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

water-stereo	0.24 38	0.17 1	0.88 49	0.24 51	0.14 31	0.37 44	0.17 37	0.43 46	0.32 10	0.26 97	0.35 130	0.26 99	0.24 118	0.22 2	0.25 133	0.09 69	0.09 183	0.09 79	0.08 77	0.10 50	0.10 79

1w_stereo	0.22 27	0.17 1	0.52 4	0.23 35	0.16 81	0.44 89	0.22 119	0.55 141	0.40 77	0.25 83	0.29 83	0.13 3	0.26 148	0.28 29	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

Reg-Stereo(zero)	0.46 226	0.17 1	2.10 348	0.24 51	0.34 382	0.51 149	0.42 393	0.50 95	0.54 215	0.37 144	0.46 194	0.54 282	0.60 406	0.43 142	1.10 451	0.08 31	0.09 183	0.08 29	0.22 418	0.12 79	0.22 342

U	3.37 550	0.17 1	0.91 52	0.26 99	13.79 565	19.19 569	0.15 21	0.41 32	0.31 6	0.17 10	0.18 16	0.27 110	0.15 19	0.21 1	0.16 4	0.09 69	0.06 20	17.88 570	12.81 567	0.10 50	0.08 34

test_sample1	0.40 156	0.18 5	1.19 77	0.31 214	0.18 143	0.48 125	0.23 150	0.78 294	0.49 159	0.44 185	0.44 182	0.45 228	0.41 291	1.39 363	0.33 225	0.11 223	0.09 183	0.10 128	0.09 107	0.12 79	0.13 174

FTStereo	0.76 446	0.18 5	2.35 399	0.71 500	0.21 202	0.73 409	1.79 543	0.57 151	0.53 203	1.07 493	1.63 510	1.29 506	2.13 533	0.75 289	0.29 174	0.19 424	0.08 113	0.12 247	0.11 204	0.11 68	0.40 479

2w_stereo	0.21 7	0.19 7	0.51 2	0.22 24	0.13 20	0.41 67	0.20 79	0.50 95	0.34 21	0.25 83	0.23 43	0.13 3	0.23 107	0.24 6	0.22 86	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

rvit_stereo_0083	0.25 41	0.19 7	0.58 12	0.28 140	0.18 143	0.28 8	0.22 119	0.38 17	0.54 215	0.23 58	0.30 95	0.27 110	0.26 148	0.37 109	0.24 120	0.14 346	0.12 297	0.13 306	0.10 142	0.12 79	0.10 79

test_sample2	0.41 163	0.19 7	1.23 86	0.31 214	0.17 109	0.51 149	0.27 250	0.81 318	0.55 222	0.44 185	0.45 186	0.46 241	0.38 258	1.51 384	0.30 192	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.10 142	0.14 132	0.14 191

11t1	0.33 94	0.19 7	1.41 117	0.33 264	0.16 81	0.48 125	0.21 98	0.67 207	0.48 153	0.40 160	0.34 125	0.32 142	0.33 221	0.42 139	0.27 149	0.11 223	0.12 297	0.10 128	0.08 77	0.13 109	0.14 191

GrayStereo	0.66 397	0.19 7	1.76 200	0.90 515	0.23 247	0.62 316	1.42 540	0.62 181	0.60 260	0.72 438	0.78 434	0.56 298	3.07 544	0.60 244	0.26 141	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.21 410	0.11 68	0.18 289

DilatedVolume-Stereo	0.26 44	0.20 12	0.64 22	0.25 69	0.15 54	0.41 67	0.18 51	0.42 38	0.35 27	0.34 133	0.34 125	0.25 85	0.23 107	0.43 142	0.53 340	0.09 69	0.09 183	0.08 29	0.10 142	0.12 79	0.11 103

3.25w_new	0.20 1	0.20 12	0.52 4	0.21 6	0.14 31	0.37 44	0.14 13	0.43 46	0.35 27	0.23 58	0.21 26	0.16 27	0.18 46	0.27 22	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.25w	0.20 1	0.20 12	0.52 4	0.21 6	0.14 31	0.37 44	0.14 13	0.43 46	0.35 27	0.23 58	0.21 26	0.16 27	0.18 46	0.27 22	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

x	0.35 113	0.20 12	1.36 107	0.33 264	0.17 109	0.47 117	0.24 183	0.75 255	0.54 215	0.40 160	0.40 161	0.42 204	0.34 229	0.45 163	0.32 215	0.11 223	0.14 333	0.11 192	0.09 107	0.12 79	0.14 191

test-3	0.43 188	0.20 12	1.70 174	0.34 295	0.32 361	0.45 94	0.23 150	0.71 224	0.46 133	0.51 255	0.29 83	0.45 228	0.21 83	0.59 238	0.98 433	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.35 480	0.29 380	0.28 410

test_1	0.43 188	0.20 12	1.70 174	0.34 295	0.32 361	0.45 94	0.23 150	0.71 224	0.46 133	0.50 242	0.29 83	0.45 228	0.21 83	0.59 238	0.98 433	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.35 480	0.29 380	0.29 416

test_3	0.44 198	0.20 12	1.70 174	0.36 329	0.32 361	0.47 117	0.30 299	0.73 240	0.49 159	0.50 242	0.30 95	0.45 228	0.22 92	0.59 238	0.98 433	0.08 31	0.10 224	0.11 192	0.35 480	0.29 380	0.28 410

SST-Stereo	0.52 306	0.20 12	1.76 200	0.62 491	0.53 476	0.62 316	0.66 476	0.55 141	0.61 277	0.58 344	0.53 265	0.52 274	0.60 406	1.59 399	0.29 174	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.16 185	0.10 79

4w-stereo	0.20 1	0.21 20	0.57 10	0.21 6	0.15 54	0.39 55	0.13 6	0.39 23	0.33 16	0.22 42	0.21 26	0.13 3	0.20 72	0.29 41	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.75w_new	0.21 7	0.21 20	0.57 10	0.20 3	0.14 31	0.40 60	0.18 51	0.47 76	0.36 44	0.24 65	0.20 21	0.13 3	0.19 63	0.31 56	0.21 68	0.07 20	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.06 1	0.07 7

3.75w	0.21 7	0.21 20	0.61 15	0.21 6	0.20 189	0.44 89	0.16 30	0.44 54	0.30 5	0.22 42	0.20 21	0.13 3	0.18 46	0.29 41	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

111111	0.24 38	0.21 20	0.82 44	0.24 51	0.21 202	0.43 83	0.13 6	0.45 61	0.35 27	0.22 42	0.27 70	0.18 36	0.16 22	0.35 91	0.18 15	0.09 69	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.25 340	0.08 34

fffft	0.29 63	0.21 20	1.10 69	0.24 51	0.15 54	0.42 79	0.24 183	0.42 38	0.38 56	0.21 32	0.18 16	0.20 44	0.16 22	0.44 151	0.70 393	0.07 20	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.28 375	0.20 320
1: 1. 1
rvit_stereo_0081	0.25 41	0.21 20	0.61 15	0.28 140	0.17 109	0.31 18	0.22 119	0.42 38	0.53 203	0.24 65	0.25 59	0.25 85	0.21 83	0.34 85	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.12 79	0.09 55

rvit_stereo_0082	0.25 41	0.21 20	0.61 15	0.28 140	0.17 109	0.31 18	0.22 119	0.42 38	0.53 203	0.24 65	0.25 59	0.25 85	0.21 83	0.34 85	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.12 79	0.09 55

mmm	0.38 135	0.21 20	1.18 75	0.35 311	0.17 109	0.49 132	0.26 225	0.78 294	0.52 184	0.50 242	0.57 306	0.41 191	0.37 251	0.71 282	0.31 204	0.11 223	0.13 316	0.14 342	0.13 274	0.15 149	0.14 191

1111x	0.74 441	0.21 20	1.93 297	0.31 214	0.17 109	0.63 333	0.32 335	1.03 490	0.74 411	0.52 263	0.62 342	0.57 304	0.47 351	2.38 495	4.25 544	0.12 275	0.14 333	0.11 192	0.12 242	0.12 79	0.14 191

qqq	0.38 135	0.21 20	1.34 105	0.28 140	0.15 54	0.45 94	0.26 225	0.76 268	0.52 184	0.39 158	0.41 165	0.46 241	0.36 237	0.96 317	0.30 192	0.11 223	0.14 333	0.12 247	0.12 242	0.12 79	0.14 191

RAFT_R40	0.50 276	0.21 20	1.76 200	0.50 449	0.40 431	0.61 296	0.53 442	0.56 148	0.60 260	0.56 315	0.54 277	0.55 286	0.51 372	1.57 393	0.53 340	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.16 185	0.09 55

xxxx	0.70 417	0.21 20	1.33 102	0.28 140	0.18 143	0.63 333	0.24 183	1.02 483	0.69 363	0.50 242	0.62 342	0.58 311	0.38 258	1.47 381	5.21 550	0.13 305	0.12 297	0.11 192	0.10 142	0.12 79	0.15 224

test_xeample	0.72 429	0.21 20	1.36 107	0.27 115	0.17 109	0.59 263	0.28 267	1.01 480	0.70 372	0.55 304	0.67 384	0.44 219	0.39 272	1.88 454	5.17 549	0.12 275	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.13 109	0.15 224

R-Stereo Train	0.36 120	0.21 20	1.70 174	0.29 170	0.18 143	0.55 196	0.26 225	0.78 294	0.36 44	0.57 326	0.67 384	0.33 148	0.24 118	0.32 65	0.23 98	0.10 161	0.08 113	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.12 140

RAFT-Stereo	0.36 120	0.21 20	1.70 174	0.29 170	0.18 143	0.55 196	0.26 225	0.78 294	0.36 44	0.57 326	0.67 384	0.33 148	0.24 118	0.32 65	0.23 98	0.10 161	0.08 113	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.12 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
asd	0.20 1	0.22 35	0.65 27	0.22 24	0.17 109	0.41 67	0.14 13	0.35 8	0.32 10	0.24 65	0.20 21	0.15 25	0.18 46	0.26 18	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

qwe	0.21 7	0.22 35	0.61 15	0.21 6	0.20 189	0.41 67	0.15 21	0.46 64	0.35 27	0.26 97	0.22 37	0.14 13	0.14 10	0.31 56	0.22 86	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

2.25w	0.21 7	0.22 35	0.51 2	0.21 6	0.14 31	0.36 41	0.13 6	0.42 38	0.34 21	0.23 58	0.27 70	0.14 13	0.18 46	0.33 75	0.24 120	0.06 1	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5_new	0.21 7	0.22 35	0.63 20	0.21 6	0.15 54	0.40 60	0.17 37	0.40 25	0.35 27	0.25 83	0.22 37	0.14 13	0.14 10	0.22 2	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 7	0.22 35	0.63 20	0.21 6	0.15 54	0.40 60	0.17 37	0.40 25	0.35 27	0.25 83	0.22 37	0.14 13	0.14 10	0.22 2	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

3.5w_stereo	0.21 7	0.22 35	0.55 9	0.21 6	0.15 54	0.40 60	0.14 13	0.43 46	0.33 16	0.21 32	0.24 52	0.14 13	0.18 46	0.34 85	0.22 86	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3w_stereo	0.21 7	0.22 35	0.59 13	0.22 24	0.12 6	0.37 44	0.22 119	0.50 95	0.38 56	0.22 42	0.21 26	0.12 2	0.22 92	0.26 18	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

monsterstereo	0.22 27	0.22 35	0.52 4	0.25 69	0.27 306	0.39 55	0.14 13	0.51 103	0.33 16	0.25 83	0.27 70	0.13 3	0.13 8	0.38 117	0.21 68	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.06 1

monsters	0.22 27	0.22 35	0.52 4	0.23 35	0.28 318	0.42 79	0.14 13	0.46 64	0.31 6	0.24 65	0.20 21	0.13 3	0.14 10	0.43 142	0.20 49	0.07 20	0.06 20	0.07 1	0.08 77	0.06 1	0.06 1

MonSter	0.20 1	0.22 35	0.65 27	0.21 6	0.17 109	0.33 26	0.15 21	0.46 64	0.32 10	0.16 8	0.17 14	0.14 13	0.11 2	0.27 22	0.23 98	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 51	0.07 3	0.09 55

GIP-stereo	0.26 44	0.22 35	0.78 40	0.29 170	0.20 189	0.42 79	0.17 37	0.64 190	0.39 67	0.18 15	0.24 52	0.23 62	0.18 46	0.25 10	0.47 312	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.17 207	0.08 34

DEFOM-Stereo	0.22 27	0.22 35	0.91 52	0.23 35	0.13 20	0.49 132	0.18 51	0.30 2	0.28 3	0.19 19	0.17 14	0.14 13	0.14 10	0.41 131	0.16 4	0.08 31	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.09 36	0.09 55

ttt	0.66 397	0.22 35	1.68 168	0.34 295	0.24 260	0.60 275	0.26 225	1.00 472	0.77 437	0.55 304	0.67 384	0.54 282	0.36 237	2.14 480	3.03 525	0.16 384	0.13 316	0.13 306	0.12 242	0.15 149	0.17 269

riskmin	0.37 126	0.22 35	1.74 188	0.32 243	0.20 189	0.48 125	0.20 79	0.66 198	0.46 133	0.36 140	0.34 125	0.69 372	0.45 330	0.39 123	0.27 149	0.11 223	0.08 113	0.12 247	0.08 77	0.13 109	0.16 251

PSM-AAD	0.63 381	0.22 35	1.77 209	0.37 350	0.23 247	0.86 460	1.17 526	0.59 165	0.60 260	0.64 405	0.71 415	0.68 365	2.93 541	0.65 262	0.31 204	0.09 69	0.07 40	0.17 404	0.15 325	0.13 109	0.33 445

CRE-IMP	0.41 163	0.22 35	1.76 200	0.48 445	0.17 109	0.79 440	0.69 484	0.52 117	0.52 184	0.47 205	0.42 169	0.45 228	0.26 148	0.41 131	0.31 204	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.09 107	0.17 207	0.23 366

depthmonostereo	0.26 44	0.23 51	0.65 27	0.41 391	0.13 20	0.41 67	0.19 60	0.51 103	0.40 77	0.25 83	0.29 83	0.26 99	0.28 181	0.44 151	0.23 98	0.09 69	0.10 224	0.09 79	0.07 51	0.10 50	0.08 34

4.25_new	0.21 7	0.23 51	0.64 22	0.22 24	0.18 143	0.41 67	0.17 37	0.41 32	0.35 27	0.22 42	0.21 26	0.14 13	0.18 46	0.25 10	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 7	0.23 51	0.64 22	0.22 24	0.18 143	0.41 67	0.17 37	0.41 32	0.35 27	0.22 42	0.21 26	0.14 13	0.18 46	0.25 10	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 7	0.23 51	0.64 22	0.22 24	0.18 143	0.41 67	0.17 37	0.41 32	0.35 27	0.22 42	0.21 26	0.14 13	0.18 46	0.25 10	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.5w	0.21 7	0.23 51	0.50 1	0.22 24	0.15 54	0.39 55	0.19 60	0.47 76	0.36 44	0.21 32	0.22 37	0.13 3	0.17 29	0.33 75	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

IGEV-Stereo++	0.23 34	0.23 51	0.64 22	0.24 51	0.22 227	0.47 117	0.13 6	0.52 117	0.33 16	0.18 15	0.24 52	0.17 31	0.22 92	0.32 65	0.19 27	0.08 31	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.17 207	0.09 55

ffm	0.47 241	0.23 51	2.01 327	0.30 187	0.21 202	0.57 229	0.26 225	0.74 244	0.88 470	0.53 273	0.63 354	0.66 349	0.39 272	0.63 250	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.15 369	0.13 274	0.25 340	0.36 459

ff1	0.73 438	0.23 51	2.01 327	0.30 187	0.21 202	0.57 229	0.26 225	0.74 244	0.88 470	0.53 273	0.63 354	0.66 349	0.39 272	2.52 510	3.43 536	0.10 161	0.24 452	0.15 369	0.13 274	0.25 340	0.36 459

mmx	0.72 429	0.23 51	2.01 327	0.30 187	0.21 202	0.57 229	0.26 225	0.99 464	0.76 433	0.53 273	0.63 354	0.66 349	0.39 272	2.52 510	3.43 536	0.13 305	0.10 224	0.15 369	0.13 274	0.15 149	0.15 224

xxx	0.72 429	0.23 51	2.01 327	0.30 187	0.21 202	0.57 229	0.26 225	0.99 464	0.76 433	0.53 273	0.63 354	0.66 349	0.39 272	2.52 510	3.43 536	0.13 305	0.10 224	0.15 369	0.13 274	0.15 149	0.15 224

Selective-IGEV	0.29 63	0.23 51	1.28 93	0.27 115	0.30 336	0.35 35	0.20 79	0.56 148	0.38 56	0.21 32	0.30 95	0.22 54	0.18 46	0.37 109	0.18 15	0.07 20	0.06 20	0.08 29	0.15 325	0.16 185	0.29 416

GMM-Stereo	0.50 276	0.23 51	2.41 409	0.54 467	0.24 260	0.77 431	0.46 420	0.59 165	0.57 237	0.58 344	0.73 422	0.47 249	0.43 318	0.68 269	0.27 149	0.10 161	0.06 20	0.13 306	0.13 274	0.14 132	0.44 488

222	0.78 454	0.23 51	1.23 86	0.28 140	0.18 143	0.62 316	0.24 183	1.02 483	0.70 372	0.58 344	0.66 381	0.46 241	0.42 308	1.80 434	6.53 555	0.13 305	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.12 79	0.17 269

tt45	0.29 63	0.24 64	1.06 64	0.25 69	0.17 109	0.55 196	0.22 119	0.41 32	0.35 27	0.24 65	0.25 59	0.25 85	0.18 46	0.64 252	0.34 232	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.21 283	0.11 103

fffy	0.28 54	0.24 64	1.19 77	0.27 115	0.15 54	0.37 44	0.22 119	0.42 38	0.32 10	0.20 26	0.29 83	0.26 99	0.20 72	0.44 151	0.20 49	0.08 31	0.10 224	0.10 128	0.08 77	0.22 300	0.18 289

AEACV	0.33 94	0.24 64	1.44 124	0.28 140	0.35 394	0.47 117	0.21 98	0.43 46	0.28 3	0.26 97	0.25 59	0.22 54	0.38 258	0.30 49	0.18 15	0.09 69	0.35 490	0.09 79	0.36 488	0.23 313	0.25 387

anonymousdsp2	0.34 102	0.24 64	1.16 74	0.28 140	0.15 54	0.57 229	0.23 150	0.79 310	0.47 150	0.38 152	0.37 139	0.40 185	0.25 134	0.47 183	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.13 274	0.19 254	0.27 404

SFCPSM	0.46 226	0.24 64	2.35 399	0.27 115	0.27 306	0.70 395	0.32 335	0.96 440	0.63 307	0.49 235	0.52 254	0.43 208	0.36 237	0.52 211	0.43 292	0.12 275	0.09 183	0.12 247	0.16 344	0.16 185	0.12 140

asda	0.22 27	0.25 69	0.70 33	0.21 6	0.16 81	0.43 83	0.16 30	0.44 54	0.35 27	0.22 42	0.20 21	0.14 13	0.20 72	0.25 10	0.22 86	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

LG-Stereo	0.27 47	0.25 69	0.95 57	0.25 69	0.15 54	0.43 83	0.21 98	0.50 95	0.40 77	0.18 15	0.29 83	0.25 85	0.16 22	0.28 29	0.35 240	0.07 20	0.07 40	0.11 192	0.10 142	0.24 328	0.10 79

999	0.29 63	0.25 69	1.05 63	0.26 99	0.18 143	0.49 132	0.23 150	0.38 17	0.37 51	0.20 26	0.32 111	0.23 62	0.18 46	0.73 285	0.36 243	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.24 328	0.10 79

ours_stereo	0.27 47	0.25 69	1.21 83	0.25 69	0.17 109	0.35 35	0.23 150	0.38 17	0.35 27	0.20 26	0.31 106	0.23 62	0.17 29	0.41 131	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.22 300	0.18 289

dual_stereo	0.23 34	0.25 69	0.66 31	0.21 6	0.15 54	0.27 7	0.15 21	0.62 181	0.40 77	0.15 4	0.13 10	0.18 36	0.14 10	0.37 109	0.19 27	0.09 69	0.31 482	0.07 1	0.10 142	0.07 3	0.07 7

Pointernet	0.29 63	0.25 69	1.49 137	0.24 51	0.20 189	0.47 117	0.15 21	0.62 181	0.47 150	0.22 42	0.29 83	0.26 99	0.20 72	0.28 29	0.20 49	0.10 161	0.07 40	0.07 1	0.12 242	0.10 50	0.07 7

Any-RAFT	0.38 135	0.25 69	1.89 280	0.27 115	0.17 109	0.68 382	0.21 98	0.78 294	0.53 203	0.43 179	0.43 171	0.54 282	0.30 203	0.41 131	0.20 49	0.10 161	0.12 297	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.09 55

CAS	0.35 113	0.25 69	1.30 97	0.79 507	0.34 382	0.51 149	0.23 150	0.46 64	0.39 67	0.22 42	0.31 106	0.20 44	0.17 29	0.28 29	0.23 98	0.73 520	0.06 20	0.07 1	0.05 1	0.09 36	0.37 466

knoymous	0.34 102	0.25 69	1.75 194	0.24 51	0.18 143	0.45 94	0.24 183	0.57 151	0.38 56	0.41 169	0.39 156	0.55 286	0.25 134	0.38 117	0.23 98	0.11 223	0.08 113	0.12 247	0.07 51	0.13 109	0.12 140

NF-Stereo	0.48 247	0.25 69	1.81 241	0.52 458	0.16 81	0.61 296	0.44 411	0.66 198	0.61 277	0.50 242	0.47 200	0.37 164	0.26 148	1.45 373	0.79 415	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.16 251

OCTAStereo	0.48 247	0.25 69	1.81 241	0.52 458	0.16 81	0.61 296	0.43 400	0.66 198	0.61 277	0.50 242	0.47 200	0.37 164	0.26 148	1.44 369	0.80 416	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.17 269

