32 282	0.20 212	0.26 170	0.21 252	0.10 287	0.07 232	0.11 327	0.10 308	0.09 206	0.09 243

BSDual-CNN	0.23 246	0.12 150	0.28 89	0.25 350	0.14 249	0.35 371	0.21 282	0.56 421	0.34 237	0.34 315	0.35 250	0.38 329	0.24 263	0.26 170	0.21 252	0.10 287	0.07 232	0.11 327	0.10 308	0.09 206	0.09 243

psmg	0.23 246	0.12 150	0.28 89	0.21 160	0.14 249	0.35 371	0.23 333	0.51 361	0.34 237	0.35 331	0.38 282	0.38 329	0.24 263	0.26 170	0.21 252	0.10 287	0.08 313	0.10 272	0.10 308	0.09 206	0.08 187

CIPLG	0.21 199	0.21 383	0.55 364	0.23 264	0.15 298	0.25 222	0.20 251	0.35 187	0.29 183	0.31 261	0.33 230	0.22 151	0.15 123	0.26 170	0.20 229	0.08 164	0.07 232	0.07 49	0.07 109	0.08 141	0.08 187

test-3	0.16 85	0.09 33	0.31 120	0.21 160	0.11 83	0.18 60	0.16 82	0.30 120	0.27 149	0.26 167	0.16 55	0.22 151	0.12 64	0.26 170	0.18 186	0.06 3	0.04 1	0.08 124	0.08 180	0.06 17	0.06 49

test_1	0.16 85	0.09 33	0.31 120	0.21 160	0.11 83	0.18 60	0.16 82	0.30 120	0.27 149	0.25 155	0.16 55	0.22 151	0.12 64	0.26 170	0.18 186	0.06 3	0.04 1	0.08 124	0.08 180	0.06 17	0.06 49

GwcNet-ADL	0.22 229	0.14 252	0.58 376	0.24 313	0.13 208	0.22 165	0.23 333	0.49 336	0.40 316	0.27 176	0.29 174	0.30 262	0.20 212	0.26 170	0.23 291	0.09 241	0.07 232	0.07 49	0.07 109	0.09 206	0.09 243

Patchmatch Stereo++	0.18 126	0.12 150	0.37 192	0.22 218	0.10 50	0.18 60	0.14 38	0.29 101	0.22 85	0.28 186	0.29 174	0.25 191	0.17 164	0.26 170	0.16 136	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.10 269	0.08 187
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
iRAFT	0.18 126	0.12 150	0.37 192	0.22 218	0.10 50	0.18 60	0.14 38	0.29 101	0.22 85	0.28 186	0.29 174	0.25 191	0.17 164	0.26 170	0.16 136	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.10 269	0.08 187

ICVP	0.23 246	0.13 210	0.44 284	0.26 382	0.14 249	0.29 290	0.25 371	0.45 298	0.33 228	0.29 213	0.43 342	0.35 310	0.25 283	0.26 170	0.23 291	0.12 359	0.09 347	0.09 199	0.08 180	0.09 206	0.10 298
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.19 164	0.18 341	0.37 192	0.23 264	0.14 249	0.23 186	0.13 20	0.37 215	0.29 183	0.28 186	0.26 149	0.25 191	0.15 123	0.26 170	0.18 186	0.08 164	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.09 206	0.06 49

FENet	0.21 199	0.11 116	0.45 295	0.21 160	0.12 137	0.26 242	0.17 117	0.41 257	0.35 253	0.30 244	0.31 201	0.29 246	0.23 245	0.26 170	0.23 291	0.09 241	0.06 120	0.09 199	0.09 266	0.09 206	0.09 243

PAM_32	0.23 246	0.10 60	0.63 399	0.21 160	0.14 249	0.33 343	0.19 204	0.36 205	0.23 103	0.29 213	0.28 161	0.56 435	0.28 327	0.27 189	0.18 186	0.08 164	0.06 120	0.08 124	0.09 266	0.07 79	0.09 243

rvit_0105_4	0.20 179	0.15 285	0.38 211	0.23 264	0.14 249	0.20 112	0.22 307	0.33 155	0.39 300	0.19 107	0.24 131	0.25 191	0.19 203	0.27 189	0.17 165	0.16 430	0.13 421	0.13 383	0.11 346	0.11 316	0.08 187

ffm	0.22 229	0.12 150	0.42 265	0.20 117	0.13 208	0.28 269	0.20 251	0.35 187	0.44 355	0.30 244	0.42 329	0.34 296	0.23 245	0.27 189	0.11 10	0.08 164	0.05 9	0.11 327	0.10 308	0.08 141	0.08 187

tt1	0.18 126	0.14 252	0.35 160	0.23 264	0.11 83	0.30 307	0.19 204	0.35 187	0.44 355	0.17 88	0.19 78	0.13 37	0.16 138	0.27 189	0.11 10	0.08 164	0.05 9	0.08 124	0.06 58	0.08 141	0.08 187

plain	0.17 102	0.13 210	0.43 276	0.21 160	0.13 208	0.16 33	0.17 117	0.27 74	0.22 85	0.16 77	0.26 149	0.13 37	0.16 138	0.27 189	0.16 136	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.07 109	0.10 269	0.07 121

MIM_Stereo	0.18 126	0.12 150	0.38 211	0.20 117	0.11 83	0.17 46	0.14 38	0.35 187	0.25 130	0.27 176	0.35 250	0.23 171	0.13 92	0.27 189	0.16 136	0.06 3	0.07 232	0.08 124	0.08 180	0.08 141	0.06 49

MIPNet	0.21 199	0.15 285	0.52 351	0.21 160	0.12 137	0.27 252	0.20 251	0.45 298	0.37 277	0.30 244	0.23 119	0.19 119	0.24 263	0.27 189	0.19 215	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.07 79	0.06 49

iGMRVC	0.18 126	0.12 150	0.37 192	0.22 218	0.10 50	0.18 60	0.15 59	0.29 101	0.22 85	0.28 186	0.29 174	0.25 191	0.17 164	0.27 189	0.17 165	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.10 269	0.08 187

Anonymous3	0.23 246	0.18 341	0.63 399	0.27 409	0.18 371	0.41 405	0.23 333	0.43 283	0.35 253	0.23 133	0.27 156	0.20 128	0.18 188	0.27 189	0.18 186	0.12 359	0.11 392	0.10 272	0.10 308	0.11 316	0.12 354

RALCasStereoNet	0.18 126	0.15 285	0.33 141	0.21 160	0.14 249	0.21 138	0.18 160	0.31 131	0.25 130	0.21 122	0.29 174	0.22 151	0.15 123	0.27 189	0.17 165	0.08 164	0.10 371	0.07 49	0.06 58	0.09 206	0.09 243

SFCPSM	0.22 229	0.10 60	0.51 347	0.21 160	0.14 249	0.34 356	0.22 307	0.55 406	0.39 300	0.29 213	0.32 209	0.23 171	0.21 219	0.27 189	0.19 215	0.09 241	0.07 232	0.09 199	0.09 266	0.09 206	0.08 187

ACVNet	0.23 246	0.13 210	0.35 160	0.18 28	0.15 298	0.27 252	0.23 333	0.39 233	0.44 355	0.28 186	0.41 313	0.38 329	0.26 292	0.27 189	0.32 365	0.08 164	0.07 232	0.08 124	0.07 109	0.10 269	0.07 121

acv_ft	0.25 302	0.13 210	0.40 233	0.23 264	0.19 389	0.34 356	0.21 282	0.45 298	0.44 355	0.38 367	0.41 313	0.38 329	0.27 311	0.27 189	0.35 381	0.08 164	0.07 232	0.08 124	0.07 109	0.11 316	0.07 121

AIO-test1	0.19 164	0.14 252	0.41 256	0.27 409	0.15 298	0.21 138	0.16 82	0.39 233	0.36 266	0.17 88	0.26 149	0.18 105	0.13 92	0.28 202	0.14 89	0.07 44	0.06 120	0.10 272	0.11 346	0.06 17	0.09 243

rvit_0105_3	0.23 246	0.17 327	0.40 233	0.25 350	0.15 298	0.24 208	0.28 403	0.38 221	0.41 326	0.25 155	0.25 139	0.28 236	0.21 219	0.28 202	0.20 229	0.15 415	0.13 421	0.14 407	0.15 429	0.10 269	0.09 243

rvit_stereo_0075_2	0.24 275	0.17 327	0.50 336	0.26 382	0.22 428	0.22 165	0.15 59	0.40 244	0.35 253	0.27 176	0.37 269	0.29 246	0.20 212	0.28 202	0.19 215	0.17 441	0.12 409	0.19 454	0.12 383	0.13 368	0.13 370

ACVNet-DCA	0.18 126	0.14 252	0.38 211	0.23 264	0.11 83	0.31 322	0.19 204	0.41 257	0.27 149	0.17 88	0.19 78	0.13 37	0.18 188	0.28 202	0.11 10	0.08 164	0.05 9	0.08 124	0.06 58	0.09 206	0.09 243

xx1	0.20 179	0.14 252	0.38 211	0.23 264	0.11 83	0.31 322	0.19 204	0.35 187	0.47 388	0.17 88	0.19 78	0.28 236	0.24 263	0.28 202	0.11 10	0.08 164	0.05 9	0.10 272	0.09 266	0.09 206	0.09 243

cc1	0.18 126	0.14 252	0.38 211	0.23 264	0.11 83	0.31 322	0.19 204	0.35 187	0.47 388	0.17 88	0.19 78	0.13 37	0.18 188	0.28 202	0.11 10	0.08 164	0.05 9	0.08 124	0.06 58	0.08 141	0.08 187

IGEVStereo-DCA	0.14 46	0.11 116	0.27 78	0.19 62	0.12 137	0.20 112	0.18 160	0.27 74	0.20 60	0.15 56	0.12 20	0.14 59	0.12 64	0.28 202	0.14 89	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.07 79	0.07 121

rrr	0.17 102	0.11 116	0.57 371	0.19 62	0.12 137	0.20 112	0.18 160	0.35 187	0.22 85	0.15 56	0.12 20	0.14 59	0.12 64	0.28 202	0.14 89	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.07 79	0.07 121

StereoVision	0.22 229	0.18 341	0.37 192	0.27 409	0.17 350	0.23 186	0.22 307	0.38 221	0.31 207	0.20 111	0.51 399	0.22 151	0.16 138	0.28 202	0.18 186	0.11 323	0.12 409	0.13 383	0.13 408	0.10 269	0.07 121

EKT-Stereo	0.38 424	0.12 150	0.38 211	0.42 484	3.88 533	0.21 138	0.17 117	0.35 187	0.28 164	0.20 111	0.20 94	0.23 171	0.15 123	0.28 202	0.16 136	0.09 241	0.07 232	0.09 199	0.07 109	0.09 206	0.09 243

PCWNet_CMD	0.23 246	0.13 210	0.48 320	0.20 117	0.13 208	0.28 269	0.16 82	0.46 309	0.46 383	0.29 213	0.36 260	0.37 321	0.24 263	0.28 202	0.20 229	0.09 241	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.11 316	0.09 243

Selective-RAFT	0.17 102	0.12 150	0.30 106	0.24 313	0.10 50	0.29 290	0.15 59	0.32 141	0.31 207	0.17 88	0.17 62	0.21 139	0.18 188	0.28 202	0.17 165	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.07 109	0.08 141	0.06 49

iRaft-Stereo_20w	0.19 164	0.10 60	0.46 303	0.19 62	0.13 208	0.25 222	0.19 204	0.52 378	0.19 43	0.29 213	0.21 106	0.22 151	0.20 212	0.28 202	0.18 186	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.08 180	0.08 141	0.08 187

AASNet	0.27 327	0.19 357	0.49 325	0.26 382	0.17 350	0.34 356	0.20 251	0.62 462	0.48 398	0.35 331	0.40 305	0.32 282	0.25 283	0.28 202	0.34 377	0.11 323	0.09 347	0.10 272	0.08 180	0.13 368	0.11 332

MSMDNet	0.23 246	0.13 210	0.48 320	0.20 117	0.13 208	0.28 269	0.16 82	0.46 309	0.46 383	0.29 213	0.36 260	0.37 321	0.24 263	0.28 202	0.20 229	0.09 241	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.11 316	0.09 243

HITNet	0.20 179	0.17 327	0.43 276	0.19 62	0.08 9	0.27 252	0.14 38	0.42 271	0.30 195	0.29 213	0.32 209	0.27 221	0.21 219	0.28 202	0.25 312	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.09 206	0.06 49
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
xyz-stereo-finetune	0.16 85	0.12 150	0.23 41	0.16 5	0.08 9	0.23 186	0.20 251	0.29 101	0.31 207	0.19 107	0.22 115	0.19 119	0.15 123	0.29 218	0.20 229	0.06 3	0.06 120	0.08 124	0.06 58	0.06 17	0.06 49

HI	0.20 179	0.13 210	0.33 141	0.18 28	0.15 298	0.17 46	0.16 82	0.34 163	0.21 74	0.37 353	0.39 295	0.36 315	0.24 263	0.29 218	0.21 252	0.06 3	0.05 9	0.08 124	0.09 266	0.09 206	0.07 121

CoSv	0.20 179	0.13 210	0.33 141	0.18 28	0.15 298	0.17 46	0.16 82	0.34 163	0.21 74	0.37 353	0.39 295	0.36 315	0.24 263	0.29 218	0.21 252	0.06 3	0.05 9	0.08 124	0.09 266	0.09 206	0.07 121

mmm	0.21 199	0.12 150	0.31 120	0.22 218	0.12 137	0.28 269	0.21 282	0.41 257	0.27 149	0.29 213	0.38 282	0.29 246	0.24 263	0.29 218	0.22 272	0.09 241	0.07 232	0.11 327	0.09 266	0.10 269	0.09 243

HH	0.18 126	0.12 150	0.55 364	0.22 218	0.12 137	0.18 60	0.18 160	0.34 163	0.19 43	0.20 111	0.24 131	0.34 296	0.18 188	0.29 218	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.07 79	0.06 49

HanStereo	0.18 126	0.12 150	0.55 364	0.22 218	0.12 137	0.18 60	0.18 160	0.34 163	0.19 43	0.20 111	0.24 131	0.34 296	0.18 188	0.29 218	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.07 79	0.06 49

IER	0.23 246	0.12 150	0.39 225	0.20 117	0.14 249	0.31 322	0.19 204	0.42 271	0.36 266	0.33 295	0.40 305	0.32 282	0.33 381	0.29 218	0.22 272	0.09 241	0.07 232	0.08 124	0.08 180	0.09 206	0.08 187

UDGNet	0.23 246	0.31 453	0.38 211	0.24 313	0.14 249	0.24 208	0.18 160	0.32 141	0.43 340	0.29 213	0.28 161	0.24 183	0.19 203	0.29 218	0.20 229	0.15 415	0.07 232	0.21 460	0.11 346	0.14 385	0.10 298

