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

U	3.37 458	0.17 1	0.91 9	0.26 45	13.79 471	19.19 475	0.15 4	0.41 10	0.31 2	0.17 1	0.18 2	0.27 50	0.15 3	0.21 1	0.16 1	0.09 23	0.06 1	17.88 476	12.81 473	0.10 16	0.08 13

test_sample1	0.40 92	0.18 2	1.19 24	0.31 148	0.18 96	0.48 65	0.23 92	0.78 213	0.49 92	0.44 112	0.44 116	0.45 157	0.41 216	1.39 279	0.33 165	0.11 151	0.09 127	0.10 70	0.09 53	0.12 40	0.13 120

FTStereo	0.76 356	0.18 2	2.35 315	0.71 410	0.21 146	0.73 327	1.79 452	0.57 89	0.53 130	1.07 402	1.63 420	1.29 416	2.13 442	0.75 213	0.29 119	0.19 338	0.08 68	0.12 171	0.11 143	0.11 29	0.40 393

rvit_stereo_0083	0.25 2	0.19 4	0.58 1	0.28 80	0.18 96	0.28 4	0.22 69	0.38 4	0.54 142	0.23 19	0.30 42	0.27 50	0.26 83	0.37 68	0.24 70	0.14 265	0.12 228	0.13 227	0.10 86	0.12 40	0.10 41

test_sample2	0.41 98	0.19 4	1.23 28	0.31 148	0.17 69	0.51 82	0.27 178	0.81 235	0.55 147	0.44 112	0.45 119	0.46 170	0.38 185	1.51 298	0.30 133	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.10 86	0.14 85	0.14 135

11t1	0.33 40	0.19 4	1.41 54	0.33 196	0.16 45	0.48 65	0.21 51	0.67 137	0.48 86	0.40 90	0.34 64	0.32 77	0.33 150	0.42 89	0.27 96	0.11 151	0.12 228	0.10 70	0.08 36	0.13 66	0.14 135

GrayStereo	0.66 311	0.19 4	1.76 129	0.90 424	0.23 183	0.62 237	1.42 449	0.62 115	0.60 181	0.72 351	0.78 348	0.56 224	3.07 453	0.60 176	0.26 88	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.21 331	0.11 29	0.18 227

x	0.35 58	0.20 8	1.36 46	0.33 196	0.17 69	0.47 57	0.24 119	0.75 177	0.54 142	0.40 90	0.40 97	0.42 133	0.34 158	0.45 107	0.32 155	0.11 151	0.14 259	0.11 120	0.09 53	0.12 40	0.14 135

test-3	0.43 119	0.20 8	1.70 107	0.34 223	0.32 285	0.45 41	0.23 92	0.71 150	0.46 69	0.51 180	0.29 34	0.45 157	0.21 30	0.59 171	0.98 345	0.08 5	0.07 14	0.10 70	0.35 392	0.29 304	0.28 329

test_1	0.43 119	0.20 8	1.70 107	0.34 223	0.32 285	0.45 41	0.23 92	0.71 150	0.46 69	0.50 168	0.29 34	0.45 157	0.21 30	0.59 171	0.98 345	0.08 5	0.07 14	0.10 70	0.35 392	0.29 304	0.29 335

test_3	0.44 129	0.20 8	1.70 107	0.36 256	0.32 285	0.47 57	0.30 221	0.73 163	0.49 92	0.50 168	0.30 42	0.45 157	0.22 39	0.59 171	0.98 345	0.08 5	0.10 159	0.11 120	0.35 392	0.29 304	0.28 329

SST-Stereo	0.52 229	0.20 8	1.76 129	0.62 401	0.53 391	0.62 237	0.66 386	0.55 83	0.61 196	0.58 263	0.53 189	0.52 203	0.60 320	1.59 312	0.29 119	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.16 134	0.10 41

rvit_stereo_0081	0.25 2	0.21 13	0.61 2	0.28 80	0.17 69	0.31 10	0.22 69	0.42 12	0.53 130	0.24 22	0.25 19	0.25 35	0.21 30	0.34 51	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.12 40	0.09 23

rvit_stereo_0082	0.25 2	0.21 13	0.61 2	0.28 80	0.17 69	0.31 10	0.22 69	0.42 12	0.53 130	0.24 22	0.25 19	0.25 35	0.21 30	0.34 51	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.12 40	0.09 23

mmm	0.38 74	0.21 13	1.18 22	0.35 238	0.17 69	0.49 71	0.26 153	0.78 213	0.52 112	0.50 168	0.57 226	0.41 120	0.37 179	0.71 208	0.31 145	0.11 151	0.13 244	0.14 261	0.13 202	0.15 101	0.14 135

1111x	0.74 351	0.21 13	1.93 221	0.31 148	0.17 69	0.63 254	0.32 256	1.03 399	0.74 321	0.52 187	0.62 260	0.57 230	0.47 269	2.38 403	4.25 452	0.12 199	0.14 259	0.11 120	0.12 175	0.12 40	0.14 135

qqq	0.38 74	0.21 13	1.34 45	0.28 80	0.15 31	0.45 41	0.26 153	0.76 189	0.52 112	0.39 88	0.41 101	0.46 170	0.36 166	0.96 238	0.30 133	0.11 151	0.14 259	0.12 171	0.12 175	0.12 40	0.14 135

RAFT_R40	0.50 201	0.21 13	1.76 129	0.50 364	0.40 349	0.61 217	0.53 354	0.56 86	0.60 181	0.56 236	0.54 199	0.55 212	0.51 287	1.57 306	0.53 264	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.16 134	0.09 23

xxxx	0.70 329	0.21 13	1.33 42	0.28 80	0.18 96	0.63 254	0.24 119	1.02 392	0.69 278	0.50 168	0.62 260	0.58 237	0.38 185	1.47 295	5.21 458	0.13 228	0.12 228	0.11 120	0.10 86	0.12 40	0.15 168

test_xeample	0.72 339	0.21 13	1.36 46	0.27 58	0.17 69	0.59 187	0.28 193	1.01 389	0.70 286	0.55 226	0.67 301	0.44 148	0.39 199	1.88 363	5.17 457	0.12 199	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.13 66	0.15 168

R-Stereo Train	0.36 62	0.21 13	1.70 107	0.29 108	0.18 96	0.55 123	0.26 153	0.78 213	0.36 13	0.57 247	0.67 301	0.33 82	0.24 56	0.32 37	0.23 51	0.10 96	0.08 68	0.09 30	0.07 15	0.09 10	0.12 86

RAFT-Stereo	0.36 62	0.21 13	1.70 107	0.29 108	0.18 96	0.55 123	0.26 153	0.78 213	0.36 13	0.57 247	0.67 301	0.33 82	0.24 56	0.32 37	0.23 51	0.10 96	0.08 68	0.09 30	0.07 15	0.09 10	0.12 86
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ttt	0.66 311	0.22 23	1.68 101	0.34 223	0.24 196	0.60 197	0.26 153	1.00 381	0.77 347	0.55 226	0.67 301	0.54 209	0.36 166	2.14 388	3.03 433	0.16 299	0.13 244	0.13 227	0.12 175	0.15 101	0.17 208

riskmin	0.37 68	0.22 23	1.74 119	0.32 176	0.20 136	0.48 65	0.20 34	0.66 128	0.46 69	0.36 72	0.34 64	0.69 292	0.45 253	0.39 77	0.27 96	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.08 36	0.13 66	0.16 191

PSM-AAD	0.63 295	0.22 23	1.77 138	0.37 276	0.23 183	0.86 376	1.17 435	0.59 100	0.60 181	0.64 319	0.71 330	0.68 285	2.93 450	0.65 191	0.31 145	0.09 23	0.07 14	0.17 321	0.15 252	0.13 66	0.33 362

CRE-IMP	0.41 98	0.22 23	1.76 129	0.48 360	0.17 69	0.79 356	0.69 394	0.52 60	0.52 112	0.47 132	0.42 104	0.45 157	0.26 83	0.41 84	0.31 145	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.09 53	0.17 155	0.23 289

IGEV-Stereo++	0.23 1	0.23 27	0.64 4	0.24 11	0.22 167	0.47 57	0.13 1	0.52 60	0.33 6	0.18 2	0.24 14	0.17 2	0.22 39	0.32 37	0.19 6	0.08 5	0.06 1	0.08 4	0.06 8	0.17 155	0.09 23

ffm	0.47 170	0.23 27	2.01 247	0.30 122	0.21 146	0.57 155	0.26 153	0.74 167	0.88 379	0.53 197	0.63 272	0.66 270	0.39 199	0.63 182	0.19 6	0.10 96	0.24 365	0.15 287	0.13 202	0.25 269	0.36 376

ff1	0.73 348	0.23 27	2.01 247	0.30 122	0.21 146	0.57 155	0.26 153	0.74 167	0.88 379	0.53 197	0.63 272	0.66 270	0.39 199	2.52 418	3.43 444	0.10 96	0.24 365	0.15 287	0.13 202	0.25 269	0.36 376

mmx	0.72 339	0.23 27	2.01 247	0.30 122	0.21 146	0.57 155	0.26 153	0.99 373	0.76 343	0.53 197	0.63 272	0.66 270	0.39 199	2.52 418	3.43 444	0.13 228	0.10 159	0.15 287	0.13 202	0.15 101	0.15 168

xxx	0.72 339	0.23 27	2.01 247	0.30 122	0.21 146	0.57 155	0.26 153	0.99 373	0.76 343	0.53 197	0.63 272	0.66 270	0.39 199	2.52 418	3.43 444	0.13 228	0.10 159	0.15 287	0.13 202	0.15 101	0.15 168

Selective-IGEV	0.29 15	0.23 27	1.28 34	0.27 58	0.30 262	0.35 22	0.20 34	0.56 86	0.38 19	0.21 7	0.30 42	0.22 13	0.18 14	0.37 68	0.18 3	0.07 1	0.06 1	0.08 4	0.15 252	0.16 134	0.29 335

GMM-Stereo	0.50 201	0.23 27	2.41 325	0.54 381	0.24 196	0.77 347	0.46 333	0.59 100	0.57 160	0.58 263	0.73 336	0.47 178	0.43 242	0.68 195	0.27 96	0.10 96	0.06 1	0.13 227	0.13 202	0.14 85	0.44 402

222	0.78 364	0.23 27	1.23 28	0.28 80	0.18 96	0.62 237	0.24 119	1.02 392	0.70 286	0.58 263	0.66 298	0.46 170	0.42 232	1.80 345	6.53 462	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.12 40	0.17 208

AEACV	0.33 40	0.24 35	1.44 60	0.28 80	0.35 316	0.47 57	0.21 51	0.43 16	0.28 1	0.26 43	0.25 19	0.22 13	0.38 185	0.30 23	0.18 3	0.09 23	0.35 402	0.09 30	0.36 399	0.23 244	0.25 308

anonymousdsp2	0.34 47	0.24 35	1.16 20	0.28 80	0.15 31	0.57 155	0.23 92	0.79 229	0.47 84	0.38 82	0.37 76	0.40 114	0.25 69	0.47 120	0.21 34	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.13 202	0.19 199	0.27 324

SFCPSM	0.46 156	0.24 35	2.35 315	0.27 58	0.27 236	0.70 314	0.32 256	0.96 349	0.63 225	0.49 161	0.52 180	0.43 137	0.36 166	0.52 148	0.43 225	0.12 199	0.09 127	0.12 171	0.16 271	0.16 134	0.12 86

Pointernet	0.29 15	0.25 38	1.49 72	0.24 11	0.20 136	0.47 57	0.15 4	0.62 115	0.47 84	0.22 12	0.29 34	0.26 44	0.20 24	0.28 9	0.20 24	0.10 96	0.07 14	0.07 1	0.12 175	0.10 16	0.07 3

Any-RAFT	0.38 74	0.25 38	1.89 206	0.27 58	0.17 69	0.68 301	0.21 51	0.78 213	0.53 130	0.43 106	0.43 106	0.54 209	0.30 134	0.41 84	0.20 24	0.10 96	0.12 228	0.08 4	0.06 8	0.10 16	0.09 23

CAS	0.35 58	0.25 38	1.30 37	0.79 416	0.34 305	0.51 82	0.23 92	0.46 24	0.39 25	0.22 12	0.31 49	0.20 5	0.17 6	0.28 9	0.23 51	0.73 429	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 10	0.37 382

knoymous	0.34 47	0.25 38	1.75 125	0.24 11	0.18 96	0.45 41	0.24 119	0.57 89	0.38 19	0.41 97	0.39 92	0.55 212	0.25 69	0.38 73	0.23 51	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.07 15	0.13 66	0.12 86

NF-Stereo	0.48 175	0.25 38	1.81 169	0.52 372	0.16 45	0.61 217	0.44 324	0.66 128	0.61 196	0.50 168	0.47 128	0.37 95	0.26 83	1.45 287	0.79 330	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.16 191

OCTAStereo	0.48 175	0.25 38	1.81 169	0.52 372	0.16 45	0.61 217	0.43 316	0.66 128	0.61 196	0.50 168	0.47 128	0.37 95	0.26 83	1.44 283	0.80 331	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.17 208

NRIStereo	0.46 156	0.25 38	1.77 138	0.47 352	0.16 45	0.95 389	0.74 402	0.51 49	0.56 157	0.48 150	0.39 92	0.59 239	0.29 126	0.77 220	0.32 155	0.11 151	0.13 244	0.11 120	0.09 53	0.21 221	0.24 299

RE-Stereo	0.48 175	0.25 38	1.81 169	0.52 372	0.16 45	0.61 217	0.43 316	0.66 128	0.60 181	0.50 168	0.47 128	0.37 95	0.26 83	1.44 283	0.78 326	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.17 208

TVStereo	0.48 175	0.25 38	1.81 169	0.52 372	0.16 45	0.61 217	0.43 316	0.66 128	0.60 181	0.50 168	0.47 128	0.37 95	0.26 83	1.44 283	0.78 326	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.17 208

EAI-Stereo	0.78 364	0.25 38	1.67 100	0.54 381	0.59 404	1.95 440	2.05 454	1.11 415	0.64 233	0.95 394	1.49 415	0.50 194	0.67 345	0.59 171	1.44 387	0.09 23	0.19 334	0.09 30	0.49 418	0.13 66	0.22 269

RSM++	0.27 5	0.26 48	0.87 8	0.28 80	0.13 9	0.39 31	0.20 34	0.45 22	0.45 64	0.20 5	0.24 14	0.24 27	0.17 6	0.36 61	0.20 24	0.08 5	0.07 14	0.09 30	0.35 392	0.26 287	0.18 227

RSM	0.28 9	0.26 48	0.97 11	0.25 23	0.24 196	0.37 26	0.21 51	0.49 41	0.44 51	0.21 7	0.27 26	0.28 58	0.17 6	0.38 73	0.20 24	0.07 1	0.07 14	0.09 30	0.34 389	0.21 221	0.16 191

trnet	0.28 9	0.26 48	1.32 40	0.19 1	0.12 3	0.54 111	0.15 4	0.48 35	0.46 69	0.27 48	0.33 58	0.24 27	0.21 30	0.30 23	0.21 34	0.10 96	0.07 14	0.08 4	0.05 1	0.09 10	0.07 3

Selective-RAFT	0.35 58	0.26 48	1.48 70	0.31 148	0.15 31	0.61 217	0.19 21	0.60 109	0.54 142	0.28 53	0.29 34	0.40 114	0.33 150	0.50 141	0.27 96	0.10 96	0.07 14	0.09 30	0.35 392	0.19 199	0.08 13

AIO-Stereo	0.30 21	0.27 52	1.25 31	0.27 58	0.24 196	0.37 26	0.20 34	0.52 60	0.36 13	0.21 7	0.30 42	0.23 20	0.14 1	0.31 30	0.20 24	0.08 5	0.07 14	0.09 30	0.38 402	0.19 199	0.31 350

CES	0.30 21	0.27 52	1.09 16	0.23 4	0.50 384	0.40 33	0.20 34	0.46 24	0.44 51	0.22 12	0.28 29	0.26 44	0.19 18	0.33 45	0.21 34	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.05 1	0.15 101	0.49 409

EGLCR-Stereo	0.29 15	0.27 52	0.97 11	0.30 122	0.19 121	0.56 137	0.17 11	0.68 140	0.36 13	0.30 56	0.18 2	0.27 50	0.17 6	0.38 73	0.19 6	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.08 36	0.10 16	0.35 368

DCANet-4	0.40 92	0.27 52	2.21 289	0.25 23	0.14 17	0.51 82	0.22 69	0.77 199	0.72 303	0.54 209	0.47 128	0.28 58	0.37 179	0.37 68	0.34 172	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.07 15	0.08 1	0.22 269

tt	4.93 462	0.27 52	4.20 449	2.29 459	1.58 456	10.20 468	16.97 472	9.42 470	5.02 457	1.67 436	1.28 405	4.68 457	5.03 461	3.37 449	5.92 459	6.16 467	9.47 474	2.82 464	3.18 465	3.60 464	1.53 459

BUS	0.41 98	0.27 52	1.13 17	0.30 122	0.21 146	0.91 385	0.23 92	1.00 381	0.61 196	0.63 310	0.53 189	0.66 270	0.30 134	0.43 92	0.32 155	0.13 228	0.10 159	0.14 261	0.12 175	0.12 40	0.11 55

BSDual-CNN	0.41 98	0.27 52	1.13 17	0.30 122	0.21 146	0.76 339	0.31 233	1.00 381	0.61 196	0.63 310	0.53 189	0.63 254	0.37 179	0.43 92	0.38 192	0.13 228	0.10 159	0.14 261	0.12 175	0.12 40	0.11 55

psmg	0.41 98	0.27 52	1.13 17	0.27 58	0.21 146	0.75 336	0.36 282	0.90 297	0.61 196	0.59 276	0.59 235	0.63 254	0.37 179	0.43 92	0.38 192	0.13 228	0.10 159	0.13 227	0.12 175	0.13 66	0.11 55

GLC_STEREO	0.28 9	0.27 52	1.36 46	0.28 80	0.12 3	0.41 35	0.20 34	0.37 3	0.38 19	0.26 43	0.30 42	0.25 35	0.19 18	0.33 45	0.24 70	0.09 23	0.11 204	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.09 23

Patchmatch Stereo++	0.39 87	0.27 52	1.78 143	0.44 329	0.16 45	0.61 217	0.27 178	0.51 49	0.52 112	0.47 132	0.43 106	0.43 137	0.28 113	0.54 157	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.48 175	0.27 52	1.85 185	0.51 368	0.17 69	0.61 217	0.40 301	0.61 111	0.57 160	0.52 187	0.48 140	0.39 106	0.25 69	1.46 288	0.77 324	0.12 199	0.08 68	0.13 227	0.12 175	0.12 40	0.14 135

KMStereo	0.48 175	0.27 52	1.85 185	0.51 368	0.17 69	0.61 217	0.40 301	0.61 111	0.57 160	0.52 187	0.48 140	0.39 106	0.25 69	1.46 288	0.77 324	0.12 199	0.08 68	0.13 227	0.12 175	0.12 40	0.14 135

PSM-adaLoss	0.38 74	0.27 52	1.78 143	0.44 329	0.17 69	0.60 197	0.29 214	0.51 49	0.52 112	0.47 132	0.43 106	0.44 148	0.28 113	0.47 120	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