NRIStereo	0.46 226	0.25 69	1.77 209	0.47 437	0.16 81	0.95 476	0.74 492	0.51 103	0.56 233	0.48 223	0.39 156	0.59 314	0.29 195	0.77 296	0.32 215	0.11 223	0.13 316	0.11 192	0.09 107	0.21 283	0.24 378

RE-Stereo	0.48 247	0.25 69	1.81 241	0.52 458	0.16 81	0.61 296	0.43 400	0.66 198	0.60 260	0.50 242	0.47 200	0.37 164	0.26 148	1.44 369	0.78 411	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.17 269

TVStereo	0.48 247	0.25 69	1.81 241	0.52 458	0.16 81	0.61 296	0.43 400	0.66 198	0.60 260	0.50 242	0.47 200	0.37 164	0.26 148	1.44 369	0.78 411	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.17 269

EAI-Stereo	0.78 454	0.25 69	1.67 167	0.54 467	0.59 490	1.95 530	2.05 546	1.11 506	0.64 315	0.95 485	1.49 505	0.50 265	0.67 433	0.59 238	1.44 478	0.09 69	0.19 415	0.09 79	0.49 508	0.13 109	0.22 342

SMoEStereo_RVC	0.29 63	0.26 84	1.03 61	0.25 69	0.14 31	0.46 112	0.22 119	0.36 11	0.38 56	0.23 58	0.23 43	0.21 52	0.18 46	0.45 163	0.60 368	0.07 20	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.20 269	0.20 320

mms	0.27 47	0.26 84	0.91 52	0.25 69	0.18 143	0.32 23	0.23 150	0.37 14	0.31 6	0.21 32	0.30 95	0.23 62	0.17 29	0.46 172	0.21 68	0.08 31	0.10 224	0.10 128	0.08 77	0.22 300	0.47 492

RSM++	0.27 47	0.26 84	0.87 48	0.28 140	0.13 20	0.39 55	0.20 79	0.45 61	0.45 124	0.20 26	0.24 52	0.24 75	0.17 29	0.36 100	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.35 480	0.26 360	0.18 289

RSM	0.28 54	0.26 84	0.97 58	0.25 69	0.24 260	0.37 44	0.21 98	0.49 89	0.44 109	0.21 32	0.27 70	0.28 119	0.17 29	0.38 117	0.20 49	0.07 20	0.07 40	0.09 79	0.34 477	0.21 283	0.16 251

trnet	0.28 54	0.26 84	1.32 100	0.19 1	0.12 6	0.54 183	0.15 21	0.48 83	0.46 133	0.27 104	0.33 119	0.24 75	0.21 83	0.30 49	0.21 68	0.10 161	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.09 36	0.07 7

Selective-RAFT	0.35 113	0.26 84	1.48 134	0.31 214	0.15 54	0.61 296	0.19 60	0.60 175	0.54 215	0.28 109	0.29 83	0.40 185	0.33 221	0.50 204	0.27 149	0.10 161	0.07 40	0.09 79	0.35 480	0.19 254	0.08 34

AIO-Stereo	0.30 73	0.27 90	1.25 89	0.27 115	0.24 260	0.37 44	0.20 79	0.52 117	0.36 44	0.21 32	0.30 95	0.23 62	0.14 10	0.31 56	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.38 491	0.19 254	0.31 433

CES	0.30 73	0.27 90	1.09 67	0.23 35	0.50 468	0.40 60	0.20 79	0.46 64	0.44 109	0.22 42	0.28 77	0.26 99	0.19 63	0.33 75	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.15 149	0.49 496

EGLCR-Stereo	0.29 63	0.27 90	0.97 58	0.30 187	0.19 175	0.56 211	0.17 37	0.68 211	0.36 44	0.30 116	0.18 16	0.27 110	0.17 29	0.38 117	0.19 27	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.10 50	0.35 451

DCANet-4	0.40 156	0.27 90	2.21 371	0.25 69	0.14 31	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.72 392	0.54 286	0.47 200	0.28 119	0.37 251	0.37 109	0.34 232	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 342

tt	4.93 554	0.27 90	4.20 540	2.29 551	1.58 546	10.20 560	16.97 565	9.42 563	5.02 550	1.67 527	1.28 495	4.68 548	5.03 552	3.37 541	5.92 551	6.16 561	9.47 568	2.82 557	3.18 558	3.60 556	1.53 549

BUS	0.41 163	0.27 90	1.13 70	0.30 187	0.21 202	0.91 472	0.23 150	1.00 472	0.61 277	0.63 395	0.53 265	0.66 349	0.30 203	0.43 142	0.32 215	0.13 305	0.10 224	0.14 342	0.12 242	0.12 79	0.11 103

BSDual-CNN	0.41 163	0.27 90	1.13 70	0.30 187	0.21 202	0.76 423	0.31 312	1.00 472	0.61 277	0.63 395	0.53 265	0.63 329	0.37 251	0.43 142	0.38 256	0.13 305	0.10 224	0.14 342	0.12 242	0.12 79	0.11 103

psmg	0.41 163	0.27 90	1.13 70	0.27 115	0.21 202	0.75 419	0.36 362	0.90 387	0.61 277	0.59 358	0.59 315	0.63 329	0.37 251	0.43 142	0.38 256	0.13 305	0.10 224	0.13 306	0.12 242	0.13 109	0.11 103

GLC_STEREO	0.28 54	0.27 90	1.36 107	0.28 140	0.12 6	0.41 67	0.20 79	0.37 14	0.38 56	0.26 97	0.30 95	0.25 85	0.19 63	0.33 75	0.24 120	0.09 69	0.11 271	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.09 55

Patchmatch Stereo++	0.39 150	0.27 90	1.78 214	0.44 413	0.16 81	0.61 296	0.27 250	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.43 208	0.28 181	0.54 221	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140
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	0.48 247	0.27 90	1.85 258	0.51 454	0.17 109	0.61 296	0.40 384	0.61 177	0.57 237	0.52 263	0.48 212	0.39 177	0.25 134	1.46 374	0.77 409	0.12 275	0.08 113	0.13 306	0.12 242	0.12 79	0.14 191

KMStereo	0.48 247	0.27 90	1.85 258	0.51 454	0.17 109	0.61 296	0.40 384	0.61 177	0.57 237	0.52 263	0.48 212	0.39 177	0.25 134	1.46 374	0.77 409	0.12 275	0.08 113	0.13 306	0.12 242	0.12 79	0.14 191

PSM-adaLoss	0.38 135	0.27 90	1.78 214	0.44 413	0.17 109	0.60 275	0.29 291	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.44 219	0.28 181	0.47 183	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

ROB_FTStereo_v2	0.38 135	0.27 90	1.78 214	0.44 413	0.17 109	0.61 296	0.28 267	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.44 219	0.28 181	0.47 183	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

ROB_FTStereo	0.38 135	0.27 90	1.78 214	0.44 413	0.17 109	0.61 296	0.26 225	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.43 208	0.28 181	0.49 198	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

HUI-Stereo	0.38 135	0.27 90	1.79 234	0.44 413	0.17 109	0.61 296	0.28 267	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.44 219	0.28 181	0.45 163	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

Pruner-Stereo	0.51 293	0.27 90	1.78 214	1.79 544	0.19 175	0.62 316	0.45 417	0.57 151	0.60 260	0.61 376	0.48 212	0.41 191	0.24 118	0.46 172	1.00 439	0.12 275	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.12 79	0.13 174

iGMRVC	0.39 150	0.27 90	1.78 214	0.44 413	0.17 109	0.61 296	0.27 250	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.44 219	0.28 181	0.55 225	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

iRAFT	0.39 150	0.27 90	1.78 214	0.44 413	0.16 81	0.61 296	0.27 250	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.43 208	0.28 181	0.54 221	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

cross-raft	0.40 156	0.27 90	2.22 375	0.30 187	0.17 109	0.49 132	0.35 355	0.71 224	0.39 67	0.43 179	0.45 186	0.64 338	0.25 134	0.32 65	0.25 133	0.08 31	0.08 113	0.09 79	0.23 422	0.11 68	0.14 191

RAFT-IKP	0.38 135	0.27 90	1.79 234	0.44 413	0.16 81	0.60 275	0.28 267	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.43 208	0.28 181	0.50 204	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

IGEV	0.22 27	0.28 111	0.88 49	0.21 6	0.24 260	0.42 79	0.17 37	0.35 8	0.37 51	0.20 26	0.22 37	0.14 13	0.12 4	0.24 6	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

SGD-Stereo	0.22 27	0.28 111	0.77 39	0.22 24	0.11 1	0.40 60	0.16 30	0.31 3	0.36 44	0.19 19	0.19 19	0.17 31	0.17 29	0.37 109	0.16 4	0.10 161	0.06 20	0.08 29	0.07 51	0.10 50	0.07 7

MM-Stereo_test2	0.38 135	0.28 111	2.46 420	0.43 406	0.15 54	0.50 140	0.25 203	0.47 76	0.38 56	0.33 131	0.26 66	0.23 62	0.22 92	0.34 85	0.29 174	0.08 31	0.09 183	0.09 79	0.10 142	0.36 435	0.22 342

GREAT-IGEV	0.37 126	0.28 111	1.48 134	0.25 69	0.38 419	0.46 112	0.18 51	0.33 5	0.34 21	0.15 4	0.29 83	0.15 25	0.17 29	0.36 100	0.23 98	0.07 20	0.76 536	0.07 1	0.26 438	0.21 283	1.03 537

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 54	0.28 111	1.09 67	0.33 264	0.15 54	0.30 14	0.16 30	0.58 157	0.42 95	0.19 19	0.19 19	0.17 31	0.26 148	0.38 117	0.37 249	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.25 431	0.10 50	0.06 1

testlalala2	0.44 198	0.28 111	2.59 447	0.64 493	0.56 483	0.57 229	0.20 79	0.78 294	0.52 184	0.40 160	0.39 156	0.45 228	0.21 83	0.27 22	0.22 86	0.09 69	0.10 224	0.08 29	0.29 449	0.12 79	0.10 79

DeepStereo_RVC	0.44 198	0.28 111	1.92 294	0.49 447	0.17 109	0.60 275	0.59 462	0.50 95	0.52 184	0.49 235	0.45 186	0.39 177	0.86 471	0.45 163	0.33 225	0.11 223	0.08 113	0.11 192	0.09 107	0.15 149	0.19 305

s12784h	0.36 120	0.28 111	1.58 151	0.23 35	0.11 1	0.62 316	0.24 183	0.79 310	0.64 315	0.44 185	0.52 254	0.28 119	0.26 148	0.50 204	0.24 120	0.11 223	0.06 20	0.09 79	0.06 9	0.16 185	0.06 1

GES	0.44 198	0.28 111	1.88 273	0.30 187	0.18 143	0.61 296	0.30 299	0.88 375	0.46 133	0.47 205	0.52 254	0.39 177	0.42 308	0.58 232	0.67 386	0.15 363	0.11 271	0.12 247	0.10 142	0.15 149	0.17 269

UPFNet	0.46 226	0.28 111	1.73 184	0.33 264	0.32 361	0.65 358	0.38 376	0.83 331	0.59 255	0.57 326	0.52 254	0.61 322	0.40 280	0.75 289	0.52 336	0.13 305	0.12 297	0.13 306	0.12 242	0.15 149	0.11 103

xyz-stereo	3.02 547	0.29 121	30.64 577	0.23 35	0.12 6	15.52 564	0.24 183	0.51 103	0.47 150	0.59 358	7.99 556	0.64 338	0.47 351	1.39 363	0.50 328	0.09 69	0.07 40	0.34 490	0.07 51	0.13 109	0.08 34

S2M2	0.24 38	0.29 121	0.90 51	0.23 35	0.17 109	0.24 4	0.09 1	0.36 11	0.45 124	0.17 10	0.25 59	0.23 62	0.17 29	0.24 6	0.28 159	0.15 363	0.12 297	0.11 192	0.12 242	0.15 149	0.11 103

rvit_0105_6	0.31 81	0.29 121	1.00 60	0.31 214	0.18 143	0.35 35	0.25 203	0.51 103	0.61 277	0.25 83	0.28 77	0.32 142	0.25 134	0.39 123	0.25 133	0.18 409	0.16 375	0.15 369	0.13 274	0.14 132	0.13 174

rvit_stereo_0081_aga	0.27 47	0.29 121	1.08 65	0.26 99	0.20 189	0.33 26	0.21 98	0.41 32	0.42 95	0.26 97	0.28 77	0.27 110	0.21 83	0.31 56	0.21 68	0.14 346	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.14 132	0.10 79

DCVSM-stereo	0.49 265	0.29 121	2.49 427	0.29 170	0.22 227	0.53 175	0.52 438	0.58 157	0.49 159	0.69 427	0.46 194	0.79 418	0.48 360	0.53 217	0.42 283	0.13 305	0.14 333	0.15 369	0.12 242	0.20 269	0.20 320

IGEV-Stereo+	0.29 63	0.29 121	0.86 47	0.25 69	0.34 382	0.30 14	0.14 13	0.32 4	0.53 203	0.18 15	0.12 8	0.18 36	0.19 63	0.49 198	0.17 14	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.20 404	0.46 485	0.59 507

RAFT-Stereo-weight	0.34 102	0.29 121	1.43 122	0.28 140	0.28 318	0.55 196	0.22 119	0.78 294	0.48 153	0.46 203	0.38 148	0.36 162	0.17 29	0.33 75	0.23 98	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.09 55

AE-Stereo	0.42 182	0.29 121	1.65 161	0.43 406	0.47 464	0.56 211	0.23 150	0.86 358	0.46 133	0.31 120	0.41 165	0.43 208	0.24 118	0.34 85	0.24 120	0.09 69	0.48 514	0.11 192	0.45 504	0.22 300	0.19 305

hknet	0.47 241	0.29 121	1.70 174	0.30 187	0.24 260	0.76 423	0.31 312	1.00 472	0.64 315	0.63 395	0.53 265	0.80 421	0.38 258	0.77 296	0.37 249	0.11 223	0.10 224	0.14 342	0.12 242	0.12 79	0.11 103

KYRaft	0.48 247	0.29 121	1.75 194	0.33 264	0.21 202	0.75 419	0.44 411	0.58 157	0.57 237	0.64 405	0.93 464	0.53 276	0.72 445	0.60 244	0.24 120	0.10 161	0.07 40	0.12 247	0.14 302	0.12 79	0.54 500

ICVP	0.46 226	0.29 121	2.41 409	0.33 264	0.22 227	0.59 263	0.55 449	0.75 255	0.50 169	0.44 185	0.60 330	0.49 262	0.35 231	0.53 217	0.37 249	0.16 384	0.16 375	0.14 342	0.11 204	0.15 149	0.15 224
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 94	0.29 121	1.74 188	0.24 51	0.16 81	0.54 183	0.15 21	0.40 25	0.55 222	0.37 144	0.51 241	0.24 75	0.19 63	0.27 22	0.26 141	0.09 69	0.06 20	0.08 29	0.30 458	0.08 18	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
FoundationStereo	0.20 1	0.30 133	0.81 42	0.21 6	0.22 227	0.21 2	0.16 30	0.25 1	0.38 56	0.15 4	0.11 4	0.18 36	0.17 29	0.23 5	0.16 4	0.09 69	0.13 316	0.08 29	0.06 9	0.07 3	0.07 7

IGEV-RUCA	2.28 536	0.30 133	1.15 73	0.40 384	1.86 550	2.06 537	1.90 544	1.36 520	1.80 535	3.70 554	3.76 548	5.02 550	8.19 559	2.12 478	1.63 486	0.25 469	0.76 536	2.72 556	1.91 552	2.39 551	2.36 555

Occ-G	0.30 73	0.30 133	1.33 102	0.23 35	0.15 54	0.36 41	0.25 203	0.43 46	0.31 6	0.26 97	0.35 130	0.46 241	0.22 92	0.30 49	0.25 133	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.16 344	0.31 399	0.08 34

testlalala	0.36 120	0.30 133	1.77 209	0.28 140	0.33 374	0.60 275	0.22 119	0.55 141	0.51 177	0.55 304	0.35 130	0.31 134	0.20 72	0.26 18	0.22 86	0.10 161	0.13 316	0.09 79	0.24 424	0.08 18	0.07 7

testlalala_base	0.46 226	0.30 133	1.82 247	0.34 295	0.27 306	0.55 196	0.21 98	0.85 348	0.32 10	0.32 129	0.39 156	0.31 134	0.23 107	0.30 49	0.28 159	0.95 529	0.30 480	0.09 79	0.21 410	1.03 524	0.18 289

LoS	0.31 81	0.30 133	1.52 143	0.23 35	0.13 20	0.54 183	0.20 79	0.48 83	0.49 159	0.25 83	0.28 77	0.37 164	0.24 118	0.38 117	0.23 98	0.10 161	0.08 113	0.08 29	0.05 1	0.15 149	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.39 150	0.30 133	1.61 158	0.32 243	0.17 109	0.53 175	0.24 183	0.70 221	0.49 159	0.59 358	0.54 277	0.40 185	0.40 280	0.41 131	0.30 192	0.17 398	0.10 224	0.14 342	0.11 204	0.18 233	0.17 269
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT-345	0.53 312	0.30 133	2.34 396	0.38 365	0.34 382	0.58 246	0.42 393	0.47 76	0.61 277	0.51 255	1.00 475	0.43 208	0.28 181	1.57 393	0.82 418	0.10 161	0.07 40	0.11 192	0.09 107	0.10 50	0.08 34

Prome-Stereo	0.49 265	0.30 133	1.76 200	0.60 489	0.23 247	0.63 333	0.42 393	0.62 181	0.60 260	0.59 358	1.03 480	0.43 208	0.72 445	0.60 244	0.33 225	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.09 107	0.11 68	0.43 486

CREStereo	0.28 54	0.30 133	1.33 102	0.19 1	0.13 20	0.55 196	0.17 37	0.48 83	0.46 133	0.27 104	0.33 119	0.24 75	0.21 83	0.31 56	0.21 68	0.11 223	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.10 50	0.07 7
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	0.44 198	0.30 133	2.42 411	0.32 243	0.17 109	0.58 246	0.22 119	0.77 279	0.59 255	0.47 205	0.42 169	0.55 286	0.38 258	0.49 198	0.47 312	0.12 275	0.09 183	0.12 247	0.11 204	0.13 109	0.16 251

LG-Stereo_L2	0.21 7	0.31 144	0.85 45	0.22 24	0.14 31	0.31 18	0.22 119	0.38 17	0.25 1	0.17 10	0.11 4	0.13 3	0.12 4	0.32 65	0.18 15	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 79

LG-Stereo_L1	0.21 7	0.31 144	0.85 45	0.22 24	0.14 31	0.28 8	0.21 98	0.38 17	0.26 2	0.16 8	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 109	0.18 15	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 79

GCAP-BAT	0.43 188	0.31 144	1.82 247	0.25 69	0.26 293	0.65 358	0.23 150	0.48 83	0.37 51	0.67 418	0.82 442	0.44 219	0.24 118	0.48 188	0.87 423	0.09 69	0.13 316	0.09 79	0.22 418	0.08 18	0.09 55

CASnet	0.28 54	0.31 144	1.20 81	0.28 140	0.11 1	0.47 117	0.19 60	0.44 54	0.44 109	0.38 152	0.31 106	0.23 62	0.17 29	0.29 41	0.19 27	0.10 161	0.06 20	0.15 369	0.12 242	0.16 185	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.32 87	0.31 144	1.46 127	0.31 214	0.15 54	0.53 175	0.19 60	0.44 54	0.35 27	0.36 140	0.38 148	0.27 110	0.27 166	0.42 139	0.19 27	0.09 69	0.13 316	0.09 79	0.16 344	0.20 269	0.13 174

DEmStereo	0.68 409	0.31 144	2.25 381	0.42 402	0.17 109	0.66 364	0.89 505	0.51 103	0.59 255	0.60 367	1.01 476	0.45 228	1.26 502	1.54 388	2.26 512	0.10 161	0.08 113	0.10 128	0.10 142	0.10 50	0.11 103

MoCha-V2	0.36 120	0.32 150	1.41 117	0.36 329	0.31 353	0.35 35	0.19 60	0.57 151	0.39 67	0.30 116	0.32 111	0.28 119	0.27 166	0.47 183	0.24 120	0.08 31	0.56 518	0.08 29	0.38 491	0.18 233	0.12 140

Anonymous_2	0.74 441	0.32 150	1.65 161	0.33 264	0.30 336	0.67 370	0.32 335	0.69 214	0.46 133	0.48 223	0.41 165	0.84 436	0.58 400	0.51 207	0.40 275	0.32 489	0.38 496	1.43 544	3.69 560	0.80 519	0.27 404

RCA-Stereo	0.34 102	0.32 150	1.30 97	0.26 99	0.14 31	0.58 246	0.23 150	0.78 294	0.62 295	0.40 160	0.44 182	0.28 119	0.35 231	0.29 41	0.20 49	0.09 69	0.10 224	0.09 79	0.07 51	0.19 254	0.08 34

sCroCo_RVC	0.33 94	0.32 150	1.89 280	0.34 295	0.27 306	0.30 14	0.22 119	0.48 83	0.44 109	0.22 42	0.33 119	0.25 85	0.25 134	0.32 65	0.24 120	0.14 346	0.16 375	0.12 247	0.12 242	0.15 149	0.13 174

CFNet-RSSM	0.41 163	0.32 150	2.20 370	0.27 115	0.44 448	0.52 168	0.19 60	0.76 268	0.48 153	0.43 179	0.36 136	0.54 282	0.26 148	0.33 75	0.25 133	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.38 491	0.10 50	0.09 55

MLG-Stereo_test1	0.21 7	0.33 155	0.61 15	0.23 35	0.21 202	0.45 94	0.13 6	0.33 5	0.46 133	0.13 1	0.09 1	0.18 36	0.12 4	0.32 65	0.15 2	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 55

MLG-Stereo	0.21 7	0.33 155	0.60 14	0.23 35	0.12 6	0.44 89	0.13 6	0.39 23	0.46 133	0.13 1	0.10 2	0.17 31	0.13 8	0.35 91	0.15 2	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 55

