Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

FoundationStereo	0.09 1	0.07 1	0.16 7	0.16 5	0.08 8	0.12 6	0.13 19	0.11 1	0.12 6	0.09 4	0.07 3	0.10 9	0.09 12	0.11 1	0.10 1	0.07 40	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 4

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 6	0.16 7	0.17 10	0.08 8	0.16 30	0.12 12	0.17 7	0.12 6	0.10 8	0.07 3	0.10 9	0.08 4	0.14 4	0.11 8	0.07 40	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.06 15	0.06 46

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 6	0.15 3	0.17 10	0.09 21	0.15 13	0.11 7	0.16 3	0.10 1	0.09 4	0.07 3	0.10 9	0.06 1	0.15 9	0.11 8	0.07 40	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.06 15	0.05 4

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 6	0.15 3	0.18 24	0.09 21	0.15 13	0.11 7	0.16 3	0.10 1	0.08 1	0.06 1	0.10 9	0.07 2	0.17 27	0.11 8	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 4

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 6	0.15 3	0.18 24	0.07 1	0.15 13	0.11 7	0.17 7	0.11 3	0.08 1	0.06 1	0.10 9	0.08 4	0.18 41	0.11 8	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 4

LGtest1	0.10 2	0.08 6	0.17 9	0.17 10	0.08 8	0.13 8	0.09 2	0.16 3	0.12 6	0.09 4	0.07 3	0.09 3	0.09 12	0.15 9	0.11 8	0.08 158	0.05 9	0.06 2	0.05 22	0.06 15	0.06 46

MonSter	0.10 2	0.08 6	0.13 1	0.17 10	0.08 8	0.14 9	0.12 12	0.24 54	0.19 40	0.09 4	0.11 14	0.08 2	0.07 2	0.14 4	0.11 8	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1

dual_stereo	0.10 2	0.07 1	0.14 2	0.17 10	0.08 8	0.09 1	0.13 19	0.24 54	0.13 10	0.10 8	0.09 9	0.09 3	0.08 4	0.18 41	0.12 28	0.07 40	0.06 115	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 4

LG-G_1	0.11 9	0.08 6	0.18 13	0.18 24	0.07 1	0.21 135	0.09 2	0.19 14	0.11 3	0.10 8	0.09 9	0.11 19	0.10 27	0.19 59	0.10 1	0.07 40	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.06 15	0.06 46

LG-G	0.11 9	0.08 6	0.18 13	0.18 24	0.07 1	0.21 135	0.09 2	0.19 14	0.11 3	0.10 8	0.09 9	0.11 19	0.10 27	0.19 59	0.10 1	0.07 40	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.06 15	0.06 46

SGD-Stereo	0.11 9	0.08 6	0.17 9	0.17 10	0.07 1	0.17 43	0.13 19	0.18 11	0.16 14	0.11 15	0.13 24	0.11 19	0.12 61	0.18 41	0.11 8	0.08 158	0.04 1	0.06 2	0.05 22	0.06 15	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 9	0.08 6	0.17 9	0.17 10	0.09 21	0.22 162	0.14 35	0.14 2	0.16 14	0.11 15	0.10 12	0.09 3	0.08 4	0.21 88	0.11 8	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 4

IGEV-Stereo++	0.11 9	0.08 6	0.15 3	0.19 57	0.11 78	0.14 9	0.10 5	0.22 28	0.18 30	0.10 8	0.13 24	0.10 9	0.11 43	0.14 4	0.11 8	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.05 22	0.06 15	0.05 4

GREAT-IGEV	0.12 14	0.09 30	0.25 57	0.16 5	0.11 78	0.14 9	0.16 79	0.17 7	0.17 24	0.10 8	0.15 43	0.09 3	0.09 12	0.18 41	0.10 1	0.06 3	0.07 226	0.06 2	0.05 22	0.07 74	0.10 292

AIO_rvc	0.12 14	0.11 112	0.22 32	0.19 57	0.10 45	0.15 13	0.17 114	0.20 19	0.16 14	0.11 15	0.13 24	0.13 34	0.08 4	0.22 102	0.11 8	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.05 22	0.06 15	0.07 116

AIO_test	0.12 14	0.09 30	0.20 22	0.19 57	0.11 78	0.15 13	0.17 114	0.19 14	0.16 14	0.11 15	0.13 24	0.14 56	0.09 12	0.20 69	0.12 28	0.07 40	0.05 9	0.06 2	0.05 22	0.06 15	0.05 4

GIP-stereo	0.12 14	0.09 30	0.20 22	0.19 57	0.11 78	0.16 30	0.14 35	0.29 97	0.18 30	0.11 15	0.16 52	0.13 34	0.09 12	0.15 9	0.12 28	0.07 40	0.05 9	0.06 2	0.05 22	0.06 15	0.05 4

IGEV-Stereo+	0.12 14	0.08 6	0.17 9	0.18 24	0.13 202	0.09 1	0.11 7	0.16 3	0.15 12	0.10 8	0.08 8	0.10 9	0.10 27	0.21 88	0.11 8	0.07 40	0.05 9	0.06 2	0.05 22	0.16 398	0.24 470

RSM++	0.12 14	0.09 30	0.19 16	0.20 111	0.09 21	0.17 43	0.15 56	0.21 24	0.19 40	0.12 25	0.12 18	0.14 56	0.09 12	0.20 69	0.12 28	0.06 3	0.05 9	0.07 46	0.07 103	0.07 74	0.05 4

RSM	0.12 14	0.09 30	0.20 22	0.20 111	0.09 21	0.16 30	0.15 56	0.23 42	0.18 30	0.13 31	0.13 24	0.15 71	0.09 12	0.21 88	0.12 28	0.06 3	0.05 9	0.07 46	0.07 103	0.06 15	0.05 4

Selective-IGEV	0.12 14	0.09 30	0.22 32	0.19 57	0.10 45	0.15 13	0.14 35	0.27 71	0.15 12	0.13 31	0.14 41	0.13 34	0.08 4	0.21 88	0.12 28	0.06 3	0.05 9	0.07 46	0.06 55	0.06 15	0.05 4

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 22	0.09 30	0.24 45	0.20 111	0.10 45	0.15 13	0.14 35	0.22 28	0.16 14	0.12 25	0.19 75	0.15 71	0.11 43	0.13 3	0.17 162	0.07 40	0.05 9	0.06 2	0.06 55	0.07 74	0.06 46

LG-Stereo	0.13 22	0.10 57	0.24 45	0.20 111	0.09 21	0.16 30	0.18 157	0.21 24	0.18 30	0.11 15	0.17 59	0.09 3	0.09 12	0.15 9	0.14 86	0.05 1	0.06 115	0.08 121	0.08 174	0.07 74	0.05 4

S2M2	0.13 22	0.11 112	0.20 22	0.16 5	0.12 131	0.12 6	0.07 1	0.18 11	0.20 57	0.12 25	0.15 43	0.14 56	0.12 61	0.15 9	0.14 86	0.13 370	0.09 341	0.09 194	0.10 302	0.11 310	0.09 237

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 22	0.14 246	0.19 16	0.26 376	0.09 21	0.15 13	0.13 19	0.22 28	0.18 30	0.12 25	0.11 14	0.10 9	0.13 89	0.21 88	0.12 28	0.07 40	0.05 9	0.06 2	0.05 22	0.07 74	0.05 4

StereoAnything_RVC	0.13 22	0.37 464	0.36 175	0.14 1	0.07 1	0.11 3	0.12 12	0.17 7	0.12 6	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 27	0.20 69	0.10 1	0.09 235	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.24 458	0.05 4

castereo++	0.13 22	0.10 57	0.18 13	0.18 24	0.10 45	0.27 248	0.13 19	0.23 42	0.23 99	0.11 15	0.13 24	0.16 85	0.10 27	0.18 41	0.10 1	0.07 40	0.05 9	0.07 46	0.06 55	0.05 1	0.04 1

fffft	0.13 22	0.09 30	0.24 45	0.19 57	0.10 45	0.17 43	0.19 200	0.22 28	0.16 14	0.14 48	0.11 14	0.13 34	0.10 27	0.24 120	0.18 183	0.06 3	0.05 9	0.07 46	0.06 55	0.07 74	0.06 46
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 22	0.10 57	0.22 32	0.19 57	0.10 45	0.19 81	0.17 114	0.19 14	0.19 40	0.15 53	0.13 24	0.12 24	0.11 43	0.24 120	0.16 133	0.06 3	0.05 9	0.07 46	0.06 55	0.06 15	0.06 46

mms	0.13 22	0.11 112	0.19 16	0.19 57	0.12 131	0.16 30	0.17 114	0.20 19	0.17 24	0.13 31	0.17 59	0.14 56	0.09 12	0.24 120	0.14 86	0.06 3	0.05 9	0.08 121	0.06 55	0.07 74	0.07 116

ours_stereo	0.13 22	0.11 112	0.23 38	0.20 111	0.11 78	0.17 43	0.18 157	0.20 19	0.19 40	0.13 31	0.18 68	0.14 56	0.10 27	0.23 111	0.14 86	0.06 3	0.05 9	0.08 121	0.06 55	0.06 15	0.05 4

RAStereo	0.13 22	0.12 145	0.27 73	0.22 212	0.11 78	0.15 13	0.18 157	0.23 42	0.23 99	0.13 31	0.17 59	0.11 19	0.09 12	0.15 9	0.13 58	0.08 158	0.06 115	0.08 121	0.06 55	0.07 74	0.05 4

Occ-G	0.13 22	0.08 6	0.21 27	0.17 10	0.10 45	0.15 13	0.19 200	0.22 28	0.19 40	0.13 31	0.19 75	0.21 135	0.11 43	0.17 27	0.14 86	0.07 40	0.06 115	0.07 46	0.06 55	0.07 74	0.06 46

Pointernet	0.13 22	0.07 1	0.27 73	0.19 57	0.11 78	0.20 109	0.12 12	0.31 125	0.24 113	0.15 53	0.15 43	0.13 34	0.11 43	0.17 27	0.13 58	0.08 158	0.05 9	0.06 2	0.05 22	0.06 15	0.05 4

AIO-Stereo	0.13 22	0.10 57	0.22 32	0.20 111	0.09 21	0.16 30	0.15 56	0.27 71	0.16 14	0.13 31	0.15 43	0.13 34	0.08 4	0.18 41	0.11 8	0.06 3	0.05 9	0.07 46	0.07 103	0.06 15	0.06 46

trnet	0.13 22	0.08 6	0.21 27	0.15 3	0.07 1	0.21 135	0.12 12	0.24 54	0.24 113	0.16 74	0.21 103	0.15 71	0.13 89	0.18 41	0.13 58	0.08 158	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.06 15	0.05 4

MoCha-V2	0.13 22	0.08 6	0.26 65	0.23 258	0.09 21	0.16 30	0.15 56	0.26 61	0.16 14	0.15 53	0.15 43	0.13 34	0.14 107	0.20 69	0.11 8	0.06 3	0.07 226	0.06 2	0.06 55	0.06 15	0.05 4

IGEV++	0.13 22	0.10 57	0.23 38	0.21 154	0.10 45	0.15 13	0.15 56	0.29 97	0.16 14	0.12 25	0.15 43	0.12 24	0.12 61	0.17 27	0.14 86	0.07 40	0.06 115	0.07 46	0.05 22	0.07 74	0.07 116

AEACV	0.13 22	0.09 30	0.23 38	0.18 24	0.19 383	0.19 81	0.16 79	0.23 42	0.14 11	0.13 31	0.17 59	0.13 34	0.16 134	0.16 20	0.12 28	0.07 40	0.05 9	0.07 46	0.08 174	0.07 74	0.06 46

LoS_RVC	0.13 22	0.10 57	0.19 16	0.18 24	0.16 324	0.20 109	0.18 157	0.20 19	0.17 24	0.13 31	0.19 75	0.12 24	0.15 120	0.17 27	0.13 58	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.12 348

EGLCR-Stereo	0.13 22	0.08 6	0.20 22	0.18 24	0.09 21	0.21 135	0.13 19	0.27 71	0.21 70	0.13 31	0.10 12	0.15 71	0.09 12	0.20 69	0.13 58	0.07 40	0.05 9	0.07 46	0.07 103	0.06 15	0.06 46

CREStereo	0.13 22	0.08 6	0.21 27	0.14 1	0.08 8	0.22 162	0.15 56	0.25 58	0.24 113	0.16 74	0.21 103	0.14 56	0.13 89	0.18 41	0.13 58	0.09 235	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.07 74	0.06 46
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
SCV_C0	0.14 43	0.11 112	0.25 57	0.19 57	0.12 131	0.15 13	0.16 79	0.30 114	0.22 81	0.13 31	0.15 43	0.13 34	0.09 12	0.24 120	0.10 1	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.06 55	0.09 200	0.06 46

SCV	0.14 43	0.14 246	0.24 45	0.21 154	0.11 78	0.15 13	0.16 79	0.31 125	0.18 30	0.11 15	0.15 43	0.13 34	0.10 27	0.23 111	0.11 8	0.07 40	0.05 9	0.07 46	0.06 55	0.09 200	0.06 46

castereo	0.14 43	0.10 57	0.19 16	0.18 24	0.10 45	0.20 109	0.19 200	0.30 114	0.27 145	0.13 31	0.18 68	0.16 85	0.16 134	0.15 9	0.13 58	0.07 40	0.05 9	0.06 2	0.06 55	0.06 15	0.05 4

tt45	0.14 43	0.09 30	0.22 32	0.19 57	0.11 78	0.23 183	0.18 157	0.22 28	0.17 24	0.15 53	0.13 24	0.14 56	0.10 27	0.30 229	0.14 86	0.07 40	0.05 9	0.08 121	0.06 55	0.07 74	0.07 116

999	0.14 43	0.08 6	0.24 45	0.19 57	0.11 78	0.20 109	0.17 114	0.24 54	0.18 30	0.13 31	0.16 52	0.14 56	0.11 43	0.36 269	0.15 110	0.07 40	0.05 9	0.07 46	0.06 55	0.06 15	0.07 116

fffy	0.14 43	0.11 112	0.24 45	0.20 111	0.10 45	0.19 81	0.18 157	0.22 28	0.19 40	0.13 31	0.16 52	0.15 71	0.13 89	0.25 151	0.14 86	0.06 3	0.06 115	0.08 121	0.06 55	0.07 74	0.06 46

WCG-NET	0.14 43	0.09 30	0.23 38	0.18 24	0.08 8	0.18 57	0.17 114	0.21 24	0.28 160	0.18 99	0.21 103	0.15 71	0.12 61	0.18 41	0.12 28	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.05 22	0.06 15	0.05 4

WCG-NET（raft）	0.14 43	0.09 30	0.23 38	0.17 10	0.08 8	0.19 81	0.16 79	0.23 42	0.26 135	0.18 99	0.19 75	0.20 124	0.12 61	0.21 88	0.12 28	0.06 3	0.06 115	0.06 2	0.05 22	0.06 15	0.05 4

MGS-Stereo	0.14 43	0.11 112	0.32 121	0.19 57	0.11 78	0.18 57	0.17 114	0.20 19	0.22 81	0.14 48	0.24 127	0.15 71	0.10 27	0.18 41	0.12 28	0.07 40	0.06 115	0.07 46	0.06 55	0.10 263	0.06 46

ff7	0.14 43	0.12 145	0.27 73	0.19 57	0.12 131	0.21 135	0.18 157	0.27 71	0.20 57	0.15 53	0.13 24	0.12 24	0.12 61	0.24 120	0.12 28	0.07 40	0.05 9	0.08 121	0.07 103	0.07 74	0.07 116

IGEVStereo-DCA	0.14 43	0.11 112	0.27 73	0.19 57	0.12 131	0.20 109	0.18 157	0.27 71	0.20 57	0.15 53	0.12 18	0.14 56	0.12 61	0.28 199	0.14 86	0.07 40	0.06 115	0.08 121	0.07 103	0.07 74	0.07 116

ffff	0.14 43	0.12 145	0.27 73	0.19 57	0.12 131	0.21 135	0.18 157	0.27 71	0.20 57	0.15 53	0.13 24	0.12 24	0.12 61	0.24 120	0.12 28	0.07 40	0.05 9	0.08 121	0.07 103	0.07 74	0.07 116

11t	0.14 43	0.12 145	0.27 73	0.19 57	0.12 131	0.21 135	0.18 157	0.27 71	0.20 57	0.15 53	0.13 24	0.12 24	0.12 61	0.24 120	0.12 28	0.07 40	0.05 9	0.08 121	0.07 103	0.07 74	0.07 116

MaDis-Stereo	0.14 43	0.13 204	0.26 65	0.19 57	0.14 243	0.16 30	0.13 19	0.25 58	0.21 70	0.13 31	0.14 41	0.14 56	0.11 43	0.17 27	0.17 162	0.08 158	0.07 226	0.08 121	0.06 55	0.07 74	0.06 46

UniTT-Stereo	0.14 43	0.10 57	0.30 101	0.21 154	0.13 202	0.17 43	0.13 19	0.19 14	0.18 30	0.15 53	0.20 91	0.10 9	0.11 43	0.18 41	0.16 133	0.08 158	0.06 115	0.07 46	0.06 55	0.08 136	0.06 46

CASnet	0.14 43	0.12 145	0.22 32	0.22 212	0.08 8	0.16 30	0.15 56	0.27 71	0.25 126	0.22 123	0.20 91	0.15 71	0.11 43	0.17 27	0.13 58	0.07 40	0.05 9	0.11 321	0.09 260	0.08 136	0.05 4
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 43	0.14 246	0.33 136	0.20 111	0.09 21	0.21 135	0.10 5	0.26 61	0.20 57	0.18 99	0.19 75	0.15 71	0.13 89	0.17 27	0.13 58	0.07 40	0.06 115	0.07 46	0.05 22	0.06 15	0.06 46

anonymousdsp	0.14 43	0.12 145	0.27 73	0.19 57	0.12 131	0.21 135	0.18 157	0.28 86	0.20 57	0.15 53	0.13 24	0.12 24	0.12 61	0.24 120	0.12 28	0.07 40	0.05 9	0.08 121	0.07 103	0.08 136	0.07 116

LoS	0.14 43	0.08 6	0.27 73	0.16 5	0.09 21	0.22 162	0.14 35	0.26 61	0.26 135	0.15 53	0.18 68	0.18 102	0.13 89	0.22 102	0.14 86	0.08 158	0.06 115	0.06 2	0.04 1	0.06 15	0.06 46
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 43	0.08 6	0.19 16	0.17 10	0.22 422	0.18 57	0.16 79	0.23 42	0.19 40	0.14 48	0.17 59	0.14 56	0.10 27	0.18 41	0.12 28	0.07 40	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.08 136	0.18 427

ProNet	0.14 43	0.12 145	0.25 57	0.19 57	0.11 78	0.19 81	0.19 200	0.27 71	0.20 57	0.14 48	0.13 24	0.13 34	0.12 61	0.24 120	0.12 28	0.06 3	0.05 9	0.07 46	0.06 55	0.07 74	0.07 116

MC-Stereo	0.14 43	0.09 30	0.25 57	0.21 154	0.09 21	0.18 57	0.16 79	0.23 42	0.19 40	0.18 99	0.23 115	0.16 85	0.13 89	0.22 102	0.13 58	0.07 40	0.05 9	0.07 46	0.07 103	0.06 15	0.05 4

ccc-4	0.14 43	0.12 145	0.27 73	0.19 57	0.12 131	0.21 135	0.18 157	0.27 71	0.20 57	0.15 53	0.13 24	0.12 24	0.12 61	0.24 120	0.12 28	0.07 40	0.05 9	0.08 121	0.07 103	0.07 74	0.07 116

IGEV-Stereo	0.14 43	0.12 145	0.27 73	0.19 57	0.12 131	0.21 135	0.18 157	0.28 86	0.20 57	0.15 53	0.13 24	0.12 24	0.12 61	0.24 120	0.12 28	0.07 40	0.05 9	0.08 121	0.07 103	0.08 136	0.07 116
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 43	0.13 204	0.24 45	0.25 344	0.11 78	0.11 3	0.18 157	0.32 135	0.23 99	0.12 25	0.12 18	0.18 102	0.12 61	0.14 4	0.13 58	0.08 158	0.06 115	0.07 46	0.05 22	0.07 74	0.06 46
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
MM-Stereo_test2	0.15 68	0.10 57	0.44 279	0.23 258	0.11 78	0.21 135	0.21 276	0.27 71	0.22 81	0.15 53	0.16 52	0.13 34	0.11 43	0.20 69	0.13 58	0.06 3	0.05 9	0.07 46	0.06 55	0.09 200	0.05 4

HART	0.15 68	0.11 112	0.30 101	0.21 154	0.09 21	0.17 43	0.16 79	0.30 114	0.19 40	0.15 53	0.25 135	0.17 92	0.09 12	0.21 88	0.12 28	0.06 3	0.07 226	0.07 46	0.05 22	0.08 136	0.06 46

HUF	0.15 68	0.11 112	0.38 206	0.17 10	0.11 78	0.16 30	0.17 114	0.22 28	0.20 57	0.11 15	0.13 24	0.14 56	0.11 43	0.18 41	0.12 28	0.07 40	0.20 468	0.06 2	0.05 22	0.07 74	0.14 383

rvit_stereo_0080	0.15 68	0.13 204	0.25 57	0.19 57	0.13 202	0.15 13	0.20 246	0.28 86	0.24 113	0.15 53	0.17 59	0.19 116	0.13 89	0.19 59	0.15 110	0.11 317	0.08 307	0.08 121	0.08 174	0.10 263	0.07 116

