Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

IGEV	0.20 9	0.12 1	0.23 1	0.31 16	0.20 73	0.23 16	0.19 14	0.40 48	0.29 37	0.22 15	0.34 70	0.20 19	0.15 4	0.31 13	0.19 3	0.11 21	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.10 3	0.10 28

trnet	0.27 69	0.14 11	0.23 1	0.28 2	0.15 1	0.37 168	0.23 57	0.52 102	0.72 243	0.42 123	0.51 129	0.34 80	0.26 88	0.39 56	0.25 70	0.15 158	0.11 131	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

CES	0.28 76	0.14 11	0.23 1	0.30 8	0.70 512	0.37 168	0.27 106	0.48 80	0.46 145	0.34 77	0.48 113	0.27 48	0.22 44	0.39 56	0.23 45	0.13 58	0.11 131	0.12 22	0.08 1	0.13 77	0.17 271

CREStereo++_RVC	0.32 113	0.15 25	0.23 1	0.31 16	0.24 179	0.27 56	0.22 43	0.46 75	0.88 345	0.46 137	0.80 245	0.30 54	0.26 88	0.36 38	0.33 187	0.13 58	0.09 22	0.13 51	0.51 519	0.13 77	0.09 4
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
DEFOM-Stereo_RVC	0.25 51	0.31 388	0.24 5	0.51 431	0.19 49	0.29 85	0.22 43	0.40 48	0.37 98	0.26 30	0.24 24	0.24 39	0.31 148	0.44 92	0.22 25	0.14 97	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.14 120	0.10 28

dual_stereo	0.19 7	0.14 11	0.24 5	0.31 16	0.16 7	0.16 2	0.20 19	0.29 7	0.20 10	0.23 17	0.20 12	0.22 28	0.14 1	0.52 149	0.24 54	0.13 58	0.10 51	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

s12784h	0.36 162	0.15 25	0.24 5	0.34 56	0.15 1	0.77 393	0.29 134	0.80 281	0.83 314	0.56 170	0.57 156	0.43 147	0.40 215	0.57 191	0.33 187	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.09 9	0.14 120	0.09 4

CREStereo	0.28 76	0.15 25	0.24 5	0.27 1	0.17 17	0.37 168	0.25 79	0.51 93	0.72 243	0.42 123	0.51 129	0.32 64	0.26 88	0.38 52	0.25 70	0.16 206	0.11 131	0.12 22	0.08 1	0.12 43	0.11 64
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.32 113	0.16 39	0.24 5	0.29 4	0.18 31	0.45 232	0.22 43	0.56 115	0.63 200	0.46 137	0.54 144	0.39 113	0.34 171	0.48 126	0.24 54	0.75 524	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.12 43	0.11 64

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 16	0.16 7	0.24 25	0.17 2	0.25 3	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 28	0.14 1	0.32 18	0.19 3	0.13 58	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.09 4

FoundationStereo	0.17 1	0.14 11	0.25 10	0.30 8	0.16 7	0.23 16	0.20 19	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 19	0.19 24	0.26 1	0.21 15	0.13 58	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

MonSter	0.20 9	0.14 11	0.25 10	0.31 16	0.15 1	0.22 12	0.22 43	0.39 43	0.33 60	0.20 8	0.25 29	0.17 4	0.15 4	0.38 52	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

CAS	0.34 129	0.13 2	0.25 10	1.28 532	0.30 344	0.46 237	0.38 295	0.48 80	0.47 150	0.34 77	0.52 138	0.24 39	0.19 24	0.29 6	0.27 117	0.69 522	0.08 2	0.12 22	0.08 1	0.12 43	0.15 207

monsterstereo	0.22 24	0.14 11	0.26 14	0.34 56	0.18 31	0.21 9	0.20 19	0.37 31	0.35 76	0.33 74	0.40 87	0.19 14	0.18 16	0.45 96	0.21 15	0.11 21	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 77	0.08 1

monsters	0.22 24	0.14 11	0.26 14	0.31 16	0.19 49	0.23 16	0.19 14	0.44 69	0.33 60	0.36 86	0.30 51	0.16 2	0.18 16	0.43 81	0.19 3	0.11 21	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

castereo++	0.26 59	0.16 39	0.26 14	0.33 45	0.19 49	0.75 386	0.20 19	0.37 31	0.47 150	0.23 17	0.23 18	0.35 89	0.28 112	0.39 56	0.19 3	0.14 97	0.09 22	0.14 77	0.09 9	0.11 12	0.10 28

DEFOM-Stereo	0.22 24	0.15 25	0.26 14	0.33 45	0.20 73	0.61 322	0.21 34	0.30 9	0.31 47	0.23 17	0.19 11	0.18 9	0.18 16	0.41 68	0.22 25	0.12 30	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.11 64

IGEV-Stereo+	0.23 37	0.14 11	0.26 14	0.32 33	0.19 49	0.12 1	0.17 2	0.29 7	0.29 37	0.21 11	0.15 3	0.22 28	0.22 44	0.40 61	0.22 25	0.14 97	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.15 166	0.86 528

XX-TBD	0.32 113	0.53 482	0.26 14	0.51 431	0.20 73	0.37 168	0.24 71	0.40 48	0.73 250	0.54 165	0.69 190	0.31 61	0.25 73	0.32 18	0.27 117	0.16 206	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.13 77	0.11 64

111111	0.21 12	0.14 11	0.27 20	0.37 125	0.22 110	0.21 9	0.19 14	0.43 66	0.27 26	0.20 8	0.20 12	0.29 52	0.14 1	0.41 68	0.22 25	0.14 97	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.12 43	0.12 107

MLG-Stereo_test3	0.20 9	0.13 2	0.27 20	0.33 45	0.17 17	0.38 181	0.18 9	0.30 9	0.19 7	0.24 21	0.15 3	0.26 44	0.17 10	0.32 18	0.21 15	0.13 58	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.10 28

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.33 45	0.17 17	0.24 25	0.17 2	0.25 3	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 36	0.15 4	0.31 13	0.20 9	0.12 30	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.34 56	0.15 1	0.27 56	0.17 2	0.28 6	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 36	0.15 4	0.32 18	0.20 9	0.11 21	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.09 4

SGD-Stereo	0.22 24	0.15 25	0.27 20	0.31 16	0.15 1	0.29 85	0.20 19	0.37 31	0.29 37	0.24 21	0.29 50	0.21 27	0.27 98	0.36 38	0.25 70	0.16 206	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.13 77	0.10 28

IGEV-Stereo++	0.21 12	0.15 25	0.27 20	0.37 125	0.19 49	0.22 12	0.18 9	0.42 58	0.35 76	0.22 15	0.28 43	0.24 39	0.18 16	0.27 4	0.22 25	0.12 30	0.09 22	0.12 22	0.10 50	0.12 43	0.10 28

LoS_RVC	0.27 69	0.16 39	0.27 20	0.32 33	0.30 344	0.44 224	0.34 213	0.41 54	0.33 60	0.31 56	0.51 129	0.29 52	0.32 153	0.36 38	0.28 137	0.11 21	0.10 51	0.11 1	0.08 1	0.11 12	0.19 322

GLC_STEREO	0.29 87	0.19 120	0.27 20	0.44 327	0.19 49	0.31 112	0.26 90	0.47 78	0.43 128	0.37 92	0.47 111	0.41 129	0.23 56	0.50 136	0.34 202	0.14 97	0.18 381	0.19 265	0.16 222	0.16 205	0.13 140

qwe	0.22 24	0.18 84	0.28 28	0.31 16	0.18 31	0.29 85	0.21 34	0.38 39	0.32 54	0.35 82	0.30 51	0.20 19	0.20 30	0.43 81	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 43	0.09 4

2.75w_new	0.21 12	0.18 84	0.28 28	0.29 4	0.17 17	0.23 16	0.34 213	0.36 29	0.28 30	0.34 77	0.26 31	0.17 4	0.22 44	0.36 38	0.23 45	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 28	0.30 8	0.19 49	0.20 4	0.18 9	0.30 9	0.21 12	0.18 4	0.15 3	0.19 14	0.18 16	0.33 24	0.19 3	0.13 58	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 28	0.30 8	0.20 73	0.20 4	0.19 14	0.27 5	0.19 7	0.15 1	0.15 3	0.18 9	0.17 10	0.33 24	0.19 3	0.13 58	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.08 1

Reg-Stereo(zero)	0.30 101	0.16 39	0.28 28	0.34 56	0.18 31	0.32 129	0.20 19	0.63 161	0.68 223	0.50 149	0.52 138	0.51 183	0.30 141	0.45 96	0.25 70	0.13 58	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.12 43	0.11 64

AIO_test	0.23 37	0.16 39	0.28 28	0.34 56	0.20 73	0.30 97	0.39 318	0.38 39	0.25 24	0.25 26	0.28 43	0.32 64	0.22 44	0.38 52	0.25 70	0.12 30	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 43	0.09 4

Occ-G	0.26 59	0.14 11	0.28 28	0.34 56	0.20 73	0.27 56	0.34 213	0.41 54	0.31 47	0.29 49	0.43 96	0.49 177	0.25 73	0.47 116	0.28 137	0.13 58	0.11 131	0.14 77	0.11 75	0.12 43	0.12 107

water-stereo	0.28 76	0.14 11	0.29 35	0.35 90	0.19 49	0.36 163	0.23 57	0.62 153	0.38 103	0.39 108	0.62 169	0.41 129	0.35 174	0.28 5	0.27 117	0.14 97	0.13 251	0.13 51	0.12 101	0.12 43	0.10 28

asda	0.21 12	0.19 120	0.29 35	0.31 16	0.17 17	0.25 39	0.23 57	0.36 29	0.28 30	0.27 39	0.24 24	0.18 9	0.21 37	0.40 61	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.10 28

asd	0.21 12	0.18 84	0.29 35	0.32 33	0.18 31	0.27 56	0.22 43	0.35 26	0.22 14	0.31 56	0.22 16	0.19 14	0.21 37	0.44 92	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

4.5_new	0.21 12	0.20 155	0.29 35	0.30 8	0.17 17	0.24 25	0.26 90	0.32 14	0.28 30	0.32 69	0.28 43	0.19 14	0.17 10	0.29 6	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 12	0.20 155	0.29 35	0.30 8	0.17 17	0.24 25	0.26 90	0.32 14	0.28 30	0.32 69	0.28 43	0.19 14	0.17 10	0.29 6	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 24	0.18 84	0.29 35	0.30 8	0.18 31	0.27 56	0.23 57	0.37 31	0.28 30	0.31 56	0.26 31	0.22 28	0.26 88	0.50 136	0.24 54	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

1w_stereo	0.24 43	0.15 25	0.29 35	0.34 56	0.18 31	0.31 112	0.41 344	0.40 48	0.43 128	0.31 56	0.38 84	0.17 4	0.24 66	0.45 96	0.23 45	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

LGtest1	0.19 7	0.14 11	0.29 35	0.34 56	0.16 7	0.26 43	0.17 2	0.32 14	0.20 10	0.21 11	0.15 3	0.23 36	0.20 30	0.32 18	0.20 9	0.15 158	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 43	0.11 64

RAStereo	0.24 43	0.17 61	0.29 35	0.40 217	0.21 91	0.23 16	0.26 90	0.42 58	0.45 141	0.23 17	0.34 70	0.30 54	0.19 24	0.34 28	0.25 70	0.15 158	0.12 186	0.16 142	0.13 135	0.14 120	0.11 64

MoCha-V2	0.25 51	0.15 25	0.29 35	0.40 217	0.18 31	0.27 56	0.26 90	0.49 83	0.27 26	0.36 86	0.27 34	0.33 76	0.35 174	0.49 130	0.22 25	0.12 30	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.11 64

AnonymousM	0.41 233	0.81 510	0.29 35	0.34 56	0.22 110	0.28 73	0.38 295	0.53 112	0.41 118	0.70 253	0.49 116	0.47 166	0.27 98	0.41 68	0.31 165	0.15 158	0.12 186	1.51 533	0.26 442	0.12 43	0.10 28

3.75w	0.22 24	0.17 61	0.30 46	0.31 16	0.19 49	0.43 216	0.24 71	0.35 26	0.24 19	0.31 56	0.27 34	0.17 4	0.22 44	0.37 44	0.20 9	0.10 10	0.07 1	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

2w_stereo	0.22 24	0.18 84	0.30 46	0.32 33	0.16 7	0.28 73	0.38 295	0.38 39	0.35 76	0.32 69	0.33 63	0.17 4	0.18 16	0.29 6	0.22 25	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.12 43	0.10 28

LG-G_1	0.21 12	0.13 2	0.30 46	0.34 56	0.16 7	0.52 259	0.17 2	0.34 23	0.18 5	0.21 11	0.21 14	0.26 44	0.19 24	0.37 44	0.20 9	0.14 97	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

LG-G	0.21 12	0.13 2	0.30 46	0.34 56	0.16 7	0.52 259	0.17 2	0.34 23	0.18 5	0.21 11	0.21 14	0.26 44	0.19 24	0.37 44	0.20 9	0.14 97	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

GIP-stereo	0.24 43	0.18 84	0.30 46	0.37 125	0.24 179	0.26 43	0.20 19	0.46 75	0.36 84	0.24 21	0.39 86	0.35 89	0.20 30	0.31 13	0.21 15	0.15 158	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.12 43	0.11 64

Any-RAFT	0.35 144	0.16 39	0.30 46	0.34 56	0.21 91	0.52 259	0.22 43	0.88 311	0.73 250	0.53 161	0.73 200	0.64 255	0.28 112	0.46 109	0.24 54	0.15 158	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 77	0.12 107

LoS	0.29 87	0.15 25	0.30 46	0.29 4	0.18 31	0.33 136	0.29 134	0.51 93	0.72 243	0.34 77	0.52 138	0.41 129	0.28 112	0.47 116	0.28 137	0.15 158	0.11 131	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.11 64
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
depthmonostereo	0.29 87	0.14 11	0.31 53	0.35 90	0.17 17	0.46 237	0.27 106	0.69 212	0.57 182	0.35 82	0.42 93	0.31 61	0.35 174	0.35 36	0.27 117	0.14 97	0.12 186	0.13 51	0.12 101	0.11 12	0.10 28

2.25w	0.22 24	0.18 84	0.31 53	0.31 16	0.18 31	0.31 112	0.18 9	0.32 14	0.31 47	0.31 56	0.37 82	0.20 19	0.22 44	0.45 96	0.24 54	0.10 10	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

4w-stereo	0.21 12	0.19 120	0.31 53	0.31 16	0.17 17	0.29 85	0.19 14	0.31 12	0.21 12	0.31 56	0.24 24	0.20 19	0.24 66	0.41 68	0.22 25	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

2.5w	0.21 12	0.18 84	0.31 53	0.32 33	0.18 31	0.31 112	0.25 79	0.31 12	0.23 16	0.28 42	0.35 75	0.18 9	0.17 10	0.39 56	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

MM-Stereo_test3	0.34 129	0.19 120	0.31 53	0.41 248	0.25 211	0.35 154	0.44 370	0.72 239	0.92 373	0.46 137	0.52 138	0.41 129	0.29 126	0.44 92	0.28 137	0.16 206	0.15 314	0.17 180	0.13 135	0.14 120	0.13 140

GREAT-IGEV	0.22 24	0.15 25	0.31 53	0.29 4	0.22 110	0.21 9	0.26 90	0.33 22	0.31 47	0.20 8	0.30 51	0.22 28	0.22 44	0.47 116	0.22 25	0.11 21	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 77	0.10 28

IGEV++	0.24 43	0.17 61	0.31 53	0.38 154	0.22 110	0.24 25	0.22 43	0.50 91	0.23 16	0.28 42	0.35 75	0.30 54	0.22 44	0.31 13	0.28 137	0.14 97	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 77	0.13 140

AEACV	0.27 69	0.17 61	0.31 53	0.34 56	0.45 465	0.26 43	0.28 124	0.37 31	0.32 54	0.30 55	0.46 105	0.31 61	0.37 194	0.36 38	0.24 54	0.14 97	0.10 51	0.15 117	0.12 101	0.13 77	0.11 64

knoymous	0.36 162	0.20 155	0.31 53	0.31 16	0.22 110	0.36 163	0.29 134	0.61 147	0.64 207	0.67 232	0.70 193	0.60 235	0.40 215	0.58 211	0.34 202	0.17 244	0.11 131	0.20 295	0.11 75	0.17 239	0.18 289

test_4	0.36 162	0.18 84	0.31 53	0.44 327	0.25 211	0.20 4	0.34 213	0.56 115	0.41 118	0.59 177	1.45 475	0.43 147	0.25 73	0.63 259	0.28 137	0.12 30	0.10 51	0.17 180	0.19 328	0.15 166	0.11 64

TANstereo	0.30 101	0.15 25	0.31 53	0.30 8	0.17 17	0.55 278	0.23 57	0.44 69	0.55 174	0.59 177	0.68 189	0.37 101	0.26 88	0.35 36	0.27 117	0.15 158	0.16 345	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.14 184

4.25_new	0.22 24	0.21 192	0.32 64	0.32 33	0.18 31	0.31 112	0.27 106	0.32 14	0.24 19	0.29 49	0.27 34	0.20 19	0.23 56	0.34 28	0.23 45	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.5w_new	0.22 24	0.21 192	0.32 64	0.32 33	0.18 31	0.31 112	0.27 106	0.32 14	0.24 19	0.29 49	0.27 34	0.20 19	0.23 56	0.34 28	0.23 45	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 24	0.21 192	0.32 64	0.32 33	0.18 31	0.31 112	0.27 106	0.32 14	0.24 19	0.29 49	0.27 34	0.20 19	0.23 56	0.34 28	0.23 45	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

3.25w_new	0.23 37	0.17 61	0.32 64	0.31 16	0.17 17	0.43 216	0.20 19	0.37 31	0.30 42	0.37 92	0.28 43	0.22 28	0.25 73	0.42 75	0.22 25	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

3.25w	0.23 37	0.17 61	0.32 64	0.31 16	0.17 17	0.43 216	0.20 19	0.37 31	0.30 42	0.37 92	0.28 43	0.22 28	0.25 73	0.42 75	0.22 25	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 37	0.16 39	0.32 64	0.39 182	0.21 91	0.18 3	0.21 34	0.34 23	0.26 25	0.28 42	0.51 129	0.28 51	0.29 126	0.26 1	0.24 54	0.14 97	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.14 120	0.12 107

HART	0.29 87	0.16 39	0.32 64	0.40 217	0.21 91	0.32 129	0.26 90	0.62 153	0.31 47	0.33 74	0.65 176	0.41 129	0.22 44	0.55 169	0.25 70	0.12 30	0.10 51	0.15 117	0.11 75	0.15 166	0.11 64

AIO_rvc	0.23 37	0.16 39	0.32 64	0.34 56	0.19 49	0.26 43	0.33 202	0.40 48	0.22 14	0.26 30	0.24 24	0.34 80	0.15 4	0.51 143	0.24 54	0.12 30	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 43	0.10 28

castereo	0.28 76	0.16 39	0.32 64	0.35 90	0.21 91	0.40 192	0.42 354	0.50 91	0.66 215	0.26 30	0.41 90	0.37 101	0.36 190	0.33 24	0.24 54	0.13 58	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.10 28

U	0.45 267	0.16 39	0.32 64	0.40 217	0.71 513	3.55 546	0.20 19	0.41 54	0.38 103	0.26 30	0.23 18	0.24 39	0.22 44	0.26 1	0.22 25	0.15 158	0.09 22	0.88 524	0.13 135	0.13 77	0.11 64

tt1	0.36 162	0.24 289	0.32 64	0.41 248	0.22 110	0.54 273	0.38 295	0.68 204	1.04 428	0.41 118	0.46 105	0.35 89	0.45 243	0.57 191	0.25 70	0.16 206	0.10 51	0.19 265	0.13 135	0.16 205	0.16 253

