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

Reg-Stereo(zero)	0.16 71	0.07 1	0.36 164	0.19 48	0.10 36	0.19 72	0.14 26	0.28 75	0.24 102	0.22 112	0.20 80	0.24 166	0.18 172	0.21 77	0.18 172	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.06 46	0.06 13	0.06 41

FoundationStereo	0.09 1	0.07 1	0.16 4	0.16 5	0.08 4	0.12 6	0.13 11	0.11 1	0.12 1	0.09 2	0.07 1	0.10 7	0.09 8	0.11 1	0.10 1	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 3

dual_stereo	0.10 2	0.07 1	0.14 2	0.17 9	0.08 4	0.09 1	0.13 11	0.24 43	0.13 3	0.10 4	0.09 4	0.09 3	0.08 2	0.18 34	0.12 20	0.07 37	0.06 106	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 3

Pointernet	0.13 14	0.07 1	0.27 62	0.19 48	0.11 68	0.20 100	0.12 5	0.31 114	0.24 102	0.15 42	0.15 35	0.13 25	0.11 35	0.17 21	0.13 50	0.08 150	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 3

CAS	0.15 57	0.07 1	0.21 18	0.41 459	0.16 309	0.20 100	0.18 146	0.22 18	0.19 30	0.15 42	0.19 65	0.11 13	0.09 8	0.14 3	0.13 50	0.29 462	0.04 1	0.06 2	0.04 1	0.06 13	0.14 366

IGEV-RUCA	0.21 183	0.08 6	0.23 29	0.19 48	0.19 368	0.28 251	0.24 334	0.23 31	0.21 59	0.20 96	0.23 104	0.28 219	0.49 430	0.26 156	0.18 172	0.09 223	0.08 294	0.18 422	0.13 385	0.17 398	0.17 396

MonSter	0.10 2	0.08 6	0.13 1	0.17 9	0.08 4	0.14 7	0.12 5	0.24 43	0.19 30	0.09 2	0.11 7	0.08 2	0.07 1	0.14 3	0.11 6	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 4	0.08 6	0.17 5	0.17 9	0.09 15	0.22 151	0.14 26	0.14 2	0.16 7	0.11 8	0.10 5	0.09 3	0.08 2	0.21 77	0.11 6	0.06 2	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 3

999	0.14 32	0.08 6	0.24 36	0.19 48	0.11 68	0.20 100	0.17 104	0.24 43	0.18 21	0.13 20	0.16 43	0.14 47	0.11 35	0.36 258	0.15 100	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.06 13	0.07 106

IGEV-Stereo++	0.11 4	0.08 6	0.15 3	0.19 48	0.11 68	0.14 7	0.10 1	0.22 18	0.18 21	0.10 4	0.13 17	0.10 7	0.11 35	0.14 3	0.11 6	0.06 2	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 3

Occ-G	0.13 14	0.08 6	0.21 18	0.17 9	0.10 36	0.15 11	0.19 187	0.22 18	0.19 30	0.13 20	0.19 65	0.21 124	0.11 35	0.17 21	0.14 78	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.07 66	0.06 41

IGEV-Stereo+	0.12 6	0.08 6	0.17 5	0.18 19	0.13 190	0.09 1	0.11 3	0.16 3	0.15 5	0.10 4	0.08 3	0.10 7	0.10 21	0.21 77	0.11 6	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.16 381	0.24 452

trnet	0.13 14	0.08 6	0.21 18	0.15 3	0.07 1	0.21 126	0.12 5	0.24 43	0.24 102	0.16 63	0.21 92	0.15 61	0.13 78	0.18 34	0.13 50	0.08 150	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.06 13	0.05 3

MoCha-V2	0.13 14	0.08 6	0.26 54	0.23 244	0.09 15	0.16 24	0.15 46	0.26 50	0.16 7	0.15 42	0.15 35	0.13 25	0.14 96	0.20 58	0.11 6	0.06 2	0.07 213	0.06 2	0.06 46	0.06 13	0.05 3

Any-RAFT	0.17 87	0.08 6	0.31 104	0.19 48	0.10 36	0.29 272	0.16 69	0.42 252	0.30 180	0.24 131	0.27 141	0.27 204	0.16 123	0.21 77	0.12 20	0.08 150	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.07 66	0.06 41

LoS	0.14 32	0.08 6	0.27 62	0.16 5	0.09 15	0.22 151	0.14 26	0.26 50	0.26 124	0.15 42	0.18 58	0.18 91	0.13 78	0.22 91	0.14 78	0.08 150	0.06 106	0.06 2	0.04 1	0.06 13	0.06 41
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 32	0.08 6	0.19 8	0.17 9	0.22 407	0.18 48	0.16 69	0.23 31	0.19 30	0.14 37	0.17 50	0.14 47	0.10 21	0.18 34	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.08 126	0.18 409

EGLCR-Stereo	0.13 14	0.08 6	0.20 14	0.18 19	0.09 15	0.21 126	0.13 11	0.27 60	0.21 59	0.13 20	0.10 5	0.15 61	0.09 8	0.20 58	0.13 50	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.06 41

CREStereo++_RVC	0.15 57	0.08 6	0.26 54	0.17 9	0.11 68	0.18 48	0.13 11	0.22 18	0.30 180	0.21 107	0.30 171	0.13 25	0.11 35	0.16 14	0.15 100	0.07 37	0.04 1	0.06 2	0.15 405	0.06 13	0.05 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
CREStereo	0.13 14	0.08 6	0.21 18	0.14 1	0.08 4	0.22 151	0.15 46	0.25 47	0.24 102	0.16 63	0.21 92	0.14 47	0.13 78	0.18 34	0.13 50	0.09 223	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.07 66	0.06 41
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 57	0.08 6	0.23 29	0.15 3	0.09 15	0.23 172	0.16 69	0.25 47	0.23 88	0.17 74	0.21 92	0.16 74	0.14 96	0.22 91	0.13 50	0.29 462	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.07 66	0.06 41

GREAT-IGEV	0.12 6	0.09 22	0.25 46	0.16 5	0.11 68	0.14 7	0.16 69	0.17 4	0.17 15	0.10 4	0.15 35	0.09 3	0.09 8	0.18 34	0.10 1	0.06 2	0.07 213	0.06 2	0.05 16	0.07 66	0.10 278

AIO_test	0.12 6	0.09 22	0.20 14	0.19 48	0.11 68	0.15 11	0.17 104	0.19 7	0.16 7	0.11 8	0.13 17	0.14 47	0.09 8	0.20 58	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 3

GIP-stereo	0.12 6	0.09 22	0.20 14	0.19 48	0.11 68	0.16 24	0.14 26	0.29 86	0.18 21	0.11 8	0.16 43	0.13 25	0.09 8	0.15 7	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 3

fffft	0.13 14	0.09 22	0.24 36	0.19 48	0.10 36	0.17 35	0.19 187	0.22 18	0.16 7	0.14 37	0.11 7	0.13 25	0.10 21	0.24 109	0.18 172	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.07 66	0.06 41
1: 1. 1
tt45	0.14 32	0.09 22	0.22 23	0.19 48	0.11 68	0.23 172	0.18 146	0.22 18	0.17 15	0.15 42	0.13 17	0.14 47	0.10 21	0.30 218	0.14 78	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.06 46	0.07 66	0.07 106

WCG-NET	0.14 32	0.09 22	0.23 29	0.18 19	0.08 4	0.18 48	0.17 104	0.21 15	0.28 149	0.18 88	0.21 92	0.15 61	0.12 52	0.18 34	0.12 20	0.06 2	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 3

U	1.00 481	0.09 22	0.21 18	0.21 142	3.68 507	6.12 510	0.14 26	0.21 15	0.21 59	0.11 8	0.11 7	0.10 7	0.09 8	0.12 2	0.11 6	0.07 37	0.05 8	5.42 513	2.90 511	0.07 66	0.06 41

WCG-NET（raft）	0.14 32	0.09 22	0.23 29	0.17 9	0.08 4	0.19 72	0.16 69	0.23 31	0.26 124	0.18 88	0.19 65	0.20 113	0.12 52	0.21 77	0.12 20	0.06 2	0.06 106	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 3

RSM++	0.12 6	0.09 22	0.19 8	0.20 101	0.09 15	0.17 35	0.15 46	0.21 15	0.19 30	0.12 16	0.12 11	0.14 47	0.09 8	0.20 58	0.12 20	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.07 66	0.05 3

RSM	0.12 6	0.09 22	0.20 14	0.20 101	0.09 15	0.16 24	0.15 46	0.23 31	0.18 21	0.13 20	0.13 17	0.15 61	0.09 8	0.21 77	0.12 20	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.05 3

RAFT-Stereo-weight	0.15 57	0.09 22	0.26 54	0.20 101	0.10 36	0.19 72	0.17 104	0.36 188	0.29 168	0.24 131	0.20 80	0.19 105	0.10 21	0.18 34	0.15 100	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.06 13	0.05 3

MSKI-zero shot	0.17 87	0.09 22	0.43 259	0.20 101	0.11 68	0.21 126	0.15 46	0.32 124	0.21 59	0.23 117	0.24 116	0.23 154	0.10 21	0.31 225	0.13 50	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.06 13	0.06 41

AEACV	0.13 14	0.09 22	0.23 29	0.18 19	0.19 368	0.19 72	0.16 69	0.23 31	0.14 4	0.13 20	0.17 50	0.13 25	0.16 123	0.16 14	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.08 163	0.07 66	0.06 41

Selective-IGEV	0.12 6	0.09 22	0.22 23	0.19 48	0.10 36	0.15 11	0.14 26	0.27 60	0.15 5	0.13 20	0.14 33	0.13 25	0.08 2	0.21 77	0.12 20	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.06 13	0.05 3

knoymous	0.17 87	0.09 22	0.32 110	0.17 9	0.11 68	0.21 126	0.17 104	0.32 124	0.23 88	0.23 117	0.28 146	0.27 204	0.16 123	0.23 100	0.16 123	0.09 223	0.06 106	0.09 182	0.06 46	0.09 189	0.09 225

riskmin	0.18 110	0.09 22	0.34 134	0.18 19	0.12 121	0.24 193	0.16 69	0.34 146	0.28 149	0.21 107	0.23 104	0.33 272	0.24 245	0.23 100	0.17 152	0.09 223	0.06 106	0.09 182	0.06 46	0.10 251	0.10 278

MC-Stereo	0.14 32	0.09 22	0.25 46	0.21 142	0.09 15	0.18 48	0.16 69	0.23 31	0.19 30	0.18 88	0.23 104	0.16 74	0.13 78	0.22 91	0.13 50	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.05 3

RCA-Stereo	0.16 71	0.09 22	0.25 46	0.20 101	0.10 36	0.19 72	0.17 104	0.36 188	0.35 236	0.20 96	0.25 124	0.17 81	0.17 149	0.18 34	0.14 78	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.06 13	0.05 3

test-3	0.16 71	0.09 22	0.31 104	0.21 142	0.11 68	0.18 48	0.16 69	0.30 103	0.27 134	0.26 151	0.16 43	0.22 134	0.12 52	0.26 156	0.18 172	0.06 2	0.04 1	0.08 110	0.08 163	0.06 13	0.06 41

test_1	0.16 71	0.09 22	0.31 104	0.21 142	0.11 68	0.18 48	0.16 69	0.30 103	0.27 134	0.25 139	0.16 43	0.22 134	0.12 52	0.26 156	0.18 172	0.06 2	0.04 1	0.08 110	0.08 163	0.06 13	0.06 41

DEmStereo	0.26 300	0.09 22	0.47 294	0.19 48	0.12 121	0.30 289	0.25 350	0.28 75	0.36 248	0.36 328	0.58 408	0.25 174	0.48 429	0.53 320	0.44 397	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.08 163	0.06 13	0.07 106

GrayStereo	0.25 285	0.09 22	0.32 110	0.26 361	0.13 190	0.23 172	0.47 457	0.34 146	0.30 180	0.39 361	0.47 362	0.30 245	0.79 466	0.29 204	0.16 123	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.09 247	0.07 66	0.13 347

s12784h	0.17 87	0.09 22	0.26 54	0.18 19	0.07 1	0.32 312	0.19 187	0.37 198	0.32 200	0.23 117	0.25 124	0.18 91	0.17 149	0.25 140	0.16 123	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.06 13	0.05 3

TANstereo	0.15 57	0.09 22	0.28 73	0.16 5	0.08 4	0.25 207	0.14 26	0.23 31	0.28 149	0.24 131	0.30 171	0.16 74	0.12 52	0.17 21	0.13 50	0.08 150	0.07 213	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.07 106

R-Stereo Train	0.18 110	0.09 22	0.32 110	0.22 200	0.12 121	0.22 151	0.19 187	0.42 252	0.19 30	0.31 244	0.45 346	0.20 113	0.14 96	0.18 34	0.15 100	0.08 150	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.06 13	0.06 41

RAFT-Stereo	0.18 110	0.09 22	0.32 110	0.22 200	0.12 121	0.22 151	0.19 187	0.42 252	0.19 30	0.31 244	0.45 346	0.20 113	0.14 96	0.18 34	0.15 100	0.08 150	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.06 13	0.06 41
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MM-Stereo_test2	0.15 57	0.10 48	0.44 267	0.23 244	0.11 68	0.21 126	0.21 262	0.27 60	0.22 70	0.15 42	0.16 43	0.13 25	0.11 35	0.20 58	0.13 50	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.09 189	0.05 3

MM-Stereo_test1	0.17 87	0.10 48	0.39 208	0.23 244	0.11 68	0.20 100	0.22 287	0.33 138	0.29 168	0.22 112	0.21 92	0.15 61	0.14 96	0.23 100	0.13 50	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.09 189	0.06 41

castereo++	0.13 14	0.10 48	0.18 7	0.18 19	0.10 36	0.27 235	0.13 11	0.23 31	0.23 88	0.11 8	0.13 17	0.16 74	0.10 21	0.18 34	0.10 1	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.05 1	0.04 1

castereo	0.14 32	0.10 48	0.19 8	0.18 19	0.10 36	0.20 100	0.19 187	0.30 103	0.27 134	0.13 20	0.18 58	0.16 74	0.16 123	0.15 7	0.13 50	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.06 46	0.06 13	0.05 3

SMoEStereo_RVC	0.13 14	0.10 48	0.22 23	0.19 48	0.10 36	0.19 72	0.17 104	0.19 7	0.19 30	0.15 42	0.13 17	0.12 15	0.11 35	0.24 109	0.16 123	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.06 13	0.06 41

PAM_32	0.23 230	0.10 48	0.63 377	0.21 142	0.14 231	0.33 323	0.19 187	0.36 188	0.23 88	0.29 197	0.28 146	0.56 411	0.28 308	0.27 175	0.18 172	0.08 150	0.06 106	0.08 110	0.09 247	0.07 66	0.09 225

PAM	0.23 230	0.10 48	0.63 377	0.22 200	0.15 279	0.34 336	0.21 262	0.37 198	0.22 70	0.31 244	0.27 141	0.55 408	0.26 274	0.26 156	0.17 152	0.08 150	0.06 106	0.07 36	0.09 247	0.07 66	0.09 225

UGAM-zero	0.23 230	0.10 48	0.54 339	0.19 48	0.13 190	0.21 126	0.14 26	0.44 269	0.22 70	0.28 170	0.28 146	0.51 396	0.33 357	0.65 380	0.14 78	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.08 163	0.06 13	0.07 106

AIO-Stereo	0.13 14	0.10 48	0.22 23	0.20 101	0.09 15	0.16 24	0.15 46	0.27 60	0.16 7	0.13 20	0.15 35	0.13 25	0.08 2	0.18 34	0.11 6	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.06 41

test_sample2	0.21 183	0.10 48	0.28 73	0.19 48	0.11 68	0.27 235	0.21 262	0.43 264	0.29 168	0.26 151	0.31 185	0.30 245	0.24 245	0.45 286	0.18 172	0.09 223	0.07 213	0.08 110	0.07 93	0.09 189	0.09 225

test_sample1	0.20 163	0.10 48	0.28 73	0.19 48	0.12 121	0.28 251	0.19 187	0.41 238	0.25 115	0.26 151	0.31 185	0.29 229	0.26 274	0.44 283	0.21 237	0.09 223	0.07 213	0.08 110	0.07 93	0.09 189	0.09 225

testlalala2	0.18 110	0.10 48	0.50 317	0.36 446	0.25 432	0.23 172	0.14 26	0.34 146	0.24 102	0.25 139	0.25 124	0.21 124	0.12 52	0.16 14	0.16 123	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.06 41

IGEV++	0.13 14	0.10 48	0.23 29	0.21 142	0.10 36	0.15 11	0.15 46	0.29 86	0.16 7	0.12 16	0.15 35	0.12 15	0.12 52	0.17 21	0.14 78	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.05 16	0.07 66	0.07 106

11t1	0.18 110	0.10 48	0.30 90	0.20 101	0.11 68	0.27 235	0.17 104	0.35 170	0.23 88	0.25 139	0.23 104	0.23 154	0.23 227	0.25 140	0.18 172	0.09 223	0.07 213	0.07 36	0.06 46	0.09 189	0.09 225

IGEV_Zeroshot_test	0.18 110	0.10 48	0.65 385	0.20 101	0.12 121	0.19 72	0.15 46	0.34 146	0.19 30	0.28 170	0.22 101	0.27 204	0.13 78	0.23 100	0.18 172	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.08 163	0.07 66	0.06 41

MIF-Stereo (partial)	0.16 71	0.10 48	0.34 134	0.21 142	0.15 279	0.15 11	0.13 11	0.28 75	0.25 115	0.17 74	0.26 134	0.15 61	0.16 123	0.25 140	0.17 152	0.09 223	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.09 189	0.08 171

UniTT-Stereo	0.14 32	0.10 48	0.30 90	0.21 142	0.13 190	0.17 35	0.13 11	0.19 7	0.18 21	0.15 42	0.20 80	0.10 7	0.11 35	0.18 34	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.08 126	0.06 41

testlalala	0.15 57	0.10 48	0.36 164	0.19 48	0.12 121	0.23 172	0.16 69	0.26 50	0.19 30	0.24 131	0.19 65	0.14 47	0.11 35	0.16 14	0.13 50	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.05 1	0.05 3

RAFT-Test	0.17 87	0.10 48	0.38 194	0.19 48	0.12 121	0.25 207	0.17 104	0.33 138	0.23 88	0.23 117	0.29 158	0.27 204	0.14 96	0.20 58	0.14 78	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.06 41

LoS_RVC	0.13 14	0.10 48	0.19 8	0.18 19	0.16 309	0.20 100	0.18 146	0.20 10	0.17 15	0.13 20	0.19 65	0.12 15	0.15 109	0.17 21	0.13 50	0.06 2	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.12 333

anonymousdsp2	0.17 87	0.10 48	0.28 73	0.20 101	0.11 68	0.25 207	0.17 104	0.41 238	0.31 192	0.23 117	0.23 104	0.22 134	0.15 109	0.25 140	0.15 100	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.08 126	0.07 106

DCANet-4	0.19 148	0.10 48	0.52 332	0.19 48	0.09 15	0.19 72	0.18 146	0.36 188	0.39 282	0.29 197	0.30 171	0.17 81	0.22 216	0.20 58	0.18 172	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.05 1	0.07 106

tt	4.71 508	0.10 48	3.94 502	2.06 508	1.53 505	10.14 515	16.88 515	9.27 515	4.98 508	1.39 489	1.02 466	4.68 507	4.90 508	3.35 508	5.86 511	5.76 513	9.15 518	2.24 509	2.53 509	3.10 509	1.32 507

DisPM	0.19 148	0.10 48	0.35 144	0.23 244	0.13 190	0.18 48	0.20 233	0.29 86	0.29 168	0.33 278	0.34 222	0.23 154	0.16 123	0.33 238	0.16 123	0.09 223	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.07 66	0.11 311

iRaft-Stereo_20w	0.19 148	0.10 48	0.46 286	0.19 48	0.13 190	0.25 207	0.19 187	0.52 354	0.19 30	0.29 197	0.21 92	0.22 134	0.20 196	0.28 188	0.18 172	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.08 163	0.08 126	0.08 171

