Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

FoundationStereo	0.20 1	0.30 106	0.81 12	0.21 5	0.22 193	0.21 2	0.16 14	0.25 1	0.38 31	0.15 2	0.11 2	0.18 10	0.17 14	0.23 2	0.16 2	0.09 40	0.13 278	0.08 8	0.06 9	0.07 1	0.07 5

MonSter	0.20 1	0.22 25	0.65 5	0.21 5	0.17 84	0.33 24	0.15 6	0.46 39	0.32 6	0.16 5	0.17 6	0.14 2	0.11 1	0.27 10	0.23 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 21	0.07 1	0.09 29

dual_stereo	0.23 6	0.25 45	0.66 6	0.21 5	0.15 37	0.27 7	0.15 6	0.62 144	0.40 49	0.15 2	0.13 4	0.18 10	0.14 2	0.37 80	0.19 13	0.09 40	0.31 444	0.07 1	0.10 105	0.07 1	0.07 5

GCAP-BAT	0.43 152	0.31 117	1.82 211	0.25 35	0.26 257	0.65 322	0.23 116	0.48 54	0.37 27	0.67 380	0.82 405	0.44 183	0.24 86	0.48 154	0.87 385	0.09 40	0.13 278	0.09 46	0.22 380	0.08 4	0.09 29

gcap-zeroshot	0.41 127	0.62 278	1.78 178	0.31 178	0.32 323	0.69 352	0.21 68	0.74 207	0.52 148	0.43 143	0.35 96	0.62 290	0.24 86	0.41 100	0.24 89	0.09 40	0.16 337	0.09 46	0.31 426	0.08 4	0.09 29

testlalala	0.36 84	0.30 106	1.77 173	0.28 104	0.33 336	0.60 238	0.22 88	0.55 105	0.51 141	0.55 268	0.35 96	0.31 98	0.20 46	0.26 8	0.22 60	0.10 124	0.13 278	0.09 46	0.24 386	0.08 4	0.07 5

DCANet-4	0.40 120	0.27 65	2.21 333	0.25 35	0.14 22	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.72 353	0.54 250	0.47 163	0.28 85	0.37 215	0.37 80	0.34 199	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.07 21	0.08 4	0.22 304

fff	0.43 152	0.77 343	1.95 272	0.24 19	0.13 13	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.75 386	0.54 250	0.47 163	0.31 98	0.65 388	0.36 73	0.34 199	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.07 21	0.08 4	0.22 304

CREStereo++_RVC	0.33 59	0.29 95	1.74 152	0.24 19	0.16 58	0.54 148	0.15 6	0.40 16	0.55 185	0.37 108	0.51 204	0.24 44	0.19 38	0.27 10	0.26 108	0.09 40	0.06 2	0.08 8	0.30 420	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
TANstereo	0.33 59	0.49 230	1.75 158	0.23 10	0.12 4	0.54 148	0.16 14	0.40 16	0.45 92	0.45 159	0.51 204	0.26 67	0.22 64	0.29 25	0.20 35	0.10 124	0.10 187	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.11 69

csc	0.43 152	0.77 343	1.95 272	0.24 19	0.13 13	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.75 386	0.54 250	0.47 163	0.31 98	0.65 388	0.36 73	0.34 199	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.07 21	0.08 4	0.22 304

cscssc	0.43 152	0.77 343	1.95 272	0.24 19	0.13 13	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.75 386	0.54 250	0.47 163	0.31 98	0.65 388	0.36 73	0.34 199	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.07 21	0.08 4	0.22 304

DEFOM-Stereo	0.22 4	0.22 25	0.91 17	0.23 10	0.13 13	0.49 100	0.18 26	0.30 2	0.28 1	0.19 14	0.17 6	0.14 2	0.14 2	0.41 100	0.16 2	0.08 10	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.09 13	0.09 29

RAFT-Stereo-weight	0.34 67	0.29 95	1.43 86	0.28 104	0.28 281	0.55 161	0.22 88	0.78 257	0.48 117	0.46 167	0.38 113	0.36 126	0.17 14	0.33 53	0.23 68	0.09 40	0.08 80	0.09 46	0.07 21	0.09 13	0.09 29

trnet	0.28 20	0.26 59	1.32 64	0.19 1	0.12 4	0.54 148	0.15 6	0.48 54	0.46 100	0.27 71	0.33 86	0.24 44	0.21 55	0.30 31	0.21 48	0.10 124	0.07 19	0.08 8	0.05 1	0.09 13	0.07 5

CAS	0.35 78	0.25 45	1.30 61	0.79 469	0.34 344	0.51 117	0.23 116	0.46 39	0.39 41	0.22 31	0.31 74	0.20 14	0.17 14	0.28 15	0.23 68	0.73 482	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.09 13	0.37 428

XX-TBD	0.34 67	0.77 343	1.75 158	0.34 258	0.13 13	0.51 117	0.17 19	0.43 30	0.50 133	0.37 108	0.49 192	0.23 31	0.18 30	0.28 15	0.24 89	0.10 124	0.07 19	0.08 8	0.06 9	0.09 13	0.07 5

R-Stereo Train	0.36 84	0.21 14	1.70 138	0.29 135	0.18 116	0.55 161	0.26 188	0.78 257	0.36 22	0.57 289	0.67 347	0.33 112	0.24 86	0.32 45	0.23 68	0.10 124	0.08 80	0.09 46	0.07 21	0.09 13	0.12 104

RAFT-Stereo	0.36 84	0.21 14	1.70 138	0.29 135	0.18 116	0.55 161	0.26 188	0.78 257	0.36 22	0.57 289	0.67 347	0.33 112	0.24 86	0.32 45	0.23 68	0.10 124	0.08 80	0.09 46	0.07 21	0.09 13	0.12 104
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LGtest1	0.21 3	0.37 155	0.70 7	0.22 8	0.12 4	0.31 17	0.11 2	0.36 7	0.39 41	0.17 6	0.13 4	0.16 5	0.14 2	0.25 5	0.27 116	0.10 124	0.09 148	0.08 8	0.06 9	0.10 20	0.10 49

SGD-Stereo	0.22 4	0.28 86	0.77 10	0.22 8	0.11 1	0.40 49	0.16 14	0.31 3	0.36 22	0.19 14	0.19 11	0.17 7	0.17 14	0.37 80	0.16 2	0.10 124	0.06 2	0.08 8	0.07 21	0.10 20	0.07 5

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 20	0.28 86	1.09 31	0.33 228	0.15 37	0.30 13	0.16 14	0.58 120	0.42 64	0.19 14	0.19 11	0.17 7	0.26 115	0.38 87	0.37 216	0.09 40	0.08 80	0.08 8	0.25 393	0.10 20	0.06 1

Pointernet	0.29 29	0.25 45	1.49 101	0.24 19	0.20 159	0.47 85	0.15 6	0.62 144	0.47 115	0.22 31	0.29 53	0.26 67	0.20 46	0.28 15	0.20 35	0.10 124	0.07 19	0.07 1	0.12 204	0.10 20	0.07 5

U	3.37 512	0.17 1	0.91 17	0.26 63	13.79 526	19.19 530	0.15 6	0.41 21	0.31 3	0.17 6	0.18 8	0.27 76	0.15 7	0.21 1	0.16 2	0.09 40	0.06 2	17.88 531	12.81 528	0.10 20	0.08 18

Any-RAFT	0.38 99	0.25 45	1.89 244	0.27 79	0.17 84	0.68 346	0.21 68	0.78 257	0.53 167	0.43 143	0.43 136	0.54 246	0.30 168	0.41 100	0.20 35	0.10 124	0.12 259	0.08 8	0.06 9	0.10 20	0.09 29

RAFT-Test	0.44 162	0.38 163	2.01 289	0.27 79	0.44 410	0.64 308	0.37 333	0.72 192	0.57 200	0.45 159	0.48 175	0.65 305	0.24 86	0.35 66	0.29 141	0.09 40	0.11 233	0.09 46	0.38 453	0.10 20	0.11 69

LoS_RVC	0.29 29	0.33 126	1.19 41	0.25 35	0.34 344	0.43 58	0.22 88	0.42 24	0.32 6	0.22 31	0.33 86	0.23 31	0.24 86	0.31 38	0.21 48	0.07 2	0.07 19	0.07 1	0.05 1	0.10 20	0.31 395

EGLCR-Stereo	0.29 29	0.27 65	0.97 23	0.30 151	0.19 145	0.56 176	0.17 19	0.68 174	0.36 22	0.30 82	0.18 8	0.27 76	0.17 14	0.38 87	0.19 13	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.08 46	0.10 20	0.35 413

anonymousa	0.48 211	0.46 216	2.44 379	0.29 135	0.34 344	0.61 259	0.25 167	0.66 161	0.54 179	0.53 237	0.77 396	0.73 354	0.46 305	0.33 53	0.31 171	0.10 124	0.09 148	0.12 210	0.29 411	0.10 20	0.19 267

ASMatch	0.60 325	0.43 195	2.58 407	0.91 478	0.36 364	0.56 176	0.25 167	0.52 82	0.61 238	0.47 169	1.21 454	0.47 213	0.66 393	1.34 323	0.94 390	0.10 124	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.10 20	0.16 213

DEmStereo	0.68 372	0.31 117	2.25 343	0.42 364	0.17 84	0.66 328	0.89 467	0.51 71	0.59 217	0.60 329	1.01 439	0.45 192	1.26 464	1.54 351	2.26 474	0.10 124	0.08 80	0.10 93	0.10 105	0.10 20	0.11 69

RAFT-RH_RVC	0.61 333	0.50 236	2.33 356	0.36 292	0.29 287	0.60 238	0.18 26	0.44 34	0.58 210	0.76 412	1.91 479	0.47 213	0.29 160	1.60 362	1.23 427	0.14 308	0.07 19	0.13 269	0.13 236	0.10 20	0.09 29

RAFT-345	0.53 275	0.30 106	2.34 358	0.38 328	0.34 344	0.58 211	0.42 355	0.47 49	0.61 238	0.51 219	1.00 438	0.43 172	0.28 147	1.57 355	0.82 380	0.10 124	0.07 19	0.11 156	0.09 71	0.10 20	0.08 18

CFNet-RSSM	0.41 127	0.32 121	2.20 332	0.27 79	0.44 410	0.52 134	0.19 33	0.76 232	0.48 117	0.43 143	0.36 101	0.54 246	0.26 115	0.33 53	0.25 101	0.09 40	0.08 80	0.09 46	0.38 453	0.10 20	0.09 29

CREStereo	0.28 20	0.30 106	1.33 66	0.19 1	0.13 13	0.55 161	0.17 19	0.48 54	0.46 100	0.27 71	0.33 86	0.24 44	0.21 55	0.31 38	0.21 48	0.11 186	0.07 19	0.08 8	0.05 1	0.10 20	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
UGAM-zero	0.63 344	0.39 172	2.49 389	0.30 151	0.49 429	0.67 334	0.19 33	0.91 359	0.45 92	0.77 416	0.45 151	1.16 463	0.82 425	2.05 433	0.29 141	0.09 40	0.15 320	0.09 46	0.44 465	0.11 36	0.22 304

MaDis-Stereo	0.29 29	0.54 249	1.44 88	0.24 19	0.29 287	0.29 11	0.16 14	0.45 37	0.37 27	0.19 14	0.21 13	0.28 85	0.22 64	0.30 31	0.29 141	0.10 124	0.09 148	0.10 93	0.08 46	0.11 36	0.11 69

DisPM	0.43 152	0.33 126	1.78 178	0.57 441	0.18 116	0.59 227	0.63 436	0.53 90	0.61 238	0.60 329	0.53 228	0.38 135	0.26 115	0.75 254	0.29 141	0.12 237	0.07 19	0.12 210	0.11 166	0.11 36	0.14 153

STrans-v2	0.67 365	0.56 260	2.64 416	0.27 79	0.23 212	0.57 194	0.33 306	0.96 402	0.69 324	0.92 442	0.85 413	0.89 413	0.93 441	1.83 401	1.21 425	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.09 71	0.11 36	0.12 104

TransformOpticalFlow	0.64 348	0.56 260	2.66 419	0.44 375	0.26 257	0.62 279	0.28 230	0.83 293	0.71 343	0.76 412	0.74 388	0.91 417	0.85 430	1.83 401	0.81 379	0.10 124	0.07 19	0.11 156	0.09 71	0.11 36	0.12 104

FTStereo	0.76 409	0.18 3	2.35 361	0.71 462	0.21 170	0.73 373	1.79 505	0.57 114	0.53 167	1.07 455	1.63 473	1.29 468	2.13 495	0.75 254	0.29 141	0.19 386	0.08 80	0.12 210	0.11 166	0.11 36	0.40 441

GrayStereo	0.66 360	0.19 5	1.76 164	0.90 477	0.23 212	0.62 279	1.42 502	0.62 144	0.60 222	0.72 400	0.78 397	0.56 262	3.07 506	0.60 209	0.26 108	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.21 372	0.11 36	0.18 251

cross-raft	0.40 120	0.27 65	2.22 337	0.30 151	0.17 84	0.49 100	0.35 318	0.71 187	0.39 41	0.43 143	0.45 151	0.64 302	0.25 101	0.32 45	0.25 101	0.08 10	0.08 80	0.09 46	0.23 384	0.11 36	0.14 153

test-1	0.44 162	0.48 227	1.69 134	0.30 151	0.27 270	0.50 108	0.28 230	0.80 276	0.43 73	0.40 124	0.54 240	0.41 155	0.24 86	0.31 38	1.16 421	0.09 40	0.20 388	0.10 93	0.17 323	0.11 36	0.26 359

Prome-Stereo	0.49 229	0.30 106	1.76 164	0.60 451	0.23 212	0.63 297	0.42 355	0.62 144	0.60 222	0.59 321	1.03 443	0.43 172	0.72 407	0.60 209	0.33 192	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.09 71	0.11 36	0.43 448

Gwc-CoAtRS	0.38 99	0.33 126	1.92 257	0.27 79	0.41 400	0.48 93	0.19 33	0.59 128	0.46 100	0.43 143	0.39 121	0.57 268	0.26 115	0.32 45	0.26 108	0.09 40	0.09 148	0.09 46	0.31 426	0.11 36	0.09 29

Reg-Stereo(zero)	0.46 190	0.17 1	2.10 310	0.24 19	0.34 344	0.51 117	0.42 355	0.50 66	0.54 179	0.37 108	0.46 158	0.54 246	0.60 368	0.43 111	1.10 413	0.08 10	0.09 148	0.08 8	0.22 380	0.12 47	0.22 304

castereo	0.30 39	0.44 206	0.81 12	0.24 19	0.29 287	0.41 52	0.27 213	0.72 192	0.45 92	0.22 31	0.30 63	0.24 44	0.31 176	0.25 5	0.21 48	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.31 426	0.12 47	0.09 29

rvit_stereo_0083	0.25 9	0.19 5	0.58 1	0.28 104	0.18 116	0.28 8	0.22 88	0.38 12	0.54 179	0.23 39	0.30 63	0.27 76	0.26 115	0.37 80	0.24 89	0.14 308	0.12 259	0.13 269	0.10 105	0.12 47	0.10 49

rvit_stereo_0081	0.25 9	0.21 14	0.61 2	0.28 104	0.17 84	0.31 17	0.22 88	0.42 24	0.53 167	0.24 43	0.25 32	0.25 54	0.21 55	0.34 61	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.12 47	0.09 29

model_zeroshot	0.44 162	0.68 310	1.97 285	0.28 104	0.18 116	0.69 352	0.21 68	0.63 150	0.40 49	1.00 450	0.34 92	0.42 168	0.20 46	0.69 240	0.24 89	0.10 124	0.22 403	0.10 93	0.22 380	0.12 47	0.10 49

rvit_stereo_0082	0.25 9	0.21 14	0.61 2	0.28 104	0.17 84	0.31 17	0.22 88	0.42 24	0.53 167	0.24 43	0.25 32	0.25 54	0.21 55	0.34 61	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.12 47	0.09 29

RAStereo	0.28 20	0.48 227	1.52 107	0.26 63	0.18 116	0.25 5	0.19 33	0.42 24	0.35 16	0.20 19	0.25 32	0.20 14	0.16 8	0.24 3	0.24 89	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.08 46	0.12 47	0.08 18

test_sample1	0.40 120	0.18 3	1.19 41	0.31 178	0.18 116	0.48 93	0.23 116	0.78 257	0.49 123	0.44 149	0.44 147	0.45 192	0.41 254	1.39 327	0.33 192	0.11 186	0.09 148	0.10 93	0.09 71	0.12 47	0.13 138

testlalala2	0.44 162	0.28 86	2.59 409	0.64 455	0.56 445	0.57 194	0.20 50	0.78 257	0.52 148	0.40 124	0.39 121	0.45 192	0.21 55	0.27 10	0.22 60	0.09 40	0.10 187	0.08 8	0.29 411	0.12 47	0.10 49

ACVNet-DCA	0.42 146	0.64 293	2.07 300	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.76 232	0.52 148	0.31 86	0.38 113	0.24 44	0.38 222	0.69 240	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.11 156	0.09 71	0.12 47	0.14 153

xx1	0.46 190	0.64 293	2.07 300	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.74 207	1.01 453	0.31 86	0.38 113	0.46 205	0.36 201	0.69 240	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.12 210	0.12 204	0.12 47	0.14 153

1test111	0.44 162	0.64 293	2.07 300	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.76 232	0.52 148	0.31 86	0.38 113	0.24 44	0.38 222	0.96 281	0.30 159	0.10 124	0.24 414	0.11 156	0.09 71	0.12 47	0.14 153

1111x	0.74 404	0.21 14	1.93 260	0.31 178	0.17 84	0.63 297	0.32 298	1.03 452	0.74 373	0.52 227	0.62 304	0.57 268	0.47 313	2.38 457	4.25 506	0.12 237	0.14 295	0.11 156	0.12 204	0.12 47	0.14 153

qqq	0.38 99	0.21 14	1.34 69	0.28 104	0.15 37	0.45 64	0.26 188	0.76 232	0.52 148	0.39 122	0.41 130	0.46 205	0.36 201	0.96 281	0.30 159	0.11 186	0.14 295	0.12 210	0.12 204	0.12 47	0.14 153

x	0.35 78	0.20 9	1.36 71	0.33 228	0.17 84	0.47 85	0.24 148	0.75 219	0.54 179	0.40 124	0.40 126	0.42 168	0.34 193	0.45 129	0.32 182	0.11 186	0.14 295	0.11 156	0.09 71	0.12 47	0.14 153

BUS	0.41 127	0.27 65	1.13 34	0.30 151	0.21 170	0.91 435	0.23 116	1.00 434	0.61 238	0.63 356	0.53 228	0.66 312	0.30 168	0.43 111	0.32 182	0.13 267	0.10 187	0.14 305	0.12 204	0.12 47	0.11 69

BSDual-CNN	0.41 127	0.27 65	1.13 34	0.30 151	0.21 170	0.76 386	0.31 275	1.00 434	0.61 238	0.63 356	0.53 228	0.63 293	0.37 215	0.43 111	0.38 223	0.13 267	0.10 187	0.14 305	0.12 204	0.12 47	0.11 69

hknet	0.47 205	0.29 95	1.70 138	0.30 151	0.24 225	0.76 386	0.31 275	1.00 434	0.64 276	0.63 356	0.53 228	0.80 383	0.38 222	0.77 261	0.37 216	0.11 186	0.10 187	0.14 305	0.12 204	0.12 47	0.11 69

PFNet+	0.45 180	0.37 155	1.86 230	0.46 394	0.18 116	0.58 211	0.77 458	0.52 82	0.64 276	0.56 278	0.48 175	0.39 141	0.26 115	0.93 278	0.32 182	0.13 267	0.09 148	0.14 305	0.13 236	0.12 47	0.15 186

PSM-softLoss	0.48 211	0.27 65	1.85 222	0.51 416	0.17 84	0.61 259	0.40 346	0.61 140	0.57 200	0.52 227	0.48 175	0.39 141	0.25 101	1.46 337	0.77 371	0.12 237	0.08 80	0.13 269	0.12 204	0.12 47	0.14 153

KMStereo	0.48 211	0.27 65	1.85 222	0.51 416	0.17 84	0.61 259	0.40 346	0.61 140	0.57 200	0.52 227	0.48 175	0.39 141	0.25 101	1.46 337	0.77 371	0.12 237	0.08 80	0.13 269	0.12 204	0.12 47	0.14 153

KYRaft	0.48 211	0.29 95	1.75 158	0.33 228	0.21 170	0.75 383	0.44 373	0.58 120	0.57 200	0.64 367	0.93 427	0.53 240	0.72 407	0.60 209	0.24 89	0.10 124	0.07 19	0.12 210	0.14 264	0.12 47	0.54 462

Pruner-Stereo	0.51 257	0.27 65	1.78 178	1.79 506	0.19 145	0.62 279	0.45 379	0.57 114	0.60 222	0.61 337	0.48 175	0.41 155	0.24 86	0.46 138	1.00 401	0.12 237	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.12 47	0.13 138