RAFT-Stereo-weight	0.15 68	0.09 30	0.26 65	0.20 111	0.10 45	0.19 81	0.17 114	0.36 199	0.29 179	0.24 142	0.20 91	0.19 116	0.10 27	0.18 41	0.15 110	0.07 40	0.05 9	0.07 46	0.05 22	0.06 15	0.05 4

whm_eth	0.15 68	0.13 204	0.25 57	0.19 57	0.13 202	0.15 13	0.20 246	0.28 86	0.24 113	0.15 53	0.17 59	0.19 116	0.13 89	0.19 59	0.15 110	0.11 317	0.08 307	0.08 121	0.08 174	0.10 263	0.07 116

testlalala	0.15 68	0.10 57	0.36 175	0.19 57	0.12 131	0.23 183	0.16 79	0.26 61	0.19 40	0.24 142	0.19 75	0.14 56	0.11 43	0.16 20	0.13 58	0.07 40	0.05 9	0.07 46	0.06 55	0.05 1	0.05 4

CAS	0.15 68	0.07 1	0.21 27	0.41 477	0.16 324	0.20 109	0.18 157	0.22 28	0.19 40	0.15 53	0.19 75	0.11 19	0.09 12	0.14 4	0.13 58	0.29 480	0.04 1	0.06 2	0.04 1	0.06 15	0.14 383

CroCo-Stereo Lap2	0.15 68	0.15 279	0.28 84	0.25 344	0.18 365	0.11 3	0.19 200	0.28 86	0.21 70	0.13 31	0.16 52	0.15 71	0.12 61	0.17 27	0.14 86	0.07 40	0.07 226	0.08 121	0.06 55	0.08 136	0.07 116

GLC_STEREO	0.15 68	0.10 57	0.24 45	0.21 154	0.09 21	0.17 43	0.15 56	0.23 42	0.27 145	0.17 85	0.20 91	0.17 92	0.11 43	0.23 111	0.16 133	0.07 40	0.09 341	0.09 194	0.08 174	0.07 74	0.06 46

CREStereo++_RVC	0.15 68	0.08 6	0.26 65	0.17 10	0.11 78	0.18 57	0.13 19	0.22 28	0.30 191	0.21 118	0.30 182	0.13 34	0.11 43	0.16 20	0.15 110	0.07 40	0.04 1	0.06 2	0.15 423	0.06 15	0.05 4
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 68	0.09 30	0.28 84	0.16 5	0.08 8	0.25 218	0.14 35	0.23 42	0.28 160	0.24 142	0.30 182	0.16 85	0.12 61	0.17 27	0.13 58	0.08 158	0.07 226	0.06 2	0.05 22	0.06 15	0.07 116

XX-TBD	0.15 68	0.18 335	0.28 84	0.22 212	0.10 45	0.22 162	0.15 56	0.22 28	0.27 145	0.22 123	0.26 145	0.14 56	0.12 61	0.16 20	0.13 58	0.08 158	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.07 74	0.06 46

PMTNet	0.15 68	0.08 6	0.23 38	0.15 3	0.09 21	0.23 183	0.16 79	0.25 58	0.23 99	0.17 85	0.21 103	0.16 85	0.14 107	0.22 102	0.13 58	0.29 480	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.07 74	0.06 46

Reg-Stereo(zero)	0.16 82	0.07 1	0.36 175	0.19 57	0.10 45	0.19 81	0.14 35	0.28 86	0.24 113	0.22 123	0.20 91	0.24 178	0.18 184	0.21 88	0.18 183	0.07 40	0.05 9	0.06 2	0.06 55	0.06 15	0.06 46

tg	0.16 82	0.11 112	0.25 57	0.21 154	0.11 78	0.23 183	0.15 56	0.34 157	0.24 113	0.20 107	0.25 135	0.19 116	0.12 61	0.24 120	0.15 110	0.07 40	0.05 9	0.09 194	0.09 260	0.08 136	0.07 116

rvit_stereo_0083	0.16 82	0.12 145	0.26 65	0.21 154	0.13 202	0.17 43	0.17 114	0.22 28	0.34 232	0.16 74	0.21 103	0.19 116	0.16 134	0.21 88	0.16 133	0.11 317	0.10 365	0.10 266	0.08 174	0.09 200	0.07 116

rvit_stereo_0081_aga	0.16 82	0.14 246	0.28 84	0.21 154	0.13 202	0.19 81	0.17 114	0.23 42	0.24 113	0.17 85	0.21 103	0.19 116	0.13 89	0.19 59	0.14 86	0.11 317	0.08 307	0.09 194	0.08 174	0.09 200	0.07 116

rvit_stereo_0081	0.16 82	0.11 112	0.24 45	0.21 154	0.12 131	0.16 30	0.17 114	0.22 28	0.33 223	0.16 74	0.18 68	0.18 102	0.14 107	0.20 69	0.16 133	0.11 317	0.08 307	0.09 194	0.08 174	0.09 200	0.07 116

GCAP-BAT	0.16 82	0.11 112	0.36 175	0.18 24	0.13 202	0.21 135	0.16 79	0.23 42	0.18 30	0.26 162	0.28 157	0.20 124	0.11 43	0.24 120	0.17 162	0.07 40	0.06 115	0.07 46	0.06 55	0.05 1	0.06 46

rvit_stereo_0082	0.16 82	0.11 112	0.24 45	0.21 154	0.12 131	0.16 30	0.17 114	0.22 28	0.33 223	0.16 74	0.18 68	0.18 102	0.14 107	0.20 69	0.16 133	0.11 317	0.08 307	0.09 194	0.08 174	0.09 200	0.07 116

CAS++	0.16 82	0.12 145	0.27 73	0.18 24	0.12 131	0.17 43	0.15 56	0.42 265	0.24 113	0.19 104	0.18 68	0.13 34	0.10 27	0.21 88	0.12 28	0.12 353	0.10 365	0.11 321	0.08 174	0.10 263	0.09 237
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 82	0.12 145	0.26 65	0.22 212	0.14 243	0.25 218	0.23 327	0.29 97	0.21 70	0.15 53	0.13 24	0.12 24	0.13 89	0.25 151	0.13 58	0.07 40	0.07 226	0.09 194	0.08 174	0.08 136	0.08 181

MIF-Stereo (partial)	0.16 82	0.10 57	0.34 145	0.21 154	0.15 292	0.15 13	0.13 19	0.28 86	0.25 126	0.17 85	0.26 145	0.15 71	0.16 134	0.25 151	0.17 162	0.09 235	0.06 115	0.10 266	0.08 174	0.09 200	0.08 181

RCA-Stereo	0.16 82	0.09 30	0.25 57	0.20 111	0.10 45	0.19 81	0.17 114	0.36 199	0.35 247	0.20 107	0.25 135	0.17 92	0.17 160	0.18 41	0.14 86	0.07 40	0.05 9	0.07 46	0.06 55	0.06 15	0.05 4

test-3	0.16 82	0.09 30	0.31 115	0.21 154	0.11 78	0.18 57	0.16 79	0.30 114	0.27 145	0.26 162	0.16 52	0.22 146	0.12 61	0.26 167	0.18 183	0.06 3	0.04 1	0.08 121	0.08 174	0.06 15	0.06 46

test_1	0.16 82	0.09 30	0.31 115	0.21 154	0.11 78	0.18 57	0.16 79	0.30 114	0.27 145	0.25 150	0.16 52	0.22 146	0.12 61	0.26 167	0.18 183	0.06 3	0.04 1	0.08 121	0.08 174	0.06 15	0.06 46

iRaftStereo_RVC	0.16 82	0.12 145	0.26 65	0.21 154	0.11 78	0.20 109	0.17 114	0.32 135	0.23 99	0.20 107	0.25 135	0.18 102	0.12 61	0.20 69	0.15 110	0.07 40	0.05 9	0.09 194	0.09 260	0.08 136	0.07 116

raftrobust	0.16 82	0.13 204	0.29 94	0.22 212	0.15 292	0.19 81	0.13 19	0.32 135	0.26 135	0.26 162	0.20 91	0.19 116	0.17 160	0.21 88	0.15 110	0.08 158	0.06 115	0.07 46	0.06 55	0.06 15	0.07 116

test_xeample3	0.16 82	0.11 112	0.56 363	0.19 57	0.12 131	0.20 109	0.18 157	0.35 181	0.20 57	0.16 74	0.12 18	0.13 34	0.12 61	0.24 120	0.15 110	0.07 40	0.06 115	0.07 46	0.08 174	0.07 74	0.07 116

MM-Stereo_test3	0.17 98	0.12 145	0.29 94	0.23 258	0.14 243	0.19 81	0.22 301	0.39 227	0.36 260	0.16 74	0.24 127	0.17 92	0.12 61	0.19 59	0.14 86	0.07 40	0.07 226	0.08 121	0.06 55	0.09 200	0.06 46

MM-Stereo_test1	0.17 98	0.10 57	0.39 220	0.23 258	0.11 78	0.20 109	0.22 301	0.33 149	0.29 179	0.22 123	0.21 103	0.15 71	0.14 107	0.23 111	0.13 58	0.07 40	0.06 115	0.08 121	0.07 103	0.09 200	0.06 46

model_zeroshot	0.17 98	0.11 112	0.39 220	0.20 111	0.12 131	0.24 204	0.15 56	0.34 157	0.22 81	0.30 239	0.20 91	0.22 146	0.12 61	0.24 120	0.14 86	0.08 158	0.07 226	0.07 46	0.07 103	0.07 74	0.07 116

rvit_stereo_ft	0.17 98	0.14 246	0.30 101	0.25 344	0.14 243	0.17 43	0.21 276	0.28 86	0.26 135	0.16 74	0.19 75	0.20 124	0.16 134	0.22 102	0.17 162	0.11 317	0.07 226	0.09 194	0.09 260	0.09 200	0.07 116

gcap-zeroshot	0.17 98	0.11 112	0.36 175	0.20 111	0.12 131	0.26 238	0.16 79	0.30 114	0.22 81	0.26 162	0.20 91	0.30 257	0.14 107	0.20 69	0.13 58	0.07 40	0.06 115	0.07 46	0.07 103	0.06 15	0.06 46

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 98	0.13 204	0.24 45	0.19 57	0.13 202	0.24 204	0.17 114	0.30 114	0.37 271	0.43 411	0.17 59	0.13 34	0.12 61	0.19 59	0.15 110	0.08 158	0.07 226	0.09 194	0.07 103	0.09 200	0.08 181

AE-Stereo	0.17 98	0.11 112	0.31 115	0.24 307	0.14 243	0.23 183	0.18 157	0.34 157	0.29 179	0.15 53	0.25 135	0.21 135	0.13 89	0.20 69	0.14 86	0.07 40	0.08 307	0.09 194	0.10 302	0.07 74	0.06 46

rrr	0.17 98	0.11 112	0.57 366	0.19 57	0.12 131	0.20 109	0.18 157	0.35 181	0.22 81	0.15 53	0.12 18	0.14 56	0.12 61	0.28 199	0.14 86	0.07 40	0.06 115	0.08 121	0.07 103	0.07 74	0.07 116

plain	0.17 98	0.13 204	0.43 271	0.21 154	0.13 202	0.16 30	0.17 114	0.27 71	0.22 81	0.16 74	0.26 145	0.13 34	0.16 134	0.27 186	0.16 133	0.08 158	0.06 115	0.10 266	0.07 103	0.10 263	0.07 116

MSKI-zero shot	0.17 98	0.09 30	0.43 271	0.20 111	0.11 78	0.21 135	0.15 56	0.32 135	0.21 70	0.23 128	0.24 127	0.23 166	0.10 27	0.31 236	0.13 58	0.07 40	0.06 115	0.07 46	0.06 55	0.06 15	0.06 46

Any-RAFT	0.17 98	0.08 6	0.31 115	0.19 57	0.10 45	0.29 285	0.16 79	0.42 265	0.30 191	0.24 142	0.27 152	0.27 216	0.16 134	0.21 88	0.12 28	0.08 158	0.05 9	0.06 2	0.05 22	0.07 74	0.06 46

RAFT-Test	0.17 98	0.10 57	0.38 206	0.19 57	0.12 131	0.25 218	0.17 114	0.33 149	0.23 99	0.23 128	0.29 169	0.27 216	0.14 107	0.20 69	0.14 86	0.07 40	0.06 115	0.07 46	0.07 103	0.06 15	0.06 46

4D-IteraStereo	0.17 98	0.16 303	0.50 331	0.21 154	0.14 243	0.19 81	0.17 114	0.28 86	0.28 160	0.23 128	0.20 91	0.20 124	0.11 43	0.19 59	0.14 86	0.06 3	0.04 1	0.10 266	0.08 174	0.08 136	0.06 46

anonymousdsp2	0.17 98	0.10 57	0.28 84	0.20 111	0.11 78	0.25 218	0.17 114	0.41 251	0.31 203	0.23 128	0.23 115	0.22 146	0.15 120	0.25 151	0.15 110	0.07 40	0.05 9	0.07 46	0.05 22	0.08 136	0.07 116

knoymous	0.17 98	0.09 30	0.32 121	0.17 10	0.11 78	0.21 135	0.17 114	0.32 135	0.23 99	0.23 128	0.28 157	0.27 216	0.16 134	0.23 111	0.16 133	0.09 235	0.06 115	0.09 194	0.06 55	0.09 200	0.09 237

Selective-RAFT	0.17 98	0.12 145	0.30 101	0.24 307	0.10 45	0.29 285	0.15 56	0.32 135	0.31 203	0.17 85	0.17 59	0.21 135	0.18 184	0.28 199	0.17 162	0.07 40	0.06 115	0.07 46	0.07 103	0.08 136	0.06 46

AnonymousM	0.17 98	0.19 351	0.24 45	0.18 24	0.10 45	0.18 57	0.17 114	0.30 114	0.23 99	0.26 162	0.20 91	0.18 102	0.14 107	0.19 59	0.14 86	0.09 235	0.06 115	0.38 485	0.15 423	0.06 15	0.05 4

cross-raft	0.17 98	0.12 145	0.41 251	0.23 258	0.10 45	0.20 109	0.24 349	0.33 149	0.23 99	0.23 128	0.28 157	0.29 241	0.15 120	0.17 27	0.15 110	0.06 3	0.05 9	0.07 46	0.07 103	0.06 15	0.05 4

test-1	0.17 98	0.11 112	0.40 228	0.23 258	0.13 202	0.22 162	0.23 327	0.34 157	0.26 135	0.20 107	0.24 127	0.22 146	0.14 107	0.16 20	0.20 226	0.07 40	0.06 115	0.08 121	0.07 103	0.06 15	0.08 181

s12784h	0.17 98	0.09 30	0.26 65	0.18 24	0.07 1	0.32 326	0.19 200	0.37 209	0.32 211	0.23 128	0.25 135	0.18 102	0.17 160	0.25 151	0.16 133	0.07 40	0.05 9	0.07 46	0.05 22	0.06 15	0.05 4

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 98	0.14 246	0.32 121	0.20 111	0.09 21	0.19 81	0.17 114	0.32 135	0.30 191	0.25 150	0.33 225	0.20 124	0.17 160	0.19 59	0.15 110	0.06 3	0.05 9	0.07 46	0.07 103	0.07 74	0.05 4

CFNet-RSSM	0.17 98	0.10 57	0.40 228	0.20 111	0.11 78	0.20 109	0.15 56	0.36 199	0.30 191	0.23 128	0.21 103	0.26 207	0.15 120	0.20 69	0.13 58	0.07 40	0.05 9	0.07 46	0.07 103	0.06 15	0.05 4

Gwc-CoAtRS	0.17 98	0.10 57	0.37 187	0.20 111	0.12 131	0.19 81	0.15 56	0.32 135	0.28 160	0.23 128	0.23 115	0.27 216	0.15 120	0.20 69	0.13 58	0.07 40	0.05 9	0.07 46	0.07 103	0.06 15	0.06 46

testlalala2	0.18 121	0.10 57	0.50 331	0.36 464	0.25 449	0.23 183	0.14 35	0.34 157	0.24 113	0.25 150	0.25 135	0.21 135	0.12 61	0.16 20	0.16 133	0.07 40	0.06 115	0.07 46	0.07 103	0.06 15	0.06 46

H2IRNET	0.18 121	0.13 204	0.35 155	0.21 154	0.12 131	0.20 109	0.15 56	0.27 71	0.30 191	0.17 85	0.31 196	0.25 186	0.20 208	0.24 120	0.18 183	0.07 40	0.06 115	0.09 194	0.10 302	0.09 200	0.06 46

ACVNet-DCA	0.18 121	0.14 246	0.38 206	0.23 258	0.11 78	0.31 317	0.19 200	0.41 251	0.27 145	0.17 85	0.19 75	0.13 34	0.18 184	0.28 199	0.11 8	0.08 158	0.05 9	0.08 121	0.06 55	0.09 200	0.09 237

cc1	0.18 121	0.14 246	0.38 206	0.23 258	0.11 78	0.31 317	0.19 200	0.35 181	0.47 382	0.17 85	0.19 75	0.13 34	0.18 184	0.28 199	0.11 8	0.08 158	0.05 9	0.08 121	0.06 55	0.08 136	0.08 181

11t1	0.18 121	0.10 57	0.30 101	0.20 111	0.11 78	0.27 248	0.17 114	0.35 181	0.23 99	0.25 150	0.23 115	0.23 166	0.23 240	0.25 151	0.18 183	0.09 235	0.07 226	0.07 46	0.06 55	0.09 200	0.09 237

tt1	0.18 121	0.14 246	0.35 155	0.23 258	0.11 78	0.30 302	0.19 200	0.35 181	0.44 349	0.17 85	0.19 75	0.13 34	0.16 134	0.27 186	0.11 8	0.08 158	0.05 9	0.08 121	0.06 55	0.08 136	0.08 181

IGEV_Zeroshot_test	0.18 121	0.10 57	0.65 402	0.20 111	0.12 131	0.19 81	0.15 56	0.34 157	0.19 40	0.28 181	0.22 112	0.27 216	0.13 89	0.23 111	0.18 183	0.07 40	0.06 115	0.08 121	0.08 174	0.07 74	0.06 46

MIM_Stereo	0.18 121	0.12 145	0.38 206	0.20 111	0.11 78	0.17 43	0.14 35	0.35 181	0.25 126	0.27 171	0.35 245	0.23 166	0.13 89	0.27 186	0.16 133	0.06 3	0.07 226	0.08 121	0.08 174	0.08 136	0.06 46

HH	0.18 121	0.12 145	0.55 359	0.22 212	0.12 131	0.18 57	0.18 157	0.34 157	0.19 40	0.20 107	0.24 127	0.34 291	0.18 184	0.29 215	0.12 28	0.07 40	0.05 9	0.07 46	0.07 103	0.07 74	0.06 46

HanStereo	0.18 121	0.12 145	0.55 359	0.22 212	0.12 131	0.18 57	0.18 157	0.34 157	0.19 40	0.20 107	0.24 127	0.34 291	0.18 184	0.29 215	0.12 28	0.07 40	0.05 9	0.07 46	0.07 103	0.07 74	0.06 46

LL-Strereo2	0.18 121	0.18 335	0.39 220	0.22 212	0.12 131	0.24 204	0.13 19	0.31 125	0.23 99	0.24 142	0.20 91	0.24 178	0.12 61	0.26 167	0.15 110	0.06 3	0.06 115	0.12 357	0.09 260	0.08 136	0.07 116

riskmin	0.18 121	0.09 30	0.34 145	0.18 24	0.12 131	0.24 204	0.16 79	0.34 157	0.28 160	0.21 118	0.23 115	0.33 284	0.24 258	0.23 111	0.17 162	0.09 235	0.06 115	0.09 194	0.06 55	0.10 263	0.10 292

test_4	0.18 121	0.12 145	0.34 145	0.23 258	0.12 131	0.18 57	0.22 301	0.26 61	0.24 113	0.24 142	0.47 378	0.22 146	0.13 89	0.24 120	0.16 133	0.06 3	0.05 9	0.09 194	0.09 260	0.07 74	0.05 4

GMOStereo	0.18 121	0.14 246	0.30 101	0.22 212	0.12 131	0.20 109	0.27 382	0.26 61	0.28 160	0.31 256	0.32 204	0.26 207	0.17 160	0.15 9	0.12 28	0.07 40	0.07 226	0.10 266	0.08 174	0.08 136	0.05 4

error version	0.18 121	0.14 246	0.30 101	0.22 212	0.12 131	0.20 109	0.27 382	0.26 61	0.28 160	0.31 256	0.32 204	0.26 207	0.17 160	0.15 9	0.12 28	0.07 40	0.07 226	0.10 266	0.08 174	0.08 136	0.05 4

test-v	0.18 121	0.14 246	0.30 101	0.22 212	0.12 131	0.20 109	0.27 382	0.26 61	0.28 160	0.31 256	0.32 204	0.26 207	0.17 160	0.15 9	0.12 28	0.07 40	0.07 226	0.10 266	0.08 174	0.08 136	0.05 4

test_3	0.18 121	0.11 112	0.32 121	0.24 307	0.11 78	0.22 162	0.25 365	0.31 125	0.31 203	0.25 150	0.18 68	0.23 166	0.13 89	0.25 151	0.19 212	0.06 3	0.05 9	0.09 194	0.10 302	0.07 74	0.06 46

Patchmatch Stereo++	0.18 121	0.12 145	0.37 187	0.22 212	0.10 45	0.18 57	0.14 35	0.29 97	0.22 81	0.28 181	0.29 169	0.25 186	0.17 160	0.26 167	0.16 133	0.08 158	0.06 115	0.10 266	0.08 174	0.10 263	0.08 181
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
NRIStereo	0.18 121	0.11 112	0.35 155	0.23 258	0.11 78	0.24 204	0.20 246	0.29 97	0.26 135	0.26 162	0.25 135	0.25 186	0.18 184	0.34 255	0.18 183	0.07 40	0.06 115	0.09 194	0.07 103	0.09 200	0.08 181

PSM-adaLoss	0.18 121	0.12 145	0.37 187	0.22 212	0.10 45	0.18 57	0.16 79	0.29 97	0.22 81	0.28 181	0.29 169	0.25 186	0.18 184	0.24 120	0.16 133	0.08 158	0.06 115	0.10 266	0.08 174	0.10 263	0.08 181

