Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.29 38	0.21 14	1.10 44	0.24 30	0.15 46	0.42 59	0.24 158	0.42 30	0.38 34	0.21 31	0.18 16	0.20 22	0.16 16	0.44 127	0.70 367	0.07 2	0.06 2	0.10 102	0.08 56	0.28 350	0.20 294
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.22 10	0.22 26	0.91 27	0.23 16	0.13 19	0.49 107	0.18 33	0.30 2	0.28 3	0.19 19	0.17 14	0.14 4	0.14 8	0.41 109	0.16 4	0.08 10	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.09 15	0.09 32

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

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

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

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

CASnet	0.28 29	0.31 119	1.20 56	0.28 116	0.11 1	0.47 92	0.19 40	0.44 40	0.44 84	0.38 127	0.31 83	0.23 40	0.17 23	0.29 27	0.19 22	0.10 136	0.06 2	0.15 343	0.12 216	0.16 160	0.07 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.44 173	0.96 421	2.63 425	0.27 91	0.30 310	0.45 69	0.25 178	0.52 93	0.50 144	0.40 135	0.31 83	0.40 160	0.19 47	0.35 70	0.32 191	0.09 47	0.06 2	0.12 221	0.11 178	0.19 229	0.30 399

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.33 69	0.29 96	1.74 163	0.24 30	0.16 67	0.54 158	0.15 13	0.40 22	0.55 197	0.37 119	0.51 215	0.24 53	0.19 47	0.27 11	0.26 117	0.09 47	0.06 2	0.08 8	0.30 432	0.08 4	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.36 95	0.28 87	1.58 126	0.23 16	0.11 1	0.62 290	0.24 158	0.79 285	0.64 288	0.44 160	0.52 228	0.28 94	0.26 125	0.50 179	0.24 98	0.11 198	0.06 2	0.09 55	0.06 9	0.16 160	0.06 1

HITNet	0.46 201	0.92 404	2.09 317	0.33 240	0.14 28	0.55 171	0.22 96	0.83 305	0.56 208	0.51 230	0.49 203	0.48 235	0.37 225	0.48 163	0.54 319	0.09 47	0.06 2	0.10 102	0.08 56	0.23 288	0.09 32
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.48 222	0.89 399	1.85 233	0.29 147	0.14 28	0.59 238	0.23 125	0.72 204	0.59 229	0.66 388	0.66 355	0.55 261	0.36 211	1.03 301	0.49 297	0.09 47	0.06 2	0.09 55	0.07 30	0.19 229	0.11 79

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 101	0.37 163	1.21 58	0.26 75	0.18 126	0.73 384	0.18 33	0.53 102	0.41 61	0.35 110	0.30 72	0.58 286	0.22 73	0.33 57	0.95 404	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.35 454	0.13 84	0.15 198

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IPLG	0.69 387	0.84 382	2.43 388	0.35 286	0.21 180	1.65 495	0.61 442	1.36 494	0.58 222	1.39 494	0.51 215	0.37 139	0.87 446	1.41 342	0.36 219	0.09 47	0.07 20	0.14 316	0.12 216	0.32 380	0.11 79

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.28 29	0.30 108	1.33 77	0.19 1	0.13 19	0.55 171	0.17 26	0.48 63	0.46 108	0.27 80	0.33 96	0.24 53	0.21 64	0.31 40	0.21 57	0.11 198	0.07 20	0.08 8	0.05 1	0.10 28	0.07 5
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.31 56	0.35 151	1.30 72	0.20 3	0.14 28	0.57 204	0.25 178	0.46 48	0.42 70	0.27 80	0.32 88	0.27 85	0.24 96	0.39 101	0.23 77	0.43 473	0.07 20	0.08 8	0.05 1	0.18 208	0.07 5

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

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

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

DFGA-Net	0.51 268	1.06 449	1.75 169	0.30 163	0.24 237	0.54 158	0.22 96	0.63 162	0.60 234	0.48 198	0.51 215	0.35 133	0.27 142	1.82 412	0.53 314	0.10 136	0.08 90	0.12 221	0.12 216	0.37 417	0.15 198

