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

rvit_stereo_0083	0.25 18	0.19 5	0.58 1	0.28 116	0.18 126	0.28 8	0.22 96	0.38 15	0.54 190	0.23 48	0.30 72	0.27 85	0.26 125	0.37 88	0.24 98	0.14 320	0.12 271	0.13 280	0.10 117	0.12 55	0.10 56

MLG-Stereo	0.21 3	0.33 130	0.60 2	0.23 16	0.12 6	0.44 66	0.13 6	0.39 21	0.46 108	0.13 1	0.10 2	0.17 9	0.13 7	0.35 70	0.15 2	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.09 32

MLG-Stereo_test1	0.21 3	0.33 130	0.61 3	0.23 16	0.21 180	0.45 69	0.13 6	0.33 5	0.46 108	0.13 1	0.09 1	0.18 14	0.12 4	0.32 47	0.15 2	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.09 32

rvit_stereo_0081	0.25 18	0.21 14	0.61 3	0.28 116	0.17 93	0.31 18	0.22 96	0.42 30	0.53 178	0.24 52	0.25 40	0.25 63	0.21 64	0.34 65	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.12 55	0.09 32

rvit_stereo_0082	0.25 18	0.21 14	0.61 3	0.28 116	0.17 93	0.31 18	0.22 96	0.42 30	0.53 178	0.24 52	0.25 40	0.25 63	0.21 64	0.34 65	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.12 55	0.09 32

IGEV-Stereo++	0.23 12	0.23 33	0.64 6	0.24 30	0.22 205	0.47 92	0.13 6	0.52 93	0.33 12	0.18 15	0.24 34	0.17 9	0.22 73	0.32 47	0.19 22	0.08 10	0.06 2	0.08 8	0.06 9	0.17 182	0.09 32

MLG-Stereo_test3	0.21 3	0.35 151	0.65 7	0.21 5	0.14 28	0.36 41	0.13 6	0.37 12	0.40 54	0.21 31	0.12 8	0.17 9	0.12 4	0.25 5	0.16 4	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.10 56

MonSter	0.20 1	0.22 26	0.65 7	0.21 5	0.17 93	0.33 26	0.15 13	0.46 48	0.32 8	0.16 8	0.17 14	0.14 4	0.11 2	0.27 11	0.23 77	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 30	0.07 1	0.09 32

dual_stereo	0.23 12	0.25 46	0.66 9	0.21 5	0.15 46	0.27 7	0.15 13	0.62 156	0.40 54	0.15 4	0.13 10	0.18 14	0.14 8	0.37 88	0.19 22	0.09 47	0.31 456	0.07 1	0.10 117	0.07 1	0.07 5

MLG-Stereo_test2	0.21 3	0.36 160	0.68 10	0.21 5	0.17 93	0.45 69	0.12 3	0.35 8	0.42 70	0.15 4	0.11 4	0.22 32	0.10 1	0.28 16	0.16 4	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.09 32

LGtest1	0.21 3	0.37 163	0.70 11	0.22 12	0.12 6	0.31 18	0.11 2	0.36 9	0.39 44	0.17 10	0.13 10	0.16 7	0.14 8	0.25 5	0.27 125	0.10 136	0.09 160	0.08 8	0.06 9	0.10 28	0.10 56

LG-G_1	0.23 12	0.37 163	0.71 12	0.23 16	0.11 1	0.51 124	0.12 3	0.44 40	0.39 44	0.19 19	0.15 12	0.19 20	0.15 13	0.36 79	0.16 4	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.11 79

LG-G	0.23 12	0.37 163	0.71 12	0.23 16	0.11 1	0.51 124	0.12 3	0.44 40	0.39 44	0.19 19	0.15 12	0.19 20	0.15 13	0.36 79	0.16 4	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.11 79

rvit_stereo_0080	0.27 22	0.38 173	0.76 14	0.24 30	0.18 126	0.34 30	0.27 225	0.54 113	0.44 84	0.24 52	0.26 47	0.27 85	0.22 73	0.29 27	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.10 102	0.10 117	0.15 124	0.11 79

whm_eth	0.27 22	0.38 173	0.76 14	0.24 30	0.18 126	0.34 30	0.27 225	0.54 113	0.44 84	0.24 52	0.26 47	0.27 85	0.22 73	0.29 27	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.10 102	0.10 117	0.15 124	0.11 79

SGD-Stereo	0.22 10	0.28 87	0.77 16	0.22 12	0.11 1	0.40 52	0.16 21	0.31 3	0.36 25	0.19 19	0.19 19	0.17 9	0.17 23	0.37 88	0.16 4	0.10 136	0.06 2	0.08 8	0.07 30	0.10 28	0.07 5

GIP-stereo	0.26 21	0.22 26	0.78 17	0.29 147	0.20 169	0.42 59	0.17 26	0.64 165	0.39 44	0.18 15	0.24 34	0.23 40	0.18 39	0.25 5	0.47 287	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.17 182	0.08 18

xyz-stereo-finetune	0.31 56	0.46 227	0.79 18	0.21 5	0.12 6	0.53 150	0.25 178	0.52 93	0.54 190	0.28 85	0.32 88	0.29 101	0.23 87	0.59 213	0.55 320	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.13 84	0.08 18

FoundationStereo	0.20 1	0.30 108	0.81 19	0.21 5	0.22 205	0.21 2	0.16 21	0.25 1	0.38 34	0.15 4	0.11 4	0.18 14	0.17 23	0.23 2	0.16 4	0.09 47	0.13 290	0.08 8	0.06 9	0.07 1	0.07 5

castereo	0.30 48	0.44 216	0.81 19	0.24 30	0.29 299	0.41 55	0.27 225	0.72 204	0.45 99	0.22 39	0.30 72	0.24 53	0.31 186	0.25 5	0.21 57	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.31 438	0.12 55	0.09 32

111111	0.24 16	0.21 14	0.82 21	0.24 30	0.21 180	0.43 61	0.13 6	0.45 45	0.35 18	0.22 39	0.27 51	0.18 14	0.16 16	0.35 70	0.18 14	0.09 47	0.06 2	0.08 8	0.06 9	0.25 315	0.08 18

LG-Stereo_L2	0.21 3	0.31 119	0.85 22	0.22 12	0.14 28	0.31 18	0.22 96	0.38 15	0.25 1	0.17 10	0.11 4	0.13 2	0.12 4	0.32 47	0.18 14	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.10 56

LG-Stereo_L1	0.21 3	0.31 119	0.85 22	0.22 12	0.14 28	0.28 8	0.21 75	0.38 15	0.26 2	0.16 8	0.11 4	0.13 2	0.11 2	0.37 88	0.18 14	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.10 56

IGEV-Stereo+	0.29 38	0.29 96	0.86 24	0.25 47	0.34 356	0.30 14	0.14 11	0.32 4	0.53 178	0.18 15	0.12 8	0.18 14	0.19 47	0.49 173	0.17 13	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.20 378	0.46 459	0.59 481

RSM++	0.27 22	0.26 60	0.87 25	0.28 116	0.13 19	0.39 50	0.20 57	0.45 45	0.45 99	0.20 26	0.24 34	0.24 53	0.17 23	0.36 79	0.20 44	0.08 10	0.07 20	0.09 55	0.35 454	0.26 335	0.18 263

S2M2	0.24 16	0.29 96	0.90 26	0.23 16	0.17 93	0.24 4	0.09 1	0.36 9	0.45 99	0.17 10	0.25 40	0.23 40	0.17 23	0.24 3	0.28 135	0.15 337	0.12 271	0.11 166	0.12 216	0.15 124	0.11 79

DEFOM-Stereo	0.22 10	0.22 26	0.91 27	0.23 16	0.13 19	0.49 107	0.18 33	0.30 2	0.28 3	0.19 19	0.17 14	0.14 4	0.14 8	0.41 109	0.16 4	0.08 10	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.09 15	0.09 32

mms	0.27 22	0.26 60	0.91 27	0.25 47	0.18 126	0.32 23	0.23 125	0.37 12	0.31 5	0.21 31	0.30 72	0.23 40	0.17 23	0.46 147	0.21 57	0.08 10	0.10 199	0.10 102	0.08 56	0.22 275	0.47 466

U	3.37 524	0.17 1	0.91 27	0.26 75	13.79 539	19.19 543	0.15 13	0.41 27	0.31 5	0.17 10	0.18 16	0.27 85	0.15 13	0.21 1	0.16 4	0.09 47	0.06 2	17.88 544	12.81 541	0.10 28	0.08 18

castereo++	0.28 29	0.43 205	0.93 30	0.28 116	0.17 93	0.53 150	0.21 75	0.55 117	0.45 99	0.17 10	0.26 47	0.32 117	0.17 23	0.33 57	0.16 4	0.09 47	0.08 90	0.09 55	0.29 423	0.13 84	0.06 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 251	0.33 130	0.93 30	0.26 75	0.22 205	0.46 87	0.20 57	1.10 476	1.34 490	3.16 526	0.32 88	0.22 32	0.20 55	0.30 33	0.22 69	0.10 136	0.09 160	0.11 166	0.09 82	0.15 124	0.19 279

LG-Stereo	0.27 22	0.25 46	0.95 32	0.25 47	0.15 46	0.43 61	0.21 75	0.50 75	0.40 54	0.18 15	0.29 62	0.25 63	0.16 16	0.28 16	0.35 216	0.07 2	0.07 20	0.11 166	0.10 117	0.24 303	0.10 56

RSM	0.28 29	0.26 60	0.97 33	0.25 47	0.24 237	0.37 43	0.21 75	0.49 69	0.44 84	0.21 31	0.27 51	0.28 94	0.17 23	0.38 96	0.20 44	0.07 2	0.07 20	0.09 55	0.34 451	0.21 257	0.16 225

EGLCR-Stereo	0.29 38	0.27 66	0.97 33	0.30 163	0.19 155	0.56 186	0.17 26	0.68 186	0.36 25	0.30 92	0.18 16	0.27 85	0.17 23	0.38 96	0.19 22	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.10 28	0.35 425

rvit_0105_6	0.31 56	0.29 96	1.00 35	0.31 190	0.18 126	0.35 35	0.25 178	0.51 81	0.61 250	0.25 67	0.28 56	0.32 117	0.25 111	0.39 101	0.25 110	0.18 383	0.16 349	0.15 343	0.13 248	0.14 107	0.13 150

SMoEStereo_RVC	0.29 38	0.26 60	1.03 36	0.25 47	0.14 28	0.46 87	0.22 96	0.36 9	0.38 34	0.23 48	0.23 26	0.21 30	0.18 39	0.45 138	0.60 342	0.07 2	0.06 2	0.10 102	0.08 56	0.20 244	0.20 294

xyz-stereo-finetune2	0.35 88	0.45 224	1.04 37	0.21 5	0.12 6	0.58 221	0.23 125	0.50 75	0.45 99	0.31 96	0.46 168	0.30 106	0.41 264	0.81 278	0.51 307	0.08 10	0.07 20	0.11 166	0.09 82	0.12 55	0.09 32

999	0.29 38	0.25 46	1.05 38	0.26 75	0.18 126	0.49 107	0.23 125	0.38 15	0.37 30	0.20 26	0.32 88	0.23 40	0.18 39	0.73 260	0.36 219	0.08 10	0.07 20	0.09 55	0.08 56	0.24 303	0.10 56

tt45	0.29 38	0.24 41	1.06 39	0.25 47	0.17 93	0.55 171	0.22 96	0.41 27	0.35 18	0.24 52	0.25 40	0.25 63	0.18 39	0.64 227	0.34 208	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.21 257	0.11 79

rvit_stereo_0081_aga	0.27 22	0.29 96	1.08 40	0.26 75	0.20 169	0.33 26	0.21 75	0.41 27	0.42 70	0.26 75	0.28 56	0.27 85	0.21 64	0.31 40	0.21 57	0.14 320	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.14 107	0.10 56

CroCo-Stereo	0.30 48	0.45 224	1.08 40	0.31 190	0.17 93	0.19 1	0.21 75	0.73 215	0.50 144	0.21 31	0.24 34	0.55 261	0.22 73	0.27 11	0.26 117	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.07 30	0.12 55	0.09 32
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
DEFOM-Stereo_RVC	0.28 29	0.28 87	1.09 42	0.33 240	0.15 46	0.30 14	0.16 21	0.58 132	0.42 70	0.19 19	0.19 19	0.17 9	0.26 125	0.38 96	0.37 225	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.25 405	0.10 28	0.06 1

CES	0.30 48	0.27 66	1.09 42	0.23 16	0.50 442	0.40 52	0.20 57	0.46 48	0.44 84	0.22 39	0.28 56	0.26 76	0.19 47	0.33 57	0.21 57	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.05 1	0.15 124	0.49 470

fffft	0.29 38	0.21 14	1.10 44	0.24 30	0.15 46	0.42 59	0.24 158	0.42 30	0.38 34	0.21 31	0.18 16	0.20 22	0.16 16	0.44 127	0.70 367	0.07 2	0.06 2	0.10 102	0.08 56	0.28 350	0.20 294
1: 1. 1
BUS	0.41 138	0.27 66	1.13 45	0.30 163	0.21 180	0.91 446	0.23 125	1.00 446	0.61 250	0.63 368	0.53 239	0.66 324	0.30 178	0.43 120	0.32 191	0.13 279	0.10 199	0.14 316	0.12 216	0.12 55	0.11 79

BSDual-CNN	0.41 138	0.27 66	1.13 45	0.30 163	0.21 180	0.76 397	0.31 287	1.00 446	0.61 250	0.63 368	0.53 239	0.63 304	0.37 225	0.43 120	0.38 232	0.13 279	0.10 199	0.14 316	0.12 216	0.12 55	0.11 79

psmg	0.41 138	0.27 66	1.13 45	0.27 91	0.21 180	0.75 394	0.36 337	0.90 361	0.61 250	0.59 332	0.59 288	0.63 304	0.37 225	0.43 120	0.38 232	0.13 279	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.13 84	0.11 79

IGEV-RUCA	2.28 510	0.30 108	1.15 48	0.40 359	1.86 524	2.06 511	1.90 518	1.36 494	1.80 509	3.70 528	3.76 522	5.02 524	8.19 533	2.12 452	1.63 460	0.25 443	0.76 510	2.72 530	1.91 526	2.39 525	2.36 529

anonymousdsp2	0.34 77	0.24 41	1.16 49	0.28 116	0.15 46	0.57 204	0.23 125	0.79 285	0.47 125	0.38 127	0.37 114	0.40 160	0.25 111	0.47 158	0.21 57	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.13 248	0.19 229	0.27 378

rvit_stereo_ft	0.31 56	0.61 284	1.18 50	0.32 219	0.21 180	0.28 8	0.27 225	0.55 117	0.48 128	0.23 48	0.27 51	0.28 94	0.26 125	0.32 47	0.25 110	0.13 279	0.09 160	0.11 166	0.11 178	0.13 84	0.14 165

mmm	0.38 110	0.21 14	1.18 50	0.35 286	0.17 93	0.49 107	0.26 200	0.78 269	0.52 159	0.50 217	0.57 279	0.41 166	0.37 225	0.71 257	0.31 180	0.11 198	0.13 290	0.14 316	0.13 248	0.15 124	0.14 165

AIO_test	0.39 125	0.37 163	1.19 52	0.73 475	0.67 476	0.35 35	0.25 178	0.47 58	0.34 14	0.34 109	0.22 25	0.33 123	0.17 23	1.31 331	0.19 22	0.11 198	0.15 332	0.08 8	0.21 384	0.15 124	0.23 340

fffy	0.28 29	0.24 41	1.19 52	0.27 91	0.15 46	0.37 43	0.22 96	0.42 30	0.32 8	0.20 26	0.29 62	0.26 76	0.20 55	0.44 127	0.20 44	0.08 10	0.10 199	0.10 102	0.08 56	0.22 275	0.18 263

test_sample1	0.40 131	0.18 3	1.19 52	0.31 190	0.18 126	0.48 100	0.23 125	0.78 269	0.49 134	0.44 160	0.44 157	0.45 203	0.41 264	1.39 338	0.33 201	0.11 198	0.09 160	0.10 102	0.09 82	0.12 55	0.13 150

LoS_RVC	0.29 38	0.33 130	1.19 52	0.25 47	0.34 356	0.43 61	0.22 96	0.42 30	0.32 8	0.22 39	0.33 96	0.23 40	0.24 96	0.31 40	0.21 57	0.07 2	0.07 20	0.07 1	0.05 1	0.10 28	0.31 407

ITSA-stereo	0.48 222	0.33 130	1.20 56	0.33 240	0.18 126	0.60 249	0.29 266	0.94 396	0.80 424	0.50 217	0.49 203	0.53 251	0.59 377	1.25 329	0.64 354	0.15 337	0.12 271	0.17 378	0.16 318	0.18 208	0.23 340

CASnet	0.28 29	0.31 119	1.20 56	0.28 116	0.11 1	0.47 92	0.19 40	0.44 40	0.44 84	0.38 127	0.31 83	0.23 40	0.17 23	0.29 27	0.19 22	0.10 136	0.06 2	0.15 343	0.12 216	0.16 160	0.07 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LG-Stereo_Zeroshot	0.37 101	0.37 163	1.21 58	0.26 75	0.18 126	0.73 384	0.18 33	0.53 102	0.41 61	0.35 110	0.30 72	0.58 286	0.22 73	0.33 57	0.95 404	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.35 454	0.13 84	0.15 198

ours_stereo	0.27 22	0.25 46	1.21 58	0.25 47	0.17 93	0.35 35	0.23 125	0.38 15	0.35 18	0.20 26	0.31 83	0.23 40	0.17 23	0.41 109	0.20 44	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.22 275	0.18 263

WCG-NET（raft）	0.32 62	0.53 256	1.21 58	0.23 16	0.12 6	0.44 66	0.24 158	0.40 22	0.50 144	0.35 110	0.35 106	0.47 224	0.25 111	0.35 70	0.20 44	0.08 10	0.29 450	0.08 8	0.07 30	0.22 275	0.11 79

test_sample2	0.41 138	0.19 5	1.23 61	0.31 190	0.17 93	0.51 124	0.27 225	0.81 292	0.55 197	0.44 160	0.45 161	0.46 216	0.38 232	1.51 359	0.30 168	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.10 117	0.14 107	0.14 165

222	0.78 428	0.23 33	1.23 61	0.28 116	0.18 126	0.62 290	0.24 158	1.02 457	0.70 345	0.58 318	0.66 355	0.46 216	0.42 281	1.80 408	6.53 529	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.12 55	0.17 243

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 101	1.34 489	1.24 63	0.23 16	0.12 6	0.33 26	0.20 57	0.40 22	0.33 12	0.25 67	0.21 21	0.16 7	0.14 8	0.27 11	0.63 349	0.55 484	0.06 2	0.11 166	0.13 248	0.25 315	0.49 470

AIO-Stereo	0.30 48	0.27 66	1.25 64	0.27 91	0.24 237	0.37 43	0.20 57	0.52 93	0.36 25	0.21 31	0.30 72	0.23 40	0.14 8	0.31 40	0.20 44	0.08 10	0.07 20	0.09 55	0.38 465	0.19 229	0.31 407

CSP-Net	0.50 251	0.39 182	1.25 64	0.29 147	0.23 224	0.77 405	0.35 330	0.86 332	0.57 212	0.59 332	0.59 288	0.65 317	0.40 253	1.77 399	0.44 273	0.16 358	0.11 245	0.10 102	0.10 117	0.20 244	0.14 165

WCG-NET	0.30 48	0.42 200	1.26 66	0.24 30	0.12 6	0.43 61	0.24 158	0.40 22	0.56 208	0.35 110	0.37 114	0.26 76	0.24 96	0.29 27	0.19 22	0.08 10	0.12 271	0.08 8	0.07 30	0.22 275	0.10 56

DMCA	0.41 138	0.52 251	1.26 66	0.31 190	0.24 237	0.59 238	0.26 200	0.77 254	0.63 280	0.58 318	0.48 186	0.57 279	0.35 205	0.40 106	0.50 302	0.14 320	0.10 199	0.14 316	0.10 117	0.15 124	0.15 198

Selective-IGEV	0.29 38	0.23 33	1.28 68	0.27 91	0.30 310	0.35 35	0.20 57	0.56 123	0.38 34	0.21 31	0.30 72	0.22 32	0.18 39	0.37 88	0.18 14	0.07 2	0.06 2	0.08 8	0.15 299	0.16 160	0.29 390

AIO_rvc	0.41 138	0.64 305	1.29 69	0.58 455	0.39 396	0.37 43	0.24 158	0.50 75	0.43 80	0.28 85	0.23 26	0.25 63	0.16 16	0.99 295	0.19 22	0.10 136	0.16 349	0.08 8	0.11 178	0.25 315	0.85 497

ProNet	0.30 48	0.54 261	1.29 69	0.25 47	0.15 46	0.47 92	0.25 178	0.48 63	0.39 44	0.21 31	0.23 26	0.22 32	0.20 55	0.44 127	0.19 22	0.08 10	0.08 90	0.10 102	0.08 56	0.23 288	0.12 116

anonymity	0.80 432	0.66 319	1.29 69	0.59 459	0.75 483	0.67 345	0.52 412	0.95 409	0.71 355	0.94 457	0.70 385	0.67 333	0.87 446	0.71 257	1.35 445	0.64 489	0.62 496	0.58 484	1.44 524	0.60 479	0.65 486

CAS	0.35 88	0.25 46	1.30 72	0.79 481	0.34 356	0.51 124	0.23 125	0.46 48	0.39 44	0.22 39	0.31 83	0.20 22	0.17 23	0.28 16	0.23 77	0.73 494	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.09 15	0.37 440

