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

IGEV-Stereo++	0.11 1	0.08 3	0.15 1	0.19 36	0.11 53	0.14 4	0.10 1	0.22 8	0.18 11	0.10 1	0.13 10	0.10 2	0.11 18	0.14 2	0.11 1	0.06 1	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.06 8	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.12 2	0.08 3	0.17 2	0.18 12	0.13 162	0.09 1	0.11 3	0.16 1	0.15 2	0.10 1	0.08 1	0.10 2	0.10 10	0.21 64	0.11 1	0.07 22	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.16 344	0.24 410

RSM++	0.12 2	0.09 15	0.19 3	0.20 79	0.09 10	0.17 22	0.15 36	0.21 6	0.19 16	0.12 4	0.12 4	0.14 33	0.09 4	0.20 48	0.12 11	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.05 1

LoS_RVC	0.13 6	0.10 36	0.19 3	0.18 12	0.16 273	0.20 77	0.18 120	0.20 4	0.17 8	0.13 7	0.19 42	0.12 8	0.15 81	0.17 17	0.13 35	0.06 1	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.12 299

CES	0.14 17	0.08 3	0.19 3	0.17 6	0.22 367	0.18 30	0.16 58	0.23 16	0.19 16	0.14 18	0.17 30	0.14 33	0.10 10	0.18 30	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.08 101	0.18 369

RSM	0.12 2	0.09 15	0.20 6	0.20 79	0.09 10	0.16 14	0.15 36	0.23 16	0.18 11	0.13 7	0.13 10	0.15 41	0.09 4	0.21 64	0.12 11	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.05 1

EGLCR-Stereo	0.13 6	0.08 3	0.20 6	0.18 12	0.09 10	0.21 100	0.13 9	0.27 40	0.21 39	0.13 7	0.10 2	0.15 41	0.09 4	0.20 48	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

Occ-G	0.13 6	0.08 3	0.21 8	0.17 6	0.10 28	0.15 6	0.19 157	0.22 8	0.19 16	0.13 7	0.19 42	0.21 95	0.11 18	0.17 17	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.07 51	0.06 28

U	1.00 439	0.09 15	0.21 8	0.21 117	3.68 465	6.12 468	0.14 20	0.21 6	0.21 39	0.11 3	0.11 3	0.10 2	0.09 4	0.12 1	0.11 1	0.07 22	0.05 7	5.42 471	2.90 469	0.07 51	0.06 28

trnet	0.13 6	0.08 3	0.21 8	0.15 2	0.07 1	0.21 100	0.12 5	0.24 26	0.24 75	0.16 39	0.21 69	0.15 41	0.13 54	0.18 30	0.13 35	0.08 119	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.06 8	0.05 1

CAS	0.15 36	0.07 1	0.21 8	0.41 418	0.16 273	0.20 77	0.18 120	0.22 8	0.19 16	0.15 22	0.19 42	0.11 6	0.09 4	0.14 2	0.13 35	0.29 420	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 8	0.14 330

CREStereo	0.13 6	0.08 3	0.21 8	0.14 1	0.08 3	0.22 124	0.15 36	0.25 27	0.24 75	0.16 39	0.21 69	0.14 33	0.13 54	0.18 30	0.13 35	0.09 191	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.07 51	0.06 28
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
AIO-Stereo	0.13 6	0.10 36	0.22 13	0.20 79	0.09 10	0.16 14	0.15 36	0.27 40	0.16 4	0.13 7	0.15 22	0.13 17	0.08 1	0.18 30	0.11 1	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

CASnet	0.14 17	0.12 106	0.22 13	0.22 171	0.08 3	0.16 14	0.15 36	0.27 40	0.25 86	0.22 83	0.20 58	0.15 41	0.11 18	0.17 17	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.11 271	0.09 219	0.08 101	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-IGEV	0.12 2	0.09 15	0.22 13	0.19 36	0.10 28	0.15 6	0.14 20	0.27 40	0.15 2	0.13 7	0.14 20	0.13 17	0.08 1	0.21 64	0.12 11	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.05 1

WCG-NET	0.14 17	0.09 15	0.23 16	0.19 36	0.11 53	0.21 100	0.13 9	0.28 54	0.21 39	0.18 61	0.19 42	0.18 63	0.12 30	0.22 74	0.12 11	0.08 119	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.06 28

WCG-NET（raft）	0.14 17	0.09 15	0.23 16	0.17 6	0.08 3	0.19 53	0.16 58	0.23 16	0.26 95	0.18 61	0.19 42	0.20 84	0.12 30	0.21 64	0.12 11	0.06 1	0.06 83	0.06 1	0.05 11	0.06 8	0.05 1

IGEV++	0.13 6	0.10 36	0.23 16	0.21 117	0.10 28	0.15 6	0.15 36	0.29 65	0.16 4	0.12 4	0.15 22	0.12 8	0.12 30	0.17 17	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.05 11	0.07 51	0.07 85

AEACV	0.13 6	0.09 15	0.23 16	0.18 12	0.19 330	0.19 53	0.16 58	0.23 16	0.14 1	0.13 7	0.17 30	0.13 17	0.16 95	0.16 10	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.08 136	0.07 51	0.06 28

PMTNet	0.15 36	0.08 3	0.23 16	0.15 2	0.09 10	0.23 143	0.16 58	0.25 27	0.23 63	0.17 48	0.21 69	0.16 50	0.14 69	0.22 74	0.13 35	0.29 420	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.07 51	0.06 28

rvit_stereo_0081	0.16 47	0.11 82	0.24 21	0.21 117	0.12 95	0.16 14	0.17 85	0.22 8	0.33 179	0.16 39	0.18 37	0.18 63	0.14 69	0.20 48	0.16 96	0.11 266	0.08 260	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.07 85

rvit_stereo_0082	0.16 47	0.11 82	0.24 21	0.21 117	0.12 95	0.16 14	0.17 85	0.22 8	0.33 179	0.16 39	0.18 37	0.18 63	0.14 69	0.20 48	0.16 96	0.11 266	0.08 260	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.07 85

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 61	0.13 164	0.24 21	0.19 36	0.13 162	0.24 162	0.17 85	0.30 81	0.37 221	0.43 353	0.17 30	0.13 17	0.12 30	0.19 41	0.15 75	0.08 119	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.08 142

GLC_STEREO	0.15 36	0.10 36	0.24 21	0.21 117	0.09 10	0.17 22	0.15 36	0.23 16	0.27 105	0.17 48	0.20 58	0.17 55	0.11 18	0.23 83	0.16 96	0.07 22	0.09 292	0.09 151	0.08 136	0.07 51	0.06 28

AnonymousM	0.17 61	0.19 298	0.24 21	0.18 12	0.10 28	0.18 30	0.17 85	0.30 81	0.23 63	0.26 119	0.20 58	0.18 63	0.14 69	0.19 41	0.14 59	0.09 191	0.06 83	0.38 425	0.15 365	0.06 8	0.05 1

CroCo-Stereo	0.14 17	0.13 164	0.24 21	0.25 292	0.11 53	0.11 2	0.18 120	0.32 98	0.23 63	0.12 4	0.12 4	0.18 63	0.12 30	0.14 2	0.13 35	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.05 11	0.07 51	0.06 28
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
rvit_stereo_0080	0.15 36	0.13 164	0.25 27	0.19 36	0.13 162	0.15 6	0.20 198	0.28 54	0.24 75	0.15 22	0.17 30	0.19 77	0.13 54	0.19 41	0.15 75	0.11 266	0.08 260	0.08 88	0.08 136	0.10 218	0.07 85

whm_eth	0.15 36	0.13 164	0.25 27	0.19 36	0.13 162	0.15 6	0.20 198	0.28 54	0.24 75	0.15 22	0.17 30	0.19 77	0.13 54	0.19 41	0.15 75	0.11 266	0.08 260	0.08 88	0.08 136	0.10 218	0.07 85

ProNet	0.14 17	0.12 106	0.25 27	0.19 36	0.11 53	0.19 53	0.19 157	0.27 40	0.20 28	0.14 18	0.13 10	0.13 17	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.07 51	0.07 85

MC-Stereo	0.14 17	0.09 15	0.25 27	0.21 117	0.09 10	0.18 30	0.16 58	0.23 16	0.19 16	0.18 61	0.23 79	0.16 50	0.13 54	0.22 74	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.05 1

RCA-Stereo	0.16 47	0.09 15	0.25 27	0.20 79	0.10 28	0.19 53	0.17 85	0.36 157	0.35 200	0.20 69	0.25 97	0.17 55	0.17 120	0.18 30	0.14 59	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.05 1

rvit_stereo_0083	0.16 47	0.12 106	0.26 32	0.21 117	0.13 162	0.17 22	0.17 85	0.22 8	0.34 188	0.16 39	0.21 69	0.19 77	0.16 95	0.21 64	0.16 96	0.11 266	0.10 312	0.10 219	0.08 136	0.09 163	0.07 85

RAFT-Stereo-weight	0.15 36	0.09 15	0.26 32	0.20 79	0.10 28	0.19 53	0.17 85	0.36 157	0.29 137	0.24 100	0.20 58	0.19 77	0.10 10	0.18 30	0.15 75	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.05 1

MoCha-V2	0.13 6	0.08 3	0.26 32	0.23 214	0.09 10	0.16 14	0.15 36	0.26 30	0.16 4	0.15 22	0.15 22	0.13 17	0.14 69	0.20 48	0.11 1	0.06 1	0.07 183	0.06 1	0.06 33	0.06 8	0.05 1

MyStereo07	0.16 47	0.12 106	0.26 32	0.22 171	0.14 203	0.25 175	0.23 272	0.29 65	0.21 39	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.13 54	0.25 114	0.13 35	0.07 22	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.08 142

MaDis-Stereo	0.14 17	0.13 164	0.26 32	0.19 36	0.14 203	0.16 14	0.13 9	0.25 27	0.21 39	0.13 7	0.14 20	0.14 33	0.11 18	0.17 17	0.17 124	0.08 119	0.07 183	0.08 88	0.06 33	0.07 51	0.06 28

iRaftStereo_RVC	0.16 47	0.12 106	0.26 32	0.21 117	0.11 53	0.20 77	0.17 85	0.32 98	0.23 63	0.20 69	0.25 97	0.18 63	0.12 30	0.20 48	0.15 75	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.09 219	0.08 101	0.07 85

CREStereo++_RVC	0.15 36	0.08 3	0.26 32	0.17 6	0.11 53	0.18 30	0.13 9	0.22 8	0.30 148	0.21 78	0.30 138	0.13 17	0.11 18	0.16 10	0.15 75	0.07 22	0.04 1	0.06 1	0.15 365	0.06 8	0.05 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	0.17 61	0.09 15	0.26 32	0.18 12	0.07 1	0.32 275	0.19 157	0.37 165	0.32 167	0.23 86	0.25 97	0.18 63	0.17 120	0.25 114	0.16 96	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.05 1

RAStereo	0.13 6	0.12 106	0.27 40	0.22 171	0.11 53	0.15 6	0.18 120	0.23 16	0.23 63	0.13 7	0.17 30	0.11 6	0.09 4	0.15 5	0.13 35	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.06 33	0.07 51	0.05 1

Pointernet	0.13 6	0.07 1	0.27 40	0.19 36	0.11 53	0.20 77	0.12 5	0.31 89	0.24 75	0.15 22	0.15 22	0.13 17	0.11 18	0.17 17	0.13 35	0.08 119	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.06 8	0.05 1

CAS++	0.16 47	0.12 106	0.27 40	0.18 12	0.12 95	0.17 22	0.15 36	0.42 214	0.24 75	0.19 66	0.18 37	0.13 17	0.10 10	0.21 64	0.12 11	0.12 300	0.10 312	0.11 271	0.08 136	0.10 218	0.09 196
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 95	0.21 100	0.18 120	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

IGEVStereo-DCA	0.14 17	0.11 82	0.27 40	0.19 36	0.12 95	0.20 77	0.18 120	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.12 4	0.14 33	0.12 30	0.28 157	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

ffff	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 95	0.21 100	0.18 120	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

11t	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 95	0.21 100	0.18 120	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

anonymousdsp	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 95	0.21 100	0.18 120	0.28 54	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.07 85

LoS	0.14 17	0.08 3	0.27 40	0.16 4	0.09 10	0.22 124	0.14 20	0.26 30	0.26 95	0.15 22	0.18 37	0.18 63	0.13 54	0.22 74	0.14 59	0.08 119	0.06 83	0.06 1	0.04 1	0.06 8	0.06 28
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ccc-4	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 95	0.21 100	0.18 120	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

IGEV-Stereo	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 95	0.21 100	0.18 120	0.28 54	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.07 85
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
rvit_stereo_0081_aga	0.16 47	0.14 202	0.28 51	0.21 117	0.13 162	0.19 53	0.17 85	0.23 16	0.24 75	0.17 48	0.21 69	0.19 77	0.13 54	0.19 41	0.14 59	0.11 266	0.08 260	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.07 85

test_sample2	0.21 151	0.10 36	0.28 51	0.19 36	0.11 53	0.27 201	0.21 227	0.43 225	0.29 137	0.26 119	0.31 152	0.30 213	0.24 214	0.45 247	0.18 143	0.09 191	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.09 163	0.09 196

test_sample1	0.20 134	0.10 36	0.28 51	0.19 36	0.12 95	0.28 215	0.19 157	0.41 201	0.25 86	0.26 119	0.31 152	0.29 197	0.26 240	0.44 244	0.21 203	0.09 191	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.09 163	0.09 196

anonymousdsp2	0.17 61	0.10 36	0.28 51	0.20 79	0.11 53	0.25 175	0.17 85	0.41 201	0.31 159	0.23 86	0.23 79	0.22 104	0.15 81	0.25 114	0.15 75	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.08 101	0.07 85

CroCo-Stereo Lap2	0.15 36	0.15 232	0.28 51	0.25 292	0.18 312	0.11 2	0.19 157	0.28 54	0.21 39	0.13 7	0.16 27	0.15 41	0.12 30	0.17 17	0.14 59	0.07 22	0.07 183	0.08 88	0.06 33	0.08 101	0.07 85

BUS	0.23 196	0.12 106	0.28 51	0.25 292	0.14 203	0.43 358	0.17 85	0.56 357	0.34 188	0.34 260	0.35 196	0.32 233	0.20 166	0.26 129	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.11 271	0.10 253	0.09 163	0.09 196

BSDual-CNN	0.23 196	0.12 106	0.28 51	0.25 292	0.14 203	0.35 310	0.21 227	0.56 357	0.34 188	0.34 260	0.35 196	0.38 277	0.24 214	0.26 129	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.11 271	0.10 253	0.09 163	0.09 196

psmg	0.23 196	0.12 106	0.28 51	0.21 117	0.14 203	0.35 310	0.23 272	0.51 299	0.34 188	0.35 276	0.38 227	0.38 277	0.24 214	0.26 129	0.21 203	0.10 235	0.08 260	0.10 219	0.10 253	0.09 163	0.08 142

TANstereo	0.15 36	0.09 15	0.28 51	0.16 4	0.08 3	0.25 175	0.14 20	0.23 16	0.28 119	0.24 100	0.30 138	0.16 50	0.12 30	0.17 17	0.13 35	0.08 119	0.07 183	0.06 1	0.05 11	0.06 8	0.07 85

XX-TBD	0.15 36	0.18 283	0.28 51	0.22 171	0.10 28	0.22 124	0.15 36	0.22 8	0.27 105	0.22 83	0.26 105	0.14 33	0.12 30	0.16 10	0.13 35	0.08 119	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.07 51	0.06 28

x	0.19 120	0.11 82	0.29 61	0.20 79	0.11 53	0.26 193	0.18 120	0.41 201	0.29 137	0.25 108	0.29 126	0.28 188	0.24 214	0.26 129	0.23 238	0.09 191	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.09 163	0.08 142

LCNet	0.21 151	0.11 82	0.29 61	0.25 292	0.12 95	0.23 143	0.19 157	0.34 119	0.26 95	0.28 138	0.35 196	0.26 164	0.30 294	0.35 216	0.17 124	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.10 253	0.13 311	0.22 399

raftrobust	0.16 47	0.13 164	0.29 61	0.22 171	0.15 248	0.19 53	0.13 9	0.32 98	0.26 95	0.26 119	0.20 58	0.19 77	0.17 120	0.21 64	0.15 75	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.07 85

222	0.41 372	0.10 36	0.29 61	0.19 36	0.11 53	0.36 315	0.20 198	0.57 364	0.39 244	0.35 276	0.44 294	0.30 213	0.27 258	0.55 286	3.56 464	0.11 266	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.09 163	0.09 196

xxxx	0.34 335	0.10 36	0.29 61	0.19 36	0.11 53	0.37 320	0.20 198	0.58 371	0.38 235	0.29 165	0.42 271	0.38 277	0.24 214	0.46 250	2.20 457	0.11 266	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.09 196

test_xeample	0.34 335	0.10 36	0.29 61	0.19 36	0.11 53	0.33 286	0.23 272	0.55 342	0.38 235	0.32 231	0.45 306	0.29 197	0.26 240	0.57 299	2.24 459	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.09 196

rvit_stereo_ft	0.17 61	0.14 202	0.30 67	0.25 292	0.14 203	0.17 22	0.21 227	0.28 54	0.26 95	0.16 39	0.19 42	0.20 84	0.16 95	0.22 74	0.17 124	0.11 266	0.07 183	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.07 85

11t1	0.18 82	0.10 36	0.30 67	0.20 79	0.11 53	0.27 201	0.17 85	0.35 139	0.23 63	0.25 108	0.23 79	0.23 124	0.23 196	0.25 114	0.18 143	0.09 191	0.07 183	0.07 21	0.06 33	0.09 163	0.09 196

UniTT-Stereo	0.14 17	0.10 36	0.30 67	0.21 117	0.13 162	0.17 22	0.13 9	0.19 3	0.18 11	0.15 22	0.20 58	0.10 2	0.11 18	0.18 30	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.06 28