ROB_FTStereo_v2	0.38 74	0.27 52	1.78 143	0.44 329	0.17 69	0.61 217	0.28 193	0.51 49	0.52 112	0.47 132	0.43 106	0.44 148	0.28 113	0.47 120	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

ROB_FTStereo	0.38 74	0.27 52	1.78 143	0.44 329	0.17 69	0.61 217	0.26 153	0.51 49	0.52 112	0.47 132	0.43 106	0.43 137	0.28 113	0.49 135	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

HUI-Stereo	0.38 74	0.27 52	1.79 162	0.44 329	0.17 69	0.61 217	0.28 193	0.51 49	0.52 112	0.47 132	0.43 106	0.44 148	0.28 113	0.45 107	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

Pruner-Stereo	0.51 218	0.27 52	1.78 143	1.79 453	0.19 121	0.62 237	0.45 330	0.57 89	0.60 181	0.61 291	0.48 140	0.41 120	0.24 56	0.46 113	1.00 351	0.12 199	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.12 40	0.13 120

iGMRVC	0.39 87	0.27 52	1.78 143	0.44 329	0.17 69	0.61 217	0.27 178	0.51 49	0.52 112	0.47 132	0.43 106	0.44 148	0.28 113	0.55 161	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

iRAFT	0.39 87	0.27 52	1.78 143	0.44 329	0.16 45	0.61 217	0.27 178	0.51 49	0.52 112	0.47 132	0.43 106	0.43 137	0.28 113	0.54 157	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

cross-raft	0.40 92	0.27 52	2.22 293	0.30 122	0.17 69	0.49 71	0.35 275	0.71 150	0.39 25	0.43 106	0.45 119	0.64 262	0.25 69	0.32 37	0.25 81	0.08 5	0.08 68	0.09 30	0.23 341	0.11 29	0.14 135

RAFT-IKP	0.38 74	0.27 52	1.79 162	0.44 329	0.16 45	0.60 197	0.28 193	0.51 49	0.52 112	0.47 132	0.43 106	0.43 137	0.28 113	0.50 141	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

testlalala2	0.44 129	0.28 73	2.59 359	0.64 403	0.56 398	0.57 155	0.20 34	0.78 213	0.52 112	0.40 90	0.39 92	0.45 157	0.21 30	0.27 5	0.22 44	0.09 23	0.10 159	0.08 4	0.29 366	0.12 40	0.10 41

DeepStereo_RVC	0.44 129	0.28 73	1.92 218	0.49 362	0.17 69	0.60 197	0.59 373	0.50 47	0.52 112	0.49 161	0.45 119	0.39 106	0.86 381	0.45 107	0.33 165	0.11 151	0.08 68	0.11 120	0.09 53	0.15 101	0.19 239

s12784h	0.36 62	0.28 73	1.58 85	0.23 4	0.11 1	0.62 237	0.24 119	0.79 229	0.64 233	0.44 112	0.52 180	0.28 58	0.26 83	0.50 141	0.24 70	0.11 151	0.06 1	0.09 30	0.06 8	0.16 134	0.06 1

GES	0.44 129	0.28 73	1.88 199	0.30 122	0.18 96	0.61 217	0.30 221	0.88 285	0.46 69	0.47 132	0.52 180	0.39 106	0.42 232	0.58 167	0.67 303	0.15 281	0.11 204	0.12 171	0.10 86	0.15 101	0.17 208

UPFNet	0.46 156	0.28 73	1.73 115	0.33 196	0.32 285	0.65 277	0.38 295	0.83 248	0.59 177	0.57 247	0.52 180	0.61 247	0.40 205	0.75 213	0.52 260	0.13 228	0.12 228	0.13 227	0.12 175	0.15 101	0.11 55

rvit_0105_6	0.31 28	0.29 78	1.00 13	0.31 148	0.18 96	0.35 22	0.25 134	0.51 49	0.61 196	0.25 35	0.28 29	0.32 77	0.25 69	0.39 77	0.25 81	0.18 324	0.16 298	0.15 287	0.13 202	0.14 85	0.13 120

rvit_stereo_0081_aga	0.27 5	0.29 78	1.08 14	0.26 45	0.20 136	0.33 15	0.21 51	0.41 10	0.42 40	0.26 43	0.28 29	0.27 50	0.21 30	0.31 30	0.21 34	0.14 265	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.14 85	0.10 41

IGEV-Stereo+	0.29 15	0.29 78	0.86 7	0.25 23	0.34 305	0.30 8	0.14 2	0.32 1	0.53 130	0.18 2	0.12 1	0.18 3	0.19 18	0.49 135	0.17 2	0.09 23	0.08 68	0.08 4	0.20 326	0.46 397	0.59 420

RAFT-Stereo-weight	0.34 47	0.29 78	1.43 58	0.28 80	0.28 246	0.55 123	0.22 69	0.78 213	0.48 86	0.46 130	0.38 84	0.36 93	0.17 6	0.33 45	0.23 51	0.09 23	0.08 68	0.09 30	0.07 15	0.09 10	0.09 23

AE-Stereo	0.42 113	0.29 78	1.65 95	0.43 324	0.47 380	0.56 137	0.23 92	0.86 271	0.46 69	0.31 60	0.41 101	0.43 137	0.24 56	0.34 51	0.24 70	0.09 23	0.48 426	0.11 120	0.45 415	0.22 235	0.19 239

hknet	0.47 170	0.29 78	1.70 107	0.30 122	0.24 196	0.76 339	0.31 233	1.00 381	0.64 233	0.63 310	0.53 189	0.80 337	0.38 185	0.77 220	0.37 186	0.11 151	0.10 159	0.14 261	0.12 175	0.12 40	0.11 55

KYRaft	0.48 175	0.29 78	1.75 125	0.33 196	0.21 146	0.75 336	0.44 324	0.58 94	0.57 160	0.64 319	0.93 374	0.53 205	0.72 356	0.60 176	0.24 70	0.10 96	0.07 14	0.12 171	0.14 230	0.12 40	0.54 413

ICVP	0.46 156	0.29 78	2.41 325	0.33 196	0.22 167	0.59 187	0.55 360	0.75 177	0.50 99	0.44 112	0.60 248	0.49 191	0.35 160	0.53 154	0.37 186	0.16 299	0.16 298	0.14 261	0.11 143	0.15 101	0.15 168
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CREStereo++_RVC	0.33 40	0.29 78	1.74 119	0.24 11	0.16 45	0.54 111	0.15 4	0.40 6	0.55 147	0.37 76	0.51 168	0.24 27	0.19 18	0.27 5	0.26 88	0.09 23	0.06 1	0.08 4	0.30 372	0.08 1	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
Occ-G	0.30 21	0.30 87	1.33 42	0.23 4	0.15 31	0.36 25	0.25 134	0.43 16	0.31 2	0.26 43	0.35 68	0.46 170	0.22 39	0.30 23	0.25 81	0.09 23	0.07 14	0.09 30	0.16 271	0.31 322	0.08 13

testlalala	0.36 62	0.30 87	1.77 138	0.28 80	0.33 298	0.60 197	0.22 69	0.55 83	0.51 106	0.55 226	0.35 68	0.31 69	0.20 24	0.26 3	0.22 44	0.10 96	0.13 244	0.09 30	0.24 343	0.08 1	0.07 3

testlalala_base	0.46 156	0.30 87	1.82 175	0.34 223	0.27 236	0.55 123	0.21 51	0.85 262	0.32 4	0.32 66	0.39 92	0.31 69	0.23 49	0.30 23	0.28 105	0.95 437	0.30 393	0.09 30	0.21 331	1.03 433	0.18 227

LoS	0.31 28	0.30 87	1.52 78	0.23 4	0.13 9	0.54 111	0.20 34	0.48 35	0.49 92	0.25 35	0.28 29	0.37 95	0.24 56	0.38 73	0.23 51	0.10 96	0.08 68	0.08 4	0.05 1	0.15 101	0.07 3
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.39 87	0.30 87	1.61 92	0.32 176	0.17 69	0.53 106	0.24 119	0.70 147	0.49 92	0.59 276	0.54 199	0.40 114	0.40 205	0.41 84	0.30 133	0.17 313	0.10 159	0.14 261	0.11 143	0.18 179	0.17 208
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT-345	0.53 235	0.30 87	2.34 312	0.38 290	0.34 305	0.58 171	0.42 310	0.47 32	0.61 196	0.51 180	1.00 385	0.43 137	0.28 113	1.57 306	0.82 333	0.10 96	0.07 14	0.11 120	0.09 53	0.10 16	0.08 13

Prome-Stereo	0.49 192	0.30 87	1.76 129	0.60 399	0.23 183	0.63 254	0.42 310	0.62 115	0.60 181	0.59 276	1.03 390	0.43 137	0.72 356	0.60 176	0.33 165	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.09 53	0.11 29	0.43 400

CREStereo	0.28 9	0.30 87	1.33 42	0.19 1	0.13 9	0.55 123	0.17 11	0.48 35	0.46 69	0.27 48	0.33 58	0.24 27	0.21 30	0.31 30	0.21 34	0.11 151	0.07 14	0.08 4	0.05 1	0.10 16	0.07 3
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
FENet	0.44 129	0.30 87	2.42 327	0.32 176	0.17 69	0.58 171	0.22 69	0.77 199	0.59 177	0.47 132	0.42 104	0.55 212	0.38 185	0.49 135	0.47 242	0.12 199	0.09 127	0.12 171	0.11 143	0.13 66	0.16 191

GCAP-BAT	0.43 119	0.31 96	1.82 175	0.25 23	0.26 224	0.65 277	0.23 92	0.48 35	0.37 17	0.67 332	0.82 354	0.44 148	0.24 56	0.48 125	0.87 338	0.09 23	0.13 244	0.09 30	0.22 338	0.08 1	0.09 23

CASnet	0.28 9	0.31 96	1.20 26	0.28 80	0.11 1	0.47 57	0.19 21	0.44 19	0.44 51	0.38 82	0.31 49	0.23 20	0.17 6	0.29 18	0.19 6	0.10 96	0.06 1	0.15 287	0.12 175	0.16 134	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.32 33	0.31 96	1.46 63	0.31 148	0.15 31	0.53 106	0.19 21	0.44 19	0.35 10	0.36 72	0.38 84	0.27 50	0.27 99	0.42 89	0.19 6	0.09 23	0.13 244	0.09 30	0.16 271	0.20 213	0.13 120

DEmStereo	0.68 321	0.31 96	2.25 299	0.42 321	0.17 69	0.66 283	0.89 415	0.51 49	0.59 177	0.60 284	1.01 386	0.45 157	1.26 411	1.54 302	2.26 420	0.10 96	0.08 68	0.10 70	0.10 86	0.10 16	0.11 55

WCG-NET	0.30 21	0.32 100	1.16 20	0.25 23	0.19 121	0.51 82	0.18 17	0.54 78	0.46 69	0.35 68	0.29 34	0.32 77	0.26 83	0.36 61	0.19 6	0.10 96	0.10 159	0.08 4	0.07 15	0.29 304	0.09 23

MoCha-V2	0.36 62	0.32 100	1.41 54	0.36 256	0.31 278	0.35 22	0.19 21	0.57 89	0.39 25	0.30 56	0.32 53	0.28 58	0.27 99	0.47 120	0.24 70	0.08 5	0.56 430	0.08 4	0.38 402	0.18 179	0.12 86

Anonymous_2	0.74 351	0.32 100	1.65 95	0.33 196	0.30 262	0.67 289	0.32 256	0.69 142	0.46 69	0.48 150	0.41 101	0.84 349	0.58 315	0.51 144	0.40 209	0.32 399	0.38 408	1.43 453	3.69 466	0.80 428	0.27 324

RCA-Stereo	0.34 47	0.32 100	1.30 37	0.26 45	0.14 17	0.58 171	0.23 92	0.78 213	0.62 214	0.40 90	0.44 116	0.28 58	0.35 160	0.29 18	0.20 24	0.09 23	0.10 159	0.09 30	0.07 15	0.19 199	0.08 13

sCroCo_RVC	0.33 40	0.32 100	1.89 206	0.34 223	0.27 236	0.30 8	0.22 69	0.48 35	0.44 51	0.22 12	0.33 58	0.25 35	0.25 69	0.32 37	0.24 70	0.14 265	0.16 298	0.12 171	0.12 175	0.15 101	0.13 120

CFNet-RSSM	0.41 98	0.32 100	2.20 288	0.27 58	0.44 364	0.52 99	0.19 21	0.76 189	0.48 86	0.43 106	0.36 73	0.54 209	0.26 83	0.33 45	0.25 81	0.09 23	0.08 68	0.09 30	0.38 402	0.10 16	0.09 23

test_sample7	0.47 170	0.33 106	1.49 72	0.34 223	0.20 136	0.51 82	0.30 221	0.93 324	0.66 260	0.57 247	0.51 168	0.55 212	0.45 253	1.11 255	0.38 192	0.17 313	0.14 259	0.16 304	0.15 252	0.19 199	0.18 227

CAS++	0.31 28	0.33 106	1.43 58	0.25 23	0.17 69	0.31 10	0.20 34	0.78 213	0.41 34	0.30 56	0.30 42	0.21 12	0.16 4	0.33 45	0.18 3	0.15 281	0.12 228	0.13 227	0.10 86	0.15 101	0.11 55
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 201	0.33 106	0.93 10	0.26 45	0.22 167	0.46 54	0.20 34	1.10 411	1.34 425	3.16 460	0.32 53	0.22 13	0.20 24	0.30 23	0.22 44	0.10 96	0.09 127	0.11 120	0.09 53	0.15 101	0.19 239

IGEV_Zeroshot_test	0.53 235	0.33 106	2.91 399	0.32 176	0.18 96	0.54 111	0.21 51	0.72 155	0.42 40	0.81 374	0.51 168	0.71 305	0.41 216	0.48 125	1.13 364	0.09 23	0.15 282	0.10 70	0.35 392	0.19 199	0.09 23

LoS_RVC	0.29 15	0.33 106	1.19 24	0.25 23	0.34 305	0.43 38	0.22 69	0.42 12	0.32 4	0.22 12	0.33 58	0.23 20	0.24 56	0.31 30	0.21 34	0.07 1	0.07 14	0.07 1	0.05 1	0.10 16	0.31 350

DisPM	0.43 119	0.33 106	1.78 143	0.57 391	0.18 96	0.59 187	0.63 384	0.53 68	0.61 196	0.60 284	0.53 189	0.38 102	0.26 83	0.75 213	0.29 119	0.12 199	0.07 14	0.12 171	0.11 143	0.11 29	0.14 135

NINENet	0.50 201	0.33 106	1.69 103	0.55 387	0.25 211	0.91 385	0.23 92	0.98 361	0.71 295	0.53 197	0.55 208	0.66 270	0.30 134	1.22 268	0.32 155	0.15 281	0.13 244	0.16 304	0.11 143	0.16 134	0.13 120

AAGNet	0.88 382	0.33 106	1.79 162	0.54 381	0.98 433	0.62 237	0.46 333	0.50 47	0.60 181	0.58 263	0.53 189	0.50 194	0.73 359	1.23 269	7.48 463	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.14 85	0.09 23

PFNet	0.60 279	0.33 106	2.47 338	0.41 313	0.55 396	0.62 237	0.27 178	0.61 111	0.63 225	0.61 291	0.56 219	0.45 157	0.32 147	1.88 363	1.14 365	0.28 392	0.09 127	0.12 171	0.16 271	0.26 287	0.20 253

Gwc-CoAtRS	0.38 74	0.33 106	1.92 218	0.27 58	0.41 356	0.48 65	0.19 21	0.59 100	0.46 69	0.43 106	0.39 92	0.57 230	0.26 83	0.32 37	0.26 88	0.09 23	0.09 127	0.09 30	0.31 377	0.11 29	0.09 23

MGS-Stereo	0.32 33	0.34 116	1.70 107	0.25 23	0.14 17	0.40 33	0.22 69	0.38 4	0.43 48	0.24 22	0.51 168	0.25 35	0.18 14	0.31 30	0.20 24	0.09 23	0.08 68	0.09 30	0.08 36	0.47 398	0.08 13

IGEVStereo-DCA	0.33 40	0.34 116	1.38 49	0.27 58	0.16 45	0.45 41	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.21 4	0.26 44	0.25 69	0.64 184	0.52 260	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.18 297	0.16 134	0.22 269

rrr	0.46 156	0.34 116	3.08 411	0.27 58	0.16 45	0.45 41	0.28 193	1.09 410	0.51 106	0.24 22	0.21 4	0.26 44	0.25 69	0.64 184	0.52 260	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.29 366	0.16 134	0.25 308

test_xeample3	0.46 156	0.34 116	2.99 406	0.37 276	0.16 45	0.49 71	0.33 264	1.06 405	0.44 51	0.25 35	0.23 8	0.24 27	0.25 69	0.49 135	0.56 276	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.40 407	0.17 155	0.26 317

DIP-Stereo	0.37 68	0.34 116	1.50 75	0.27 58	0.18 96	0.63 254	0.17 11	0.92 316	0.53 130	0.49 161	0.48 140	0.30 67	0.30 134	0.39 77	0.30 133	0.10 96	0.08 68	0.10 70	0.08 36	0.15 101	0.12 86
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.67 314	0.34 116	2.23 297	0.26 45	0.19 121	0.67 289	0.29 214	1.26 425	0.69 278	0.72 351	0.70 326	0.78 330	0.42 232	3.77 453	0.41 215	0.13 228	0.09 127	0.10 70	0.09 53	0.12 40	0.11 55
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DISCO	0.57 264	0.34 116	1.87 198	0.45 343	0.34 305	0.84 370	0.35 275	0.84 258	0.78 352	0.59 276	0.63 272	1.06 400	0.53 294	1.10 252	0.82 333	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.10 86	0.22 235	0.18 227

rvit_0105_4	0.35 58	0.35 123	1.45 62	0.31 148	0.18 96	0.37 26	0.28 193	0.59 100	0.62 214	0.27 48	0.31 49	0.35 90	0.27 99	0.43 92	0.25 81	0.18 324	0.16 298	0.15 287	0.13 202	0.15 101	0.12 86

DAS	0.56 258	0.35 123	1.55 82	0.33 196	0.34 305	0.50 76	0.42 310	0.83 248	0.74 321	0.83 379	0.68 309	0.56 224	0.48 277	2.40 407	0.46 233	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.09 53	0.18 179	0.15 168

SepStereo	0.52 229	0.35 123	1.55 82	0.33 196	0.34 305	0.50 76	0.42 310	0.83 248	0.74 321	0.83 379	0.68 309	0.56 224	0.48 277	1.56 304	0.46 233	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.09 53	0.18 179	0.15 168

Anonymous3	0.42 113	0.35 123	2.09 264	0.33 196	0.24 196	0.72 322	0.31 233	0.74 167	0.55 147	0.35 68	0.40 97	0.33 82	0.29 126	0.44 98	0.28 105	0.18 324	0.18 324	0.13 227	0.13 202	0.17 155	0.17 208