RCA-Stereo	0.34 77	0.32 125	1.30 72	0.26 75	0.14 28	0.58 221	0.23 125	0.78 269	0.62 268	0.40 135	0.44 157	0.28 94	0.35 205	0.29 27	0.20 44	0.09 47	0.10 199	0.09 55	0.07 30	0.19 229	0.08 18

PMTNet	0.31 56	0.35 151	1.30 72	0.20 3	0.14 28	0.57 204	0.25 178	0.46 48	0.42 70	0.27 80	0.32 88	0.27 85	0.24 96	0.39 101	0.23 77	0.43 473	0.07 20	0.08 8	0.05 1	0.18 208	0.07 5

trnet	0.28 29	0.26 60	1.32 75	0.19 1	0.12 6	0.54 158	0.15 13	0.48 63	0.46 108	0.27 80	0.33 96	0.24 53	0.21 64	0.30 33	0.21 57	0.10 136	0.07 20	0.08 8	0.05 1	0.09 15	0.07 5

IGEV++	0.34 77	0.43 205	1.32 75	0.31 190	0.14 28	0.32 23	0.21 75	0.70 196	0.34 14	0.22 39	0.28 56	0.22 32	0.27 142	0.35 70	0.27 125	0.09 47	0.39 476	0.08 8	0.15 299	0.25 315	0.45 463

Occ-G	0.30 48	0.30 108	1.33 77	0.23 16	0.15 46	0.36 41	0.25 178	0.43 36	0.31 5	0.26 75	0.35 106	0.46 216	0.22 73	0.30 33	0.25 110	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.16 318	0.31 373	0.08 18

xxxx	0.70 391	0.21 14	1.33 77	0.28 116	0.18 126	0.63 308	0.24 158	1.02 457	0.69 336	0.50 217	0.62 315	0.58 286	0.38 232	1.47 356	5.21 524	0.13 279	0.12 271	0.11 166	0.10 117	0.12 55	0.15 198

CREStereo	0.28 29	0.30 108	1.33 77	0.19 1	0.13 19	0.55 171	0.17 26	0.48 63	0.46 108	0.27 80	0.33 96	0.24 53	0.21 64	0.31 40	0.21 57	0.11 198	0.07 20	0.08 8	0.05 1	0.10 28	0.07 5
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
qqq	0.38 110	0.21 14	1.34 80	0.28 116	0.15 46	0.45 69	0.26 200	0.76 244	0.52 159	0.39 133	0.41 140	0.46 216	0.36 211	0.96 292	0.30 168	0.11 198	0.14 307	0.12 221	0.12 216	0.12 55	0.14 165

tg	0.37 101	0.55 270	1.35 81	0.28 116	0.16 67	0.57 204	0.18 33	0.57 126	0.49 134	0.37 119	0.44 157	0.38 146	0.24 96	0.46 147	0.24 98	0.09 47	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.43 449	0.36 433

x	0.35 88	0.20 9	1.36 82	0.33 240	0.17 93	0.47 92	0.24 158	0.75 231	0.54 190	0.40 135	0.40 136	0.42 179	0.34 203	0.45 138	0.32 191	0.11 198	0.14 307	0.11 166	0.09 82	0.12 55	0.14 165

GLC_STEREO	0.28 29	0.27 66	1.36 82	0.28 116	0.12 6	0.41 55	0.20 57	0.37 12	0.38 34	0.26 75	0.30 72	0.25 63	0.19 47	0.33 57	0.24 98	0.09 47	0.11 245	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.09 32

test_xeample	0.72 403	0.21 14	1.36 82	0.27 91	0.17 93	0.59 238	0.28 242	1.01 454	0.70 345	0.55 279	0.67 358	0.44 194	0.39 246	1.88 428	5.17 523	0.12 249	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.13 84	0.15 198

SCV	0.35 88	0.59 278	1.37 85	0.34 270	0.22 205	0.28 8	0.23 125	0.72 204	0.35 18	0.19 19	0.30 72	0.24 53	0.20 55	0.64 227	0.19 22	0.11 198	0.08 90	0.09 55	0.29 423	0.34 395	0.29 390

ff7	0.32 62	0.52 251	1.38 86	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.23 26	0.20 22	0.23 87	0.48 163	0.19 22	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.18 348	0.23 288	0.22 316

IGEVStereo-DCA	0.33 69	0.34 144	1.38 86	0.27 91	0.16 67	0.45 69	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.21 21	0.26 76	0.25 111	0.64 227	0.52 310	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.18 348	0.16 160	0.22 316

ffff	0.32 62	0.52 251	1.38 86	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.23 26	0.20 22	0.23 87	0.48 163	0.19 22	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.18 348	0.23 288	0.22 316

11t	0.32 62	0.52 251	1.38 86	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.23 26	0.20 22	0.23 87	0.48 163	0.19 22	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.18 348	0.23 288	0.22 316

ccc-4	0.32 62	0.52 251	1.38 86	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.23 26	0.20 22	0.23 87	0.48 163	0.19 22	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.18 348	0.23 288	0.22 316

DDVS	0.62 349	0.40 187	1.40 91	2.21 524	0.35 368	0.87 438	1.00 488	0.69 189	0.50 144	0.53 248	0.56 271	0.90 427	0.37 225	1.22 323	0.47 287	0.15 337	0.14 307	0.14 316	0.12 216	0.19 229	0.22 316

MoCha-V2	0.36 95	0.32 125	1.41 92	0.36 304	0.31 327	0.35 35	0.19 40	0.57 126	0.39 44	0.30 92	0.32 88	0.28 94	0.27 142	0.47 158	0.24 98	0.08 10	0.56 492	0.08 8	0.38 465	0.18 208	0.12 116

11t1	0.33 69	0.19 5	1.41 92	0.33 240	0.16 67	0.48 100	0.21 75	0.67 182	0.48 128	0.40 135	0.34 102	0.32 117	0.33 195	0.42 117	0.27 125	0.11 198	0.12 271	0.10 102	0.08 56	0.13 84	0.14 165

iRaftStereo_RVC	0.37 101	0.53 256	1.41 92	0.28 116	0.15 46	0.52 143	0.20 57	0.54 113	0.46 108	0.37 119	0.43 146	0.41 166	0.23 87	0.36 79	0.26 117	0.09 47	0.15 332	0.12 221	0.11 178	0.41 441	0.37 440

DSFCA	0.54 291	0.35 151	1.41 92	0.28 116	0.28 293	0.79 414	0.88 478	0.76 244	0.70 345	0.72 412	0.66 355	0.67 333	0.57 370	1.17 319	0.63 349	0.16 358	0.14 307	0.13 280	0.14 276	0.16 160	0.13 150

SCV_C0	0.33 69	0.43 205	1.42 96	0.25 47	0.16 67	0.35 35	0.20 57	0.68 186	0.44 84	0.24 52	0.27 51	0.29 101	0.20 55	0.58 207	0.18 14	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.30 432	0.26 335	0.17 243

RAFT-Stereo-weight	0.34 77	0.29 96	1.43 97	0.28 116	0.28 293	0.55 171	0.22 96	0.78 269	0.48 128	0.46 178	0.38 123	0.36 137	0.17 23	0.33 57	0.23 77	0.09 47	0.08 90	0.09 55	0.07 30	0.09 15	0.09 32

CAS++	0.31 56	0.33 130	1.43 97	0.25 47	0.17 93	0.31 18	0.20 57	0.78 269	0.41 61	0.30 92	0.30 72	0.21 30	0.16 16	0.33 57	0.18 14	0.15 337	0.12 271	0.13 280	0.10 117	0.15 124	0.11 79
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MaDis-Stereo	0.29 38	0.54 261	1.44 99	0.24 30	0.29 299	0.29 12	0.16 21	0.45 45	0.37 30	0.19 19	0.21 21	0.28 94	0.22 73	0.30 33	0.29 150	0.10 136	0.09 160	0.10 102	0.08 56	0.11 44	0.11 79

AEACV	0.33 69	0.24 41	1.44 99	0.28 116	0.35 368	0.47 92	0.21 75	0.43 36	0.28 3	0.26 75	0.25 40	0.22 32	0.38 232	0.30 33	0.18 14	0.09 47	0.35 464	0.09 55	0.36 462	0.23 288	0.25 361

rvit_0105_4	0.35 88	0.35 151	1.45 101	0.31 190	0.18 126	0.37 43	0.28 242	0.59 140	0.62 268	0.27 80	0.31 83	0.35 133	0.27 142	0.43 120	0.25 110	0.18 383	0.16 349	0.15 343	0.13 248	0.15 124	0.12 116

rvit_0105_3	0.39 125	0.47 236	1.46 102	0.33 240	0.19 155	0.45 69	0.35 330	0.69 189	0.65 301	0.37 119	0.37 114	0.40 160	0.31 186	0.44 127	0.30 168	0.18 383	0.17 367	0.17 378	0.18 348	0.15 124	0.15 198

rvit_105_1	0.44 173	0.54 261	1.46 102	0.36 304	0.24 237	0.51 124	0.45 391	0.75 231	0.74 385	0.45 170	0.44 157	0.44 194	0.36 211	0.62 222	0.38 232	0.20 408	0.18 377	0.18 398	0.22 392	0.18 208	0.18 263

MyStereo07	0.34 77	0.40 187	1.46 102	0.29 147	0.23 224	0.60 249	0.31 287	0.53 102	0.42 70	0.25 67	0.25 40	0.20 22	0.26 125	0.57 204	0.19 22	0.09 47	0.18 377	0.12 221	0.11 178	0.16 160	0.19 279

MC-Stereo	0.32 62	0.31 119	1.46 102	0.31 190	0.15 46	0.53 150	0.19 40	0.44 40	0.35 18	0.36 115	0.38 123	0.27 85	0.27 142	0.42 117	0.19 22	0.09 47	0.13 290	0.09 55	0.16 318	0.20 244	0.13 150

anonymousdsp	0.34 77	0.53 256	1.47 106	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.49 69	0.40 54	0.25 67	0.24 34	0.22 32	0.24 96	0.55 200	0.19 22	0.09 47	0.11 245	0.10 102	0.18 348	0.24 303	0.29 390

CroCo-Stereo Lap2	0.33 69	0.61 284	1.47 106	0.32 219	0.38 393	0.23 3	0.22 96	0.58 132	0.46 108	0.22 39	0.27 51	0.29 101	0.23 87	0.32 47	0.26 117	0.09 47	0.09 160	0.10 102	0.08 56	0.21 257	0.14 165

IGEV-Stereo	0.34 77	0.54 261	1.47 106	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.49 69	0.40 54	0.25 67	0.24 34	0.22 32	0.24 96	0.54 196	0.19 22	0.09 47	0.10 199	0.10 102	0.18 348	0.24 303	0.29 390
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GREAT-IGEV	0.37 101	0.28 87	1.48 109	0.25 47	0.38 393	0.46 87	0.18 33	0.33 5	0.34 14	0.15 4	0.29 62	0.15 6	0.17 23	0.36 79	0.23 77	0.07 2	0.76 510	0.07 1	0.26 412	0.21 257	1.03 511

rvit_0105_5	0.36 95	0.39 182	1.48 109	0.30 163	0.18 126	0.41 55	0.30 274	0.64 165	0.62 268	0.30 92	0.33 96	0.37 139	0.29 170	0.41 109	0.28 135	0.18 383	0.16 349	0.15 343	0.15 299	0.15 124	0.14 165

Selective-RAFT	0.35 88	0.26 60	1.48 109	0.31 190	0.15 46	0.61 270	0.19 40	0.60 150	0.54 190	0.28 85	0.29 62	0.40 160	0.33 195	0.50 179	0.27 125	0.10 136	0.07 20	0.09 55	0.35 454	0.19 229	0.08 18

Pointernet	0.29 38	0.25 46	1.49 112	0.24 30	0.20 169	0.47 92	0.15 13	0.62 156	0.47 125	0.22 39	0.29 62	0.26 76	0.20 55	0.28 16	0.20 44	0.10 136	0.07 20	0.07 1	0.12 216	0.10 28	0.07 5

test_sample7	0.47 216	0.33 130	1.49 112	0.34 270	0.20 169	0.51 124	0.30 274	0.93 388	0.66 316	0.57 300	0.51 215	0.55 261	0.45 303	1.11 310	0.38 232	0.17 372	0.14 307	0.16 361	0.15 299	0.19 229	0.18 263

DLCB_ROB	0.54 291	0.55 270	1.49 112	0.36 304	0.25 254	0.65 333	0.36 337	0.80 288	0.70 345	0.72 412	0.69 375	0.83 405	0.46 316	1.53 362	0.60 342	0.13 279	0.12 271	0.14 316	0.14 276	0.14 107	0.13 150

AnonymousM	0.37 101	0.44 216	1.50 115	0.25 47	0.15 46	0.52 143	0.23 125	0.60 150	0.42 70	0.42 149	0.32 88	0.30 106	0.25 111	0.34 65	0.23 77	0.11 198	0.09 160	0.71 492	0.36 462	0.12 55	0.07 5

DIP-Stereo	0.37 101	0.34 144	1.50 115	0.27 91	0.18 126	0.63 308	0.17 26	0.92 380	0.53 178	0.49 210	0.48 186	0.30 106	0.30 178	0.39 101	0.30 168	0.10 136	0.08 90	0.10 102	0.08 56	0.15 124	0.12 116
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
StereoDRNet-Refined	0.50 251	0.41 193	1.50 115	0.33 240	0.21 180	0.68 357	0.26 200	0.81 292	0.68 327	0.67 392	0.68 366	0.73 366	0.42 281	1.10 307	0.59 340	0.11 198	0.08 90	0.14 316	0.14 276	0.25 315	0.21 303
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAStereo	0.28 29	0.48 239	1.52 118	0.26 75	0.18 126	0.25 5	0.19 40	0.42 30	0.35 18	0.20 26	0.25 40	0.20 22	0.16 16	0.24 3	0.24 98	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.08 56	0.12 55	0.08 18

LoS	0.31 56	0.30 108	1.52 118	0.23 16	0.13 19	0.54 158	0.20 57	0.48 63	0.49 134	0.25 67	0.28 56	0.37 139	0.24 96	0.38 96	0.23 77	0.10 136	0.08 90	0.08 8	0.05 1	0.15 124	0.07 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GMStereo_Zeroshot	0.41 138	0.36 160	1.54 120	0.41 366	0.19 155	0.52 143	0.19 40	0.59 140	0.52 159	0.57 300	0.59 288	0.63 304	0.29 170	0.58 207	0.33 201	0.15 337	0.09 160	0.16 361	0.09 82	0.24 303	0.12 116

raftrobust	0.38 110	0.68 322	1.54 120	0.32 219	0.46 436	0.52 143	0.21 75	0.56 123	0.42 70	0.52 238	0.35 106	0.31 109	0.33 195	0.37 88	0.30 168	0.10 136	0.11 245	0.08 8	0.07 30	0.21 257	0.19 279

ISRNet	0.47 216	0.44 216	1.55 122	0.37 325	0.31 327	0.49 107	0.19 40	0.75 231	0.66 316	0.63 368	0.71 389	0.67 333	0.39 246	0.58 207	0.44 273	0.23 430	0.16 349	0.21 420	0.20 378	0.21 257	0.25 361

DAS	0.56 311	0.35 151	1.55 122	0.33 240	0.34 356	0.50 115	0.42 367	0.83 305	0.74 385	0.83 442	0.68 366	0.56 273	0.48 333	2.40 473	0.46 278	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.09 82	0.18 208	0.15 198

SepStereo	0.52 280	0.35 151	1.55 122	0.33 240	0.34 356	0.50 115	0.42 367	0.83 305	0.74 385	0.83 442	0.68 366	0.56 273	0.48 333	1.56 365	0.46 278	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.09 82	0.18 208	0.15 198

ETE_ROB	0.60 336	0.71 331	1.55 122	0.37 325	0.25 254	0.69 363	0.51 409	1.47 498	0.70 345	0.80 432	0.69 375	0.85 413	0.49 341	1.36 336	0.58 338	0.16 358	0.13 290	0.19 404	0.16 318	0.21 257	0.23 340

s12784h	0.36 95	0.28 87	1.58 126	0.23 16	0.11 1	0.62 290	0.24 158	0.79 285	0.64 288	0.44 160	0.52 228	0.28 94	0.26 125	0.50 179	0.24 98	0.11 198	0.06 2	0.09 55	0.06 9	0.16 160	0.06 1

RAFT	0.45 191	0.92 404	1.59 127	0.34 270	0.19 155	0.46 87	0.35 330	0.65 171	0.49 134	0.49 210	0.49 203	0.70 357	0.40 253	0.47 158	0.32 191	0.11 198	0.16 349	0.14 316	0.13 248	0.51 468	0.13 150

ccnet	0.71 400	0.41 193	1.59 127	0.40 359	0.45 430	1.06 462	0.55 423	0.98 426	0.71 355	0.88 448	0.97 444	0.82 403	0.88 449	1.68 384	0.94 402	0.32 463	0.26 441	0.32 461	0.27 417	0.34 395	0.30 399

SMFormer	0.50 251	0.46 227	1.60 129	0.30 163	0.15 46	0.45 69	0.24 158	0.90 361	0.72 365	0.56 289	0.64 343	0.51 243	0.41 264	1.87 421	0.49 297	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.15 124	0.16 225

tta	0.50 251	0.46 227	1.60 129	0.30 163	0.15 46	0.45 69	0.24 158	0.90 361	0.72 365	0.56 289	0.64 343	0.51 243	0.41 264	1.87 421	0.49 297	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.14 107	0.11 79

qqq1	0.48 222	0.46 227	1.60 129	0.30 163	0.15 46	0.45 69	0.24 158	0.90 361	0.72 365	0.56 289	0.64 343	0.51 243	0.41 264	1.87 421	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.09 55	0.08 56	0.14 107	0.11 79

fff1	0.48 222	0.46 227	1.60 129	0.30 163	0.15 46	0.45 69	0.24 158	0.90 361	0.72 365	0.56 289	0.64 343	0.51 243	0.41 264	1.87 421	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.09 55	0.08 56	0.14 107	0.11 79

CASS	0.39 125	0.30 108	1.61 133	0.32 219	0.17 93	0.53 150	0.24 158	0.70 196	0.49 134	0.59 332	0.54 251	0.40 160	0.40 253	0.41 109	0.30 168	0.17 372	0.10 199	0.14 316	0.11 178	0.18 208	0.17 243
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
delet	0.52 280	0.54 261	1.62 134	0.31 190	0.35 368	0.74 388	0.46 394	0.85 322	0.74 385	0.55 279	0.60 303	0.67 333	0.50 344	1.12 313	0.57 332	0.11 198	0.11 245	0.13 280	0.14 276	0.16 160	0.12 116

NOSS_ROB	0.64 359	0.65 312	1.62 134	0.46 406	0.25 254	0.67 345	0.30 274	0.93 388	0.77 411	0.59 332	0.57 279	0.77 384	0.38 232	2.78 500	0.44 273	0.23 430	0.24 426	0.28 449	0.26 412	0.27 344	0.39 449

AE-Stereo	0.42 157	0.29 96	1.65 136	0.43 380	0.47 438	0.56 186	0.23 125	0.86 332	0.46 108	0.31 96	0.41 140	0.43 183	0.24 96	0.34 65	0.24 98	0.09 47	0.48 488	0.11 166	0.45 478	0.22 275	0.19 279

Anonymous_2	0.74 415	0.32 125	1.65 136	0.33 240	0.30 310	0.67 345	0.32 310	0.69 189	0.46 108	0.48 198	0.41 140	0.84 410	0.58 374	0.51 182	0.40 251	0.32 463	0.38 470	1.43 518	3.69 534	0.80 493	0.27 378

PSMNet-ADL	0.51 268	0.38 173	1.65 136	0.35 286	0.21 180	0.67 345	0.26 200	0.74 219	0.55 197	0.42 149	0.52 228	0.70 357	0.45 303	1.91 431	0.57 332	0.15 337	0.13 290	0.11 166	0.13 248	0.15 124	0.20 294

HCRNet	0.46 201	0.49 242	1.65 136	0.38 340	0.29 299	0.58 221	0.22 96	0.75 231	0.62 268	0.47 180	0.49 203	0.48 235	0.36 211	1.12 313	0.37 225	0.15 337	0.10 199	0.15 343	0.13 248	0.17 182	0.17 243

HART	0.38 110	0.53 256	1.66 140	0.26 75	0.15 46	0.30 14	0.19 40	0.67 182	0.46 108	0.29 89	0.52 228	0.38 146	0.16 16	0.41 109	0.20 44	0.08 10	0.68 503	0.09 55	0.07 30	0.34 395	0.21 303

XPNet_ROB	0.61 344	0.72 335	1.66 140	0.37 325	0.27 282	0.67 345	0.47 402	0.89 355	0.71 355	0.78 430	0.70 385	0.81 398	0.53 353	1.70 387	0.76 381	0.21 414	0.16 349	0.16 361	0.15 299	0.20 244	0.21 303

EAI-Stereo	0.78 428	0.25 46	1.67 142	0.54 441	0.59 464	1.95 504	2.05 520	1.11 480	0.64 288	0.95 459	1.49 479	0.50 240	0.67 407	0.59 213	1.44 452	0.09 47	0.19 389	0.09 55	0.49 482	0.13 84	0.22 316

ttt	0.66 371	0.22 26	1.68 143	0.34 270	0.24 237	0.60 249	0.26 200	1.00 446	0.77 411	0.55 279	0.67 358	0.54 257	0.36 211	2.14 454	3.03 499	0.16 358	0.13 290	0.13 280	0.12 216	0.15 124	0.17 243