ITSA-stereo	0.48 247	0.33 155	1.20 81	0.33 264	0.18 143	0.60 275	0.29 291	0.94 422	0.80 450	0.50 242	0.49 229	0.53 276	0.59 403	1.25 354	0.64 380	0.15 363	0.12 297	0.17 404	0.16 344	0.18 233	0.23 366

test_sample7	0.47 241	0.33 155	1.49 137	0.34 295	0.20 189	0.51 149	0.30 299	0.93 414	0.66 343	0.57 326	0.51 241	0.55 286	0.45 330	1.11 335	0.38 256	0.17 398	0.14 333	0.16 387	0.15 325	0.19 254	0.18 289

CAS++	0.31 81	0.33 155	1.43 122	0.25 69	0.17 109	0.31 18	0.20 79	0.78 294	0.41 86	0.30 116	0.30 95	0.21 52	0.16 22	0.33 75	0.18 15	0.15 363	0.12 297	0.13 306	0.10 142	0.15 149	0.11 103
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 276	0.33 155	0.93 55	0.26 99	0.22 227	0.46 112	0.20 79	1.10 502	1.34 516	3.16 552	0.32 111	0.22 54	0.20 72	0.30 49	0.22 86	0.10 161	0.09 183	0.11 192	0.09 107	0.15 149	0.19 305

IGEV_Zeroshot_test	0.53 312	0.33 155	2.91 490	0.32 243	0.18 143	0.54 183	0.21 98	0.72 229	0.42 95	0.81 463	0.51 241	0.71 386	0.41 291	0.48 188	1.13 455	0.09 69	0.15 358	0.10 128	0.35 480	0.19 254	0.09 55

LoS_RVC	0.29 63	0.33 155	1.19 77	0.25 69	0.34 382	0.43 83	0.22 119	0.42 38	0.32 10	0.22 42	0.33 119	0.23 62	0.24 118	0.31 56	0.21 68	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.05 1	0.10 50	0.31 433

DisPM	0.43 188	0.33 155	1.78 214	0.57 479	0.18 143	0.59 263	0.63 474	0.53 126	0.61 277	0.60 367	0.53 265	0.38 171	0.26 148	0.75 289	0.29 174	0.12 275	0.07 40	0.12 247	0.11 204	0.11 68	0.14 191

NINENet	0.50 276	0.33 155	1.69 170	0.55 474	0.25 278	0.91 472	0.23 150	0.98 452	0.71 382	0.53 273	0.55 287	0.66 349	0.30 203	1.22 348	0.32 215	0.15 363	0.13 316	0.16 387	0.11 204	0.16 185	0.13 174

AAGNet	0.88 472	0.33 155	1.79 234	0.54 467	0.98 523	0.62 316	0.46 420	0.50 95	0.60 260	0.58 344	0.53 265	0.50 265	0.73 448	1.23 350	7.48 556	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.14 132	0.09 55

PFNet	0.60 362	0.33 155	2.47 424	0.41 391	0.55 481	0.62 316	0.27 250	0.61 177	0.63 307	0.61 376	0.56 298	0.45 228	0.32 217	1.88 454	1.14 456	0.28 482	0.09 183	0.12 247	0.16 344	0.26 360	0.20 320

Gwc-CoAtRS	0.38 135	0.33 155	1.92 294	0.27 115	0.41 438	0.48 125	0.19 60	0.59 165	0.46 133	0.43 179	0.39 156	0.57 304	0.26 148	0.32 65	0.26 141	0.09 69	0.09 183	0.09 79	0.31 464	0.11 68	0.09 55

MGS-Stereo	0.32 87	0.34 168	1.70 174	0.25 69	0.14 31	0.40 60	0.22 119	0.38 17	0.43 105	0.24 65	0.51 241	0.25 85	0.18 46	0.31 56	0.20 49	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.08 77	0.47 486	0.08 34

IGEVStereo-DCA	0.33 94	0.34 168	1.38 111	0.27 115	0.16 81	0.45 94	0.23 150	0.46 64	0.41 86	0.24 65	0.21 26	0.26 99	0.25 134	0.64 252	0.52 336	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.18 374	0.16 185	0.22 342

rrr	0.46 226	0.34 168	3.08 502	0.27 115	0.16 81	0.45 94	0.28 267	1.09 501	0.51 177	0.24 65	0.21 26	0.26 99	0.25 134	0.64 252	0.52 336	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.29 449	0.16 185	0.25 387

test_xeample3	0.46 226	0.34 168	2.99 497	0.37 350	0.16 81	0.49 132	0.33 343	1.06 496	0.44 109	0.25 83	0.23 43	0.24 75	0.25 134	0.49 198	0.56 355	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.40 496	0.17 207	0.26 397

DIP-Stereo	0.37 126	0.34 168	1.50 140	0.27 115	0.18 143	0.63 333	0.17 37	0.92 406	0.53 203	0.49 235	0.48 212	0.30 131	0.30 203	0.39 123	0.30 192	0.10 161	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.15 149	0.12 140
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	0.67 402	0.34 168	2.23 379	0.26 99	0.19 175	0.67 370	0.29 291	1.26 516	0.69 363	0.72 438	0.70 411	0.78 413	0.42 308	3.77 545	0.41 281	0.13 305	0.09 183	0.10 128	0.09 107	0.12 79	0.11 103
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DISCO	0.57 343	0.34 168	1.87 271	0.45 427	0.34 382	0.84 454	0.35 355	0.84 342	0.78 442	0.59 358	0.63 354	1.06 488	0.53 379	1.10 332	0.82 418	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.10 142	0.22 300	0.18 289

MLG-Stereo_test3	0.21 7	0.35 175	0.65 27	0.21 6	0.14 31	0.36 41	0.13 6	0.37 14	0.40 77	0.21 32	0.12 8	0.17 31	0.12 4	0.25 10	0.16 4	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.10 79

PAM_32	0.70 417	0.35 175	2.73 469	0.54 467	0.61 497	1.07 493	0.43 400	0.84 342	0.49 159	0.90 478	0.91 458	1.23 503	0.77 458	0.65 262	1.10 451	0.10 161	0.19 415	0.10 128	0.49 508	0.15 149	0.38 469

PAM	0.70 417	0.35 175	2.72 464	0.56 476	0.62 499	1.08 495	0.53 442	0.85 348	0.44 109	0.93 482	0.92 460	1.24 504	0.68 436	0.64 252	1.01 443	0.10 161	0.19 415	0.10 128	0.48 506	0.14 132	0.38 469

rvit_0105_4	0.35 113	0.35 175	1.45 126	0.31 214	0.18 143	0.37 44	0.28 267	0.59 165	0.62 295	0.27 104	0.31 106	0.35 158	0.27 166	0.43 142	0.25 133	0.18 409	0.16 375	0.15 369	0.13 274	0.15 149	0.12 140

DAS	0.56 337	0.35 175	1.55 147	0.33 264	0.34 382	0.50 140	0.42 393	0.83 331	0.74 411	0.83 468	0.68 392	0.56 298	0.48 360	2.40 499	0.46 303	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.09 107	0.18 233	0.15 224

SepStereo	0.52 306	0.35 175	1.55 147	0.33 264	0.34 382	0.50 140	0.42 393	0.83 331	0.74 411	0.83 468	0.68 392	0.56 298	0.48 360	1.56 390	0.46 303	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.09 107	0.18 233	0.15 224

Anonymous3	0.42 182	0.35 175	2.09 344	0.33 264	0.24 260	0.72 403	0.31 312	0.74 244	0.55 222	0.35 135	0.40 161	0.33 148	0.29 195	0.44 151	0.28 159	0.18 409	0.18 403	0.13 306	0.13 274	0.17 207	0.17 269

DSFCA	0.54 317	0.35 175	1.41 117	0.28 140	0.28 318	0.79 440	0.88 504	0.76 268	0.70 372	0.72 438	0.66 381	0.67 358	0.57 396	1.17 344	0.63 375	0.16 384	0.14 333	0.13 306	0.14 302	0.16 185	0.13 174

PMTNet	0.31 81	0.35 175	1.30 97	0.20 3	0.14 31	0.57 229	0.25 203	0.46 64	0.42 95	0.27 104	0.32 111	0.27 110	0.24 118	0.39 123	0.23 98	0.43 499	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.18 233	0.07 7

MLG-Stereo_test2	0.21 7	0.36 184	0.68 32	0.21 6	0.17 109	0.45 94	0.12 3	0.35 8	0.42 95	0.15 4	0.11 4	0.22 54	0.10 1	0.28 29	0.16 4	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 55

GMStereo_Zeroshot	0.41 163	0.36 184	1.54 145	0.41 391	0.19 175	0.52 168	0.19 60	0.59 165	0.52 184	0.57 326	0.59 315	0.63 329	0.29 195	0.58 232	0.33 225	0.15 363	0.09 183	0.16 387	0.09 107	0.24 328	0.12 140

UniTT-Stereo	0.30 73	0.36 184	1.68 168	0.27 115	0.24 260	0.29 12	0.18 51	0.33 5	0.34 21	0.26 97	0.37 139	0.18 36	0.18 46	0.31 56	0.27 149	0.10 161	0.08 113	0.08 29	0.07 51	0.25 340	0.08 34

LG-G_1	0.23 34	0.37 187	0.71 35	0.23 35	0.11 1	0.51 149	0.12 3	0.44 54	0.39 67	0.19 19	0.15 12	0.19 42	0.15 19	0.36 100	0.16 4	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 103

LG-G	0.23 34	0.37 187	0.71 35	0.23 35	0.11 1	0.51 149	0.12 3	0.44 54	0.39 67	0.19 19	0.15 12	0.19 42	0.15 19	0.36 100	0.16 4	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 103

LGtest1	0.21 7	0.37 187	0.70 33	0.22 24	0.12 6	0.31 18	0.11 2	0.36 11	0.39 67	0.17 10	0.13 10	0.16 27	0.14 10	0.25 10	0.27 149	0.10 161	0.09 183	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.10 79

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 126	0.37 187	1.21 83	0.26 99	0.18 143	0.73 409	0.18 51	0.53 126	0.41 86	0.35 135	0.30 95	0.58 311	0.22 92	0.33 75	0.95 430	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.35 480	0.13 109	0.15 224

AIO_test	0.39 150	0.37 187	1.19 77	0.73 501	0.67 502	0.35 35	0.25 203	0.47 76	0.34 21	0.34 133	0.22 37	0.33 148	0.17 29	1.31 356	0.19 27	0.11 223	0.15 358	0.08 29	0.21 410	0.15 149	0.23 366

test_4	0.40 156	0.37 187	2.01 327	0.29 170	0.21 202	0.50 140	0.28 267	0.47 76	0.39 67	0.42 174	0.76 430	0.38 171	0.22 92	0.52 211	0.33 225	0.08 31	0.07 40	0.11 192	0.15 325	0.28 375	0.07 7

CrosDoStereo	0.94 479	0.37 187	2.53 434	0.25 69	0.32 361	0.54 183	3.76 556	0.72 229	0.60 260	0.70 431	1.40 502	0.53 276	1.49 518	1.78 426	3.09 526	0.10 161	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.21 283	0.11 103

PFNet+	0.45 216	0.37 187	1.86 266	0.46 432	0.18 143	0.58 246	0.77 496	0.52 117	0.64 315	0.56 315	0.48 212	0.39 177	0.26 148	0.93 314	0.32 215	0.13 305	0.09 183	0.14 342	0.13 274	0.12 79	0.15 224

LCNet	0.54 317	0.37 187	1.78 214	0.92 517	0.22 227	0.96 477	0.30 299	0.59 165	0.58 248	0.51 255	0.55 287	0.41 191	0.76 455	0.84 306	0.26 141	0.09 69	0.06 20	0.12 247	0.18 374	0.98 523	0.39 475

DeepStereo_LL	0.94 479	0.37 187	2.53 434	0.25 69	0.32 361	0.54 183	3.76 556	0.72 229	0.60 260	0.70 431	1.40 502	0.53 276	1.49 518	1.78 426	3.09 526	0.10 161	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.21 283	0.11 103

rvit_stereo_0080	0.27 47	0.38 197	0.76 37	0.24 51	0.18 143	0.34 30	0.27 250	0.54 137	0.44 109	0.24 65	0.26 66	0.27 110	0.22 92	0.29 41	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.10 128	0.10 142	0.15 149	0.11 103

whm_eth	0.27 47	0.38 197	0.76 37	0.24 51	0.18 143	0.34 30	0.27 250	0.54 137	0.44 109	0.24 65	0.26 66	0.27 110	0.22 92	0.29 41	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.10 128	0.10 142	0.15 149	0.11 103

MSKI-zero shot	0.46 226	0.38 197	2.47 424	0.27 115	0.43 447	0.56 211	0.20 79	0.77 279	0.43 105	0.60 367	0.51 241	0.44 219	0.17 29	0.68 269	0.21 68	0.09 69	0.29 476	0.09 79	0.32 470	0.14 132	0.10 79

RAFT-Test	0.44 198	0.38 197	2.01 327	0.27 115	0.44 448	0.64 344	0.37 370	0.72 229	0.57 237	0.45 195	0.48 212	0.65 342	0.24 118	0.35 91	0.29 174	0.09 69	0.11 271	0.09 79	0.38 491	0.10 50	0.11 103

IER	0.43 188	0.38 197	1.69 170	0.26 99	0.25 278	0.66 364	0.26 225	0.71 224	0.55 222	0.54 286	0.59 315	0.60 320	0.53 379	0.52 211	0.39 267	0.11 223	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.14 132	0.11 103

CRFU-Net	0.56 337	0.38 197	1.86 266	0.46 432	0.26 293	0.82 450	0.36 362	0.90 387	0.49 159	0.62 387	0.59 315	0.78 413	1.35 510	1.00 322	0.48 318	0.15 363	0.14 333	0.17 404	0.10 142	0.19 254	0.14 191

PSMNet-ADL	0.51 293	0.38 197	1.65 161	0.35 311	0.21 202	0.67 370	0.26 225	0.74 244	0.55 222	0.42 174	0.52 254	0.70 382	0.45 330	1.91 457	0.57 359	0.15 363	0.13 316	0.11 192	0.13 274	0.15 149	0.20 320

DRaft	0.62 375	0.38 197	1.76 200	0.24 51	0.16 81	0.64 344	0.66 476	0.53 126	0.53 203	0.67 418	0.99 473	0.38 171	1.00 487	1.44 369	2.10 506	0.10 161	0.14 333	0.10 128	0.14 302	0.18 233	0.21 329

AdaStereo	0.44 198	0.38 197	1.79 234	0.34 295	0.20 189	0.57 229	0.28 267	0.92 406	0.69 363	0.52 263	0.55 287	0.61 322	0.33 221	0.48 188	0.39 267	0.17 398	0.08 113	0.17 404	0.11 204	0.18 233	0.12 140
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.
MM-Stereo_test1	0.41 163	0.39 206	2.29 388	0.38 365	0.26 293	0.44 89	0.28 267	0.63 187	0.51 177	0.40 160	0.32 111	0.26 99	0.26 148	0.46 172	0.22 86	0.09 69	0.21 435	0.10 128	0.09 107	0.39 459	0.15 224

rvit_0105_5	0.36 120	0.39 206	1.48 134	0.30 187	0.18 143	0.41 67	0.30 299	0.64 190	0.62 295	0.30 116	0.33 119	0.37 164	0.29 195	0.41 131	0.28 159	0.18 409	0.16 375	0.15 369	0.15 325	0.15 149	0.14 191

UGAM-zero	0.63 381	0.39 206	2.49 427	0.30 187	0.49 467	0.67 370	0.19 60	0.91 397	0.45 124	0.77 454	0.45 186	1.16 501	0.82 463	2.05 471	0.29 174	0.09 69	0.15 358	0.09 79	0.44 503	0.11 68	0.22 342

CSP-Net	0.50 276	0.39 206	1.25 89	0.29 170	0.23 247	0.77 431	0.35 355	0.86 358	0.57 237	0.59 358	0.59 315	0.65 342	0.40 280	1.77 425	0.44 298	0.16 384	0.11 271	0.10 128	0.10 142	0.20 269	0.14 191

iRaft-Stereo_20w	0.58 348	0.39 206	1.96 318	0.45 427	0.32 361	0.92 474	0.57 458	1.14 507	0.56 233	0.81 463	0.40 161	0.55 286	0.69 438	0.65 262	1.04 448	0.09 69	0.16 375	0.09 79	0.36 488	0.17 207	0.25 387

FACV-RUCA	0.58 348	0.40 211	1.78 214	0.43 406	1.67 547	0.48 125	0.28 267	0.69 214	0.62 295	0.40 160	0.53 265	0.33 148	0.63 423	0.40 128	0.31 204	0.13 305	0.11 271	0.62 513	0.12 242	0.70 511	0.98 531

DDVS	0.62 375	0.40 211	1.40 116	2.21 550	0.35 394	0.87 464	1.00 514	0.69 214	0.50 169	0.53 273	0.56 298	0.90 453	0.37 251	1.22 348	0.47 312	0.15 363	0.14 333	0.14 342	0.12 242	0.19 254	0.22 342

rvit_stereo_0075_2	0.40 156	0.40 211	1.88 273	0.33 264	0.32 361	0.41 67	0.22 119	0.58 157	0.53 203	0.38 152	0.51 241	0.40 185	0.27 166	0.44 151	0.29 174	0.20 434	0.15 358	0.22 449	0.15 325	0.18 233	0.23 366

MyStereo07	0.34 102	0.40 211	1.46 127	0.29 170	0.23 247	0.60 275	0.31 312	0.53 126	0.42 95	0.25 83	0.25 59	0.20 44	0.26 148	0.57 229	0.19 27	0.09 69	0.18 403	0.12 247	0.11 204	0.16 185	0.19 305

MyStereo04	0.48 247	0.40 211	2.65 455	0.29 170	0.23 247	0.60 275	0.31 312	0.83 331	0.75 424	0.47 205	0.36 136	0.53 276	0.42 308	0.53 217	0.39 267	0.09 69	0.18 403	0.12 247	0.11 204	0.16 185	0.19 305

NVstereo2D	0.58 348	0.40 211	2.03 334	0.35 311	0.35 394	0.69 388	0.39 381	0.91 397	0.80 450	0.47 205	0.53 265	0.67 358	0.46 343	1.99 467	0.48 318	0.19 424	0.11 271	0.17 404	0.13 274	0.25 340	0.25 387

test_sample3	0.50 276	0.41 217	1.88 273	0.32 243	0.19 175	0.57 229	0.25 203	0.92 406	0.64 315	0.52 263	0.49 229	0.47 249	0.35 231	1.79 430	0.37 249	0.13 305	0.10 224	0.12 247	0.11 204	0.16 185	0.16 251

MyStereo06	0.54 317	0.41 217	2.68 458	0.30 187	0.23 247	0.60 275	0.30 299	0.81 318	0.44 109	0.84 470	0.52 254	0.78 413	0.58 400	0.48 188	1.10 451	0.09 69	0.17 393	0.12 247	0.10 142	0.16 185	0.20 320

MyStereo05	0.49 265	0.41 217	2.72 464	0.30 187	0.23 247	0.60 275	0.30 299	0.82 325	0.77 437	0.52 263	0.37 139	0.51 268	0.42 308	0.52 211	0.38 256	0.09 69	0.17 393	0.12 247	0.10 142	0.16 185	0.20 320

MIF-Stereo (partial)	0.34 102	0.41 217	1.93 297	0.26 99	0.24 260	0.32 23	0.17 37	0.53 126	0.42 95	0.25 83	0.37 139	0.25 85	0.26 148	0.44 151	0.31 204	0.11 223	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.19 254	0.14 191

GANet-ADL	0.44 198	0.41 217	2.31 390	0.33 264	0.20 189	0.57 229	0.25 203	0.75 255	0.54 215	0.42 174	0.59 315	0.56 298	0.30 203	0.40 128	0.38 256	0.14 346	0.11 271	0.09 79	0.08 77	0.22 300	0.17 269

ccnet	0.71 426	0.41 217	1.59 152	0.40 384	0.45 456	1.06 488	0.55 449	0.98 452	0.71 382	0.88 474	0.97 470	0.82 429	0.88 475	1.68 410	0.94 428	0.32 489	0.26 467	0.32 487	0.27 443	0.34 421	0.30 425

StereoDRNet-Refined	0.50 276	0.41 217	1.50 140	0.33 264	0.21 202	0.68 382	0.26 225	0.81 318	0.68 354	0.67 418	0.68 392	0.73 392	0.42 308	1.10 332	0.59 366	0.11 223	0.08 113	0.14 342	0.14 302	0.25 340	0.21 329
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
WCG-NET	0.30 73	0.42 224	1.26 91	0.24 51	0.12 6	0.43 83	0.24 183	0.40 25	0.56 233	0.35 135	0.37 139	0.26 99	0.24 118	0.29 41	0.19 27	0.08 31	0.12 297	0.08 29	0.07 51	0.22 300	0.10 79

test_sample4	0.50 276	0.42 224	1.88 273	0.32 243	0.19 175	0.56 211	0.26 225	0.93 414	0.65 328	0.54 286	0.54 277	0.45 228	0.36 237	1.79 430	0.36 243	0.13 305	0.10 224	0.13 306	0.12 242	0.17 207	0.16 251

MDST_ROB	1.17 501	0.42 224	3.87 532	0.54 467	0.44 448	4.11 552	0.58 460	1.31 518	0.84 461	2.12 532	1.12 488	0.98 471	0.71 442	4.24 549	0.99 438	0.16 384	0.14 333	0.19 430	0.17 361	0.18 233	0.35 451

CBMV_ROB	0.76 446	0.42 224	2.68 458	0.33 264	0.22 227	0.74 413	0.47 428	0.96 440	0.76 433	1.04 492	0.96 468	0.88 449	0.93 479	2.06 472	1.19 460	0.22 453	0.24 452	0.27 472	0.25 431	0.25 340	0.28 410