DSFCA	0.54 240	0.35 123	1.41 54	0.28 80	0.28 246	0.79 356	0.88 414	0.76 189	0.70 286	0.72 351	0.66 298	0.67 279	0.57 311	1.17 264	0.63 294	0.16 299	0.14 259	0.13 227	0.14 230	0.16 134	0.13 120

PMTNet	0.31 28	0.35 123	1.30 37	0.20 3	0.14 17	0.57 155	0.25 134	0.46 24	0.42 40	0.27 48	0.32 53	0.27 50	0.24 56	0.39 77	0.23 51	0.43 408	0.07 14	0.08 4	0.05 1	0.18 179	0.07 3

GMStereo_Zeroshot	0.41 98	0.36 129	1.54 80	0.41 313	0.19 121	0.52 99	0.19 21	0.59 100	0.52 112	0.57 247	0.59 235	0.63 254	0.29 126	0.58 167	0.33 165	0.15 281	0.09 127	0.16 304	0.09 53	0.24 259	0.12 86

UniTT-Stereo	0.30 21	0.36 129	1.68 101	0.27 58	0.24 196	0.29 6	0.18 17	0.33 2	0.34 8	0.26 43	0.37 76	0.18 3	0.18 14	0.31 30	0.27 96	0.10 96	0.08 68	0.08 4	0.07 15	0.25 269	0.08 13

test_4	0.40 92	0.37 131	2.01 247	0.29 108	0.21 146	0.50 76	0.28 193	0.47 32	0.39 25	0.42 101	0.76 344	0.38 102	0.22 39	0.52 148	0.33 165	0.08 5	0.07 14	0.11 120	0.15 252	0.28 301	0.07 3

CrosDoStereo	0.94 389	0.37 131	2.53 347	0.25 23	0.32 285	0.54 111	3.76 464	0.72 155	0.60 181	0.70 344	1.40 412	0.53 205	1.49 427	1.78 337	3.09 434	0.10 96	0.08 68	0.11 120	0.11 143	0.21 221	0.11 55

PFNet+	0.45 147	0.37 131	1.86 193	0.46 347	0.18 96	0.58 171	0.77 406	0.52 60	0.64 233	0.56 236	0.48 140	0.39 106	0.26 83	0.93 235	0.32 155	0.13 228	0.09 127	0.14 261	0.13 202	0.12 40	0.15 168

LCNet	0.54 240	0.37 131	1.78 143	0.92 426	0.22 167	0.96 390	0.30 221	0.59 100	0.58 170	0.51 180	0.55 208	0.41 120	0.76 366	0.84 229	0.26 88	0.09 23	0.06 1	0.12 171	0.18 297	0.98 432	0.39 389

DeepStereo_LL	0.94 389	0.37 131	2.53 347	0.25 23	0.32 285	0.54 111	3.76 464	0.72 155	0.60 181	0.70 344	1.40 412	0.53 205	1.49 427	1.78 337	3.09 434	0.10 96	0.08 68	0.11 120	0.11 143	0.21 221	0.11 55

rvit_stereo_0080	0.27 5	0.38 136	0.76 5	0.24 11	0.18 96	0.34 18	0.27 178	0.54 78	0.44 51	0.24 22	0.26 24	0.27 50	0.22 39	0.29 18	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.10 70	0.10 86	0.15 101	0.11 55

whm_eth	0.27 5	0.38 136	0.76 5	0.24 11	0.18 96	0.34 18	0.27 178	0.54 78	0.44 51	0.24 22	0.26 24	0.27 50	0.22 39	0.29 18	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.10 70	0.10 86	0.15 101	0.11 55

MSKI-zero shot	0.46 156	0.38 136	2.47 338	0.27 58	0.43 363	0.56 137	0.20 34	0.77 199	0.43 48	0.60 284	0.51 168	0.44 148	0.17 6	0.68 195	0.21 34	0.09 23	0.29 389	0.09 30	0.32 382	0.14 85	0.10 41

RAFT-Test	0.44 129	0.38 136	2.01 247	0.27 58	0.44 364	0.64 265	0.37 289	0.72 155	0.57 160	0.45 122	0.48 140	0.65 265	0.24 56	0.35 55	0.29 119	0.09 23	0.11 204	0.09 30	0.38 402	0.10 16	0.11 55

IER	0.43 119	0.38 136	1.69 103	0.26 45	0.25 211	0.66 283	0.26 153	0.71 150	0.55 147	0.54 209	0.59 235	0.60 245	0.53 294	0.52 148	0.39 203	0.11 151	0.08 68	0.11 120	0.11 143	0.14 85	0.11 55

CRFU-Net	0.56 258	0.38 136	1.86 193	0.46 347	0.26 224	0.82 366	0.36 282	0.90 297	0.49 92	0.62 302	0.59 235	0.78 330	1.35 419	1.00 242	0.48 245	0.15 281	0.14 259	0.17 321	0.10 86	0.19 199	0.14 135

PSMNet-ADL	0.51 218	0.38 136	1.65 95	0.35 238	0.21 146	0.67 289	0.26 153	0.74 167	0.55 147	0.42 101	0.52 180	0.70 302	0.45 253	1.91 366	0.57 279	0.15 281	0.13 244	0.11 120	0.13 202	0.15 101	0.20 253

DRaft	0.62 292	0.38 136	1.76 129	0.24 11	0.16 45	0.64 265	0.66 386	0.53 68	0.53 130	0.67 332	0.99 383	0.38 102	1.00 396	1.44 283	2.10 414	0.10 96	0.14 259	0.10 70	0.14 230	0.18 179	0.21 259

AdaStereo	0.44 129	0.38 136	1.79 162	0.34 223	0.20 136	0.57 155	0.28 193	0.92 316	0.69 278	0.52 187	0.55 208	0.61 247	0.33 150	0.48 125	0.39 203	0.17 313	0.08 68	0.17 321	0.11 143	0.18 179	0.12 86
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	0.36 62	0.39 145	1.48 70	0.30 122	0.18 96	0.41 35	0.30 221	0.64 121	0.62 214	0.30 56	0.33 58	0.37 95	0.29 126	0.41 84	0.28 105	0.18 324	0.16 298	0.15 287	0.15 252	0.15 101	0.14 135

UGAM-zero	0.63 295	0.39 145	2.49 341	0.30 122	0.49 383	0.67 289	0.19 21	0.91 307	0.45 64	0.77 365	0.45 119	1.16 413	0.82 373	2.05 380	0.29 119	0.09 23	0.15 282	0.09 30	0.44 414	0.11 29	0.22 269

CSP-Net	0.50 201	0.39 145	1.25 31	0.29 108	0.23 183	0.77 347	0.35 275	0.86 271	0.57 160	0.59 276	0.59 235	0.65 265	0.40 205	1.77 336	0.44 229	0.16 299	0.11 204	0.10 70	0.10 86	0.20 213	0.14 135

iRaft-Stereo_20w	0.58 269	0.39 145	1.96 240	0.45 343	0.32 285	0.92 387	0.57 369	1.14 416	0.56 157	0.81 374	0.40 97	0.55 212	0.69 349	0.65 191	1.04 359	0.09 23	0.16 298	0.09 30	0.36 399	0.17 155	0.25 308

rvit_stereo_0075_2	0.40 92	0.40 149	1.88 199	0.33 196	0.32 285	0.41 35	0.22 69	0.58 94	0.53 130	0.38 82	0.51 168	0.40 114	0.27 99	0.44 98	0.29 119	0.20 346	0.15 282	0.22 362	0.15 252	0.18 179	0.23 289

MyStereo07	0.34 47	0.40 149	1.46 63	0.29 108	0.23 183	0.60 197	0.31 233	0.53 68	0.42 40	0.25 35	0.25 19	0.20 5	0.26 83	0.57 164	0.19 6	0.09 23	0.18 324	0.12 171	0.11 143	0.16 134	0.19 239

MyStereo04	0.48 175	0.40 149	2.65 367	0.29 108	0.23 183	0.60 197	0.31 233	0.83 248	0.75 334	0.47 132	0.36 73	0.53 205	0.42 232	0.53 154	0.39 203	0.09 23	0.18 324	0.12 171	0.11 143	0.16 134	0.19 239

NVstereo2D	0.58 269	0.40 149	2.03 254	0.35 238	0.35 316	0.69 307	0.39 299	0.91 307	0.80 360	0.47 132	0.53 189	0.67 279	0.46 264	1.99 376	0.48 245	0.19 338	0.11 204	0.17 321	0.13 202	0.25 269	0.25 308

test_sample3	0.50 201	0.41 153	1.88 199	0.32 176	0.19 121	0.57 155	0.25 134	0.92 316	0.64 233	0.52 187	0.49 157	0.47 178	0.35 160	1.79 341	0.37 186	0.13 228	0.10 159	0.12 171	0.11 143	0.16 134	0.16 191

MyStereo06	0.54 240	0.41 153	2.68 370	0.30 122	0.23 183	0.60 197	0.30 221	0.81 235	0.44 51	0.84 381	0.52 180	0.78 330	0.58 315	0.48 125	1.10 362	0.09 23	0.17 314	0.12 171	0.10 86	0.16 134	0.20 253

MyStereo05	0.49 192	0.41 153	2.72 376	0.30 122	0.23 183	0.60 197	0.30 221	0.82 242	0.77 347	0.52 187	0.37 76	0.51 197	0.42 232	0.52 148	0.38 192	0.09 23	0.17 314	0.12 171	0.10 86	0.16 134	0.20 253

MIF-Stereo (partial)	0.34 47	0.41 153	1.93 221	0.26 45	0.24 196	0.32 13	0.17 11	0.53 68	0.42 40	0.25 35	0.37 76	0.25 35	0.26 83	0.44 98	0.31 145	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.19 199	0.14 135

GANet-ADL	0.44 129	0.41 153	2.31 306	0.33 196	0.20 136	0.57 155	0.25 134	0.75 177	0.54 142	0.42 101	0.59 235	0.56 224	0.30 134	0.40 82	0.38 192	0.14 265	0.11 204	0.09 30	0.08 36	0.22 235	0.17 208

ccnet	0.71 336	0.41 153	1.59 86	0.40 307	0.45 372	1.06 400	0.55 360	0.98 361	0.71 295	0.88 385	0.97 380	0.82 344	0.88 385	1.68 323	0.94 341	0.32 399	0.26 380	0.32 399	0.27 360	0.34 343	0.30 343

StereoDRNet-Refined	0.50 201	0.41 153	1.50 75	0.33 196	0.21 146	0.68 301	0.26 153	0.81 235	0.68 269	0.67 332	0.68 309	0.73 310	0.42 232	1.10 252	0.59 286	0.11 151	0.08 68	0.14 261	0.14 230	0.25 269	0.21 259
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample4	0.50 201	0.42 160	1.88 199	0.32 176	0.19 121	0.56 137	0.26 153	0.93 324	0.65 246	0.54 209	0.54 199	0.45 157	0.36 166	1.79 341	0.36 181	0.13 228	0.10 159	0.13 227	0.12 175	0.17 155	0.16 191

MDST_ROB	1.17 411	0.42 160	3.87 441	0.54 381	0.44 364	4.11 461	0.58 371	1.31 427	0.84 370	2.12 441	1.12 398	0.98 383	0.71 353	4.24 457	0.99 350	0.16 299	0.14 259	0.19 346	0.17 287	0.18 179	0.35 368

CBMV_ROB	0.76 356	0.42 160	2.68 370	0.33 196	0.22 167	0.74 330	0.47 341	0.96 349	0.76 343	1.04 401	0.96 378	0.88 362	0.93 389	2.06 381	1.19 369	0.22 365	0.24 365	0.27 384	0.25 350	0.25 269	0.28 329

SGM-Forest	1.04 401	0.42 160	3.59 438	0.41 313	0.32 285	1.05 399	1.32 441	0.94 332	0.83 368	1.16 409	2.23 436	1.03 393	1.39 423	2.49 416	2.35 422	0.21 352	0.21 351	0.20 354	0.19 316	0.23 244	0.32 355
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_sample5	0.51 218	0.43 164	1.83 180	0.32 176	0.18 96	0.55 123	0.26 153	0.92 316	0.65 246	0.53 197	0.59 235	0.45 157	0.36 166	1.87 356	0.36 181	0.13 228	0.10 159	0.13 227	0.12 175	0.17 155	0.16 191

IGEV++	0.34 47	0.43 164	1.32 40	0.31 148	0.14 17	0.32 13	0.21 51	0.70 147	0.34 8	0.22 12	0.28 29	0.22 13	0.27 99	0.35 55	0.27 96	0.09 23	0.39 414	0.08 4	0.15 252	0.25 269	0.45 403

CoDeX	0.52 229	0.43 164	2.25 299	0.29 108	0.26 224	0.61 217	0.32 256	0.99 373	0.68 269	0.48 150	0.55 208	0.52 203	0.40 205	1.60 313	0.35 179	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.10 86	0.13 66	0.12 86

DualNet	0.51 218	0.43 164	1.83 180	0.32 176	0.18 96	0.55 123	0.26 153	0.92 316	0.65 246	0.54 209	0.62 260	0.45 157	0.36 166	1.87 356	0.36 181	0.13 228	0.10 159	0.13 227	0.12 175	0.17 155	0.16 191

gwcnet-sp	0.49 192	0.43 164	2.54 353	0.31 148	0.22 167	0.67 289	0.31 233	0.78 213	0.65 246	0.58 263	0.47 128	0.46 170	0.43 242	0.76 216	0.46 233	0.11 151	0.11 204	0.11 120	0.11 143	0.15 101	0.14 135

scenet	0.49 192	0.43 164	2.54 353	0.31 148	0.22 167	0.67 289	0.31 233	0.78 213	0.65 246	0.58 263	0.47 128	0.46 170	0.43 242	0.76 216	0.46 233	0.11 151	0.11 204	0.11 120	0.11 143	0.15 101	0.14 135

ssnet	0.49 192	0.43 164	2.54 353	0.31 148	0.22 167	0.67 289	0.31 233	0.78 213	0.65 246	0.58 263	0.47 128	0.46 170	0.43 242	0.76 216	0.46 233	0.11 151	0.11 204	0.11 120	0.11 143	0.15 101	0.14 135

ASMatch	0.60 279	0.43 164	2.58 357	0.91 425	0.36 323	0.56 137	0.25 134	0.52 60	0.61 196	0.47 132	1.21 401	0.47 178	0.66 343	1.34 276	0.94 341	0.10 96	0.08 68	0.11 120	0.11 143	0.10 16	0.16 191

DRN-Test	0.64 299	0.43 164	2.44 333	0.39 298	0.44 364	0.80 362	0.41 307	1.02 392	0.78 352	0.80 369	0.63 272	0.69 292	0.56 306	1.79 341	0.69 308	0.15 281	0.12 228	0.17 321	0.16 271	0.18 179	0.17 208

test_sample6	0.52 229	0.44 173	1.81 169	0.33 196	0.18 96	0.55 123	0.27 178	0.94 332	0.66 260	0.54 209	0.62 260	0.47 178	0.36 166	1.97 372	0.38 192	0.14 265	0.10 159	0.13 227	0.13 202	0.17 155	0.16 191

AnonymousM	0.37 68	0.44 173	1.50 75	0.25 23	0.15 31	0.52 99	0.23 92	0.60 109	0.42 40	0.42 101	0.32 53	0.30 67	0.25 69	0.34 51	0.23 51	0.11 151	0.09 127	0.71 427	0.36 399	0.12 40	0.07 3

UNet	0.54 240	0.44 173	2.83 390	0.31 148	0.33 298	0.74 330	0.27 178	0.82 242	0.61 196	0.53 197	0.54 199	0.72 307	0.54 297	0.78 224	0.56 276	0.11 151	0.09 127	0.13 227	0.11 143	0.14 85	0.12 86

ACVNet	0.45 147	0.44 173	1.79 162	0.28 80	0.21 146	0.59 187	0.36 282	0.66 128	0.68 269	0.45 122	0.59 235	0.69 292	0.40 205	0.44 98	0.55 269	0.11 151	0.09 127	0.10 70	0.09 53	0.34 343	0.10 41

acv_ft	0.48 175	0.44 173	1.76 129	0.32 176	0.41 356	0.63 254	0.28 193	0.81 235	0.68 269	0.61 291	0.59 235	0.69 292	0.45 253	0.44 98	0.63 294	0.11 151	0.09 127	0.10 70	0.09 53	0.41 382	0.10 41

MSMDNet	0.46 156	0.44 173	2.28 303	0.26 45	0.20 136	0.55 123	0.21 51	0.75 177	0.64 233	0.48 150	0.55 208	0.68 285	0.56 306	0.46 113	0.30 133	0.11 151	0.10 159	0.13 227	0.10 86	0.18 179	0.15 168

PCWNet_CMD	0.46 156	0.45 179	2.28 303	0.26 45	0.20 136	0.55 123	0.21 51	0.75 177	0.64 233	0.48 150	0.55 208	0.68 285	0.57 311	0.46 113	0.30 133	0.11 151	0.10 159	0.14 261	0.10 86	0.18 179	0.14 135

CroCo-Stereo	0.30 21	0.45 179	1.08 14	0.31 148	0.17 69	0.19 1	0.21 51	0.73 163	0.50 99	0.21 7	0.24 14	0.55 212	0.22 39	0.27 5	0.26 88	0.09 23	0.08 68	0.08 4	0.07 15	0.12 40	0.09 23
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
SMFormer	0.50 201	0.46 181	1.60 88	0.30 122	0.15 31	0.45 41	0.24 119	0.90 297	0.72 303	0.56 236	0.64 287	0.51 197	0.41 216	1.87 356	0.49 250	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.15 101	0.16 191

tta	0.50 201	0.46 181	1.60 88	0.30 122	0.15 31	0.45 41	0.24 119	0.90 297	0.72 303	0.56 236	0.64 287	0.51 197	0.41 216	1.87 356	0.49 250	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.14 85	0.11 55

qqq1	0.48 175	0.46 181	1.60 88	0.30 122	0.15 31	0.45 41	0.24 119	0.90 297	0.72 303	0.56 236	0.64 287	0.51 197	0.41 216	1.87 356	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.09 30	0.08 36	0.14 85	0.11 55

fff1	0.48 175	0.46 181	1.60 88	0.30 122	0.15 31	0.45 41	0.24 119	0.90 297	0.72 303	0.56 236	0.64 287	0.51 197	0.41 216	1.87 356	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.09 30	0.08 36	0.14 85	0.11 55

anonymousa	0.48 175	0.46 181	2.44 333	0.29 108	0.34 305	0.61 217	0.25 134	0.66 128	0.54 142	0.53 197	0.77 347	0.73 310	0.46 264	0.33 45	0.31 145	0.10 96	0.09 127	0.12 171	0.29 366	0.10 16	0.19 239