AnonymousM	0.37 90	0.44 206	1.50 104	0.25 35	0.15 37	0.52 134	0.23 116	0.60 138	0.42 64	0.42 138	0.32 79	0.30 96	0.25 101	0.34 61	0.23 68	0.11 186	0.09 148	0.71 480	0.36 450	0.12 47	0.07 5

CroCo-Stereo	0.30 39	0.45 214	1.08 29	0.31 178	0.17 84	0.19 1	0.21 68	0.73 203	0.50 133	0.21 24	0.24 26	0.55 250	0.22 64	0.27 10	0.26 108	0.09 40	0.08 80	0.08 8	0.07 21	0.12 47	0.09 29
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
222	0.78 417	0.23 32	1.23 50	0.28 104	0.18 116	0.62 279	0.24 148	1.02 445	0.70 333	0.58 307	0.66 344	0.46 205	0.42 270	1.80 396	6.53 517	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.12 47	0.17 231

xxxx	0.70 380	0.21 14	1.33 66	0.28 104	0.18 116	0.63 297	0.24 148	1.02 445	0.69 324	0.50 206	0.62 304	0.58 275	0.38 222	1.47 344	5.21 512	0.13 267	0.12 259	0.11 156	0.10 105	0.12 47	0.15 186

HSM-Net_RVC	0.67 365	0.34 138	2.23 341	0.26 63	0.19 145	0.67 334	0.29 254	1.26 478	0.69 324	0.72 400	0.70 374	0.78 375	0.42 270	3.77 507	0.41 248	0.13 267	0.09 148	0.10 93	0.09 71	0.12 47	0.11 69
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LG-Stereo_Zeroshot	0.37 90	0.37 155	1.21 47	0.26 63	0.18 116	0.73 373	0.18 26	0.53 90	0.41 55	0.35 99	0.30 63	0.58 275	0.22 64	0.33 53	0.95 392	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.35 442	0.13 75	0.15 186

castereo++	0.28 20	0.43 195	0.93 20	0.28 104	0.17 84	0.53 141	0.21 68	0.55 105	0.45 92	0.17 6	0.26 39	0.32 106	0.17 14	0.33 53	0.16 2	0.09 40	0.08 80	0.09 46	0.29 411	0.13 75	0.06 1

rvit_stereo_ft	0.31 47	0.61 272	1.18 39	0.32 207	0.21 170	0.28 8	0.27 213	0.55 105	0.48 117	0.23 39	0.27 43	0.28 85	0.26 115	0.32 45	0.25 101	0.13 267	0.09 148	0.11 156	0.11 166	0.13 75	0.14 153

CoDeX	0.52 269	0.43 195	2.25 343	0.29 135	0.26 257	0.61 259	0.32 298	0.99 426	0.68 315	0.48 187	0.55 249	0.52 238	0.40 243	1.60 362	0.35 207	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.10 105	0.13 75	0.12 104

11t1	0.33 59	0.19 5	1.41 81	0.33 228	0.16 58	0.48 93	0.21 68	0.67 170	0.48 117	0.40 124	0.34 92	0.32 106	0.33 185	0.42 108	0.27 116	0.11 186	0.12 259	0.10 93	0.08 46	0.13 75	0.14 153

knoymous	0.34 67	0.25 45	1.75 158	0.24 19	0.18 116	0.45 64	0.24 148	0.57 114	0.38 31	0.41 133	0.39 121	0.55 250	0.25 101	0.38 87	0.23 68	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.07 21	0.13 75	0.12 104

riskmin	0.37 90	0.22 25	1.74 152	0.32 207	0.20 159	0.48 93	0.20 50	0.66 161	0.46 100	0.36 104	0.34 92	0.69 335	0.45 292	0.39 92	0.27 116	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.08 46	0.13 75	0.16 213

ADStereo(finetuned)	0.45 180	0.77 343	2.12 314	0.25 35	0.14 22	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.72 353	0.54 250	0.48 175	0.31 98	0.76 417	0.37 80	0.38 223	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.07 21	0.13 75	0.23 328

psmg	0.41 127	0.27 65	1.13 34	0.27 79	0.21 170	0.75 383	0.36 325	0.90 349	0.61 238	0.59 321	0.59 277	0.63 293	0.37 215	0.43 111	0.38 223	0.13 267	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.13 75	0.11 69

GLC_STEREO	0.28 20	0.27 65	1.36 71	0.28 104	0.12 4	0.41 52	0.20 50	0.37 10	0.38 31	0.26 66	0.30 63	0.25 54	0.19 38	0.33 53	0.24 89	0.09 40	0.11 233	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.09 29

TRStereo	0.53 275	0.76 334	2.38 366	0.42 364	0.29 287	0.69 352	0.23 116	1.81 497	0.55 185	0.36 104	0.32 79	0.47 213	0.40 243	0.46 138	0.25 101	0.12 237	0.11 233	0.11 156	0.41 461	0.13 75	0.32 400

NF-Stereo	0.48 211	0.25 45	1.81 205	0.52 420	0.16 58	0.61 259	0.44 373	0.66 161	0.61 238	0.50 206	0.47 163	0.37 128	0.26 115	1.45 336	0.79 377	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.16 213

OCTAStereo	0.48 211	0.25 45	1.81 205	0.52 420	0.16 58	0.61 259	0.43 362	0.66 161	0.61 238	0.50 206	0.47 163	0.37 128	0.26 115	1.44 332	0.80 378	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.17 231

PSM-AAD	0.63 344	0.22 25	1.77 173	0.37 313	0.23 212	0.86 423	1.17 488	0.59 128	0.60 222	0.64 367	0.71 378	0.68 328	2.93 503	0.65 227	0.31 171	0.09 40	0.07 19	0.17 367	0.15 287	0.13 75	0.33 407

RE-Stereo	0.48 211	0.25 45	1.81 205	0.52 420	0.16 58	0.61 259	0.43 362	0.66 161	0.60 222	0.50 206	0.47 163	0.37 128	0.26 115	1.44 332	0.78 373	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.17 231

TVStereo	0.48 211	0.25 45	1.81 205	0.52 420	0.16 58	0.61 259	0.43 362	0.66 161	0.60 222	0.50 206	0.47 163	0.37 128	0.26 115	1.44 332	0.78 373	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.17 231

DCANet	0.42 146	0.77 343	1.95 272	0.25 35	0.14 22	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.72 353	0.54 250	0.48 175	0.31 98	0.41 254	0.36 73	0.39 234	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.07 21	0.13 75	0.23 328

test_xeample	0.72 392	0.21 14	1.36 71	0.27 79	0.17 84	0.59 227	0.28 230	1.01 442	0.70 333	0.55 268	0.67 347	0.44 183	0.39 236	1.88 416	5.17 511	0.12 237	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.13 75	0.15 186

EAI-Stereo	0.78 417	0.25 45	1.67 131	0.54 429	0.59 452	1.95 493	2.05 508	1.11 468	0.64 276	0.95 447	1.49 468	0.50 229	0.67 395	0.59 204	1.44 440	0.09 40	0.19 377	0.09 46	0.49 470	0.13 75	0.22 304

MMNet	0.50 240	0.48 227	1.93 260	0.33 228	0.27 270	0.79 403	0.28 230	0.81 280	0.74 373	0.60 329	0.56 260	0.59 278	0.55 349	0.79 266	0.59 328	0.10 124	0.09 148	0.12 210	0.11 166	0.13 75	0.14 153

FENet	0.44 162	0.30 106	2.42 373	0.32 207	0.17 84	0.58 211	0.22 88	0.77 242	0.59 217	0.47 169	0.42 134	0.55 250	0.38 222	0.49 164	0.47 278	0.12 237	0.09 148	0.12 210	0.11 166	0.13 75	0.16 213

PAM	0.70 380	0.35 145	2.72 427	0.56 438	0.62 461	1.08 458	0.53 404	0.85 310	0.44 77	0.93 444	0.92 423	1.24 466	0.68 398	0.64 217	1.01 405	0.10 124	0.19 377	0.10 93	0.48 468	0.14 96	0.38 431

rvit_0105_6	0.31 47	0.29 95	1.00 25	0.31 178	0.18 116	0.35 33	0.25 167	0.51 71	0.61 238	0.25 58	0.28 47	0.32 106	0.25 101	0.39 92	0.25 101	0.18 371	0.16 337	0.15 332	0.13 236	0.14 96	0.13 138

rvit_stereo_0081_aga	0.27 13	0.29 95	1.08 29	0.26 63	0.20 159	0.33 24	0.21 68	0.41 21	0.42 64	0.26 66	0.28 47	0.27 76	0.21 55	0.31 38	0.21 48	0.14 308	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.14 96	0.10 49

test_sample2	0.41 127	0.19 5	1.23 50	0.31 178	0.17 84	0.51 117	0.27 213	0.81 280	0.55 185	0.44 149	0.45 151	0.46 205	0.38 222	1.51 347	0.30 159	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.10 105	0.14 96	0.14 153

tta	0.50 240	0.46 216	1.60 118	0.30 151	0.15 37	0.45 64	0.24 148	0.90 349	0.72 353	0.56 278	0.64 332	0.51 232	0.41 254	1.87 409	0.49 288	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.14 96	0.11 69

qqq1	0.48 211	0.46 216	1.60 118	0.30 151	0.15 37	0.45 64	0.24 148	0.90 349	0.72 353	0.56 278	0.64 332	0.51 232	0.41 254	1.87 409	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.09 46	0.08 46	0.14 96	0.11 69

fff1	0.48 211	0.46 216	1.60 118	0.30 151	0.15 37	0.45 64	0.24 148	0.90 349	0.72 353	0.56 278	0.64 332	0.51 232	0.41 254	1.87 409	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.09 46	0.08 46	0.14 96	0.11 69

MSKI-zero shot	0.46 190	0.38 163	2.47 386	0.27 79	0.43 409	0.56 176	0.20 50	0.77 242	0.43 73	0.60 329	0.51 204	0.44 183	0.17 14	0.68 234	0.21 48	0.09 40	0.29 438	0.09 46	0.32 432	0.14 96	0.10 49

IER	0.43 152	0.38 163	1.69 134	0.26 63	0.25 242	0.66 328	0.26 188	0.71 187	0.55 185	0.54 250	0.59 277	0.60 284	0.53 341	0.52 177	0.39 234	0.11 186	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.14 96	0.11 69

GwcNet-ADL	0.50 240	0.74 331	2.90 452	0.31 178	0.20 159	0.58 211	0.29 254	0.87 329	0.64 276	0.47 169	0.47 163	0.56 262	0.33 185	0.46 138	0.46 269	0.13 267	0.12 259	0.09 46	0.09 71	0.14 96	0.21 291

AAGNet	0.88 435	0.33 126	1.79 198	0.54 429	0.98 485	0.62 279	0.46 382	0.50 66	0.60 222	0.58 307	0.53 228	0.50 229	0.73 410	1.23 314	7.48 518	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.14 96	0.09 29

GMM-Stereo	0.50 240	0.23 32	2.41 371	0.54 429	0.24 225	0.77 394	0.46 382	0.59 128	0.57 200	0.58 307	0.73 385	0.47 213	0.43 280	0.68 234	0.27 116	0.10 124	0.06 2	0.13 269	0.13 236	0.14 96	0.44 450

TestStereo	0.45 180	0.54 249	2.11 311	0.29 135	0.16 58	0.43 58	0.24 148	0.54 101	0.45 92	0.37 108	0.46 158	0.34 118	0.27 132	1.98 426	0.27 116	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.09 71	0.14 96	0.08 18

UNet	0.54 280	0.44 206	2.83 443	0.31 178	0.33 336	0.74 377	0.27 213	0.82 287	0.61 238	0.53 237	0.54 240	0.72 351	0.54 344	0.78 265	0.56 316	0.11 186	0.09 148	0.13 269	0.11 166	0.14 96	0.12 104

RASNet	0.61 333	0.68 310	2.03 296	0.35 274	0.46 424	0.65 322	0.28 230	0.78 257	0.70 333	0.48 187	0.64 332	0.93 422	0.61 377	2.21 446	0.73 365	0.12 237	0.09 148	0.09 46	0.10 105	0.14 96	0.11 69

HSM	0.62 338	0.76 334	1.72 145	0.30 151	0.29 287	0.64 308	0.28 230	0.94 384	0.62 256	0.58 307	0.57 268	1.40 474	0.64 386	2.59 477	0.42 250	0.11 186	0.08 80	0.10 93	0.08 46	0.14 96	0.11 69

DLCB_ROB	0.54 280	0.55 258	1.49 101	0.36 292	0.25 242	0.65 322	0.36 325	0.80 276	0.70 333	0.72 400	0.69 364	0.83 393	0.46 305	1.53 350	0.60 330	0.13 267	0.12 259	0.14 305	0.14 264	0.14 96	0.13 138

S2M2	0.24 8	0.29 95	0.90 16	0.23 10	0.17 84	0.24 4	0.09 1	0.36 7	0.45 92	0.17 6	0.25 32	0.23 31	0.17 14	0.24 3	0.28 126	0.15 325	0.12 259	0.11 156	0.12 204	0.15 113	0.11 69

AIO_test	0.39 114	0.37 155	1.19 41	0.73 463	0.67 464	0.35 33	0.25 167	0.47 49	0.34 12	0.34 98	0.22 17	0.33 112	0.17 14	1.31 320	0.19 13	0.11 186	0.15 320	0.08 8	0.21 372	0.15 113	0.23 328

PAM_32	0.70 380	0.35 145	2.73 432	0.54 429	0.61 459	1.07 456	0.43 362	0.84 304	0.49 123	0.90 440	0.91 421	1.23 465	0.77 420	0.65 227	1.10 413	0.10 124	0.19 377	0.10 93	0.49 470	0.15 113	0.38 431

rvit_0105_5	0.36 84	0.39 172	1.48 98	0.30 151	0.18 116	0.41 52	0.30 262	0.64 153	0.62 256	0.30 82	0.33 86	0.37 128	0.29 160	0.41 100	0.28 126	0.18 371	0.16 337	0.15 332	0.15 287	0.15 113	0.14 153

rvit_0105_4	0.35 78	0.35 145	1.45 90	0.31 178	0.18 116	0.37 40	0.28 230	0.59 128	0.62 256	0.27 71	0.31 74	0.35 122	0.27 132	0.43 111	0.25 101	0.18 371	0.16 337	0.15 332	0.13 236	0.15 113	0.12 104

rvit_0105_3	0.39 114	0.47 224	1.46 91	0.33 228	0.19 145	0.45 64	0.35 318	0.69 177	0.65 289	0.37 108	0.37 104	0.40 149	0.31 176	0.44 118	0.30 159	0.18 371	0.17 355	0.17 367	0.18 336	0.15 113	0.15 186

rvit_stereo_0080	0.27 13	0.38 163	0.76 8	0.24 19	0.18 116	0.34 28	0.27 213	0.54 101	0.44 77	0.24 43	0.26 39	0.27 76	0.22 64	0.29 25	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.10 93	0.10 105	0.15 113	0.11 69

CAS++	0.31 47	0.33 126	1.43 86	0.25 35	0.17 84	0.31 17	0.20 50	0.78 257	0.41 55	0.30 82	0.30 63	0.21 22	0.16 8	0.33 53	0.18 8	0.15 325	0.12 259	0.13 269	0.10 105	0.15 113	0.11 69
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 240	0.33 126	0.93 20	0.26 63	0.22 193	0.46 80	0.20 50	1.10 464	1.34 478	3.16 514	0.32 79	0.22 24	0.20 46	0.30 31	0.22 60	0.10 124	0.09 148	0.11 156	0.09 71	0.15 113	0.19 267

SMFormer	0.50 240	0.46 216	1.60 118	0.30 151	0.15 37	0.45 64	0.24 148	0.90 349	0.72 353	0.56 278	0.64 332	0.51 232	0.41 254	1.87 409	0.49 288	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.15 113	0.16 213

mmm	0.38 99	0.21 14	1.18 39	0.35 274	0.17 84	0.49 100	0.26 188	0.78 257	0.52 148	0.50 206	0.57 268	0.41 155	0.37 215	0.71 247	0.31 171	0.11 186	0.13 278	0.14 305	0.13 236	0.15 113	0.14 153

mmx	0.72 392	0.23 32	2.01 289	0.30 151	0.21 170	0.57 194	0.26 188	0.99 426	0.76 395	0.53 237	0.63 316	0.66 312	0.39 236	2.52 472	3.43 498	0.13 267	0.10 187	0.15 332	0.13 236	0.15 113	0.15 186

ttt	0.66 360	0.22 25	1.68 132	0.34 258	0.24 225	0.60 238	0.26 188	1.00 434	0.77 399	0.55 268	0.67 347	0.54 246	0.36 201	2.14 442	3.03 487	0.16 346	0.13 278	0.13 269	0.12 204	0.15 113	0.17 231

whm_eth	0.27 13	0.38 163	0.76 8	0.24 19	0.18 116	0.34 28	0.27 213	0.54 101	0.44 77	0.24 43	0.26 39	0.27 76	0.22 64	0.29 25	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.10 93	0.10 105	0.15 113	0.11 69

xxx	0.72 392	0.23 32	2.01 289	0.30 151	0.21 170	0.57 194	0.26 188	0.99 426	0.76 395	0.53 237	0.63 316	0.66 312	0.39 236	2.52 472	3.43 498	0.13 267	0.10 187	0.15 332	0.13 236	0.15 113	0.15 186

LoS	0.31 47	0.30 106	1.52 107	0.23 10	0.13 13	0.54 148	0.20 50	0.48 54	0.49 123	0.25 58	0.28 47	0.37 128	0.24 86	0.38 87	0.23 68	0.10 124	0.08 80	0.08 8	0.05 1	0.15 113	0.07 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 39	0.27 65	1.09 31	0.23 10	0.50 430	0.40 49	0.20 50	0.46 39	0.44 77	0.22 31	0.28 47	0.26 67	0.19 38	0.33 53	0.21 48	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.05 1	0.15 113	0.49 458

gwcnet-sp	0.49 229	0.43 195	2.54 402	0.31 178	0.22 193	0.67 334	0.31 275	0.78 257	0.65 289	0.58 307	0.47 163	0.46 205	0.43 280	0.76 257	0.46 269	0.11 186	0.11 233	0.11 156	0.11 166	0.15 113	0.14 153

scenet	0.49 229	0.43 195	2.54 402	0.31 178	0.22 193	0.67 334	0.31 275	0.78 257	0.65 289	0.58 307	0.47 163	0.46 205	0.43 280	0.76 257	0.46 269	0.11 186	0.11 233	0.11 156	0.11 166	0.15 113	0.14 153

ssnet	0.49 229	0.43 195	2.54 402	0.31 178	0.22 193	0.67 334	0.31 275	0.78 257	0.65 289	0.58 307	0.47 163	0.46 205	0.43 280	0.76 257	0.46 269	0.11 186	0.11 233	0.11 156	0.11 166	0.15 113	0.14 153

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 306	0.87 380	2.11 311	0.32 207	0.30 298	0.84 417	0.40 346	0.88 337	0.72 353	0.65 374	0.73 385	0.66 312	0.57 358	0.93 278	0.71 358	0.13 267	0.07 19	0.10 93	0.08 46	0.15 113	0.14 153

PSMNet-ADL	0.51 257	0.38 163	1.65 125	0.35 274	0.21 170	0.67 334	0.26 188	0.74 207	0.55 185	0.42 138	0.52 217	0.70 345	0.45 292	1.91 419	0.57 320	0.15 325	0.13 278	0.11 156	0.13 236	0.15 113	0.20 282

IIG-Stereo	0.59 319	0.65 300	1.74 152	0.54 429	0.23 212	0.61 259	0.21 68	0.73 203	0.65 289	0.64 367	0.69 364	0.69 335	0.38 222	2.09 438	1.39 436	0.11 186	0.07 19	0.11 156	0.09 71	0.15 113	0.09 29

THIR-Stereo	0.86 432	0.62 278	2.13 316	0.25 35	0.16 58	0.58 211	2.74 514	0.59 128	0.51 141	0.62 348	1.62 472	0.97 432	1.80 491	1.69 374	2.25 473	0.10 124	0.08 80	0.14 305	0.11 166	0.15 113	0.11 69

DeepStereo_RVC	0.44 162	0.28 86	1.92 257	0.49 409	0.17 84	0.60 238	0.59 424	0.50 66	0.52 148	0.49 199	0.45 151	0.39 141	0.86 433	0.45 129	0.33 192	0.11 186	0.08 80	0.11 156	0.09 71	0.15 113	0.19 267

IRAFT_RVC	0.54 280	0.53 244	1.78 178	0.46 394	0.21 170	0.58 211	0.43 362	0.65 159	0.66 304	0.54 250	0.50 200	0.49 226	0.51 334	1.58 359	1.01 405	0.11 186	0.25 427	0.13 269	0.10 105	0.15 113	0.13 138

ICVP	0.46 190	0.29 95	2.41 371	0.33 228	0.22 193	0.59 227	0.55 411	0.75 219	0.50 133	0.44 149	0.60 292	0.49 226	0.35 195	0.53 183	0.37 216	0.16 346	0.16 337	0.14 305	0.11 166	0.15 113	0.15 186
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.33 59	0.32 121	1.89 244	0.34 258	0.27 270	0.30 13	0.22 88	0.48 54	0.44 77	0.22 31	0.33 86	0.25 54	0.25 101	0.32 45	0.24 89	0.14 308	0.16 337	0.12 210	0.12 204	0.15 113	0.13 138