UniTT-Stereo	0.30 48	0.36 160	1.68 143	0.27 91	0.24 237	0.29 12	0.18 33	0.33 5	0.34 14	0.26 75	0.37 114	0.18 14	0.18 39	0.31 40	0.27 125	0.10 136	0.08 90	0.08 8	0.07 30	0.25 315	0.08 18

IER	0.43 163	0.38 173	1.69 145	0.26 75	0.25 254	0.66 339	0.26 200	0.71 199	0.55 197	0.54 261	0.59 288	0.60 295	0.53 353	0.52 186	0.39 243	0.11 198	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.14 107	0.11 79

NINENet	0.50 251	0.33 130	1.69 145	0.55 448	0.25 254	0.91 446	0.23 125	0.98 426	0.71 355	0.53 248	0.55 260	0.66 324	0.30 178	1.22 323	0.32 191	0.15 337	0.13 290	0.16 361	0.11 178	0.16 160	0.13 150

test-1	0.44 173	0.48 239	1.69 145	0.30 163	0.27 282	0.50 115	0.28 242	0.80 288	0.43 80	0.40 135	0.54 251	0.41 166	0.24 96	0.31 40	1.16 433	0.09 47	0.20 400	0.10 102	0.17 335	0.11 44	0.26 371

LALA_ROB	0.60 336	0.76 346	1.69 145	0.36 304	0.29 299	0.79 414	0.55 423	0.94 396	0.77 411	0.81 437	0.67 358	0.94 438	0.49 341	0.99 295	0.73 377	0.21 414	0.15 332	0.20 412	0.18 348	0.23 288	0.21 303

MGS-Stereo	0.32 62	0.34 144	1.70 149	0.25 47	0.14 28	0.40 52	0.22 96	0.38 15	0.43 80	0.24 52	0.51 215	0.25 63	0.18 39	0.31 40	0.20 44	0.09 47	0.08 90	0.09 55	0.08 56	0.47 460	0.08 18

hknet	0.47 216	0.29 96	1.70 149	0.30 163	0.24 237	0.76 397	0.31 287	1.00 446	0.64 288	0.63 368	0.53 239	0.80 395	0.38 232	0.77 271	0.37 225	0.11 198	0.10 199	0.14 316	0.12 216	0.12 55	0.11 79

test-3	0.43 163	0.20 9	1.70 149	0.34 270	0.32 335	0.45 69	0.23 125	0.71 199	0.46 108	0.51 230	0.29 62	0.45 203	0.21 64	0.59 213	0.98 407	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.35 454	0.29 354	0.28 384

test_1	0.43 163	0.20 9	1.70 149	0.34 270	0.32 335	0.45 69	0.23 125	0.71 199	0.46 108	0.50 217	0.29 62	0.45 203	0.21 64	0.59 213	0.98 407	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.35 454	0.29 354	0.29 390

test_3	0.44 173	0.20 9	1.70 149	0.36 304	0.32 335	0.47 92	0.30 274	0.73 215	0.49 134	0.50 217	0.30 72	0.45 203	0.22 73	0.59 213	0.98 407	0.08 10	0.10 199	0.11 166	0.35 454	0.29 354	0.28 384

R-Stereo Train	0.36 95	0.21 14	1.70 149	0.29 147	0.18 126	0.55 171	0.26 200	0.78 269	0.36 25	0.57 300	0.67 358	0.33 123	0.24 96	0.32 47	0.23 77	0.10 136	0.08 90	0.09 55	0.07 30	0.09 15	0.12 116

RAFT-Stereo	0.36 95	0.21 14	1.70 149	0.29 147	0.18 126	0.55 171	0.26 200	0.78 269	0.36 25	0.57 300	0.67 358	0.33 123	0.24 96	0.32 47	0.23 77	0.10 136	0.08 90	0.09 55	0.07 30	0.09 15	0.12 116
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HI	0.41 138	0.63 301	1.72 156	0.27 91	0.21 180	0.45 69	0.19 40	0.55 117	0.41 61	0.57 300	0.59 288	0.65 317	0.45 303	0.45 138	0.39 243	0.08 10	0.09 160	0.10 102	0.11 178	0.20 244	0.10 56

CoSv	0.41 138	0.63 301	1.72 156	0.27 91	0.21 180	0.45 69	0.19 40	0.55 117	0.41 61	0.57 300	0.59 288	0.65 317	0.45 303	0.45 138	0.39 243	0.08 10	0.09 160	0.10 102	0.11 178	0.20 244	0.10 56

HSM	0.62 349	0.76 346	1.72 156	0.30 163	0.29 299	0.64 319	0.28 242	0.94 396	0.62 268	0.58 318	0.57 279	1.40 486	0.64 398	2.59 489	0.42 259	0.11 198	0.08 90	0.10 102	0.08 56	0.14 107	0.11 79

raft_robust	0.55 304	0.84 382	1.73 159	0.28 116	0.54 452	0.53 150	0.25 178	0.88 349	0.75 398	0.48 198	0.46 168	0.76 382	0.75 428	1.46 349	0.27 125	0.09 47	0.10 199	0.10 102	0.30 432	0.26 335	0.16 225

AACVNet	0.54 291	0.78 363	1.73 159	0.36 304	0.21 180	0.57 204	0.25 178	0.71 199	0.51 152	0.55 279	0.59 288	0.64 313	0.41 264	2.13 453	0.41 257	0.14 320	0.11 245	0.14 316	0.11 178	0.33 388	0.15 198

UPFNet	0.46 201	0.28 87	1.73 159	0.33 240	0.32 335	0.65 333	0.38 351	0.83 305	0.59 229	0.57 300	0.52 228	0.61 297	0.40 253	0.75 264	0.52 310	0.13 279	0.12 271	0.13 280	0.12 216	0.15 124	0.11 79

iResNet_ROB	0.50 251	1.15 464	1.73 159	0.31 190	0.21 180	0.58 221	0.22 96	0.95 409	0.82 430	0.58 318	0.62 315	0.57 279	0.39 246	0.84 281	0.40 251	0.11 198	0.08 90	0.09 55	0.06 9	0.21 257	0.13 150

riskmin	0.37 101	0.22 26	1.74 163	0.32 219	0.20 169	0.48 100	0.20 57	0.66 173	0.46 108	0.36 115	0.34 102	0.69 347	0.45 303	0.39 101	0.27 125	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.08 56	0.13 84	0.16 225

UDGNet	0.44 173	1.02 445	1.74 163	0.35 286	0.19 155	0.58 221	0.23 125	0.49 69	0.66 316	0.41 144	0.38 123	0.34 129	0.29 170	0.53 192	0.30 168	0.24 438	0.10 199	0.37 471	0.19 368	0.27 344	0.15 198

dad	0.51 268	1.01 442	1.74 163	0.29 147	0.19 155	0.60 249	0.26 200	0.52 93	0.75 398	0.63 368	0.63 327	0.63 304	0.33 195	0.85 283	0.47 287	0.27 452	0.15 332	0.40 474	0.18 348	0.22 275	0.14 165

OMP-Stereo	0.59 330	0.65 312	1.74 163	0.56 450	0.37 387	0.60 249	0.26 200	0.70 196	0.65 301	0.66 388	0.60 303	0.69 347	0.32 192	2.09 450	1.20 435	0.10 136	0.07 20	0.12 221	0.09 82	0.17 182	0.10 56

IIG-Stereo	0.59 330	0.65 312	1.74 163	0.54 441	0.23 224	0.61 270	0.21 75	0.73 215	0.65 301	0.64 379	0.69 375	0.69 347	0.38 232	2.09 450	1.39 448	0.11 198	0.07 20	0.11 166	0.09 82	0.15 124	0.09 32

CREStereo++_RVC	0.33 69	0.29 96	1.74 163	0.24 30	0.16 67	0.54 158	0.15 13	0.40 22	0.55 197	0.37 119	0.51 215	0.24 53	0.19 47	0.27 11	0.26 117	0.09 47	0.06 2	0.08 8	0.30 432	0.08 4	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
DFGA-Net	0.51 268	1.06 449	1.75 169	0.30 163	0.24 237	0.54 158	0.22 96	0.63 162	0.60 234	0.48 198	0.51 215	0.35 133	0.27 142	1.82 412	0.53 314	0.10 136	0.08 90	0.12 221	0.12 216	0.37 417	0.15 198

MM-Stereo_test3	0.40 131	0.58 276	1.75 169	0.36 304	0.30 310	0.45 69	0.30 274	0.72 204	0.59 229	0.31 96	0.43 146	0.32 117	0.23 87	0.35 70	0.29 150	0.10 136	0.20 400	0.10 102	0.08 56	0.40 438	0.11 79

knoymous	0.34 77	0.25 46	1.75 169	0.24 30	0.18 126	0.45 69	0.24 158	0.57 126	0.38 34	0.41 144	0.39 131	0.55 261	0.25 111	0.38 96	0.23 77	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.07 30	0.13 84	0.12 116

KYRaft	0.48 222	0.29 96	1.75 169	0.33 240	0.21 180	0.75 394	0.44 385	0.58 132	0.57 212	0.64 379	0.93 438	0.53 251	0.72 419	0.60 219	0.24 98	0.10 136	0.07 20	0.12 221	0.14 276	0.12 55	0.54 474

TANstereo	0.33 69	0.49 242	1.75 169	0.23 16	0.12 6	0.54 158	0.16 21	0.40 22	0.45 99	0.45 170	0.51 215	0.26 76	0.22 73	0.29 27	0.20 44	0.10 136	0.10 199	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.11 79

XX-TBD	0.34 77	0.77 355	1.75 169	0.34 270	0.13 19	0.51 124	0.17 26	0.43 36	0.50 144	0.37 119	0.49 203	0.23 40	0.18 39	0.28 16	0.24 98	0.10 136	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.07 5

GCAP-Stereo	0.34 77	0.89 399	1.76 175	0.26 75	0.12 6	0.52 143	0.14 11	0.49 69	0.38 34	0.29 89	0.30 72	0.29 101	0.22 73	0.30 33	0.20 44	0.09 47	0.17 367	0.09 55	0.07 30	0.21 257	0.11 79

SST-Stereo	0.52 280	0.20 9	1.76 175	0.62 465	0.53 450	0.62 290	0.66 450	0.55 117	0.61 250	0.58 318	0.53 239	0.52 249	0.60 380	1.59 373	0.29 150	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.16 160	0.10 56

RAFT_R40	0.50 251	0.21 14	1.76 175	0.50 423	0.40 405	0.61 270	0.53 416	0.56 123	0.60 234	0.56 289	0.54 251	0.55 261	0.51 346	1.57 367	0.53 314	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.16 160	0.09 32

DRaft	0.62 349	0.38 173	1.76 175	0.24 30	0.16 67	0.64 319	0.66 450	0.53 102	0.53 178	0.67 392	0.99 447	0.38 146	1.00 461	1.44 344	2.10 480	0.10 136	0.14 307	0.10 102	0.14 276	0.18 208	0.21 303

GrayStereo	0.66 371	0.19 5	1.76 175	0.90 489	0.23 224	0.62 290	1.42 514	0.62 156	0.60 234	0.72 412	0.78 408	0.56 273	3.07 518	0.60 219	0.26 117	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.21 384	0.11 44	0.18 263

CRE-IMP	0.41 138	0.22 26	1.76 175	0.48 419	0.17 93	0.79 414	0.69 458	0.52 93	0.52 159	0.47 180	0.42 144	0.45 203	0.26 125	0.41 109	0.31 180	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.09 82	0.17 182	0.23 340

Prome-Stereo	0.49 240	0.30 108	1.76 175	0.60 463	0.23 224	0.63 308	0.42 367	0.62 156	0.60 234	0.59 332	1.03 454	0.43 183	0.72 419	0.60 219	0.33 201	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.09 82	0.11 44	0.43 460

acv_ft	0.48 222	0.44 216	1.76 175	0.32 219	0.41 412	0.63 308	0.28 242	0.81 292	0.68 327	0.61 349	0.59 288	0.69 347	0.45 303	0.44 127	0.63 349	0.11 198	0.09 160	0.10 102	0.09 82	0.41 441	0.10 56

TDLM	0.67 376	0.92 404	1.76 175	0.37 325	0.24 237	0.66 339	0.56 428	0.82 299	0.74 385	1.16 474	0.62 315	0.61 297	0.48 333	2.70 496	0.50 302	0.20 408	0.11 245	0.35 465	0.14 276	0.32 380	0.16 225

testlalala	0.36 95	0.30 108	1.77 184	0.28 116	0.33 348	0.60 249	0.22 96	0.55 117	0.51 152	0.55 279	0.35 106	0.31 109	0.20 55	0.26 9	0.22 69	0.10 136	0.13 290	0.09 55	0.24 398	0.08 4	0.07 5

dd	0.42 157	0.96 421	1.77 184	0.31 190	0.17 93	0.57 204	0.26 200	0.49 69	0.68 327	0.41 144	0.40 136	0.34 129	0.27 142	0.45 138	0.40 251	0.17 372	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.21 257	0.12 116

NRIStereo	0.46 201	0.25 46	1.77 184	0.47 411	0.16 67	0.95 450	0.74 466	0.51 81	0.56 208	0.48 198	0.39 131	0.59 289	0.29 170	0.77 271	0.32 191	0.11 198	0.13 290	0.11 166	0.09 82	0.21 257	0.24 352

PSM-AAD	0.63 355	0.22 26	1.77 184	0.37 325	0.23 224	0.86 434	1.17 500	0.59 140	0.60 234	0.64 379	0.71 389	0.68 340	2.93 515	0.65 237	0.31 180	0.09 47	0.07 20	0.17 378	0.15 299	0.13 84	0.33 419

FBW_ROB	0.83 439	0.77 355	1.77 184	0.44 387	0.30 310	0.87 438	0.46 394	1.10 476	0.91 451	0.81 437	0.75 402	1.01 451	0.61 389	3.66 518	1.23 439	0.26 447	0.23 423	0.36 467	0.25 405	0.27 344	0.62 483

FACV-RUCA	0.58 322	0.40 187	1.78 189	0.43 380	1.67 521	0.48 100	0.28 242	0.69 189	0.62 268	0.40 135	0.53 239	0.33 123	0.63 397	0.40 106	0.31 180	0.13 279	0.11 245	0.62 487	0.12 216	0.70 485	0.98 505

gcap-zeroshot	0.41 138	0.62 290	1.78 189	0.31 190	0.32 335	0.69 363	0.21 75	0.74 219	0.52 159	0.43 154	0.35 106	0.62 301	0.24 96	0.41 109	0.24 98	0.09 47	0.16 349	0.09 55	0.31 438	0.08 4	0.09 32

DisPM	0.43 163	0.33 130	1.78 189	0.57 453	0.18 126	0.59 238	0.63 448	0.53 102	0.61 250	0.60 341	0.53 239	0.38 146	0.26 125	0.75 264	0.29 150	0.12 249	0.07 20	0.12 221	0.11 178	0.11 44	0.14 165

GMOStereo	0.41 138	0.62 290	1.78 189	0.28 116	0.36 376	0.51 124	0.31 287	0.53 102	0.44 84	0.57 300	0.48 186	0.41 166	0.27 142	0.28 16	0.23 77	0.08 10	0.38 470	0.13 280	0.11 178	0.34 395	0.11 79

error version	0.41 138	0.62 290	1.78 189	0.28 116	0.36 376	0.51 124	0.31 287	0.53 102	0.44 84	0.57 300	0.48 186	0.41 166	0.27 142	0.28 16	0.23 77	0.08 10	0.38 470	0.13 280	0.11 178	0.34 395	0.11 79

test-v	0.41 138	0.62 290	1.78 189	0.28 116	0.36 376	0.51 124	0.31 287	0.53 102	0.44 84	0.57 300	0.48 186	0.41 166	0.27 142	0.28 16	0.23 77	0.08 10	0.38 470	0.13 280	0.11 178	0.34 395	0.11 79

LCNet	0.54 291	0.37 163	1.78 189	0.92 491	0.22 205	0.96 451	0.30 274	0.59 140	0.58 222	0.51 230	0.55 260	0.41 166	0.76 429	0.84 281	0.26 117	0.09 47	0.06 2	0.12 221	0.18 348	0.98 497	0.39 449

Patchmatch Stereo++	0.39 125	0.27 66	1.78 189	0.44 387	0.16 67	0.61 270	0.27 225	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.43 183	0.28 157	0.54 196	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116
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	0.38 110	0.27 66	1.78 189	0.44 387	0.17 93	0.60 249	0.29 266	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.44 194	0.28 157	0.47 158	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

ROB_FTStereo_v2	0.38 110	0.27 66	1.78 189	0.44 387	0.17 93	0.61 270	0.28 242	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.44 194	0.28 157	0.47 158	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

ROB_FTStereo	0.38 110	0.27 66	1.78 189	0.44 387	0.17 93	0.61 270	0.26 200	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.43 183	0.28 157	0.49 173	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

Pruner-Stereo	0.51 268	0.27 66	1.78 189	1.79 518	0.19 155	0.62 290	0.45 391	0.57 126	0.60 234	0.61 349	0.48 186	0.41 166	0.24 96	0.46 147	1.00 413	0.12 249	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.12 55	0.13 150

iGMRVC	0.39 125	0.27 66	1.78 189	0.44 387	0.17 93	0.61 270	0.27 225	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.44 194	0.28 157	0.55 200	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

IRAFT_RVC	0.54 291	0.53 256	1.78 189	0.46 406	0.21 180	0.58 221	0.43 374	0.65 171	0.66 316	0.54 261	0.50 211	0.49 237	0.51 346	1.58 371	1.01 417	0.11 198	0.25 439	0.13 280	0.10 117	0.15 124	0.13 150

iRAFT	0.39 125	0.27 66	1.78 189	0.44 387	0.16 67	0.61 270	0.27 225	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.43 183	0.28 157	0.54 196	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

test-2	0.41 138	0.62 290	1.78 189	0.28 116	0.36 376	0.51 124	0.31 287	0.53 102	0.44 84	0.57 300	0.48 186	0.41 166	0.27 142	0.28 16	0.23 77	0.08 10	0.38 470	0.13 280	0.11 178	0.34 395	0.11 79

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 157	0.86 389	1.78 189	0.28 116	0.17 93	0.52 143	0.20 57	0.62 156	0.61 250	0.50 217	0.61 310	0.39 152	0.32 192	0.35 70	0.30 168	0.07 2	0.10 199	0.09 55	0.09 82	0.35 405	0.10 56

AFF-stereo	0.44 173	0.96 421	1.78 189	0.31 190	0.15 46	0.50 115	0.21 75	0.64 165	0.63 280	0.47 180	0.64 343	0.49 237	0.34 203	0.46 147	0.31 180	0.08 10	0.09 160	0.10 102	0.10 117	0.37 417	0.10 56

PSMNet-RSSM	0.53 286	0.82 376	1.78 189	0.31 190	0.25 254	0.58 221	0.28 242	0.84 316	0.60 234	0.50 217	0.61 310	0.67 333	0.43 291	1.68 384	0.42 259	0.15 337	0.10 199	0.14 316	0.16 318	0.15 124	0.13 150

CFNet	0.58 322	0.96 421	1.78 189	0.33 240	0.25 254	0.63 308	0.22 96	0.88 349	0.75 398	0.46 178	0.59 288	0.58 286	0.40 253	2.29 462	0.48 292	0.12 249	0.09 160	0.15 343	0.14 276	0.30 365	0.15 198

AAGNet	0.88 446	0.33 130	1.79 209	0.54 441	0.98 497	0.62 290	0.46 394	0.50 75	0.60 234	0.58 318	0.53 239	0.50 240	0.73 422	1.23 325	7.48 530	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.14 107	0.09 32

HUI-Stereo	0.38 110	0.27 66	1.79 209	0.44 387	0.17 93	0.61 270	0.28 242	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.44 194	0.28 157	0.45 138	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

RAFT-IKP	0.38 110	0.27 66	1.79 209	0.44 387	0.16 67	0.60 249	0.28 242	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.43 183	0.28 157	0.50 179	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

ACVNet	0.45 191	0.44 216	1.79 209	0.28 116	0.21 180	0.59 238	0.36 337	0.66 173	0.68 327	0.45 170	0.59 288	0.69 347	0.40 253	0.44 127	0.55 320	0.11 198	0.09 160	0.10 102	0.09 82	0.34 395	0.10 56

CFNet-ft	0.51 268	0.76 346	1.79 209	0.28 116	0.30 310	0.63 308	0.28 242	0.66 173	0.55 197	0.45 170	0.57 279	0.74 373	0.41 264	1.46 349	0.42 259	0.14 320	0.10 199	0.28 449	0.13 248	0.18 208	0.14 165

CFNet_RVC	0.51 268	0.76 346	1.79 209	0.28 116	0.30 310	0.63 308	0.28 242	0.66 173	0.55 197	0.45 170	0.57 279	0.74 373	0.41 264	1.46 349	0.42 259	0.14 320	0.10 199	0.28 449	0.13 248	0.18 208	0.14 165

AdaStereo	0.44 173	0.38 173	1.79 209	0.34 270	0.20 169	0.57 204	0.28 242	0.92 380	0.69 336	0.52 238	0.55 260	0.61 297	0.33 195	0.48 163	0.39 243	0.17 372	0.08 90	0.17 378	0.11 178	0.18 208	0.12 116
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.
test_sample6	0.52 280	0.44 216	1.81 216	0.33 240	0.18 126	0.55 171	0.27 225	0.94 396	0.66 316	0.54 261	0.62 315	0.47 224	0.36 211	1.97 437	0.38 232	0.14 320	0.10 199	0.13 280	0.13 248	0.17 182	0.16 225