MC-Stereo	0.28 76	0.17 61	0.32 64	0.38 154	0.20 73	0.26 43	0.26 90	0.49 83	0.37 98	0.37 92	0.61 166	0.41 129	0.31 148	0.55 169	0.25 70	0.13 58	0.09 22	0.14 77	0.12 101	0.12 43	0.11 64

LCNet	0.41 233	0.20 155	0.32 64	0.44 327	0.24 179	0.47 241	0.29 134	0.67 194	0.53 165	0.72 272	1.03 364	0.66 273	0.60 329	0.58 211	0.34 202	0.14 97	0.10 51	0.19 265	0.19 328	0.21 336	0.36 466

S2M2	0.26 59	0.22 231	0.33 77	0.31 16	0.25 211	0.24 25	0.13 1	0.35 26	0.41 118	0.25 26	0.36 78	0.30 54	0.25 73	0.30 11	0.26 99	0.22 368	0.19 395	0.17 180	0.19 328	0.21 336	0.18 289

SCV	0.26 59	0.19 120	0.33 77	0.35 90	0.21 91	0.27 56	0.34 213	0.56 115	0.28 30	0.24 21	0.28 43	0.37 101	0.23 56	0.49 130	0.22 25	0.18 274	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.15 166	0.11 64

HUF	0.24 43	0.16 39	0.33 77	0.32 33	0.18 31	0.25 39	0.40 329	0.42 58	0.34 63	0.25 26	0.23 18	0.32 64	0.28 112	0.34 28	0.24 54	0.13 58	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 43	0.10 28

mms	0.26 59	0.21 192	0.33 77	0.37 125	0.25 211	0.30 97	0.33 202	0.40 48	0.32 54	0.28 42	0.34 70	0.34 80	0.20 30	0.45 96	0.26 99	0.12 30	0.11 131	0.16 142	0.12 101	0.14 120	0.11 64

ours_stereo	0.26 59	0.21 192	0.33 77	0.38 154	0.23 150	0.30 97	0.33 202	0.42 58	0.38 103	0.26 30	0.34 70	0.35 89	0.23 56	0.47 116	0.27 117	0.13 58	0.11 131	0.16 142	0.12 101	0.14 120	0.10 28

WCG-NET	0.28 76	0.15 25	0.33 77	0.33 45	0.19 49	0.33 136	0.27 106	0.39 43	0.80 296	0.46 137	0.49 116	0.39 113	0.25 73	0.40 61	0.25 70	0.12 30	0.09 22	0.13 51	0.11 75	0.12 43	0.10 28

Pointernet	0.27 69	0.14 11	0.33 77	0.35 90	0.23 150	0.35 154	0.21 34	0.72 239	0.38 103	0.39 108	0.36 78	0.34 80	0.25 73	0.36 38	0.25 70	0.15 158	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

RSM	0.25 51	0.18 84	0.33 77	0.36 109	0.20 73	0.27 56	0.34 213	0.51 93	0.27 26	0.26 30	0.23 18	0.39 113	0.21 37	0.56 179	0.22 25	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.14 120	0.10 28

RAFT-Stereo-weight	0.32 113	0.18 84	0.33 77	0.39 182	0.22 110	0.26 43	0.29 134	0.67 194	0.80 296	0.53 161	0.51 129	0.58 214	0.20 30	0.47 116	0.27 117	0.13 58	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.11 64

H2IRNET	0.37 179	0.20 155	0.33 77	0.38 154	0.25 211	0.27 56	0.23 57	0.59 131	0.72 243	0.39 108	0.90 304	0.74 319	0.55 300	0.52 149	0.43 285	0.15 158	0.13 251	0.18 225	0.20 353	0.16 205	0.13 140

ACVNet-DCA	0.35 144	0.23 252	0.33 77	0.41 248	0.22 110	0.55 278	0.38 295	0.85 295	0.54 169	0.41 118	0.50 120	0.34 80	0.49 260	0.57 191	0.25 70	0.16 206	0.10 51	0.19 265	0.13 135	0.18 263	0.17 271

xx1	0.39 210	0.23 252	0.33 77	0.41 248	0.22 110	0.55 278	0.38 295	0.67 194	1.06 439	0.41 118	0.50 120	0.65 268	0.53 282	0.57 191	0.25 70	0.16 206	0.10 51	0.20 295	0.19 328	0.18 263	0.17 271

1test111	0.36 162	0.23 252	0.33 77	0.41 248	0.22 110	0.55 278	0.38 295	0.85 295	0.54 169	0.41 118	0.50 120	0.34 80	0.49 260	0.55 169	0.45 310	0.16 206	0.10 51	0.19 265	0.13 135	0.18 263	0.17 271

cc1	0.37 179	0.23 252	0.33 77	0.41 248	0.22 110	0.55 278	0.38 295	0.67 194	1.06 439	0.41 118	0.50 120	0.34 80	0.49 260	0.57 191	0.25 70	0.16 206	0.10 51	0.19 265	0.13 135	0.16 205	0.15 207

CASnet	0.30 101	0.20 155	0.33 77	0.41 248	0.16 7	0.26 43	0.24 71	0.52 102	0.53 165	0.52 158	0.54 144	0.39 113	0.24 66	0.40 61	0.26 99	0.14 97	0.10 51	0.22 350	0.18 298	0.18 263	0.11 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EGLCR-Stereo	0.25 51	0.16 39	0.33 77	0.34 56	0.20 73	0.35 154	0.20 19	0.52 102	0.36 84	0.28 42	0.27 34	0.41 129	0.18 16	0.45 96	0.26 99	0.14 97	0.10 51	0.16 142	0.14 165	0.13 77	0.11 64

DilatedVolume-Stereo	0.30 101	0.15 25	0.34 93	0.33 45	0.20 73	0.53 267	0.25 79	0.56 115	0.43 128	0.56 170	0.50 120	0.35 89	0.29 126	0.49 130	0.28 137	0.13 58	0.11 131	0.12 22	0.11 75	0.11 12	0.10 28

SCV_C0	0.26 59	0.18 84	0.34 93	0.35 90	0.24 179	0.23 16	0.28 124	0.51 93	0.36 84	0.31 56	0.36 78	0.37 101	0.20 30	0.57 191	0.22 25	0.13 58	0.10 51	0.13 51	0.11 75	0.16 205	0.12 107

IGEV-RUCA	0.25 51	0.16 39	0.34 93	0.39 182	0.27 281	0.33 136	0.20 19	0.38 39	0.36 84	0.26 30	0.31 60	0.25 43	0.21 37	0.48 126	0.24 54	0.20 327	0.11 131	0.13 51	0.10 50	0.17 239	0.15 207

tt45	0.27 69	0.17 61	0.34 93	0.35 90	0.23 150	0.38 181	0.28 124	0.46 75	0.28 30	0.40 114	0.27 34	0.38 109	0.25 73	0.57 191	0.26 99	0.13 58	0.11 131	0.16 142	0.13 135	0.12 43	0.14 184

fffy	0.28 76	0.21 192	0.34 93	0.37 125	0.23 150	0.33 136	0.29 134	0.51 93	0.41 118	0.32 69	0.37 82	0.39 113	0.27 98	0.50 136	0.27 117	0.12 30	0.11 131	0.16 142	0.13 135	0.14 120	0.11 64

AIO-Stereo	0.25 51	0.18 84	0.34 93	0.37 125	0.18 31	0.28 73	0.30 150	0.48 80	0.27 26	0.29 49	0.30 51	0.32 64	0.17 10	0.52 149	0.23 45	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.10 28

RSM++	0.25 51	0.18 84	0.34 93	0.36 109	0.20 73	0.28 73	0.30 150	0.51 93	0.32 54	0.25 26	0.22 16	0.37 101	0.21 37	0.50 136	0.24 54	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.12 101	0.14 120	0.10 28

MyStereo07	0.32 113	0.22 231	0.34 93	0.42 288	0.28 304	0.40 192	0.50 403	0.72 239	0.37 98	0.37 92	0.34 70	0.32 64	0.31 148	0.59 226	0.27 117	0.14 97	0.13 251	0.18 225	0.17 271	0.17 239	0.16 253

MSKI-zero shot	0.32 113	0.17 61	0.34 93	0.39 182	0.21 91	0.32 129	0.22 43	0.61 147	0.43 128	0.52 158	0.64 173	0.61 240	0.20 30	0.74 342	0.25 70	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.10 50	0.12 43	0.12 107

RCA-Stereo	0.35 144	0.17 61	0.34 93	0.38 154	0.22 110	0.31 112	0.34 213	0.68 204	1.24 475	0.45 131	0.65 176	0.47 166	0.43 229	0.38 52	0.27 117	0.13 58	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.11 64

SMoEStereo_RVC	0.26 59	0.19 120	0.35 103	0.35 90	0.22 110	0.36 163	0.32 192	0.39 43	0.34 63	0.37 92	0.30 51	0.33 76	0.24 66	0.53 158	0.24 54	0.12 30	0.10 51	0.16 142	0.12 101	0.12 43	0.11 64

999	0.27 69	0.16 39	0.35 103	0.36 109	0.24 179	0.31 112	0.27 106	0.49 83	0.38 103	0.26 30	0.30 51	0.39 113	0.23 56	0.63 259	0.25 70	0.13 58	0.10 51	0.14 77	0.12 101	0.12 43	0.14 184

Selective-IGEV	0.24 43	0.18 84	0.35 103	0.35 90	0.19 49	0.27 56	0.25 79	0.55 113	0.23 16	0.27 39	0.25 29	0.34 80	0.19 24	0.58 211	0.22 25	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.12 43	0.10 28

Prome-Stereo	0.46 277	0.19 120	0.35 103	0.44 327	0.26 252	0.40 192	0.45 373	0.68 204	0.44 134	0.96 416	1.84 500	0.59 229	0.67 374	0.61 240	0.32 175	0.14 97	0.11 131	0.16 142	0.14 165	0.16 205	0.29 429

raft+_RVC	0.38 194	0.19 120	0.35 103	0.37 125	0.25 211	0.45 232	0.37 273	0.78 274	0.89 358	0.51 152	0.78 232	0.50 179	0.29 126	0.53 158	0.40 272	0.15 158	0.12 186	0.17 180	0.15 190	0.14 120	0.12 107

HSM-Net_RVC	0.53 360	0.22 231	0.35 103	0.37 125	0.21 91	0.85 423	0.37 273	1.23 456	0.93 379	0.90 388	1.15 415	1.26 457	0.63 347	0.72 330	0.48 331	0.17 244	0.13 251	0.16 142	0.15 190	0.17 239	0.15 207
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.49 322	0.26 331	0.35 103	0.39 182	0.26 252	0.64 346	0.36 259	1.15 422	0.84 319	0.67 232	0.88 296	0.88 372	0.59 325	0.58 211	0.45 310	0.24 394	0.17 364	0.27 428	0.27 448	0.25 398	0.23 387

xyz-stereo-finetune	0.33 123	0.18 84	0.36 110	0.33 45	0.18 31	0.57 296	0.31 172	0.58 126	0.69 230	0.45 131	0.54 144	0.38 109	0.33 163	0.56 179	0.36 235	0.12 30	0.12 186	0.16 142	0.13 135	0.13 77	0.12 107

MM-Stereo_test1	0.33 123	0.19 120	0.36 110	0.41 248	0.23 150	0.36 163	0.45 373	0.58 126	0.54 169	0.60 181	0.50 120	0.38 109	0.37 194	0.60 232	0.26 99	0.15 158	0.13 251	0.17 180	0.14 165	0.15 166	0.12 107

HI	0.45 267	0.21 192	0.36 110	0.34 56	0.35 408	0.28 73	0.31 172	0.72 239	0.46 145	0.87 367	1.13 404	1.09 435	0.76 417	0.69 314	0.56 366	0.12 30	0.10 51	0.17 180	0.17 271	0.17 239	0.15 207

CoSv	0.45 267	0.21 192	0.36 110	0.34 56	0.35 408	0.28 73	0.31 172	0.72 239	0.46 145	0.87 367	1.13 404	1.09 435	0.76 417	0.69 314	0.56 366	0.12 30	0.10 51	0.17 180	0.17 271	0.17 239	0.15 207

WCG-NET（raft）	0.31 107	0.15 25	0.36 110	0.32 33	0.19 49	0.35 154	0.27 106	0.51 93	0.78 285	0.45 131	0.55 150	0.48 171	0.27 98	0.54 164	0.26 99	0.13 58	0.10 51	0.12 22	0.11 75	0.12 43	0.11 64

CAS++	0.32 113	0.24 289	0.36 110	0.37 125	0.26 252	0.28 73	0.23 57	0.87 306	0.50 157	0.47 142	0.45 100	0.26 44	0.21 37	0.49 130	0.24 54	0.23 383	0.19 395	0.22 350	0.17 271	0.21 336	0.16 253
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MaDis-Stereo	0.26 59	0.18 84	0.36 110	0.36 109	0.26 252	0.27 56	0.27 106	0.43 66	0.35 76	0.27 39	0.26 31	0.41 129	0.28 112	0.40 61	0.28 137	0.16 206	0.14 285	0.16 142	0.13 135	0.14 120	0.12 107

raft_robust	0.41 233	0.23 252	0.36 110	0.42 288	0.21 91	0.40 192	0.33 202	0.79 278	0.98 400	0.79 307	0.87 288	0.39 113	0.33 163	0.84 388	0.29 152	0.13 58	0.12 186	0.16 142	0.17 271	0.15 166	0.12 107

RAFT+CT+SA	0.39 210	0.23 252	0.36 110	0.51 431	0.27 281	0.29 85	0.46 377	0.75 258	0.80 296	0.51 152	0.89 300	0.41 129	0.40 215	0.78 363	0.32 175	0.14 97	0.11 131	0.18 225	0.18 298	0.15 166	0.14 184

CroCo-Stereo	0.26 59	0.22 231	0.36 110	0.48 386	0.22 110	0.20 4	0.29 134	0.51 93	0.44 134	0.28 42	0.23 18	0.42 139	0.26 88	0.29 6	0.26 99	0.15 158	0.13 251	0.13 51	0.11 75	0.16 205	0.12 107
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
GMM-Stereo	0.44 257	0.19 120	0.36 110	0.42 288	0.25 211	0.51 255	0.47 384	0.71 235	0.53 165	0.76 293	1.37 458	0.76 327	0.38 198	0.60 232	0.33 187	0.15 158	0.10 51	0.20 295	0.19 328	0.16 205	0.27 416

rafts_anoy	0.37 179	0.21 192	0.36 110	0.41 248	0.26 252	0.30 97	0.33 202	0.67 194	0.90 361	0.58 175	0.66 183	0.45 155	0.33 163	0.47 116	0.39 265	0.16 206	0.11 131	0.21 336	0.23 405	0.17 239	0.14 184

raftrobust	0.34 129	0.19 120	0.36 110	0.41 248	0.27 281	0.30 97	0.25 79	0.71 235	0.63 200	0.58 175	0.55 150	0.45 155	0.46 248	0.51 143	0.29 152	0.16 206	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.12 43	0.13 140

ACVNet	0.46 277	0.23 252	0.36 110	0.39 182	0.28 304	0.58 301	0.40 329	0.87 306	0.80 296	0.64 208	0.96 328	0.79 337	0.60 329	0.63 259	0.67 397	0.17 244	0.15 314	0.16 142	0.15 190	0.18 263	0.15 207

CFNet-ft	0.48 304	0.23 252	0.36 110	0.40 217	0.26 252	0.64 346	0.37 273	0.87 306	0.85 327	0.64 208	1.00 349	1.01 409	0.64 358	0.61 240	0.53 354	0.23 383	0.15 314	0.24 385	0.21 374	0.23 375	0.18 289

CFNet_RVC	0.48 304	0.23 252	0.36 110	0.40 217	0.26 252	0.64 346	0.37 273	0.87 306	0.85 327	0.64 208	1.00 349	1.01 409	0.64 358	0.61 240	0.53 354	0.23 383	0.15 314	0.24 385	0.21 374	0.23 375	0.18 289

3w_stereo	0.24 43	0.20 155	0.37 126	0.33 45	0.16 7	0.32 129	0.42 354	0.41 54	0.38 103	0.31 56	0.27 34	0.16 2	0.26 88	0.34 28	0.22 25	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 43	0.11 64

fffft	0.25 51	0.17 61	0.37 126	0.36 109	0.22 110	0.28 73	0.36 259	0.42 58	0.24 19	0.36 86	0.23 18	0.27 48	0.22 44	0.52 149	0.27 117	0.12 30	0.09 22	0.16 142	0.12 101	0.12 43	0.12 107
1: 1. 1
tg	0.33 123	0.18 84	0.37 126	0.39 182	0.22 110	0.38 181	0.26 90	0.70 227	0.56 180	0.47 142	0.65 176	0.42 139	0.24 66	0.55 169	0.33 187	0.14 97	0.10 51	0.18 225	0.17 271	0.14 120	0.11 64

MIF-Stereo (partial)	0.31 107	0.18 84	0.37 126	0.41 248	0.31 366	0.28 73	0.23 57	0.47 78	0.42 126	0.31 56	0.63 170	0.36 99	0.35 174	0.57 191	0.31 165	0.17 244	0.13 251	0.19 265	0.17 271	0.18 263	0.14 184

UniTT-Stereo	0.27 69	0.17 61	0.37 126	0.40 217	0.27 281	0.30 97	0.28 124	0.39 43	0.31 47	0.29 49	0.46 105	0.27 48	0.25 73	0.47 116	0.34 202	0.17 244	0.13 251	0.13 51	0.12 101	0.14 120	0.12 107

RAFT-Test	0.34 129	0.18 84	0.37 126	0.38 154	0.23 150	0.50 251	0.23 57	0.69 212	0.40 114	0.60 181	0.85 277	0.61 240	0.28 112	0.46 109	0.27 117	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.12 107

PSM-AAD	0.48 304	0.20 155	0.37 126	0.43 308	0.23 150	0.56 291	0.50 403	0.65 175	0.70 231	1.07 458	1.12 397	0.58 214	0.92 461	0.61 240	0.32 175	0.15 158	0.11 131	0.25 398	0.26 442	0.18 263	0.43 493

FTStereo	0.56 385	0.20 155	0.37 126	0.41 248	0.25 211	0.40 192	0.79 491	0.66 184	0.43 128	1.09 464	3.27 533	0.70 289	0.73 408	0.55 169	0.33 187	0.14 97	0.13 251	0.19 265	0.17 271	0.15 166	0.30 437

cross-raft	0.34 129	0.20 155	0.37 126	0.44 327	0.23 150	0.32 129	0.35 237	0.74 252	0.40 114	0.60 181	0.77 221	0.57 206	0.27 98	0.43 81	0.28 137	0.12 30	0.10 51	0.15 117	0.13 135	0.15 166	0.11 64

iRaftStereo_RVC	0.32 113	0.19 120	0.37 126	0.39 182	0.22 110	0.31 112	0.29 134	0.68 204	0.51 159	0.49 146	0.66 183	0.37 101	0.23 56	0.45 96	0.33 187	0.14 97	0.10 51	0.18 225	0.17 271	0.15 166	0.12 107

RALCasStereoNet	0.36 162	0.21 192	0.37 126	0.42 288	0.26 252	0.35 154	0.38 295	0.63 161	0.64 207	0.50 149	0.72 196	0.51 183	0.29 126	0.59 226	0.36 235	0.16 206	0.14 285	0.15 117	0.13 135	0.17 239	0.16 253

GANet-RSSM	0.47 292	0.21 192	0.37 126	0.38 154	0.25 211	0.58 301	0.36 259	1.07 386	0.78 285	0.68 238	1.01 352	0.86 361	0.67 374	0.62 248	0.44 301	0.21 343	0.15 314	0.18 225	0.18 298	0.18 263	0.17 271

xyz-stereo-finetune2	0.36 162	0.19 120	0.38 138	0.32 33	0.19 49	0.82 416	0.29 134	0.52 102	0.32 54	0.51 152	0.78 232	0.43 147	0.45 243	0.69 314	0.44 301	0.13 58	0.12 186	0.17 180	0.13 135	0.12 43	0.13 140