SGM-Forest	1.04 491	0.42 224	3.59 529	0.41 391	0.32 361	1.05 487	1.32 532	0.94 422	0.83 459	1.16 500	2.23 526	1.03 481	1.39 514	2.49 508	2.35 514	0.21 440	0.21 435	0.20 438	0.19 394	0.23 313	0.32 438
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SCV_C0	0.33 94	0.43 229	1.42 121	0.25 69	0.16 81	0.35 35	0.20 79	0.68 211	0.44 109	0.24 65	0.27 70	0.29 126	0.20 72	0.58 232	0.18 15	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.30 458	0.26 360	0.17 269

castereo++	0.28 54	0.43 229	0.93 55	0.28 140	0.17 109	0.53 175	0.21 98	0.55 141	0.45 124	0.17 10	0.26 66	0.32 142	0.17 29	0.33 75	0.16 4	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.29 449	0.13 109	0.06 1

test_sample5	0.51 293	0.43 229	1.83 253	0.32 243	0.18 143	0.55 196	0.26 225	0.92 406	0.65 328	0.53 273	0.59 315	0.45 228	0.36 237	1.87 447	0.36 243	0.13 305	0.10 224	0.13 306	0.12 242	0.17 207	0.16 251

IGEV++	0.34 102	0.43 229	1.32 100	0.31 214	0.14 31	0.32 23	0.21 98	0.70 221	0.34 21	0.22 42	0.28 77	0.22 54	0.27 166	0.35 91	0.27 149	0.09 69	0.39 502	0.08 29	0.15 325	0.25 340	0.45 489

CoDeX	0.52 306	0.43 229	2.25 381	0.29 170	0.26 293	0.61 296	0.32 335	0.99 464	0.68 354	0.48 223	0.55 287	0.52 274	0.40 280	1.60 400	0.35 240	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.10 142	0.13 109	0.12 140

DualNet	0.51 293	0.43 229	1.83 253	0.32 243	0.18 143	0.55 196	0.26 225	0.92 406	0.65 328	0.54 286	0.62 342	0.45 228	0.36 237	1.87 447	0.36 243	0.13 305	0.10 224	0.13 306	0.12 242	0.17 207	0.16 251

gwcnet-sp	0.49 265	0.43 229	2.54 440	0.31 214	0.22 227	0.67 370	0.31 312	0.78 294	0.65 328	0.58 344	0.47 200	0.46 241	0.43 318	0.76 292	0.46 303	0.11 223	0.11 271	0.11 192	0.11 204	0.15 149	0.14 191

scenet	0.49 265	0.43 229	2.54 440	0.31 214	0.22 227	0.67 370	0.31 312	0.78 294	0.65 328	0.58 344	0.47 200	0.46 241	0.43 318	0.76 292	0.46 303	0.11 223	0.11 271	0.11 192	0.11 204	0.15 149	0.14 191

ssnet	0.49 265	0.43 229	2.54 440	0.31 214	0.22 227	0.67 370	0.31 312	0.78 294	0.65 328	0.58 344	0.47 200	0.46 241	0.43 318	0.76 292	0.46 303	0.11 223	0.11 271	0.11 192	0.11 204	0.15 149	0.14 191

ASMatch	0.60 362	0.43 229	2.58 445	0.91 516	0.36 402	0.56 211	0.25 203	0.52 117	0.61 277	0.47 205	1.21 491	0.47 249	0.66 431	1.34 359	0.94 428	0.10 161	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.10 50	0.16 251

DRN-Test	0.64 385	0.43 229	2.44 417	0.39 375	0.44 448	0.80 446	0.41 390	1.02 483	0.78 442	0.80 458	0.63 354	0.69 372	0.56 391	1.79 430	0.69 391	0.15 363	0.12 297	0.17 404	0.16 344	0.18 233	0.17 269

ISRNet	0.47 241	0.44 240	1.55 147	0.37 350	0.31 353	0.49 132	0.19 60	0.75 255	0.66 343	0.63 395	0.71 415	0.67 358	0.39 272	0.58 232	0.44 298	0.23 456	0.16 375	0.21 446	0.20 404	0.21 283	0.25 387

castereo	0.30 73	0.44 240	0.81 42	0.24 51	0.29 325	0.41 67	0.27 250	0.72 229	0.45 124	0.22 42	0.30 95	0.24 75	0.31 211	0.25 10	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.31 464	0.12 79	0.09 55

test_sample6	0.52 306	0.44 240	1.81 241	0.33 264	0.18 143	0.55 196	0.27 250	0.94 422	0.66 343	0.54 286	0.62 342	0.47 249	0.36 237	1.97 463	0.38 256	0.14 346	0.10 224	0.13 306	0.13 274	0.17 207	0.16 251

AnonymousM	0.37 126	0.44 240	1.50 140	0.25 69	0.15 54	0.52 168	0.23 150	0.60 175	0.42 95	0.42 174	0.32 111	0.30 131	0.25 134	0.34 85	0.23 98	0.11 223	0.09 183	0.71 518	0.36 488	0.12 79	0.07 7

UNet	0.54 317	0.44 240	2.83 480	0.31 214	0.33 374	0.74 413	0.27 250	0.82 325	0.61 277	0.53 273	0.54 277	0.72 389	0.54 382	0.78 300	0.56 355	0.11 223	0.09 183	0.13 306	0.11 204	0.14 132	0.12 140

ACVNet	0.45 216	0.44 240	1.79 234	0.28 140	0.21 202	0.59 263	0.36 362	0.66 198	0.68 354	0.45 195	0.59 315	0.69 372	0.40 280	0.44 151	0.55 347	0.11 223	0.09 183	0.10 128	0.09 107	0.34 421	0.10 79

acv_ft	0.48 247	0.44 240	1.76 200	0.32 243	0.41 438	0.63 333	0.28 267	0.81 318	0.68 354	0.61 376	0.59 315	0.69 372	0.45 330	0.44 151	0.63 375	0.11 223	0.09 183	0.10 128	0.09 107	0.41 467	0.10 79

MSMDNet	0.46 226	0.44 240	2.28 386	0.26 99	0.20 189	0.55 196	0.21 98	0.75 255	0.64 315	0.48 223	0.55 287	0.68 365	0.56 391	0.46 172	0.30 192	0.11 223	0.10 224	0.13 306	0.10 142	0.18 233	0.15 224

xyz-stereo-finetune2	0.35 113	0.45 248	1.04 62	0.21 6	0.12 6	0.58 246	0.23 150	0.50 95	0.45 124	0.31 120	0.46 194	0.30 131	0.41 291	0.81 303	0.51 333	0.08 31	0.07 40	0.11 192	0.09 107	0.12 79	0.09 55

PCWNet_CMD	0.46 226	0.45 248	2.28 386	0.26 99	0.20 189	0.55 196	0.21 98	0.75 255	0.64 315	0.48 223	0.55 287	0.68 365	0.57 396	0.46 172	0.30 192	0.11 223	0.10 224	0.14 342	0.10 142	0.18 233	0.14 191

CroCo-Stereo	0.30 73	0.45 248	1.08 65	0.31 214	0.17 109	0.19 1	0.21 98	0.73 240	0.50 169	0.21 32	0.24 52	0.55 286	0.22 92	0.27 22	0.26 141	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.07 51	0.12 79	0.09 55
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
xyz-stereo-finetune	0.31 81	0.46 251	0.79 41	0.21 6	0.12 6	0.53 175	0.25 203	0.52 117	0.54 215	0.28 109	0.32 111	0.29 126	0.23 107	0.59 238	0.55 347	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.13 109	0.08 34

SMFormer	0.50 276	0.46 251	1.60 154	0.30 187	0.15 54	0.45 94	0.24 183	0.90 387	0.72 392	0.56 315	0.64 370	0.51 268	0.41 291	1.87 447	0.49 323	0.13 305	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.15 149	0.16 251

tta	0.50 276	0.46 251	1.60 154	0.30 187	0.15 54	0.45 94	0.24 183	0.90 387	0.72 392	0.56 315	0.64 370	0.51 268	0.41 291	1.87 447	0.49 323	0.13 305	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.14 132	0.11 103

qqq1	0.48 247	0.46 251	1.60 154	0.30 187	0.15 54	0.45 94	0.24 183	0.90 387	0.72 392	0.56 315	0.64 370	0.51 268	0.41 291	1.87 447	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.09 79	0.08 77	0.14 132	0.11 103

fff1	0.48 247	0.46 251	1.60 154	0.30 187	0.15 54	0.45 94	0.24 183	0.90 387	0.72 392	0.56 315	0.64 370	0.51 268	0.41 291	1.87 447	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.09 79	0.08 77	0.14 132	0.11 103

anonymousa	0.48 247	0.46 251	2.44 417	0.29 170	0.34 382	0.61 296	0.25 203	0.66 198	0.54 215	0.53 273	0.77 433	0.73 392	0.46 343	0.33 75	0.31 204	0.10 161	0.09 183	0.12 247	0.29 449	0.10 50	0.19 305

CFNet_pseudo	0.45 216	0.46 251	2.23 379	0.25 69	0.19 175	0.56 211	0.21 98	0.77 279	0.60 260	0.49 235	0.56 298	0.69 372	0.47 351	0.52 211	0.31 204	0.11 223	0.10 224	0.15 369	0.10 142	0.17 207	0.14 191

ac_64	0.55 329	0.46 251	1.92 294	0.36 329	0.34 382	0.63 333	0.31 312	0.82 325	0.61 277	0.55 304	0.51 241	0.89 451	0.48 360	1.83 439	0.55 347	0.14 346	0.11 271	0.12 247	0.12 242	0.18 233	0.12 140

ccs_rob	0.45 216	0.46 251	2.22 375	0.26 99	0.19 175	0.56 211	0.21 98	0.77 279	0.60 260	0.49 235	0.56 298	0.69 372	0.47 351	0.52 211	0.31 204	0.11 223	0.09 183	0.16 387	0.10 142	0.17 207	0.14 191

rvit_0105_3	0.39 150	0.47 260	1.46 127	0.33 264	0.19 175	0.45 94	0.35 355	0.69 214	0.65 328	0.37 144	0.37 139	0.40 185	0.31 211	0.44 151	0.30 192	0.18 409	0.17 393	0.17 404	0.18 374	0.15 149	0.15 224

UGAM	0.58 348	0.47 260	2.21 371	0.30 187	0.19 175	0.53 175	0.34 347	0.59 165	0.63 307	0.44 185	0.73 422	0.78 413	0.37 251	2.58 514	0.39 267	0.10 161	0.08 113	0.17 404	0.14 302	0.42 473	0.17 269

plain	0.37 126	0.47 260	2.15 360	0.27 115	0.19 175	0.33 26	0.20 79	0.58 157	0.46 133	0.23 58	0.37 139	0.23 62	0.25 134	0.45 163	0.28 159	0.11 223	0.08 113	0.13 306	0.09 107	0.42 473	0.12 140

RAStereo	0.28 54	0.48 263	1.52 143	0.26 99	0.18 143	0.25 5	0.19 60	0.42 38	0.35 27	0.20 26	0.25 59	0.20 44	0.16 22	0.24 6	0.24 120	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.12 79	0.08 34

test-1	0.44 198	0.48 263	1.69 170	0.30 187	0.27 306	0.50 140	0.28 267	0.80 314	0.43 105	0.40 160	0.54 277	0.41 191	0.24 118	0.31 56	1.16 459	0.09 69	0.20 426	0.10 128	0.17 361	0.11 68	0.26 397

MMNet	0.50 276	0.48 263	1.93 297	0.33 264	0.27 306	0.79 440	0.28 267	0.81 318	0.74 411	0.60 367	0.56 298	0.59 314	0.55 387	0.79 301	0.59 366	0.10 161	0.09 183	0.12 247	0.11 204	0.13 109	0.14 191

EKT-Stereo	1.47 521	0.49 266	1.93 297	2.57 553	19.31 568	0.55 196	0.22 119	0.69 214	0.42 95	0.38 152	0.36 136	0.43 208	0.27 166	0.69 275	0.26 141	0.12 275	0.14 333	0.11 192	0.16 344	0.20 269	0.15 224

HH	0.49 265	0.49 266	2.78 476	0.50 449	0.41 438	0.38 53	0.23 150	0.72 229	0.38 56	0.63 395	0.48 212	0.87 445	0.41 291	0.64 252	0.21 68	0.09 69	0.17 393	0.10 128	0.09 107	0.16 185	0.12 140

HanStereo	0.49 265	0.49 266	2.78 476	0.50 449	0.41 438	0.38 53	0.23 150	0.72 229	0.38 56	0.63 395	0.48 212	0.87 445	0.41 291	0.64 252	0.21 68	0.09 69	0.17 393	0.10 128	0.09 107	0.16 185	0.12 140

TANstereo	0.33 94	0.49 266	1.75 194	0.23 35	0.12 6	0.54 183	0.16 30	0.40 25	0.45 124	0.45 195	0.51 241	0.26 99	0.22 92	0.29 41	0.20 49	0.10 161	0.10 224	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.11 103

pcwnet_v2	0.64 385	0.49 266	4.41 542	0.32 243	0.27 306	0.60 275	0.25 203	0.97 448	0.88 470	0.59 358	0.70 411	0.63 329	0.55 387	0.66 265	0.37 249	0.17 398	0.15 358	0.15 369	0.14 302	0.21 283	0.23 366

HCRNet	0.46 226	0.49 266	1.65 161	0.38 365	0.29 325	0.58 246	0.22 119	0.75 255	0.62 295	0.47 205	0.49 229	0.48 260	0.36 237	1.12 338	0.37 249	0.15 363	0.10 224	0.15 369	0.13 274	0.17 207	0.17 269

CFNet_ucs	0.48 247	0.50 272	2.32 391	0.26 99	0.22 227	0.57 229	0.22 119	0.85 348	0.65 328	0.53 273	0.64 370	0.68 365	0.44 326	0.54 221	0.31 204	0.13 305	0.12 297	0.16 387	0.11 204	0.19 254	0.17 269

RAFT-RH_RVC	0.61 370	0.50 272	2.33 394	0.36 329	0.29 325	0.60 275	0.18 51	0.44 54	0.58 248	0.76 450	1.91 516	0.47 249	0.29 195	1.60 400	1.23 465	0.14 346	0.07 40	0.13 306	0.13 274	0.10 50	0.09 55

stereogan	0.69 413	0.51 274	2.44 417	0.39 375	0.39 422	1.01 484	0.41 390	0.94 422	0.92 480	0.73 442	0.85 450	1.15 499	0.69 438	1.57 393	0.53 340	0.19 424	0.18 403	0.20 438	0.16 344	0.36 435	0.24 378

ff7	0.32 87	0.52 275	1.38 111	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.46 64	0.41 86	0.24 65	0.23 43	0.20 44	0.23 107	0.48 188	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 374	0.23 313	0.22 342

ffff	0.32 87	0.52 275	1.38 111	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.46 64	0.41 86	0.24 65	0.23 43	0.20 44	0.23 107	0.48 188	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 374	0.23 313	0.22 342

11t	0.32 87	0.52 275	1.38 111	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.46 64	0.41 86	0.24 65	0.23 43	0.20 44	0.23 107	0.48 188	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 374	0.23 313	0.22 342

ccc-4	0.32 87	0.52 275	1.38 111	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.46 64	0.41 86	0.24 65	0.23 43	0.20 44	0.23 107	0.48 188	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 374	0.23 313	0.22 342

DMCA	0.41 163	0.52 275	1.26 91	0.31 214	0.24 260	0.59 263	0.26 225	0.77 279	0.63 307	0.58 344	0.48 212	0.57 304	0.35 231	0.40 128	0.50 328	0.14 346	0.10 224	0.14 342	0.10 142	0.15 149	0.15 224

HART	0.38 135	0.53 280	1.66 165	0.26 99	0.15 54	0.30 14	0.19 60	0.67 207	0.46 133	0.29 113	0.52 254	0.38 171	0.16 22	0.41 131	0.20 49	0.08 31	0.68 529	0.09 79	0.07 51	0.34 421	0.21 329

WCG-NET（raft）	0.32 87	0.53 280	1.21 83	0.23 35	0.12 6	0.44 89	0.24 183	0.40 25	0.50 169	0.35 135	0.35 130	0.47 249	0.25 134	0.35 91	0.20 49	0.08 31	0.29 476	0.08 29	0.07 51	0.22 300	0.11 103

anonymousdsp	0.34 102	0.53 280	1.47 131	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.49 89	0.40 77	0.25 83	0.24 52	0.22 54	0.24 118	0.55 225	0.19 27	0.09 69	0.11 271	0.10 128	0.18 374	0.24 328	0.29 416

IRAFT_RVC	0.54 317	0.53 280	1.78 214	0.46 432	0.21 202	0.58 246	0.43 400	0.65 196	0.66 343	0.54 286	0.50 237	0.49 262	0.51 372	1.58 397	1.01 443	0.11 223	0.25 465	0.13 306	0.10 142	0.15 149	0.13 174

iRaftStereo_RVC	0.37 126	0.53 280	1.41 117	0.28 140	0.15 54	0.52 168	0.20 79	0.54 137	0.46 133	0.37 144	0.43 171	0.41 191	0.23 107	0.36 100	0.26 141	0.09 69	0.15 358	0.12 247	0.11 204	0.41 467	0.37 466

rvit_105_1	0.44 198	0.54 285	1.46 127	0.36 329	0.24 260	0.51 149	0.45 417	0.75 255	0.74 411	0.45 195	0.44 182	0.44 219	0.36 237	0.62 247	0.38 256	0.20 434	0.18 403	0.18 424	0.22 418	0.18 233	0.18 289

MaDis-Stereo	0.29 63	0.54 285	1.44 124	0.24 51	0.29 325	0.29 12	0.16 30	0.45 61	0.37 51	0.19 19	0.21 26	0.28 119	0.22 92	0.30 49	0.29 174	0.10 161	0.09 183	0.10 128	0.08 77	0.11 68	0.11 103

ProNet	0.30 73	0.54 285	1.29 94	0.25 69	0.15 54	0.47 117	0.25 203	0.48 83	0.39 67	0.21 32	0.23 43	0.22 54	0.20 72	0.44 151	0.19 27	0.08 31	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.23 313	0.12 140

IGEV-Stereo	0.34 102	0.54 285	1.47 131	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.49 89	0.40 77	0.25 83	0.24 52	0.22 54	0.24 118	0.54 221	0.19 27	0.09 69	0.10 224	0.10 128	0.18 374	0.24 328	0.29 416
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TestStereo	0.45 216	0.54 285	2.11 349	0.29 170	0.16 81	0.43 83	0.24 183	0.54 137	0.45 124	0.37 144	0.46 194	0.34 154	0.27 166	1.98 464	0.27 149	0.11 223	0.08 113	0.12 247	0.09 107	0.14 132	0.08 34

XX-Stereo	0.55 329	0.54 285	3.50 527	0.48 445	0.39 422	0.54 183	0.17 37	0.89 381	0.40 77	0.44 185	0.65 379	0.85 439	0.19 63	0.77 296	0.21 68	0.10 161	0.14 333	0.10 128	0.32 470	0.17 207	0.14 191

delet	0.52 306	0.54 285	1.62 159	0.31 214	0.35 394	0.74 413	0.46 420	0.85 348	0.74 411	0.55 304	0.60 330	0.67 358	0.50 370	1.12 338	0.57 359	0.11 223	0.11 271	0.13 306	0.14 302	0.16 185	0.12 140

FCDSN-DC	1.29 509	0.54 285	2.50 431	0.47 437	0.41 438	1.12 497	0.60 464	1.10 502	1.27 514	2.23 538	2.87 538	3.67 540	3.12 546	2.39 498	1.69 488	0.30 486	0.26 467	0.31 484	0.30 458	0.35 431	0.38 469
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FAT-Stereo	0.70 417	0.54 285	2.88 483	0.36 329	0.29 325	0.62 316	0.54 446	0.97 448	0.87 467	0.76 450	0.92 460	0.94 464	0.80 460	1.84 444	0.57 359	0.18 409	0.19 415	0.17 404	0.16 344	0.22 300	0.25 387

tg	0.37 126	0.55 294	1.35 106	0.28 140	0.16 81	0.57 229	0.18 51	0.57 151	0.49 159	0.37 144	0.44 182	0.38 171	0.24 118	0.46 172	0.24 120	0.09 69	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.43 475	0.36 459

DLCB_ROB	0.54 317	0.55 294	1.49 137	0.36 329	0.25 278	0.65 358	0.36 362	0.80 314	0.70 372	0.72 438	0.69 401	0.83 431	0.46 343	1.53 387	0.60 368	0.13 305	0.12 297	0.14 342	0.14 302	0.14 132	0.13 174

IPLGR	0.54 317	0.56 296	2.68 458	0.36 329	0.18 143	0.62 316	0.54 446	1.02 483	0.64 315	0.73 442	0.46 194	0.47 249	0.45 330	1.12 338	0.29 174	0.09 69	0.08 113	0.11 192	0.09 107	0.19 254	0.12 140

STrans-v2	0.67 402	0.56 296	2.64 453	0.27 115	0.23 247	0.57 229	0.33 343	0.96 440	0.69 363	0.92 480	0.85 450	0.89 451	0.93 479	1.83 439	1.21 463	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.09 107	0.11 68	0.12 140

TransformOpticalFlow	0.64 385	0.56 296	2.66 456	0.44 413	0.26 293	0.62 316	0.28 267	0.83 331	0.71 382	0.76 450	0.74 425	0.91 455	0.85 468	1.83 439	0.81 417	0.10 161	0.07 40	0.11 192	0.09 107	0.11 68	0.12 140

RYNet	0.70 417	0.56 296	2.25 381	0.35 311	0.41 438	0.86 460	0.43 400	0.94 422	0.82 456	0.62 387	0.53 265	0.91 455	0.60 406	2.70 522	1.00 439	0.14 346	0.11 271	0.16 387	0.14 302	0.25 340	0.27 404

MM-Stereo_test3	0.40 156	0.58 300	1.75 194	0.36 329	0.30 336	0.45 94	0.30 299	0.72 229	0.59 255	0.31 120	0.43 171	0.32 142	0.23 107	0.35 91	0.29 174	0.10 161	0.20 426	0.10 128	0.08 77	0.40 464	0.11 103

FC-DCNN v2	1.54 525	0.58 300	2.80 478	0.44 413	0.39 422	2.05 536	0.66 476	1.90 538	1.84 536	2.79 548	2.97 542	4.41 547	3.07 544	2.65 518	2.30 513	0.29 483	0.26 467	0.31 484	0.30 458	0.32 406	0.38 469

