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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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.
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		19.65 569

Low-res two-view benchmark