AIO-test1	0.38 194	0.18 84	0.38 138	0.50 415	0.24 179	0.46 237	0.30 150	0.70 227	1.19 466	0.40 114	0.71 195	0.45 155	0.29 126	0.53 158	0.27 117	0.15 158	0.13 251	0.19 265	0.21 374	0.13 77	0.17 271

ff7	0.29 87	0.21 192	0.38 138	0.36 109	0.26 252	0.31 112	0.35 237	0.62 153	0.34 63	0.38 100	0.33 63	0.32 64	0.29 126	0.58 211	0.25 70	0.14 97	0.10 51	0.17 180	0.12 101	0.14 120	0.15 207

IGEVStereo-DCA	0.29 87	0.22 231	0.38 138	0.35 90	0.27 281	0.37 168	0.35 237	0.62 153	0.34 63	0.38 100	0.30 51	0.35 89	0.27 98	0.51 143	0.22 25	0.15 158	0.12 186	0.16 142	0.12 101	0.13 77	0.15 207

ffff	0.29 87	0.21 192	0.38 138	0.36 109	0.26 252	0.31 112	0.35 237	0.62 153	0.34 63	0.38 100	0.33 63	0.32 64	0.29 126	0.58 211	0.25 70	0.14 97	0.10 51	0.17 180	0.12 101	0.14 120	0.15 207

11t	0.29 87	0.21 192	0.38 138	0.36 109	0.26 252	0.31 112	0.35 237	0.62 153	0.34 63	0.38 100	0.33 63	0.32 64	0.29 126	0.58 211	0.25 70	0.14 97	0.10 51	0.17 180	0.12 101	0.14 120	0.15 207

anonymousdsp	0.29 87	0.21 192	0.38 138	0.37 125	0.25 211	0.30 97	0.35 237	0.63 161	0.35 76	0.39 108	0.33 63	0.33 76	0.28 112	0.59 226	0.25 70	0.14 97	0.10 51	0.17 180	0.12 101	0.14 120	0.15 207

ProNet	0.29 87	0.21 192	0.38 138	0.35 90	0.24 179	0.32 129	0.43 361	0.57 120	0.37 98	0.33 74	0.30 51	0.32 64	0.28 112	0.57 191	0.26 99	0.13 58	0.11 131	0.16 142	0.13 135	0.13 77	0.13 140

ccc-4	0.29 87	0.21 192	0.38 138	0.36 109	0.26 252	0.31 112	0.35 237	0.62 153	0.34 63	0.38 100	0.33 63	0.32 64	0.29 126	0.58 211	0.25 70	0.14 97	0.10 51	0.17 180	0.12 101	0.14 120	0.15 207

IGEV-Stereo	0.29 87	0.21 192	0.38 138	0.37 125	0.25 211	0.30 97	0.35 237	0.63 161	0.35 76	0.39 108	0.33 63	0.33 76	0.28 112	0.59 226	0.25 70	0.14 97	0.10 51	0.17 180	0.12 101	0.14 120	0.15 207
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.37 179	0.19 120	0.38 138	0.43 308	0.24 179	0.37 168	0.38 295	0.52 102	0.62 189	0.87 367	0.84 267	0.64 255	0.35 174	0.37 44	0.28 137	0.13 58	0.11 131	0.20 295	0.18 298	0.15 166	0.11 64

error version	0.37 179	0.19 120	0.38 138	0.43 308	0.24 179	0.37 168	0.38 295	0.52 102	0.62 189	0.87 367	0.84 267	0.64 255	0.35 174	0.37 44	0.28 137	0.13 58	0.11 131	0.20 295	0.18 298	0.15 166	0.11 64

test-v	0.37 179	0.19 120	0.38 138	0.43 308	0.24 179	0.37 168	0.38 295	0.52 102	0.62 189	0.87 367	0.84 267	0.64 255	0.35 174	0.37 44	0.28 137	0.13 58	0.11 131	0.20 295	0.18 298	0.15 166	0.11 64

KYRaft	0.48 304	0.20 155	0.38 138	0.44 327	0.23 150	0.44 224	0.37 273	0.66 184	0.41 118	0.94 408	1.73 494	0.79 337	0.41 221	0.63 259	0.31 165	0.16 206	0.11 131	0.18 225	0.22 392	0.16 205	0.78 523

test-2	0.37 179	0.19 120	0.38 138	0.43 308	0.24 179	0.37 168	0.38 295	0.52 102	0.62 189	0.87 367	0.84 267	0.64 255	0.35 174	0.37 44	0.28 137	0.13 58	0.11 131	0.20 295	0.18 298	0.15 166	0.11 64

ICVP	0.46 277	0.25 312	0.38 138	0.48 386	0.28 304	0.58 301	0.43 361	1.00 354	0.70 231	0.67 232	0.95 324	0.75 321	0.55 300	0.53 158	0.54 359	0.23 383	0.17 364	0.19 265	0.17 271	0.19 297	0.20 345
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.42 240	0.22 231	0.38 138	0.39 182	0.24 179	0.55 278	0.32 192	0.79 278	0.70 231	0.71 260	0.72 196	0.63 248	0.57 309	0.62 248	0.44 301	0.19 304	0.13 251	0.19 265	0.17 271	0.18 263	0.19 322

PSMNet-RSSM	0.48 304	0.22 231	0.38 138	0.42 288	0.25 211	0.50 251	0.37 273	1.10 396	0.77 275	0.70 253	1.06 380	0.84 354	0.64 358	0.62 248	0.47 327	0.23 383	0.15 314	0.23 370	0.25 429	0.20 313	0.19 322

CBMV_ROB	0.59 406	0.37 422	0.38 138	0.39 182	0.28 304	0.74 383	0.28 124	1.00 354	0.98 400	0.94 408	1.25 437	0.81 348	0.78 428	0.87 402	0.50 334	0.36 484	0.37 502	0.43 492	0.40 494	0.33 447	0.30 437

coex_refinement	0.53 360	0.21 192	0.39 157	0.44 327	0.30 344	0.76 392	0.39 318	1.09 394	0.90 361	0.85 352	1.12 397	1.00 405	0.56 307	0.63 259	0.81 427	0.21 343	0.13 251	0.16 142	0.16 222	0.20 313	0.21 363

MM-Stereo_test2	0.30 101	0.18 84	0.39 157	0.40 217	0.24 179	0.42 213	0.42 354	0.63 161	0.41 118	0.37 92	0.35 75	0.32 64	0.26 88	0.53 158	0.25 70	0.12 30	0.10 51	0.15 117	0.12 101	0.15 166	0.10 28

StereoAnything_RVC	0.21 12	0.68 501	0.39 157	0.28 2	0.15 1	0.23 16	0.18 9	0.20 1	0.19 7	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 44	0.30 11	0.18 1	0.16 206	0.09 22	0.12 22	0.08 1	0.16 205	0.09 4

test_for_model	0.82 456	3.60 561	0.39 157	2.35 549	2.07 549	0.39 188	0.28 124	0.42 58	0.45 141	0.71 260	0.31 60	0.30 54	0.27 98	0.34 28	0.25 70	0.34 475	0.11 131	0.13 51	0.09 9	3.49 560	0.18 289

EKT-Stereo	0.35 144	0.23 252	0.39 157	0.43 308	0.29 330	0.38 181	0.31 172	0.69 212	0.64 207	0.45 131	0.63 170	0.49 177	0.27 98	0.56 179	0.33 187	0.18 274	0.14 285	0.18 225	0.15 190	0.16 205	0.16 253

riskmin	0.38 194	0.20 155	0.39 157	0.32 33	0.23 150	0.53 267	0.30 150	0.63 161	0.80 296	0.49 146	0.56 153	0.73 313	0.58 318	0.55 169	0.36 235	0.17 244	0.11 131	0.19 265	0.13 135	0.19 297	0.20 345

CroCo-Stereo Lap2	0.28 76	0.24 289	0.39 157	0.50 415	0.29 330	0.20 4	0.31 172	0.49 83	0.38 103	0.24 21	0.27 34	0.46 163	0.31 148	0.39 56	0.30 158	0.14 97	0.15 314	0.16 142	0.13 135	0.16 205	0.15 207

AFF-stereo	0.38 194	0.19 120	0.39 157	0.37 125	0.21 91	0.27 56	0.31 172	0.65 175	0.66 215	0.64 208	1.13 404	0.76 327	0.39 209	0.55 169	0.33 187	0.11 21	0.09 22	0.16 142	0.16 222	0.13 77	0.11 64

hitnet-ft	0.55 374	0.27 348	0.39 157	0.41 248	0.28 304	0.78 397	0.40 329	0.92 324	0.90 361	0.82 329	1.01 352	1.13 448	0.70 397	0.78 363	0.67 397	0.28 433	0.20 405	0.28 436	0.22 392	0.29 421	0.26 407

NOSS_ROB	0.57 392	0.39 438	0.39 157	0.44 327	0.30 344	0.73 382	0.54 429	1.03 370	1.08 448	0.67 232	0.87 288	0.76 327	0.57 309	0.77 359	0.47 327	0.38 488	0.38 504	0.44 495	0.42 503	0.37 466	0.34 459

SGM-Forest	0.62 412	0.32 392	0.39 157	0.43 308	0.30 344	1.02 451	0.55 433	1.09 394	1.05 432	1.06 455	1.18 424	1.10 438	0.67 374	0.88 405	0.62 383	0.31 450	0.33 495	0.33 464	0.30 461	0.30 430	0.28 423
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
G2L-Stereo_test	0.48 304	0.20 155	0.40 168	0.34 56	0.23 150	0.57 296	0.58 443	1.10 396	0.77 275	0.86 359	0.94 315	0.95 393	0.54 294	0.68 308	0.60 377	0.16 206	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.15 166	0.15 207

LG-Stereo	0.24 43	0.18 84	0.40 168	0.39 182	0.20 73	0.22 12	0.27 106	0.32 14	0.36 84	0.26 30	0.44 97	0.22 28	0.16 9	0.37 44	0.27 117	0.11 21	0.12 186	0.16 142	0.15 190	0.13 77	0.09 4

rvit_stereo_0080	0.31 107	0.25 312	0.40 168	0.39 182	0.28 304	0.27 56	0.46 377	0.49 83	0.44 134	0.35 82	0.42 93	0.40 123	0.28 112	0.41 68	0.33 187	0.22 368	0.17 364	0.17 180	0.16 222	0.22 358	0.15 207

MGS-Stereo	0.28 76	0.19 120	0.40 168	0.36 109	0.23 150	0.37 168	0.30 150	0.39 43	0.44 134	0.31 56	0.51 129	0.40 123	0.24 66	0.43 81	0.26 99	0.15 158	0.12 186	0.15 117	0.13 135	0.14 120	0.13 140

whm_eth	0.31 107	0.25 312	0.40 168	0.39 182	0.28 304	0.27 56	0.46 377	0.49 83	0.44 134	0.35 82	0.42 93	0.40 123	0.28 112	0.41 68	0.33 187	0.22 368	0.17 364	0.17 180	0.16 222	0.22 358	0.15 207

GCAP-Stereo	0.28 76	0.19 120	0.40 168	0.38 154	0.19 49	0.38 181	0.23 57	0.57 120	0.41 118	0.45 131	0.49 116	0.39 113	0.27 98	0.33 24	0.23 45	0.14 97	0.12 186	0.14 77	0.11 75	0.12 43	0.11 64

4D-IteraStereo	0.33 123	0.18 84	0.40 168	0.40 217	0.24 179	0.32 129	0.27 106	0.58 126	0.72 243	0.65 217	0.54 144	0.42 139	0.23 56	0.45 96	0.28 137	0.14 97	0.09 22	0.19 265	0.16 222	0.16 205	0.11 64

PSMNet-ADL	0.48 304	0.27 348	0.40 168	0.48 386	0.30 344	0.68 362	0.37 273	0.90 318	0.80 296	0.61 188	0.80 245	0.92 387	0.62 341	0.72 330	0.63 386	0.23 383	0.18 381	0.18 225	0.20 353	0.22 358	0.20 345

RAFT-345	0.40 222	0.18 84	0.40 168	0.38 154	0.22 110	0.33 136	0.26 90	0.61 147	0.51 159	0.74 284	1.79 498	0.45 155	0.33 163	0.66 287	0.36 235	0.14 97	0.11 131	0.18 225	0.14 165	0.13 77	0.13 140

TestStereo	0.38 194	0.31 388	0.40 168	0.45 350	0.20 73	0.40 192	0.37 273	0.66 184	0.65 212	0.53 161	0.78 232	0.47 166	0.40 215	0.55 169	0.37 251	0.18 274	0.13 251	0.20 295	0.15 190	0.22 358	0.13 140

AIO-test2	0.39 210	0.21 192	0.41 178	0.47 380	0.25 211	0.45 232	0.35 237	0.77 268	1.27 484	0.36 86	0.87 288	0.37 101	0.30 141	0.47 116	0.27 117	0.15 158	0.13 251	0.21 336	0.23 405	0.15 166	0.13 140

rrr	0.29 87	0.22 231	0.41 178	0.35 90	0.27 281	0.37 168	0.32 192	0.52 102	0.42 126	0.38 100	0.30 51	0.35 89	0.27 98	0.51 143	0.22 25	0.15 158	0.12 186	0.16 142	0.13 135	0.13 77	0.14 184

testlalala_base	0.46 277	0.25 312	0.41 178	0.46 371	0.33 393	0.58 301	0.25 79	0.57 120	0.34 63	0.51 152	0.56 153	0.46 163	0.30 141	0.43 81	0.31 165	1.47 544	0.11 131	0.14 77	0.09 9	1.59 534	0.13 140

TestStereo1	0.43 250	0.23 252	0.41 178	0.51 431	0.24 179	0.34 146	0.40 329	0.77 268	0.90 361	0.68 238	0.96 328	0.48 171	0.46 248	0.91 420	0.32 175	0.16 206	0.13 251	0.18 225	0.15 190	0.14 120	0.13 140

fff	0.37 179	0.16 39	0.41 178	0.34 56	0.19 49	0.29 85	0.30 150	0.69 212	1.06 439	0.69 247	0.78 232	0.42 139	0.63 347	0.46 109	0.34 202	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 140

x	0.39 210	0.24 289	0.41 178	0.34 56	0.23 150	0.52 259	0.32 192	0.86 299	0.52 162	0.57 173	0.70 193	0.59 229	0.50 271	0.49 130	0.46 320	0.17 244	0.15 314	0.17 180	0.15 190	0.17 239	0.16 253

SA-5K	0.43 250	0.23 252	0.41 178	0.51 431	0.24 179	0.34 146	0.40 329	0.77 268	0.90 361	0.68 238	0.96 328	0.48 171	0.46 248	0.91 420	0.32 175	0.16 206	0.13 251	0.18 225	0.15 190	0.14 120	0.13 140

Sa-1000	0.48 304	0.24 289	0.41 178	0.45 350	0.25 211	0.59 314	0.34 213	0.81 284	0.93 379	0.82 329	1.50 479	0.53 191	0.45 243	0.92 423	0.30 158	0.15 158	0.12 186	0.21 336	0.19 328	0.15 166	0.13 140

HHNet	0.41 233	0.17 61	0.41 178	0.34 56	0.37 418	0.33 136	0.34 213	0.69 212	0.75 260	0.86 359	1.30 448	0.52 187	0.32 153	0.52 149	0.35 219	0.15 158	0.11 131	0.19 265	0.15 190	0.15 166	0.24 395

RAFT-RH_RVC	0.56 385	0.17 61	0.41 178	0.37 125	0.23 150	0.57 296	0.24 71	0.60 141	0.70 231	1.19 478	3.94 545	0.56 201	0.38 198	0.65 279	0.36 235	0.13 58	0.11 131	0.20 295	0.14 165	0.12 43	0.13 140

HCRNet	0.44 257	0.34 405	0.41 178	0.53 451	0.26 252	0.53 267	0.29 134	0.83 289	0.63 200	0.71 260	0.81 252	0.77 333	0.50 271	0.66 287	0.36 235	0.24 394	0.16 345	0.24 385	0.20 353	0.21 336	0.18 289

DCANet	0.36 162	0.16 39	0.41 178	0.34 56	0.19 49	0.30 97	0.30 150	0.68 204	0.91 368	0.70 253	0.77 221	0.43 147	0.57 309	0.45 96	0.34 202	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.12 107

csc	0.37 179	0.16 39	0.41 178	0.34 56	0.19 49	0.29 85	0.30 150	0.69 212	1.06 439	0.69 247	0.78 232	0.42 139	0.63 347	0.46 109	0.34 202	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 140

cscssc	0.37 179	0.16 39	0.41 178	0.34 56	0.19 49	0.29 85	0.30 150	0.69 212	1.06 439	0.69 247	0.78 232	0.42 139	0.63 347	0.46 109	0.34 202	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 140

111	0.40 222	0.17 61	0.41 178	0.34 56	0.19 49	0.52 259	0.28 124	0.74 252	1.16 460	0.50 149	0.91 307	0.63 248	0.48 257	0.61 240	0.35 219	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.12 101	0.13 77	0.13 140

test_xeample3	0.29 87	0.21 192	0.41 178	0.35 90	0.26 252	0.35 154	0.32 192	0.56 115	0.36 84	0.43 126	0.32 62	0.34 80	0.28 112	0.54 164	0.23 45	0.14 97	0.11 131	0.16 142	0.12 101	0.14 120	0.13 140

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 162	0.17 61	0.41 178	0.35 90	0.19 49	0.33 136	0.29 134	0.65 175	0.73 250	0.68 238	1.01 352	0.56 201	0.40 215	0.42 75	0.30 158	0.11 21	0.09 22	0.15 117	0.14 165	0.13 77	0.10 28

cf-r	0.47 292	0.23 252	0.41 178	0.39 182	0.23 150	0.59 314	0.37 273	0.88 311	0.85 327	0.72 272	1.05 374	0.94 391	0.62 341	0.56 179	0.54 359	0.21 343	0.14 285	0.17 180	0.19 328	0.15 166	0.15 207

HSM	0.51 345	0.24 289	0.41 178	0.39 182	0.24 179	0.75 386	0.40 329	1.22 452	0.75 260	0.81 320	0.91 307	1.21 453	0.69 384	0.87 402	0.46 320	0.17 244	0.13 251	0.17 180	0.14 165	0.17 239	0.17 271

SGM_RVC	0.97 480	0.28 362	0.41 178	0.39 182	0.22 110	1.55 507	0.73 484	1.51 511	1.25 480	2.25 529	1.92 503	2.58 526	1.56 515	2.02 528	1.19 493	0.27 423	0.27 462	0.27 428	0.25 429	0.25 398	0.25 402
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.64 415	0.35 411	0.41 178	0.42 288	0.25 211	1.01 449	0.77 488	1.13 409	1.09 450	1.17 474	1.22 430	1.04 418	0.75 414	0.88 405	0.63 386	0.28 433	0.30 475	0.34 466	0.30 461	0.26 404	0.26 407
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G2L-ROB	0.47 292	0.19 120	0.42 199	0.35 90	0.22 110	0.57 296	0.42 354	1.14 418	0.71 242	0.84 348	0.75 211	1.09 435	0.53 282	0.74 342	0.53 354	0.17 244	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.17 239	0.19 322

GCAP-BAT	0.30 101	0.21 192	0.42 199	0.33 45	0.27 281	0.26 43	0.27 106	0.45 73	0.30 42	0.60 181	0.64 173	0.45 155	0.23 56	0.56 179	0.26 99	0.15 158	0.12 186	0.15 117	0.10 50	0.12 43	0.11 64

AE-Stereo	0.34 129	0.21 192	0.42 199	0.48 386	0.31 366	0.48 244	0.35 237	0.61 147	0.62 189	0.32 69	0.55 150	0.52 187	0.27 98	0.47 116	0.29 152	0.13 58	0.13 251	0.18 225	0.16 222	0.15 166	0.12 107