GES	0.44 162	0.28 86	1.88 237	0.30 151	0.18 116	0.61 259	0.30 262	0.88 337	0.46 100	0.47 169	0.52 217	0.39 141	0.42 270	0.58 198	0.67 348	0.15 325	0.11 233	0.12 210	0.10 105	0.15 113	0.17 231

GMStereo	0.38 99	0.99 424	1.91 254	0.27 79	0.16 58	0.39 47	0.23 116	0.47 49	0.62 256	0.38 116	0.34 92	0.25 54	0.25 101	0.39 92	0.29 141	0.14 308	0.08 80	0.10 93	0.12 204	0.15 113	0.11 69
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.46 190	0.28 86	1.73 148	0.33 228	0.32 323	0.65 322	0.38 339	0.83 293	0.59 217	0.57 289	0.52 217	0.61 286	0.40 243	0.75 254	0.52 299	0.13 267	0.12 259	0.13 269	0.12 204	0.15 113	0.11 69

cf-r	0.53 275	0.81 360	2.15 322	0.33 228	0.28 281	0.60 238	0.28 230	0.78 257	0.64 276	0.51 219	0.60 292	0.75 366	0.40 243	1.32 321	0.43 259	0.13 267	0.09 148	0.11 156	0.12 204	0.15 113	0.14 153

PSMNet-RSSM	0.53 275	0.82 364	1.78 178	0.31 178	0.25 242	0.58 211	0.28 230	0.84 304	0.60 222	0.50 206	0.61 299	0.67 321	0.43 280	1.68 372	0.42 250	0.15 325	0.10 187	0.14 305	0.16 306	0.15 113	0.13 138

DMCA	0.41 127	0.52 239	1.26 55	0.31 178	0.24 225	0.59 227	0.26 188	0.77 242	0.63 268	0.58 307	0.48 175	0.57 268	0.35 195	0.40 97	0.50 293	0.14 308	0.10 187	0.14 305	0.10 105	0.15 113	0.15 186

DIP-Stereo	0.37 90	0.34 138	1.50 104	0.27 79	0.18 116	0.63 297	0.17 19	0.92 368	0.53 167	0.49 199	0.48 175	0.30 96	0.30 168	0.39 92	0.30 159	0.10 124	0.08 80	0.10 93	0.08 46	0.15 113	0.12 104
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 293	0.92 392	2.36 364	0.38 328	0.37 375	0.60 238	0.28 230	0.82 287	0.62 256	0.62 348	0.55 249	0.72 351	0.45 292	1.00 286	0.43 259	0.15 325	0.11 233	0.14 305	0.14 264	0.15 113	0.16 213
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.58 311	0.94 400	1.87 235	0.38 328	0.25 242	0.64 308	0.34 310	0.83 293	0.65 289	0.60 329	0.63 316	0.81 386	0.48 321	1.85 408	0.56 316	0.13 267	0.09 148	0.10 93	0.10 105	0.16 149	0.16 213

test_sample3	0.50 240	0.41 183	1.88 237	0.32 207	0.19 145	0.57 194	0.25 167	0.92 368	0.64 276	0.52 227	0.49 192	0.47 213	0.35 195	1.79 392	0.37 216	0.13 267	0.10 187	0.12 210	0.11 166	0.16 149	0.16 213

DispNO	0.67 365	0.98 420	2.58 407	0.31 178	0.27 270	0.59 227	0.29 254	0.83 293	0.68 315	0.53 237	0.79 400	0.83 393	0.47 313	2.46 467	0.68 351	0.12 237	0.10 187	0.19 393	0.31 426	0.16 149	0.17 231

MyStereo07	0.34 67	0.40 177	1.46 91	0.29 135	0.23 212	0.60 238	0.31 275	0.53 90	0.42 64	0.25 58	0.25 32	0.20 14	0.26 115	0.57 195	0.19 13	0.09 40	0.18 365	0.12 210	0.11 166	0.16 149	0.19 267

MyStereo06	0.54 280	0.41 183	2.68 421	0.30 151	0.23 212	0.60 238	0.30 262	0.81 280	0.44 77	0.84 432	0.52 217	0.78 375	0.58 362	0.48 154	1.10 413	0.09 40	0.17 355	0.12 210	0.10 105	0.16 149	0.20 282

MyStereo05	0.49 229	0.41 183	2.72 427	0.30 151	0.23 212	0.60 238	0.30 262	0.82 287	0.77 399	0.52 227	0.37 104	0.51 232	0.42 270	0.52 177	0.38 223	0.09 40	0.17 355	0.12 210	0.10 105	0.16 149	0.20 282

MyStereo04	0.48 211	0.40 177	2.65 418	0.29 135	0.23 212	0.60 238	0.31 275	0.83 293	0.75 386	0.47 169	0.36 101	0.53 240	0.42 270	0.53 183	0.39 234	0.09 40	0.18 365	0.12 210	0.11 166	0.16 149	0.19 267

IGEVStereo-DCA	0.33 59	0.34 138	1.38 75	0.27 79	0.16 58	0.45 64	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.21 13	0.26 67	0.25 101	0.64 217	0.52 299	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.18 336	0.16 149	0.22 304

rrr	0.46 190	0.34 138	3.08 465	0.27 79	0.16 58	0.45 64	0.28 230	1.09 463	0.51 141	0.24 43	0.21 13	0.26 67	0.25 101	0.64 217	0.52 299	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.29 411	0.16 149	0.25 349

CASnet	0.28 20	0.31 117	1.20 45	0.28 104	0.11 1	0.47 85	0.19 33	0.44 34	0.44 77	0.38 116	0.31 74	0.23 31	0.17 14	0.29 25	0.19 13	0.10 124	0.06 2	0.15 332	0.12 204	0.16 149	0.07 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.49 229	0.49 230	2.78 439	0.50 411	0.41 400	0.38 45	0.23 116	0.72 192	0.38 31	0.63 356	0.48 175	0.87 407	0.41 254	0.64 217	0.21 48	0.09 40	0.17 355	0.10 93	0.09 71	0.16 149	0.12 104

HanStereo	0.49 229	0.49 230	2.78 439	0.50 411	0.41 400	0.38 45	0.23 116	0.72 192	0.38 31	0.63 356	0.48 175	0.87 407	0.41 254	0.64 217	0.21 48	0.09 40	0.17 355	0.10 93	0.09 71	0.16 149	0.12 104

Selective-IGEV	0.29 29	0.23 32	1.28 57	0.27 79	0.30 298	0.35 33	0.20 50	0.56 111	0.38 31	0.21 24	0.30 63	0.22 24	0.18 30	0.37 80	0.18 8	0.07 2	0.06 2	0.08 8	0.15 287	0.16 149	0.29 378

DCRE	0.50 240	0.63 289	2.13 316	0.30 151	0.23 212	0.45 64	0.24 148	0.59 128	0.53 167	0.50 206	2.10 483	0.42 168	0.26 115	0.35 66	0.23 68	0.09 40	0.14 295	0.10 93	0.32 432	0.16 149	0.15 186

NINENet	0.50 240	0.33 126	1.69 134	0.55 436	0.25 242	0.91 435	0.23 116	0.98 414	0.71 343	0.53 237	0.55 249	0.66 312	0.30 168	1.22 312	0.32 182	0.15 325	0.13 278	0.16 350	0.11 166	0.16 149	0.13 138

SST-Stereo	0.52 269	0.20 9	1.76 164	0.62 453	0.53 438	0.62 279	0.66 438	0.55 105	0.61 238	0.58 307	0.53 228	0.52 238	0.60 368	1.59 361	0.29 141	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.16 149	0.10 49

RAFT_R40	0.50 240	0.21 14	1.76 164	0.50 411	0.40 393	0.61 259	0.53 404	0.56 111	0.60 222	0.56 278	0.54 240	0.55 250	0.51 334	1.57 355	0.53 303	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.16 149	0.09 29

s12784h	0.36 84	0.28 86	1.58 115	0.23 10	0.11 1	0.62 279	0.24 148	0.79 273	0.64 276	0.44 149	0.52 217	0.28 85	0.26 115	0.50 170	0.24 89	0.11 186	0.06 2	0.09 46	0.06 9	0.16 149	0.06 1

SFCPSM	0.46 190	0.24 40	2.35 361	0.27 79	0.27 270	0.70 359	0.32 298	0.96 402	0.63 268	0.49 199	0.52 217	0.43 172	0.36 201	0.52 177	0.43 259	0.12 237	0.09 148	0.12 210	0.16 306	0.16 149	0.12 104

delet	0.52 269	0.54 249	1.62 123	0.31 178	0.35 356	0.74 377	0.46 382	0.85 310	0.74 373	0.55 268	0.60 292	0.67 321	0.50 332	1.12 302	0.57 320	0.11 186	0.11 233	0.13 269	0.14 264	0.16 149	0.12 104

DSFCA	0.54 280	0.35 145	1.41 81	0.28 104	0.28 281	0.79 403	0.88 466	0.76 232	0.70 333	0.72 400	0.66 344	0.67 321	0.57 358	1.17 308	0.63 337	0.16 346	0.14 295	0.13 269	0.14 264	0.16 149	0.13 138

STTStereo	0.51 257	0.69 314	2.14 321	0.36 292	0.30 298	0.61 259	0.32 298	0.77 242	0.60 222	0.60 329	0.54 240	0.67 321	0.43 280	0.86 273	0.42 250	0.16 346	0.15 320	0.17 367	0.20 366	0.16 149	0.15 186

AIO-test2	0.49 229	1.15 452	1.96 281	0.42 364	0.37 375	0.50 108	0.23 116	0.79 273	0.70 333	0.33 96	0.53 228	0.27 76	0.22 64	0.67 231	0.29 141	0.73 482	0.08 80	0.13 269	0.17 323	0.17 171	0.18 251

GIP-stereo	0.26 12	0.22 25	0.78 11	0.29 135	0.20 159	0.42 56	0.17 19	0.64 153	0.39 41	0.18 10	0.24 26	0.23 31	0.18 30	0.25 5	0.47 278	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.06 9	0.17 171	0.08 18

IGEV-Stereo++	0.23 6	0.23 32	0.64 4	0.24 19	0.22 193	0.47 85	0.13 3	0.52 82	0.33 10	0.18 10	0.24 26	0.17 7	0.22 64	0.32 45	0.19 13	0.08 10	0.06 2	0.08 8	0.06 9	0.17 171	0.09 29

test_sample6	0.52 269	0.44 206	1.81 205	0.33 228	0.18 116	0.55 161	0.27 213	0.94 384	0.66 304	0.54 250	0.62 304	0.47 213	0.36 201	1.97 425	0.38 223	0.14 308	0.10 187	0.13 269	0.13 236	0.17 171	0.16 213

test_sample5	0.51 257	0.43 195	1.83 217	0.32 207	0.18 116	0.55 161	0.26 188	0.92 368	0.65 289	0.53 237	0.59 277	0.45 192	0.36 201	1.87 409	0.36 210	0.13 267	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.17 171	0.16 213

test_sample4	0.50 240	0.42 190	1.88 237	0.32 207	0.19 145	0.56 176	0.26 188	0.93 376	0.65 289	0.54 250	0.54 240	0.45 192	0.36 201	1.79 392	0.36 210	0.13 267	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.17 171	0.16 213

DualNet	0.51 257	0.43 195	1.83 217	0.32 207	0.18 116	0.55 161	0.26 188	0.92 368	0.65 289	0.54 250	0.62 304	0.45 192	0.36 201	1.87 409	0.36 210	0.13 267	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.17 171	0.16 213

LL-Strereo2	0.41 127	0.90 390	1.83 217	0.44 375	0.24 225	0.54 148	0.27 213	0.58 120	0.45 92	0.41 133	0.33 86	0.44 183	0.21 55	0.44 118	0.34 199	0.09 40	0.08 80	0.16 350	0.14 264	0.17 171	0.17 231

iRaft-Stereo_20w	0.58 311	0.39 172	1.96 281	0.45 389	0.32 323	0.92 437	0.57 420	1.14 469	0.56 196	0.81 425	0.40 126	0.55 250	0.69 400	0.65 227	1.04 410	0.09 40	0.16 337	0.09 46	0.36 450	0.17 171	0.25 349

Patchmatch Stereo++	0.39 114	0.27 65	1.78 178	0.44 375	0.16 58	0.61 259	0.27 213	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.43 172	0.28 147	0.54 187	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104
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
OMP-Stereo	0.59 319	0.65 300	1.74 152	0.56 438	0.37 375	0.60 238	0.26 188	0.70 184	0.65 289	0.66 376	0.60 292	0.69 335	0.32 182	2.09 438	1.20 423	0.10 124	0.07 19	0.12 210	0.09 71	0.17 171	0.10 49

PSM-adaLoss	0.38 99	0.27 65	1.78 178	0.44 375	0.17 84	0.60 238	0.29 254	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.44 183	0.28 147	0.47 149	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

ROB_FTStereo_v2	0.38 99	0.27 65	1.78 178	0.44 375	0.17 84	0.61 259	0.28 230	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.44 183	0.28 147	0.47 149	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

ROB_FTStereo	0.38 99	0.27 65	1.78 178	0.44 375	0.17 84	0.61 259	0.26 188	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.43 172	0.28 147	0.49 164	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

HUI-Stereo	0.38 99	0.27 65	1.79 198	0.44 375	0.17 84	0.61 259	0.28 230	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.44 183	0.28 147	0.45 129	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

iGMRVC	0.39 114	0.27 65	1.78 178	0.44 375	0.17 84	0.61 259	0.27 213	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.44 183	0.28 147	0.55 191	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

iRAFT	0.39 114	0.27 65	1.78 178	0.44 375	0.16 58	0.61 259	0.27 213	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.43 172	0.28 147	0.54 187	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

CRE-IMP	0.41 127	0.22 25	1.76 164	0.48 407	0.17 84	0.79 403	0.69 446	0.52 82	0.52 148	0.47 169	0.42 134	0.45 192	0.26 115	0.41 100	0.31 171	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.09 71	0.17 171	0.23 328

RAFT-IKP	0.38 99	0.27 65	1.79 198	0.44 375	0.16 58	0.60 238	0.28 230	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.43 172	0.28 147	0.50 170	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

rafts_anoy	0.43 152	0.89 387	1.96 281	0.32 207	0.30 298	0.48 93	0.24 148	0.62 144	0.49 123	0.37 108	0.38 113	0.33 112	0.30 168	0.51 173	0.34 199	0.10 124	0.39 464	0.13 269	0.15 287	0.17 171	0.15 186

Anonymous3	0.42 146	0.35 145	2.09 306	0.33 228	0.24 225	0.72 367	0.31 275	0.74 207	0.55 185	0.35 99	0.40 126	0.33 112	0.29 160	0.44 118	0.28 126	0.18 371	0.18 365	0.13 269	0.13 236	0.17 171	0.17 231

CFNet_pseudo	0.45 180	0.46 216	2.23 341	0.25 35	0.19 145	0.56 176	0.21 68	0.77 242	0.60 222	0.49 199	0.56 260	0.69 335	0.47 313	0.52 177	0.31 171	0.11 186	0.10 187	0.15 332	0.10 105	0.17 171	0.14 153

XX-Stereo	0.55 293	0.54 249	3.50 490	0.48 407	0.39 384	0.54 148	0.17 19	0.89 343	0.40 49	0.44 149	0.65 341	0.85 401	0.19 38	0.77 261	0.21 48	0.10 124	0.14 295	0.10 93	0.32 432	0.17 171	0.14 153

HCRNet	0.46 190	0.49 230	1.65 125	0.38 328	0.29 287	0.58 211	0.22 88	0.75 219	0.62 256	0.47 169	0.49 192	0.48 224	0.36 201	1.12 302	0.37 216	0.15 325	0.10 187	0.15 332	0.13 236	0.17 171	0.17 231

test_xeample3	0.46 190	0.34 138	2.99 460	0.37 313	0.16 58	0.49 100	0.33 306	1.06 458	0.44 77	0.25 58	0.23 18	0.24 44	0.25 101	0.49 164	0.56 316	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.40 458	0.17 171	0.26 359

ccs_rob	0.45 180	0.46 216	2.22 337	0.26 63	0.19 145	0.56 176	0.21 68	0.77 242	0.60 222	0.49 199	0.56 260	0.69 335	0.47 313	0.52 177	0.31 171	0.11 186	0.09 148	0.16 350	0.10 105	0.17 171	0.14 153

rvit_105_1	0.44 162	0.54 249	1.46 91	0.36 292	0.24 225	0.51 117	0.45 379	0.75 219	0.74 373	0.45 159	0.44 147	0.44 183	0.36 201	0.62 212	0.38 223	0.20 396	0.18 365	0.18 387	0.22 380	0.18 197	0.18 251

ITSA-stereo	0.48 211	0.33 126	1.20 45	0.33 228	0.18 116	0.60 238	0.29 254	0.94 384	0.80 412	0.50 206	0.49 192	0.53 240	0.59 365	1.25 318	0.64 342	0.15 325	0.12 259	0.17 367	0.16 306	0.18 197	0.23 328

rvit_stereo_0075_2	0.40 120	0.40 177	1.88 237	0.33 228	0.32 323	0.41 52	0.22 88	0.58 120	0.53 167	0.38 116	0.51 204	0.40 149	0.27 132	0.44 118	0.29 141	0.20 396	0.15 320	0.22 412	0.15 287	0.18 197	0.23 328

MoCha-V2	0.36 84	0.32 121	1.41 81	0.36 292	0.31 315	0.35 33	0.19 33	0.57 114	0.39 41	0.30 82	0.32 79	0.28 85	0.27 132	0.47 149	0.24 89	0.08 10	0.56 480	0.08 8	0.38 453	0.18 197	0.12 104

PCWNet_CMD	0.46 190	0.45 214	2.28 348	0.26 63	0.20 159	0.55 161	0.21 68	0.75 219	0.64 276	0.48 187	0.55 249	0.68 328	0.57 358	0.46 138	0.30 159	0.11 186	0.10 187	0.14 305	0.10 105	0.18 197	0.14 153

CBFPSM	0.56 300	0.91 391	1.82 211	0.28 104	0.23 212	0.71 361	0.37 333	0.72 192	0.64 276	0.50 206	0.49 192	1.03 443	0.83 426	0.62 212	1.35 433	0.10 124	0.12 259	0.10 93	0.10 105	0.18 197	0.19 267

CASS	0.39 114	0.30 106	1.61 122	0.32 207	0.17 84	0.53 141	0.24 148	0.70 184	0.49 123	0.59 321	0.54 240	0.40 149	0.40 243	0.41 100	0.30 159	0.17 360	0.10 187	0.14 305	0.11 166	0.18 197	0.17 231
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev	0.59 319	0.96 409	2.47 386	0.34 258	0.37 375	0.79 403	0.44 373	0.86 320	0.77 399	0.61 337	0.67 347	0.79 380	0.56 353	0.64 217	0.62 335	0.15 325	0.14 295	0.12 210	0.12 204	0.18 197	0.19 267

DAS	0.56 300	0.35 145	1.55 111	0.33 228	0.34 344	0.50 108	0.42 355	0.83 293	0.74 373	0.83 430	0.68 355	0.56 262	0.48 321	2.40 461	0.46 269	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.09 71	0.18 197	0.15 186

SepStereo	0.52 269	0.35 145	1.55 111	0.33 228	0.34 344	0.50 108	0.42 355	0.83 293	0.74 373	0.83 430	0.68 355	0.56 262	0.48 321	1.56 353	0.46 269	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.09 71	0.18 197	0.15 186

HHNet	0.60 325	0.65 300	2.60 412	0.36 292	0.25 242	0.64 308	0.61 430	0.64 153	0.62 256	0.55 268	1.13 452	0.32 106	0.60 368	0.42 108	1.79 455	0.15 325	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.18 197	0.15 186

DRaft	0.62 338	0.38 163	1.76 164	0.24 19	0.16 58	0.64 308	0.66 438	0.53 90	0.53 167	0.67 380	0.99 436	0.38 135	1.00 449	1.44 332	2.10 468	0.10 124	0.14 295	0.10 93	0.14 264	0.18 197	0.21 291

ac_64	0.55 293	0.46 216	1.92 257	0.36 292	0.34 344	0.63 297	0.31 275	0.82 287	0.61 238	0.55 268	0.51 204	0.89 413	0.48 321	1.83 401	0.55 309	0.14 308	0.11 233	0.12 210	0.12 204	0.18 197	0.12 104

CFNet-ft	0.51 257	0.76 334	1.79 198	0.28 104	0.30 298	0.63 297	0.28 230	0.66 161	0.55 185	0.45 159	0.57 268	0.74 361	0.41 254	1.46 337	0.42 250	0.14 308	0.10 187	0.28 438	0.13 236	0.18 197	0.14 153