ROB_FTStereo_v2	0.18 121	0.12 145	0.37 187	0.22 212	0.10 45	0.18 57	0.16 79	0.29 97	0.22 81	0.28 181	0.29 169	0.25 186	0.17 160	0.24 120	0.16 133	0.08 158	0.06 115	0.10 266	0.08 174	0.10 263	0.08 181

ROB_FTStereo	0.18 121	0.12 145	0.37 187	0.22 212	0.10 45	0.18 57	0.14 35	0.29 97	0.22 81	0.28 181	0.28 157	0.25 186	0.17 160	0.24 120	0.16 133	0.08 158	0.06 115	0.10 266	0.08 174	0.10 263	0.08 181

HUI-Stereo	0.18 121	0.12 145	0.37 187	0.22 212	0.10 45	0.18 57	0.14 35	0.29 97	0.22 81	0.28 181	0.28 157	0.25 186	0.17 160	0.22 102	0.16 133	0.08 158	0.06 115	0.10 266	0.08 174	0.10 263	0.08 181

DeepStereo_RVC	0.18 121	0.11 112	0.40 228	0.21 154	0.11 78	0.19 81	0.16 79	0.28 86	0.22 81	0.27 171	0.27 152	0.23 166	0.28 322	0.24 120	0.18 183	0.08 158	0.06 115	0.09 194	0.07 103	0.09 200	0.10 292

iGMRVC	0.18 121	0.12 145	0.37 187	0.22 212	0.10 45	0.18 57	0.15 56	0.29 97	0.22 81	0.28 181	0.29 169	0.25 186	0.17 160	0.27 186	0.17 162	0.08 158	0.06 115	0.10 266	0.08 174	0.10 263	0.08 181

iRAFT	0.18 121	0.12 145	0.37 187	0.22 212	0.10 45	0.18 57	0.14 35	0.29 97	0.22 81	0.28 181	0.29 169	0.25 186	0.17 160	0.26 167	0.16 133	0.08 158	0.06 115	0.10 266	0.08 174	0.10 263	0.08 181

CRE-IMP	0.18 121	0.12 145	0.37 187	0.22 212	0.11 78	0.24 204	0.17 114	0.29 97	0.21 70	0.27 171	0.26 145	0.24 178	0.17 160	0.23 111	0.18 183	0.08 158	0.05 9	0.10 266	0.07 103	0.10 263	0.10 292

test-2	0.18 121	0.14 246	0.30 101	0.22 212	0.12 131	0.20 109	0.27 382	0.26 61	0.28 160	0.31 256	0.32 204	0.26 207	0.17 160	0.15 9	0.12 28	0.07 40	0.07 226	0.10 266	0.08 174	0.08 136	0.05 4

RAFT-IKP	0.18 121	0.12 145	0.37 187	0.22 212	0.10 45	0.18 57	0.15 56	0.29 97	0.22 81	0.28 181	0.29 169	0.25 186	0.18 184	0.25 151	0.16 133	0.08 158	0.06 115	0.10 266	0.08 174	0.10 263	0.08 181

rafts_anoy	0.18 121	0.15 279	0.35 155	0.22 212	0.14 243	0.19 81	0.17 114	0.32 135	0.30 191	0.23 128	0.25 135	0.20 124	0.16 134	0.22 102	0.19 212	0.08 158	0.07 226	0.10 266	0.12 377	0.09 200	0.08 181

raft+_RVC	0.18 121	0.14 246	0.32 121	0.21 154	0.15 292	0.21 135	0.16 79	0.38 215	0.34 232	0.21 118	0.28 157	0.20 124	0.15 120	0.24 120	0.19 212	0.08 158	0.06 115	0.08 121	0.07 103	0.07 74	0.08 181

RALCasStereoNet	0.18 121	0.15 279	0.33 136	0.21 154	0.14 243	0.21 135	0.18 157	0.31 125	0.25 126	0.21 118	0.29 169	0.22 146	0.15 120	0.27 186	0.17 162	0.08 158	0.10 365	0.07 46	0.06 55	0.09 200	0.09 237

sCroCo_RVC	0.18 121	0.14 246	0.49 320	0.27 403	0.18 365	0.22 162	0.17 114	0.27 71	0.23 99	0.14 48	0.22 112	0.17 92	0.14 107	0.21 88	0.15 110	0.10 281	0.11 386	0.09 194	0.09 260	0.09 200	0.09 237

DCANet	0.18 121	0.13 204	0.40 228	0.19 57	0.09 21	0.19 81	0.18 157	0.34 157	0.39 294	0.29 208	0.31 196	0.18 102	0.23 240	0.20 69	0.19 212	0.07 40	0.05 9	0.07 46	0.05 22	0.06 15	0.07 116

AFF-stereo	0.18 121	0.15 279	0.32 121	0.21 154	0.10 45	0.18 57	0.18 157	0.33 149	0.27 145	0.25 150	0.37 264	0.25 186	0.17 160	0.24 120	0.15 110	0.06 3	0.05 9	0.08 121	0.08 174	0.07 74	0.05 4

DIP-Stereo	0.18 121	0.12 145	0.33 136	0.20 111	0.13 202	0.28 264	0.12 12	0.42 265	0.25 126	0.27 171	0.32 204	0.21 135	0.17 160	0.25 151	0.20 226	0.07 40	0.06 115	0.08 121	0.06 55	0.07 74	0.08 181
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.18 121	0.09 30	0.32 121	0.22 212	0.12 131	0.22 162	0.19 200	0.42 265	0.19 40	0.31 256	0.45 361	0.20 124	0.14 107	0.18 41	0.15 110	0.08 158	0.06 115	0.07 46	0.06 55	0.06 15	0.06 46

RAFT-Stereo	0.18 121	0.09 30	0.32 121	0.22 212	0.12 131	0.22 162	0.19 200	0.42 265	0.19 40	0.31 256	0.45 361	0.20 124	0.14 107	0.18 41	0.15 110	0.08 158	0.06 115	0.07 46	0.06 55	0.06 15	0.06 46
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-test1	0.19 159	0.14 246	0.41 251	0.27 403	0.15 292	0.21 135	0.16 79	0.39 227	0.36 260	0.17 85	0.26 145	0.18 102	0.13 89	0.28 199	0.14 86	0.07 40	0.06 115	0.10 266	0.11 340	0.06 15	0.09 237

rvit_0105_6	0.19 159	0.14 246	0.34 145	0.23 258	0.14 243	0.18 57	0.20 246	0.29 97	0.37 271	0.18 99	0.22 112	0.23 166	0.17 160	0.26 167	0.17 162	0.15 409	0.13 415	0.13 377	0.11 340	0.11 310	0.08 181

1test111	0.19 159	0.14 246	0.38 206	0.23 258	0.11 78	0.31 317	0.19 200	0.41 251	0.27 145	0.17 85	0.19 75	0.13 34	0.18 184	0.34 255	0.22 268	0.08 158	0.05 9	0.08 121	0.06 55	0.09 200	0.09 237

DCANet-4	0.19 159	0.10 57	0.52 346	0.19 57	0.09 21	0.19 81	0.18 157	0.36 199	0.39 294	0.29 208	0.30 182	0.17 92	0.22 228	0.20 69	0.18 183	0.07 40	0.05 9	0.07 46	0.05 22	0.05 1	0.07 116

fff	0.19 159	0.13 204	0.40 228	0.18 24	0.09 21	0.19 81	0.18 157	0.35 181	0.43 334	0.29 208	0.30 182	0.18 102	0.28 322	0.20 69	0.18 183	0.07 40	0.05 9	0.07 46	0.05 22	0.05 1	0.07 116

ADStereo(finetuned)	0.19 159	0.13 204	0.49 320	0.19 57	0.09 21	0.19 81	0.18 157	0.34 157	0.39 294	0.29 208	0.31 196	0.18 102	0.31 365	0.21 88	0.19 212	0.07 40	0.05 9	0.07 46	0.05 22	0.06 15	0.07 116

x	0.19 159	0.11 112	0.29 94	0.20 111	0.11 78	0.26 238	0.18 157	0.41 251	0.29 179	0.25 150	0.29 169	0.28 231	0.24 258	0.26 167	0.23 286	0.09 235	0.07 226	0.08 121	0.07 103	0.09 200	0.08 181

DisPM	0.19 159	0.10 57	0.35 155	0.23 258	0.13 202	0.18 57	0.20 246	0.29 97	0.29 179	0.33 290	0.34 234	0.23 166	0.16 134	0.33 249	0.16 133	0.09 235	0.06 115	0.09 194	0.08 174	0.07 74	0.11 326

iRaft-Stereo_20w	0.19 159	0.10 57	0.46 298	0.19 57	0.13 202	0.25 218	0.19 200	0.52 372	0.19 40	0.29 208	0.21 103	0.22 146	0.20 208	0.28 199	0.18 183	0.07 40	0.06 115	0.07 46	0.08 174	0.08 136	0.08 181

TRStereo	0.19 159	0.17 321	0.47 306	0.23 258	0.19 383	0.19 81	0.16 79	0.52 372	0.28 160	0.20 107	0.19 75	0.21 135	0.13 89	0.24 120	0.13 58	0.09 235	0.06 115	0.09 194	0.11 340	0.06 15	0.06 46

Pruner-Stereo	0.19 159	0.11 112	0.34 145	0.29 426	0.12 131	0.19 81	0.17 114	0.31 125	0.29 179	0.33 290	0.32 204	0.25 186	0.15 120	0.24 120	0.21 248	0.09 235	0.06 115	0.09 194	0.08 174	0.08 136	0.09 237

RALAANet	0.19 159	0.18 335	0.37 187	0.23 258	0.14 243	0.23 183	0.13 19	0.37 209	0.29 179	0.28 181	0.26 145	0.25 186	0.15 120	0.26 167	0.18 183	0.08 158	0.06 115	0.09 194	0.08 174	0.09 200	0.06 46

csc	0.19 159	0.13 204	0.40 228	0.18 24	0.09 21	0.19 81	0.18 157	0.35 181	0.43 334	0.29 208	0.30 182	0.18 102	0.28 322	0.20 69	0.18 183	0.07 40	0.05 9	0.07 46	0.05 22	0.05 1	0.07 116

cscssc	0.19 159	0.13 204	0.40 228	0.18 24	0.09 21	0.19 81	0.18 157	0.35 181	0.43 334	0.29 208	0.30 182	0.18 102	0.28 322	0.20 69	0.18 183	0.07 40	0.05 9	0.07 46	0.05 22	0.05 1	0.07 116

GMStereo	0.19 159	0.25 407	0.40 228	0.21 154	0.12 131	0.22 162	0.19 200	0.29 97	0.40 310	0.25 150	0.23 115	0.16 85	0.15 120	0.25 151	0.19 212	0.09 235	0.06 115	0.08 121	0.08 174	0.10 263	0.08 181
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HI	0.20 174	0.13 204	0.33 136	0.18 24	0.15 292	0.17 43	0.16 79	0.34 157	0.21 70	0.37 347	0.39 290	0.36 310	0.24 258	0.29 215	0.21 248	0.06 3	0.05 9	0.08 121	0.09 260	0.09 200	0.07 116

CoSv	0.20 174	0.13 204	0.33 136	0.18 24	0.15 292	0.17 43	0.16 79	0.34 157	0.21 70	0.37 347	0.39 290	0.36 310	0.24 258	0.29 215	0.21 248	0.06 3	0.05 9	0.08 121	0.09 260	0.09 200	0.07 116

AIO-test2	0.20 174	0.20 363	0.36 175	0.26 376	0.15 292	0.22 162	0.16 79	0.42 265	0.42 327	0.16 74	0.29 169	0.15 71	0.11 43	0.26 167	0.13 58	0.18 446	0.06 115	0.10 266	0.11 340	0.07 74	0.07 116

rvit_0105_4	0.20 174	0.15 279	0.38 206	0.23 258	0.14 243	0.20 109	0.22 301	0.33 149	0.39 294	0.19 104	0.24 127	0.25 186	0.19 199	0.27 186	0.17 162	0.16 424	0.13 415	0.13 377	0.11 340	0.11 310	0.08 181

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 174	0.72 496	0.70 419	0.17 10	0.08 8	0.15 13	0.15 56	0.18 11	0.16 14	0.13 31	0.12 18	0.09 3	0.08 4	0.16 20	0.13 58	0.35 487	0.04 1	0.08 121	0.07 103	0.11 310	0.23 465

test_sample1	0.20 174	0.10 57	0.28 84	0.19 57	0.12 131	0.28 264	0.19 200	0.41 251	0.25 126	0.26 162	0.31 196	0.29 241	0.26 287	0.44 296	0.21 248	0.09 235	0.07 226	0.08 121	0.07 103	0.09 200	0.09 237

MyStereo06	0.20 174	0.12 145	0.57 366	0.21 154	0.14 243	0.25 218	0.23 327	0.40 238	0.21 70	0.30 239	0.24 127	0.31 268	0.18 184	0.22 102	0.18 183	0.07 40	0.07 226	0.09 194	0.08 174	0.08 136	0.08 181

xx1	0.20 174	0.14 246	0.38 206	0.23 258	0.11 78	0.31 317	0.19 200	0.35 181	0.47 382	0.17 85	0.19 75	0.28 231	0.24 258	0.28 199	0.11 8	0.08 158	0.05 9	0.10 266	0.09 260	0.09 200	0.09 237

testlalala_base	0.20 174	0.13 204	0.35 155	0.25 344	0.15 292	0.25 218	0.16 79	0.34 157	0.17 24	0.19 104	0.26 145	0.17 92	0.14 107	0.18 41	0.16 133	0.39 492	0.09 341	0.07 46	0.05 22	0.45 487	0.08 181

DCRE	0.20 174	0.13 204	0.40 228	0.21 154	0.15 292	0.20 109	0.19 200	0.30 114	0.27 145	0.22 123	0.80 469	0.23 166	0.16 134	0.23 111	0.15 110	0.07 40	0.07 226	0.07 46	0.08 174	0.07 74	0.06 46

qqq	0.20 174	0.12 145	0.31 115	0.20 111	0.11 78	0.23 183	0.19 200	0.41 251	0.27 145	0.24 142	0.28 157	0.28 231	0.24 258	0.34 255	0.22 268	0.08 158	0.07 226	0.10 266	0.09 260	0.09 200	0.09 237

PFNet+	0.20 174	0.10 57	0.37 187	0.21 154	0.12 131	0.17 43	0.19 200	0.29 97	0.34 232	0.33 290	0.32 204	0.24 178	0.16 134	0.32 242	0.17 162	0.10 281	0.07 226	0.11 321	0.10 302	0.08 136	0.12 348

NF-Stereo	0.20 174	0.10 57	0.35 155	0.24 307	0.12 131	0.21 135	0.18 157	0.38 215	0.32 211	0.28 181	0.30 182	0.22 146	0.16 134	0.51 321	0.20 226	0.08 158	0.06 115	0.09 194	0.08 174	0.08 136	0.13 364

OCTAStereo	0.20 174	0.10 57	0.35 155	0.24 307	0.12 131	0.21 135	0.18 157	0.38 215	0.32 211	0.28 181	0.30 182	0.22 146	0.16 134	0.51 321	0.20 226	0.08 158	0.06 115	0.09 194	0.08 174	0.08 136	0.13 364

RE-Stereo	0.20 174	0.10 57	0.35 155	0.24 307	0.12 131	0.21 135	0.18 157	0.38 215	0.32 211	0.28 181	0.30 182	0.22 146	0.16 134	0.51 321	0.20 226	0.08 158	0.06 115	0.09 194	0.08 174	0.08 136	0.13 364

TVStereo	0.20 174	0.10 57	0.35 155	0.24 307	0.12 131	0.21 135	0.18 157	0.38 215	0.32 211	0.28 181	0.30 182	0.22 146	0.16 134	0.51 321	0.20 226	0.08 158	0.06 115	0.09 194	0.08 174	0.08 136	0.13 364

sAnonymous2	0.20 174	0.21 377	0.58 371	0.24 307	0.17 344	0.22 162	0.19 200	0.34 157	0.28 160	0.17 85	0.19 75	0.17 92	0.16 134	0.17 27	0.14 86	0.10 281	0.07 226	0.09 194	0.08 174	0.23 455	0.17 414

CroCo_RVC	0.20 174	0.21 377	0.58 371	0.24 307	0.17 344	0.22 162	0.19 200	0.34 157	0.28 160	0.17 85	0.19 75	0.17 92	0.16 134	0.17 27	0.14 86	0.10 281	0.07 226	0.09 194	0.08 174	0.23 455	0.17 414

111	0.20 174	0.17 321	0.40 228	0.18 24	0.09 21	0.24 204	0.17 114	0.41 251	0.45 360	0.23 128	0.29 169	0.29 241	0.21 215	0.24 120	0.18 183	0.07 40	0.05 9	0.07 46	0.06 55	0.07 74	0.08 181

HITNet	0.20 174	0.17 321	0.43 271	0.19 57	0.08 8	0.27 248	0.14 35	0.42 265	0.30 191	0.29 208	0.32 204	0.27 216	0.21 215	0.28 199	0.25 306	0.07 40	0.05 9	0.07 46	0.06 55	0.09 200	0.06 46
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
FACV-RUCA	0.21 194	0.15 279	0.32 121	0.23 258	0.23 434	0.26 238	0.19 200	0.39 227	0.34 232	0.25 150	0.32 204	0.21 135	0.24 258	0.24 120	0.19 212	0.10 281	0.07 226	0.15 415	0.08 174	0.16 398	0.13 364

IGEV-RUCA	0.21 194	0.08 6	0.23 38	0.19 57	0.19 383	0.28 264	0.24 349	0.23 42	0.21 70	0.20 107	0.23 115	0.28 231	0.49 448	0.26 167	0.18 183	0.09 235	0.08 307	0.18 440	0.13 402	0.17 415	0.17 414

rvit_0105_5	0.21 194	0.15 279	0.38 206	0.23 258	0.13 202	0.22 162	0.24 349	0.36 199	0.39 294	0.21 118	0.23 115	0.26 207	0.19 199	0.26 167	0.19 212	0.15 409	0.13 415	0.12 357	0.12 377	0.10 263	0.09 237

test_sample2	0.21 194	0.10 57	0.28 84	0.19 57	0.11 78	0.27 248	0.21 276	0.43 277	0.29 179	0.26 162	0.31 196	0.30 257	0.24 258	0.45 299	0.18 183	0.09 235	0.07 226	0.08 121	0.07 103	0.09 200	0.09 237

mmm	0.21 194	0.12 145	0.31 115	0.22 212	0.12 131	0.28 264	0.21 276	0.41 251	0.27 145	0.29 208	0.38 277	0.29 241	0.24 258	0.29 215	0.22 268	0.09 235	0.07 226	0.11 321	0.09 260	0.10 263	0.09 237

CASS	0.21 194	0.15 279	0.32 121	0.26 376	0.11 78	0.28 264	0.19 200	0.39 227	0.30 191	0.32 279	0.34 234	0.25 186	0.24 258	0.25 151	0.20 226	0.13 370	0.08 307	0.11 321	0.09 260	0.11 310	0.11 326
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 194	0.16 303	0.32 121	0.26 376	0.13 202	0.26 238	0.27 382	0.40 238	0.36 260	0.29 208	0.39 290	0.22 146	0.21 215	0.33 249	0.17 162	0.07 40	0.06 115	0.09 194	0.08 174	0.08 136	0.07 116

RAFT_CTSACE	0.21 194	0.16 303	0.41 251	0.25 344	0.15 292	0.22 162	0.24 349	0.32 135	0.28 160	0.33 290	0.51 394	0.29 241	0.17 160	0.32 242	0.13 58	0.06 3	0.07 226	0.09 194	0.08 174	0.08 136	0.06 46

RAFT+CT+SA	0.21 194	0.18 335	0.33 136	0.25 344	0.18 365	0.23 183	0.29 403	0.40 238	0.36 260	0.24 142	0.38 277	0.18 102	0.16 134	0.32 242	0.16 133	0.07 40	0.05 9	0.09 194	0.12 377	0.09 200	0.09 237

SA-5K	0.21 194	0.16 303	0.32 121	0.26 376	0.13 202	0.26 238	0.27 382	0.40 238	0.36 260	0.29 208	0.39 290	0.22 146	0.21 215	0.33 249	0.17 162	0.07 40	0.06 115	0.09 194	0.08 174	0.08 136	0.07 116

CIPLG	0.21 194	0.21 377	0.55 359	0.23 258	0.15 292	0.25 218	0.20 246	0.35 181	0.29 179	0.31 256	0.33 225	0.22 146	0.15 120	0.26 167	0.20 226	0.08 158	0.07 226	0.07 46	0.07 103	0.08 136	0.08 181

IPLG	0.21 194	0.15 279	0.53 350	0.21 154	0.12 131	0.28 264	0.17 114	0.42 265	0.30 191	0.33 290	0.32 204	0.15 71	0.17 160	0.50 316	0.21 248	0.07 40	0.05 9	0.08 121	0.07 103	0.07 74	0.06 46

IPLGR_C	0.21 194	0.22 389	0.60 380	0.23 258	0.15 292	0.24 204	0.20 246	0.35 181	0.29 179	0.31 256	0.32 204	0.22 146	0.15 120	0.25 151	0.20 226	0.08 158	0.07 226	0.07 46	0.07 103	0.08 136	0.08 181

MIPNet	0.21 194	0.15 279	0.52 346	0.21 154	0.12 131	0.27 248	0.20 246	0.45 292	0.37 271	0.30 239	0.23 115	0.19 116	0.24 258	0.27 186	0.19 212	0.07 40	0.05 9	0.08 121	0.07 103	0.07 74	0.06 46

IPLGR	0.21 194	0.13 204	0.61 383	0.21 154	0.11 78	0.25 218	0.18 157	0.41 251	0.37 271	0.28 181	0.27 152	0.21 135	0.19 199	0.37 272	0.18 183	0.07 40	0.06 115	0.08 121	0.07 103	0.07 74	0.06 46