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

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

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

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 29	0.28 87	1.09 42	0.33 240	0.15 46	0.30 14	0.16 21	0.58 132	0.42 70	0.19 19	0.19 19	0.17 9	0.26 125	0.38 96	0.37 225	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.25 405	0.10 28	0.06 1

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

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

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

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

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

RAStereo	0.28 29	0.48 239	1.52 118	0.26 75	0.18 126	0.25 5	0.19 40	0.42 30	0.35 18	0.20 26	0.25 40	0.20 22	0.16 16	0.24 3	0.24 98	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.08 56	0.12 55	0.08 18

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.31 56	0.30 108	1.52 118	0.23 16	0.13 19	0.54 158	0.20 57	0.48 63	0.49 134	0.25 67	0.28 56	0.37 139	0.24 96	0.38 96	0.23 77	0.10 136	0.08 90	0.08 8	0.05 1	0.15 124	0.07 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.34 77	0.25 46	1.75 169	0.24 30	0.18 126	0.45 69	0.24 158	0.57 126	0.38 34	0.41 144	0.39 131	0.55 261	0.25 111	0.38 96	0.23 77	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.07 30	0.13 84	0.12 116

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.39 125	0.27 66	1.78 189	0.44 387	0.16 67	0.61 270	0.27 225	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.43 183	0.28 157	0.54 196	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.48 222	0.27 66	1.85 233	0.51 428	0.17 93	0.61 270	0.40 358	0.61 152	0.57 212	0.52 238	0.48 186	0.39 152	0.25 111	1.46 349	0.77 383	0.12 249	0.08 90	0.13 280	0.12 216	0.12 55	0.14 165

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

PSM-adaLoss	0.38 110	0.27 66	1.78 189	0.44 387	0.17 93	0.60 249	0.29 266	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.44 194	0.28 157	0.47 158	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.30 48	0.45 224	1.08 40	0.31 190	0.17 93	0.19 1	0.21 75	0.73 215	0.50 144	0.21 31	0.24 34	0.55 261	0.22 73	0.27 11	0.26 117	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.07 30	0.12 55	0.09 32
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
cross-raft	0.40 131	0.27 66	2.22 348	0.30 163	0.17 93	0.49 107	0.35 330	0.71 199	0.39 44	0.43 154	0.45 161	0.64 313	0.25 111	0.32 47	0.25 110	0.08 10	0.08 90	0.09 55	0.23 396	0.11 44	0.14 165

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

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

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

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

GMStereo	0.38 110	0.99 436	1.91 265	0.27 91	0.16 67	0.39 50	0.23 125	0.47 58	0.62 268	0.38 127	0.34 102	0.25 63	0.25 111	0.39 101	0.29 150	0.14 320	0.08 90	0.10 102	0.12 216	0.15 124	0.11 79
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.41 138	0.32 125	2.20 343	0.27 91	0.44 422	0.52 143	0.19 40	0.76 244	0.48 128	0.43 154	0.36 111	0.54 257	0.26 125	0.33 57	0.25 110	0.09 47	0.08 90	0.09 55	0.38 465	0.10 28	0.09 32

DIP-Stereo	0.37 101	0.34 144	1.50 115	0.27 91	0.18 126	0.63 308	0.17 26	0.92 380	0.53 178	0.49 210	0.48 186	0.30 106	0.30 178	0.39 101	0.30 168	0.10 136	0.08 90	0.10 102	0.08 56	0.15 124	0.12 116
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.47 216	0.73 340	1.91 265	0.33 240	0.15 46	0.56 186	0.25 178	0.85 322	0.58 222	0.54 261	0.51 215	0.57 279	0.42 281	0.57 204	0.61 345	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.09 82	0.20 244	0.16 225

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

RAFT-Stereo	0.36 95	0.21 14	1.70 149	0.29 147	0.18 126	0.55 171	0.26 200	0.78 269	0.36 25	0.57 300	0.67 358	0.33 123	0.24 96	0.32 47	0.23 77	0.10 136	0.08 90	0.09 55	0.07 30	0.09 15	0.12 116
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.44 173	0.38 173	1.79 209	0.34 270	0.20 169	0.57 204	0.28 242	0.92 380	0.69 336	0.52 238	0.55 260	0.61 297	0.33 195	0.48 163	0.39 243	0.17 372	0.08 90	0.17 378	0.11 178	0.18 208	0.12 116
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	0.59 330	1.43 492	2.96 466	0.40 359	0.22 205	0.58 221	0.28 242	0.91 371	0.73 381	0.57 300	0.63 327	0.60 295	0.41 264	0.74 263	0.35 216	0.11 198	0.08 90	0.10 102	0.07 30	0.43 449	0.17 243