NF-Stereo	0.48 222	0.25 46	1.81 216	0.52 432	0.16 67	0.61 270	0.44 385	0.66 173	0.61 250	0.50 217	0.47 174	0.37 139	0.26 125	1.45 348	0.79 389	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.16 225

OCTAStereo	0.48 222	0.25 46	1.81 216	0.52 432	0.16 67	0.61 270	0.43 374	0.66 173	0.61 250	0.50 217	0.47 174	0.37 139	0.26 125	1.44 344	0.80 390	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.17 243

RE-Stereo	0.48 222	0.25 46	1.81 216	0.52 432	0.16 67	0.61 270	0.43 374	0.66 173	0.60 234	0.50 217	0.47 174	0.37 139	0.26 125	1.44 344	0.78 385	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.17 243

TVStereo	0.48 222	0.25 46	1.81 216	0.52 432	0.16 67	0.61 270	0.43 374	0.66 173	0.60 234	0.50 217	0.47 174	0.37 139	0.26 125	1.44 344	0.78 385	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.17 243

PS-NSSS	0.63 355	1.00 438	1.81 216	0.30 163	0.31 327	0.63 308	0.34 322	0.98 426	0.69 336	0.54 261	0.74 399	0.51 243	0.41 264	2.43 477	0.48 292	0.24 438	0.17 367	0.27 446	0.18 348	0.27 344	0.21 303

StereoAnything_RVC	0.35 88	1.25 477	1.82 222	0.20 3	0.12 6	0.26 6	0.15 13	0.43 36	0.37 30	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 47	0.46 147	0.14 1	0.11 198	0.09 160	0.08 8	0.05 1	0.76 490	0.18 263

GCAP-BAT	0.43 163	0.31 119	1.82 222	0.25 47	0.26 269	0.65 333	0.23 125	0.48 63	0.37 30	0.67 392	0.82 416	0.44 194	0.24 96	0.48 163	0.87 397	0.09 47	0.13 290	0.09 55	0.22 392	0.08 4	0.09 32

test_for_model	0.64 359	1.60 498	1.82 222	1.23 507	1.02 502	0.53 150	0.23 125	0.75 231	0.50 144	0.57 300	0.29 62	0.25 63	0.20 55	0.26 9	0.22 69	0.76 497	0.31 456	0.08 8	0.07 30	1.68 517	0.50 473

testlalala_base	0.46 201	0.30 108	1.82 222	0.34 270	0.27 282	0.55 171	0.21 75	0.85 322	0.32 8	0.32 105	0.39 131	0.31 109	0.23 87	0.30 33	0.28 135	0.95 503	0.30 454	0.09 55	0.21 384	1.03 498	0.18 263

CBFPSM	0.56 311	0.91 403	1.82 222	0.28 116	0.23 224	0.71 372	0.37 345	0.72 204	0.64 288	0.50 217	0.49 203	1.03 455	0.83 438	0.62 222	1.35 445	0.10 136	0.12 271	0.10 102	0.10 117	0.18 208	0.19 279

RAFT+CT+SA	0.50 251	0.86 389	1.82 222	0.37 325	0.75 483	0.54 158	0.34 322	0.77 254	0.63 280	0.38 127	0.55 260	0.34 129	0.29 170	0.68 244	0.27 125	0.09 47	0.07 20	0.11 166	0.51 485	0.29 354	0.41 458

test_sample5	0.51 268	0.43 205	1.83 228	0.32 219	0.18 126	0.55 171	0.26 200	0.92 380	0.65 301	0.53 248	0.59 288	0.45 203	0.36 211	1.87 421	0.36 219	0.13 279	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.17 182	0.16 225

DualNet	0.51 268	0.43 205	1.83 228	0.32 219	0.18 126	0.55 171	0.26 200	0.92 380	0.65 301	0.54 261	0.62 315	0.45 203	0.36 211	1.87 421	0.36 219	0.13 279	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.17 182	0.16 225

tt1	0.44 173	0.64 305	1.83 228	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.74 219	0.88 444	0.31 96	0.37 114	0.25 63	0.35 205	0.63 225	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.11 166	0.09 82	0.25 315	0.36 433

LL-Strereo2	0.41 138	0.90 402	1.83 228	0.44 387	0.24 237	0.54 158	0.27 225	0.58 132	0.45 99	0.41 144	0.33 96	0.44 194	0.21 64	0.44 127	0.34 208	0.09 47	0.08 90	0.16 361	0.14 276	0.17 182	0.17 243

psm_up	0.57 317	0.61 284	1.83 228	0.35 286	0.30 310	0.64 319	0.37 345	0.90 361	0.68 327	0.59 332	0.55 260	0.68 340	0.54 356	1.91 431	0.46 278	0.16 358	0.15 332	0.16 361	0.15 299	0.23 288	0.13 150

TestStereo1	0.49 240	0.81 372	1.85 233	0.39 350	0.57 460	0.56 186	0.34 322	0.75 231	0.69 336	0.44 160	0.63 327	0.35 133	0.42 281	0.64 227	0.29 150	0.10 136	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.33 388	0.26 371

SA-5K	0.49 240	0.81 372	1.85 233	0.39 350	0.57 460	0.56 186	0.34 322	0.75 231	0.69 336	0.44 160	0.63 327	0.35 133	0.42 281	0.64 227	0.29 150	0.10 136	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.33 388	0.26 371

PSM-softLoss	0.48 222	0.27 66	1.85 233	0.51 428	0.17 93	0.61 270	0.40 358	0.61 152	0.57 212	0.52 238	0.48 186	0.39 152	0.25 111	1.46 349	0.77 383	0.12 249	0.08 90	0.13 280	0.12 216	0.12 55	0.14 165

KMStereo	0.48 222	0.27 66	1.85 233	0.51 428	0.17 93	0.61 270	0.40 358	0.61 152	0.57 212	0.52 238	0.48 186	0.39 152	0.25 111	1.46 349	0.77 383	0.12 249	0.08 90	0.13 280	0.12 216	0.12 55	0.14 165

raft+_RVC	0.44 173	0.67 320	1.85 233	0.34 270	0.71 481	0.51 124	0.25 178	0.64 165	0.51 152	0.35 110	0.45 161	0.32 117	0.28 157	0.43 120	0.32 191	0.09 47	0.19 389	0.10 102	0.09 82	0.20 244	0.40 453

RALCasStereoNet	0.45 191	0.88 396	1.85 233	0.30 163	0.26 269	0.49 107	0.26 200	0.58 132	0.51 152	0.36 115	0.48 186	0.36 137	0.28 157	0.55 200	0.34 208	0.10 136	0.53 490	0.09 55	0.08 56	0.25 315	0.34 423

UCFNet_RVC	0.48 222	0.82 376	1.85 233	0.30 163	0.27 282	0.64 319	0.26 200	0.74 219	0.55 197	0.48 198	0.53 239	0.63 304	0.41 264	0.88 288	0.38 232	0.15 337	0.10 199	0.17 378	0.17 335	0.18 208	0.15 198

MLCV	0.48 222	0.89 399	1.85 233	0.29 147	0.14 28	0.59 238	0.23 125	0.72 204	0.59 229	0.66 388	0.66 355	0.55 261	0.36 211	1.03 301	0.49 297	0.09 47	0.06 2	0.09 55	0.07 30	0.19 229	0.11 79

IMH-64-1	1.39 491	1.64 501	1.86 241	1.36 509	1.11 506	1.39 482	1.19 501	1.76 507	1.45 496	1.16 474	2.21 498	1.53 490	1.38 486	1.98 438	1.52 455	1.29 513	0.67 499	1.27 512	0.69 503	1.29 509	0.98 505

IMH-64	1.39 491	1.64 501	1.86 241	1.36 509	1.11 506	1.39 482	1.19 501	1.76 507	1.45 496	1.16 474	2.21 498	1.53 490	1.38 486	1.98 438	1.52 455	1.29 513	0.67 499	1.27 512	0.69 503	1.29 509	0.98 505

ssnet_v2	0.55 304	0.60 280	1.86 241	0.32 219	0.22 205	0.72 378	0.44 385	0.94 396	0.74 385	0.63 368	0.54 251	0.81 398	0.47 324	0.77 271	0.70 367	0.16 358	0.14 307	0.14 316	0.14 276	0.30 365	0.30 399

CRFU-Net	0.56 311	0.38 173	1.86 241	0.46 406	0.26 269	0.82 424	0.36 337	0.90 361	0.49 134	0.62 360	0.59 288	0.78 387	1.35 484	1.00 297	0.48 292	0.15 337	0.14 307	0.17 378	0.10 117	0.19 229	0.14 165

PFNet+	0.45 191	0.37 163	1.86 241	0.46 406	0.18 126	0.58 221	0.77 470	0.52 93	0.64 288	0.56 289	0.48 186	0.39 152	0.26 125	0.93 289	0.32 191	0.13 279	0.09 160	0.14 316	0.13 248	0.12 55	0.15 198

coex_refinement	0.58 322	0.94 412	1.87 246	0.38 340	0.25 254	0.64 319	0.34 322	0.83 305	0.65 301	0.60 341	0.63 327	0.81 398	0.48 333	1.85 420	0.56 328	0.13 279	0.09 160	0.10 102	0.10 117	0.16 160	0.16 225

DISCO	0.57 317	0.34 144	1.87 246	0.45 401	0.34 356	0.84 428	0.35 330	0.84 316	0.78 416	0.59 332	0.63 327	1.06 462	0.53 353	1.10 307	0.82 392	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.10 117	0.22 275	0.18 263

rvit_stereo_0075_2	0.40 131	0.40 187	1.88 248	0.33 240	0.32 335	0.41 55	0.22 96	0.58 132	0.53 178	0.38 127	0.51 215	0.40 160	0.27 142	0.44 127	0.29 150	0.20 408	0.15 332	0.22 423	0.15 299	0.18 208	0.23 340

test_sample4	0.50 251	0.42 200	1.88 248	0.32 219	0.19 155	0.56 186	0.26 200	0.93 388	0.65 301	0.54 261	0.54 251	0.45 203	0.36 211	1.79 404	0.36 219	0.13 279	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.17 182	0.16 225

test_sample3	0.50 251	0.41 193	1.88 248	0.32 219	0.19 155	0.57 204	0.25 178	0.92 380	0.64 288	0.52 238	0.49 203	0.47 224	0.35 205	1.79 404	0.37 225	0.13 279	0.10 199	0.12 221	0.11 178	0.16 160	0.16 225

MIM_Stereo	0.41 138	0.60 280	1.88 248	0.31 190	0.21 180	0.50 115	0.19 40	0.64 165	0.44 84	0.43 154	0.53 239	0.43 183	0.27 142	0.51 182	0.28 135	0.08 10	0.14 307	0.11 166	0.10 117	0.26 335	0.26 371

DDUNet	0.77 424	1.12 456	1.88 248	0.76 478	0.69 479	0.84 428	0.43 374	0.85 322	0.65 301	0.67 392	0.75 402	0.91 429	0.52 351	1.03 301	0.57 332	0.54 482	0.37 468	0.95 502	0.52 487	0.71 486	0.57 478

GES	0.44 173	0.28 87	1.88 248	0.30 163	0.18 126	0.61 270	0.30 274	0.88 349	0.46 108	0.47 180	0.52 228	0.39 152	0.42 281	0.58 207	0.67 360	0.15 337	0.11 245	0.12 221	0.10 117	0.15 124	0.17 243

PWC_ROB	0.70 391	0.94 412	1.88 248	0.39 350	0.39 396	0.62 290	0.30 274	0.98 426	0.94 455	0.91 453	1.29 470	0.77 384	0.62 394	1.62 378	1.03 421	0.18 383	0.11 245	0.18 398	0.13 248	0.51 468	0.22 316

PSMNet-RUCA	0.58 322	0.82 376	1.89 255	0.59 459	0.56 457	0.64 319	0.36 337	0.84 316	0.69 336	0.51 230	0.68 366	0.53 251	0.43 291	0.56 203	0.43 268	0.34 467	0.18 377	0.44 478	0.29 423	0.48 461	0.30 399

Any-RAFT	0.38 110	0.25 46	1.89 255	0.27 91	0.17 93	0.68 357	0.21 75	0.78 269	0.53 178	0.43 154	0.43 146	0.54 257	0.30 178	0.41 109	0.20 44	0.10 136	0.12 271	0.08 8	0.06 9	0.10 28	0.09 32

ToySt	0.44 173	0.61 284	1.89 255	0.29 147	0.18 126	0.55 171	0.35 330	0.67 182	0.53 178	0.39 133	0.50 211	0.59 289	0.43 291	0.51 182	0.49 297	0.10 136	0.12 271	0.13 280	0.16 318	0.24 303	0.19 279

sCroCo_RVC	0.33 69	0.32 125	1.89 255	0.34 270	0.27 282	0.30 14	0.22 96	0.48 63	0.44 84	0.22 39	0.33 96	0.25 63	0.25 111	0.32 47	0.24 98	0.14 320	0.16 349	0.12 221	0.12 216	0.15 124	0.13 150

H2IRNET	0.40 131	0.61 284	1.90 259	0.29 147	0.17 93	0.54 158	0.18 33	0.52 93	0.50 144	0.27 80	0.56 271	0.47 224	0.35 205	0.46 147	0.33 201	0.10 136	0.07 20	0.12 221	0.14 276	0.32 380	0.12 116

Sa-1000	0.51 268	0.72 335	1.90 259	0.31 190	0.60 469	0.60 249	0.31 287	0.94 396	0.71 355	0.52 238	0.83 417	0.42 179	0.33 195	0.68 244	0.28 135	0.10 136	0.09 160	0.13 280	0.29 423	0.29 354	0.10 56

SACVNet	0.60 336	0.74 343	1.90 259	0.37 325	0.28 293	0.64 319	0.37 345	0.86 332	0.61 250	0.65 386	0.62 315	0.69 347	0.44 299	2.08 448	0.42 259	0.18 383	0.14 307	0.16 361	0.15 299	0.38 424	0.24 352

RALAANet	0.43 163	0.98 432	1.90 259	0.32 219	0.23 224	0.48 100	0.19 40	0.67 182	0.53 178	0.48 198	0.45 161	0.39 152	0.30 178	0.48 163	0.37 225	0.10 136	0.08 90	0.11 166	0.14 276	0.27 344	0.10 56

hitnet-ft	0.67 376	0.80 367	1.90 259	0.28 116	0.22 205	0.69 363	0.36 337	0.85 322	0.65 301	0.56 289	0.84 420	1.03 455	0.95 459	2.32 464	0.55 320	0.23 430	0.14 307	0.41 475	0.13 248	0.24 303	0.17 243

GANet-RSSM	0.55 304	0.73 340	1.90 259	0.36 304	0.26 269	0.59 238	0.27 225	0.78 269	0.52 159	0.47 180	0.57 279	0.63 304	0.45 303	1.92 435	0.43 268	0.14 320	0.10 199	0.25 442	0.11 178	0.34 395	0.14 165

GMStereo	0.38 110	0.99 436	1.91 265	0.27 91	0.16 67	0.39 50	0.23 125	0.47 58	0.62 268	0.38 127	0.34 102	0.25 63	0.25 111	0.39 101	0.29 150	0.14 320	0.08 90	0.10 102	0.12 216	0.15 124	0.11 79
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
BEATNet_4x	0.47 216	0.73 340	1.91 265	0.33 240	0.15 46	0.56 186	0.25 178	0.85 322	0.58 222	0.54 261	0.51 215	0.57 279	0.42 281	0.57 204	0.61 345	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.09 82	0.20 244	0.16 225

PASM	0.72 403	0.68 322	1.91 265	0.47 411	0.44 422	0.60 249	0.51 409	0.76 244	0.80 424	0.77 428	0.67 358	0.87 419	0.61 389	2.40 473	0.67 360	0.32 463	0.35 464	0.36 467	0.41 473	0.45 458	0.39 449

DeepStereo_RVC	0.44 173	0.28 87	1.92 268	0.49 421	0.17 93	0.60 249	0.59 436	0.50 75	0.52 159	0.49 210	0.45 161	0.39 152	0.86 445	0.45 138	0.33 201	0.11 198	0.08 90	0.11 166	0.09 82	0.15 124	0.19 279

Gwc-CoAtRS	0.38 110	0.33 130	1.92 268	0.27 91	0.41 412	0.48 100	0.19 40	0.59 140	0.46 108	0.43 154	0.39 131	0.57 279	0.26 125	0.32 47	0.26 117	0.09 47	0.09 160	0.09 55	0.31 438	0.11 44	0.09 32

ac_64	0.55 304	0.46 227	1.92 268	0.36 304	0.34 356	0.63 308	0.31 287	0.82 299	0.61 250	0.55 279	0.51 215	0.89 425	0.48 333	1.83 413	0.55 320	0.14 320	0.11 245	0.12 221	0.12 216	0.18 208	0.12 116

YMNet	0.62 349	0.72 335	1.93 271	0.41 366	0.41 412	0.87 438	0.43 374	0.87 341	0.71 355	0.74 419	0.81 412	0.83 405	0.46 316	0.86 284	0.93 400	0.19 398	0.22 415	0.20 412	0.17 335	0.41 441	0.21 303

YMNet_1	0.62 349	0.72 335	1.93 271	0.41 366	0.41 412	0.87 438	0.43 374	0.87 341	0.71 355	0.74 419	0.81 412	0.83 405	0.46 316	0.86 284	0.93 400	0.19 398	0.22 415	0.20 412	0.17 335	0.41 441	0.21 303

DualNet (step1)	0.59 330	0.62 290	1.93 271	0.27 91	0.22 205	0.68 357	0.31 287	0.93 388	0.66 316	0.57 300	0.51 215	0.55 261	0.45 303	1.11 310	0.38 232	0.61 486	0.14 307	0.87 496	0.56 491	0.25 315	0.23 340

test_sample9	0.94 453	0.62 290	1.93 271	0.27 91	0.22 205	0.68 357	0.31 287	0.93 388	0.66 316	0.57 300	0.51 215	0.55 261	0.45 303	1.91 431	2.55 492	0.61 486	4.16 533	0.87 496	0.56 491	0.25 315	0.23 340

test_sample8	1.12 468	0.62 290	1.93 271	0.27 91	0.22 205	0.68 357	0.31 287	0.95 409	0.61 250	1.18 481	0.56 271	2.53 505	1.31 480	1.91 431	2.55 492	0.61 486	4.16 533	0.87 496	0.56 491	0.25 315	0.23 340

1111x	0.74 415	0.21 14	1.93 271	0.31 190	0.17 93	0.63 308	0.32 310	1.03 464	0.74 385	0.52 238	0.62 315	0.57 279	0.47 324	2.38 469	4.25 518	0.12 249	0.14 307	0.11 166	0.12 216	0.12 55	0.14 165

MIF-Stereo (partial)	0.34 77	0.41 193	1.93 271	0.26 75	0.24 237	0.32 23	0.17 26	0.53 102	0.42 70	0.25 67	0.37 114	0.25 63	0.26 125	0.44 127	0.31 180	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.19 229	0.14 165

EKT-Stereo	1.47 495	0.49 242	1.93 271	2.57 527	19.31 542	0.55 171	0.22 96	0.69 189	0.42 70	0.38 127	0.36 111	0.43 183	0.27 142	0.69 250	0.26 117	0.12 249	0.14 307	0.11 166	0.16 318	0.20 244	0.15 198

MMNet	0.50 251	0.48 239	1.93 271	0.33 240	0.27 282	0.79 414	0.28 242	0.81 292	0.74 385	0.60 341	0.56 271	0.59 289	0.55 361	0.79 276	0.59 340	0.10 136	0.09 160	0.12 221	0.11 178	0.13 84	0.14 165

StereoVision	0.45 191	0.72 335	1.94 280	0.33 240	0.32 335	0.47 92	0.26 200	0.68 186	0.57 212	0.32 105	0.89 431	0.45 203	0.27 142	0.49 173	0.36 219	0.13 279	0.15 332	0.16 361	0.15 299	0.19 229	0.13 150

RP	0.67 376	0.82 376	1.94 280	0.43 380	0.44 422	0.65 333	0.45 391	0.89 355	0.82 430	0.66 388	0.92 434	0.99 448	0.76 429	1.55 364	0.66 357	0.25 443	0.18 377	0.23 430	0.20 378	0.31 373	0.22 316

DeepPruner_ROB	0.50 251	0.70 329	1.94 280	0.29 147	0.26 269	0.63 308	0.31 287	0.80 288	0.48 128	0.61 349	0.55 260	0.66 324	0.38 232	0.98 294	0.40 251	0.19 398	0.14 307	0.14 316	0.14 276	0.23 288	0.17 243

fff	0.43 163	0.77 355	1.95 283	0.24 30	0.13 19	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.75 398	0.54 261	0.47 174	0.31 109	0.65 400	0.36 79	0.34 208	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.07 30	0.08 4	0.22 316

SA	0.50 251	0.75 345	1.95 283	0.31 190	0.61 471	0.57 204	0.31 287	0.91 371	0.73 381	0.42 149	0.62 315	0.38 146	0.47 324	0.68 244	0.29 150	0.09 47	0.09 160	0.13 280	0.32 444	0.30 365	0.10 56