ACRE	0.21 194	0.20 363	0.62 391	0.23 258	0.15 292	0.24 204	0.20 246	0.35 181	0.28 160	0.31 256	0.32 204	0.22 146	0.15 120	0.25 151	0.20 226	0.08 158	0.07 226	0.07 46	0.07 103	0.08 136	0.08 181

GANet-ADL	0.21 194	0.12 145	0.45 290	0.23 258	0.14 243	0.29 285	0.19 200	0.46 303	0.35 247	0.25 150	0.32 204	0.32 277	0.19 199	0.24 120	0.20 226	0.10 281	0.07 226	0.07 46	0.06 55	0.09 200	0.10 292

LCNet	0.21 194	0.11 112	0.29 94	0.25 344	0.12 131	0.23 183	0.19 200	0.34 157	0.26 135	0.28 181	0.35 245	0.26 207	0.30 349	0.35 264	0.17 162	0.07 40	0.05 9	0.09 194	0.10 302	0.13 362	0.22 458

PSM-softLoss	0.21 194	0.10 57	0.39 220	0.24 307	0.12 131	0.20 109	0.18 157	0.38 215	0.26 135	0.29 208	0.32 204	0.24 178	0.16 134	0.52 327	0.20 226	0.09 235	0.06 115	0.10 266	0.09 260	0.08 136	0.12 348

KMStereo	0.21 194	0.10 57	0.39 220	0.24 307	0.12 131	0.20 109	0.18 157	0.38 215	0.26 135	0.29 208	0.32 204	0.24 178	0.16 134	0.52 327	0.20 226	0.09 235	0.06 115	0.10 266	0.09 260	0.08 136	0.12 348

SST-Stereo	0.21 194	0.10 57	0.37 187	0.24 307	0.13 202	0.19 81	0.17 114	0.31 125	0.24 113	0.34 310	0.33 225	0.29 241	0.25 278	0.56 353	0.17 162	0.08 158	0.05 9	0.10 266	0.08 174	0.09 200	0.07 116

RAFT_R40	0.21 194	0.10 57	0.37 187	0.24 307	0.13 202	0.18 57	0.18 157	0.31 125	0.29 179	0.33 290	0.33 225	0.30 257	0.24 258	0.55 342	0.18 183	0.08 158	0.05 9	0.10 266	0.08 174	0.08 136	0.07 116

RAFT-345	0.21 194	0.10 57	0.46 298	0.22 212	0.11 78	0.20 109	0.16 79	0.26 61	0.25 126	0.27 171	0.66 448	0.21 135	0.16 134	0.55 342	0.21 248	0.07 40	0.06 115	0.08 121	0.07 103	0.06 15	0.06 46

RAFT	0.21 194	0.17 321	0.32 121	0.24 307	0.12 131	0.25 218	0.27 382	0.35 181	0.28 160	0.33 290	0.33 225	0.38 324	0.22 228	0.29 215	0.17 162	0.08 158	0.08 307	0.11 321	0.10 302	0.10 263	0.06 46

GMM-Stereo	0.21 194	0.10 57	0.43 271	0.23 258	0.13 202	0.24 204	0.25 365	0.37 209	0.27 145	0.30 239	0.45 361	0.27 216	0.21 215	0.31 236	0.17 162	0.07 40	0.05 9	0.10 266	0.09 260	0.08 136	0.19 435

Prome-Stereo	0.21 194	0.10 57	0.30 101	0.24 307	0.12 131	0.23 183	0.23 327	0.36 199	0.25 126	0.33 290	0.59 428	0.24 178	0.28 322	0.29 215	0.16 133	0.07 40	0.05 9	0.08 121	0.07 103	0.08 136	0.20 445

TestStereo	0.21 194	0.19 351	0.40 228	0.25 344	0.10 45	0.22 162	0.21 276	0.31 125	0.31 203	0.23 128	0.34 234	0.22 146	0.18 184	0.62 385	0.18 183	0.08 158	0.06 115	0.10 266	0.07 103	0.11 310	0.06 46

XX-Stereo	0.21 194	0.10 57	0.83 445	0.26 376	0.17 344	0.23 183	0.13 19	0.40 238	0.18 30	0.20 107	0.41 308	0.31 268	0.10 27	0.32 242	0.12 28	0.08 158	0.06 115	0.08 121	0.08 174	0.07 74	0.05 4

EAI-Stereo	0.21 194	0.10 57	0.33 136	0.21 154	0.12 131	0.30 302	0.46 471	0.46 303	0.20 57	0.25 150	0.50 388	0.17 92	0.16 134	0.24 120	0.23 286	0.07 40	0.06 115	0.07 46	0.10 302	0.06 15	0.07 116

FENet	0.21 194	0.11 112	0.45 290	0.21 154	0.12 131	0.26 238	0.17 114	0.41 251	0.35 247	0.30 239	0.31 196	0.29 241	0.23 240	0.26 167	0.23 286	0.09 235	0.06 115	0.09 194	0.09 260	0.09 200	0.09 237

MyStereo8	0.22 224	0.15 279	0.63 394	0.21 154	0.17 344	0.31 317	0.16 79	0.36 199	0.32 211	0.28 181	0.36 255	0.25 186	0.18 184	0.25 151	0.28 327	0.08 158	0.07 226	0.08 121	0.07 103	0.10 263	0.12 348

ffm	0.22 224	0.12 145	0.42 260	0.20 111	0.13 202	0.28 264	0.20 246	0.35 181	0.44 349	0.30 239	0.42 324	0.34 291	0.23 240	0.27 186	0.11 8	0.08 158	0.05 9	0.11 321	0.10 302	0.08 136	0.08 181

StereoVision	0.22 224	0.18 335	0.37 187	0.27 403	0.17 344	0.23 183	0.22 301	0.38 215	0.31 203	0.20 107	0.51 394	0.22 146	0.16 134	0.28 199	0.18 183	0.11 317	0.12 403	0.13 377	0.13 402	0.10 263	0.07 116

raft_robust	0.22 224	0.17 321	0.30 101	0.22 212	0.12 131	0.23 183	0.22 301	0.49 330	0.48 392	0.32 279	0.32 204	0.26 207	0.23 240	0.53 333	0.15 110	0.07 40	0.06 115	0.08 121	0.10 302	0.08 136	0.06 46

Sa-1000	0.22 224	0.15 279	0.35 155	0.23 258	0.13 202	0.28 264	0.23 327	0.47 311	0.39 294	0.30 239	0.50 388	0.26 207	0.19 199	0.33 249	0.16 133	0.07 40	0.06 115	0.10 266	0.11 340	0.08 136	0.06 46

SA	0.22 224	0.16 303	0.36 175	0.23 258	0.13 202	0.24 204	0.23 327	0.45 292	0.40 310	0.27 171	0.44 348	0.23 166	0.23 240	0.33 249	0.17 162	0.07 40	0.06 115	0.10 266	0.11 340	0.08 136	0.06 46

dd	0.22 224	0.26 418	0.40 228	0.22 212	0.12 131	0.25 218	0.21 276	0.32 135	0.44 349	0.29 208	0.28 157	0.25 186	0.16 134	0.30 229	0.25 306	0.12 353	0.07 226	0.10 266	0.08 174	0.11 310	0.09 237

GwcNet-ADL	0.22 224	0.14 246	0.58 371	0.24 307	0.13 202	0.22 162	0.23 327	0.49 330	0.40 310	0.27 171	0.29 169	0.30 257	0.20 208	0.26 167	0.23 286	0.09 235	0.07 226	0.07 46	0.07 103	0.09 200	0.09 237

HHNet	0.22 224	0.12 145	0.52 346	0.18 24	0.18 365	0.20 109	0.20 246	0.34 157	0.31 203	0.32 279	0.59 428	0.20 124	0.21 215	0.24 120	0.31 353	0.08 158	0.05 9	0.09 194	0.07 103	0.08 136	0.11 326

KYRaft	0.22 224	0.10 57	0.30 101	0.23 258	0.12 131	0.23 183	0.23 327	0.35 181	0.24 113	0.35 326	0.54 411	0.34 291	0.26 287	0.29 215	0.15 110	0.07 40	0.05 9	0.09 194	0.10 302	0.08 136	0.31 481

IRAFT_RVC	0.22 224	0.12 145	0.39 220	0.26 376	0.11 78	0.18 57	0.24 349	0.40 238	0.37 271	0.31 256	0.30 182	0.29 241	0.24 258	0.55 342	0.22 268	0.08 158	0.06 115	0.10 266	0.08 174	0.08 136	0.07 116

GES	0.22 224	0.12 145	0.42 260	0.20 111	0.14 243	0.27 248	0.19 200	0.49 330	0.33 223	0.30 239	0.36 255	0.25 186	0.23 240	0.29 215	0.22 268	0.10 281	0.08 307	0.08 121	0.07 103	0.10 263	0.11 326

SFCPSM	0.22 224	0.10 57	0.51 342	0.21 154	0.14 243	0.34 351	0.22 301	0.55 400	0.39 294	0.29 208	0.32 204	0.23 166	0.21 215	0.27 186	0.19 212	0.09 235	0.07 226	0.09 194	0.09 260	0.09 200	0.08 181

DMCA	0.22 224	0.14 246	0.36 175	0.22 212	0.14 243	0.27 248	0.20 246	0.43 277	0.38 285	0.31 256	0.32 204	0.33 284	0.24 258	0.24 120	0.28 327	0.11 317	0.08 307	0.10 266	0.08 174	0.10 263	0.11 326

BEATNet_4x	0.22 224	0.18 335	0.47 306	0.22 212	0.10 45	0.28 264	0.14 35	0.46 303	0.32 211	0.31 256	0.34 234	0.31 268	0.25 278	0.31 236	0.29 338	0.08 158	0.06 115	0.08 121	0.06 55	0.10 263	0.08 181

MLCV	0.22 224	0.16 303	0.44 279	0.21 154	0.08 8	0.29 285	0.19 200	0.38 215	0.37 271	0.38 361	0.44 348	0.31 268	0.21 215	0.41 287	0.24 297	0.07 40	0.05 9	0.06 2	0.05 22	0.07 74	0.06 46

DN-CSS_ROB	0.22 224	0.25 407	0.47 306	0.24 307	0.14 243	0.25 218	0.12 12	0.40 238	0.33 223	0.29 208	0.42 324	0.22 146	0.20 208	0.33 249	0.19 212	0.07 40	0.06 115	0.11 321	0.11 340	0.11 310	0.07 116

DFGA-Net	0.23 241	0.24 402	0.49 320	0.22 212	0.15 292	0.25 218	0.17 114	0.39 227	0.39 294	0.29 208	0.31 196	0.21 135	0.17 160	0.59 368	0.28 327	0.08 158	0.06 115	0.09 194	0.09 260	0.10 263	0.08 181

PAM_32	0.23 241	0.10 57	0.63 394	0.21 154	0.14 243	0.33 338	0.19 200	0.36 199	0.23 99	0.29 208	0.28 157	0.56 429	0.28 322	0.27 186	0.18 183	0.08 158	0.06 115	0.08 121	0.09 260	0.07 74	0.09 237

PAM	0.23 241	0.10 57	0.63 394	0.22 212	0.15 292	0.34 351	0.21 276	0.37 209	0.22 81	0.31 256	0.27 152	0.55 426	0.26 287	0.26 167	0.17 162	0.08 158	0.06 115	0.07 46	0.09 260	0.07 74	0.09 237

rvit_0105_3	0.23 241	0.17 321	0.40 228	0.25 344	0.15 292	0.24 204	0.28 397	0.38 215	0.41 320	0.25 150	0.25 135	0.28 231	0.21 215	0.28 199	0.20 226	0.15 409	0.13 415	0.14 401	0.15 423	0.10 263	0.09 237

UGAM-zero	0.23 241	0.10 57	0.54 353	0.19 57	0.13 202	0.21 135	0.14 35	0.44 282	0.22 81	0.28 181	0.28 157	0.51 412	0.33 375	0.65 398	0.14 86	0.07 40	0.06 115	0.07 46	0.08 174	0.06 15	0.07 116

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 241	0.13 204	0.83 445	0.20 111	0.21 406	0.23 183	0.17 114	0.48 322	0.27 145	0.23 128	0.29 169	0.39 336	0.23 240	0.25 151	0.15 110	0.08 158	0.06 115	0.08 121	0.11 340	0.11 310	0.10 292

test_sample3	0.23 241	0.12 145	0.43 271	0.19 57	0.12 131	0.32 326	0.20 246	0.50 339	0.34 232	0.31 256	0.33 225	0.29 241	0.22 228	0.53 333	0.22 268	0.10 281	0.07 226	0.09 194	0.08 174	0.10 263	0.10 292

MyStereo05	0.23 241	0.12 145	0.57 366	0.21 154	0.14 243	0.25 218	0.23 327	0.48 322	0.52 420	0.31 256	0.23 115	0.25 186	0.22 228	0.30 229	0.21 248	0.07 40	0.07 226	0.09 194	0.08 174	0.08 136	0.08 181

MyStereo04	0.23 241	0.12 145	0.55 359	0.22 212	0.14 243	0.25 218	0.23 327	0.49 330	0.52 420	0.28 181	0.23 115	0.27 216	0.23 240	0.30 229	0.22 268	0.07 40	0.07 226	0.09 194	0.08 174	0.08 136	0.08 181

CoDeX	0.23 241	0.12 145	0.46 298	0.21 154	0.14 243	0.29 285	0.21 276	0.53 383	0.41 320	0.29 208	0.35 245	0.29 241	0.22 228	0.48 308	0.19 212	0.09 235	0.06 115	0.08 121	0.07 103	0.08 136	0.07 116

PCWNet_CMD	0.23 241	0.13 204	0.48 315	0.20 111	0.13 202	0.28 264	0.16 79	0.46 303	0.46 377	0.29 208	0.36 255	0.37 316	0.24 258	0.28 199	0.20 226	0.09 235	0.06 115	0.10 266	0.08 174	0.11 310	0.09 237

anonymousa	0.23 241	0.11 112	0.50 331	0.21 154	0.16 324	0.31 317	0.20 246	0.36 199	0.35 247	0.32 279	0.50 388	0.39 336	0.26 287	0.22 102	0.20 226	0.08 158	0.06 115	0.09 194	0.11 340	0.07 74	0.08 181

BUS	0.23 241	0.12 145	0.28 84	0.25 344	0.14 243	0.43 415	0.17 114	0.56 415	0.34 232	0.34 310	0.35 245	0.32 277	0.20 208	0.26 167	0.21 248	0.10 281	0.07 226	0.11 321	0.10 302	0.09 200	0.09 237

IER	0.23 241	0.12 145	0.39 220	0.20 111	0.14 243	0.31 317	0.19 200	0.42 265	0.36 260	0.33 290	0.40 300	0.32 277	0.33 375	0.29 215	0.22 268	0.09 235	0.07 226	0.08 121	0.08 174	0.09 200	0.08 181

test_5	0.23 241	0.19 351	0.38 206	0.26 376	0.18 365	0.25 218	0.29 403	0.40 238	0.37 271	0.29 208	0.40 300	0.25 186	0.22 228	0.34 255	0.18 183	0.07 40	0.05 9	0.09 194	0.09 260	0.10 263	0.10 292

BSDual-CNN	0.23 241	0.12 145	0.28 84	0.25 344	0.14 243	0.35 366	0.21 276	0.56 415	0.34 232	0.34 310	0.35 245	0.38 324	0.24 258	0.26 167	0.21 248	0.10 281	0.07 226	0.11 321	0.10 302	0.09 200	0.09 237

iRaft-Stereo_5w	0.23 241	0.18 335	0.44 279	0.22 212	0.13 202	0.19 81	0.19 200	0.37 209	0.32 211	0.28 181	0.37 264	0.34 291	0.23 240	0.65 398	0.27 323	0.06 3	0.06 115	0.08 121	0.07 103	0.09 200	0.08 181

psmg	0.23 241	0.12 145	0.28 84	0.21 154	0.14 243	0.35 366	0.23 327	0.51 355	0.34 232	0.35 326	0.38 277	0.38 324	0.24 258	0.26 167	0.21 248	0.10 281	0.08 307	0.10 266	0.10 302	0.09 200	0.08 181

UDGNet	0.23 241	0.31 447	0.38 206	0.24 307	0.14 243	0.24 204	0.18 157	0.32 135	0.43 334	0.29 208	0.28 157	0.24 178	0.19 199	0.29 215	0.20 226	0.15 409	0.07 226	0.21 454	0.11 340	0.14 379	0.10 292

OMP-Stereo	0.23 241	0.14 246	0.35 155	0.29 426	0.13 202	0.21 135	0.16 79	0.37 209	0.33 223	0.34 310	0.30 182	0.34 291	0.19 199	0.70 413	0.24 297	0.07 40	0.06 115	0.09 194	0.07 103	0.07 74	0.06 46

IIG-Stereo	0.23 241	0.13 204	0.35 155	0.29 426	0.12 131	0.23 183	0.14 35	0.38 215	0.31 203	0.34 310	0.37 264	0.33 284	0.21 215	0.70 413	0.26 319	0.08 158	0.06 115	0.09 194	0.07 103	0.07 74	0.06 46

ASMatch	0.23 241	0.11 112	0.51 342	0.24 307	0.14 243	0.19 81	0.17 114	0.31 125	0.28 160	0.28 181	0.68 452	0.27 216	0.26 287	0.50 316	0.22 268	0.07 40	0.06 115	0.08 121	0.07 103	0.06 15	0.11 326

PFNet	0.23 241	0.10 57	0.57 366	0.24 307	0.14 243	0.22 162	0.19 200	0.39 227	0.33 223	0.35 326	0.32 204	0.27 216	0.19 199	0.64 392	0.22 268	0.09 235	0.05 9	0.09 194	0.07 103	0.08 136	0.07 116

ICVP	0.23 241	0.13 204	0.44 279	0.26 376	0.14 243	0.29 285	0.25 365	0.45 292	0.33 223	0.29 208	0.43 337	0.35 305	0.25 278	0.26 167	0.23 286	0.12 353	0.09 341	0.09 194	0.08 174	0.09 200	0.10 292
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 241	0.18 335	0.63 394	0.27 403	0.18 365	0.41 400	0.23 327	0.43 277	0.35 247	0.23 128	0.27 152	0.20 124	0.18 184	0.27 186	0.18 183	0.12 353	0.11 386	0.10 266	0.10 302	0.11 310	0.12 348

CFNet_pseudo	0.23 241	0.13 204	0.47 306	0.19 57	0.13 202	0.26 238	0.16 79	0.44 282	0.44 349	0.29 208	0.37 264	0.38 324	0.23 240	0.29 215	0.21 248	0.09 235	0.06 115	0.11 321	0.08 174	0.11 310	0.09 237

ACVNet	0.23 241	0.13 204	0.35 155	0.18 24	0.15 292	0.27 248	0.23 327	0.39 227	0.44 349	0.28 181	0.41 308	0.38 324	0.26 287	0.27 186	0.32 359	0.08 158	0.07 226	0.08 121	0.07 103	0.10 263	0.07 116

MSMDNet	0.23 241	0.13 204	0.48 315	0.20 111	0.13 202	0.28 264	0.16 79	0.46 303	0.46 377	0.29 208	0.36 255	0.37 316	0.24 258	0.28 199	0.20 226	0.09 235	0.06 115	0.09 194	0.08 174	0.11 310	0.09 237

ccs_rob	0.23 241	0.13 204	0.47 306	0.20 111	0.13 202	0.26 238	0.17 114	0.44 282	0.44 349	0.29 208	0.37 264	0.38 324	0.23 240	0.29 215	0.21 248	0.09 235	0.06 115	0.11 321	0.08 174	0.11 310	0.09 237

DCVSM-stereo	0.24 270	0.13 204	0.52 346	0.20 111	0.14 243	0.26 238	0.13 19	0.34 157	0.34 232	0.41 396	0.33 225	0.47 391	0.29 338	0.30 229	0.22 268	0.10 281	0.10 365	0.11 321	0.10 302	0.12 347	0.15 394

rvit_stereo_0075_2	0.24 270	0.17 321	0.50 331	0.26 376	0.22 422	0.22 162	0.15 56	0.40 238	0.35 247	0.27 171	0.37 264	0.29 241	0.20 208	0.28 199	0.19 212	0.17 435	0.12 403	0.19 448	0.12 377	0.13 362	0.13 364

test_sample5	0.24 270	0.13 204	0.42 260	0.21 154	0.12 131	0.30 302	0.21 276	0.50 339	0.34 232	0.32 279	0.41 308	0.29 241	0.23 240	0.55 342	0.21 248	0.10 281	0.07 226	0.10 266	0.09 260	0.11 310	0.10 292

test_sample4	0.24 270	0.13 204	0.43 271	0.20 111	0.12 131	0.32 326	0.21 276	0.51 355	0.34 232	0.31 256	0.37 264	0.28 231	0.23 240	0.53 333	0.21 248	0.10 281	0.07 226	0.10 266	0.09 260	0.11 310	0.10 292

tta	0.24 270	0.12 145	0.40 228	0.19 57	0.10 45	0.27 248	0.19 200	0.51 355	0.45 360	0.34 310	0.41 308	0.31 268	0.26 287	0.58 362	0.28 327	0.10 281	0.07 226	0.08 121	0.08 174	0.08 136	0.07 116

qqq1	0.24 270	0.12 145	0.40 228	0.19 57	0.10 45	0.27 248	0.19 200	0.51 355	0.45 360	0.34 310	0.41 308	0.31 268	0.26 287	0.58 362	0.16 133	0.10 281	0.07 226	0.07 46	0.06 55	0.08 136	0.07 116

fff1	0.24 270	0.12 145	0.40 228	0.19 57	0.10 45	0.27 248	0.19 200	0.51 355	0.45 360	0.34 310	0.41 308	0.31 268	0.26 287	0.58 362	0.16 133	0.10 281	0.07 226	0.07 46	0.06 55	0.08 136	0.07 116