GLC_STEREO	0.15 57	0.10 48	0.24 36	0.21 142	0.09 15	0.17 35	0.15 46	0.23 31	0.27 134	0.17 74	0.20 80	0.17 81	0.11 35	0.23 100	0.16 123	0.07 37	0.09 328	0.09 182	0.08 163	0.07 66	0.06 41

CrosDoStereo	0.31 354	0.10 48	0.49 307	0.18 19	0.12 121	0.22 151	1.11 502	0.34 146	0.37 259	0.38 346	0.61 421	0.28 219	0.46 420	0.61 359	0.57 423	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.08 163	0.07 66	0.07 106

PFNet+	0.20 163	0.10 48	0.37 175	0.21 142	0.12 121	0.17 35	0.19 187	0.29 86	0.34 221	0.33 278	0.32 192	0.24 166	0.16 123	0.32 231	0.17 152	0.10 269	0.07 213	0.11 306	0.10 288	0.08 126	0.12 333

NF-Stereo	0.20 163	0.10 48	0.35 144	0.24 292	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.38 204	0.32 200	0.28 170	0.30 171	0.22 134	0.16 123	0.51 308	0.20 215	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.13 347

OCTAStereo	0.20 163	0.10 48	0.35 144	0.24 292	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.38 204	0.32 200	0.28 170	0.30 171	0.22 134	0.16 123	0.51 308	0.20 215	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.13 347

PSM-softLoss	0.21 183	0.10 48	0.39 208	0.24 292	0.12 121	0.20 100	0.18 146	0.38 204	0.26 124	0.29 197	0.32 192	0.24 166	0.16 123	0.52 314	0.20 215	0.09 223	0.06 106	0.10 252	0.09 247	0.08 126	0.12 333

KMStereo	0.21 183	0.10 48	0.39 208	0.24 292	0.12 121	0.20 100	0.18 146	0.38 204	0.26 124	0.29 197	0.32 192	0.24 166	0.16 123	0.52 314	0.20 215	0.09 223	0.06 106	0.10 252	0.09 247	0.08 126	0.12 333

PSM-AAD	0.25 285	0.10 48	0.30 90	0.24 292	0.12 121	0.26 225	0.38 432	0.34 146	0.28 149	0.35 313	0.39 277	0.28 219	0.79 466	0.30 218	0.16 123	0.07 37	0.06 106	0.12 342	0.11 325	0.08 126	0.21 435

FTStereo	0.28 327	0.10 48	0.43 259	0.23 244	0.13 190	0.21 126	0.53 467	0.34 146	0.26 124	0.38 346	0.95 463	0.30 245	0.56 442	0.32 231	0.18 172	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.07 66	0.19 417

KYRaft	0.22 213	0.10 48	0.30 90	0.23 244	0.12 121	0.23 172	0.23 312	0.35 170	0.24 102	0.35 313	0.54 395	0.34 279	0.26 274	0.29 204	0.15 100	0.07 37	0.05 8	0.09 182	0.10 288	0.08 126	0.31 463

DeepStereo_LL	0.31 354	0.10 48	0.49 307	0.18 19	0.12 121	0.22 151	1.11 502	0.34 146	0.37 259	0.38 346	0.61 421	0.28 219	0.46 420	0.61 359	0.57 423	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.08 163	0.07 66	0.07 106

SST-Stereo	0.21 183	0.10 48	0.37 175	0.24 292	0.13 190	0.19 72	0.17 104	0.31 114	0.24 102	0.34 297	0.33 213	0.29 229	0.25 265	0.56 338	0.17 152	0.08 150	0.05 8	0.10 252	0.08 163	0.09 189	0.07 106

RAFT_R40	0.21 183	0.10 48	0.37 175	0.24 292	0.13 190	0.18 48	0.18 146	0.31 114	0.29 168	0.33 278	0.33 213	0.30 245	0.24 245	0.55 328	0.18 172	0.08 150	0.05 8	0.10 252	0.08 163	0.08 126	0.07 106

DRaft	0.24 258	0.10 48	0.34 134	0.18 19	0.12 121	0.28 251	0.23 312	0.33 138	0.39 282	0.38 346	0.61 421	0.21 124	0.41 398	0.48 295	0.42 392	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.08 163	0.07 66	0.08 171

PFNet	0.23 230	0.10 48	0.57 352	0.24 292	0.14 231	0.22 151	0.19 187	0.39 216	0.33 212	0.35 313	0.32 192	0.27 204	0.19 187	0.64 374	0.22 257	0.09 223	0.05 8	0.09 182	0.07 93	0.08 126	0.07 106

RE-Stereo	0.20 163	0.10 48	0.35 144	0.24 292	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.38 204	0.32 200	0.28 170	0.30 171	0.22 134	0.16 123	0.51 308	0.20 215	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.13 347

TVStereo	0.20 163	0.10 48	0.35 144	0.24 292	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.38 204	0.32 200	0.28 170	0.30 171	0.22 134	0.16 123	0.51 308	0.20 215	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.13 347

RAFT-345	0.21 183	0.10 48	0.46 286	0.22 200	0.11 68	0.20 100	0.16 69	0.26 50	0.25 115	0.27 160	0.66 430	0.21 124	0.16 123	0.55 328	0.21 237	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.06 13	0.06 41

GMM-Stereo	0.21 183	0.10 48	0.43 259	0.23 244	0.13 190	0.24 193	0.25 350	0.37 198	0.27 134	0.30 227	0.45 346	0.27 204	0.21 203	0.31 225	0.17 152	0.07 37	0.05 8	0.10 252	0.09 247	0.08 126	0.19 417

Prome-Stereo	0.21 183	0.10 48	0.30 90	0.24 292	0.12 121	0.23 172	0.23 312	0.36 188	0.25 115	0.33 278	0.59 410	0.24 166	0.28 308	0.29 204	0.16 123	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.08 126	0.20 427

XX-Stereo	0.21 183	0.10 48	0.83 427	0.26 361	0.17 329	0.23 172	0.13 11	0.40 226	0.18 21	0.20 96	0.41 295	0.31 256	0.10 21	0.32 231	0.12 20	0.08 150	0.06 106	0.08 110	0.08 163	0.07 66	0.05 3

222	0.41 414	0.10 48	0.29 83	0.19 48	0.11 68	0.36 356	0.20 233	0.57 405	0.39 282	0.35 313	0.44 334	0.30 245	0.27 293	0.55 328	3.56 506	0.11 303	0.07 213	0.08 110	0.08 163	0.09 189	0.09 225

xxxx	0.34 376	0.10 48	0.29 83	0.19 48	0.11 68	0.37 361	0.20 233	0.58 413	0.38 273	0.29 197	0.42 311	0.38 312	0.24 245	0.46 289	2.20 499	0.11 303	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.09 189	0.09 225

test_xeample	0.34 376	0.10 48	0.29 83	0.19 48	0.11 68	0.33 323	0.23 312	0.55 382	0.38 273	0.32 267	0.45 346	0.29 229	0.26 274	0.57 341	2.24 501	0.10 269	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.09 189	0.09 225

EAI-Stereo	0.21 183	0.10 48	0.33 125	0.21 142	0.12 121	0.30 289	0.46 453	0.46 290	0.20 47	0.25 139	0.50 372	0.17 81	0.16 123	0.24 109	0.23 275	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.10 288	0.06 13	0.07 106

CFNet-RSSM	0.17 87	0.10 48	0.40 216	0.20 101	0.11 68	0.20 100	0.15 46	0.36 188	0.30 180	0.23 117	0.21 92	0.26 195	0.15 109	0.20 58	0.13 50	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.05 3

SFCPSM	0.22 213	0.10 48	0.51 328	0.21 142	0.14 231	0.34 336	0.22 287	0.55 382	0.39 282	0.29 197	0.32 192	0.23 154	0.21 203	0.27 175	0.19 201	0.09 223	0.07 213	0.09 182	0.09 247	0.09 189	0.08 171

Gwc-CoAtRS	0.17 87	0.10 48	0.37 175	0.20 101	0.12 121	0.19 72	0.15 46	0.32 124	0.28 149	0.23 117	0.23 104	0.27 204	0.15 109	0.20 58	0.13 50	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.06 41

HART	0.15 57	0.11 101	0.30 90	0.21 142	0.09 15	0.17 35	0.16 69	0.30 103	0.19 30	0.15 42	0.25 124	0.17 81	0.09 8	0.21 77	0.12 20	0.06 2	0.07 213	0.07 36	0.05 16	0.08 126	0.06 41

SCV_C0	0.14 32	0.11 101	0.25 46	0.19 48	0.12 121	0.15 11	0.16 69	0.30 103	0.22 70	0.13 20	0.15 35	0.13 25	0.09 8	0.24 109	0.10 1	0.06 2	0.05 8	0.06 2	0.06 46	0.09 189	0.06 41

AIO_rvc	0.12 6	0.11 101	0.22 23	0.19 48	0.10 36	0.15 11	0.17 104	0.20 10	0.16 7	0.11 8	0.13 17	0.13 25	0.08 2	0.22 91	0.11 6	0.06 2	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.07 106

HUF	0.15 57	0.11 101	0.38 194	0.17 9	0.11 68	0.16 24	0.17 104	0.22 18	0.20 47	0.11 8	0.13 17	0.14 47	0.11 35	0.18 34	0.12 20	0.07 37	0.20 450	0.06 2	0.05 16	0.07 66	0.14 366

mms	0.13 14	0.11 101	0.19 8	0.19 48	0.12 121	0.16 24	0.17 104	0.20 10	0.17 15	0.13 20	0.17 50	0.14 47	0.09 8	0.24 109	0.14 78	0.06 2	0.05 8	0.08 110	0.06 46	0.07 66	0.07 106

ours_stereo	0.13 14	0.11 101	0.23 29	0.20 101	0.11 68	0.17 35	0.18 146	0.20 10	0.19 30	0.13 20	0.18 58	0.14 47	0.10 21	0.23 100	0.14 78	0.06 2	0.05 8	0.08 110	0.06 46	0.06 13	0.05 3

fffy	0.14 32	0.11 101	0.24 36	0.20 101	0.10 36	0.19 72	0.18 146	0.22 18	0.19 30	0.13 20	0.16 43	0.15 61	0.13 78	0.25 140	0.14 78	0.06 2	0.06 106	0.08 110	0.06 46	0.07 66	0.06 41

tg	0.16 71	0.11 101	0.25 46	0.21 142	0.11 68	0.23 172	0.15 46	0.34 146	0.24 102	0.20 96	0.25 124	0.19 105	0.12 52	0.24 109	0.15 100	0.07 37	0.05 8	0.09 182	0.09 247	0.08 126	0.07 106

rvit_stereo_0081	0.16 71	0.11 101	0.24 36	0.21 142	0.12 121	0.16 24	0.17 104	0.22 18	0.33 212	0.16 63	0.18 58	0.18 91	0.14 96	0.20 58	0.16 123	0.11 303	0.08 294	0.09 182	0.08 163	0.09 189	0.07 106

model_zeroshot	0.17 87	0.11 101	0.39 208	0.20 101	0.12 121	0.24 193	0.15 46	0.34 146	0.22 70	0.30 227	0.20 80	0.22 134	0.12 52	0.24 109	0.14 78	0.08 150	0.07 213	0.07 36	0.07 93	0.07 66	0.07 106

GCAP-BAT	0.16 71	0.11 101	0.36 164	0.18 19	0.13 190	0.21 126	0.16 69	0.23 31	0.18 21	0.26 151	0.28 146	0.20 113	0.11 35	0.24 109	0.17 152	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.05 1	0.06 41

rvit_stereo_0082	0.16 71	0.11 101	0.24 36	0.21 142	0.12 121	0.16 24	0.17 104	0.22 18	0.33 212	0.16 63	0.18 58	0.18 91	0.14 96	0.20 58	0.16 123	0.11 303	0.08 294	0.09 182	0.08 163	0.09 189	0.07 106

gcap-zeroshot	0.17 87	0.11 101	0.36 164	0.20 101	0.12 121	0.26 225	0.16 69	0.30 103	0.22 70	0.26 151	0.20 80	0.30 245	0.14 96	0.20 58	0.13 50	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.06 41

MGS-Stereo	0.14 32	0.11 101	0.32 110	0.19 48	0.11 68	0.18 48	0.17 104	0.20 10	0.22 70	0.14 37	0.24 116	0.15 61	0.10 21	0.18 34	0.12 20	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.10 251	0.06 41

AE-Stereo	0.17 87	0.11 101	0.31 104	0.24 292	0.14 231	0.23 172	0.18 146	0.34 146	0.29 168	0.15 42	0.25 124	0.21 124	0.13 78	0.20 58	0.14 78	0.07 37	0.08 294	0.09 182	0.10 288	0.07 66	0.06 41

IGEVStereo-DCA	0.14 32	0.11 101	0.27 62	0.19 48	0.12 121	0.20 100	0.18 146	0.27 60	0.20 47	0.15 42	0.12 11	0.14 47	0.12 52	0.28 188	0.14 78	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.07 106

rrr	0.17 87	0.11 101	0.57 352	0.19 48	0.12 121	0.20 100	0.18 146	0.35 170	0.22 70	0.15 42	0.12 11	0.14 47	0.12 52	0.28 188	0.14 78	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.07 106

1111x	0.32 363	0.11 101	0.40 216	0.22 200	0.11 68	0.32 312	0.26 362	0.59 418	0.43 320	0.31 244	0.41 295	0.39 324	0.28 308	0.76 418	1.37 483	0.09 223	0.08 294	0.09 182	0.10 288	0.09 189	0.08 171

anonymousa	0.23 230	0.11 101	0.50 317	0.21 142	0.16 309	0.31 304	0.20 233	0.36 188	0.35 236	0.32 267	0.50 372	0.39 324	0.26 274	0.22 91	0.20 215	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.11 325	0.07 66	0.08 171

x	0.19 148	0.11 101	0.29 83	0.20 101	0.11 68	0.26 225	0.18 146	0.41 238	0.29 168	0.25 139	0.29 158	0.28 219	0.24 245	0.26 156	0.23 275	0.09 223	0.07 213	0.08 110	0.07 93	0.09 189	0.08 171

test_3	0.18 110	0.11 101	0.32 110	0.24 292	0.11 68	0.22 151	0.25 350	0.31 114	0.31 192	0.25 139	0.18 58	0.23 154	0.13 78	0.25 140	0.19 201	0.06 2	0.05 8	0.09 182	0.10 288	0.07 66	0.06 41

LCNet	0.21 183	0.11 101	0.29 83	0.25 329	0.12 121	0.23 172	0.19 187	0.34 146	0.26 124	0.28 170	0.35 233	0.26 195	0.30 333	0.35 253	0.17 152	0.07 37	0.05 8	0.09 182	0.10 288	0.13 347	0.22 440

AAGNet	0.33 369	0.11 101	0.37 175	0.25 329	0.16 309	0.20 100	0.19 187	0.30 103	0.27 134	0.35 313	0.35 233	0.27 204	0.30 333	0.44 283	2.66 503	0.08 150	0.05 8	0.10 252	0.07 93	0.08 126	0.06 41

NRIStereo	0.18 110	0.11 101	0.35 144	0.23 244	0.11 68	0.24 193	0.20 233	0.29 86	0.26 124	0.26 151	0.25 124	0.25 174	0.18 172	0.34 244	0.18 172	0.07 37	0.06 106	0.09 182	0.07 93	0.09 189	0.08 171

ASMatch	0.23 230	0.11 101	0.51 328	0.24 292	0.14 231	0.19 72	0.17 104	0.31 114	0.28 149	0.28 170	0.68 434	0.27 204	0.26 274	0.50 303	0.22 257	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.06 13	0.11 311

Pruner-Stereo	0.19 148	0.11 101	0.34 134	0.29 409	0.12 121	0.19 72	0.17 104	0.31 114	0.29 168	0.33 278	0.32 192	0.25 174	0.15 109	0.24 109	0.21 237	0.09 223	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.09 225

DeepStereo_RVC	0.18 110	0.11 101	0.40 216	0.21 142	0.11 68	0.19 72	0.16 69	0.28 75	0.22 70	0.27 160	0.27 141	0.23 154	0.28 308	0.24 109	0.18 172	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.07 93	0.09 189	0.10 278

RAFT-RH_RVC	0.25 285	0.11 101	0.45 278	0.21 142	0.12 121	0.25 207	0.14 26	0.27 60	0.27 134	0.38 346	1.15 472	0.23 154	0.17 149	0.57 341	0.24 286	0.07 37	0.05 8	0.10 252	0.07 93	0.06 13	0.07 106

test-1	0.17 87	0.11 101	0.40 216	0.23 244	0.13 190	0.22 151	0.23 312	0.34 146	0.26 124	0.20 96	0.24 116	0.22 134	0.14 96	0.16 14	0.20 215	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.06 13	0.08 171

test_xeample3	0.16 71	0.11 101	0.56 349	0.19 48	0.12 121	0.20 100	0.18 146	0.35 170	0.20 47	0.16 63	0.12 11	0.13 25	0.12 52	0.24 109	0.15 100	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.08 163	0.07 66	0.07 106

FENet	0.21 183	0.11 101	0.45 278	0.21 142	0.12 121	0.26 225	0.17 104	0.41 238	0.35 236	0.30 227	0.31 185	0.29 229	0.23 227	0.26 156	0.23 275	0.09 223	0.06 106	0.09 182	0.09 247	0.09 189	0.09 225

HSM-Net_RVC	0.27 307	0.11 101	0.42 248	0.19 48	0.11 68	0.34 336	0.20 233	0.62 438	0.43 320	0.40 371	0.43 323	0.50 392	0.26 274	0.76 418	0.22 257	0.08 150	0.07 213	0.07 36	0.07 93	0.08 126	0.08 171
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MM-Stereo_test3	0.17 87	0.12 133	0.29 83	0.23 244	0.14 231	0.19 72	0.22 287	0.39 216	0.36 248	0.16 63	0.24 116	0.17 81	0.12 52	0.19 50	0.14 78	0.07 37	0.07 213	0.08 110	0.06 46	0.09 189	0.06 41

rvit_stereo_0083	0.16 71	0.12 133	0.26 54	0.21 142	0.13 190	0.17 35	0.17 104	0.22 18	0.34 221	0.16 63	0.21 92	0.19 105	0.16 123	0.21 77	0.16 123	0.11 303	0.10 350	0.10 252	0.08 163	0.09 189	0.07 106

RAStereo	0.13 14	0.12 133	0.27 62	0.22 200	0.11 68	0.15 11	0.18 146	0.23 31	0.23 88	0.13 20	0.17 50	0.11 13	0.09 8	0.15 7	0.13 50	0.08 150	0.06 106	0.08 110	0.06 46	0.07 66	0.05 3

test_sample3	0.23 230	0.12 133	0.43 259	0.19 48	0.12 121	0.32 312	0.20 233	0.50 324	0.34 221	0.31 244	0.33 213	0.29 229	0.22 216	0.53 320	0.22 257	0.10 269	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.10 251	0.10 278

CAS++	0.16 71	0.12 133	0.27 62	0.18 19	0.12 121	0.17 35	0.15 46	0.42 252	0.24 102	0.19 93	0.18 58	0.13 25	0.10 21	0.21 77	0.12 20	0.12 339	0.10 350	0.11 306	0.08 163	0.10 251	0.09 225
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 285	0.12 133	0.40 216	0.19 48	0.10 36	0.27 235	0.19 187	0.51 339	0.45 346	0.34 297	0.41 295	0.31 256	0.26 274	0.58 347	0.28 316	0.10 269	0.07 213	0.08 110	0.08 163	0.09 189	0.09 225

tta	0.24 258	0.12 133	0.40 216	0.19 48	0.10 36	0.27 235	0.19 187	0.51 339	0.45 346	0.34 297	0.41 295	0.31 256	0.26 274	0.58 347	0.28 316	0.10 269	0.07 213	0.08 110	0.08 163	0.08 126	0.07 106

qqq1	0.24 258	0.12 133	0.40 216	0.19 48	0.10 36	0.27 235	0.19 187	0.51 339	0.45 346	0.34 297	0.41 295	0.31 256	0.26 274	0.58 347	0.16 123	0.10 269	0.07 213	0.07 36	0.06 46	0.08 126	0.07 106

fff1	0.24 258	0.12 133	0.40 216	0.19 48	0.10 36	0.27 235	0.19 187	0.51 339	0.45 346	0.34 297	0.41 295	0.31 256	0.26 274	0.58 347	0.16 123	0.10 269	0.07 213	0.07 36	0.06 46	0.08 126	0.07 106