Selective-RAFT	0.17 61	0.12 106	0.30 67	0.24 256	0.10 28	0.29 235	0.15 36	0.32 98	0.31 159	0.17 48	0.17 30	0.21 95	0.18 143	0.28 157	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.06 28

raft_robust	0.22 179	0.17 269	0.30 67	0.22 171	0.12 95	0.23 143	0.22 249	0.49 276	0.48 334	0.32 231	0.32 159	0.26 164	0.23 196	0.53 279	0.15 75	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.10 253	0.08 101	0.06 28

CSP-Net	0.27 268	0.15 232	0.30 67	0.21 117	0.14 203	0.44 360	0.24 294	0.50 284	0.40 259	0.41 339	0.43 283	0.42 313	0.26 240	0.66 343	0.28 278	0.12 300	0.08 260	0.08 88	0.08 136	0.10 218	0.09 196

GMOStereo	0.18 82	0.14 202	0.30 67	0.22 171	0.12 95	0.20 77	0.27 325	0.26 30	0.28 119	0.31 210	0.32 159	0.26 164	0.17 120	0.15 5	0.12 11	0.07 22	0.07 183	0.10 219	0.08 136	0.08 101	0.05 1

error version	0.18 82	0.14 202	0.30 67	0.22 171	0.12 95	0.20 77	0.27 325	0.26 30	0.28 119	0.31 210	0.32 159	0.26 164	0.17 120	0.15 5	0.12 11	0.07 22	0.07 183	0.10 219	0.08 136	0.08 101	0.05 1

test-v	0.18 82	0.14 202	0.30 67	0.22 171	0.12 95	0.20 77	0.27 325	0.26 30	0.28 119	0.31 210	0.32 159	0.26 164	0.17 120	0.15 5	0.12 11	0.07 22	0.07 183	0.10 219	0.08 136	0.08 101	0.05 1

PSM-AAD	0.25 248	0.10 36	0.30 67	0.24 256	0.12 95	0.26 193	0.38 390	0.34 119	0.28 119	0.35 276	0.39 240	0.28 188	0.79 424	0.30 184	0.16 96	0.07 22	0.06 83	0.12 304	0.11 288	0.08 101	0.21 394

KYRaft	0.22 179	0.10 36	0.30 67	0.23 214	0.12 95	0.23 143	0.23 272	0.35 139	0.24 75	0.35 276	0.54 353	0.34 246	0.26 240	0.29 172	0.15 75	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.10 253	0.08 101	0.31 421

test-2	0.18 82	0.14 202	0.30 67	0.22 171	0.12 95	0.20 77	0.27 325	0.26 30	0.28 119	0.31 210	0.32 159	0.26 164	0.17 120	0.15 5	0.12 11	0.07 22	0.07 183	0.10 219	0.08 136	0.08 101	0.05 1

Prome-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.30 67	0.24 256	0.12 95	0.23 143	0.23 272	0.36 157	0.25 86	0.33 242	0.59 368	0.24 136	0.28 272	0.29 172	0.16 96	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.20 387

AE-Stereo	0.17 61	0.11 82	0.31 80	0.24 256	0.14 203	0.23 143	0.18 120	0.34 119	0.29 137	0.15 22	0.25 97	0.21 95	0.13 54	0.20 48	0.14 59	0.07 22	0.08 260	0.09 151	0.10 253	0.07 51	0.06 28

mmm	0.21 151	0.12 106	0.31 80	0.22 171	0.12 95	0.28 215	0.21 227	0.41 201	0.27 105	0.29 165	0.38 227	0.29 197	0.24 214	0.29 172	0.22 221	0.09 191	0.07 183	0.11 271	0.09 219	0.10 218	0.09 196

Any-RAFT	0.17 61	0.08 3	0.31 80	0.19 36	0.10 28	0.29 235	0.16 58	0.42 214	0.30 148	0.24 100	0.27 111	0.27 173	0.16 95	0.21 64	0.12 11	0.08 119	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.07 51	0.06 28

qqq	0.20 134	0.12 106	0.31 80	0.20 79	0.11 53	0.23 143	0.19 157	0.41 201	0.27 105	0.24 100	0.28 115	0.28 188	0.24 214	0.34 207	0.22 221	0.08 119	0.07 183	0.10 219	0.09 219	0.09 163	0.09 196

test-3	0.16 47	0.09 15	0.31 80	0.21 117	0.11 53	0.18 30	0.16 58	0.30 81	0.27 105	0.26 119	0.16 27	0.22 104	0.12 30	0.26 129	0.18 143	0.06 1	0.04 1	0.08 88	0.08 136	0.06 8	0.06 28

test_1	0.16 47	0.09 15	0.31 80	0.21 117	0.11 53	0.18 30	0.16 58	0.30 81	0.27 105	0.25 108	0.16 27	0.22 104	0.12 30	0.26 129	0.18 143	0.06 1	0.04 1	0.08 88	0.08 136	0.06 8	0.06 28

MGS-Stereo	0.14 17	0.11 82	0.32 86	0.19 36	0.11 53	0.18 30	0.17 85	0.20 4	0.22 48	0.14 18	0.24 90	0.15 41	0.10 10	0.18 30	0.12 11	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.10 218	0.06 28

CASS	0.21 151	0.15 232	0.32 86	0.26 324	0.11 53	0.28 215	0.19 157	0.39 182	0.30 148	0.32 231	0.34 185	0.25 143	0.24 214	0.25 114	0.20 181	0.13 317	0.08 260	0.11 271	0.09 219	0.11 262	0.11 278
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.17 61	0.09 15	0.32 86	0.17 6	0.11 53	0.21 100	0.17 85	0.32 98	0.23 63	0.23 86	0.28 115	0.27 173	0.16 95	0.23 83	0.16 96	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.06 33	0.09 163	0.09 196

TestStereo1	0.21 151	0.16 253	0.32 86	0.26 324	0.13 162	0.26 193	0.27 325	0.40 189	0.36 212	0.29 165	0.39 240	0.22 104	0.21 173	0.33 201	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.07 85

SA-5K	0.21 151	0.16 253	0.32 86	0.26 324	0.13 162	0.26 193	0.27 325	0.40 189	0.36 212	0.29 165	0.39 240	0.22 104	0.21 173	0.33 201	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.07 85

test_3	0.18 82	0.11 82	0.32 86	0.24 256	0.11 53	0.22 124	0.25 309	0.31 89	0.31 159	0.25 108	0.18 37	0.23 124	0.13 54	0.25 114	0.19 168	0.06 1	0.05 7	0.09 151	0.10 253	0.07 51	0.06 28

PSMNet-ADL	0.25 248	0.15 232	0.32 86	0.26 324	0.14 203	0.31 267	0.22 249	0.44 230	0.36 212	0.27 128	0.33 178	0.41 305	0.28 272	0.61 317	0.29 288	0.11 266	0.09 292	0.09 151	0.11 288	0.10 218	0.10 246

GrayStereo	0.25 248	0.09 15	0.32 86	0.26 324	0.13 162	0.23 143	0.47 415	0.34 119	0.30 148	0.39 322	0.47 322	0.30 213	0.79 424	0.29 172	0.16 96	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.09 219	0.07 51	0.13 313

RAFT	0.21 151	0.17 269	0.32 86	0.24 256	0.12 95	0.25 175	0.27 325	0.35 139	0.28 119	0.33 242	0.33 178	0.38 277	0.22 185	0.29 172	0.17 124	0.08 119	0.08 260	0.11 271	0.10 253	0.10 218	0.06 28

raft+_RVC	0.18 82	0.14 202	0.32 86	0.21 117	0.15 248	0.21 100	0.16 58	0.38 170	0.34 188	0.21 78	0.28 115	0.20 84	0.15 81	0.24 89	0.19 168	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.08 142

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 61	0.14 202	0.32 86	0.20 79	0.09 10	0.19 53	0.17 85	0.32 98	0.30 148	0.25 108	0.33 178	0.20 84	0.17 120	0.19 41	0.15 75	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.05 1

AFF-stereo	0.18 82	0.15 232	0.32 86	0.21 117	0.10 28	0.18 30	0.18 120	0.33 112	0.27 105	0.25 108	0.37 215	0.25 143	0.17 120	0.24 89	0.15 75	0.06 1	0.05 7	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.05 1

R-Stereo Train	0.18 82	0.09 15	0.32 86	0.22 171	0.12 95	0.22 124	0.19 157	0.42 214	0.19 16	0.31 210	0.45 306	0.20 84	0.14 69	0.18 30	0.15 75	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.06 28

RAFT-Stereo	0.18 82	0.09 15	0.32 86	0.22 171	0.12 95	0.22 124	0.19 157	0.42 214	0.19 16	0.31 210	0.45 306	0.20 84	0.14 69	0.18 30	0.15 75	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.06 28
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SPstereo	0.14 17	0.14 202	0.33 100	0.20 79	0.09 10	0.21 100	0.10 1	0.26 30	0.20 28	0.18 61	0.19 42	0.15 41	0.13 54	0.17 17	0.13 35	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.06 28

RAFT+CT+SA	0.21 151	0.18 283	0.33 100	0.25 292	0.18 312	0.23 143	0.29 343	0.40 189	0.36 212	0.24 100	0.38 227	0.18 63	0.16 95	0.32 195	0.16 96	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.12 323	0.09 163	0.09 196

RALCasStereoNet	0.18 82	0.15 232	0.33 100	0.21 117	0.14 203	0.21 100	0.18 120	0.31 89	0.25 86	0.21 78	0.29 126	0.22 104	0.15 81	0.27 145	0.17 124	0.08 119	0.10 312	0.07 21	0.06 33	0.09 163	0.09 196

HCRNet	0.24 222	0.25 349	0.33 100	0.34 395	0.16 273	0.27 201	0.18 120	0.43 225	0.35 200	0.30 193	0.35 196	0.32 233	0.22 185	0.44 244	0.20 181	0.13 317	0.08 260	0.13 324	0.11 288	0.10 218	0.09 196

EAI-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.33 100	0.21 117	0.12 95	0.30 252	0.46 411	0.46 250	0.20 28	0.25 108	0.50 331	0.17 55	0.16 95	0.24 89	0.23 238	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.10 253	0.06 8	0.07 85

DIP-Stereo	0.18 82	0.12 106	0.33 100	0.20 79	0.13 162	0.28 215	0.12 5	0.42 214	0.25 86	0.27 128	0.32 159	0.21 95	0.17 120	0.25 114	0.20 181	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.06 33	0.07 51	0.08 142
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
rvit_0105_6	0.19 120	0.14 202	0.34 106	0.23 214	0.14 203	0.18 30	0.20 198	0.29 65	0.37 221	0.18 61	0.22 76	0.23 124	0.17 120	0.26 129	0.17 124	0.15 352	0.13 360	0.13 324	0.11 288	0.11 262	0.08 142

test_for_model	0.29 298	0.89 445	0.34 106	0.69 438	0.49 429	0.20 77	0.16 58	0.30 81	0.23 63	0.28 138	0.15 22	0.13 17	0.11 18	0.17 17	0.13 35	0.29 420	0.10 312	0.06 1	0.04 1	0.86 449	0.18 369

ttt	0.29 298	0.12 106	0.34 106	0.21 117	0.13 162	0.29 235	0.20 198	0.56 357	0.47 325	0.31 210	0.44 294	0.30 213	0.22 185	0.65 338	0.85 413	0.13 317	0.10 312	0.10 219	0.10 253	0.11 262	0.11 278

MIF-Stereo (partial)	0.16 47	0.10 36	0.34 106	0.21 117	0.15 248	0.15 6	0.13 9	0.28 54	0.25 86	0.17 48	0.26 105	0.15 41	0.16 95	0.25 114	0.17 124	0.09 191	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.09 163	0.08 142

riskmin	0.18 82	0.09 15	0.34 106	0.18 12	0.12 95	0.24 162	0.16 58	0.34 119	0.28 119	0.21 78	0.23 79	0.33 240	0.24 214	0.23 83	0.17 124	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.06 33	0.10 218	0.10 246

test_4	0.18 82	0.12 106	0.34 106	0.23 214	0.12 95	0.18 30	0.22 249	0.26 30	0.24 75	0.24 100	0.47 322	0.22 104	0.13 54	0.24 89	0.16 96	0.06 1	0.05 7	0.09 151	0.09 219	0.07 51	0.05 1

DRaft	0.24 222	0.10 36	0.34 106	0.18 12	0.12 95	0.28 215	0.23 272	0.33 112	0.39 244	0.38 307	0.61 379	0.21 95	0.41 358	0.48 256	0.42 350	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.08 142

Pruner-Stereo	0.19 120	0.11 82	0.34 106	0.29 368	0.12 95	0.19 53	0.17 85	0.31 89	0.29 137	0.33 242	0.32 159	0.25 143	0.15 81	0.24 89	0.21 203	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.09 196

UCFNet_RVC	0.24 222	0.16 253	0.34 106	0.18 12	0.15 248	0.33 286	0.16 58	0.46 250	0.35 200	0.29 165	0.35 196	0.39 289	0.25 231	0.34 207	0.22 221	0.13 317	0.08 260	0.13 324	0.14 357	0.13 311	0.12 299

DLCB_ROB	0.28 287	0.16 253	0.34 106	0.27 348	0.16 273	0.38 327	0.25 309	0.48 268	0.43 281	0.46 366	0.46 315	0.51 357	0.33 318	0.53 279	0.33 310	0.10 235	0.10 312	0.11 271	0.11 288	0.10 218	0.09 196

test_sample7	0.25 248	0.15 232	0.35 116	0.20 79	0.14 203	0.28 215	0.21 227	0.51 299	0.38 235	0.37 296	0.34 185	0.37 269	0.30 294	0.39 229	0.23 238	0.14 340	0.09 292	0.13 324	0.12 323	0.13 311	0.12 299

H2IRNET	0.18 82	0.13 164	0.35 116	0.21 117	0.12 95	0.20 77	0.15 36	0.27 40	0.30 148	0.17 48	0.31 152	0.25 143	0.20 166	0.24 89	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.10 253	0.09 163	0.06 28

tt1	0.18 82	0.14 202	0.35 116	0.23 214	0.11 53	0.30 252	0.19 157	0.35 139	0.44 295	0.17 48	0.19 42	0.13 17	0.16 95	0.27 145	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.08 88	0.06 33	0.08 101	0.08 142

testlalala_base	0.20 134	0.13 164	0.35 116	0.25 292	0.15 248	0.25 175	0.16 58	0.34 119	0.17 8	0.19 66	0.26 105	0.17 55	0.14 69	0.18 30	0.16 96	0.39 432	0.09 292	0.07 21	0.05 11	0.45 427	0.08 142

DisPM	0.19 120	0.10 36	0.35 116	0.23 214	0.13 162	0.18 30	0.20 198	0.29 65	0.29 137	0.33 242	0.34 185	0.23 124	0.16 95	0.33 201	0.16 96	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.07 51	0.11 278

Sa-1000	0.22 179	0.15 232	0.35 116	0.23 214	0.13 162	0.28 215	0.23 272	0.47 257	0.39 244	0.30 193	0.50 331	0.26 164	0.19 157	0.33 201	0.16 96	0.07 22	0.06 83	0.10 219	0.11 288	0.08 101	0.06 28

OMP-Stereo	0.23 196	0.14 202	0.35 116	0.29 368	0.13 162	0.21 100	0.16 58	0.37 165	0.33 179	0.34 260	0.30 138	0.34 246	0.19 157	0.70 353	0.24 249	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.07 67	0.07 51	0.06 28

IIG-Stereo	0.23 196	0.13 164	0.35 116	0.29 368	0.12 95	0.23 143	0.14 20	0.38 170	0.31 159	0.34 260	0.37 215	0.33 240	0.21 173	0.70 353	0.26 271	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.07 67	0.07 51	0.06 28

NF-Stereo	0.20 134	0.10 36	0.35 116	0.24 256	0.12 95	0.21 100	0.18 120	0.38 170	0.32 167	0.28 138	0.30 138	0.22 104	0.16 95	0.51 268	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.13 313

OCTAStereo	0.20 134	0.10 36	0.35 116	0.24 256	0.12 95	0.21 100	0.18 120	0.38 170	0.32 167	0.28 138	0.30 138	0.22 104	0.16 95	0.51 268	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.13 313

NRIStereo	0.18 82	0.11 82	0.35 116	0.23 214	0.11 53	0.24 162	0.20 198	0.29 65	0.26 95	0.26 119	0.25 97	0.25 143	0.18 143	0.34 207	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.08 142

RE-Stereo	0.20 134	0.10 36	0.35 116	0.24 256	0.12 95	0.21 100	0.18 120	0.38 170	0.32 167	0.28 138	0.30 138	0.22 104	0.16 95	0.51 268	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.13 313

TVStereo	0.20 134	0.10 36	0.35 116	0.24 256	0.12 95	0.21 100	0.18 120	0.38 170	0.32 167	0.28 138	0.30 138	0.22 104	0.16 95	0.51 268	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.13 313

rafts_anoy	0.18 82	0.15 232	0.35 116	0.22 171	0.14 203	0.19 53	0.17 85	0.32 98	0.30 148	0.23 86	0.25 97	0.20 84	0.16 95	0.22 74	0.19 168	0.08 119	0.07 183	0.10 219	0.12 323	0.09 163	0.08 142

ACVNet	0.23 196	0.13 164	0.35 116	0.18 12	0.15 248	0.27 201	0.23 272	0.39 182	0.44 295	0.28 138	0.41 256	0.38 277	0.26 240	0.27 145	0.32 303	0.08 119	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.10 218	0.07 85

CFNet-ft	0.24 222	0.15 232	0.35 116	0.18 12	0.15 248	0.30 252	0.21 227	0.39 182	0.36 212	0.28 138	0.40 248	0.43 316	0.25 231	0.47 254	0.24 249	0.12 300	0.07 183	0.12 304	0.11 288	0.12 297	0.09 196