PMTNet	0.31 47	0.35 145	1.30 61	0.20 3	0.14 22	0.57 194	0.25 167	0.46 39	0.42 64	0.27 71	0.32 79	0.27 76	0.24 86	0.39 92	0.23 68	0.43 461	0.07 19	0.08 8	0.05 1	0.18 197	0.07 5

MSMDNet	0.46 190	0.44 206	2.28 348	0.26 63	0.20 159	0.55 161	0.21 68	0.75 219	0.64 276	0.48 187	0.55 249	0.68 328	0.56 353	0.46 138	0.30 159	0.11 186	0.10 187	0.13 269	0.10 105	0.18 197	0.15 186

CFNet_RVC	0.51 257	0.76 334	1.79 198	0.28 104	0.30 298	0.63 297	0.28 230	0.66 161	0.55 185	0.45 159	0.57 268	0.74 361	0.41 254	1.46 337	0.42 250	0.14 308	0.10 187	0.28 438	0.13 236	0.18 197	0.14 153

UCFNet_RVC	0.48 211	0.82 364	1.85 222	0.30 151	0.27 270	0.64 308	0.26 188	0.74 207	0.55 185	0.48 187	0.53 228	0.63 293	0.41 254	0.88 277	0.38 223	0.15 325	0.10 187	0.17 367	0.17 323	0.18 197	0.15 186

AdaStereo	0.44 162	0.38 163	1.79 198	0.34 258	0.20 159	0.57 194	0.28 230	0.92 368	0.69 324	0.52 227	0.55 249	0.61 286	0.33 185	0.48 154	0.39 234	0.17 360	0.08 80	0.17 367	0.11 166	0.18 197	0.12 104
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.
DRN-Test	0.64 348	0.43 195	2.44 379	0.39 338	0.44 410	0.80 409	0.41 352	1.02 445	0.78 404	0.80 420	0.63 316	0.69 335	0.56 353	1.79 392	0.69 353	0.15 325	0.12 259	0.17 367	0.16 306	0.18 197	0.17 231

MDST_ROB	1.17 464	0.42 190	3.87 495	0.54 429	0.44 410	4.11 515	0.58 422	1.31 480	0.84 423	2.12 494	1.12 451	0.98 433	0.71 404	4.24 511	0.99 400	0.16 346	0.14 295	0.19 393	0.17 323	0.18 197	0.35 413

DDVS	0.62 338	0.40 177	1.40 80	2.21 512	0.35 356	0.87 427	1.00 476	0.69 177	0.50 133	0.53 237	0.56 260	0.90 415	0.37 215	1.22 312	0.47 278	0.15 325	0.14 295	0.14 305	0.12 204	0.19 218	0.22 304

AIO-Stereo	0.30 39	0.27 65	1.25 53	0.27 79	0.24 225	0.37 40	0.20 50	0.52 82	0.36 22	0.21 24	0.30 63	0.23 31	0.14 2	0.31 38	0.20 35	0.08 10	0.07 19	0.09 46	0.38 453	0.19 218	0.31 395

test_sample7	0.47 205	0.33 126	1.49 101	0.34 258	0.20 159	0.51 117	0.30 262	0.93 376	0.66 304	0.57 289	0.51 204	0.55 250	0.45 292	1.11 299	0.38 223	0.17 360	0.14 295	0.16 350	0.15 287	0.19 218	0.18 251

IGEV_Zeroshot_test	0.53 275	0.33 126	2.91 453	0.32 207	0.18 116	0.54 148	0.21 68	0.72 192	0.42 64	0.81 425	0.51 204	0.71 348	0.41 254	0.48 154	1.13 417	0.09 40	0.15 320	0.10 93	0.35 442	0.19 218	0.09 29

StereoVision	0.45 180	0.72 323	1.94 269	0.33 228	0.32 323	0.47 85	0.26 188	0.68 174	0.57 200	0.32 94	0.89 420	0.45 192	0.27 132	0.49 164	0.36 210	0.13 267	0.15 320	0.16 350	0.15 287	0.19 218	0.13 138

MIF-Stereo (partial)	0.34 67	0.41 183	1.93 260	0.26 63	0.24 225	0.32 21	0.17 19	0.53 90	0.42 64	0.25 58	0.37 104	0.25 54	0.26 115	0.44 118	0.31 171	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.19 218	0.14 153

CFNet_ucs	0.48 211	0.50 236	2.32 353	0.26 63	0.22 193	0.57 194	0.22 88	0.85 310	0.65 289	0.53 237	0.64 332	0.68 328	0.44 288	0.54 187	0.31 171	0.13 267	0.12 259	0.16 350	0.11 166	0.19 218	0.17 231

4D-IteraStereo	0.44 162	0.96 409	2.63 414	0.27 79	0.30 298	0.45 64	0.25 167	0.52 82	0.50 133	0.40 124	0.31 74	0.40 149	0.19 38	0.35 66	0.32 182	0.09 40	0.06 2	0.12 210	0.11 166	0.19 218	0.30 387

anonymousdsp2	0.34 67	0.24 40	1.16 38	0.28 104	0.15 37	0.57 194	0.23 116	0.79 273	0.47 115	0.38 116	0.37 104	0.40 149	0.25 101	0.47 149	0.21 48	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.13 236	0.19 218	0.27 366

Selective-RAFT	0.35 78	0.26 59	1.48 98	0.31 178	0.15 37	0.61 259	0.19 33	0.60 138	0.54 179	0.28 76	0.29 53	0.40 149	0.33 185	0.50 170	0.27 116	0.10 124	0.07 19	0.09 46	0.35 442	0.19 218	0.08 18

RCA-Stereo	0.34 67	0.32 121	1.30 61	0.26 63	0.14 22	0.58 211	0.23 116	0.78 257	0.62 256	0.40 124	0.44 147	0.28 85	0.35 195	0.29 25	0.20 35	0.09 40	0.10 187	0.09 46	0.07 21	0.19 218	0.08 18

CRFU-Net	0.56 300	0.38 163	1.86 230	0.46 394	0.26 257	0.82 413	0.36 325	0.90 349	0.49 123	0.62 348	0.59 277	0.78 375	1.35 472	1.00 286	0.48 283	0.15 325	0.14 295	0.17 367	0.10 105	0.19 218	0.14 153

IPLGR	0.54 280	0.56 260	2.68 421	0.36 292	0.18 116	0.62 279	0.54 408	1.02 445	0.64 276	0.73 404	0.46 158	0.47 213	0.45 292	1.12 302	0.29 141	0.09 40	0.08 80	0.11 156	0.09 71	0.19 218	0.12 104

HGLStereo	0.54 280	0.69 314	2.00 288	0.35 274	0.40 393	0.66 328	0.30 262	0.83 293	0.62 256	0.57 289	0.69 364	0.69 335	0.54 344	1.07 293	0.55 309	0.13 267	0.13 278	0.13 269	0.11 166	0.19 218	0.17 231

MLCV	0.48 211	0.89 387	1.85 222	0.29 135	0.14 22	0.59 227	0.23 116	0.72 192	0.59 217	0.66 376	0.66 344	0.55 250	0.36 201	1.03 290	0.49 288	0.09 40	0.06 2	0.09 46	0.07 21	0.19 218	0.11 69

HI	0.41 127	0.63 289	1.72 145	0.27 79	0.21 170	0.45 64	0.19 33	0.55 105	0.41 55	0.57 289	0.59 277	0.65 305	0.45 292	0.45 129	0.39 234	0.08 10	0.09 148	0.10 93	0.11 166	0.20 233	0.10 49

CoSv	0.41 127	0.63 289	1.72 145	0.27 79	0.21 170	0.45 64	0.19 33	0.55 105	0.41 55	0.57 289	0.59 277	0.65 305	0.45 292	0.45 129	0.39 234	0.08 10	0.09 148	0.10 93	0.11 166	0.20 233	0.10 49

SMoEStereo_RVC	0.29 29	0.26 59	1.03 26	0.25 35	0.14 22	0.46 80	0.22 88	0.36 7	0.38 31	0.23 39	0.23 18	0.21 22	0.18 30	0.45 129	0.60 330	0.07 2	0.06 2	0.10 93	0.08 46	0.20 233	0.20 282

DCVSM-stereo	0.49 229	0.29 95	2.49 389	0.29 135	0.22 193	0.53 141	0.52 400	0.58 120	0.49 123	0.69 389	0.46 158	0.79 380	0.48 321	0.53 183	0.42 250	0.13 267	0.14 295	0.15 332	0.12 204	0.20 233	0.20 282

ACV-stereo	0.66 360	0.76 334	2.86 444	0.32 207	0.25 242	1.01 447	0.60 426	0.59 128	0.52 148	0.41 133	0.45 151	1.55 480	0.94 444	1.40 329	0.69 353	0.14 308	0.13 278	0.12 210	0.11 166	0.20 233	0.19 267

EKT-Stereo	1.47 484	0.49 230	1.93 260	2.57 515	19.31 529	0.55 161	0.22 88	0.69 177	0.42 64	0.38 116	0.36 101	0.43 172	0.27 132	0.69 240	0.26 108	0.12 237	0.14 295	0.11 156	0.16 306	0.20 233	0.15 186

MC-Stereo	0.32 52	0.31 117	1.46 91	0.31 178	0.15 37	0.53 141	0.19 33	0.44 34	0.35 16	0.36 104	0.38 113	0.27 76	0.27 132	0.42 108	0.19 13	0.09 40	0.13 278	0.09 46	0.16 306	0.20 233	0.13 138

CSP-Net	0.50 240	0.39 172	1.25 53	0.29 135	0.23 212	0.77 394	0.35 318	0.86 320	0.57 200	0.59 321	0.59 277	0.65 305	0.40 243	1.77 387	0.44 264	0.16 346	0.11 233	0.10 93	0.10 105	0.20 233	0.14 153

raft+_RVC	0.44 162	0.67 308	1.85 222	0.34 258	0.71 469	0.51 117	0.25 167	0.64 153	0.51 141	0.35 99	0.45 151	0.32 106	0.28 147	0.43 111	0.32 182	0.09 40	0.19 377	0.10 93	0.09 71	0.20 233	0.40 441

DMCA-RVC	0.62 338	0.96 409	2.63 414	0.36 292	0.90 481	0.56 176	0.31 275	0.69 177	0.57 200	0.68 387	0.52 217	0.59 278	0.56 353	1.23 314	0.53 303	0.16 346	0.38 458	0.20 401	0.15 287	0.20 233	0.15 186

BEATNet_4x	0.47 205	0.73 328	1.91 254	0.33 228	0.15 37	0.56 176	0.25 167	0.85 310	0.58 210	0.54 250	0.51 204	0.57 268	0.42 270	0.57 195	0.61 333	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.09 71	0.20 233	0.16 213

StereoDRNet	0.64 348	0.88 384	2.35 361	0.41 354	0.45 418	0.73 373	0.47 390	0.94 384	0.74 373	0.75 409	0.54 240	0.74 361	0.47 313	1.70 375	0.72 362	0.15 325	0.14 295	0.15 332	0.14 264	0.20 233	0.19 267

XPNet_ROB	0.61 333	0.72 323	1.66 129	0.37 313	0.27 270	0.67 334	0.47 390	0.89 343	0.71 343	0.78 418	0.70 374	0.81 386	0.53 341	1.70 375	0.76 369	0.21 402	0.16 337	0.16 350	0.15 287	0.20 233	0.21 291

G2L-Stereo_aug	0.54 280	0.33 126	2.61 413	0.28 104	0.24 225	0.62 279	0.28 230	0.74 207	0.72 353	0.63 356	0.65 341	0.73 354	0.48 321	1.37 326	0.57 320	0.10 124	0.08 80	0.09 46	0.07 21	0.21 246	0.11 69

GREAT-IGEV	0.37 90	0.28 86	1.48 98	0.25 35	0.38 381	0.46 80	0.18 26	0.33 5	0.34 12	0.15 2	0.29 53	0.15 4	0.17 14	0.36 73	0.23 68	0.07 2	0.76 498	0.07 1	0.26 400	0.21 246	1.03 499

ISRNet	0.47 205	0.44 206	1.55 111	0.37 313	0.31 315	0.49 100	0.19 33	0.75 219	0.66 304	0.63 356	0.71 378	0.67 321	0.39 236	0.58 198	0.44 264	0.23 418	0.16 337	0.21 409	0.20 366	0.21 246	0.25 349

tt45	0.29 29	0.24 40	1.06 28	0.25 35	0.17 84	0.55 161	0.22 88	0.41 21	0.35 16	0.24 43	0.25 32	0.25 54	0.18 30	0.64 217	0.34 199	0.08 10	0.07 19	0.10 93	0.08 46	0.21 246	0.11 69

RSM	0.28 20	0.26 59	0.97 23	0.25 35	0.24 225	0.37 40	0.21 68	0.49 60	0.44 77	0.21 24	0.27 43	0.28 85	0.17 14	0.38 87	0.20 35	0.07 2	0.07 19	0.09 46	0.34 439	0.21 246	0.16 213

MyStereo8	0.54 280	0.80 355	2.76 435	0.32 207	0.33 336	0.71 361	0.20 50	0.87 329	0.57 200	0.51 219	0.59 277	0.50 229	0.33 185	0.68 234	0.55 309	0.10 124	0.29 438	0.10 93	0.13 236	0.21 246	0.34 411

GCAP-Stereo	0.34 67	0.89 387	1.76 164	0.26 63	0.12 4	0.52 134	0.14 4	0.49 60	0.38 31	0.29 79	0.30 63	0.29 92	0.22 64	0.30 31	0.20 35	0.09 40	0.17 355	0.09 46	0.07 21	0.21 246	0.11 69

CroCo-Stereo Lap2	0.33 59	0.61 272	1.47 95	0.32 207	0.38 381	0.23 3	0.22 88	0.58 120	0.46 100	0.22 31	0.27 43	0.29 92	0.23 78	0.32 45	0.26 108	0.09 40	0.09 148	0.10 93	0.08 46	0.21 246	0.14 153

dd	0.42 146	0.96 409	1.77 173	0.31 178	0.17 84	0.57 194	0.26 188	0.49 60	0.68 315	0.41 133	0.40 126	0.34 118	0.27 132	0.45 129	0.40 242	0.17 360	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.21 246	0.12 104

CrosDoStereo	0.94 442	0.37 155	2.53 396	0.25 35	0.32 323	0.54 148	3.76 518	0.72 192	0.60 222	0.70 393	1.40 465	0.53 240	1.49 480	1.78 388	3.09 488	0.10 124	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.21 246	0.11 69

NRIStereo	0.46 190	0.25 45	1.77 173	0.47 399	0.16 58	0.95 439	0.74 454	0.51 71	0.56 196	0.48 187	0.39 121	0.59 278	0.29 160	0.77 261	0.32 182	0.11 186	0.13 278	0.11 156	0.09 71	0.21 246	0.24 340

DeepStereo_LL	0.94 442	0.37 155	2.53 396	0.25 35	0.32 323	0.54 148	3.76 518	0.72 192	0.60 222	0.70 393	1.40 465	0.53 240	1.49 480	1.78 388	3.09 488	0.10 124	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.21 246	0.11 69

raftrobust	0.38 99	0.68 310	1.54 109	0.32 207	0.46 424	0.52 134	0.21 68	0.56 111	0.42 64	0.52 227	0.35 96	0.31 98	0.33 185	0.37 80	0.30 159	0.10 124	0.11 233	0.08 8	0.07 21	0.21 246	0.19 267

pcwnet_v2	0.64 348	0.49 230	4.41 505	0.32 207	0.27 270	0.60 238	0.25 167	0.97 410	0.88 432	0.59 321	0.70 374	0.63 293	0.55 349	0.66 230	0.37 216	0.17 360	0.15 320	0.15 332	0.14 264	0.21 246	0.23 328

GwcNet-RSSM	0.57 306	0.94 400	2.13 316	0.32 207	0.25 242	0.60 238	0.30 262	0.80 276	0.66 304	0.52 227	0.64 332	0.71 348	0.40 243	1.79 392	0.50 293	0.13 267	0.09 148	0.12 210	0.12 204	0.21 246	0.15 186

iResNet	0.51 257	0.76 334	2.59 409	0.41 354	0.17 84	0.64 308	0.27 213	0.82 287	0.70 333	0.57 289	0.64 332	0.43 172	0.36 201	0.70 245	0.52 299	0.10 124	0.07 19	0.09 46	0.08 46	0.21 246	0.13 138

iResNet_ROB	0.50 240	1.15 452	1.73 148	0.31 178	0.21 170	0.58 211	0.22 88	0.95 397	0.82 418	0.58 307	0.62 304	0.57 268	0.39 236	0.84 270	0.40 242	0.11 186	0.08 80	0.09 46	0.06 9	0.21 246	0.13 138

ETE_ROB	0.60 325	0.71 319	1.55 111	0.37 313	0.25 242	0.69 352	0.51 397	1.47 486	0.70 333	0.80 420	0.69 364	0.85 401	0.49 329	1.36 325	0.58 326	0.16 346	0.13 278	0.19 393	0.16 306	0.21 246	0.23 328

mms	0.27 13	0.26 59	0.91 17	0.25 35	0.18 116	0.32 21	0.23 116	0.37 10	0.31 3	0.21 24	0.30 63	0.23 31	0.17 14	0.46 138	0.21 48	0.08 10	0.10 187	0.10 93	0.08 46	0.22 264	0.47 454

ours_stereo	0.27 13	0.25 45	1.21 47	0.25 35	0.17 84	0.35 33	0.23 116	0.38 12	0.35 16	0.20 19	0.31 74	0.23 31	0.17 14	0.41 100	0.20 35	0.08 10	0.07 19	0.10 93	0.08 46	0.22 264	0.18 251

fffy	0.28 20	0.24 40	1.19 41	0.27 79	0.15 37	0.37 40	0.22 88	0.42 24	0.32 6	0.20 19	0.29 53	0.26 67	0.20 46	0.44 118	0.20 35	0.08 10	0.10 187	0.10 93	0.08 46	0.22 264	0.18 251

WCG-NET	0.30 39	0.42 190	1.26 55	0.24 19	0.12 4	0.43 58	0.24 148	0.40 16	0.56 196	0.35 99	0.37 104	0.26 67	0.24 86	0.29 25	0.19 13	0.08 10	0.12 259	0.08 8	0.07 21	0.22 264	0.10 49

WCG-NET（raft）	0.32 52	0.53 244	1.21 47	0.23 10	0.12 4	0.44 62	0.24 148	0.40 16	0.50 133	0.35 99	0.35 96	0.47 213	0.25 101	0.35 66	0.20 35	0.08 10	0.29 438	0.08 8	0.07 21	0.22 264	0.11 69

AE-Stereo	0.42 146	0.29 95	1.65 125	0.43 368	0.47 426	0.56 176	0.23 116	0.86 320	0.46 100	0.31 86	0.41 130	0.43 172	0.24 86	0.34 61	0.24 89	0.09 40	0.48 476	0.11 156	0.45 466	0.22 264	0.19 267

dad	0.51 257	1.01 430	1.74 152	0.29 135	0.19 145	0.60 238	0.26 188	0.52 82	0.75 386	0.63 356	0.63 316	0.63 293	0.33 185	0.85 272	0.47 278	0.27 440	0.15 320	0.40 462	0.18 336	0.22 264	0.14 153

GANet-ADL	0.44 162	0.41 183	2.31 352	0.33 228	0.20 159	0.57 194	0.25 167	0.75 219	0.54 179	0.42 138	0.59 277	0.56 262	0.30 168	0.40 97	0.38 223	0.14 308	0.11 233	0.09 46	0.08 46	0.22 264	0.17 231

FAT-Stereo	0.70 380	0.54 249	2.88 446	0.36 292	0.29 287	0.62 279	0.54 408	0.97 410	0.87 429	0.76 412	0.92 423	0.94 426	0.80 422	1.84 406	0.57 320	0.18 371	0.19 377	0.17 367	0.16 306	0.22 264	0.25 349

PA-Net	0.84 430	1.00 426	3.49 489	0.63 454	0.40 393	0.70 359	0.52 400	0.86 320	0.84 423	0.52 227	0.59 277	0.70 345	0.54 344	2.35 453	2.23 472	0.17 360	0.27 435	0.19 393	0.28 408	0.22 264	0.36 421
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.57 306	0.34 138	1.87 235	0.45 389	0.34 344	0.84 417	0.35 318	0.84 304	0.78 404	0.59 321	0.63 316	1.06 450	0.53 341	1.10 296	0.82 380	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.10 105	0.22 264	0.18 251

NCCL2	0.65 356	0.94 400	1.96 281	0.43 368	0.30 298	0.71 361	0.68 444	0.84 304	0.65 289	0.70 393	0.60 292	0.86 405	0.54 344	1.56 353	0.57 320	0.20 396	0.16 337	0.67 478	0.25 393	0.22 264	0.24 340

NaN_ROB	1.14 459	0.94 400	2.96 455	0.53 426	0.56 445	1.13 462	0.99 473	0.98 414	1.00 451	1.09 457	0.87 416	0.77 372	1.06 456	5.90 516	2.72 482	0.16 346	0.23 411	0.16 350	0.24 386	0.22 264	0.36 421

ff7	0.32 52	0.52 239	1.38 75	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.23 18	0.20 14	0.23 78	0.48 154	0.19 13	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.18 336	0.23 277	0.22 304

ffff	0.32 52	0.52 239	1.38 75	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.23 18	0.20 14	0.23 78	0.48 154	0.19 13	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.18 336	0.23 277	0.22 304