SCV	0.35 113	0.59 302	1.37 110	0.34 295	0.22 227	0.28 8	0.23 150	0.72 229	0.35 27	0.19 19	0.30 95	0.24 75	0.20 72	0.64 252	0.19 27	0.11 223	0.08 113	0.09 79	0.29 449	0.34 421	0.29 416

FC-DCNN	1.49 523	0.59 302	2.88 483	0.44 413	0.39 422	1.97 533	0.66 476	1.67 532	1.70 530	2.72 547	2.89 539	4.22 543	2.97 543	2.55 513	2.19 508	0.29 483	0.26 467	0.31 484	0.30 458	0.32 406	0.39 475

MIM_Stereo	0.41 163	0.60 304	1.88 273	0.31 214	0.21 202	0.50 140	0.19 60	0.64 190	0.44 109	0.43 179	0.53 265	0.43 208	0.27 166	0.51 207	0.28 159	0.08 31	0.14 333	0.11 192	0.10 142	0.26 360	0.26 397

ssnet_v2	0.55 329	0.60 304	1.86 266	0.32 243	0.22 227	0.72 403	0.44 411	0.94 422	0.74 411	0.63 395	0.54 277	0.81 424	0.47 351	0.77 296	0.70 393	0.16 384	0.14 333	0.14 342	0.14 302	0.30 391	0.30 425

psmorigin	1.36 514	0.60 304	13.80 564	0.37 350	0.29 325	0.62 316	0.33 343	0.77 279	0.61 277	0.96 486	0.88 455	1.17 502	0.73 448	4.00 546	0.86 422	0.19 424	0.22 441	0.17 404	0.18 374	0.24 328	0.29 416

DPSNet	0.86 469	0.60 304	2.34 396	0.58 481	0.36 402	1.07 493	0.75 493	1.30 517	1.05 495	0.70 431	0.68 392	0.94 464	1.29 503	2.08 474	1.82 494	0.26 473	0.23 449	0.16 387	0.17 361	0.48 487	0.40 479

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 370	0.61 308	3.35 524	0.33 264	0.58 488	0.66 364	0.20 79	0.98 452	0.55 222	0.73 442	0.52 254	0.99 474	0.65 426	0.58 232	0.29 174	0.10 161	0.16 375	0.10 128	0.41 499	0.29 380	0.20 320

rvit_stereo_ft	0.31 81	0.61 308	1.18 75	0.32 243	0.21 202	0.28 8	0.27 250	0.55 141	0.48 153	0.23 58	0.27 70	0.28 119	0.26 148	0.32 65	0.25 133	0.13 305	0.09 183	0.11 192	0.11 204	0.13 109	0.14 191

H2IRNET	0.40 156	0.61 308	1.90 285	0.29 170	0.17 109	0.54 183	0.18 51	0.52 117	0.50 169	0.27 104	0.56 298	0.47 249	0.35 231	0.46 172	0.33 225	0.10 161	0.07 40	0.12 247	0.14 302	0.32 406	0.12 140

ToySt	0.44 198	0.61 308	1.89 280	0.29 170	0.18 143	0.55 196	0.35 355	0.67 207	0.53 203	0.39 158	0.50 237	0.59 314	0.43 318	0.51 207	0.49 323	0.10 161	0.12 297	0.13 306	0.16 344	0.24 328	0.19 305

CroCo-Stereo Lap2	0.33 94	0.61 308	1.47 131	0.32 243	0.38 419	0.23 3	0.22 119	0.58 157	0.46 133	0.22 42	0.27 70	0.29 126	0.23 107	0.32 65	0.26 141	0.09 69	0.09 183	0.10 128	0.08 77	0.21 283	0.14 191

psm_up	0.57 343	0.61 308	1.83 253	0.35 311	0.30 336	0.64 344	0.37 370	0.90 387	0.68 354	0.59 358	0.55 287	0.68 365	0.54 382	1.91 457	0.46 303	0.16 384	0.15 358	0.16 387	0.15 325	0.23 313	0.13 174

DualNet (step1)	0.59 356	0.62 314	1.93 297	0.27 115	0.22 227	0.68 382	0.31 312	0.93 414	0.66 343	0.57 326	0.51 241	0.55 286	0.45 330	1.11 335	0.38 256	0.61 512	0.14 333	0.87 522	0.56 517	0.25 340	0.23 366

test_sample9	0.94 479	0.62 314	1.93 297	0.27 115	0.22 227	0.68 382	0.31 312	0.93 414	0.66 343	0.57 326	0.51 241	0.55 286	0.45 330	1.91 457	2.55 518	0.61 512	4.16 559	0.87 522	0.56 517	0.25 340	0.23 366

test_sample8	1.12 494	0.62 314	1.93 297	0.27 115	0.22 227	0.68 382	0.31 312	0.95 435	0.61 277	1.18 507	0.56 298	2.53 531	1.31 506	1.91 457	2.55 518	0.61 512	4.16 559	0.87 522	0.56 517	0.25 340	0.23 366

gcap-zeroshot	0.41 163	0.62 314	1.78 214	0.31 214	0.32 361	0.69 388	0.21 98	0.74 244	0.52 184	0.43 179	0.35 130	0.62 326	0.24 118	0.41 131	0.24 120	0.09 69	0.16 375	0.09 79	0.31 464	0.08 18	0.09 55

GMOStereo	0.41 163	0.62 314	1.78 214	0.28 140	0.36 402	0.51 149	0.31 312	0.53 126	0.44 109	0.57 326	0.48 212	0.41 191	0.27 166	0.28 29	0.23 98	0.08 31	0.38 496	0.13 306	0.11 204	0.34 421	0.11 103

error version	0.41 163	0.62 314	1.78 214	0.28 140	0.36 402	0.51 149	0.31 312	0.53 126	0.44 109	0.57 326	0.48 212	0.41 191	0.27 166	0.28 29	0.23 98	0.08 31	0.38 496	0.13 306	0.11 204	0.34 421	0.11 103

test-v	0.41 163	0.62 314	1.78 214	0.28 140	0.36 402	0.51 149	0.31 312	0.53 126	0.44 109	0.57 326	0.48 212	0.41 191	0.27 166	0.28 29	0.23 98	0.08 31	0.38 496	0.13 306	0.11 204	0.34 421	0.11 103

THIR-Stereo	0.86 469	0.62 314	2.13 354	0.25 69	0.16 81	0.58 246	2.74 552	0.59 165	0.51 177	0.62 387	1.62 509	0.97 470	1.80 529	1.69 412	2.25 511	0.10 161	0.08 113	0.14 342	0.11 204	0.15 149	0.11 103

test-2	0.41 163	0.62 314	1.78 214	0.28 140	0.36 402	0.51 149	0.31 312	0.53 126	0.44 109	0.57 326	0.48 212	0.41 191	0.27 166	0.28 29	0.23 98	0.08 31	0.38 496	0.13 306	0.11 204	0.34 421	0.11 103

sAnonymous2	0.38 135	0.62 314	2.15 360	0.31 214	0.24 260	0.34 30	0.27 250	0.53 126	0.46 133	0.24 65	0.29 83	0.23 62	0.28 181	0.28 29	0.22 86	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.13 274	0.38 450	0.35 451

CroCo_RVC	0.38 135	0.62 314	2.15 360	0.31 214	0.24 260	0.34 30	0.27 250	0.53 126	0.46 133	0.24 65	0.29 83	0.23 62	0.28 181	0.28 29	0.22 86	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.13 274	0.38 450	0.35 451

HI	0.41 163	0.63 325	1.72 181	0.27 115	0.21 202	0.45 94	0.19 60	0.55 141	0.41 86	0.57 326	0.59 315	0.65 342	0.45 330	0.45 163	0.39 267	0.08 31	0.09 183	0.10 128	0.11 204	0.20 269	0.10 79

CoSv	0.41 163	0.63 325	1.72 181	0.27 115	0.21 202	0.45 94	0.19 60	0.55 141	0.41 86	0.57 326	0.59 315	0.65 342	0.45 330	0.45 163	0.39 267	0.08 31	0.09 183	0.10 128	0.11 204	0.20 269	0.10 79

DCRE	0.50 276	0.63 325	2.13 354	0.30 187	0.23 247	0.45 94	0.24 183	0.59 165	0.53 203	0.50 242	2.10 520	0.42 204	0.26 148	0.35 91	0.23 98	0.09 69	0.14 333	0.10 128	0.32 470	0.16 185	0.15 224

DGSMNet	2.89 544	0.63 325	3.18 513	3.43 557	4.17 555	2.57 545	6.98 560	0.97 448	0.83 459	0.56 315	1.86 515	0.79 418	0.62 420	1.64 405	1.39 474	4.61 558	5.01 561	5.17 562	4.71 561	4.44 559	4.19 559

AIO_rvc	0.41 163	0.64 329	1.29 94	0.58 481	0.39 422	0.37 44	0.24 183	0.50 95	0.43 105	0.28 109	0.23 43	0.25 85	0.16 22	0.99 320	0.19 27	0.10 161	0.16 375	0.08 29	0.11 204	0.25 340	0.85 523

ACVNet-DCA	0.42 182	0.64 329	2.07 338	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.76 268	0.52 184	0.31 120	0.38 148	0.24 75	0.38 258	0.69 275	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.11 192	0.09 107	0.12 79	0.14 191

xx1	0.46 226	0.64 329	2.07 338	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.74 244	1.01 491	0.31 120	0.38 148	0.46 241	0.36 237	0.69 275	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.12 247	0.12 242	0.12 79	0.14 191

1test111	0.44 198	0.64 329	2.07 338	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.76 268	0.52 184	0.31 120	0.38 148	0.24 75	0.38 258	0.96 317	0.30 192	0.10 161	0.24 452	0.11 192	0.09 107	0.12 79	0.14 191

cc1	0.47 241	0.64 329	2.07 338	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.74 244	1.01 491	0.31 120	0.38 148	0.24 75	0.38 258	0.69 275	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.11 192	0.09 107	0.25 340	0.40 479

tt1	0.44 198	0.64 329	1.83 253	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.74 244	0.88 470	0.31 120	0.37 139	0.25 85	0.35 231	0.63 250	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.11 192	0.09 107	0.25 340	0.36 459

G-Net	0.99 484	0.64 329	2.76 472	0.57 479	0.67 502	2.03 535	0.72 491	0.76 268	0.67 352	1.14 499	2.56 532	1.30 509	1.02 489	1.48 382	1.74 491	0.25 469	0.24 452	0.24 463	0.26 438	0.37 443	0.31 433

HUF	0.59 356	0.65 336	2.46 420	0.45 427	0.77 513	0.34 30	0.24 183	0.46 64	0.39 67	0.31 120	0.28 77	0.25 85	0.19 63	0.67 266	0.18 15	0.12 275	2.03 554	0.08 29	0.06 9	0.31 399	1.59 550

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 417	0.65 336	3.45 525	0.50 449	0.60 495	0.75 419	0.23 150	0.96 440	0.60 260	0.76 450	1.30 497	0.81 424	0.60 406	0.57 229	0.82 418	0.10 161	0.16 375	0.11 192	0.43 502	0.31 399	0.22 342

HHNet	0.60 362	0.65 336	2.60 450	0.36 329	0.25 278	0.64 344	0.61 468	0.64 190	0.62 295	0.55 304	1.13 489	0.32 142	0.60 406	0.42 139	1.79 493	0.15 363	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.18 233	0.15 224

OMP-Stereo	0.59 356	0.65 336	1.74 188	0.56 476	0.37 413	0.60 275	0.26 225	0.70 221	0.65 328	0.66 414	0.60 330	0.69 372	0.32 217	2.09 476	1.20 461	0.10 161	0.07 40	0.12 247	0.09 107	0.17 207	0.10 79

IIG-Stereo	0.59 356	0.65 336	1.74 188	0.54 467	0.23 247	0.61 296	0.21 98	0.73 240	0.65 328	0.64 405	0.69 401	0.69 372	0.38 258	2.09 476	1.39 474	0.11 223	0.07 40	0.11 192	0.09 107	0.15 149	0.09 55

DANet	0.80 458	0.65 336	2.21 371	1.19 532	0.48 466	0.74 413	1.25 529	0.89 381	1.53 525	0.89 476	0.71 415	0.96 467	0.56 391	1.83 439	0.96 431	0.18 409	0.16 375	0.19 430	0.16 344	0.26 360	0.29 416
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	0.64 385	0.65 336	1.62 159	0.46 432	0.25 278	0.67 370	0.30 299	0.93 414	0.77 437	0.59 358	0.57 306	0.77 410	0.38 258	2.78 526	0.44 298	0.23 456	0.24 452	0.28 475	0.26 438	0.27 369	0.39 475

anonymity	0.80 458	0.66 343	1.29 94	0.59 485	0.75 509	0.67 370	0.52 438	0.95 435	0.71 382	0.94 483	0.70 411	0.67 358	0.87 472	0.71 282	1.35 471	0.64 515	0.62 522	0.58 510	1.44 550	0.60 505	0.65 512

raft+_RVC	0.44 198	0.67 344	1.85 258	0.34 295	0.71 507	0.51 149	0.25 203	0.64 190	0.51 177	0.35 135	0.45 186	0.32 142	0.28 181	0.43 142	0.32 215	0.09 69	0.19 415	0.10 128	0.09 107	0.20 269	0.40 479

APVNet	0.70 417	0.67 344	2.71 462	0.38 365	0.36 402	0.85 458	0.43 400	0.91 397	0.68 354	0.55 304	0.69 401	0.75 404	0.55 387	2.31 489	0.78 411	0.17 398	0.17 393	0.24 463	0.19 394	0.33 414	0.23 366

model_zeroshot	0.44 198	0.68 346	1.97 323	0.28 140	0.18 143	0.69 388	0.21 98	0.63 187	0.40 77	1.00 488	0.34 125	0.42 204	0.20 72	0.69 275	0.24 120	0.10 161	0.22 441	0.10 128	0.22 418	0.12 79	0.10 79

raftrobust	0.38 135	0.68 346	1.54 145	0.32 243	0.46 462	0.52 168	0.21 98	0.56 148	0.42 95	0.52 263	0.35 130	0.31 134	0.33 221	0.37 109	0.30 192	0.10 161	0.11 271	0.08 29	0.07 51	0.21 283	0.19 305

RASNet	0.61 370	0.68 346	2.03 334	0.35 311	0.46 462	0.65 358	0.28 267	0.78 294	0.70 372	0.48 223	0.64 370	0.93 460	0.61 415	2.21 484	0.73 403	0.12 275	0.09 183	0.09 79	0.10 142	0.14 132	0.11 103

PASM	0.72 429	0.68 346	1.91 291	0.47 437	0.44 448	0.60 275	0.51 435	0.76 268	0.80 450	0.77 454	0.67 384	0.87 445	0.61 415	2.40 499	0.67 386	0.32 489	0.35 490	0.36 493	0.41 499	0.45 484	0.39 475

HGLStereo	0.54 317	0.69 350	2.00 326	0.35 311	0.40 431	0.66 364	0.30 299	0.83 331	0.62 295	0.57 326	0.69 401	0.69 372	0.54 382	1.07 329	0.55 347	0.13 305	0.13 316	0.13 306	0.11 204	0.19 254	0.17 269

S-Stereo	0.80 458	0.69 350	3.89 533	0.39 375	0.37 413	0.69 388	0.70 487	0.94 422	0.98 488	0.62 387	0.91 458	0.83 431	0.60 406	2.37 492	0.66 383	0.18 409	0.21 435	0.17 404	0.18 374	0.30 391	0.35 451

STTStereo	0.51 293	0.69 350	2.14 359	0.36 329	0.30 336	0.61 296	0.32 335	0.77 279	0.60 260	0.60 367	0.54 277	0.67 358	0.43 318	0.86 309	0.42 283	0.16 384	0.15 358	0.17 404	0.20 404	0.16 185	0.15 224

EDNetEfficient	1.27 508	0.70 353	4.05 538	0.64 493	0.98 523	0.94 475	1.40 537	0.85 348	1.75 532	2.34 541	1.33 500	1.05 486	2.21 535	1.58 397	4.15 542	0.15 363	0.19 415	0.14 342	0.27 443	0.38 450	0.32 438

DeepPruner_ROB	0.50 276	0.70 353	1.94 306	0.29 170	0.26 293	0.63 333	0.31 312	0.80 314	0.48 153	0.61 376	0.55 287	0.66 349	0.38 258	0.98 319	0.40 275	0.19 424	0.14 333	0.14 342	0.14 302	0.23 313	0.17 269

LMCR-Stereo	0.52 306	0.71 355	2.39 406	0.40 384	0.21 202	0.74 413	0.31 312	1.02 483	0.64 315	0.61 376	0.63 354	0.39 177	0.51 372	0.62 247	0.42 283	0.19 424	0.09 183	0.12 247	0.09 107	0.23 313	0.12 140

ADLNet	0.60 362	0.71 355	1.95 309	0.35 311	0.34 382	0.67 370	0.34 347	0.90 387	0.74 411	0.68 425	0.62 342	0.80 421	0.45 330	1.78 426	0.64 380	0.14 346	0.11 271	0.14 342	0.14 302	0.29 380	0.21 329

GwcNet	0.69 413	0.71 355	3.12 507	0.36 329	0.45 456	0.81 447	0.44 411	0.86 358	0.84 461	0.60 367	0.74 425	0.82 429	0.49 367	1.65 406	0.66 383	0.16 384	0.15 358	0.15 369	0.15 325	0.31 399	0.24 378

ETE_ROB	0.60 362	0.71 355	1.55 147	0.37 350	0.25 278	0.69 388	0.51 435	1.47 524	0.70 372	0.80 458	0.69 401	0.85 439	0.49 367	1.36 361	0.58 364	0.16 384	0.13 316	0.19 430	0.16 344	0.21 283	0.23 366

YMNet	0.62 375	0.72 359	1.93 297	0.41 391	0.41 438	0.87 464	0.43 400	0.87 367	0.71 382	0.74 445	0.81 438	0.83 431	0.46 343	0.86 309	0.93 426	0.19 424	0.22 441	0.20 438	0.17 361	0.41 467	0.21 329

YMNet_1	0.62 375	0.72 359	1.93 297	0.41 391	0.41 438	0.87 464	0.43 400	0.87 367	0.71 382	0.74 445	0.81 438	0.83 431	0.46 343	0.86 309	0.93 426	0.19 424	0.22 441	0.20 438	0.17 361	0.41 467	0.21 329

StereoVision	0.45 216	0.72 359	1.94 306	0.33 264	0.32 361	0.47 117	0.26 225	0.68 211	0.57 237	0.32 129	0.89 457	0.45 228	0.27 166	0.49 198	0.36 243	0.13 305	0.15 358	0.16 387	0.15 325	0.19 254	0.13 174

Sa-1000	0.51 293	0.72 359	1.90 285	0.31 214	0.60 495	0.60 275	0.31 312	0.94 422	0.71 382	0.52 263	0.83 443	0.42 204	0.33 221	0.68 269	0.28 159	0.10 161	0.09 183	0.13 306	0.29 449	0.29 380	0.10 79

XPNet_ROB	0.61 370	0.72 359	1.66 165	0.37 350	0.27 306	0.67 370	0.47 428	0.89 381	0.71 382	0.78 456	0.70 411	0.81 424	0.53 379	1.70 413	0.76 407	0.21 440	0.16 375	0.16 387	0.15 325	0.20 269	0.21 329

GANet-RSSM	0.55 329	0.73 364	1.90 285	0.36 329	0.26 293	0.59 263	0.27 250	0.78 294	0.52 184	0.47 205	0.57 306	0.63 329	0.45 330	1.92 461	0.43 292	0.14 346	0.10 224	0.25 468	0.11 204	0.34 421	0.14 191

BEATNet_4x	0.47 241	0.73 364	1.91 291	0.33 264	0.15 54	0.56 211	0.25 203	0.85 348	0.58 248	0.54 286	0.51 241	0.57 304	0.42 308	0.57 229	0.61 371	0.11 223	0.08 113	0.12 247	0.09 107	0.20 269	0.16 251

edge stereo	0.81 463	0.73 364	3.30 520	0.37 350	1.21 536	0.62 316	0.39 381	0.93 414	0.79 447	0.80 458	0.88 455	1.14 498	0.71 442	2.18 482	0.71 396	0.21 440	0.20 426	0.26 471	0.18 374	0.38 450	0.26 397

SACVNet	0.60 362	0.74 367	1.90 285	0.37 350	0.28 318	0.64 344	0.37 370	0.86 358	0.61 277	0.65 412	0.62 342	0.69 372	0.44 326	2.08 474	0.42 283	0.18 409	0.14 333	0.16 387	0.15 325	0.38 450	0.24 378

GwcNet-ADL	0.50 276	0.74 367	2.90 489	0.31 214	0.20 189	0.58 246	0.29 291	0.87 367	0.64 315	0.47 205	0.47 200	0.56 298	0.33 221	0.46 172	0.46 303	0.13 305	0.12 297	0.09 79	0.09 107	0.14 132	0.21 329

SA	0.50 276	0.75 369	1.95 309	0.31 214	0.61 497	0.57 229	0.31 312	0.91 397	0.73 407	0.42 174	0.62 342	0.38 171	0.47 351	0.68 269	0.29 174	0.09 69	0.09 183	0.13 306	0.32 470	0.30 391	0.10 79

ACV-stereo	0.66 397	0.76 370	2.86 481	0.32 243	0.25 278	1.01 484	0.60 464	0.59 165	0.52 184	0.41 169	0.45 186	1.55 518	0.94 482	1.40 366	0.69 391	0.14 346	0.13 316	0.12 247	0.11 204	0.20 269	0.19 305

RAFT_CTSACE	0.46 226	0.76 370	2.07 338	0.35 311	0.30 336	0.54 183	0.30 299	0.61 177	0.48 153	0.49 235	0.76 430	0.55 286	0.36 237	0.58 232	0.22 86	0.08 31	0.13 316	0.11 192	0.10 142	0.41 467	0.08 34