MyStereo07	0.16 71	0.12 133	0.26 54	0.22 200	0.14 231	0.25 207	0.23 312	0.29 86	0.21 59	0.15 42	0.13 17	0.12 15	0.13 78	0.25 140	0.13 50	0.07 37	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.08 171

MyStereo06	0.20 163	0.12 133	0.57 352	0.21 142	0.14 231	0.25 207	0.23 312	0.40 226	0.21 59	0.30 227	0.24 116	0.31 256	0.18 172	0.22 91	0.18 172	0.07 37	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.08 171

MyStereo05	0.23 230	0.12 133	0.57 352	0.21 142	0.14 231	0.25 207	0.23 312	0.48 308	0.52 402	0.31 244	0.23 104	0.25 174	0.22 216	0.30 218	0.21 237	0.07 37	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.08 171

MyStereo04	0.23 230	0.12 133	0.55 345	0.22 200	0.14 231	0.25 207	0.23 312	0.49 316	0.52 402	0.28 170	0.23 104	0.27 204	0.23 227	0.30 218	0.22 257	0.07 37	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.08 171

CoDeX	0.23 230	0.12 133	0.46 286	0.21 142	0.14 231	0.29 272	0.21 262	0.53 365	0.41 307	0.29 197	0.35 233	0.29 229	0.22 216	0.48 295	0.19 201	0.09 223	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.08 126	0.07 106

mmm	0.21 183	0.12 133	0.31 104	0.22 200	0.12 121	0.28 251	0.21 262	0.41 238	0.27 134	0.29 197	0.38 264	0.29 229	0.24 245	0.29 204	0.22 257	0.09 223	0.07 213	0.11 306	0.09 247	0.10 251	0.09 225

ff7	0.14 32	0.12 133	0.27 62	0.19 48	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.27 60	0.20 47	0.15 42	0.13 17	0.12 15	0.12 52	0.24 109	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.07 106

ffff	0.14 32	0.12 133	0.27 62	0.19 48	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.27 60	0.20 47	0.15 42	0.13 17	0.12 15	0.12 52	0.24 109	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.07 106

ffm	0.22 213	0.12 133	0.42 248	0.20 101	0.13 190	0.28 251	0.20 233	0.35 170	0.44 335	0.30 227	0.42 311	0.34 279	0.23 227	0.27 175	0.11 6	0.08 150	0.05 8	0.11 306	0.10 288	0.08 126	0.08 171

ff1	0.29 338	0.12 133	0.42 248	0.20 101	0.13 190	0.28 251	0.20 233	0.35 170	0.44 335	0.30 227	0.42 311	0.34 279	0.23 227	0.81 435	1.08 467	0.08 150	0.05 8	0.11 306	0.10 288	0.08 126	0.08 171

mmx	0.31 354	0.12 133	0.42 248	0.20 101	0.13 190	0.28 251	0.20 233	0.55 382	0.45 346	0.30 227	0.42 311	0.34 279	0.23 227	0.81 435	1.08 467	0.10 269	0.07 213	0.11 306	0.10 288	0.11 296	0.10 278

11t	0.14 32	0.12 133	0.27 62	0.19 48	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.27 60	0.20 47	0.15 42	0.13 17	0.12 15	0.12 52	0.24 109	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.07 106

ttt	0.29 338	0.12 133	0.34 134	0.21 142	0.13 190	0.29 272	0.20 233	0.56 397	0.47 366	0.31 244	0.44 334	0.30 245	0.22 216	0.65 380	0.85 455	0.13 356	0.10 350	0.10 252	0.10 288	0.11 296	0.11 311

xxx	0.31 354	0.12 133	0.42 248	0.20 101	0.13 190	0.28 251	0.20 233	0.55 382	0.45 346	0.30 227	0.42 311	0.34 279	0.23 227	0.81 435	1.08 467	0.10 269	0.07 213	0.11 306	0.10 288	0.11 296	0.10 278

EKT-Stereo	0.38 401	0.12 133	0.38 194	0.42 460	3.88 509	0.21 126	0.17 104	0.35 170	0.28 149	0.20 96	0.20 80	0.23 154	0.15 109	0.28 188	0.16 123	0.09 223	0.07 213	0.09 182	0.07 93	0.09 189	0.09 225

MIM_Stereo	0.18 110	0.12 133	0.38 194	0.20 101	0.11 68	0.17 35	0.14 26	0.35 170	0.25 115	0.27 160	0.35 233	0.23 154	0.13 78	0.27 175	0.16 123	0.06 2	0.07 213	0.08 110	0.08 163	0.08 126	0.06 41

CASnet	0.14 32	0.12 133	0.22 23	0.22 200	0.08 4	0.16 24	0.15 46	0.27 60	0.25 115	0.22 112	0.20 80	0.15 61	0.11 35	0.17 21	0.13 50	0.07 37	0.05 8	0.11 306	0.09 247	0.08 126	0.05 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 110	0.12 133	0.55 345	0.22 200	0.12 121	0.18 48	0.18 146	0.34 146	0.19 30	0.20 96	0.24 116	0.34 279	0.18 172	0.29 204	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.07 66	0.06 41

HanStereo	0.18 110	0.12 133	0.55 345	0.22 200	0.12 121	0.18 48	0.18 146	0.34 146	0.19 30	0.20 96	0.24 116	0.34 279	0.18 172	0.29 204	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.07 66	0.06 41

anonymousdsp	0.14 32	0.12 133	0.27 62	0.19 48	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.28 75	0.20 47	0.15 42	0.13 17	0.12 15	0.12 52	0.24 109	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.08 126	0.07 106

Selective-RAFT	0.17 87	0.12 133	0.30 90	0.24 292	0.10 36	0.29 272	0.15 46	0.32 124	0.31 192	0.17 74	0.17 50	0.21 124	0.18 172	0.28 188	0.17 152	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.07 93	0.08 126	0.06 41

ProNet	0.14 32	0.12 133	0.25 46	0.19 48	0.11 68	0.19 72	0.19 187	0.27 60	0.20 47	0.14 37	0.13 17	0.13 25	0.12 52	0.24 109	0.12 20	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.07 66	0.07 106

qqq	0.20 163	0.12 133	0.31 104	0.20 101	0.11 68	0.23 172	0.19 187	0.41 238	0.27 134	0.24 131	0.28 146	0.28 219	0.24 245	0.34 244	0.22 257	0.08 150	0.07 213	0.10 252	0.09 247	0.09 189	0.09 225

ccc-4	0.14 32	0.12 133	0.27 62	0.19 48	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.27 60	0.20 47	0.15 42	0.13 17	0.12 15	0.12 52	0.24 109	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.07 106

BUS	0.23 230	0.12 133	0.28 73	0.25 329	0.14 231	0.43 399	0.17 104	0.56 397	0.34 221	0.34 297	0.35 233	0.32 265	0.20 196	0.26 156	0.21 237	0.10 269	0.07 213	0.11 306	0.10 288	0.09 189	0.09 225

IER	0.23 230	0.12 133	0.39 208	0.20 101	0.14 231	0.31 304	0.19 187	0.42 252	0.36 248	0.33 278	0.40 287	0.32 265	0.33 357	0.29 204	0.22 257	0.09 223	0.07 213	0.08 110	0.08 163	0.09 189	0.08 171

BSDual-CNN	0.23 230	0.12 133	0.28 73	0.25 329	0.14 231	0.35 351	0.21 262	0.56 397	0.34 221	0.34 297	0.35 233	0.38 312	0.24 245	0.26 156	0.21 237	0.10 269	0.07 213	0.11 306	0.10 288	0.09 189	0.09 225

test_4	0.18 110	0.12 133	0.34 134	0.23 244	0.12 121	0.18 48	0.22 287	0.26 50	0.24 102	0.24 131	0.47 362	0.22 134	0.13 78	0.24 109	0.16 123	0.06 2	0.05 8	0.09 182	0.09 247	0.07 66	0.05 3

IGEV-Stereo	0.14 32	0.12 133	0.27 62	0.19 48	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.28 75	0.20 47	0.15 42	0.13 17	0.12 15	0.12 52	0.24 109	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.08 126	0.07 106
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.23 230	0.12 133	0.28 73	0.21 142	0.14 231	0.35 351	0.23 312	0.51 339	0.34 221	0.35 313	0.38 264	0.38 312	0.24 245	0.26 156	0.21 237	0.10 269	0.08 294	0.10 252	0.10 288	0.09 189	0.08 171

DAS	0.27 307	0.12 133	0.42 248	0.24 292	0.18 350	0.29 272	0.24 334	0.45 279	0.45 346	0.41 380	0.44 334	0.34 279	0.29 323	0.75 413	0.21 237	0.09 223	0.07 213	0.09 182	0.07 93	0.09 189	0.09 225

SepStereo	0.26 300	0.12 133	0.42 248	0.24 292	0.18 350	0.29 272	0.24 334	0.45 279	0.45 346	0.41 380	0.44 334	0.34 279	0.29 323	0.64 374	0.21 237	0.09 223	0.07 213	0.09 182	0.07 93	0.09 189	0.09 225

GANet-ADL	0.21 183	0.12 133	0.45 278	0.23 244	0.14 231	0.29 272	0.19 187	0.46 290	0.35 236	0.25 139	0.32 192	0.32 265	0.19 187	0.24 109	0.20 215	0.10 269	0.07 213	0.07 36	0.06 46	0.09 189	0.10 278

HHNet	0.22 213	0.12 133	0.52 332	0.18 19	0.18 350	0.20 100	0.20 233	0.34 146	0.31 192	0.32 267	0.59 410	0.20 113	0.21 203	0.24 109	0.31 340	0.08 150	0.05 8	0.09 182	0.07 93	0.08 126	0.11 311

Patchmatch Stereo++	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.10 36	0.18 48	0.14 26	0.29 86	0.22 70	0.28 170	0.29 158	0.25 174	0.17 149	0.26 156	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.10 36	0.18 48	0.16 69	0.29 86	0.22 70	0.28 170	0.29 158	0.25 174	0.18 172	0.24 109	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171

ROB_FTStereo_v2	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.10 36	0.18 48	0.16 69	0.29 86	0.22 70	0.28 170	0.29 158	0.25 174	0.17 149	0.24 109	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171

ROB_FTStereo	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.10 36	0.18 48	0.14 26	0.29 86	0.22 70	0.28 170	0.28 146	0.25 174	0.17 149	0.24 109	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171

HUI-Stereo	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.10 36	0.18 48	0.14 26	0.29 86	0.22 70	0.28 170	0.28 146	0.25 174	0.17 149	0.22 91	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171

THIR-Stereo	0.29 338	0.12 133	0.41 239	0.19 48	0.11 68	0.28 251	0.72 480	0.32 124	0.35 236	0.37 333	0.65 428	0.34 279	0.50 432	0.57 341	0.45 400	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.09 247	0.07 66	0.07 106

iGMRVC	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.10 36	0.18 48	0.15 46	0.29 86	0.22 70	0.28 170	0.29 158	0.25 174	0.17 149	0.27 175	0.17 152	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171

IRAFT_RVC	0.22 213	0.12 133	0.39 208	0.26 361	0.11 68	0.18 48	0.24 334	0.40 226	0.37 259	0.31 244	0.30 171	0.29 229	0.24 245	0.55 328	0.22 257	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.08 126	0.07 106

iRAFT	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.10 36	0.18 48	0.14 26	0.29 86	0.22 70	0.28 170	0.29 158	0.25 174	0.17 149	0.26 156	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171

CRE-IMP	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.11 68	0.24 193	0.17 104	0.29 86	0.21 59	0.27 160	0.26 134	0.24 166	0.17 149	0.23 100	0.18 172	0.08 150	0.05 8	0.10 252	0.07 93	0.10 251	0.10 278

cross-raft	0.17 87	0.12 133	0.41 239	0.23 244	0.10 36	0.20 100	0.24 334	0.33 138	0.23 88	0.23 117	0.28 146	0.29 229	0.15 109	0.17 21	0.15 100	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.05 3

RAFT-IKP	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.10 36	0.18 48	0.15 46	0.29 86	0.22 70	0.28 170	0.29 158	0.25 174	0.18 172	0.25 140	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171

iRaftStereo_RVC	0.16 71	0.12 133	0.26 54	0.21 142	0.11 68	0.20 100	0.17 104	0.32 124	0.23 88	0.20 96	0.25 124	0.18 91	0.12 52	0.20 58	0.15 100	0.07 37	0.05 8	0.09 182	0.09 247	0.08 126	0.07 106

GES	0.22 213	0.12 133	0.42 248	0.20 101	0.14 231	0.27 235	0.19 187	0.49 316	0.33 212	0.30 227	0.36 243	0.25 174	0.23 227	0.29 204	0.22 257	0.10 269	0.08 294	0.08 110	0.07 93	0.10 251	0.11 311

UPFNet	0.25 285	0.12 133	0.38 194	0.24 292	0.19 368	0.37 361	0.28 380	0.48 308	0.38 273	0.34 297	0.37 252	0.37 304	0.28 308	0.39 267	0.33 352	0.10 269	0.09 328	0.10 252	0.10 288	0.10 251	0.08 171

DIP-Stereo	0.18 110	0.12 133	0.33 125	0.20 101	0.13 190	0.28 251	0.12 5	0.42 252	0.25 115	0.27 160	0.32 192	0.21 124	0.17 149	0.25 140	0.20 215	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.06 46	0.07 66	0.08 171
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HI	0.20 163	0.13 192	0.33 125	0.18 19	0.15 279	0.17 35	0.16 69	0.34 146	0.21 59	0.37 333	0.39 277	0.36 298	0.24 245	0.29 204	0.21 237	0.06 2	0.05 8	0.08 110	0.09 247	0.09 189	0.07 106

CoSv	0.20 163	0.13 192	0.33 125	0.18 19	0.15 279	0.17 35	0.16 69	0.34 146	0.21 59	0.37 333	0.39 277	0.36 298	0.24 245	0.29 204	0.21 237	0.06 2	0.05 8	0.08 110	0.09 247	0.09 189	0.07 106

ISRNet	0.27 307	0.13 192	0.45 278	0.26 361	0.19 368	0.24 193	0.14 26	0.45 279	0.43 320	0.39 361	0.48 368	0.42 348	0.27 293	0.32 231	0.29 326	0.20 437	0.12 388	0.17 414	0.16 417	0.16 381	0.20 427

DCVSM-stereo	0.24 258	0.13 192	0.52 332	0.20 101	0.14 231	0.26 225	0.13 11	0.34 146	0.34 221	0.41 380	0.33 213	0.47 375	0.29 323	0.30 218	0.22 257	0.10 269	0.10 350	0.11 306	0.10 288	0.12 332	0.15 377

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 230	0.13 192	0.83 427	0.20 101	0.21 391	0.23 172	0.17 104	0.48 308	0.27 134	0.23 117	0.29 158	0.39 324	0.23 227	0.25 140	0.15 100	0.08 150	0.06 106	0.08 110	0.11 325	0.11 296	0.10 278

rvit_stereo_0080	0.15 57	0.13 192	0.25 46	0.19 48	0.13 190	0.15 11	0.20 233	0.28 75	0.24 102	0.15 42	0.17 50	0.19 105	0.13 78	0.19 50	0.15 100	0.11 303	0.08 294	0.08 110	0.08 163	0.10 251	0.07 106

test_sample6	0.25 285	0.13 192	0.41 239	0.21 142	0.11 68	0.30 289	0.22 287	0.51 339	0.35 236	0.33 278	0.43 323	0.30 245	0.24 245	0.57 341	0.22 257	0.10 269	0.07 213	0.10 252	0.10 288	0.11 296	0.10 278

test_sample5	0.24 258	0.13 192	0.42 248	0.21 142	0.12 121	0.30 289	0.21 262	0.50 324	0.34 221	0.32 267	0.41 295	0.29 229	0.23 227	0.55 328	0.21 237	0.10 269	0.07 213	0.10 252	0.09 247	0.11 296	0.10 278

test_sample4	0.24 258	0.13 192	0.43 259	0.20 101	0.12 121	0.32 312	0.21 262	0.51 339	0.34 221	0.31 244	0.37 252	0.28 219	0.23 227	0.53 320	0.21 237	0.10 269	0.07 213	0.10 252	0.09 247	0.11 296	0.10 278

H2IRNET	0.18 110	0.13 192	0.35 144	0.21 142	0.12 121	0.20 100	0.15 46	0.27 60	0.30 180	0.17 74	0.31 185	0.25 174	0.20 196	0.24 109	0.18 172	0.07 37	0.06 106	0.09 182	0.10 288	0.09 189	0.06 41

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 87	0.13 192	0.24 36	0.19 48	0.13 190	0.24 193	0.17 104	0.30 103	0.37 259	0.43 395	0.17 50	0.13 25	0.12 52	0.19 50	0.15 100	0.08 150	0.07 213	0.09 182	0.07 93	0.09 189	0.08 171

DualNet	0.24 258	0.13 192	0.42 248	0.21 142	0.12 121	0.30 289	0.21 262	0.50 324	0.34 221	0.33 278	0.43 323	0.29 229	0.23 227	0.55 328	0.21 237	0.10 269	0.07 213	0.10 252	0.09 247	0.11 296	0.10 278

whm_eth	0.15 57	0.13 192	0.25 46	0.19 48	0.13 190	0.15 11	0.20 233	0.28 75	0.24 102	0.15 42	0.17 50	0.19 105	0.13 78	0.19 50	0.15 100	0.11 303	0.08 294	0.08 110	0.08 163	0.10 251	0.07 106

plain	0.17 87	0.13 192	0.43 259	0.21 142	0.13 190	0.16 24	0.17 104	0.27 60	0.22 70	0.16 63	0.26 134	0.13 25	0.16 123	0.27 175	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.07 93	0.10 251	0.07 106

MaDis-Stereo	0.14 32	0.13 192	0.26 54	0.19 48	0.14 231	0.16 24	0.13 11	0.25 47	0.21 59	0.13 20	0.14 33	0.14 47	0.11 35	0.17 21	0.17 152	0.08 150	0.07 213	0.08 110	0.06 46	0.07 66	0.06 41

PCWNet_CMD	0.23 230	0.13 192	0.48 302	0.20 101	0.13 190	0.28 251	0.16 69	0.46 290	0.46 361	0.29 197	0.36 243	0.37 304	0.24 245	0.28 188	0.20 215	0.09 223	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.11 296	0.09 225

CFNet_ucs	0.24 258	0.13 192	0.50 317	0.20 101	0.15 279	0.28 251	0.17 104	0.49 316	0.45 346	0.32 267	0.42 311	0.39 324	0.22 216	0.31 225	0.21 237	0.11 303	0.08 294	0.12 342	0.09 247	0.12 332	0.11 311

testlalala_base	0.20 163	0.13 192	0.35 144	0.25 329	0.15 279	0.25 207	0.16 69	0.34 146	0.17 15	0.19 93	0.26 134	0.17 81	0.14 96	0.18 34	0.16 123	0.39 474	0.09 328	0.07 36	0.05 16	0.45 469	0.08 171

gwcnet-sp	0.24 258	0.13 192	0.63 377	0.22 200	0.14 231	0.34 336	0.22 287	0.44 269	0.39 282	0.35 313	0.34 222	0.27 204	0.27 293	0.35 253	0.25 295	0.09 223	0.08 294	0.09 182	0.09 247	0.09 189	0.09 225

scenet	0.24 258	0.13 192	0.63 377	0.22 200	0.14 231	0.34 336	0.22 287	0.44 269	0.39 282	0.35 313	0.34 222	0.27 204	0.27 293	0.35 253	0.25 295	0.09 223	0.08 294	0.09 182	0.09 247	0.09 189	0.09 225