11t	0.32 52	0.52 239	1.38 75	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.23 18	0.20 14	0.23 78	0.48 154	0.19 13	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.18 336	0.23 277	0.22 304

AEACV	0.33 59	0.24 40	1.44 88	0.28 104	0.35 356	0.47 85	0.21 68	0.43 30	0.28 1	0.26 66	0.25 32	0.22 24	0.38 222	0.30 31	0.18 8	0.09 40	0.35 452	0.09 46	0.36 450	0.23 277	0.25 349

ProNet	0.30 39	0.54 249	1.29 58	0.25 35	0.15 37	0.47 85	0.25 167	0.48 54	0.39 41	0.21 24	0.23 18	0.22 24	0.20 46	0.44 118	0.19 13	0.08 10	0.08 80	0.10 93	0.08 46	0.23 277	0.12 104

ccc-4	0.32 52	0.52 239	1.38 75	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.23 18	0.20 14	0.23 78	0.48 154	0.19 13	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.18 336	0.23 277	0.22 304

LMCR-Stereo	0.52 269	0.71 319	2.39 368	0.40 347	0.21 170	0.74 377	0.31 275	1.02 445	0.64 276	0.61 337	0.63 316	0.39 141	0.51 334	0.62 212	0.42 250	0.19 386	0.09 148	0.12 210	0.09 71	0.23 277	0.12 104

111	0.48 211	1.09 441	1.95 272	0.24 19	0.13 13	0.59 227	0.26 188	0.83 293	0.78 404	0.48 187	0.52 217	0.56 262	0.38 222	0.49 164	0.38 223	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.07 21	0.23 277	0.35 413

psm_up	0.57 306	0.61 272	1.83 217	0.35 274	0.30 298	0.64 308	0.37 333	0.90 349	0.68 315	0.59 321	0.55 249	0.68 328	0.54 344	1.91 419	0.46 269	0.16 346	0.15 320	0.16 350	0.15 287	0.23 277	0.13 138

Nwc_Net	0.68 372	0.83 368	2.53 396	0.41 354	0.39 384	0.77 394	0.38 339	1.01 442	0.70 333	0.60 329	0.99 436	0.98 433	0.68 398	1.41 330	0.63 337	0.23 418	0.15 320	0.23 419	0.25 393	0.23 277	0.18 251

AANet_RVC	0.68 372	1.00 426	2.09 306	0.33 228	0.25 242	0.58 211	0.32 298	0.81 280	0.80 412	0.61 337	0.94 428	0.80 383	0.41 254	2.46 467	1.02 407	0.36 458	0.14 295	0.10 93	0.09 71	0.23 277	0.22 304

HITNet	0.46 190	0.92 392	2.09 306	0.33 228	0.14 22	0.55 161	0.22 88	0.83 293	0.56 196	0.51 219	0.49 192	0.48 224	0.37 215	0.48 154	0.54 308	0.09 40	0.06 2	0.10 93	0.08 46	0.23 277	0.09 29
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
DeepPruner_ROB	0.50 240	0.70 317	1.94 269	0.29 135	0.26 257	0.63 297	0.31 275	0.80 276	0.48 117	0.61 337	0.55 249	0.66 312	0.38 222	0.98 283	0.40 242	0.19 386	0.14 295	0.14 305	0.14 264	0.23 277	0.17 231

LALA_ROB	0.60 325	0.76 334	1.69 134	0.36 292	0.29 287	0.79 403	0.55 411	0.94 384	0.77 399	0.81 425	0.67 347	0.94 426	0.49 329	0.99 284	0.73 365	0.21 402	0.15 320	0.20 401	0.18 336	0.23 277	0.21 291

SGM-Forest	1.04 454	0.42 190	3.59 492	0.41 354	0.32 323	1.05 450	1.32 494	0.94 384	0.83 421	1.16 462	2.23 489	1.03 443	1.39 476	2.49 470	2.35 476	0.21 402	0.21 397	0.20 401	0.19 356	0.23 277	0.32 400
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LG-Stereo	0.27 13	0.25 45	0.95 22	0.25 35	0.15 37	0.43 58	0.21 68	0.50 66	0.40 49	0.18 10	0.29 53	0.25 54	0.16 8	0.28 15	0.35 207	0.07 2	0.07 19	0.11 156	0.10 105	0.24 292	0.10 49

999	0.29 29	0.25 45	1.05 27	0.26 63	0.18 116	0.49 100	0.23 116	0.38 12	0.37 27	0.20 19	0.32 79	0.23 31	0.18 30	0.73 250	0.36 210	0.08 10	0.07 19	0.09 46	0.08 46	0.24 292	0.10 49

GMStereo_Zeroshot	0.41 127	0.36 153	1.54 109	0.41 354	0.19 145	0.52 134	0.19 33	0.59 128	0.52 148	0.57 289	0.59 277	0.63 293	0.29 160	0.58 198	0.33 192	0.15 325	0.09 148	0.16 350	0.09 71	0.24 292	0.12 104

anonymousdsp	0.34 67	0.53 244	1.47 95	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.49 60	0.40 49	0.25 58	0.24 26	0.22 24	0.24 86	0.55 191	0.19 13	0.09 40	0.11 233	0.10 93	0.18 336	0.24 292	0.29 378

ToySt	0.44 162	0.61 272	1.89 244	0.29 135	0.18 116	0.55 161	0.35 318	0.67 170	0.53 167	0.39 122	0.50 200	0.59 278	0.43 280	0.51 173	0.49 288	0.10 124	0.12 259	0.13 269	0.16 306	0.24 292	0.19 267

Wz-Net-MNSev	0.65 356	0.97 417	2.19 331	0.36 292	0.33 336	0.90 433	0.60 426	0.92 368	0.81 417	0.75 409	0.72 383	0.73 354	0.65 388	1.39 327	0.71 358	0.16 346	0.13 278	0.14 305	0.14 264	0.24 292	0.18 251

IGEV-Stereo	0.34 67	0.54 249	1.47 95	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.49 60	0.40 49	0.25 58	0.24 26	0.22 24	0.24 86	0.54 187	0.19 13	0.09 40	0.10 187	0.10 93	0.18 336	0.24 292	0.29 378
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmorigin	1.36 477	0.60 268	13.80 526	0.37 313	0.29 287	0.62 279	0.33 306	0.77 242	0.61 238	0.96 448	0.88 418	1.17 464	0.73 410	4.00 508	0.86 384	0.19 386	0.22 403	0.17 367	0.18 336	0.24 292	0.29 378

hitnet-ft	0.67 365	0.80 355	1.90 248	0.28 104	0.22 193	0.69 352	0.36 325	0.85 310	0.65 289	0.56 278	0.84 409	1.03 443	0.95 447	2.32 452	0.55 309	0.23 418	0.14 295	0.41 463	0.13 236	0.24 292	0.17 231

NCC-stereo	0.79 419	0.94 400	2.42 373	0.59 447	0.45 418	1.90 491	0.46 382	0.99 426	0.72 353	0.64 367	0.84 409	0.91 417	0.73 410	1.80 396	1.00 401	0.27 440	0.19 377	0.23 419	0.31 426	0.24 292	0.22 304

Abc-Net	0.79 419	0.94 400	2.42 373	0.59 447	0.45 418	1.90 491	0.46 382	0.99 426	0.72 353	0.64 367	0.84 409	0.91 417	0.73 410	1.80 396	1.00 401	0.27 440	0.19 377	0.23 419	0.31 426	0.24 292	0.22 304
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PSMNet_ROB	0.66 360	1.01 430	2.33 356	0.38 328	0.31 315	0.72 367	0.55 411	0.86 320	0.69 324	0.54 250	0.60 292	0.75 366	0.47 313	2.00 430	0.82 380	0.17 360	0.13 278	0.19 393	0.19 356	0.24 292	0.27 366

AIO_rvc	0.41 127	0.64 293	1.29 58	0.58 443	0.39 384	0.37 40	0.24 148	0.50 66	0.43 73	0.28 76	0.23 18	0.25 54	0.16 8	0.99 284	0.19 13	0.10 124	0.16 337	0.08 8	0.11 166	0.25 304	0.85 485

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 90	1.34 477	1.24 52	0.23 10	0.12 4	0.33 24	0.20 50	0.40 16	0.33 10	0.25 58	0.21 13	0.16 5	0.14 2	0.27 10	0.63 337	0.55 472	0.06 2	0.11 156	0.13 236	0.25 304	0.49 458

DualNet (step1)	0.59 319	0.62 278	1.93 260	0.27 79	0.22 193	0.68 346	0.31 275	0.93 376	0.66 304	0.57 289	0.51 204	0.55 250	0.45 292	1.11 299	0.38 223	0.61 474	0.14 295	0.87 484	0.56 479	0.25 304	0.23 328

test_sample9	0.94 442	0.62 278	1.93 260	0.27 79	0.22 193	0.68 346	0.31 275	0.93 376	0.66 304	0.57 289	0.51 204	0.55 250	0.45 292	1.91 419	2.55 480	0.61 474	4.16 520	0.87 484	0.56 479	0.25 304	0.23 328

test_sample8	1.12 457	0.62 278	1.93 260	0.27 79	0.22 193	0.68 346	0.31 275	0.95 397	0.61 238	1.18 469	0.56 260	2.53 493	1.31 468	1.91 419	2.55 480	0.61 474	4.16 520	0.87 484	0.56 479	0.25 304	0.23 328

IGEV++	0.34 67	0.43 195	1.32 64	0.31 178	0.14 22	0.32 21	0.21 68	0.70 184	0.34 12	0.22 31	0.28 47	0.22 24	0.27 132	0.35 66	0.27 116	0.09 40	0.39 464	0.08 8	0.15 287	0.25 304	0.45 451

cc1	0.47 205	0.64 293	2.07 300	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.74 207	1.01 453	0.31 86	0.38 113	0.24 44	0.38 222	0.69 240	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.11 156	0.09 71	0.25 304	0.40 441

ffm	0.47 205	0.23 32	2.01 289	0.30 151	0.21 170	0.57 194	0.26 188	0.74 207	0.88 432	0.53 237	0.63 316	0.66 312	0.39 236	0.63 215	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.15 332	0.13 236	0.25 304	0.36 421

ff1	0.73 401	0.23 32	2.01 289	0.30 151	0.21 170	0.57 194	0.26 188	0.74 207	0.88 432	0.53 237	0.63 316	0.66 312	0.39 236	2.52 472	3.43 498	0.10 124	0.24 414	0.15 332	0.13 236	0.25 304	0.36 421

tt1	0.44 162	0.64 293	1.83 217	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.74 207	0.88 432	0.31 86	0.37 104	0.25 54	0.35 195	0.63 215	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.11 156	0.09 71	0.25 304	0.36 421

UniTT-Stereo	0.30 39	0.36 153	1.68 132	0.27 79	0.24 225	0.29 11	0.18 26	0.33 5	0.34 12	0.26 66	0.37 104	0.18 10	0.18 30	0.31 38	0.27 116	0.10 124	0.08 80	0.08 8	0.07 21	0.25 304	0.08 18

MIPNet	0.83 428	0.81 360	2.40 370	0.61 452	0.18 116	1.48 474	1.39 498	1.60 492	0.74 373	1.94 492	0.85 413	0.73 354	1.68 487	0.87 276	0.31 171	0.09 40	0.08 80	0.11 156	0.32 432	0.25 304	0.12 104

RALCasStereoNet	0.45 180	0.88 384	1.85 222	0.30 151	0.26 257	0.49 100	0.26 188	0.58 120	0.51 141	0.36 104	0.48 175	0.36 126	0.28 147	0.55 191	0.34 199	0.10 124	0.53 478	0.09 46	0.08 46	0.25 304	0.34 411

ADCRef	0.80 421	0.96 409	2.29 350	0.37 313	0.35 356	0.96 440	0.51 397	0.87 329	0.75 386	0.88 436	0.83 406	0.61 286	1.36 473	1.02 288	3.27 493	0.13 267	0.11 233	0.17 367	0.19 356	0.25 304	0.21 291

RYNet	0.70 380	0.56 260	2.25 343	0.35 274	0.41 400	0.86 423	0.43 362	0.94 384	0.82 418	0.62 348	0.53 228	0.91 417	0.60 368	2.70 484	1.00 401	0.14 308	0.11 233	0.16 350	0.14 264	0.25 304	0.27 366

NVstereo2D	0.58 311	0.40 177	2.03 296	0.35 274	0.35 356	0.69 352	0.39 343	0.91 359	0.80 412	0.47 169	0.53 228	0.67 321	0.46 305	1.99 429	0.48 283	0.19 386	0.11 233	0.17 367	0.13 236	0.25 304	0.25 349

StereoDRNet-Refined	0.50 240	0.41 183	1.50 104	0.33 228	0.21 170	0.68 346	0.26 188	0.81 280	0.68 315	0.67 380	0.68 355	0.73 354	0.42 270	1.10 296	0.59 328	0.11 186	0.08 80	0.14 305	0.14 264	0.25 304	0.21 291
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.76 409	0.42 190	2.68 421	0.33 228	0.22 193	0.74 377	0.47 390	0.96 402	0.76 395	1.04 454	0.96 431	0.88 411	0.93 441	2.06 434	1.19 422	0.22 415	0.24 414	0.27 435	0.25 393	0.25 304	0.28 372

CBMV	0.71 389	0.76 334	2.64 416	0.33 228	0.20 159	0.78 399	0.79 459	0.98 414	0.78 404	0.85 435	0.71 378	0.86 405	1.10 459	1.46 337	0.62 335	0.18 371	0.20 388	0.21 409	0.19 356	0.25 304	0.33 407
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SCV_C0	0.33 59	0.43 195	1.42 85	0.25 35	0.16 58	0.35 33	0.20 50	0.68 174	0.44 77	0.24 43	0.27 43	0.29 92	0.20 46	0.58 198	0.18 8	0.09 40	0.08 80	0.08 8	0.30 420	0.26 323	0.17 231

RSM++	0.27 13	0.26 59	0.87 15	0.28 104	0.13 13	0.39 47	0.20 50	0.45 37	0.45 92	0.20 19	0.24 26	0.24 44	0.17 14	0.36 73	0.20 35	0.08 10	0.07 19	0.09 46	0.35 442	0.26 323	0.18 251

MIM_Stereo	0.41 127	0.60 268	1.88 237	0.31 178	0.21 170	0.50 108	0.19 33	0.64 153	0.44 77	0.43 143	0.53 228	0.43 172	0.27 132	0.51 173	0.28 126	0.08 10	0.14 295	0.11 156	0.10 105	0.26 323	0.26 359

raft_robust	0.55 293	0.84 370	1.73 148	0.28 104	0.54 440	0.53 141	0.25 167	0.88 337	0.75 386	0.48 187	0.46 158	0.76 370	0.75 416	1.46 337	0.27 116	0.09 40	0.10 187	0.10 93	0.30 420	0.26 323	0.16 213

PFNet	0.60 325	0.33 126	2.47 386	0.41 354	0.55 443	0.62 279	0.27 213	0.61 140	0.63 268	0.61 337	0.56 260	0.45 192	0.32 182	1.88 416	1.14 418	0.28 444	0.09 148	0.12 210	0.16 306	0.26 323	0.20 282

GEStereo_RVC	0.54 280	0.87 380	1.95 272	0.47 399	0.25 242	0.62 279	0.37 333	1.00 434	0.74 373	0.53 237	0.54 240	0.59 278	0.44 288	1.10 296	0.46 269	0.15 325	0.11 233	0.12 210	0.10 105	0.26 323	0.19 267

FINET	0.65 356	0.95 407	3.06 464	0.35 274	0.40 393	0.58 211	0.48 393	0.92 368	1.10 464	0.57 289	0.68 355	0.47 213	0.44 288	1.15 307	0.60 330	0.23 418	0.21 397	0.17 367	0.15 287	0.26 323	0.25 349

ADCP+	0.94 442	1.12 444	3.14 471	0.34 258	0.39 384	1.06 451	0.79 459	0.89 343	0.80 412	0.66 376	0.67 347	0.85 401	1.55 483	0.93 278	4.55 508	0.13 267	0.11 233	0.16 350	0.15 287	0.26 323	0.25 349

DANet	0.80 421	0.65 300	2.21 333	1.19 494	0.48 428	0.74 377	1.25 491	0.89 343	1.53 487	0.89 438	0.71 378	0.96 429	0.56 353	1.83 401	0.96 393	0.18 371	0.16 337	0.19 393	0.16 306	0.26 323	0.29 378
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UDGNet	0.44 162	1.02 433	1.74 152	0.35 274	0.19 145	0.58 211	0.23 116	0.49 60	0.66 304	0.41 133	0.38 113	0.34 118	0.29 160	0.53 183	0.30 159	0.24 426	0.10 187	0.37 459	0.19 356	0.27 332	0.15 186

RALAANet	0.43 152	0.98 420	1.90 248	0.32 207	0.23 212	0.48 93	0.19 33	0.67 170	0.53 167	0.48 187	0.45 151	0.39 141	0.30 168	0.48 154	0.37 216	0.10 124	0.08 80	0.11 156	0.14 264	0.27 332	0.10 49

FADNet-RVC-Resample	0.67 365	1.16 457	3.16 473	0.37 313	0.29 287	0.62 279	0.38 339	0.86 320	0.63 268	0.51 219	0.50 200	0.57 268	0.45 292	1.57 355	0.49 288	0.24 426	0.32 450	0.23 419	0.19 356	0.27 332	0.62 471

PS-NSSS	0.63 344	1.00 426	1.81 205	0.30 151	0.31 315	0.63 297	0.34 310	0.98 414	0.69 324	0.54 250	0.74 388	0.51 232	0.41 254	2.43 465	0.48 283	0.24 426	0.17 355	0.27 435	0.18 336	0.27 332	0.21 291

FBW_ROB	0.83 428	0.77 343	1.77 173	0.44 375	0.30 298	0.87 427	0.46 382	1.10 464	0.91 439	0.81 425	0.75 391	1.01 439	0.61 377	3.66 506	1.23 427	0.26 435	0.23 411	0.36 455	0.25 393	0.27 332	0.62 471

NOSS_ROB	0.64 348	0.65 300	1.62 123	0.46 394	0.25 242	0.67 334	0.30 262	0.93 376	0.77 399	0.59 321	0.57 268	0.77 372	0.38 222	2.78 488	0.44 264	0.23 418	0.24 414	0.28 438	0.26 400	0.27 332	0.39 437

fffft	0.29 29	0.21 14	1.10 33	0.24 19	0.15 37	0.42 56	0.24 148	0.42 24	0.38 31	0.21 24	0.18 8	0.20 14	0.16 8	0.44 118	0.70 355	0.07 2	0.06 2	0.10 93	0.08 46	0.28 338	0.20 282
1: 1. 1
HBP-ISP	0.76 409	1.30 470	3.19 477	0.35 274	0.26 257	0.85 421	0.54 408	1.03 452	0.72 353	0.80 420	0.69 364	0.68 328	0.83 426	2.04 432	0.44 264	0.23 418	0.24 414	0.29 445	0.25 393	0.28 338	0.24 340

test_4	0.40 120	0.37 155	2.01 289	0.29 135	0.21 170	0.50 108	0.28 230	0.47 49	0.39 41	0.42 138	0.76 393	0.38 135	0.22 64	0.52 177	0.33 192	0.08 10	0.07 19	0.11 156	0.15 287	0.28 338	0.07 5

WCMA_ROB	1.12 457	0.83 368	2.66 419	0.58 443	0.34 344	1.17 466	0.71 450	0.93 376	0.94 443	1.74 490	2.63 498	3.09 498	1.71 489	1.70 375	1.84 457	0.26 435	0.21 397	0.20 401	0.21 372	0.28 338	0.43 448

G2L-Stereo	0.55 293	0.85 374	2.18 329	0.31 178	0.27 270	0.59 227	0.27 213	0.77 242	0.55 185	0.54 250	0.52 217	0.71 348	0.36 201	1.75 384	0.50 293	0.13 267	0.11 233	0.13 269	0.11 166	0.29 342	0.15 186

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 333	0.61 272	3.35 487	0.33 228	0.58 450	0.66 328	0.20 50	0.98 414	0.55 185	0.73 404	0.52 217	0.99 436	0.65 388	0.58 198	0.29 141	0.10 124	0.16 337	0.10 93	0.41 461	0.29 342	0.20 282

RAFT+CT+SA	0.50 240	0.86 377	1.82 211	0.37 313	0.75 471	0.54 148	0.34 310	0.77 242	0.63 268	0.38 116	0.55 249	0.34 118	0.29 160	0.68 234	0.27 116	0.09 40	0.07 19	0.11 156	0.51 473	0.29 342	0.41 446