DualNet	0.24 270	0.13 204	0.42 260	0.21 154	0.12 131	0.30 302	0.21 276	0.50 339	0.34 232	0.33 290	0.43 337	0.29 241	0.23 240	0.55 342	0.21 248	0.10 281	0.07 226	0.10 266	0.09 260	0.11 310	0.10 292

GMStereo_Zeroshot	0.24 270	0.21 377	0.45 290	0.26 376	0.13 202	0.28 264	0.15 56	0.39 227	0.35 247	0.37 347	0.43 337	0.40 349	0.17 160	0.34 255	0.20 226	0.12 353	0.07 226	0.13 377	0.07 103	0.16 398	0.09 237

CFNet_ucs	0.24 270	0.13 204	0.50 331	0.20 111	0.15 292	0.28 264	0.17 114	0.49 330	0.45 360	0.32 279	0.42 324	0.39 336	0.22 228	0.31 236	0.21 248	0.11 317	0.08 307	0.12 357	0.09 260	0.12 347	0.11 326

gwcnet-sp	0.24 270	0.13 204	0.63 394	0.22 212	0.14 243	0.34 351	0.22 301	0.44 282	0.39 294	0.35 326	0.34 234	0.27 216	0.27 306	0.35 264	0.25 306	0.09 235	0.08 307	0.09 194	0.09 260	0.09 200	0.09 237

scenet	0.24 270	0.13 204	0.63 394	0.22 212	0.14 243	0.34 351	0.22 301	0.44 282	0.39 294	0.35 326	0.34 234	0.27 216	0.27 306	0.35 264	0.25 306	0.09 235	0.08 307	0.09 194	0.09 260	0.09 200	0.09 237

ToySt	0.24 270	0.16 303	0.48 315	0.21 154	0.13 202	0.29 285	0.29 403	0.39 227	0.39 294	0.27 171	0.35 245	0.39 336	0.31 365	0.31 236	0.29 338	0.08 158	0.09 341	0.10 266	0.11 340	0.11 310	0.10 292

ssnet	0.24 270	0.13 204	0.63 394	0.22 212	0.14 243	0.34 351	0.22 301	0.44 282	0.39 294	0.35 326	0.34 234	0.27 216	0.27 306	0.35 264	0.25 306	0.09 235	0.08 307	0.09 194	0.09 260	0.09 200	0.09 237

STrans-v2	0.24 270	0.13 204	0.54 353	0.21 154	0.12 131	0.23 183	0.21 276	0.47 311	0.28 160	0.31 256	0.42 324	0.36 310	0.35 388	0.62 385	0.23 286	0.07 40	0.05 9	0.08 121	0.07 103	0.06 15	0.06 46

TransformOpticalFlow	0.24 270	0.13 204	0.56 363	0.23 258	0.11 78	0.21 135	0.19 200	0.40 238	0.32 211	0.30 239	0.43 337	0.36 310	0.31 365	0.61 377	0.20 226	0.07 40	0.05 9	0.08 121	0.07 103	0.06 15	0.07 116

DRaft	0.24 270	0.10 57	0.34 145	0.18 24	0.12 131	0.28 264	0.23 327	0.33 149	0.39 294	0.38 361	0.61 439	0.21 135	0.41 416	0.48 308	0.42 410	0.07 40	0.06 115	0.08 121	0.08 174	0.07 74	0.08 181

HCRNet	0.24 270	0.25 407	0.33 136	0.34 454	0.16 324	0.27 248	0.18 157	0.43 277	0.35 247	0.30 239	0.35 245	0.32 277	0.22 228	0.44 296	0.20 226	0.13 370	0.08 307	0.13 377	0.11 340	0.10 263	0.09 237

ARAFT	0.24 270	0.21 377	0.78 430	0.22 212	0.12 131	0.29 285	0.24 349	0.43 277	0.32 211	0.33 290	0.28 157	0.28 231	0.19 199	0.49 313	0.18 183	0.07 40	0.06 115	0.12 357	0.11 340	0.09 200	0.06 46

cf-r	0.24 270	0.15 279	0.44 279	0.21 154	0.14 243	0.27 248	0.22 301	0.42 265	0.40 310	0.30 239	0.42 324	0.42 362	0.26 287	0.43 292	0.25 306	0.11 317	0.06 115	0.08 121	0.10 302	0.08 136	0.08 181

GANet-RSSM	0.24 270	0.14 246	0.36 175	0.21 154	0.14 243	0.27 248	0.21 276	0.45 292	0.33 223	0.29 208	0.39 290	0.39 336	0.28 322	0.58 362	0.23 286	0.11 317	0.07 226	0.09 194	0.09 260	0.10 263	0.09 237

PSMNet-RSSM	0.24 270	0.15 279	0.36 175	0.21 154	0.14 243	0.25 218	0.20 246	0.48 322	0.37 271	0.30 239	0.44 348	0.38 324	0.26 287	0.52 327	0.22 268	0.12 353	0.07 226	0.11 321	0.13 402	0.10 263	0.09 237

CFNet-ft	0.24 270	0.15 279	0.35 155	0.18 24	0.15 292	0.30 302	0.21 276	0.39 227	0.36 260	0.28 181	0.40 300	0.43 366	0.25 278	0.47 306	0.24 297	0.12 353	0.07 226	0.12 357	0.11 340	0.12 347	0.09 237

CFNet_RVC	0.24 270	0.15 279	0.35 155	0.18 24	0.15 292	0.30 302	0.21 276	0.39 227	0.36 260	0.28 181	0.40 300	0.43 366	0.25 278	0.47 306	0.24 297	0.12 353	0.07 226	0.12 357	0.11 340	0.12 347	0.09 237

UCFNet_RVC	0.24 270	0.16 303	0.34 145	0.18 24	0.15 292	0.33 338	0.16 79	0.46 303	0.35 247	0.29 208	0.35 245	0.39 336	0.25 278	0.34 255	0.22 268	0.13 370	0.08 307	0.13 377	0.14 414	0.13 362	0.12 348

AdaStereo	0.24 270	0.16 303	0.37 187	0.24 307	0.12 131	0.32 326	0.17 114	0.54 390	0.42 327	0.33 290	0.38 277	0.35 305	0.21 215	0.30 229	0.22 268	0.14 396	0.06 115	0.13 377	0.08 174	0.11 310	0.08 181
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.
iResNet	0.24 270	0.18 335	0.61 383	0.25 344	0.11 78	0.29 285	0.21 276	0.42 265	0.43 334	0.33 290	0.43 337	0.27 216	0.22 228	0.34 255	0.26 319	0.07 40	0.05 9	0.07 46	0.06 55	0.08 136	0.07 116

G2L-Stereo	0.25 297	0.16 303	0.47 306	0.22 212	0.14 243	0.25 218	0.18 157	0.46 303	0.35 247	0.33 290	0.37 264	0.40 349	0.22 228	0.60 370	0.30 346	0.10 281	0.09 341	0.10 266	0.08 174	0.09 200	0.09 237

DDVS	0.25 297	0.15 279	0.39 220	0.24 307	0.17 344	0.34 351	0.21 276	0.41 251	0.30 191	0.33 290	0.41 308	0.48 397	0.21 215	0.52 327	0.27 323	0.11 317	0.09 341	0.11 321	0.09 260	0.13 362	0.14 383

ITSA-stereo	0.25 297	0.15 279	0.33 136	0.23 258	0.11 78	0.27 248	0.18 157	0.56 415	0.59 441	0.31 256	0.32 204	0.33 284	0.28 322	0.49 313	0.30 346	0.11 317	0.08 307	0.11 321	0.10 302	0.11 310	0.13 364

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 297	0.14 246	0.95 468	0.21 154	0.27 456	0.20 109	0.19 200	0.48 322	0.25 126	0.26 162	0.55 415	0.34 291	0.18 184	0.25 151	0.17 162	0.07 40	0.06 115	0.08 121	0.12 377	0.12 347	0.12 348

test_sample7	0.25 297	0.15 279	0.35 155	0.20 111	0.14 243	0.28 264	0.21 276	0.51 355	0.38 285	0.37 347	0.34 234	0.37 316	0.30 349	0.39 278	0.23 286	0.14 396	0.09 341	0.13 377	0.12 377	0.13 362	0.12 348

test_sample6	0.25 297	0.13 204	0.41 251	0.21 154	0.11 78	0.30 302	0.22 301	0.51 355	0.35 247	0.33 290	0.43 337	0.30 257	0.24 258	0.57 356	0.22 268	0.10 281	0.07 226	0.10 266	0.10 302	0.11 310	0.10 292

SMFormer	0.25 297	0.12 145	0.40 228	0.19 57	0.10 45	0.27 248	0.19 200	0.51 355	0.45 360	0.34 310	0.41 308	0.31 268	0.26 287	0.58 362	0.28 327	0.10 281	0.07 226	0.08 121	0.08 174	0.09 200	0.09 237

NINENet	0.25 297	0.15 279	0.37 187	0.23 258	0.16 324	0.43 415	0.17 114	0.60 444	0.46 377	0.32 279	0.37 264	0.32 277	0.20 208	0.42 290	0.21 248	0.10 281	0.10 365	0.12 357	0.08 174	0.11 310	0.10 292

hknet	0.25 297	0.14 246	0.40 228	0.25 344	0.15 292	0.35 366	0.21 276	0.56 415	0.37 271	0.34 310	0.35 245	0.43 366	0.27 306	0.37 272	0.21 248	0.09 235	0.07 226	0.11 321	0.10 302	0.09 200	0.09 237

PSMNet-ADL	0.25 297	0.15 279	0.32 121	0.26 376	0.14 243	0.31 317	0.22 301	0.44 282	0.36 260	0.27 171	0.33 225	0.41 354	0.28 322	0.61 377	0.29 338	0.11 317	0.09 341	0.09 194	0.11 340	0.10 263	0.10 292

PSM-AAD	0.25 297	0.10 57	0.30 101	0.24 307	0.12 131	0.26 238	0.38 450	0.34 157	0.28 160	0.35 326	0.39 290	0.28 231	0.79 484	0.30 229	0.16 133	0.07 40	0.06 115	0.12 357	0.11 340	0.08 136	0.21 453

GrayStereo	0.25 297	0.09 30	0.32 121	0.26 376	0.13 202	0.23 183	0.47 475	0.34 157	0.30 191	0.39 376	0.47 378	0.30 257	0.79 484	0.29 215	0.16 133	0.07 40	0.06 115	0.08 121	0.09 260	0.07 74	0.13 364

RAFT-RH_RVC	0.25 297	0.11 112	0.45 290	0.21 154	0.12 131	0.25 218	0.14 35	0.27 71	0.27 145	0.38 361	1.15 490	0.23 166	0.17 160	0.57 356	0.24 297	0.07 40	0.05 9	0.10 266	0.07 103	0.06 15	0.07 116

UPFNet	0.25 297	0.12 145	0.38 206	0.24 307	0.19 383	0.37 376	0.28 397	0.48 322	0.38 285	0.34 310	0.37 264	0.37 316	0.28 322	0.39 278	0.33 366	0.10 281	0.09 341	0.10 266	0.10 302	0.10 263	0.08 181

acv_ft	0.25 297	0.13 204	0.40 228	0.23 258	0.19 383	0.34 351	0.21 276	0.45 292	0.44 349	0.38 361	0.41 308	0.38 324	0.27 306	0.27 186	0.35 375	0.08 158	0.07 226	0.08 121	0.07 103	0.11 310	0.07 116

iResNet_ROB	0.25 297	0.19 351	0.40 228	0.20 111	0.12 131	0.30 302	0.16 79	0.55 400	0.53 424	0.38 361	0.43 337	0.37 316	0.26 287	0.38 276	0.22 268	0.08 158	0.06 115	0.06 2	0.04 1	0.09 200	0.09 237

G2L-Stereo_aug	0.26 313	0.10 57	0.58 371	0.19 57	0.12 131	0.32 326	0.22 301	0.40 238	0.51 412	0.40 386	0.44 348	0.45 381	0.28 322	0.53 333	0.31 353	0.08 158	0.06 115	0.06 2	0.05 22	0.08 136	0.08 181

coex_refinement	0.26 313	0.16 303	0.36 175	0.23 258	0.15 292	0.31 317	0.20 246	0.49 330	0.42 327	0.35 326	0.42 324	0.45 381	0.27 306	0.55 342	0.33 366	0.10 281	0.06 115	0.07 46	0.07 103	0.10 263	0.10 292

UGAM	0.26 313	0.14 246	0.45 290	0.25 344	0.12 131	0.23 183	0.25 365	0.32 135	0.41 320	0.31 256	0.42 324	0.41 354	0.22 228	0.92 471	0.22 268	0.08 158	0.06 115	0.14 401	0.12 377	0.10 263	0.07 116

SepStereo	0.26 313	0.12 145	0.42 260	0.24 307	0.18 365	0.29 285	0.24 349	0.45 292	0.45 360	0.41 396	0.44 348	0.34 291	0.29 338	0.64 392	0.21 248	0.09 235	0.07 226	0.09 194	0.07 103	0.09 200	0.09 237

AACVNet	0.26 313	0.16 303	0.37 187	0.22 212	0.14 243	0.29 285	0.19 200	0.41 251	0.31 203	0.38 361	0.42 324	0.43 366	0.28 322	0.73 423	0.25 306	0.11 317	0.08 307	0.11 321	0.09 260	0.13 362	0.11 326

DEmStereo	0.26 313	0.09 30	0.47 306	0.19 57	0.12 131	0.30 302	0.25 365	0.28 86	0.36 260	0.36 342	0.58 426	0.25 186	0.48 447	0.53 333	0.44 415	0.07 40	0.06 115	0.08 121	0.08 174	0.06 15	0.07 116

LMCR-Stereo	0.26 313	0.18 335	0.49 320	0.28 423	0.14 243	0.36 371	0.23 327	0.54 390	0.34 232	0.39 376	0.40 300	0.29 241	0.29 338	0.37 272	0.27 323	0.11 317	0.07 226	0.09 194	0.07 103	0.13 362	0.09 237

GwcNet-RSSM	0.26 313	0.17 321	0.46 298	0.21 154	0.13 202	0.28 264	0.23 327	0.44 282	0.42 327	0.31 256	0.45 361	0.40 349	0.26 287	0.55 342	0.28 327	0.11 317	0.07 226	0.09 194	0.10 302	0.09 200	0.08 181

DeepPruner_ROB	0.26 313	0.19 351	0.44 279	0.21 154	0.16 324	0.30 302	0.21 276	0.52 372	0.32 211	0.35 326	0.38 277	0.39 336	0.26 287	0.42 290	0.24 297	0.15 409	0.11 386	0.11 321	0.11 340	0.14 379	0.13 364

ISRNet	0.27 322	0.13 204	0.45 290	0.26 376	0.19 383	0.24 204	0.14 35	0.45 292	0.43 334	0.39 376	0.48 384	0.42 362	0.27 306	0.32 242	0.29 338	0.20 455	0.12 403	0.17 432	0.16 435	0.16 398	0.20 445

rvit_105_1	0.27 322	0.19 351	0.46 298	0.27 403	0.19 383	0.30 302	0.35 436	0.44 282	0.51 412	0.31 256	0.31 196	0.31 268	0.26 287	0.35 264	0.25 306	0.15 409	0.14 424	0.15 415	0.17 444	0.11 310	0.10 292

DispNO	0.27 322	0.18 335	0.62 391	0.23 258	0.17 344	0.25 218	0.22 301	0.45 292	0.41 320	0.32 279	0.39 290	0.38 324	0.27 306	0.77 442	0.27 323	0.09 235	0.07 226	0.10 266	0.10 302	0.08 136	0.08 181

CBFPSM	0.27 322	0.16 303	0.67 407	0.20 111	0.14 243	0.38 383	0.25 365	0.40 238	0.36 260	0.33 290	0.36 255	0.56 429	0.38 404	0.32 242	0.38 384	0.08 158	0.08 307	0.07 46	0.08 174	0.09 200	0.11 326

CSP-Net	0.27 322	0.15 279	0.30 101	0.21 154	0.14 243	0.44 417	0.24 349	0.50 339	0.40 310	0.41 396	0.43 337	0.42 362	0.26 287	0.66 403	0.28 327	0.12 353	0.08 307	0.08 121	0.08 174	0.10 263	0.09 237

DAS	0.27 322	0.12 145	0.42 260	0.24 307	0.18 365	0.29 285	0.24 349	0.45 292	0.45 360	0.41 396	0.44 348	0.34 291	0.29 338	0.75 431	0.21 248	0.09 235	0.07 226	0.09 194	0.07 103	0.09 200	0.09 237

AASNet	0.27 322	0.19 351	0.49 320	0.26 376	0.17 344	0.34 351	0.20 246	0.62 456	0.48 392	0.35 326	0.40 300	0.32 277	0.25 278	0.28 199	0.34 371	0.11 317	0.09 341	0.10 266	0.08 174	0.13 362	0.11 326

GEStereo_RVC	0.27 322	0.20 363	0.44 279	0.27 403	0.16 324	0.33 338	0.25 365	0.56 415	0.54 427	0.34 310	0.38 277	0.34 291	0.25 278	0.51 321	0.28 327	0.12 353	0.08 307	0.09 194	0.08 174	0.11 310	0.11 326

RAFT + AFF	0.27 322	0.23 398	0.50 331	0.25 344	0.17 344	0.30 302	0.33 431	0.52 372	0.40 310	0.28 181	0.30 182	0.30 257	0.31 365	0.62 385	0.24 297	0.09 235	0.10 365	0.11 321	0.10 302	0.11 310	0.11 326

MMNet	0.27 322	0.14 246	0.49 320	0.24 307	0.17 344	0.47 430	0.22 301	0.45 292	0.51 412	0.39 376	0.41 308	0.36 310	0.33 375	0.39 278	0.34 371	0.08 158	0.07 226	0.09 194	0.09 260	0.10 263	0.08 181

delet	0.27 322	0.14 246	0.40 228	0.23 258	0.19 383	0.41 400	0.29 403	0.49 330	0.48 392	0.33 290	0.41 308	0.37 316	0.30 349	0.48 308	0.34 371	0.09 235	0.09 341	0.11 321	0.12 377	0.08 136	0.08 181

ac_64	0.27 322	0.13 204	0.41 251	0.24 307	0.17 344	0.36 371	0.22 301	0.46 303	0.33 223	0.35 326	0.36 255	0.52 418	0.30 349	0.62 385	0.32 359	0.11 317	0.09 341	0.10 266	0.10 302	0.09 200	0.08 181

HGLStereo	0.27 322	0.14 246	0.46 298	0.24 307	0.21 406	0.33 338	0.23 327	0.50 339	0.42 327	0.35 326	0.48 384	0.41 354	0.33 375	0.45 299	0.33 366	0.11 317	0.10 365	0.09 194	0.09 260	0.10 263	0.12 348

DSFCA	0.27 322	0.13 204	0.36 175	0.20 111	0.17 344	0.38 383	0.31 417	0.47 311	0.43 334	0.43 411	0.37 264	0.39 336	0.29 338	0.52 327	0.32 359	0.12 353	0.10 365	0.10 266	0.11 340	0.11 310	0.10 292

DMCA-RVC	0.27 322	0.21 377	0.61 383	0.28 423	0.17 344	0.29 285	0.21 276	0.42 265	0.35 247	0.40 386	0.37 264	0.39 336	0.36 392	0.43 292	0.30 346	0.13 370	0.10 365	0.15 415	0.11 340	0.13 362	0.10 292

HSM-Net_RVC	0.27 322	0.11 112	0.42 260	0.19 57	0.11 78	0.34 351	0.20 246	0.62 456	0.43 334	0.40 386	0.43 337	0.50 408	0.26 287	0.76 436	0.22 268	0.08 158	0.07 226	0.07 46	0.07 103	0.08 136	0.08 181
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 322	0.20 363	0.44 279	0.22 212	0.14 243	0.33 338	0.14 35	0.51 355	0.45 360	0.30 239	0.40 300	0.38 324	0.27 306	0.76 436	0.25 306	0.09 235	0.07 226	0.11 321	0.11 340	0.11 310	0.08 181

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 322	0.21 377	0.59 378	0.25 344	0.18 365	0.29 285	0.22 301	0.50 339	0.40 310	0.38 361	0.41 308	0.43 366	0.27 306	0.43 292	0.29 338	0.11 317	0.08 307	0.10 266	0.10 302	0.10 263	0.11 326
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 322	0.26 418	0.72 423	0.23 258	0.13 202	0.29 285	0.18 157	0.52 372	0.49 401	0.37 347	0.45 361	0.39 336	0.25 278	0.34 255	0.20 226	0.08 158	0.06 115	0.07 46	0.05 22	0.12 347	0.09 237

StereoDRNet-Refined	0.27 322	0.17 321	0.35 155	0.25 344	0.14 243	0.37 376	0.21 276	0.47 311	0.41 320	0.44 417	0.51 394	0.41 354	0.28 322	0.45 299	0.37 382	0.09 235	0.06 115	0.11 321	0.11 340	0.10 263	0.10 292
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 342	0.19 351	0.50 331	0.18 24	0.16 324	0.34 351	0.20 246	0.51 355	0.38 285	0.37 347	0.34 234	0.37 316	0.30 349	0.39 278	0.23 286	0.23 460	0.09 341	0.28 472	0.24 470	0.18 428	0.16 403

ssnet_v2	0.28 342	0.16 303	0.44 279	0.22 212	0.15 292	0.40 396	0.30 413	0.57 423	0.46 377	0.38 361	0.36 255	0.47 391	0.29 338	0.38 276	0.39 392	0.13 370	0.11 386	0.11 321	0.11 340	0.11 310	0.11 326