GEStereo_RVC	0.54 291	0.87 392	1.95 283	0.47 411	0.25 254	0.62 290	0.37 345	1.00 446	0.74 385	0.53 248	0.54 251	0.59 289	0.44 299	1.10 307	0.46 278	0.15 337	0.11 245	0.12 221	0.10 117	0.26 335	0.19 279

ADLNet	0.60 336	0.71 331	1.95 283	0.35 286	0.34 356	0.67 345	0.34 322	0.90 361	0.74 385	0.68 399	0.62 315	0.80 395	0.45 303	1.78 400	0.64 354	0.14 320	0.11 245	0.14 316	0.14 276	0.29 354	0.21 303

DCANet	0.42 157	0.77 355	1.95 283	0.25 47	0.14 28	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.72 365	0.54 261	0.48 186	0.31 109	0.41 264	0.36 79	0.39 243	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.07 30	0.13 84	0.23 340

csc	0.43 163	0.77 355	1.95 283	0.24 30	0.13 19	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.75 398	0.54 261	0.47 174	0.31 109	0.65 400	0.36 79	0.34 208	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.07 30	0.08 4	0.22 316

cscssc	0.43 163	0.77 355	1.95 283	0.24 30	0.13 19	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.75 398	0.54 261	0.47 174	0.31 109	0.65 400	0.36 79	0.34 208	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.07 30	0.08 4	0.22 316

111	0.48 222	1.09 453	1.95 283	0.24 30	0.13 19	0.59 238	0.26 200	0.83 305	0.78 416	0.48 198	0.52 228	0.56 273	0.38 232	0.49 173	0.38 232	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.07 30	0.23 288	0.35 425

RAFT + AFF	0.64 359	1.20 471	1.95 283	0.34 270	0.33 348	0.67 345	0.52 412	0.99 438	0.74 385	0.53 248	0.58 285	0.57 279	0.80 434	1.76 397	0.51 307	0.12 249	0.27 447	0.15 343	0.14 276	0.43 449	0.29 390

AIO-test2	0.49 240	1.15 464	1.96 292	0.42 376	0.37 387	0.50 115	0.23 125	0.79 285	0.70 345	0.33 107	0.53 239	0.27 85	0.22 73	0.67 241	0.29 150	0.73 494	0.08 90	0.13 280	0.17 335	0.17 182	0.18 263

iRaft-Stereo_20w	0.58 322	0.39 182	1.96 292	0.45 401	0.32 335	0.92 448	0.57 432	1.14 481	0.56 208	0.81 437	0.40 136	0.55 261	0.69 412	0.65 237	1.04 422	0.09 47	0.16 349	0.09 55	0.36 462	0.17 182	0.25 361

rafts_anoy	0.43 163	0.89 399	1.96 292	0.32 219	0.30 310	0.48 100	0.24 158	0.62 156	0.49 134	0.37 119	0.38 123	0.33 123	0.30 178	0.51 182	0.34 208	0.10 136	0.39 476	0.13 280	0.15 299	0.17 182	0.15 198

NCCL2	0.65 367	0.94 412	1.96 292	0.43 380	0.30 310	0.71 372	0.68 456	0.84 316	0.65 301	0.70 405	0.60 303	0.86 417	0.54 356	1.56 365	0.57 332	0.20 408	0.16 349	0.67 490	0.25 405	0.22 275	0.24 352

model_zeroshot	0.44 173	0.68 322	1.97 296	0.28 116	0.18 126	0.69 363	0.21 75	0.63 162	0.40 54	1.00 462	0.34 102	0.42 179	0.20 55	0.69 250	0.24 98	0.10 136	0.22 415	0.10 102	0.22 392	0.12 55	0.10 56

test_5	0.51 268	0.87 392	1.99 297	0.37 325	0.65 475	0.58 221	0.35 330	0.78 269	0.62 268	0.48 198	0.55 260	0.45 203	0.40 253	0.72 259	0.30 168	0.09 47	0.07 20	0.12 221	0.12 216	0.33 388	0.38 443

DN-CSS_ROB	0.48 222	1.23 474	1.99 297	0.39 350	0.22 205	0.56 186	0.19 40	0.75 231	0.61 250	0.45 170	0.62 315	0.41 166	0.31 186	0.70 255	0.32 191	0.11 198	0.08 90	0.14 316	0.13 248	0.36 409	0.12 116

HGLStereo	0.54 291	0.69 326	2.00 299	0.35 286	0.40 405	0.66 339	0.30 274	0.83 305	0.62 268	0.57 300	0.69 375	0.69 347	0.54 356	1.07 304	0.55 320	0.13 279	0.13 290	0.13 280	0.11 178	0.19 229	0.17 243

ffm	0.47 216	0.23 33	2.01 300	0.30 163	0.21 180	0.57 204	0.26 200	0.74 219	0.88 444	0.53 248	0.63 327	0.66 324	0.39 246	0.63 225	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.15 343	0.13 248	0.25 315	0.36 433

ff1	0.73 412	0.23 33	2.01 300	0.30 163	0.21 180	0.57 204	0.26 200	0.74 219	0.88 444	0.53 248	0.63 327	0.66 324	0.39 246	2.52 484	3.43 510	0.10 136	0.24 426	0.15 343	0.13 248	0.25 315	0.36 433

mmx	0.72 403	0.23 33	2.01 300	0.30 163	0.21 180	0.57 204	0.26 200	0.99 438	0.76 407	0.53 248	0.63 327	0.66 324	0.39 246	2.52 484	3.43 510	0.13 279	0.10 199	0.15 343	0.13 248	0.15 124	0.15 198

xxx	0.72 403	0.23 33	2.01 300	0.30 163	0.21 180	0.57 204	0.26 200	0.99 438	0.76 407	0.53 248	0.63 327	0.66 324	0.39 246	2.52 484	3.43 510	0.13 279	0.10 199	0.15 343	0.13 248	0.15 124	0.15 198

RAFT-Test	0.44 173	0.38 173	2.01 300	0.27 91	0.44 422	0.64 319	0.37 345	0.72 204	0.57 212	0.45 170	0.48 186	0.65 317	0.24 96	0.35 70	0.29 150	0.09 47	0.11 245	0.09 55	0.38 465	0.10 28	0.11 79

test_4	0.40 131	0.37 163	2.01 300	0.29 147	0.21 180	0.50 115	0.28 242	0.47 58	0.39 44	0.42 149	0.76 404	0.38 146	0.22 73	0.52 186	0.33 201	0.08 10	0.07 20	0.11 166	0.15 299	0.28 350	0.07 5

GANet	0.75 417	0.84 382	2.01 300	0.40 359	0.25 254	0.74 388	0.66 450	0.87 341	0.73 381	0.71 409	1.07 459	0.84 410	0.59 377	2.71 498	1.15 432	0.17 372	0.16 349	0.44 478	0.16 318	0.31 373	0.20 294

RASNet	0.61 344	0.68 322	2.03 307	0.35 286	0.46 436	0.65 333	0.28 242	0.78 269	0.70 345	0.48 198	0.64 343	0.93 434	0.61 389	2.21 458	0.73 377	0.12 249	0.09 160	0.09 55	0.10 117	0.14 107	0.11 79

NVstereo2D	0.58 322	0.40 187	2.03 307	0.35 286	0.35 368	0.69 363	0.39 355	0.91 371	0.80 424	0.47 180	0.53 239	0.67 333	0.46 316	1.99 441	0.48 292	0.19 398	0.11 245	0.17 378	0.13 248	0.25 315	0.25 361

FADNet	0.64 359	1.22 473	2.06 309	0.32 219	0.30 310	0.66 339	0.29 266	0.88 349	0.72 365	0.44 160	0.48 186	0.66 324	0.57 370	1.84 418	0.45 277	0.46 478	0.20 400	0.17 378	0.19 368	0.59 476	0.24 352

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 424	1.04 447	2.06 309	0.94 493	0.35 368	0.89 443	0.40 358	0.85 322	0.63 280	0.55 279	0.63 327	0.75 378	0.38 232	2.38 469	0.48 292	1.10 509	0.31 456	0.36 467	0.21 384	0.53 472	0.55 477

ACVNet-DCA	0.42 157	0.64 305	2.07 311	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.76 244	0.52 159	0.31 96	0.38 123	0.24 53	0.38 232	0.69 250	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.11 166	0.09 82	0.12 55	0.14 165

xx1	0.46 201	0.64 305	2.07 311	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.74 219	1.01 465	0.31 96	0.38 123	0.46 216	0.36 211	0.69 250	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.12 221	0.12 216	0.12 55	0.14 165

1test111	0.44 173	0.64 305	2.07 311	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.76 244	0.52 159	0.31 96	0.38 123	0.24 53	0.38 232	0.96 292	0.30 168	0.10 136	0.24 426	0.11 166	0.09 82	0.12 55	0.14 165

cc1	0.47 216	0.64 305	2.07 311	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.74 219	1.01 465	0.31 96	0.38 123	0.24 53	0.38 232	0.69 250	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.11 166	0.09 82	0.25 315	0.40 453

RAFT_CTSACE	0.46 201	0.76 346	2.07 311	0.35 286	0.30 310	0.54 158	0.30 274	0.61 152	0.48 128	0.49 210	0.76 404	0.55 261	0.36 211	0.58 207	0.22 69	0.08 10	0.13 290	0.11 166	0.10 117	0.41 441	0.08 18

iRaft-Stereo_5w	0.54 291	1.01 442	2.08 316	0.27 91	0.21 180	0.49 107	0.28 242	0.73 215	0.58 222	0.40 135	0.61 310	0.62 301	0.46 316	1.78 400	0.47 287	0.09 47	0.07 20	0.11 166	0.10 117	0.39 433	0.12 116

Anonymous3	0.42 157	0.35 151	2.09 317	0.33 240	0.24 237	0.72 378	0.31 287	0.74 219	0.55 197	0.35 110	0.40 136	0.33 123	0.29 170	0.44 127	0.28 135	0.18 383	0.18 377	0.13 280	0.13 248	0.17 182	0.17 243

AANet_RVC	0.68 383	1.00 438	2.09 317	0.33 240	0.25 254	0.58 221	0.32 310	0.81 292	0.80 424	0.61 349	0.94 439	0.80 395	0.41 264	2.46 479	1.02 419	0.36 470	0.14 307	0.10 102	0.09 82	0.23 288	0.22 316

HITNet	0.46 201	0.92 404	2.09 317	0.33 240	0.14 28	0.55 171	0.22 96	0.83 305	0.56 208	0.51 230	0.49 203	0.48 235	0.37 225	0.48 163	0.54 319	0.09 47	0.06 2	0.10 102	0.08 56	0.23 288	0.09 32
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
PWCDC_ROB	0.72 403	1.06 449	2.09 317	0.47 411	0.36 376	0.78 410	0.26 200	0.98 426	1.34 490	0.61 349	2.07 492	0.64 313	0.61 389	0.83 279	0.71 370	0.31 462	0.14 307	0.15 343	0.12 216	0.60 479	0.21 303

Reg-Stereo(zero)	0.46 201	0.17 1	2.10 321	0.24 30	0.34 356	0.51 124	0.42 367	0.50 75	0.54 190	0.37 119	0.46 168	0.54 257	0.60 380	0.43 120	1.10 425	0.08 10	0.09 160	0.08 8	0.22 392	0.12 55	0.22 316

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 317	0.87 392	2.11 322	0.32 219	0.30 310	0.84 428	0.40 358	0.88 349	0.72 365	0.65 386	0.73 396	0.66 324	0.57 370	0.93 289	0.71 370	0.13 279	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.15 124	0.14 165

TestStereo	0.45 191	0.54 261	2.11 322	0.29 147	0.16 67	0.43 61	0.24 158	0.54 113	0.45 99	0.37 119	0.46 168	0.34 129	0.27 142	1.98 438	0.27 125	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.09 82	0.14 107	0.08 18

PDISCO_ROB	0.75 417	1.06 449	2.11 322	0.64 467	0.59 464	1.13 473	0.43 374	1.14 481	1.05 469	0.64 379	0.71 389	0.96 441	0.61 389	1.21 321	0.76 381	0.37 471	0.18 377	0.27 446	0.24 398	0.56 475	0.32 412

ADStereo(finetuned)	0.45 191	0.77 355	2.12 325	0.25 47	0.14 28	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.72 365	0.54 261	0.48 186	0.31 109	0.76 429	0.37 88	0.38 232	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.07 30	0.13 84	0.23 340

FADNet-RVC	0.61 344	1.26 479	2.12 325	0.33 240	0.26 269	0.59 238	0.29 266	0.86 332	0.62 268	0.45 170	0.50 211	0.62 301	0.46 316	1.73 392	0.55 320	0.17 372	0.20 400	0.17 378	0.18 348	0.59 476	0.28 384

DCRE	0.50 251	0.63 301	2.13 327	0.30 163	0.23 224	0.45 69	0.24 158	0.59 140	0.53 178	0.50 217	2.10 494	0.42 179	0.26 125	0.35 70	0.23 77	0.09 47	0.14 307	0.10 102	0.32 444	0.16 160	0.15 198

THIR-Stereo	0.86 443	0.62 290	2.13 327	0.25 47	0.16 67	0.58 221	2.74 526	0.59 140	0.51 152	0.62 360	1.62 483	0.97 444	1.80 503	1.69 386	2.25 485	0.10 136	0.08 90	0.14 316	0.11 178	0.15 124	0.11 79

GwcNet-RSSM	0.57 317	0.94 412	2.13 327	0.32 219	0.25 254	0.60 249	0.30 274	0.80 288	0.66 316	0.52 238	0.64 343	0.71 360	0.40 253	1.79 404	0.50 302	0.13 279	0.09 160	0.12 221	0.12 216	0.21 257	0.15 198

CC-Net-ROB	0.85 442	1.15 464	2.13 327	0.88 488	0.38 393	0.88 442	0.44 385	1.06 470	0.79 421	0.58 318	0.69 375	0.65 317	0.50 344	2.74 499	0.51 307	0.93 501	0.39 476	0.87 496	0.29 423	0.54 473	0.54 474

CVANet_RVC	0.65 367	0.80 367	2.13 327	0.36 304	0.26 269	0.62 290	0.42 367	0.84 316	0.72 365	0.69 401	0.68 366	0.68 340	0.52 351	2.64 491	0.42 259	0.19 398	0.12 271	0.22 423	0.17 335	0.37 417	0.15 198

STTStereo	0.51 268	0.69 326	2.14 332	0.36 304	0.30 310	0.61 270	0.32 310	0.77 254	0.60 234	0.60 341	0.54 251	0.67 333	0.43 291	0.86 284	0.42 259	0.16 358	0.15 332	0.17 378	0.20 378	0.16 160	0.15 198

GCST	0.72 403	1.10 454	2.15 333	1.11 503	0.59 464	0.62 290	0.19 40	0.75 231	0.53 178	0.56 289	0.63 327	0.47 224	0.31 186	1.11 310	0.33 201	0.75 496	0.45 480	0.84 495	0.64 502	0.69 484	0.54 474

plain	0.37 101	0.47 236	2.15 333	0.27 91	0.19 155	0.33 26	0.20 57	0.58 132	0.46 108	0.23 48	0.37 114	0.23 40	0.25 111	0.45 138	0.28 135	0.11 198	0.08 90	0.13 280	0.09 82	0.42 447	0.12 116

UDG	0.77 424	1.23 474	2.15 333	0.67 472	0.59 464	0.78 410	0.38 351	0.90 361	0.70 345	0.61 349	0.69 375	1.01 451	0.67 407	1.02 299	0.73 377	0.45 476	0.34 463	0.87 496	0.51 485	0.67 483	0.46 465

sAnonymous2	0.38 110	0.62 290	2.15 333	0.31 190	0.24 237	0.34 30	0.27 225	0.53 102	0.46 108	0.24 52	0.29 62	0.23 40	0.28 157	0.28 16	0.22 69	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.13 248	0.38 424	0.35 425

CroCo_RVC	0.38 110	0.62 290	2.15 333	0.31 190	0.24 237	0.34 30	0.27 225	0.53 102	0.46 108	0.24 52	0.29 62	0.23 40	0.28 157	0.28 16	0.22 69	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.13 248	0.38 424	0.35 425

cf-r	0.53 286	0.81 372	2.15 333	0.33 240	0.28 293	0.60 249	0.28 242	0.78 269	0.64 288	0.51 230	0.60 303	0.75 378	0.40 253	1.32 332	0.43 268	0.13 279	0.09 160	0.11 166	0.12 216	0.15 124	0.14 165

PVD	0.90 448	0.85 386	2.15 333	0.53 438	0.50 442	0.99 454	0.56 428	1.15 484	1.64 502	1.41 495	1.41 478	1.11 470	1.13 473	1.35 335	1.31 442	0.26 447	0.28 449	0.28 449	0.26 412	0.37 417	0.49 470

G2L-Stereo	0.55 304	0.85 386	2.18 340	0.31 190	0.27 282	0.59 238	0.27 225	0.77 254	0.55 197	0.54 261	0.52 228	0.71 360	0.36 211	1.75 396	0.50 302	0.13 279	0.11 245	0.13 280	0.11 178	0.29 354	0.15 198

RGC	0.71 400	0.97 429	2.18 340	0.44 387	0.44 422	0.73 384	0.40 358	0.94 396	0.71 355	0.71 409	1.04 457	1.01 451	0.71 416	1.74 394	0.70 367	0.23 430	0.18 377	0.28 449	0.26 412	0.29 354	0.27 378

Wz-Net-MNSev	0.65 367	0.97 429	2.19 342	0.36 304	0.33 348	0.90 444	0.60 438	0.92 380	0.81 429	0.75 421	0.72 394	0.73 366	0.65 400	1.39 338	0.71 370	0.16 358	0.13 290	0.14 316	0.14 276	0.24 303	0.18 263

CFNet-RSSM	0.41 138	0.32 125	2.20 343	0.27 91	0.44 422	0.52 143	0.19 40	0.76 244	0.48 128	0.43 154	0.36 111	0.54 257	0.26 125	0.33 57	0.25 110	0.09 47	0.08 90	0.09 55	0.38 465	0.10 28	0.09 32

UGAM	0.58 322	0.47 236	2.21 344	0.30 163	0.19 155	0.53 150	0.34 322	0.59 140	0.63 280	0.44 160	0.73 396	0.78 387	0.37 225	2.58 488	0.39 243	0.10 136	0.08 90	0.17 378	0.14 276	0.42 447	0.17 243

DCANet-4	0.40 131	0.27 66	2.21 344	0.25 47	0.14 28	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.72 365	0.54 261	0.47 174	0.28 94	0.37 225	0.37 88	0.34 208	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.07 30	0.08 4	0.22 316

AF-Net	0.69 387	0.92 404	2.21 344	0.41 366	0.40 405	0.68 357	0.40 358	1.02 457	0.86 438	0.69 401	1.03 454	1.04 458	0.84 441	1.19 320	0.78 385	0.22 427	0.14 307	0.25 442	0.17 335	0.30 365	0.18 263

DANet	0.80 432	0.65 312	2.21 344	1.19 506	0.48 440	0.74 388	1.25 503	0.89 355	1.53 499	0.89 450	0.71 389	0.96 441	0.56 365	1.83 413	0.96 405	0.18 383	0.16 349	0.19 404	0.16 318	0.26 335	0.29 390
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
cross-raft	0.40 131	0.27 66	2.22 348	0.30 163	0.17 93	0.49 107	0.35 330	0.71 199	0.39 44	0.43 154	0.45 161	0.64 313	0.25 111	0.32 47	0.25 110	0.08 10	0.08 90	0.09 55	0.23 396	0.11 44	0.14 165

SAMSARA	0.91 449	0.97 429	2.22 348	0.80 482	0.58 462	1.32 479	1.31 505	1.01 454	0.94 455	1.36 490	0.87 427	1.38 485	0.90 451	1.72 391	1.02 419	0.24 438	0.30 454	0.22 423	0.25 405	0.36 409	0.35 425

RTSC	0.72 403	1.00 438	2.22 348	0.40 359	0.29 299	0.82 424	0.31 287	0.96 414	1.10 476	0.92 454	0.81 412	0.78 387	0.58 374	1.23 325	1.55 457	0.18 383	0.17 367	0.14 316	0.17 335	0.43 449	0.30 399

ccs_rob	0.45 191	0.46 227	2.22 348	0.26 75	0.19 155	0.56 186	0.21 75	0.77 254	0.60 234	0.49 210	0.56 271	0.69 347	0.47 324	0.52 186	0.31 180	0.11 198	0.09 160	0.16 361	0.10 117	0.17 182	0.14 165

CFNet_pseudo	0.45 191	0.46 227	2.23 352	0.25 47	0.19 155	0.56 186	0.21 75	0.77 254	0.60 234	0.49 210	0.56 271	0.69 347	0.47 324	0.52 186	0.31 180	0.11 198	0.10 199	0.15 343	0.10 117	0.17 182	0.14 165

HSM-Net_RVC	0.67 376	0.34 144	2.23 352	0.26 75	0.19 155	0.67 345	0.29 266	1.26 490	0.69 336	0.72 412	0.70 385	0.78 387	0.42 281	3.77 519	0.41 257	0.13 279	0.09 160	0.10 102	0.09 82	0.12 55	0.11 79
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CoDeX	0.52 280	0.43 205	2.25 354	0.29 147	0.26 269	0.61 270	0.32 310	0.99 438	0.68 327	0.48 198	0.55 260	0.52 249	0.40 253	1.60 374	0.35 216	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.10 117	0.13 84	0.12 116