CFNet_pseudo	0.45 147	0.46 181	2.23 297	0.25 23	0.19 121	0.56 137	0.21 51	0.77 199	0.60 181	0.49 161	0.56 219	0.69 292	0.47 269	0.52 148	0.31 145	0.11 151	0.10 159	0.15 287	0.10 86	0.17 155	0.14 135

ac_64	0.55 252	0.46 181	1.92 218	0.36 256	0.34 305	0.63 254	0.31 233	0.82 242	0.61 196	0.55 226	0.51 168	0.89 364	0.48 277	1.83 349	0.55 269	0.14 265	0.11 204	0.12 171	0.12 175	0.18 179	0.12 86

ccs_rob	0.45 147	0.46 181	2.22 293	0.26 45	0.19 121	0.56 137	0.21 51	0.77 199	0.60 181	0.49 161	0.56 219	0.69 292	0.47 269	0.52 148	0.31 145	0.11 151	0.09 127	0.16 304	0.10 86	0.17 155	0.14 135

rvit_0105_3	0.39 87	0.47 189	1.46 63	0.33 196	0.19 121	0.45 41	0.35 275	0.69 142	0.65 246	0.37 76	0.37 76	0.40 114	0.31 142	0.44 98	0.30 133	0.18 324	0.17 314	0.17 321	0.18 297	0.15 101	0.15 168

UGAM	0.58 269	0.47 189	2.21 289	0.30 122	0.19 121	0.53 106	0.34 268	0.59 100	0.63 225	0.44 112	0.73 336	0.78 330	0.37 179	2.58 422	0.39 203	0.10 96	0.08 68	0.17 321	0.14 230	0.42 386	0.17 208

plain	0.37 68	0.47 189	2.15 279	0.27 58	0.19 121	0.33 15	0.20 34	0.58 94	0.46 69	0.23 19	0.37 76	0.23 20	0.25 69	0.45 107	0.28 105	0.11 151	0.08 68	0.13 227	0.09 53	0.42 386	0.12 86

RAStereo	0.28 9	0.48 192	1.52 78	0.26 45	0.18 96	0.25 3	0.19 21	0.42 12	0.35 10	0.20 5	0.25 19	0.20 5	0.16 4	0.24 2	0.24 70	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.08 36	0.12 40	0.08 13

test-1	0.44 129	0.48 192	1.69 103	0.30 122	0.27 236	0.50 76	0.28 193	0.80 231	0.43 48	0.40 90	0.54 199	0.41 120	0.24 56	0.31 30	1.16 368	0.09 23	0.20 343	0.10 70	0.17 287	0.11 29	0.26 317

MMNet	0.50 201	0.48 192	1.93 221	0.33 196	0.27 236	0.79 356	0.28 193	0.81 235	0.74 321	0.60 284	0.56 219	0.59 239	0.55 302	0.79 225	0.59 286	0.10 96	0.09 127	0.12 171	0.11 143	0.13 66	0.14 135

EKT-Stereo	1.47 431	0.49 195	1.93 221	2.57 461	19.31 474	0.55 123	0.22 69	0.69 142	0.42 40	0.38 82	0.36 73	0.43 137	0.27 99	0.69 201	0.26 88	0.12 199	0.14 259	0.11 120	0.16 271	0.20 213	0.15 168

HH	0.49 192	0.49 195	2.78 386	0.50 364	0.41 356	0.38 29	0.23 92	0.72 155	0.38 19	0.63 310	0.48 140	0.87 358	0.41 216	0.64 184	0.21 34	0.09 23	0.17 314	0.10 70	0.09 53	0.16 134	0.12 86

HanStereo	0.49 192	0.49 195	2.78 386	0.50 364	0.41 356	0.38 29	0.23 92	0.72 155	0.38 19	0.63 310	0.48 140	0.87 358	0.41 216	0.64 184	0.21 34	0.09 23	0.17 314	0.10 70	0.09 53	0.16 134	0.12 86

TANstereo	0.33 40	0.49 195	1.75 125	0.23 4	0.12 3	0.54 111	0.16 9	0.40 6	0.45 64	0.45 122	0.51 168	0.26 44	0.22 39	0.29 18	0.20 24	0.10 96	0.10 159	0.08 4	0.06 8	0.08 1	0.11 55

pcwnet_v2	0.64 299	0.49 195	4.41 451	0.32 176	0.27 236	0.60 197	0.25 134	0.97 357	0.88 379	0.59 276	0.70 326	0.63 254	0.55 302	0.66 193	0.37 186	0.17 313	0.15 282	0.15 287	0.14 230	0.21 221	0.23 289

HCRNet	0.46 156	0.49 195	1.65 95	0.38 290	0.29 252	0.58 171	0.22 69	0.75 177	0.62 214	0.47 132	0.49 157	0.48 189	0.36 166	1.12 258	0.37 186	0.15 281	0.10 159	0.15 287	0.13 202	0.17 155	0.17 208

CFNet_ucs	0.48 175	0.50 201	2.32 307	0.26 45	0.22 167	0.57 155	0.22 69	0.85 262	0.65 246	0.53 197	0.64 287	0.68 285	0.44 249	0.54 157	0.31 145	0.13 228	0.12 228	0.16 304	0.11 143	0.19 199	0.17 208

RAFT-RH_RVC	0.61 287	0.50 201	2.33 310	0.36 256	0.29 252	0.60 197	0.18 17	0.44 19	0.58 170	0.76 361	1.91 426	0.47 178	0.29 126	1.60 313	1.23 374	0.14 265	0.07 14	0.13 227	0.13 202	0.10 16	0.09 23

stereogan	0.69 325	0.51 203	2.44 333	0.39 298	0.39 341	1.01 397	0.41 307	0.94 332	0.92 389	0.73 355	0.85 362	1.15 411	0.69 349	1.57 306	0.53 264	0.19 338	0.18 324	0.20 354	0.16 271	0.36 355	0.24 299

ff7	0.32 33	0.52 204	1.38 49	0.25 23	0.16 45	0.56 137	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.23 8	0.20 5	0.23 49	0.48 125	0.19 6	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.18 297	0.23 244	0.22 269

ffff	0.32 33	0.52 204	1.38 49	0.25 23	0.16 45	0.56 137	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.23 8	0.20 5	0.23 49	0.48 125	0.19 6	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.18 297	0.23 244	0.22 269

11t	0.32 33	0.52 204	1.38 49	0.25 23	0.16 45	0.56 137	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.23 8	0.20 5	0.23 49	0.48 125	0.19 6	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.18 297	0.23 244	0.22 269

ccc-4	0.32 33	0.52 204	1.38 49	0.25 23	0.16 45	0.56 137	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.23 8	0.20 5	0.23 49	0.48 125	0.19 6	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.18 297	0.23 244	0.22 269

DMCA	0.41 98	0.52 204	1.26 33	0.31 148	0.24 196	0.59 187	0.26 153	0.77 199	0.63 225	0.58 263	0.48 140	0.57 230	0.35 160	0.40 82	0.50 255	0.14 265	0.10 159	0.14 261	0.10 86	0.15 101	0.15 168

WCG-NET（raft）	0.32 33	0.53 209	1.21 27	0.23 4	0.12 3	0.44 40	0.24 119	0.40 6	0.50 99	0.35 68	0.35 68	0.47 178	0.25 69	0.35 55	0.20 24	0.08 5	0.29 389	0.08 4	0.07 15	0.22 235	0.11 55

anonymousdsp	0.34 47	0.53 209	1.47 67	0.25 23	0.16 45	0.56 137	0.23 92	0.49 41	0.40 30	0.25 35	0.24 14	0.22 13	0.24 56	0.55 161	0.19 6	0.09 23	0.11 204	0.10 70	0.18 297	0.24 259	0.29 335

IRAFT_RVC	0.54 240	0.53 209	1.78 143	0.46 347	0.21 146	0.58 171	0.43 316	0.65 126	0.66 260	0.54 209	0.50 164	0.49 191	0.51 287	1.58 310	1.01 355	0.11 151	0.25 378	0.13 227	0.10 86	0.15 101	0.13 120

iRaftStereo_RVC	0.37 68	0.53 209	1.41 54	0.28 80	0.15 31	0.52 99	0.20 34	0.54 78	0.46 69	0.37 76	0.43 106	0.41 120	0.23 49	0.36 61	0.26 88	0.09 23	0.15 282	0.12 171	0.11 143	0.41 382	0.37 382

rvit_105_1	0.44 129	0.54 213	1.46 63	0.36 256	0.24 196	0.51 82	0.45 330	0.75 177	0.74 321	0.45 122	0.44 116	0.44 148	0.36 166	0.62 179	0.38 192	0.20 346	0.18 324	0.18 340	0.22 338	0.18 179	0.18 227

MaDis-Stereo	0.29 15	0.54 213	1.44 60	0.24 11	0.29 252	0.29 6	0.16 9	0.45 22	0.37 17	0.19 4	0.21 4	0.28 58	0.22 39	0.30 23	0.29 119	0.10 96	0.09 127	0.10 70	0.08 36	0.11 29	0.11 55

ProNet	0.30 21	0.54 213	1.29 35	0.25 23	0.15 31	0.47 57	0.25 134	0.48 35	0.39 25	0.21 7	0.23 8	0.22 13	0.20 24	0.44 98	0.19 6	0.08 5	0.08 68	0.10 70	0.08 36	0.23 244	0.12 86

IGEV-Stereo	0.34 47	0.54 213	1.47 67	0.25 23	0.16 45	0.56 137	0.23 92	0.49 41	0.40 30	0.25 35	0.24 14	0.22 13	0.24 56	0.54 157	0.19 6	0.09 23	0.10 159	0.10 70	0.18 297	0.24 259	0.29 335
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TestStereo	0.45 147	0.54 213	2.11 268	0.29 108	0.16 45	0.43 38	0.24 119	0.54 78	0.45 64	0.37 76	0.46 125	0.34 86	0.27 99	1.98 373	0.27 96	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.09 53	0.14 85	0.08 13

XX-Stereo	0.55 252	0.54 213	3.50 436	0.48 360	0.39 341	0.54 111	0.17 11	0.89 291	0.40 30	0.44 112	0.65 296	0.85 352	0.19 18	0.77 220	0.21 34	0.10 96	0.14 259	0.10 70	0.32 382	0.17 155	0.14 135

delet	0.52 229	0.54 213	1.62 93	0.31 148	0.35 316	0.74 330	0.46 333	0.85 262	0.74 321	0.55 226	0.60 248	0.67 279	0.50 285	1.12 258	0.57 279	0.11 151	0.11 204	0.13 227	0.14 230	0.16 134	0.12 86

FCDSN-DC	1.29 419	0.54 213	2.50 344	0.47 352	0.41 356	1.12 407	0.60 375	1.10 411	1.27 423	2.23 447	2.87 448	3.67 449	3.12 455	2.39 406	1.69 396	0.30 396	0.26 380	0.31 396	0.30 372	0.35 351	0.38 385
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FAT-Stereo	0.70 329	0.54 213	2.88 392	0.36 256	0.29 252	0.62 237	0.54 357	0.97 357	0.87 376	0.76 361	0.92 371	0.94 376	0.80 370	1.84 354	0.57 279	0.18 324	0.19 334	0.17 321	0.16 271	0.22 235	0.25 308

DLCB_ROB	0.54 240	0.55 222	1.49 72	0.36 256	0.25 211	0.65 277	0.36 282	0.80 231	0.70 286	0.72 351	0.69 316	0.83 346	0.46 264	1.53 301	0.60 288	0.13 228	0.12 228	0.14 261	0.14 230	0.14 85	0.13 120

IPLGR	0.54 240	0.56 223	2.68 370	0.36 256	0.18 96	0.62 237	0.54 357	1.02 392	0.64 233	0.73 355	0.46 125	0.47 178	0.45 253	1.12 258	0.29 119	0.09 23	0.08 68	0.11 120	0.09 53	0.19 199	0.12 86

STrans-v2	0.67 314	0.56 223	2.64 365	0.27 58	0.23 183	0.57 155	0.33 264	0.96 349	0.69 278	0.92 390	0.85 362	0.89 364	0.93 389	1.83 349	1.21 372	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.09 53	0.11 29	0.12 86

TransformOpticalFlow	0.64 299	0.56 223	2.66 368	0.44 329	0.26 224	0.62 237	0.28 193	0.83 248	0.71 295	0.76 361	0.74 339	0.91 367	0.85 378	1.83 349	0.81 332	0.10 96	0.07 14	0.11 120	0.09 53	0.11 29	0.12 86

RYNet	0.70 329	0.56 223	2.25 299	0.35 238	0.41 356	0.86 376	0.43 316	0.94 332	0.82 365	0.62 302	0.53 189	0.91 367	0.60 320	2.70 430	1.00 351	0.14 265	0.11 204	0.16 304	0.14 230	0.25 269	0.27 324

FC-DCNN v2	1.54 435	0.58 227	2.80 388	0.44 329	0.39 341	2.05 446	0.66 386	1.90 446	1.84 443	2.79 456	2.97 452	4.41 456	3.07 453	2.65 426	2.30 421	0.29 393	0.26 380	0.31 396	0.30 372	0.32 328	0.38 385

FC-DCNN	1.49 433	0.59 228	2.88 392	0.44 329	0.39 341	1.97 443	0.66 386	1.67 440	1.70 438	2.72 455	2.89 449	4.22 452	2.97 452	2.55 421	2.19 416	0.29 393	0.26 380	0.31 396	0.30 372	0.32 328	0.39 389

MIM_Stereo	0.41 98	0.60 229	1.88 199	0.31 148	0.21 146	0.50 76	0.19 21	0.64 121	0.44 51	0.43 106	0.53 189	0.43 137	0.27 99	0.51 144	0.28 105	0.08 5	0.14 259	0.11 120	0.10 86	0.26 287	0.26 317

ssnet_v2	0.55 252	0.60 229	1.86 193	0.32 176	0.22 167	0.72 322	0.44 324	0.94 332	0.74 321	0.63 310	0.54 199	0.81 340	0.47 269	0.77 220	0.70 309	0.16 299	0.14 259	0.14 261	0.14 230	0.30 315	0.30 343

psmorigin	1.36 424	0.60 229	13.80 471	0.37 276	0.29 252	0.62 237	0.33 264	0.77 199	0.61 196	0.96 395	0.88 367	1.17 414	0.73 359	4.00 454	0.86 337	0.19 338	0.22 356	0.17 321	0.18 297	0.24 259	0.29 335

DPSNet	0.86 379	0.60 229	2.34 312	0.58 393	0.36 323	1.07 405	0.75 403	1.30 426	1.05 404	0.70 344	0.68 309	0.94 376	1.29 412	2.08 383	1.82 402	0.26 383	0.23 362	0.16 304	0.17 287	0.48 399	0.40 393

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 287	0.61 233	3.35 433	0.33 196	0.58 402	0.66 283	0.20 34	0.98 361	0.55 147	0.73 355	0.52 180	0.99 386	0.65 338	0.58 167	0.29 119	0.10 96	0.16 298	0.10 70	0.41 410	0.29 304	0.20 253

rvit_stereo_ft	0.31 28	0.61 233	1.18 22	0.32 176	0.21 146	0.28 4	0.27 178	0.55 83	0.48 86	0.23 19	0.27 26	0.28 58	0.26 83	0.32 37	0.25 81	0.13 228	0.09 127	0.11 120	0.11 143	0.13 66	0.14 135

H2IRNET	0.40 92	0.61 233	1.90 209	0.29 108	0.17 69	0.54 111	0.18 17	0.52 60	0.50 99	0.27 48	0.56 219	0.47 178	0.35 160	0.46 113	0.33 165	0.10 96	0.07 14	0.12 171	0.14 230	0.32 328	0.12 86

ToySt	0.44 129	0.61 233	1.89 206	0.29 108	0.18 96	0.55 123	0.35 275	0.67 137	0.53 130	0.39 88	0.50 164	0.59 239	0.43 242	0.51 144	0.49 250	0.10 96	0.12 228	0.13 227	0.16 271	0.24 259	0.19 239

CroCo-Stereo Lap2	0.33 40	0.61 233	1.47 67	0.32 176	0.38 339	0.23 2	0.22 69	0.58 94	0.46 69	0.22 12	0.27 26	0.29 65	0.23 49	0.32 37	0.26 88	0.09 23	0.09 127	0.10 70	0.08 36	0.21 221	0.14 135

psm_up	0.57 264	0.61 233	1.83 180	0.35 238	0.30 262	0.64 265	0.37 289	0.90 297	0.68 269	0.59 276	0.55 208	0.68 285	0.54 297	1.91 366	0.46 233	0.16 299	0.15 282	0.16 304	0.15 252	0.23 244	0.13 120

DualNet (step1)	0.59 274	0.62 239	1.93 221	0.27 58	0.22 167	0.68 301	0.31 233	0.93 324	0.66 260	0.57 247	0.51 168	0.55 212	0.45 253	1.11 255	0.38 192	0.61 421	0.14 259	0.87 431	0.56 426	0.25 269	0.23 289

test_sample9	0.94 389	0.62 239	1.93 221	0.27 58	0.22 167	0.68 301	0.31 233	0.93 324	0.66 260	0.57 247	0.51 168	0.55 212	0.45 253	1.91 366	2.55 426	0.61 421	4.16 465	0.87 431	0.56 426	0.25 269	0.23 289

test_sample8	1.12 404	0.62 239	1.93 221	0.27 58	0.22 167	0.68 301	0.31 233	0.95 344	0.61 196	1.18 416	0.56 219	2.53 440	1.31 415	1.91 366	2.55 426	0.61 421	4.16 465	0.87 431	0.56 426	0.25 269	0.23 289

gcap-zeroshot	0.41 98	0.62 239	1.78 143	0.31 148	0.32 285	0.69 307	0.21 51	0.74 167	0.52 112	0.43 106	0.35 68	0.62 251	0.24 56	0.41 84	0.24 70	0.09 23	0.16 298	0.09 30	0.31 377	0.08 1	0.09 23

GMOStereo	0.41 98	0.62 239	1.78 143	0.28 80	0.36 323	0.51 82	0.31 233	0.53 68	0.44 51	0.57 247	0.48 140	0.41 120	0.27 99	0.28 9	0.23 51	0.08 5	0.38 408	0.13 227	0.11 143	0.34 343	0.11 55

error version	0.41 98	0.62 239	1.78 143	0.28 80	0.36 323	0.51 82	0.31 233	0.53 68	0.44 51	0.57 247	0.48 140	0.41 120	0.27 99	0.28 9	0.23 51	0.08 5	0.38 408	0.13 227	0.11 143	0.34 343	0.11 55

test-v	0.41 98	0.62 239	1.78 143	0.28 80	0.36 323	0.51 82	0.31 233	0.53 68	0.44 51	0.57 247	0.48 140	0.41 120	0.27 99	0.28 9	0.23 51	0.08 5	0.38 408	0.13 227	0.11 143	0.34 343	0.11 55

THIR-Stereo	0.86 379	0.62 239	2.13 273	0.25 23	0.16 45	0.58 171	2.74 460	0.59 100	0.51 106	0.62 302	1.62 419	0.97 382	1.80 438	1.69 325	2.25 419	0.10 96	0.08 68	0.14 261	0.11 143	0.15 101	0.11 55

test-2	0.41 98	0.62 239	1.78 143	0.28 80	0.36 323	0.51 82	0.31 233	0.53 68	0.44 51	0.57 247	0.48 140	0.41 120	0.27 99	0.28 9	0.23 51	0.08 5	0.38 408	0.13 227	0.11 143	0.34 343	0.11 55

sAnonymous2	0.38 74	0.62 239	2.15 279	0.31 148	0.24 196	0.34 18	0.27 178	0.53 68	0.46 69	0.24 22	0.29 34	0.23 20	0.28 113	0.28 9	0.22 44	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.13 202	0.38 368	0.35 368