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

StereoDRNet-Refined	0.50 251	0.41 193	1.50 115	0.33 240	0.21 180	0.68 357	0.26 200	0.81 292	0.68 327	0.67 392	0.68 366	0.73 366	0.42 281	1.10 307	0.59 340	0.11 198	0.08 90	0.14 316	0.14 276	0.25 315	0.21 303
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 251	1.15 464	1.73 159	0.31 190	0.21 180	0.58 221	0.22 96	0.95 409	0.82 430	0.58 318	0.62 315	0.57 279	0.39 246	0.84 281	0.40 251	0.11 198	0.08 90	0.09 55	0.06 9	0.21 257	0.13 150

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CoDeX	0.52 280	0.43 205	2.25 354	0.29 147	0.26 269	0.61 270	0.32 310	0.99 438	0.68 327	0.48 198	0.55 260	0.52 249	0.40 253	1.60 374	0.35 216	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.10 117	0.13 84	0.12 116

GMStereo_Zeroshot	0.41 138	0.36 160	1.54 120	0.41 366	0.19 155	0.52 143	0.19 40	0.59 140	0.52 159	0.57 300	0.59 288	0.63 304	0.29 170	0.58 207	0.33 201	0.15 337	0.09 160	0.16 361	0.09 82	0.24 303	0.12 116

MaDis-Stereo	0.29 38	0.54 261	1.44 99	0.24 30	0.29 299	0.29 12	0.16 21	0.45 45	0.37 30	0.19 19	0.21 21	0.28 94	0.22 73	0.30 33	0.29 150	0.10 136	0.09 160	0.10 102	0.08 56	0.11 44	0.11 79

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FENet	0.44 173	0.30 108	2.42 384	0.32 219	0.17 93	0.58 221	0.22 96	0.77 254	0.59 229	0.47 180	0.42 144	0.55 261	0.38 232	0.49 173	0.47 287	0.12 249	0.09 160	0.12 221	0.11 178	0.13 84	0.16 225

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.67 376	0.34 144	2.23 352	0.26 75	0.19 155	0.67 345	0.29 266	1.26 490	0.69 336	0.72 412	0.70 385	0.78 387	0.42 281	3.77 519	0.41 257	0.13 279	0.09 160	0.10 102	0.09 82	0.12 55	0.11 79
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.58 322	0.96 421	1.78 189	0.33 240	0.25 254	0.63 308	0.22 96	0.88 349	0.75 398	0.46 178	0.59 288	0.58 286	0.40 253	2.29 462	0.48 292	0.12 249	0.09 160	0.15 343	0.14 276	0.30 365	0.15 198

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

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

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

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

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

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

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

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

test_sample6	0.52 280	0.44 216	1.81 216	0.33 240	0.18 126	0.55 171	0.27 225	0.94 396	0.66 316	0.54 261	0.62 315	0.47 224	0.36 211	1.97 437	0.38 232	0.14 320	0.10 199	0.13 280	0.13 248	0.17 182	0.16 225

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.39 125	0.30 108	1.61 133	0.32 219	0.17 93	0.53 150	0.24 158	0.70 196	0.49 134	0.59 332	0.54 251	0.40 160	0.40 253	0.41 109	0.30 168	0.17 372	0.10 199	0.14 316	0.11 178	0.18 208	0.17 243
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RCA-Stereo	0.34 77	0.32 125	1.30 72	0.26 75	0.14 28	0.58 221	0.23 125	0.78 269	0.62 268	0.40 135	0.44 157	0.28 94	0.35 205	0.29 27	0.20 44	0.09 47	0.10 199	0.09 55	0.07 30	0.19 229	0.08 18

BUS	0.41 138	0.27 66	1.13 45	0.30 163	0.21 180	0.91 446	0.23 125	1.00 446	0.61 250	0.63 368	0.53 239	0.66 324	0.30 178	0.43 120	0.32 191	0.13 279	0.10 199	0.14 316	0.12 216	0.12 55	0.11 79