11t1	0.36 162	0.21 192	0.42 199	0.35 90	0.22 110	0.62 330	0.29 134	0.69 212	0.43 128	0.60 181	0.53 142	0.53 191	0.48 257	0.56 179	0.40 272	0.18 274	0.14 285	0.16 142	0.13 135	0.17 239	0.17 271

CASS	0.45 267	0.27 348	0.42 199	0.48 386	0.22 110	0.61 322	0.34 213	0.97 345	0.62 189	0.71 260	0.85 277	0.61 240	0.55 300	0.57 191	0.41 276	0.29 440	0.16 345	0.22 350	0.18 298	0.22 358	0.28 423
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.49 322	0.20 155	0.42 199	0.38 154	0.23 150	0.91 429	0.35 237	0.75 258	0.62 189	0.85 352	1.54 483	1.06 424	0.66 371	0.51 143	0.43 285	0.16 206	0.13 251	0.19 265	0.21 374	0.16 205	0.14 184

GrayStereo	0.49 322	0.19 120	0.42 199	0.46 371	0.28 304	0.53 267	0.67 462	0.69 212	0.63 200	1.02 441	1.47 478	0.78 335	0.76 417	0.56 179	0.33 187	0.14 97	0.12 186	0.17 180	0.17 271	0.15 166	0.29 429

test_xeample	1.01 483	0.21 192	0.42 199	0.35 90	0.21 91	0.71 374	0.39 318	1.23 456	0.86 332	0.81 320	1.04 370	0.69 285	0.61 335	0.69 314	10.93 558	0.19 304	0.15 314	0.18 225	0.17 271	0.18 263	0.17 271

GwcNet-RSSM	0.49 322	0.24 289	0.42 199	0.40 217	0.23 150	0.55 278	0.38 295	0.93 326	0.93 379	0.71 260	1.16 420	0.86 361	0.60 329	0.62 248	0.66 394	0.21 343	0.14 285	0.19 265	0.20 353	0.16 205	0.15 207

R-Stereo Train	0.39 210	0.18 84	0.42 199	0.42 288	0.26 252	0.40 192	0.32 192	0.72 239	0.34 63	0.89 381	1.28 442	0.57 206	0.35 174	0.42 75	0.32 175	0.15 158	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.14 120	0.13 140

RAFT-Stereo	0.39 210	0.18 84	0.42 199	0.42 288	0.26 252	0.40 192	0.32 192	0.72 239	0.34 63	0.89 381	1.28 442	0.57 206	0.35 174	0.42 75	0.32 175	0.15 158	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.14 120	0.13 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
test_sample2	0.42 240	0.22 231	0.43 210	0.33 45	0.21 91	0.58 301	0.39 318	0.95 338	0.67 218	0.63 198	0.77 221	0.69 285	0.57 309	0.61 240	0.38 259	0.19 304	0.14 285	0.18 225	0.16 222	0.19 297	0.18 289

ttt	0.51 345	0.25 312	0.43 210	0.38 154	0.24 179	0.65 353	0.38 295	1.18 436	1.05 432	0.72 272	1.08 386	0.63 248	0.49 260	0.84 388	0.59 374	0.24 394	0.21 415	0.22 350	0.20 353	0.24 388	0.24 395

testlalala	0.28 76	0.19 120	0.43 210	0.34 56	0.23 150	0.45 232	0.30 150	0.43 66	0.29 37	0.68 238	0.49 116	0.35 89	0.25 73	0.32 18	0.25 70	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.09 9	0.11 12	0.11 64

anonymousdsp2	0.35 144	0.20 155	0.43 210	0.37 125	0.24 179	0.48 244	0.31 172	0.86 299	0.65 212	0.55 167	0.50 120	0.50 179	0.34 171	0.56 179	0.31 165	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.10 50	0.16 205	0.14 184

HBP-ISP	0.59 406	0.45 459	0.43 210	0.45 350	0.33 393	0.70 369	0.28 124	1.11 402	1.00 411	0.83 341	1.18 424	0.65 268	0.68 380	0.88 405	0.52 351	0.35 480	0.38 504	0.47 500	0.41 499	0.38 470	0.31 444

BUS	0.45 267	0.25 312	0.43 210	0.45 350	0.28 304	0.70 369	0.34 213	0.94 331	0.76 268	0.75 286	0.80 245	0.65 268	0.49 260	0.64 272	0.51 344	0.20 327	0.14 285	0.22 350	0.19 328	0.18 263	0.18 289

test_5	0.43 250	0.24 289	0.43 210	0.52 443	0.28 304	0.28 73	0.42 354	0.72 239	0.82 309	0.62 190	0.91 307	0.72 302	0.55 300	0.79 368	0.35 219	0.14 97	0.11 131	0.18 225	0.18 298	0.18 263	0.16 253

BSDual-CNN	0.46 277	0.25 312	0.43 210	0.45 350	0.28 304	0.77 393	0.40 329	0.94 331	0.76 268	0.75 286	0.80 245	0.76 327	0.54 294	0.64 272	0.43 285	0.20 327	0.14 285	0.22 350	0.19 328	0.18 263	0.18 289

psmg	0.49 322	0.25 312	0.43 210	0.41 248	0.28 304	0.85 423	0.43 361	0.99 350	0.76 268	0.91 393	0.94 315	0.76 327	0.54 294	0.64 272	0.43 285	0.20 327	0.15 314	0.20 295	0.20 353	0.18 263	0.18 289

test-3	0.34 129	0.16 39	0.43 210	0.39 182	0.21 91	0.43 216	0.22 43	0.63 161	0.78 285	0.71 260	0.45 100	0.64 255	0.27 98	0.43 81	0.31 165	0.12 30	0.09 22	0.17 180	0.13 135	0.12 43	0.10 28

test_1	0.34 129	0.16 39	0.43 210	0.39 182	0.21 91	0.43 216	0.23 57	0.63 161	0.78 285	0.68 238	0.45 100	0.64 255	0.27 98	0.43 81	0.31 165	0.12 30	0.09 22	0.17 180	0.13 135	0.12 43	0.10 28

xxxx	1.01 483	0.22 231	0.43 210	0.36 109	0.21 91	0.82 416	0.36 259	1.32 480	0.88 345	0.71 260	0.94 315	0.97 398	0.63 347	0.64 272	10.58 557	0.20 327	0.16 345	0.18 225	0.17 271	0.19 297	0.19 322

rvit_stereo_0081_aga	0.31 107	0.28 362	0.44 222	0.42 288	0.29 330	0.34 146	0.31 172	0.44 69	0.40 114	0.39 108	0.44 97	0.40 123	0.32 153	0.42 75	0.29 152	0.23 383	0.17 364	0.19 265	0.16 222	0.20 313	0.15 207

MyStereo04	0.44 257	0.22 231	0.44 222	0.42 288	0.28 304	0.40 192	0.50 403	1.00 354	1.08 448	0.62 190	0.58 160	0.55 198	0.57 309	0.71 325	0.44 301	0.14 97	0.13 251	0.18 225	0.17 271	0.17 239	0.16 253

qqq	0.40 222	0.26 331	0.44 222	0.36 109	0.22 110	0.46 237	0.36 259	0.85 295	0.54 169	0.56 170	0.69 190	0.65 268	0.53 282	0.55 169	0.45 310	0.17 244	0.16 345	0.20 295	0.19 328	0.18 263	0.17 271

DisPM	0.39 210	0.19 120	0.44 222	0.41 248	0.27 281	0.24 25	0.31 172	0.65 175	0.57 182	0.87 367	0.87 288	0.60 235	0.32 153	0.76 352	0.32 175	0.18 274	0.12 186	0.19 265	0.17 271	0.15 166	0.20 345

RAFT_CTSACE	0.45 267	0.20 155	0.44 222	0.45 350	0.27 281	0.34 146	0.39 318	0.60 141	0.73 250	0.76 293	1.44 472	0.83 350	0.38 198	1.08 458	0.26 99	0.12 30	0.13 251	0.18 225	0.16 222	0.15 166	0.11 64

test_3	0.36 162	0.19 120	0.44 222	0.44 327	0.23 150	0.48 244	0.36 259	0.66 184	0.82 309	0.64 208	0.45 100	0.68 281	0.25 73	0.41 68	0.31 165	0.12 30	0.10 51	0.18 225	0.16 222	0.15 166	0.11 64

IIG-Stereo	0.43 250	0.21 192	0.44 222	0.50 415	0.25 211	0.44 224	0.21 34	0.71 235	0.76 268	0.83 341	0.95 324	0.83 350	0.43 229	0.90 413	0.35 219	0.15 158	0.12 186	0.19 265	0.14 165	0.15 166	0.11 64

RAFT_R40	0.40 222	0.19 120	0.44 222	0.43 308	0.25 211	0.23 16	0.26 90	0.67 194	0.67 218	0.98 425	0.78 232	0.72 302	0.43 229	0.76 352	0.35 219	0.16 206	0.11 131	0.20 295	0.16 222	0.18 263	0.14 184

222	1.18 503	0.22 231	0.44 222	0.37 125	0.22 110	0.79 400	0.37 273	1.31 479	0.89 358	0.92 401	1.08 386	0.72 302	0.71 401	0.66 287	13.89 561	0.20 327	0.15 314	0.17 180	0.16 222	0.18 263	0.19 322

EAI-Stereo	0.34 129	0.19 120	0.44 222	0.39 182	0.21 91	0.31 112	0.30 150	1.15 422	0.30 42	0.49 146	0.75 211	0.36 99	0.28 112	0.62 248	0.27 117	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.13 135	0.13 77	0.12 107

Gwc-CoAtRS	0.34 129	0.17 61	0.44 222	0.39 182	0.23 150	0.34 146	0.22 43	0.70 227	0.75 260	0.60 181	0.59 161	0.58 214	0.29 126	0.45 96	0.26 99	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.12 101	0.12 43	0.12 107

CVANet_RVC	0.57 392	0.33 400	0.44 222	0.47 380	0.32 382	0.67 360	0.61 453	1.05 378	0.93 379	0.85 352	1.04 370	1.01 409	0.73 408	0.83 383	0.52 351	0.29 440	0.19 395	0.27 428	0.25 429	0.31 436	0.21 363

testlalala2	0.36 162	0.18 84	0.45 234	0.89 517	0.53 488	0.44 224	0.26 90	0.61 147	0.49 153	0.68 238	0.56 153	0.44 153	0.24 66	0.34 28	0.31 165	0.15 158	0.12 186	0.14 77	0.10 50	0.13 77	0.13 140

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 129	0.27 348	0.45 234	0.36 109	0.25 211	0.48 244	0.30 150	0.58 126	0.90 361	0.42 123	0.36 78	0.30 54	0.29 126	0.49 130	0.30 158	0.16 206	0.14 285	0.18 225	0.15 190	0.18 263	0.15 207

MyStereo05	0.44 257	0.21 192	0.45 234	0.41 248	0.28 304	0.41 206	0.50 403	0.93 326	1.09 450	0.76 293	0.61 166	0.51 183	0.57 309	0.73 335	0.42 280	0.14 97	0.13 251	0.18 225	0.17 271	0.17 239	0.15 207

StereoVision	0.42 240	0.28 362	0.45 234	0.49 401	0.28 304	0.38 181	0.38 295	0.72 239	0.62 189	0.44 129	1.14 409	0.54 195	0.39 209	0.56 179	0.34 202	0.21 343	0.24 439	0.25 398	0.24 420	0.26 404	0.16 253

GANet-ADL	0.42 240	0.25 312	0.45 234	0.43 308	0.29 330	0.54 273	0.35 237	0.89 313	0.86 332	0.63 198	0.72 196	0.68 281	0.42 223	0.52 149	0.41 276	0.21 343	0.14 285	0.15 117	0.13 135	0.18 263	0.19 322

CrosDoStereo	0.50 338	0.18 84	0.45 234	0.38 154	0.24 179	0.40 192	1.18 521	0.67 194	0.86 332	0.94 408	1.37 458	0.63 248	0.77 423	0.65 279	0.45 310	0.15 158	0.12 186	0.17 180	0.18 298	0.14 120	0.14 184

NF-Stereo	0.38 194	0.20 155	0.45 234	0.41 248	0.25 211	0.26 43	0.31 172	0.69 212	0.70 231	0.65 217	0.77 221	0.57 206	0.30 141	0.67 298	0.35 219	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.16 205	0.27 416

NRIStereo	0.36 162	0.20 155	0.45 234	0.41 248	0.23 150	0.34 146	0.26 90	0.65 175	0.55 174	0.64 208	0.63 170	0.56 201	0.37 194	0.65 279	0.37 251	0.15 158	0.11 131	0.18 225	0.15 190	0.17 239	0.14 184

ASMatch	0.48 304	0.19 120	0.45 234	0.39 182	0.28 304	0.37 168	0.26 90	0.74 252	0.68 223	0.76 293	2.34 513	0.61 240	0.52 278	0.62 248	0.37 251	0.14 97	0.12 186	0.17 180	0.15 190	0.14 120	0.21 363

DeepStereo_LL	0.50 338	0.18 84	0.45 234	0.38 154	0.24 179	0.40 192	1.18 521	0.67 194	0.86 332	0.94 408	1.37 458	0.63 248	0.77 423	0.65 279	0.45 310	0.15 158	0.12 186	0.17 180	0.18 298	0.14 120	0.14 184

SST-Stereo	0.40 222	0.19 120	0.45 234	0.42 288	0.25 211	0.25 39	0.21 34	0.66 184	0.47 150	1.08 462	0.79 242	0.72 302	0.43 229	0.77 359	0.35 219	0.16 206	0.11 131	0.20 295	0.16 222	0.19 297	0.15 207

THIR-Stereo	0.50 338	0.18 84	0.45 234	0.38 154	0.23 150	0.75 386	0.67 462	0.66 184	0.87 341	1.02 441	1.40 464	0.72 302	0.76 417	0.62 248	0.42 280	0.15 158	0.11 131	0.17 180	0.18 298	0.14 120	0.15 207

Pruner-Stereo	0.38 194	0.20 155	0.45 234	0.40 217	0.25 211	0.22 12	0.24 71	0.67 194	0.55 174	0.89 381	0.76 217	0.68 281	0.29 126	0.62 248	0.35 219	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.17 271	0.17 239	0.18 289

RAFT	0.45 267	0.22 231	0.45 234	0.47 380	0.26 252	0.54 273	0.47 384	0.66 184	0.58 184	0.80 309	0.82 256	0.94 391	0.57 309	0.75 348	0.34 202	0.17 244	0.15 314	0.22 350	0.20 353	0.16 205	0.12 107

XX-Stereo	0.37 179	0.17 61	0.45 234	0.55 461	0.36 412	0.38 181	0.20 19	0.60 141	0.30 42	0.46 137	1.30 448	0.73 313	0.26 88	0.56 179	0.26 99	0.16 206	0.11 131	0.17 180	0.16 222	0.14 120	0.10 28

CFNet-RSSM	0.34 129	0.17 61	0.45 234	0.39 182	0.22 110	0.35 154	0.23 57	0.73 250	0.84 319	0.65 217	0.54 144	0.57 206	0.28 112	0.46 109	0.26 99	0.13 58	0.10 51	0.14 77	0.12 101	0.13 77	0.11 64

HITNet	0.41 233	0.26 331	0.45 234	0.33 45	0.17 17	0.63 339	0.30 150	0.93 326	0.64 207	0.71 260	0.82 256	0.64 255	0.52 278	0.59 226	0.43 285	0.14 97	0.10 51	0.15 117	0.13 135	0.19 297	0.12 107
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
UGAM	0.52 354	0.22 231	0.46 251	0.45 350	0.25 211	0.41 206	0.52 421	0.62 153	1.16 460	0.76 293	1.13 404	1.32 469	0.57 309	1.00 442	0.53 354	0.17 244	0.14 285	0.25 398	0.21 374	0.15 166	0.13 140

test_sample1	0.42 240	0.22 231	0.46 251	0.34 56	0.23 150	0.58 301	0.35 237	0.99 350	0.49 153	0.62 190	0.75 211	0.69 285	0.61 335	0.58 211	0.44 301	0.18 274	0.14 285	0.17 180	0.15 190	0.17 239	0.17 271

mmm	0.44 257	0.27 348	0.46 251	0.38 154	0.24 179	0.61 322	0.35 237	0.94 331	0.53 165	0.72 272	1.05 374	0.63 248	0.50 271	0.57 191	0.45 310	0.18 274	0.15 314	0.23 370	0.20 353	0.20 313	0.18 289

1111x	0.55 374	0.22 231	0.46 251	0.38 154	0.20 73	0.66 356	0.43 361	1.23 456	0.99 405	0.71 260	0.99 347	0.95 393	0.69 384	0.90 413	1.08 483	0.18 274	0.17 364	0.18 225	0.19 328	0.20 313	0.18 289

DCRE	0.37 179	0.18 84	0.46 251	0.45 350	0.32 382	0.42 213	0.37 273	0.63 161	0.51 159	0.47 142	0.94 315	0.56 201	0.36 190	0.52 149	0.32 175	0.14 97	0.13 251	0.15 117	0.14 165	0.14 120	0.13 140

SA	0.44 257	0.25 312	0.46 251	0.46 371	0.24 179	0.43 216	0.36 259	0.75 258	0.96 393	0.59 177	1.03 364	0.48 171	0.52 278	0.94 436	0.32 175	0.16 206	0.12 186	0.21 336	0.19 328	0.15 166	0.13 140

OMP-Stereo	0.42 240	0.22 231	0.46 251	0.52 443	0.24 179	0.36 163	0.25 79	0.71 235	0.78 285	0.77 299	0.64 173	0.89 376	0.39 209	0.91 420	0.35 219	0.15 158	0.12 186	0.20 295	0.15 190	0.15 166	0.12 107

OCTAStereo	0.38 194	0.20 155	0.46 251	0.41 248	0.25 211	0.26 43	0.31 172	0.69 212	0.70 231	0.65 217	0.77 221	0.58 214	0.30 141	0.67 298	0.35 219	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.16 205	0.27 416

RE-Stereo	0.38 194	0.20 155	0.46 251	0.41 248	0.25 211	0.26 43	0.31 172	0.69 212	0.70 231	0.65 217	0.77 221	0.58 214	0.30 141	0.67 298	0.35 219	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.16 205	0.27 416

TVStereo	0.38 194	0.20 155	0.46 251	0.41 248	0.25 211	0.26 43	0.31 172	0.69 212	0.70 231	0.65 217	0.77 221	0.58 214	0.30 141	0.67 298	0.35 219	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.16 205	0.27 416

CFNet	0.51 345	0.29 374	0.46 251	0.41 248	0.27 281	0.70 369	0.32 192	1.13 409	1.00 411	0.72 272	1.07 383	0.85 356	0.60 329	0.76 352	0.52 351	0.19 304	0.14 285	0.23 370	0.23 405	0.21 336	0.16 253

SGM-ForestM	4.04 550	0.32 392	0.46 251	0.43 308	0.27 281	7.50 557	1.45 541	3.84 551	4.24 550	8.19 562	6.76 559	19.00 571	9.08 558	10.74 563	6.62 552	0.31 450	0.33 495	0.32 459	0.32 474	0.29 421	0.29 429

FACV-RUCA	0.43 250	0.28 362	0.47 263	0.45 350	0.33 393	0.58 301	0.34 213	0.82 286	0.73 250	0.57 173	0.84 267	0.47 166	0.50 271	0.54 164	0.39 265	0.22 368	0.15 314	0.35 468	0.16 222	0.28 417	0.21 363

rvit_stereo_0081	0.32 113	0.24 289	0.47 263	0.43 308	0.26 252	0.30 97	0.37 273	0.42 58	0.55 174	0.36 86	0.40 87	0.39 113	0.35 174	0.43 81	0.33 187	0.22 368	0.16 345	0.19 265	0.16 222	0.19 297	0.13 140

rvit_stereo_0082	0.32 113	0.24 289	0.47 263	0.43 308	0.26 252	0.30 97	0.37 273	0.42 58	0.55 174	0.36 86	0.40 87	0.39 113	0.35 174	0.43 81	0.33 187	0.22 368	0.16 345	0.19 265	0.16 222	0.19 297	0.13 140

rvit_stereo_ft	0.33 123	0.25 312	0.47 263	0.52 443	0.32 382	0.33 136	0.47 384	0.49 83	0.50 157	0.34 77	0.41 90	0.41 129	0.32 153	0.48 126	0.34 202	0.22 368	0.14 285	0.19 265	0.18 298	0.19 297	0.14 184