CFNet_RVC	0.24 222	0.15 232	0.35 116	0.18 12	0.15 248	0.30 252	0.21 227	0.39 182	0.36 212	0.28 138	0.40 248	0.43 316	0.25 231	0.47 254	0.24 249	0.12 300	0.07 183	0.12 304	0.11 288	0.12 297	0.09 196

HSM	0.28 287	0.16 253	0.35 116	0.20 79	0.15 248	0.33 286	0.19 157	0.53 325	0.37 221	0.36 291	0.38 227	0.67 405	0.31 308	0.89 406	0.23 238	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.08 142

StereoDRNet-Refined	0.27 268	0.17 269	0.35 116	0.25 292	0.14 203	0.37 320	0.21 227	0.47 257	0.41 269	0.44 359	0.51 337	0.41 305	0.28 272	0.45 247	0.37 325	0.09 191	0.06 83	0.11 271	0.11 288	0.10 218	0.10 246
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.31 313	0.20 310	0.35 116	0.24 256	0.16 273	0.32 275	0.19 157	0.52 314	0.48 334	0.33 242	0.36 206	0.42 313	0.28 272	0.93 413	0.24 249	0.19 394	0.20 409	0.24 404	0.22 406	0.17 359	0.17 357

GCAP-BAT	0.16 47	0.11 82	0.36 136	0.18 12	0.13 162	0.21 100	0.16 58	0.23 16	0.18 11	0.26 119	0.28 115	0.20 84	0.11 18	0.24 89	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.05 1	0.06 28

gcap-zeroshot	0.17 61	0.11 82	0.36 136	0.20 79	0.12 95	0.26 193	0.16 58	0.30 81	0.22 48	0.26 119	0.20 58	0.30 213	0.14 69	0.20 48	0.13 35	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

testlalala	0.15 36	0.10 36	0.36 136	0.19 36	0.12 95	0.23 143	0.16 58	0.26 30	0.19 16	0.24 100	0.19 42	0.14 33	0.11 18	0.16 10	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.05 1	0.05 1

SA	0.22 179	0.16 253	0.36 136	0.23 214	0.13 162	0.24 162	0.23 272	0.45 240	0.40 259	0.27 128	0.44 294	0.23 124	0.23 196	0.33 201	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.10 219	0.11 288	0.08 101	0.06 28

GANet-RSSM	0.24 222	0.14 202	0.36 136	0.21 117	0.14 203	0.27 201	0.21 227	0.45 240	0.33 179	0.29 165	0.39 240	0.39 289	0.28 272	0.58 305	0.23 238	0.11 266	0.07 183	0.09 151	0.09 219	0.10 218	0.09 196

PSMNet-RSSM	0.24 222	0.15 232	0.36 136	0.21 117	0.14 203	0.25 175	0.20 198	0.48 268	0.37 221	0.30 193	0.44 294	0.38 277	0.26 240	0.52 274	0.22 221	0.12 300	0.07 183	0.11 271	0.13 346	0.10 218	0.09 196

DSFCA	0.27 268	0.13 164	0.36 136	0.20 79	0.17 292	0.38 327	0.31 357	0.47 257	0.43 281	0.43 353	0.37 215	0.39 289	0.29 285	0.52 274	0.32 303	0.12 300	0.10 312	0.10 219	0.11 288	0.11 262	0.10 246

DMCA	0.22 179	0.14 202	0.36 136	0.22 171	0.14 203	0.27 201	0.20 198	0.43 225	0.38 235	0.31 210	0.32 159	0.33 240	0.24 214	0.24 89	0.28 278	0.11 266	0.08 260	0.10 219	0.08 136	0.10 218	0.11 278

StereoVision	0.22 179	0.18 283	0.37 144	0.27 348	0.17 292	0.23 143	0.22 249	0.38 170	0.31 159	0.20 69	0.51 337	0.22 104	0.16 95	0.28 157	0.18 143	0.11 266	0.12 349	0.13 324	0.13 346	0.10 218	0.07 85

NINENet	0.25 248	0.15 232	0.37 144	0.23 214	0.16 273	0.43 358	0.17 85	0.60 384	0.46 320	0.32 231	0.37 215	0.32 233	0.20 166	0.42 238	0.21 203	0.10 235	0.10 312	0.12 304	0.08 136	0.11 262	0.10 246

AACVNet	0.26 261	0.16 253	0.37 144	0.22 171	0.14 203	0.29 235	0.19 157	0.41 201	0.31 159	0.38 307	0.42 271	0.43 316	0.28 272	0.73 363	0.25 258	0.11 266	0.08 260	0.11 271	0.09 219	0.13 311	0.11 278

PFNet+	0.20 134	0.10 36	0.37 144	0.21 117	0.12 95	0.17 22	0.19 157	0.29 65	0.34 188	0.33 242	0.32 159	0.24 136	0.16 95	0.32 195	0.17 124	0.10 235	0.07 183	0.11 271	0.10 253	0.08 101	0.12 299

Patchmatch Stereo++	0.18 82	0.12 106	0.37 144	0.22 171	0.10 28	0.18 30	0.14 20	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.17 120	0.26 129	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.10 218	0.08 142
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
AAGNet	0.33 328	0.11 82	0.37 144	0.25 292	0.16 273	0.20 77	0.19 157	0.30 81	0.27 105	0.35 276	0.35 196	0.27 173	0.30 294	0.44 244	2.66 461	0.08 119	0.05 7	0.10 219	0.07 67	0.08 101	0.06 28

PSM-adaLoss	0.18 82	0.12 106	0.37 144	0.22 171	0.10 28	0.18 30	0.16 58	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.18 143	0.24 89	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.10 218	0.08 142

ROB_FTStereo_v2	0.18 82	0.12 106	0.37 144	0.22 171	0.10 28	0.18 30	0.16 58	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.17 120	0.24 89	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.10 218	0.08 142

ROB_FTStereo	0.18 82	0.12 106	0.37 144	0.22 171	0.10 28	0.18 30	0.14 20	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.28 115	0.25 143	0.17 120	0.24 89	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.10 218	0.08 142

HUI-Stereo	0.18 82	0.12 106	0.37 144	0.22 171	0.10 28	0.18 30	0.14 20	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.28 115	0.25 143	0.17 120	0.22 74	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.10 218	0.08 142

SST-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.37 144	0.24 256	0.13 162	0.19 53	0.17 85	0.31 89	0.24 75	0.34 260	0.33 178	0.29 197	0.25 231	0.56 296	0.17 124	0.08 119	0.05 7	0.10 219	0.08 136	0.09 163	0.07 85

RAFT_R40	0.21 151	0.10 36	0.37 144	0.24 256	0.13 162	0.18 30	0.18 120	0.31 89	0.29 137	0.33 242	0.33 178	0.30 213	0.24 214	0.55 286	0.18 143	0.08 119	0.05 7	0.10 219	0.08 136	0.08 101	0.07 85

iGMRVC	0.18 82	0.12 106	0.37 144	0.22 171	0.10 28	0.18 30	0.15 36	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.17 120	0.27 145	0.17 124	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.10 218	0.08 142

iRAFT	0.18 82	0.12 106	0.37 144	0.22 171	0.10 28	0.18 30	0.14 20	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.17 120	0.26 129	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.10 218	0.08 142

CRE-IMP	0.18 82	0.12 106	0.37 144	0.22 171	0.11 53	0.24 162	0.17 85	0.29 65	0.21 39	0.27 128	0.26 105	0.24 136	0.17 120	0.23 83	0.18 143	0.08 119	0.05 7	0.10 219	0.07 67	0.10 218	0.10 246

RAFT-IKP	0.18 82	0.12 106	0.37 144	0.22 171	0.10 28	0.18 30	0.15 36	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.18 143	0.25 114	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.10 218	0.08 142

RALAANet	0.19 120	0.18 283	0.37 144	0.23 214	0.14 203	0.23 143	0.13 9	0.37 165	0.29 137	0.28 138	0.26 105	0.25 143	0.15 81	0.26 129	0.18 143	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.06 28

Gwc-CoAtRS	0.17 61	0.10 36	0.37 144	0.20 79	0.12 95	0.19 53	0.15 36	0.32 98	0.28 119	0.23 86	0.23 79	0.27 173	0.15 81	0.20 48	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

AdaStereo	0.24 222	0.16 253	0.37 144	0.24 256	0.12 95	0.32 275	0.17 85	0.54 332	0.42 276	0.33 242	0.38 227	0.35 260	0.21 173	0.30 184	0.22 221	0.14 340	0.06 83	0.13 324	0.08 136	0.11 262	0.08 142
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.
rvit_0105_5	0.21 151	0.15 232	0.38 163	0.23 214	0.13 162	0.22 124	0.24 294	0.36 157	0.39 244	0.21 78	0.23 79	0.26 164	0.19 157	0.26 129	0.19 168	0.15 352	0.13 360	0.12 304	0.12 323	0.10 218	0.09 196

rvit_0105_4	0.20 134	0.15 232	0.38 163	0.23 214	0.14 203	0.20 77	0.22 249	0.33 112	0.39 244	0.19 66	0.24 90	0.25 143	0.19 157	0.27 145	0.17 124	0.16 367	0.13 360	0.13 324	0.11 288	0.11 262	0.08 142

ACVNet-DCA	0.18 82	0.14 202	0.38 163	0.23 214	0.11 53	0.31 267	0.19 157	0.41 201	0.27 105	0.17 48	0.19 42	0.13 17	0.18 143	0.28 157	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.08 88	0.06 33	0.09 163	0.09 196

xx1	0.20 134	0.14 202	0.38 163	0.23 214	0.11 53	0.31 267	0.19 157	0.35 139	0.47 325	0.17 48	0.19 42	0.28 188	0.24 214	0.28 157	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.10 219	0.09 219	0.09 163	0.09 196

1test111	0.19 120	0.14 202	0.38 163	0.23 214	0.11 53	0.31 267	0.19 157	0.41 201	0.27 105	0.17 48	0.19 42	0.13 17	0.18 143	0.34 207	0.22 221	0.08 119	0.05 7	0.08 88	0.06 33	0.09 163	0.09 196

cc1	0.18 82	0.14 202	0.38 163	0.23 214	0.11 53	0.31 267	0.19 157	0.35 139	0.47 325	0.17 48	0.19 42	0.13 17	0.18 143	0.28 157	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.08 88	0.06 33	0.08 101	0.08 142

EKT-Stereo	0.38 359	0.12 106	0.38 163	0.42 419	3.88 467	0.21 100	0.17 85	0.35 139	0.28 119	0.20 69	0.20 58	0.23 124	0.15 81	0.28 157	0.16 96	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.09 196

MIM_Stereo	0.18 82	0.12 106	0.38 163	0.20 79	0.11 53	0.17 22	0.14 20	0.35 139	0.25 86	0.27 128	0.35 196	0.23 124	0.13 54	0.27 145	0.16 96	0.06 1	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.08 101	0.06 28

RAFT-Test	0.17 61	0.10 36	0.38 163	0.19 36	0.12 95	0.25 175	0.17 85	0.33 112	0.23 63	0.23 86	0.29 126	0.27 173	0.14 69	0.20 48	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

test_5	0.23 196	0.19 298	0.38 163	0.26 324	0.18 312	0.25 175	0.29 343	0.40 189	0.37 221	0.29 165	0.40 248	0.25 143	0.22 185	0.34 207	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.09 219	0.10 218	0.10 246

UDGNet	0.23 196	0.31 389	0.38 163	0.24 256	0.14 203	0.24 162	0.18 120	0.32 98	0.43 281	0.29 165	0.28 115	0.24 136	0.19 157	0.29 172	0.20 181	0.15 352	0.07 183	0.21 395	0.11 288	0.14 325	0.10 246

UPFNet	0.25 248	0.12 106	0.38 163	0.24 256	0.19 330	0.37 320	0.28 338	0.48 268	0.38 235	0.34 260	0.37 215	0.37 269	0.28 272	0.39 229	0.33 310	0.10 235	0.09 292	0.10 219	0.10 253	0.10 218	0.08 142

TDLM	0.30 306	0.21 323	0.38 163	0.28 365	0.15 248	0.33 286	0.32 361	0.52 314	0.47 325	0.38 307	0.43 283	0.39 289	0.29 285	0.91 410	0.28 278	0.14 340	0.08 260	0.13 324	0.11 288	0.12 297	0.10 246

model_zeroshot	0.17 61	0.11 82	0.39 176	0.20 79	0.12 95	0.24 162	0.15 36	0.34 119	0.22 48	0.30 193	0.20 58	0.22 104	0.12 30	0.24 89	0.14 59	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.07 85

LL-Strereo2	0.18 82	0.18 283	0.39 176	0.22 171	0.12 95	0.24 162	0.13 9	0.31 89	0.23 63	0.24 100	0.20 58	0.24 136	0.12 30	0.26 129	0.15 75	0.06 1	0.06 83	0.12 304	0.09 219	0.08 101	0.07 85

IER	0.23 196	0.12 106	0.39 176	0.20 79	0.14 203	0.31 267	0.19 157	0.42 214	0.36 212	0.33 242	0.40 248	0.32 233	0.33 318	0.29 172	0.22 221	0.09 191	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.09 163	0.08 142

PSM-softLoss	0.21 151	0.10 36	0.39 176	0.24 256	0.12 95	0.20 77	0.18 120	0.38 170	0.26 95	0.29 165	0.32 159	0.24 136	0.16 95	0.52 274	0.20 181	0.09 191	0.06 83	0.10 219	0.09 219	0.08 101	0.12 299

KMStereo	0.21 151	0.10 36	0.39 176	0.24 256	0.12 95	0.20 77	0.18 120	0.38 170	0.26 95	0.29 165	0.32 159	0.24 136	0.16 95	0.52 274	0.20 181	0.09 191	0.06 83	0.10 219	0.09 219	0.08 101	0.12 299

IRAFT_RVC	0.22 179	0.12 106	0.39 176	0.26 324	0.11 53	0.18 30	0.24 294	0.40 189	0.37 221	0.31 210	0.30 138	0.29 197	0.24 214	0.55 286	0.22 221	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.08 101	0.07 85

rvit_0105_3	0.23 196	0.17 269	0.40 182	0.25 292	0.15 248	0.24 162	0.28 338	0.38 170	0.41 269	0.25 108	0.25 97	0.28 188	0.21 173	0.28 157	0.20 181	0.15 352	0.13 360	0.14 346	0.15 365	0.10 218	0.09 196

SMFormer	0.25 248	0.12 106	0.40 182	0.19 36	0.10 28	0.27 201	0.19 157	0.51 299	0.45 306	0.34 260	0.41 256	0.31 224	0.26 240	0.58 305	0.28 278	0.10 235	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.09 163	0.09 196

tta	0.24 222	0.12 106	0.40 182	0.19 36	0.10 28	0.27 201	0.19 157	0.51 299	0.45 306	0.34 260	0.41 256	0.31 224	0.26 240	0.58 305	0.28 278	0.10 235	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.08 101	0.07 85

qqq1	0.24 222	0.12 106	0.40 182	0.19 36	0.10 28	0.27 201	0.19 157	0.51 299	0.45 306	0.34 260	0.41 256	0.31 224	0.26 240	0.58 305	0.16 96	0.10 235	0.07 183	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.07 85

fff1	0.24 222	0.12 106	0.40 182	0.19 36	0.10 28	0.27 201	0.19 157	0.51 299	0.45 306	0.34 260	0.41 256	0.31 224	0.26 240	0.58 305	0.16 96	0.10 235	0.07 183	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.07 85

1111x	0.32 322	0.11 82	0.40 182	0.22 171	0.11 53	0.32 275	0.26 320	0.59 376	0.43 281	0.31 210	0.41 256	0.39 289	0.28 272	0.76 376	1.37 441	0.09 191	0.08 260	0.09 151	0.10 253	0.09 163	0.08 142

DCRE	0.20 134	0.13 164	0.40 182	0.21 117	0.15 248	0.20 77	0.19 157	0.30 81	0.27 105	0.22 83	0.80 409	0.23 124	0.16 95	0.23 83	0.15 75	0.07 22	0.07 183	0.07 21	0.08 136	0.07 51	0.06 28

fff	0.19 120	0.13 164	0.40 182	0.18 12	0.09 10	0.19 53	0.18 120	0.35 139	0.43 281	0.29 165	0.30 138	0.18 63	0.28 272	0.20 48	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.05 1	0.07 85

hknet	0.25 248	0.14 202	0.40 182	0.25 292	0.15 248	0.35 310	0.21 227	0.56 357	0.37 221	0.34 260	0.35 196	0.43 316	0.27 258	0.37 223	0.21 203	0.09 191	0.07 183	0.11 271	0.10 253	0.09 163	0.09 196

dd	0.22 179	0.26 360	0.40 182	0.22 171	0.12 95	0.25 175	0.21 227	0.32 98	0.44 295	0.29 165	0.28 115	0.25 143	0.16 95	0.30 184	0.25 258	0.12 300	0.07 183	0.10 219	0.08 136	0.11 262	0.09 196

DeepStereo_RVC	0.18 82	0.11 82	0.40 182	0.21 117	0.11 53	0.19 53	0.16 58	0.28 54	0.22 48	0.27 128	0.27 111	0.23 124	0.28 272	0.24 89	0.18 143	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.10 246

test-1	0.17 61	0.11 82	0.40 182	0.23 214	0.13 162	0.22 124	0.23 272	0.34 119	0.26 95	0.20 69	0.24 90	0.22 104	0.14 69	0.16 10	0.20 181	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.08 142

TestStereo	0.21 151	0.19 298	0.40 182	0.25 292	0.10 28	0.22 124	0.21 227	0.31 89	0.31 159	0.23 86	0.34 185	0.22 104	0.18 143	0.62 325	0.18 143	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.07 67	0.11 262	0.06 28