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

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

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

IGEV-Stereo	0.34 77	0.54 261	1.47 106	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.49 69	0.40 54	0.25 67	0.24 34	0.22 32	0.24 96	0.54 196	0.19 22	0.09 47	0.10 199	0.10 102	0.18 348	0.24 303	0.29 390
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.41 138	0.27 66	1.13 45	0.27 91	0.21 180	0.75 394	0.36 337	0.90 361	0.61 250	0.59 332	0.59 288	0.63 304	0.37 225	0.43 120	0.38 232	0.13 279	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.13 84	0.11 79

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TRStereo	0.53 286	0.76 346	2.38 377	0.42 376	0.29 299	0.69 363	0.23 125	1.81 509	0.55 197	0.36 115	0.32 88	0.47 224	0.40 253	0.46 147	0.25 110	0.12 249	0.11 245	0.11 166	0.41 473	0.13 84	0.32 412

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

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

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

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

delet	0.52 280	0.54 261	1.62 134	0.31 190	0.35 368	0.74 388	0.46 394	0.85 322	0.74 385	0.55 279	0.60 303	0.67 333	0.50 344	1.12 313	0.57 332	0.11 198	0.11 245	0.13 280	0.14 276	0.16 160	0.12 116

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 304	0.92 404	2.36 375	0.38 340	0.37 387	0.60 249	0.28 242	0.82 299	0.62 268	0.62 360	0.55 260	0.72 363	0.45 303	1.00 297	0.43 268	0.15 337	0.11 245	0.14 316	0.14 276	0.15 124	0.16 225
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.58 322	0.40 187	2.03 307	0.35 286	0.35 368	0.69 363	0.39 355	0.91 371	0.80 424	0.47 180	0.53 239	0.67 333	0.46 316	1.99 441	0.48 292	0.19 398	0.11 245	0.17 378	0.13 248	0.25 315	0.25 361

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

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

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

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

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

CAS++	0.31 56	0.33 130	1.43 97	0.25 47	0.17 93	0.31 18	0.20 57	0.78 269	0.41 61	0.30 92	0.30 72	0.21 30	0.16 16	0.33 57	0.18 14	0.15 337	0.12 271	0.13 280	0.10 117	0.15 124	0.11 79
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
11t1	0.33 69	0.19 5	1.41 92	0.33 240	0.16 67	0.48 100	0.21 75	0.67 182	0.48 128	0.40 135	0.34 102	0.32 117	0.33 195	0.42 117	0.27 125	0.11 198	0.12 271	0.10 102	0.08 56	0.13 84	0.14 165

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WZ-Net	0.92 451	1.31 483	3.76 504	0.41 366	0.36 376	0.86 434	0.71 462	1.00 446	1.06 472	0.82 441	0.92 434	1.06 462	1.05 466	2.16 455	1.61 459	0.19 398	0.13 290	0.15 343	0.16 318	0.32 380	0.28 384

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

qqq	0.38 110	0.21 14	1.34 80	0.28 116	0.15 46	0.45 69	0.26 200	0.76 244	0.52 159	0.39 133	0.41 140	0.46 216	0.36 211	0.96 292	0.30 168	0.11 198	0.14 307	0.12 221	0.12 216	0.12 55	0.14 165

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

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

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

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

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

XX-Stereo	0.55 304	0.54 261	3.50 501	0.48 419	0.39 396	0.54 158	0.17 26	0.89 355	0.40 54	0.44 160	0.65 352	0.85 413	0.19 47	0.77 271	0.21 57	0.10 136	0.14 307	0.10 102	0.32 444	0.17 182	0.14 165

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

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

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

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

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

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

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

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

PWCDC_ROB	0.72 403	1.06 449	2.09 317	0.47 411	0.36 376	0.78 410	0.26 200	0.98 426	1.34 490	0.61 349	2.07 492	0.64 313	0.61 389	0.83 279	0.71 370	0.31 462	0.14 307	0.15 343	0.12 216	0.60 479	0.21 303