DCRE	0.20 163	0.13 192	0.40 216	0.21 142	0.15 279	0.20 100	0.19 187	0.30 103	0.27 134	0.22 112	0.80 451	0.23 154	0.16 123	0.23 100	0.15 100	0.07 37	0.07 213	0.07 36	0.08 163	0.07 66	0.06 41

ssnet	0.24 258	0.13 192	0.63 377	0.22 200	0.14 231	0.34 336	0.22 287	0.44 269	0.39 282	0.35 313	0.34 222	0.27 204	0.27 293	0.35 253	0.25 295	0.09 223	0.08 294	0.09 182	0.09 247	0.09 189	0.09 225

fff	0.19 148	0.13 192	0.40 216	0.18 19	0.09 15	0.19 72	0.18 146	0.35 170	0.43 320	0.29 197	0.30 171	0.18 91	0.28 308	0.20 58	0.18 172	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.05 1	0.07 106

ADStereo(finetuned)	0.19 148	0.13 192	0.49 307	0.19 48	0.09 15	0.19 72	0.18 146	0.34 146	0.39 282	0.29 197	0.31 185	0.18 91	0.31 347	0.21 77	0.19 201	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.06 13	0.07 106

IPLGR	0.21 183	0.13 192	0.61 366	0.21 142	0.11 68	0.25 207	0.18 146	0.41 238	0.37 259	0.28 170	0.27 141	0.21 124	0.19 187	0.37 261	0.18 172	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.06 41

STrans-v2	0.24 258	0.13 192	0.54 339	0.21 142	0.12 121	0.23 172	0.21 262	0.47 297	0.28 149	0.31 244	0.42 311	0.36 298	0.35 370	0.62 367	0.23 275	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.06 13	0.06 41

TransformOpticalFlow	0.24 258	0.13 192	0.56 349	0.23 244	0.11 68	0.21 126	0.19 187	0.40 226	0.32 200	0.30 227	0.43 323	0.36 298	0.31 347	0.61 359	0.20 215	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.06 13	0.07 106

IIG-Stereo	0.23 230	0.13 192	0.35 144	0.29 409	0.12 121	0.23 172	0.14 26	0.38 204	0.31 192	0.34 297	0.37 252	0.33 272	0.21 203	0.70 395	0.26 308	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.07 93	0.07 66	0.06 41

CroCo-Stereo	0.14 32	0.13 192	0.24 36	0.25 329	0.11 68	0.11 3	0.18 146	0.32 124	0.23 88	0.12 16	0.12 11	0.18 91	0.12 52	0.14 3	0.13 50	0.08 150	0.06 106	0.07 36	0.05 16	0.07 66	0.06 41
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
ICVP	0.23 230	0.13 192	0.44 267	0.26 361	0.14 231	0.29 272	0.25 350	0.45 279	0.33 212	0.29 197	0.43 323	0.35 293	0.25 265	0.26 156	0.23 275	0.12 339	0.09 328	0.09 182	0.08 163	0.09 189	0.10 278
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.16 71	0.13 192	0.29 83	0.22 200	0.15 279	0.19 72	0.13 11	0.32 124	0.26 124	0.26 151	0.20 80	0.19 105	0.17 149	0.21 77	0.15 100	0.08 150	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.06 13	0.07 106

CFNet_pseudo	0.23 230	0.13 192	0.47 294	0.19 48	0.13 190	0.26 225	0.16 69	0.44 269	0.44 335	0.29 197	0.37 252	0.38 312	0.23 227	0.29 204	0.21 237	0.09 223	0.06 106	0.11 306	0.08 163	0.11 296	0.09 225

DCANet	0.18 110	0.13 192	0.40 216	0.19 48	0.09 15	0.19 72	0.18 146	0.34 146	0.39 282	0.29 197	0.31 185	0.18 91	0.23 227	0.20 58	0.19 201	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.06 13	0.07 106

csc	0.19 148	0.13 192	0.40 216	0.18 19	0.09 15	0.19 72	0.18 146	0.35 170	0.43 320	0.29 197	0.30 171	0.18 91	0.28 308	0.20 58	0.18 172	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.05 1	0.07 106

cscssc	0.19 148	0.13 192	0.40 216	0.18 19	0.09 15	0.19 72	0.18 146	0.35 170	0.43 320	0.29 197	0.30 171	0.18 91	0.28 308	0.20 58	0.18 172	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.05 1	0.07 106

ac_64	0.27 307	0.13 192	0.41 239	0.24 292	0.17 329	0.36 356	0.22 287	0.46 290	0.33 212	0.35 313	0.36 243	0.52 400	0.30 333	0.62 367	0.32 345	0.11 303	0.09 328	0.10 252	0.10 288	0.09 189	0.08 171

ACVNet	0.23 230	0.13 192	0.35 144	0.18 19	0.15 279	0.27 235	0.23 312	0.39 216	0.44 335	0.28 170	0.41 295	0.38 312	0.26 274	0.27 175	0.32 345	0.08 150	0.07 213	0.08 110	0.07 93	0.10 251	0.07 106

acv_ft	0.25 285	0.13 192	0.40 216	0.23 244	0.19 368	0.34 336	0.21 262	0.45 279	0.44 335	0.38 346	0.41 295	0.38 312	0.27 293	0.27 175	0.35 360	0.08 150	0.07 213	0.08 110	0.07 93	0.11 296	0.07 106

DSFCA	0.27 307	0.13 192	0.36 164	0.20 101	0.17 329	0.38 368	0.31 399	0.47 297	0.43 320	0.43 395	0.37 252	0.39 324	0.29 323	0.52 314	0.32 345	0.12 339	0.10 350	0.10 252	0.11 325	0.11 296	0.10 278

MSMDNet	0.23 230	0.13 192	0.48 302	0.20 101	0.13 190	0.28 251	0.16 69	0.46 290	0.46 361	0.29 197	0.36 243	0.37 304	0.24 245	0.28 188	0.20 215	0.09 223	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.11 296	0.09 225

ccs_rob	0.23 230	0.13 192	0.47 294	0.20 101	0.13 190	0.26 225	0.17 104	0.44 269	0.44 335	0.29 197	0.37 252	0.38 312	0.23 227	0.29 204	0.21 237	0.09 223	0.06 106	0.11 306	0.08 163	0.11 296	0.09 225

DISCO	0.32 363	0.13 192	0.51 328	0.25 329	0.16 309	0.48 419	0.25 350	0.50 324	0.57 420	0.37 333	0.45 346	0.62 430	0.36 374	0.64 374	0.49 411	0.09 223	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.12 332	0.11 311

SCV	0.14 32	0.14 234	0.24 36	0.21 142	0.11 68	0.15 11	0.16 69	0.31 114	0.18 21	0.11 8	0.15 35	0.13 25	0.10 21	0.23 100	0.11 6	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.09 189	0.06 41

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 14	0.14 234	0.19 8	0.26 361	0.09 15	0.15 11	0.13 11	0.22 18	0.18 21	0.12 16	0.11 7	0.10 7	0.13 78	0.21 77	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.07 66	0.05 3

AIO-test1	0.19 148	0.14 234	0.41 239	0.27 388	0.15 279	0.21 126	0.16 69	0.39 216	0.36 248	0.17 74	0.26 134	0.18 91	0.13 78	0.28 188	0.14 78	0.07 37	0.06 106	0.10 252	0.11 325	0.06 13	0.09 225

rvit_0105_6	0.19 148	0.14 234	0.34 134	0.23 244	0.14 231	0.18 48	0.20 233	0.29 86	0.37 259	0.18 88	0.22 101	0.23 154	0.17 149	0.26 156	0.17 152	0.15 391	0.13 400	0.13 362	0.11 325	0.11 296	0.08 171

UGAM	0.26 300	0.14 234	0.45 278	0.25 329	0.12 121	0.23 172	0.25 350	0.32 124	0.41 307	0.31 244	0.42 311	0.41 340	0.22 216	0.92 453	0.22 257	0.08 150	0.06 106	0.14 384	0.12 362	0.10 251	0.07 106

rvit_stereo_0081_aga	0.16 71	0.14 234	0.28 73	0.21 142	0.13 190	0.19 72	0.17 104	0.23 31	0.24 102	0.17 74	0.21 92	0.19 105	0.13 78	0.19 50	0.14 78	0.11 303	0.08 294	0.09 182	0.08 163	0.09 189	0.07 106

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 285	0.14 234	0.95 450	0.21 142	0.27 439	0.20 100	0.19 187	0.48 308	0.25 115	0.26 151	0.55 399	0.34 279	0.18 172	0.25 140	0.17 152	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.12 362	0.12 332	0.12 333

rvit_stereo_ft	0.17 87	0.14 234	0.30 90	0.25 329	0.14 231	0.17 35	0.21 262	0.28 75	0.26 124	0.16 63	0.19 65	0.20 113	0.16 123	0.22 91	0.17 152	0.11 303	0.07 213	0.09 182	0.09 247	0.09 189	0.07 106

ACVNet-DCA	0.18 110	0.14 234	0.38 194	0.23 244	0.11 68	0.31 304	0.19 187	0.41 238	0.27 134	0.17 74	0.19 65	0.13 25	0.18 172	0.28 188	0.11 6	0.08 150	0.05 8	0.08 110	0.06 46	0.09 189	0.09 225

xx1	0.20 163	0.14 234	0.38 194	0.23 244	0.11 68	0.31 304	0.19 187	0.35 170	0.47 366	0.17 74	0.19 65	0.28 219	0.24 245	0.28 188	0.11 6	0.08 150	0.05 8	0.10 252	0.09 247	0.09 189	0.09 225

1test111	0.19 148	0.14 234	0.38 194	0.23 244	0.11 68	0.31 304	0.19 187	0.41 238	0.27 134	0.17 74	0.19 65	0.13 25	0.18 172	0.34 244	0.22 257	0.08 150	0.05 8	0.08 110	0.06 46	0.09 189	0.09 225

cc1	0.18 110	0.14 234	0.38 194	0.23 244	0.11 68	0.31 304	0.19 187	0.35 170	0.47 366	0.17 74	0.19 65	0.13 25	0.18 172	0.28 188	0.11 6	0.08 150	0.05 8	0.08 110	0.06 46	0.08 126	0.08 171

tt1	0.18 110	0.14 234	0.35 144	0.23 244	0.11 68	0.30 289	0.19 187	0.35 170	0.44 335	0.17 74	0.19 65	0.13 25	0.16 123	0.27 175	0.11 6	0.08 150	0.05 8	0.08 110	0.06 46	0.08 126	0.08 171

GCAP-Stereo	0.14 32	0.14 234	0.33 125	0.20 101	0.09 15	0.21 126	0.10 1	0.26 50	0.20 47	0.18 88	0.19 65	0.15 61	0.13 78	0.17 21	0.13 50	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.05 16	0.06 13	0.06 41

CRFU-Net	0.28 327	0.14 234	0.45 278	0.25 329	0.15 279	0.45 406	0.23 312	0.50 324	0.30 180	0.43 395	0.41 295	0.48 381	0.46 420	0.43 279	0.29 326	0.11 303	0.10 350	0.09 182	0.08 163	0.10 251	0.10 278

hknet	0.25 285	0.14 234	0.40 216	0.25 329	0.15 279	0.35 351	0.21 262	0.56 397	0.37 259	0.34 297	0.35 233	0.43 352	0.27 293	0.37 261	0.21 237	0.09 223	0.07 213	0.11 306	0.10 288	0.09 189	0.09 225

GMOStereo	0.18 110	0.14 234	0.30 90	0.22 200	0.12 121	0.20 100	0.27 367	0.26 50	0.28 149	0.31 244	0.32 192	0.26 195	0.17 149	0.15 7	0.12 20	0.07 37	0.07 213	0.10 252	0.08 163	0.08 126	0.05 3

error version	0.18 110	0.14 234	0.30 90	0.22 200	0.12 121	0.20 100	0.27 367	0.26 50	0.28 149	0.31 244	0.32 192	0.26 195	0.17 149	0.15 7	0.12 20	0.07 37	0.07 213	0.10 252	0.08 163	0.08 126	0.05 3

test-v	0.18 110	0.14 234	0.30 90	0.22 200	0.12 121	0.20 100	0.27 367	0.26 50	0.28 149	0.31 244	0.32 192	0.26 195	0.17 149	0.15 7	0.12 20	0.07 37	0.07 213	0.10 252	0.08 163	0.08 126	0.05 3

GwcNet-ADL	0.22 213	0.14 234	0.58 357	0.24 292	0.13 190	0.22 151	0.23 312	0.49 316	0.40 297	0.27 160	0.29 158	0.30 245	0.20 196	0.26 156	0.23 275	0.09 223	0.07 213	0.07 36	0.07 93	0.09 189	0.09 225

OMP-Stereo	0.23 230	0.14 234	0.35 144	0.29 409	0.13 190	0.21 126	0.16 69	0.37 198	0.33 212	0.34 297	0.30 171	0.34 279	0.19 187	0.70 395	0.24 286	0.07 37	0.06 106	0.09 182	0.07 93	0.07 66	0.06 41

test-2	0.18 110	0.14 234	0.30 90	0.22 200	0.12 121	0.20 100	0.27 367	0.26 50	0.28 149	0.31 244	0.32 192	0.26 195	0.17 149	0.15 7	0.12 20	0.07 37	0.07 213	0.10 252	0.08 163	0.08 126	0.05 3

raft+_RVC	0.18 110	0.14 234	0.32 110	0.21 142	0.15 279	0.21 126	0.16 69	0.38 204	0.34 221	0.21 107	0.28 146	0.20 113	0.15 109	0.24 109	0.19 201	0.08 150	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.08 171

sCroCo_RVC	0.18 110	0.14 234	0.49 307	0.27 388	0.18 350	0.22 151	0.17 104	0.27 60	0.23 88	0.14 37	0.22 101	0.17 81	0.14 96	0.21 77	0.15 100	0.10 269	0.11 371	0.09 182	0.09 247	0.09 189	0.09 225

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 87	0.14 234	0.32 110	0.20 101	0.09 15	0.19 72	0.17 104	0.32 124	0.30 180	0.25 139	0.33 213	0.20 113	0.17 149	0.19 50	0.15 100	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.07 66	0.05 3

MMNet	0.27 307	0.14 234	0.49 307	0.24 292	0.17 329	0.47 414	0.22 287	0.45 279	0.51 395	0.39 361	0.41 295	0.36 298	0.33 357	0.39 267	0.34 356	0.08 150	0.07 213	0.09 182	0.09 247	0.10 251	0.08 171

delet	0.27 307	0.14 234	0.40 216	0.23 244	0.19 368	0.41 384	0.29 385	0.49 316	0.48 375	0.33 278	0.41 295	0.37 304	0.30 333	0.48 295	0.34 356	0.09 223	0.09 328	0.11 306	0.12 362	0.08 126	0.08 171

UNet	0.28 327	0.14 234	0.69 396	0.23 244	0.20 384	0.44 401	0.22 287	0.50 324	0.40 297	0.34 297	0.39 277	0.43 352	0.33 357	0.40 272	0.31 340	0.09 223	0.07 213	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171

HGLStereo	0.27 307	0.14 234	0.46 286	0.24 292	0.21 391	0.33 323	0.23 312	0.50 324	0.42 314	0.35 313	0.48 368	0.41 340	0.33 357	0.45 286	0.33 352	0.11 303	0.10 350	0.09 182	0.09 247	0.10 251	0.12 333

GANet-RSSM	0.24 258	0.14 234	0.36 164	0.21 142	0.14 231	0.27 235	0.21 262	0.45 279	0.33 212	0.29 197	0.39 277	0.39 324	0.28 308	0.58 347	0.23 275	0.11 303	0.07 213	0.09 182	0.09 247	0.10 251	0.09 225

DMCA	0.22 213	0.14 234	0.36 164	0.22 200	0.14 231	0.27 235	0.20 233	0.43 264	0.38 273	0.31 244	0.32 192	0.33 272	0.24 245	0.24 109	0.28 316	0.11 303	0.08 294	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.11 311

RASNet	0.28 327	0.14 234	0.44 267	0.22 200	0.18 350	0.32 312	0.19 187	0.48 308	0.38 273	0.29 197	0.43 323	0.47 375	0.37 382	0.79 428	0.36 366	0.09 223	0.07 213	0.07 36	0.09 247	0.07 66	0.07 106

MDST_ROB	0.48 434	0.14 234	0.95 450	0.30 416	0.21 391	1.33 492	0.32 403	0.77 469	0.56 417	1.06 478	0.71 439	0.49 386	0.35 370	1.26 481	0.38 369	0.13 356	0.11 371	0.16 408	0.13 385	0.12 332	0.12 333

FACV-RUCA	0.21 183	0.15 267	0.32 110	0.23 244	0.23 419	0.26 225	0.19 187	0.39 216	0.34 221	0.25 139	0.32 192	0.21 124	0.24 245	0.24 109	0.19 201	0.10 269	0.07 213	0.15 398	0.08 163	0.16 381	0.13 347

DDVS	0.25 285	0.15 267	0.39 208	0.24 292	0.17 329	0.34 336	0.21 262	0.41 238	0.30 180	0.33 278	0.41 295	0.48 381	0.21 203	0.52 314	0.27 312	0.11 303	0.09 328	0.11 306	0.09 247	0.13 347	0.14 366

rvit_0105_5	0.21 183	0.15 267	0.38 194	0.23 244	0.13 190	0.22 151	0.24 334	0.36 188	0.39 282	0.21 107	0.23 104	0.26 195	0.19 187	0.26 156	0.19 201	0.15 391	0.13 400	0.12 342	0.12 362	0.10 251	0.09 225

rvit_0105_4	0.20 163	0.15 267	0.38 194	0.23 244	0.14 231	0.20 100	0.22 287	0.33 138	0.39 282	0.19 93	0.24 116	0.25 174	0.19 187	0.27 175	0.17 152	0.16 406	0.13 400	0.13 362	0.11 325	0.11 296	0.08 171

ITSA-stereo	0.25 285	0.15 267	0.33 125	0.23 244	0.11 68	0.27 235	0.18 146	0.56 397	0.59 423	0.31 244	0.32 192	0.33 272	0.28 308	0.49 300	0.30 334	0.11 303	0.08 294	0.11 306	0.10 288	0.11 296	0.13 347

test_sample7	0.25 285	0.15 267	0.35 144	0.20 101	0.14 231	0.28 251	0.21 262	0.51 339	0.38 273	0.37 333	0.34 222	0.37 304	0.30 333	0.39 267	0.23 275	0.14 379	0.09 328	0.13 362	0.12 362	0.13 347	0.12 333

MyStereo8	0.22 213	0.15 267	0.63 377	0.21 142	0.17 329	0.31 304	0.16 69	0.36 188	0.32 200	0.28 170	0.36 243	0.25 174	0.18 172	0.25 140	0.28 316	0.08 150	0.07 213	0.08 110	0.07 93	0.10 251	0.12 333

CASS	0.21 183	0.15 267	0.32 110	0.26 361	0.11 68	0.28 251	0.19 187	0.39 216	0.30 180	0.32 267	0.34 222	0.25 174	0.24 245	0.25 140	0.20 215	0.13 356	0.08 294	0.11 306	0.09 247	0.11 296	0.11 311
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.15 57	0.15 267	0.28 73	0.25 329	0.18 350	0.11 3	0.19 187	0.28 75	0.21 59	0.13 20	0.16 43	0.15 61	0.12 52	0.17 21	0.14 78	0.07 37	0.07 213	0.08 110	0.06 46	0.08 126	0.07 106

NINENet	0.25 285	0.15 267	0.37 175	0.23 244	0.16 309	0.43 399	0.17 104	0.60 426	0.46 361	0.32 267	0.37 252	0.32 265	0.20 196	0.42 277	0.21 237	0.10 269	0.10 350	0.12 342	0.08 163	0.11 296	0.10 278

Sa-1000	0.22 213	0.15 267	0.35 144	0.23 244	0.13 190	0.28 251	0.23 312	0.47 297	0.39 282	0.30 227	0.50 372	0.26 195	0.19 187	0.33 238	0.16 123	0.07 37	0.06 106	0.10 252	0.11 325	0.08 126	0.06 41