KYRaft	0.22 229	0.10 60	0.30 106	0.23 264	0.12 137	0.23 186	0.23 333	0.35 187	0.24 117	0.35 331	0.54 416	0.34 296	0.26 292	0.29 218	0.15 113	0.07 44	0.05 9	0.09 199	0.10 308	0.08 141	0.31 487

GrayStereo	0.25 302	0.09 33	0.32 126	0.26 382	0.13 208	0.23 186	0.47 481	0.34 163	0.30 195	0.39 382	0.47 383	0.30 262	0.79 490	0.29 218	0.16 136	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.09 266	0.07 79	0.13 370

RAFT	0.21 199	0.17 327	0.32 126	0.24 313	0.12 137	0.25 222	0.27 388	0.35 187	0.28 164	0.33 295	0.33 230	0.38 329	0.22 232	0.29 218	0.17 165	0.08 164	0.08 313	0.11 327	0.10 308	0.10 269	0.06 49

Prome-Stereo	0.21 199	0.10 60	0.30 106	0.24 313	0.12 137	0.23 186	0.23 333	0.36 205	0.25 130	0.33 295	0.59 433	0.24 183	0.28 327	0.29 218	0.16 136	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.08 141	0.20 451

CFNet_pseudo	0.23 246	0.13 210	0.47 311	0.19 62	0.13 208	0.26 242	0.16 82	0.44 288	0.44 355	0.29 213	0.37 269	0.38 329	0.23 245	0.29 218	0.21 252	0.09 241	0.06 120	0.11 327	0.08 180	0.11 316	0.09 243

GES	0.22 229	0.12 150	0.42 265	0.20 117	0.14 249	0.27 252	0.19 204	0.49 336	0.33 228	0.30 244	0.36 260	0.25 191	0.23 245	0.29 218	0.22 272	0.10 287	0.08 313	0.08 124	0.07 109	0.10 269	0.11 332

ccs_rob	0.23 246	0.13 210	0.47 311	0.20 117	0.13 208	0.26 242	0.17 117	0.44 288	0.44 355	0.29 213	0.37 269	0.38 329	0.23 245	0.29 218	0.21 252	0.09 241	0.06 120	0.11 327	0.08 180	0.11 316	0.09 243

tt45	0.14 46	0.09 33	0.22 35	0.19 62	0.11 83	0.23 186	0.18 160	0.22 30	0.17 27	0.15 56	0.13 27	0.14 59	0.10 30	0.30 233	0.14 89	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.06 58	0.07 79	0.07 121

DCVSM-stereo	0.24 275	0.13 210	0.52 351	0.20 117	0.14 249	0.26 242	0.13 20	0.34 163	0.34 237	0.41 402	0.33 230	0.47 397	0.29 343	0.30 233	0.22 272	0.10 287	0.10 371	0.11 327	0.10 308	0.12 353	0.15 400

MyStereo05	0.23 246	0.12 150	0.57 371	0.21 160	0.14 249	0.25 222	0.23 333	0.48 328	0.52 426	0.31 261	0.23 119	0.25 191	0.22 232	0.30 233	0.21 252	0.07 44	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.08 187

MyStereo04	0.23 246	0.12 150	0.55 364	0.22 218	0.14 249	0.25 222	0.23 333	0.49 336	0.52 426	0.28 186	0.23 119	0.27 221	0.23 245	0.30 233	0.22 272	0.07 44	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.08 187

dd	0.22 229	0.26 424	0.40 233	0.22 218	0.12 137	0.25 222	0.21 282	0.32 141	0.44 355	0.29 213	0.28 161	0.25 191	0.16 138	0.30 233	0.25 312	0.12 359	0.07 232	0.10 272	0.08 180	0.11 316	0.09 243

PSM-AAD	0.25 302	0.10 60	0.30 106	0.24 313	0.12 137	0.26 242	0.38 456	0.34 163	0.28 164	0.35 331	0.39 295	0.28 236	0.79 490	0.30 233	0.16 136	0.07 44	0.06 120	0.12 363	0.11 346	0.08 141	0.21 459

AdaStereo	0.24 275	0.16 309	0.37 192	0.24 313	0.12 137	0.32 331	0.17 117	0.54 396	0.42 333	0.33 295	0.38 282	0.35 310	0.21 219	0.30 233	0.22 272	0.14 402	0.06 120	0.13 383	0.08 180	0.11 316	0.08 187
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.
MSKI-zero shot	0.17 102	0.09 33	0.43 276	0.20 117	0.11 83	0.21 138	0.15 59	0.32 141	0.21 74	0.23 133	0.24 131	0.23 171	0.10 30	0.31 240	0.13 61	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.06 49

DLNR_Zeroshot_test	10.44 539	12.10 546	19.93 546	106.08 554	23.66 551	0.14 12	0.13 20	3.22 533	0.17 27	0.16 77	0.23 119	0.16 88	0.10 30	0.31 240	0.15 113	2.36 534	0.06 120	0.07 49	0.07 109	39.70 552	0.06 49

CFNet_ucs	0.24 275	0.13 210	0.50 336	0.20 117	0.15 298	0.28 269	0.17 117	0.49 336	0.45 366	0.32 284	0.42 329	0.39 341	0.22 232	0.31 240	0.21 252	0.11 323	0.08 313	0.12 363	0.09 266	0.12 353	0.11 332

ToySt	0.24 275	0.16 309	0.48 320	0.21 160	0.13 208	0.29 290	0.29 409	0.39 233	0.39 300	0.27 176	0.35 250	0.39 341	0.31 371	0.31 240	0.29 344	0.08 164	0.09 347	0.10 272	0.11 346	0.11 316	0.10 298

GMM-Stereo	0.21 199	0.10 60	0.43 276	0.23 264	0.13 208	0.24 208	0.25 371	0.37 215	0.27 149	0.30 244	0.45 366	0.27 221	0.21 219	0.31 240	0.17 165	0.07 44	0.05 9	0.10 272	0.09 266	0.08 141	0.19 441

BEATNet_4x	0.22 229	0.18 341	0.47 311	0.22 218	0.10 50	0.28 269	0.14 38	0.46 309	0.32 216	0.31 261	0.34 239	0.31 273	0.25 283	0.31 240	0.29 344	0.08 164	0.06 120	0.08 124	0.06 58	0.10 269	0.08 187

ISRNet	0.27 327	0.13 210	0.45 295	0.26 382	0.19 389	0.24 208	0.14 38	0.45 298	0.43 340	0.39 382	0.48 389	0.42 368	0.27 311	0.32 246	0.29 344	0.20 461	0.12 409	0.17 438	0.16 441	0.16 404	0.20 451

CBFPSM	0.27 327	0.16 309	0.67 412	0.20 117	0.14 249	0.38 388	0.25 371	0.40 244	0.36 266	0.33 295	0.36 260	0.56 435	0.38 410	0.32 246	0.38 390	0.08 164	0.08 313	0.07 49	0.08 180	0.09 206	0.11 332

RAFT_CTSACE	0.21 199	0.16 309	0.41 256	0.25 350	0.15 298	0.22 165	0.24 355	0.32 141	0.28 164	0.33 295	0.51 399	0.29 246	0.17 164	0.32 246	0.13 61	0.06 3	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.06 49

RAFT+CT+SA	0.21 199	0.18 341	0.33 141	0.25 350	0.18 371	0.23 186	0.29 409	0.40 244	0.36 266	0.24 147	0.38 282	0.18 105	0.16 138	0.32 246	0.16 136	0.07 44	0.05 9	0.09 199	0.12 383	0.09 206	0.09 243

PFNet+	0.20 179	0.10 60	0.37 192	0.21 160	0.12 137	0.17 46	0.19 204	0.29 101	0.34 237	0.33 295	0.32 209	0.24 183	0.16 138	0.32 246	0.17 165	0.10 287	0.07 232	0.11 327	0.10 308	0.08 141	0.12 354

FTStereo	0.28 347	0.10 60	0.43 276	0.23 264	0.13 208	0.21 138	0.53 491	0.34 163	0.26 139	0.38 367	0.95 486	0.30 262	0.56 466	0.32 246	0.18 186	0.08 164	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.07 79	0.19 441

XX-Stereo	0.21 199	0.10 60	0.83 450	0.26 382	0.17 350	0.23 186	0.13 20	0.40 244	0.18 33	0.20 111	0.41 313	0.31 273	0.10 30	0.32 246	0.12 31	0.08 164	0.06 120	0.08 124	0.08 180	0.07 79	0.05 6

TestStereo1	0.21 199	0.16 309	0.32 126	0.26 382	0.13 208	0.26 242	0.27 388	0.40 244	0.36 266	0.29 213	0.39 295	0.22 151	0.21 219	0.33 253	0.17 165	0.07 44	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.07 121

DisPM	0.19 164	0.10 60	0.35 160	0.23 264	0.13 208	0.18 60	0.20 251	0.29 101	0.29 183	0.33 295	0.34 239	0.23 171	0.16 138	0.33 253	0.16 136	0.09 241	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.07 79	0.11 332

SA-5K	0.21 199	0.16 309	0.32 126	0.26 382	0.13 208	0.26 242	0.27 388	0.40 244	0.36 266	0.29 213	0.39 295	0.22 151	0.21 219	0.33 253	0.17 165	0.07 44	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.07 121

Sa-1000	0.22 229	0.15 285	0.35 160	0.23 264	0.13 208	0.28 269	0.23 333	0.47 317	0.39 300	0.30 244	0.50 393	0.26 212	0.19 203	0.33 253	0.16 136	0.07 44	0.06 120	0.10 272	0.11 346	0.08 141	0.06 49

SA	0.22 229	0.16 309	0.36 180	0.23 264	0.13 208	0.24 208	0.23 333	0.45 298	0.40 316	0.27 176	0.44 353	0.23 171	0.23 245	0.33 253	0.17 165	0.07 44	0.06 120	0.10 272	0.11 346	0.08 141	0.06 49

DN-CSS_ROB	0.22 229	0.25 413	0.47 311	0.24 313	0.14 249	0.25 222	0.12 13	0.40 244	0.33 228	0.29 213	0.42 329	0.22 151	0.20 212	0.33 253	0.19 215	0.07 44	0.06 120	0.11 327	0.11 346	0.11 316	0.07 121

1test111	0.19 164	0.14 252	0.38 211	0.23 264	0.11 83	0.31 322	0.19 204	0.41 257	0.27 149	0.17 88	0.19 78	0.13 37	0.18 188	0.34 259	0.22 272	0.08 164	0.05 9	0.08 124	0.06 58	0.09 206	0.09 243

GMStereo_Zeroshot	0.24 275	0.21 383	0.45 295	0.26 382	0.13 208	0.28 269	0.15 59	0.39 233	0.35 253	0.37 353	0.43 342	0.40 354	0.17 164	0.34 259	0.20 229	0.12 359	0.07 232	0.13 383	0.07 109	0.16 404	0.09 243

iinet-f	0.30 367	0.18 341	1.03 484	0.20 117	0.15 298	0.44 422	0.22 307	0.45 298	0.37 277	0.35 331	0.44 353	0.41 360	0.34 390	0.34 259	0.40 405	0.10 287	0.09 347	0.08 124	0.08 180	0.13 368	0.11 332

qqq	0.20 179	0.12 150	0.31 120	0.20 117	0.11 83	0.23 186	0.19 204	0.41 257	0.27 149	0.24 147	0.28 161	0.28 236	0.24 263	0.34 259	0.22 272	0.08 164	0.07 232	0.10 272	0.09 266	0.09 206	0.09 243

test_5	0.23 246	0.19 357	0.38 211	0.26 382	0.18 371	0.25 222	0.29 409	0.40 244	0.37 277	0.29 213	0.40 305	0.25 191	0.22 232	0.34 259	0.18 186	0.07 44	0.05 9	0.09 199	0.09 266	0.10 269	0.10 298

NRIStereo	0.18 126	0.11 116	0.35 160	0.23 264	0.11 83	0.24 208	0.20 251	0.29 101	0.26 139	0.26 167	0.25 139	0.25 191	0.18 188	0.34 259	0.18 186	0.07 44	0.06 120	0.09 199	0.07 109	0.09 206	0.08 187

UCFNet_RVC	0.24 275	0.16 309	0.34 150	0.18 28	0.15 298	0.33 343	0.16 82	0.46 309	0.35 253	0.29 213	0.35 250	0.39 341	0.25 283	0.34 259	0.22 272	0.13 376	0.08 313	0.13 383	0.14 420	0.13 368	0.12 354

iResNetv2_ROB	0.27 327	0.26 424	0.72 428	0.23 264	0.13 208	0.29 290	0.18 160	0.52 378	0.49 407	0.37 353	0.45 366	0.39 341	0.25 283	0.34 259	0.20 229	0.08 164	0.06 120	0.07 49	0.05 25	0.12 353	0.09 243

iResNet	0.24 275	0.18 341	0.61 388	0.25 350	0.11 83	0.29 290	0.21 282	0.42 271	0.43 340	0.33 295	0.43 342	0.27 221	0.22 232	0.34 259	0.26 325	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.08 141	0.07 121

rvit_105_1	0.27 327	0.19 357	0.46 303	0.27 409	0.19 389	0.30 307	0.35 442	0.44 288	0.51 418	0.31 261	0.31 201	0.31 273	0.26 292	0.35 268	0.25 312	0.15 415	0.14 430	0.15 421	0.17 450	0.11 316	0.10 298

gwcnet-sp	0.24 275	0.13 210	0.63 399	0.22 218	0.14 249	0.34 356	0.22 307	0.44 288	0.39 300	0.35 331	0.34 239	0.27 221	0.27 311	0.35 268	0.25 312	0.09 241	0.08 313	0.09 199	0.09 266	0.09 206	0.09 243

scenet	0.24 275	0.13 210	0.63 399	0.22 218	0.14 249	0.34 356	0.22 307	0.44 288	0.39 300	0.35 331	0.34 239	0.27 221	0.27 311	0.35 268	0.25 312	0.09 241	0.08 313	0.09 199	0.09 266	0.09 206	0.09 243

ssnet	0.24 275	0.13 210	0.63 399	0.22 218	0.14 249	0.34 356	0.22 307	0.44 288	0.39 300	0.35 331	0.34 239	0.27 221	0.27 311	0.35 268	0.25 312	0.09 241	0.08 313	0.09 199	0.09 266	0.09 206	0.09 243

LCNet	0.21 199	0.11 116	0.29 99	0.25 350	0.12 137	0.23 186	0.19 204	0.34 163	0.26 139	0.28 186	0.35 250	0.26 212	0.30 355	0.35 268	0.17 165	0.07 44	0.05 9	0.09 199	0.10 308	0.13 368	0.22 464

999	0.14 46	0.08 7	0.24 49	0.19 62	0.11 83	0.20 112	0.17 117	0.24 57	0.18 33	0.13 34	0.16 55	0.14 59	0.11 46	0.36 273	0.15 113	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.07 121