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

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

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

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

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

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

GASNet	0.73 412	1.47 494	3.04 473	0.47 411	0.33 348	0.57 204	0.34 322	0.91 371	0.75 398	0.58 318	0.58 285	0.74 373	0.55 361	2.03 443	0.65 356	0.21 414	0.15 332	0.19 404	0.17 335	0.51 468	0.28 384

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.46 201	0.29 96	2.41 382	0.33 240	0.22 205	0.59 238	0.55 423	0.75 231	0.50 144	0.44 160	0.60 303	0.49 237	0.35 205	0.53 192	0.37 225	0.16 358	0.16 349	0.14 316	0.11 178	0.15 124	0.15 198
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.33 69	0.32 125	1.89 255	0.34 270	0.27 282	0.30 14	0.22 96	0.48 63	0.44 84	0.22 39	0.33 96	0.25 63	0.25 111	0.32 47	0.24 98	0.14 320	0.16 349	0.12 221	0.12 216	0.15 124	0.13 150

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

DANet	0.80 432	0.65 312	2.21 344	1.19 506	0.48 440	0.74 388	1.25 503	0.89 355	1.53 499	0.89 450	0.71 389	0.96 441	0.56 365	1.83 413	0.96 405	0.18 383	0.16 349	0.19 404	0.16 318	0.26 335	0.29 390
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.75 417	0.84 382	2.01 300	0.40 359	0.25 254	0.74 388	0.66 450	0.87 341	0.73 381	0.71 409	1.07 459	0.84 410	0.59 377	2.71 498	1.15 432	0.17 372	0.16 349	0.44 478	0.16 318	0.31 373	0.20 294

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TCMNet	0.66 371	0.85 386	2.55 417	0.50 423	0.52 449	0.72 378	0.39 355	0.87 341	0.72 365	0.58 318	0.68 366	0.63 304	0.46 316	1.70 387	0.63 349	0.18 383	0.18 377	0.23 430	0.18 348	0.38 424	0.27 378

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

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

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

MyStereo04	0.48 222	0.40 187	2.65 429	0.29 147	0.23 224	0.60 249	0.31 287	0.83 305	0.75 398	0.47 180	0.36 111	0.53 251	0.42 281	0.53 192	0.39 243	0.09 47	0.18 377	0.12 221	0.11 178	0.16 160	0.19 279

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FAT-Stereo	0.70 391	0.54 261	2.88 457	0.36 304	0.29 299	0.62 290	0.54 420	0.97 422	0.87 441	0.76 424	0.92 434	0.94 438	0.80 434	1.84 418	0.57 332	0.18 383	0.19 389	0.17 378	0.16 318	0.22 275	0.25 361

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

Abc-Net	0.79 430	0.94 412	2.42 384	0.59 459	0.45 430	1.90 502	0.46 394	0.99 438	0.72 365	0.64 379	0.84 420	0.91 429	0.73 422	1.80 408	1.00 413	0.27 452	0.19 389	0.23 430	0.31 438	0.24 303	0.22 316
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCMid	0.96 457	1.32 486	2.74 444	0.38 340	0.35 368	0.99 454	0.58 434	0.94 396	0.86 438	1.23 483	1.01 450	1.01 451	1.00 461	1.05 303	3.97 513	0.21 414	0.19 389	0.42 476	0.32 444	0.40 438	0.29 390

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.71 400	0.76 346	2.64 427	0.33 240	0.20 169	0.78 410	0.79 471	0.98 426	0.78 416	0.85 447	0.71 389	0.86 417	1.10 471	1.46 349	0.62 347	0.18 383	0.20 400	0.21 420	0.19 368	0.25 315	0.33 419
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MM-Stereo_test1	0.41 138	0.39 182	2.29 361	0.38 340	0.26 269	0.44 66	0.28 242	0.63 162	0.51 152	0.40 135	0.32 88	0.26 76	0.26 125	0.46 147	0.22 69	0.09 47	0.21 409	0.10 102	0.09 82	0.39 433	0.15 198