CSP-Net	0.27 307	0.15 267	0.30 90	0.21 142	0.14 231	0.44 401	0.24 334	0.50 324	0.40 297	0.41 380	0.43 323	0.42 348	0.26 274	0.66 385	0.28 316	0.12 339	0.08 294	0.08 110	0.08 163	0.10 251	0.09 225

IPLG	0.21 183	0.15 267	0.53 336	0.21 142	0.12 121	0.28 251	0.17 104	0.42 252	0.30 180	0.33 278	0.32 192	0.15 61	0.17 149	0.50 303	0.21 237	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.06 41

MIPNet	0.21 183	0.15 267	0.52 332	0.21 142	0.12 121	0.27 235	0.20 233	0.45 279	0.37 259	0.30 227	0.23 104	0.19 105	0.24 245	0.27 175	0.19 201	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.06 41

PSMNet-ADL	0.25 285	0.15 267	0.32 110	0.26 361	0.14 231	0.31 304	0.22 287	0.44 269	0.36 248	0.27 160	0.33 213	0.41 340	0.28 308	0.61 359	0.29 326	0.11 303	0.09 328	0.09 182	0.11 325	0.10 251	0.10 278

rafts_anoy	0.18 110	0.15 267	0.35 144	0.22 200	0.14 231	0.19 72	0.17 104	0.32 124	0.30 180	0.23 117	0.25 124	0.20 113	0.16 123	0.22 91	0.19 201	0.08 150	0.07 213	0.10 252	0.12 362	0.09 189	0.08 171

pcwnet_v2	0.32 363	0.15 267	1.26 475	0.23 244	0.18 350	0.32 312	0.18 146	0.59 418	0.60 427	0.36 328	0.45 346	0.35 293	0.29 323	0.36 258	0.25 295	0.14 379	0.11 371	0.12 342	0.11 325	0.14 362	0.15 377

RALCasStereoNet	0.18 110	0.15 267	0.33 125	0.21 142	0.14 231	0.21 126	0.18 146	0.31 114	0.25 115	0.21 107	0.29 158	0.22 134	0.15 109	0.27 175	0.17 152	0.08 150	0.10 350	0.07 36	0.06 46	0.09 189	0.09 225

ADLNet	0.28 327	0.15 267	0.42 248	0.23 244	0.19 368	0.34 336	0.23 312	0.53 365	0.43 320	0.42 389	0.41 295	0.44 363	0.27 293	0.55 328	0.35 360	0.11 303	0.08 294	0.11 306	0.11 325	0.11 296	0.12 333

AFF-stereo	0.18 110	0.15 267	0.32 110	0.21 142	0.10 36	0.18 48	0.18 146	0.33 138	0.27 134	0.25 139	0.37 252	0.25 174	0.17 149	0.24 109	0.15 100	0.06 2	0.05 8	0.08 110	0.08 163	0.07 66	0.05 3

cf-r	0.24 258	0.15 267	0.44 267	0.21 142	0.14 231	0.27 235	0.22 287	0.42 252	0.40 297	0.30 227	0.42 311	0.42 348	0.26 274	0.43 279	0.25 295	0.11 303	0.06 106	0.08 110	0.10 288	0.08 126	0.08 171

PSMNet-RSSM	0.24 258	0.15 267	0.36 164	0.21 142	0.14 231	0.25 207	0.20 233	0.48 308	0.37 259	0.30 227	0.44 334	0.38 312	0.26 274	0.52 314	0.22 257	0.12 339	0.07 213	0.11 306	0.13 385	0.10 251	0.09 225

CFNet-ft	0.24 258	0.15 267	0.35 144	0.18 19	0.15 279	0.30 289	0.21 262	0.39 216	0.36 248	0.28 170	0.40 287	0.43 352	0.25 265	0.47 293	0.24 286	0.12 339	0.07 213	0.12 342	0.11 325	0.12 332	0.09 225

CFNet_RVC	0.24 258	0.15 267	0.35 144	0.18 19	0.15 279	0.30 289	0.21 262	0.39 216	0.36 248	0.28 170	0.40 287	0.43 352	0.25 265	0.47 293	0.24 286	0.12 339	0.07 213	0.12 342	0.11 325	0.12 332	0.09 225

4D-IteraStereo	0.17 87	0.16 291	0.50 317	0.21 142	0.14 231	0.19 72	0.17 104	0.28 75	0.28 149	0.23 117	0.20 80	0.20 113	0.11 35	0.19 50	0.14 78	0.06 2	0.04 1	0.10 252	0.08 163	0.08 126	0.06 41

CBFPSM	0.27 307	0.16 291	0.67 390	0.20 101	0.14 231	0.38 368	0.25 350	0.40 226	0.36 248	0.33 278	0.36 243	0.56 411	0.38 386	0.32 231	0.38 369	0.08 150	0.08 294	0.07 36	0.08 163	0.09 189	0.11 311

ToySt	0.24 258	0.16 291	0.48 302	0.21 142	0.13 190	0.29 272	0.29 385	0.39 216	0.39 282	0.27 160	0.35 233	0.39 324	0.31 347	0.31 225	0.29 326	0.08 150	0.09 328	0.10 252	0.11 325	0.11 296	0.10 278

ssnet_v2	0.28 327	0.16 291	0.44 267	0.22 200	0.15 279	0.40 381	0.30 395	0.57 405	0.46 361	0.38 346	0.36 243	0.47 375	0.29 323	0.38 265	0.39 377	0.13 356	0.11 371	0.11 306	0.11 325	0.11 296	0.11 311

TestStereo1	0.21 183	0.16 291	0.32 110	0.26 361	0.13 190	0.26 225	0.27 367	0.40 226	0.36 248	0.29 197	0.39 277	0.22 134	0.21 203	0.33 238	0.17 152	0.07 37	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.07 106

RAFT_CTSACE	0.21 183	0.16 291	0.41 239	0.25 329	0.15 279	0.22 151	0.24 334	0.32 124	0.28 149	0.33 278	0.51 378	0.29 229	0.17 149	0.32 231	0.13 50	0.06 2	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.06 41

SA-5K	0.21 183	0.16 291	0.32 110	0.26 361	0.13 190	0.26 225	0.27 367	0.40 226	0.36 248	0.29 197	0.39 277	0.22 134	0.21 203	0.33 238	0.17 152	0.07 37	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.07 106

SA	0.22 213	0.16 291	0.36 164	0.23 244	0.13 190	0.24 193	0.23 312	0.45 279	0.40 297	0.27 160	0.44 334	0.23 154	0.23 227	0.33 238	0.17 152	0.07 37	0.06 106	0.10 252	0.11 325	0.08 126	0.06 41

AACVNet	0.26 300	0.16 291	0.37 175	0.22 200	0.14 231	0.29 272	0.19 187	0.41 238	0.31 192	0.38 346	0.42 311	0.43 352	0.28 308	0.73 405	0.25 295	0.11 303	0.08 294	0.11 306	0.09 247	0.13 347	0.11 311

psm_up	0.29 338	0.16 291	0.41 239	0.26 361	0.17 329	0.32 312	0.26 362	0.55 382	0.43 320	0.36 328	0.40 287	0.45 367	0.37 382	0.58 347	0.30 334	0.11 303	0.12 388	0.13 362	0.12 362	0.10 251	0.10 278

UCFNet_RVC	0.24 258	0.16 291	0.34 134	0.18 19	0.15 279	0.33 323	0.16 69	0.46 290	0.35 236	0.29 197	0.35 233	0.39 324	0.25 265	0.34 244	0.22 257	0.13 356	0.08 294	0.13 362	0.14 397	0.13 347	0.12 333

AdaStereo	0.24 258	0.16 291	0.37 175	0.24 292	0.12 121	0.32 312	0.17 104	0.54 372	0.42 314	0.33 278	0.38 264	0.35 293	0.21 203	0.30 218	0.22 257	0.14 379	0.06 106	0.13 362	0.08 163	0.11 296	0.08 171
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.31 354	0.16 291	0.54 339	0.24 292	0.22 407	0.42 391	0.28 380	0.58 413	0.56 417	0.28 170	0.38 264	0.40 337	0.30 333	0.71 398	0.28 316	0.13 356	0.08 294	0.13 362	0.10 288	0.19 417	0.16 385

MLCV	0.22 213	0.16 291	0.44 267	0.21 142	0.08 4	0.29 272	0.19 187	0.38 204	0.37 259	0.38 346	0.44 334	0.31 256	0.21 203	0.41 274	0.24 286	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.07 66	0.06 41

HSM	0.28 327	0.16 291	0.35 144	0.20 101	0.15 279	0.33 323	0.19 187	0.53 365	0.37 259	0.36 328	0.38 264	0.67 446	0.31 347	0.89 448	0.23 275	0.08 150	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.08 126	0.08 171

DLCB_ROB	0.28 327	0.16 291	0.34 134	0.27 388	0.16 309	0.38 368	0.25 350	0.48 308	0.43 320	0.46 408	0.46 355	0.51 396	0.33 357	0.53 320	0.33 352	0.10 269	0.10 350	0.11 306	0.11 325	0.10 251	0.09 225

rvit_0105_3	0.23 230	0.17 307	0.40 216	0.25 329	0.15 279	0.24 193	0.28 380	0.38 204	0.41 307	0.25 139	0.25 124	0.28 219	0.21 203	0.28 188	0.20 215	0.15 391	0.13 400	0.14 384	0.15 405	0.10 251	0.09 225

rvit_stereo_0075_2	0.24 258	0.17 307	0.50 317	0.26 361	0.22 407	0.22 151	0.15 46	0.40 226	0.35 236	0.27 160	0.37 252	0.29 229	0.20 196	0.28 188	0.19 201	0.17 417	0.12 388	0.19 430	0.12 362	0.13 347	0.13 347

raft_robust	0.22 213	0.17 307	0.30 90	0.22 200	0.12 121	0.23 172	0.22 287	0.49 316	0.48 375	0.32 267	0.32 192	0.26 195	0.23 227	0.53 320	0.15 100	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.10 288	0.08 126	0.06 41

ADLNet2	0.30 347	0.17 307	0.72 406	0.23 244	0.17 329	0.36 356	0.24 334	0.52 354	0.51 395	0.32 267	0.38 264	0.45 367	0.30 333	0.69 392	0.35 360	0.10 269	0.08 294	0.09 182	0.09 247	0.12 332	0.10 278

TRStereo	0.19 148	0.17 307	0.47 294	0.23 244	0.19 368	0.19 72	0.16 69	0.52 354	0.28 149	0.20 96	0.19 65	0.21 124	0.13 78	0.24 109	0.13 50	0.09 223	0.06 106	0.09 182	0.11 325	0.06 13	0.06 41

RAFT	0.21 183	0.17 307	0.32 110	0.24 292	0.12 121	0.25 207	0.27 367	0.35 170	0.28 149	0.33 278	0.33 213	0.38 312	0.22 216	0.29 204	0.17 152	0.08 150	0.08 294	0.11 306	0.10 288	0.10 251	0.06 41

111	0.20 163	0.17 307	0.40 216	0.18 19	0.09 15	0.24 193	0.17 104	0.41 238	0.45 346	0.23 117	0.29 158	0.29 229	0.21 203	0.24 109	0.18 172	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.07 66	0.08 171

hitnet-ft	0.29 338	0.17 307	0.40 216	0.19 48	0.14 231	0.39 376	0.23 312	0.44 269	0.41 307	0.36 328	0.46 355	0.53 404	0.34 366	0.76 418	0.32 345	0.14 379	0.10 350	0.13 362	0.10 288	0.15 374	0.13 347

GwcNet-RSSM	0.26 300	0.17 307	0.46 286	0.21 142	0.13 190	0.28 251	0.23 312	0.44 269	0.42 314	0.31 244	0.45 346	0.40 337	0.26 274	0.55 328	0.28 316	0.11 303	0.07 213	0.09 182	0.10 288	0.09 189	0.08 171

stereogan	0.37 394	0.17 307	0.65 385	0.27 388	0.22 407	0.62 448	0.26 362	0.59 418	0.63 435	0.43 395	0.60 415	0.67 446	0.42 406	0.68 390	0.35 360	0.13 356	0.14 408	0.14 384	0.12 362	0.19 417	0.17 396

HITNet	0.20 163	0.17 307	0.43 259	0.19 48	0.08 4	0.27 235	0.14 26	0.42 252	0.30 180	0.29 197	0.32 192	0.27 204	0.21 203	0.28 188	0.25 295	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.09 189	0.06 41
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
StereoDRNet-Refined	0.27 307	0.17 307	0.35 144	0.25 329	0.14 231	0.37 361	0.21 262	0.47 297	0.41 307	0.44 401	0.51 378	0.41 340	0.28 308	0.45 286	0.37 367	0.09 223	0.06 106	0.11 306	0.11 325	0.10 251	0.10 278
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 369	0.17 307	0.61 366	0.27 388	0.19 368	0.46 408	0.29 385	0.65 446	0.51 395	0.47 415	0.46 355	0.44 363	0.34 366	0.62 367	0.41 389	0.12 339	0.08 294	0.13 362	0.12 362	0.12 332	0.10 278

SGM-Forest	0.36 385	0.17 307	0.47 294	0.23 244	0.16 309	0.45 406	0.41 442	0.55 382	0.48 375	0.52 430	0.60 415	0.52 400	0.41 398	0.85 441	0.50 416	0.17 417	0.17 435	0.17 414	0.15 405	0.15 374	0.15 377
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACV-stereo	0.29 338	0.18 321	0.79 418	0.23 244	0.16 309	0.47 414	0.19 187	0.36 188	0.34 221	0.29 197	0.33 213	0.67 446	0.42 406	0.54 326	0.30 334	0.10 269	0.09 328	0.09 182	0.09 247	0.10 251	0.11 311

DispNO	0.27 307	0.18 321	0.62 374	0.23 244	0.17 329	0.25 207	0.22 287	0.45 279	0.41 307	0.32 267	0.39 277	0.38 312	0.27 293	0.77 424	0.27 312	0.09 223	0.07 213	0.10 252	0.10 288	0.08 126	0.08 171

StereoVision	0.22 213	0.18 321	0.37 175	0.27 388	0.17 329	0.23 172	0.22 287	0.38 204	0.31 192	0.20 96	0.51 378	0.22 134	0.16 123	0.28 188	0.18 172	0.11 303	0.12 388	0.13 362	0.13 385	0.10 251	0.07 106

LL-Strereo2	0.18 110	0.18 321	0.39 208	0.22 200	0.12 121	0.24 193	0.13 11	0.31 114	0.23 88	0.24 131	0.20 80	0.24 166	0.12 52	0.26 156	0.15 100	0.06 2	0.06 106	0.12 342	0.09 247	0.08 126	0.07 106

iinet-f	0.30 347	0.18 321	1.03 461	0.20 101	0.15 279	0.44 401	0.22 287	0.45 279	0.37 259	0.35 313	0.44 334	0.41 340	0.34 366	0.34 244	0.40 383	0.10 269	0.09 328	0.08 110	0.08 163	0.13 347	0.11 311

RAFT+CT+SA	0.21 183	0.18 321	0.33 125	0.25 329	0.18 350	0.23 172	0.29 385	0.40 226	0.36 248	0.24 131	0.38 264	0.18 91	0.16 123	0.32 231	0.16 123	0.07 37	0.05 8	0.09 182	0.12 362	0.09 189	0.09 225

iRaft-Stereo_5w	0.23 230	0.18 321	0.44 267	0.22 200	0.13 190	0.19 72	0.19 187	0.37 198	0.32 200	0.28 170	0.37 252	0.34 279	0.23 227	0.65 380	0.27 312	0.06 2	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.09 189	0.08 171

LMCR-Stereo	0.26 300	0.18 321	0.49 307	0.28 406	0.14 231	0.36 356	0.23 312	0.54 372	0.34 221	0.39 361	0.40 287	0.29 229	0.29 323	0.37 261	0.27 312	0.11 303	0.07 213	0.09 182	0.07 93	0.13 347	0.09 225

Anonymous3	0.23 230	0.18 321	0.63 377	0.27 388	0.18 350	0.41 384	0.23 312	0.43 264	0.35 236	0.23 117	0.27 141	0.20 113	0.18 172	0.27 175	0.18 172	0.12 339	0.11 371	0.10 252	0.10 288	0.11 296	0.12 333

XX-TBD	0.15 57	0.18 321	0.28 73	0.22 200	0.10 36	0.22 151	0.15 46	0.22 18	0.27 134	0.22 112	0.26 134	0.14 47	0.12 52	0.16 14	0.13 50	0.08 150	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.07 66	0.06 41

RALAANet	0.19 148	0.18 321	0.37 175	0.23 244	0.14 231	0.23 172	0.13 11	0.37 198	0.29 168	0.28 170	0.26 134	0.25 174	0.15 109	0.26 156	0.18 172	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.09 189	0.06 41

FAT-Stereo	0.36 385	0.18 321	0.73 409	0.26 361	0.18 350	0.33 323	0.29 385	0.60 426	0.59 423	0.46 408	0.60 415	0.60 424	0.50 432	0.61 359	0.34 356	0.13 356	0.14 408	0.13 362	0.12 362	0.14 362	0.18 409

BEATNet_4x	0.22 213	0.18 321	0.47 294	0.22 200	0.10 36	0.28 251	0.14 26	0.46 290	0.32 200	0.31 244	0.34 222	0.31 256	0.25 265	0.31 225	0.29 326	0.08 150	0.06 106	0.08 110	0.06 46	0.10 251	0.08 171

RYNet	0.37 394	0.18 321	0.59 361	0.25 329	0.28 444	0.61 447	0.32 403	0.59 418	0.59 423	0.41 380	0.38 264	0.57 416	0.39 391	0.87 444	0.53 421	0.11 303	0.08 294	0.12 342	0.11 325	0.18 410	0.18 409

iResNet	0.24 258	0.18 321	0.61 366	0.25 329	0.11 68	0.29 272	0.21 262	0.42 252	0.43 320	0.33 278	0.43 323	0.27 204	0.22 216	0.34 244	0.26 308	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.08 126	0.07 106

CBMV_ROB	0.33 369	0.18 321	0.53 336	0.21 142	0.14 231	0.33 323	0.20 233	0.51 339	0.45 346	0.51 424	0.55 399	0.45 367	0.42 406	0.71 398	0.32 345	0.18 428	0.19 445	0.23 443	0.21 440	0.14 362	0.15 377

rvit_105_1	0.27 307	0.19 337	0.46 286	0.27 388	0.19 368	0.30 289	0.35 418	0.44 269	0.51 395	0.31 244	0.31 185	0.31 256	0.26 274	0.35 253	0.25 295	0.15 391	0.14 408	0.15 398	0.17 426	0.11 296	0.10 278

DualNet (step1)	0.28 327	0.19 337	0.50 317	0.18 19	0.16 309	0.34 336	0.20 233	0.51 339	0.38 273	0.37 333	0.34 222	0.37 304	0.30 333	0.39 267	0.23 275	0.23 442	0.09 328	0.28 454	0.24 452	0.18 410	0.16 385

test_sample9	0.42 417	0.19 337	0.50 317	0.18 19	0.16 309	0.34 336	0.20 233	0.51 339	0.38 273	0.37 333	0.34 222	0.37 304	0.30 333	0.66 385	0.91 458	0.23 442	1.82 506	0.28 454	0.24 452	0.18 410	0.16 385

test_sample8	0.49 436	0.19 337	0.50 317	0.18 19	0.16 309	0.34 336	0.20 233	0.55 382	0.34 221	0.62 445	0.38 264	1.15 474	0.67 458	0.66 385	0.91 458	0.23 442	1.82 506	0.28 454	0.24 452	0.18 410	0.16 385

test_5	0.23 230	0.19 337	0.38 194	0.26 361	0.18 350	0.25 207	0.29 385	0.40 226	0.37 259	0.29 197	0.40 287	0.25 174	0.22 216	0.34 244	0.18 172	0.07 37	0.05 8	0.09 182	0.09 247	0.10 251	0.10 278