Anonymous_2	0.37 417	0.21 383	0.47 311	0.20 117	0.21 412	0.42 412	0.26 383	0.38 221	0.29 183	0.33 295	0.30 187	0.44 383	0.38 410	0.36 273	0.29 344	0.26 476	0.29 494	0.44 495	1.41 530	0.34 487	0.21 459

pcwnet_v2	0.32 383	0.15 285	1.26 498	0.23 264	0.18 371	0.32 331	0.18 160	0.59 442	0.60 451	0.36 347	0.45 366	0.35 310	0.29 343	0.36 273	0.25 312	0.14 402	0.11 392	0.12 363	0.11 346	0.14 385	0.15 400

xyz-stereo-finetune2	0.17 102	0.11 116	0.26 69	0.16 5	0.09 23	0.27 252	0.19 204	0.27 74	0.20 60	0.22 127	0.28 161	0.21 139	0.22 232	0.37 276	0.22 272	0.06 3	0.05 9	0.08 124	0.06 58	0.06 17	0.07 121

fast-acv-ft	0.31 374	0.20 369	0.81 446	0.24 313	0.18 371	0.46 429	0.27 388	0.41 257	0.49 407	0.39 382	0.55 420	0.49 408	0.35 394	0.37 276	0.38 390	0.11 323	0.11 392	0.11 327	0.12 383	0.12 353	0.09 243

hknet	0.25 302	0.14 252	0.40 233	0.25 350	0.15 298	0.35 371	0.21 282	0.56 421	0.37 277	0.34 315	0.35 250	0.43 372	0.27 311	0.37 276	0.21 252	0.09 241	0.07 232	0.11 327	0.10 308	0.09 206	0.09 243

IPLGR	0.21 199	0.13 210	0.61 388	0.21 160	0.11 83	0.25 222	0.18 160	0.41 257	0.37 277	0.28 186	0.27 156	0.21 139	0.19 203	0.37 276	0.18 186	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.07 79	0.06 49

LMCR-Stereo	0.26 318	0.18 341	0.49 325	0.28 429	0.14 249	0.36 376	0.23 333	0.54 396	0.34 237	0.39 382	0.40 305	0.29 246	0.29 343	0.37 276	0.27 329	0.11 323	0.07 232	0.09 199	0.07 109	0.13 368	0.09 243

ssnet_v2	0.28 347	0.16 309	0.44 284	0.22 218	0.15 298	0.40 401	0.30 419	0.57 429	0.46 383	0.38 367	0.36 260	0.47 397	0.29 343	0.38 281	0.39 398	0.13 376	0.11 392	0.11 327	0.11 346	0.11 316	0.11 332

iResNet_ROB	0.25 302	0.19 357	0.40 233	0.20 117	0.12 137	0.30 307	0.16 82	0.55 406	0.53 430	0.38 367	0.43 342	0.37 321	0.26 292	0.38 281	0.22 272	0.08 164	0.06 120	0.06 2	0.04 1	0.09 206	0.09 243

YMNet	0.32 383	0.22 395	0.58 376	0.27 409	0.23 440	0.48 440	0.27 388	0.51 361	0.45 366	0.48 440	0.56 426	0.51 418	0.30 355	0.39 283	0.40 405	0.13 376	0.16 452	0.13 383	0.12 383	0.13 368	0.12 354

YMNet_1	0.32 383	0.22 395	0.58 376	0.27 409	0.23 440	0.48 440	0.27 388	0.51 361	0.45 366	0.48 440	0.56 426	0.51 418	0.30 355	0.39 283	0.40 405	0.13 376	0.16 452	0.13 383	0.12 383	0.13 368	0.12 354

DualNet (step1)	0.28 347	0.19 357	0.50 336	0.18 28	0.16 330	0.34 356	0.20 251	0.51 361	0.38 291	0.37 353	0.34 239	0.37 321	0.30 355	0.39 283	0.23 291	0.23 466	0.09 347	0.28 478	0.24 476	0.18 434	0.16 409

test_sample7	0.25 302	0.15 285	0.35 160	0.20 117	0.14 249	0.28 269	0.21 282	0.51 361	0.38 291	0.37 353	0.34 239	0.37 321	0.30 355	0.39 283	0.23 291	0.14 402	0.09 347	0.13 383	0.12 383	0.13 368	0.12 354

Wz-Net-LNSev	0.34 399	0.29 441	0.91 466	0.26 382	0.21 412	0.47 435	0.31 423	0.54 396	0.54 433	0.44 423	0.52 407	0.50 414	0.35 394	0.39 283	0.39 398	0.11 323	0.11 392	0.10 272	0.09 266	0.14 385	0.13 370

MMNet	0.27 327	0.14 252	0.49 325	0.24 313	0.17 350	0.47 435	0.22 307	0.45 298	0.51 418	0.39 382	0.41 313	0.36 315	0.33 381	0.39 283	0.34 377	0.08 164	0.07 232	0.09 199	0.09 266	0.10 269	0.08 187

UPFNet	0.25 302	0.12 150	0.38 211	0.24 313	0.19 389	0.37 381	0.28 403	0.48 328	0.38 291	0.34 315	0.37 269	0.37 321	0.28 327	0.39 283	0.33 372	0.10 287	0.09 347	0.10 272	0.10 308	0.10 269	0.08 187

UNet	0.28 347	0.14 252	0.69 418	0.23 264	0.20 405	0.44 422	0.22 307	0.50 345	0.40 316	0.34 315	0.39 295	0.43 372	0.33 381	0.40 290	0.31 359	0.09 241	0.07 232	0.10 272	0.08 180	0.10 269	0.08 187

STTStereo	0.28 347	0.20 369	0.61 388	0.25 350	0.17 350	0.29 290	0.24 355	0.47 317	0.39 300	0.39 382	0.41 313	0.44 383	0.28 327	0.40 290	0.28 333	0.13 376	0.12 409	0.13 383	0.16 441	0.12 353	0.11 332

PSMNet-RUCA	0.37 417	0.41 478	0.66 411	0.46 490	0.41 488	0.34 356	0.25 371	0.57 429	0.45 366	0.39 382	0.52 407	0.43 372	0.33 381	0.41 292	0.29 344	0.25 475	0.14 430	0.33 488	0.21 464	0.31 483	0.22 464

dad	0.28 347	0.31 453	0.44 284	0.21 160	0.14 249	0.30 307	0.20 251	0.33 155	0.49 407	0.44 423	0.44 353	0.45 387	0.21 219	0.41 292	0.26 325	0.20 461	0.11 392	0.20 458	0.11 346	0.14 385	0.10 298

MLCV	0.22 229	0.16 309	0.44 284	0.21 160	0.08 9	0.29 290	0.19 204	0.38 221	0.37 277	0.38 367	0.44 353	0.31 273	0.21 219	0.41 292	0.24 302	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.07 79	0.06 49

NINENet	0.25 302	0.15 285	0.37 192	0.23 264	0.16 330	0.43 420	0.17 117	0.60 450	0.46 383	0.32 284	0.37 269	0.32 282	0.20 212	0.42 295	0.21 252	0.10 287	0.10 371	0.12 363	0.08 180	0.11 316	0.10 298

DeepPruner_ROB	0.26 318	0.19 357	0.44 284	0.21 160	0.16 330	0.30 307	0.21 282	0.52 378	0.32 216	0.35 331	0.38 282	0.39 341	0.26 292	0.42 295	0.24 302	0.15 415	0.11 392	0.11 327	0.11 346	0.14 385	0.13 370

CRFU-Net	0.28 347	0.14 252	0.45 295	0.25 350	0.15 298	0.45 427	0.23 333	0.50 345	0.30 195	0.43 417	0.41 313	0.48 403	0.46 444	0.43 297	0.29 344	0.11 323	0.10 371	0.09 199	0.08 180	0.10 269	0.10 298

cf-r	0.24 275	0.15 285	0.44 284	0.21 160	0.14 249	0.27 252	0.22 307	0.42 271	0.40 316	0.30 244	0.42 329	0.42 368	0.26 292	0.43 297	0.25 312	0.11 323	0.06 120	0.08 124	0.10 308	0.08 141	0.08 187

DMCA-RVC	0.27 327	0.21 383	0.61 388	0.28 429	0.17 350	0.29 290	0.21 282	0.42 271	0.35 253	0.40 392	0.37 269	0.39 341	0.36 398	0.43 297	0.30 352	0.13 376	0.10 371	0.15 421	0.11 346	0.13 368	0.10 298

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 327	0.21 383	0.59 383	0.25 350	0.18 371	0.29 290	0.22 307	0.50 345	0.40 316	0.38 367	0.41 313	0.43 372	0.27 311	0.43 297	0.29 344	0.11 323	0.08 313	0.10 272	0.10 308	0.10 269	0.11 332
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
test_sample1	0.20 179	0.10 60	0.28 89	0.19 62	0.12 137	0.28 269	0.19 204	0.41 257	0.25 130	0.26 167	0.31 201	0.29 246	0.26 292	0.44 301	0.21 252	0.09 241	0.07 232	0.08 124	0.07 109	0.09 206	0.09 243

AAGNet	0.33 391	0.11 116	0.37 192	0.25 350	0.16 330	0.20 112	0.19 204	0.30 120	0.27 149	0.35 331	0.35 250	0.27 221	0.30 355	0.44 301	2.66 527	0.08 164	0.05 9	0.10 272	0.07 109	0.08 141	0.06 49

HCRNet	0.24 275	0.25 413	0.33 141	0.34 460	0.16 330	0.27 252	0.18 160	0.43 283	0.35 253	0.30 244	0.35 250	0.32 282	0.22 232	0.44 301	0.20 229	0.13 376	0.08 313	0.13 383	0.11 346	0.10 269	0.09 243

test_sample2	0.21 199	0.10 60	0.28 89	0.19 62	0.11 83	0.27 252	0.21 282	0.43 283	0.29 183	0.26 167	0.31 201	0.30 262	0.24 263	0.45 304	0.18 186	0.09 241	0.07 232	0.08 124	0.07 109	0.09 206	0.09 243

HGLStereo	0.27 327	0.14 252	0.46 303	0.24 313	0.21 412	0.33 343	0.23 333	0.50 345	0.42 333	0.35 331	0.48 389	0.41 360	0.33 381	0.45 304	0.33 372	0.11 323	0.10 371	0.09 199	0.09 266	0.10 269	0.12 354

StereoDRNet-Refined	0.27 327	0.17 327	0.35 160	0.25 350	0.14 249	0.37 381	0.21 282	0.47 317	0.41 326	0.44 423	0.51 399	0.41 360	0.28 327	0.45 304	0.37 388	0.09 241	0.06 120	0.11 327	0.11 346	0.10 269	0.10 298
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GCST	0.47 454	0.60 496	0.57 371	1.04 519	0.48 494	0.38 388	0.11 7	0.40 244	0.32 216	0.41 402	0.34 239	0.29 246	0.17 164	0.46 307	0.19 215	0.69 511	0.42 504	0.79 513	0.62 515	0.62 502	0.46 502

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 367	0.20 369	0.70 424	0.21 160	0.17 350	0.46 429	0.27 388	0.50 345	0.49 407	0.42 411	0.55 420	0.43 372	0.30 355	0.46 307	0.38 390	0.09 241	0.06 120	0.07 49	0.06 58	0.11 316	0.10 298

UDG	0.40 435	0.46 480	0.49 325	0.40 482	0.35 483	0.47 435	0.27 388	0.54 396	0.47 388	0.39 382	0.45 366	0.59 445	0.44 435	0.46 307	0.39 398	0.26 476	0.19 469	0.48 497	0.22 472	0.34 487	0.26 480

xxxx	0.34 399	0.10 60	0.29 99	0.19 62	0.11 83	0.37 381	0.20 251	0.58 437	0.38 291	0.29 213	0.42 329	0.38 329	0.24 263	0.46 307	2.20 523	0.11 323	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.09 206	0.09 243

CFNet-ft	0.24 275	0.15 285	0.35 160	0.18 28	0.15 298	0.30 307	0.21 282	0.39 233	0.36 266	0.28 186	0.40 305	0.43 372	0.25 283	0.47 311	0.24 302	0.12 359	0.07 232	0.12 363	0.11 346	0.12 353	0.09 243

CFNet_RVC	0.24 275	0.15 285	0.35 160	0.18 28	0.15 298	0.30 307	0.21 282	0.39 233	0.36 266	0.28 186	0.40 305	0.43 372	0.25 283	0.47 311	0.24 302	0.12 359	0.07 232	0.12 363	0.11 346	0.12 353	0.09 243

CoDeX	0.23 246	0.12 150	0.46 303	0.21 160	0.14 249	0.29 290	0.21 282	0.53 389	0.41 326	0.29 213	0.35 250	0.29 246	0.22 232	0.48 313	0.19 215	0.09 241	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.08 141	0.07 121

DDUNet	0.41 437	0.50 489	0.48 320	0.44 487	0.39 485	0.46 429	0.32 427	0.50 345	0.43 340	0.45 427	0.52 407	0.57 440	0.36 398	0.48 313	0.33 372	0.33 491	0.21 476	0.55 501	0.25 479	0.37 490	0.32 490

DRaft	0.24 275	0.10 60	0.34 150	0.18 28	0.12 137	0.28 269	0.23 333	0.33 155	0.39 300	0.38 367	0.61 444	0.21 139	0.41 422	0.48 313	0.42 416	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.08 180	0.07 79	0.08 187

delet	0.27 327	0.14 252	0.40 233	0.23 264	0.19 389	0.41 405	0.29 409	0.49 336	0.48 398	0.33 295	0.41 313	0.37 321	0.30 355	0.48 313	0.34 377	0.09 241	0.09 347	0.11 327	0.12 383	0.08 141	0.08 187

ADCRef	0.38 424	0.24 408	0.88 462	0.26 382	0.21 412	0.49 445	0.27 388	0.52 378	0.48 398	0.50 443	0.58 431	0.35 310	0.47 447	0.48 313	1.29 506	0.09 241	0.08 313	0.12 363	0.12 383	0.11 316	0.11 332

ITSA-stereo	0.25 302	0.15 285	0.33 141	0.23 264	0.11 83	0.27 252	0.18 160	0.56 421	0.59 447	0.31 261	0.32 209	0.33 289	0.28 327	0.49 318	0.30 352	0.11 323	0.08 313	0.11 327	0.10 308	0.11 316	0.13 370

ARAFT	0.24 275	0.21 383	0.78 435	0.22 218	0.12 137	0.29 290	0.24 355	0.43 283	0.32 216	0.33 295	0.28 161	0.28 236	0.19 203	0.49 318	0.18 186	0.07 44	0.06 120	0.12 363	0.11 346	0.09 206	0.06 49

aanetorigin	0.39 429	0.29 441	1.09 487	0.24 313	0.19 389	0.28 269	0.37 450	0.33 155	0.47 388	0.94 494	0.82 476	0.52 424	0.54 462	0.49 318	0.50 440	0.11 323	0.09 347	0.10 272	0.10 308	0.16 404	0.15 400

IPLG	0.21 199	0.15 285	0.53 355	0.21 160	0.12 137	0.28 269	0.17 117	0.42 271	0.30 195	0.33 295	0.32 209	0.15 74	0.17 164	0.50 321	0.21 252	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.07 79	0.06 49

