Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

MonSter	0.10 2	0.08 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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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
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

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

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

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)
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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
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

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

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

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

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

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
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
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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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_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

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
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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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