CRFU-Net	0.28 342	0.14 246	0.45 290	0.25 344	0.15 292	0.45 422	0.23 327	0.50 339	0.30 191	0.43 411	0.41 308	0.48 397	0.46 438	0.43 292	0.29 338	0.11 317	0.10 365	0.09 194	0.08 174	0.10 263	0.10 292

dad	0.28 342	0.31 447	0.44 279	0.21 154	0.14 243	0.30 302	0.20 246	0.33 149	0.49 401	0.44 417	0.44 348	0.45 381	0.21 215	0.41 287	0.26 319	0.20 455	0.11 386	0.20 452	0.11 340	0.14 379	0.10 292

FTStereo	0.28 342	0.10 57	0.43 271	0.23 258	0.13 202	0.21 135	0.53 485	0.34 157	0.26 135	0.38 361	0.95 481	0.30 257	0.56 460	0.32 242	0.18 183	0.08 158	0.06 115	0.09 194	0.08 174	0.07 74	0.19 435

ADLNet	0.28 342	0.15 279	0.42 260	0.23 258	0.19 383	0.34 351	0.23 327	0.53 383	0.43 334	0.42 405	0.41 308	0.44 377	0.27 306	0.55 342	0.35 375	0.11 317	0.08 307	0.11 321	0.11 340	0.11 310	0.12 348

UNet	0.28 342	0.14 246	0.69 413	0.23 258	0.20 399	0.44 417	0.22 301	0.50 339	0.40 310	0.34 310	0.39 290	0.43 366	0.33 375	0.40 285	0.31 353	0.09 235	0.07 226	0.10 266	0.08 174	0.10 263	0.08 181

STTStereo	0.28 342	0.20 363	0.61 383	0.25 344	0.17 344	0.29 285	0.24 349	0.47 311	0.39 294	0.39 376	0.41 308	0.44 377	0.28 322	0.40 285	0.28 327	0.13 370	0.12 403	0.13 377	0.16 435	0.12 347	0.11 326

RASNet	0.28 342	0.14 246	0.44 279	0.22 212	0.18 365	0.32 326	0.19 200	0.48 322	0.38 285	0.29 208	0.43 337	0.47 391	0.37 400	0.79 446	0.36 381	0.09 235	0.07 226	0.07 46	0.09 260	0.07 74	0.07 116

HSM	0.28 342	0.16 303	0.35 155	0.20 111	0.15 292	0.33 338	0.19 200	0.53 383	0.37 271	0.36 342	0.38 277	0.67 464	0.31 365	0.89 466	0.23 286	0.08 158	0.06 115	0.08 121	0.07 103	0.08 136	0.08 181

DLCB_ROB	0.28 342	0.16 303	0.34 145	0.27 403	0.16 324	0.38 383	0.25 365	0.48 322	0.43 334	0.46 424	0.46 371	0.51 412	0.33 375	0.53 333	0.33 366	0.10 281	0.10 365	0.11 321	0.11 340	0.10 263	0.09 237

ACV-stereo	0.29 353	0.18 335	0.79 436	0.23 258	0.16 324	0.47 430	0.19 200	0.36 199	0.34 232	0.29 208	0.33 225	0.67 464	0.42 424	0.54 340	0.30 346	0.10 281	0.09 341	0.09 194	0.09 260	0.10 263	0.11 326

test_for_model	0.29 353	0.89 505	0.34 145	0.69 498	0.49 489	0.20 109	0.16 79	0.30 114	0.23 99	0.28 181	0.15 43	0.13 34	0.11 43	0.17 27	0.13 58	0.29 480	0.10 365	0.06 2	0.04 1	0.86 509	0.18 427

ff1	0.29 353	0.12 145	0.42 260	0.20 111	0.13 202	0.28 264	0.20 246	0.35 181	0.44 349	0.30 239	0.42 324	0.34 291	0.23 240	0.81 453	1.08 485	0.08 158	0.05 9	0.11 321	0.10 302	0.08 136	0.08 181

ttt	0.29 353	0.12 145	0.34 145	0.21 154	0.13 202	0.29 285	0.20 246	0.56 415	0.47 382	0.31 256	0.44 348	0.30 257	0.22 228	0.65 398	0.85 473	0.13 370	0.10 365	0.10 266	0.10 302	0.11 310	0.11 326

LL-Strereo	0.29 353	0.25 407	0.58 371	0.25 344	0.21 406	0.23 183	0.24 349	0.55 400	0.42 327	0.34 310	0.32 204	0.41 354	0.40 412	0.94 475	0.23 286	0.08 158	0.07 226	0.11 321	0.09 260	0.09 200	0.09 237

THIR-Stereo	0.29 353	0.12 145	0.41 251	0.19 57	0.11 78	0.28 264	0.72 498	0.32 135	0.35 247	0.37 347	0.65 446	0.34 291	0.50 450	0.57 356	0.45 418	0.07 40	0.06 115	0.08 121	0.09 260	0.07 74	0.07 116

psm_up	0.29 353	0.16 303	0.41 251	0.26 376	0.17 344	0.32 326	0.26 377	0.55 400	0.43 334	0.36 342	0.40 300	0.45 381	0.37 400	0.58 362	0.30 346	0.11 317	0.12 403	0.13 377	0.12 377	0.10 263	0.10 292

hitnet-ft	0.29 353	0.17 321	0.40 228	0.19 57	0.14 243	0.39 391	0.23 327	0.44 282	0.41 320	0.36 342	0.46 371	0.53 422	0.34 384	0.76 436	0.32 359	0.14 396	0.10 365	0.13 377	0.10 302	0.15 391	0.13 364

FADNet-RVC-Resample	0.29 353	0.25 407	0.93 465	0.26 376	0.16 324	0.32 326	0.21 276	0.47 311	0.39 294	0.35 326	0.38 277	0.33 284	0.27 306	0.53 333	0.24 297	0.10 281	0.10 365	0.14 401	0.13 402	0.13 362	0.16 403

iinet-f	0.30 362	0.18 335	1.03 479	0.20 111	0.15 292	0.44 417	0.22 301	0.45 292	0.37 271	0.35 326	0.44 348	0.41 354	0.34 384	0.34 255	0.40 399	0.10 281	0.09 341	0.08 121	0.08 174	0.13 362	0.11 326

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 362	0.20 363	0.70 419	0.21 154	0.17 344	0.46 424	0.27 382	0.50 339	0.49 401	0.42 405	0.55 415	0.43 366	0.30 349	0.46 302	0.38 384	0.09 235	0.06 115	0.07 46	0.06 55	0.11 310	0.10 292

SACVNet	0.30 362	0.20 363	0.41 251	0.25 344	0.18 365	0.34 351	0.25 365	0.52 372	0.40 310	0.41 396	0.44 348	0.46 389	0.32 372	0.71 416	0.25 306	0.13 370	0.10 365	0.12 357	0.12 377	0.16 398	0.17 414

ADLNet2	0.30 362	0.17 321	0.72 423	0.23 258	0.17 344	0.36 371	0.24 349	0.52 372	0.51 412	0.32 279	0.38 277	0.45 381	0.30 349	0.69 410	0.35 375	0.10 281	0.08 307	0.09 194	0.09 260	0.12 347	0.10 292

FADNet_RVC	0.30 362	0.28 428	0.83 445	0.23 258	0.15 292	0.30 302	0.17 114	0.49 330	0.37 271	0.30 239	0.38 277	0.30 257	0.27 306	0.52 327	0.31 353	0.14 396	0.14 424	0.14 401	0.16 435	0.21 446	0.23 465

TDLM	0.30 362	0.21 377	0.38 206	0.28 423	0.15 292	0.33 338	0.32 421	0.52 372	0.47 382	0.38 361	0.43 337	0.39 336	0.29 338	0.91 470	0.28 327	0.14 396	0.08 307	0.13 377	0.11 340	0.12 347	0.10 292

CVANet_RVC	0.30 362	0.19 351	0.41 251	0.26 376	0.16 324	0.33 338	0.26 377	0.52 372	0.47 382	0.40 386	0.46 371	0.43 366	0.31 365	0.89 466	0.26 319	0.14 396	0.09 341	0.14 401	0.13 402	0.14 379	0.10 292

mmx	0.31 369	0.12 145	0.42 260	0.20 111	0.13 202	0.28 264	0.20 246	0.55 400	0.45 360	0.30 239	0.42 324	0.34 291	0.23 240	0.81 453	1.08 485	0.10 281	0.07 226	0.11 321	0.10 302	0.11 310	0.10 292

xxx	0.31 369	0.12 145	0.42 260	0.20 111	0.13 202	0.28 264	0.20 246	0.55 400	0.45 360	0.30 239	0.42 324	0.34 291	0.23 240	0.81 453	1.08 485	0.10 281	0.07 226	0.11 321	0.10 302	0.11 310	0.10 292

fast-acv-ft	0.31 369	0.20 363	0.81 441	0.24 307	0.18 365	0.46 424	0.27 382	0.41 251	0.49 401	0.39 376	0.55 415	0.49 402	0.35 388	0.37 272	0.38 384	0.11 317	0.11 386	0.11 321	0.12 377	0.12 347	0.09 237

CrosDoStereo	0.31 369	0.10 57	0.49 320	0.18 24	0.12 131	0.22 162	1.11 520	0.34 157	0.37 271	0.38 361	0.61 439	0.28 231	0.46 438	0.61 377	0.57 441	0.07 40	0.06 115	0.08 121	0.08 174	0.07 74	0.07 116

DeepStereo_LL	0.31 369	0.10 57	0.49 320	0.18 24	0.12 131	0.22 162	1.11 520	0.34 157	0.37 271	0.38 361	0.61 439	0.28 231	0.46 438	0.61 377	0.57 441	0.07 40	0.06 115	0.08 121	0.08 174	0.07 74	0.07 116

FADNet-RVC	0.31 369	0.35 456	0.78 430	0.25 344	0.20 399	0.33 338	0.20 246	0.49 330	0.40 310	0.34 310	0.39 290	0.41 354	0.29 338	0.63 390	0.31 353	0.13 370	0.14 424	0.14 401	0.15 423	0.19 435	0.19 435

AANet_RVC	0.31 369	0.22 389	0.50 331	0.23 258	0.14 243	0.30 302	0.24 349	0.47 311	0.54 427	0.38 361	0.60 433	0.43 366	0.29 338	0.87 462	0.40 399	0.11 317	0.07 226	0.07 46	0.07 103	0.09 200	0.09 237

NVstereo2D	0.31 369	0.16 303	0.54 353	0.24 307	0.22 422	0.42 407	0.28 397	0.58 431	0.56 435	0.28 181	0.38 277	0.40 349	0.30 349	0.71 416	0.28 327	0.13 370	0.08 307	0.13 377	0.10 302	0.19 435	0.16 403

NOSS_ROB	0.31 369	0.20 363	0.35 155	0.24 307	0.16 324	0.32 326	0.19 200	0.52 372	0.48 392	0.33 290	0.36 255	0.42 362	0.28 322	0.93 473	0.24 297	0.19 452	0.20 468	0.24 463	0.22 466	0.17 415	0.17 414

YMNet	0.32 378	0.22 389	0.58 371	0.27 403	0.23 434	0.48 435	0.27 382	0.51 355	0.45 360	0.48 434	0.56 421	0.51 412	0.30 349	0.39 278	0.40 399	0.13 370	0.16 446	0.13 377	0.12 377	0.13 362	0.12 348

YMNet_1	0.32 378	0.22 389	0.58 371	0.27 403	0.23 434	0.48 435	0.27 382	0.51 355	0.45 360	0.48 434	0.56 421	0.51 412	0.30 349	0.39 278	0.40 399	0.13 370	0.16 446	0.13 377	0.12 377	0.13 362	0.12 348

1111x	0.32 378	0.11 112	0.40 228	0.22 212	0.11 78	0.32 326	0.26 377	0.59 436	0.43 334	0.31 256	0.41 308	0.39 336	0.28 322	0.76 436	1.37 501	0.09 235	0.08 307	0.09 194	0.10 302	0.09 200	0.08 181

pcwnet_v2	0.32 378	0.15 279	1.26 493	0.23 258	0.18 365	0.32 326	0.18 157	0.59 436	0.60 445	0.36 342	0.45 361	0.35 305	0.29 338	0.36 269	0.25 306	0.14 396	0.11 386	0.12 357	0.11 340	0.14 379	0.15 394

FADNet	0.32 378	0.36 459	0.74 428	0.23 258	0.22 422	0.37 376	0.19 200	0.53 383	0.48 392	0.32 279	0.36 255	0.43 366	0.32 372	0.64 392	0.25 306	0.16 424	0.16 446	0.14 401	0.16 435	0.24 458	0.19 435

PS-NSSS	0.32 378	0.30 441	0.46 298	0.23 258	0.17 344	0.33 338	0.24 349	0.57 423	0.41 320	0.37 347	0.52 402	0.35 305	0.30 349	0.80 450	0.30 346	0.17 435	0.14 424	0.21 454	0.15 423	0.15 391	0.13 364

StereoDRNet	0.32 378	0.22 389	0.61 383	0.27 403	0.21 406	0.42 407	0.30 413	0.61 448	0.48 392	0.46 424	0.39 290	0.48 397	0.30 349	0.57 356	0.40 399	0.11 317	0.09 341	0.12 357	0.11 340	0.12 347	0.10 292

DISCO	0.32 378	0.13 204	0.51 342	0.25 344	0.16 324	0.48 435	0.25 365	0.50 339	0.57 438	0.37 347	0.45 361	0.62 448	0.36 392	0.64 392	0.49 429	0.09 235	0.07 226	0.09 194	0.08 174	0.12 347	0.11 326

TCMNet	0.33 386	0.23 398	0.72 423	0.29 426	0.30 469	0.40 396	0.28 397	0.50 339	0.47 382	0.37 347	0.45 361	0.40 349	0.29 338	0.60 370	0.39 392	0.14 396	0.13 415	0.15 415	0.14 414	0.17 415	0.15 394

HBP-ISP	0.33 386	0.30 441	0.72 423	0.22 212	0.16 324	0.32 326	0.22 301	0.54 390	0.44 349	0.41 396	0.49 386	0.33 284	0.38 404	0.73 423	0.25 306	0.18 446	0.19 463	0.24 463	0.20 455	0.16 398	0.13 364

AAGNet	0.33 386	0.11 112	0.37 187	0.25 344	0.16 324	0.20 109	0.19 200	0.30 114	0.27 145	0.35 326	0.35 245	0.27 216	0.30 349	0.44 296	2.66 521	0.08 158	0.05 9	0.10 266	0.07 103	0.08 136	0.06 46

DRN-Test	0.33 386	0.17 321	0.61 383	0.27 403	0.19 383	0.46 424	0.29 403	0.65 464	0.51 412	0.47 431	0.46 371	0.44 377	0.34 384	0.62 385	0.41 407	0.12 353	0.08 307	0.13 377	0.12 377	0.12 347	0.10 292

CBMV_ROB	0.33 386	0.18 335	0.53 350	0.21 154	0.14 243	0.33 338	0.20 246	0.51 355	0.45 360	0.51 442	0.55 415	0.45 381	0.42 424	0.71 416	0.32 359	0.18 446	0.19 463	0.23 461	0.21 458	0.14 379	0.15 394

XPNet_ROB	0.33 386	0.20 363	0.43 271	0.27 403	0.18 365	0.37 376	0.31 417	0.55 400	0.50 409	0.51 442	0.53 408	0.58 437	0.37 400	0.63 390	0.45 418	0.17 435	0.12 403	0.13 377	0.12 377	0.15 391	0.14 383

PSMNet_ROB	0.33 386	0.24 402	0.54 353	0.31 440	0.21 406	0.42 407	0.43 465	0.59 436	0.47 382	0.37 347	0.44 348	0.49 402	0.31 365	0.64 392	0.43 411	0.14 396	0.10 365	0.15 415	0.14 414	0.13 362	0.11 326

CBMV	0.33 386	0.21 377	0.54 353	0.23 258	0.13 202	0.42 407	0.33 431	0.53 383	0.48 392	0.52 448	0.49 386	0.50 408	0.41 416	0.56 353	0.31 353	0.15 409	0.16 446	0.18 440	0.16 435	0.13 362	0.13 364
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.34 394	0.29 435	0.91 461	0.26 376	0.21 406	0.47 430	0.31 417	0.54 390	0.54 427	0.44 417	0.52 402	0.50 408	0.35 388	0.39 278	0.39 392	0.11 317	0.11 386	0.10 266	0.09 260	0.14 379	0.13 364

xxxx	0.34 394	0.10 57	0.29 94	0.19 57	0.11 78	0.37 376	0.20 246	0.58 431	0.38 285	0.29 208	0.42 324	0.38 324	0.24 258	0.46 302	2.20 517	0.11 317	0.07 226	0.09 194	0.08 174	0.09 200	0.09 237

test_xeample	0.34 394	0.10 57	0.29 94	0.19 57	0.11 78	0.33 338	0.23 327	0.55 400	0.38 285	0.32 279	0.45 361	0.29 241	0.26 287	0.57 356	2.24 519	0.10 281	0.07 226	0.09 194	0.08 174	0.09 200	0.09 237

FINET	0.34 394	0.27 425	0.80 439	0.24 307	0.24 442	0.36 371	0.34 433	0.54 390	0.72 469	0.39 376	0.47 378	0.32 277	0.30 349	0.51 321	0.32 359	0.19 452	0.17 453	0.13 377	0.12 377	0.18 428	0.16 403

ETE_ROB	0.34 394	0.26 418	0.45 290	0.29 426	0.18 365	0.40 396	0.37 444	0.57 423	0.47 382	0.50 437	0.50 388	0.62 448	0.36 392	0.55 342	0.38 384	0.13 370	0.10 365	0.14 401	0.12 377	0.16 398	0.16 403

GwcNet	0.35 399	0.23 398	0.88 457	0.25 344	0.24 442	0.48 435	0.27 382	0.55 400	0.57 438	0.38 361	0.52 402	0.51 412	0.32 372	0.60 370	0.41 407	0.13 370	0.11 386	0.12 357	0.11 340	0.13 362	0.14 383

RP	0.35 399	0.22 389	0.51 342	0.31 440	0.24 442	0.37 376	0.28 397	0.50 339	0.58 440	0.40 386	0.63 444	0.61 446	0.47 441	0.61 377	0.39 392	0.16 424	0.15 439	0.17 432	0.15 423	0.17 415	0.17 414

DANet	0.35 399	0.23 398	0.60 380	0.36 464	0.22 422	0.39 391	0.25 365	0.48 322	0.43 334	0.52 448	0.50 388	0.59 439	0.41 416	0.76 436	0.49 429	0.13 370	0.11 386	0.14 401	0.12 377	0.17 415	0.15 394
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 399	0.26 418	0.49 320	0.36 464	0.22 422	0.41 400	0.41 460	0.53 383	0.42 327	0.47 431	0.46 371	0.61 446	0.39 409	0.55 342	0.37 382	0.16 424	0.13 415	0.21 454	0.21 458	0.16 398	0.16 403

GASNet	0.36 403	0.46 474	0.88 457	0.34 454	0.23 434	0.35 366	0.22 301	0.60 444	0.53 424	0.40 386	0.37 264	0.45 381	0.30 349	0.79 446	0.35 375	0.15 409	0.10 365	0.14 401	0.14 414	0.22 452	0.12 348

Wz-Net-MNSev	0.36 403	0.26 418	0.79 436	0.26 376	0.21 406	0.59 461	0.38 450	0.55 400	0.56 435	0.48 434	0.54 411	0.53 422	0.36 392	0.60 370	0.44 415	0.11 317	0.09 341	0.11 321	0.11 340	0.15 391	0.13 364

APVNet	0.36 403	0.20 363	0.70 419	0.26 376	0.22 422	0.52 453	0.35 436	0.61 448	0.44 349	0.38 361	0.52 402	0.48 397	0.38 404	0.84 458	0.46 424	0.13 370	0.14 424	0.15 415	0.16 435	0.16 398	0.15 394

Syn2CoEx	0.36 403	0.31 447	0.78 430	0.34 454	0.21 406	0.41 400	0.28 397	0.61 448	0.49 401	0.42 405	0.56 421	0.45 381	0.44 429	0.69 410	0.38 384	0.17 435	0.14 424	0.15 415	0.12 377	0.13 362	0.12 348

FAT-Stereo	0.36 403	0.18 335	0.73 427	0.26 376	0.18 365	0.33 338	0.29 403	0.60 444	0.59 441	0.46 424	0.60 433	0.60 442	0.50 450	0.61 377	0.34 371	0.13 370	0.14 424	0.13 377	0.12 377	0.14 379	0.18 427

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 403	0.36 459	0.53 350	0.34 454	0.19 383	0.51 444	0.24 349	0.55 400	0.38 285	0.41 396	0.47 378	0.47 391	0.27 306	0.73 423	0.30 346	0.36 488	0.19 463	0.27 466	0.17 444	0.26 466	0.23 465

GANet	0.36 403	0.22 389	0.49 320	0.29 426	0.17 344	0.41 400	0.38 450	0.57 423	0.45 360	0.46 424	0.75 463	0.55 426	0.40 412	0.94 475	0.41 407	0.13 370	0.13 415	0.13 377	0.11 340	0.14 379	0.11 326

LALA_ROB	0.36 403	0.25 407	0.46 298	0.30 434	0.21 406	0.47 430	0.39 455	0.61 448	0.51 412	0.52 448	0.51 394	0.69 470	0.36 392	0.50 316	0.43 411	0.17 435	0.11 386	0.16 426	0.14 414	0.17 415	0.15 394

SGM-Forest	0.36 403	0.17 321	0.47 306	0.23 258	0.16 324	0.45 422	0.41 460	0.55 400	0.48 392	0.52 448	0.60 433	0.52 418	0.41 416	0.85 459	0.50 434	0.17 435	0.17 453	0.17 432	0.15 423	0.15 391	0.15 394
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 412	0.41 472	0.66 406	0.46 484	0.41 482	0.34 351	0.25 365	0.57 423	0.45 360	0.39 376	0.52 402	0.43 366	0.33 375	0.41 287	0.29 338	0.25 469	0.14 424	0.33 482	0.21 458	0.31 477	0.22 458