Consistency-Raft	0.55 472	0.48 484	1.02 482	0.45 488	0.49 495	0.49 445	0.47 481	0.72 489	0.72 475	0.45 427	0.82 476	0.47 397	0.60 471	0.50 321	0.63 461	0.39 498	0.39 502	0.44 495	0.51 506	0.52 496	0.37 493

ASMatch	0.23 246	0.11 116	0.51 347	0.24 313	0.14 249	0.19 84	0.17 117	0.31 131	0.28 164	0.28 186	0.68 457	0.27 221	0.26 292	0.50 321	0.22 272	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.06 17	0.11 332

LALA_ROB	0.36 408	0.25 413	0.46 303	0.30 440	0.21 412	0.47 435	0.39 461	0.61 454	0.51 418	0.52 454	0.51 399	0.69 476	0.36 398	0.50 321	0.43 417	0.17 441	0.11 392	0.16 432	0.14 420	0.17 421	0.15 400

PWCDC_ROB	0.38 424	0.30 447	0.60 385	0.33 458	0.20 405	0.42 412	0.19 204	0.58 437	0.89 493	0.42 411	1.26 499	0.36 315	0.34 390	0.50 321	0.38 390	0.18 452	0.11 392	0.11 327	0.09 266	0.19 441	0.13 370

NF-Stereo	0.20 179	0.10 60	0.35 160	0.24 313	0.12 137	0.21 138	0.18 160	0.38 221	0.32 216	0.28 186	0.30 187	0.22 151	0.16 138	0.51 326	0.20 229	0.08 164	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.13 370

OCTAStereo	0.20 179	0.10 60	0.35 160	0.24 313	0.12 137	0.21 138	0.18 160	0.38 221	0.32 216	0.28 186	0.30 187	0.22 151	0.16 138	0.51 326	0.20 229	0.08 164	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.13 370

RE-Stereo	0.20 179	0.10 60	0.35 160	0.24 313	0.12 137	0.21 138	0.18 160	0.38 221	0.32 216	0.28 186	0.30 187	0.22 151	0.16 138	0.51 326	0.20 229	0.08 164	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.13 370

TVStereo	0.20 179	0.10 60	0.35 160	0.24 313	0.12 137	0.21 138	0.18 160	0.38 221	0.32 216	0.28 186	0.30 187	0.22 151	0.16 138	0.51 326	0.20 229	0.08 164	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.13 370

GEStereo_RVC	0.27 327	0.20 369	0.44 284	0.27 409	0.16 330	0.33 343	0.25 371	0.56 421	0.54 433	0.34 315	0.38 282	0.34 296	0.25 283	0.51 326	0.28 333	0.12 359	0.08 313	0.09 199	0.08 180	0.11 316	0.11 332

FINET	0.34 399	0.27 431	0.80 444	0.24 313	0.24 448	0.36 376	0.34 439	0.54 396	0.72 475	0.39 382	0.47 383	0.32 282	0.30 355	0.51 326	0.32 365	0.19 458	0.17 459	0.13 383	0.12 383	0.18 434	0.16 409

DDVS	0.25 302	0.15 285	0.39 225	0.24 313	0.17 350	0.34 356	0.21 282	0.41 257	0.30 195	0.33 295	0.41 313	0.48 403	0.21 219	0.52 332	0.27 329	0.11 323	0.09 347	0.11 327	0.09 266	0.13 368	0.14 389

PSM-softLoss	0.21 199	0.10 60	0.39 225	0.24 313	0.12 137	0.20 112	0.18 160	0.38 221	0.26 139	0.29 213	0.32 209	0.24 183	0.16 138	0.52 332	0.20 229	0.09 241	0.06 120	0.10 272	0.09 266	0.08 141	0.12 354

KMStereo	0.21 199	0.10 60	0.39 225	0.24 313	0.12 137	0.20 112	0.18 160	0.38 221	0.26 139	0.29 213	0.32 209	0.24 183	0.16 138	0.52 332	0.20 229	0.09 241	0.06 120	0.10 272	0.09 266	0.08 141	0.12 354

PSMNet-RSSM	0.24 275	0.15 285	0.36 180	0.21 160	0.14 249	0.25 222	0.20 251	0.48 328	0.37 277	0.30 244	0.44 353	0.38 329	0.26 292	0.52 332	0.22 272	0.12 359	0.07 232	0.11 327	0.13 408	0.10 269	0.09 243

DSFCA	0.27 327	0.13 210	0.36 180	0.20 117	0.17 350	0.38 388	0.31 423	0.47 317	0.43 340	0.43 417	0.37 269	0.39 341	0.29 343	0.52 332	0.32 365	0.12 359	0.10 371	0.10 272	0.11 346	0.11 316	0.10 298

FADNet_RVC	0.30 367	0.28 434	0.83 450	0.23 264	0.15 298	0.30 307	0.17 117	0.49 336	0.37 277	0.30 244	0.38 282	0.30 262	0.27 311	0.52 332	0.31 359	0.14 402	0.14 430	0.14 407	0.16 441	0.21 452	0.23 471

G2L-Stereo_aug	0.26 318	0.10 60	0.58 376	0.19 62	0.12 137	0.32 331	0.22 307	0.40 244	0.51 418	0.40 392	0.44 353	0.45 387	0.28 327	0.53 338	0.31 359	0.08 164	0.06 120	0.06 2	0.05 25	0.08 141	0.08 187

test_sample4	0.24 275	0.13 210	0.43 276	0.20 117	0.12 137	0.32 331	0.21 282	0.51 361	0.34 237	0.31 261	0.37 269	0.28 236	0.23 245	0.53 338	0.21 252	0.10 287	0.07 232	0.10 272	0.09 266	0.11 316	0.10 298

test_sample3	0.23 246	0.12 150	0.43 276	0.19 62	0.12 137	0.32 331	0.20 251	0.50 345	0.34 237	0.31 261	0.33 230	0.29 246	0.22 232	0.53 338	0.22 272	0.10 287	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.10 269	0.10 298

raft_robust	0.22 229	0.17 327	0.30 106	0.22 218	0.12 137	0.23 186	0.22 307	0.49 336	0.48 398	0.32 284	0.32 209	0.26 212	0.23 245	0.53 338	0.15 113	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.10 308	0.08 141	0.06 49

DEmStereo	0.26 318	0.09 33	0.47 311	0.19 62	0.12 137	0.30 307	0.25 371	0.28 90	0.36 266	0.36 347	0.58 431	0.25 191	0.48 453	0.53 338	0.44 421	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.08 180	0.06 17	0.07 121

FADNet-RVC-Resample	0.29 358	0.25 413	0.93 470	0.26 382	0.16 330	0.32 331	0.21 282	0.47 317	0.39 300	0.35 331	0.38 282	0.33 289	0.27 311	0.53 338	0.24 302	0.10 287	0.10 371	0.14 407	0.13 408	0.13 368	0.16 409

DLCB_ROB	0.28 347	0.16 309	0.34 150	0.27 409	0.16 330	0.38 388	0.25 371	0.48 328	0.43 340	0.46 430	0.46 376	0.51 418	0.33 381	0.53 338	0.33 372	0.10 287	0.10 371	0.11 327	0.11 346	0.10 269	0.09 243

ACV-stereo	0.29 358	0.18 341	0.79 441	0.23 264	0.16 330	0.47 435	0.19 204	0.36 205	0.34 237	0.29 213	0.33 230	0.67 470	0.42 430	0.54 345	0.30 352	0.10 287	0.09 347	0.09 199	0.09 266	0.10 269	0.11 332

SQANet	0.40 435	0.48 484	0.67 412	0.48 492	0.39 485	0.48 440	0.22 307	0.51 361	0.43 340	0.40 392	0.47 383	0.47 397	0.33 381	0.54 345	0.32 365	0.36 494	0.15 445	0.40 493	0.21 464	0.45 493	0.31 487

coex_refinement	0.26 318	0.16 309	0.36 180	0.23 264	0.15 298	0.31 322	0.20 251	0.49 336	0.42 333	0.35 331	0.42 329	0.45 387	0.27 311	0.55 347	0.33 372	0.10 287	0.06 120	0.07 49	0.07 109	0.10 269	0.10 298

test_sample5	0.24 275	0.13 210	0.42 265	0.21 160	0.12 137	0.30 307	0.21 282	0.50 345	0.34 237	0.32 284	0.41 313	0.29 246	0.23 245	0.55 347	0.21 252	0.10 287	0.07 232	0.10 272	0.09 266	0.11 316	0.10 298

DualNet	0.24 275	0.13 210	0.42 265	0.21 160	0.12 137	0.30 307	0.21 282	0.50 345	0.34 237	0.33 295	0.43 342	0.29 246	0.23 245	0.55 347	0.21 252	0.10 287	0.07 232	0.10 272	0.09 266	0.11 316	0.10 298

RAFT_R40	0.21 199	0.10 60	0.37 192	0.24 313	0.13 208	0.18 60	0.18 160	0.31 131	0.29 183	0.33 295	0.33 230	0.30 262	0.24 263	0.55 347	0.18 186	0.08 164	0.05 9	0.10 272	0.08 180	0.08 141	0.07 121

IRAFT_RVC	0.22 229	0.12 150	0.39 225	0.26 382	0.11 83	0.18 60	0.24 355	0.40 244	0.37 277	0.31 261	0.30 187	0.29 246	0.24 263	0.55 347	0.22 272	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.08 141	0.07 121

RAFT-345	0.21 199	0.10 60	0.46 303	0.22 218	0.11 83	0.20 112	0.16 82	0.26 64	0.25 130	0.27 176	0.66 453	0.21 139	0.16 138	0.55 347	0.21 252	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.06 17	0.06 49

ADLNet	0.28 347	0.15 285	0.42 265	0.23 264	0.19 389	0.34 356	0.23 333	0.53 389	0.43 340	0.42 411	0.41 313	0.44 383	0.27 311	0.55 347	0.35 381	0.11 323	0.08 313	0.11 327	0.11 346	0.11 316	0.12 354

222	0.41 437	0.10 60	0.29 99	0.19 62	0.11 83	0.36 376	0.20 251	0.57 429	0.39 300	0.35 331	0.44 353	0.30 262	0.27 311	0.55 347	3.56 530	0.11 323	0.07 232	0.08 124	0.08 180	0.09 206	0.09 243

GwcNet-RSSM	0.26 318	0.17 327	0.46 303	0.21 160	0.13 208	0.28 269	0.23 333	0.44 288	0.42 333	0.31 261	0.45 366	0.40 354	0.26 292	0.55 347	0.28 333	0.11 323	0.07 232	0.09 199	0.10 308	0.09 206	0.08 187

NCCL2	0.35 404	0.26 424	0.49 325	0.36 470	0.22 428	0.41 405	0.41 466	0.53 389	0.42 333	0.47 437	0.46 376	0.61 452	0.39 415	0.55 347	0.37 388	0.16 430	0.13 421	0.21 460	0.21 464	0.16 404	0.16 409

ETE_ROB	0.34 399	0.26 424	0.45 295	0.29 432	0.18 371	0.40 401	0.37 450	0.57 429	0.47 388	0.50 443	0.50 393	0.62 454	0.36 398	0.55 347	0.38 390	0.13 376	0.10 371	0.14 407	0.12 383	0.16 404	0.16 409

xyz-stereo	1.40 514	0.10 60	17.09 544	0.18 28	0.07 1	4.78 531	0.18 160	0.29 101	0.34 237	0.36 347	2.81 528	0.40 354	0.29 343	0.56 358	0.24 302	0.07 44	0.05 9	0.09 199	0.06 58	0.06 17	0.05 6

SST-Stereo	0.21 199	0.10 60	0.37 192	0.24 313	0.13 208	0.19 84	0.17 117	0.31 131	0.24 117	0.34 315	0.33 230	0.29 246	0.25 283	0.56 358	0.17 165	0.08 164	0.05 9	0.10 272	0.08 180	0.09 206	0.07 121

ADCP+	0.45 451	0.24 408	1.15 492	0.25 350	0.22 428	0.56 461	0.39 461	0.54 396	0.51 418	0.44 423	0.51 399	0.46 395	0.52 461	0.56 358	1.89 519	0.10 287	0.08 313	0.11 327	0.10 308	0.14 385	0.13 370

CBMV	0.33 391	0.21 383	0.54 358	0.23 264	0.13 208	0.42 412	0.33 437	0.53 389	0.48 398	0.52 454	0.49 391	0.50 414	0.41 422	0.56 358	0.31 359	0.15 415	0.16 452	0.18 446	0.16 441	0.13 368	0.13 370
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
test_sample6	0.25 302	0.13 210	0.41 256	0.21 160	0.11 83	0.30 307	0.22 307	0.51 361	0.35 253	0.33 295	0.43 342	0.30 262	0.24 263	0.57 362	0.22 272	0.10 287	0.07 232	0.10 272	0.10 308	0.11 316	0.10 298

THIR-Stereo	0.29 358	0.12 150	0.41 256	0.19 62	0.11 83	0.28 269	0.72 504	0.32 141	0.35 253	0.37 353	0.65 451	0.34 296	0.50 456	0.57 362	0.45 424	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.09 266	0.07 79	0.07 121

RAFT-RH_RVC	0.25 302	0.11 116	0.45 295	0.21 160	0.12 137	0.25 222	0.14 38	0.27 74	0.27 149	0.38 367	1.15 495	0.23 171	0.17 164	0.57 362	0.24 302	0.07 44	0.05 9	0.10 272	0.07 109	0.06 17	0.07 121

test_xeample	0.34 399	0.10 60	0.29 99	0.19 62	0.11 83	0.33 343	0.23 333	0.55 406	0.38 291	0.32 284	0.45 366	0.29 246	0.26 292	0.57 362	2.24 525	0.10 287	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.09 206	0.09 243

AF-Net	0.37 417	0.26 424	0.56 368	0.32 452	0.23 440	0.41 405	0.29 409	0.61 454	0.64 460	0.42 411	0.68 457	0.65 465	0.49 454	0.57 362	0.44 421	0.15 415	0.11 392	0.19 454	0.14 420	0.15 397	0.13 370

StereoDRNet	0.32 383	0.22 395	0.61 388	0.27 409	0.21 412	0.42 412	0.30 419	0.61 454	0.48 398	0.46 430	0.39 295	0.48 403	0.30 355	0.57 362	0.40 405	0.11 323	0.09 347	0.12 363	0.11 346	0.12 353	0.10 298