Sa-1000	0.51 257	0.72 323	1.90 248	0.31 178	0.60 457	0.60 238	0.31 275	0.94 384	0.71 343	0.52 227	0.83 406	0.42 168	0.33 185	0.68 234	0.28 126	0.10 124	0.09 148	0.13 269	0.29 411	0.29 342	0.10 49

test-3	0.43 152	0.20 9	1.70 138	0.34 258	0.32 323	0.45 64	0.23 116	0.71 187	0.46 100	0.51 219	0.29 53	0.45 192	0.21 55	0.59 204	0.98 395	0.08 10	0.07 19	0.10 93	0.35 442	0.29 342	0.28 372

test_1	0.43 152	0.20 9	1.70 138	0.34 258	0.32 323	0.45 64	0.23 116	0.71 187	0.46 100	0.50 206	0.29 53	0.45 192	0.21 55	0.59 204	0.98 395	0.08 10	0.07 19	0.10 93	0.35 442	0.29 342	0.29 378

test_3	0.44 162	0.20 9	1.70 138	0.36 292	0.32 323	0.47 85	0.30 262	0.73 203	0.49 123	0.50 206	0.30 63	0.45 192	0.22 64	0.59 204	0.98 395	0.08 10	0.10 187	0.11 156	0.35 442	0.29 342	0.28 372

ADLNet	0.60 325	0.71 319	1.95 272	0.35 274	0.34 344	0.67 334	0.34 310	0.90 349	0.74 373	0.68 387	0.62 304	0.80 383	0.45 292	1.78 388	0.64 342	0.14 308	0.11 233	0.14 305	0.14 264	0.29 342	0.21 291

Syn2CoEx	0.70 380	1.07 440	2.74 433	0.43 368	0.30 298	0.64 308	0.42 355	0.99 426	0.78 404	0.62 348	0.78 397	0.74 361	0.72 407	1.92 423	0.61 333	0.20 396	0.17 355	0.19 393	0.15 287	0.29 342	0.22 304

RGC	0.71 389	0.97 417	2.18 329	0.44 375	0.44 410	0.73 373	0.40 346	0.94 384	0.71 343	0.71 397	1.04 446	1.01 439	0.71 404	1.74 382	0.70 355	0.23 418	0.18 365	0.28 438	0.26 400	0.29 342	0.27 366

ADCPNet	0.99 447	0.99 424	3.93 499	0.37 313	0.68 466	1.36 470	0.62 434	0.87 329	0.76 395	0.78 418	0.81 401	1.08 452	1.18 462	1.14 305	2.49 479	0.21 402	0.69 493	0.21 409	0.95 503	0.29 342	0.37 428

AIO-test1	0.45 180	0.87 380	2.27 346	0.33 228	0.33 336	0.50 108	0.22 88	0.74 207	0.66 304	0.29 79	0.41 130	0.29 92	0.22 64	0.73 250	0.29 141	0.09 40	0.08 80	0.12 210	0.14 264	0.30 353	0.22 304

ssnet_v2	0.55 293	0.60 268	1.86 230	0.32 207	0.22 193	0.72 367	0.44 373	0.94 384	0.74 373	0.63 356	0.54 240	0.81 386	0.47 313	0.77 261	0.70 355	0.16 346	0.14 295	0.14 305	0.14 264	0.30 353	0.30 387

SA	0.50 240	0.75 333	1.95 272	0.31 178	0.61 459	0.57 194	0.31 275	0.91 359	0.73 369	0.42 138	0.62 304	0.38 135	0.47 313	0.68 234	0.29 141	0.09 40	0.09 148	0.13 269	0.32 432	0.30 353	0.10 49

S-Stereo	0.80 421	0.69 314	3.89 496	0.39 338	0.37 375	0.69 352	0.70 449	0.94 384	0.98 450	0.62 348	0.91 421	0.83 393	0.60 368	2.37 454	0.66 345	0.18 371	0.21 397	0.17 367	0.18 336	0.30 353	0.35 413

AF-Net	0.69 376	0.92 392	2.21 333	0.41 354	0.40 393	0.68 346	0.40 346	1.02 445	0.86 426	0.69 389	1.03 443	1.04 446	0.84 429	1.19 309	0.78 373	0.22 415	0.14 295	0.25 431	0.17 323	0.30 353	0.18 251

ADCL	0.99 447	0.79 353	2.43 377	0.39 338	0.32 323	1.50 476	1.90 506	0.92 368	0.97 447	1.26 475	1.27 457	1.00 438	1.42 478	1.14 305	3.31 494	0.17 360	0.14 295	0.22 412	0.21 372	0.30 353	0.22 304

CFNet	0.58 311	0.96 409	1.78 178	0.33 228	0.25 242	0.63 297	0.22 88	0.88 337	0.75 386	0.46 167	0.59 277	0.58 275	0.40 243	2.29 450	0.48 283	0.12 237	0.09 148	0.15 332	0.14 264	0.30 353	0.15 186

MSMD_ROB	1.34 475	0.96 409	2.38 366	0.39 338	0.32 323	1.96 494	0.62 434	0.91 359	1.43 482	2.94 512	2.60 496	4.77 511	1.95 493	2.43 465	1.33 432	0.29 445	0.26 429	0.32 450	0.32 432	0.30 353	0.30 387

HUF	0.59 319	0.65 300	2.46 382	0.45 389	0.77 475	0.34 28	0.24 148	0.46 39	0.39 41	0.31 86	0.28 47	0.25 54	0.19 38	0.67 231	0.18 8	0.12 237	2.03 516	0.08 8	0.06 9	0.31 361	1.59 512

Occ-G	0.30 39	0.30 106	1.33 66	0.23 10	0.15 37	0.36 39	0.25 167	0.43 30	0.31 3	0.26 66	0.35 96	0.46 205	0.22 64	0.30 31	0.25 101	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.16 306	0.31 361	0.08 18

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 380	0.65 300	3.45 488	0.50 411	0.60 457	0.75 383	0.23 116	0.96 402	0.60 222	0.76 412	1.30 460	0.81 386	0.60 368	0.57 195	0.82 380	0.10 124	0.16 337	0.11 156	0.43 464	0.31 361	0.22 304

GwcNet	0.69 376	0.71 319	3.12 470	0.36 292	0.45 418	0.81 410	0.44 373	0.86 320	0.84 423	0.60 329	0.74 388	0.82 391	0.49 329	1.65 368	0.66 345	0.16 346	0.15 320	0.15 332	0.15 287	0.31 361	0.24 340

RP	0.67 365	0.82 364	1.94 269	0.43 368	0.44 410	0.65 322	0.45 379	0.89 343	0.82 418	0.66 376	0.92 423	0.99 436	0.76 417	1.55 352	0.66 345	0.25 431	0.18 365	0.23 419	0.20 366	0.31 361	0.22 304

GANet	0.75 406	0.84 370	2.01 289	0.40 347	0.25 242	0.74 377	0.66 438	0.87 329	0.73 369	0.71 397	1.07 448	0.84 398	0.59 365	2.71 486	1.15 420	0.17 360	0.16 337	0.44 466	0.16 306	0.31 361	0.20 282

CSAN	1.25 470	1.12 444	3.04 462	0.51 416	0.37 375	1.06 451	1.15 487	1.22 474	1.08 462	1.17 467	1.91 479	1.04 446	1.31 468	5.96 517	2.43 478	0.26 435	0.22 403	0.24 426	0.24 386	0.31 361	0.30 387

FC-DCNN v2	1.54 488	0.58 264	2.80 441	0.44 375	0.39 384	2.05 499	0.66 438	1.90 500	1.84 498	2.79 510	2.97 505	4.41 509	3.07 506	2.65 480	2.30 475	0.29 445	0.26 429	0.31 447	0.30 420	0.32 368	0.38 431

H2IRNET	0.40 120	0.61 272	1.90 248	0.29 135	0.17 84	0.54 148	0.18 26	0.52 82	0.50 133	0.27 71	0.56 260	0.47 213	0.35 195	0.46 138	0.33 192	0.10 124	0.07 19	0.12 210	0.14 264	0.32 368	0.12 104

WZ-Net	0.92 440	1.31 471	3.76 493	0.41 354	0.36 364	0.86 423	0.71 450	1.00 434	1.06 460	0.82 429	0.92 423	1.06 450	1.05 454	2.16 443	1.61 447	0.19 386	0.13 278	0.15 332	0.16 306	0.32 368	0.28 372

IPLG	0.69 376	0.84 370	2.43 377	0.35 274	0.21 170	1.65 484	0.61 430	1.36 482	0.58 210	1.39 482	0.51 204	0.37 128	0.87 434	1.41 330	0.36 210	0.09 40	0.07 19	0.14 305	0.12 204	0.32 368	0.11 69

SHD	0.72 392	0.77 343	2.36 364	0.45 389	0.40 393	0.71 361	0.32 298	1.02 445	1.25 474	1.07 455	0.84 409	0.90 415	0.73 410	1.09 295	0.98 395	0.21 402	0.18 365	0.20 401	0.21 372	0.32 368	0.31 395

TDLM	0.67 365	0.92 392	1.76 164	0.37 313	0.24 225	0.66 328	0.56 416	0.82 287	0.74 373	1.16 462	0.62 304	0.61 286	0.48 321	2.70 484	0.50 293	0.20 396	0.11 233	0.35 453	0.14 264	0.32 368	0.16 213

FC-DCNN	1.49 486	0.59 266	2.88 446	0.44 375	0.39 384	1.97 496	0.66 438	1.67 494	1.70 492	2.72 509	2.89 502	4.22 505	2.97 505	2.55 475	2.19 470	0.29 445	0.26 429	0.31 447	0.30 420	0.32 368	0.39 437

SANet	1.20 465	1.21 460	3.33 486	0.38 328	0.27 270	1.73 488	0.85 464	1.10 464	2.49 505	1.16 462	1.83 477	1.72 482	1.50 482	2.37 454	2.84 485	0.18 371	0.16 337	0.16 350	0.15 287	0.32 368	0.32 400

SDNR	1.22 469	0.80 355	2.71 425	0.33 228	1.48 506	1.98 497	0.23 116	1.93 501	2.44 503	0.89 438	2.52 493	1.36 472	0.51 334	3.65 505	1.93 458	0.30 448	0.31 444	0.22 412	0.16 306	0.33 376	0.36 421

TestStereo1	0.49 229	0.81 360	1.85 222	0.39 338	0.57 448	0.56 176	0.34 310	0.75 219	0.69 324	0.44 149	0.63 316	0.35 122	0.42 270	0.64 217	0.29 141	0.10 124	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.33 376	0.26 359

test_5	0.51 257	0.87 380	1.99 286	0.37 313	0.65 463	0.58 211	0.35 318	0.78 257	0.62 256	0.48 187	0.55 249	0.45 192	0.40 243	0.72 249	0.30 159	0.09 40	0.07 19	0.12 210	0.12 204	0.33 376	0.38 431

SA-5K	0.49 229	0.81 360	1.85 222	0.39 338	0.57 448	0.56 176	0.34 310	0.75 219	0.69 324	0.44 149	0.63 316	0.35 122	0.42 270	0.64 217	0.29 141	0.10 124	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.33 376	0.26 359

AACVNet	0.54 280	0.78 351	1.73 148	0.36 292	0.21 170	0.57 194	0.25 167	0.71 187	0.51 141	0.55 268	0.59 277	0.64 302	0.41 254	2.13 441	0.41 248	0.14 308	0.11 233	0.14 305	0.11 166	0.33 376	0.15 186

ADLNet2	0.68 372	0.84 370	3.19 477	0.33 228	0.36 364	0.64 308	0.37 333	0.89 343	0.79 409	0.54 250	0.65 341	0.93 422	0.48 321	2.07 435	0.56 316	0.13 267	0.11 233	0.11 156	0.11 166	0.33 376	0.18 251

APVNet	0.70 380	0.67 308	2.71 425	0.38 328	0.36 364	0.85 421	0.43 362	0.91 359	0.68 315	0.55 268	0.69 364	0.75 366	0.55 349	2.31 451	0.78 373	0.17 360	0.17 355	0.24 426	0.19 356	0.33 376	0.23 328

HART	0.38 99	0.53 244	1.66 129	0.26 63	0.15 37	0.30 13	0.19 33	0.67 170	0.46 100	0.29 79	0.52 217	0.38 135	0.16 8	0.41 100	0.20 35	0.08 10	0.68 491	0.09 46	0.07 21	0.34 383	0.21 291

SCV	0.35 78	0.59 266	1.37 74	0.34 258	0.22 193	0.28 8	0.23 116	0.72 192	0.35 16	0.19 14	0.30 63	0.24 44	0.20 46	0.64 217	0.19 13	0.11 186	0.08 80	0.09 46	0.29 411	0.34 383	0.29 378

GMOStereo	0.41 127	0.62 278	1.78 178	0.28 104	0.36 364	0.51 117	0.31 275	0.53 90	0.44 77	0.57 289	0.48 175	0.41 155	0.27 132	0.28 15	0.23 68	0.08 10	0.38 458	0.13 269	0.11 166	0.34 383	0.11 69

error version	0.41 127	0.62 278	1.78 178	0.28 104	0.36 364	0.51 117	0.31 275	0.53 90	0.44 77	0.57 289	0.48 175	0.41 155	0.27 132	0.28 15	0.23 68	0.08 10	0.38 458	0.13 269	0.11 166	0.34 383	0.11 69

test-v	0.41 127	0.62 278	1.78 178	0.28 104	0.36 364	0.51 117	0.31 275	0.53 90	0.44 77	0.57 289	0.48 175	0.41 155	0.27 132	0.28 15	0.23 68	0.08 10	0.38 458	0.13 269	0.11 166	0.34 383	0.11 69

test-2	0.41 127	0.62 278	1.78 178	0.28 104	0.36 364	0.51 117	0.31 275	0.53 90	0.44 77	0.57 289	0.48 175	0.41 155	0.27 132	0.28 15	0.23 68	0.08 10	0.38 458	0.13 269	0.11 166	0.34 383	0.11 69

ccnet	0.71 389	0.41 183	1.59 116	0.40 347	0.45 418	1.06 451	0.55 411	0.98 414	0.71 343	0.88 436	0.97 433	0.82 391	0.88 437	1.68 372	0.94 390	0.32 451	0.26 429	0.32 450	0.27 405	0.34 383	0.30 387

ACVNet	0.45 180	0.44 206	1.79 198	0.28 104	0.21 170	0.59 227	0.36 325	0.66 161	0.68 315	0.45 159	0.59 277	0.69 335	0.40 243	0.44 118	0.55 309	0.11 186	0.09 148	0.10 93	0.09 71	0.34 383	0.10 49

GANet-RSSM	0.55 293	0.73 328	1.90 248	0.36 292	0.26 257	0.59 227	0.27 213	0.78 257	0.52 148	0.47 169	0.57 268	0.63 293	0.45 292	1.92 423	0.43 259	0.14 308	0.10 187	0.25 431	0.11 166	0.34 383	0.14 153

pmcnn	1.32 473	1.05 436	2.77 437	0.74 465	1.43 501	0.72 367	0.56 416	0.96 402	0.91 439	0.99 449	2.92 504	6.01 516	0.70 402	2.38 457	3.32 495	0.13 267	0.10 187	0.08 8	0.06 9	0.34 383	0.22 304

CIPLG	0.56 300	1.19 458	2.46 382	0.80 470	0.31 315	0.61 259	0.57 420	0.76 232	0.57 200	0.56 278	0.63 316	0.41 155	0.30 168	0.45 129	0.40 242	0.11 186	0.20 388	0.13 269	0.13 236	0.35 393	0.19 267

IPLGR_C	0.58 311	1.25 465	2.72 427	0.80 470	0.31 315	0.60 238	0.61 430	0.76 232	0.58 210	0.56 278	0.62 304	0.41 155	0.31 176	0.43 111	0.40 242	0.11 186	0.22 403	0.13 269	0.15 287	0.35 393	0.19 267

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 146	0.86 377	1.78 178	0.28 104	0.17 84	0.52 134	0.20 50	0.62 144	0.61 238	0.50 206	0.61 299	0.39 141	0.32 182	0.35 66	0.30 159	0.07 2	0.10 187	0.09 46	0.09 71	0.35 393	0.10 49

FCDSN-DC	1.29 472	0.54 249	2.50 393	0.47 399	0.41 400	1.12 460	0.60 426	1.10 464	1.27 476	2.23 500	2.87 501	3.67 502	3.12 508	2.39 460	1.69 450	0.30 448	0.26 429	0.31 447	0.30 420	0.35 393	0.38 431
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MM-Stereo_test2	0.38 99	0.28 86	2.46 382	0.43 368	0.15 37	0.50 108	0.25 167	0.47 49	0.38 31	0.33 96	0.26 39	0.23 31	0.22 64	0.34 61	0.29 141	0.08 10	0.09 148	0.09 46	0.10 105	0.36 397	0.22 304

Wz-Net-SNSev	0.76 409	1.32 474	3.11 469	0.40 347	0.31 315	0.71 361	0.60 426	0.98 414	0.87 429	0.67 380	0.83 406	0.96 429	0.60 368	1.67 371	0.97 394	0.16 346	0.15 320	0.16 350	0.17 323	0.36 397	0.24 340

ACRE	0.56 300	1.14 448	2.77 437	0.76 466	0.28 281	0.60 238	0.56 416	0.76 232	0.58 210	0.55 268	0.62 304	0.41 155	0.29 160	0.44 118	0.39 234	0.11 186	0.19 377	0.13 269	0.14 264	0.36 397	0.18 251

stereogan	0.69 376	0.51 238	2.44 379	0.39 338	0.39 384	1.01 447	0.41 352	0.94 384	0.92 442	0.73 404	0.85 413	1.15 461	0.69 400	1.57 355	0.53 303	0.19 386	0.18 365	0.20 401	0.16 306	0.36 397	0.24 340

SAMSARA	0.91 438	0.97 417	2.22 337	0.80 470	0.58 450	1.32 468	1.31 493	1.01 442	0.94 443	1.36 478	0.87 416	1.38 473	0.90 439	1.72 379	1.02 407	0.24 426	0.30 442	0.22 412	0.25 393	0.36 397	0.35 413

ADCS	1.05 455	1.36 479	2.98 459	0.42 364	0.36 364	0.96 440	0.81 463	1.06 458	1.12 466	1.25 472	0.97 433	1.08 452	0.90 439	1.25 318	4.86 510	0.21 402	0.21 397	0.22 412	0.23 384	0.36 397	0.38 431

DeepPrunerF	0.86 432	0.86 377	2.91 453	0.45 389	0.50 430	0.64 308	0.48 393	1.14 469	2.64 506	0.63 356	0.61 299	0.65 305	0.62 382	2.21 446	1.31 430	0.23 418	0.19 377	0.30 446	0.28 408	0.36 397	0.25 349

DN-CSS_ROB	0.48 211	1.23 462	1.99 286	0.39 338	0.22 193	0.56 176	0.19 33	0.75 219	0.61 238	0.45 159	0.62 304	0.41 155	0.31 176	0.70 245	0.32 182	0.11 186	0.08 80	0.14 305	0.13 236	0.36 397	0.12 104

DFGA-Net	0.51 257	1.06 437	1.75 158	0.30 151	0.24 225	0.54 148	0.22 88	0.63 150	0.60 222	0.48 187	0.51 204	0.35 122	0.27 132	1.82 400	0.53 303	0.10 124	0.08 80	0.12 210	0.12 204	0.37 405	0.15 186

fast-acv-ft	0.63 344	0.88 384	3.10 467	0.38 328	0.30 298	0.79 403	0.48 393	0.69 177	0.72 353	0.58 307	0.78 397	0.76 370	0.60 368	0.67 231	0.73 365	0.15 325	0.15 320	0.18 387	0.17 323	0.37 405	0.16 213

ARAFT	0.60 325	1.23 462	3.10 467	0.28 104	0.16 58	0.64 308	0.36 325	0.90 349	0.67 313	0.61 337	0.49 192	0.55 250	0.31 176	1.24 317	0.32 182	0.10 124	0.08 80	0.14 305	0.13 236	0.37 405	0.21 291

AFF-stereo	0.44 162	0.96 409	1.78 178	0.31 178	0.15 37	0.50 108	0.21 68	0.64 153	0.63 268	0.47 169	0.64 332	0.49 226	0.34 193	0.46 138	0.31 171	0.08 10	0.09 148	0.10 93	0.10 105	0.37 405	0.10 49

G-Net	0.99 447	0.64 293	2.76 435	0.57 441	0.67 464	2.03 498	0.72 453	0.76 232	0.67 313	1.14 461	2.56 495	1.30 471	1.02 451	1.48 345	1.74 453	0.25 431	0.24 414	0.24 426	0.26 400	0.37 405	0.31 395

PVD	0.90 437	0.85 374	2.15 322	0.53 426	0.50 430	0.99 443	0.56 416	1.15 472	1.64 490	1.41 483	1.41 467	1.11 458	1.13 461	1.35 324	1.31 430	0.26 435	0.28 437	0.28 438	0.26 400	0.37 405	0.49 458

CVANet_RVC	0.65 356	0.80 355	2.13 316	0.36 292	0.26 257	0.62 279	0.42 355	0.84 304	0.72 353	0.69 389	0.68 355	0.68 328	0.52 339	2.64 479	0.42 250	0.19 386	0.12 259	0.22 412	0.17 323	0.37 405	0.15 186