HH	0.35 144	0.20 155	0.47 263	0.40 217	0.25 211	0.33 136	0.31 172	0.76 265	0.38 103	0.43 126	0.57 156	0.79 337	0.44 238	0.71 325	0.25 70	0.15 158	0.11 131	0.15 117	0.14 165	0.14 120	0.12 107

HanStereo	0.35 144	0.20 155	0.47 263	0.40 217	0.25 211	0.33 136	0.31 172	0.76 265	0.38 103	0.43 126	0.57 156	0.79 337	0.44 238	0.71 325	0.25 70	0.15 158	0.11 131	0.15 117	0.14 165	0.14 120	0.12 107

Patchmatch Stereo++	0.35 144	0.23 252	0.47 263	0.41 248	0.22 110	0.24 25	0.22 43	0.59 131	0.36 84	0.63 198	0.73 200	0.58 214	0.38 198	0.58 211	0.36 235	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.20 313	0.15 207
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
TransformOpticalFlow	0.44 257	0.20 155	0.47 263	0.41 248	0.23 150	0.37 168	0.47 384	0.94 331	0.76 268	0.65 217	1.14 409	0.73 313	0.56 307	0.76 352	0.32 175	0.15 158	0.10 51	0.17 180	0.15 190	0.14 120	0.13 140

PSM-adaLoss	0.35 144	0.23 252	0.47 263	0.41 248	0.22 110	0.24 25	0.31 172	0.59 131	0.36 84	0.63 198	0.73 200	0.58 214	0.38 198	0.56 179	0.35 219	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.20 313	0.15 207

ROB_FTStereo_v2	0.35 144	0.23 252	0.47 263	0.41 248	0.22 110	0.24 25	0.31 172	0.59 131	0.36 84	0.63 198	0.73 200	0.57 206	0.38 198	0.57 191	0.36 235	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.20 313	0.15 207

ROB_FTStereo	0.35 144	0.23 252	0.47 263	0.41 248	0.22 110	0.25 39	0.21 34	0.59 131	0.36 84	0.63 198	0.73 200	0.58 214	0.38 198	0.57 191	0.35 219	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.20 313	0.15 207

HUI-Stereo	0.35 144	0.23 252	0.47 263	0.41 248	0.22 110	0.24 25	0.22 43	0.60 141	0.36 84	0.63 198	0.73 200	0.58 214	0.38 198	0.50 136	0.35 219	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.20 313	0.15 207

DRaft	0.49 322	0.17 61	0.47 263	0.37 125	0.25 211	0.58 301	0.40 329	0.65 175	0.85 327	1.02 441	1.75 497	0.50 179	0.82 438	0.63 259	0.40 272	0.13 58	0.11 131	0.16 142	0.16 222	0.14 120	0.15 207

DeepStereo_RVC	0.36 162	0.21 192	0.47 263	0.40 217	0.24 179	0.26 43	0.22 43	0.60 141	0.38 103	0.69 247	0.67 187	0.57 206	0.51 276	0.56 179	0.39 265	0.16 206	0.12 186	0.18 225	0.15 190	0.19 297	0.18 289

iGMRVC	0.35 144	0.23 252	0.47 263	0.41 248	0.22 110	0.24 25	0.30 150	0.59 131	0.36 84	0.63 198	0.73 200	0.58 214	0.38 198	0.58 211	0.36 235	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.20 313	0.15 207

iRAFT	0.35 144	0.23 252	0.47 263	0.41 248	0.22 110	0.24 25	0.22 43	0.59 131	0.36 84	0.63 198	0.73 200	0.58 214	0.38 198	0.58 211	0.36 235	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.20 313	0.15 207

RAFT-IKP	0.35 144	0.23 252	0.47 263	0.41 248	0.22 110	0.24 25	0.28 124	0.59 131	0.36 84	0.63 198	0.73 200	0.57 206	0.38 198	0.58 211	0.36 235	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.20 313	0.15 207

psm_up	0.55 374	0.26 331	0.47 263	0.49 401	0.32 382	0.65 353	0.56 439	1.04 373	0.82 309	0.82 329	0.88 296	1.01 409	0.94 467	0.74 342	0.61 381	0.21 343	0.25 447	0.26 416	0.23 405	0.21 336	0.20 345

AdaStereo	0.50 338	0.32 392	0.47 263	0.48 386	0.25 211	0.67 360	0.32 192	1.17 433	0.88 345	0.75 286	0.99 347	0.75 321	0.49 260	0.67 298	0.46 320	0.27 423	0.12 186	0.28 436	0.18 298	0.23 375	0.18 289
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.
DLCB_ROB	0.58 399	0.28 362	0.47 263	0.49 401	0.32 382	0.77 393	0.50 403	0.99 350	0.92 373	1.04 450	1.14 409	1.21 453	0.69 384	0.88 405	0.69 401	0.20 327	0.20 405	0.22 350	0.22 392	0.21 336	0.18 289

G2L-Stereo	0.49 322	0.23 252	0.48 283	0.43 308	0.26 252	0.47 241	0.42 354	0.93 326	0.78 285	0.84 348	0.86 280	0.91 383	0.52 278	0.78 363	0.70 404	0.20 327	0.17 364	0.22 350	0.18 298	0.17 239	0.21 363

model_zeroshot	0.33 123	0.18 84	0.48 283	0.39 182	0.28 304	0.45 232	0.25 79	0.63 161	0.45 141	0.61 188	0.50 120	0.51 183	0.25 73	0.45 96	0.26 99	0.16 206	0.13 251	0.15 117	0.14 165	0.13 77	0.13 140

LL-Strereo2	0.35 144	0.24 289	0.48 283	0.41 248	0.26 252	0.35 154	0.24 71	0.67 194	0.44 134	0.54 165	0.51 129	0.66 273	0.25 73	0.66 287	0.30 158	0.14 97	0.12 186	0.23 370	0.20 353	0.18 263	0.13 140

DCANet-4	0.36 162	0.20 155	0.48 283	0.34 56	0.19 49	0.29 85	0.30 150	0.66 184	0.92 373	0.69 247	0.78 232	0.40 123	0.47 252	0.45 96	0.34 202	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 140

iRaft-Stereo_5w	0.45 267	0.21 192	0.48 283	0.42 288	0.28 304	0.31 112	0.54 429	0.63 161	0.62 189	0.62 190	0.89 300	1.01 409	0.69 384	0.75 348	0.66 394	0.13 58	0.12 186	0.17 180	0.15 190	0.14 120	0.15 207

GwcNet-ADL	0.44 257	0.22 231	0.48 283	0.45 350	0.30 344	0.40 192	0.37 273	0.92 324	0.97 396	0.71 260	0.78 232	0.61 240	0.42 223	0.62 248	0.50 334	0.19 304	0.14 285	0.15 117	0.14 165	0.18 263	0.18 289

AAGNet	1.43 517	0.20 155	0.48 283	0.44 327	0.25 211	0.29 85	0.31 172	0.65 175	0.68 223	0.97 420	0.86 280	0.67 280	0.62 341	0.64 272	20.63 566	0.16 206	0.11 131	0.19 265	0.15 190	0.19 297	0.12 107

STrans-v2	0.46 277	0.20 155	0.48 283	0.40 217	0.24 179	0.55 278	0.50 403	1.07 386	0.73 250	0.65 217	1.05 374	0.72 302	0.69 384	0.72 330	0.33 187	0.14 97	0.10 51	0.17 180	0.14 165	0.13 77	0.12 107

PSM-softLoss	0.38 194	0.20 155	0.48 283	0.41 248	0.26 252	0.30 97	0.35 237	0.69 212	0.46 145	0.62 190	0.82 256	0.59 229	0.33 163	0.70 320	0.39 265	0.19 304	0.12 186	0.20 295	0.18 298	0.16 205	0.22 381

KMStereo	0.38 194	0.20 155	0.48 283	0.41 248	0.26 252	0.30 97	0.35 237	0.69 212	0.46 145	0.62 190	0.82 256	0.59 229	0.33 163	0.70 320	0.39 265	0.19 304	0.12 186	0.20 295	0.18 298	0.16 205	0.22 381

IRAFT_RVC	0.42 240	0.20 155	0.48 283	0.44 327	0.24 179	0.27 56	0.54 429	0.74 252	0.77 275	0.76 293	0.80 245	0.73 313	0.51 276	0.70 320	0.36 235	0.17 244	0.10 51	0.21 336	0.16 222	0.16 205	0.14 184

RALAANet	0.38 194	0.23 252	0.48 283	0.42 288	0.29 330	0.35 154	0.25 79	0.86 299	0.64 207	0.67 232	0.65 176	0.60 235	0.29 126	0.60 232	0.34 202	0.15 158	0.12 186	0.17 180	0.15 190	0.21 336	0.13 140

test_sample5	0.47 292	0.26 331	0.49 295	0.36 109	0.22 110	0.64 346	0.39 318	1.13 409	0.81 304	0.77 299	0.94 315	0.64 255	0.54 294	0.65 279	0.43 285	0.21 343	0.16 345	0.22 350	0.20 353	0.22 358	0.20 345

CoDeX	0.47 292	0.20 155	0.49 295	0.42 288	0.25 211	0.75 386	0.36 259	1.27 471	0.80 296	0.82 329	0.96 328	0.62 246	0.57 309	0.60 232	0.36 235	0.17 244	0.12 186	0.17 180	0.15 190	0.16 205	0.14 184

DualNet	0.48 304	0.26 331	0.49 295	0.36 109	0.22 110	0.64 346	0.39 318	1.13 409	0.81 304	0.80 309	1.03 364	0.64 255	0.54 294	0.65 279	0.43 285	0.21 343	0.16 345	0.22 350	0.20 353	0.22 358	0.20 345

ffm	0.44 257	0.26 331	0.49 295	0.37 125	0.25 211	0.55 278	0.37 273	0.68 204	1.04 428	0.73 279	0.96 328	0.71 293	0.53 282	0.57 191	0.25 70	0.16 206	0.10 51	0.25 398	0.21 374	0.16 205	0.16 253

ff1	0.49 322	0.26 331	0.49 295	0.37 125	0.25 211	0.55 278	0.37 273	0.68 204	1.04 428	0.73 279	0.96 328	0.71 293	0.53 282	1.01 443	0.88 446	0.16 206	0.10 51	0.25 398	0.21 374	0.16 205	0.16 253

mmx	0.53 360	0.26 331	0.49 295	0.37 125	0.25 211	0.55 278	0.37 273	1.16 428	1.03 423	0.73 279	0.96 328	0.71 293	0.53 282	1.01 443	0.88 446	0.20 327	0.15 314	0.25 398	0.21 374	0.22 358	0.20 345

xxx	0.53 360	0.26 331	0.49 295	0.37 125	0.25 211	0.55 278	0.37 273	1.16 428	1.03 423	0.73 279	0.96 328	0.71 293	0.53 282	1.01 443	0.88 446	0.20 327	0.15 314	0.25 398	0.21 374	0.22 358	0.20 345

ADStereo(finetuned)	0.37 179	0.16 39	0.49 295	0.34 56	0.19 49	0.30 97	0.30 150	0.68 204	0.91 368	0.70 253	0.77 221	0.43 147	0.69 384	0.45 96	0.33 187	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.12 107

CSP-Net	0.56 385	0.27 348	0.49 295	0.41 248	0.28 304	1.22 485	0.50 403	1.23 456	0.72 243	0.95 415	0.95 324	0.89 376	0.62 341	0.83 383	0.62 383	0.26 414	0.17 364	0.17 180	0.17 271	0.18 263	0.17 271

AACVNet	0.50 338	0.23 252	0.49 295	0.46 371	0.29 330	0.52 259	0.38 295	0.90 318	0.55 174	0.81 320	1.03 364	1.00 405	0.70 397	0.83 383	0.54 359	0.21 343	0.18 381	0.24 385	0.18 298	0.23 375	0.20 345

PFNet+	0.40 222	0.19 120	0.49 295	0.39 182	0.25 211	0.28 73	0.23 57	0.64 174	0.70 231	0.85 352	0.79 242	0.64 255	0.35 174	0.72 330	0.34 202	0.19 304	0.14 285	0.23 370	0.20 353	0.16 205	0.20 345

CRE-IMP	0.36 162	0.23 252	0.49 295	0.42 288	0.24 179	0.41 206	0.21 34	0.57 120	0.41 118	0.65 217	0.72 196	0.53 191	0.37 194	0.61 240	0.38 259	0.17 244	0.11 131	0.19 265	0.15 190	0.21 336	0.18 289

TDLM	0.57 392	0.33 400	0.49 295	0.51 431	0.30 344	0.66 356	0.73 484	1.03 370	1.01 415	0.82 329	1.10 392	0.84 354	0.70 397	0.86 400	0.58 369	0.28 433	0.17 364	0.25 398	0.22 392	0.26 404	0.19 322

rvit_stereo_0083	0.34 129	0.24 289	0.50 308	0.44 327	0.27 281	0.34 146	0.35 237	0.45 73	0.62 189	0.37 92	0.47 111	0.42 139	0.35 174	0.40 61	0.36 235	0.22 368	0.20 405	0.20 295	0.17 271	0.20 313	0.14 184

test_sample7	0.52 354	0.29 374	0.50 308	0.36 109	0.27 281	0.62 330	0.41 344	1.06 382	0.88 345	0.92 401	0.86 280	0.85 356	0.69 384	0.68 308	0.50 334	0.26 414	0.20 405	0.27 428	0.26 442	0.27 414	0.24 395

test_sample6	0.49 322	0.26 331	0.50 308	0.37 125	0.22 110	0.63 339	0.40 329	1.12 407	0.83 314	0.80 309	1.03 364	0.66 273	0.55 300	0.67 298	0.46 320	0.22 368	0.16 345	0.22 350	0.22 392	0.23 375	0.21 363

test_sample4	0.47 292	0.26 331	0.50 308	0.35 90	0.22 110	0.69 364	0.38 295	1.15 422	0.81 304	0.78 303	0.82 256	0.62 246	0.53 282	0.63 259	0.44 301	0.21 343	0.15 314	0.21 336	0.19 328	0.21 336	0.19 322

test_sample3	0.46 277	0.25 312	0.50 308	0.35 90	0.23 150	0.69 364	0.37 273	1.15 422	0.81 304	0.75 286	0.79 242	0.66 273	0.49 260	0.63 259	0.46 320	0.21 343	0.15 314	0.20 295	0.19 328	0.21 336	0.19 322

plain	0.31 107	0.20 155	0.50 308	0.39 182	0.29 330	0.27 56	0.30 150	0.44 69	0.35 76	0.31 56	0.66 183	0.30 54	0.31 148	0.65 279	0.31 165	0.17 244	0.13 251	0.20 295	0.15 190	0.17 239	0.12 107

IER	0.46 277	0.23 252	0.50 308	0.38 154	0.28 304	0.69 364	0.35 237	0.80 281	0.66 215	0.83 341	0.94 315	0.75 321	0.77 423	0.60 232	0.42 280	0.17 244	0.14 285	0.17 180	0.17 271	0.17 239	0.15 207

UDGNet	0.48 304	0.77 507	0.50 308	0.48 386	0.31 366	0.41 206	0.34 213	0.70 227	0.92 373	0.65 217	0.60 163	0.58 214	0.43 229	0.63 259	0.41 276	0.32 461	0.15 314	0.66 518	0.19 328	0.36 461	0.21 363

DEmStereo	0.48 304	0.17 61	0.50 308	0.38 154	0.25 211	0.59 314	0.34 213	0.63 161	0.74 257	0.89 381	1.66 490	0.58 214	1.06 482	0.60 232	0.42 280	0.14 97	0.11 131	0.16 142	0.16 222	0.14 120	0.15 207

ac_64	0.52 354	0.22 231	0.50 308	0.45 350	0.28 304	0.80 403	0.45 373	1.02 366	0.61 188	0.91 393	0.83 262	1.07 429	0.68 380	0.74 342	0.70 404	0.21 343	0.18 381	0.20 295	0.19 328	0.18 263	0.15 207

DMCA	0.45 267	0.26 331	0.50 308	0.38 154	0.28 304	0.51 255	0.34 213	0.93 326	0.68 223	0.75 286	0.83 262	0.79 337	0.53 282	0.51 143	0.54 359	0.21 343	0.16 345	0.21 336	0.16 222	0.19 297	0.21 363

DIP-Stereo	0.39 210	0.21 192	0.50 308	0.41 248	0.28 304	0.62 330	0.27 106	0.77 268	0.40 114	0.64 208	0.86 280	0.52 187	0.33 163	0.66 287	0.42 280	0.15 158	0.13 251	0.17 180	0.14 165	0.15 166	0.15 207
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Selective-RAFT	0.35 144	0.23 252	0.51 320	0.44 327	0.21 91	0.64 346	0.27 106	0.59 131	0.63 200	0.40 114	0.38 84	0.55 198	0.40 215	0.57 191	0.35 219	0.13 58	0.11 131	0.14 77	0.12 101	0.16 205	0.13 140

NINENet	0.50 338	0.29 374	0.51 320	0.45 350	0.32 382	0.70 369	0.34 213	1.10 396	0.88 345	0.80 309	0.94 315	0.65 268	0.49 260	0.73 335	0.51 344	0.22 368	0.20 405	0.25 398	0.18 298	0.22 358	0.21 363

hknet	0.49 322	0.25 312	0.51 320	0.45 350	0.29 330	0.77 393	0.40 329	0.94 331	0.83 314	0.75 286	0.80 245	0.97 398	0.61 335	0.73 335	0.45 310	0.18 274	0.14 285	0.22 350	0.19 328	0.18 263	0.18 289

ADLNet	0.55 374	0.27 348	0.51 320	0.44 327	0.35 408	0.78 397	0.46 377	1.08 390	0.86 332	0.99 428	0.98 342	0.92 387	0.63 347	0.69 314	0.81 427	0.22 368	0.16 345	0.22 350	0.22 392	0.21 336	0.21 363

UPFNet	0.53 360	0.24 289	0.51 320	0.45 350	0.38 427	0.84 422	0.49 398	0.99 350	0.75 260	0.87 367	0.88 296	0.86 361	0.64 358	0.80 369	0.71 409	0.20 327	0.20 405	0.20 295	0.20 353	0.19 297	0.15 207

ITSA-stereo	0.53 360	0.28 362	0.52 325	0.40 217	0.23 150	0.56 291	0.34 213	1.24 463	1.24 475	0.80 309	0.81 252	0.72 302	0.58 318	0.82 375	0.65 391	0.21 343	0.17 364	0.23 370	0.21 374	0.22 358	0.26 407

gcap-zeroshot	0.34 129	0.18 84	0.52 325	0.38 154	0.22 110	0.49 248	0.27 106	0.52 102	0.34 63	0.64 208	0.50 120	0.83 350	0.34 171	0.48 126	0.24 54	0.13 58	0.11 131	0.15 117	0.12 101	0.13 77	0.12 107

PCWNet_CMD	0.48 304	0.24 289	0.52 325	0.39 182	0.27 281	0.63 339	0.30 150	0.95 338	0.96 393	0.86 359	1.07 383	0.79 337	0.44 238	0.57 191	0.43 285	0.17 244	0.12 186	0.21 336	0.16 222	0.24 388	0.19 322

AASNet	0.53 360	0.25 312	0.52 325	0.49 401	0.32 382	0.74 383	0.40 329	1.50 508	0.86 332	0.86 359	0.92 311	0.64 255	0.59 325	0.59 226	0.79 422	0.23 383	0.19 395	0.20 295	0.16 222	0.21 336	0.19 322