TRStereo	0.53 312	0.76 370	2.38 404	0.42 402	0.29 325	0.69 388	0.23 150	1.81 535	0.55 222	0.36 140	0.32 111	0.47 249	0.40 280	0.46 172	0.25 133	0.12 275	0.11 271	0.11 192	0.41 499	0.13 109	0.32 438

CFNet-ft	0.51 293	0.76 370	1.79 234	0.28 140	0.30 336	0.63 333	0.28 267	0.66 198	0.55 222	0.45 195	0.57 306	0.74 398	0.41 291	1.46 374	0.42 283	0.14 346	0.10 224	0.28 475	0.13 274	0.18 233	0.14 191

CFNet_RVC	0.51 293	0.76 370	1.79 234	0.28 140	0.30 336	0.63 333	0.28 267	0.66 198	0.55 222	0.45 195	0.57 306	0.74 398	0.41 291	1.46 374	0.42 283	0.14 346	0.10 224	0.28 475	0.13 274	0.18 233	0.14 191

HSM	0.62 375	0.76 370	1.72 181	0.30 187	0.29 325	0.64 344	0.28 267	0.94 422	0.62 295	0.58 344	0.57 306	1.40 512	0.64 424	2.59 515	0.42 283	0.11 223	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.14 132	0.11 103

iResNet	0.51 293	0.76 370	2.59 447	0.41 391	0.17 109	0.64 344	0.27 250	0.82 325	0.70 372	0.57 326	0.64 370	0.43 208	0.36 237	0.70 280	0.52 336	0.10 161	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.21 283	0.13 174

LALA_ROB	0.60 362	0.76 370	1.69 170	0.36 329	0.29 325	0.79 440	0.55 449	0.94 422	0.77 437	0.81 463	0.67 384	0.94 464	0.49 367	0.99 320	0.73 403	0.21 440	0.15 358	0.20 438	0.18 374	0.23 313	0.21 329

CBMV	0.71 426	0.76 370	2.64 453	0.33 264	0.20 189	0.78 436	0.79 497	0.98 452	0.78 442	0.85 473	0.71 415	0.86 443	1.10 497	1.46 374	0.62 373	0.18 409	0.20 426	0.21 446	0.19 394	0.25 340	0.33 445
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
fff	0.43 188	0.77 379	1.95 309	0.24 51	0.13 20	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.75 424	0.54 286	0.47 200	0.31 134	0.65 426	0.36 100	0.34 232	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 342

ADStereo(finetuned)	0.45 216	0.77 379	2.12 352	0.25 69	0.14 31	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.72 392	0.54 286	0.48 212	0.31 134	0.76 455	0.37 109	0.38 256	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.13 109	0.23 366

XX-TBD	0.34 102	0.77 379	1.75 194	0.34 295	0.13 20	0.51 149	0.17 37	0.43 46	0.50 169	0.37 144	0.49 229	0.23 62	0.18 46	0.28 29	0.24 120	0.10 161	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

DCANet	0.42 182	0.77 379	1.95 309	0.25 69	0.14 31	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.72 392	0.54 286	0.48 212	0.31 134	0.41 291	0.36 100	0.39 267	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.13 109	0.23 366

csc	0.43 188	0.77 379	1.95 309	0.24 51	0.13 20	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.75 424	0.54 286	0.47 200	0.31 134	0.65 426	0.36 100	0.34 232	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 342

cscssc	0.43 188	0.77 379	1.95 309	0.24 51	0.13 20	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.75 424	0.54 286	0.47 200	0.31 134	0.65 426	0.36 100	0.34 232	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 342

SHD	0.72 429	0.77 379	2.36 402	0.45 427	0.40 431	0.71 397	0.32 335	1.02 483	1.25 512	1.07 493	0.84 446	0.90 453	0.73 448	1.09 331	0.98 433	0.21 440	0.18 403	0.20 438	0.21 410	0.32 406	0.31 433

FBW_ROB	0.83 465	0.77 379	1.77 209	0.44 413	0.30 336	0.87 464	0.46 420	1.10 502	0.91 477	0.81 463	0.75 428	1.01 477	0.61 415	3.66 544	1.23 465	0.26 473	0.23 449	0.36 493	0.25 431	0.27 369	0.62 509

AACVNet	0.54 317	0.78 387	1.73 184	0.36 329	0.21 202	0.57 229	0.25 203	0.71 224	0.51 177	0.55 304	0.59 315	0.64 338	0.41 291	2.13 479	0.41 281	0.14 346	0.11 271	0.14 342	0.11 204	0.33 414	0.15 224

ELAS_RVC	1.37 516	0.78 387	3.21 516	0.55 474	0.50 468	1.49 512	2.48 550	1.48 525	1.71 531	2.13 535	2.09 519	2.07 525	2.56 539	1.90 456	2.02 500	0.35 494	0.36 492	0.37 497	0.34 477	0.49 490	0.47 492
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 484	0.79 389	2.43 415	0.39 375	0.32 361	1.50 513	1.90 544	0.92 406	0.97 485	1.26 513	1.27 494	1.00 476	1.42 516	1.14 341	3.31 532	0.17 398	0.14 333	0.22 449	0.21 410	0.30 391	0.22 342

ELAS	1.39 517	0.79 389	2.86 481	0.53 464	0.50 468	2.81 546	2.20 547	1.61 531	1.50 524	2.28 540	2.35 527	1.82 521	2.13 533	1.73 418	2.22 509	0.35 494	0.37 494	0.35 491	0.35 480	0.49 490	0.47 492
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MyStereo8	0.54 317	0.80 391	2.76 472	0.32 243	0.33 374	0.71 397	0.20 79	0.87 367	0.57 237	0.51 255	0.59 315	0.50 265	0.33 221	0.68 269	0.55 347	0.10 161	0.29 476	0.10 128	0.13 274	0.21 283	0.34 449

SDNR	1.22 506	0.80 391	2.71 462	0.33 264	1.48 544	1.98 534	0.23 150	1.93 539	2.44 541	0.89 476	2.52 530	1.36 510	0.51 372	3.65 543	1.93 496	0.30 486	0.31 482	0.22 449	0.16 344	0.33 414	0.36 459

aanetorigin	0.77 450	0.80 391	2.59 447	0.43 406	0.44 448	0.58 246	1.01 516	0.57 151	0.68 354	1.53 525	1.23 492	0.81 424	1.08 495	1.07 329	1.07 449	0.18 409	0.15 358	0.17 404	0.21 410	0.54 499	0.30 425

hitnet-ft	0.67 402	0.80 391	1.90 285	0.28 140	0.22 227	0.69 388	0.36 362	0.85 348	0.65 328	0.56 315	0.84 446	1.03 481	0.95 485	2.32 490	0.55 347	0.23 456	0.14 333	0.41 501	0.13 274	0.24 328	0.17 269

CVANet_RVC	0.65 393	0.80 391	2.13 354	0.36 329	0.26 293	0.62 316	0.42 393	0.84 342	0.72 392	0.69 427	0.68 392	0.68 365	0.52 377	2.64 517	0.42 283	0.19 424	0.12 297	0.22 449	0.17 361	0.37 443	0.15 224

TestStereo1	0.49 265	0.81 396	1.85 258	0.39 375	0.57 486	0.56 211	0.34 347	0.75 255	0.69 363	0.44 185	0.63 354	0.35 158	0.42 308	0.64 252	0.29 174	0.10 161	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.33 414	0.26 397

SA-5K	0.49 265	0.81 396	1.85 258	0.39 375	0.57 486	0.56 211	0.34 347	0.75 255	0.69 363	0.44 185	0.63 354	0.35 158	0.42 308	0.64 252	0.29 174	0.10 161	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.33 414	0.26 397

MIPNet	0.83 465	0.81 396	2.40 408	0.61 490	0.18 143	1.48 511	1.39 536	1.60 530	0.74 411	1.94 530	0.85 450	0.73 392	1.68 525	0.87 312	0.31 204	0.09 69	0.08 113	0.11 192	0.32 470	0.25 340	0.12 140

cf-r	0.53 312	0.81 396	2.15 360	0.33 264	0.28 318	0.60 275	0.28 267	0.78 294	0.64 315	0.51 255	0.60 330	0.75 404	0.40 280	1.32 357	0.43 292	0.13 305	0.09 183	0.11 192	0.12 242	0.15 149	0.14 191

PSMNet-RUCA	0.58 348	0.82 400	1.89 280	0.59 485	0.56 483	0.64 344	0.36 362	0.84 342	0.69 363	0.51 255	0.68 392	0.53 276	0.43 318	0.56 228	0.43 292	0.34 493	0.18 403	0.44 504	0.29 449	0.48 487	0.30 425

PSMNet-RSSM	0.53 312	0.82 400	1.78 214	0.31 214	0.25 278	0.58 246	0.28 267	0.84 342	0.60 260	0.50 242	0.61 337	0.67 358	0.43 318	1.68 410	0.42 283	0.15 363	0.10 224	0.14 342	0.16 344	0.15 149	0.13 174

RP	0.67 402	0.82 400	1.94 306	0.43 406	0.44 448	0.65 358	0.45 417	0.89 381	0.82 456	0.66 414	0.92 460	0.99 474	0.76 455	1.55 389	0.66 383	0.25 469	0.18 403	0.23 456	0.20 404	0.31 399	0.22 342

UCFNet_RVC	0.48 247	0.82 400	1.85 258	0.30 187	0.27 306	0.64 344	0.26 225	0.74 244	0.55 222	0.48 223	0.53 265	0.63 329	0.41 291	0.88 313	0.38 256	0.15 363	0.10 224	0.17 404	0.17 361	0.18 233	0.15 224

Nwc_Net	0.68 409	0.83 404	2.53 434	0.41 391	0.39 422	0.77 431	0.38 376	1.01 480	0.70 372	0.60 367	0.99 473	0.98 471	0.68 436	1.41 367	0.63 375	0.23 456	0.15 358	0.23 456	0.25 431	0.23 313	0.18 289

WCMA_ROB	1.12 494	0.83 404	2.66 456	0.58 481	0.34 382	1.17 503	0.71 488	0.93 414	0.94 481	1.74 528	2.63 535	3.09 536	1.71 527	1.70 413	1.84 495	0.26 473	0.21 435	0.20 438	0.21 410	0.28 375	0.43 486

raft_robust	0.55 329	0.84 406	1.73 184	0.28 140	0.54 478	0.53 175	0.25 203	0.88 375	0.75 424	0.48 223	0.46 194	0.76 408	0.75 454	1.46 374	0.27 149	0.09 69	0.10 224	0.10 128	0.30 458	0.26 360	0.16 251

IPLG	0.69 413	0.84 406	2.43 415	0.35 311	0.21 202	1.65 521	0.61 468	1.36 520	0.58 248	1.39 520	0.51 241	0.37 164	0.87 472	1.41 367	0.36 243	0.09 69	0.07 40	0.14 342	0.12 242	0.32 406	0.11 103

ADLNet2	0.68 409	0.84 406	3.19 514	0.33 264	0.36 402	0.64 344	0.37 370	0.89 381	0.79 447	0.54 286	0.65 379	0.93 460	0.48 360	2.07 473	0.56 355	0.13 305	0.11 271	0.11 192	0.11 204	0.33 414	0.18 289

GANet	0.75 443	0.84 406	2.01 327	0.40 384	0.25 278	0.74 413	0.66 476	0.87 367	0.73 407	0.71 435	1.07 485	0.84 436	0.59 403	2.71 524	1.15 458	0.17 398	0.16 375	0.44 504	0.16 344	0.31 399	0.20 320

G2L-Stereo	0.55 329	0.85 410	2.18 367	0.31 214	0.27 306	0.59 263	0.27 250	0.77 279	0.55 222	0.54 286	0.52 254	0.71 386	0.36 237	1.75 422	0.50 328	0.13 305	0.11 271	0.13 306	0.11 204	0.29 380	0.15 224

TCMNet	0.66 397	0.85 410	2.55 444	0.50 449	0.52 475	0.72 403	0.39 381	0.87 367	0.72 392	0.58 344	0.68 392	0.63 329	0.46 343	1.70 413	0.63 375	0.18 409	0.18 403	0.23 456	0.18 374	0.38 450	0.27 404

PVD	0.90 474	0.85 410	2.15 360	0.53 464	0.50 468	0.99 480	0.56 454	1.15 510	1.64 528	1.41 521	1.41 504	1.11 496	1.13 499	1.35 360	1.31 468	0.26 473	0.28 475	0.28 475	0.26 438	0.37 443	0.49 496

RAFT+CT+SA	0.50 276	0.86 413	1.82 247	0.37 350	0.75 509	0.54 183	0.34 347	0.77 279	0.63 307	0.38 152	0.55 287	0.34 154	0.29 195	0.68 269	0.27 149	0.09 69	0.07 40	0.11 192	0.51 511	0.29 380	0.41 484

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 182	0.86 413	1.78 214	0.28 140	0.17 109	0.52 168	0.20 79	0.62 181	0.61 277	0.50 242	0.61 337	0.39 177	0.32 217	0.35 91	0.30 192	0.07 20	0.10 224	0.09 79	0.09 107	0.35 431	0.10 79

DeepPrunerF	0.86 469	0.86 413	2.91 490	0.45 427	0.50 468	0.64 344	0.48 431	1.14 507	2.64 544	0.63 395	0.61 337	0.65 342	0.62 420	2.21 484	1.31 468	0.23 456	0.19 415	0.30 483	0.28 446	0.36 435	0.25 387

AIO-test1	0.45 216	0.87 416	2.27 384	0.33 264	0.33 374	0.50 140	0.22 119	0.74 244	0.66 343	0.29 113	0.41 165	0.29 126	0.22 92	0.73 285	0.29 174	0.09 69	0.08 113	0.12 247	0.14 302	0.30 391	0.22 342

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 343	0.87 416	2.11 349	0.32 243	0.30 336	0.84 454	0.40 384	0.88 375	0.72 392	0.65 412	0.73 422	0.66 349	0.57 396	0.93 314	0.71 396	0.13 305	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.15 149	0.14 191

test_5	0.51 293	0.87 416	1.99 324	0.37 350	0.65 501	0.58 246	0.35 355	0.78 294	0.62 295	0.48 223	0.55 287	0.45 228	0.40 280	0.72 284	0.30 192	0.09 69	0.07 40	0.12 247	0.12 242	0.33 414	0.38 469

GEStereo_RVC	0.54 317	0.87 416	1.95 309	0.47 437	0.25 278	0.62 316	0.37 370	1.00 472	0.74 411	0.53 273	0.54 277	0.59 314	0.44 326	1.10 332	0.46 303	0.15 363	0.11 271	0.12 247	0.10 142	0.26 360	0.19 305

fast-acv-ft	0.63 381	0.88 420	3.10 504	0.38 365	0.30 336	0.79 440	0.48 431	0.69 214	0.72 392	0.58 344	0.78 434	0.76 408	0.60 406	0.67 266	0.73 403	0.15 363	0.15 358	0.18 424	0.17 361	0.37 443	0.16 251

RALCasStereoNet	0.45 216	0.88 420	1.85 258	0.30 187	0.26 293	0.49 132	0.26 225	0.58 157	0.51 177	0.36 140	0.48 212	0.36 162	0.28 181	0.55 225	0.34 232	0.10 161	0.53 516	0.09 79	0.08 77	0.25 340	0.34 449

StereoDRNet	0.64 385	0.88 420	2.35 399	0.41 391	0.45 456	0.73 409	0.47 428	0.94 422	0.74 411	0.75 447	0.54 277	0.74 398	0.47 351	1.70 413	0.72 400	0.15 363	0.14 333	0.15 369	0.14 302	0.20 269	0.19 305

GCAP-Stereo	0.34 102	0.89 423	1.76 200	0.26 99	0.12 6	0.52 168	0.14 13	0.49 89	0.38 56	0.29 113	0.30 95	0.29 126	0.22 92	0.30 49	0.20 49	0.09 69	0.17 393	0.09 79	0.07 51	0.21 283	0.11 103

rafts_anoy	0.43 188	0.89 423	1.96 318	0.32 243	0.30 336	0.48 125	0.24 183	0.62 181	0.49 159	0.37 144	0.38 148	0.33 148	0.30 203	0.51 207	0.34 232	0.10 161	0.39 502	0.13 306	0.15 325	0.17 207	0.15 224

MLCV	0.48 247	0.89 423	1.85 258	0.29 170	0.14 31	0.59 263	0.23 150	0.72 229	0.59 255	0.66 414	0.66 381	0.55 286	0.36 237	1.03 326	0.49 323	0.09 69	0.06 20	0.09 79	0.07 51	0.19 254	0.11 103

LL-Strereo2	0.41 163	0.90 426	1.83 253	0.44 413	0.24 260	0.54 183	0.27 250	0.58 157	0.45 124	0.41 169	0.33 119	0.44 219	0.21 83	0.44 151	0.34 232	0.09 69	0.08 113	0.16 387	0.14 302	0.17 207	0.17 269

CBFPSM	0.56 337	0.91 427	1.82 247	0.28 140	0.23 247	0.71 397	0.37 370	0.72 229	0.64 315	0.50 242	0.49 229	1.03 481	0.83 464	0.62 247	1.35 471	0.10 161	0.12 297	0.10 128	0.10 142	0.18 233	0.19 305

RAFT	0.45 216	0.92 428	1.59 152	0.34 295	0.19 175	0.46 112	0.35 355	0.65 196	0.49 159	0.49 235	0.49 229	0.70 382	0.40 280	0.47 183	0.32 215	0.11 223	0.16 375	0.14 342	0.13 274	0.51 494	0.13 174

AF-Net	0.69 413	0.92 428	2.21 371	0.41 391	0.40 431	0.68 382	0.40 384	1.02 483	0.86 464	0.69 427	1.03 480	1.04 484	0.84 467	1.19 345	0.78 411	0.22 453	0.14 333	0.25 468	0.17 361	0.30 391	0.18 289

TDLM	0.67 402	0.92 428	1.76 200	0.37 350	0.24 260	0.66 364	0.56 454	0.82 325	0.74 411	1.16 500	0.62 342	0.61 322	0.48 360	2.70 522	0.50 328	0.20 434	0.11 271	0.35 491	0.14 302	0.32 406	0.16 251

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 329	0.92 428	2.36 402	0.38 365	0.37 413	0.60 275	0.28 267	0.82 325	0.62 295	0.62 387	0.55 287	0.72 389	0.45 330	1.00 322	0.43 292	0.15 363	0.11 271	0.14 342	0.14 302	0.15 149	0.16 251
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	0.46 226	0.92 428	2.09 344	0.33 264	0.14 31	0.55 196	0.22 119	0.83 331	0.56 233	0.51 255	0.49 229	0.48 260	0.37 251	0.48 188	0.54 346	0.09 69	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.23 313	0.09 55
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	1.89 532	0.92 428	2.50 431	0.96 522	0.93 522	1.63 519	1.37 534	1.52 528	12.43 559	1.85 529	1.69 511	2.40 530	1.74 528	2.81 529	1.71 489	0.53 506	0.47 511	0.42 502	0.47 505	0.74 513	0.74 515
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
iinet-f	0.57 343	0.93 434	2.27 384	0.31 214	0.25 278	0.83 452	0.33 343	0.81 318	0.65 328	0.54 286	0.63 354	0.73 392	0.67 433	0.73 285	0.67 386	0.13 305	0.13 316	0.11 192	0.10 142	0.43 475	0.16 251

Consistency-Raft	0.88 472	0.93 434	3.23 518	0.99 523	0.64 500	0.77 431	0.55 449	0.98 452	0.97 485	0.61 376	1.03 480	0.65 342	1.05 492	0.79 301	1.38 473	0.44 500	0.46 508	0.51 508	0.58 522	0.65 507	0.47 492

coex_refinement	0.58 348	0.94 436	1.87 271	0.38 365	0.25 278	0.64 344	0.34 347	0.83 331	0.65 328	0.60 367	0.63 354	0.81 424	0.48 360	1.85 446	0.56 355	0.13 305	0.09 183	0.10 128	0.10 142	0.16 185	0.16 251

GwcNet-RSSM	0.57 343	0.94 436	2.13 354	0.32 243	0.25 278	0.60 275	0.30 299	0.80 314	0.66 343	0.52 263	0.64 370	0.71 386	0.40 280	1.79 430	0.50 328	0.13 305	0.09 183	0.12 247	0.12 242	0.21 283	0.15 224

NCC-stereo	0.79 456	0.94 436	2.42 411	0.59 485	0.45 456	1.90 528	0.46 420	0.99 464	0.72 392	0.64 405	0.84 446	0.91 455	0.73 448	1.80 434	1.00 439	0.27 478	0.19 415	0.23 456	0.31 464	0.24 328	0.22 342

Abc-Net	0.79 456	0.94 436	2.42 411	0.59 485	0.45 456	1.90 528	0.46 420	0.99 464	0.72 392	0.64 405	0.84 446	0.91 455	0.73 448	1.80 434	1.00 439	0.27 478	0.19 415	0.23 456	0.31 464	0.24 328	0.22 342
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.65 393	0.94 436	1.96 318	0.43 406	0.30 336	0.71 397	0.68 482	0.84 342	0.65 328	0.70 431	0.60 330	0.86 443	0.54 382	1.56 390	0.57 359	0.20 434	0.16 375	0.67 516	0.25 431	0.22 300	0.24 378

NaN_ROB	1.14 496	0.94 436	2.96 492	0.53 464	0.56 483	1.13 499	0.99 511	0.98 452	1.00 489	1.09 495	0.87 453	0.77 410	1.06 494	5.90 554	2.72 520	0.16 384	0.23 449	0.16 387	0.24 424	0.22 300	0.36 459

PWC_ROB	0.70 417	0.94 436	1.88 273	0.39 375	0.39 422	0.62 316	0.30 299	0.98 452	0.94 481	0.91 479	1.29 496	0.77 410	0.62 420	1.62 404	1.03 447	0.18 409	0.11 271	0.18 424	0.13 274	0.51 494	0.22 342

G2L-ROB	0.51 293	0.95 443	1.96 318	0.29 170	0.22 227	0.59 263	0.28 267	0.76 268	0.57 237	0.55 304	0.45 186	0.70 382	0.32 217	1.38 362	0.47 312	0.11 223	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.20 269	0.13 174