SMFormer	0.25 302	0.12 150	0.40 233	0.19 62	0.10 50	0.27 252	0.19 204	0.51 361	0.45 366	0.34 315	0.41 313	0.31 273	0.26 292	0.58 368	0.28 333	0.10 287	0.07 232	0.08 124	0.08 180	0.09 206	0.09 243

tta	0.24 275	0.12 150	0.40 233	0.19 62	0.10 50	0.27 252	0.19 204	0.51 361	0.45 366	0.34 315	0.41 313	0.31 273	0.26 292	0.58 368	0.28 333	0.10 287	0.07 232	0.08 124	0.08 180	0.08 141	0.07 121

qqq1	0.24 275	0.12 150	0.40 233	0.19 62	0.10 50	0.27 252	0.19 204	0.51 361	0.45 366	0.34 315	0.41 313	0.31 273	0.26 292	0.58 368	0.16 136	0.10 287	0.07 232	0.07 49	0.06 58	0.08 141	0.07 121

fff1	0.24 275	0.12 150	0.40 233	0.19 62	0.10 50	0.27 252	0.19 204	0.51 361	0.45 366	0.34 315	0.41 313	0.31 273	0.26 292	0.58 368	0.16 136	0.10 287	0.07 232	0.07 49	0.06 58	0.08 141	0.07 121

psm_up	0.29 358	0.16 309	0.41 256	0.26 382	0.17 350	0.32 331	0.26 383	0.55 406	0.43 340	0.36 347	0.40 305	0.45 387	0.37 406	0.58 368	0.30 352	0.11 323	0.12 409	0.13 383	0.12 383	0.10 269	0.10 298

GANet-RSSM	0.24 275	0.14 252	0.36 180	0.21 160	0.14 249	0.27 252	0.21 282	0.45 298	0.33 228	0.29 213	0.39 295	0.39 341	0.28 327	0.58 368	0.23 291	0.11 323	0.07 232	0.09 199	0.09 266	0.10 269	0.09 243

DFGA-Net	0.23 246	0.24 408	0.49 325	0.22 218	0.15 298	0.25 222	0.17 117	0.39 233	0.39 300	0.29 213	0.31 201	0.21 139	0.17 164	0.59 374	0.28 333	0.08 164	0.06 120	0.09 199	0.09 266	0.10 269	0.08 187

SHD	0.42 440	0.27 431	0.81 446	0.31 446	0.25 455	0.42 412	0.22 307	0.66 476	0.94 500	0.63 471	0.60 438	0.59 445	0.47 447	0.59 374	0.58 452	0.15 415	0.13 421	0.16 432	0.16 441	0.20 449	0.22 464

G2L-Stereo	0.25 302	0.16 309	0.47 311	0.22 218	0.14 249	0.25 222	0.18 160	0.46 309	0.35 253	0.33 295	0.37 269	0.40 354	0.22 232	0.60 376	0.30 352	0.10 287	0.09 347	0.10 272	0.08 180	0.09 206	0.09 243

TCMNet	0.33 391	0.23 404	0.72 428	0.29 432	0.30 475	0.40 401	0.28 403	0.50 345	0.47 388	0.37 353	0.45 366	0.40 354	0.29 343	0.60 376	0.39 398	0.14 402	0.13 421	0.15 421	0.14 420	0.17 421	0.15 400

Wz-Net-MNSev	0.36 408	0.26 424	0.79 441	0.26 382	0.21 412	0.59 466	0.38 456	0.55 406	0.56 441	0.48 440	0.54 416	0.53 428	0.36 398	0.60 376	0.44 421	0.11 323	0.09 347	0.11 327	0.11 346	0.15 397	0.13 370

GwcNet	0.35 404	0.23 404	0.88 462	0.25 350	0.24 448	0.48 440	0.27 388	0.55 406	0.57 444	0.38 367	0.52 407	0.51 418	0.32 378	0.60 376	0.41 413	0.13 376	0.11 392	0.12 363	0.11 346	0.13 368	0.14 389

Nwc_Net	0.37 417	0.25 413	0.68 417	0.31 446	0.24 448	0.44 422	0.30 419	0.65 470	0.50 415	0.37 353	0.69 461	0.58 443	0.45 438	0.60 376	0.40 405	0.15 415	0.12 409	0.19 454	0.21 464	0.14 385	0.13 370

ADCL	0.47 454	0.22 395	1.00 479	0.27 409	0.19 389	0.74 482	0.64 499	0.54 396	0.69 470	0.56 463	0.71 462	0.55 432	0.60 471	0.60 376	1.43 508	0.11 323	0.09 347	0.13 383	0.13 408	0.14 385	0.14 389

ADCPNet	0.48 457	0.29 441	1.60 509	0.27 409	0.23 440	0.70 480	0.38 456	0.53 389	0.51 418	0.51 448	0.59 433	0.67 470	0.56 466	0.60 376	1.14 496	0.15 415	0.18 465	0.14 407	0.23 474	0.19 441	0.19 441

anonymity	0.56 473	0.54 493	0.70 424	0.47 491	0.61 504	0.56 461	0.43 471	0.69 485	0.49 407	0.63 471	0.55 420	0.54 430	0.60 471	0.61 383	0.57 447	0.55 504	0.53 512	0.50 498	0.54 509	0.51 495	0.56 507

PSMNet-ADL	0.25 302	0.15 285	0.32 126	0.26 382	0.14 249	0.31 322	0.22 307	0.44 288	0.36 266	0.27 176	0.33 230	0.41 360	0.28 327	0.61 383	0.29 344	0.11 323	0.09 347	0.09 199	0.11 346	0.10 269	0.10 298

CrosDoStereo	0.31 374	0.10 60	0.49 325	0.18 28	0.12 137	0.22 165	1.11 526	0.34 163	0.37 277	0.38 367	0.61 444	0.28 236	0.46 444	0.61 383	0.57 447	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.08 180	0.07 79	0.07 121

TransformOpticalFlow	0.24 275	0.13 210	0.56 368	0.23 264	0.11 83	0.21 138	0.19 204	0.40 244	0.32 216	0.30 244	0.43 342	0.36 315	0.31 371	0.61 383	0.20 229	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.06 17	0.07 121

DeepStereo_LL	0.31 374	0.10 60	0.49 325	0.18 28	0.12 137	0.22 165	1.11 526	0.34 163	0.37 277	0.38 367	0.61 444	0.28 236	0.46 444	0.61 383	0.57 447	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.08 180	0.07 79	0.07 121

FAT-Stereo	0.36 408	0.18 341	0.73 432	0.26 382	0.18 371	0.33 343	0.29 409	0.60 450	0.59 447	0.46 430	0.60 438	0.60 448	0.50 456	0.61 383	0.34 377	0.13 376	0.14 430	0.13 383	0.12 383	0.14 385	0.18 433

RP	0.35 404	0.22 395	0.51 347	0.31 446	0.24 448	0.37 381	0.28 403	0.50 345	0.58 446	0.40 392	0.63 449	0.61 452	0.47 447	0.61 383	0.39 398	0.16 430	0.15 445	0.17 438	0.15 429	0.17 421	0.17 420

G-Net	0.46 453	0.25 413	0.86 459	0.34 460	0.28 467	0.90 497	0.35 442	0.47 317	0.45 366	0.68 477	1.22 497	0.64 464	0.60 471	0.61 383	0.57 447	0.16 430	0.14 430	0.17 438	0.13 408	0.22 458	0.19 441

STrans-v2	0.24 275	0.13 210	0.54 358	0.21 160	0.12 137	0.23 186	0.21 282	0.47 317	0.28 164	0.31 261	0.42 329	0.36 315	0.35 394	0.62 391	0.23 291	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.06 17	0.06 49

TestStereo	0.21 199	0.19 357	0.40 233	0.25 350	0.10 50	0.22 165	0.21 282	0.31 131	0.31 207	0.23 133	0.34 239	0.22 151	0.18 188	0.62 391	0.18 186	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.07 109	0.11 316	0.06 49

RAFT + AFF	0.27 327	0.23 404	0.50 336	0.25 350	0.17 350	0.30 307	0.33 437	0.52 378	0.40 316	0.28 186	0.30 187	0.30 262	0.31 371	0.62 391	0.24 302	0.09 241	0.10 371	0.11 327	0.10 308	0.11 316	0.11 332

ac_64	0.27 327	0.13 210	0.41 256	0.24 313	0.17 350	0.36 376	0.22 307	0.46 309	0.33 228	0.35 331	0.36 260	0.52 424	0.30 355	0.62 391	0.32 365	0.11 323	0.09 347	0.10 272	0.10 308	0.09 206	0.08 187

DRN-Test	0.33 391	0.17 327	0.61 388	0.27 409	0.19 389	0.46 429	0.29 409	0.65 470	0.51 418	0.47 437	0.46 376	0.44 383	0.34 390	0.62 391	0.41 413	0.12 359	0.08 313	0.13 383	0.12 383	0.12 353	0.10 298

FADNet-RVC	0.31 374	0.35 462	0.78 435	0.25 350	0.20 405	0.33 343	0.20 251	0.49 336	0.40 316	0.34 315	0.39 295	0.41 360	0.29 343	0.63 396	0.31 359	0.13 376	0.14 430	0.14 407	0.15 429	0.19 441	0.19 441

XPNet_ROB	0.33 391	0.20 369	0.43 276	0.27 409	0.18 371	0.37 381	0.31 423	0.55 406	0.50 415	0.51 448	0.53 413	0.58 443	0.37 406	0.63 396	0.45 424	0.17 441	0.12 409	0.13 383	0.12 383	0.15 397	0.14 389

SepStereo	0.26 318	0.12 150	0.42 265	0.24 313	0.18 371	0.29 290	0.24 355	0.45 298	0.45 366	0.41 402	0.44 353	0.34 296	0.29 343	0.64 398	0.21 252	0.09 241	0.07 232	0.09 199	0.07 109	0.09 206	0.09 243

PFNet	0.23 246	0.10 60	0.57 371	0.24 313	0.14 249	0.22 165	0.19 204	0.39 233	0.33 228	0.35 331	0.32 209	0.27 221	0.19 203	0.64 398	0.22 272	0.09 241	0.05 9	0.09 199	0.07 109	0.08 141	0.07 121

FADNet	0.32 383	0.36 465	0.74 433	0.23 264	0.22 428	0.37 381	0.19 204	0.53 389	0.48 398	0.32 284	0.36 260	0.43 372	0.32 378	0.64 398	0.25 312	0.16 430	0.16 452	0.14 407	0.16 441	0.24 464	0.19 441

ADCMid	0.49 459	0.34 460	1.13 491	0.26 382	0.21 412	0.51 449	0.37 450	0.57 429	0.54 433	0.75 485	0.66 453	0.62 454	0.64 481	0.64 398	1.68 513	0.13 376	0.12 409	0.17 438	0.17 450	0.20 449	0.17 420

DISCO	0.32 383	0.13 210	0.51 347	0.25 350	0.16 330	0.48 440	0.25 371	0.50 345	0.57 444	0.37 353	0.45 366	0.62 454	0.36 398	0.64 398	0.49 435	0.09 241	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.12 353	0.11 332

PSMNet_ROB	0.33 391	0.24 408	0.54 358	0.31 446	0.21 412	0.42 412	0.43 471	0.59 442	0.47 388	0.37 353	0.44 353	0.49 408	0.31 371	0.64 398	0.43 417	0.14 402	0.10 371	0.15 421	0.14 420	0.13 368	0.11 332

UGAM-zero	0.23 246	0.10 60	0.54 358	0.19 62	0.13 208	0.21 138	0.14 38	0.44 288	0.22 85	0.28 186	0.28 161	0.51 418	0.33 381	0.65 404	0.14 89	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.08 180	0.06 17	0.07 121

ttt	0.29 358	0.12 150	0.34 150	0.21 160	0.13 208	0.29 290	0.20 251	0.56 421	0.47 388	0.31 261	0.44 353	0.30 262	0.22 232	0.65 404	0.85 479	0.13 376	0.10 371	0.10 272	0.10 308	0.11 316	0.11 332

iRaft-Stereo_5w	0.23 246	0.18 341	0.44 284	0.22 218	0.13 208	0.19 84	0.19 204	0.37 215	0.32 216	0.28 186	0.37 269	0.34 296	0.23 245	0.65 404	0.27 329	0.06 3	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.09 206	0.08 187

DGSMNet	0.61 482	0.29 441	0.91 466	0.51 495	0.70 508	0.62 471	1.38 530	0.59 442	0.55 438	0.37 353	0.61 444	0.52 424	0.33 381	0.65 404	0.43 417	0.53 501	0.60 519	0.67 506	0.61 514	0.63 503	0.61 514

EDNetEfficient	0.63 483	0.37 470	2.40 519	0.26 382	0.25 455	0.38 388	0.49 487	0.41 257	1.06 505	1.38 512	0.87 483	0.62 454	0.95 501	0.65 404	1.65 512	0.11 323	0.09 347	0.10 272	0.11 346	0.19 441	0.17 420

test_sample9	0.42 440	0.19 357	0.50 336	0.18 28	0.16 330	0.34 356	0.20 251	0.51 361	0.38 291	0.37 353	0.34 239	0.37 321	0.30 355	0.66 409	0.91 482	0.23 466	1.82 531	0.28 478	0.24 476	0.18 434	0.16 409

test_sample8	0.49 459	0.19 357	0.50 336	0.18 28	0.16 330	0.34 356	0.20 251	0.55 406	0.34 237	0.62 469	0.38 282	1.15 498	0.67 482	0.66 409	0.91 482	0.23 466	1.82 531	0.28 478	0.24 476	0.18 434	0.16 409

CSP-Net	0.27 327	0.15 285	0.30 106	0.21 160	0.14 249	0.44 422	0.24 355	0.50 345	0.40 316	0.41 402	0.43 342	0.42 368	0.26 292	0.66 409	0.28 333	0.12 359	0.08 313	0.08 124	0.08 180	0.10 269	0.09 243

PDISCO_ROB	0.43 444	0.30 447	0.67 412	0.43 485	0.36 484	0.67 476	0.32 427	0.72 489	0.76 480	0.43 417	0.53 413	0.63 462	0.40 418	0.66 409	0.47 432	0.21 463	0.12 409	0.21 460	0.19 460	0.25 466	0.20 451

RTSC	0.39 429	0.28 434	0.78 435	0.27 409	0.18 371	0.49 445	0.22 307	0.59 442	0.84 491	0.55 462	0.53 413	0.49 408	0.36 398	0.67 413	0.82 475	0.13 376	0.10 371	0.11 327	0.12 383	0.17 421	0.17 420

SuperB	0.49 459	0.28 434	2.23 515	0.23 264	0.15 298	0.41 405	0.32 427	0.47 317	0.82 486	0.43 417	0.50 393	0.33 289	0.45 438	0.68 414	1.08 491	0.10 287	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.98 522	0.14 389

stereogan	0.37 417	0.17 327	0.65 407	0.27 409	0.22 428	0.62 471	0.26 383	0.59 442	0.63 459	0.43 417	0.60 438	0.67 470	0.42 430	0.68 414	0.35 381	0.13 376	0.14 430	0.14 407	0.12 383	0.19 441	0.17 420

otaku	0.57 476	0.62 498	0.87 461	0.63 502	0.44 491	0.73 481	0.37 450	0.65 470	0.66 462	0.51 448	0.75 468	0.66 469	0.45 438	0.69 416	0.46 430	0.53 501	0.34 499	0.55 501	0.35 493	0.60 501	0.45 499