CFNet_pseudo	0.46 277	0.24 289	0.52 325	0.37 125	0.27 281	0.58 301	0.30 150	0.86 299	0.88 345	0.82 329	1.03 364	0.75 321	0.47 252	0.58 211	0.44 301	0.17 244	0.12 186	0.24 385	0.16 222	0.24 388	0.19 322

RASNet	0.53 360	0.22 231	0.52 325	0.38 154	0.22 110	0.68 362	0.38 295	0.97 345	0.88 345	0.73 279	1.04 370	1.03 416	0.92 461	0.90 413	0.86 437	0.16 206	0.14 285	0.14 77	0.17 271	0.15 166	0.13 140

MSMDNet	0.48 304	0.24 289	0.52 325	0.39 182	0.27 281	0.63 339	0.30 150	0.96 342	0.96 393	0.86 359	1.07 383	0.79 337	0.44 238	0.57 191	0.43 285	0.17 244	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.23 375	0.19 322

ccs_rob	0.46 277	0.24 289	0.52 325	0.37 125	0.27 281	0.58 301	0.31 172	0.86 299	0.88 345	0.82 329	1.02 360	0.75 321	0.47 252	0.58 211	0.44 301	0.17 244	0.12 186	0.24 385	0.16 222	0.24 388	0.19 322

DCVSM-stereo	0.49 322	0.27 348	0.53 333	0.39 182	0.29 330	0.51 255	0.26 90	0.75 258	0.75 260	1.11 468	0.75 211	1.05 422	0.72 405	0.60 232	0.47 327	0.20 327	0.19 395	0.24 385	0.20 353	0.25 398	0.30 437

MIM_Stereo	0.38 194	0.17 61	0.53 333	0.37 125	0.24 179	0.27 56	0.24 71	0.70 227	0.54 169	0.72 272	1.00 349	0.63 248	0.29 126	0.64 272	0.38 259	0.13 58	0.14 285	0.17 180	0.16 222	0.14 120	0.11 64

LMCR-Stereo	0.53 360	0.30 383	0.53 333	0.58 471	0.30 344	0.83 419	0.36 259	1.19 438	0.76 268	0.88 377	1.04 370	0.56 201	0.62 341	0.82 375	0.67 397	0.19 304	0.15 314	0.19 265	0.14 165	0.23 375	0.17 271

iResNet_ROB	0.52 354	0.21 192	0.53 333	0.37 125	0.21 91	0.61 322	0.29 134	1.51 511	1.32 489	0.90 388	1.02 360	0.80 345	0.62 341	0.76 352	0.43 285	0.16 206	0.12 186	0.13 51	0.09 9	0.15 166	0.18 289

MyStereo8	0.40 222	0.20 155	0.54 337	0.41 248	0.29 330	0.53 267	0.29 134	0.65 175	0.49 153	0.71 260	0.98 342	0.58 214	0.43 229	0.50 136	0.51 344	0.15 158	0.12 186	0.16 142	0.14 165	0.19 297	0.19 322

GMStereo	0.39 210	0.37 422	0.54 337	0.40 217	0.26 252	0.42 213	0.36 259	0.59 131	1.04 428	0.55 167	0.51 129	0.37 101	0.35 174	0.54 164	0.41 276	0.19 304	0.13 251	0.16 142	0.17 271	0.24 388	0.18 289
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AANet_RVC	0.57 392	0.32 392	0.54 337	0.45 350	0.27 281	0.57 296	0.48 392	1.00 354	1.28 485	0.86 359	1.33 452	0.87 367	0.58 318	1.07 456	0.75 416	0.18 274	0.12 186	0.15 117	0.13 135	0.18 263	0.18 289

StereoDRNet-Refined	0.58 399	0.32 392	0.54 337	0.46 371	0.30 344	0.96 440	0.40 329	1.00 354	0.94 386	1.12 469	1.08 386	0.96 396	0.67 374	0.90 413	0.89 456	0.17 244	0.13 251	0.22 350	0.21 374	0.20 313	0.19 322
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MeshStereo	1.34 511	0.43 451	0.54 337	0.44 327	0.34 402	1.66 514	0.60 448	1.94 528	1.37 492	4.47 553	3.25 531	4.71 545	1.94 530	1.92 524	1.17 491	0.35 480	0.35 499	0.37 478	0.31 468	0.32 441	0.32 448
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
CFNet_ucs	0.50 338	0.24 289	0.55 342	0.38 154	0.31 366	0.58 301	0.33 202	0.98 348	0.93 379	0.88 377	1.19 428	0.80 345	0.49 260	0.63 259	0.43 285	0.21 343	0.15 314	0.26 416	0.18 298	0.26 404	0.22 381

dd	0.43 250	0.38 432	0.55 342	0.44 327	0.25 211	0.47 241	0.38 295	0.70 227	1.05 432	0.59 177	0.65 176	0.42 139	0.39 209	0.66 287	0.50 334	0.24 394	0.15 314	0.21 336	0.15 190	0.22 358	0.18 289

SACVNet	0.58 399	0.34 405	0.55 342	0.55 461	0.36 412	0.63 339	0.48 392	1.13 409	0.77 275	1.02 441	1.06 380	1.02 414	0.74 410	0.90 413	0.51 344	0.27 423	0.21 415	0.25 398	0.24 420	0.29 421	0.36 466

SFCPSM	0.47 292	0.21 192	0.55 342	0.40 217	0.27 281	0.87 427	0.37 273	1.33 482	0.77 275	0.80 309	0.84 267	0.54 195	0.49 260	0.57 191	0.37 251	0.18 274	0.13 251	0.18 225	0.20 353	0.16 205	0.15 207

delet	0.55 374	0.24 289	0.55 342	0.44 327	0.33 393	1.07 461	0.50 403	1.00 354	0.86 332	0.85 352	0.96 328	0.90 381	0.63 347	0.83 383	0.74 415	0.18 274	0.18 381	0.20 295	0.21 374	0.16 205	0.15 207

GANet	0.70 430	0.37 422	0.55 342	0.51 431	0.34 402	0.94 434	0.96 508	1.08 390	0.94 386	1.04 450	1.98 506	1.13 448	0.88 454	1.12 464	0.66 394	0.25 404	0.26 454	0.27 428	0.22 392	0.31 436	0.22 381

DDVS	0.52 354	0.30 383	0.56 348	0.41 248	0.31 366	0.71 374	0.34 213	0.91 322	0.67 218	0.85 352	0.89 300	1.12 442	0.46 248	0.86 400	0.60 377	0.22 368	0.16 345	0.22 350	0.18 298	0.25 398	0.26 407

ssnet_v2	0.58 399	0.28 362	0.56 348	0.43 308	0.29 330	0.95 437	0.59 446	1.13 409	0.99 405	0.93 405	0.80 245	0.99 402	0.64 358	0.82 375	0.94 462	0.25 404	0.22 421	0.23 370	0.24 420	0.20 313	0.19 322

acv_ft	0.51 345	0.23 252	0.56 348	0.44 327	0.28 304	0.86 426	0.39 318	0.91 322	0.80 296	0.97 420	0.96 328	0.79 337	0.59 325	0.63 259	0.87 443	0.17 244	0.15 314	0.16 142	0.15 190	0.17 239	0.15 207

BEATNet_4x	0.46 277	0.32 392	0.56 348	0.37 125	0.19 49	0.63 339	0.35 237	1.01 363	0.72 243	0.77 299	0.83 262	0.70 289	0.59 325	0.68 308	0.53 354	0.16 206	0.12 186	0.16 142	0.14 165	0.24 388	0.16 253

CRFU-Net	0.57 392	0.27 348	0.57 352	0.46 371	0.30 344	1.20 483	0.52 421	1.10 396	0.56 180	1.00 433	0.98 342	1.06 424	0.79 430	0.81 372	0.71 409	0.21 343	0.19 395	0.18 225	0.16 222	0.18 263	0.19 322

iRaft-Stereo_20w	0.39 210	0.19 120	0.57 352	0.37 125	0.27 281	0.31 112	0.24 71	1.44 502	0.29 37	0.69 247	0.53 142	0.60 235	0.42 223	0.83 383	0.27 117	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.13 135	0.15 166	0.13 140

GES	0.44 257	0.23 252	0.57 352	0.40 217	0.30 344	0.59 314	0.36 259	0.96 342	0.68 223	0.74 284	0.83 262	0.47 166	0.48 257	0.67 298	0.43 285	0.22 368	0.16 345	0.17 180	0.16 222	0.18 263	0.23 387

HGLStereo	0.56 385	0.28 362	0.57 352	0.50 415	0.37 418	0.80 403	0.45 373	1.02 366	0.78 285	0.86 359	1.14 409	0.89 376	0.82 438	0.76 352	0.73 412	0.21 343	0.20 405	0.19 265	0.18 298	0.19 297	0.21 363

PFNet	0.42 240	0.18 84	0.58 356	0.43 308	0.24 179	0.43 216	0.32 192	0.74 252	0.78 285	1.00 433	0.74 209	0.68 281	0.39 209	0.72 330	0.37 251	0.16 206	0.10 51	0.20 295	0.15 190	0.16 205	0.13 140

IPLG	0.39 210	0.20 155	0.59 357	0.40 217	0.24 179	0.54 273	0.27 106	0.75 258	0.63 200	0.84 348	0.81 252	0.32 64	0.32 153	0.60 232	0.45 310	0.13 58	0.11 131	0.16 142	0.13 135	0.13 77	0.12 107

MIPNet	0.37 179	0.21 192	0.59 357	0.39 182	0.25 211	0.50 251	0.28 124	0.77 268	0.70 231	0.65 217	0.60 163	0.40 123	0.49 260	0.44 92	0.37 251	0.14 97	0.11 131	0.16 142	0.13 135	0.14 120	0.13 140

TRStereo	0.37 179	0.27 348	0.59 357	0.47 380	0.41 443	0.29 85	0.30 150	0.84 292	0.59 185	0.52 158	0.41 90	0.52 187	0.26 88	0.73 335	0.27 117	0.17 244	0.12 186	0.19 265	0.19 328	0.13 77	0.11 64

DMCA-RVC	0.51 345	0.30 383	0.59 357	0.50 415	0.32 382	0.54 273	0.38 295	0.86 299	0.68 223	0.94 408	0.86 280	0.91 383	0.68 380	0.70 320	0.59 374	0.23 383	0.18 381	0.31 453	0.23 405	0.26 404	0.19 322

DeepPruner_ROB	0.53 360	0.34 405	0.59 357	0.41 248	0.30 344	0.50 251	0.43 361	1.19 438	0.70 231	0.85 352	1.05 374	0.86 361	0.55 300	0.84 388	0.51 344	0.29 440	0.23 431	0.22 350	0.22 392	0.26 404	0.25 402

DAS	0.51 345	0.25 312	0.60 362	0.48 386	0.31 366	0.58 301	0.41 344	0.83 289	0.97 396	0.89 381	1.12 397	0.70 289	0.75 414	0.82 375	0.43 285	0.17 244	0.13 251	0.18 225	0.15 190	0.20 313	0.18 289

SepStereo	0.51 345	0.25 312	0.60 362	0.48 386	0.31 366	0.58 301	0.41 344	0.83 289	0.97 396	0.89 381	1.12 397	0.70 289	0.75 414	0.93 429	0.43 285	0.17 244	0.13 251	0.18 225	0.15 190	0.20 313	0.18 289

MyStereo06	0.38 194	0.21 192	0.61 364	0.41 248	0.28 304	0.41 206	0.50 403	0.95 338	0.35 76	0.62 190	0.54 144	0.76 327	0.27 98	0.50 136	0.29 152	0.14 97	0.13 251	0.18 225	0.17 271	0.17 239	0.15 207

MMNet	0.55 374	0.25 312	0.61 364	0.43 308	0.34 402	1.07 461	0.39 318	0.87 306	0.91 368	0.91 393	0.93 314	0.86 361	0.76 417	0.81 372	0.76 417	0.15 158	0.14 285	0.18 225	0.19 328	0.20 313	0.16 253

MLCV	0.47 292	0.24 289	0.61 364	0.37 125	0.17 17	0.61 322	0.33 202	0.80 281	0.87 341	0.94 408	1.13 404	0.72 302	0.43 229	0.89 411	0.51 344	0.13 58	0.10 51	0.13 51	0.11 75	0.14 120	0.12 107

UGAM-zero	0.46 277	0.19 120	0.62 367	0.37 125	0.23 150	0.34 146	0.21 34	1.15 422	0.39 113	0.66 229	0.61 166	1.70 504	0.91 457	0.75 348	0.25 70	0.14 97	0.11 131	0.15 117	0.12 101	0.13 77	0.13 140

SMFormer	0.51 345	0.23 252	0.62 367	0.34 56	0.20 73	0.62 330	0.34 213	1.21 444	1.02 418	0.81 320	1.01 352	0.71 293	0.65 364	0.84 388	0.55 364	0.19 304	0.15 314	0.18 225	0.16 222	0.18 263	0.18 289

tta	0.51 345	0.23 252	0.62 367	0.34 56	0.20 73	0.62 330	0.34 213	1.21 444	1.02 418	0.81 320	1.01 352	0.71 293	0.65 364	0.84 388	0.55 364	0.19 304	0.15 314	0.18 225	0.16 222	0.15 166	0.14 184

qqq1	0.49 322	0.23 252	0.62 367	0.34 56	0.20 73	0.62 330	0.34 213	1.21 444	1.02 418	0.81 320	1.01 352	0.71 293	0.65 364	0.84 388	0.34 202	0.19 304	0.15 314	0.14 77	0.12 101	0.15 166	0.14 184

fff1	0.49 322	0.23 252	0.62 367	0.34 56	0.20 73	0.62 330	0.34 213	1.21 444	1.02 418	0.81 320	1.01 352	0.71 293	0.65 364	0.84 388	0.34 202	0.19 304	0.15 314	0.14 77	0.12 101	0.15 166	0.14 184

DSFCA	0.55 374	0.25 312	0.62 367	0.40 217	0.36 412	0.74 383	0.52 421	1.04 373	0.82 309	1.06 455	0.84 267	0.89 376	0.63 347	0.99 439	0.58 369	0.25 404	0.21 415	0.21 336	0.21 374	0.21 336	0.19 322

PS-NSSS	0.58 399	0.44 455	0.62 367	0.42 288	0.33 393	0.66 356	0.58 443	1.02 366	0.86 332	0.77 299	1.28 442	0.72 302	0.64 358	0.82 375	0.59 374	0.31 450	0.26 454	0.40 486	0.27 448	0.33 447	0.26 407

DN-CSS_ROB	0.43 250	0.26 331	0.62 367	0.40 217	0.29 330	0.44 224	0.27 106	0.77 268	0.75 260	0.72 272	1.09 390	0.48 171	0.43 229	0.69 314	0.37 251	0.15 158	0.12 186	0.21 336	0.19 328	0.18 263	0.16 253

MSMD_ROB	1.21 505	0.49 465	0.62 367	0.59 475	0.50 480	1.62 513	0.67 462	1.23 456	1.24 475	2.45 533	3.77 540	3.09 533	2.98 546	1.32 489	0.81 427	0.45 500	0.41 511	0.49 507	0.51 519	0.47 493	0.44 494

Anonymous_2	0.82 456	0.44 455	0.63 376	0.40 217	0.43 454	0.80 403	0.52 421	0.72 239	0.77 275	0.71 260	0.60 163	0.87 367	0.76 417	0.75 348	0.58 369	0.52 511	0.54 525	0.54 512	4.82 564	0.56 508	0.40 482

CIPLG	0.41 233	0.21 192	0.63 376	0.45 350	0.33 393	0.52 259	0.33 202	0.65 175	0.60 187	0.82 329	0.96 328	0.46 163	0.32 153	0.55 169	0.44 301	0.16 206	0.12 186	0.15 117	0.14 165	0.13 77	0.14 184

IPLGR	0.39 210	0.21 192	0.63 376	0.39 182	0.22 110	0.49 248	0.29 134	0.76 265	0.74 257	0.78 303	0.77 221	0.44 153	0.42 223	0.47 116	0.38 259	0.13 58	0.12 186	0.16 142	0.14 165	0.15 166	0.13 140

GEStereo_RVC	0.55 374	0.29 374	0.63 376	0.49 401	0.31 366	0.70 369	0.54 429	1.22 452	0.92 373	0.82 329	0.85 277	0.85 356	0.63 347	0.90 413	0.65 391	0.24 394	0.16 345	0.19 265	0.16 222	0.21 336	0.22 381

RP	0.76 443	0.36 416	0.63 376	0.66 497	0.58 501	0.80 403	0.55 433	1.14 418	1.22 472	0.97 420	1.65 488	1.43 485	1.32 504	1.01 443	0.84 432	0.33 469	0.30 475	0.36 473	0.30 461	0.34 453	0.34 459

rvit_0105_6	0.38 194	0.28 362	0.64 381	0.50 415	0.30 344	0.39 188	0.38 295	0.51 93	0.67 218	0.40 114	0.45 100	0.50 179	0.41 221	0.54 164	0.36 235	0.27 423	0.26 454	0.24 385	0.21 374	0.22 358	0.16 253

dad	0.58 399	0.50 469	0.64 381	0.43 308	0.30 344	0.59 314	0.36 259	0.78 274	1.25 480	1.01 438	1.17 422	1.15 451	0.53 282	0.68 308	0.50 334	0.35 480	0.23 431	0.37 478	0.21 374	0.29 421	0.20 345

IPLGR_C	0.40 222	0.21 192	0.64 381	0.45 350	0.33 393	0.52 259	0.34 213	0.66 184	0.62 189	0.82 329	0.92 311	0.45 155	0.32 153	0.52 149	0.46 320	0.17 244	0.12 186	0.15 117	0.14 165	0.13 77	0.14 184

MANE	4.13 551	0.51 472	0.64 381	0.66 497	0.56 496	6.89 556	0.99 511	7.55 559	12.04 559	6.68 560	8.57 562	10.69 562	9.45 559	7.59 560	6.39 551	0.49 507	0.43 517	0.48 504	0.98 540	0.49 496	0.48 507

RYNet	0.72 438	0.35 411	0.64 381	0.53 451	0.67 508	1.31 492	0.67 462	1.20 442	1.18 464	1.05 452	0.87 288	1.27 458	0.93 466	0.93 429	1.27 499	0.22 368	0.16 345	0.26 416	0.23 405	0.40 473	0.39 479

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 360	0.32 392	0.64 381	0.44 327	0.30 344	0.66 356	0.44 370	1.04 373	0.88 345	0.91 393	0.91 307	0.99 402	0.60 329	0.68 308	0.60 377	0.21 343	0.17 364	0.22 350	0.22 392	0.21 336	0.21 363
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
FC-DCNN v2	1.65 526	0.51 472	0.65 387	0.61 483	0.49 478	1.61 511	0.70 477	1.75 526	1.56 510	4.74 557	4.91 554	6.46 556	3.31 548	1.91 523	1.11 485	0.46 501	0.42 513	0.47 500	0.46 505	0.48 494	0.46 499

ACRE	0.40 222	0.21 192	0.65 387	0.45 350	0.33 393	0.51 255	0.33 202	0.66 184	0.63 200	0.80 309	0.92 311	0.45 155	0.32 153	0.52 149	0.45 310	0.16 206	0.12 186	0.15 117	0.14 165	0.13 77	0.14 184

ADLNet2	0.55 374	0.25 312	0.65 387	0.47 380	0.30 344	0.83 419	0.50 403	1.05 378	0.95 392	0.80 309	0.98 342	0.99 402	0.69 384	0.77 359	0.73 412	0.20 327	0.16 345	0.17 180	0.18 298	0.21 336	0.21 363