Anonymous_2	0.37 412	0.21 377	0.47 306	0.20 111	0.21 406	0.42 407	0.26 377	0.38 215	0.29 179	0.33 290	0.30 182	0.44 377	0.38 404	0.36 269	0.29 338	0.26 470	0.29 488	0.44 489	1.41 524	0.34 481	0.21 453

AF-Net	0.37 412	0.26 418	0.56 363	0.32 446	0.23 434	0.41 400	0.29 403	0.61 448	0.64 454	0.42 405	0.68 452	0.65 459	0.49 448	0.57 356	0.44 415	0.15 409	0.11 386	0.19 448	0.14 414	0.15 391	0.13 364

stereogan	0.37 412	0.17 321	0.65 402	0.27 403	0.22 422	0.62 466	0.26 377	0.59 436	0.63 453	0.43 411	0.60 433	0.67 464	0.42 424	0.68 408	0.35 375	0.13 370	0.14 424	0.14 401	0.12 377	0.19 435	0.17 414

Nwc_Net	0.37 412	0.25 407	0.68 412	0.31 440	0.24 442	0.44 417	0.30 413	0.65 464	0.50 409	0.37 347	0.69 456	0.58 437	0.45 432	0.60 370	0.40 399	0.15 409	0.12 403	0.19 448	0.21 458	0.14 379	0.13 364

RYNet	0.37 412	0.18 335	0.59 378	0.25 344	0.28 461	0.61 465	0.32 421	0.59 436	0.59 441	0.41 396	0.38 277	0.57 434	0.39 409	0.87 462	0.53 439	0.11 317	0.08 307	0.12 357	0.11 340	0.18 428	0.18 427

PA-Net	0.37 412	0.28 428	0.83 445	0.31 440	0.28 461	0.39 391	0.42 463	0.51 355	0.55 432	0.34 310	0.42 324	0.41 354	0.36 392	0.79 446	0.49 429	0.12 353	0.23 478	0.16 426	0.23 468	0.12 347	0.18 427
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 419	0.12 145	0.38 206	0.42 478	3.88 527	0.21 135	0.17 114	0.35 181	0.28 160	0.20 107	0.20 91	0.23 166	0.15 120	0.28 199	0.16 133	0.09 235	0.07 226	0.09 194	0.07 103	0.09 200	0.09 237

S-Stereo	0.38 419	0.20 363	1.05 480	0.27 403	0.22 422	0.38 383	0.32 421	0.55 400	0.66 456	0.39 376	0.59 428	0.49 402	0.41 416	0.75 431	0.40 399	0.12 353	0.15 439	0.13 377	0.13 402	0.16 398	0.21 453

ADCRef	0.38 419	0.24 402	0.88 457	0.26 376	0.21 406	0.49 440	0.27 382	0.52 372	0.48 392	0.50 437	0.58 426	0.35 305	0.47 441	0.48 308	1.29 500	0.09 235	0.08 307	0.12 357	0.12 377	0.11 310	0.11 326

PWC_ROB	0.38 419	0.29 435	0.69 413	0.25 344	0.20 399	0.38 383	0.19 200	0.58 431	0.67 459	0.57 459	0.85 474	0.51 412	0.40 412	0.71 416	0.52 437	0.13 370	0.09 341	0.14 401	0.10 302	0.17 415	0.14 383

PWCDC_ROB	0.38 419	0.30 441	0.60 380	0.33 452	0.20 399	0.42 407	0.19 200	0.58 431	0.89 487	0.42 405	1.26 494	0.36 310	0.34 384	0.50 316	0.38 384	0.18 446	0.11 386	0.11 321	0.09 260	0.19 435	0.13 364

aanetorigin	0.39 424	0.29 435	1.09 482	0.24 307	0.19 383	0.28 264	0.37 444	0.33 149	0.47 382	0.94 488	0.82 471	0.52 418	0.54 456	0.49 313	0.50 434	0.11 317	0.09 341	0.10 266	0.10 302	0.16 398	0.15 394

RGC	0.39 424	0.32 452	0.64 401	0.34 454	0.27 456	0.40 396	0.29 403	0.57 423	0.53 424	0.45 421	0.64 445	0.62 448	0.45 432	0.72 421	0.39 392	0.15 409	0.15 439	0.21 454	0.20 455	0.18 428	0.19 435

NCC-stereo	0.39 424	0.25 407	0.69 413	0.32 446	0.28 461	0.46 424	0.36 440	0.65 464	0.52 420	0.40 386	0.57 424	0.56 429	0.47 441	0.73 423	0.45 418	0.17 435	0.14 424	0.18 440	0.25 473	0.16 398	0.16 403

edge stereo	0.39 424	0.22 389	0.81 441	0.27 403	0.22 422	0.37 376	0.24 349	0.56 415	0.54 427	0.53 453	0.60 433	0.71 473	0.50 450	0.78 444	0.40 399	0.16 424	0.14 424	0.19 448	0.14 414	0.16 398	0.17 414

Abc-Net	0.39 424	0.25 407	0.69 413	0.32 446	0.28 461	0.46 424	0.36 440	0.65 464	0.52 420	0.40 386	0.57 424	0.56 429	0.47 441	0.73 423	0.45 418	0.17 435	0.14 424	0.18 440	0.25 473	0.16 398	0.16 403
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 424	0.28 428	0.78 430	0.27 403	0.18 365	0.49 440	0.22 301	0.59 436	0.84 485	0.55 456	0.53 408	0.49 402	0.36 392	0.67 407	0.82 469	0.13 370	0.10 365	0.11 321	0.12 377	0.17 415	0.17 414

SQANet	0.40 430	0.48 478	0.67 407	0.48 486	0.39 479	0.48 435	0.22 301	0.51 355	0.43 334	0.40 386	0.47 378	0.47 391	0.33 375	0.54 340	0.32 359	0.36 488	0.15 439	0.40 487	0.21 458	0.45 487	0.31 481

UDG	0.40 430	0.46 474	0.49 320	0.40 476	0.35 477	0.47 430	0.27 382	0.54 390	0.47 382	0.39 376	0.45 361	0.59 439	0.44 429	0.46 302	0.39 392	0.26 470	0.19 463	0.48 491	0.22 466	0.34 481	0.26 474

DDUNet	0.41 432	0.50 483	0.48 315	0.44 481	0.39 479	0.46 424	0.32 421	0.50 339	0.43 334	0.45 421	0.52 402	0.57 434	0.36 392	0.48 308	0.33 366	0.33 485	0.21 470	0.55 495	0.25 473	0.37 484	0.32 484

222	0.41 432	0.10 57	0.29 94	0.19 57	0.11 78	0.36 371	0.20 246	0.57 423	0.39 294	0.35 326	0.44 348	0.30 257	0.27 306	0.55 342	3.56 524	0.11 317	0.07 226	0.08 121	0.08 174	0.09 200	0.09 237

NaN_ROB	0.41 432	0.28 428	0.62 391	0.30 434	0.19 383	0.51 444	0.47 475	0.58 431	0.59 441	0.56 457	0.47 378	0.49 402	0.41 416	1.21 496	0.64 456	0.12 353	0.18 459	0.12 357	0.13 402	0.11 310	0.14 383

test_sample9	0.42 435	0.19 351	0.50 331	0.18 24	0.16 324	0.34 351	0.20 246	0.51 355	0.38 285	0.37 347	0.34 234	0.37 316	0.30 349	0.66 403	0.91 476	0.23 460	1.82 525	0.28 472	0.24 470	0.18 428	0.16 403

SDNR	0.42 435	0.21 377	0.82 444	0.21 154	0.18 365	1.27 507	0.17 114	0.50 339	0.49 401	0.42 405	0.81 470	0.38 324	0.27 306	1.19 493	0.38 384	0.23 460	0.24 480	0.17 432	0.13 402	0.17 415	0.20 445

ccnet	0.42 435	0.31 447	0.48 315	0.27 403	0.32 473	0.60 464	0.32 421	0.65 464	0.46 377	0.53 453	0.66 448	0.56 429	0.45 432	0.72 421	0.61 450	0.26 470	0.19 463	0.24 463	0.21 458	0.26 466	0.22 458

SHD	0.42 435	0.27 425	0.81 441	0.31 440	0.25 449	0.42 407	0.22 301	0.66 470	0.94 494	0.63 465	0.60 433	0.59 439	0.47 441	0.59 368	0.58 446	0.15 409	0.13 415	0.16 426	0.16 435	0.20 443	0.22 458

Wz-Net-SNSev	0.43 439	0.41 472	1.27 494	0.30 434	0.21 406	0.44 417	0.41 460	0.61 448	0.65 455	0.46 424	0.65 446	0.62 448	0.39 409	0.74 430	0.59 447	0.12 353	0.11 386	0.12 357	0.13 402	0.16 398	0.14 383

XQC	0.43 439	0.37 464	0.96 470	0.34 454	0.25 449	0.53 454	0.34 433	0.60 444	0.73 472	0.51 442	0.46 371	0.57 434	0.47 441	0.70 413	0.72 461	0.17 435	0.12 403	0.18 440	0.15 423	0.25 460	0.23 465

CC-Net-ROB	0.43 439	0.47 476	0.65 402	0.37 470	0.23 434	0.51 444	0.29 403	0.66 470	0.49 401	0.46 424	0.51 394	0.48 397	0.38 404	0.96 478	0.35 375	0.34 486	0.23 478	0.55 495	0.25 473	0.31 477	0.20 445

GANetREF_RVC	0.43 439	0.47 476	0.69 413	0.38 472	0.20 399	0.51 444	0.48 479	0.66 470	0.66 456	0.46 424	0.46 371	0.50 408	0.44 429	0.90 469	0.39 392	0.27 475	0.21 470	0.32 480	0.18 450	0.27 470	0.22 458
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
FBW_ROB	0.43 439	0.26 418	0.54 353	0.31 440	0.20 399	0.51 444	0.32 421	0.70 480	0.60 445	0.59 460	0.55 415	0.65 459	0.41 416	1.40 504	0.51 436	0.13 370	0.17 453	0.21 454	0.16 435	0.17 415	0.18 427

PDISCO_ROB	0.43 439	0.30 441	0.67 407	0.43 479	0.36 478	0.67 471	0.32 421	0.72 483	0.76 474	0.43 411	0.53 408	0.63 456	0.40 412	0.66 403	0.47 426	0.21 457	0.12 403	0.21 454	0.19 454	0.25 460	0.20 445

DeepPrunerF	0.44 445	0.29 435	1.29 496	0.33 452	0.30 469	0.35 366	0.36 440	0.62 456	1.15 504	0.40 386	0.44 348	0.39 336	0.41 416	0.80 450	0.52 437	0.18 446	0.14 424	0.23 461	0.21 458	0.17 415	0.17 414

ADCP+	0.45 446	0.24 402	1.15 487	0.25 344	0.22 422	0.56 456	0.39 455	0.54 390	0.51 412	0.44 417	0.51 394	0.46 389	0.52 455	0.56 353	1.89 513	0.10 281	0.08 307	0.11 321	0.10 302	0.14 379	0.13 364

PASM	0.45 446	0.35 456	0.90 460	0.35 463	0.33 474	0.39 391	0.38 450	0.50 339	0.61 448	0.52 448	0.51 394	0.62 448	0.45 432	0.93 473	0.48 427	0.26 470	0.29 488	0.29 476	0.33 485	0.29 475	0.26 474

G-Net	0.46 448	0.25 407	0.86 454	0.34 454	0.28 461	0.90 492	0.35 436	0.47 311	0.45 360	0.68 471	1.22 492	0.64 458	0.60 465	0.61 377	0.57 441	0.16 424	0.14 424	0.17 432	0.13 402	0.22 452	0.19 435

GCST	0.47 449	0.60 490	0.57 366	1.04 513	0.48 488	0.38 383	0.11 7	0.40 238	0.32 211	0.41 396	0.34 234	0.29 241	0.17 160	0.46 302	0.19 212	0.69 505	0.42 498	0.79 507	0.62 509	0.62 496	0.46 496

ADCL	0.47 449	0.22 389	1.00 474	0.27 403	0.19 383	0.74 477	0.64 493	0.54 390	0.69 464	0.56 457	0.71 457	0.55 426	0.60 465	0.60 370	1.43 502	0.11 317	0.09 341	0.13 377	0.13 402	0.14 379	0.14 383

DPSNet	0.47 449	0.24 402	0.93 465	0.27 403	0.20 399	0.75 479	0.57 487	0.84 496	0.79 478	0.47 431	0.51 394	0.60 442	0.69 478	0.87 462	0.71 460	0.16 424	0.13 415	0.12 357	0.10 302	0.25 460	0.21 453

ADCPNet	0.48 452	0.29 435	1.60 504	0.27 403	0.23 434	0.70 475	0.38 450	0.53 383	0.51 412	0.51 442	0.59 428	0.67 464	0.56 460	0.60 370	1.14 490	0.15 409	0.18 459	0.14 401	0.23 468	0.19 435	0.19 435

MDST_ROB	0.48 452	0.14 246	0.95 468	0.30 434	0.21 406	1.33 510	0.32 421	0.77 487	0.56 435	1.06 496	0.71 457	0.49 402	0.35 388	1.26 499	0.38 384	0.13 370	0.11 386	0.16 426	0.13 402	0.12 347	0.12 348

test_sample8	0.49 454	0.19 351	0.50 331	0.18 24	0.16 324	0.34 351	0.20 246	0.55 400	0.34 232	0.62 463	0.38 277	1.15 492	0.67 476	0.66 403	0.91 476	0.23 460	1.82 525	0.28 472	0.24 470	0.18 428	0.16 403

SuperB	0.49 454	0.28 428	2.23 510	0.23 258	0.15 292	0.41 400	0.32 421	0.47 311	0.82 480	0.43 411	0.50 388	0.33 284	0.45 432	0.68 408	1.08 485	0.10 281	0.07 226	0.09 194	0.08 174	0.98 516	0.14 383

ADCMid	0.49 454	0.34 454	1.13 486	0.26 376	0.21 406	0.51 444	0.37 444	0.57 423	0.54 427	0.75 479	0.66 448	0.62 448	0.64 475	0.64 392	1.68 507	0.13 370	0.12 403	0.17 432	0.17 444	0.20 443	0.17 414

psmorigin	0.50 457	0.25 407	3.03 519	0.24 307	0.19 383	0.38 383	0.22 301	0.50 339	0.44 349	0.64 467	0.68 452	0.71 473	0.51 453	0.85 459	0.45 418	0.14 396	0.17 453	0.13 377	0.14 414	0.16 398	0.21 453

CSAN	0.50 457	0.35 456	0.78 430	0.36 464	0.23 434	0.56 456	0.59 490	0.61 448	0.70 466	0.64 467	0.78 467	0.65 459	0.60 465	1.38 503	0.62 452	0.21 457	0.17 453	0.20 452	0.20 455	0.18 428	0.18 427

SGM_RVC	0.50 457	0.19 351	0.50 331	0.25 344	0.15 292	0.69 472	0.39 455	0.68 478	0.82 480	0.95 490	0.84 473	1.13 489	0.76 482	1.16 492	0.60 449	0.16 424	0.16 446	0.16 426	0.16 435	0.16 398	0.17 414
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 457	0.20 363	0.78 430	0.24 307	0.26 454	0.39 391	0.30 413	0.51 355	0.50 409	0.54 455	1.23 493	2.52 517	0.37 400	0.77 442	0.95 479	0.08 158	0.06 115	0.06 2	0.05 22	0.10 263	0.08 181

Wz-Net-TNSev	0.51 461	0.58 488	1.61 506	0.25 344	0.21 406	0.65 468	0.45 469	0.63 462	0.69 464	0.51 442	0.54 411	0.71 473	0.60 465	1.00 482	0.77 465	0.15 409	0.15 439	0.13 377	0.15 423	0.21 446	0.20 445

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 461	0.50 483	0.86 454	0.39 474	0.24 442	0.84 487	0.55 486	0.56 415	0.62 450	0.60 461	0.68 452	0.62 448	0.42 424	1.13 491	0.43 411	0.23 460	0.27 484	0.27 466	0.35 487	0.25 460	0.29 478

AnyNet_C32	0.51 461	0.40 469	1.10 485	0.29 426	0.28 461	0.59 461	0.58 488	0.54 390	0.60 445	0.62 463	0.66 448	0.54 424	0.54 456	0.78 444	1.74 510	0.15 409	0.14 424	0.15 415	0.17 444	0.20 443	0.20 445

WCMA_ROB	0.51 461	0.21 377	0.65 402	0.25 344	0.21 406	0.58 460	0.32 421	0.54 390	0.55 432	0.95 490	1.40 498	1.28 496	0.81 487	0.73 423	0.62 452	0.18 446	0.15 439	0.15 415	0.15 423	0.19 435	0.19 435

WZ-Net	0.52 465	0.38 467	1.90 508	0.30 434	0.24 442	0.57 459	0.48 479	0.62 456	0.78 477	0.50 437	0.71 457	0.68 468	0.54 456	0.98 481	0.84 470	0.13 370	0.10 365	0.11 321	0.12 377	0.19 435	0.20 445

SANet	0.53 466	0.28 428	0.96 470	0.26 376	0.15 292	0.69 472	0.44 468	0.67 475	1.34 506	0.67 470	0.98 483	0.94 484	0.71 480	0.89 466	0.76 462	0.14 396	0.12 403	0.12 357	0.11 340	0.17 415	0.16 403

Consistency-Raft	0.55 467	0.48 478	1.02 477	0.45 482	0.49 489	0.49 440	0.47 475	0.72 483	0.72 469	0.45 421	0.82 471	0.47 391	0.60 465	0.50 316	0.63 455	0.39 492	0.39 496	0.44 489	0.51 500	0.52 490	0.37 487

anonymity	0.56 468	0.54 487	0.70 419	0.47 485	0.61 498	0.56 456	0.43 465	0.69 479	0.49 401	0.63 465	0.55 415	0.54 424	0.60 465	0.61 377	0.57 441	0.55 498	0.53 506	0.50 492	0.54 503	0.51 489	0.56 501

MFN_U_SF_RVC	0.56 468	0.51 485	1.19 488	0.38 472	0.22 422	0.69 472	0.27 382	0.80 492	0.67 459	0.73 475	0.74 462	0.87 480	0.61 474	0.81 453	0.76 462	0.29 480	0.27 484	0.32 480	0.37 491	0.32 480	0.31 481

SAMSARA	0.56 468	0.39 468	0.80 439	0.60 494	0.46 486	1.00 496	1.23 523	0.67 475	0.68 462	0.71 474	0.54 411	0.89 483	0.57 462	0.81 453	0.62 452	0.19 452	0.22 474	0.18 440	0.18 450	0.27 470	0.25 472

otaku	0.57 471	0.62 492	0.87 456	0.63 496	0.44 485	0.73 476	0.37 444	0.65 464	0.66 456	0.51 442	0.75 463	0.66 463	0.45 432	0.69 410	0.46 424	0.53 495	0.34 493	0.55 495	0.35 487	0.60 495	0.45 493

Ntro	0.58 472	0.64 493	0.92 463	0.66 497	0.50 491	0.77 480	0.36 440	0.66 470	0.70 466	0.50 437	0.59 428	0.65 459	0.51 453	0.75 431	0.45 418	0.56 499	0.32 492	0.56 498	0.34 486	0.63 497	0.46 496

PVD	0.58 472	0.34 454	0.84 450	0.39 474	0.31 472	0.59 461	0.47 475	0.80 492	1.25 505	0.92 487	1.09 486	0.79 477	0.82 488	0.85 459	0.76 462	0.21 457	0.18 459	0.22 460	0.18 450	0.27 470	0.35 486

ADCS	0.58 472	0.40 469	1.35 499	0.29 426	0.24 442	0.55 455	0.45 469	0.67 475	0.83 483	0.76 480	0.71 457	0.68 468	0.60 465	0.76 436	2.23 518	0.16 424	0.16 446	0.16 426	0.17 444	0.22 452	0.22 458

MeshStereo	0.58 472	0.27 425	0.67 407	0.22 212	0.17 344	0.66 470	0.37 444	0.78 488	0.61 448	1.47 517	1.30 495	1.65 503	0.79 484	1.12 490	0.59 447	0.17 435	0.17 453	0.17 432	0.14 414	0.17 415	0.14 383
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
MSMD_ROB	0.60 476	0.33 453	0.61 383	0.30 434	0.25 449	0.86 489	0.35 436	0.55 400	0.67 459	1.10 498	1.49 503	1.76 506	0.97 498	0.88 465	0.49 429	0.23 460	0.21 470	0.27 466	0.27 480	0.25 460	0.24 470

DGSMNet	0.61 477	0.29 435	0.91 461	0.51 489	0.70 502	0.62 466	1.38 524	0.59 436	0.55 432	0.37 347	0.61 439	0.52 418	0.33 375	0.65 398	0.43 411	0.53 495	0.60 513	0.67 500	0.61 508	0.63 497	0.61 508

FCDSN-DC	0.63 478	0.31 447	0.61 383	0.36 464	0.30 469	0.65 468	0.37 444	0.66 470	0.68 462	1.14 500	1.54 506	1.71 505	1.26 507	0.92 471	0.64 456	0.24 466	0.22 474	0.27 466	0.26 477	0.27 470	0.27 477
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 478	0.37 464	2.40 514	0.26 376	0.25 449	0.38 383	0.49 481	0.41 251	1.06 499	1.38 506	0.87 478	0.62 448	0.95 495	0.65 398	1.65 506	0.11 317	0.09 341	0.10 266	0.11 340	0.19 435	0.17 414

AnyNet_C01	0.65 480	0.58 488	2.60 517	0.32 446	0.26 454	0.88 490	0.61 491	0.63 462	0.62 450	0.68 471	0.96 482	0.76 476	0.60 465	0.96 478	1.43 502	0.16 424	0.16 446	0.17 432	0.17 444	0.23 455	0.23 465