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

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

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

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

SGM-Forest	1.04 465	0.42 200	3.59 503	0.41 366	0.32 335	1.05 461	1.32 506	0.94 396	0.83 433	1.16 474	2.23 500	1.03 455	1.39 488	2.49 482	2.35 488	0.21 414	0.21 409	0.20 412	0.19 368	0.23 288	0.32 412
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
YMNet	0.62 349	0.72 335	1.93 271	0.41 366	0.41 412	0.87 438	0.43 374	0.87 341	0.71 355	0.74 419	0.81 412	0.83 405	0.46 316	0.86 284	0.93 400	0.19 398	0.22 415	0.20 412	0.17 335	0.41 441	0.21 303

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

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

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

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

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

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

MeshStereo	1.21 477	1.15 464	3.01 472	0.34 270	0.28 293	1.10 470	0.69 458	1.35 493	1.01 465	2.71 520	2.41 503	2.96 508	1.45 491	2.80 502	1.40 450	0.22 427	0.22 415	0.22 423	0.19 368	0.50 466	0.26 371
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DPSNet	0.86 443	0.60 280	2.34 369	0.58 455	0.36 376	1.07 467	0.75 467	1.30 491	1.05 469	0.70 405	0.68 366	0.94 438	1.29 477	2.08 448	1.82 468	0.26 447	0.23 423	0.16 361	0.17 335	0.48 461	0.40 453

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.75 417	1.15 464	2.46 393	0.47 411	0.26 269	0.83 426	0.61 442	0.97 422	0.89 448	0.62 360	0.61 310	0.72 363	0.59 377	2.42 475	0.55 320	0.32 463	0.25 439	0.36 467	0.24 398	0.39 433	0.31 407
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FC-DCNN v2	1.54 499	0.58 276	2.80 452	0.44 387	0.39 396	2.05 510	0.66 450	1.90 512	1.84 510	2.79 522	2.97 516	4.41 521	3.07 518	2.65 492	2.30 487	0.29 457	0.26 441	0.31 458	0.30 432	0.32 380	0.38 443

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

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

FCDSN-DC	1.29 483	0.54 261	2.50 404	0.47 411	0.41 412	1.12 471	0.60 438	1.10 476	1.27 488	2.23 512	2.87 512	3.67 514	3.12 520	2.39 472	1.69 462	0.30 460	0.26 441	0.31 458	0.30 432	0.35 405	0.38 443
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.49 497	0.59 278	2.88 457	0.44 387	0.39 396	1.97 507	0.66 450	1.67 506	1.70 504	2.72 521	2.89 513	4.22 517	2.97 517	2.55 487	2.19 482	0.29 457	0.26 441	0.31 458	0.30 432	0.32 380	0.39 449

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

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

PA-Net	0.84 441	1.00 438	3.49 500	0.63 466	0.40 405	0.70 370	0.52 412	0.86 332	0.84 435	0.52 238	0.59 288	0.70 357	0.54 356	2.35 465	2.23 484	0.17 372	0.27 447	0.19 404	0.28 420	0.22 275	0.36 433
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PVD	0.90 448	0.85 386	2.15 333	0.53 438	0.50 442	0.99 454	0.56 428	1.15 484	1.64 502	1.41 495	1.41 478	1.11 470	1.13 473	1.35 335	1.31 442	0.26 447	0.28 449	0.28 449	0.26 412	0.37 417	0.49 470

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

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

MSKI-zero shot	0.46 201	0.38 173	2.47 397	0.27 91	0.43 421	0.56 186	0.20 57	0.77 254	0.43 80	0.60 341	0.51 215	0.44 194	0.17 23	0.68 244	0.21 57	0.09 47	0.29 450	0.09 55	0.32 444	0.14 107	0.10 56

SQANet	0.80 432	1.58 497	2.53 407	0.76 478	0.83 488	0.76 397	0.36 337	0.83 305	0.64 288	0.63 368	0.69 375	0.73 366	0.51 346	1.21 321	0.53 314	0.77 498	0.29 450	0.59 486	0.29 423	0.86 495	0.61 482

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ELAS_RVC	1.37 490	0.78 363	3.21 490	0.55 448	0.50 442	1.49 486	2.48 524	1.48 499	1.71 505	2.13 509	2.09 493	2.07 499	2.56 513	1.90 430	2.02 474	0.35 468	0.36 466	0.37 471	0.34 451	0.49 464	0.47 466
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDUNet	0.77 424	1.12 456	1.88 248	0.76 478	0.69 479	0.84 428	0.43 374	0.85 322	0.65 301	0.67 392	0.75 402	0.91 429	0.52 351	1.03 301	0.57 332	0.54 482	0.37 468	0.95 502	0.52 487	0.71 486	0.57 478