FCDSN-DC	1.39 516	0.56 485	0.65 387	0.74 511	0.59 502	1.38 495	0.63 455	1.35 487	1.39 495	3.26 547	4.50 551	4.61 543	2.63 541	1.58 507	1.03 477	0.46 501	0.42 513	0.48 504	0.47 510	0.50 498	0.50 511
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCCL2	0.72 438	0.41 447	0.65 387	0.64 489	0.44 461	0.98 446	1.20 523	1.11 402	1.00 411	0.98 425	0.96 328	1.49 491	0.87 451	0.90 413	0.79 422	0.31 450	0.26 454	0.39 483	0.39 491	0.32 441	0.32 448

PSMNet_ROB	0.64 415	0.37 422	0.65 387	0.56 464	0.42 449	0.97 442	0.83 494	1.21 444	0.92 373	0.79 307	1.02 360	1.08 431	0.63 347	0.82 375	0.91 460	0.29 440	0.20 405	0.31 453	0.31 468	0.26 404	0.23 387

ISRNet	0.56 385	0.24 289	0.66 393	0.56 464	0.36 412	0.44 224	0.25 79	0.82 286	0.84 319	1.07 458	1.25 437	0.91 383	0.60 329	0.66 287	0.58 369	0.35 480	0.26 454	0.36 473	0.33 477	0.30 430	0.42 487

UNet	0.54 372	0.26 331	0.66 393	0.44 327	0.40 436	0.99 447	0.41 344	0.98 348	0.75 260	0.83 341	0.89 300	1.04 418	0.72 405	0.73 335	0.62 383	0.19 304	0.14 285	0.20 295	0.17 271	0.20 313	0.17 271

FC-DCNN	1.59 522	0.51 472	0.66 393	0.61 483	0.49 478	1.56 508	0.70 477	1.66 522	1.53 506	4.64 554	4.62 552	5.85 552	3.34 550	1.84 521	1.11 485	0.46 501	0.42 513	0.47 500	0.46 505	0.48 494	0.46 499

DRN-Test	0.66 419	0.32 392	0.66 393	0.50 415	0.39 431	1.15 476	0.61 453	1.49 507	1.01 415	1.12 469	1.08 386	1.06 424	0.69 384	0.77 359	0.94 462	0.23 383	0.17 364	0.26 416	0.25 429	0.25 398	0.21 363

PAM_32	0.46 277	0.19 120	0.67 397	0.39 182	0.24 179	0.75 386	0.27 106	0.95 338	0.34 63	0.68 238	0.44 97	1.91 512	0.65 364	0.62 248	0.26 99	0.15 158	0.10 51	0.16 142	0.15 190	0.14 120	0.13 140

IGEV_Zeroshot_test	0.34 129	0.18 84	0.67 397	0.39 182	0.28 304	0.30 97	0.25 79	0.74 252	0.31 47	0.62 190	0.57 156	0.54 195	0.25 73	0.53 158	0.27 117	0.14 97	0.10 51	0.15 117	0.14 165	0.14 120	0.12 107

SQANet	0.82 456	0.74 504	0.67 397	1.13 527	0.98 525	1.11 469	0.47 384	1.07 386	0.83 314	0.91 393	1.05 374	1.03 416	0.74 410	1.01 443	0.64 389	0.61 519	0.24 439	1.03 528	0.35 482	1.18 531	0.58 517

UDG	0.88 469	0.82 513	0.67 397	1.00 522	0.96 522	1.02 451	0.57 442	1.13 409	0.99 405	0.90 388	0.97 341	1.31 464	0.99 475	0.85 395	0.84 432	0.54 516	0.32 489	1.77 536	0.40 494	0.94 524	0.66 519

LL-Strereo	0.57 392	0.27 348	0.68 401	0.48 386	0.34 402	0.39 188	0.48 392	0.94 331	0.97 396	0.83 341	0.78 232	1.10 438	1.18 494	1.33 490	0.49 333	0.17 244	0.14 285	0.22 350	0.19 328	0.16 205	0.17 271

DDUNet	1.06 492	2.56 557	0.68 401	1.21 529	1.26 534	1.03 454	0.69 472	1.11 402	0.94 386	0.96 416	1.22 430	1.27 458	0.82 438	0.93 429	0.72 411	0.84 527	0.38 504	1.99 539	0.60 524	1.10 530	0.85 527

AF-Net	0.81 455	0.39 438	0.68 401	0.64 489	0.54 491	0.91 429	0.51 418	1.61 519	1.31 488	0.96 416	2.02 507	1.46 486	1.26 502	1.11 463	0.99 472	0.32 461	0.24 439	0.39 483	0.27 448	0.30 430	0.25 402

StereoDRNet	0.64 415	0.33 400	0.68 401	0.51 431	0.43 454	1.03 454	0.53 425	1.47 504	0.99 405	1.10 466	0.87 288	1.07 429	0.71 401	0.82 375	0.88 446	0.23 383	0.19 395	0.25 398	0.23 405	0.27 414	0.19 322

DISCO	0.70 430	0.26 331	0.68 401	0.44 327	0.31 366	1.14 474	0.51 418	1.23 456	1.23 473	0.81 320	1.05 374	1.50 492	0.85 446	1.82 520	1.03 477	0.19 304	0.15 314	0.18 225	0.16 222	0.24 388	0.23 387

XPNet_ROB	0.70 430	0.35 411	0.68 401	0.52 443	0.40 436	0.79 400	0.85 500	1.16 428	0.94 386	1.33 492	1.15 415	1.38 480	0.83 443	1.03 450	0.90 458	0.32 461	0.25 447	0.26 416	0.24 420	0.31 436	0.28 423

sCroCo_RVC	0.35 144	0.28 362	0.69 407	0.51 431	0.39 431	0.41 206	0.31 172	0.49 83	0.45 141	0.31 56	0.48 113	0.38 109	0.32 153	0.46 109	0.32 175	0.21 343	0.22 421	0.19 265	0.19 328	0.21 336	0.20 345

iResNetv2_ROB	0.52 354	0.27 348	0.69 407	0.38 154	0.25 211	0.62 330	0.35 237	1.17 433	1.01 415	0.99 428	1.06 380	0.88 372	0.67 374	0.66 287	0.39 265	0.19 304	0.13 251	0.15 117	0.11 75	0.18 263	0.16 253

NaN_ROB	0.69 428	0.44 455	0.69 407	0.51 431	0.33 393	0.97 442	1.06 515	1.22 452	1.19 466	1.24 486	0.96 328	1.08 431	0.78 428	1.20 472	0.67 397	0.24 394	0.30 475	0.23 370	0.24 420	0.23 375	0.25 402

LALA_ROB	0.74 441	0.43 451	0.69 407	0.54 457	0.40 436	1.01 449	0.95 507	1.21 444	1.07 445	1.22 483	1.12 397	1.56 498	0.79 430	1.04 452	0.86 437	0.33 469	0.22 421	0.35 468	0.30 461	0.35 457	0.31 444

PAM	0.46 277	0.19 120	0.70 411	0.40 217	0.26 252	0.75 386	0.33 202	0.85 295	0.34 63	0.70 253	0.46 105	1.83 507	0.63 347	0.61 240	0.26 99	0.15 158	0.10 51	0.16 142	0.14 165	0.14 120	0.13 140

rvit_stereo_0075_2	0.47 292	0.37 422	0.70 411	0.53 451	0.46 472	0.43 216	0.36 259	0.81 284	0.67 218	0.55 167	0.74 209	0.59 229	0.43 229	0.63 259	0.43 285	0.32 461	0.23 431	0.35 468	0.25 429	0.30 430	0.25 402

gwcnet-sp	0.48 304	0.23 252	0.70 411	0.40 217	0.26 252	0.81 408	0.41 344	0.89 313	0.84 319	0.91 393	0.76 217	0.66 273	0.61 335	0.66 287	0.50 334	0.18 274	0.17 364	0.18 225	0.18 298	0.18 263	0.18 289

scenet	0.48 304	0.23 252	0.70 411	0.40 217	0.26 252	0.81 408	0.41 344	0.89 313	0.84 319	0.91 393	0.76 217	0.66 273	0.61 335	0.66 287	0.50 334	0.18 274	0.17 364	0.18 225	0.18 298	0.18 263	0.18 289

ssnet	0.48 304	0.23 252	0.70 411	0.40 217	0.26 252	0.81 408	0.41 344	0.89 313	0.84 319	0.91 393	0.76 217	0.66 273	0.61 335	0.66 287	0.50 334	0.18 274	0.17 364	0.18 225	0.18 298	0.18 263	0.18 289

rvit_0105_4	0.41 233	0.29 374	0.71 416	0.50 415	0.29 330	0.41 206	0.41 344	0.55 113	0.73 250	0.45 131	0.48 113	0.55 198	0.44 238	0.57 191	0.36 235	0.28 433	0.26 454	0.25 398	0.22 392	0.23 375	0.18 289

DispNO	0.47 292	0.23 252	0.71 416	0.39 182	0.31 366	0.60 320	0.38 295	0.89 313	0.77 275	0.75 286	0.84 267	0.72 302	0.54 294	0.73 335	0.46 320	0.19 304	0.14 285	0.20 295	0.18 298	0.16 205	0.17 271

test-1	0.36 162	0.19 120	0.71 416	0.46 371	0.26 252	0.44 224	0.36 259	0.60 141	0.59 185	0.48 145	0.67 187	0.53 191	0.36 190	0.40 61	0.29 152	0.14 97	0.11 131	0.16 142	0.14 165	0.15 166	0.16 253

RGC	0.79 451	0.59 489	0.71 416	0.65 494	0.65 507	0.92 433	0.58 443	1.29 474	1.05 432	1.07 458	1.45 475	1.47 489	1.03 479	1.21 476	0.88 446	0.32 461	0.30 475	0.48 504	0.40 494	0.37 466	0.37 471

stereogan	0.80 452	0.31 388	0.71 416	0.59 475	0.50 480	1.72 518	0.48 392	1.35 487	1.37 492	1.00 433	1.46 477	1.56 498	0.95 470	1.29 486	0.84 432	0.28 433	0.29 471	0.29 444	0.25 429	0.38 470	0.38 477

DualNet (step1)	0.57 392	0.36 416	0.72 421	0.38 154	0.30 344	0.71 374	0.43 361	1.06 382	0.88 345	0.92 401	0.86 280	0.85 356	0.69 384	0.68 308	0.50 334	0.41 495	0.20 405	0.40 486	0.41 499	0.36 461	0.33 452

test_sample9	1.05 491	0.36 416	0.72 421	0.38 154	0.30 344	0.71 374	0.43 361	1.06 382	0.88 345	0.92 401	0.86 280	0.85 356	0.69 384	1.20 472	1.36 502	0.41 495	8.41 565	0.40 486	0.41 499	0.36 461	0.33 452

test_sample8	1.25 508	0.36 416	0.72 421	0.38 154	0.30 344	0.71 374	0.43 361	1.13 409	0.75 260	1.50 498	0.95 324	3.29 537	1.59 517	1.20 472	1.36 502	0.41 495	8.41 565	0.40 486	0.41 499	0.36 461	0.33 452

rvit_0105_5	0.42 240	0.31 388	0.73 424	0.50 415	0.29 330	0.44 224	0.42 354	0.61 147	0.74 257	0.51 152	0.51 129	0.60 235	0.47 252	0.57 191	0.38 259	0.27 423	0.25 447	0.25 398	0.23 405	0.22 358	0.18 289

fast-acv-ft	0.64 415	0.30 383	0.73 424	0.45 350	0.34 402	1.17 479	0.49 398	0.86 299	0.98 400	1.02 441	1.36 455	1.29 461	0.85 446	0.76 352	0.81 427	0.21 343	0.23 431	0.23 370	0.23 405	0.21 336	0.20 345

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 423	0.81 510	0.73 424	0.53 451	0.37 418	1.40 496	0.53 425	1.04 373	0.79 294	0.88 377	0.94 315	0.95 393	0.53 282	0.93 429	0.58 369	0.39 490	0.30 475	0.57 514	0.31 468	0.53 504	0.30 437

Nwc_Net	0.78 448	0.38 432	0.73 424	0.60 481	0.55 493	1.05 459	0.55 433	1.67 523	1.05 432	0.88 377	1.86 502	1.40 483	1.09 485	1.10 461	0.87 443	0.30 447	0.25 447	0.36 473	0.38 487	0.29 421	0.29 429

ETE_ROB	0.70 430	0.49 465	0.73 424	0.56 464	0.36 412	0.79 400	0.87 501	1.14 418	0.93 379	1.19 478	1.18 424	1.39 481	0.82 438	0.99 439	0.80 424	0.26 414	0.21 415	0.31 453	0.26 442	0.33 447	0.34 459

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 240	0.20 155	0.74 429	0.38 154	0.43 454	0.39 188	0.26 90	0.94 331	0.49 153	0.53 161	0.77 221	0.93 389	0.45 243	0.63 259	0.24 54	0.16 206	0.10 51	0.17 180	0.18 298	0.20 313	0.20 345

GCST	0.83 463	1.22 530	0.74 429	1.58 535	1.01 528	1.06 460	0.23 57	0.78 274	0.78 285	0.97 420	0.65 176	0.78 335	0.35 174	0.92 423	0.34 202	0.96 530	0.65 530	1.20 530	0.81 533	0.91 522	0.70 520

GMStereo_Zeroshot	0.49 322	0.44 455	0.74 429	0.49 401	0.27 281	0.56 291	0.29 134	0.73 250	0.76 268	0.86 359	0.94 315	0.91 383	0.36 190	0.74 342	0.43 285	0.26 414	0.14 285	0.26 416	0.15 190	0.36 461	0.18 289

edge stereo	0.76 443	0.38 432	0.74 429	0.52 443	0.43 454	0.80 403	0.53 425	1.28 473	1.06 439	1.28 488	1.38 463	1.81 506	1.11 487	1.08 458	0.85 436	0.33 469	0.32 489	0.41 490	0.28 453	0.32 441	0.36 466

ToySt	0.49 322	0.27 348	0.75 433	0.40 217	0.27 281	0.64 346	0.49 398	0.84 292	0.77 275	0.60 181	0.83 262	0.88 372	0.66 371	0.70 320	0.56 366	0.16 206	0.17 364	0.21 336	0.20 353	0.21 336	0.19 322

RAFT + AFF	0.53 360	0.29 374	0.75 433	0.51 431	0.32 382	0.63 339	0.60 448	1.00 354	0.91 368	0.78 303	0.87 288	0.83 350	0.58 318	0.80 369	0.47 327	0.17 244	0.20 405	0.23 370	0.22 392	0.18 263	0.18 289

ccnet	0.82 456	0.57 487	0.75 433	0.54 457	0.59 502	1.09 468	0.66 460	1.38 493	0.94 386	1.12 469	1.44 472	1.29 461	0.92 461	0.95 438	1.24 495	0.49 507	0.42 513	0.50 509	0.47 510	0.51 499	0.46 499

FAT-Stereo	0.73 440	0.33 400	0.75 433	0.49 401	0.37 418	0.71 374	0.59 446	1.36 490	1.30 487	1.03 449	1.40 464	1.59 501	1.15 490	0.87 402	0.86 437	0.28 433	0.28 466	0.28 436	0.23 405	0.28 417	0.38 477

NVstereo2D	0.60 409	0.30 383	0.75 433	0.48 386	0.43 454	0.89 428	0.48 392	1.05 378	1.15 459	0.66 229	0.86 280	0.88 372	0.70 397	0.99 439	0.65 391	0.32 461	0.15 314	0.28 436	0.20 353	0.40 473	0.36 466

rvit_105_1	0.54 372	0.40 443	0.76 438	0.58 471	0.37 418	0.59 314	0.68 467	0.70 227	0.94 386	0.82 329	0.69 190	0.73 313	0.58 318	0.78 363	0.54 359	0.32 461	0.29 471	0.31 453	0.34 479	0.23 375	0.20 345

STTStereo	0.55 374	0.37 422	0.76 438	0.44 327	0.31 366	0.60 320	0.44 370	0.96 342	0.86 332	0.99 428	0.90 304	0.96 396	0.58 318	0.71 325	0.61 381	0.25 404	0.23 431	0.26 416	0.32 474	0.24 388	0.23 387

NCC-stereo	0.78 448	0.40 443	0.76 438	0.61 483	0.67 508	0.81 408	0.69 472	1.54 515	1.11 452	0.90 388	1.36 455	1.33 472	1.16 491	1.19 470	0.88 446	0.31 450	0.30 475	0.37 478	0.48 512	0.33 447	0.33 452

Abc-Net	0.78 448	0.40 443	0.76 438	0.61 483	0.67 508	0.81 408	0.69 472	1.54 515	1.11 452	0.90 388	1.36 455	1.33 472	1.16 491	1.19 470	0.88 446	0.31 450	0.30 475	0.37 478	0.48 512	0.33 447	0.33 452
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
WCMA_ROB	1.14 498	0.36 416	0.76 438	0.49 401	0.44 461	1.23 487	0.67 462	1.11 402	1.23 473	2.84 540	3.95 546	3.28 536	1.83 527	1.25 481	0.99 472	0.44 499	0.34 497	0.34 466	0.37 484	0.41 479	0.40 482

rvit_0105_3	0.47 292	0.34 405	0.77 443	0.54 457	0.31 366	0.49 248	0.47 384	0.63 161	0.79 294	0.65 217	0.59 161	0.64 255	0.50 271	0.65 279	0.39 265	0.29 440	0.27 462	0.29 444	0.28 453	0.21 336	0.20 345

CSAN	0.83 463	0.49 465	0.77 443	0.60 481	0.41 443	1.14 474	1.06 515	1.19 438	1.46 502	1.32 490	1.43 470	1.37 479	1.19 496	1.27 485	0.86 437	0.39 490	0.31 484	0.36 473	0.37 484	0.35 457	0.34 459

ARAFT	0.47 292	0.24 289	0.79 445	0.42 288	0.25 211	0.55 278	0.55 433	0.75 258	0.81 304	0.89 381	0.75 211	0.73 313	0.47 252	0.88 405	0.37 251	0.15 158	0.12 186	0.23 370	0.22 392	0.14 120	0.13 140

iResNet	0.49 322	0.29 374	0.79 445	0.42 288	0.21 91	0.61 322	0.40 329	0.82 286	0.99 405	0.87 367	1.12 397	0.69 285	0.53 282	0.78 363	0.51 344	0.15 158	0.11 131	0.14 77	0.12 101	0.17 239	0.15 207

DFGA-Net	0.45 267	0.29 374	0.80 447	0.42 288	0.32 382	0.53 267	0.35 237	0.78 274	0.89 358	0.66 229	0.75 211	0.48 171	0.39 209	0.74 342	0.60 377	0.15 158	0.13 251	0.19 265	0.18 298	0.20 313	0.17 271

PWCDC_ROB	0.89 471	0.49 465	0.80 447	0.74 511	0.40 436	1.03 454	0.39 318	1.33 482	2.35 533	1.02 441	3.77 540	0.81 348	0.92 461	1.20 472	0.90 458	0.34 475	0.22 421	0.24 385	0.20 353	0.34 453	0.29 429

PA-Net	0.67 423	0.43 451	0.83 449	0.50 415	0.53 488	0.94 434	0.68 467	1.10 396	1.14 458	0.80 309	0.88 296	0.87 367	0.77 423	1.02 448	0.88 446	0.24 394	0.41 511	0.29 444	0.44 504	0.26 404	0.34 459
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
pcwnet_v2	0.58 399	0.28 362	0.84 450	0.45 350	0.35 408	0.61 322	0.35 237	1.27 471	1.21 470	0.99 428	1.27 440	0.72 302	0.58 318	0.67 298	0.48 331	0.27 423	0.21 415	0.24 385	0.23 405	0.29 421	0.29 429

sAnonymous2	0.40 222	0.39 438	0.85 451	0.48 386	0.37 418	0.40 192	0.46 377	0.57 120	0.52 162	0.38 100	0.46 105	0.35 89	0.42 223	0.43 81	0.30 158	0.19 304	0.14 285	0.18 225	0.17 271	0.57 510	0.44 494