CroCo_RVC	0.38 74	0.62 239	2.15 279	0.31 148	0.24 196	0.34 18	0.27 178	0.53 68	0.46 69	0.24 22	0.29 34	0.23 20	0.28 113	0.28 9	0.22 44	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.13 202	0.38 368	0.35 368

DCRE	0.50 201	0.63 250	2.13 273	0.30 122	0.23 183	0.45 41	0.24 119	0.59 100	0.53 130	0.50 168	2.10 430	0.42 133	0.26 83	0.35 55	0.23 51	0.09 23	0.14 259	0.10 70	0.32 382	0.16 134	0.15 168

DGSMNet	2.89 453	0.63 250	3.18 422	3.43 465	4.17 463	2.57 454	6.98 467	0.97 357	0.83 368	0.56 236	1.86 425	0.79 335	0.62 333	1.64 318	1.39 383	4.61 464	5.01 467	5.17 468	4.71 467	4.44 467	4.19 466

ACVNet-DCA	0.42 113	0.64 252	2.07 258	0.35 238	0.14 17	0.76 339	0.25 134	0.76 189	0.52 112	0.31 60	0.38 84	0.24 27	0.38 185	0.69 201	0.19 6	0.10 96	0.24 365	0.11 120	0.09 53	0.12 40	0.14 135

xx1	0.46 156	0.64 252	2.07 258	0.35 238	0.14 17	0.76 339	0.25 134	0.74 167	1.01 400	0.31 60	0.38 84	0.46 170	0.36 166	0.69 201	0.19 6	0.10 96	0.24 365	0.12 171	0.12 175	0.12 40	0.14 135

1test111	0.44 129	0.64 252	2.07 258	0.35 238	0.14 17	0.76 339	0.25 134	0.76 189	0.52 112	0.31 60	0.38 84	0.24 27	0.38 185	0.96 238	0.30 133	0.10 96	0.24 365	0.11 120	0.09 53	0.12 40	0.14 135

cc1	0.47 170	0.64 252	2.07 258	0.35 238	0.14 17	0.76 339	0.25 134	0.74 167	1.01 400	0.31 60	0.38 84	0.24 27	0.38 185	0.69 201	0.19 6	0.10 96	0.24 365	0.11 120	0.09 53	0.25 269	0.40 393

tt1	0.44 129	0.64 252	1.83 180	0.35 238	0.14 17	0.76 339	0.25 134	0.74 167	0.88 379	0.31 60	0.37 76	0.25 35	0.35 160	0.63 182	0.19 6	0.10 96	0.24 365	0.11 120	0.09 53	0.25 269	0.36 376

G-Net	0.99 394	0.64 252	2.76 382	0.57 391	0.67 414	2.03 445	0.72 401	0.76 189	0.67 267	1.14 408	2.56 442	1.30 419	1.02 398	1.48 296	1.74 399	0.25 380	0.24 365	0.24 375	0.26 356	0.37 362	0.31 350

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 329	0.65 258	3.45 434	0.50 364	0.60 409	0.75 336	0.23 92	0.96 349	0.60 181	0.76 361	1.30 407	0.81 340	0.60 320	0.57 164	0.82 333	0.10 96	0.16 298	0.11 120	0.43 413	0.31 322	0.22 269

HHNet	0.60 279	0.65 258	2.60 362	0.36 256	0.25 211	0.64 265	0.61 378	0.64 121	0.62 214	0.55 226	1.13 399	0.32 77	0.60 320	0.42 89	1.79 401	0.15 281	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.18 179	0.15 168

OMP-Stereo	0.59 274	0.65 258	1.74 119	0.56 389	0.37 334	0.60 197	0.26 153	0.70 147	0.65 246	0.66 328	0.60 248	0.69 292	0.32 147	2.09 385	1.20 370	0.10 96	0.07 14	0.12 171	0.09 53	0.17 155	0.10 41

IIG-Stereo	0.59 274	0.65 258	1.74 119	0.54 381	0.23 183	0.61 217	0.21 51	0.73 163	0.65 246	0.64 319	0.69 316	0.69 292	0.38 185	2.09 385	1.39 383	0.11 151	0.07 14	0.11 120	0.09 53	0.15 101	0.09 23

DANet	0.80 368	0.65 258	2.21 289	1.19 441	0.48 382	0.74 330	1.25 438	0.89 291	1.53 433	0.89 387	0.71 330	0.96 379	0.56 306	1.83 349	0.96 343	0.18 324	0.16 298	0.19 346	0.16 271	0.26 287	0.29 335
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NOSS_ROB	0.64 299	0.65 258	1.62 93	0.46 347	0.25 211	0.67 289	0.30 221	0.93 324	0.77 347	0.59 276	0.57 226	0.77 327	0.38 185	2.78 434	0.44 229	0.23 368	0.24 365	0.28 387	0.26 356	0.27 295	0.39 389

anonymity	0.80 368	0.66 264	1.29 35	0.59 396	0.75 420	0.67 289	0.52 351	0.95 344	0.71 295	0.94 392	0.70 326	0.67 279	0.87 382	0.71 208	1.35 380	0.64 424	0.62 434	0.58 420	1.44 459	0.60 416	0.65 425

raft+_RVC	0.44 129	0.67 265	1.85 185	0.34 223	0.71 418	0.51 82	0.25 134	0.64 121	0.51 106	0.35 68	0.45 119	0.32 77	0.28 113	0.43 92	0.32 155	0.09 23	0.19 334	0.10 70	0.09 53	0.20 213	0.40 393

APVNet	0.70 329	0.67 265	2.71 374	0.38 290	0.36 323	0.85 374	0.43 316	0.91 307	0.68 269	0.55 226	0.69 316	0.75 321	0.55 302	2.31 397	0.78 326	0.17 313	0.17 314	0.24 375	0.19 316	0.33 336	0.23 289

model_zeroshot	0.44 129	0.68 267	1.97 243	0.28 80	0.18 96	0.69 307	0.21 51	0.63 120	0.40 30	1.00 397	0.34 64	0.42 133	0.20 24	0.69 201	0.24 70	0.10 96	0.22 356	0.10 70	0.22 338	0.12 40	0.10 41

raftrobust	0.38 74	0.68 267	1.54 80	0.32 176	0.46 378	0.52 99	0.21 51	0.56 86	0.42 40	0.52 187	0.35 68	0.31 69	0.33 150	0.37 68	0.30 133	0.10 96	0.11 204	0.08 4	0.07 15	0.21 221	0.19 239

RASNet	0.61 287	0.68 267	2.03 254	0.35 238	0.46 378	0.65 277	0.28 193	0.78 213	0.70 286	0.48 150	0.64 287	0.93 372	0.61 328	2.21 392	0.73 318	0.12 199	0.09 127	0.09 30	0.10 86	0.14 85	0.11 55

PASM	0.72 339	0.68 267	1.91 215	0.47 352	0.44 364	0.60 197	0.51 348	0.76 189	0.80 360	0.77 365	0.67 301	0.87 358	0.61 328	2.40 407	0.67 303	0.32 399	0.35 402	0.36 404	0.41 410	0.45 396	0.39 389

HGLStereo	0.54 240	0.69 271	2.00 246	0.35 238	0.40 349	0.66 283	0.30 221	0.83 248	0.62 214	0.57 247	0.69 316	0.69 292	0.54 297	1.07 249	0.55 269	0.13 228	0.13 244	0.13 227	0.11 143	0.19 199	0.17 208

S-Stereo	0.80 368	0.69 271	3.89 442	0.39 298	0.37 334	0.69 307	0.70 397	0.94 332	0.98 397	0.62 302	0.91 370	0.83 346	0.60 320	2.37 400	0.66 300	0.18 324	0.21 351	0.17 321	0.18 297	0.30 315	0.35 368

STTStereo	0.51 218	0.69 271	2.14 278	0.36 256	0.30 262	0.61 217	0.32 256	0.77 199	0.60 181	0.60 284	0.54 199	0.67 279	0.43 242	0.86 232	0.42 217	0.16 299	0.15 282	0.17 321	0.20 326	0.16 134	0.15 168

EDNetEfficient	1.27 418	0.70 274	4.05 447	0.64 403	0.98 433	0.94 388	1.40 446	0.85 262	1.75 440	2.34 450	1.33 410	1.05 398	2.21 444	1.58 310	4.15 450	0.15 281	0.19 334	0.14 261	0.27 360	0.38 368	0.32 355

DeepPruner_ROB	0.50 201	0.70 274	1.94 228	0.29 108	0.26 224	0.63 254	0.31 233	0.80 231	0.48 86	0.61 291	0.55 208	0.66 270	0.38 185	0.98 240	0.40 209	0.19 338	0.14 259	0.14 261	0.14 230	0.23 244	0.17 208

LMCR-Stereo	0.52 229	0.71 276	2.39 322	0.40 307	0.21 146	0.74 330	0.31 233	1.02 392	0.64 233	0.61 291	0.63 272	0.39 106	0.51 287	0.62 179	0.42 217	0.19 338	0.09 127	0.12 171	0.09 53	0.23 244	0.12 86

ADLNet	0.60 279	0.71 276	1.95 231	0.35 238	0.34 305	0.67 289	0.34 268	0.90 297	0.74 321	0.68 339	0.62 260	0.80 337	0.45 253	1.78 337	0.64 298	0.14 265	0.11 204	0.14 261	0.14 230	0.29 304	0.21 259

GwcNet	0.69 325	0.71 276	3.12 416	0.36 256	0.45 372	0.81 363	0.44 324	0.86 271	0.84 370	0.60 284	0.74 339	0.82 344	0.49 282	1.65 319	0.66 300	0.16 299	0.15 282	0.15 287	0.15 252	0.31 322	0.24 299

ETE_ROB	0.60 279	0.71 276	1.55 82	0.37 276	0.25 211	0.69 307	0.51 348	1.47 432	0.70 286	0.80 369	0.69 316	0.85 352	0.49 282	1.36 278	0.58 284	0.16 299	0.13 244	0.19 346	0.16 271	0.21 221	0.23 289

StereoVision	0.45 147	0.72 280	1.94 228	0.33 196	0.32 285	0.47 57	0.26 153	0.68 140	0.57 160	0.32 66	0.89 369	0.45 157	0.27 99	0.49 135	0.36 181	0.13 228	0.15 282	0.16 304	0.15 252	0.19 199	0.13 120

Sa-1000	0.51 218	0.72 280	1.90 209	0.31 148	0.60 409	0.60 197	0.31 233	0.94 332	0.71 295	0.52 187	0.83 355	0.42 133	0.33 150	0.68 195	0.28 105	0.10 96	0.09 127	0.13 227	0.29 366	0.29 304	0.10 41

XPNet_ROB	0.61 287	0.72 280	1.66 99	0.37 276	0.27 236	0.67 289	0.47 341	0.89 291	0.71 295	0.78 367	0.70 326	0.81 340	0.53 294	1.70 326	0.76 322	0.21 352	0.16 298	0.16 304	0.15 252	0.20 213	0.21 259

GANet-RSSM	0.55 252	0.73 283	1.90 209	0.36 256	0.26 224	0.59 187	0.27 178	0.78 213	0.52 112	0.47 132	0.57 226	0.63 254	0.45 253	1.92 370	0.43 225	0.14 265	0.10 159	0.25 380	0.11 143	0.34 343	0.14 135

BEATNet_4x	0.47 170	0.73 283	1.91 215	0.33 196	0.15 31	0.56 137	0.25 134	0.85 262	0.58 170	0.54 209	0.51 168	0.57 230	0.42 232	0.57 164	0.61 290	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.09 53	0.20 213	0.16 191

edge stereo	0.81 373	0.73 283	3.30 429	0.37 276	1.21 446	0.62 237	0.39 299	0.93 324	0.79 357	0.80 369	0.88 367	1.14 410	0.71 353	2.18 390	0.71 311	0.21 352	0.20 343	0.26 383	0.18 297	0.38 368	0.26 317

SACVNet	0.60 279	0.74 286	1.90 209	0.37 276	0.28 246	0.64 265	0.37 289	0.86 271	0.61 196	0.65 326	0.62 260	0.69 292	0.44 249	2.08 383	0.42 217	0.18 324	0.14 259	0.16 304	0.15 252	0.38 368	0.24 299

GwcNet-ADL	0.50 201	0.74 286	2.90 398	0.31 148	0.20 136	0.58 171	0.29 214	0.87 280	0.64 233	0.47 132	0.47 128	0.56 224	0.33 150	0.46 113	0.46 233	0.13 228	0.12 228	0.09 30	0.09 53	0.14 85	0.21 259

SA	0.50 201	0.75 288	1.95 231	0.31 148	0.61 411	0.57 155	0.31 233	0.91 307	0.73 317	0.42 101	0.62 260	0.38 102	0.47 269	0.68 195	0.29 119	0.09 23	0.09 127	0.13 227	0.32 382	0.30 315	0.10 41

RAFT_CTSACE	0.46 156	0.76 289	2.07 258	0.35 238	0.30 262	0.54 111	0.30 221	0.61 111	0.48 86	0.49 161	0.76 344	0.55 212	0.36 166	0.58 167	0.22 44	0.08 5	0.13 244	0.11 120	0.10 86	0.41 382	0.08 13

TRStereo	0.53 235	0.76 289	2.38 320	0.42 321	0.29 252	0.69 307	0.23 92	1.81 443	0.55 147	0.36 72	0.32 53	0.47 178	0.40 205	0.46 113	0.25 81	0.12 199	0.11 204	0.11 120	0.41 410	0.13 66	0.32 355

CFNet-ft	0.51 218	0.76 289	1.79 162	0.28 80	0.30 262	0.63 254	0.28 193	0.66 128	0.55 147	0.45 122	0.57 226	0.74 316	0.41 216	1.46 288	0.42 217	0.14 265	0.10 159	0.28 387	0.13 202	0.18 179	0.14 135

CFNet_RVC	0.51 218	0.76 289	1.79 162	0.28 80	0.30 262	0.63 254	0.28 193	0.66 128	0.55 147	0.45 122	0.57 226	0.74 316	0.41 216	1.46 288	0.42 217	0.14 265	0.10 159	0.28 387	0.13 202	0.18 179	0.14 135

HSM	0.62 292	0.76 289	1.72 114	0.30 122	0.29 252	0.64 265	0.28 193	0.94 332	0.62 214	0.58 263	0.57 226	1.40 422	0.64 336	2.59 423	0.42 217	0.11 151	0.08 68	0.10 70	0.08 36	0.14 85	0.11 55

iResNet	0.51 218	0.76 289	2.59 359	0.41 313	0.17 69	0.64 265	0.27 178	0.82 242	0.70 286	0.57 247	0.64 287	0.43 137	0.36 166	0.70 206	0.52 260	0.10 96	0.07 14	0.09 30	0.08 36	0.21 221	0.13 120

LALA_ROB	0.60 279	0.76 289	1.69 103	0.36 256	0.29 252	0.79 356	0.55 360	0.94 332	0.77 347	0.81 374	0.67 301	0.94 376	0.49 282	0.99 241	0.73 318	0.21 352	0.15 282	0.20 354	0.18 297	0.23 244	0.21 259

CBMV	0.71 336	0.76 289	2.64 365	0.33 196	0.20 136	0.78 352	0.79 407	0.98 361	0.78 352	0.85 384	0.71 330	0.86 356	1.10 406	1.46 288	0.62 292	0.18 324	0.20 343	0.21 360	0.19 316	0.25 269	0.33 362
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
fff	0.43 119	0.77 297	1.95 231	0.24 11	0.13 9	0.51 82	0.22 69	0.77 199	0.75 334	0.54 209	0.47 128	0.31 69	0.65 338	0.36 61	0.34 172	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.07 15	0.08 1	0.22 269

ADStereo(finetuned)	0.45 147	0.77 297	2.12 271	0.25 23	0.14 17	0.51 82	0.22 69	0.77 199	0.72 303	0.54 209	0.48 140	0.31 69	0.76 366	0.37 68	0.38 192	0.09 23	0.07 14	0.09 30	0.07 15	0.13 66	0.23 289

XX-TBD	0.34 47	0.77 297	1.75 125	0.34 223	0.13 9	0.51 82	0.17 11	0.43 16	0.50 99	0.37 76	0.49 157	0.23 20	0.18 14	0.28 9	0.24 70	0.10 96	0.07 14	0.08 4	0.06 8	0.09 10	0.07 3

DCANet	0.42 113	0.77 297	1.95 231	0.25 23	0.14 17	0.51 82	0.22 69	0.77 199	0.72 303	0.54 209	0.48 140	0.31 69	0.41 216	0.36 61	0.39 203	0.09 23	0.07 14	0.09 30	0.07 15	0.13 66	0.23 289

csc	0.43 119	0.77 297	1.95 231	0.24 11	0.13 9	0.51 82	0.22 69	0.77 199	0.75 334	0.54 209	0.47 128	0.31 69	0.65 338	0.36 61	0.34 172	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.07 15	0.08 1	0.22 269

cscssc	0.43 119	0.77 297	1.95 231	0.24 11	0.13 9	0.51 82	0.22 69	0.77 199	0.75 334	0.54 209	0.47 128	0.31 69	0.65 338	0.36 61	0.34 172	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.07 15	0.08 1	0.22 269

SHD	0.72 339	0.77 297	2.36 318	0.45 343	0.40 349	0.71 316	0.32 256	1.02 392	1.25 421	1.07 402	0.84 358	0.90 366	0.73 359	1.09 251	0.98 345	0.21 352	0.18 324	0.20 354	0.21 331	0.32 328	0.31 350

FBW_ROB	0.83 375	0.77 297	1.77 138	0.44 329	0.30 262	0.87 380	0.46 333	1.10 411	0.91 386	0.81 374	0.75 342	1.01 389	0.61 328	3.66 452	1.23 374	0.26 383	0.23 362	0.36 404	0.25 350	0.27 295	0.62 422

AACVNet	0.54 240	0.78 305	1.73 115	0.36 256	0.21 146	0.57 155	0.25 134	0.71 150	0.51 106	0.55 226	0.59 235	0.64 262	0.41 216	2.13 387	0.41 215	0.14 265	0.11 204	0.14 261	0.11 143	0.33 336	0.15 168

ELAS_RVC	1.37 426	0.78 305	3.21 425	0.55 387	0.50 384	1.49 422	2.48 458	1.48 433	1.71 439	2.13 444	2.09 429	2.07 434	2.56 448	1.90 365	2.02 408	0.35 403	0.36 404	0.37 408	0.34 389	0.49 401	0.47 406
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 394	0.79 307	2.43 331	0.39 298	0.32 285	1.50 423	1.90 453	0.92 316	0.97 394	1.26 422	1.27 404	1.00 388	1.42 425	1.14 261	3.31 440	0.17 313	0.14 259	0.22 362	0.21 331	0.30 315	0.22 269