DispFullNet	0.66 481	0.89 505	1.59 503	0.77 502	1.21 519	0.51 444	0.23 327	0.59 436	0.72 469	0.69 473	0.61 439	0.69 470	0.91 494	0.79 446	0.48 427	0.27 475	0.12 403	0.73 503	0.30 484	0.65 500	0.40 490

NVStereoNet_ROB	0.67 482	0.49 482	0.83 445	0.48 486	0.40 481	0.51 444	0.46 471	0.70 480	0.77 476	0.84 483	1.72 510	1.02 488	0.83 489	1.23 497	0.79 467	0.32 484	0.38 495	0.40 487	0.46 495	0.36 483	0.41 491
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 483	0.64 493	1.06 481	0.45 482	0.27 456	1.40 513	0.58 488	0.78 488	0.92 491	0.84 483	0.86 475	0.88 482	0.68 477	1.33 502	0.68 459	0.37 490	0.29 488	0.34 483	0.36 490	0.43 485	0.37 487

SPS-STEREO	0.69 484	0.61 491	0.98 472	0.52 491	0.57 496	0.74 477	0.50 482	0.78 488	0.62 450	0.95 490	0.86 475	0.94 484	0.70 479	1.01 483	0.87 474	0.58 501	0.51 503	0.50 492	0.50 499	0.55 492	0.58 503
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 485	0.30 441	0.69 413	0.32 446	0.27 456	0.81 486	0.39 455	0.79 491	0.82 480	1.41 509	1.58 508	1.98 508	1.26 507	1.02 484	0.77 465	0.24 466	0.22 474	0.27 466	0.26 477	0.26 466	0.26 474

FC-DCNN v2	0.71 486	0.30 441	0.67 407	0.32 446	0.27 456	0.84 487	0.39 455	0.84 496	0.85 486	1.44 513	1.64 509	2.09 510	1.28 509	1.06 486	0.80 468	0.24 466	0.22 474	0.27 466	0.26 477	0.26 466	0.25 472

RainbowNet	0.72 487	0.89 505	1.02 477	0.82 503	0.63 500	0.78 483	0.52 483	0.81 494	0.93 493	0.60 461	0.79 468	0.80 478	0.60 465	0.80 450	0.57 441	0.78 509	0.55 509	0.78 505	0.49 497	0.76 505	0.58 503

ACVNet_1	0.72 487	0.81 500	1.37 500	0.72 500	0.53 494	0.77 480	0.42 463	0.85 499	0.90 489	0.74 478	0.75 463	1.32 498	0.72 481	1.02 484	0.55 440	0.54 497	0.31 491	0.71 502	0.35 487	0.64 499	0.45 493

ACVNet-4b	0.72 487	0.81 500	1.33 498	0.72 500	0.50 491	0.80 485	0.31 417	0.71 482	0.80 479	0.50 437	0.72 461	0.95 486	0.43 428	0.96 478	1.20 497	1.13 522	0.21 470	0.76 504	0.45 494	0.65 500	0.46 496

MFMNet_re	0.72 487	0.76 498	0.99 473	0.62 495	0.70 502	0.77 480	0.67 494	0.75 485	0.83 483	0.78 481	0.86 475	0.69 470	0.78 483	0.71 416	0.61 450	0.66 504	0.59 512	0.61 499	0.58 507	0.68 503	0.71 512

ELAS_RVC	0.74 491	0.36 459	1.00 474	0.37 470	0.33 474	0.88 490	0.93 512	0.83 495	1.08 500	1.35 505	1.33 497	1.24 494	1.33 511	1.06 486	0.95 479	0.27 475	0.25 482	0.29 476	0.27 480	0.30 476	0.30 479
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 491	0.36 459	0.85 453	0.36 464	0.33 474	1.36 511	0.77 503	0.93 500	0.92 491	1.41 509	1.53 505	1.16 493	1.17 503	0.95 477	1.03 483	0.26 470	0.25 482	0.28 472	0.28 483	0.31 477	0.30 479
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	0.78 493	0.48 478	4.68 522	0.34 454	0.28 461	1.12 500	0.46 471	0.62 456	1.03 496	0.73 475	0.89 479	0.60 442	0.59 463	1.61 507	1.16 493	0.14 396	0.11 386	0.15 415	0.15 423	0.21 446	0.19 435

RTSA	0.78 493	0.48 478	4.68 522	0.34 454	0.28 461	1.12 500	0.46 471	0.62 456	1.03 496	0.73 475	0.89 479	0.60 442	0.59 463	1.61 507	1.16 493	0.14 396	0.11 386	0.15 415	0.15 423	0.21 446	0.19 435

SGM+DAISY	0.87 495	0.66 495	1.30 497	0.51 489	0.60 497	1.03 497	0.84 509	0.76 486	0.73 472	1.39 507	1.51 504	1.31 497	1.22 505	1.11 488	1.08 485	0.57 500	0.53 506	0.51 494	0.51 500	0.54 491	0.61 508

ACVNet_2	0.89 496	0.87 504	1.25 492	0.82 503	0.62 499	0.97 495	0.62 492	1.14 504	1.42 508	1.00 493	1.40 498	1.47 501	0.84 490	1.11 488	0.66 458	0.61 502	0.43 499	0.78 505	0.49 497	0.75 504	0.52 499

IMH-64-1	0.91 497	0.86 502	0.84 450	0.97 508	0.75 504	0.92 493	0.71 496	1.27 505	1.10 501	0.89 485	1.45 500	1.14 490	0.96 496	1.19 493	0.84 470	0.74 506	0.51 503	0.97 510	0.55 504	0.84 507	0.60 505

IMH-64	0.91 497	0.86 502	0.84 450	0.97 508	0.75 504	0.92 493	0.71 496	1.27 505	1.10 501	0.89 485	1.45 500	1.14 490	0.96 496	1.19 493	0.84 470	0.74 506	0.51 503	0.97 510	0.55 504	0.84 507	0.60 505

U	1.00 499	0.09 30	0.21 27	0.21 154	3.68 525	6.12 529	0.14 35	0.21 24	0.21 70	0.11 15	0.11 14	0.10 9	0.09 12	0.12 2	0.11 8	0.07 40	0.05 9	5.42 532	2.90 530	0.07 74	0.06 46

PWCK	1.00 499	1.17 518	1.70 507	0.91 506	0.41 482	1.19 504	0.92 511	1.10 502	1.14 503	1.16 501	1.14 489	1.25 495	0.88 493	1.75 513	1.04 484	0.87 513	0.50 501	0.87 508	0.53 502	0.96 515	0.52 499

WAO-7	1.01 501	0.89 505	0.93 465	0.83 505	0.66 501	1.18 502	0.81 507	1.40 509	1.57 511	1.11 499	1.76 512	1.45 500	1.19 504	1.50 506	1.14 490	0.61 502	0.62 516	0.70 501	0.68 511	0.66 502	0.60 505

MADNet+	1.01 501	1.16 517	4.72 524	0.70 499	0.47 487	1.24 506	0.96 513	0.97 501	0.89 487	0.65 469	0.77 466	0.87 480	0.85 492	2.09 517	1.68 507	0.38 491	0.39 496	0.31 479	0.27 480	0.43 485	0.39 489

IMH	1.05 503	0.95 510	1.00 474	1.01 510	0.78 507	1.11 499	0.68 495	1.38 508	1.43 509	1.00 493	1.72 510	1.43 499	1.14 500	1.73 512	0.89 475	1.09 519	0.55 509	0.99 512	0.57 506	0.87 510	0.62 510

WAO-6	1.07 504	0.93 509	0.92 463	0.96 507	0.78 507	1.28 508	0.75 500	1.34 507	2.00 515	1.02 495	1.54 506	1.59 502	1.22 505	1.31 501	1.14 490	0.78 509	0.55 509	1.02 514	0.75 515	0.83 506	0.69 511

LVE	1.13 505	1.02 511	1.28 495	1.01 510	0.80 510	1.29 509	0.81 507	1.47 512	1.96 513	1.07 497	1.90 513	1.90 507	1.01 499	1.48 505	0.91 476	0.93 516	0.61 515	0.94 509	0.69 512	0.87 510	0.75 516

JetBlue	1.14 506	0.76 498	2.36 512	0.59 493	0.75 504	3.04 524	1.78 525	1.11 503	0.90 489	0.94 488	1.10 487	1.66 504	1.28 509	2.09 517	1.72 509	0.43 494	0.36 494	0.38 485	0.38 493	0.58 494	0.56 501

Dean	1.17 507	1.04 513	1.49 502	1.03 512	0.78 507	1.20 505	0.77 503	1.48 513	1.96 513	1.28 503	1.99 515	2.15 511	1.14 500	1.25 498	1.00 482	0.81 511	0.60 513	1.01 513	0.69 512	0.92 514	0.74 515

SGM-ForestM	1.36 508	0.28 428	0.79 436	0.26 376	0.16 324	2.26 521	1.00 515	1.42 510	1.46 510	2.38 522	2.05 516	5.95 530	2.66 523	2.95 522	2.46 520	0.17 435	0.18 459	0.18 440	0.18 450	0.15 391	0.18 427

MANE	1.41 509	0.36 459	0.74 428	0.43 479	0.41 482	2.16 520	0.80 505	2.39 525	3.38 520	2.22 521	3.06 523	3.54 523	2.73 524	2.15 519	1.94 515	0.28 478	0.27 484	0.30 478	0.46 495	0.28 474	0.34 485

TorneroNet-64	1.43 510	1.03 512	1.20 489	1.10 514	0.86 513	2.26 521	0.73 499	1.84 518	3.84 525	1.25 502	2.25 520	2.69 519	1.42 512	1.76 514	1.43 502	0.76 508	0.50 501	1.09 515	0.66 510	1.23 519	0.76 517

notaker	1.45 511	1.34 521	1.48 501	1.40 521	1.07 517	1.18 502	0.85 510	1.48 513	1.40 507	1.51 518	3.46 524	2.40 516	1.81 517	1.76 514	1.45 505	1.11 520	0.69 521	1.38 522	0.87 518	1.31 521	0.97 520

WAO-8	1.46 512	1.10 515	1.09 482	1.10 514	0.84 511	2.06 517	0.75 500	1.84 518	3.83 523	1.44 513	2.21 518	2.15 511	1.43 513	3.17 523	1.19 495	0.91 514	0.65 518	1.09 515	0.79 516	0.90 512	0.71 512

Venus	1.46 512	1.10 515	1.09 482	1.10 514	0.84 511	2.06 517	0.75 500	1.84 518	3.83 523	1.44 513	2.21 518	2.15 511	1.43 513	3.17 523	1.19 495	0.91 514	0.65 518	1.09 515	0.79 516	0.90 512	0.71 512

UNDER WATER-64	1.55 514	1.19 519	2.52 515	1.31 519	0.95 515	2.12 519	1.21 522	1.45 511	3.19 519	1.43 512	1.32 496	2.64 518	2.04 519	1.63 509	1.83 511	1.11 520	0.67 520	1.28 520	0.92 519	1.19 517	1.02 521

UNDER WATER	1.59 515	1.22 520	2.36 512	1.38 520	1.03 516	1.67 516	1.10 519	1.54 516	3.63 521	1.44 513	1.47 502	2.85 520	2.25 521	1.67 510	1.94 515	1.06 518	0.62 516	1.31 521	0.93 520	1.21 518	1.02 521

LSM	1.64 516	0.40 469	2.56 516	2.02 525	17.61 537	0.51 444	0.52 483	0.61 448	0.76 474	0.82 482	1.11 488	0.63 456	0.54 456	0.75 431	0.49 429	0.16 424	0.24 480	0.18 440	0.21 458	0.25 460	2.42 528

LE_ROB	1.76 517	0.20 363	2.68 518	0.48 486	0.52 493	0.78 483	0.96 513	0.84 496	6.61 530	7.40 531	2.08 517	2.08 509	4.83 526	1.27 500	3.79 525	0.10 281	0.08 307	0.12 357	0.11 340	0.11 310	0.10 292

ktn	1.77 518	1.36 522	1.22 490	1.43 522	1.14 518	1.52 514	1.08 518	1.51 515	3.96 526	2.77 525	4.69 526	3.35 522	1.46 515	1.69 511	1.25 499	1.43 524	0.77 522	1.45 523	0.99 521	1.32 522	0.96 519

KSHMR	1.89 519	1.36 522	1.60 504	1.47 523	1.22 520	1.38 512	1.06 517	1.79 517	5.97 529	1.42 511	5.65 529	2.98 521	1.14 500	2.23 520	1.20 497	1.27 523	1.12 523	1.46 524	1.10 523	1.32 522	1.15 523

TorneroNet	2.22 520	1.08 514	1.24 491	1.14 518	0.90 514	5.58 526	0.80 505	2.12 523	8.69 531	2.58 523	5.42 528	3.88 524	1.97 518	1.78 516	1.87 512	0.86 512	0.54 508	1.15 519	0.74 514	1.23 519	0.85 518

MADNet++	2.26 521	1.80 525	2.06 509	2.13 527	1.97 524	2.61 523	1.79 526	2.38 524	2.16 516	2.75 524	2.65 522	2.38 515	2.43 522	3.17 523	3.21 522	2.17 526	1.95 527	1.94 526	1.63 525	2.06 525	2.01 527

JetRed	2.30 522	2.64 527	6.12 525	1.12 517	1.38 522	5.85 528	3.29 527	1.99 521	1.67 512	1.98 520	1.95 514	2.16 514	1.60 516	2.48 521	4.10 526	1.05 517	1.60 524	1.09 515	1.01 522	1.67 524	1.28 524

HanzoNet	2.97 523	1.69 524	2.29 511	1.74 524	1.33 521	1.53 515	1.03 516	1.99 521	2.64 518	5.51 528	5.16 527	5.90 529	6.82 530	4.32 529	3.29 523	3.16 528	2.02 529	1.92 525	2.87 529	2.24 526	1.89 526

coex-ft	3.44 524	0.73 497	48.55 545	0.24 307	0.19 383	0.50 443	0.43 465	0.47 311	2.40 517	7.03 530	1.20 491	0.97 487	2.23 520	0.73 423	1.92 514	0.12 353	0.15 439	0.14 401	0.12 377	0.21 446	0.43 492

TCMNet-wrong-test	4.29 525	5.57 531	4.65 521	11.33 535	10.39 532	5.73 527	4.48 529	4.13 528	1.02 495	1.91 519	2.39 521	6.16 531	3.62 525	3.84 528	4.50 528	1.99 525	0.47 500	1.97 527	1.69 526	5.69 531	4.31 531

DPSimNet_ROB	4.34 526	4.23 528	6.89 527	3.67 528	3.68 525	4.75 525	5.21 530	2.67 526	3.68 522	5.82 529	3.95 525	5.57 526	6.72 529	3.46 527	4.48 527	4.05 531	2.88 530	4.68 531	3.12 531	3.69 528	3.62 530

tt	4.71 527	0.10 57	3.94 520	2.06 526	1.53 523	10.14 534	16.88 534	9.27 534	4.98 527	1.39 507	1.02 484	4.68 525	4.90 527	3.35 526	5.86 530	5.76 532	9.15 537	2.24 528	2.53 528	3.10 527	1.32 525

BEATNet-Init1	4.73 528	2.61 526	13.29 537	0.58 492	0.53 494	10.12 533	3.33 528	4.83 529	5.01 528	8.75 532	8.51 530	14.08 539	7.60 531	7.70 532	5.34 529	0.28 478	0.28 487	0.34 483	0.37 491	0.57 493	0.45 493

EDNetEfficientorigin	7.51 529	0.52 486	140.47 547	0.25 344	0.17 344	0.42 407	0.29 403	0.47 311	1.03 496	1.28 503	1.02 484	0.83 479	0.84 490	0.75 431	0.99 481	0.10 281	0.09 341	0.12 357	0.10 302	0.21 446	0.22 458

DGTPSM_ROB	8.34 530	5.10 529	10.37 535	5.31 530	10.18 530	8.33 530	23.60 538	6.06 531	13.41 537	4.90 526	10.87 535	5.65 527	10.44 532	6.17 530	12.59 533	3.74 529	7.55 532	3.69 529	7.26 534	4.14 529	7.46 532

DPSMNet_ROB	8.40 531	5.11 530	10.49 536	5.58 531	10.25 531	8.34 531	23.62 539	6.07 532	13.45 538	4.93 527	10.88 536	5.66 528	10.44 532	6.24 531	12.64 534	3.98 530	7.61 533	3.76 530	7.30 535	4.20 530	7.51 533

DLNR_Zeroshot_test	10.44 532	12.10 539	19.93 539	106.08 547	23.66 544	0.14 9	0.13 19	3.22 527	0.17 24	0.16 74	0.23 115	0.16 85	0.10 27	0.31 236	0.15 110	2.36 527	0.06 115	0.07 46	0.07 103	39.70 545	0.06 46

LRCNet_RVC	10.90 533	14.34 541	9.35 528	15.35 536	8.04 529	1.08 498	0.34 433	8.78 533	0.70 466	12.63 539	16.05 539	9.85 532	6.54 528	8.57 533	6.34 531	20.27 543	5.40 531	23.70 541	21.88 540	14.87 538	13.83 540

DPSM_ROB	11.49 534	9.87 537	10.35 533	11.13 533	11.31 533	19.11 541	27.51 541	13.37 539	14.21 540	10.31 536	11.06 537	10.96 537	11.27 538	11.96 539	13.59 536	6.78 534	8.19 535	6.03 533	7.09 532	7.93 532	7.73 535

DPSM	11.49 534	9.87 537	10.35 533	11.13 533	11.31 533	19.11 541	27.51 541	13.37 539	14.21 540	10.31 536	11.06 537	10.96 537	11.27 538	11.96 539	13.59 536	6.78 534	8.19 535	6.03 533	7.09 532	7.93 532	7.73 535

xxxxx1	15.27 536	9.54 534	10.31 530	20.13 539	18.88 538	17.08 536	23.03 535	10.36 535	10.99 533	9.21 533	9.62 531	10.74 534	10.61 535	10.72 535	13.89 538	7.97 536	9.20 538	31.85 544	44.72 544	12.84 535	13.69 537

tt_ll	15.27 536	9.54 534	10.31 530	20.13 539	18.88 538	17.08 536	23.03 535	10.36 535	10.99 533	9.21 533	9.62 531	10.74 534	10.61 535	10.72 535	13.89 538	7.97 536	9.20 538	31.85 544	44.72 544	12.84 535	13.69 537

ff	15.27 536	9.54 534	10.31 530	20.13 539	18.88 538	17.08 536	23.03 535	10.36 535	10.99 533	9.21 533	9.62 531	10.74 534	10.61 535	10.72 535	13.89 538	7.97 536	9.20 538	31.85 544	44.72 544	12.84 535	13.69 537

PML	16.10 539	12.82 540	6.78 526	5.23 529	7.76 528	33.92 543	66.56 546	5.30 530	10.28 532	26.12 545	68.59 546	20.51 541	13.49 540	10.06 534	6.78 532	5.96 533	2.00 528	6.04 535	2.18 527	8.96 534	2.60 529

Anonymous_1	16.62 540	9.35 533	9.84 529	10.66 532	14.64 535	18.66 540	27.12 540	12.64 538	13.51 539	10.76 538	10.30 534	10.13 533	10.60 534	11.06 538	12.74 535	15.87 542	7.74 534	16.92 539	43.48 543	58.66 546	7.68 534

HaxPig	17.72 541	20.22 545	19.73 538	16.53 537	16.51 536	9.27 532	9.33 531	14.34 541	13.27 536	18.65 540	18.70 540	17.35 540	16.77 541	17.04 541	16.45 541	22.05 544	20.89 544	22.27 540	21.53 539	21.29 542	22.13 544

MEDIAN_ROB	21.21 542	24.62 546	23.47 543	19.58 538	19.65 541	13.22 535	10.96 532	17.88 542	17.00 542	22.14 544	22.02 542	20.86 542	20.36 542	21.06 542	19.71 542	25.63 545	24.13 545	26.21 542	25.20 541	25.17 543	25.38 545

CasAABBNet	23.10 543	19.86 542	20.64 540	22.47 542	22.73 542	38.41 544	55.50 545	26.89 544	28.70 545	20.61 542	22.15 543	22.08 543	22.75 543	23.99 543	27.36 545	13.59 539	16.48 542	12.14 536	14.27 537	15.95 539	15.53 541

Selective-RAFT-Error	23.16 544	19.93 543	20.87 541	22.54 543	22.81 543	38.52 546	55.47 544	27.01 546	28.83 546	20.66 543	22.25 544	22.09 544	22.80 545	24.09 544	27.36 545	13.61 540	16.48 542	12.15 537	14.28 538	15.99 540	15.57 542

LSM0	24.24 545	19.98 544	22.32 542	24.22 544	40.14 546	38.48 545	55.20 543	26.95 545	28.57 544	20.49 541	21.83 541	22.26 545	22.75 543	24.22 545	27.30 544	13.66 541	16.32 541	12.19 538	14.15 536	16.10 541	17.66 543

AVERAGE_ROB	25.43 546	29.06 547	27.24 544	24.63 545	24.20 545	17.73 539	12.61 533	22.29 543	21.39 543	26.79 546	26.16 545	25.20 546	24.64 546	25.07 546	23.53 543	29.96 546	28.40 546	30.60 543	29.58 542	29.72 544	29.84 546

test_example2	101.33 547	108.28 548	68.15 546	98.43 546	106.93 547	89.75 547	102.43 547	36.80 547	97.65 547	129.04 547	130.15 547	65.26 547	66.62 547	92.11 547	80.24 547	144.10 547	199.48 547	81.81 547	103.01 547	125.01 547	101.27 547

ccccc		256.29 549		354.40 548	364.36 548	149.10 548		152.89 548		153.93 548		164.00 548		268.02 548		390.55 548	349.22 548	244.59 548	219.82 548	412.30 548

ASD4		6.65 532

Low-res two-view benchmark