AASNet	0.27 307	0.19 337	0.49 307	0.26 361	0.17 329	0.34 336	0.20 233	0.62 438	0.48 375	0.35 313	0.40 287	0.32 265	0.25 265	0.28 188	0.34 356	0.11 303	0.09 328	0.10 252	0.08 163	0.13 347	0.11 311

AnonymousM	0.17 87	0.19 337	0.24 36	0.18 19	0.10 36	0.18 48	0.17 104	0.30 103	0.23 88	0.26 151	0.20 80	0.18 91	0.14 96	0.19 50	0.14 78	0.09 223	0.06 106	0.38 467	0.15 405	0.06 13	0.05 3

TestStereo	0.21 183	0.19 337	0.40 216	0.25 329	0.10 36	0.22 151	0.21 262	0.31 114	0.31 192	0.23 117	0.34 222	0.22 134	0.18 172	0.62 367	0.18 172	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.07 93	0.11 296	0.06 41

CVANet_RVC	0.30 347	0.19 337	0.41 239	0.26 361	0.16 309	0.33 323	0.26 362	0.52 354	0.47 366	0.40 371	0.46 355	0.43 352	0.31 347	0.89 448	0.26 308	0.14 379	0.09 328	0.14 384	0.13 385	0.14 362	0.10 278

DeepPruner_ROB	0.26 300	0.19 337	0.44 267	0.21 142	0.16 309	0.30 289	0.21 262	0.52 354	0.32 200	0.35 313	0.38 264	0.39 324	0.26 274	0.42 277	0.24 286	0.15 391	0.11 371	0.11 306	0.11 325	0.14 362	0.13 347

iResNet_ROB	0.25 285	0.19 337	0.40 216	0.20 101	0.12 121	0.30 289	0.16 69	0.55 382	0.53 406	0.38 346	0.43 323	0.37 304	0.26 274	0.38 265	0.22 257	0.08 150	0.06 106	0.06 2	0.04 1	0.09 189	0.09 225

SGM_RVC	0.50 439	0.19 337	0.50 317	0.25 329	0.15 279	0.69 454	0.39 437	0.68 460	0.82 462	0.95 472	0.84 455	1.13 471	0.76 464	1.16 474	0.60 431	0.16 406	0.16 430	0.16 408	0.16 417	0.16 381	0.17 396
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AIO-test2	0.20 163	0.20 349	0.36 164	0.26 361	0.15 279	0.22 151	0.16 69	0.42 252	0.42 314	0.16 63	0.29 158	0.15 61	0.11 35	0.26 156	0.13 50	0.18 428	0.06 106	0.10 252	0.11 325	0.07 66	0.07 106

fast-acv-ft	0.31 354	0.20 349	0.81 423	0.24 292	0.18 350	0.46 408	0.27 367	0.41 238	0.49 384	0.39 361	0.55 399	0.49 386	0.35 370	0.37 261	0.38 369	0.11 303	0.11 371	0.11 306	0.12 362	0.12 332	0.09 225

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 347	0.20 349	0.70 402	0.21 142	0.17 329	0.46 408	0.27 367	0.50 324	0.49 384	0.42 389	0.55 399	0.43 352	0.30 333	0.46 289	0.38 369	0.09 223	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.11 296	0.10 278

ACRE	0.21 183	0.20 349	0.62 374	0.23 244	0.15 279	0.24 193	0.20 233	0.35 170	0.28 149	0.31 244	0.32 192	0.22 134	0.15 109	0.25 140	0.20 215	0.08 150	0.07 213	0.07 36	0.07 93	0.08 126	0.08 171

SACVNet	0.30 347	0.20 349	0.41 239	0.25 329	0.18 350	0.34 336	0.25 350	0.52 354	0.40 297	0.41 380	0.44 334	0.46 373	0.32 354	0.71 398	0.25 295	0.13 356	0.10 350	0.12 342	0.12 362	0.16 381	0.17 396

GEStereo_RVC	0.27 307	0.20 349	0.44 267	0.27 388	0.16 309	0.33 323	0.25 350	0.56 397	0.54 409	0.34 297	0.38 264	0.34 279	0.25 265	0.51 308	0.28 316	0.12 339	0.08 294	0.09 182	0.08 163	0.11 296	0.11 311

APVNet	0.36 385	0.20 349	0.70 402	0.26 361	0.22 407	0.52 435	0.35 418	0.61 430	0.44 335	0.38 346	0.52 386	0.48 381	0.38 386	0.84 440	0.46 406	0.13 356	0.14 408	0.15 398	0.16 417	0.16 381	0.15 377

S-Stereo	0.38 401	0.20 349	1.05 462	0.27 388	0.22 407	0.38 368	0.32 403	0.55 382	0.66 438	0.39 361	0.59 410	0.49 386	0.41 398	0.75 413	0.40 383	0.12 339	0.15 423	0.13 362	0.13 385	0.16 381	0.21 435

STTStereo	0.28 327	0.20 349	0.61 366	0.25 329	0.17 329	0.29 272	0.24 334	0.47 297	0.39 282	0.39 361	0.41 295	0.44 363	0.28 308	0.40 272	0.28 316	0.13 356	0.12 388	0.13 362	0.16 417	0.12 332	0.11 311

CFNet	0.27 307	0.20 349	0.44 267	0.22 200	0.14 231	0.33 323	0.14 26	0.51 339	0.45 346	0.30 227	0.40 287	0.38 312	0.27 293	0.76 418	0.25 295	0.09 223	0.07 213	0.11 306	0.11 325	0.11 296	0.08 171

LE_ROB	1.76 499	0.20 349	2.68 500	0.48 468	0.52 475	0.78 465	0.96 495	0.84 478	6.61 511	7.40 512	2.08 499	2.08 491	4.83 507	1.27 482	3.79 507	0.10 269	0.08 294	0.12 342	0.11 325	0.11 296	0.10 278

NOSS_ROB	0.31 354	0.20 349	0.35 144	0.24 292	0.16 309	0.32 312	0.19 187	0.52 354	0.48 375	0.33 278	0.36 243	0.42 348	0.28 308	0.93 455	0.24 286	0.19 434	0.20 450	0.24 445	0.22 448	0.17 398	0.17 396

XPNet_ROB	0.33 369	0.20 349	0.43 259	0.27 388	0.18 350	0.37 361	0.31 399	0.55 382	0.50 392	0.51 424	0.53 392	0.58 419	0.37 382	0.63 372	0.45 400	0.17 417	0.12 388	0.13 362	0.12 362	0.15 374	0.14 366

pmcnn	0.50 439	0.20 349	0.78 412	0.24 292	0.26 437	0.39 376	0.30 395	0.51 339	0.50 392	0.54 437	1.23 475	2.52 499	0.37 382	0.77 424	0.95 461	0.08 150	0.06 106	0.06 2	0.05 16	0.10 251	0.08 171

GMStereo_Zeroshot	0.24 258	0.21 363	0.45 278	0.26 361	0.13 190	0.28 251	0.15 46	0.39 216	0.35 236	0.37 333	0.43 323	0.40 337	0.17 149	0.34 244	0.20 215	0.12 339	0.07 213	0.13 362	0.07 93	0.16 381	0.09 225

SDNR	0.42 417	0.21 363	0.82 426	0.21 142	0.18 350	1.27 489	0.17 104	0.50 324	0.49 384	0.42 389	0.81 452	0.38 312	0.27 293	1.19 475	0.38 369	0.23 442	0.24 462	0.17 414	0.13 385	0.17 398	0.20 427

Anonymous_2	0.37 394	0.21 363	0.47 294	0.20 101	0.21 391	0.42 391	0.26 362	0.38 204	0.29 168	0.33 278	0.30 171	0.44 363	0.38 386	0.36 258	0.29 326	0.26 452	0.29 470	0.44 471	1.41 506	0.34 463	0.21 435

CIPLG	0.21 183	0.21 363	0.55 345	0.23 244	0.15 279	0.25 207	0.20 233	0.35 170	0.29 168	0.31 244	0.33 213	0.22 134	0.15 109	0.26 156	0.20 215	0.08 150	0.07 213	0.07 36	0.07 93	0.08 126	0.08 171

sAnonymous2	0.20 163	0.21 363	0.58 357	0.24 292	0.17 329	0.22 151	0.19 187	0.34 146	0.28 149	0.17 74	0.19 65	0.17 81	0.16 123	0.17 21	0.14 78	0.10 269	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.23 437	0.17 396

CroCo_RVC	0.20 163	0.21 363	0.58 357	0.24 292	0.17 329	0.22 151	0.19 187	0.34 146	0.28 149	0.17 74	0.19 65	0.17 81	0.16 123	0.17 21	0.14 78	0.10 269	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.23 437	0.17 396

ARAFT	0.24 258	0.21 363	0.78 412	0.22 200	0.12 121	0.29 272	0.24 334	0.43 264	0.32 200	0.33 278	0.28 146	0.28 219	0.19 187	0.49 300	0.18 172	0.07 37	0.06 106	0.12 342	0.11 325	0.09 189	0.06 41

DMCA-RVC	0.27 307	0.21 363	0.61 366	0.28 406	0.17 329	0.29 272	0.21 262	0.42 252	0.35 236	0.40 371	0.37 252	0.39 324	0.36 374	0.43 279	0.30 334	0.13 356	0.10 350	0.15 398	0.11 325	0.13 347	0.10 278

TDLM	0.30 347	0.21 363	0.38 194	0.28 406	0.15 279	0.33 323	0.32 403	0.52 354	0.47 366	0.38 346	0.43 323	0.39 324	0.29 323	0.91 452	0.28 316	0.14 379	0.08 294	0.13 362	0.11 325	0.12 332	0.10 278

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 307	0.21 363	0.59 361	0.25 329	0.18 350	0.29 272	0.22 287	0.50 324	0.40 297	0.38 346	0.41 295	0.43 352	0.27 293	0.43 279	0.29 326	0.11 303	0.08 294	0.10 252	0.10 288	0.10 251	0.11 311
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WCMA_ROB	0.51 443	0.21 363	0.65 385	0.25 329	0.21 391	0.58 442	0.32 403	0.54 372	0.55 414	0.95 472	1.40 480	1.28 478	0.81 469	0.73 405	0.62 434	0.18 428	0.15 423	0.15 398	0.15 405	0.19 417	0.19 417

CBMV	0.33 369	0.21 363	0.54 339	0.23 244	0.13 190	0.42 391	0.33 413	0.53 365	0.48 375	0.52 430	0.49 370	0.50 392	0.41 398	0.56 338	0.31 340	0.15 391	0.16 430	0.18 422	0.16 417	0.13 347	0.13 347
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
IPLGR_C	0.21 183	0.22 375	0.60 363	0.23 244	0.15 279	0.24 193	0.20 233	0.35 170	0.29 168	0.31 244	0.32 192	0.22 134	0.15 109	0.25 140	0.20 215	0.08 150	0.07 213	0.07 36	0.07 93	0.08 126	0.08 171

RP	0.35 381	0.22 375	0.51 328	0.31 422	0.24 425	0.37 361	0.28 380	0.50 324	0.58 422	0.40 371	0.63 426	0.61 428	0.47 423	0.61 359	0.39 377	0.16 406	0.15 423	0.17 414	0.15 405	0.17 398	0.17 396

edge stereo	0.39 406	0.22 375	0.81 423	0.27 388	0.22 407	0.37 361	0.24 334	0.56 397	0.54 409	0.53 435	0.60 415	0.71 455	0.50 432	0.78 426	0.40 383	0.16 406	0.14 408	0.19 430	0.14 397	0.16 381	0.17 396

ADCL	0.47 431	0.22 375	1.00 456	0.27 388	0.19 368	0.74 459	0.64 475	0.54 372	0.69 446	0.56 439	0.71 439	0.55 408	0.60 447	0.60 354	1.43 484	0.11 303	0.09 328	0.13 362	0.13 385	0.14 362	0.14 366

GANet	0.36 385	0.22 375	0.49 307	0.29 409	0.17 329	0.41 384	0.38 432	0.57 405	0.45 346	0.46 408	0.75 445	0.55 408	0.40 394	0.94 457	0.41 389	0.13 356	0.13 400	0.13 362	0.11 325	0.14 362	0.11 311

AANet_RVC	0.31 354	0.22 375	0.50 317	0.23 244	0.14 231	0.30 289	0.24 334	0.47 297	0.54 409	0.38 346	0.60 415	0.43 352	0.29 323	0.87 444	0.40 383	0.11 303	0.07 213	0.07 36	0.07 93	0.09 189	0.09 225

StereoDRNet	0.32 363	0.22 375	0.61 366	0.27 388	0.21 391	0.42 391	0.30 395	0.61 430	0.48 375	0.46 408	0.39 277	0.48 381	0.30 333	0.57 341	0.40 383	0.11 303	0.09 328	0.12 342	0.11 325	0.12 332	0.10 278

RAFT + AFF	0.27 307	0.23 382	0.50 317	0.25 329	0.17 329	0.30 289	0.33 413	0.52 354	0.40 297	0.28 170	0.30 171	0.30 245	0.31 347	0.62 367	0.24 286	0.09 223	0.10 350	0.11 306	0.10 288	0.11 296	0.11 311

GwcNet	0.35 381	0.23 382	0.88 439	0.25 329	0.24 425	0.48 419	0.27 367	0.55 382	0.57 420	0.38 346	0.52 386	0.51 396	0.32 354	0.60 354	0.41 389	0.13 356	0.11 371	0.12 342	0.11 325	0.13 347	0.14 366

DANet	0.35 381	0.23 382	0.60 363	0.36 446	0.22 407	0.39 376	0.25 350	0.48 308	0.43 320	0.52 430	0.50 372	0.59 421	0.41 398	0.76 418	0.49 411	0.13 356	0.11 371	0.14 384	0.12 362	0.17 398	0.15 377
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ADCRef	0.38 401	0.24 385	0.88 439	0.26 361	0.21 391	0.49 422	0.27 367	0.52 354	0.48 375	0.50 419	0.58 408	0.35 293	0.47 423	0.48 295	1.29 482	0.09 223	0.08 294	0.12 342	0.12 362	0.11 296	0.11 311

ADCP+	0.45 428	0.24 385	1.15 469	0.25 329	0.22 407	0.56 438	0.39 437	0.54 372	0.51 395	0.44 401	0.51 378	0.46 373	0.52 437	0.56 338	1.89 495	0.10 269	0.08 294	0.11 306	0.10 288	0.14 362	0.13 347

DPSNet	0.47 431	0.24 385	0.93 447	0.27 388	0.20 384	0.75 461	0.57 469	0.84 478	0.79 460	0.47 415	0.51 378	0.60 424	0.69 460	0.87 444	0.71 442	0.16 406	0.13 400	0.12 342	0.10 288	0.25 442	0.21 435

PSMNet_ROB	0.33 369	0.24 385	0.54 339	0.31 422	0.21 391	0.42 391	0.43 447	0.59 418	0.47 366	0.37 333	0.44 334	0.49 386	0.31 347	0.64 374	0.43 393	0.14 379	0.10 350	0.15 398	0.14 397	0.13 347	0.11 311

LL-Strereo	0.29 338	0.25 389	0.58 357	0.25 329	0.21 391	0.23 172	0.24 334	0.55 382	0.42 314	0.34 297	0.32 192	0.41 340	0.40 394	0.94 457	0.23 275	0.08 150	0.07 213	0.11 306	0.09 247	0.09 189	0.09 225

HCRNet	0.24 258	0.25 389	0.33 125	0.34 436	0.16 309	0.27 235	0.18 146	0.43 264	0.35 236	0.30 227	0.35 233	0.32 265	0.22 216	0.44 283	0.20 215	0.13 356	0.08 294	0.13 362	0.11 325	0.10 251	0.09 225

GMStereo	0.19 148	0.25 389	0.40 216	0.21 142	0.12 121	0.22 151	0.19 187	0.29 86	0.40 297	0.25 139	0.23 104	0.16 74	0.15 109	0.25 140	0.19 201	0.09 223	0.06 106	0.08 110	0.08 163	0.10 251	0.08 171
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psmorigin	0.50 439	0.25 389	3.03 501	0.24 292	0.19 368	0.38 368	0.22 287	0.50 324	0.44 335	0.64 449	0.68 434	0.71 455	0.51 435	0.85 441	0.45 400	0.14 379	0.17 435	0.13 362	0.14 397	0.16 381	0.21 435

FADNet-RVC-Resample	0.29 338	0.25 389	0.93 447	0.26 361	0.16 309	0.32 312	0.21 262	0.47 297	0.39 282	0.35 313	0.38 264	0.33 272	0.27 293	0.53 320	0.24 286	0.10 269	0.10 350	0.14 384	0.13 385	0.13 347	0.16 385

G-Net	0.46 430	0.25 389	0.86 436	0.34 436	0.28 444	0.90 474	0.35 418	0.47 297	0.45 346	0.68 453	1.22 474	0.64 440	0.60 447	0.61 359	0.57 423	0.16 406	0.14 408	0.17 414	0.13 385	0.22 434	0.19 417

NCC-stereo	0.39 406	0.25 389	0.69 396	0.32 428	0.28 444	0.46 408	0.36 422	0.65 446	0.52 402	0.40 371	0.57 406	0.56 411	0.47 423	0.73 405	0.45 400	0.17 417	0.14 408	0.18 422	0.25 455	0.16 381	0.16 385

Nwc_Net	0.37 394	0.25 389	0.68 395	0.31 422	0.24 425	0.44 401	0.30 395	0.65 446	0.50 392	0.37 333	0.69 438	0.58 419	0.45 414	0.60 354	0.40 383	0.15 391	0.12 388	0.19 430	0.21 440	0.14 362	0.13 347

Abc-Net	0.39 406	0.25 389	0.69 396	0.32 428	0.28 444	0.46 408	0.36 422	0.65 446	0.52 402	0.40 371	0.57 406	0.56 411	0.47 423	0.73 405	0.45 400	0.17 417	0.14 408	0.18 422	0.25 455	0.16 381	0.16 385
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DN-CSS_ROB	0.22 213	0.25 389	0.47 294	0.24 292	0.14 231	0.25 207	0.12 5	0.40 226	0.33 212	0.29 197	0.42 311	0.22 134	0.20 196	0.33 238	0.19 201	0.07 37	0.06 106	0.11 306	0.11 325	0.11 296	0.07 106

LALA_ROB	0.36 385	0.25 389	0.46 286	0.30 416	0.21 391	0.47 414	0.39 437	0.61 430	0.51 395	0.52 430	0.51 378	0.69 452	0.36 374	0.50 303	0.43 393	0.17 417	0.11 371	0.16 408	0.14 397	0.17 398	0.15 377

Wz-Net-MNSev	0.36 385	0.26 400	0.79 418	0.26 361	0.21 391	0.59 443	0.38 432	0.55 382	0.56 417	0.48 418	0.54 395	0.53 404	0.36 374	0.60 354	0.44 397	0.11 303	0.09 328	0.11 306	0.11 325	0.15 374	0.13 347

dd	0.22 213	0.26 400	0.40 216	0.22 200	0.12 121	0.25 207	0.21 262	0.32 124	0.44 335	0.29 197	0.28 146	0.25 174	0.16 123	0.30 218	0.25 295	0.12 339	0.07 213	0.10 252	0.08 163	0.11 296	0.09 225

AF-Net	0.37 394	0.26 400	0.56 349	0.32 428	0.23 419	0.41 384	0.29 385	0.61 430	0.64 436	0.42 389	0.68 434	0.65 441	0.49 430	0.57 341	0.44 397	0.15 391	0.11 371	0.19 430	0.14 397	0.15 374	0.13 347

iResNetv2_ROB	0.27 307	0.26 400	0.72 406	0.23 244	0.13 190	0.29 272	0.18 146	0.52 354	0.49 384	0.37 333	0.45 346	0.39 324	0.25 265	0.34 244	0.20 215	0.08 150	0.06 106	0.07 36	0.05 16	0.12 332	0.09 225

NCCL2	0.35 381	0.26 400	0.49 307	0.36 446	0.22 407	0.41 384	0.41 442	0.53 365	0.42 314	0.47 415	0.46 355	0.61 428	0.39 391	0.55 328	0.37 367	0.16 406	0.13 400	0.21 436	0.21 440	0.16 381	0.16 385