DCANet	0.18 82	0.13 164	0.40 182	0.19 36	0.09 10	0.19 53	0.18 120	0.34 119	0.39 244	0.29 165	0.31 152	0.18 63	0.23 196	0.20 48	0.19 168	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.07 85

csc	0.19 120	0.13 164	0.40 182	0.18 12	0.09 10	0.19 53	0.18 120	0.35 139	0.43 281	0.29 165	0.30 138	0.18 63	0.28 272	0.20 48	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.05 1	0.07 85

cscssc	0.19 120	0.13 164	0.40 182	0.18 12	0.09 10	0.19 53	0.18 120	0.35 139	0.43 281	0.29 165	0.30 138	0.18 63	0.28 272	0.20 48	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.05 1	0.07 85

111	0.20 134	0.17 269	0.40 182	0.18 12	0.09 10	0.24 162	0.17 85	0.41 201	0.45 306	0.23 86	0.29 126	0.29 197	0.21 173	0.24 89	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.07 51	0.08 142

GMStereo	0.19 120	0.25 349	0.40 182	0.21 117	0.12 95	0.22 124	0.19 157	0.29 65	0.40 259	0.25 108	0.23 79	0.16 50	0.15 81	0.25 114	0.19 168	0.09 191	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.10 218	0.08 142
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.17 61	0.10 36	0.40 182	0.20 79	0.11 53	0.20 77	0.15 36	0.36 157	0.30 148	0.23 86	0.21 69	0.26 164	0.15 81	0.20 48	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.05 1

delet	0.27 268	0.14 202	0.40 182	0.23 214	0.19 330	0.41 343	0.29 343	0.49 276	0.48 334	0.33 242	0.41 256	0.37 269	0.30 294	0.48 256	0.34 314	0.09 191	0.09 292	0.11 271	0.12 323	0.08 101	0.08 142

acv_ft	0.25 248	0.13 164	0.40 182	0.23 214	0.19 330	0.34 298	0.21 227	0.45 240	0.44 295	0.38 307	0.41 256	0.38 277	0.27 258	0.27 145	0.35 318	0.08 119	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.11 262	0.07 85

hitnet-ft	0.29 298	0.17 269	0.40 182	0.19 36	0.14 203	0.39 335	0.23 272	0.44 230	0.41 269	0.36 291	0.46 315	0.53 365	0.34 326	0.76 376	0.32 303	0.14 340	0.10 312	0.13 324	0.10 253	0.15 337	0.13 313

iResNet_ROB	0.25 248	0.19 298	0.40 182	0.20 79	0.12 95	0.30 252	0.16 58	0.55 342	0.53 365	0.38 307	0.43 283	0.37 269	0.26 240	0.38 227	0.22 221	0.08 119	0.06 83	0.06 1	0.04 1	0.09 163	0.09 196

test_sample6	0.25 248	0.13 164	0.41 205	0.21 117	0.11 53	0.30 252	0.22 249	0.51 299	0.35 200	0.33 242	0.43 283	0.30 213	0.24 214	0.57 299	0.22 221	0.10 235	0.07 183	0.10 219	0.10 253	0.11 262	0.10 246

RAFT_CTSACE	0.21 151	0.16 253	0.41 205	0.25 292	0.15 248	0.22 124	0.24 294	0.32 98	0.28 119	0.33 242	0.51 337	0.29 197	0.17 120	0.32 195	0.13 35	0.06 1	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.06 28

SACVNet	0.30 306	0.20 310	0.41 205	0.25 292	0.18 312	0.34 298	0.25 309	0.52 314	0.40 259	0.41 339	0.44 294	0.46 336	0.32 315	0.71 356	0.25 258	0.13 317	0.10 312	0.12 304	0.12 323	0.16 344	0.17 357

THIR-Stereo	0.29 298	0.12 106	0.41 205	0.19 36	0.11 53	0.28 215	0.72 438	0.32 98	0.35 200	0.37 296	0.65 386	0.34 246	0.50 390	0.57 299	0.45 358	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.09 219	0.07 51	0.07 85

cross-raft	0.17 61	0.12 106	0.41 205	0.23 214	0.10 28	0.20 77	0.24 294	0.33 112	0.23 63	0.23 86	0.28 115	0.29 197	0.15 81	0.17 17	0.15 75	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.05 1

psm_up	0.29 298	0.16 253	0.41 205	0.26 324	0.17 292	0.32 275	0.26 320	0.55 342	0.43 281	0.36 291	0.40 248	0.45 330	0.37 342	0.58 305	0.30 294	0.11 266	0.12 349	0.13 324	0.12 323	0.10 218	0.10 246

ac_64	0.27 268	0.13 164	0.41 205	0.24 256	0.17 292	0.36 315	0.22 249	0.46 250	0.33 179	0.35 276	0.36 206	0.52 361	0.30 294	0.62 325	0.32 303	0.11 266	0.09 292	0.10 219	0.10 253	0.09 163	0.08 142

CVANet_RVC	0.30 306	0.19 298	0.41 205	0.26 324	0.16 273	0.33 286	0.26 320	0.52 314	0.47 325	0.40 330	0.46 315	0.43 316	0.31 308	0.89 406	0.26 271	0.14 340	0.09 292	0.14 346	0.13 346	0.14 325	0.10 246

test_sample5	0.24 222	0.13 164	0.42 213	0.21 117	0.12 95	0.30 252	0.21 227	0.50 284	0.34 188	0.32 231	0.41 256	0.29 197	0.23 196	0.55 286	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.10 219	0.09 219	0.11 262	0.10 246

DualNet	0.24 222	0.13 164	0.42 213	0.21 117	0.12 95	0.30 252	0.21 227	0.50 284	0.34 188	0.33 242	0.43 283	0.29 197	0.23 196	0.55 286	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.10 219	0.09 219	0.11 262	0.10 246

ffm	0.22 179	0.12 106	0.42 213	0.20 79	0.13 162	0.28 215	0.20 198	0.35 139	0.44 295	0.30 193	0.42 271	0.34 246	0.23 196	0.27 145	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.11 271	0.10 253	0.08 101	0.08 142

ff1	0.29 298	0.12 106	0.42 213	0.20 79	0.13 162	0.28 215	0.20 198	0.35 139	0.44 295	0.30 193	0.42 271	0.34 246	0.23 196	0.81 393	1.08 425	0.08 119	0.05 7	0.11 271	0.10 253	0.08 101	0.08 142

mmx	0.31 313	0.12 106	0.42 213	0.20 79	0.13 162	0.28 215	0.20 198	0.55 342	0.45 306	0.30 193	0.42 271	0.34 246	0.23 196	0.81 393	1.08 425	0.10 235	0.07 183	0.11 271	0.10 253	0.11 262	0.10 246

xxx	0.31 313	0.12 106	0.42 213	0.20 79	0.13 162	0.28 215	0.20 198	0.55 342	0.45 306	0.30 193	0.42 271	0.34 246	0.23 196	0.81 393	1.08 425	0.10 235	0.07 183	0.11 271	0.10 253	0.11 262	0.10 246

DAS	0.27 268	0.12 106	0.42 213	0.24 256	0.18 312	0.29 235	0.24 294	0.45 240	0.45 306	0.41 339	0.44 294	0.34 246	0.29 285	0.75 371	0.21 203	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.09 196

SepStereo	0.26 261	0.12 106	0.42 213	0.24 256	0.18 312	0.29 235	0.24 294	0.45 240	0.45 306	0.41 339	0.44 294	0.34 246	0.29 285	0.64 332	0.21 203	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.09 196

ADLNet	0.28 287	0.15 232	0.42 213	0.23 214	0.19 330	0.34 298	0.23 272	0.53 325	0.43 281	0.42 347	0.41 256	0.44 326	0.27 258	0.55 286	0.35 318	0.11 266	0.08 260	0.11 271	0.11 288	0.11 262	0.12 299

GES	0.22 179	0.12 106	0.42 213	0.20 79	0.14 203	0.27 201	0.19 157	0.49 276	0.33 179	0.30 193	0.36 206	0.25 143	0.23 196	0.29 172	0.22 221	0.10 235	0.08 260	0.08 88	0.07 67	0.10 218	0.11 278

HSM-Net_RVC	0.27 268	0.11 82	0.42 213	0.19 36	0.11 53	0.34 298	0.20 198	0.62 396	0.43 281	0.40 330	0.43 283	0.50 353	0.26 240	0.76 376	0.22 221	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.08 142
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test_sample4	0.24 222	0.13 164	0.43 224	0.20 79	0.12 95	0.32 275	0.21 227	0.51 299	0.34 188	0.31 210	0.37 215	0.28 188	0.23 196	0.53 279	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.10 219	0.09 219	0.11 262	0.10 246

test_sample3	0.23 196	0.12 106	0.43 224	0.19 36	0.12 95	0.32 275	0.20 198	0.50 284	0.34 188	0.31 210	0.33 178	0.29 197	0.22 185	0.53 279	0.22 221	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.10 218	0.10 246

plain	0.17 61	0.13 164	0.43 224	0.21 117	0.13 162	0.16 14	0.17 85	0.27 40	0.22 48	0.16 39	0.26 105	0.13 17	0.16 95	0.27 145	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.07 67	0.10 218	0.07 85

MSKI-zero shot	0.17 61	0.09 15	0.43 224	0.20 79	0.11 53	0.21 100	0.15 36	0.32 98	0.21 39	0.23 86	0.24 90	0.23 124	0.10 10	0.31 189	0.13 35	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.06 28

FTStereo	0.28 287	0.10 36	0.43 224	0.23 214	0.13 162	0.21 100	0.53 425	0.34 119	0.26 95	0.38 307	0.95 421	0.30 213	0.56 400	0.32 195	0.18 143	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.07 51	0.19 377

GMM-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.43 224	0.23 214	0.13 162	0.24 162	0.25 309	0.37 165	0.27 105	0.30 193	0.45 306	0.27 173	0.21 173	0.31 189	0.17 124	0.07 22	0.05 7	0.10 219	0.09 219	0.08 101	0.19 377

HITNet	0.20 134	0.17 269	0.43 224	0.19 36	0.08 3	0.27 201	0.14 20	0.42 214	0.30 148	0.29 165	0.32 159	0.27 173	0.21 173	0.28 157	0.25 258	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.09 163	0.06 28
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
XPNet_ROB	0.33 328	0.20 310	0.43 224	0.27 348	0.18 312	0.37 320	0.31 357	0.55 342	0.50 351	0.51 382	0.53 350	0.58 378	0.37 342	0.63 330	0.45 358	0.17 378	0.12 349	0.13 324	0.12 323	0.15 337	0.14 330

ssnet_v2	0.28 287	0.16 253	0.44 232	0.22 171	0.15 248	0.40 340	0.30 353	0.57 364	0.46 320	0.38 307	0.36 206	0.47 338	0.29 285	0.38 227	0.39 335	0.13 317	0.11 332	0.11 271	0.11 288	0.11 262	0.11 278

iRaft-Stereo_5w	0.23 196	0.18 283	0.44 232	0.22 171	0.13 162	0.19 53	0.19 157	0.37 165	0.32 167	0.28 138	0.37 215	0.34 246	0.23 196	0.65 338	0.27 275	0.06 1	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.09 163	0.08 142

dad	0.28 287	0.31 389	0.44 232	0.21 117	0.14 203	0.30 252	0.20 198	0.33 112	0.49 343	0.44 359	0.44 294	0.45 330	0.21 173	0.41 236	0.26 271	0.20 397	0.11 332	0.20 393	0.11 288	0.14 325	0.10 246

ICVP	0.23 196	0.13 164	0.44 232	0.26 324	0.14 203	0.29 235	0.25 309	0.45 240	0.33 179	0.29 165	0.43 283	0.35 260	0.25 231	0.26 129	0.23 238	0.12 300	0.09 292	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.10 246
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 268	0.20 310	0.44 232	0.27 348	0.16 273	0.33 286	0.25 309	0.56 357	0.54 368	0.34 260	0.38 227	0.34 246	0.25 231	0.51 268	0.28 278	0.12 300	0.08 260	0.09 151	0.08 136	0.11 262	0.11 278

cf-r	0.24 222	0.15 232	0.44 232	0.21 117	0.14 203	0.27 201	0.22 249	0.42 214	0.40 259	0.30 193	0.42 271	0.42 313	0.26 240	0.43 240	0.25 258	0.11 266	0.06 83	0.08 88	0.10 253	0.08 101	0.08 142

RASNet	0.28 287	0.14 202	0.44 232	0.22 171	0.18 312	0.32 275	0.19 157	0.48 268	0.38 235	0.29 165	0.43 283	0.47 338	0.37 342	0.79 386	0.36 324	0.09 191	0.07 183	0.07 21	0.09 219	0.07 51	0.07 85

CFNet	0.27 268	0.20 310	0.44 232	0.22 171	0.14 203	0.33 286	0.14 20	0.51 299	0.45 306	0.30 193	0.40 248	0.38 277	0.27 258	0.76 376	0.25 258	0.09 191	0.07 183	0.11 271	0.11 288	0.11 262	0.08 142

DeepPruner_ROB	0.26 261	0.19 298	0.44 232	0.21 117	0.16 273	0.30 252	0.21 227	0.52 314	0.32 167	0.35 276	0.38 227	0.39 289	0.26 240	0.42 238	0.24 249	0.15 352	0.11 332	0.11 271	0.11 288	0.14 325	0.13 313

MLCV	0.22 179	0.16 253	0.44 232	0.21 117	0.08 3	0.29 235	0.19 157	0.38 170	0.37 221	0.38 307	0.44 294	0.31 224	0.21 173	0.41 236	0.24 249	0.07 22	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.07 51	0.06 28

UGAM	0.26 261	0.14 202	0.45 242	0.25 292	0.12 95	0.23 143	0.25 309	0.32 98	0.41 269	0.31 210	0.42 271	0.41 305	0.22 185	0.92 411	0.22 221	0.08 119	0.06 83	0.14 346	0.12 323	0.10 218	0.07 85

GMStereo_Zeroshot	0.24 222	0.21 323	0.45 242	0.26 324	0.13 162	0.28 215	0.15 36	0.39 182	0.35 200	0.37 296	0.43 283	0.40 302	0.17 120	0.34 207	0.20 181	0.12 300	0.07 183	0.13 324	0.07 67	0.16 344	0.09 196

CRFU-Net	0.28 287	0.14 202	0.45 242	0.25 292	0.15 248	0.45 365	0.23 272	0.50 284	0.30 148	0.43 353	0.41 256	0.48 343	0.46 379	0.43 240	0.29 288	0.11 266	0.10 312	0.09 151	0.08 136	0.10 218	0.10 246

GANet-ADL	0.21 151	0.12 106	0.45 242	0.23 214	0.14 203	0.29 235	0.19 157	0.46 250	0.35 200	0.25 108	0.32 159	0.32 233	0.19 157	0.24 89	0.20 181	0.10 235	0.07 183	0.07 21	0.06 33	0.09 163	0.10 246

RAFT-RH_RVC	0.25 248	0.11 82	0.45 242	0.21 117	0.12 95	0.25 175	0.14 20	0.27 40	0.27 105	0.38 307	1.15 430	0.23 124	0.17 120	0.57 299	0.24 249	0.07 22	0.05 7	0.10 219	0.07 67	0.06 8	0.07 85

FENet	0.21 151	0.11 82	0.45 242	0.21 117	0.12 95	0.26 193	0.17 85	0.41 201	0.35 200	0.30 193	0.31 152	0.29 197	0.23 196	0.26 129	0.23 238	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

ETE_ROB	0.34 335	0.26 360	0.45 242	0.29 368	0.18 312	0.40 340	0.37 384	0.57 364	0.47 325	0.50 377	0.50 331	0.62 389	0.36 334	0.55 286	0.38 327	0.13 317	0.10 312	0.14 346	0.12 323	0.16 344	0.16 346

rvit_105_1	0.27 268	0.19 298	0.46 249	0.27 348	0.19 330	0.30 252	0.35 376	0.44 230	0.51 354	0.31 210	0.31 152	0.31 224	0.26 240	0.35 216	0.25 258	0.15 352	0.14 368	0.15 360	0.17 385	0.11 262	0.10 246

CoDeX	0.23 196	0.12 106	0.46 249	0.21 117	0.14 203	0.29 235	0.21 227	0.53 325	0.41 269	0.29 165	0.35 196	0.29 197	0.22 185	0.48 256	0.19 168	0.09 191	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.07 85

iRaft-Stereo_20w	0.19 120	0.10 36	0.46 249	0.19 36	0.13 162	0.25 175	0.19 157	0.52 314	0.19 16	0.29 165	0.21 69	0.22 104	0.20 166	0.28 157	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.08 136	0.08 101	0.08 142

RAFT-345	0.21 151	0.10 36	0.46 249	0.22 171	0.11 53	0.20 77	0.16 58	0.26 30	0.25 86	0.27 128	0.66 388	0.21 95	0.16 95	0.55 286	0.21 203	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.06 28

HGLStereo	0.27 268	0.14 202	0.46 249	0.24 256	0.21 351	0.33 286	0.23 272	0.50 284	0.42 276	0.35 276	0.48 328	0.41 305	0.33 318	0.45 247	0.33 310	0.11 266	0.10 312	0.09 151	0.09 219	0.10 218	0.12 299

GwcNet-RSSM	0.26 261	0.17 269	0.46 249	0.21 117	0.13 162	0.28 215	0.23 272	0.44 230	0.42 276	0.31 210	0.45 306	0.40 302	0.26 240	0.55 286	0.28 278	0.11 266	0.07 183	0.09 151	0.10 253	0.09 163	0.08 142

PS-NSSS	0.32 322	0.30 383	0.46 249	0.23 214	0.17 292	0.33 286	0.24 294	0.57 364	0.41 269	0.37 296	0.52 345	0.35 260	0.30 294	0.80 390	0.30 294	0.17 378	0.14 368	0.21 395	0.15 365	0.15 337	0.13 313