ELAS	1.39 427	0.79 307	2.86 391	0.53 378	0.50 384	2.81 455	2.20 455	1.61 439	1.50 432	2.28 449	2.35 437	1.82 430	2.13 442	1.73 330	2.22 417	0.35 403	0.37 406	0.35 402	0.35 392	0.49 401	0.47 406
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MyStereo8	0.54 240	0.80 309	2.76 382	0.32 176	0.33 298	0.71 316	0.20 34	0.87 280	0.57 160	0.51 180	0.59 235	0.50 194	0.33 150	0.68 195	0.55 269	0.10 96	0.29 389	0.10 70	0.13 202	0.21 221	0.34 366

SDNR	1.22 416	0.80 309	2.71 374	0.33 196	1.48 454	1.98 444	0.23 92	1.93 447	2.44 448	0.89 387	2.52 440	1.36 420	0.51 287	3.65 451	1.93 404	0.30 396	0.31 395	0.22 362	0.16 271	0.33 336	0.36 376

aanetorigin	0.77 360	0.80 309	2.59 359	0.43 324	0.44 364	0.58 171	1.01 425	0.57 89	0.68 269	1.53 434	1.23 402	0.81 340	1.08 404	1.07 249	1.07 360	0.18 324	0.15 282	0.17 321	0.21 331	0.54 410	0.30 343

hitnet-ft	0.67 314	0.80 309	1.90 209	0.28 80	0.22 167	0.69 307	0.36 282	0.85 262	0.65 246	0.56 236	0.84 358	1.03 393	0.95 394	2.32 398	0.55 269	0.23 368	0.14 259	0.41 412	0.13 202	0.24 259	0.17 208

CVANet_RVC	0.65 307	0.80 309	2.13 273	0.36 256	0.26 224	0.62 237	0.42 310	0.84 258	0.72 303	0.69 341	0.68 309	0.68 285	0.52 292	2.64 425	0.42 217	0.19 338	0.12 228	0.22 362	0.17 287	0.37 362	0.15 168

TestStereo1	0.49 192	0.81 314	1.85 185	0.39 298	0.57 400	0.56 137	0.34 268	0.75 177	0.69 278	0.44 112	0.63 272	0.35 90	0.42 232	0.64 184	0.29 119	0.10 96	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.33 336	0.26 317

SA-5K	0.49 192	0.81 314	1.85 185	0.39 298	0.57 400	0.56 137	0.34 268	0.75 177	0.69 278	0.44 112	0.63 272	0.35 90	0.42 232	0.64 184	0.29 119	0.10 96	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.33 336	0.26 317

MIPNet	0.83 375	0.81 314	2.40 324	0.61 400	0.18 96	1.48 421	1.39 445	1.60 438	0.74 321	1.94 439	0.85 362	0.73 310	1.68 434	0.87 233	0.31 145	0.09 23	0.08 68	0.11 120	0.32 382	0.25 269	0.12 86

cf-r	0.53 235	0.81 314	2.15 279	0.33 196	0.28 246	0.60 197	0.28 193	0.78 213	0.64 233	0.51 180	0.60 248	0.75 321	0.40 205	1.32 274	0.43 225	0.13 228	0.09 127	0.11 120	0.12 175	0.15 101	0.14 135

PSMNet-RSSM	0.53 235	0.82 318	1.78 143	0.31 148	0.25 211	0.58 171	0.28 193	0.84 258	0.60 181	0.50 168	0.61 255	0.67 279	0.43 242	1.68 323	0.42 217	0.15 281	0.10 159	0.14 261	0.16 271	0.15 101	0.13 120

RP	0.67 314	0.82 318	1.94 228	0.43 324	0.44 364	0.65 277	0.45 330	0.89 291	0.82 365	0.66 328	0.92 371	0.99 386	0.76 366	1.55 303	0.66 300	0.25 380	0.18 324	0.23 369	0.20 326	0.31 322	0.22 269

UCFNet_RVC	0.48 175	0.82 318	1.85 185	0.30 122	0.27 236	0.64 265	0.26 153	0.74 167	0.55 147	0.48 150	0.53 189	0.63 254	0.41 216	0.88 234	0.38 192	0.15 281	0.10 159	0.17 321	0.17 287	0.18 179	0.15 168

Nwc_Net	0.68 321	0.83 321	2.53 347	0.41 313	0.39 341	0.77 347	0.38 295	1.01 389	0.70 286	0.60 284	0.99 383	0.98 383	0.68 348	1.41 281	0.63 294	0.23 368	0.15 282	0.23 369	0.25 350	0.23 244	0.18 227

WCMA_ROB	1.12 404	0.83 321	2.66 368	0.58 393	0.34 305	1.17 413	0.71 398	0.93 324	0.94 390	1.74 437	2.63 445	3.09 445	1.71 436	1.70 326	1.84 403	0.26 383	0.21 351	0.20 354	0.21 331	0.28 301	0.43 400

raft_robust	0.55 252	0.84 323	1.73 115	0.28 80	0.54 393	0.53 106	0.25 134	0.88 285	0.75 334	0.48 150	0.46 125	0.76 325	0.75 365	1.46 288	0.27 96	0.09 23	0.10 159	0.10 70	0.30 372	0.26 287	0.16 191

IPLG	0.69 325	0.84 323	2.43 331	0.35 238	0.21 146	1.65 431	0.61 378	1.36 429	0.58 170	1.39 429	0.51 168	0.37 95	0.87 382	1.41 281	0.36 181	0.09 23	0.07 14	0.14 261	0.12 175	0.32 328	0.11 55

ADLNet2	0.68 321	0.84 323	3.19 423	0.33 196	0.36 323	0.64 265	0.37 289	0.89 291	0.79 357	0.54 209	0.65 296	0.93 372	0.48 277	2.07 382	0.56 276	0.13 228	0.11 204	0.11 120	0.11 143	0.33 336	0.18 227

GANet	0.75 353	0.84 323	2.01 247	0.40 307	0.25 211	0.74 330	0.66 386	0.87 280	0.73 317	0.71 348	1.07 395	0.84 349	0.59 318	2.71 432	1.15 367	0.17 313	0.16 298	0.44 415	0.16 271	0.31 322	0.20 253

PVD	0.90 384	0.85 327	2.15 279	0.53 378	0.50 384	0.99 393	0.56 365	1.15 419	1.64 436	1.41 430	1.41 414	1.11 408	1.13 408	1.35 277	1.31 377	0.26 383	0.28 388	0.28 387	0.26 356	0.37 362	0.49 409

RAFT+CT+SA	0.50 201	0.86 328	1.82 175	0.37 276	0.75 420	0.54 111	0.34 268	0.77 199	0.63 225	0.38 82	0.55 208	0.34 86	0.29 126	0.68 195	0.27 96	0.09 23	0.07 14	0.11 120	0.51 420	0.29 304	0.41 398

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 113	0.86 328	1.78 143	0.28 80	0.17 69	0.52 99	0.20 34	0.62 115	0.61 196	0.50 168	0.61 255	0.39 106	0.32 147	0.35 55	0.30 133	0.07 1	0.10 159	0.09 30	0.09 53	0.35 351	0.10 41

DeepPrunerF	0.86 379	0.86 328	2.91 399	0.45 343	0.50 384	0.64 265	0.48 344	1.14 416	2.64 451	0.63 310	0.61 255	0.65 265	0.62 333	2.21 392	1.31 377	0.23 368	0.19 334	0.30 395	0.28 363	0.36 355	0.25 308

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 264	0.87 331	2.11 268	0.32 176	0.30 262	0.84 370	0.40 301	0.88 285	0.72 303	0.65 326	0.73 336	0.66 270	0.57 311	0.93 235	0.71 311	0.13 228	0.07 14	0.10 70	0.08 36	0.15 101	0.14 135

test_5	0.51 218	0.87 331	1.99 244	0.37 276	0.65 413	0.58 171	0.35 275	0.78 213	0.62 214	0.48 150	0.55 208	0.45 157	0.40 205	0.72 210	0.30 133	0.09 23	0.07 14	0.12 171	0.12 175	0.33 336	0.38 385

GEStereo_RVC	0.54 240	0.87 331	1.95 231	0.47 352	0.25 211	0.62 237	0.37 289	1.00 381	0.74 321	0.53 197	0.54 199	0.59 239	0.44 249	1.10 252	0.46 233	0.15 281	0.11 204	0.12 171	0.10 86	0.26 287	0.19 239

fast-acv-ft	0.63 295	0.88 334	3.10 413	0.38 290	0.30 262	0.79 356	0.48 344	0.69 142	0.72 303	0.58 263	0.78 348	0.76 325	0.60 320	0.67 194	0.73 318	0.15 281	0.15 282	0.18 340	0.17 287	0.37 362	0.16 191

RALCasStereoNet	0.45 147	0.88 334	1.85 185	0.30 122	0.26 224	0.49 71	0.26 153	0.58 94	0.51 106	0.36 72	0.48 140	0.36 93	0.28 113	0.55 161	0.34 172	0.10 96	0.53 428	0.09 30	0.08 36	0.25 269	0.34 366

StereoDRNet	0.64 299	0.88 334	2.35 315	0.41 313	0.45 372	0.73 327	0.47 341	0.94 332	0.74 321	0.75 358	0.54 199	0.74 316	0.47 269	1.70 326	0.72 315	0.15 281	0.14 259	0.15 287	0.14 230	0.20 213	0.19 239

SPstereo	0.34 47	0.89 337	1.76 129	0.26 45	0.12 3	0.52 99	0.14 2	0.49 41	0.38 19	0.29 55	0.30 42	0.29 65	0.22 39	0.30 23	0.20 24	0.09 23	0.17 314	0.09 30	0.07 15	0.21 221	0.11 55

rafts_anoy	0.43 119	0.89 337	1.96 240	0.32 176	0.30 262	0.48 65	0.24 119	0.62 115	0.49 92	0.37 76	0.38 84	0.33 82	0.30 134	0.51 144	0.34 172	0.10 96	0.39 414	0.13 227	0.15 252	0.17 155	0.15 168

MLCV	0.48 175	0.89 337	1.85 185	0.29 108	0.14 17	0.59 187	0.23 92	0.72 155	0.59 177	0.66 328	0.66 298	0.55 212	0.36 166	1.03 246	0.49 250	0.09 23	0.06 1	0.09 30	0.07 15	0.19 199	0.11 55

LL-Strereo2	0.41 98	0.90 340	1.83 180	0.44 329	0.24 196	0.54 111	0.27 178	0.58 94	0.45 64	0.41 97	0.33 58	0.44 148	0.21 30	0.44 98	0.34 172	0.09 23	0.08 68	0.16 304	0.14 230	0.17 155	0.17 208

CBFPSM	0.56 258	0.91 341	1.82 175	0.28 80	0.23 183	0.71 316	0.37 289	0.72 155	0.64 233	0.50 168	0.49 157	1.03 393	0.83 374	0.62 179	1.35 380	0.10 96	0.12 228	0.10 70	0.10 86	0.18 179	0.19 239

RAFT	0.45 147	0.92 342	1.59 86	0.34 223	0.19 121	0.46 54	0.35 275	0.65 126	0.49 92	0.49 161	0.49 157	0.70 302	0.40 205	0.47 120	0.32 155	0.11 151	0.16 298	0.14 261	0.13 202	0.51 405	0.13 120

AF-Net	0.69 325	0.92 342	2.21 289	0.41 313	0.40 349	0.68 301	0.40 301	1.02 392	0.86 373	0.69 341	1.03 390	1.04 396	0.84 377	1.19 265	0.78 326	0.22 365	0.14 259	0.25 380	0.17 287	0.30 315	0.18 227

TDLM	0.67 314	0.92 342	1.76 129	0.37 276	0.24 196	0.66 283	0.56 365	0.82 242	0.74 321	1.16 409	0.62 260	0.61 247	0.48 277	2.70 430	0.50 255	0.20 346	0.11 204	0.35 402	0.14 230	0.32 328	0.16 191

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 252	0.92 342	2.36 318	0.38 290	0.37 334	0.60 197	0.28 193	0.82 242	0.62 214	0.62 302	0.55 208	0.72 307	0.45 253	1.00 242	0.43 225	0.15 281	0.11 204	0.14 261	0.14 230	0.15 101	0.16 191
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HITNet	0.46 156	0.92 342	2.09 264	0.33 196	0.14 17	0.55 123	0.22 69	0.83 248	0.56 157	0.51 180	0.49 157	0.48 189	0.37 179	0.48 125	0.54 268	0.09 23	0.06 1	0.10 70	0.08 36	0.23 244	0.09 23
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
SGM_RVC	1.89 442	0.92 342	2.50 344	0.96 431	0.93 432	1.63 429	1.37 443	1.52 436	12.43 465	1.85 438	1.69 421	2.40 439	1.74 437	2.81 437	1.71 397	0.53 415	0.47 423	0.42 413	0.47 416	0.74 423	0.74 428
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
iinet-f	0.57 264	0.93 348	2.27 302	0.31 148	0.25 211	0.83 368	0.33 264	0.81 235	0.65 246	0.54 209	0.63 272	0.73 310	0.67 345	0.73 211	0.67 303	0.13 228	0.13 244	0.11 120	0.10 86	0.43 388	0.16 191

Consistency-Raft	0.88 382	0.93 348	3.23 427	0.99 432	0.64 412	0.77 347	0.55 360	0.98 361	0.97 394	0.61 291	1.03 390	0.65 265	1.05 401	0.79 225	1.38 382	0.44 409	0.46 420	0.51 418	0.58 431	0.65 418	0.47 406

GwcNet-RSSM	0.57 264	0.94 350	2.13 273	0.32 176	0.25 211	0.60 197	0.30 221	0.80 231	0.66 260	0.52 187	0.64 287	0.71 305	0.40 205	1.79 341	0.50 255	0.13 228	0.09 127	0.12 171	0.12 175	0.21 221	0.15 168

NCC-stereo	0.79 366	0.94 350	2.42 327	0.59 396	0.45 372	1.90 438	0.46 333	0.99 373	0.72 303	0.64 319	0.84 358	0.91 367	0.73 359	1.80 345	1.00 351	0.27 388	0.19 334	0.23 369	0.31 377	0.24 259	0.22 269

Abc-Net	0.79 366	0.94 350	2.42 327	0.59 396	0.45 372	1.90 438	0.46 333	0.99 373	0.72 303	0.64 319	0.84 358	0.91 367	0.73 359	1.80 345	1.00 351	0.27 388	0.19 334	0.23 369	0.31 377	0.24 259	0.22 269
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.65 307	0.94 350	1.96 240	0.43 324	0.30 262	0.71 316	0.68 392	0.84 258	0.65 246	0.70 344	0.60 248	0.86 356	0.54 297	1.56 304	0.57 279	0.20 346	0.16 298	0.67 425	0.25 350	0.22 235	0.24 299

NaN_ROB	1.14 406	0.94 350	2.96 401	0.53 378	0.56 398	1.13 409	0.99 421	0.98 361	1.00 398	1.09 404	0.87 365	0.77 327	1.06 403	5.90 461	2.72 428	0.16 299	0.23 362	0.16 304	0.24 343	0.22 235	0.36 376

PWC_ROB	0.70 329	0.94 350	1.88 199	0.39 298	0.39 341	0.62 237	0.30 221	0.98 361	0.94 390	0.91 389	1.29 406	0.77 327	0.62 333	1.62 317	1.03 358	0.18 324	0.11 204	0.18 340	0.13 202	0.51 405	0.22 269

FINET	0.65 307	0.95 356	3.06 410	0.35 238	0.40 349	0.58 171	0.48 344	0.92 316	1.10 411	0.57 247	0.68 309	0.47 178	0.44 249	1.15 263	0.60 288	0.23 368	0.21 351	0.17 321	0.15 252	0.26 287	0.25 308

NVStereoNet_ROB	1.16 410	0.95 356	2.54 353	0.58 393	0.55 396	0.78 352	0.63 384	1.00 381	1.08 409	1.03 399	4.07 458	1.48 425	1.22 410	2.88 438	1.27 376	0.50 414	0.46 420	0.54 419	0.62 434	0.50 403	0.63 424
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
4D-IteraStereo	0.44 129	0.96 358	2.63 363	0.27 58	0.30 262	0.45 41	0.25 134	0.52 60	0.50 99	0.40 90	0.31 49	0.40 114	0.19 18	0.35 55	0.32 155	0.09 23	0.06 1	0.12 171	0.11 143	0.19 199	0.30 343

Wz-Net-LNSev	0.59 274	0.96 358	2.47 338	0.34 223	0.37 334	0.79 356	0.44 324	0.86 271	0.77 347	0.61 291	0.67 301	0.79 335	0.56 306	0.64 184	0.62 292	0.15 281	0.14 259	0.12 171	0.12 175	0.18 179	0.19 239

dd	0.42 113	0.96 358	1.77 138	0.31 148	0.17 69	0.57 155	0.26 153	0.49 41	0.68 269	0.41 97	0.40 97	0.34 86	0.27 99	0.45 107	0.40 209	0.17 313	0.10 159	0.13 227	0.12 175	0.21 221	0.12 86

AFF-stereo	0.44 129	0.96 358	1.78 143	0.31 148	0.15 31	0.50 76	0.21 51	0.64 121	0.63 225	0.47 132	0.64 287	0.49 191	0.34 158	0.46 113	0.31 145	0.08 5	0.09 127	0.10 70	0.10 86	0.37 362	0.10 41

DMCA-RVC	0.62 292	0.96 358	2.63 363	0.36 256	0.90 429	0.56 137	0.31 233	0.69 142	0.57 160	0.68 339	0.52 180	0.59 239	0.56 306	1.23 269	0.53 264	0.16 299	0.38 408	0.20 354	0.15 252	0.20 213	0.15 168

ADCRef	0.80 368	0.96 358	2.29 305	0.37 276	0.35 316	0.96 390	0.51 348	0.87 280	0.75 334	0.88 385	0.83 355	0.61 247	1.36 420	1.02 244	3.27 439	0.13 228	0.11 204	0.17 321	0.19 316	0.25 269	0.21 259

CFNet	0.58 269	0.96 358	1.78 143	0.33 196	0.25 211	0.63 254	0.22 69	0.88 285	0.75 334	0.46 130	0.59 235	0.58 237	0.40 205	2.29 396	0.48 245	0.12 199	0.09 127	0.15 287	0.14 230	0.30 315	0.15 168

MSMD_ROB	1.34 422	0.96 358	2.38 320	0.39 298	0.32 285	1.96 441	0.62 382	0.91 307	1.43 429	2.94 458	2.60 443	4.77 458	1.95 440	2.43 411	1.33 379	0.29 393	0.26 380	0.32 399	0.32 382	0.30 315	0.30 343

Wz-Net-MNSev	0.65 307	0.97 366	2.19 287	0.36 256	0.33 298	0.90 383	0.60 375	0.92 316	0.81 364	0.75 358	0.72 334	0.73 310	0.65 338	1.39 279	0.71 311	0.16 299	0.13 244	0.14 261	0.14 230	0.24 259	0.18 227

RGC	0.71 336	0.97 366	2.18 286	0.44 329	0.44 364	0.73 327	0.40 301	0.94 332	0.71 295	0.71 348	1.04 393	1.01 389	0.71 353	1.74 332	0.70 309	0.23 368	0.18 324	0.28 387	0.26 356	0.29 304	0.27 324

SAMSARA	0.91 385	0.97 366	2.22 293	0.80 417	0.58 402	1.32 415	1.31 440	1.01 389	0.94 390	1.36 425	0.87 365	1.38 421	0.90 387	1.72 329	1.02 356	0.24 375	0.30 393	0.22 362	0.25 350	0.36 355	0.35 368