TCMNet	0.66 360	0.85 374	2.55 406	0.50 411	0.52 437	0.72 367	0.39 343	0.87 329	0.72 353	0.58 307	0.68 355	0.63 293	0.46 305	1.70 375	0.63 337	0.18 371	0.18 365	0.23 419	0.18 336	0.38 412	0.27 366

coex-ft	5.95 519	1.67 491	60.57 539	0.34 258	0.30 298	0.77 394	0.69 446	0.74 207	4.41 511	19.22 531	2.15 485	1.62 481	7.97 519	1.81 399	8.96 520	0.44 462	2.08 517	0.18 387	0.19 356	0.38 412	4.62 521

SACVNet	0.60 325	0.74 331	1.90 248	0.37 313	0.28 281	0.64 308	0.37 333	0.86 320	0.61 238	0.65 374	0.62 304	0.69 335	0.44 288	2.08 436	0.42 250	0.18 371	0.14 295	0.16 350	0.15 287	0.38 412	0.24 340

sAnonymous2	0.38 99	0.62 278	2.15 322	0.31 178	0.24 225	0.34 28	0.27 213	0.53 90	0.46 100	0.24 43	0.29 53	0.23 31	0.28 147	0.28 15	0.22 60	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.13 236	0.38 412	0.35 413

CroCo_RVC	0.38 99	0.62 278	2.15 322	0.31 178	0.24 225	0.34 28	0.27 213	0.53 90	0.46 100	0.24 43	0.29 53	0.23 31	0.28 147	0.28 15	0.22 60	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.13 236	0.38 412	0.35 413

EDNetEfficient	1.27 471	0.70 317	4.05 501	0.64 455	0.98 485	0.94 438	1.40 499	0.85 310	1.75 494	2.34 503	1.33 463	1.05 448	2.21 497	1.58 359	4.15 504	0.15 325	0.19 377	0.14 305	0.27 405	0.38 412	0.32 400

edge stereo	0.81 426	0.73 328	3.30 483	0.37 313	1.21 498	0.62 279	0.39 343	0.93 376	0.79 409	0.80 420	0.88 418	1.14 460	0.71 404	2.18 444	0.71 358	0.21 402	0.20 388	0.26 434	0.18 336	0.38 412	0.26 359

AnyNet_C32	1.00 450	1.33 476	2.53 396	0.49 409	0.54 440	1.15 464	1.14 486	0.91 359	0.89 436	1.11 458	0.95 430	0.87 407	0.93 441	1.50 346	4.07 503	0.21 402	0.20 388	0.25 431	0.24 386	0.38 412	0.33 407

SGM-ForestM	2.98 509	1.70 495	3.52 491	0.67 460	0.47 426	5.18 518	3.36 516	3.30 515	2.86 509	4.44 517	3.79 512	9.80 521	5.50 516	6.29 518	6.52 516	0.27 440	0.36 454	0.24 426	0.27 405	0.38 412	0.58 468

MM-Stereo_test1	0.41 127	0.39 172	2.29 350	0.38 328	0.26 257	0.44 62	0.28 230	0.63 150	0.51 141	0.40 124	0.32 79	0.26 67	0.26 115	0.46 138	0.22 60	0.09 40	0.21 397	0.10 93	0.09 71	0.39 421	0.15 186

iRaft-Stereo_5w	0.54 280	1.01 430	2.08 305	0.27 79	0.21 170	0.49 100	0.28 230	0.73 203	0.58 210	0.40 124	0.61 299	0.62 290	0.46 305	1.78 388	0.47 278	0.09 40	0.07 19	0.11 156	0.10 105	0.39 421	0.12 104

EDNetEfficientorigin	8.18 521	0.98 420	145.96 541	0.51 416	0.89 480	0.72 367	0.48 393	0.85 310	1.56 489	2.12 494	1.49 468	1.29 468	1.31 468	1.83 401	2.13 469	0.13 267	0.12 259	0.17 367	0.18 336	0.39 421	0.45 451

GANetREF_RVC	0.75 406	1.15 452	2.46 382	0.47 399	0.26 257	0.83 415	0.61 430	0.97 410	0.89 436	0.62 348	0.61 299	0.72 351	0.59 365	2.42 463	0.55 309	0.32 451	0.25 427	0.36 455	0.24 386	0.39 421	0.31 395
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
LSM	3.31 511	1.11 443	5.29 511	9.40 524	30.65 535	0.84 417	1.12 485	0.91 359	1.22 472	1.36 478	2.19 486	0.93 422	0.83 426	1.66 369	0.90 386	0.21 402	0.31 444	0.24 426	0.28 408	0.39 421	6.33 523

MM-Stereo_test3	0.40 120	0.58 264	1.75 158	0.36 292	0.30 298	0.45 64	0.30 262	0.72 192	0.59 217	0.31 86	0.43 136	0.32 106	0.23 78	0.35 66	0.29 141	0.10 124	0.20 388	0.10 93	0.08 46	0.40 426	0.11 69

LL-Strereo	0.72 392	1.29 469	2.49 389	0.36 292	0.45 418	0.55 161	0.32 298	0.93 376	0.71 343	0.67 380	0.58 274	0.85 401	0.79 421	2.67 483	0.46 269	0.10 124	0.18 365	0.14 305	0.12 204	0.40 426	0.42 447

ADCMid	0.96 446	1.32 474	2.74 433	0.38 328	0.35 356	0.99 443	0.58 422	0.94 384	0.86 426	1.23 471	1.01 439	1.01 439	1.00 449	1.05 292	3.97 501	0.21 402	0.19 377	0.42 464	0.32 432	0.40 426	0.29 378

YMNet	0.62 338	0.72 323	1.93 260	0.41 354	0.41 400	0.87 427	0.43 362	0.87 329	0.71 343	0.74 407	0.81 401	0.83 393	0.46 305	0.86 273	0.93 388	0.19 386	0.22 403	0.20 401	0.17 323	0.41 429	0.21 291

YMNet_1	0.62 338	0.72 323	1.93 260	0.41 354	0.41 400	0.87 427	0.43 362	0.87 329	0.71 343	0.74 407	0.81 401	0.83 393	0.46 305	0.86 273	0.93 388	0.19 386	0.22 403	0.20 401	0.17 323	0.41 429	0.21 291

RAFT_CTSACE	0.46 190	0.76 334	2.07 300	0.35 274	0.30 298	0.54 148	0.30 262	0.61 140	0.48 117	0.49 199	0.76 393	0.55 250	0.36 201	0.58 198	0.22 60	0.08 10	0.13 278	0.11 156	0.10 105	0.41 429	0.08 18

iRaftStereo_RVC	0.37 90	0.53 244	1.41 81	0.28 104	0.15 37	0.52 134	0.20 50	0.54 101	0.46 100	0.37 108	0.43 136	0.41 155	0.23 78	0.36 73	0.26 108	0.09 40	0.15 320	0.12 210	0.11 166	0.41 429	0.37 428

acv_ft	0.48 211	0.44 206	1.76 164	0.32 207	0.41 400	0.63 297	0.28 230	0.81 280	0.68 315	0.61 337	0.59 277	0.69 335	0.45 292	0.44 118	0.63 337	0.11 186	0.09 148	0.10 93	0.09 71	0.41 429	0.10 49

XQC	0.73 401	0.98 420	2.39 368	0.46 394	0.35 356	0.81 410	0.46 382	1.00 434	1.00 451	0.80 420	0.69 364	0.88 411	0.74 415	1.32 321	1.20 423	0.24 426	0.16 337	0.23 419	0.20 366	0.41 429	0.33 407

UGAM	0.58 311	0.47 224	2.21 333	0.30 151	0.19 145	0.53 141	0.34 310	0.59 128	0.63 268	0.44 149	0.73 385	0.78 375	0.37 215	2.58 476	0.39 234	0.10 124	0.08 80	0.17 367	0.14 264	0.42 435	0.17 231

plain	0.37 90	0.47 224	2.15 322	0.27 79	0.19 145	0.33 24	0.20 50	0.58 120	0.46 100	0.23 39	0.37 104	0.23 31	0.25 101	0.45 129	0.28 126	0.11 186	0.08 80	0.13 269	0.09 71	0.42 435	0.12 104

tg	0.37 90	0.55 258	1.35 70	0.28 104	0.16 58	0.57 194	0.18 26	0.57 114	0.49 123	0.37 108	0.44 147	0.38 135	0.24 86	0.46 138	0.24 89	0.09 40	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.43 437	0.36 421

iinet-f	0.57 306	0.93 398	2.27 346	0.31 178	0.25 242	0.83 415	0.33 306	0.81 280	0.65 289	0.54 250	0.63 316	0.73 354	0.67 395	0.73 250	0.67 348	0.13 267	0.13 278	0.11 156	0.10 105	0.43 437	0.16 213

AASNet	0.56 300	1.03 434	2.34 358	0.37 313	0.33 336	0.65 322	0.29 254	0.96 402	0.73 369	0.54 250	0.60 292	0.55 250	0.38 222	0.59 204	0.58 326	0.14 308	0.12 259	0.13 269	0.10 105	0.43 437	0.24 340

RAFT + AFF	0.64 348	1.20 459	1.95 272	0.34 258	0.33 336	0.67 334	0.52 400	0.99 426	0.74 373	0.53 237	0.58 274	0.57 268	0.80 422	1.76 385	0.51 297	0.12 237	0.27 435	0.15 332	0.14 264	0.43 437	0.29 378

RTSC	0.72 392	1.00 426	2.22 337	0.40 347	0.29 287	0.82 413	0.31 275	0.96 402	1.10 464	0.92 442	0.81 401	0.78 375	0.58 362	1.23 314	1.55 445	0.18 371	0.17 355	0.14 305	0.17 323	0.43 437	0.30 387

RTS	1.21 466	1.31 471	6.39 515	0.52 420	0.51 435	1.61 480	0.79 459	1.03 452	1.37 480	1.13 459	1.30 460	1.10 456	0.85 430	2.65 480	2.08 465	0.21 402	0.24 414	0.18 387	0.18 336	0.43 437	0.32 400

RTSA	1.21 466	1.31 471	6.39 515	0.52 420	0.51 435	1.61 480	0.79 459	1.03 452	1.37 480	1.13 459	1.30 460	1.10 456	0.85 430	2.65 480	2.08 465	0.21 402	0.24 414	0.18 387	0.18 336	0.43 437	0.32 400

iResNetv2_ROB	0.59 319	1.43 480	2.96 455	0.40 347	0.22 193	0.58 211	0.28 230	0.91 359	0.73 369	0.57 289	0.63 316	0.60 284	0.41 254	0.74 253	0.35 207	0.11 186	0.08 80	0.10 93	0.07 21	0.43 437	0.17 231

Wz-Net-TNSev	0.91 438	1.73 497	3.08 465	0.36 292	0.31 315	1.00 446	0.71 450	1.06 458	0.97 447	0.71 397	0.72 383	1.09 454	0.87 434	2.42 463	1.59 446	0.20 396	0.20 388	0.16 350	0.20 366	0.44 445	0.35 413

PASM	0.72 392	0.68 310	1.91 254	0.47 399	0.44 410	0.60 238	0.51 397	0.76 232	0.80 412	0.77 416	0.67 347	0.87 407	0.61 377	2.40 461	0.67 348	0.32 451	0.35 452	0.36 455	0.41 461	0.45 446	0.39 437

IGEV-Stereo+	0.29 29	0.29 95	0.86 14	0.25 35	0.34 344	0.30 13	0.14 4	0.32 4	0.53 167	0.18 10	0.12 3	0.18 10	0.19 38	0.49 164	0.17 7	0.09 40	0.08 80	0.08 8	0.20 366	0.46 447	0.59 469

MGS-Stereo	0.32 52	0.34 138	1.70 138	0.25 35	0.14 22	0.40 49	0.22 88	0.38 12	0.43 73	0.24 43	0.51 204	0.25 54	0.18 30	0.31 38	0.20 35	0.09 40	0.08 80	0.09 46	0.08 46	0.47 448	0.08 18

PSMNet-RUCA	0.58 311	0.82 364	1.89 244	0.59 447	0.56 445	0.64 308	0.36 325	0.84 304	0.69 324	0.51 219	0.68 355	0.53 240	0.43 280	0.56 194	0.43 259	0.34 455	0.18 365	0.44 466	0.29 411	0.48 449	0.30 387

AnyNet_C01	1.14 459	1.49 483	4.23 504	0.54 429	0.53 438	1.51 477	1.37 496	1.04 456	1.07 461	1.17 467	1.33 463	1.15 461	1.08 457	1.61 365	2.74 483	0.25 431	0.22 403	0.28 438	0.24 386	0.48 449	0.40 441

DPSNet	0.86 432	0.60 268	2.34 358	0.58 443	0.36 364	1.07 456	0.75 455	1.30 479	1.05 457	0.70 393	0.68 355	0.94 426	1.29 465	2.08 436	1.82 456	0.26 435	0.23 411	0.16 350	0.17 323	0.48 449	0.40 441

ELAS_RVC	1.37 479	0.78 351	3.21 479	0.55 436	0.50 430	1.49 475	2.48 512	1.48 487	1.71 493	2.13 497	2.09 482	2.07 487	2.56 501	1.90 418	2.02 462	0.35 456	0.36 454	0.37 459	0.34 439	0.49 452	0.47 454
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 480	0.79 353	2.86 444	0.53 426	0.50 430	2.81 509	2.20 509	1.61 493	1.50 486	2.28 502	2.35 490	1.82 483	2.13 495	1.73 380	2.22 471	0.35 456	0.37 456	0.35 453	0.35 442	0.49 452	0.47 454
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NVStereoNet_ROB	1.16 463	0.95 407	2.54 402	0.58 443	0.55 443	0.78 399	0.63 436	1.00 434	1.08 462	1.03 452	4.07 513	1.48 477	1.22 463	2.88 492	1.27 429	0.50 467	0.46 470	0.54 471	0.62 487	0.50 454	0.63 473
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MeshStereo	1.21 466	1.15 452	3.01 461	0.34 258	0.28 281	1.10 459	0.69 446	1.35 481	1.01 453	2.71 508	2.41 492	2.96 496	1.45 479	2.80 490	1.40 438	0.22 415	0.22 403	0.22 412	0.19 356	0.50 454	0.26 359
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	0.73 401	1.47 482	3.04 462	0.47 399	0.33 336	0.57 194	0.34 310	0.91 359	0.75 386	0.58 307	0.58 274	0.74 361	0.55 349	2.03 431	0.65 344	0.21 402	0.15 320	0.19 393	0.17 323	0.51 456	0.28 372

RAFT	0.45 180	0.92 392	1.59 116	0.34 258	0.19 145	0.46 80	0.35 318	0.65 159	0.49 123	0.49 199	0.49 192	0.70 345	0.40 243	0.47 149	0.32 182	0.11 186	0.16 337	0.14 305	0.13 236	0.51 456	0.13 138

MANE	2.90 508	1.14 448	2.96 455	1.03 486	1.01 488	5.01 517	2.45 511	5.36 519	6.88 518	3.58 515	4.76 517	5.99 515	4.99 513	4.23 510	4.61 509	0.56 473	0.67 487	0.44 466	0.78 496	0.51 456	1.03 499

PWC_ROB	0.70 380	0.94 400	1.88 237	0.39 338	0.39 384	0.62 279	0.30 262	0.98 414	0.94 443	0.91 441	1.29 459	0.77 372	0.62 382	1.62 366	1.03 409	0.18 371	0.11 233	0.18 387	0.13 236	0.51 456	0.22 304

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 413	1.04 435	2.06 298	0.94 481	0.35 356	0.89 432	0.40 346	0.85 310	0.63 268	0.55 268	0.63 316	0.75 366	0.38 222	2.38 457	0.48 283	1.10 497	0.31 444	0.36 455	0.21 372	0.53 460	0.55 465

aanetorigin	0.77 413	0.80 355	2.59 409	0.43 368	0.44 410	0.58 211	1.01 478	0.57 114	0.68 315	1.53 487	1.23 455	0.81 386	1.08 457	1.07 293	1.07 411	0.18 371	0.15 320	0.17 367	0.21 372	0.54 461	0.30 387

CC-Net-ROB	0.85 431	1.15 452	2.13 316	0.88 476	0.38 381	0.88 431	0.44 373	1.06 458	0.79 409	0.58 307	0.69 364	0.65 305	0.50 332	2.74 487	0.51 297	0.93 489	0.39 464	0.87 484	0.29 411	0.54 461	0.54 462

PDISCO_ROB	0.75 406	1.06 437	2.11 311	0.64 455	0.59 452	1.13 462	0.43 362	1.14 469	1.05 457	0.64 367	0.71 378	0.96 429	0.61 377	1.21 310	0.76 369	0.37 459	0.18 365	0.27 435	0.24 386	0.56 463	0.32 400

FADNet-RVC	0.61 333	1.26 467	2.12 314	0.33 228	0.26 257	0.59 227	0.29 254	0.86 320	0.62 256	0.45 159	0.50 200	0.62 290	0.46 305	1.73 380	0.55 309	0.17 360	0.20 388	0.17 367	0.18 336	0.59 464	0.28 372

FADNet	0.64 348	1.22 461	2.06 298	0.32 207	0.30 298	0.66 328	0.29 254	0.88 337	0.72 353	0.44 149	0.48 175	0.66 312	0.57 358	1.84 406	0.45 268	0.46 466	0.20 388	0.17 367	0.19 356	0.59 464	0.24 340

MADNet+	1.36 477	1.93 508	5.95 513	0.81 473	0.59 452	1.57 479	1.09 482	1.39 485	1.22 472	0.84 432	1.01 439	1.25 467	1.12 460	3.19 498	2.36 477	0.45 464	0.47 473	0.38 461	0.34 439	0.59 464	0.57 466

anonymity	0.80 421	0.66 307	1.29 58	0.59 447	0.75 471	0.67 334	0.52 400	0.95 397	0.71 343	0.94 445	0.70 374	0.67 321	0.87 434	0.71 247	1.35 433	0.64 477	0.62 484	0.58 472	1.44 512	0.60 467	0.65 474

PWCDC_ROB	0.72 392	1.06 437	2.09 306	0.47 399	0.36 364	0.78 399	0.26 188	0.98 414	1.34 478	0.61 337	2.07 481	0.64 302	0.61 377	0.83 268	0.71 358	0.31 450	0.14 295	0.15 332	0.12 204	0.60 467	0.21 291

Consistency-Raft	0.88 435	0.93 398	3.23 481	0.99 485	0.64 462	0.77 394	0.55 411	0.98 414	0.97 447	0.61 337	1.03 443	0.65 305	1.05 454	0.79 266	1.38 435	0.44 462	0.46 470	0.51 470	0.58 484	0.65 469	0.47 454

SPS-STEREO	1.07 456	1.13 447	2.88 446	0.65 458	0.69 467	0.99 443	0.68 444	1.05 457	0.87 429	1.36 478	1.23 455	1.46 476	0.94 444	1.87 409	1.72 452	0.66 478	0.61 483	0.58 472	0.57 482	0.65 469	0.77 481
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UDG	0.77 413	1.23 462	2.15 322	0.67 460	0.59 452	0.78 399	0.38 339	0.90 349	0.70 333	0.61 337	0.69 364	1.01 439	0.67 395	1.02 288	0.73 365	0.45 464	0.34 451	0.87 484	0.51 473	0.67 471	0.46 453

GCST	0.72 392	1.10 442	2.15 322	1.11 491	0.59 452	0.62 279	0.19 33	0.75 219	0.53 167	0.56 278	0.63 316	0.47 213	0.31 176	1.11 299	0.33 192	0.75 484	0.45 468	0.84 483	0.64 490	0.69 472	0.54 462

FACV-RUCA	0.58 311	0.40 177	1.78 178	0.43 368	1.67 509	0.48 93	0.28 230	0.69 177	0.62 256	0.40 124	0.53 228	0.33 112	0.63 385	0.40 97	0.31 171	0.13 267	0.11 233	0.62 475	0.12 204	0.70 473	0.98 493

DDUNet	0.77 413	1.12 444	1.88 237	0.76 466	0.69 467	0.84 417	0.43 362	0.85 310	0.65 289	0.67 380	0.75 391	0.91 417	0.52 339	1.03 290	0.57 320	0.54 470	0.37 456	0.95 490	0.52 475	0.71 474	0.57 466

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 452	1.67 491	2.32 353	0.47 399	0.39 384	1.47 473	0.95 470	0.95 397	0.91 439	0.84 432	0.94 428	1.05 448	0.60 368	2.95 493	0.72 362	0.41 460	0.72 497	0.32 450	0.55 476	0.74 475	1.22 504

SGM_RVC	1.89 495	0.92 392	2.50 393	0.96 484	0.93 484	1.63 482	1.37 496	1.52 490	12.43 520	1.85 491	1.69 474	2.40 492	1.74 490	2.81 491	1.71 451	0.53 468	0.47 473	0.42 464	0.47 467	0.74 475	0.74 477
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
LE_ROB	4.43 515	1.35 478	9.38 518	2.79 517	3.93 515	2.43 507	3.46 517	2.68 508	11.19 519	11.66 524	4.73 516	5.26 513	10.46 522	4.50 513	9.49 521	0.82 487	0.69 493	1.34 503	0.98 504	0.75 477	0.76 480