LALA_ROB	0.36 344	0.25 349	0.46 249	0.30 375	0.21 351	0.47 373	0.39 395	0.61 388	0.51 354	0.52 388	0.51 337	0.69 410	0.36 334	0.50 263	0.43 351	0.17 378	0.11 332	0.16 369	0.14 357	0.17 359	0.15 339

Anonymous_2	0.37 353	0.21 323	0.47 257	0.20 79	0.21 351	0.42 350	0.26 320	0.38 170	0.29 137	0.33 242	0.30 138	0.44 326	0.38 346	0.36 221	0.29 288	0.26 410	0.29 428	0.44 429	1.41 464	0.34 421	0.21 394

TRStereo	0.19 120	0.17 269	0.47 257	0.23 214	0.19 330	0.19 53	0.16 58	0.52 314	0.28 119	0.20 69	0.19 42	0.21 95	0.13 54	0.24 89	0.13 35	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.11 288	0.06 8	0.06 28

DEmStereo	0.26 261	0.09 15	0.47 257	0.19 36	0.12 95	0.30 252	0.25 309	0.28 54	0.36 212	0.36 291	0.58 366	0.25 143	0.48 388	0.53 279	0.44 355	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.06 8	0.07 85

CFNet_pseudo	0.23 196	0.13 164	0.47 257	0.19 36	0.13 162	0.26 193	0.16 58	0.44 230	0.44 295	0.29 165	0.37 215	0.38 277	0.23 196	0.29 172	0.21 203	0.09 191	0.06 83	0.11 271	0.08 136	0.11 262	0.09 196

BEATNet_4x	0.22 179	0.18 283	0.47 257	0.22 171	0.10 28	0.28 215	0.14 20	0.46 250	0.32 167	0.31 210	0.34 185	0.31 224	0.25 231	0.31 189	0.29 288	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.06 33	0.10 218	0.08 142

ccs_rob	0.23 196	0.13 164	0.47 257	0.20 79	0.13 162	0.26 193	0.17 85	0.44 230	0.44 295	0.29 165	0.37 215	0.38 277	0.23 196	0.29 172	0.21 203	0.09 191	0.06 83	0.11 271	0.08 136	0.11 262	0.09 196

DN-CSS_ROB	0.22 179	0.25 349	0.47 257	0.24 256	0.14 203	0.25 175	0.12 5	0.40 189	0.33 179	0.29 165	0.42 271	0.22 104	0.20 166	0.33 201	0.19 168	0.07 22	0.06 83	0.11 271	0.11 288	0.11 262	0.07 85

SGM-Forest	0.36 344	0.17 269	0.47 257	0.23 214	0.16 273	0.45 365	0.41 400	0.55 342	0.48 334	0.52 388	0.60 373	0.52 361	0.41 358	0.85 399	0.50 374	0.17 378	0.17 394	0.17 375	0.15 365	0.15 337	0.15 339
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PCWNet_CMD	0.23 196	0.13 164	0.48 265	0.20 79	0.13 162	0.28 215	0.16 58	0.46 250	0.46 320	0.29 165	0.36 206	0.37 269	0.24 214	0.28 157	0.20 181	0.09 191	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.11 262	0.09 196

ToySt	0.24 222	0.16 253	0.48 265	0.21 117	0.13 162	0.29 235	0.29 343	0.39 182	0.39 244	0.27 128	0.35 196	0.39 289	0.31 308	0.31 189	0.29 288	0.08 119	0.09 292	0.10 219	0.11 288	0.11 262	0.10 246

DDUNet	0.41 372	0.50 423	0.48 265	0.44 422	0.39 420	0.46 367	0.32 361	0.50 284	0.43 281	0.45 363	0.52 345	0.57 375	0.36 334	0.48 256	0.33 310	0.33 425	0.21 410	0.55 435	0.25 413	0.37 424	0.32 424

ccnet	0.42 375	0.31 389	0.48 265	0.27 348	0.32 414	0.60 404	0.32 361	0.65 404	0.46 320	0.53 393	0.66 388	0.56 371	0.45 373	0.72 361	0.61 390	0.26 410	0.19 404	0.24 404	0.21 399	0.26 407	0.22 399

MSMDNet	0.23 196	0.13 164	0.48 265	0.20 79	0.13 162	0.28 215	0.16 58	0.46 250	0.46 320	0.29 165	0.36 206	0.37 269	0.24 214	0.28 157	0.20 181	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.11 262	0.09 196

ADStereo(finetuned)	0.19 120	0.13 164	0.49 270	0.19 36	0.09 10	0.19 53	0.18 120	0.34 119	0.39 244	0.29 165	0.31 152	0.18 63	0.31 308	0.21 64	0.19 168	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.07 85

UDG	0.40 370	0.46 414	0.49 270	0.40 417	0.35 418	0.47 373	0.27 325	0.54 332	0.47 325	0.39 322	0.45 306	0.59 380	0.44 370	0.46 250	0.39 335	0.26 410	0.19 404	0.48 431	0.22 406	0.34 421	0.26 414

AASNet	0.27 268	0.19 298	0.49 270	0.26 324	0.17 292	0.34 298	0.20 198	0.62 396	0.48 334	0.35 276	0.40 248	0.32 233	0.25 231	0.28 157	0.34 314	0.11 266	0.09 292	0.10 219	0.08 136	0.13 311	0.11 278

CrosDoStereo	0.31 313	0.10 36	0.49 270	0.18 12	0.12 95	0.22 124	1.11 460	0.34 119	0.37 221	0.38 307	0.61 379	0.28 188	0.46 379	0.61 317	0.57 381	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.07 85

DeepStereo_LL	0.31 313	0.10 36	0.49 270	0.18 12	0.12 95	0.22 124	1.11 460	0.34 119	0.37 221	0.38 307	0.61 379	0.28 188	0.46 379	0.61 317	0.57 381	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.07 85

LMCR-Stereo	0.26 261	0.18 283	0.49 270	0.28 365	0.14 203	0.36 315	0.23 272	0.54 332	0.34 188	0.39 322	0.40 248	0.29 197	0.29 285	0.37 223	0.27 275	0.11 266	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.13 311	0.09 196

sCroCo_RVC	0.18 82	0.14 202	0.49 270	0.27 348	0.18 312	0.22 124	0.17 85	0.27 40	0.23 63	0.14 18	0.22 76	0.17 55	0.14 69	0.21 64	0.15 75	0.10 235	0.11 332	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

MMNet	0.27 268	0.14 202	0.49 270	0.24 256	0.17 292	0.47 373	0.22 249	0.45 240	0.51 354	0.39 322	0.41 256	0.36 265	0.33 318	0.39 229	0.34 314	0.08 119	0.07 183	0.09 151	0.09 219	0.10 218	0.08 142

GANet	0.36 344	0.22 335	0.49 270	0.29 368	0.17 292	0.41 343	0.38 390	0.57 364	0.45 306	0.46 366	0.75 403	0.55 369	0.40 354	0.94 415	0.41 347	0.13 317	0.13 360	0.13 324	0.11 288	0.14 325	0.11 278

NCCL2	0.35 340	0.26 360	0.49 270	0.36 405	0.22 367	0.41 343	0.41 400	0.53 325	0.42 276	0.47 373	0.46 315	0.61 387	0.39 351	0.55 286	0.37 325	0.16 367	0.13 360	0.21 395	0.21 399	0.16 344	0.16 346

rvit_stereo_0075_2	0.24 222	0.17 269	0.50 280	0.26 324	0.22 367	0.22 124	0.15 36	0.40 189	0.35 200	0.27 128	0.37 215	0.29 197	0.20 166	0.28 157	0.19 168	0.17 378	0.12 349	0.19 389	0.12 323	0.13 311	0.13 313

DualNet (step1)	0.28 287	0.19 298	0.50 280	0.18 12	0.16 273	0.34 298	0.20 198	0.51 299	0.38 235	0.37 296	0.34 185	0.37 269	0.30 294	0.39 229	0.23 238	0.23 401	0.09 292	0.28 413	0.24 410	0.18 370	0.16 346

test_sample9	0.42 375	0.19 298	0.50 280	0.18 12	0.16 273	0.34 298	0.20 198	0.51 299	0.38 235	0.37 296	0.34 185	0.37 269	0.30 294	0.66 343	0.91 416	0.23 401	1.82 464	0.28 413	0.24 410	0.18 370	0.16 346

test_sample8	0.49 394	0.19 298	0.50 280	0.18 12	0.16 273	0.34 298	0.20 198	0.55 342	0.34 188	0.62 403	0.38 227	1.15 432	0.67 416	0.66 343	0.91 416	0.23 401	1.82 464	0.28 413	0.24 410	0.18 370	0.16 346

testlalala2	0.18 82	0.10 36	0.50 280	0.36 405	0.25 391	0.23 143	0.14 20	0.34 119	0.24 75	0.25 108	0.25 97	0.21 95	0.12 30	0.16 10	0.16 96	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

CFNet_ucs	0.24 222	0.13 164	0.50 280	0.20 79	0.15 248	0.28 215	0.17 85	0.49 276	0.45 306	0.32 231	0.42 271	0.39 289	0.22 185	0.31 189	0.21 203	0.11 266	0.08 260	0.12 304	0.09 219	0.12 297	0.11 278

4D-IteraStereo	0.17 61	0.16 253	0.50 280	0.21 117	0.14 203	0.19 53	0.17 85	0.28 54	0.28 119	0.23 86	0.20 58	0.20 84	0.11 18	0.19 41	0.14 59	0.06 1	0.04 1	0.10 219	0.08 136	0.08 101	0.06 28

anonymousa	0.23 196	0.11 82	0.50 280	0.21 117	0.16 273	0.31 267	0.20 198	0.36 157	0.35 200	0.32 231	0.50 331	0.39 289	0.26 240	0.22 74	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.11 288	0.07 51	0.08 142

RAFT + AFF	0.27 268	0.23 342	0.50 280	0.25 292	0.17 292	0.30 252	0.33 371	0.52 314	0.40 259	0.28 138	0.30 138	0.30 213	0.31 308	0.62 325	0.24 249	0.09 191	0.10 312	0.11 271	0.10 253	0.11 262	0.11 278

AANet_RVC	0.31 313	0.22 335	0.50 280	0.23 214	0.14 203	0.30 252	0.24 294	0.47 257	0.54 368	0.38 307	0.60 373	0.43 316	0.29 285	0.87 402	0.40 341	0.11 266	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.09 163	0.09 196

SGM_RVC	0.50 397	0.19 298	0.50 280	0.25 292	0.15 248	0.69 412	0.39 395	0.68 418	0.82 420	0.95 430	0.84 413	1.13 429	0.76 422	1.16 432	0.60 389	0.16 367	0.16 389	0.16 369	0.16 377	0.16 344	0.17 357
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ASMatch	0.23 196	0.11 82	0.51 291	0.24 256	0.14 203	0.19 53	0.17 85	0.31 89	0.28 119	0.28 138	0.68 392	0.27 173	0.26 240	0.50 263	0.22 221	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.11 278

SFCPSM	0.22 179	0.10 36	0.51 291	0.21 117	0.14 203	0.34 298	0.22 249	0.55 342	0.39 244	0.29 165	0.32 159	0.23 124	0.21 173	0.27 145	0.19 168	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.08 142

RP	0.35 340	0.22 335	0.51 291	0.31 381	0.24 384	0.37 320	0.28 338	0.50 284	0.58 381	0.40 330	0.63 384	0.61 387	0.47 382	0.61 317	0.39 335	0.16 367	0.15 382	0.17 375	0.15 365	0.17 359	0.17 357

DISCO	0.32 322	0.13 164	0.51 291	0.25 292	0.16 273	0.48 377	0.25 309	0.50 284	0.57 379	0.37 296	0.45 306	0.62 389	0.36 334	0.64 332	0.49 369	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.12 297	0.11 278

DCANet-4	0.19 120	0.10 36	0.52 295	0.19 36	0.09 10	0.19 53	0.18 120	0.36 157	0.39 244	0.29 165	0.30 138	0.17 55	0.22 185	0.20 48	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.05 1	0.07 85

MIPNet	0.21 151	0.15 232	0.52 295	0.21 117	0.12 95	0.27 201	0.20 198	0.45 240	0.37 221	0.30 193	0.23 79	0.19 77	0.24 214	0.27 145	0.19 168	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.06 28

HHNet	0.22 179	0.12 106	0.52 295	0.18 12	0.18 312	0.20 77	0.20 198	0.34 119	0.31 159	0.32 231	0.59 368	0.20 84	0.21 173	0.24 89	0.31 298	0.08 119	0.05 7	0.09 151	0.07 67	0.08 101	0.11 278

IPLG	0.21 151	0.15 232	0.53 298	0.21 117	0.12 95	0.28 215	0.17 85	0.42 214	0.30 148	0.33 242	0.32 159	0.15 41	0.17 120	0.50 263	0.21 203	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.06 28

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 344	0.36 401	0.53 298	0.34 395	0.19 330	0.51 384	0.24 294	0.55 342	0.38 235	0.41 339	0.47 322	0.47 338	0.27 258	0.73 363	0.30 294	0.36 428	0.19 404	0.27 407	0.17 385	0.26 407	0.23 405

CBMV_ROB	0.33 328	0.18 283	0.53 298	0.21 117	0.14 203	0.33 286	0.20 198	0.51 299	0.45 306	0.51 382	0.55 357	0.45 330	0.42 366	0.71 356	0.32 303	0.18 389	0.19 404	0.23 402	0.21 399	0.14 325	0.15 339

UGAM-zero	0.23 196	0.10 36	0.54 301	0.19 36	0.13 162	0.21 100	0.14 20	0.44 230	0.22 48	0.28 138	0.28 115	0.51 357	0.33 318	0.65 338	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.08 136	0.06 8	0.07 85

STrans-v2	0.24 222	0.13 164	0.54 301	0.21 117	0.12 95	0.23 143	0.21 227	0.47 257	0.28 119	0.31 210	0.42 271	0.36 265	0.35 330	0.62 325	0.23 238	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.06 28

NVstereo2D	0.31 313	0.16 253	0.54 301	0.24 256	0.22 367	0.42 350	0.28 338	0.58 371	0.56 376	0.28 138	0.38 227	0.40 302	0.30 294	0.71 356	0.28 278	0.13 317	0.08 260	0.13 324	0.10 253	0.19 377	0.16 346

FBW_ROB	0.43 379	0.26 360	0.54 301	0.31 381	0.20 344	0.51 384	0.32 361	0.70 420	0.60 385	0.59 400	0.55 357	0.65 400	0.41 358	1.40 444	0.51 376	0.13 317	0.17 394	0.21 395	0.16 377	0.17 359	0.18 369

PSMNet_ROB	0.33 328	0.24 345	0.54 301	0.31 381	0.21 351	0.42 350	0.43 405	0.59 376	0.47 325	0.37 296	0.44 294	0.49 347	0.31 308	0.64 332	0.43 351	0.14 340	0.10 312	0.15 360	0.14 357	0.13 311	0.11 278

CBMV	0.33 328	0.21 323	0.54 301	0.23 214	0.13 162	0.42 350	0.33 371	0.53 325	0.48 334	0.52 388	0.49 329	0.50 353	0.41 358	0.56 296	0.31 298	0.15 352	0.16 389	0.18 382	0.16 377	0.13 311	0.13 313
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo04	0.23 196	0.12 106	0.55 307	0.22 171	0.14 203	0.25 175	0.23 272	0.49 276	0.52 361	0.28 138	0.23 79	0.27 173	0.23 196	0.30 184	0.22 221	0.07 22	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.08 142

HH	0.18 82	0.12 106	0.55 307	0.22 171	0.12 95	0.18 30	0.18 120	0.34 119	0.19 16	0.20 69	0.24 90	0.34 246	0.18 143	0.29 172	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.06 28

HanStereo	0.18 82	0.12 106	0.55 307	0.22 171	0.12 95	0.18 30	0.18 120	0.34 119	0.19 16	0.20 69	0.24 90	0.34 246	0.18 143	0.29 172	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.06 28

CIPLG	0.21 151	0.21 323	0.55 307	0.23 214	0.15 248	0.25 175	0.20 198	0.35 139	0.29 137	0.31 210	0.33 178	0.22 104	0.15 81	0.26 129	0.20 181	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.08 142

TransformOpticalFlow	0.24 222	0.13 164	0.56 311	0.23 214	0.11 53	0.21 100	0.19 157	0.40 189	0.32 167	0.30 193	0.43 283	0.36 265	0.31 308	0.61 317	0.20 181	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.07 85

test_xeample3	0.16 47	0.11 82	0.56 311	0.19 36	0.12 95	0.20 77	0.18 120	0.35 139	0.20 28	0.16 39	0.12 4	0.13 17	0.12 30	0.24 89	0.15 75	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.08 136	0.07 51	0.07 85

AF-Net	0.37 353	0.26 360	0.56 311	0.32 387	0.23 379	0.41 343	0.29 343	0.61 388	0.64 394	0.42 347	0.68 392	0.65 400	0.49 389	0.57 299	0.44 355	0.15 352	0.11 332	0.19 389	0.14 357	0.15 337	0.13 313

GCST	0.47 389	0.60 430	0.57 314	1.04 453	0.48 428	0.38 327	0.11 3	0.40 189	0.32 167	0.41 339	0.34 185	0.29 197	0.17 120	0.46 250	0.19 168	0.69 445	0.42 438	0.79 447	0.62 449	0.62 436	0.46 436

MyStereo06	0.20 134	0.12 106	0.57 314	0.21 117	0.14 203	0.25 175	0.23 272	0.40 189	0.21 39	0.30 193	0.24 90	0.31 224	0.18 143	0.22 74	0.18 143	0.07 22	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.08 142

MyStereo05	0.23 196	0.12 106	0.57 314	0.21 117	0.14 203	0.25 175	0.23 272	0.48 268	0.52 361	0.31 210	0.23 79	0.25 143	0.22 185	0.30 184	0.21 203	0.07 22	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.08 142

rrr	0.17 61	0.11 82	0.57 314	0.19 36	0.12 95	0.20 77	0.18 120	0.35 139	0.22 48	0.15 22	0.12 4	0.14 33	0.12 30	0.28 157	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