FINET	0.65 393	0.95 443	3.06 501	0.35 311	0.40 431	0.58 246	0.48 431	0.92 406	1.10 502	0.57 326	0.68 392	0.47 249	0.44 326	1.15 343	0.60 368	0.23 456	0.21 435	0.17 404	0.15 325	0.26 360	0.25 387

NVStereoNet_ROB	1.16 500	0.95 443	2.54 440	0.58 481	0.55 481	0.78 436	0.63 474	1.00 472	1.08 500	1.03 490	4.07 550	1.48 515	1.22 501	2.88 530	1.27 467	0.50 505	0.46 508	0.54 509	0.62 525	0.50 492	0.63 511
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	0.44 198	0.96 446	2.63 451	0.27 115	0.30 336	0.45 94	0.25 203	0.52 117	0.50 169	0.40 160	0.31 106	0.40 185	0.19 63	0.35 91	0.32 215	0.09 69	0.06 20	0.12 247	0.11 204	0.19 254	0.30 425

Wz-Net-LNSev	0.59 356	0.96 446	2.47 424	0.34 295	0.37 413	0.79 440	0.44 411	0.86 358	0.77 437	0.61 376	0.67 384	0.79 418	0.56 391	0.64 252	0.62 373	0.15 363	0.14 333	0.12 247	0.12 242	0.18 233	0.19 305

dd	0.42 182	0.96 446	1.77 209	0.31 214	0.17 109	0.57 229	0.26 225	0.49 89	0.68 354	0.41 169	0.40 161	0.34 154	0.27 166	0.45 163	0.40 275	0.17 398	0.10 224	0.13 306	0.12 242	0.21 283	0.12 140

AFF-stereo	0.44 198	0.96 446	1.78 214	0.31 214	0.15 54	0.50 140	0.21 98	0.64 190	0.63 307	0.47 205	0.64 370	0.49 262	0.34 229	0.46 172	0.31 204	0.08 31	0.09 183	0.10 128	0.10 142	0.37 443	0.10 79

DMCA-RVC	0.62 375	0.96 446	2.63 451	0.36 329	0.90 519	0.56 211	0.31 312	0.69 214	0.57 237	0.68 425	0.52 254	0.59 314	0.56 391	1.23 350	0.53 340	0.16 384	0.38 496	0.20 438	0.15 325	0.20 269	0.15 224

ADCRef	0.80 458	0.96 446	2.29 388	0.37 350	0.35 394	0.96 477	0.51 435	0.87 367	0.75 424	0.88 474	0.83 443	0.61 322	1.36 511	1.02 324	3.27 531	0.13 305	0.11 271	0.17 404	0.19 394	0.25 340	0.21 329

CFNet	0.58 348	0.96 446	1.78 214	0.33 264	0.25 278	0.63 333	0.22 119	0.88 375	0.75 424	0.46 203	0.59 315	0.58 311	0.40 280	2.29 488	0.48 318	0.12 275	0.09 183	0.15 369	0.14 302	0.30 391	0.15 224

MSMD_ROB	1.34 512	0.96 446	2.38 404	0.39 375	0.32 361	1.96 531	0.62 472	0.91 397	1.43 520	2.94 550	2.60 533	4.77 549	1.95 531	2.43 503	1.33 470	0.29 483	0.26 467	0.32 487	0.32 470	0.30 391	0.30 425

G2L-Stereo_test	0.55 329	0.97 454	1.89 280	0.33 264	0.24 260	0.75 419	0.38 376	0.79 310	0.60 260	0.60 367	0.54 277	0.74 398	0.39 272	1.56 390	0.43 292	0.10 161	0.08 113	0.08 29	0.08 77	0.28 375	0.13 174

Wz-Net-MNSev	0.65 393	0.97 454	2.19 369	0.36 329	0.33 374	0.90 470	0.60 464	0.92 406	0.81 455	0.75 447	0.72 420	0.73 392	0.65 426	1.39 363	0.71 396	0.16 384	0.13 316	0.14 342	0.14 302	0.24 328	0.18 289

RGC	0.71 426	0.97 454	2.18 367	0.44 413	0.44 448	0.73 409	0.40 384	0.94 422	0.71 382	0.71 435	1.04 483	1.01 477	0.71 442	1.74 420	0.70 393	0.23 456	0.18 403	0.28 475	0.26 438	0.29 380	0.27 404

SAMSARA	0.91 475	0.97 454	2.22 375	0.80 508	0.58 488	1.32 505	1.31 531	1.01 480	0.94 481	1.36 516	0.87 453	1.38 511	0.90 477	1.72 417	1.02 445	0.24 464	0.30 480	0.22 449	0.25 431	0.36 435	0.35 451

DispNO	0.67 402	0.98 458	2.58 445	0.31 214	0.27 306	0.59 263	0.29 291	0.83 331	0.68 354	0.53 273	0.79 437	0.83 431	0.47 351	2.46 505	0.68 389	0.12 275	0.10 224	0.19 430	0.31 464	0.16 185	0.17 269

RALAANet	0.43 188	0.98 458	1.90 285	0.32 243	0.23 247	0.48 125	0.19 60	0.67 207	0.53 203	0.48 223	0.45 186	0.39 177	0.30 203	0.48 188	0.37 249	0.10 161	0.08 113	0.11 192	0.14 302	0.27 369	0.10 79

EDNetEfficientorigin	8.18 560	0.98 458	145.96 580	0.51 454	0.89 518	0.72 403	0.48 431	0.85 348	1.56 527	2.12 532	1.49 505	1.29 506	1.31 506	1.83 439	2.13 507	0.13 305	0.12 297	0.17 404	0.18 374	0.39 459	0.45 489

XQC	0.73 438	0.98 458	2.39 406	0.46 432	0.35 394	0.81 447	0.46 420	1.00 472	1.00 489	0.80 458	0.69 401	0.88 449	0.74 453	1.32 357	1.20 461	0.24 464	0.16 375	0.23 456	0.20 404	0.41 467	0.33 445

GMStereo	0.38 135	0.99 462	1.91 291	0.27 115	0.16 81	0.39 55	0.23 150	0.47 76	0.62 295	0.38 152	0.34 125	0.25 85	0.25 134	0.39 123	0.29 174	0.14 346	0.08 113	0.10 128	0.12 242	0.15 149	0.11 103
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCPNet	0.99 484	0.99 462	3.93 536	0.37 350	0.68 504	1.36 507	0.62 472	0.87 367	0.76 433	0.78 456	0.81 438	1.08 490	1.18 500	1.14 341	2.49 517	0.21 440	0.69 531	0.21 446	0.95 541	0.29 380	0.37 466

RTSC	0.72 429	1.00 464	2.22 375	0.40 384	0.29 325	0.82 450	0.31 312	0.96 440	1.10 502	0.92 480	0.81 438	0.78 413	0.58 400	1.23 350	1.55 483	0.18 409	0.17 393	0.14 342	0.17 361	0.43 475	0.30 425

PA-Net	0.84 467	1.00 464	3.49 526	0.63 492	0.40 431	0.70 395	0.52 438	0.86 358	0.84 461	0.52 263	0.59 315	0.70 382	0.54 382	2.35 491	2.23 510	0.17 398	0.27 473	0.19 430	0.28 446	0.22 300	0.36 459
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.68 409	1.00 464	2.09 344	0.33 264	0.25 278	0.58 246	0.32 335	0.81 318	0.80 450	0.61 376	0.94 465	0.80 421	0.41 291	2.46 505	1.02 445	0.36 496	0.14 333	0.10 128	0.09 107	0.23 313	0.22 342

PS-NSSS	0.63 381	1.00 464	1.81 241	0.30 187	0.31 353	0.63 333	0.34 347	0.98 452	0.69 363	0.54 286	0.74 425	0.51 268	0.41 291	2.43 503	0.48 318	0.24 464	0.17 393	0.27 472	0.18 374	0.27 369	0.21 329

iRaft-Stereo_5w	0.54 317	1.01 468	2.08 343	0.27 115	0.21 202	0.49 132	0.28 267	0.73 240	0.58 248	0.40 160	0.61 337	0.62 326	0.46 343	1.78 426	0.47 312	0.09 69	0.07 40	0.11 192	0.10 142	0.39 459	0.12 140

dad	0.51 293	1.01 468	1.74 188	0.29 170	0.19 175	0.60 275	0.26 225	0.52 117	0.75 424	0.63 395	0.63 354	0.63 329	0.33 221	0.85 308	0.47 312	0.27 478	0.15 358	0.40 500	0.18 374	0.22 300	0.14 191

PSMNet_ROB	0.66 397	1.01 468	2.33 394	0.38 365	0.31 353	0.72 403	0.55 449	0.86 358	0.69 363	0.54 286	0.60 330	0.75 404	0.47 351	2.00 468	0.82 418	0.17 398	0.13 316	0.19 430	0.19 394	0.24 328	0.27 404

UDGNet	0.44 198	1.02 471	1.74 188	0.35 311	0.19 175	0.58 246	0.23 150	0.49 89	0.66 343	0.41 169	0.38 148	0.34 154	0.29 195	0.53 217	0.30 192	0.24 464	0.10 224	0.37 497	0.19 394	0.27 369	0.15 224

AASNet	0.56 337	1.03 472	2.34 396	0.37 350	0.33 374	0.65 358	0.29 291	0.96 440	0.73 407	0.54 286	0.60 330	0.55 286	0.38 258	0.59 238	0.58 364	0.14 346	0.12 297	0.13 306	0.10 142	0.43 475	0.24 378

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 450	1.04 473	2.06 336	0.94 519	0.35 394	0.89 469	0.40 384	0.85 348	0.63 307	0.55 304	0.63 354	0.75 404	0.38 258	2.38 495	0.48 318	1.10 535	0.31 482	0.36 493	0.21 410	0.53 498	0.55 503

pmcnn	1.32 510	1.05 474	2.77 474	0.74 503	1.43 539	0.72 403	0.56 454	0.96 440	0.91 477	0.99 487	2.92 541	6.01 554	0.70 440	2.38 495	3.32 533	0.13 305	0.10 224	0.08 29	0.06 9	0.34 421	0.22 342

DFGA-Net	0.51 293	1.06 475	1.75 194	0.30 187	0.24 260	0.54 183	0.22 119	0.63 187	0.60 260	0.48 223	0.51 241	0.35 158	0.27 166	1.82 438	0.53 340	0.10 161	0.08 113	0.12 247	0.12 242	0.37 443	0.15 224

PDISCO_ROB	0.75 443	1.06 475	2.11 349	0.64 493	0.59 490	1.13 499	0.43 400	1.14 507	1.05 495	0.64 405	0.71 415	0.96 467	0.61 415	1.21 346	0.76 407	0.37 497	0.18 403	0.27 472	0.24 424	0.56 501	0.32 438

PWCDC_ROB	0.72 429	1.06 475	2.09 344	0.47 437	0.36 402	0.78 436	0.26 225	0.98 452	1.34 516	0.61 376	2.07 518	0.64 338	0.61 415	0.83 304	0.71 396	0.31 488	0.14 333	0.15 369	0.12 242	0.60 505	0.21 329

Syn2CoEx	0.70 417	1.07 478	2.74 470	0.43 406	0.30 336	0.64 344	0.42 393	0.99 464	0.78 442	0.62 387	0.78 434	0.74 398	0.72 445	1.92 461	0.61 371	0.20 434	0.17 393	0.19 430	0.15 325	0.29 380	0.22 342

111	0.48 247	1.09 479	1.95 309	0.24 51	0.13 20	0.59 263	0.26 225	0.83 331	0.78 442	0.48 223	0.52 254	0.56 298	0.38 258	0.49 198	0.38 256	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.23 313	0.35 451

GCST	0.72 429	1.10 480	2.15 360	1.11 529	0.59 490	0.62 316	0.19 60	0.75 255	0.53 203	0.56 315	0.63 354	0.47 249	0.31 211	1.11 335	0.33 225	0.75 522	0.45 506	0.84 521	0.64 528	0.69 510	0.54 500

LSM	3.31 549	1.11 481	5.29 548	9.40 563	30.65 574	0.84 454	1.12 523	0.91 397	1.22 510	1.36 516	2.19 523	0.93 460	0.83 464	1.66 407	0.90 424	0.21 440	0.31 482	0.24 463	0.28 446	0.39 459	6.33 562

DDUNet	0.77 450	1.12 482	1.88 273	0.76 504	0.69 505	0.84 454	0.43 400	0.85 348	0.65 328	0.67 418	0.75 428	0.91 455	0.52 377	1.03 326	0.57 359	0.54 508	0.37 494	0.95 528	0.52 513	0.71 512	0.57 504

ADCP+	0.94 479	1.12 482	3.14 508	0.34 295	0.39 422	1.06 488	0.79 497	0.89 381	0.80 450	0.66 414	0.67 384	0.85 439	1.55 521	0.93 314	4.55 546	0.13 305	0.11 271	0.16 387	0.15 325	0.26 360	0.25 387

CSAN	1.25 507	1.12 482	3.04 499	0.51 454	0.37 413	1.06 488	1.15 525	1.22 512	1.08 500	1.17 505	1.91 516	1.04 484	1.31 506	5.96 555	2.43 516	0.26 473	0.22 441	0.24 463	0.24 424	0.31 399	0.30 425

SPS-STEREO	1.07 493	1.13 485	2.88 483	0.65 496	0.69 505	0.99 480	0.68 482	1.05 495	0.87 467	1.36 516	1.23 492	1.46 514	0.94 482	1.87 447	1.72 490	0.66 516	0.61 521	0.58 510	0.57 520	0.65 507	0.77 519
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACRE	0.56 337	1.14 486	2.77 474	0.76 504	0.28 318	0.60 275	0.56 454	0.76 268	0.58 248	0.55 304	0.62 342	0.41 191	0.29 195	0.44 151	0.39 267	0.11 223	0.19 415	0.13 306	0.14 302	0.36 435	0.18 289

FADNet_RVC	0.81 463	1.14 486	2.42 411	0.30 187	0.24 260	0.71 397	0.24 183	0.95 435	0.61 277	0.44 185	0.56 298	0.59 314	0.42 308	1.52 386	0.68 389	0.94 528	0.96 543	0.28 475	1.00 543	0.90 522	1.36 545

SuperB	1.15 498	1.14 486	5.43 549	0.36 329	0.26 293	0.81 447	0.89 505	0.88 375	1.17 507	0.67 418	0.68 392	0.63 329	1.39 514	1.74 420	3.37 534	0.15 363	0.12 297	0.17 404	0.16 344	2.80 553	0.25 387

MANE	2.90 545	1.14 486	2.96 492	1.03 524	1.01 526	5.01 554	2.45 549	5.36 557	6.88 556	3.58 553	4.76 554	5.99 553	4.99 551	4.23 548	4.61 547	0.56 511	0.67 525	0.44 504	0.78 534	0.51 494	1.03 537

AIO-test2	0.49 265	1.15 490	1.96 318	0.42 402	0.37 413	0.50 140	0.23 150	0.79 310	0.70 372	0.33 131	0.53 265	0.27 110	0.22 92	0.67 266	0.29 174	0.73 520	0.08 113	0.13 306	0.17 361	0.17 207	0.18 289

CC-Net-ROB	0.85 468	1.15 490	2.13 354	0.88 514	0.38 419	0.88 468	0.44 411	1.06 496	0.79 447	0.58 344	0.69 401	0.65 342	0.50 370	2.74 525	0.51 333	0.93 527	0.39 502	0.87 522	0.29 449	0.54 499	0.54 500

GANetREF_RVC	0.75 443	1.15 490	2.46 420	0.47 437	0.26 293	0.83 452	0.61 468	0.97 448	0.89 474	0.62 387	0.61 337	0.72 389	0.59 403	2.42 501	0.55 347	0.32 489	0.25 465	0.36 493	0.24 424	0.39 459	0.31 433
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	0.50 276	1.15 490	1.73 184	0.31 214	0.21 202	0.58 246	0.22 119	0.95 435	0.82 456	0.58 344	0.62 342	0.57 304	0.39 272	0.84 306	0.40 275	0.11 223	0.08 113	0.09 79	0.06 9	0.21 283	0.13 174

MeshStereo	1.21 503	1.15 490	3.01 498	0.34 295	0.28 318	1.10 496	0.69 484	1.35 519	1.01 491	2.71 546	2.41 529	2.96 534	1.45 517	2.80 528	1.40 476	0.22 453	0.22 441	0.22 449	0.19 394	0.50 492	0.26 397
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	0.67 402	1.16 495	3.16 510	0.37 350	0.29 325	0.62 316	0.38 376	0.86 358	0.63 307	0.51 255	0.50 237	0.57 304	0.45 330	1.57 393	0.49 323	0.24 464	0.32 488	0.23 456	0.19 394	0.27 369	0.62 509

CIPLG	0.56 337	1.19 496	2.46 420	0.80 508	0.31 353	0.61 296	0.57 458	0.76 268	0.57 237	0.56 315	0.63 354	0.41 191	0.30 203	0.45 163	0.40 275	0.11 223	0.20 426	0.13 306	0.13 274	0.35 431	0.19 305

RAFT + AFF	0.64 385	1.20 497	1.95 309	0.34 295	0.33 374	0.67 370	0.52 438	0.99 464	0.74 411	0.53 273	0.58 312	0.57 304	0.80 460	1.76 423	0.51 333	0.12 275	0.27 473	0.15 369	0.14 302	0.43 475	0.29 416

SANet	1.20 502	1.21 498	3.33 523	0.38 365	0.27 306	1.73 525	0.85 502	1.10 502	2.49 543	1.16 500	1.83 514	1.72 520	1.50 520	2.37 492	2.84 523	0.18 409	0.16 375	0.16 387	0.15 325	0.32 406	0.32 438

FADNet	0.64 385	1.22 499	2.06 336	0.32 243	0.30 336	0.66 364	0.29 291	0.88 375	0.72 392	0.44 185	0.48 212	0.66 349	0.57 396	1.84 444	0.45 302	0.46 504	0.20 426	0.17 404	0.19 394	0.59 502	0.24 378

UDG	0.77 450	1.23 500	2.15 360	0.67 498	0.59 490	0.78 436	0.38 376	0.90 387	0.70 372	0.61 376	0.69 401	1.01 477	0.67 433	1.02 324	0.73 403	0.45 502	0.34 489	0.87 522	0.51 511	0.67 509	0.46 491

ARAFT	0.60 362	1.23 500	3.10 504	0.28 140	0.16 81	0.64 344	0.36 362	0.90 387	0.67 352	0.61 376	0.49 229	0.55 286	0.31 211	1.24 353	0.32 215	0.10 161	0.08 113	0.14 342	0.13 274	0.37 443	0.21 329

DN-CSS_ROB	0.48 247	1.23 500	1.99 324	0.39 375	0.22 227	0.56 211	0.19 60	0.75 255	0.61 277	0.45 195	0.62 342	0.41 191	0.31 211	0.70 280	0.32 215	0.11 223	0.08 113	0.14 342	0.13 274	0.36 435	0.12 140

StereoAnything_RVC	0.35 113	1.25 503	1.82 247	0.20 3	0.12 6	0.26 6	0.15 21	0.43 46	0.37 51	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 63	0.46 172	0.14 1	0.11 223	0.09 183	0.08 29	0.05 1	0.76 516	0.18 289

IPLGR_C	0.58 348	1.25 503	2.72 464	0.80 508	0.31 353	0.60 275	0.61 468	0.76 268	0.58 248	0.56 315	0.62 342	0.41 191	0.31 211	0.43 142	0.40 275	0.11 223	0.22 441	0.13 306	0.15 325	0.35 431	0.19 305

FADNet-RVC	0.61 370	1.26 505	2.12 352	0.33 264	0.26 293	0.59 263	0.29 291	0.86 358	0.62 295	0.45 195	0.50 237	0.62 326	0.46 343	1.73 418	0.55 347	0.17 398	0.20 426	0.17 404	0.18 374	0.59 502	0.28 410

MFMNet_re	0.92 477	1.28 506	2.53 434	0.82 512	0.76 512	0.90 470	0.75 493	0.98 452	1.04 494	1.03 490	1.05 484	0.84 436	0.94 482	0.83 304	0.72 400	0.68 517	0.60 520	0.63 514	0.60 524	0.77 517	0.74 515

LL-Strereo	0.72 429	1.29 507	2.49 427	0.36 329	0.45 456	0.55 196	0.32 335	0.93 414	0.71 382	0.67 418	0.58 312	0.85 439	0.79 459	2.67 521	0.46 303	0.10 161	0.18 403	0.14 342	0.12 242	0.40 464	0.42 485

HBP-ISP	0.76 446	1.30 508	3.19 514	0.35 311	0.26 293	0.85 458	0.54 446	1.03 490	0.72 392	0.80 458	0.69 401	0.68 365	0.83 464	2.04 470	0.44 298	0.23 456	0.24 452	0.29 482	0.25 431	0.28 375	0.24 378

WZ-Net	0.92 477	1.31 509	3.76 530	0.41 391	0.36 402	0.86 460	0.71 488	1.00 472	1.06 498	0.82 467	0.92 460	1.06 488	1.05 492	2.16 481	1.61 485	0.19 424	0.13 316	0.15 369	0.16 344	0.32 406	0.28 410

RTS	1.21 503	1.31 509	6.39 552	0.52 458	0.51 473	1.61 517	0.79 497	1.03 490	1.37 518	1.13 497	1.30 497	1.10 494	0.85 468	2.65 518	2.08 503	0.21 440	0.24 452	0.18 424	0.18 374	0.43 475	0.32 438

RTSA	1.21 503	1.31 509	6.39 552	0.52 458	0.51 473	1.61 517	0.79 497	1.03 490	1.37 518	1.13 497	1.30 497	1.10 494	0.85 468	2.65 518	2.08 503	0.21 440	0.24 452	0.18 424	0.18 374	0.43 475	0.32 438

Wz-Net-SNSev	0.76 446	1.32 512	3.11 506	0.40 384	0.31 353	0.71 397	0.60 464	0.98 452	0.87 467	0.67 418	0.83 443	0.96 467	0.60 406	1.67 409	0.97 432	0.16 384	0.15 358	0.16 387	0.17 361	0.36 435	0.24 378