ADLNet2	0.30 367	0.17 327	0.72 428	0.23 264	0.17 350	0.36 376	0.24 355	0.52 378	0.51 418	0.32 284	0.38 282	0.45 387	0.30 355	0.69 416	0.35 381	0.10 287	0.08 313	0.09 199	0.09 266	0.12 353	0.10 298

Syn2CoEx	0.36 408	0.31 453	0.78 435	0.34 460	0.21 412	0.41 405	0.28 403	0.61 454	0.49 407	0.42 411	0.56 426	0.45 387	0.44 435	0.69 416	0.38 390	0.17 441	0.14 430	0.15 421	0.12 383	0.13 368	0.12 354

OMP-Stereo	0.23 246	0.14 252	0.35 160	0.29 432	0.13 208	0.21 138	0.16 82	0.37 215	0.33 228	0.34 315	0.30 187	0.34 296	0.19 203	0.70 419	0.24 302	0.07 44	0.06 120	0.09 199	0.07 109	0.07 79	0.06 49

IIG-Stereo	0.23 246	0.13 210	0.35 160	0.29 432	0.12 137	0.23 186	0.14 38	0.38 221	0.31 207	0.34 315	0.37 269	0.33 289	0.21 219	0.70 419	0.26 325	0.08 164	0.06 120	0.09 199	0.07 109	0.07 79	0.06 49

XQC	0.43 444	0.37 470	0.96 475	0.34 460	0.25 455	0.53 459	0.34 439	0.60 450	0.73 478	0.51 448	0.46 376	0.57 440	0.47 447	0.70 419	0.72 467	0.17 441	0.12 409	0.18 446	0.15 429	0.25 466	0.23 471

SACVNet	0.30 367	0.20 369	0.41 256	0.25 350	0.18 371	0.34 356	0.25 371	0.52 378	0.40 316	0.41 402	0.44 353	0.46 395	0.32 378	0.71 422	0.25 312	0.13 376	0.10 371	0.12 363	0.12 383	0.16 404	0.17 420

NVstereo2D	0.31 374	0.16 309	0.54 358	0.24 313	0.22 428	0.42 412	0.28 403	0.58 437	0.56 441	0.28 186	0.38 282	0.40 354	0.30 355	0.71 422	0.28 333	0.13 376	0.08 313	0.13 383	0.10 308	0.19 441	0.16 409

MFMNet_re	0.72 492	0.76 504	0.99 478	0.62 501	0.70 508	0.77 485	0.67 500	0.75 491	0.83 489	0.78 487	0.86 480	0.69 476	0.78 489	0.71 422	0.61 456	0.66 510	0.59 518	0.61 505	0.58 513	0.68 509	0.71 518

CBMV_ROB	0.33 391	0.18 341	0.53 355	0.21 160	0.14 249	0.33 343	0.20 251	0.51 361	0.45 366	0.51 448	0.55 420	0.45 387	0.42 430	0.71 422	0.32 365	0.18 452	0.19 469	0.23 467	0.21 464	0.14 385	0.15 400

PWC_ROB	0.38 424	0.29 441	0.69 418	0.25 350	0.20 405	0.38 388	0.19 204	0.58 437	0.67 465	0.57 465	0.85 479	0.51 418	0.40 418	0.71 422	0.52 443	0.13 376	0.09 347	0.14 407	0.10 308	0.17 421	0.14 389

ccnet	0.42 440	0.31 453	0.48 320	0.27 409	0.32 479	0.60 469	0.32 427	0.65 470	0.46 383	0.53 459	0.66 453	0.56 435	0.45 438	0.72 427	0.61 456	0.26 476	0.19 469	0.24 469	0.21 464	0.26 472	0.22 464

RGC	0.39 429	0.32 458	0.64 406	0.34 460	0.27 462	0.40 401	0.29 409	0.57 429	0.53 430	0.45 427	0.64 450	0.62 454	0.45 438	0.72 427	0.39 398	0.15 415	0.15 445	0.21 460	0.20 461	0.18 434	0.19 441

coex-ft	3.44 530	0.73 503	48.55 552	0.24 313	0.19 389	0.50 448	0.43 471	0.47 317	2.40 523	7.03 537	1.20 496	0.97 493	2.23 526	0.73 429	1.92 520	0.12 359	0.15 445	0.14 407	0.12 383	0.21 452	0.43 498

HBP-ISP	0.33 391	0.30 447	0.72 428	0.22 218	0.16 330	0.32 331	0.22 307	0.54 396	0.44 355	0.41 402	0.49 391	0.33 289	0.38 410	0.73 429	0.25 312	0.18 452	0.19 469	0.24 469	0.20 461	0.16 404	0.13 370

AACVNet	0.26 318	0.16 309	0.37 192	0.22 218	0.14 249	0.29 290	0.19 204	0.41 257	0.31 207	0.38 367	0.42 329	0.43 372	0.28 327	0.73 429	0.25 312	0.11 323	0.08 313	0.11 327	0.09 266	0.13 368	0.11 332

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 408	0.36 465	0.53 355	0.34 460	0.19 389	0.51 449	0.24 355	0.55 406	0.38 291	0.41 402	0.47 383	0.47 397	0.27 311	0.73 429	0.30 352	0.36 494	0.19 469	0.27 472	0.17 450	0.26 472	0.23 471

NCC-stereo	0.39 429	0.25 413	0.69 418	0.32 452	0.28 467	0.46 429	0.36 446	0.65 470	0.52 426	0.40 392	0.57 429	0.56 435	0.47 447	0.73 429	0.45 424	0.17 441	0.14 430	0.18 446	0.25 479	0.16 404	0.16 409

Abc-Net	0.39 429	0.25 413	0.69 418	0.32 452	0.28 467	0.46 429	0.36 446	0.65 470	0.52 426	0.40 392	0.57 429	0.56 435	0.47 447	0.73 429	0.45 424	0.17 441	0.14 430	0.18 446	0.25 479	0.16 404	0.16 409
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
WCMA_ROB	0.51 466	0.21 383	0.65 407	0.25 350	0.21 412	0.58 465	0.32 427	0.54 396	0.55 438	0.95 496	1.40 503	1.28 502	0.81 493	0.73 429	0.62 458	0.18 452	0.15 445	0.15 421	0.15 429	0.19 441	0.19 441

Wz-Net-SNSev	0.43 444	0.41 478	1.27 499	0.30 440	0.21 412	0.44 422	0.41 466	0.61 454	0.65 461	0.46 430	0.65 451	0.62 454	0.39 415	0.74 436	0.59 453	0.12 359	0.11 392	0.12 363	0.13 408	0.16 404	0.14 389

Ntro	0.58 477	0.64 499	0.92 468	0.66 503	0.50 497	0.77 485	0.36 446	0.66 476	0.70 472	0.50 443	0.59 433	0.65 465	0.51 459	0.75 437	0.45 424	0.56 505	0.32 498	0.56 504	0.34 492	0.63 503	0.46 502

DAS	0.27 327	0.12 150	0.42 265	0.24 313	0.18 371	0.29 290	0.24 355	0.45 298	0.45 366	0.41 402	0.44 353	0.34 296	0.29 343	0.75 437	0.21 252	0.09 241	0.07 232	0.09 199	0.07 109	0.09 206	0.09 243

EDNetEfficientorigin	7.51 536	0.52 492	140.47 554	0.25 350	0.17 350	0.42 412	0.29 409	0.47 317	1.03 502	1.28 509	1.02 489	0.83 485	0.84 496	0.75 437	0.99 487	0.10 287	0.09 347	0.12 363	0.10 308	0.21 452	0.22 464

S-Stereo	0.38 424	0.20 369	1.05 485	0.27 409	0.22 428	0.38 388	0.32 427	0.55 406	0.66 462	0.39 382	0.59 433	0.49 408	0.41 422	0.75 437	0.40 405	0.12 359	0.15 445	0.13 383	0.13 408	0.16 404	0.21 459

LSM	1.64 522	0.40 475	2.56 521	2.02 531	17.61 544	0.51 449	0.52 489	0.61 454	0.76 480	0.82 488	1.11 493	0.63 462	0.54 462	0.75 437	0.49 435	0.16 430	0.24 486	0.18 446	0.21 464	0.25 466	2.42 534

1111x	0.32 383	0.11 116	0.40 233	0.22 218	0.11 83	0.32 331	0.26 383	0.59 442	0.43 340	0.31 261	0.41 313	0.39 341	0.28 327	0.76 442	1.37 507	0.09 241	0.08 313	0.09 199	0.10 308	0.09 206	0.08 187

hitnet-ft	0.29 358	0.17 327	0.40 233	0.19 62	0.14 249	0.39 396	0.23 333	0.44 288	0.41 326	0.36 347	0.46 376	0.53 428	0.34 390	0.76 442	0.32 365	0.14 402	0.10 371	0.13 383	0.10 308	0.15 397	0.13 370

ADCS	0.58 477	0.40 475	1.35 504	0.29 432	0.24 448	0.55 460	0.45 475	0.67 481	0.83 489	0.76 486	0.71 462	0.68 474	0.60 471	0.76 442	2.23 524	0.16 430	0.16 452	0.16 432	0.17 450	0.22 458	0.22 464

HSM-Net_RVC	0.27 327	0.11 116	0.42 265	0.19 62	0.11 83	0.34 356	0.20 251	0.62 462	0.43 340	0.40 392	0.43 342	0.50 414	0.26 292	0.76 442	0.22 272	0.08 164	0.07 232	0.07 49	0.07 109	0.08 141	0.08 187
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DANet	0.35 404	0.23 404	0.60 385	0.36 470	0.22 428	0.39 396	0.25 371	0.48 328	0.43 340	0.52 454	0.50 393	0.59 445	0.41 422	0.76 442	0.49 435	0.13 376	0.11 392	0.14 407	0.12 383	0.17 421	0.15 400
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CFNet	0.27 327	0.20 369	0.44 284	0.22 218	0.14 249	0.33 343	0.14 38	0.51 361	0.45 366	0.30 244	0.40 305	0.38 329	0.27 311	0.76 442	0.25 312	0.09 241	0.07 232	0.11 327	0.11 346	0.11 316	0.08 187

DispNO	0.27 327	0.18 341	0.62 396	0.23 264	0.17 350	0.25 222	0.22 307	0.45 298	0.41 326	0.32 284	0.39 295	0.38 329	0.27 311	0.77 448	0.27 329	0.09 241	0.07 232	0.10 272	0.10 308	0.08 141	0.08 187

pmcnn	0.50 462	0.20 369	0.78 435	0.24 313	0.26 460	0.39 396	0.30 419	0.51 361	0.50 415	0.54 461	1.23 498	2.52 523	0.37 406	0.77 448	0.95 485	0.08 164	0.06 120	0.06 2	0.05 25	0.10 269	0.08 187

edge stereo	0.39 429	0.22 395	0.81 446	0.27 409	0.22 428	0.37 381	0.24 355	0.56 421	0.54 433	0.53 459	0.60 438	0.71 479	0.50 456	0.78 450	0.40 405	0.16 430	0.14 430	0.19 454	0.14 420	0.16 404	0.17 420

AnyNet_C32	0.51 466	0.40 475	1.10 490	0.29 432	0.28 467	0.59 466	0.58 494	0.54 396	0.60 451	0.62 469	0.66 453	0.54 430	0.54 462	0.78 450	1.74 516	0.15 415	0.14 430	0.15 421	0.17 450	0.20 449	0.20 451

GASNet	0.36 408	0.46 480	0.88 462	0.34 460	0.23 440	0.35 371	0.22 307	0.60 450	0.53 430	0.40 392	0.37 269	0.45 387	0.30 355	0.79 452	0.35 381	0.15 415	0.10 371	0.14 407	0.14 420	0.22 458	0.12 354

RASNet	0.28 347	0.14 252	0.44 284	0.22 218	0.18 371	0.32 331	0.19 204	0.48 328	0.38 291	0.29 213	0.43 342	0.47 397	0.37 406	0.79 452	0.36 387	0.09 241	0.07 232	0.07 49	0.09 266	0.07 79	0.07 121

PA-Net	0.37 417	0.28 434	0.83 450	0.31 446	0.28 467	0.39 396	0.42 469	0.51 361	0.55 438	0.34 315	0.42 329	0.41 360	0.36 398	0.79 452	0.49 435	0.12 359	0.23 484	0.16 432	0.23 474	0.12 353	0.18 433
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DispFullNet	0.66 486	0.89 511	1.59 508	0.77 508	1.21 525	0.51 449	0.23 333	0.59 442	0.72 475	0.69 479	0.61 444	0.69 476	0.91 500	0.79 452	0.48 433	0.27 481	0.12 409	0.73 509	0.30 490	0.65 506	0.40 496

RainbowNet	0.72 492	0.89 511	1.02 482	0.82 509	0.63 506	0.78 488	0.52 489	0.81 500	0.93 499	0.60 467	0.79 473	0.80 484	0.60 471	0.80 456	0.57 447	0.78 515	0.55 515	0.78 511	0.49 503	0.76 511	0.58 509

DeepPrunerF	0.44 450	0.29 441	1.29 501	0.33 458	0.30 475	0.35 371	0.36 446	0.62 462	1.15 510	0.40 392	0.44 353	0.39 341	0.41 422	0.80 456	0.52 443	0.18 452	0.14 430	0.23 467	0.21 464	0.17 421	0.17 420

PS-NSSS	0.32 383	0.30 447	0.46 303	0.23 264	0.17 350	0.33 343	0.24 355	0.57 429	0.41 326	0.37 353	0.52 407	0.35 310	0.30 355	0.80 456	0.30 352	0.17 441	0.14 430	0.21 460	0.15 429	0.15 397	0.13 370

ff1	0.29 358	0.12 150	0.42 265	0.20 117	0.13 208	0.28 269	0.20 251	0.35 187	0.44 355	0.30 244	0.42 329	0.34 296	0.23 245	0.81 459	1.08 491	0.08 164	0.05 9	0.11 327	0.10 308	0.08 141	0.08 187

mmx	0.31 374	0.12 150	0.42 265	0.20 117	0.13 208	0.28 269	0.20 251	0.55 406	0.45 366	0.30 244	0.42 329	0.34 296	0.23 245	0.81 459	1.08 491	0.10 287	0.07 232	0.11 327	0.10 308	0.11 316	0.10 298

xxx	0.31 374	0.12 150	0.42 265	0.20 117	0.13 208	0.28 269	0.20 251	0.55 406	0.45 366	0.30 244	0.42 329	0.34 296	0.23 245	0.81 459	1.08 491	0.10 287	0.07 232	0.11 327	0.10 308	0.11 316	0.10 298

MFN_U_SF_RVC	0.56 473	0.51 491	1.19 493	0.38 478	0.22 428	0.69 477	0.27 388	0.80 498	0.67 465	0.73 481	0.74 467	0.87 486	0.61 480	0.81 459	0.76 468	0.29 486	0.27 490	0.32 486	0.37 497	0.32 486	0.31 487