StereoAnything_RVC	0.35 78	1.25 465	1.82 211	0.20 3	0.12 4	0.26 6	0.15 6	0.43 30	0.37 27	0.14 1	0.10 1	0.11 1	0.19 38	0.46 138	0.14 1	0.11 186	0.09 148	0.08 8	0.05 1	0.76 478	0.18 251

MFMNet_re	0.92 440	1.28 468	2.53 396	0.82 474	0.76 474	0.90 433	0.75 455	0.98 414	1.04 456	1.03 452	1.05 447	0.84 398	0.94 444	0.83 268	0.72 362	0.68 479	0.60 482	0.63 476	0.60 486	0.77 479	0.74 477

SGM+DAISY	1.83 494	1.43 480	3.81 494	0.87 475	1.01 488	2.38 506	2.53 513	1.36 482	1.75 494	2.92 511	3.22 508	2.65 494	2.93 503	2.22 449	3.10 490	0.72 481	0.69 493	0.63 476	0.62 487	0.77 479	0.98 493

WAO-7	1.48 485	1.63 487	2.49 389	0.93 480	0.75 471	1.72 487	1.10 483	1.84 499	1.96 500	1.43 484	2.54 494	1.97 485	1.61 486	3.06 495	2.08 465	0.69 480	0.66 486	0.94 489	0.74 494	0.80 481	0.69 476

Anonymous_2	0.74 404	0.32 121	1.65 125	0.33 228	0.30 298	0.67 334	0.32 298	0.69 177	0.46 100	0.48 187	0.41 130	0.84 398	0.58 362	0.51 173	0.40 242	0.32 451	0.38 458	1.43 506	3.69 521	0.80 481	0.27 366

SQANet	0.80 421	1.58 485	2.53 396	0.76 466	0.83 476	0.76 386	0.36 325	0.83 293	0.64 276	0.63 356	0.69 364	0.73 354	0.51 334	1.21 310	0.53 303	0.77 486	0.29 438	0.59 474	0.29 411	0.86 483	0.61 470

FADNet_RVC	0.81 426	1.14 448	2.42 373	0.30 151	0.24 225	0.71 361	0.24 148	0.95 397	0.61 238	0.44 149	0.56 260	0.59 278	0.42 270	1.52 349	0.68 351	0.94 490	0.96 505	0.28 438	1.00 505	0.90 484	1.36 507

LCNet	0.54 280	0.37 155	1.78 178	0.92 479	0.22 193	0.96 440	0.30 262	0.59 128	0.58 210	0.51 219	0.55 249	0.41 155	0.76 417	0.84 270	0.26 108	0.09 40	0.06 2	0.12 210	0.18 336	0.98 485	0.39 437

testlalala_base	0.46 190	0.30 106	1.82 211	0.34 258	0.27 270	0.55 161	0.21 68	0.85 310	0.32 6	0.32 94	0.39 121	0.31 98	0.23 78	0.30 31	0.28 126	0.95 491	0.30 442	0.09 46	0.21 372	1.03 486	0.18 251

WAO-6	1.58 490	1.54 484	2.32 353	1.14 493	1.00 487	2.30 504	1.03 479	1.82 498	2.85 508	1.25 472	2.61 497	2.20 489	1.56 484	2.47 469	1.99 461	0.95 491	0.67 487	1.19 499	0.83 498	1.08 487	0.88 490

ACVNet_1	1.33 474	1.91 506	4.03 500	1.09 489	0.88 479	1.19 467	0.66 438	1.24 476	1.17 469	0.94 445	0.96 431	3.09 498	1.04 453	2.37 454	1.11 416	1.04 495	0.48 476	1.03 494	0.48 468	1.12 488	0.83 484

RainbowNet	1.15 461	1.78 498	2.72 427	1.12 492	0.91 482	1.06 451	0.76 457	1.16 473	1.13 468	0.75 409	0.97 433	1.09 454	0.80 422	1.60 362	1.21 425	1.17 499	1.26 509	1.01 493	0.57 482	1.13 489	0.88 490

DispFullNet	1.67 491	2.10 511	5.22 509	1.53 502	8.90 518	0.86 423	0.31 275	0.96 402	0.96 446	1.37 481	1.01 439	1.13 459	1.98 494	1.51 347	0.91 387	0.54 470	0.31 444	1.18 496	0.63 489	1.13 489	0.80 483

Ntro	1.00 450	1.68 493	2.80 441	0.95 482	0.85 477	1.06 451	0.53 404	0.98 414	0.90 438	0.62 348	0.76 393	0.93 422	0.66 393	1.66 369	0.98 395	0.99 494	0.45 468	0.75 482	0.40 458	1.19 491	0.75 479

WAO-8	2.80 505	2.14 514	2.89 449	1.91 510	1.04 491	3.98 513	0.96 471	3.26 513	6.17 514	2.15 498	3.37 509	3.31 500	2.41 499	11.84 523	2.03 463	2.05 513	1.86 513	1.54 508	0.92 501	1.22 492	0.87 488

Venus	2.80 505	2.14 514	2.89 449	1.91 510	1.04 491	3.98 513	0.96 471	3.26 513	6.17 514	2.15 498	3.37 509	3.31 500	2.41 499	11.84 523	2.03 463	2.05 513	1.86 513	1.54 508	0.92 501	1.22 492	0.87 488

LVE	1.96 497	2.17 517	3.14 471	1.68 503	1.80 511	1.63 482	1.03 479	2.34 505	2.81 507	1.25 472	2.89 502	4.24 507	1.29 465	2.79 489	1.44 440	2.85 516	0.91 504	1.18 496	1.46 513	1.23 494	1.10 501

otaku	1.03 453	1.68 493	2.72 427	0.95 482	0.73 470	1.03 449	0.59 424	0.99 426	0.86 426	0.69 389	1.61 471	0.98 433	0.64 386	1.46 337	1.14 418	0.95 491	0.46 470	0.72 481	0.40 458	1.24 495	0.78 482

Dean	1.79 493	1.83 500	3.92 497	1.29 496	1.07 493	1.55 478	1.00 476	1.95 502	2.33 502	1.47 486	4.19 514	4.26 508	1.33 471	2.21 446	1.48 442	1.14 498	0.68 491	1.18 496	0.74 494	1.24 495	0.98 493

JetBlue	1.78 492	1.63 487	3.92 497	0.73 463	1.21 498	4.38 516	3.35 515	1.59 491	1.20 471	1.26 475	1.52 470	2.37 491	1.88 492	3.23 499	3.00 486	0.53 468	0.47 473	0.48 469	0.49 470	1.29 497	0.97 492

IMH-64-1	1.39 480	1.64 489	1.86 230	1.36 497	1.11 494	1.39 471	1.19 489	1.76 495	1.45 484	1.16 462	2.21 487	1.53 478	1.38 474	1.98 426	1.52 443	1.29 501	0.67 487	1.27 500	0.69 491	1.29 497	0.98 493

IMH-64	1.39 480	1.64 489	1.86 230	1.36 497	1.11 494	1.39 471	1.19 489	1.76 495	1.45 484	1.16 462	2.21 487	1.53 478	1.38 474	1.98 426	1.52 443	1.29 501	0.67 487	1.27 500	0.69 491	1.29 497	0.98 493

IMH	2.02 498	2.15 516	2.69 424	1.68 503	1.12 496	1.66 485	0.92 469	2.10 503	1.92 499	1.32 477	2.66 499	2.21 490	1.69 488	5.78 515	1.68 449	5.54 520	0.96 505	1.31 502	0.71 493	1.32 500	0.99 498

PWCK	1.49 486	1.90 505	3.22 480	1.09 489	0.54 440	1.71 486	1.73 504	1.49 488	1.53 487	1.44 485	1.80 476	1.82 483	1.30 467	3.34 501	1.76 454	1.07 496	0.56 480	0.97 491	0.58 484	1.38 501	0.65 474

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 475	1.70 495	2.50 393	0.56 438	0.40 393	2.15 502	0.99 473	1.24 476	1.26 475	1.02 451	1.10 450	1.29 468	0.88 437	3.10 497	1.08 412	1.66 509	0.83 501	0.68 479	0.88 500	1.57 502	1.80 515

MFN_U_SF_RVC	1.55 489	2.39 518	3.16 473	0.65 458	0.41 400	1.12 460	0.46 382	1.23 475	1.33 477	1.61 488	1.20 453	1.43 475	0.98 448	1.76 385	1.97 459	1.90 512	1.80 511	1.98 515	2.15 516	1.63 503	1.77 514

KSHMR	4.10 513	1.97 509	5.27 510	1.71 505	1.47 505	1.96 494	1.28 492	3.19 511	17.33 531	2.12 494	15.91 526	9.18 520	1.57 485	8.42 521	1.98 460	1.52 507	1.26 509	1.67 512	1.19 509	1.67 504	1.40 508

test_for_model	0.64 348	1.60 486	1.82 211	1.23 495	1.02 490	0.53 141	0.23 116	0.75 219	0.50 133	0.57 289	0.29 53	0.25 54	0.20 46	0.26 8	0.22 60	0.76 485	0.31 444	0.08 8	0.07 21	1.68 505	0.50 461

UNDER WATER	2.74 503	1.85 502	4.54 506	1.81 508	1.44 503	2.34 505	1.40 499	3.24 512	6.60 516	2.60 506	2.76 500	5.75 514	5.24 515	3.02 494	4.01 502	1.45 505	0.81 500	1.59 511	1.06 506	1.80 506	1.51 510

UNDER WATER-64	2.47 500	1.89 504	4.86 507	1.82 509	1.44 503	3.18 511	1.57 503	2.62 506	5.64 513	2.05 493	2.13 484	4.13 504	3.76 510	2.62 478	3.42 497	1.47 506	0.85 502	1.57 510	1.07 507	1.82 507	1.49 509

ACVNet-4b	1.93 496	1.85 502	4.10 502	1.07 487	0.86 478	1.15 464	0.53 404	1.06 458	1.12 466	0.64 367	1.09 449	1.99 486	0.70 402	2.20 445	9.86 523	5.62 521	0.41 467	1.03 494	0.55 476	1.86 508	0.85 485

notaker	2.66 502	2.07 510	3.31 485	2.61 516	1.43 501	1.76 489	1.11 484	2.76 509	1.79 496	2.26 501	11.53 524	3.96 503	4.29 512	3.09 496	2.76 484	1.55 508	0.88 503	1.70 513	1.07 507	2.00 509	1.35 506

ACVNet_2	1.42 483	1.81 499	3.23 481	1.08 488	0.92 483	1.32 468	0.85 464	1.49 488	1.69 491	1.19 470	1.73 475	2.13 488	1.03 452	2.50 471	1.40 438	0.91 488	0.53 478	1.00 492	0.55 476	2.11 510	0.85 485

JetRed	3.29 510	4.93 520	10.17 519	1.45 499	1.72 510	7.44 520	5.05 520	3.06 510	2.12 501	2.41 504	2.39 491	2.99 497	2.37 498	3.51 504	6.44 515	1.32 504	1.90 515	1.37 504	1.23 511	2.21 511	1.76 513

MADNet++	2.79 504	2.11 513	2.97 458	2.49 514	2.28 513	2.95 510	2.31 510	2.67 507	2.47 504	3.03 513	3.13 507	2.70 495	2.92 502	4.10 509	4.48 507	2.68 515	2.24 519	3.04 520	2.44 518	2.37 512	2.34 516

IGEV-RUCA	2.28 499	0.30 106	1.15 37	0.40 347	1.86 512	2.06 500	1.90 506	1.36 482	1.80 497	3.70 516	3.76 511	5.02 512	8.19 520	2.12 440	1.63 448	0.25 431	0.76 498	2.72 518	1.91 514	2.39 513	2.36 517

TorneroNet	5.50 517	1.92 507	3.16 473	1.47 501	1.25 500	14.07 525	1.06 481	4.90 518	20.99 536	10.17 520	16.48 528	11.88 525	6.93 518	3.34 501	4.20 505	1.30 503	0.69 493	1.45 507	0.86 499	2.61 514	1.20 503

SuperB	1.15 461	1.14 448	5.43 512	0.36 292	0.26 257	0.81 410	0.89 467	0.88 337	1.17 469	0.67 380	0.68 355	0.63 293	1.39 476	1.74 382	3.37 496	0.15 325	0.12 259	0.17 367	0.16 306	2.80 515	0.25 349

ktn	4.35 514	2.10 511	2.89 449	1.80 507	1.49 507	2.13 501	1.41 501	2.26 504	12.72 521	11.41 523	16.43 527	11.15 523	3.75 509	4.36 512	3.18 492	1.82 511	0.98 507	1.73 514	1.21 510	2.97 516	1.27 505

TorneroNet-64	2.65 501	1.83 500	3.30 483	1.46 500	1.20 497	3.89 512	0.99 473	3.51 517	6.71 517	2.56 505	4.60 515	4.22 505	3.85 511	3.33 500	3.14 491	1.19 500	0.65 485	1.39 505	0.79 497	3.31 517	1.15 502

tt	4.93 516	0.27 65	4.20 503	2.29 513	1.58 508	10.20 523	16.97 527	9.42 525	5.02 512	1.67 489	1.28 458	4.68 510	5.03 514	3.37 503	5.92 513	6.16 522	9.47 529	2.82 519	3.18 520	3.60 518	1.53 511

BEATNet-Init1	12.10 524	11.19 524	27.29 537	2.99 518	3.51 514	21.84 536	11.10 523	14.34 529	13.83 526	20.34 532	20.33 533	26.35 539	20.03 530	19.06 534	14.80 529	1.74 510	1.81 512	2.05 516	2.49 519	3.69 519	3.12 519

DGTPSM_ROB	8.89 522	5.62 521	12.25 521	5.92 521	11.32 520	8.54 521	24.18 529	6.40 521	13.49 522	5.15 518	11.46 522	6.19 517	10.92 523	7.00 519	13.72 525	4.47 518	7.65 523	3.92 521	7.45 525	4.38 520	7.87 525

DGSMNet	2.89 507	0.63 289	3.18 476	3.43 519	4.17 517	2.57 508	6.98 522	0.97 410	0.83 421	0.56 278	1.86 478	0.79 380	0.62 382	1.64 367	1.39 436	4.61 519	5.01 522	5.17 523	4.71 522	4.44 521	4.19 520

DPSMNet_ROB	9.48 523	5.64 522	13.01 525	8.82 523	11.82 521	8.54 521	24.20 530	6.41 522	13.65 525	5.32 519	11.47 523	6.33 518	10.92 523	7.69 520	13.89 526	7.25 527	8.19 525	5.06 522	7.78 526	5.31 522	8.26 526

TCMNet-wrong-test	5.51 518	6.62 523	6.20 514	13.02 528	11.90 522	7.14 519	5.53 521	6.99 523	1.44 483	2.65 507	3.10 506	8.37 519	5.95 517	4.75 514	6.05 514	3.07 517	0.98 507	2.38 517	1.99 515	6.62 523	5.43 522

HanzoNet	7.64 520	2.86 519	5.05 508	7.01 522	3.97 516	2.18 503	1.34 495	3.37 516	4.05 510	13.17 525	10.58 518	10.73 522	16.52 528	8.45 522	10.51 524	10.48 528	9.72 530	5.59 524	13.46 529	6.84 524	6.83 524

DPSM_ROB	12.34 525	11.21 526	12.51 522	12.91 526	12.80 524	19.84 533	28.28 535	14.38 530	14.28 527	10.58 521	11.26 520	12.03 526	11.85 526	13.15 529	15.34 530	7.11 525	8.31 526	6.50 526	7.35 523	8.84 525	8.31 527

DPSM	12.34 525	11.21 526	12.51 522	12.91 526	12.80 524	19.84 533	28.28 535	14.38 530	14.28 527	10.58 521	11.26 520	12.03 526	11.85 526	13.15 529	15.34 530	7.11 525	8.31 526	6.50 526	7.35 523	8.84 525	8.31 527

PML	23.15 532	16.83 528	7.78 517	5.49 520	9.93 519	51.13 540	104.50 540	5.76 520	13.62 524	37.30 540	105.93 540	30.86 540	23.50 535	12.07 525	7.87 519	6.30 523	2.12 518	6.32 525	2.43 517	10.44 527	2.90 518

DPSimNet_ROB	17.97 529	20.20 535	24.98 533	17.62 529	15.92 527	21.53 535	21.00 528	13.70 527	15.61 529	23.89 537	14.69 525	22.87 533	24.58 539	12.70 528	14.56 527	18.48 532	12.91 531	20.21 532	12.05 527	17.76 528	14.17 530

CasAABBNet	24.81 534	22.53 537	24.83 532	26.08 534	25.74 532	39.86 537	57.06 539	28.87 538	28.83 539	21.16 535	22.54 536	24.22 535	23.89 537	26.38 537	30.87 539	14.25 529	16.71 533	13.09 528	14.81 531	17.78 529	16.71 531

Selective-RAFT-Error	24.87 535	22.59 538	25.14 534	26.13 535	25.82 533	39.93 538	57.03 538	28.97 539	28.95 540	21.21 536	22.65 537	24.25 536	23.98 538	26.43 538	30.83 538	14.27 530	16.71 533	13.10 529	14.82 532	17.82 530	16.76 532

LSM0	26.58 536	22.63 539	25.88 535	30.13 536	52.21 540	39.94 539	56.74 537	28.97 539	28.72 538	21.14 534	22.26 535	24.43 537	23.88 536	26.54 539	30.87 539	14.32 531	16.55 532	13.12 530	14.71 530	17.92 531	20.60 534

LRCNet_RVC	13.74 528	19.30 529	12.75 524	19.46 531	12.69 523	1.86 490	0.41 352	12.33 526	1.05 457	15.77 527	18.83 532	12.62 528	8.70 521	12.21 526	9.62 522	22.22 533	8.37 528	25.85 534	24.01 534	19.32 532	17.44 533

HaxPig	19.86 530	22.40 536	22.34 530	17.95 530	17.95 528	11.77 524	11.89 524	16.02 532	15.89 530	21.10 533	21.41 534	18.74 532	18.39 529	20.08 535	19.69 532	23.63 537	23.22 535	24.06 533	23.69 533	23.00 533	23.95 535

MEDIAN_ROB	23.96 533	27.05 540	26.39 536	22.16 532	22.13 530	16.12 526	13.97 525	20.24 533	20.05 532	25.50 538	25.31 538	22.96 534	22.63 534	24.39 536	23.24 536	28.20 538	27.23 539	28.62 535	27.75 535	27.50 534	27.76 536

xxxxx1	28.96 538	20.11 532	14.07 527	49.74 537	39.15 537	18.98 527	26.64 531	21.94 534	20.21 533	16.45 528	17.48 529	18.36 529	21.56 531	16.21 531	20.88 533	23.07 534	26.55 536	66.40 538	78.70 538	30.27 535	32.51 538

tt_ll	28.96 538	20.11 532	14.07 527	49.74 537	39.15 537	18.98 527	26.64 531	21.94 534	20.21 533	16.45 528	17.48 529	18.36 529	21.56 531	16.21 531	20.88 533	23.07 534	26.55 536	66.40 538	78.70 538	30.27 535	32.51 538

ff	28.96 538	20.11 532	14.07 527	49.74 537	39.15 537	18.98 527	26.64 531	21.94 534	20.21 533	16.45 528	17.48 529	18.36 529	21.56 531	16.21 531	20.88 533	23.07 534	26.55 536	66.40 538	78.70 538	30.27 535	32.51 538

AVERAGE_ROB	26.93 537	30.34 541	29.27 538	25.82 533	25.34 531	19.48 532	15.17 526	23.55 537	23.00 537	28.45 539	27.87 539	26.25 538	25.86 540	26.96 540	25.55 537	31.30 539	30.07 540	31.76 536	30.81 536	30.79 538	30.93 537

DLNR_Zeroshot_test	13.43 527	19.94 531	23.55 531	121.61 541	35.03 536	0.46 80	0.15 6	8.02 524	0.35 16	0.28 76	0.37 104	0.26 67	0.17 14	0.76 257	0.29 141	6.42 524	0.26 429	0.09 46	0.38 453	50.13 539	0.18 251

Anonymous_1	22.91 531	11.20 525	12.13 520	12.75 525	26.28 534	19.43 531	27.92 534	14.08 528	13.61 523	14.96 526	10.58 518	11.26 524	11.19 525	12.55 527	14.57 528	38.28 540	7.88 524	34.96 537	63.99 537	89.57 540	10.94 529

test_example2	115.39 541	123.23 542	94.57 540	115.52 540	123.55 541	101.63 541	114.33 541	53.41 541	99.48 541	134.90 541	135.05 541	85.83 541	85.11 541	111.32 541	106.15 541	152.55 541	205.26 541	99.78 541	114.96 541	140.96 541	110.20 541

ccccc		297.21 543		374.70 542	380.44 542	203.92 542		216.32 542		203.37 542		215.01 542		312.78 542		412.57 542	356.13 542	256.09 542	227.69 542	428.88 542

ASD4		19.65 530

Low-res two-view benchmark