FBW_ROB	0.43 421	0.26 400	0.54 339	0.31 422	0.20 384	0.51 426	0.32 403	0.70 462	0.60 427	0.59 442	0.55 399	0.65 441	0.41 398	1.40 486	0.51 418	0.13 356	0.17 435	0.21 436	0.16 417	0.17 398	0.18 409

ETE_ROB	0.34 376	0.26 400	0.45 278	0.29 409	0.18 350	0.40 381	0.37 426	0.57 405	0.47 366	0.50 419	0.50 372	0.62 430	0.36 374	0.55 328	0.38 369	0.13 356	0.10 350	0.14 384	0.12 362	0.16 381	0.16 385

FINET	0.34 376	0.27 407	0.80 421	0.24 292	0.24 425	0.36 356	0.34 415	0.54 372	0.72 451	0.39 361	0.47 362	0.32 265	0.30 333	0.51 308	0.32 345	0.19 434	0.17 435	0.13 362	0.12 362	0.18 410	0.16 385

SHD	0.42 417	0.27 407	0.81 423	0.31 422	0.25 432	0.42 391	0.22 287	0.66 452	0.94 476	0.63 447	0.60 415	0.59 421	0.47 423	0.59 353	0.58 428	0.15 391	0.13 400	0.16 408	0.16 417	0.20 425	0.22 440

MeshStereo	0.58 454	0.27 407	0.67 390	0.22 200	0.17 329	0.66 452	0.37 426	0.78 470	0.61 430	1.47 499	1.30 477	1.65 485	0.79 466	1.12 472	0.59 429	0.17 417	0.17 435	0.17 414	0.14 397	0.17 398	0.14 366
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
FADNet_RVC	0.30 347	0.28 410	0.83 427	0.23 244	0.15 279	0.30 289	0.17 104	0.49 316	0.37 259	0.30 227	0.38 264	0.30 245	0.27 293	0.52 314	0.31 340	0.14 379	0.14 408	0.14 384	0.16 417	0.21 428	0.23 447

SuperB	0.49 436	0.28 410	2.23 492	0.23 244	0.15 279	0.41 384	0.32 403	0.47 297	0.82 462	0.43 395	0.50 372	0.33 272	0.45 414	0.68 390	1.08 467	0.10 269	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.98 498	0.14 366

RTSC	0.39 406	0.28 410	0.78 412	0.27 388	0.18 350	0.49 422	0.22 287	0.59 418	0.84 467	0.55 438	0.53 392	0.49 386	0.36 374	0.67 389	0.82 451	0.13 356	0.10 350	0.11 306	0.12 362	0.17 398	0.17 396

PA-Net	0.37 394	0.28 410	0.83 427	0.31 422	0.28 444	0.39 376	0.42 445	0.51 339	0.55 414	0.34 297	0.42 311	0.41 340	0.36 374	0.79 428	0.49 411	0.12 339	0.23 460	0.16 408	0.23 450	0.12 332	0.18 409
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 490	0.28 410	0.79 418	0.26 361	0.16 309	2.26 503	1.00 497	1.42 492	1.46 491	2.38 503	2.05 498	5.95 512	2.66 505	2.95 504	2.46 502	0.17 417	0.18 441	0.18 422	0.18 432	0.15 374	0.18 409

NaN_ROB	0.41 414	0.28 410	0.62 374	0.30 416	0.19 368	0.51 426	0.47 457	0.58 413	0.59 423	0.56 439	0.47 362	0.49 386	0.41 398	1.21 478	0.64 438	0.12 339	0.18 441	0.12 342	0.13 385	0.11 296	0.14 366

SANet	0.53 448	0.28 410	0.96 452	0.26 361	0.15 279	0.69 454	0.44 450	0.67 457	1.34 487	0.67 452	0.98 465	0.94 466	0.71 462	0.89 448	0.76 444	0.14 379	0.12 388	0.12 342	0.11 325	0.17 398	0.16 385

Wz-Net-LNSev	0.34 376	0.29 417	0.91 443	0.26 361	0.21 391	0.47 414	0.31 399	0.54 372	0.54 409	0.44 401	0.52 386	0.50 392	0.35 370	0.39 267	0.39 377	0.11 303	0.11 371	0.10 252	0.09 247	0.14 362	0.13 347

DGSMNet	0.61 459	0.29 417	0.91 443	0.51 471	0.70 484	0.62 448	1.38 506	0.59 418	0.55 414	0.37 333	0.61 421	0.52 400	0.33 357	0.65 380	0.43 393	0.53 477	0.60 494	0.67 482	0.61 490	0.63 479	0.61 490

aanetorigin	0.39 406	0.29 417	1.09 464	0.24 292	0.19 368	0.28 251	0.37 426	0.33 138	0.47 366	0.94 470	0.82 453	0.52 400	0.54 438	0.49 300	0.50 416	0.11 303	0.09 328	0.10 252	0.10 288	0.16 381	0.15 377

DeepPrunerF	0.44 427	0.29 417	1.29 478	0.33 434	0.30 452	0.35 351	0.36 422	0.62 438	1.15 485	0.40 371	0.44 334	0.39 324	0.41 398	0.80 432	0.52 419	0.18 428	0.14 408	0.23 443	0.21 440	0.17 398	0.17 396

ADCPNet	0.48 434	0.29 417	1.60 486	0.27 388	0.23 419	0.70 457	0.38 432	0.53 365	0.51 395	0.51 424	0.59 410	0.67 446	0.56 442	0.60 354	1.14 472	0.15 391	0.18 441	0.14 384	0.23 450	0.19 417	0.19 417

PWC_ROB	0.38 401	0.29 417	0.69 396	0.25 329	0.20 384	0.38 368	0.19 187	0.58 413	0.67 441	0.57 441	0.85 456	0.51 396	0.40 394	0.71 398	0.52 419	0.13 356	0.09 328	0.14 384	0.10 288	0.17 398	0.14 366

FC-DCNN v2	0.71 468	0.30 423	0.67 390	0.32 428	0.27 439	0.84 469	0.39 437	0.84 478	0.85 468	1.44 495	1.64 491	2.09 492	1.28 491	1.06 468	0.80 450	0.24 448	0.22 456	0.27 448	0.26 459	0.26 448	0.25 454

HBP-ISP	0.33 369	0.30 423	0.72 406	0.22 200	0.16 309	0.32 312	0.22 287	0.54 372	0.44 335	0.41 380	0.49 370	0.33 272	0.38 386	0.73 405	0.25 295	0.18 428	0.19 445	0.24 445	0.20 437	0.16 381	0.13 347

FC-DCNN	0.70 467	0.30 423	0.69 396	0.32 428	0.27 439	0.81 468	0.39 437	0.79 473	0.82 462	1.41 491	1.58 490	1.98 490	1.26 489	1.02 466	0.77 447	0.24 448	0.22 456	0.27 448	0.26 459	0.26 448	0.26 456

PS-NSSS	0.32 363	0.30 423	0.46 286	0.23 244	0.17 329	0.33 323	0.24 334	0.57 405	0.41 307	0.37 333	0.52 386	0.35 293	0.30 333	0.80 432	0.30 334	0.17 417	0.14 408	0.21 436	0.15 405	0.15 374	0.13 347

PDISCO_ROB	0.43 421	0.30 423	0.67 390	0.43 461	0.36 460	0.67 453	0.32 403	0.72 465	0.76 456	0.43 395	0.53 392	0.63 438	0.40 394	0.66 385	0.47 408	0.21 439	0.12 388	0.21 436	0.19 436	0.25 442	0.20 427

PWCDC_ROB	0.38 401	0.30 423	0.60 363	0.33 434	0.20 384	0.42 391	0.19 187	0.58 413	0.89 469	0.42 389	1.26 476	0.36 298	0.34 366	0.50 303	0.38 369	0.18 428	0.11 371	0.11 306	0.09 247	0.19 417	0.13 347

UDGNet	0.23 230	0.31 429	0.38 194	0.24 292	0.14 231	0.24 193	0.18 146	0.32 124	0.43 320	0.29 197	0.28 146	0.24 166	0.19 187	0.29 204	0.20 215	0.15 391	0.07 213	0.21 436	0.11 325	0.14 362	0.10 278

dad	0.28 327	0.31 429	0.44 267	0.21 142	0.14 231	0.30 289	0.20 233	0.33 138	0.49 384	0.44 401	0.44 334	0.45 367	0.21 203	0.41 274	0.26 308	0.20 437	0.11 371	0.20 434	0.11 325	0.14 362	0.10 278

ccnet	0.42 417	0.31 429	0.48 302	0.27 388	0.32 455	0.60 446	0.32 403	0.65 446	0.46 361	0.53 435	0.66 430	0.56 411	0.45 414	0.72 403	0.61 432	0.26 452	0.19 445	0.24 445	0.21 440	0.26 448	0.22 440

Syn2CoEx	0.36 385	0.31 429	0.78 412	0.34 436	0.21 391	0.41 384	0.28 380	0.61 430	0.49 384	0.42 389	0.56 405	0.45 367	0.44 411	0.69 392	0.38 369	0.17 417	0.14 408	0.15 398	0.12 362	0.13 347	0.12 333

FCDSN-DC	0.63 460	0.31 429	0.61 366	0.36 446	0.30 452	0.65 450	0.37 426	0.66 452	0.68 444	1.14 482	1.54 488	1.71 487	1.26 489	0.92 453	0.64 438	0.24 448	0.22 456	0.27 448	0.26 459	0.27 452	0.27 459
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.39 406	0.32 434	0.64 384	0.34 436	0.27 439	0.40 381	0.29 385	0.57 405	0.53 406	0.45 405	0.64 427	0.62 430	0.45 414	0.72 403	0.39 377	0.15 391	0.15 423	0.21 436	0.20 437	0.18 410	0.19 417

MSMD_ROB	0.60 458	0.33 435	0.61 366	0.30 416	0.25 432	0.86 471	0.35 418	0.55 382	0.67 441	1.10 480	1.49 485	1.76 488	0.97 480	0.88 447	0.49 411	0.23 442	0.21 452	0.27 448	0.27 462	0.25 442	0.24 452

PVD	0.58 454	0.34 436	0.84 432	0.39 456	0.31 454	0.59 443	0.47 457	0.80 474	1.25 486	0.92 469	1.09 468	0.79 459	0.82 470	0.85 441	0.76 444	0.21 439	0.18 441	0.22 442	0.18 432	0.27 452	0.35 468

ADCMid	0.49 436	0.34 436	1.13 468	0.26 361	0.21 391	0.51 426	0.37 426	0.57 405	0.54 409	0.75 461	0.66 430	0.62 430	0.64 457	0.64 374	1.68 489	0.13 356	0.12 388	0.17 414	0.17 426	0.20 425	0.17 396

FADNet-RVC	0.31 354	0.35 438	0.78 412	0.25 329	0.20 384	0.33 323	0.20 233	0.49 316	0.40 297	0.34 297	0.39 277	0.41 340	0.29 323	0.63 372	0.31 340	0.13 356	0.14 408	0.14 384	0.15 405	0.19 417	0.19 417

PASM	0.45 428	0.35 438	0.90 442	0.35 445	0.33 456	0.39 376	0.38 432	0.50 324	0.61 430	0.52 430	0.51 378	0.62 430	0.45 414	0.93 455	0.48 409	0.26 452	0.29 470	0.29 458	0.33 467	0.29 457	0.26 456

CSAN	0.50 439	0.35 438	0.78 412	0.36 446	0.23 419	0.56 438	0.59 472	0.61 430	0.70 448	0.64 449	0.78 449	0.65 441	0.60 447	1.38 485	0.62 434	0.21 439	0.17 435	0.20 434	0.20 437	0.18 410	0.18 409

FADNet	0.32 363	0.36 441	0.74 410	0.23 244	0.22 407	0.37 361	0.19 187	0.53 365	0.48 375	0.32 267	0.36 243	0.43 352	0.32 354	0.64 374	0.25 295	0.16 406	0.16 430	0.14 384	0.16 417	0.24 440	0.19 417

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 385	0.36 441	0.53 336	0.34 436	0.19 368	0.51 426	0.24 334	0.55 382	0.38 273	0.41 380	0.47 362	0.47 375	0.27 293	0.73 405	0.30 334	0.36 470	0.19 445	0.27 448	0.17 426	0.26 448	0.23 447

MANE	1.41 491	0.36 441	0.74 410	0.43 461	0.41 464	2.16 502	0.80 487	2.39 507	3.38 501	2.22 502	3.06 504	3.54 505	2.73 506	2.15 501	1.94 497	0.28 460	0.27 466	0.30 460	0.46 477	0.28 456	0.34 467

ELAS_RVC	0.74 473	0.36 441	1.00 456	0.37 452	0.33 456	0.88 472	0.93 494	0.83 477	1.08 481	1.35 487	1.33 479	1.24 476	1.33 493	1.06 468	0.95 461	0.27 457	0.25 464	0.29 458	0.27 462	0.30 458	0.30 461
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 473	0.36 441	0.85 435	0.36 446	0.33 456	1.36 493	0.77 485	0.93 482	0.92 473	1.41 491	1.53 487	1.16 475	1.17 485	0.95 459	1.03 465	0.26 452	0.25 464	0.28 454	0.28 465	0.31 459	0.30 461
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
StereoAnything_RVC	0.13 14	0.37 446	0.36 164	0.14 1	0.07 1	0.11 3	0.12 5	0.17 4	0.12 1	0.08 1	0.07 1	0.07 1	0.10 21	0.20 58	0.10 1	0.09 223	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.24 440	0.05 3

EDNetEfficient	0.63 460	0.37 446	2.40 496	0.26 361	0.25 432	0.38 368	0.49 463	0.41 238	1.06 480	1.38 488	0.87 460	0.62 430	0.95 477	0.65 380	1.65 488	0.11 303	0.09 328	0.10 252	0.11 325	0.19 417	0.17 396

XQC	0.43 421	0.37 446	0.96 452	0.34 436	0.25 432	0.53 436	0.34 415	0.60 426	0.73 454	0.51 424	0.46 355	0.57 416	0.47 423	0.70 395	0.72 443	0.17 417	0.12 388	0.18 422	0.15 405	0.25 442	0.23 447

WZ-Net	0.52 447	0.38 449	1.90 490	0.30 416	0.24 425	0.57 441	0.48 461	0.62 438	0.78 459	0.50 419	0.71 439	0.68 450	0.54 438	0.98 463	0.84 452	0.13 356	0.10 350	0.11 306	0.12 362	0.19 417	0.20 427

SAMSARA	0.56 450	0.39 450	0.80 421	0.60 476	0.46 468	1.00 478	1.23 505	0.67 457	0.68 444	0.71 456	0.54 395	0.89 465	0.57 444	0.81 435	0.62 434	0.19 434	0.22 456	0.18 422	0.18 432	0.27 452	0.25 454

ADCS	0.58 454	0.40 451	1.35 481	0.29 409	0.24 425	0.55 437	0.45 451	0.67 457	0.83 465	0.76 462	0.71 439	0.68 450	0.60 447	0.76 418	2.23 500	0.16 406	0.16 430	0.16 408	0.17 426	0.22 434	0.22 440

AnyNet_C32	0.51 443	0.40 451	1.10 467	0.29 409	0.28 444	0.59 443	0.58 470	0.54 372	0.60 427	0.62 445	0.66 430	0.54 406	0.54 438	0.78 426	1.74 492	0.15 391	0.14 408	0.15 398	0.17 426	0.20 425	0.20 427

LSM	1.64 498	0.40 451	2.56 498	2.02 507	17.61 518	0.51 426	0.52 465	0.61 430	0.76 456	0.82 464	1.11 470	0.63 438	0.54 438	0.75 413	0.49 411	0.16 406	0.24 462	0.18 422	0.21 440	0.25 442	2.42 510

PSMNet-RUCA	0.37 394	0.41 454	0.66 389	0.46 466	0.41 464	0.34 336	0.25 350	0.57 405	0.45 346	0.39 361	0.52 386	0.43 352	0.33 357	0.41 274	0.29 326	0.25 451	0.14 408	0.33 464	0.21 440	0.31 459	0.22 440

Wz-Net-SNSev	0.43 421	0.41 454	1.27 476	0.30 416	0.21 391	0.44 401	0.41 442	0.61 430	0.65 437	0.46 408	0.65 428	0.62 430	0.39 391	0.74 412	0.59 429	0.12 339	0.11 371	0.12 342	0.13 385	0.16 381	0.14 366

GASNet	0.36 385	0.46 456	0.88 439	0.34 436	0.23 419	0.35 351	0.22 287	0.60 426	0.53 406	0.40 371	0.37 252	0.45 367	0.30 333	0.79 428	0.35 360	0.15 391	0.10 350	0.14 384	0.14 397	0.22 434	0.12 333

UDG	0.40 412	0.46 456	0.49 307	0.40 458	0.35 459	0.47 414	0.27 367	0.54 372	0.47 366	0.39 361	0.45 346	0.59 421	0.44 411	0.46 289	0.39 377	0.26 452	0.19 445	0.48 473	0.22 448	0.34 463	0.26 456

CC-Net-ROB	0.43 421	0.47 458	0.65 385	0.37 452	0.23 419	0.51 426	0.29 385	0.66 452	0.49 384	0.46 408	0.51 378	0.48 381	0.38 386	0.96 460	0.35 360	0.34 468	0.23 460	0.55 477	0.25 455	0.31 459	0.20 427

GANetREF_RVC	0.43 421	0.47 458	0.69 396	0.38 454	0.20 384	0.51 426	0.48 461	0.66 452	0.66 438	0.46 408	0.46 355	0.50 392	0.44 411	0.90 451	0.39 377	0.27 457	0.21 452	0.32 462	0.18 432	0.27 452	0.22 440
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
SQANet	0.40 412	0.48 460	0.67 390	0.48 468	0.39 461	0.48 419	0.22 287	0.51 339	0.43 320	0.40 371	0.47 362	0.47 375	0.33 357	0.54 326	0.32 345	0.36 470	0.15 423	0.40 469	0.21 440	0.45 469	0.31 463

Consistency-Raft	0.55 449	0.48 460	1.02 459	0.45 464	0.49 471	0.49 422	0.47 457	0.72 465	0.72 451	0.45 405	0.82 453	0.47 375	0.60 447	0.50 303	0.63 437	0.39 474	0.39 478	0.44 471	0.51 482	0.52 472	0.37 469

RTS	0.78 475	0.48 460	4.68 503	0.34 436	0.28 444	1.12 482	0.46 453	0.62 438	1.03 477	0.73 457	0.89 461	0.60 424	0.59 445	1.61 489	1.16 475	0.14 379	0.11 371	0.15 398	0.15 405	0.21 428	0.19 417

RTSA	0.78 475	0.48 460	4.68 503	0.34 436	0.28 444	1.12 482	0.46 453	0.62 438	1.03 477	0.73 457	0.89 461	0.60 424	0.59 445	1.61 489	1.16 475	0.14 379	0.11 371	0.15 398	0.15 405	0.21 428	0.19 417

NVStereoNet_ROB	0.67 464	0.49 464	0.83 427	0.48 468	0.40 463	0.51 426	0.46 453	0.70 462	0.77 458	0.84 465	1.72 492	1.02 470	0.83 471	1.23 479	0.79 449	0.32 466	0.38 477	0.40 469	0.46 477	0.36 465	0.41 473
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 414	0.50 465	0.48 302	0.44 463	0.39 461	0.46 408	0.32 403	0.50 324	0.43 320	0.45 405	0.52 386	0.57 416	0.36 374	0.48 295	0.33 352	0.33 467	0.21 452	0.55 477	0.25 455	0.37 466	0.32 466

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 443	0.50 465	0.86 436	0.39 456	0.24 425	0.84 469	0.55 468	0.56 397	0.62 432	0.60 443	0.68 434	0.62 430	0.42 406	1.13 473	0.43 393	0.23 442	0.27 466	0.27 448	0.35 469	0.25 442	0.29 460

MFN_U_SF_RVC	0.56 450	0.51 467	1.19 470	0.38 454	0.22 407	0.69 454	0.27 367	0.80 474	0.67 441	0.73 457	0.74 444	0.87 462	0.61 456	0.81 435	0.76 444	0.29 462	0.27 466	0.32 462	0.37 473	0.32 462	0.31 463