DispNO	0.67 314	0.98 369	2.58 357	0.31 148	0.27 236	0.59 187	0.29 214	0.83 248	0.68 269	0.53 197	0.79 351	0.83 346	0.47 269	2.46 413	0.68 306	0.12 199	0.10 159	0.19 346	0.31 377	0.16 134	0.17 208

RALAANet	0.43 119	0.98 369	1.90 209	0.32 176	0.23 183	0.48 65	0.19 21	0.67 137	0.53 130	0.48 150	0.45 119	0.39 106	0.30 134	0.48 125	0.37 186	0.10 96	0.08 68	0.11 120	0.14 230	0.27 295	0.10 41

EDNetEfficientorigin	8.18 466	0.98 369	145.96 486	0.51 368	0.89 428	0.72 322	0.48 344	0.85 262	1.56 435	2.12 441	1.49 415	1.29 416	1.31 415	1.83 349	2.13 415	0.13 228	0.12 228	0.17 321	0.18 297	0.39 376	0.45 403

XQC	0.73 348	0.98 369	2.39 322	0.46 347	0.35 316	0.81 363	0.46 333	1.00 381	1.00 398	0.80 369	0.69 316	0.88 362	0.74 364	1.32 274	1.20 370	0.24 375	0.16 298	0.23 369	0.20 326	0.41 382	0.33 362

GMStereo	0.38 74	0.99 373	1.91 215	0.27 58	0.16 45	0.39 31	0.23 92	0.47 32	0.62 214	0.38 82	0.34 64	0.25 35	0.25 69	0.39 77	0.29 119	0.14 265	0.08 68	0.10 70	0.12 175	0.15 101	0.11 55
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCPNet	0.99 394	0.99 373	3.93 445	0.37 276	0.68 415	1.36 417	0.62 382	0.87 280	0.76 343	0.78 367	0.81 352	1.08 402	1.18 409	1.14 261	2.49 425	0.21 352	0.69 442	0.21 360	0.95 450	0.29 304	0.37 382

RTSC	0.72 339	1.00 375	2.22 293	0.40 307	0.29 252	0.82 366	0.31 233	0.96 349	1.10 411	0.92 390	0.81 352	0.78 330	0.58 315	1.23 269	1.55 392	0.18 324	0.17 314	0.14 261	0.17 287	0.43 388	0.30 343

PA-Net	0.84 377	1.00 375	3.49 435	0.63 402	0.40 349	0.70 314	0.52 351	0.86 271	0.84 370	0.52 187	0.59 235	0.70 302	0.54 297	2.35 399	2.23 418	0.17 313	0.27 386	0.19 346	0.28 363	0.22 235	0.36 376
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.68 321	1.00 375	2.09 264	0.33 196	0.25 211	0.58 171	0.32 256	0.81 235	0.80 360	0.61 291	0.94 375	0.80 337	0.41 216	2.46 413	1.02 356	0.36 405	0.14 259	0.10 70	0.09 53	0.23 244	0.22 269

PS-NSSS	0.63 295	1.00 375	1.81 169	0.30 122	0.31 278	0.63 254	0.34 268	0.98 361	0.69 278	0.54 209	0.74 339	0.51 197	0.41 216	2.43 411	0.48 245	0.24 375	0.17 314	0.27 384	0.18 297	0.27 295	0.21 259

iRaft-Stereo_5w	0.54 240	1.01 379	2.08 263	0.27 58	0.21 146	0.49 71	0.28 193	0.73 163	0.58 170	0.40 90	0.61 255	0.62 251	0.46 264	1.78 337	0.47 242	0.09 23	0.07 14	0.11 120	0.10 86	0.39 376	0.12 86

dad	0.51 218	1.01 379	1.74 119	0.29 108	0.19 121	0.60 197	0.26 153	0.52 60	0.75 334	0.63 310	0.63 272	0.63 254	0.33 150	0.85 231	0.47 242	0.27 388	0.15 282	0.40 411	0.18 297	0.22 235	0.14 135

PSMNet_ROB	0.66 311	1.01 379	2.33 310	0.38 290	0.31 278	0.72 322	0.55 360	0.86 271	0.69 278	0.54 209	0.60 248	0.75 321	0.47 269	2.00 377	0.82 333	0.17 313	0.13 244	0.19 346	0.19 316	0.24 259	0.27 324

UDGNet	0.44 129	1.02 382	1.74 119	0.35 238	0.19 121	0.58 171	0.23 92	0.49 41	0.66 260	0.41 97	0.38 84	0.34 86	0.29 126	0.53 154	0.30 133	0.24 375	0.10 159	0.37 408	0.19 316	0.27 295	0.15 168

AASNet	0.56 258	1.03 383	2.34 312	0.37 276	0.33 298	0.65 277	0.29 214	0.96 349	0.73 317	0.54 209	0.60 248	0.55 212	0.38 185	0.59 171	0.58 284	0.14 265	0.12 228	0.13 227	0.10 86	0.43 388	0.24 299

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 360	1.04 384	2.06 256	0.94 428	0.35 316	0.89 382	0.40 301	0.85 262	0.63 225	0.55 226	0.63 272	0.75 321	0.38 185	2.38 403	0.48 245	1.10 443	0.31 395	0.36 404	0.21 331	0.53 409	0.55 416

pmcnn	1.32 420	1.05 385	2.77 384	0.74 412	1.43 449	0.72 322	0.56 365	0.96 349	0.91 386	0.99 396	2.92 451	6.01 462	0.70 351	2.38 403	3.32 441	0.13 228	0.10 159	0.08 4	0.06 8	0.34 343	0.22 269

PDISCO_ROB	0.75 353	1.06 386	2.11 268	0.64 403	0.59 404	1.13 409	0.43 316	1.14 416	1.05 404	0.64 319	0.71 330	0.96 379	0.61 328	1.21 266	0.76 322	0.37 406	0.18 324	0.27 384	0.24 343	0.56 412	0.32 355

PWCDC_ROB	0.72 339	1.06 386	2.09 264	0.47 352	0.36 323	0.78 352	0.26 153	0.98 361	1.34 425	0.61 291	2.07 428	0.64 262	0.61 328	0.83 227	0.71 311	0.31 398	0.14 259	0.15 287	0.12 175	0.60 416	0.21 259

Syn2CoEx	0.70 329	1.07 388	2.74 380	0.43 324	0.30 262	0.64 265	0.42 310	0.99 373	0.78 352	0.62 302	0.78 348	0.74 316	0.72 356	1.92 370	0.61 290	0.20 346	0.17 314	0.19 346	0.15 252	0.29 304	0.22 269

111	0.48 175	1.09 389	1.95 231	0.24 11	0.13 9	0.59 187	0.26 153	0.83 248	0.78 352	0.48 150	0.52 180	0.56 224	0.38 185	0.49 135	0.38 192	0.09 23	0.07 14	0.09 30	0.07 15	0.23 244	0.35 368

GCST	0.72 339	1.10 390	2.15 279	1.11 438	0.59 404	0.62 237	0.19 21	0.75 177	0.53 130	0.56 236	0.63 272	0.47 178	0.31 142	1.11 255	0.33 165	0.75 430	0.45 418	0.84 430	0.64 437	0.69 421	0.54 413

LSM	3.31 457	1.11 391	5.29 457	9.40 470	30.65 480	0.84 370	1.12 432	0.91 307	1.22 419	1.36 425	2.19 433	0.93 372	0.83 374	1.66 320	0.90 339	0.21 352	0.31 395	0.24 375	0.28 363	0.39 376	6.33 468

DDUNet	0.77 360	1.12 392	1.88 199	0.76 413	0.69 416	0.84 370	0.43 316	0.85 262	0.65 246	0.67 332	0.75 342	0.91 367	0.52 292	1.03 246	0.57 279	0.54 417	0.37 406	0.95 437	0.52 422	0.71 422	0.57 417

ADCP+	0.94 389	1.12 392	3.14 417	0.34 223	0.39 341	1.06 400	0.79 407	0.89 291	0.80 360	0.66 328	0.67 301	0.85 352	1.55 430	0.93 235	4.55 454	0.13 228	0.11 204	0.16 304	0.15 252	0.26 287	0.25 308

CSAN	1.25 417	1.12 392	3.04 408	0.51 368	0.37 334	1.06 400	1.15 434	1.22 421	1.08 409	1.17 414	1.91 426	1.04 396	1.31 415	5.96 462	2.43 424	0.26 383	0.22 356	0.24 375	0.24 343	0.31 322	0.30 343

SPS-STEREO	1.07 403	1.13 395	2.88 392	0.65 406	0.69 416	0.99 393	0.68 392	1.05 404	0.87 376	1.36 425	1.23 402	1.46 424	0.94 392	1.87 356	1.72 398	0.66 425	0.61 433	0.58 420	0.57 429	0.65 418	0.77 432
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACRE	0.56 258	1.14 396	2.77 384	0.76 413	0.28 246	0.60 197	0.56 365	0.76 189	0.58 170	0.55 226	0.62 260	0.41 120	0.29 126	0.44 98	0.39 203	0.11 151	0.19 334	0.13 227	0.14 230	0.36 355	0.18 227

FADNet_RVC	0.81 373	1.14 396	2.42 327	0.30 122	0.24 196	0.71 316	0.24 119	0.95 344	0.61 196	0.44 112	0.56 219	0.59 239	0.42 232	1.52 300	0.68 306	0.94 436	0.96 452	0.28 387	1.00 452	0.90 431	1.36 455

SuperB	1.15 408	1.14 396	5.43 458	0.36 256	0.26 224	0.81 363	0.89 415	0.88 285	1.17 416	0.67 332	0.68 309	0.63 254	1.39 423	1.74 332	3.37 442	0.15 281	0.12 228	0.17 321	0.16 271	2.80 461	0.25 308

MANE	2.90 454	1.14 396	2.96 401	1.03 433	1.01 436	5.01 463	2.45 457	5.36 465	6.88 463	3.58 461	4.76 462	5.99 461	4.99 460	4.23 456	4.61 455	0.56 420	0.67 437	0.44 415	0.78 443	0.51 405	1.03 448

CC-Net-ROB	0.85 378	1.15 400	2.13 273	0.88 423	0.38 339	0.88 381	0.44 324	1.06 405	0.79 357	0.58 263	0.69 316	0.65 265	0.50 285	2.74 433	0.51 258	0.93 435	0.39 414	0.87 431	0.29 366	0.54 410	0.54 413

GANetREF_RVC	0.75 353	1.15 400	2.46 336	0.47 352	0.26 224	0.83 368	0.61 378	0.97 357	0.89 383	0.62 302	0.61 255	0.72 307	0.59 318	2.42 409	0.55 269	0.32 399	0.25 378	0.36 404	0.24 343	0.39 376	0.31 350
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
iResNet_ROB	0.50 201	1.15 400	1.73 115	0.31 148	0.21 146	0.58 171	0.22 69	0.95 344	0.82 365	0.58 263	0.62 260	0.57 230	0.39 199	0.84 229	0.40 209	0.11 151	0.08 68	0.09 30	0.06 8	0.21 221	0.13 120

MeshStereo	1.21 413	1.15 400	3.01 407	0.34 223	0.28 246	1.10 406	0.69 394	1.35 428	1.01 400	2.71 454	2.41 439	2.96 443	1.45 426	2.80 436	1.40 385	0.22 365	0.22 356	0.22 362	0.19 316	0.50 403	0.26 317
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FADNet-RVC-Resample	0.67 314	1.16 404	3.16 419	0.37 276	0.29 252	0.62 237	0.38 295	0.86 271	0.63 225	0.51 180	0.50 164	0.57 230	0.45 253	1.57 306	0.49 250	0.24 375	0.32 400	0.23 369	0.19 316	0.27 295	0.62 422

CIPLG	0.56 258	1.19 405	2.46 336	0.80 417	0.31 278	0.61 217	0.57 369	0.76 189	0.57 160	0.56 236	0.63 272	0.41 120	0.30 134	0.45 107	0.40 209	0.11 151	0.20 343	0.13 227	0.13 202	0.35 351	0.19 239

RAFT + AFF	0.64 299	1.20 406	1.95 231	0.34 223	0.33 298	0.67 289	0.52 351	0.99 373	0.74 321	0.53 197	0.58 232	0.57 230	0.80 370	1.76 334	0.51 258	0.12 199	0.27 386	0.15 287	0.14 230	0.43 388	0.29 335

SANet	1.20 412	1.21 407	3.33 432	0.38 290	0.27 236	1.73 435	0.85 412	1.10 411	2.49 450	1.16 409	1.83 424	1.72 429	1.50 429	2.37 400	2.84 431	0.18 324	0.16 298	0.16 304	0.15 252	0.32 328	0.32 355

FADNet	0.64 299	1.22 408	2.06 256	0.32 176	0.30 262	0.66 283	0.29 214	0.88 285	0.72 303	0.44 112	0.48 140	0.66 270	0.57 311	1.84 354	0.45 232	0.46 413	0.20 343	0.17 321	0.19 316	0.59 413	0.24 299

UDG	0.77 360	1.23 409	2.15 279	0.67 408	0.59 404	0.78 352	0.38 295	0.90 297	0.70 286	0.61 291	0.69 316	1.01 389	0.67 345	1.02 244	0.73 318	0.45 411	0.34 401	0.87 431	0.51 420	0.67 420	0.46 405

ARAFT	0.60 279	1.23 409	3.10 413	0.28 80	0.16 45	0.64 265	0.36 282	0.90 297	0.67 267	0.61 291	0.49 157	0.55 212	0.31 142	1.24 272	0.32 155	0.10 96	0.08 68	0.14 261	0.13 202	0.37 362	0.21 259

DN-CSS_ROB	0.48 175	1.23 409	1.99 244	0.39 298	0.22 167	0.56 137	0.19 21	0.75 177	0.61 196	0.45 122	0.62 260	0.41 120	0.31 142	0.70 206	0.32 155	0.11 151	0.08 68	0.14 261	0.13 202	0.36 355	0.12 86

IPLGR_C	0.58 269	1.25 412	2.72 376	0.80 417	0.31 278	0.60 197	0.61 378	0.76 189	0.58 170	0.56 236	0.62 260	0.41 120	0.31 142	0.43 92	0.40 209	0.11 151	0.22 356	0.13 227	0.15 252	0.35 351	0.19 239

FADNet-RVC	0.61 287	1.26 413	2.12 271	0.33 196	0.26 224	0.59 187	0.29 214	0.86 271	0.62 214	0.45 122	0.50 164	0.62 251	0.46 264	1.73 330	0.55 269	0.17 313	0.20 343	0.17 321	0.18 297	0.59 413	0.28 329

MFMNet_re	0.92 387	1.28 414	2.53 347	0.82 421	0.76 423	0.90 383	0.75 403	0.98 361	1.04 403	1.03 399	1.05 394	0.84 349	0.94 392	0.83 227	0.72 315	0.68 426	0.60 432	0.63 423	0.60 433	0.77 426	0.74 428

LL-Strereo	0.72 339	1.29 415	2.49 341	0.36 256	0.45 372	0.55 123	0.32 256	0.93 324	0.71 295	0.67 332	0.58 232	0.85 352	0.79 369	2.67 429	0.46 233	0.10 96	0.18 324	0.14 261	0.12 175	0.40 380	0.42 399

HBP-ISP	0.76 356	1.30 416	3.19 423	0.35 238	0.26 224	0.85 374	0.54 357	1.03 399	0.72 303	0.80 369	0.69 316	0.68 285	0.83 374	2.04 379	0.44 229	0.23 368	0.24 365	0.29 394	0.25 350	0.28 301	0.24 299

WZ-Net	0.92 387	1.31 417	3.76 439	0.41 313	0.36 323	0.86 376	0.71 398	1.00 381	1.06 407	0.82 378	0.92 371	1.06 400	1.05 401	2.16 389	1.61 394	0.19 338	0.13 244	0.15 287	0.16 271	0.32 328	0.28 329

RTS	1.21 413	1.31 417	6.39 460	0.52 372	0.51 389	1.61 427	0.79 407	1.03 399	1.37 427	1.13 406	1.30 407	1.10 406	0.85 378	2.65 426	2.08 411	0.21 352	0.24 365	0.18 340	0.18 297	0.43 388	0.32 355

RTSA	1.21 413	1.31 417	6.39 460	0.52 372	0.51 389	1.61 427	0.79 407	1.03 399	1.37 427	1.13 406	1.30 407	1.10 406	0.85 378	2.65 426	2.08 411	0.21 352	0.24 365	0.18 340	0.18 297	0.43 388	0.32 355

Wz-Net-SNSev	0.76 356	1.32 420	3.11 415	0.40 307	0.31 278	0.71 316	0.60 375	0.98 361	0.87 376	0.67 332	0.83 355	0.96 379	0.60 320	1.67 322	0.97 344	0.16 299	0.15 282	0.16 304	0.17 287	0.36 355	0.24 299

ADCMid	0.96 393	1.32 420	2.74 380	0.38 290	0.35 316	0.99 393	0.58 371	0.94 332	0.86 373	1.23 418	1.01 386	1.01 389	1.00 396	1.05 248	3.97 447	0.21 352	0.19 334	0.42 413	0.32 382	0.40 380	0.29 335

AnyNet_C32	1.00 397	1.33 422	2.53 347	0.49 362	0.54 393	1.15 411	1.14 433	0.91 307	0.89 383	1.11 405	0.95 377	0.87 358	0.93 389	1.50 297	4.07 449	0.21 352	0.20 343	0.25 380	0.24 343	0.38 368	0.33 362

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 68	1.34 423	1.24 30	0.23 4	0.12 3	0.33 15	0.20 34	0.40 6	0.33 6	0.25 35	0.21 4	0.16 1	0.14 1	0.27 5	0.63 294	0.55 419	0.06 1	0.11 120	0.13 202	0.25 269	0.49 409

LE_ROB	4.43 461	1.35 424	9.38 463	2.79 463	3.93 461	2.43 453	3.46 463	2.68 454	11.19 464	11.66 469	4.73 461	5.26 459	10.46 467	4.50 459	9.49 466	0.82 433	0.69 442	1.34 450	0.98 451	0.75 425	0.76 431

ADCS	1.05 402	1.36 425	2.98 405	0.42 321	0.36 323	0.96 390	0.81 411	1.06 405	1.12 413	1.25 419	0.97 380	1.08 402	0.90 387	1.25 273	4.86 456	0.21 352	0.21 351	0.22 362	0.23 341	0.36 355	0.38 385

iResNetv2_ROB	0.59 274	1.43 426	2.96 401	0.40 307	0.22 167	0.58 171	0.28 193	0.91 307	0.73 317	0.57 247	0.63 272	0.60 245	0.41 216	0.74 212	0.35 179	0.11 151	0.08 68	0.10 70	0.07 15	0.43 388	0.17 208

SGM+DAISY	1.83 441	1.43 426	3.81 440	0.87 422	1.01 436	2.38 452	2.53 459	1.36 429	1.75 440	2.92 457	3.22 454	2.65 441	2.93 450	2.22 395	3.10 436	0.72 428	0.69 442	0.63 423	0.62 434	0.77 426	0.98 443