DEmStereo	0.68 383	0.31 119	2.25 354	0.42 376	0.17 93	0.66 339	0.89 479	0.51 81	0.59 229	0.60 341	1.01 450	0.45 203	1.26 476	1.54 363	2.26 486	0.10 136	0.08 90	0.10 102	0.10 117	0.10 28	0.11 79

RYNet	0.70 391	0.56 272	2.25 354	0.35 286	0.41 412	0.86 434	0.43 374	0.94 396	0.82 430	0.62 360	0.53 239	0.91 429	0.60 380	2.70 496	1.00 413	0.14 320	0.11 245	0.16 361	0.14 276	0.25 315	0.27 378

AIO-test1	0.45 191	0.87 392	2.27 357	0.33 240	0.33 348	0.50 115	0.22 96	0.74 219	0.66 316	0.29 89	0.41 140	0.29 101	0.22 73	0.73 260	0.29 150	0.09 47	0.08 90	0.12 221	0.14 276	0.30 365	0.22 316

iinet-f	0.57 317	0.93 410	2.27 357	0.31 190	0.25 254	0.83 426	0.33 318	0.81 292	0.65 301	0.54 261	0.63 327	0.73 366	0.67 407	0.73 260	0.67 360	0.13 279	0.13 290	0.11 166	0.10 117	0.43 449	0.16 225

PCWNet_CMD	0.46 201	0.45 224	2.28 359	0.26 75	0.20 169	0.55 171	0.21 75	0.75 231	0.64 288	0.48 198	0.55 260	0.68 340	0.57 370	0.46 147	0.30 168	0.11 198	0.10 199	0.14 316	0.10 117	0.18 208	0.14 165

MSMDNet	0.46 201	0.44 216	2.28 359	0.26 75	0.20 169	0.55 171	0.21 75	0.75 231	0.64 288	0.48 198	0.55 260	0.68 340	0.56 365	0.46 147	0.30 168	0.11 198	0.10 199	0.13 280	0.10 117	0.18 208	0.15 198

MM-Stereo_test1	0.41 138	0.39 182	2.29 361	0.38 340	0.26 269	0.44 66	0.28 242	0.63 162	0.51 152	0.40 135	0.32 88	0.26 76	0.26 125	0.46 147	0.22 69	0.09 47	0.21 409	0.10 102	0.09 82	0.39 433	0.15 198

ADCRef	0.80 432	0.96 421	2.29 361	0.37 325	0.35 368	0.96 451	0.51 409	0.87 341	0.75 398	0.88 448	0.83 417	0.61 297	1.36 485	1.02 299	3.27 505	0.13 279	0.11 245	0.17 378	0.19 368	0.25 315	0.21 303

GANet-ADL	0.44 173	0.41 193	2.31 363	0.33 240	0.20 169	0.57 204	0.25 178	0.75 231	0.54 190	0.42 149	0.59 288	0.56 273	0.30 178	0.40 106	0.38 232	0.14 320	0.11 245	0.09 55	0.08 56	0.22 275	0.17 243

WAO-6	1.58 501	1.54 496	2.32 364	1.14 505	1.00 499	2.30 515	1.03 491	1.82 510	2.85 520	1.25 484	2.61 508	2.20 501	1.56 496	2.47 481	1.99 473	0.95 503	0.67 499	1.19 511	0.83 510	1.08 499	0.88 502

CFNet_ucs	0.48 222	0.50 248	2.32 364	0.26 75	0.22 205	0.57 204	0.22 96	0.85 322	0.65 301	0.53 248	0.64 343	0.68 340	0.44 299	0.54 196	0.31 180	0.13 279	0.12 271	0.16 361	0.11 178	0.19 229	0.17 243

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 463	1.67 503	2.32 364	0.47 411	0.39 396	1.47 484	0.95 482	0.95 409	0.91 451	0.84 444	0.94 439	1.05 460	0.60 380	2.95 505	0.72 374	0.41 472	0.72 509	0.32 461	0.55 488	0.74 487	1.22 516

RAFT-RH_RVC	0.61 344	0.50 248	2.33 367	0.36 304	0.29 299	0.60 249	0.18 33	0.44 40	0.58 222	0.76 424	1.91 490	0.47 224	0.29 170	1.60 374	1.23 439	0.14 320	0.07 20	0.13 280	0.13 248	0.10 28	0.09 32

PSMNet_ROB	0.66 371	1.01 442	2.33 367	0.38 340	0.31 327	0.72 378	0.55 423	0.86 332	0.69 336	0.54 261	0.60 303	0.75 378	0.47 324	2.00 442	0.82 392	0.17 372	0.13 290	0.19 404	0.19 368	0.24 303	0.27 378

AASNet	0.56 311	1.03 446	2.34 369	0.37 325	0.33 348	0.65 333	0.29 266	0.96 414	0.73 381	0.54 261	0.60 303	0.55 261	0.38 232	0.59 213	0.58 338	0.14 320	0.12 271	0.13 280	0.10 117	0.43 449	0.24 352

RAFT-345	0.53 286	0.30 108	2.34 369	0.38 340	0.34 356	0.58 221	0.42 367	0.47 58	0.61 250	0.51 230	1.00 449	0.43 183	0.28 157	1.57 367	0.82 392	0.10 136	0.07 20	0.11 166	0.09 82	0.10 28	0.08 18

DPSNet	0.86 443	0.60 280	2.34 369	0.58 455	0.36 376	1.07 467	0.75 467	1.30 491	1.05 469	0.70 405	0.68 366	0.94 438	1.29 477	2.08 448	1.82 468	0.26 447	0.23 423	0.16 361	0.17 335	0.48 461	0.40 453

FTStereo	0.76 420	0.18 3	2.35 372	0.71 474	0.21 180	0.73 384	1.79 517	0.57 126	0.53 178	1.07 467	1.63 484	1.29 480	2.13 507	0.75 264	0.29 150	0.19 398	0.08 90	0.12 221	0.11 178	0.11 44	0.40 453

SFCPSM	0.46 201	0.24 41	2.35 372	0.27 91	0.27 282	0.70 370	0.32 310	0.96 414	0.63 280	0.49 210	0.52 228	0.43 183	0.36 211	0.52 186	0.43 268	0.12 249	0.09 160	0.12 221	0.16 318	0.16 160	0.12 116

StereoDRNet	0.64 359	0.88 396	2.35 372	0.41 366	0.45 430	0.73 384	0.47 402	0.94 396	0.74 385	0.75 421	0.54 251	0.74 373	0.47 324	1.70 387	0.72 374	0.15 337	0.14 307	0.15 343	0.14 276	0.20 244	0.19 279

SHD	0.72 403	0.77 355	2.36 375	0.45 401	0.40 405	0.71 372	0.32 310	1.02 457	1.25 486	1.07 467	0.84 420	0.90 427	0.73 422	1.09 306	0.98 407	0.21 414	0.18 377	0.20 412	0.21 384	0.32 380	0.31 407

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 304	0.92 404	2.36 375	0.38 340	0.37 387	0.60 249	0.28 242	0.82 299	0.62 268	0.62 360	0.55 260	0.72 363	0.45 303	1.00 297	0.43 268	0.15 337	0.11 245	0.14 316	0.14 276	0.15 124	0.16 225
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TRStereo	0.53 286	0.76 346	2.38 377	0.42 376	0.29 299	0.69 363	0.23 125	1.81 509	0.55 197	0.36 115	0.32 88	0.47 224	0.40 253	0.46 147	0.25 110	0.12 249	0.11 245	0.11 166	0.41 473	0.13 84	0.32 412

MSMD_ROB	1.34 486	0.96 421	2.38 377	0.39 350	0.32 335	1.96 505	0.62 446	0.91 371	1.43 494	2.94 524	2.60 507	4.77 523	1.95 505	2.43 477	1.33 444	0.29 457	0.26 441	0.32 461	0.32 444	0.30 365	0.30 399

LMCR-Stereo	0.52 280	0.71 331	2.39 379	0.40 359	0.21 180	0.74 388	0.31 287	1.02 457	0.64 288	0.61 349	0.63 327	0.39 152	0.51 346	0.62 222	0.42 259	0.19 398	0.09 160	0.12 221	0.09 82	0.23 288	0.12 116

XQC	0.73 412	0.98 432	2.39 379	0.46 406	0.35 368	0.81 421	0.46 394	1.00 446	1.00 463	0.80 432	0.69 375	0.88 423	0.74 427	1.32 332	1.20 435	0.24 438	0.16 349	0.23 430	0.20 378	0.41 441	0.33 419

MIPNet	0.83 439	0.81 372	2.40 381	0.61 464	0.18 126	1.48 485	1.39 510	1.60 504	0.74 385	1.94 504	0.85 424	0.73 366	1.68 499	0.87 287	0.31 180	0.09 47	0.08 90	0.11 166	0.32 444	0.25 315	0.12 116

GMM-Stereo	0.50 251	0.23 33	2.41 382	0.54 441	0.24 237	0.77 405	0.46 394	0.59 140	0.57 212	0.58 318	0.73 396	0.47 224	0.43 291	0.68 244	0.27 125	0.10 136	0.06 2	0.13 280	0.13 248	0.14 107	0.44 462

ICVP	0.46 201	0.29 96	2.41 382	0.33 240	0.22 205	0.59 238	0.55 423	0.75 231	0.50 144	0.44 160	0.60 303	0.49 237	0.35 205	0.53 192	0.37 225	0.16 358	0.16 349	0.14 316	0.11 178	0.15 124	0.15 198
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.44 173	0.30 108	2.42 384	0.32 219	0.17 93	0.58 221	0.22 96	0.77 254	0.59 229	0.47 180	0.42 144	0.55 261	0.38 232	0.49 173	0.47 287	0.12 249	0.09 160	0.12 221	0.11 178	0.13 84	0.16 225

FADNet_RVC	0.81 437	1.14 460	2.42 384	0.30 163	0.24 237	0.71 372	0.24 158	0.95 409	0.61 250	0.44 160	0.56 271	0.59 289	0.42 281	1.52 361	0.68 363	0.94 502	0.96 517	0.28 449	1.00 517	0.90 496	1.36 519

NCC-stereo	0.79 430	0.94 412	2.42 384	0.59 459	0.45 430	1.90 502	0.46 394	0.99 438	0.72 365	0.64 379	0.84 420	0.91 429	0.73 422	1.80 408	1.00 413	0.27 452	0.19 389	0.23 430	0.31 438	0.24 303	0.22 316

Abc-Net	0.79 430	0.94 412	2.42 384	0.59 459	0.45 430	1.90 502	0.46 394	0.99 438	0.72 365	0.64 379	0.84 420	0.91 429	0.73 422	1.80 408	1.00 413	0.27 452	0.19 389	0.23 430	0.31 438	0.24 303	0.22 316
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
IPLG	0.69 387	0.84 382	2.43 388	0.35 286	0.21 180	1.65 495	0.61 442	1.36 494	0.58 222	1.39 494	0.51 215	0.37 139	0.87 446	1.41 342	0.36 219	0.09 47	0.07 20	0.14 316	0.12 216	0.32 380	0.11 79

ADCL	0.99 458	0.79 365	2.43 388	0.39 350	0.32 335	1.50 487	1.90 518	0.92 380	0.97 459	1.26 487	1.27 468	1.00 450	1.42 490	1.14 316	3.31 506	0.17 372	0.14 307	0.22 423	0.21 384	0.30 365	0.22 316

anonymousa	0.48 222	0.46 227	2.44 390	0.29 147	0.34 356	0.61 270	0.25 178	0.66 173	0.54 190	0.53 248	0.77 407	0.73 366	0.46 316	0.33 57	0.31 180	0.10 136	0.09 160	0.12 221	0.29 423	0.10 28	0.19 279

stereogan	0.69 387	0.51 250	2.44 390	0.39 350	0.39 396	1.01 458	0.41 364	0.94 396	0.92 454	0.73 416	0.85 424	1.15 473	0.69 412	1.57 367	0.53 314	0.19 398	0.18 377	0.20 412	0.16 318	0.36 409	0.24 352

DRN-Test	0.64 359	0.43 205	2.44 390	0.39 350	0.44 422	0.80 420	0.41 364	1.02 457	0.78 416	0.80 432	0.63 327	0.69 347	0.56 365	1.79 404	0.69 365	0.15 337	0.12 271	0.17 378	0.16 318	0.18 208	0.17 243

MM-Stereo_test2	0.38 110	0.28 87	2.46 393	0.43 380	0.15 46	0.50 115	0.25 178	0.47 58	0.38 34	0.33 107	0.26 47	0.23 40	0.22 73	0.34 65	0.29 150	0.08 10	0.09 160	0.09 55	0.10 117	0.36 409	0.22 316

HUF	0.59 330	0.65 312	2.46 393	0.45 401	0.77 487	0.34 30	0.24 158	0.46 48	0.39 44	0.31 96	0.28 56	0.25 63	0.19 47	0.67 241	0.18 14	0.12 249	2.03 528	0.08 8	0.06 9	0.31 373	1.59 524

CIPLG	0.56 311	1.19 470	2.46 393	0.80 482	0.31 327	0.61 270	0.57 432	0.76 244	0.57 212	0.56 289	0.63 327	0.41 166	0.30 178	0.45 138	0.40 251	0.11 198	0.20 400	0.13 280	0.13 248	0.35 405	0.19 279

GANetREF_RVC	0.75 417	1.15 464	2.46 393	0.47 411	0.26 269	0.83 426	0.61 442	0.97 422	0.89 448	0.62 360	0.61 310	0.72 363	0.59 377	2.42 475	0.55 320	0.32 463	0.25 439	0.36 467	0.24 398	0.39 433	0.31 407
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
MSKI-zero shot	0.46 201	0.38 173	2.47 397	0.27 91	0.43 421	0.56 186	0.20 57	0.77 254	0.43 80	0.60 341	0.51 215	0.44 194	0.17 23	0.68 244	0.21 57	0.09 47	0.29 450	0.09 55	0.32 444	0.14 107	0.10 56

Wz-Net-LNSev	0.59 330	0.96 421	2.47 397	0.34 270	0.37 387	0.79 414	0.44 385	0.86 332	0.77 411	0.61 349	0.67 358	0.79 392	0.56 365	0.64 227	0.62 347	0.15 337	0.14 307	0.12 221	0.12 216	0.18 208	0.19 279

PFNet	0.60 336	0.33 130	2.47 397	0.41 366	0.55 455	0.62 290	0.27 225	0.61 152	0.63 280	0.61 349	0.56 271	0.45 203	0.32 192	1.88 428	1.14 430	0.28 456	0.09 160	0.12 221	0.16 318	0.26 335	0.20 294

UGAM-zero	0.63 355	0.39 182	2.49 400	0.30 163	0.49 441	0.67 345	0.19 40	0.91 371	0.45 99	0.77 428	0.45 161	1.16 475	0.82 437	2.05 445	0.29 150	0.09 47	0.15 332	0.09 55	0.44 477	0.11 44	0.22 316

DCVSM-stereo	0.49 240	0.29 96	2.49 400	0.29 147	0.22 205	0.53 150	0.52 412	0.58 132	0.49 134	0.69 401	0.46 168	0.79 392	0.48 333	0.53 192	0.42 259	0.13 279	0.14 307	0.15 343	0.12 216	0.20 244	0.20 294

WAO-7	1.48 496	1.63 499	2.49 400	0.93 492	0.75 483	1.72 498	1.10 495	1.84 511	1.96 512	1.43 496	2.54 505	1.97 497	1.61 498	3.06 507	2.08 477	0.69 492	0.66 498	0.94 501	0.74 506	0.80 493	0.69 488

LL-Strereo	0.72 403	1.29 481	2.49 400	0.36 304	0.45 430	0.55 171	0.32 310	0.93 388	0.71 355	0.67 392	0.58 285	0.85 413	0.79 433	2.67 495	0.46 278	0.10 136	0.18 377	0.14 316	0.12 216	0.40 438	0.42 459

FCDSN-DC	1.29 483	0.54 261	2.50 404	0.47 411	0.41 412	1.12 471	0.60 438	1.10 476	1.27 488	2.23 512	2.87 512	3.67 514	3.12 520	2.39 472	1.69 462	0.30 460	0.26 441	0.31 458	0.30 432	0.35 405	0.38 443
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 486	1.70 507	2.50 404	0.56 450	0.40 405	2.15 513	0.99 485	1.24 488	1.26 487	1.02 463	1.10 461	1.29 480	0.88 449	3.10 509	1.08 424	1.66 521	0.83 513	0.68 491	0.88 512	1.57 514	1.80 527

SGM_RVC	1.89 506	0.92 404	2.50 404	0.96 496	0.93 496	1.63 493	1.37 508	1.52 502	12.43 533	1.85 503	1.69 485	2.40 504	1.74 502	2.81 503	1.71 463	0.53 480	0.47 485	0.42 476	0.47 479	0.74 487	0.74 489
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SQANet	0.80 432	1.58 497	2.53 407	0.76 478	0.83 488	0.76 397	0.36 337	0.83 305	0.64 288	0.63 368	0.69 375	0.73 366	0.51 346	1.21 321	0.53 314	0.77 498	0.29 450	0.59 486	0.29 423	0.86 495	0.61 482

CrosDoStereo	0.94 453	0.37 163	2.53 407	0.25 47	0.32 335	0.54 158	3.76 530	0.72 204	0.60 234	0.70 405	1.40 476	0.53 251	1.49 492	1.78 400	3.09 500	0.10 136	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.21 257	0.11 79

DeepStereo_LL	0.94 453	0.37 163	2.53 407	0.25 47	0.32 335	0.54 158	3.76 530	0.72 204	0.60 234	0.70 405	1.40 476	0.53 251	1.49 492	1.78 400	3.09 500	0.10 136	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.21 257	0.11 79

Nwc_Net	0.68 383	0.83 380	2.53 407	0.41 366	0.39 396	0.77 405	0.38 351	1.01 454	0.70 345	0.60 341	0.99 447	0.98 445	0.68 410	1.41 342	0.63 349	0.23 430	0.15 332	0.23 430	0.25 405	0.23 288	0.18 263

AnyNet_C32	1.00 461	1.33 488	2.53 407	0.49 421	0.54 452	1.15 475	1.14 498	0.91 371	0.89 448	1.11 470	0.95 441	0.87 419	0.93 453	1.50 358	4.07 515	0.21 414	0.20 400	0.25 442	0.24 398	0.38 424	0.33 419

MFMNet_re	0.92 451	1.28 480	2.53 407	0.82 486	0.76 486	0.90 444	0.75 467	0.98 426	1.04 468	1.03 464	1.05 458	0.84 410	0.94 456	0.83 279	0.72 374	0.68 491	0.60 494	0.63 488	0.60 498	0.77 491	0.74 489

gwcnet-sp	0.49 240	0.43 205	2.54 413	0.31 190	0.22 205	0.67 345	0.31 287	0.78 269	0.65 301	0.58 318	0.47 174	0.46 216	0.43 291	0.76 267	0.46 278	0.11 198	0.11 245	0.11 166	0.11 178	0.15 124	0.14 165

scenet	0.49 240	0.43 205	2.54 413	0.31 190	0.22 205	0.67 345	0.31 287	0.78 269	0.65 301	0.58 318	0.47 174	0.46 216	0.43 291	0.76 267	0.46 278	0.11 198	0.11 245	0.11 166	0.11 178	0.15 124	0.14 165

ssnet	0.49 240	0.43 205	2.54 413	0.31 190	0.22 205	0.67 345	0.31 287	0.78 269	0.65 301	0.58 318	0.47 174	0.46 216	0.43 291	0.76 267	0.46 278	0.11 198	0.11 245	0.11 166	0.11 178	0.15 124	0.14 165

NVStereoNet_ROB	1.16 474	0.95 419	2.54 413	0.58 455	0.55 455	0.78 410	0.63 448	1.00 446	1.08 474	1.03 464	4.07 524	1.48 489	1.22 475	2.88 504	1.27 441	0.50 479	0.46 482	0.54 483	0.62 499	0.50 466	0.63 485
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
TCMNet	0.66 371	0.85 386	2.55 417	0.50 423	0.52 449	0.72 378	0.39 355	0.87 341	0.72 365	0.58 318	0.68 366	0.63 304	0.46 316	1.70 387	0.63 349	0.18 383	0.18 377	0.23 430	0.18 348	0.38 424	0.27 378

DispNO	0.67 376	0.98 432	2.58 418	0.31 190	0.27 282	0.59 238	0.29 266	0.83 305	0.68 327	0.53 248	0.79 411	0.83 405	0.47 324	2.46 479	0.68 363	0.12 249	0.10 199	0.19 404	0.31 438	0.16 160	0.17 243

ASMatch	0.60 336	0.43 205	2.58 418	0.91 490	0.36 376	0.56 186	0.25 178	0.52 93	0.61 250	0.47 180	1.21 465	0.47 224	0.66 405	1.34 334	0.94 402	0.10 136	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.10 28	0.16 225

testlalala2	0.44 173	0.28 87	2.59 420	0.64 467	0.56 457	0.57 204	0.20 57	0.78 269	0.52 159	0.40 135	0.39 131	0.45 203	0.21 64	0.27 11	0.22 69	0.09 47	0.10 199	0.08 8	0.29 423	0.12 55	0.10 56

aanetorigin	0.77 424	0.80 367	2.59 420	0.43 380	0.44 422	0.58 221	1.01 490	0.57 126	0.68 327	1.53 499	1.23 466	0.81 398	1.08 469	1.07 304	1.07 423	0.18 383	0.15 332	0.17 378	0.21 384	0.54 473	0.30 399

iResNet	0.51 268	0.76 346	2.59 420	0.41 366	0.17 93	0.64 319	0.27 225	0.82 299	0.70 345	0.57 300	0.64 343	0.43 183	0.36 211	0.70 255	0.52 310	0.10 136	0.07 20	0.09 55	0.08 56	0.21 257	0.13 150