PFNet	0.23 196	0.10 36	0.57 314	0.24 256	0.14 203	0.22 124	0.19 157	0.39 182	0.33 179	0.35 276	0.32 159	0.27 173	0.19 157	0.64 332	0.22 221	0.09 191	0.05 7	0.09 151	0.07 67	0.08 101	0.07 85

LL-Strereo	0.29 298	0.25 349	0.58 319	0.25 292	0.21 351	0.23 143	0.24 294	0.55 342	0.42 276	0.34 260	0.32 159	0.41 305	0.40 354	0.94 415	0.23 238	0.08 119	0.07 183	0.11 271	0.09 219	0.09 163	0.09 196

GwcNet-ADL	0.22 179	0.14 202	0.58 319	0.24 256	0.13 162	0.22 124	0.23 272	0.49 276	0.40 259	0.27 128	0.29 126	0.30 213	0.20 166	0.26 129	0.23 238	0.09 191	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.09 163	0.09 196

sAnonymous2	0.20 134	0.21 323	0.58 319	0.24 256	0.17 292	0.22 124	0.19 157	0.34 119	0.28 119	0.17 48	0.19 42	0.17 55	0.16 95	0.17 17	0.14 59	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.23 397	0.17 357

CroCo_RVC	0.20 134	0.21 323	0.58 319	0.24 256	0.17 292	0.22 124	0.19 157	0.34 119	0.28 119	0.17 48	0.19 42	0.17 55	0.16 95	0.17 17	0.14 59	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.23 397	0.17 357

RYNet	0.37 353	0.18 283	0.59 323	0.25 292	0.28 403	0.61 405	0.32 361	0.59 376	0.59 382	0.41 339	0.38 227	0.57 375	0.39 351	0.87 402	0.53 379	0.11 266	0.08 260	0.12 304	0.11 288	0.18 370	0.18 369

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 268	0.21 323	0.59 323	0.25 292	0.18 312	0.29 235	0.22 249	0.50 284	0.40 259	0.38 307	0.41 256	0.43 316	0.27 258	0.43 240	0.29 288	0.11 266	0.08 260	0.10 219	0.10 253	0.10 218	0.11 278
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IPLGR_C	0.21 151	0.22 335	0.60 325	0.23 214	0.15 248	0.24 162	0.20 198	0.35 139	0.29 137	0.31 210	0.32 159	0.22 104	0.15 81	0.25 114	0.20 181	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.08 142

DANet	0.35 340	0.23 342	0.60 325	0.36 405	0.22 367	0.39 335	0.25 309	0.48 268	0.43 281	0.52 388	0.50 331	0.59 380	0.41 358	0.76 376	0.49 369	0.13 317	0.11 332	0.14 346	0.12 323	0.17 359	0.15 339
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWCDC_ROB	0.38 359	0.30 383	0.60 325	0.33 393	0.20 344	0.42 350	0.19 157	0.58 371	0.89 427	0.42 347	1.26 434	0.36 265	0.34 326	0.50 263	0.38 327	0.18 389	0.11 332	0.11 271	0.09 219	0.19 377	0.13 313

IPLGR	0.21 151	0.13 164	0.61 328	0.21 117	0.11 53	0.25 175	0.18 120	0.41 201	0.37 221	0.28 138	0.27 111	0.21 95	0.19 157	0.37 223	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.06 28

FCDSN-DC	0.63 418	0.31 389	0.61 328	0.36 405	0.30 411	0.65 408	0.37 384	0.66 410	0.68 402	1.14 440	1.54 446	1.71 445	1.26 447	0.92 411	0.64 396	0.24 407	0.22 414	0.27 407	0.26 417	0.27 411	0.27 417
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DMCA-RVC	0.27 268	0.21 323	0.61 328	0.28 365	0.17 292	0.29 235	0.21 227	0.42 214	0.35 200	0.40 330	0.37 215	0.39 289	0.36 334	0.43 240	0.30 294	0.13 317	0.10 312	0.15 360	0.11 288	0.13 311	0.10 246

STTStereo	0.28 287	0.20 310	0.61 328	0.25 292	0.17 292	0.29 235	0.24 294	0.47 257	0.39 244	0.39 322	0.41 256	0.44 326	0.28 272	0.40 234	0.28 278	0.13 317	0.12 349	0.13 324	0.16 377	0.12 297	0.11 278

DRN-Test	0.33 328	0.17 269	0.61 328	0.27 348	0.19 330	0.46 367	0.29 343	0.65 404	0.51 354	0.47 373	0.46 315	0.44 326	0.34 326	0.62 325	0.41 347	0.12 300	0.08 260	0.13 324	0.12 323	0.12 297	0.10 246

StereoDRNet	0.32 322	0.22 335	0.61 328	0.27 348	0.21 351	0.42 350	0.30 353	0.61 388	0.48 334	0.46 366	0.39 240	0.48 343	0.30 294	0.57 299	0.40 341	0.11 266	0.09 292	0.12 304	0.11 288	0.12 297	0.10 246

iResNet	0.24 222	0.18 283	0.61 328	0.25 292	0.11 53	0.29 235	0.21 227	0.42 214	0.43 281	0.33 242	0.43 283	0.27 173	0.22 185	0.34 207	0.26 271	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.07 85

MSMD_ROB	0.60 416	0.33 395	0.61 328	0.30 375	0.25 391	0.86 429	0.35 376	0.55 342	0.67 399	1.10 438	1.49 443	1.76 446	0.97 438	0.88 405	0.49 369	0.23 401	0.21 410	0.27 407	0.27 420	0.25 401	0.24 410

DispNO	0.27 268	0.18 283	0.62 336	0.23 214	0.17 292	0.25 175	0.22 249	0.45 240	0.41 269	0.32 231	0.39 240	0.38 277	0.27 258	0.77 382	0.27 275	0.09 191	0.07 183	0.10 219	0.10 253	0.08 101	0.08 142

ACRE	0.21 151	0.20 310	0.62 336	0.23 214	0.15 248	0.24 162	0.20 198	0.35 139	0.28 119	0.31 210	0.32 159	0.22 104	0.15 81	0.25 114	0.20 181	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.08 142

NaN_ROB	0.41 372	0.28 370	0.62 336	0.30 375	0.19 330	0.51 384	0.47 415	0.58 371	0.59 382	0.56 397	0.47 322	0.49 347	0.41 358	1.21 436	0.64 396	0.12 300	0.18 400	0.12 304	0.13 346	0.11 262	0.14 330

MyStereo8	0.22 179	0.15 232	0.63 339	0.21 117	0.17 292	0.31 267	0.16 58	0.36 157	0.32 167	0.28 138	0.36 206	0.25 143	0.18 143	0.25 114	0.28 278	0.08 119	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.10 218	0.12 299

gwcnet-sp	0.24 222	0.13 164	0.63 339	0.22 171	0.14 203	0.34 298	0.22 249	0.44 230	0.39 244	0.35 276	0.34 185	0.27 173	0.27 258	0.35 216	0.25 258	0.09 191	0.08 260	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

scenet	0.24 222	0.13 164	0.63 339	0.22 171	0.14 203	0.34 298	0.22 249	0.44 230	0.39 244	0.35 276	0.34 185	0.27 173	0.27 258	0.35 216	0.25 258	0.09 191	0.08 260	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

ssnet	0.24 222	0.13 164	0.63 339	0.22 171	0.14 203	0.34 298	0.22 249	0.44 230	0.39 244	0.35 276	0.34 185	0.27 173	0.27 258	0.35 216	0.25 258	0.09 191	0.08 260	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

Anonymous3	0.23 196	0.18 283	0.63 339	0.27 348	0.18 312	0.41 343	0.23 272	0.43 225	0.35 200	0.23 86	0.27 111	0.20 84	0.18 143	0.27 145	0.18 143	0.12 300	0.11 332	0.10 219	0.10 253	0.11 262	0.12 299

RGC	0.39 364	0.32 394	0.64 344	0.34 395	0.27 398	0.40 340	0.29 343	0.57 364	0.53 365	0.45 363	0.64 385	0.62 389	0.45 373	0.72 361	0.39 335	0.15 352	0.15 382	0.21 395	0.20 396	0.18 370	0.19 377

IGEV_Zeroshot_test	0.18 82	0.10 36	0.65 345	0.20 79	0.12 95	0.19 53	0.15 36	0.34 119	0.19 16	0.28 138	0.22 76	0.27 173	0.13 54	0.23 83	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.06 28

stereogan	0.37 353	0.17 269	0.65 345	0.27 348	0.22 367	0.62 406	0.26 320	0.59 376	0.63 393	0.43 353	0.60 373	0.67 405	0.42 366	0.68 348	0.35 318	0.13 317	0.14 368	0.14 346	0.12 323	0.19 377	0.17 357

CC-Net-ROB	0.43 379	0.47 416	0.65 345	0.37 411	0.23 379	0.51 384	0.29 343	0.66 410	0.49 343	0.46 366	0.51 337	0.48 343	0.38 346	0.96 418	0.35 318	0.34 426	0.23 418	0.55 435	0.25 413	0.31 418	0.20 387

WCMA_ROB	0.51 401	0.21 323	0.65 345	0.25 292	0.21 351	0.58 400	0.32 361	0.54 332	0.55 373	0.95 430	1.40 438	1.28 436	0.81 427	0.73 363	0.62 392	0.18 389	0.15 382	0.15 360	0.15 365	0.19 377	0.19 377

FC-DCNN v2	0.71 426	0.30 383	0.67 349	0.32 387	0.27 398	0.84 427	0.39 395	0.84 436	0.85 426	1.44 453	1.64 449	2.09 450	1.28 449	1.06 426	0.80 408	0.24 407	0.22 414	0.27 407	0.26 417	0.26 407	0.25 412

SQANet	0.40 370	0.48 418	0.67 349	0.48 426	0.39 420	0.48 377	0.22 249	0.51 299	0.43 281	0.40 330	0.47 322	0.47 338	0.33 318	0.54 285	0.32 303	0.36 428	0.15 382	0.40 427	0.21 399	0.45 427	0.31 421

CBFPSM	0.27 268	0.16 253	0.67 349	0.20 79	0.14 203	0.38 327	0.25 309	0.40 189	0.36 212	0.33 242	0.36 206	0.56 371	0.38 346	0.32 195	0.38 327	0.08 119	0.08 260	0.07 21	0.08 136	0.09 163	0.11 278

PDISCO_ROB	0.43 379	0.30 383	0.67 349	0.43 420	0.36 419	0.67 411	0.32 361	0.72 423	0.76 414	0.43 353	0.53 350	0.63 397	0.40 354	0.66 343	0.47 366	0.21 398	0.12 349	0.21 395	0.19 395	0.25 401	0.20 387

MeshStereo	0.58 412	0.27 367	0.67 349	0.22 171	0.17 292	0.66 410	0.37 384	0.78 428	0.61 388	1.47 457	1.30 435	1.65 443	0.79 424	1.12 430	0.59 387	0.17 378	0.17 394	0.17 375	0.14 357	0.17 359	0.14 330
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
Nwc_Net	0.37 353	0.25 349	0.68 354	0.31 381	0.24 384	0.44 360	0.30 353	0.65 404	0.50 351	0.37 296	0.69 396	0.58 378	0.45 373	0.60 312	0.40 341	0.15 352	0.12 349	0.19 389	0.21 399	0.14 325	0.13 313

UNet	0.28 287	0.14 202	0.69 355	0.23 214	0.20 344	0.44 360	0.22 249	0.50 284	0.40 259	0.34 260	0.39 240	0.43 316	0.33 318	0.40 234	0.31 298	0.09 191	0.07 183	0.10 219	0.08 136	0.10 218	0.08 142

NCC-stereo	0.39 364	0.25 349	0.69 355	0.32 387	0.28 403	0.46 367	0.36 380	0.65 404	0.52 361	0.40 330	0.57 364	0.56 371	0.47 382	0.73 363	0.45 358	0.17 378	0.14 368	0.18 382	0.25 413	0.16 344	0.16 346

Abc-Net	0.39 364	0.25 349	0.69 355	0.32 387	0.28 403	0.46 367	0.36 380	0.65 404	0.52 361	0.40 330	0.57 364	0.56 371	0.47 382	0.73 363	0.45 358	0.17 378	0.14 368	0.18 382	0.25 413	0.16 344	0.16 346
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.43 379	0.47 416	0.69 355	0.38 413	0.20 344	0.51 384	0.48 419	0.66 410	0.66 396	0.46 366	0.46 315	0.50 353	0.44 370	0.90 409	0.39 335	0.27 415	0.21 410	0.32 421	0.18 391	0.27 411	0.22 399
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	0.70 425	0.30 383	0.69 355	0.32 387	0.27 398	0.81 426	0.39 395	0.79 431	0.82 420	1.41 449	1.58 448	1.98 448	1.26 447	1.02 424	0.77 405	0.24 407	0.22 414	0.27 407	0.26 417	0.26 407	0.26 414

PWC_ROB	0.38 359	0.29 377	0.69 355	0.25 292	0.20 344	0.38 327	0.19 157	0.58 371	0.67 399	0.57 399	0.85 414	0.51 357	0.40 354	0.71 356	0.52 377	0.13 317	0.09 292	0.14 346	0.10 253	0.17 359	0.14 330

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 134	0.72 436	0.70 361	0.17 6	0.08 3	0.15 6	0.15 36	0.18 2	0.16 4	0.13 7	0.12 4	0.09 1	0.08 1	0.16 10	0.13 35	0.35 427	0.04 1	0.08 88	0.07 67	0.11 262	0.23 405

anonymity	0.56 408	0.54 427	0.70 361	0.47 425	0.61 438	0.56 396	0.43 405	0.69 419	0.49 343	0.63 405	0.55 357	0.54 367	0.60 405	0.61 317	0.57 381	0.55 438	0.53 445	0.50 432	0.54 443	0.51 429	0.56 441

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 306	0.20 310	0.70 361	0.21 117	0.17 292	0.46 367	0.27 325	0.50 284	0.49 343	0.42 347	0.55 357	0.43 316	0.30 294	0.46 250	0.38 327	0.09 191	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.11 262	0.10 246

APVNet	0.36 344	0.20 310	0.70 361	0.26 324	0.22 367	0.52 393	0.35 376	0.61 388	0.44 295	0.38 307	0.52 345	0.48 343	0.38 346	0.84 398	0.46 364	0.13 317	0.14 368	0.15 360	0.16 377	0.16 344	0.15 339

HBP-ISP	0.33 328	0.30 383	0.72 365	0.22 171	0.16 273	0.32 275	0.22 249	0.54 332	0.44 295	0.41 339	0.49 329	0.33 240	0.38 346	0.73 363	0.25 258	0.18 389	0.19 404	0.24 404	0.20 396	0.16 344	0.13 313

ADLNet2	0.30 306	0.17 269	0.72 365	0.23 214	0.17 292	0.36 315	0.24 294	0.52 314	0.51 354	0.32 231	0.38 227	0.45 330	0.30 294	0.69 350	0.35 318	0.10 235	0.08 260	0.09 151	0.09 219	0.12 297	0.10 246

iResNetv2_ROB	0.27 268	0.26 360	0.72 365	0.23 214	0.13 162	0.29 235	0.18 120	0.52 314	0.49 343	0.37 296	0.45 306	0.39 289	0.25 231	0.34 207	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.05 11	0.12 297	0.09 196

FAT-Stereo	0.36 344	0.18 283	0.73 368	0.26 324	0.18 312	0.33 286	0.29 343	0.60 384	0.59 382	0.46 366	0.60 373	0.60 383	0.50 390	0.61 317	0.34 314	0.13 317	0.14 368	0.13 324	0.12 323	0.14 325	0.18 369

FADNet	0.32 322	0.36 401	0.74 369	0.23 214	0.22 367	0.37 320	0.19 157	0.53 325	0.48 334	0.32 231	0.36 206	0.43 316	0.32 315	0.64 332	0.25 258	0.16 367	0.16 389	0.14 346	0.16 377	0.24 400	0.19 377

MANE	1.41 449	0.36 401	0.74 369	0.43 420	0.41 423	2.16 460	0.80 445	2.39 465	3.38 459	2.22 460	3.06 462	3.54 463	2.73 464	2.15 459	1.94 455	0.28 418	0.27 424	0.30 419	0.46 435	0.28 415	0.34 425

ARAFT	0.24 222	0.21 323	0.78 371	0.22 171	0.12 95	0.29 235	0.24 294	0.43 225	0.32 167	0.33 242	0.28 115	0.28 188	0.19 157	0.49 261	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.12 304	0.11 288	0.09 163	0.06 28

Syn2CoEx	0.36 344	0.31 389	0.78 371	0.34 395	0.21 351	0.41 343	0.28 338	0.61 388	0.49 343	0.42 347	0.56 363	0.45 330	0.44 370	0.69 350	0.38 327	0.17 378	0.14 368	0.15 360	0.12 323	0.13 311	0.12 299

FADNet-RVC	0.31 313	0.35 398	0.78 371	0.25 292	0.20 344	0.33 286	0.20 198	0.49 276	0.40 259	0.34 260	0.39 240	0.41 305	0.29 285	0.63 330	0.31 298	0.13 317	0.14 368	0.14 346	0.15 365	0.19 377	0.19 377

RTSC	0.39 364	0.28 370	0.78 371	0.27 348	0.18 312	0.49 380	0.22 249	0.59 376	0.84 425	0.55 396	0.53 350	0.49 347	0.36 334	0.67 347	0.82 409	0.13 317	0.10 312	0.11 271	0.12 323	0.17 359	0.17 357