GASNet	0.73 348	1.47 428	3.04 408	0.47 352	0.33 298	0.57 155	0.34 268	0.91 307	0.75 334	0.58 263	0.58 232	0.74 316	0.55 302	2.03 378	0.65 299	0.21 352	0.15 282	0.19 346	0.17 287	0.51 405	0.28 329

AnyNet_C01	1.14 406	1.49 429	4.23 450	0.54 381	0.53 391	1.51 424	1.37 443	1.04 403	1.07 408	1.17 414	1.33 410	1.15 411	1.08 404	1.61 316	2.74 429	0.25 380	0.22 356	0.28 387	0.24 343	0.48 399	0.40 393

WAO-6	1.58 437	1.54 430	2.32 307	1.14 440	1.00 435	2.30 450	1.03 426	1.82 444	2.85 453	1.25 419	2.61 444	2.20 436	1.56 431	2.47 415	1.99 407	0.95 437	0.67 437	1.19 446	0.83 445	1.08 434	0.88 440

SQANet	0.80 368	1.58 431	2.53 347	0.76 413	0.83 424	0.76 339	0.36 282	0.83 248	0.64 233	0.63 310	0.69 316	0.73 310	0.51 287	1.21 266	0.53 264	0.77 432	0.29 389	0.59 422	0.29 366	0.86 430	0.61 421

test_for_model	0.64 299	1.60 432	1.82 175	1.23 442	1.02 438	0.53 106	0.23 92	0.75 177	0.50 99	0.57 247	0.29 34	0.25 35	0.20 24	0.26 3	0.22 44	0.76 431	0.31 395	0.08 4	0.07 15	1.68 452	0.50 412

JetBlue	1.78 439	1.63 433	3.92 443	0.73 411	1.21 446	4.38 462	3.35 461	1.59 437	1.20 418	1.26 422	1.52 417	2.37 438	1.88 439	3.23 445	3.00 432	0.53 415	0.47 423	0.48 417	0.49 418	1.29 444	0.97 442

WAO-7	1.48 432	1.63 433	2.49 341	0.93 427	0.75 420	1.72 434	1.10 430	1.84 445	1.96 445	1.43 431	2.54 441	1.97 432	1.61 433	3.06 441	2.08 411	0.69 427	0.66 436	0.94 436	0.74 441	0.80 428	0.69 427

IMH-64-1	1.39 427	1.64 435	1.86 193	1.36 444	1.11 442	1.39 418	1.19 436	1.76 441	1.45 430	1.16 409	2.21 434	1.53 426	1.38 421	1.98 373	1.52 390	1.29 447	0.67 437	1.27 447	0.69 438	1.29 444	0.98 443

IMH-64	1.39 427	1.64 435	1.86 193	1.36 444	1.11 442	1.39 418	1.19 436	1.76 441	1.45 430	1.16 409	2.21 434	1.53 426	1.38 421	1.98 373	1.52 390	1.29 447	0.67 437	1.27 447	0.69 438	1.29 444	0.98 443

coex-ft	5.95 464	1.67 437	60.57 484	0.34 223	0.30 262	0.77 347	0.69 394	0.74 167	4.41 456	19.22 476	2.15 432	1.62 428	7.97 465	1.81 348	8.96 465	0.44 409	2.08 462	0.18 340	0.19 316	0.38 368	4.62 467

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 399	1.67 437	2.32 307	0.47 352	0.39 341	1.47 420	0.95 418	0.95 344	0.91 386	0.84 381	0.94 375	1.05 398	0.60 320	2.95 439	0.72 315	0.41 407	0.72 446	0.32 399	0.55 423	0.74 423	1.22 452

otaku	1.03 400	1.68 439	2.72 376	0.95 429	0.73 419	1.03 398	0.59 373	0.99 373	0.86 373	0.69 341	1.61 418	0.98 383	0.64 336	1.46 288	1.14 365	0.95 437	0.46 420	0.72 428	0.40 407	1.24 442	0.78 433

Ntro	1.00 397	1.68 439	2.80 388	0.95 429	0.85 425	1.06 400	0.53 354	0.98 361	0.90 385	0.62 302	0.76 344	0.93 372	0.66 343	1.66 320	0.98 345	0.99 440	0.45 418	0.75 429	0.40 407	1.19 438	0.75 430

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 422	1.70 441	2.50 344	0.56 389	0.40 349	2.15 448	0.99 421	1.24 423	1.26 422	1.02 398	1.10 397	1.29 416	0.88 385	3.10 443	1.08 361	1.66 455	0.83 448	0.68 426	0.88 447	1.57 449	1.80 462

SGM-ForestM	2.98 455	1.70 441	3.52 437	0.67 408	0.47 380	5.18 464	3.36 462	3.30 461	2.86 454	4.44 462	3.79 457	9.80 466	5.50 463	6.29 463	6.52 461	0.27 388	0.36 404	0.24 375	0.27 360	0.38 368	0.58 419

Wz-Net-TNSev	0.91 385	1.73 443	3.08 411	0.36 256	0.31 278	1.00 396	0.71 398	1.06 405	0.97 394	0.71 348	0.72 334	1.09 404	0.87 382	2.42 409	1.59 393	0.20 346	0.20 343	0.16 304	0.20 326	0.44 395	0.35 368

RainbowNet	1.15 408	1.78 444	2.72 376	1.12 439	0.91 430	1.06 400	0.76 405	1.16 420	1.13 415	0.75 358	0.97 380	1.09 404	0.80 370	1.60 313	1.21 372	1.17 445	1.26 455	1.01 440	0.57 429	1.13 436	0.88 440

ACVNet_2	1.42 430	1.81 445	3.23 427	1.08 435	0.92 431	1.32 415	0.85 412	1.49 434	1.69 437	1.19 417	1.73 422	2.13 435	1.03 399	2.50 417	1.40 385	0.91 434	0.53 428	1.00 439	0.55 423	2.11 457	0.85 436

TorneroNet-64	2.65 447	1.83 446	3.30 429	1.46 447	1.20 445	3.89 458	0.99 421	3.51 463	6.71 462	2.56 452	4.60 460	4.22 452	3.85 458	3.33 446	3.14 437	1.19 446	0.65 435	1.39 452	0.79 444	3.31 463	1.15 450

Dean	1.79 440	1.83 446	3.92 443	1.29 443	1.07 441	1.55 425	1.00 424	1.95 448	2.33 447	1.47 433	4.19 459	4.26 455	1.33 418	2.21 392	1.48 389	1.14 444	0.68 441	1.18 443	0.74 441	1.24 442	0.98 443

UNDER WATER	2.74 449	1.85 448	4.54 452	1.81 455	1.44 451	2.34 451	1.40 446	3.24 458	6.60 461	2.60 453	2.76 447	5.75 460	5.24 462	3.02 440	4.01 448	1.45 451	0.81 447	1.59 458	1.06 453	1.80 453	1.51 458

ACVNet-4b	1.93 443	1.85 448	4.10 448	1.07 434	0.86 426	1.15 411	0.53 354	1.06 405	1.12 413	0.64 319	1.09 396	1.99 433	0.70 351	2.20 391	9.86 468	5.62 466	0.41 417	1.03 441	0.55 423	1.86 455	0.85 436

UNDER WATER-64	2.47 446	1.89 450	4.86 453	1.82 456	1.44 451	3.18 457	1.57 450	2.62 452	5.64 458	2.05 440	2.13 431	4.13 451	3.76 457	2.62 424	3.42 443	1.47 452	0.85 449	1.57 457	1.07 454	1.82 454	1.49 457

PWCK	1.49 433	1.90 451	3.22 426	1.09 436	0.54 393	1.71 433	1.73 451	1.49 434	1.53 433	1.44 432	1.80 423	1.82 430	1.30 414	3.34 447	1.76 400	1.07 442	0.56 430	0.97 438	0.58 431	1.38 448	0.65 425

ACVNet_1	1.33 421	1.91 452	4.03 446	1.09 436	0.88 427	1.19 414	0.66 386	1.24 423	1.17 416	0.94 392	0.96 378	3.09 445	1.04 400	2.37 400	1.11 363	1.04 441	0.48 426	1.03 441	0.48 417	1.12 435	0.83 435

TorneroNet	5.50 463	1.92 453	3.16 419	1.47 448	1.25 448	14.07 470	1.06 428	4.90 464	20.99 481	10.17 465	16.48 473	11.88 470	6.93 464	3.34 447	4.20 451	1.30 449	0.69 442	1.45 454	0.86 446	2.61 460	1.20 451

MADNet+	1.36 424	1.93 454	5.95 459	0.81 420	0.59 404	1.57 426	1.09 429	1.39 431	1.22 419	0.84 381	1.01 386	1.25 415	1.12 407	3.19 444	2.36 423	0.45 411	0.47 423	0.38 410	0.34 389	0.59 413	0.57 417

KSHMR	4.10 459	1.97 455	5.27 456	1.71 452	1.47 453	1.96 441	1.28 439	3.19 457	17.33 476	2.12 441	15.91 471	9.18 465	1.57 432	8.42 466	1.98 406	1.52 453	1.26 455	1.67 459	1.19 456	1.67 451	1.40 456

notaker	2.66 448	2.07 456	3.31 431	2.61 462	1.43 449	1.76 436	1.11 431	2.76 455	1.79 442	2.26 448	11.53 469	3.96 450	4.29 459	3.09 442	2.76 430	1.55 454	0.88 450	1.70 460	1.07 454	2.00 456	1.35 454

ktn	4.35 460	2.10 457	2.89 395	1.80 454	1.49 455	2.13 447	1.41 448	2.26 450	12.72 466	11.41 468	16.43 472	11.15 468	3.75 456	4.36 458	3.18 438	1.82 457	0.98 454	1.73 461	1.21 457	2.97 462	1.27 453

DispFullNet	1.67 438	2.10 457	5.22 455	1.53 449	8.90 464	0.86 376	0.31 233	0.96 349	0.96 393	1.37 428	1.01 386	1.13 409	1.98 441	1.51 298	0.91 340	0.54 417	0.31 395	1.18 443	0.63 436	1.13 436	0.80 434

MADNet++	2.79 450	2.11 459	2.97 404	2.49 460	2.28 459	2.95 456	2.31 456	2.67 453	2.47 449	3.03 459	3.13 453	2.70 442	2.92 449	4.10 455	4.48 453	2.68 461	2.24 464	3.04 465	2.44 463	2.37 459	2.34 463

WAO-8	2.80 451	2.14 460	2.89 395	1.91 457	1.04 439	3.98 459	0.96 419	3.26 459	6.17 459	2.15 445	3.37 455	3.31 447	2.41 446	11.84 468	2.03 409	2.05 459	1.86 459	1.54 455	0.92 448	1.22 439	0.87 438

Venus	2.80 451	2.14 460	2.89 395	1.91 457	1.04 439	3.98 459	0.96 419	3.26 459	6.17 459	2.15 445	3.37 455	3.31 447	2.41 446	11.84 468	2.03 409	2.05 459	1.86 459	1.54 455	0.92 448	1.22 439	0.87 438

IMH	2.02 445	2.15 462	2.69 373	1.68 450	1.12 444	1.66 432	0.92 417	2.10 449	1.92 444	1.32 424	2.66 446	2.21 437	1.69 435	5.78 460	1.68 395	5.54 465	0.96 452	1.31 449	0.71 440	1.32 447	0.99 447

LVE	1.96 444	2.17 463	3.14 417	1.68 450	1.80 458	1.63 429	1.03 426	2.34 451	2.81 452	1.25 419	2.89 449	4.24 454	1.29 412	2.79 435	1.44 387	2.85 462	0.91 451	1.18 443	1.46 460	1.23 441	1.10 449

MFN_U_SF_RVC	1.55 436	2.39 464	3.16 419	0.65 406	0.41 356	1.12 407	0.46 333	1.23 422	1.33 424	1.61 435	1.20 400	1.43 423	0.98 395	1.76 334	1.97 405	1.90 458	1.80 457	1.98 462	2.15 461	1.63 450	1.77 461

HanzoNet	7.64 465	2.86 465	5.05 454	7.01 468	3.97 462	2.18 449	1.34 442	3.37 462	4.05 455	13.17 470	10.58 463	10.73 467	16.52 473	8.45 467	10.51 469	10.48 473	9.72 475	5.59 469	13.46 474	6.84 469	6.83 469

JetRed	3.29 456	4.93 466	10.17 464	1.45 446	1.72 457	7.44 465	5.05 466	3.06 456	2.12 446	2.41 451	2.39 438	2.99 444	2.37 445	3.51 450	6.44 460	1.32 450	1.90 461	1.37 451	1.23 458	2.21 458	1.76 460

DGTPSM_ROB	8.89 467	5.62 467	12.25 466	5.92 467	11.32 466	8.54 466	24.18 474	6.40 467	13.49 467	5.15 463	11.46 467	6.19 463	10.92 468	7.00 464	13.72 470	4.47 463	7.65 468	3.92 466	7.45 470	4.38 466	7.87 470

DPSMNet_ROB	9.48 468	5.64 468	13.01 470	8.82 469	11.82 467	8.54 466	24.20 475	6.41 468	13.65 470	5.32 464	11.47 468	6.33 464	10.92 468	7.69 465	13.89 471	7.25 472	8.19 470	5.06 467	7.78 471	5.31 468	8.26 471

BEATNet-Init1	12.10 469	11.19 469	27.29 482	2.99 464	3.51 460	21.84 481	11.10 468	14.34 474	13.83 471	20.34 477	20.33 478	26.35 484	20.03 475	19.06 479	14.80 474	1.74 456	1.81 458	2.05 463	2.49 464	3.69 465	3.12 465

Anonymous_1	22.91 476	11.20 470	12.13 465	12.75 471	26.28 479	19.43 476	27.92 479	14.08 473	13.61 468	14.96 471	10.58 463	11.26 469	11.19 470	12.55 472	14.57 473	38.28 485	7.88 469	34.96 482	63.99 482	89.57 485	10.94 474

DPSM_ROB	12.34 470	11.21 471	12.51 467	12.91 472	12.80 469	19.84 478	28.28 480	14.38 475	14.28 472	10.58 466	11.26 465	12.03 471	11.85 471	13.15 474	15.34 475	7.11 470	8.31 471	6.50 471	7.35 468	8.84 470	8.31 472

DPSM	12.34 470	11.21 471	12.51 467	12.91 472	12.80 469	19.84 478	28.28 480	14.38 475	14.28 472	10.58 466	11.26 465	12.03 471	11.85 471	13.15 474	15.34 475	7.11 470	8.31 471	6.50 471	7.35 468	8.84 470	8.31 472

PML	23.15 477	16.83 473	7.78 462	5.49 466	9.93 465	51.13 485	104.50 485	5.76 466	13.62 469	37.30 485	105.93 485	30.86 485	23.50 480	12.07 470	7.87 464	6.30 468	2.12 463	6.32 470	2.43 462	10.44 472	2.90 464

LRCNet_RVC	13.74 473	19.30 474	12.75 469	19.46 476	12.69 468	1.86 437	0.41 307	12.33 471	1.05 404	15.77 472	18.83 477	12.62 473	8.70 466	12.21 471	9.62 467	22.22 478	8.37 473	25.85 479	24.01 479	19.32 477	17.44 478

ASD4		19.65 475

DLNR_Zeroshot_test	13.43 472	19.94 476	23.55 476	121.61 486	35.03 481	0.46 54	0.15 4	8.02 469	0.35 10	0.28 53	0.37 76	0.26 44	0.17 6	0.76 216	0.29 119	6.42 469	0.26 380	0.09 30	0.38 402	50.13 484	0.18 227

xxxxx1	28.96 483	20.11 477	14.07 472	49.74 482	39.15 482	18.98 472	26.64 476	21.94 479	20.21 478	16.45 473	17.48 474	18.36 474	21.56 476	16.21 476	20.88 478	23.07 479	26.55 481	66.40 483	78.70 483	30.27 480	32.51 483

tt_ll	28.96 483	20.11 477	14.07 472	49.74 482	39.15 482	18.98 472	26.64 476	21.94 479	20.21 478	16.45 473	17.48 474	18.36 474	21.56 476	16.21 476	20.88 478	23.07 479	26.55 481	66.40 483	78.70 483	30.27 480	32.51 483

ff	28.96 483	20.11 477	14.07 472	49.74 482	39.15 482	18.98 472	26.64 476	21.94 479	20.21 478	16.45 473	17.48 474	18.36 474	21.56 476	16.21 476	20.88 478	23.07 479	26.55 481	66.40 483	78.70 483	30.27 480	32.51 483

DPSimNet_ROB	17.97 474	20.20 480	24.98 478	17.62 474	15.92 472	21.53 480	21.00 473	13.70 472	15.61 474	23.89 482	14.69 470	22.87 478	24.58 484	12.70 473	14.56 472	18.48 477	12.91 476	20.21 477	12.05 472	17.76 473	14.17 475

HaxPig	19.86 475	22.40 481	22.34 475	17.95 475	17.95 473	11.77 469	11.89 469	16.02 477	15.89 475	21.10 478	21.41 479	18.74 477	18.39 474	20.08 480	19.69 477	23.63 482	23.22 480	24.06 478	23.69 478	23.00 478	23.95 480

CasAABBNet	24.81 479	22.53 482	24.83 477	26.08 479	25.74 477	39.86 482	57.06 484	28.87 483	28.83 484	21.16 480	22.54 481	24.22 480	23.89 482	26.38 482	30.87 484	14.25 474	16.71 478	13.09 473	14.81 476	17.78 474	16.71 476

Selective-RAFT-Error	24.87 480	22.59 483	25.14 479	26.13 480	25.82 478	39.93 483	57.03 483	28.97 484	28.95 485	21.21 481	22.65 482	24.25 481	23.98 483	26.43 483	30.83 483	14.27 475	16.71 478	13.10 474	14.82 477	17.82 475	16.76 477

LSM0	26.58 481	22.63 484	25.88 480	30.13 481	52.21 485	39.94 484	56.74 482	28.97 484	28.72 483	21.14 479	22.26 480	24.43 482	23.88 481	26.54 484	30.87 484	14.32 476	16.55 477	13.12 475	14.71 475	17.92 476	20.60 479

MEDIAN_ROB	23.96 478	27.05 485	26.39 481	22.16 477	22.13 475	16.12 471	13.97 470	20.24 478	20.05 477	25.50 483	25.31 483	22.96 479	22.63 479	24.39 481	23.24 481	28.20 483	27.23 484	28.62 480	27.75 480	27.50 479	27.76 481

AVERAGE_ROB	26.93 482	30.34 486	29.27 483	25.82 478	25.34 476	19.48 477	15.17 471	23.55 482	23.00 482	28.45 484	27.87 484	26.25 483	25.86 485	26.96 485	25.55 482	31.30 484	30.07 485	31.76 481	30.81 481	30.79 483	30.93 482

test_example2	115.39 486	123.23 487	94.57 485	115.52 485	123.55 486	101.63 486	114.33 486	53.41 486	99.48 486	134.90 486	135.05 486	85.83 486	85.11 486	111.32 486	106.15 486	152.55 486	205.26 486	99.78 486	114.96 486	140.96 486	110.20 486

Low-res two-view benchmark