SAMSARA	0.56 473	0.39 474	0.80 444	0.60 500	0.46 492	1.00 501	1.23 529	0.67 481	0.68 468	0.71 480	0.54 416	0.89 489	0.57 468	0.81 459	0.62 458	0.19 458	0.22 480	0.18 446	0.18 456	0.27 476	0.25 478

APVNet	0.36 408	0.20 369	0.70 424	0.26 382	0.22 428	0.52 458	0.35 442	0.61 454	0.44 355	0.38 367	0.52 407	0.48 403	0.38 410	0.84 464	0.46 430	0.13 376	0.14 430	0.15 421	0.16 441	0.16 404	0.15 400

psmorigin	0.50 462	0.25 413	3.03 524	0.24 313	0.19 389	0.38 388	0.22 307	0.50 345	0.44 355	0.64 473	0.68 457	0.71 479	0.51 459	0.85 465	0.45 424	0.14 402	0.17 459	0.13 383	0.14 420	0.16 404	0.21 459

PVD	0.58 477	0.34 460	0.84 455	0.39 480	0.31 478	0.59 466	0.47 481	0.80 498	1.25 511	0.92 493	1.09 491	0.79 483	0.82 494	0.85 465	0.76 468	0.21 463	0.18 465	0.22 466	0.18 456	0.27 476	0.35 492

SGM-Forest	0.36 408	0.17 327	0.47 311	0.23 264	0.16 330	0.45 427	0.41 466	0.55 406	0.48 398	0.52 454	0.60 438	0.52 424	0.41 422	0.85 465	0.50 440	0.17 441	0.17 459	0.17 438	0.15 429	0.15 397	0.15 400
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RYNet	0.37 417	0.18 341	0.59 383	0.25 350	0.28 467	0.61 470	0.32 427	0.59 442	0.59 447	0.41 402	0.38 282	0.57 440	0.39 415	0.87 468	0.53 445	0.11 323	0.08 313	0.12 363	0.11 346	0.18 434	0.18 433

AANet_RVC	0.31 374	0.22 395	0.50 336	0.23 264	0.14 249	0.30 307	0.24 355	0.47 317	0.54 433	0.38 367	0.60 438	0.43 372	0.29 343	0.87 468	0.40 405	0.11 323	0.07 232	0.07 49	0.07 109	0.09 206	0.09 243

DPSNet	0.47 454	0.24 408	0.93 470	0.27 409	0.20 405	0.75 484	0.57 493	0.84 502	0.79 484	0.47 437	0.51 399	0.60 448	0.69 484	0.87 468	0.71 466	0.16 430	0.13 421	0.12 363	0.10 308	0.25 466	0.21 459

MSMD_ROB	0.60 481	0.33 459	0.61 388	0.30 440	0.25 455	0.86 494	0.35 442	0.55 406	0.67 465	1.10 504	1.49 508	1.76 512	0.97 504	0.88 471	0.49 435	0.23 466	0.21 476	0.27 472	0.27 486	0.25 466	0.24 476

CVANet_RVC	0.30 367	0.19 357	0.41 256	0.26 382	0.16 330	0.33 343	0.26 383	0.52 378	0.47 388	0.40 392	0.46 376	0.43 372	0.31 371	0.89 472	0.26 325	0.14 402	0.09 347	0.14 407	0.13 408	0.14 385	0.10 298

HSM	0.28 347	0.16 309	0.35 160	0.20 117	0.15 298	0.33 343	0.19 204	0.53 389	0.37 277	0.36 347	0.38 282	0.67 470	0.31 371	0.89 472	0.23 291	0.08 164	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.08 141	0.08 187

SANet	0.53 471	0.28 434	0.96 475	0.26 382	0.15 298	0.69 477	0.44 474	0.67 481	1.34 512	0.67 476	0.98 488	0.94 490	0.71 486	0.89 472	0.76 468	0.14 402	0.12 409	0.12 363	0.11 346	0.17 421	0.16 409

GANetREF_RVC	0.43 444	0.47 482	0.69 418	0.38 478	0.20 405	0.51 449	0.48 485	0.66 476	0.66 462	0.46 430	0.46 376	0.50 414	0.44 435	0.90 475	0.39 398	0.27 481	0.21 476	0.32 486	0.18 456	0.27 476	0.22 464
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
TDLM	0.30 367	0.21 383	0.38 211	0.28 429	0.15 298	0.33 343	0.32 427	0.52 378	0.47 388	0.38 367	0.43 342	0.39 341	0.29 343	0.91 476	0.28 333	0.14 402	0.08 313	0.13 383	0.11 346	0.12 353	0.10 298

UGAM	0.26 318	0.14 252	0.45 295	0.25 350	0.12 137	0.23 186	0.25 371	0.32 141	0.41 326	0.31 261	0.42 329	0.41 360	0.22 232	0.92 477	0.22 272	0.08 164	0.06 120	0.14 407	0.12 383	0.10 269	0.07 121

FCDSN-DC	0.63 483	0.31 453	0.61 388	0.36 470	0.30 475	0.65 473	0.37 450	0.66 476	0.68 468	1.14 506	1.54 511	1.71 511	1.26 513	0.92 477	0.64 462	0.24 472	0.22 480	0.27 472	0.26 483	0.27 476	0.27 483
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PASM	0.45 451	0.35 462	0.90 465	0.35 469	0.33 480	0.39 396	0.38 456	0.50 345	0.61 454	0.52 454	0.51 399	0.62 454	0.45 438	0.93 479	0.48 433	0.26 476	0.29 494	0.29 482	0.33 491	0.29 481	0.26 480

NOSS_ROB	0.31 374	0.20 369	0.35 160	0.24 313	0.16 330	0.32 331	0.19 204	0.52 378	0.48 398	0.33 295	0.36 260	0.42 368	0.28 327	0.93 479	0.24 302	0.19 458	0.20 474	0.24 469	0.22 472	0.17 421	0.17 420

LL-Strereo	0.29 358	0.25 413	0.58 376	0.25 350	0.21 412	0.23 186	0.24 355	0.55 406	0.42 333	0.34 315	0.32 209	0.41 360	0.40 418	0.94 481	0.23 291	0.08 164	0.07 232	0.11 327	0.09 266	0.09 206	0.09 243

GANet	0.36 408	0.22 395	0.49 325	0.29 432	0.17 350	0.41 405	0.38 456	0.57 429	0.45 366	0.46 430	0.75 468	0.55 432	0.40 418	0.94 481	0.41 413	0.13 376	0.13 421	0.13 383	0.11 346	0.14 385	0.11 332

ELAS	0.74 496	0.36 465	0.85 458	0.36 470	0.33 480	1.36 516	0.77 509	0.93 506	0.92 497	1.41 515	1.53 510	1.16 499	1.17 509	0.95 483	1.03 489	0.26 476	0.25 488	0.28 478	0.28 489	0.31 483	0.30 485
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet-4b	0.72 492	0.81 506	1.33 503	0.72 506	0.50 497	0.80 490	0.31 423	0.71 488	0.80 485	0.50 443	0.72 466	0.95 492	0.43 434	0.96 484	1.20 503	1.13 528	0.21 476	0.76 510	0.45 500	0.65 506	0.46 502

AnyNet_C01	0.65 485	0.58 494	2.60 522	0.32 452	0.26 460	0.88 495	0.61 497	0.63 468	0.62 456	0.68 477	0.96 487	0.76 482	0.60 471	0.96 484	1.43 508	0.16 430	0.16 452	0.17 438	0.17 450	0.23 461	0.23 471

CC-Net-ROB	0.43 444	0.47 482	0.65 407	0.37 476	0.23 440	0.51 449	0.29 409	0.66 476	0.49 407	0.46 430	0.51 399	0.48 403	0.38 410	0.96 484	0.35 381	0.34 492	0.23 484	0.55 501	0.25 479	0.31 483	0.20 451

WZ-Net	0.52 470	0.38 473	1.90 513	0.30 440	0.24 448	0.57 464	0.48 485	0.62 462	0.78 483	0.50 443	0.71 462	0.68 474	0.54 462	0.98 487	0.84 476	0.13 376	0.10 371	0.11 327	0.12 383	0.19 441	0.20 451

Wz-Net-TNSev	0.51 466	0.58 494	1.61 511	0.25 350	0.21 412	0.65 473	0.45 475	0.63 468	0.69 470	0.51 448	0.54 416	0.71 479	0.60 471	1.00 488	0.77 471	0.15 415	0.15 445	0.13 383	0.15 429	0.21 452	0.20 451

SPS-STEREO	0.69 489	0.61 497	0.98 477	0.52 497	0.57 502	0.74 482	0.50 488	0.78 494	0.62 456	0.95 496	0.86 480	0.94 490	0.70 485	1.01 489	0.87 480	0.58 507	0.51 509	0.50 498	0.50 505	0.55 498	0.58 509
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_1	0.72 492	0.81 506	1.37 505	0.72 506	0.53 500	0.77 485	0.42 469	0.85 505	0.90 495	0.74 484	0.75 468	1.32 504	0.72 487	1.02 490	0.55 446	0.54 503	0.31 497	0.71 508	0.35 493	0.64 505	0.45 499

FC-DCNN	0.70 490	0.30 447	0.69 418	0.32 452	0.27 462	0.81 491	0.39 461	0.79 497	0.82 486	1.41 515	1.58 513	1.98 514	1.26 513	1.02 490	0.77 471	0.24 472	0.22 480	0.27 472	0.26 483	0.26 472	0.26 480

FC-DCNN v2	0.71 491	0.30 447	0.67 412	0.32 452	0.27 462	0.84 492	0.39 461	0.84 502	0.85 492	1.44 519	1.64 514	2.09 516	1.28 515	1.06 492	0.80 474	0.24 472	0.22 480	0.27 472	0.26 483	0.26 472	0.25 478

ELAS_RVC	0.74 496	0.36 465	1.00 479	0.37 476	0.33 480	0.88 495	0.93 518	0.83 501	1.08 506	1.35 511	1.33 502	1.24 500	1.33 517	1.06 492	0.95 485	0.27 481	0.25 488	0.29 482	0.27 486	0.30 482	0.30 485
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	0.89 501	0.87 510	1.25 497	0.82 509	0.62 505	0.97 500	0.62 498	1.14 510	1.42 514	1.00 499	1.40 503	1.47 507	0.84 496	1.11 494	0.66 464	0.61 508	0.43 505	0.78 511	0.49 503	0.75 510	0.52 505

SGM+DAISY	0.87 500	0.66 501	1.30 502	0.51 495	0.60 503	1.03 502	0.84 515	0.76 492	0.73 478	1.39 513	1.51 509	1.31 503	1.22 511	1.11 494	1.08 491	0.57 506	0.53 512	0.51 500	0.51 506	0.54 497	0.61 514

MeshStereo	0.58 477	0.27 431	0.67 412	0.22 218	0.17 350	0.66 475	0.37 450	0.78 494	0.61 454	1.47 523	1.30 500	1.65 509	0.79 490	1.12 496	0.59 453	0.17 441	0.17 459	0.17 438	0.14 420	0.17 421	0.14 389
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
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 466	0.50 489	0.86 459	0.39 480	0.24 448	0.84 492	0.55 492	0.56 421	0.62 456	0.60 467	0.68 457	0.62 454	0.42 430	1.13 497	0.43 417	0.23 466	0.27 490	0.27 472	0.35 493	0.25 466	0.29 484

SGM_RVC	0.50 462	0.19 357	0.50 336	0.25 350	0.15 298	0.69 477	0.39 461	0.68 484	0.82 486	0.95 496	0.84 478	1.13 495	0.76 488	1.16 498	0.60 455	0.16 430	0.16 452	0.16 432	0.16 441	0.16 404	0.17 420
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH-64-1	0.91 502	0.86 508	0.84 455	0.97 514	0.75 510	0.92 498	0.71 502	1.27 511	1.10 507	0.89 491	1.45 505	1.14 496	0.96 502	1.19 499	0.84 476	0.74 512	0.51 509	0.97 516	0.55 510	0.84 513	0.60 511

IMH-64	0.91 502	0.86 508	0.84 455	0.97 514	0.75 510	0.92 498	0.71 502	1.27 511	1.10 507	0.89 491	1.45 505	1.14 496	0.96 502	1.19 499	0.84 476	0.74 512	0.51 509	0.97 516	0.55 510	0.84 513	0.60 511

SDNR	0.42 440	0.21 383	0.82 449	0.21 160	0.18 371	1.27 512	0.17 117	0.50 345	0.49 407	0.42 411	0.81 475	0.38 329	0.27 311	1.19 499	0.38 390	0.23 466	0.24 486	0.17 438	0.13 408	0.17 421	0.20 451

NaN_ROB	0.41 437	0.28 434	0.62 396	0.30 440	0.19 389	0.51 449	0.47 481	0.58 437	0.59 447	0.56 463	0.47 383	0.49 408	0.41 422	1.21 502	0.64 462	0.12 359	0.18 465	0.12 363	0.13 408	0.11 316	0.14 389

NVStereoNet_ROB	0.67 487	0.49 488	0.83 450	0.48 492	0.40 487	0.51 449	0.46 477	0.70 486	0.77 482	0.84 489	1.72 515	1.02 494	0.83 495	1.23 503	0.79 473	0.32 490	0.38 501	0.40 493	0.46 501	0.36 489	0.41 497
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	1.17 512	1.04 519	1.49 507	1.03 518	0.78 513	1.20 510	0.77 509	1.48 519	1.96 519	1.28 509	1.99 520	2.15 517	1.14 506	1.25 504	1.00 488	0.81 517	0.60 519	1.01 519	0.69 518	0.92 520	0.74 521

MDST_ROB	0.48 457	0.14 252	0.95 473	0.30 440	0.21 412	1.33 515	0.32 427	0.77 493	0.56 441	1.06 502	0.71 462	0.49 408	0.35 394	1.26 505	0.38 390	0.13 376	0.11 392	0.16 432	0.13 408	0.12 353	0.12 354

LE_ROB	1.76 523	0.20 369	2.68 523	0.48 492	0.52 499	0.78 488	0.96 519	0.84 502	6.61 536	7.40 538	2.08 522	2.08 515	4.83 532	1.27 506	3.79 531	0.10 287	0.08 313	0.12 363	0.11 346	0.11 316	0.10 298

WAO-6	1.07 509	0.93 515	0.92 468	0.96 513	0.78 513	1.28 513	0.75 506	1.34 513	2.00 521	1.02 501	1.54 511	1.59 508	1.22 511	1.31 507	1.14 496	0.78 515	0.55 515	1.02 520	0.75 521	0.83 512	0.69 517

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 488	0.64 499	1.06 486	0.45 488	0.27 462	1.40 518	0.58 494	0.78 494	0.92 497	0.84 489	0.86 480	0.88 488	0.68 483	1.33 508	0.68 465	0.37 496	0.29 494	0.34 489	0.36 496	0.43 491	0.37 493

CSAN	0.50 462	0.35 462	0.78 435	0.36 470	0.23 440	0.56 461	0.59 496	0.61 454	0.70 472	0.64 473	0.78 472	0.65 465	0.60 471	1.38 509	0.62 458	0.21 463	0.17 459	0.20 458	0.20 461	0.18 434	0.18 433