CSAN	0.50 397	0.35 398	0.78 371	0.36 405	0.23 379	0.56 396	0.59 430	0.61 388	0.70 406	0.64 407	0.78 407	0.65 400	0.60 405	1.38 443	0.62 392	0.21 398	0.17 394	0.20 393	0.20 396	0.18 370	0.18 369

pmcnn	0.50 397	0.20 310	0.78 371	0.24 256	0.26 396	0.39 335	0.30 353	0.51 299	0.50 351	0.54 395	1.23 433	2.52 457	0.37 342	0.77 382	0.95 419	0.08 119	0.06 83	0.06 1	0.05 11	0.10 218	0.08 142

Wz-Net-MNSev	0.36 344	0.26 360	0.79 377	0.26 324	0.21 351	0.59 401	0.38 390	0.55 342	0.56 376	0.48 376	0.54 353	0.53 365	0.36 334	0.60 312	0.44 355	0.11 266	0.09 292	0.11 271	0.11 288	0.15 337	0.13 313

SGM-ForestM	1.36 448	0.28 370	0.79 377	0.26 324	0.16 273	2.26 461	1.00 455	1.42 450	1.46 449	2.38 461	2.05 456	5.95 470	2.66 463	2.95 462	2.46 460	0.17 378	0.18 400	0.18 382	0.18 391	0.15 337	0.18 369

FINET	0.34 335	0.27 367	0.80 379	0.24 256	0.24 384	0.36 315	0.34 373	0.54 332	0.72 409	0.39 322	0.47 322	0.32 233	0.30 294	0.51 268	0.32 303	0.19 394	0.17 394	0.13 324	0.12 323	0.18 370	0.16 346

SAMSARA	0.56 408	0.39 409	0.80 379	0.60 434	0.46 426	1.00 436	1.23 463	0.67 415	0.68 402	0.71 414	0.54 353	0.89 423	0.57 402	0.81 393	0.62 392	0.19 394	0.22 414	0.18 382	0.18 391	0.27 411	0.25 412

fast-acv-ft	0.31 313	0.20 310	0.81 381	0.24 256	0.18 312	0.46 367	0.27 325	0.41 201	0.49 343	0.39 322	0.55 357	0.49 347	0.35 330	0.37 223	0.38 327	0.11 266	0.11 332	0.11 271	0.12 323	0.12 297	0.09 196

edge stereo	0.39 364	0.22 335	0.81 381	0.27 348	0.22 367	0.37 320	0.24 294	0.56 357	0.54 368	0.53 393	0.60 373	0.71 413	0.50 390	0.78 384	0.40 341	0.16 367	0.14 368	0.19 389	0.14 357	0.16 344	0.17 357

SHD	0.42 375	0.27 367	0.81 381	0.31 381	0.25 391	0.42 350	0.22 249	0.66 410	0.94 434	0.63 405	0.60 373	0.59 380	0.47 382	0.59 311	0.58 386	0.15 352	0.13 360	0.16 369	0.16 377	0.20 385	0.22 399

SDNR	0.42 375	0.21 323	0.82 384	0.21 117	0.18 312	1.27 447	0.17 85	0.50 284	0.49 343	0.42 347	0.81 410	0.38 277	0.27 258	1.19 433	0.38 327	0.23 401	0.24 420	0.17 375	0.13 346	0.17 359	0.20 387

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 196	0.13 164	0.83 385	0.20 79	0.21 351	0.23 143	0.17 85	0.48 268	0.27 105	0.23 86	0.29 126	0.39 289	0.23 196	0.25 114	0.15 75	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.11 288	0.11 262	0.10 246

XX-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.83 385	0.26 324	0.17 292	0.23 143	0.13 9	0.40 189	0.18 11	0.20 69	0.41 256	0.31 224	0.10 10	0.32 195	0.12 11	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.05 1

FADNet_RVC	0.30 306	0.28 370	0.83 385	0.23 214	0.15 248	0.30 252	0.17 85	0.49 276	0.37 221	0.30 193	0.38 227	0.30 213	0.27 258	0.52 274	0.31 298	0.14 340	0.14 368	0.14 346	0.16 377	0.21 388	0.23 405

PA-Net	0.37 353	0.28 370	0.83 385	0.31 381	0.28 403	0.39 335	0.42 403	0.51 299	0.55 373	0.34 260	0.42 271	0.41 305	0.36 334	0.79 386	0.49 369	0.12 300	0.23 418	0.16 369	0.23 408	0.12 297	0.18 369
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVStereoNet_ROB	0.67 422	0.49 422	0.83 385	0.48 426	0.40 422	0.51 384	0.46 411	0.70 420	0.77 416	0.84 423	1.72 450	1.02 428	0.83 429	1.23 437	0.79 407	0.32 424	0.38 435	0.40 427	0.46 435	0.36 423	0.41 431
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	0.91 437	0.86 442	0.84 390	0.97 448	0.75 444	0.92 433	0.71 436	1.27 445	1.10 440	0.89 425	1.45 440	1.14 430	0.96 436	1.19 433	0.84 410	0.74 446	0.51 442	0.97 450	0.55 444	0.84 447	0.60 445

IMH-64	0.91 437	0.86 442	0.84 390	0.97 448	0.75 444	0.92 433	0.71 436	1.27 445	1.10 440	0.89 425	1.45 440	1.14 430	0.96 436	1.19 433	0.84 410	0.74 446	0.51 442	0.97 450	0.55 444	0.84 447	0.60 445

PVD	0.58 412	0.34 396	0.84 390	0.39 415	0.31 413	0.59 401	0.47 415	0.80 432	1.25 444	0.92 427	1.09 426	0.79 417	0.82 428	0.85 399	0.76 402	0.21 398	0.18 400	0.22 401	0.18 391	0.27 411	0.35 426

ELAS	0.74 431	0.36 401	0.85 393	0.36 405	0.33 415	1.36 451	0.77 443	0.93 440	0.92 431	1.41 449	1.53 445	1.16 433	1.17 443	0.95 417	1.03 423	0.26 410	0.25 422	0.28 413	0.28 423	0.31 418	0.30 419
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 401	0.50 423	0.86 394	0.39 415	0.24 384	0.84 427	0.55 426	0.56 357	0.62 390	0.60 401	0.68 392	0.62 389	0.42 366	1.13 431	0.43 351	0.23 401	0.27 424	0.27 407	0.35 427	0.25 401	0.29 418

G-Net	0.46 388	0.25 349	0.86 394	0.34 395	0.28 403	0.90 432	0.35 376	0.47 257	0.45 306	0.68 411	1.22 432	0.64 399	0.60 405	0.61 317	0.57 381	0.16 367	0.14 368	0.17 375	0.13 346	0.22 394	0.19 377

otaku	0.57 411	0.62 432	0.87 396	0.63 436	0.44 425	0.73 416	0.37 384	0.65 404	0.66 396	0.51 382	0.75 403	0.66 404	0.45 373	0.69 350	0.46 364	0.53 435	0.34 433	0.55 435	0.35 427	0.60 435	0.45 433

GASNet	0.36 344	0.46 414	0.88 397	0.34 395	0.23 379	0.35 310	0.22 249	0.60 384	0.53 365	0.40 330	0.37 215	0.45 330	0.30 294	0.79 386	0.35 318	0.15 352	0.10 312	0.14 346	0.14 357	0.22 394	0.12 299

GwcNet	0.35 340	0.23 342	0.88 397	0.25 292	0.24 384	0.48 377	0.27 325	0.55 342	0.57 379	0.38 307	0.52 345	0.51 357	0.32 315	0.60 312	0.41 347	0.13 317	0.11 332	0.12 304	0.11 288	0.13 311	0.14 330

ADCRef	0.38 359	0.24 345	0.88 397	0.26 324	0.21 351	0.49 380	0.27 325	0.52 314	0.48 334	0.50 377	0.58 366	0.35 260	0.47 382	0.48 256	1.29 440	0.09 191	0.08 260	0.12 304	0.12 323	0.11 262	0.11 278

PASM	0.45 386	0.35 398	0.90 400	0.35 404	0.33 415	0.39 335	0.38 390	0.50 284	0.61 388	0.52 388	0.51 337	0.62 389	0.45 373	0.93 413	0.48 367	0.26 410	0.29 428	0.29 417	0.33 425	0.29 416	0.26 414

Wz-Net-LNSev	0.34 335	0.29 377	0.91 401	0.26 324	0.21 351	0.47 373	0.31 357	0.54 332	0.54 368	0.44 359	0.52 345	0.50 353	0.35 330	0.39 229	0.39 335	0.11 266	0.11 332	0.10 219	0.09 219	0.14 325	0.13 313

DGSMNet	0.61 417	0.29 377	0.91 401	0.51 429	0.70 442	0.62 406	1.38 464	0.59 376	0.55 373	0.37 296	0.61 379	0.52 361	0.33 318	0.65 338	0.43 351	0.53 435	0.60 452	0.67 440	0.61 448	0.63 437	0.61 448

WAO-6	1.07 444	0.93 449	0.92 403	0.96 447	0.78 447	1.28 448	0.75 440	1.34 447	2.00 454	1.02 435	1.54 446	1.59 442	1.22 445	1.31 441	1.14 430	0.78 449	0.55 448	1.02 454	0.75 455	0.83 446	0.69 451

Ntro	0.58 412	0.64 433	0.92 403	0.66 437	0.50 431	0.77 420	0.36 380	0.66 410	0.70 406	0.50 377	0.59 368	0.65 400	0.51 393	0.75 371	0.45 358	0.56 439	0.32 432	0.56 438	0.34 426	0.63 437	0.46 436

WAO-7	1.01 441	0.89 445	0.93 405	0.83 445	0.66 441	1.18 442	0.81 447	1.40 449	1.57 450	1.11 439	1.76 452	1.45 440	1.19 444	1.50 446	1.14 430	0.61 442	0.62 455	0.70 441	0.68 451	0.66 442	0.60 445

FADNet-RVC-Resample	0.29 298	0.25 349	0.93 405	0.26 324	0.16 273	0.32 275	0.21 227	0.47 257	0.39 244	0.35 276	0.38 227	0.33 240	0.27 258	0.53 279	0.24 249	0.10 235	0.10 312	0.14 346	0.13 346	0.13 311	0.16 346

DPSNet	0.47 389	0.24 345	0.93 405	0.27 348	0.20 344	0.75 419	0.57 427	0.84 436	0.79 418	0.47 373	0.51 337	0.60 383	0.69 418	0.87 402	0.71 400	0.16 367	0.13 360	0.12 304	0.10 253	0.25 401	0.21 394

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 248	0.14 202	0.95 408	0.21 117	0.27 398	0.20 77	0.19 157	0.48 268	0.25 86	0.26 119	0.55 357	0.34 246	0.18 143	0.25 114	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.12 323	0.12 297	0.12 299

MDST_ROB	0.48 392	0.14 202	0.95 408	0.30 375	0.21 351	1.33 450	0.32 361	0.77 427	0.56 376	1.06 436	0.71 397	0.49 347	0.35 330	1.26 439	0.38 327	0.13 317	0.11 332	0.16 369	0.13 346	0.12 297	0.12 299

XQC	0.43 379	0.37 406	0.96 410	0.34 395	0.25 391	0.53 394	0.34 373	0.60 384	0.73 412	0.51 382	0.46 315	0.57 375	0.47 382	0.70 353	0.72 401	0.17 378	0.12 349	0.18 382	0.15 365	0.25 401	0.23 405

SANet	0.53 406	0.28 370	0.96 410	0.26 324	0.15 248	0.69 412	0.44 408	0.67 415	1.34 445	0.67 410	0.98 423	0.94 424	0.71 420	0.89 406	0.76 402	0.14 340	0.12 349	0.12 304	0.11 288	0.17 359	0.16 346

SPS-STEREO	0.69 424	0.61 431	0.98 412	0.52 431	0.57 436	0.74 417	0.50 422	0.78 428	0.62 390	0.95 430	0.86 415	0.94 424	0.70 419	1.01 423	0.87 414	0.58 441	0.51 442	0.50 432	0.50 439	0.55 432	0.58 443
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.72 427	0.76 438	0.99 413	0.62 435	0.70 442	0.77 420	0.67 434	0.75 425	0.83 423	0.78 421	0.86 415	0.69 410	0.78 423	0.71 356	0.61 390	0.66 444	0.59 451	0.61 439	0.58 447	0.68 443	0.71 452

IMH	1.05 443	0.95 450	1.00 414	1.01 450	0.78 447	1.11 439	0.68 435	1.38 448	1.43 448	1.00 433	1.72 450	1.43 439	1.14 440	1.73 452	0.89 415	1.09 459	0.55 448	0.99 452	0.57 446	0.87 450	0.62 450

ADCL	0.47 389	0.22 335	1.00 414	0.27 348	0.19 330	0.74 417	0.64 433	0.54 332	0.69 404	0.56 397	0.71 397	0.55 369	0.60 405	0.60 312	1.43 442	0.11 266	0.09 292	0.13 324	0.13 346	0.14 325	0.14 330

ELAS_RVC	0.74 431	0.36 401	1.00 414	0.37 411	0.33 415	0.88 430	0.93 452	0.83 435	1.08 439	1.35 445	1.33 437	1.24 434	1.33 451	1.06 426	0.95 419	0.27 415	0.25 422	0.29 417	0.27 420	0.30 417	0.30 419
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.72 427	0.89 445	1.02 417	0.82 443	0.63 440	0.78 423	0.52 423	0.81 434	0.93 433	0.60 401	0.79 408	0.80 418	0.60 405	0.80 390	0.57 381	0.78 449	0.55 448	0.78 445	0.49 437	0.76 445	0.58 443

Consistency-Raft	0.55 407	0.48 418	1.02 417	0.45 423	0.49 429	0.49 380	0.47 415	0.72 423	0.72 409	0.45 363	0.82 411	0.47 338	0.60 405	0.50 263	0.63 395	0.39 432	0.39 436	0.44 429	0.51 440	0.52 430	0.37 427

iinet-f	0.30 306	0.18 283	1.03 419	0.20 79	0.15 248	0.44 360	0.22 249	0.45 240	0.37 221	0.35 276	0.44 294	0.41 305	0.34 326	0.34 207	0.40 341	0.10 235	0.09 292	0.08 88	0.08 136	0.13 311	0.11 278

S-Stereo	0.38 359	0.20 310	1.05 420	0.27 348	0.22 367	0.38 327	0.32 361	0.55 342	0.66 396	0.39 322	0.59 368	0.49 347	0.41 358	0.75 371	0.40 341	0.12 300	0.15 382	0.13 324	0.13 346	0.16 344	0.21 394

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 423	0.64 433	1.06 421	0.45 423	0.27 398	1.40 453	0.58 428	0.78 428	0.92 431	0.84 423	0.86 415	0.88 422	0.68 417	1.33 442	0.68 399	0.37 430	0.29 428	0.34 423	0.36 430	0.43 425	0.37 427

WAO-8	1.46 452	1.10 455	1.09 422	1.10 454	0.84 451	2.06 457	0.75 440	1.84 458	3.83 462	1.44 453	2.21 458	2.15 451	1.43 453	3.17 463	1.19 435	0.91 454	0.65 457	1.09 455	0.79 456	0.90 452	0.71 452

Venus	1.46 452	1.10 455	1.09 422	1.10 454	0.84 451	2.06 457	0.75 440	1.84 458	3.83 462	1.44 453	2.21 458	2.15 451	1.43 453	3.17 463	1.19 435	0.91 454	0.65 457	1.09 455	0.79 456	0.90 452	0.71 452

aanetorigin	0.39 364	0.29 377	1.09 422	0.24 256	0.19 330	0.28 215	0.37 384	0.33 112	0.47 325	0.94 428	0.82 411	0.52 361	0.54 396	0.49 261	0.50 374	0.11 266	0.09 292	0.10 219	0.10 253	0.16 344	0.15 339

AnyNet_C32	0.51 401	0.40 410	1.10 425	0.29 368	0.28 403	0.59 401	0.58 428	0.54 332	0.60 385	0.62 403	0.66 388	0.54 367	0.54 396	0.78 384	1.74 450	0.15 352	0.14 368	0.15 360	0.17 385	0.20 385	0.20 387

ADCMid	0.49 394	0.34 396	1.13 426	0.26 324	0.21 351	0.51 384	0.37 384	0.57 364	0.54 368	0.75 419	0.66 388	0.62 389	0.64 415	0.64 332	1.68 447	0.13 317	0.12 349	0.17 375	0.17 385	0.20 385	0.17 357

ADCP+	0.45 386	0.24 345	1.15 427	0.25 292	0.22 367	0.56 396	0.39 395	0.54 332	0.51 354	0.44 359	0.51 337	0.46 336	0.52 395	0.56 296	1.89 453	0.10 235	0.08 260	0.11 271	0.10 253	0.14 325	0.13 313

MFN_U_SF_RVC	0.56 408	0.51 425	1.19 428	0.38 413	0.22 367	0.69 412	0.27 325	0.80 432	0.67 399	0.73 415	0.74 402	0.87 420	0.61 414	0.81 393	0.76 402	0.29 420	0.27 424	0.32 421	0.37 431	0.32 420	0.31 421

TorneroNet-64	1.43 450	1.03 452	1.20 429	1.10 454	0.86 453	2.26 461	0.73 439	1.84 458	3.84 464	1.25 442	2.25 460	2.69 459	1.42 452	1.76 454	1.43 442	0.76 448	0.50 440	1.09 455	0.66 450	1.23 459	0.76 457

ktn	1.77 458	1.36 462	1.22 430	1.43 462	1.14 458	1.52 454	1.08 458	1.51 455	3.96 465	2.77 464	4.69 465	3.35 462	1.46 455	1.69 451	1.25 439	1.43 464	0.77 461	1.45 463	0.99 461	1.32 462	0.96 459

TorneroNet	2.22 460	1.08 454	1.24 431	1.14 458	0.90 454	5.58 466	0.80 445	2.12 463	8.69 470	2.58 462	5.42 467	3.88 464	1.97 458	1.78 456	1.87 452	0.86 452	0.54 447	1.15 459	0.74 454	1.23 459	0.85 458