ELAS	1.39 491	0.79 365	2.86 455	0.53 438	0.50 442	2.81 520	2.20 521	1.61 505	1.50 498	2.28 514	2.35 501	1.82 495	2.13 507	1.73 392	2.22 483	0.35 468	0.37 468	0.35 465	0.35 454	0.49 464	0.47 466
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Anonymous_2	0.74 415	0.32 125	1.65 136	0.33 240	0.30 310	0.67 345	0.32 310	0.69 189	0.46 108	0.48 198	0.41 140	0.84 410	0.58 374	0.51 182	0.40 251	0.32 463	0.38 470	1.43 518	3.69 534	0.80 493	0.27 378

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.16 474	0.95 419	2.54 413	0.58 455	0.55 455	0.78 410	0.63 448	1.00 446	1.08 474	1.03 464	4.07 524	1.48 489	1.22 475	2.88 504	1.27 441	0.50 479	0.46 482	0.54 483	0.62 499	0.50 466	0.63 485
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	1.78 503	1.63 499	3.92 508	0.73 475	1.21 510	4.38 527	3.35 527	1.59 503	1.20 483	1.26 487	1.52 481	2.37 503	1.88 504	3.23 511	3.00 498	0.53 480	0.47 485	0.48 481	0.49 482	1.29 509	0.97 504

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

SGM_RVC	1.89 506	0.92 404	2.50 404	0.96 496	0.93 496	1.63 493	1.37 508	1.52 502	12.43 533	1.85 503	1.69 485	2.40 504	1.74 502	2.81 503	1.71 463	0.53 480	0.47 485	0.42 476	0.47 479	0.74 487	0.74 489
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AE-Stereo	0.42 157	0.29 96	1.65 136	0.43 380	0.47 438	0.56 186	0.23 125	0.86 332	0.46 108	0.31 96	0.41 140	0.43 183	0.24 96	0.34 65	0.24 98	0.09 47	0.48 488	0.11 166	0.45 478	0.22 275	0.19 279

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

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

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

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

PWCK	1.49 497	1.90 517	3.22 491	1.09 501	0.54 452	1.71 497	1.73 516	1.49 500	1.53 499	1.44 497	1.80 487	1.82 495	1.30 479	3.34 513	1.76 466	1.07 508	0.56 492	0.97 503	0.58 496	1.38 513	0.65 486

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

SPS-STEREO	1.07 467	1.13 459	2.88 457	0.65 470	0.69 479	0.99 454	0.68 456	1.05 469	0.87 441	1.36 490	1.23 466	1.46 488	0.94 456	1.87 421	1.72 464	0.66 490	0.61 495	0.58 484	0.57 494	0.65 481	0.77 493
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	0.80 432	0.66 319	1.29 69	0.59 459	0.75 483	0.67 345	0.52 412	0.95 409	0.71 355	0.94 457	0.70 385	0.67 333	0.87 446	0.71 257	1.35 445	0.64 489	0.62 496	0.58 484	1.44 524	0.60 479	0.65 486

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.37 101	0.28 87	1.48 109	0.25 47	0.38 393	0.46 87	0.18 33	0.33 5	0.34 14	0.15 4	0.29 62	0.15 6	0.17 23	0.36 79	0.23 77	0.07 2	0.76 510	0.07 1	0.26 412	0.21 257	1.03 511

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

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

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 486	1.70 507	2.50 404	0.56 450	0.40 405	2.15 513	0.99 485	1.24 488	1.26 487	1.02 463	1.10 461	1.29 480	0.88 449	3.10 509	1.08 424	1.66 521	0.83 513	0.68 491	0.88 512	1.57 514	1.80 527

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WAO-8	2.80 516	2.14 526	2.89 460	1.91 522	1.04 503	3.98 524	0.96 483	3.26 525	6.17 526	2.15 510	3.37 520	3.31 512	2.41 511	11.84 536	2.03 475	2.05 525	1.86 525	1.54 520	0.92 513	1.22 504	0.87 500

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		19.65 543

Low-res two-view benchmark