ADCMid	0.96 483	1.32 512	2.74 470	0.38 365	0.35 394	0.99 480	0.58 460	0.94 422	0.86 464	1.23 509	1.01 476	1.01 477	1.00 487	1.05 328	3.97 539	0.21 440	0.19 415	0.42 502	0.32 470	0.40 464	0.29 416

AnyNet_C32	1.00 487	1.33 514	2.53 434	0.49 447	0.54 478	1.15 501	1.14 524	0.91 397	0.89 474	1.11 496	0.95 467	0.87 445	0.93 479	1.50 383	4.07 541	0.21 440	0.20 426	0.25 468	0.24 424	0.38 450	0.33 445

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 126	1.34 515	1.24 88	0.23 35	0.12 6	0.33 26	0.20 79	0.40 25	0.33 16	0.25 83	0.21 26	0.16 27	0.14 10	0.27 22	0.63 375	0.55 510	0.06 20	0.11 192	0.13 274	0.25 340	0.49 496

LE_ROB	4.43 553	1.35 516	9.38 556	2.79 555	3.93 553	2.43 544	3.46 555	2.68 546	11.19 558	11.66 563	4.73 553	5.26 551	10.46 561	4.50 551	9.49 559	0.82 525	0.69 531	1.34 541	0.98 542	0.75 515	0.76 518

ADCS	1.05 492	1.36 517	2.98 496	0.42 402	0.36 402	0.96 477	0.81 501	1.06 496	1.12 504	1.25 510	0.97 470	1.08 490	0.90 477	1.25 354	4.86 548	0.21 440	0.21 435	0.22 449	0.23 422	0.36 435	0.38 469

iResNetv2_ROB	0.59 356	1.43 518	2.96 492	0.40 384	0.22 227	0.58 246	0.28 267	0.91 397	0.73 407	0.57 326	0.63 354	0.60 320	0.41 291	0.74 288	0.35 240	0.11 223	0.08 113	0.10 128	0.07 51	0.43 475	0.17 269

SGM+DAISY	1.83 531	1.43 518	3.81 531	0.87 513	1.01 526	2.38 543	2.53 551	1.36 520	1.75 532	2.92 549	3.22 545	2.65 532	2.93 541	2.22 487	3.10 528	0.72 519	0.69 531	0.63 514	0.62 525	0.77 517	0.98 531

GASNet	0.73 438	1.47 520	3.04 499	0.47 437	0.33 374	0.57 229	0.34 347	0.91 397	0.75 424	0.58 344	0.58 312	0.74 398	0.55 387	2.03 469	0.65 382	0.21 440	0.15 358	0.19 430	0.17 361	0.51 494	0.28 410

AnyNet_C01	1.14 496	1.49 521	4.23 541	0.54 467	0.53 476	1.51 514	1.37 534	1.04 494	1.07 499	1.17 505	1.33 500	1.15 499	1.08 495	1.61 403	2.74 521	0.25 469	0.22 441	0.28 475	0.24 424	0.48 487	0.40 479

WAO-6	1.58 527	1.54 522	2.32 391	1.14 531	1.00 525	2.30 541	1.03 517	1.82 536	2.85 546	1.25 510	2.61 534	2.20 527	1.56 522	2.47 507	1.99 499	0.95 529	0.67 525	1.19 537	0.83 536	1.08 525	0.88 528

SQANet	0.80 458	1.58 523	2.53 434	0.76 504	0.83 514	0.76 423	0.36 362	0.83 331	0.64 315	0.63 395	0.69 401	0.73 392	0.51 372	1.21 346	0.53 340	0.77 524	0.29 476	0.59 512	0.29 449	0.86 521	0.61 508

test_for_model	0.64 385	1.60 524	1.82 247	1.23 533	1.02 528	0.53 175	0.23 150	0.75 255	0.50 169	0.57 326	0.29 83	0.25 85	0.20 72	0.26 18	0.22 86	0.76 523	0.31 482	0.08 29	0.07 51	1.68 543	0.50 499

JetBlue	1.78 529	1.63 525	3.92 534	0.73 501	1.21 536	4.38 553	3.35 553	1.59 529	1.20 509	1.26 513	1.52 507	2.37 529	1.88 530	3.23 537	3.00 524	0.53 506	0.47 511	0.48 507	0.49 508	1.29 535	0.97 530

WAO-7	1.48 522	1.63 525	2.49 427	0.93 518	0.75 509	1.72 524	1.10 521	1.84 537	1.96 538	1.43 522	2.54 531	1.97 523	1.61 524	3.06 533	2.08 503	0.69 518	0.66 524	0.94 527	0.74 532	0.80 519	0.69 514

IMH-64-1	1.39 517	1.64 527	1.86 266	1.36 535	1.11 532	1.39 508	1.19 527	1.76 533	1.45 522	1.16 500	2.21 524	1.53 516	1.38 512	1.98 464	1.52 481	1.29 539	0.67 525	1.27 538	0.69 529	1.29 535	0.98 531

IMH-64	1.39 517	1.64 527	1.86 266	1.36 535	1.11 532	1.39 508	1.19 527	1.76 533	1.45 522	1.16 500	2.21 524	1.53 516	1.38 512	1.98 464	1.52 481	1.29 539	0.67 525	1.27 538	0.69 529	1.29 535	0.98 531

coex-ft	5.95 557	1.67 529	60.57 578	0.34 295	0.30 336	0.77 431	0.69 484	0.74 244	4.41 549	19.22 570	2.15 522	1.62 519	7.97 558	1.81 437	8.96 558	0.44 500	2.08 555	0.18 424	0.19 394	0.38 450	4.62 560

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 489	1.67 529	2.32 391	0.47 437	0.39 422	1.47 510	0.95 508	0.95 435	0.91 477	0.84 470	0.94 465	1.05 486	0.60 406	2.95 531	0.72 400	0.41 498	0.72 535	0.32 487	0.55 514	0.74 513	1.22 542

otaku	1.03 490	1.68 531	2.72 464	0.95 520	0.73 508	1.03 486	0.59 462	0.99 464	0.86 464	0.69 427	1.61 508	0.98 471	0.64 424	1.46 374	1.14 456	0.95 529	0.46 508	0.72 519	0.40 496	1.24 533	0.78 520

Ntro	1.00 487	1.68 531	2.80 478	0.95 520	0.85 515	1.06 488	0.53 442	0.98 452	0.90 476	0.62 387	0.76 430	0.93 460	0.66 431	1.66 407	0.98 433	0.99 532	0.45 506	0.75 520	0.40 496	1.19 529	0.75 517

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 512	1.70 533	2.50 431	0.56 476	0.40 431	2.15 539	0.99 511	1.24 514	1.26 513	1.02 489	1.10 487	1.29 506	0.88 475	3.10 535	1.08 450	1.66 547	0.83 539	0.68 517	0.88 538	1.57 540	1.80 553

SGM-ForestM	2.98 546	1.70 533	3.52 528	0.67 498	0.47 464	5.18 555	3.36 554	3.30 553	2.86 547	4.44 555	3.79 549	9.80 560	5.50 554	6.29 556	6.52 554	0.27 478	0.36 492	0.24 463	0.27 443	0.38 450	0.58 506

Wz-Net-TNSev	0.91 475	1.73 535	3.08 502	0.36 329	0.31 353	1.00 483	0.71 488	1.06 496	0.97 485	0.71 435	0.72 420	1.09 492	0.87 472	2.42 501	1.59 484	0.20 434	0.20 426	0.16 387	0.20 404	0.44 483	0.35 451

RainbowNet	1.15 498	1.78 536	2.72 464	1.12 530	0.91 520	1.06 488	0.76 495	1.16 511	1.13 506	0.75 447	0.97 470	1.09 492	0.80 460	1.60 400	1.21 463	1.17 537	1.26 547	1.01 531	0.57 520	1.13 527	0.88 528

ACVNet_2	1.42 520	1.81 537	3.23 518	1.08 526	0.92 521	1.32 505	0.85 502	1.49 526	1.69 529	1.19 508	1.73 512	2.13 526	1.03 490	2.50 509	1.40 476	0.91 526	0.53 516	1.00 530	0.55 514	2.11 548	0.85 523

TorneroNet-64	2.65 538	1.83 538	3.30 520	1.46 538	1.20 535	3.89 549	0.99 511	3.51 555	6.71 555	2.56 543	4.60 552	4.22 543	3.85 549	3.33 538	3.14 529	1.19 538	0.65 523	1.39 543	0.79 535	3.31 555	1.15 540

Dean	1.79 530	1.83 538	3.92 534	1.29 534	1.07 531	1.55 515	1.00 514	1.95 540	2.33 540	1.47 524	4.19 551	4.26 546	1.33 509	2.21 484	1.48 480	1.14 536	0.68 529	1.18 534	0.74 532	1.24 533	0.98 531

UNDER WATER	2.74 540	1.85 540	4.54 543	1.81 546	1.44 541	2.34 542	1.40 537	3.24 550	6.60 554	2.60 544	2.76 537	5.75 552	5.24 553	3.02 532	4.01 540	1.45 543	0.81 538	1.59 549	1.06 544	1.80 544	1.51 548

ACVNet-4b	1.93 533	1.85 540	4.10 539	1.07 525	0.86 516	1.15 501	0.53 442	1.06 496	1.12 504	0.64 405	1.09 486	1.99 524	0.70 440	2.20 483	9.86 561	5.62 560	0.41 505	1.03 532	0.55 514	1.86 546	0.85 523

UNDER WATER-64	2.47 537	1.89 542	4.86 544	1.82 547	1.44 541	3.18 548	1.57 541	2.62 544	5.64 551	2.05 531	2.13 521	4.13 542	3.76 548	2.62 516	3.42 535	1.47 544	0.85 540	1.57 548	1.07 545	1.82 545	1.49 547

PWCK	1.49 523	1.90 543	3.22 517	1.09 527	0.54 478	1.71 523	1.73 542	1.49 526	1.53 525	1.44 523	1.80 513	1.82 521	1.30 505	3.34 539	1.76 492	1.07 534	0.56 518	0.97 529	0.58 522	1.38 539	0.65 512

ACVNet_1	1.33 511	1.91 544	4.03 537	1.09 527	0.88 517	1.19 504	0.66 476	1.24 514	1.17 507	0.94 483	0.96 468	3.09 536	1.04 491	2.37 492	1.11 454	1.04 533	0.48 514	1.03 532	0.48 506	1.12 526	0.83 522

TorneroNet	5.50 555	1.92 545	3.16 510	1.47 539	1.25 538	14.07 562	1.06 519	4.90 556	20.99 575	10.17 559	16.48 567	11.88 564	6.93 556	3.34 539	4.20 543	1.30 541	0.69 531	1.45 545	0.86 537	2.61 552	1.20 541

MADNet+	1.36 514	1.93 546	5.95 550	0.81 511	0.59 490	1.57 516	1.09 520	1.39 523	1.22 510	0.84 470	1.01 476	1.25 505	1.12 498	3.19 536	2.36 515	0.45 502	0.47 511	0.38 499	0.34 477	0.59 502	0.57 504

KSHMR	4.10 551	1.97 547	5.27 547	1.71 543	1.47 543	1.96 531	1.28 530	3.19 549	17.33 570	2.12 532	15.91 565	9.18 559	1.57 523	8.42 559	1.98 498	1.52 545	1.26 547	1.67 550	1.19 547	1.67 542	1.40 546

notaker	2.66 539	2.07 548	3.31 522	2.61 554	1.43 539	1.76 526	1.11 522	2.76 547	1.79 534	2.26 539	11.53 563	3.96 541	4.29 550	3.09 534	2.76 522	1.55 546	0.88 541	1.70 551	1.07 545	2.00 547	1.35 544

ktn	4.35 552	2.10 549	2.89 486	1.80 545	1.49 545	2.13 538	1.41 539	2.26 542	12.72 560	11.41 562	16.43 566	11.15 562	3.75 547	4.36 550	3.18 530	1.82 549	0.98 545	1.73 552	1.21 548	2.97 554	1.27 543

DispFullNet	1.67 528	2.10 549	5.22 546	1.53 540	8.90 556	0.86 460	0.31 312	0.96 440	0.96 484	1.37 519	1.01 476	1.13 497	1.98 532	1.51 384	0.91 425	0.54 508	0.31 482	1.18 534	0.63 527	1.13 527	0.80 521

MADNet++	2.79 541	2.11 551	2.97 495	2.49 552	2.28 551	2.95 547	2.31 548	2.67 545	2.47 542	3.03 551	3.13 544	2.70 533	2.92 540	4.10 547	4.48 545	2.68 554	2.24 557	3.04 559	2.44 556	2.37 550	2.34 554

WAO-8	2.80 542	2.14 552	2.89 486	1.91 548	1.04 529	3.98 550	0.96 509	3.26 551	6.17 552	2.15 536	3.37 546	3.31 538	2.41 537	11.84 562	2.03 501	2.05 551	1.86 551	1.54 546	0.92 539	1.22 530	0.87 526

Venus	2.80 542	2.14 552	2.89 486	1.91 548	1.04 529	3.98 550	0.96 509	3.26 551	6.17 552	2.15 536	3.37 546	3.31 538	2.41 537	11.84 562	2.03 501	2.05 551	1.86 551	1.54 546	0.92 539	1.22 530	0.87 526

IMH	2.02 535	2.15 554	2.69 461	1.68 541	1.12 534	1.66 522	0.92 507	2.10 541	1.92 537	1.32 515	2.66 536	2.21 528	1.69 526	5.78 553	1.68 487	5.54 559	0.96 543	1.31 540	0.71 531	1.32 538	0.99 536

LVE	1.96 534	2.17 555	3.14 508	1.68 541	1.80 549	1.63 519	1.03 517	2.34 543	2.81 545	1.25 510	2.89 539	4.24 545	1.29 503	2.79 527	1.44 478	2.85 555	0.91 542	1.18 534	1.46 551	1.23 532	1.10 539

MFN_U_SF_RVC	1.55 526	2.39 556	3.16 510	0.65 496	0.41 438	1.12 497	0.46 420	1.23 513	1.33 515	1.61 526	1.20 490	1.43 513	0.98 486	1.76 423	1.97 497	1.90 550	1.80 549	1.98 553	2.15 554	1.63 541	1.77 552

HanzoNet	7.64 558	2.86 557	5.05 545	7.01 560	3.97 554	2.18 540	1.34 533	3.37 554	4.05 548	13.17 564	10.58 557	10.73 561	16.52 567	8.45 560	10.51 562	10.48 567	9.72 569	5.59 563	13.46 568	6.84 563	6.83 563

JetRed	3.29 548	4.93 558	10.17 557	1.45 537	1.72 548	7.44 557	5.05 558	3.06 548	2.12 539	2.41 542	2.39 528	2.99 535	2.37 536	3.51 542	6.44 553	1.32 542	1.90 553	1.37 542	1.23 549	2.21 549	1.76 551

DGTPSM_ROB	8.89 561	5.62 559	12.25 559	5.92 559	11.32 559	8.54 558	24.18 568	6.40 559	13.49 561	5.15 556	11.46 561	6.19 555	10.92 562	7.00 557	13.72 564	4.47 557	7.65 562	3.92 560	7.45 564	4.38 558	7.87 564

DPSMNet_ROB	9.48 562	5.64 560	13.01 563	8.82 561	11.82 560	8.54 558	24.20 569	6.41 560	13.65 564	5.32 557	11.47 562	6.33 556	10.92 562	7.69 558	13.89 565	7.25 566	8.19 564	5.06 561	7.78 565	5.31 561	8.26 565

TCMNet-wrong-test	5.51 556	6.62 561	6.20 551	13.02 567	11.90 561	7.14 556	5.53 559	6.99 561	1.44 521	2.65 545	3.10 543	8.37 558	5.95 555	4.75 552	6.05 552	3.07 556	0.98 545	2.38 555	1.99 553	6.62 562	5.43 561

USTest	8.10 559	7.17 562	8.96 555	9.25 562	9.05 557	15.27 563	23.78 567	9.96 564	9.47 557	5.94 558	6.75 555	7.80 557	7.48 557	8.83 561	11.21 563	2.21 553	3.56 558	2.86 558	3.20 559	5.02 560	4.16 558

BEATNet-Init1	12.10 563	11.19 563	27.29 575	2.99 556	3.51 552	21.84 575	11.10 561	14.34 568	13.83 565	20.34 571	20.33 572	26.35 578	20.03 569	19.06 573	14.80 568	1.74 548	1.81 550	2.05 554	2.49 557	3.69 557	3.12 557

Anonymous_1	22.91 570	11.20 564	12.13 558	12.75 564	26.28 573	19.43 570	27.92 573	14.08 567	13.61 562	14.96 565	10.58 557	11.26 563	11.19 564	12.55 566	14.57 567	38.28 579	7.88 563	34.96 576	63.99 576	89.57 579	10.94 568

DPSM_ROB	12.34 564	11.21 565	12.51 560	12.91 565	12.80 563	19.84 572	28.28 574	14.38 569	14.28 566	10.58 560	11.26 559	12.03 565	11.85 565	13.15 568	15.34 569	7.11 564	8.31 565	6.50 565	7.35 562	8.84 564	8.31 566

DPSM	12.34 564	11.21 565	12.51 560	12.91 565	12.80 563	19.84 572	28.28 574	14.38 569	14.28 566	10.58 560	11.26 559	12.03 565	11.85 565	13.15 568	15.34 569	7.11 564	8.31 565	6.50 565	7.35 562	8.84 564	8.31 566

PML	23.15 571	16.83 567	7.78 554	5.49 558	9.93 558	51.13 579	104.50 579	5.76 558	13.62 563	37.30 579	105.93 579	30.86 579	23.50 574	12.07 564	7.87 557	6.30 562	2.12 556	6.32 564	2.43 555	10.44 566	2.90 556

LRCNet_RVC	13.74 567	19.30 568	12.75 562	19.46 570	12.69 562	1.86 527	0.41 390	12.33 565	1.05 495	15.77 566	18.83 571	12.62 567	8.70 560	12.21 565	9.62 560	22.22 572	8.37 567	25.85 573	24.01 573	19.32 571	17.44 572

ASD4		19.65 569

DLNR_Zeroshot_test	13.43 566	19.94 570	23.55 569	121.61 580	35.03 575	0.46 112	0.15 21	8.02 562	0.35 27	0.28 109	0.37 139	0.26 99	0.17 29	0.76 292	0.29 174	6.42 563	0.26 467	0.09 79	0.38 491	50.13 578	0.18 289

xxxxx1	28.96 577	20.11 571	14.07 565	49.74 576	39.15 576	18.98 566	26.64 570	21.94 573	20.21 572	16.45 567	17.48 568	18.36 568	21.56 570	16.21 570	20.88 572	23.07 573	26.55 575	66.40 577	78.70 577	30.27 574	32.51 577

tt_ll	28.96 577	20.11 571	14.07 565	49.74 576	39.15 576	18.98 566	26.64 570	21.94 573	20.21 572	16.45 567	17.48 568	18.36 568	21.56 570	16.21 570	20.88 572	23.07 573	26.55 575	66.40 577	78.70 577	30.27 574	32.51 577

ff	28.96 577	20.11 571	14.07 565	49.74 576	39.15 576	18.98 566	26.64 570	21.94 573	20.21 572	16.45 567	17.48 568	18.36 568	21.56 570	16.21 570	20.88 572	23.07 573	26.55 575	66.40 577	78.70 577	30.27 574	32.51 577

DPSimNet_ROB	17.97 568	20.20 574	24.98 571	17.62 568	15.92 566	21.53 574	21.00 566	13.70 566	15.61 568	23.89 576	14.69 564	22.87 572	24.58 578	12.70 567	14.56 566	18.48 571	12.91 570	20.21 571	12.05 566	17.76 567	14.17 569

HaxPig	19.86 569	22.40 575	22.34 568	17.95 569	17.95 567	11.77 561	11.89 562	16.02 571	15.89 569	21.10 572	21.41 573	18.74 571	18.39 568	20.08 574	19.69 571	23.63 576	23.22 574	24.06 572	23.69 572	23.00 572	23.95 574

CasAABBNet	24.81 573	22.53 576	24.83 570	26.08 573	25.74 571	39.86 576	57.06 578	28.87 577	28.83 578	21.16 574	22.54 575	24.22 574	23.89 576	26.38 576	30.87 578	14.25 568	16.71 572	13.09 567	14.81 570	17.78 568	16.71 570

Selective-RAFT-Error	24.87 574	22.59 577	25.14 572	26.13 574	25.82 572	39.93 577	57.03 577	28.97 578	28.95 579	21.21 575	22.65 576	24.25 575	23.98 577	26.43 577	30.83 577	14.27 569	16.71 572	13.10 568	14.82 571	17.82 569	16.76 571

LSM0	26.58 575	22.63 578	25.88 573	30.13 575	52.21 579	39.94 578	56.74 576	28.97 578	28.72 577	21.14 573	22.26 574	24.43 576	23.88 575	26.54 578	30.87 578	14.32 570	16.55 571	13.12 569	14.71 569	17.92 570	20.60 573

MEDIAN_ROB	23.96 572	27.05 579	26.39 574	22.16 571	22.13 569	16.12 565	13.97 563	20.24 572	20.05 571	25.50 577	25.31 577	22.96 573	22.63 573	24.39 575	23.24 575	28.20 577	27.23 578	28.62 574	27.75 574	27.50 573	27.76 575

AVERAGE_ROB	26.93 576	30.34 580	29.27 576	25.82 572	25.34 570	19.48 571	15.17 564	23.55 576	23.00 576	28.45 578	27.87 578	26.25 577	25.86 579	26.96 579	25.55 576	31.30 578	30.07 579	31.76 575	30.81 575	30.79 577	30.93 576

test_example2	115.39 580	123.23 581	94.57 579	115.52 579	123.55 580	101.63 580	114.33 580	53.41 580	99.48 580	134.90 580	135.05 580	85.83 580	85.11 580	111.32 580	106.15 580	152.55 580	205.26 580	99.78 580	114.96 580	140.96 580	110.20 580

ccccc		297.21 582		374.70 581	380.44 581	203.92 581		216.32 581		203.37 581		215.01 581		312.78 581		412.57 581	356.13 581	256.09 581	227.69 581	428.88 581

Low-res two-view benchmark