HHNet	0.60 336	0.65 312	2.60 423	0.36 304	0.25 254	0.64 319	0.61 442	0.64 165	0.62 268	0.55 279	1.13 463	0.32 117	0.60 380	0.42 117	1.79 467	0.15 337	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.18 208	0.15 198

G2L-Stereo_aug	0.54 291	0.33 130	2.61 424	0.28 116	0.24 237	0.62 290	0.28 242	0.74 219	0.72 365	0.63 368	0.65 352	0.73 366	0.48 333	1.37 337	0.57 332	0.10 136	0.08 90	0.09 55	0.07 30	0.21 257	0.11 79

4D-IteraStereo	0.44 173	0.96 421	2.63 425	0.27 91	0.30 310	0.45 69	0.25 178	0.52 93	0.50 144	0.40 135	0.31 83	0.40 160	0.19 47	0.35 70	0.32 191	0.09 47	0.06 2	0.12 221	0.11 178	0.19 229	0.30 399

DMCA-RVC	0.62 349	0.96 421	2.63 425	0.36 304	0.90 493	0.56 186	0.31 287	0.69 189	0.57 212	0.68 399	0.52 228	0.59 289	0.56 365	1.23 325	0.53 314	0.16 358	0.38 470	0.20 412	0.15 299	0.20 244	0.15 198

STrans-v2	0.67 376	0.56 272	2.64 427	0.27 91	0.23 224	0.57 204	0.33 318	0.96 414	0.69 336	0.92 454	0.85 424	0.89 425	0.93 453	1.83 413	1.21 437	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.09 82	0.11 44	0.12 116

CBMV	0.71 400	0.76 346	2.64 427	0.33 240	0.20 169	0.78 410	0.79 471	0.98 426	0.78 416	0.85 447	0.71 389	0.86 417	1.10 471	1.46 349	0.62 347	0.18 383	0.20 400	0.21 420	0.19 368	0.25 315	0.33 419
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo04	0.48 222	0.40 187	2.65 429	0.29 147	0.23 224	0.60 249	0.31 287	0.83 305	0.75 398	0.47 180	0.36 111	0.53 251	0.42 281	0.53 192	0.39 243	0.09 47	0.18 377	0.12 221	0.11 178	0.16 160	0.19 279

TransformOpticalFlow	0.64 359	0.56 272	2.66 430	0.44 387	0.26 269	0.62 290	0.28 242	0.83 305	0.71 355	0.76 424	0.74 399	0.91 429	0.85 442	1.83 413	0.81 391	0.10 136	0.07 20	0.11 166	0.09 82	0.11 44	0.12 116

WCMA_ROB	1.12 468	0.83 380	2.66 430	0.58 455	0.34 356	1.17 477	0.71 462	0.93 388	0.94 455	1.74 502	2.63 509	3.09 510	1.71 501	1.70 387	1.84 469	0.26 447	0.21 409	0.20 412	0.21 384	0.28 350	0.43 460

MyStereo06	0.54 291	0.41 193	2.68 432	0.30 163	0.23 224	0.60 249	0.30 274	0.81 292	0.44 84	0.84 444	0.52 228	0.78 387	0.58 374	0.48 163	1.10 425	0.09 47	0.17 367	0.12 221	0.10 117	0.16 160	0.20 294

IPLGR	0.54 291	0.56 272	2.68 432	0.36 304	0.18 126	0.62 290	0.54 420	1.02 457	0.64 288	0.73 416	0.46 168	0.47 224	0.45 303	1.12 313	0.29 150	0.09 47	0.08 90	0.11 166	0.09 82	0.19 229	0.12 116

CBMV_ROB	0.76 420	0.42 200	2.68 432	0.33 240	0.22 205	0.74 388	0.47 402	0.96 414	0.76 407	1.04 466	0.96 442	0.88 423	0.93 453	2.06 446	1.19 434	0.22 427	0.24 426	0.27 446	0.25 405	0.25 315	0.28 384

IMH	2.02 509	2.15 528	2.69 435	1.68 515	1.12 508	1.66 496	0.92 481	2.10 515	1.92 511	1.32 489	2.66 510	2.21 502	1.69 500	5.78 527	1.68 461	5.54 533	0.96 517	1.31 514	0.71 505	1.32 512	0.99 510

SDNR	1.22 480	0.80 367	2.71 436	0.33 240	1.48 518	1.98 508	0.23 125	1.93 513	2.44 515	0.89 450	2.52 504	1.36 484	0.51 346	3.65 517	1.93 470	0.30 460	0.31 456	0.22 423	0.16 318	0.33 388	0.36 433

APVNet	0.70 391	0.67 320	2.71 436	0.38 340	0.36 376	0.85 432	0.43 374	0.91 371	0.68 327	0.55 279	0.69 375	0.75 378	0.55 361	2.31 463	0.78 385	0.17 372	0.17 367	0.24 437	0.19 368	0.33 388	0.23 340

PAM	0.70 391	0.35 151	2.72 438	0.56 450	0.62 473	1.08 469	0.53 416	0.85 322	0.44 84	0.93 456	0.92 434	1.24 478	0.68 410	0.64 227	1.01 417	0.10 136	0.19 389	0.10 102	0.48 480	0.14 107	0.38 443

MyStereo05	0.49 240	0.41 193	2.72 438	0.30 163	0.23 224	0.60 249	0.30 274	0.82 299	0.77 411	0.52 238	0.37 114	0.51 243	0.42 281	0.52 186	0.38 232	0.09 47	0.17 367	0.12 221	0.10 117	0.16 160	0.20 294

otaku	1.03 464	1.68 505	2.72 438	0.95 494	0.73 482	1.03 460	0.59 436	0.99 438	0.86 438	0.69 401	1.61 482	0.98 445	0.64 398	1.46 349	1.14 430	0.95 503	0.46 482	0.72 493	0.40 470	1.24 507	0.78 494

RainbowNet	1.15 472	1.78 510	2.72 438	1.12 504	0.91 494	1.06 462	0.76 469	1.16 485	1.13 480	0.75 421	0.97 444	1.09 466	0.80 434	1.60 374	1.21 437	1.17 511	1.26 521	1.01 505	0.57 494	1.13 501	0.88 502

IPLGR_C	0.58 322	1.25 477	2.72 438	0.80 482	0.31 327	0.60 249	0.61 442	0.76 244	0.58 222	0.56 289	0.62 315	0.41 166	0.31 186	0.43 120	0.40 251	0.11 198	0.22 415	0.13 280	0.15 299	0.35 405	0.19 279

PAM_32	0.70 391	0.35 151	2.73 443	0.54 441	0.61 471	1.07 467	0.43 374	0.84 316	0.49 134	0.90 452	0.91 432	1.23 477	0.77 432	0.65 237	1.10 425	0.10 136	0.19 389	0.10 102	0.49 482	0.15 124	0.38 443

Syn2CoEx	0.70 391	1.07 452	2.74 444	0.43 380	0.30 310	0.64 319	0.42 367	0.99 438	0.78 416	0.62 360	0.78 408	0.74 373	0.72 419	1.92 435	0.61 345	0.20 408	0.17 367	0.19 404	0.15 299	0.29 354	0.22 316

ADCMid	0.96 457	1.32 486	2.74 444	0.38 340	0.35 368	0.99 454	0.58 434	0.94 396	0.86 438	1.23 483	1.01 450	1.01 451	1.00 461	1.05 303	3.97 513	0.21 414	0.19 389	0.42 476	0.32 444	0.40 438	0.29 390

MyStereo8	0.54 291	0.80 367	2.76 446	0.32 219	0.33 348	0.71 372	0.20 57	0.87 341	0.57 212	0.51 230	0.59 288	0.50 240	0.33 195	0.68 244	0.55 320	0.10 136	0.29 450	0.10 102	0.13 248	0.21 257	0.34 423

G-Net	0.99 458	0.64 305	2.76 446	0.57 453	0.67 476	2.03 509	0.72 465	0.76 244	0.67 325	1.14 473	2.56 506	1.30 483	1.02 463	1.48 357	1.74 465	0.25 443	0.24 426	0.24 437	0.26 412	0.37 417	0.31 407

ACRE	0.56 311	1.14 460	2.77 448	0.76 478	0.28 293	0.60 249	0.56 428	0.76 244	0.58 222	0.55 279	0.62 315	0.41 166	0.29 170	0.44 127	0.39 243	0.11 198	0.19 389	0.13 280	0.14 276	0.36 409	0.18 263

pmcnn	1.32 484	1.05 448	2.77 448	0.74 477	1.43 513	0.72 378	0.56 428	0.96 414	0.91 451	0.99 461	2.92 515	6.01 528	0.70 414	2.38 469	3.32 507	0.13 279	0.10 199	0.08 8	0.06 9	0.34 395	0.22 316

HH	0.49 240	0.49 242	2.78 450	0.50 423	0.41 412	0.38 48	0.23 125	0.72 204	0.38 34	0.63 368	0.48 186	0.87 419	0.41 264	0.64 227	0.21 57	0.09 47	0.17 367	0.10 102	0.09 82	0.16 160	0.12 116

HanStereo	0.49 240	0.49 242	2.78 450	0.50 423	0.41 412	0.38 48	0.23 125	0.72 204	0.38 34	0.63 368	0.48 186	0.87 419	0.41 264	0.64 227	0.21 57	0.09 47	0.17 367	0.10 102	0.09 82	0.16 160	0.12 116

FC-DCNN v2	1.54 499	0.58 276	2.80 452	0.44 387	0.39 396	2.05 510	0.66 450	1.90 512	1.84 510	2.79 522	2.97 516	4.41 521	3.07 518	2.65 492	2.30 487	0.29 457	0.26 441	0.31 458	0.30 432	0.32 380	0.38 443

Ntro	1.00 461	1.68 505	2.80 452	0.95 494	0.85 489	1.06 462	0.53 416	0.98 426	0.90 450	0.62 360	0.76 404	0.93 434	0.66 405	1.66 381	0.98 407	0.99 506	0.45 480	0.75 494	0.40 470	1.19 503	0.75 491

UNet	0.54 291	0.44 216	2.83 454	0.31 190	0.33 348	0.74 388	0.27 225	0.82 299	0.61 250	0.53 248	0.54 251	0.72 363	0.54 356	0.78 275	0.56 328	0.11 198	0.09 160	0.13 280	0.11 178	0.14 107	0.12 116

ACV-stereo	0.66 371	0.76 346	2.86 455	0.32 219	0.25 254	1.01 458	0.60 438	0.59 140	0.52 159	0.41 144	0.45 161	1.55 492	0.94 456	1.40 341	0.69 365	0.14 320	0.13 290	0.12 221	0.11 178	0.20 244	0.19 279

ELAS	1.39 491	0.79 365	2.86 455	0.53 438	0.50 442	2.81 520	2.20 521	1.61 505	1.50 498	2.28 514	2.35 501	1.82 495	2.13 507	1.73 392	2.22 483	0.35 468	0.37 468	0.35 465	0.35 454	0.49 464	0.47 466
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FAT-Stereo	0.70 391	0.54 261	2.88 457	0.36 304	0.29 299	0.62 290	0.54 420	0.97 422	0.87 441	0.76 424	0.92 434	0.94 438	0.80 434	1.84 418	0.57 332	0.18 383	0.19 389	0.17 378	0.16 318	0.22 275	0.25 361

FC-DCNN	1.49 497	0.59 278	2.88 457	0.44 387	0.39 396	1.97 507	0.66 450	1.67 506	1.70 504	2.72 521	2.89 513	4.22 517	2.97 517	2.55 487	2.19 482	0.29 457	0.26 441	0.31 458	0.30 432	0.32 380	0.39 449

SPS-STEREO	1.07 467	1.13 459	2.88 457	0.65 470	0.69 479	0.99 454	0.68 456	1.05 469	0.87 441	1.36 490	1.23 466	1.46 488	0.94 456	1.87 421	1.72 464	0.66 490	0.61 495	0.58 484	0.57 494	0.65 481	0.77 493
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	2.80 516	2.14 526	2.89 460	1.91 522	1.04 503	3.98 524	0.96 483	3.26 525	6.17 526	2.15 510	3.37 520	3.31 512	2.41 511	11.84 536	2.03 475	2.05 525	1.86 525	1.54 520	0.92 513	1.22 504	0.87 500

ktn	4.35 526	2.10 523	2.89 460	1.80 519	1.49 519	2.13 512	1.41 513	2.26 516	12.72 534	11.41 536	16.43 540	11.15 536	3.75 521	4.36 524	3.18 504	1.82 523	0.98 519	1.73 526	1.21 522	2.97 528	1.27 517

Venus	2.80 516	2.14 526	2.89 460	1.91 522	1.04 503	3.98 524	0.96 483	3.26 525	6.17 526	2.15 510	3.37 520	3.31 512	2.41 511	11.84 536	2.03 475	2.05 525	1.86 525	1.54 520	0.92 513	1.22 504	0.87 500

GwcNet-ADL	0.50 251	0.74 343	2.90 463	0.31 190	0.20 169	0.58 221	0.29 266	0.87 341	0.64 288	0.47 180	0.47 174	0.56 273	0.33 195	0.46 147	0.46 278	0.13 279	0.12 271	0.09 55	0.09 82	0.14 107	0.21 303

IGEV_Zeroshot_test	0.53 286	0.33 130	2.91 464	0.32 219	0.18 126	0.54 158	0.21 75	0.72 204	0.42 70	0.81 437	0.51 215	0.71 360	0.41 264	0.48 163	1.13 429	0.09 47	0.15 332	0.10 102	0.35 454	0.19 229	0.09 32

DeepPrunerF	0.86 443	0.86 389	2.91 464	0.45 401	0.50 442	0.64 319	0.48 405	1.14 481	2.64 518	0.63 368	0.61 310	0.65 317	0.62 394	2.21 458	1.31 442	0.23 430	0.19 389	0.30 457	0.28 420	0.36 409	0.25 361

MANE	2.90 519	1.14 460	2.96 466	1.03 498	1.01 500	5.01 528	2.45 523	5.36 531	6.88 530	3.58 527	4.76 528	5.99 527	4.99 525	4.23 522	4.61 521	0.56 485	0.67 499	0.44 478	0.78 508	0.51 468	1.03 511

iResNetv2_ROB	0.59 330	1.43 492	2.96 466	0.40 359	0.22 205	0.58 221	0.28 242	0.91 371	0.73 381	0.57 300	0.63 327	0.60 295	0.41 264	0.74 263	0.35 216	0.11 198	0.08 90	0.10 102	0.07 30	0.43 449	0.17 243

NaN_ROB	1.14 470	0.94 412	2.96 466	0.53 438	0.56 457	1.13 473	0.99 485	0.98 426	1.00 463	1.09 469	0.87 427	0.77 384	1.06 468	5.90 528	2.72 494	0.16 358	0.23 423	0.16 361	0.24 398	0.22 275	0.36 433

MADNet++	2.79 515	2.11 525	2.97 469	2.49 526	2.28 525	2.95 521	2.31 522	2.67 519	2.47 516	3.03 525	3.13 518	2.70 507	2.92 514	4.10 521	4.48 519	2.68 528	2.24 531	3.04 533	2.44 530	2.37 524	2.34 528

ADCS	1.05 466	1.36 491	2.98 470	0.42 376	0.36 376	0.96 451	0.81 475	1.06 470	1.12 478	1.25 484	0.97 444	1.08 464	0.90 451	1.25 329	4.86 522	0.21 414	0.21 409	0.22 423	0.23 396	0.36 409	0.38 443

test_xeample3	0.46 201	0.34 144	2.99 471	0.37 325	0.16 67	0.49 107	0.33 318	1.06 470	0.44 84	0.25 67	0.23 26	0.24 53	0.25 111	0.49 173	0.56 328	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.40 470	0.17 182	0.26 371

MeshStereo	1.21 477	1.15 464	3.01 472	0.34 270	0.28 293	1.10 470	0.69 458	1.35 493	1.01 465	2.71 520	2.41 503	2.96 508	1.45 491	2.80 502	1.40 450	0.22 427	0.22 415	0.22 423	0.19 368	0.50 466	0.26 371
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
GASNet	0.73 412	1.47 494	3.04 473	0.47 411	0.33 348	0.57 204	0.34 322	0.91 371	0.75 398	0.58 318	0.58 285	0.74 373	0.55 361	2.03 443	0.65 356	0.21 414	0.15 332	0.19 404	0.17 335	0.51 468	0.28 384

CSAN	1.25 481	1.12 456	3.04 473	0.51 428	0.37 387	1.06 462	1.15 499	1.22 486	1.08 474	1.17 479	1.91 490	1.04 458	1.31 480	5.96 529	2.43 490	0.26 447	0.22 415	0.24 437	0.24 398	0.31 373	0.30 399

FINET	0.65 367	0.95 419	3.06 475	0.35 286	0.40 405	0.58 221	0.48 405	0.92 380	1.10 476	0.57 300	0.68 366	0.47 224	0.44 299	1.15 318	0.60 342	0.23 430	0.21 409	0.17 378	0.15 299	0.26 335	0.25 361

rrr	0.46 201	0.34 144	3.08 476	0.27 91	0.16 67	0.45 69	0.28 242	1.09 475	0.51 152	0.24 52	0.21 21	0.26 76	0.25 111	0.64 227	0.52 310	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.29 423	0.16 160	0.25 361

Wz-Net-TNSev	0.91 449	1.73 509	3.08 476	0.36 304	0.31 327	1.00 457	0.71 462	1.06 470	0.97 459	0.71 409	0.72 394	1.09 466	0.87 446	2.42 475	1.59 458	0.20 408	0.20 400	0.16 361	0.20 378	0.44 457	0.35 425

fast-acv-ft	0.63 355	0.88 396	3.10 478	0.38 340	0.30 310	0.79 414	0.48 405	0.69 189	0.72 365	0.58 318	0.78 408	0.76 382	0.60 380	0.67 241	0.73 377	0.15 337	0.15 332	0.18 398	0.17 335	0.37 417	0.16 225

ARAFT	0.60 336	1.23 474	3.10 478	0.28 116	0.16 67	0.64 319	0.36 337	0.90 361	0.67 325	0.61 349	0.49 203	0.55 261	0.31 186	1.24 328	0.32 191	0.10 136	0.08 90	0.14 316	0.13 248	0.37 417	0.21 303

Wz-Net-SNSev	0.76 420	1.32 486	3.11 480	0.40 359	0.31 327	0.71 372	0.60 438	0.98 426	0.87 441	0.67 392	0.83 417	0.96 441	0.60 380	1.67 383	0.97 406	0.16 358	0.15 332	0.16 361	0.17 335	0.36 409	0.24 352

GwcNet	0.69 387	0.71 331	3.12 481	0.36 304	0.45 430	0.81 421	0.44 385	0.86 332	0.84 435	0.60 341	0.74 399	0.82 403	0.49 341	1.65 380	0.66 357	0.16 358	0.15 332	0.15 343	0.15 299	0.31 373	0.24 352

LVE	1.96 508	2.17 529	3.14 482	1.68 515	1.80 523	1.63 493	1.03 491	2.34 517	2.81 519	1.25 484	2.89 513	4.24 519	1.29 477	2.79 501	1.44 452	2.85 529	0.91 516	1.18 508	1.46 525	1.23 506	1.10 513

ADCP+	0.94 453	1.12 456	3.14 482	0.34 270	0.39 396	1.06 462	0.79 471	0.89 355	0.80 424	0.66 388	0.67 358	0.85 413	1.55 495	0.93 289	4.55 520	0.13 279	0.11 245	0.16 361	0.15 299	0.26 335	0.25 361

TorneroNet	5.50 529	1.92 519	3.16 484	1.47 513	1.25 512	14.07 536	1.06 493	4.90 530	20.99 549	10.17 533	16.48 541	11.88 538	6.93 530	3.34 513	4.20 517	1.30 515	0.69 505	1.45 519	0.86 511	2.61 526	1.20 515

MFN_U_SF_RVC	1.55 500	2.39 530	3.16 484	0.65 470	0.41 412	1.12 471	0.46 394	1.23 487	1.33 489	1.61 500	1.20 464	1.43 487	0.98 460	1.76 397	1.97 471	1.90 524	1.80 523	1.98 527	2.15 528	1.63 515	1.77 526

FADNet-RVC-Resample	0.67 376	1.16 469	3.16 484	0.37 325	0.29 299	0.62 290	0.38 351	0.86 332	0.63 280	0.51 230	0.50 211	0.57 279	0.45 303	1.57 367	0.49 297	0.24 438	0.32 462	0.23 430	0.19 368	0.27 344	0.62 483

DGSMNet	2.89 518	0.63 301	3.18 487	3.43 531	4.17 529	2.57 519	6.98 534	0.97 422	0.83 433	0.56 289	1.86 489	0.79 392	0.62 394	1.64 379	1.39 448	4.61 532	5.01 535	5.17 536	4.71 535	4.44 533	4.19 533

HBP-ISP	0.76 420	1.30 482	3.19 488	0.35 286	0.26 269	0.85 432	0.54 420	1.03 464	0.72 365	0.80 432	0.69 375	0.68 340	0.83 438	2.04 444	0.44 273	0.23 430	0.24 426	0.29 456	0.25 405	0.28 350	0.24 352