EDNetEfficientorigin	7.51 510	0.52 468	140.47 528	0.25 329	0.17 329	0.42 391	0.29 385	0.47 297	1.03 477	1.28 485	1.02 466	0.83 461	0.84 472	0.75 413	0.99 463	0.10 269	0.09 328	0.12 342	0.10 288	0.21 428	0.22 440

anonymity	0.56 450	0.54 469	0.70 402	0.47 467	0.61 480	0.56 438	0.43 447	0.69 461	0.49 384	0.63 447	0.55 399	0.54 406	0.60 447	0.61 359	0.57 423	0.55 480	0.53 487	0.50 474	0.54 485	0.51 471	0.56 483

Wz-Net-TNSev	0.51 443	0.58 470	1.61 488	0.25 329	0.21 391	0.65 450	0.45 451	0.63 444	0.69 446	0.51 424	0.54 395	0.71 455	0.60 447	1.00 464	0.77 447	0.15 391	0.15 423	0.13 362	0.15 405	0.21 428	0.20 427

AnyNet_C01	0.65 462	0.58 470	2.60 499	0.32 428	0.26 437	0.88 472	0.61 473	0.63 444	0.62 432	0.68 453	0.96 464	0.76 458	0.60 447	0.96 460	1.43 484	0.16 406	0.16 430	0.17 414	0.17 426	0.23 437	0.23 447

GCST	0.47 431	0.60 472	0.57 352	1.04 495	0.48 470	0.38 368	0.11 3	0.40 226	0.32 200	0.41 380	0.34 222	0.29 229	0.17 149	0.46 289	0.19 201	0.69 487	0.42 480	0.79 489	0.62 491	0.62 478	0.46 478

SPS-STEREO	0.69 466	0.61 473	0.98 454	0.52 473	0.57 478	0.74 459	0.50 464	0.78 470	0.62 432	0.95 472	0.86 457	0.94 466	0.70 461	1.01 465	0.87 456	0.58 483	0.51 484	0.50 474	0.50 481	0.55 474	0.58 485
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.57 453	0.62 474	0.87 438	0.63 478	0.44 467	0.73 458	0.37 426	0.65 446	0.66 438	0.51 424	0.75 445	0.66 445	0.45 414	0.69 392	0.46 406	0.53 477	0.34 475	0.55 477	0.35 469	0.60 477	0.45 475

Ntro	0.58 454	0.64 475	0.92 445	0.66 479	0.50 473	0.77 462	0.36 422	0.66 452	0.70 448	0.50 419	0.59 410	0.65 441	0.51 435	0.75 413	0.45 400	0.56 481	0.32 474	0.56 480	0.34 468	0.63 479	0.46 478

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 465	0.64 475	1.06 463	0.45 464	0.27 439	1.40 495	0.58 470	0.78 470	0.92 473	0.84 465	0.86 457	0.88 464	0.68 459	1.33 484	0.68 441	0.37 472	0.29 470	0.34 465	0.36 472	0.43 467	0.37 469

SGM+DAISY	0.87 477	0.66 477	1.30 479	0.51 471	0.60 479	1.03 479	0.84 491	0.76 468	0.73 454	1.39 489	1.51 486	1.31 479	1.22 487	1.11 470	1.08 467	0.57 482	0.53 487	0.51 476	0.51 482	0.54 473	0.61 490

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 163	0.72 478	0.70 402	0.17 9	0.08 4	0.15 11	0.15 46	0.18 6	0.16 7	0.13 20	0.12 11	0.09 3	0.08 2	0.16 14	0.13 50	0.35 469	0.04 1	0.08 110	0.07 93	0.11 296	0.23 447

coex-ft	3.44 506	0.73 479	48.55 526	0.24 292	0.19 368	0.50 425	0.43 447	0.47 297	2.40 498	7.03 511	1.20 473	0.97 469	2.23 502	0.73 405	1.92 496	0.12 339	0.15 423	0.14 384	0.12 362	0.21 428	0.43 474

JetBlue	1.14 488	0.76 480	2.36 494	0.59 475	0.75 486	3.04 506	1.78 507	1.11 485	0.90 471	0.94 470	1.10 469	1.66 486	1.28 491	2.09 499	1.72 491	0.43 476	0.36 476	0.38 467	0.38 475	0.58 476	0.56 483

MFMNet_re	0.72 469	0.76 480	0.99 455	0.62 477	0.70 484	0.77 462	0.67 476	0.75 467	0.83 465	0.78 463	0.86 457	0.69 452	0.78 465	0.71 398	0.61 432	0.66 486	0.59 493	0.61 481	0.58 489	0.68 485	0.71 494

ACVNet_1	0.72 469	0.81 482	1.37 482	0.72 482	0.53 476	0.77 462	0.42 445	0.85 481	0.90 471	0.74 460	0.75 445	1.32 480	0.72 463	1.02 466	0.55 422	0.54 479	0.31 473	0.71 484	0.35 469	0.64 481	0.45 475

ACVNet-4b	0.72 469	0.81 482	1.33 480	0.72 482	0.50 473	0.80 467	0.31 399	0.71 464	0.80 461	0.50 419	0.72 443	0.95 468	0.43 410	0.96 460	1.20 479	1.13 504	0.21 452	0.76 486	0.45 476	0.65 482	0.46 478

IMH-64-1	0.91 479	0.86 484	0.84 432	0.97 490	0.75 486	0.92 475	0.71 478	1.27 487	1.10 482	0.89 467	1.45 482	1.14 472	0.96 478	1.19 475	0.84 452	0.74 488	0.51 484	0.97 492	0.55 486	0.84 489	0.60 487

IMH-64	0.91 479	0.86 484	0.84 432	0.97 490	0.75 486	0.92 475	0.71 478	1.27 487	1.10 482	0.89 467	1.45 482	1.14 472	0.96 478	1.19 475	0.84 452	0.74 488	0.51 484	0.97 492	0.55 486	0.84 489	0.60 487

ACVNet_2	0.89 478	0.87 486	1.25 474	0.82 485	0.62 481	0.97 477	0.62 474	1.14 486	1.42 489	1.00 475	1.40 480	1.47 483	0.84 472	1.11 470	0.66 440	0.61 484	0.43 481	0.78 487	0.49 479	0.75 486	0.52 481

test_for_model	0.29 338	0.89 487	0.34 134	0.69 480	0.49 471	0.20 100	0.16 69	0.30 103	0.23 88	0.28 170	0.15 35	0.13 25	0.11 35	0.17 21	0.13 50	0.29 462	0.10 350	0.06 2	0.04 1	0.86 491	0.18 409

WAO-7	1.01 483	0.89 487	0.93 447	0.83 487	0.66 483	1.18 484	0.81 489	1.40 491	1.57 492	1.11 481	1.76 494	1.45 482	1.19 486	1.50 488	1.14 472	0.61 484	0.62 497	0.70 483	0.68 493	0.66 484	0.60 487

RainbowNet	0.72 469	0.89 487	1.02 459	0.82 485	0.63 482	0.78 465	0.52 465	0.81 476	0.93 475	0.60 443	0.79 450	0.80 460	0.60 447	0.80 432	0.57 423	0.78 491	0.55 490	0.78 487	0.49 479	0.76 487	0.58 485

DispFullNet	0.66 463	0.89 487	1.59 485	0.77 484	1.21 501	0.51 426	0.23 312	0.59 418	0.72 451	0.69 455	0.61 421	0.69 452	0.91 476	0.79 428	0.48 409	0.27 457	0.12 388	0.73 485	0.30 466	0.65 482	0.40 472

WAO-6	1.07 486	0.93 491	0.92 445	0.96 489	0.78 489	1.28 490	0.75 482	1.34 489	2.00 496	1.02 477	1.54 488	1.59 484	1.22 487	1.31 483	1.14 472	0.78 491	0.55 490	1.02 496	0.75 497	0.83 488	0.69 493

IMH	1.05 485	0.95 492	1.00 456	1.01 492	0.78 489	1.11 481	0.68 477	1.38 490	1.43 490	1.00 475	1.72 492	1.43 481	1.14 482	1.73 494	0.89 457	1.09 501	0.55 490	0.99 494	0.57 488	0.87 492	0.62 492

LVE	1.13 487	1.02 493	1.28 477	1.01 492	0.80 492	1.29 491	0.81 489	1.47 494	1.96 494	1.07 479	1.90 495	1.90 489	1.01 481	1.48 487	0.91 458	0.93 498	0.61 496	0.94 491	0.69 494	0.87 492	0.75 498

TorneroNet-64	1.43 492	1.03 494	1.20 471	1.10 496	0.86 495	2.26 503	0.73 481	1.84 500	3.84 506	1.25 484	2.25 502	2.69 501	1.42 494	1.76 496	1.43 484	0.76 490	0.50 482	1.09 497	0.66 492	1.23 501	0.76 499

Dean	1.17 489	1.04 495	1.49 484	1.03 494	0.78 489	1.20 487	0.77 485	1.48 495	1.96 494	1.28 485	1.99 497	2.15 493	1.14 482	1.25 480	1.00 464	0.81 493	0.60 494	1.01 495	0.69 494	0.92 496	0.74 497

TorneroNet	2.22 502	1.08 496	1.24 473	1.14 500	0.90 496	5.58 508	0.80 487	2.12 505	8.69 512	2.58 504	5.42 509	3.88 506	1.97 500	1.78 498	1.87 494	0.86 494	0.54 489	1.15 501	0.74 496	1.23 501	0.85 500

WAO-8	1.46 494	1.10 497	1.09 464	1.10 496	0.84 493	2.06 499	0.75 482	1.84 500	3.83 504	1.44 495	2.21 500	2.15 493	1.43 495	3.17 505	1.19 477	0.91 496	0.65 499	1.09 497	0.79 498	0.90 494	0.71 494

Venus	1.46 494	1.10 497	1.09 464	1.10 496	0.84 493	2.06 499	0.75 482	1.84 500	3.83 504	1.44 495	2.21 500	2.15 493	1.43 495	3.17 505	1.19 477	0.91 496	0.65 499	1.09 497	0.79 498	0.90 494	0.71 494

MADNet+	1.01 483	1.16 499	4.72 505	0.70 481	0.47 469	1.24 488	0.96 495	0.97 483	0.89 469	0.65 451	0.77 448	0.87 462	0.85 474	2.09 499	1.68 489	0.38 473	0.39 478	0.31 461	0.27 462	0.43 467	0.39 471

PWCK	1.00 481	1.17 500	1.70 489	0.91 488	0.41 464	1.19 486	0.92 493	1.10 484	1.14 484	1.16 483	1.14 471	1.25 477	0.88 475	1.75 495	1.04 466	0.87 495	0.50 482	0.87 490	0.53 484	0.96 497	0.52 481

UNDER WATER-64	1.55 496	1.19 501	2.52 497	1.31 501	0.95 497	2.12 501	1.21 504	1.45 493	3.19 500	1.43 494	1.32 478	2.64 500	2.04 501	1.63 491	1.83 493	1.11 502	0.67 501	1.28 502	0.92 501	1.19 499	1.02 503

UNDER WATER	1.59 497	1.22 502	2.36 494	1.38 502	1.03 498	1.67 498	1.10 501	1.54 498	3.63 502	1.44 495	1.47 484	2.85 502	2.25 503	1.67 492	1.94 497	1.06 500	0.62 497	1.31 503	0.93 502	1.21 500	1.02 503

notaker	1.45 493	1.34 503	1.48 483	1.40 503	1.07 499	1.18 484	0.85 492	1.48 495	1.40 488	1.51 500	3.46 505	2.40 498	1.81 499	1.76 496	1.45 487	1.11 502	0.69 502	1.38 504	0.87 500	1.31 503	0.97 502

ktn	1.77 500	1.36 504	1.22 472	1.43 504	1.14 500	1.52 496	1.08 500	1.51 497	3.96 507	2.77 506	4.69 507	3.35 504	1.46 497	1.69 493	1.25 481	1.43 506	0.77 503	1.45 505	0.99 503	1.32 504	0.96 501

KSHMR	1.89 501	1.36 504	1.60 486	1.47 505	1.22 502	1.38 494	1.06 499	1.79 499	5.97 510	1.42 493	5.65 510	2.98 503	1.14 482	2.23 502	1.20 479	1.27 505	1.12 504	1.46 506	1.10 505	1.32 504	1.15 505

HanzoNet	2.97 505	1.69 506	2.29 493	1.74 506	1.33 503	1.53 497	1.03 498	1.99 503	2.64 499	5.51 509	5.16 508	5.90 511	6.82 511	4.32 510	3.29 505	3.16 509	2.02 510	1.92 507	2.87 510	2.24 508	1.89 508

MADNet++	2.26 503	1.80 507	2.06 491	2.13 509	1.97 506	2.61 505	1.79 508	2.38 506	2.16 497	2.75 505	2.65 503	2.38 497	2.43 504	3.17 505	3.21 504	2.17 507	1.95 508	1.94 508	1.63 507	2.06 507	2.01 509

BEATNet-Init1	4.73 509	2.61 508	13.29 518	0.58 474	0.53 476	10.12 514	3.33 510	4.83 510	5.01 509	8.75 513	8.51 511	14.08 520	7.60 512	7.70 513	5.34 510	0.28 460	0.28 469	0.34 465	0.37 473	0.57 475	0.45 475

JetRed	2.30 504	2.64 509	6.12 506	1.12 499	1.38 504	5.85 509	3.29 509	1.99 503	1.67 493	1.98 501	1.95 496	2.16 496	1.60 498	2.48 503	4.10 508	1.05 499	1.60 505	1.09 497	1.01 504	1.67 506	1.28 506

DPSimNet_ROB	4.34 507	4.23 510	6.89 508	3.67 510	3.68 507	4.75 507	5.21 511	2.67 508	3.68 503	5.82 510	3.95 506	5.57 508	6.72 510	3.46 509	4.48 509	4.05 512	2.88 511	4.68 512	3.12 512	3.69 510	3.62 512

DGTPSM_ROB	8.34 511	5.10 511	10.37 516	5.31 512	10.18 512	8.33 511	23.60 519	6.06 512	13.41 518	4.90 507	10.87 516	5.65 509	10.44 513	6.17 511	12.59 514	3.74 510	7.55 513	3.69 510	7.26 515	4.14 511	7.46 513

DPSMNet_ROB	8.40 512	5.11 512	10.49 517	5.58 513	10.25 513	8.34 512	23.62 520	6.07 513	13.45 519	4.93 508	10.88 517	5.66 510	10.44 513	6.24 512	12.64 515	3.98 511	7.61 514	3.76 511	7.30 516	4.20 512	7.51 514

ASD4		6.65 513

Anonymous_1	16.62 521	9.35 514	9.84 510	10.66 514	14.64 516	18.66 521	27.12 521	12.64 519	13.51 520	10.76 519	10.30 515	10.13 514	10.60 515	11.06 519	12.74 516	15.87 523	7.74 515	16.92 520	43.48 524	58.66 527	7.68 515

xxxxx1	15.27 517	9.54 515	10.31 511	20.13 520	18.88 519	17.08 517	23.03 516	10.36 516	10.99 514	9.21 514	9.62 512	10.74 515	10.61 516	10.72 516	13.89 519	7.97 517	9.20 519	31.85 525	44.72 525	12.84 516	13.69 518

tt_ll	15.27 517	9.54 515	10.31 511	20.13 520	18.88 519	17.08 517	23.03 516	10.36 516	10.99 514	9.21 514	9.62 512	10.74 515	10.61 516	10.72 516	13.89 519	7.97 517	9.20 519	31.85 525	44.72 525	12.84 516	13.69 518

ff	15.27 517	9.54 515	10.31 511	20.13 520	18.88 519	17.08 517	23.03 516	10.36 516	10.99 514	9.21 514	9.62 512	10.74 515	10.61 516	10.72 516	13.89 519	7.97 517	9.20 519	31.85 525	44.72 525	12.84 516	13.69 518

DPSM_ROB	11.49 515	9.87 518	10.35 514	11.13 515	11.31 514	19.11 522	27.51 522	13.37 520	14.21 521	10.31 517	11.06 518	10.96 518	11.27 519	11.96 520	13.59 517	6.78 515	8.19 516	6.03 514	7.09 513	7.93 513	7.73 516

DPSM	11.49 515	9.87 518	10.35 514	11.13 515	11.31 514	19.11 522	27.51 522	13.37 520	14.21 521	10.31 517	11.06 518	10.96 518	11.27 519	11.96 520	13.59 517	6.78 515	8.19 516	6.03 514	7.09 513	7.93 513	7.73 516

DLNR_Zeroshot_test	10.44 513	12.10 520	19.93 520	106.08 528	23.66 525	0.14 7	0.13 11	3.22 509	0.17 15	0.16 63	0.23 104	0.16 74	0.10 21	0.31 225	0.15 100	2.36 508	0.06 106	0.07 36	0.07 93	39.70 526	0.06 41

PML	16.10 520	12.82 521	6.78 507	5.23 511	7.76 510	33.92 524	66.56 527	5.30 511	10.28 513	26.12 526	68.59 527	20.51 522	13.49 521	10.06 515	6.78 513	5.96 514	2.00 509	6.04 516	2.18 508	8.96 515	2.60 511

LRCNet_RVC	10.90 514	14.34 522	9.35 509	15.35 517	8.04 511	1.08 480	0.34 415	8.78 514	0.70 448	12.63 520	16.05 520	9.85 513	6.54 509	8.57 514	6.34 512	20.27 524	5.40 512	23.70 522	21.88 521	14.87 519	13.83 521

CasAABBNet	23.10 524	19.86 523	20.64 521	22.47 523	22.73 523	38.41 525	55.50 526	26.89 525	28.70 526	20.61 523	22.15 524	22.08 524	22.75 524	23.99 524	27.36 526	13.59 520	16.48 523	12.14 517	14.27 518	15.95 520	15.53 522

Selective-RAFT-Error	23.16 525	19.93 524	20.87 522	22.54 524	22.81 524	38.52 527	55.47 525	27.01 527	28.83 527	20.66 524	22.25 525	22.09 525	22.80 526	24.09 525	27.36 526	13.61 521	16.48 523	12.15 518	14.28 519	15.99 521	15.57 523

LSM0	24.24 526	19.98 525	22.32 523	24.22 525	40.14 527	38.48 526	55.20 524	26.95 526	28.57 525	20.49 522	21.83 522	22.26 526	22.75 524	24.22 526	27.30 525	13.66 522	16.32 522	12.19 519	14.15 517	16.10 522	17.66 524

HaxPig	17.72 522	20.22 526	19.73 519	16.53 518	16.51 517	9.27 513	9.33 512	14.34 522	13.27 517	18.65 521	18.70 521	17.35 521	16.77 522	17.04 522	16.45 522	22.05 525	20.89 525	22.27 521	21.53 520	21.29 523	22.13 525

MEDIAN_ROB	21.21 523	24.62 527	23.47 524	19.58 519	19.65 522	13.22 516	10.96 513	17.88 523	17.00 523	22.14 525	22.02 523	20.86 523	20.36 523	21.06 523	19.71 523	25.63 526	24.13 526	26.21 523	25.20 522	25.17 524	25.38 526

AVERAGE_ROB	25.43 527	29.06 528	27.24 525	24.63 526	24.20 526	17.73 520	12.61 514	22.29 524	21.39 524	26.79 527	26.16 526	25.20 527	24.64 527	25.07 527	23.53 524	29.96 527	28.40 527	30.60 524	29.58 523	29.72 525	29.84 527

test_example2	101.33 528	108.28 529	68.15 527	98.43 527	106.93 528	89.75 528	102.43 528	36.80 528	97.65 528	129.04 528	130.15 528	65.26 528	66.62 528	92.11 528	80.24 528	144.10 528	199.48 528	81.81 528	103.01 528	125.01 528	101.27 528

ccccc		256.29 530		354.40 529	364.36 529	149.10 529		152.89 529		153.93 529		164.00 529		268.02 529		390.55 529	349.22 529	244.59 529	219.82 529	412.30 529

Low-res two-view benchmark