ACVNet_2	0.89 436	0.87 444	1.25 432	0.82 443	0.62 439	0.97 435	0.62 432	1.14 444	1.42 447	1.00 433	1.40 438	1.47 441	0.84 430	1.11 428	0.66 398	0.61 442	0.43 439	0.78 445	0.49 437	0.75 444	0.52 439

pcwnet_v2	0.32 322	0.15 232	1.26 433	0.23 214	0.18 312	0.32 275	0.18 120	0.59 376	0.60 385	0.36 291	0.45 306	0.35 260	0.29 285	0.36 221	0.25 258	0.14 340	0.11 332	0.12 304	0.11 288	0.14 325	0.15 339

Wz-Net-SNSev	0.43 379	0.41 413	1.27 434	0.30 375	0.21 351	0.44 360	0.41 400	0.61 388	0.65 395	0.46 366	0.65 386	0.62 389	0.39 351	0.74 370	0.59 387	0.12 300	0.11 332	0.12 304	0.13 346	0.16 344	0.14 330

LVE	1.13 445	1.02 451	1.28 435	1.01 450	0.80 450	1.29 449	0.81 447	1.47 452	1.96 452	1.07 437	1.90 453	1.90 447	1.01 439	1.48 445	0.91 416	0.93 456	0.61 454	0.94 449	0.69 452	0.87 450	0.75 456

DeepPrunerF	0.44 385	0.29 377	1.29 436	0.33 393	0.30 411	0.35 310	0.36 380	0.62 396	1.15 443	0.40 330	0.44 294	0.39 289	0.41 358	0.80 390	0.52 377	0.18 389	0.14 368	0.23 402	0.21 399	0.17 359	0.17 357

SGM+DAISY	0.87 435	0.66 435	1.30 437	0.51 429	0.60 437	1.03 437	0.84 449	0.76 426	0.73 412	1.39 447	1.51 444	1.31 437	1.22 445	1.11 428	1.08 425	0.57 440	0.53 445	0.51 434	0.51 440	0.54 431	0.61 448

ACVNet-4b	0.72 427	0.81 440	1.33 438	0.72 440	0.50 431	0.80 425	0.31 357	0.71 422	0.80 419	0.50 377	0.72 401	0.95 426	0.43 369	0.96 418	1.20 437	1.13 462	0.21 410	0.76 444	0.45 434	0.65 440	0.46 436

ADCS	0.58 412	0.40 410	1.35 439	0.29 368	0.24 384	0.55 395	0.45 409	0.67 415	0.83 423	0.76 420	0.71 397	0.68 408	0.60 405	0.76 376	2.23 458	0.16 367	0.16 389	0.16 369	0.17 385	0.22 394	0.22 399

ACVNet_1	0.72 427	0.81 440	1.37 440	0.72 440	0.53 434	0.77 420	0.42 403	0.85 439	0.90 429	0.74 418	0.75 403	1.32 438	0.72 421	1.02 424	0.55 380	0.54 437	0.31 431	0.71 442	0.35 427	0.64 439	0.45 433

notaker	1.45 451	1.34 461	1.48 441	1.40 461	1.07 457	1.18 442	0.85 450	1.48 453	1.40 446	1.51 458	3.46 463	2.40 456	1.81 457	1.76 454	1.45 445	1.11 460	0.69 460	1.38 462	0.87 458	1.31 461	0.97 460

Dean	1.17 447	1.04 453	1.49 442	1.03 452	0.78 447	1.20 445	0.77 443	1.48 453	1.96 452	1.28 443	1.99 455	2.15 451	1.14 440	1.25 438	1.00 422	0.81 451	0.60 452	1.01 453	0.69 452	0.92 454	0.74 455

DispFullNet	0.66 421	0.89 445	1.59 443	0.77 442	1.21 459	0.51 384	0.23 272	0.59 376	0.72 409	0.69 413	0.61 379	0.69 410	0.91 434	0.79 386	0.48 367	0.27 415	0.12 349	0.73 443	0.30 424	0.65 440	0.40 430

KSHMR	1.89 459	1.36 462	1.60 444	1.47 463	1.22 460	1.38 452	1.06 457	1.79 457	5.97 468	1.42 451	5.65 468	2.98 461	1.14 440	2.23 460	1.20 437	1.27 463	1.12 462	1.46 464	1.10 463	1.32 462	1.15 463

ADCPNet	0.48 392	0.29 377	1.60 444	0.27 348	0.23 379	0.70 415	0.38 390	0.53 325	0.51 354	0.51 382	0.59 368	0.67 405	0.56 400	0.60 312	1.14 430	0.15 352	0.18 400	0.14 346	0.23 408	0.19 377	0.19 377

Wz-Net-TNSev	0.51 401	0.58 428	1.61 446	0.25 292	0.21 351	0.65 408	0.45 409	0.63 402	0.69 404	0.51 382	0.54 353	0.71 413	0.60 405	1.00 422	0.77 405	0.15 352	0.15 382	0.13 324	0.15 365	0.21 388	0.20 387

PWCK	1.00 439	1.17 458	1.70 447	0.91 446	0.41 423	1.19 444	0.92 451	1.10 442	1.14 442	1.16 441	1.14 429	1.25 435	0.88 433	1.75 453	1.04 424	0.87 453	0.50 440	0.87 448	0.53 442	0.96 455	0.52 439

WZ-Net	0.52 405	0.38 408	1.90 448	0.30 375	0.24 384	0.57 399	0.48 419	0.62 396	0.78 417	0.50 377	0.71 397	0.68 408	0.54 396	0.98 421	0.84 410	0.13 317	0.10 312	0.11 271	0.12 323	0.19 377	0.20 387

MADNet++	2.26 461	1.80 465	2.06 449	2.13 467	1.97 464	2.61 463	1.79 466	2.38 464	2.16 455	2.75 463	2.65 461	2.38 455	2.43 462	3.17 463	3.21 462	2.17 465	1.95 466	1.94 466	1.63 465	2.06 465	2.01 467

SuperB	0.49 394	0.28 370	2.23 450	0.23 214	0.15 248	0.41 343	0.32 361	0.47 257	0.82 420	0.43 353	0.50 331	0.33 240	0.45 373	0.68 348	1.08 425	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.98 456	0.14 330

HanzoNet	2.97 463	1.69 464	2.29 451	1.74 464	1.33 461	1.53 455	1.03 456	1.99 461	2.64 457	5.51 467	5.16 466	5.90 469	6.82 469	4.32 468	3.29 463	3.16 467	2.02 468	1.92 465	2.87 468	2.24 466	1.89 466

JetBlue	1.14 446	0.76 438	2.36 452	0.59 433	0.75 444	3.04 464	1.78 465	1.11 443	0.90 429	0.94 428	1.10 427	1.66 444	1.28 449	2.09 457	1.72 449	0.43 434	0.36 434	0.38 425	0.38 433	0.58 434	0.56 441

UNDER WATER	1.59 455	1.22 460	2.36 452	1.38 460	1.03 456	1.67 456	1.10 459	1.54 456	3.63 460	1.44 453	1.47 442	2.85 460	2.25 461	1.67 450	1.94 455	1.06 458	0.62 455	1.31 461	0.93 460	1.21 458	1.02 461

EDNetEfficient	0.63 418	0.37 406	2.40 454	0.26 324	0.25 391	0.38 327	0.49 421	0.41 201	1.06 438	1.38 446	0.87 418	0.62 389	0.95 435	0.65 338	1.65 446	0.11 266	0.09 292	0.10 219	0.11 288	0.19 377	0.17 357

UNDER WATER-64	1.55 454	1.19 459	2.52 455	1.31 459	0.95 455	2.12 459	1.21 462	1.45 451	3.19 458	1.43 452	1.32 436	2.64 458	2.04 459	1.63 449	1.83 451	1.11 460	0.67 459	1.28 460	0.92 459	1.19 457	1.02 461

LSM	1.64 456	0.40 410	2.56 456	2.02 465	17.61 476	0.51 384	0.52 423	0.61 388	0.76 414	0.82 422	1.11 428	0.63 397	0.54 396	0.75 371	0.49 369	0.16 367	0.24 420	0.18 382	0.21 399	0.25 401	2.42 468

AnyNet_C01	0.65 420	0.58 428	2.60 457	0.32 387	0.26 396	0.88 430	0.61 431	0.63 402	0.62 390	0.68 411	0.96 422	0.76 416	0.60 405	0.96 418	1.43 442	0.16 367	0.16 389	0.17 375	0.17 385	0.23 397	0.23 405

LE_ROB	1.76 457	0.20 310	2.68 458	0.48 426	0.52 433	0.78 423	0.96 453	0.84 436	6.61 469	7.40 470	2.08 457	2.08 449	4.83 465	1.27 440	3.79 465	0.10 235	0.08 260	0.12 304	0.11 288	0.11 262	0.10 246

psmorigin	0.50 397	0.25 349	3.03 459	0.24 256	0.19 330	0.38 327	0.22 249	0.50 284	0.44 295	0.64 407	0.68 392	0.71 413	0.51 393	0.85 399	0.45 358	0.14 340	0.17 394	0.13 324	0.14 357	0.16 344	0.21 394

tt	4.71 466	0.10 36	3.94 460	2.06 466	1.53 463	10.14 473	16.88 473	9.27 473	4.98 466	1.39 447	1.02 424	4.68 465	4.90 466	3.35 466	5.86 469	5.76 471	9.15 476	2.24 467	2.53 467	3.10 467	1.32 465

RTS	0.78 433	0.48 418	4.68 461	0.34 395	0.28 403	1.12 440	0.46 411	0.62 396	1.03 435	0.73 415	0.89 419	0.60 383	0.59 403	1.61 447	1.16 433	0.14 340	0.11 332	0.15 360	0.15 365	0.21 388	0.19 377

RTSA	0.78 433	0.48 418	4.68 461	0.34 395	0.28 403	1.12 440	0.46 411	0.62 396	1.03 435	0.73 415	0.89 419	0.60 383	0.59 403	1.61 447	1.16 433	0.14 340	0.11 332	0.15 360	0.15 365	0.21 388	0.19 377

MADNet+	1.01 441	1.16 457	4.72 463	0.70 439	0.47 427	1.24 446	0.96 453	0.97 441	0.89 427	0.65 409	0.77 406	0.87 420	0.85 432	2.09 457	1.68 447	0.38 431	0.39 436	0.31 420	0.27 420	0.43 425	0.39 429

JetRed	2.30 462	2.64 467	6.12 464	1.12 457	1.38 462	5.85 467	3.29 467	1.99 461	1.67 451	1.98 459	1.95 454	2.16 454	1.60 456	2.48 461	4.10 466	1.05 457	1.60 463	1.09 455	1.01 462	1.67 464	1.28 464

PML	16.10 478	12.82 479	6.78 465	5.23 469	7.76 468	33.92 482	66.56 485	5.30 469	10.28 471	26.12 484	68.59 485	20.51 480	13.49 479	10.06 473	6.78 471	5.96 472	2.00 467	6.04 474	2.18 466	8.96 473	2.60 469

DPSimNet_ROB	4.34 465	4.23 468	6.89 466	3.67 468	3.68 465	4.75 465	5.21 469	2.67 466	3.68 461	5.82 468	3.95 464	5.57 466	6.72 468	3.46 467	4.48 467	4.05 470	2.88 469	4.68 470	3.12 470	3.69 468	3.62 470

LRCNet_RVC	10.90 472	14.34 480	9.35 467	15.35 475	8.04 469	1.08 438	0.34 373	8.78 472	0.70 406	12.63 478	16.05 478	9.85 471	6.54 467	8.57 472	6.34 470	20.27 482	5.40 470	23.70 480	21.88 479	14.87 477	13.83 479

Anonymous_1	16.62 479	9.35 472	9.84 468	10.66 472	14.64 474	18.66 479	27.12 479	12.64 477	13.51 478	10.76 477	10.30 473	10.13 472	10.60 473	11.06 477	12.74 474	15.87 481	7.74 473	16.92 478	43.48 482	58.66 485	7.68 473

xxxxx1	15.27 475	9.54 473	10.31 469	20.13 478	18.88 477	17.08 475	23.03 474	10.36 474	10.99 472	9.21 472	9.62 470	10.74 473	10.61 474	10.72 474	13.89 477	7.97 475	9.20 477	31.85 483	44.72 483	12.84 474	13.69 476

tt_ll	15.27 475	9.54 473	10.31 469	20.13 478	18.88 477	17.08 475	23.03 474	10.36 474	10.99 472	9.21 472	9.62 470	10.74 473	10.61 474	10.72 474	13.89 477	7.97 475	9.20 477	31.85 483	44.72 483	12.84 474	13.69 476

ff	15.27 475	9.54 473	10.31 469	20.13 478	18.88 477	17.08 475	23.03 474	10.36 474	10.99 472	9.21 472	9.62 470	10.74 473	10.61 474	10.72 474	13.89 477	7.97 475	9.20 477	31.85 483	44.72 483	12.84 474	13.69 476

DPSM_ROB	11.49 473	9.87 476	10.35 472	11.13 473	11.31 472	19.11 480	27.51 480	13.37 478	14.21 479	10.31 475	11.06 476	10.96 476	11.27 477	11.96 478	13.59 475	6.78 473	8.19 474	6.03 472	7.09 471	7.93 471	7.73 474

DPSM	11.49 473	9.87 476	10.35 472	11.13 473	11.31 472	19.11 480	27.51 480	13.37 478	14.21 479	10.31 475	11.06 476	10.96 476	11.27 477	11.96 478	13.59 475	6.78 473	8.19 474	6.03 472	7.09 471	7.93 471	7.73 474

DGTPSM_ROB	8.34 469	5.10 469	10.37 474	5.31 470	10.18 470	8.33 469	23.60 477	6.06 470	13.41 476	4.90 465	10.87 474	5.65 467	10.44 471	6.17 469	12.59 472	3.74 468	7.55 471	3.69 468	7.26 473	4.14 469	7.46 471

DPSMNet_ROB	8.40 470	5.11 470	10.49 475	5.58 471	10.25 471	8.34 470	23.62 478	6.07 471	13.45 477	4.93 466	10.88 475	5.66 468	10.44 471	6.24 470	12.64 473	3.98 469	7.61 472	3.76 469	7.30 474	4.20 470	7.51 472

BEATNet-Init1	4.73 467	2.61 466	13.29 476	0.58 432	0.53 434	10.12 472	3.33 468	4.83 468	5.01 467	8.75 471	8.51 469	14.08 478	7.60 470	7.70 471	5.34 468	0.28 418	0.28 427	0.34 423	0.37 431	0.57 433	0.45 433

HaxPig	17.72 480	20.22 484	19.73 477	16.53 476	16.51 475	9.27 471	9.33 470	14.34 480	13.27 475	18.65 479	18.70 479	17.35 479	16.77 480	17.04 480	16.45 480	22.05 483	20.89 483	22.27 479	21.53 478	21.29 481	22.13 483

DLNR_Zeroshot_test	10.44 471	12.10 478	19.93 478	106.08 486	23.66 483	0.14 4	0.13 9	3.22 467	0.17 8	0.16 39	0.23 79	0.16 50	0.10 10	0.31 189	0.15 75	2.36 466	0.06 83	0.07 21	0.07 67	39.70 484	0.06 28

CasAABBNet	23.10 482	19.86 481	20.64 479	22.47 481	22.73 481	38.41 483	55.50 484	26.89 483	28.70 484	20.61 481	22.15 482	22.08 482	22.75 482	23.99 482	27.36 484	13.59 478	16.48 481	12.14 475	14.27 476	15.95 478	15.53 480

Selective-RAFT-Error	23.16 483	19.93 482	20.87 480	22.54 482	22.81 482	38.52 485	55.47 483	27.01 485	28.83 485	20.66 482	22.25 483	22.09 483	22.80 484	24.09 483	27.36 484	13.61 479	16.48 481	12.15 476	14.28 477	15.99 479	15.57 481

LSM0	24.24 484	19.98 483	22.32 481	24.22 483	40.14 485	38.48 484	55.20 482	26.95 484	28.57 483	20.49 480	21.83 480	22.26 484	22.75 482	24.22 484	27.30 483	13.66 480	16.32 480	12.19 477	14.15 475	16.10 480	17.66 482

MEDIAN_ROB	21.21 481	24.62 485	23.47 482	19.58 477	19.65 480	13.22 474	10.96 471	17.88 481	17.00 481	22.14 483	22.02 481	20.86 481	20.36 481	21.06 481	19.71 481	25.63 484	24.13 484	26.21 481	25.20 480	25.17 482	25.38 484

AVERAGE_ROB	25.43 485	29.06 486	27.24 483	24.63 484	24.20 484	17.73 478	12.61 472	22.29 482	21.39 482	26.79 485	26.16 484	25.20 485	24.64 485	25.07 485	23.53 482	29.96 485	28.40 485	30.60 482	29.58 481	29.72 483	29.84 485

coex-ft	3.44 464	0.73 437	48.55 484	0.24 256	0.19 330	0.50 383	0.43 405	0.47 257	2.40 456	7.03 469	1.20 431	0.97 427	2.23 460	0.73 363	1.92 454	0.12 300	0.15 382	0.14 346	0.12 323	0.21 388	0.43 432

test_example2	101.33 486	108.28 487	68.15 485	98.43 485	106.93 486	89.75 486	102.43 486	36.80 486	97.65 486	129.04 486	130.15 486	65.26 486	66.62 486	92.11 486	80.24 486	144.10 486	199.48 486	81.81 486	103.01 486	125.01 486	101.27 486

EDNetEfficientorigin	7.51 468	0.52 426	140.47 486	0.25 292	0.17 292	0.42 350	0.29 343	0.47 257	1.03 435	1.28 443	1.02 424	0.83 419	0.84 430	0.75 371	0.99 421	0.10 235	0.09 292	0.12 304	0.10 253	0.21 388	0.22 399

ASD4		6.65 471

Low-res two-view benchmark