ADLNet2	0.68 383	0.84 382	3.19 488	0.33 240	0.36 376	0.64 319	0.37 345	0.89 355	0.79 421	0.54 261	0.65 352	0.93 434	0.48 333	2.07 447	0.56 328	0.13 279	0.11 245	0.11 166	0.11 178	0.33 388	0.18 263

ELAS_RVC	1.37 490	0.78 363	3.21 490	0.55 448	0.50 442	1.49 486	2.48 524	1.48 499	1.71 505	2.13 509	2.09 493	2.07 499	2.56 513	1.90 430	2.02 474	0.35 468	0.36 466	0.37 471	0.34 451	0.49 464	0.47 466
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.49 497	1.90 517	3.22 491	1.09 501	0.54 452	1.71 497	1.73 516	1.49 500	1.53 499	1.44 497	1.80 487	1.82 495	1.30 479	3.34 513	1.76 466	1.07 508	0.56 492	0.97 503	0.58 496	1.38 513	0.65 486

ACVNet_2	1.42 494	1.81 511	3.23 492	1.08 500	0.92 495	1.32 479	0.85 476	1.49 500	1.69 503	1.19 482	1.73 486	2.13 500	1.03 464	2.50 483	1.40 450	0.91 500	0.53 490	1.00 504	0.55 488	2.11 522	0.85 497

Consistency-Raft	0.88 446	0.93 410	3.23 492	0.99 497	0.64 474	0.77 405	0.55 423	0.98 426	0.97 459	0.61 349	1.03 454	0.65 317	1.05 466	0.79 276	1.38 447	0.44 474	0.46 482	0.51 482	0.58 496	0.65 481	0.47 466

TorneroNet-64	2.65 512	1.83 512	3.30 494	1.46 512	1.20 509	3.89 523	0.99 485	3.51 529	6.71 529	2.56 517	4.60 526	4.22 517	3.85 523	3.33 512	3.14 503	1.19 512	0.65 497	1.39 517	0.79 509	3.31 529	1.15 514

edge stereo	0.81 437	0.73 340	3.30 494	0.37 325	1.21 510	0.62 290	0.39 355	0.93 388	0.79 421	0.80 432	0.88 429	1.14 472	0.71 416	2.18 456	0.71 370	0.21 414	0.20 400	0.26 445	0.18 348	0.38 424	0.26 371

notaker	2.66 513	2.07 522	3.31 496	2.61 528	1.43 513	1.76 500	1.11 496	2.76 521	1.79 508	2.26 513	11.53 537	3.96 515	4.29 524	3.09 508	2.76 496	1.55 520	0.88 515	1.70 525	1.07 519	2.00 521	1.35 518

SANet	1.20 476	1.21 472	3.33 497	0.38 340	0.27 282	1.73 499	0.85 476	1.10 476	2.49 517	1.16 474	1.83 488	1.72 494	1.50 494	2.37 466	2.84 497	0.18 383	0.16 349	0.16 361	0.15 299	0.32 380	0.32 412

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 344	0.61 284	3.35 498	0.33 240	0.58 462	0.66 339	0.20 57	0.98 426	0.55 197	0.73 416	0.52 228	0.99 448	0.65 400	0.58 207	0.29 150	0.10 136	0.16 349	0.10 102	0.41 473	0.29 354	0.20 294

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 391	0.65 312	3.45 499	0.50 423	0.60 469	0.75 394	0.23 125	0.96 414	0.60 234	0.76 424	1.30 471	0.81 398	0.60 380	0.57 204	0.82 392	0.10 136	0.16 349	0.11 166	0.43 476	0.31 373	0.22 316

PA-Net	0.84 441	1.00 438	3.49 500	0.63 466	0.40 405	0.70 370	0.52 412	0.86 332	0.84 435	0.52 238	0.59 288	0.70 357	0.54 356	2.35 465	2.23 484	0.17 372	0.27 447	0.19 404	0.28 420	0.22 275	0.36 433
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
XX-Stereo	0.55 304	0.54 261	3.50 501	0.48 419	0.39 396	0.54 158	0.17 26	0.89 355	0.40 54	0.44 160	0.65 352	0.85 413	0.19 47	0.77 271	0.21 57	0.10 136	0.14 307	0.10 102	0.32 444	0.17 182	0.14 165

SGM-ForestM	2.98 520	1.70 507	3.52 502	0.67 472	0.47 438	5.18 529	3.36 528	3.30 527	2.86 521	4.44 529	3.79 523	9.80 534	5.50 528	6.29 530	6.52 528	0.27 452	0.36 466	0.24 437	0.27 417	0.38 424	0.58 480

SGM-Forest	1.04 465	0.42 200	3.59 503	0.41 366	0.32 335	1.05 461	1.32 506	0.94 396	0.83 433	1.16 474	2.23 500	1.03 455	1.39 488	2.49 482	2.35 488	0.21 414	0.21 409	0.20 412	0.19 368	0.23 288	0.32 412
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WZ-Net	0.92 451	1.31 483	3.76 504	0.41 366	0.36 376	0.86 434	0.71 462	1.00 446	1.06 472	0.82 441	0.92 434	1.06 462	1.05 466	2.16 455	1.61 459	0.19 398	0.13 290	0.15 343	0.16 318	0.32 380	0.28 384

SGM+DAISY	1.83 505	1.43 492	3.81 505	0.87 487	1.01 500	2.38 517	2.53 525	1.36 494	1.75 506	2.92 523	3.22 519	2.65 506	2.93 515	2.22 461	3.10 502	0.72 493	0.69 505	0.63 488	0.62 499	0.77 491	0.98 505

MDST_ROB	1.17 475	0.42 200	3.87 506	0.54 441	0.44 422	4.11 526	0.58 434	1.31 492	0.84 435	2.12 506	1.12 462	0.98 445	0.71 416	4.24 523	0.99 412	0.16 358	0.14 307	0.19 404	0.17 335	0.18 208	0.35 425

S-Stereo	0.80 432	0.69 326	3.89 507	0.39 350	0.37 387	0.69 363	0.70 461	0.94 396	0.98 462	0.62 360	0.91 432	0.83 405	0.60 380	2.37 466	0.66 357	0.18 383	0.21 409	0.17 378	0.18 348	0.30 365	0.35 425

JetBlue	1.78 503	1.63 499	3.92 508	0.73 475	1.21 510	4.38 527	3.35 527	1.59 503	1.20 483	1.26 487	1.52 481	2.37 503	1.88 504	3.23 511	3.00 498	0.53 480	0.47 485	0.48 481	0.49 482	1.29 509	0.97 504

Dean	1.79 504	1.83 512	3.92 508	1.29 508	1.07 505	1.55 489	1.00 488	1.95 514	2.33 514	1.47 498	4.19 525	4.26 520	1.33 483	2.21 458	1.48 454	1.14 510	0.68 503	1.18 508	0.74 506	1.24 507	0.98 505

ADCPNet	0.99 458	0.99 436	3.93 510	0.37 325	0.68 478	1.36 481	0.62 446	0.87 341	0.76 407	0.78 430	0.81 412	1.08 464	1.18 474	1.14 316	2.49 491	0.21 414	0.69 505	0.21 420	0.95 515	0.29 354	0.37 440

ACVNet_1	1.33 485	1.91 518	4.03 511	1.09 501	0.88 491	1.19 478	0.66 450	1.24 488	1.17 481	0.94 457	0.96 442	3.09 510	1.04 465	2.37 466	1.11 428	1.04 507	0.48 488	1.03 506	0.48 480	1.12 500	0.83 496

EDNetEfficient	1.27 482	0.70 329	4.05 512	0.64 467	0.98 497	0.94 449	1.40 511	0.85 322	1.75 506	2.34 515	1.33 474	1.05 460	2.21 509	1.58 371	4.15 516	0.15 337	0.19 389	0.14 316	0.27 417	0.38 424	0.32 412

ACVNet-4b	1.93 507	1.85 514	4.10 513	1.07 499	0.86 490	1.15 475	0.53 416	1.06 470	1.12 478	0.64 379	1.09 460	1.99 498	0.70 414	2.20 457	9.86 535	5.62 534	0.41 479	1.03 506	0.55 488	1.86 520	0.85 497

tt	4.93 528	0.27 66	4.20 514	2.29 525	1.58 520	10.20 534	16.97 539	9.42 537	5.02 524	1.67 501	1.28 469	4.68 522	5.03 526	3.37 515	5.92 525	6.16 535	9.47 542	2.82 531	3.18 532	3.60 530	1.53 523

AnyNet_C01	1.14 470	1.49 495	4.23 515	0.54 441	0.53 450	1.51 488	1.37 508	1.04 468	1.07 473	1.17 479	1.33 474	1.15 473	1.08 469	1.61 377	2.74 495	0.25 443	0.22 415	0.28 449	0.24 398	0.48 461	0.40 453

pcwnet_v2	0.64 359	0.49 242	4.41 516	0.32 219	0.27 282	0.60 249	0.25 178	0.97 422	0.88 444	0.59 332	0.70 385	0.63 304	0.55 361	0.66 240	0.37 225	0.17 372	0.15 332	0.15 343	0.14 276	0.21 257	0.23 340

UNDER WATER	2.74 514	1.85 514	4.54 517	1.81 520	1.44 515	2.34 516	1.40 511	3.24 524	6.60 528	2.60 518	2.76 511	5.75 526	5.24 527	3.02 506	4.01 514	1.45 517	0.81 512	1.59 523	1.06 518	1.80 518	1.51 522

UNDER WATER-64	2.47 511	1.89 516	4.86 518	1.82 521	1.44 515	3.18 522	1.57 515	2.62 518	5.64 525	2.05 505	2.13 495	4.13 516	3.76 522	2.62 490	3.42 509	1.47 518	0.85 514	1.57 522	1.07 519	1.82 519	1.49 521

HanzoNet	7.64 532	2.86 531	5.05 519	7.01 534	3.97 528	2.18 514	1.34 507	3.37 528	4.05 522	13.17 538	10.58 531	10.73 535	16.52 541	8.45 534	10.51 536	10.48 541	9.72 543	5.59 537	13.46 542	6.84 537	6.83 537

DispFullNet	1.67 502	2.10 523	5.22 520	1.53 514	8.90 530	0.86 434	0.31 287	0.96 414	0.96 458	1.37 493	1.01 450	1.13 471	1.98 506	1.51 359	0.91 399	0.54 482	0.31 456	1.18 508	0.63 501	1.13 501	0.80 495

KSHMR	4.10 525	1.97 521	5.27 521	1.71 517	1.47 517	1.96 505	1.28 504	3.19 523	17.33 544	2.12 506	15.91 539	9.18 533	1.57 497	8.42 533	1.98 472	1.52 519	1.26 521	1.67 524	1.19 521	1.67 516	1.40 520

LSM	3.31 523	1.11 455	5.29 522	9.40 537	30.65 548	0.84 428	1.12 497	0.91 371	1.22 484	1.36 490	2.19 497	0.93 434	0.83 438	1.66 381	0.90 398	0.21 414	0.31 456	0.24 437	0.28 420	0.39 433	6.33 536

SuperB	1.15 472	1.14 460	5.43 523	0.36 304	0.26 269	0.81 421	0.89 479	0.88 349	1.17 481	0.67 392	0.68 366	0.63 304	1.39 488	1.74 394	3.37 508	0.15 337	0.12 271	0.17 378	0.16 318	2.80 527	0.25 361

MADNet+	1.36 488	1.93 520	5.95 524	0.81 485	0.59 464	1.57 490	1.09 494	1.39 497	1.22 484	0.84 444	1.01 450	1.25 479	1.12 472	3.19 510	2.36 489	0.45 476	0.47 485	0.38 473	0.34 451	0.59 476	0.57 478

TCMNet-wrong-test	5.51 530	6.62 535	6.20 525	13.02 541	11.90 535	7.14 530	5.53 533	6.99 535	1.44 495	2.65 519	3.10 517	8.37 532	5.95 529	4.75 526	6.05 526	3.07 530	0.98 519	2.38 529	1.99 527	6.62 536	5.43 535

RTS	1.21 477	1.31 483	6.39 526	0.52 432	0.51 447	1.61 491	0.79 471	1.03 464	1.37 492	1.13 471	1.30 471	1.10 468	0.85 442	2.65 492	2.08 477	0.21 414	0.24 426	0.18 398	0.18 348	0.43 449	0.32 412

RTSA	1.21 477	1.31 483	6.39 526	0.52 432	0.51 447	1.61 491	0.79 471	1.03 464	1.37 492	1.13 471	1.30 471	1.10 468	0.85 442	2.65 492	2.08 477	0.21 414	0.24 426	0.18 398	0.18 348	0.43 449	0.32 412

PML	23.15 545	16.83 541	7.78 528	5.49 532	9.93 532	51.13 553	104.50 553	5.76 532	13.62 537	37.30 553	105.93 553	30.86 553	23.50 548	12.07 538	7.87 531	6.30 536	2.12 530	6.32 538	2.43 529	10.44 540	2.90 530

USTest	8.10 533	7.17 536	8.96 529	9.25 536	9.05 531	15.27 537	23.78 541	9.96 538	9.47 531	5.94 532	6.75 529	7.80 531	7.48 531	8.83 535	11.21 537	2.21 527	3.56 532	2.86 532	3.20 533	5.02 534	4.16 532

LE_ROB	4.43 527	1.35 490	9.38 530	2.79 529	3.93 527	2.43 518	3.46 529	2.68 520	11.19 532	11.66 537	4.73 527	5.26 525	10.46 535	4.50 525	9.49 533	0.82 499	0.69 505	1.34 515	0.98 516	0.75 489	0.76 492

JetRed	3.29 522	4.93 532	10.17 531	1.45 511	1.72 522	7.44 531	5.05 532	3.06 522	2.12 513	2.41 516	2.39 502	2.99 509	2.37 510	3.51 516	6.44 527	1.32 516	1.90 527	1.37 516	1.23 523	2.21 523	1.76 525

Anonymous_1	22.91 544	11.20 538	12.13 532	12.75 538	26.28 547	19.43 544	27.92 547	14.08 541	13.61 536	14.96 539	10.58 531	11.26 537	11.19 538	12.55 540	14.57 541	38.28 553	7.88 537	34.96 550	63.99 550	89.57 553	10.94 542

DGTPSM_ROB	8.89 535	5.62 533	12.25 533	5.92 533	11.32 533	8.54 532	24.18 542	6.40 533	13.49 535	5.15 530	11.46 535	6.19 529	10.92 536	7.00 531	13.72 538	4.47 531	7.65 536	3.92 534	7.45 538	4.38 532	7.87 538

DPSM_ROB	12.34 538	11.21 539	12.51 534	12.91 539	12.80 537	19.84 546	28.28 548	14.38 543	14.28 540	10.58 534	11.26 533	12.03 539	11.85 539	13.15 542	15.34 543	7.11 538	8.31 539	6.50 539	7.35 536	8.84 538	8.31 540

DPSM	12.34 538	11.21 539	12.51 534	12.91 539	12.80 537	19.84 546	28.28 548	14.38 543	14.28 540	10.58 534	11.26 533	12.03 539	11.85 539	13.15 542	15.34 543	7.11 538	8.31 539	6.50 539	7.35 536	8.84 538	8.31 540

LRCNet_RVC	13.74 541	19.30 542	12.75 536	19.46 544	12.69 536	1.86 501	0.41 364	12.33 539	1.05 469	15.77 540	18.83 545	12.62 541	8.70 534	12.21 539	9.62 534	22.22 546	8.37 541	25.85 547	24.01 547	19.32 545	17.44 546

DPSMNet_ROB	9.48 536	5.64 534	13.01 537	8.82 535	11.82 534	8.54 532	24.20 543	6.41 534	13.65 538	5.32 531	11.47 536	6.33 530	10.92 536	7.69 532	13.89 539	7.25 540	8.19 538	5.06 535	7.78 539	5.31 535	8.26 539

psmorigin	1.36 488	0.60 280	13.80 538	0.37 325	0.29 299	0.62 290	0.33 318	0.77 254	0.61 250	0.96 460	0.88 429	1.17 476	0.73 422	4.00 520	0.86 396	0.19 398	0.22 415	0.17 378	0.18 348	0.24 303	0.29 390

xxxxx1	28.96 551	20.11 545	14.07 539	49.74 550	39.15 550	18.98 540	26.64 544	21.94 547	20.21 546	16.45 541	17.48 542	18.36 542	21.56 544	16.21 544	20.88 546	23.07 547	26.55 549	66.40 551	78.70 551	30.27 548	32.51 551

tt_ll	28.96 551	20.11 545	14.07 539	49.74 550	39.15 550	18.98 540	26.64 544	21.94 547	20.21 546	16.45 541	17.48 542	18.36 542	21.56 544	16.21 544	20.88 546	23.07 547	26.55 549	66.40 551	78.70 551	30.27 548	32.51 551

ff	28.96 551	20.11 545	14.07 539	49.74 550	39.15 550	18.98 540	26.64 544	21.94 547	20.21 546	16.45 541	17.48 542	18.36 542	21.56 544	16.21 544	20.88 546	23.07 547	26.55 549	66.40 551	78.70 551	30.27 548	32.51 551

HaxPig	19.86 543	22.40 549	22.34 542	17.95 543	17.95 541	11.77 535	11.89 536	16.02 545	15.89 543	21.10 546	21.41 547	18.74 545	18.39 542	20.08 548	19.69 545	23.63 550	23.22 548	24.06 546	23.69 546	23.00 546	23.95 548

DLNR_Zeroshot_test	13.43 540	19.94 544	23.55 543	121.61 554	35.03 549	0.46 87	0.15 13	8.02 536	0.35 18	0.28 85	0.37 114	0.26 76	0.17 23	0.76 267	0.29 150	6.42 537	0.26 441	0.09 55	0.38 465	50.13 552	0.18 263

CasAABBNet	24.81 547	22.53 550	24.83 544	26.08 547	25.74 545	39.86 550	57.06 552	28.87 551	28.83 552	21.16 548	22.54 549	24.22 548	23.89 550	26.38 550	30.87 552	14.25 542	16.71 546	13.09 541	14.81 544	17.78 542	16.71 544

DPSimNet_ROB	17.97 542	20.20 548	24.98 545	17.62 542	15.92 540	21.53 548	21.00 540	13.70 540	15.61 542	23.89 550	14.69 538	22.87 546	24.58 552	12.70 541	14.56 540	18.48 545	12.91 544	20.21 545	12.05 540	17.76 541	14.17 543

Selective-RAFT-Error	24.87 548	22.59 551	25.14 546	26.13 548	25.82 546	39.93 551	57.03 551	28.97 552	28.95 553	21.21 549	22.65 550	24.25 549	23.98 551	26.43 551	30.83 551	14.27 543	16.71 546	13.10 542	14.82 545	17.82 543	16.76 545

LSM0	26.58 549	22.63 552	25.88 547	30.13 549	52.21 553	39.94 552	56.74 550	28.97 552	28.72 551	21.14 547	22.26 548	24.43 550	23.88 549	26.54 552	30.87 552	14.32 544	16.55 545	13.12 543	14.71 543	17.92 544	20.60 547

MEDIAN_ROB	23.96 546	27.05 553	26.39 548	22.16 545	22.13 543	16.12 539	13.97 537	20.24 546	20.05 545	25.50 551	25.31 551	22.96 547	22.63 547	24.39 549	23.24 549	28.20 551	27.23 552	28.62 548	27.75 548	27.50 547	27.76 549

BEATNet-Init1	12.10 537	11.19 537	27.29 549	2.99 530	3.51 526	21.84 549	11.10 535	14.34 542	13.83 539	20.34 545	20.33 546	26.35 552	20.03 543	19.06 547	14.80 542	1.74 522	1.81 524	2.05 528	2.49 531	3.69 531	3.12 531

AVERAGE_ROB	26.93 550	30.34 554	29.27 550	25.82 546	25.34 544	19.48 545	15.17 538	23.55 550	23.00 550	28.45 552	27.87 552	26.25 551	25.86 553	26.96 553	25.55 550	31.30 552	30.07 553	31.76 549	30.81 549	30.79 551	30.93 550

xyz-stereo	3.02 521	0.29 96	30.64 551	0.23 16	0.12 6	15.52 538	0.24 158	0.51 81	0.47 125	0.59 332	7.99 530	0.64 313	0.47 324	1.39 338	0.50 302	0.09 47	0.07 20	0.34 464	0.07 30	0.13 84	0.08 18

coex-ft	5.95 531	1.67 503	60.57 552	0.34 270	0.30 310	0.77 405	0.69 458	0.74 219	4.41 523	19.22 544	2.15 496	1.62 493	7.97 532	1.81 411	8.96 532	0.44 474	2.08 529	0.18 398	0.19 368	0.38 424	4.62 534

test_example2	115.39 554	123.23 555	94.57 553	115.52 553	123.55 554	101.63 554	114.33 554	53.41 554	99.48 554	134.90 554	135.05 554	85.83 554	85.11 554	111.32 554	106.15 554	152.55 554	205.26 554	99.78 554	114.96 554	140.96 554	110.20 554

EDNetEfficientorigin	8.18 534	0.98 432	145.96 554	0.51 428	0.89 492	0.72 378	0.48 405	0.85 322	1.56 501	2.12 506	1.49 479	1.29 480	1.31 480	1.83 413	2.13 481	0.13 279	0.12 271	0.17 378	0.18 348	0.39 433	0.45 463

ccccc		297.21 556		374.70 555	380.44 555	203.92 555		216.32 555		203.37 555		215.01 555		312.78 555		412.57 555	356.13 555	256.09 555	227.69 555	428.88 555

ASD4		19.65 543

Low-res two-view benchmark