FBW_ROB	0.43 444	0.26 424	0.54 358	0.31 446	0.20 405	0.51 449	0.32 427	0.70 486	0.60 451	0.59 466	0.55 420	0.65 465	0.41 422	1.40 510	0.51 442	0.13 376	0.17 459	0.21 460	0.16 441	0.17 421	0.18 433

LVE	1.13 510	1.02 517	1.28 500	1.01 516	0.80 516	1.29 514	0.81 513	1.47 518	1.96 519	1.07 503	1.90 518	1.90 513	1.01 505	1.48 511	0.91 482	0.93 522	0.61 521	0.94 515	0.69 518	0.87 516	0.75 522

WAO-7	1.01 506	0.89 511	0.93 470	0.83 511	0.66 507	1.18 507	0.81 513	1.40 515	1.57 517	1.11 505	1.76 517	1.45 506	1.19 510	1.50 512	1.14 496	0.61 508	0.62 522	0.70 507	0.68 517	0.66 508	0.60 511

RTS	0.78 498	0.48 484	4.68 527	0.34 460	0.28 467	1.12 505	0.46 477	0.62 462	1.03 502	0.73 481	0.89 484	0.60 448	0.59 469	1.61 513	1.16 499	0.14 402	0.11 392	0.15 421	0.15 429	0.21 452	0.19 441

RTSA	0.78 498	0.48 484	4.68 527	0.34 460	0.28 467	1.12 505	0.46 477	0.62 462	1.03 502	0.73 481	0.89 484	0.60 448	0.59 469	1.61 513	1.16 499	0.14 402	0.11 392	0.15 421	0.15 429	0.21 452	0.19 441

UNDER WATER-64	1.55 520	1.19 525	2.52 520	1.31 525	0.95 521	2.12 524	1.21 528	1.45 517	3.19 525	1.43 518	1.32 501	2.64 524	2.04 525	1.63 515	1.83 517	1.11 526	0.67 526	1.28 526	0.92 525	1.19 523	1.02 527

UNDER WATER	1.59 521	1.22 526	2.36 517	1.38 526	1.03 522	1.67 521	1.10 525	1.54 522	3.63 527	1.44 519	1.47 507	2.85 526	2.25 527	1.67 516	1.94 521	1.06 524	0.62 522	1.31 527	0.93 526	1.21 524	1.02 527

ktn	1.77 524	1.36 528	1.22 495	1.43 528	1.14 524	1.52 519	1.08 524	1.51 521	3.96 532	2.77 531	4.69 532	3.35 528	1.46 521	1.69 517	1.25 505	1.43 530	0.77 528	1.45 529	0.99 527	1.32 528	0.96 525

IMH	1.05 508	0.95 516	1.00 479	1.01 516	0.78 513	1.11 504	0.68 501	1.38 514	1.43 515	1.00 499	1.72 515	1.43 505	1.14 506	1.73 518	0.89 481	1.09 525	0.55 515	0.99 518	0.57 512	0.87 516	0.62 516

PWCK	1.00 504	1.17 524	1.70 512	0.91 512	0.41 488	1.19 509	0.92 517	1.10 508	1.14 509	1.16 507	1.14 494	1.25 501	0.88 499	1.75 519	1.04 490	0.87 519	0.50 507	0.87 514	0.53 508	0.96 521	0.52 505

TorneroNet-64	1.43 516	1.03 518	1.20 494	1.10 520	0.86 519	2.26 526	0.73 505	1.84 524	3.84 531	1.25 508	2.25 525	2.69 525	1.42 518	1.76 520	1.43 508	0.76 514	0.50 507	1.09 521	0.66 516	1.23 525	0.76 523

notaker	1.45 517	1.34 527	1.48 506	1.40 527	1.07 523	1.18 507	0.85 516	1.48 519	1.40 513	1.51 524	3.46 530	2.40 522	1.81 523	1.76 520	1.45 511	1.11 526	0.69 527	1.38 528	0.87 524	1.31 527	0.97 526

TorneroNet	2.22 526	1.08 520	1.24 496	1.14 524	0.90 520	5.58 532	0.80 511	2.12 529	8.69 537	2.58 529	5.42 534	3.88 530	1.97 524	1.78 522	1.87 518	0.86 518	0.54 514	1.15 525	0.74 520	1.23 525	0.85 524

JetBlue	1.14 511	0.76 504	2.36 517	0.59 499	0.75 510	3.04 529	1.78 531	1.11 509	0.90 495	0.94 494	1.10 492	1.66 510	1.28 515	2.09 523	1.72 515	0.43 500	0.36 500	0.38 491	0.38 499	0.58 500	0.56 507

MADNet+	1.01 506	1.16 523	4.72 529	0.70 505	0.47 493	1.24 511	0.96 519	0.97 507	0.89 493	0.65 475	0.77 471	0.87 486	0.85 498	2.09 523	1.68 513	0.38 497	0.39 502	0.31 485	0.27 486	0.43 491	0.39 495

MANE	1.41 515	0.36 465	0.74 433	0.43 485	0.41 488	2.16 525	0.80 511	2.39 531	3.38 526	2.22 527	3.06 529	3.54 529	2.73 530	2.15 525	1.94 521	0.28 484	0.27 490	0.30 484	0.46 501	0.28 480	0.34 491

KSHMR	1.89 525	1.36 528	1.60 509	1.47 529	1.22 526	1.38 517	1.06 523	1.79 523	5.97 535	1.42 517	5.65 535	2.98 527	1.14 506	2.23 526	1.20 503	1.27 529	1.12 529	1.46 530	1.10 529	1.32 528	1.15 529

JetRed	2.30 528	2.64 533	6.12 531	1.12 523	1.38 528	5.85 534	3.29 533	1.99 527	1.67 518	1.98 526	1.95 519	2.16 520	1.60 522	2.48 527	4.10 532	1.05 523	1.60 530	1.09 521	1.01 528	1.67 530	1.28 530

SGM-ForestM	1.36 513	0.28 434	0.79 441	0.26 382	0.16 330	2.26 526	1.00 521	1.42 516	1.46 516	2.38 528	2.05 521	5.95 536	2.66 529	2.95 528	2.46 526	0.17 441	0.18 465	0.18 446	0.18 456	0.15 397	0.18 433

WAO-8	1.46 518	1.10 521	1.09 487	1.10 520	0.84 517	2.06 522	0.75 506	1.84 524	3.83 529	1.44 519	2.21 523	2.15 517	1.43 519	3.17 529	1.19 501	0.91 520	0.65 524	1.09 521	0.79 522	0.90 518	0.71 518

Venus	1.46 518	1.10 521	1.09 487	1.10 520	0.84 517	2.06 522	0.75 506	1.84 524	3.83 529	1.44 519	2.21 523	2.15 517	1.43 519	3.17 529	1.19 501	0.91 520	0.65 524	1.09 521	0.79 522	0.90 518	0.71 518

MADNet++	2.26 527	1.80 531	2.06 514	2.13 533	1.97 530	2.61 528	1.79 532	2.38 530	2.16 522	2.75 530	2.65 527	2.38 521	2.43 528	3.17 529	3.21 528	2.17 533	1.95 533	1.94 532	1.63 531	2.06 531	2.01 533

tt	4.71 533	0.10 60	3.94 525	2.06 532	1.53 529	10.14 540	16.88 540	9.27 541	4.98 533	1.39 513	1.02 489	4.68 531	4.90 533	3.35 532	5.86 536	5.76 539	9.15 544	2.24 535	2.53 534	3.10 533	1.32 531

DPSimNet_ROB	4.34 532	4.23 534	6.89 533	3.67 534	3.68 531	4.75 530	5.21 536	2.67 532	3.68 528	5.82 536	3.95 531	5.57 532	6.72 536	3.46 533	4.48 533	4.05 538	2.88 536	4.68 538	3.12 538	3.69 534	3.62 537

TCMNet-wrong-test	4.29 531	5.57 538	4.65 526	11.33 542	10.39 539	5.73 533	4.48 535	4.13 534	1.02 501	1.91 525	2.39 526	6.16 537	3.62 531	3.84 534	4.50 534	1.99 532	0.47 506	1.97 533	1.69 532	5.69 538	4.31 538

HanzoNet	2.97 529	1.69 530	2.29 516	1.74 530	1.33 527	1.53 520	1.03 522	1.99 527	2.64 524	5.51 535	5.16 533	5.90 535	6.82 537	4.32 535	3.29 529	3.16 535	2.02 535	1.92 531	2.87 536	2.24 532	1.89 532

DGTPSM_ROB	8.34 537	5.10 535	10.37 541	5.31 536	10.18 537	8.33 536	23.60 545	6.06 537	13.41 544	4.90 532	10.87 542	5.65 533	10.44 539	6.17 536	12.59 540	3.74 536	7.55 539	3.69 536	7.26 541	4.14 536	7.46 539

DPSMNet_ROB	8.40 538	5.11 536	10.49 542	5.58 537	10.25 538	8.34 537	23.62 546	6.07 538	13.45 545	4.93 533	10.88 543	5.66 534	10.44 539	6.24 537	12.64 541	3.98 537	7.61 540	3.76 537	7.30 542	4.20 537	7.51 540

USTest	6.88 535	5.23 537	5.63 530	7.22 538	7.29 534	14.34 542	22.76 541	8.48 539	9.32 538	5.42 534	6.39 536	6.29 538	6.64 535	6.92 538	8.62 539	1.94 531	3.29 537	2.16 534	2.55 535	3.85 535	3.29 536

BEATNet-Init1	4.73 534	2.61 532	13.29 543	0.58 498	0.53 500	10.12 539	3.33 534	4.83 535	5.01 534	8.75 539	8.51 537	14.08 546	7.60 538	7.70 539	5.34 535	0.28 484	0.28 493	0.34 489	0.37 497	0.57 499	0.45 499

LRCNet_RVC	10.90 540	14.34 548	9.35 534	15.35 543	8.04 536	1.08 503	0.34 439	8.78 540	0.70 472	12.63 546	16.05 546	9.85 539	6.54 534	8.57 540	6.34 537	20.27 550	5.40 538	23.70 548	21.88 547	14.87 545	13.83 547

PML	16.10 546	12.82 547	6.78 532	5.23 535	7.76 535	33.92 550	66.56 553	5.30 536	10.28 539	26.12 552	68.59 553	20.51 548	13.49 547	10.06 541	6.78 538	5.96 540	2.00 534	6.04 542	2.18 533	8.96 541	2.60 535

xxxxx1	15.27 543	9.54 541	10.31 536	20.13 546	18.88 545	17.08 543	23.03 542	10.36 542	10.99 540	9.21 540	9.62 538	10.74 541	10.61 542	10.72 542	13.89 545	7.97 543	9.20 545	31.85 551	44.72 551	12.84 542	13.69 544

tt_ll	15.27 543	9.54 541	10.31 536	20.13 546	18.88 545	17.08 543	23.03 542	10.36 542	10.99 540	9.21 540	9.62 538	10.74 541	10.61 542	10.72 542	13.89 545	7.97 543	9.20 545	31.85 551	44.72 551	12.84 542	13.69 544

ff	15.27 543	9.54 541	10.31 536	20.13 546	18.88 545	17.08 543	23.03 542	10.36 542	10.99 540	9.21 540	9.62 538	10.74 541	10.61 542	10.72 542	13.89 545	7.97 543	9.20 545	31.85 551	44.72 551	12.84 542	13.69 544

Anonymous_1	16.62 547	9.35 540	9.84 535	10.66 539	14.64 542	18.66 547	27.12 547	12.64 545	13.51 546	10.76 545	10.30 541	10.13 540	10.60 541	11.06 545	12.74 542	15.87 549	7.74 541	16.92 546	43.48 550	58.66 553	7.68 541

DPSM_ROB	11.49 541	9.87 544	10.35 539	11.13 540	11.31 540	19.11 548	27.51 548	13.37 546	14.21 547	10.31 543	11.06 544	10.96 544	11.27 545	11.96 546	13.59 543	6.78 541	8.19 542	6.03 540	7.09 539	7.93 539	7.73 542

DPSM	11.49 541	9.87 544	10.35 539	11.13 540	11.31 540	19.11 548	27.51 548	13.37 546	14.21 547	10.31 543	11.06 544	10.96 544	11.27 545	11.96 546	13.59 543	6.78 541	8.19 542	6.03 540	7.09 539	7.93 539	7.73 542

HaxPig	17.72 548	20.22 552	19.73 545	16.53 544	16.51 543	9.27 538	9.33 537	14.34 548	13.27 543	18.65 547	18.70 547	17.35 547	16.77 548	17.04 548	16.45 548	22.05 551	20.89 551	22.27 547	21.53 546	21.29 549	22.13 551

MEDIAN_ROB	21.21 549	24.62 553	23.47 550	19.58 545	19.65 548	13.22 541	10.96 538	17.88 549	17.00 549	22.14 551	22.02 549	20.86 549	20.36 549	21.06 549	19.71 549	25.63 552	24.13 552	26.21 549	25.20 548	25.17 550	25.38 552

CasAABBNet	23.10 550	19.86 549	20.64 547	22.47 549	22.73 549	38.41 551	55.50 552	26.89 551	28.70 552	20.61 549	22.15 550	22.08 550	22.75 550	23.99 550	27.36 552	13.59 546	16.48 549	12.14 543	14.27 544	15.95 546	15.53 548

Selective-RAFT-Error	23.16 551	19.93 550	20.87 548	22.54 550	22.81 550	38.52 553	55.47 551	27.01 553	28.83 553	20.66 550	22.25 551	22.09 551	22.80 552	24.09 551	27.36 552	13.61 547	16.48 549	12.15 544	14.28 545	15.99 547	15.57 549

LSM0	24.24 552	19.98 551	22.32 549	24.22 551	40.14 553	38.48 552	55.20 550	26.95 552	28.57 551	20.49 548	21.83 548	22.26 552	22.75 550	24.22 552	27.30 551	13.66 548	16.32 548	12.19 545	14.15 543	16.10 548	17.66 550

AVERAGE_ROB	25.43 553	29.06 554	27.24 551	24.63 552	24.20 552	17.73 546	12.61 539	22.29 550	21.39 550	26.79 553	26.16 552	25.20 553	24.64 553	25.07 553	23.53 550	29.96 553	28.40 553	30.60 550	29.58 549	29.72 551	29.84 553

test_example2	101.33 554	108.28 555	68.15 553	98.43 553	106.93 554	89.75 554	102.43 554	36.80 554	97.65 554	129.04 554	130.15 554	65.26 554	66.62 554	92.11 554	80.24 554	144.10 554	199.48 554	81.81 554	103.01 554	125.01 554	101.27 554

ccccc		256.29 556		354.40 555	364.36 555	149.10 555		152.89 555		153.93 555		164.00 555		268.02 555		390.55 555	349.22 555	244.59 555	219.82 555	412.30 555

ASD4		6.65 539

Low-res two-view benchmark