CroCo_RVC	0.40 222	0.39 438	0.85 451	0.48 386	0.37 418	0.40 192	0.46 377	0.57 120	0.52 162	0.38 100	0.46 105	0.35 89	0.42 223	0.43 81	0.30 158	0.19 304	0.14 285	0.18 225	0.17 271	0.57 510	0.44 494

CC-Net-ROB	0.82 456	0.96 521	0.85 451	0.58 471	0.45 465	1.27 490	0.70 477	1.17 433	1.02 418	0.83 341	1.23 434	0.90 381	0.77 423	1.06 453	0.69 401	0.46 501	0.34 497	1.71 535	0.38 487	0.59 514	0.36 466

MDST_ROB	0.91 475	0.27 348	0.85 451	0.63 488	0.41 443	2.53 529	0.71 482	1.60 518	1.13 456	2.83 539	1.73 494	0.97 398	0.69 384	1.61 508	0.73 412	0.25 404	0.22 421	0.32 459	0.28 453	0.25 398	0.24 395

FBW_ROB	0.88 469	0.50 469	0.85 451	0.55 461	0.40 436	1.17 479	0.78 490	1.50 508	1.37 492	1.33 492	1.27 440	1.48 490	1.00 477	2.57 540	0.98 471	0.25 404	0.32 489	0.45 496	0.30 461	0.34 453	0.28 423

Anonymous3	0.46 277	0.34 405	0.86 456	0.50 415	0.37 418	0.81 408	0.50 403	0.72 239	0.65 212	0.51 152	0.65 176	0.45 155	0.45 243	0.64 272	0.38 259	0.24 394	0.24 439	0.22 350	0.21 374	0.23 375	0.23 387

GANetREF_RVC	0.80 452	0.75 505	0.86 456	0.66 497	0.42 449	1.15 476	0.98 509	1.14 418	1.19 466	1.01 438	1.02 360	1.10 438	0.90 456	1.15 466	0.76 417	0.48 505	0.39 508	0.57 514	0.38 487	0.63 516	0.46 499
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
otaku	1.04 488	0.93 518	0.88 458	1.33 533	1.05 531	1.66 514	0.70 477	1.40 497	1.18 464	1.08 462	1.32 451	1.33 472	0.91 457	1.23 479	0.76 417	0.72 523	0.46 522	1.24 531	0.50 517	1.40 532	0.75 521

APVNet	0.71 434	0.37 422	0.89 459	0.56 464	0.45 465	1.18 481	0.68 467	1.41 498	0.85 327	0.81 320	1.15 415	1.04 418	0.81 434	1.10 461	1.17 491	0.26 414	0.28 466	0.32 459	0.31 468	0.29 421	0.30 437

YMNet	0.66 419	0.38 432	0.90 460	0.52 443	0.46 472	1.08 465	0.49 398	1.00 354	0.77 275	1.18 476	1.29 445	1.12 442	0.74 410	0.85 395	0.86 437	0.27 423	0.31 484	0.25 398	0.25 429	0.24 388	0.23 387

YMNet_1	0.66 419	0.38 432	0.90 460	0.52 443	0.46 472	1.08 465	0.49 398	1.00 354	0.77 275	1.18 476	1.29 445	1.12 442	0.74 410	0.85 395	0.86 437	0.27 423	0.31 484	0.25 398	0.25 429	0.24 388	0.23 387

Ntro	1.09 496	0.97 524	0.91 462	1.44 534	1.19 533	1.69 517	0.80 492	1.35 487	1.25 480	1.00 433	1.29 445	1.31 464	0.97 473	1.26 482	0.84 432	0.84 527	0.43 517	1.36 532	0.50 517	1.56 533	0.78 523

DANet	0.71 434	0.45 459	0.91 462	0.59 475	0.40 436	0.81 408	0.40 329	0.97 345	0.84 319	1.20 481	1.22 430	1.33 472	0.88 454	1.16 467	1.24 495	0.27 423	0.23 431	0.31 453	0.25 429	0.35 457	0.32 448
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Syn2CoEx	0.71 434	0.51 472	0.95 464	0.64 489	0.45 465	0.91 429	0.53 425	1.48 505	1.13 456	0.93 405	1.35 454	1.02 414	0.99 475	0.92 423	0.80 424	0.30 447	0.27 462	0.28 436	0.24 420	0.23 375	0.24 395

ELAS	1.63 525	0.61 493	0.95 464	0.68 504	0.55 493	3.01 543	1.55 542	2.39 536	2.33 532	3.64 550	3.89 544	2.75 528	2.90 545	2.15 532	2.27 529	0.52 511	0.45 520	0.50 509	0.48 512	0.54 506	0.52 513
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASNet	0.67 423	0.72 502	0.96 466	0.70 507	0.48 476	0.62 330	0.47 384	1.08 390	1.03 423	0.94 408	0.82 256	0.93 389	0.83 443	1.33 490	0.80 424	0.31 450	0.22 421	0.29 444	0.28 453	0.44 484	0.24 395

S-Stereo	0.74 441	0.35 411	0.96 466	0.56 464	0.45 465	0.82 416	0.60 448	1.24 463	1.60 514	0.96 416	1.41 466	1.12 442	0.94 467	0.80 369	1.04 480	0.26 414	0.31 484	0.28 436	0.25 429	0.32 441	0.47 504

pmcnn	1.23 506	0.29 374	0.96 466	0.40 217	0.23 150	0.95 437	0.69 472	1.16 428	1.28 485	1.67 511	2.33 512	11.15 563	0.86 448	0.93 429	0.88 446	0.15 158	0.12 186	0.12 22	0.10 50	0.15 166	0.15 207

TCMNet	0.66 419	0.39 438	0.98 469	0.59 475	0.61 504	0.96 440	0.55 433	1.05 378	0.90 361	0.84 348	1.14 409	0.89 376	0.65 364	0.85 395	1.01 476	0.26 414	0.26 454	0.31 453	0.28 453	0.32 441	0.29 429

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 414	0.28 362	0.99 470	0.40 217	0.30 344	1.03 454	0.56 439	1.10 396	0.99 405	0.97 420	1.22 430	1.06 424	0.69 384	1.07 456	0.95 465	0.19 304	0.11 131	0.16 142	0.13 135	0.22 358	0.21 363

ACV-stereo	0.62 412	0.34 405	1.00 471	0.43 308	0.31 366	1.20 483	0.40 329	0.75 258	0.83 314	0.64 208	0.77 221	2.10 516	1.03 479	0.81 372	0.64 389	0.21 343	0.17 364	0.18 225	0.18 298	0.21 336	0.21 363

FINET	0.67 423	0.42 449	1.00 471	0.46 371	0.43 454	0.83 419	0.89 502	1.08 390	1.50 504	0.87 367	1.14 409	0.71 293	0.68 380	0.92 423	0.70 404	0.36 484	0.30 475	0.26 416	0.24 420	0.35 457	0.33 452

ELAS_RVC	1.60 523	0.61 493	1.01 473	0.70 507	0.56 496	2.00 524	1.89 551	1.96 529	2.65 536	3.33 548	3.26 532	3.03 530	3.41 551	2.49 538	2.09 522	0.52 511	0.45 520	0.50 509	0.48 512	0.54 506	0.52 513
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	0.95 479	0.46 461	1.04 474	0.64 489	0.48 476	2.12 525	0.64 458	1.01 363	0.87 341	1.75 513	2.82 529	1.30 463	1.64 521	1.06 453	0.96 467	0.36 484	0.29 471	0.35 468	0.25 429	0.45 488	0.42 487

anonymity	0.97 480	0.89 516	1.05 475	0.92 518	1.03 529	0.97 442	0.81 493	1.29 474	0.91 368	1.07 458	0.98 342	1.00 405	0.95 470	1.02 448	0.92 461	0.96 530	0.95 550	0.90 525	0.91 539	0.92 523	0.94 531

SANet	1.07 494	0.41 447	1.06 476	0.48 386	0.30 344	1.41 498	0.94 506	1.42 499	3.36 544	1.58 502	2.43 516	2.33 522	1.70 522	1.34 492	1.07 482	0.28 433	0.24 439	0.26 416	0.23 405	0.34 453	0.30 437

PDISCO_ROB	0.91 475	0.48 462	1.06 476	0.99 520	0.97 523	1.67 516	0.63 455	1.64 521	1.59 511	1.06 455	1.18 424	1.31 464	0.79 430	1.55 503	0.97 468	0.49 507	0.22 421	0.45 496	0.40 494	0.45 488	0.37 471

SPS-STEREO	1.25 508	0.93 518	1.06 476	1.04 525	1.03 529	1.41 498	0.91 505	1.51 511	1.19 466	2.09 524	1.83 499	1.94 513	1.39 507	1.62 509	1.39 505	0.97 532	0.94 549	0.90 525	0.89 535	0.96 526	0.96 534
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PSMNet-RUCA	0.76 443	0.75 505	1.08 479	1.01 523	0.90 517	0.69 364	0.50 403	1.11 402	1.03 423	0.78 303	1.11 393	0.80 345	0.72 405	0.88 405	0.63 386	0.53 515	0.27 462	0.76 520	0.46 505	0.66 517	0.47 504

ACVNet-4b	1.35 513	1.31 533	1.10 480	1.90 542	1.59 537	1.92 521	0.77 488	1.52 514	1.62 515	1.05 452	1.60 487	2.11 517	0.94 467	1.64 512	0.77 421	1.30 540	0.35 499	2.03 543	0.67 527	1.88 542	0.84 526

GwcNet	0.69 428	0.36 416	1.10 480	0.51 431	0.42 449	1.08 465	0.50 403	1.21 444	1.16 460	1.00 433	1.37 458	1.06 424	0.79 430	0.92 423	0.94 462	0.25 404	0.24 439	0.24 385	0.22 392	0.23 375	0.26 407

FADNet	0.61 411	0.51 472	1.10 480	0.45 350	0.44 461	0.65 353	0.41 344	1.19 438	1.05 432	0.70 253	0.84 267	0.98 401	0.66 371	0.82 375	0.50 334	0.29 440	0.30 475	0.27 428	0.30 461	0.46 491	0.35 464

ACVNet_1	1.46 518	1.33 534	1.12 483	1.91 543	1.62 538	1.83 520	0.98 509	2.00 531	1.85 521	1.39 495	1.53 482	2.32 521	1.53 512	1.34 492	1.11 485	1.30 540	0.50 524	2.06 545	0.58 523	1.93 544	0.95 533

NVStereoNet_ROB	1.24 507	0.90 517	1.13 484	0.86 515	0.88 516	1.11 469	0.99 511	1.42 499	1.53 506	1.59 504	2.48 517	2.24 519	1.53 512	1.96 527	1.30 500	0.76 525	0.70 531	0.78 521	1.00 541	0.71 519	0.88 529
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FADNet-RVC	0.60 409	0.53 482	1.14 485	0.46 371	0.39 431	0.61 322	0.39 318	1.12 407	0.87 341	0.70 253	0.84 267	1.04 418	0.55 300	0.94 436	0.69 401	0.26 414	0.25 447	0.28 436	0.28 453	0.31 436	0.31 444

WAO-6	2.04 535	1.50 538	1.16 486	1.70 537	1.67 542	2.69 531	1.44 540	3.06 541	3.63 547	1.98 521	3.27 533	3.54 541	2.07 534	2.36 535	2.22 526	1.31 542	0.91 545	2.04 544	1.22 551	1.73 537	1.27 548

IMH-64-1	1.86 528	1.62 542	1.16 486	2.20 546	1.89 546	2.33 527	1.30 530	2.89 539	2.29 530	1.66 509	2.80 527	2.49 524	1.61 518	2.10 530	1.78 515	1.60 545	0.74 534	2.43 549	1.02 542	2.12 545	1.17 544

IMH-64	1.86 528	1.62 542	1.16 486	2.20 546	1.89 546	2.33 527	1.30 530	2.89 539	2.29 530	1.66 509	2.80 527	2.49 524	1.61 518	2.10 530	1.78 515	1.60 545	0.74 534	2.43 549	1.02 542	2.12 545	1.17 544

FADNet-RVC-Resample	0.56 385	0.33 400	1.16 486	0.49 401	0.34 402	0.71 374	0.43 361	1.01 363	0.93 379	0.82 329	0.87 288	0.74 319	0.67 374	0.73 335	0.45 310	0.18 274	0.18 381	0.26 416	0.27 448	0.26 404	0.27 416

STTRV1_RVC	0.82 456	0.59 489	1.16 486	0.67 500	0.81 514	1.11 469	0.63 455	1.30 477	1.11 452	0.98 425	1.33 452	1.08 431	0.95 470	1.26 482	0.87 443	0.55 517	0.25 447	0.43 492	0.39 491	0.58 513	0.40 482

FADNet_RVC	0.55 374	0.37 422	1.17 491	0.44 327	0.31 366	0.56 291	0.34 213	1.06 382	0.88 345	0.67 232	0.90 304	0.61 240	0.65 364	0.93 429	0.70 404	0.21 343	0.18 381	0.26 416	0.23 405	0.31 436	0.28 423

SHD	0.93 478	0.50 469	1.18 492	0.59 475	0.46 472	0.97 442	0.48 392	1.70 524	2.15 526	1.58 502	1.37 458	1.42 484	1.19 496	1.31 488	1.60 508	0.31 450	0.26 454	0.32 459	0.33 477	0.40 473	0.42 487

RainbowNet	1.35 513	1.49 537	1.19 493	1.88 541	1.45 535	1.48 503	1.07 517	1.61 519	1.55 508	1.20 481	1.59 486	1.54 496	1.13 488	1.34 492	0.97 468	1.36 543	0.70 531	1.82 537	0.79 532	1.71 536	1.07 540

SAMSARA	1.07 494	0.65 498	1.19 493	1.06 526	0.90 517	1.76 519	1.76 548	1.46 503	1.44 500	1.51 499	1.16 420	2.00 515	1.14 489	1.48 501	1.31 501	0.39 490	0.44 519	0.35 468	0.38 487	0.49 496	0.49 510

MFMNet_re	1.14 498	0.97 524	1.19 493	0.99 520	0.95 521	1.25 489	1.22 526	1.39 494	1.55 508	1.69 512	1.67 492	1.21 453	1.53 512	1.12 464	0.99 472	0.87 529	0.75 538	0.79 522	0.75 530	0.90 521	0.94 531

IMH	2.04 535	1.62 542	1.20 496	2.20 546	1.89 546	2.91 542	1.30 530	3.11 542	3.03 540	1.81 515	3.35 537	3.03 530	1.90 528	2.48 537	1.80 517	1.66 548	0.77 540	2.45 551	1.04 545	2.15 547	1.19 547

RTSC	0.87 467	0.48 462	1.23 497	0.52 443	0.37 418	1.13 473	0.50 403	1.34 484	1.79 519	1.51 499	1.24 435	1.12 442	0.81 434	1.62 509	2.16 523	0.25 404	0.19 395	0.23 370	0.24 420	0.30 430	0.31 444

Consistency-Raft	1.01 483	0.81 510	1.24 498	0.84 514	0.97 523	0.81 408	0.84 497	1.30 477	1.59 511	1.05 452	1.68 493	1.12 442	0.91 457	0.92 423	1.11 485	0.65 520	0.74 534	0.79 522	0.90 536	1.06 529	0.79 525

SGM+DAISY	1.35 513	0.94 520	1.25 499	0.96 519	1.00 527	1.52 506	1.02 514	1.34 484	1.21 470	2.64 535	2.65 524	2.44 523	1.56 515	1.64 512	1.26 497	0.97 532	0.95 550	0.90 525	0.90 536	0.94 524	0.96 534

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 304	0.21 192	1.26 500	0.39 182	0.51 483	0.28 73	0.30 150	1.25 467	0.44 134	0.68 238	1.11 393	0.86 361	0.33 163	0.67 298	0.27 117	0.15 158	0.11 131	0.17 180	0.20 353	0.22 358	0.24 395

PVD	1.28 510	0.67 500	1.28 501	0.74 511	0.62 505	1.50 504	0.84 497	1.99 530	2.96 539	2.18 527	2.36 515	1.85 510	1.95 531	1.92 524	1.94 518	0.39 490	0.36 501	0.49 507	0.37 484	0.51 499	0.64 518

PWC_ROB	0.87 467	0.52 479	1.28 501	0.50 415	0.32 382	0.91 429	0.37 273	1.36 490	1.46 502	1.61 505	2.59 522	1.16 452	1.01 478	1.34 492	1.40 506	0.25 404	0.18 381	0.28 436	0.20 353	0.29 421	0.28 423

DGSMNet	0.76 443	0.55 484	1.29 503	0.58 471	0.62 505	0.94 434	0.70 477	1.26 469	1.11 452	0.83 341	1.24 435	1.00 405	0.71 401	1.03 450	0.81 427	0.34 475	0.29 471	0.41 490	0.40 494	0.57 510	0.55 516

CBFPSM	0.59 406	0.22 231	1.31 504	0.38 154	0.27 281	1.12 472	0.65 459	0.79 278	0.82 309	0.80 309	0.81 252	1.35 478	0.87 451	0.67 298	0.76 417	0.16 206	0.15 314	0.15 117	0.16 222	0.17 239	0.22 381

XQC	0.89 471	0.65 498	1.31 504	0.67 500	0.52 487	1.22 485	0.68 467	1.26 469	1.52 505	1.14 472	1.11 393	1.28 460	1.04 481	1.40 500	1.77 514	0.38 488	0.24 439	0.37 478	0.31 468	0.53 504	0.47 504

ADCRef	0.80 452	0.43 451	1.32 506	0.50 415	0.45 465	1.07 461	0.51 418	1.07 386	0.98 400	1.17 474	1.42 467	0.87 367	0.91 457	0.85 395	3.19 534	0.18 274	0.16 345	0.23 370	0.23 405	0.22 358	0.21 363

Wz-Net-MNSev	0.76 443	0.40 443	1.34 507	0.50 415	0.40 436	1.44 501	0.83 494	1.15 422	1.16 460	1.25 487	1.20 429	1.13 448	0.81 434	1.16 467	1.00 475	0.22 368	0.19 395	0.24 385	0.23 405	0.28 417	0.26 407

WAO-8	2.92 542	1.55 540	1.35 508	1.79 539	1.63 540	5.23 552	1.22 526	4.58 554	12.56 561	2.84 540	4.07 548	4.83 546	2.72 543	3.49 545	2.25 527	1.27 537	0.91 545	1.99 539	1.15 549	1.86 539	1.15 542

WAO-7	1.90 530	1.20 529	1.35 508	1.27 531	1.06 532	2.84 537	1.56 543	3.23 544	3.06 542	2.23 528	3.33 536	3.17 534	2.28 536	3.12 541	2.21 524	1.02 534	0.91 545	1.06 529	1.03 544	1.04 528	0.97 537

Venus	2.92 542	1.55 540	1.35 508	1.79 539	1.63 540	5.23 552	1.22 526	4.58 554	12.56 561	2.84 540	4.06 547	4.83 546	2.72 543	3.49 545	2.25 527	1.27 537	0.91 545	1.99 539	1.15 549	1.86 539	1.15 542

ADCL	1.04 488	0.38 432	1.35 508	0.50 415	0.39 431	1.61 511	0.89 502	1.29 474	1.39 495	1.29 489	1.50 479	1.24 456	1.24 499	1.37 498	4.87 546	0.21 343	0.19 395	0.25 398	0.25 429	0.29 421	0.27 416

LVE	2.12 537	1.44 536	1.36 512	1.99 544	1.78 543	2.75 533	1.79 549	2.82 538	3.95 549	1.90 519	4.33 550	3.52 540	1.81 524	2.24 533	1.74 512	1.74 549	0.87 543	2.06 545	1.13 547	1.91 543	1.35 549

Dean	1.98 532	1.36 535	1.36 512	2.12 545	1.81 545	2.74 532	1.36 535	3.37 548	3.80 548	2.08 523	3.32 535	3.21 535	1.82 525	1.71 516	1.67 509	1.27 537	0.77 540	1.99 539	0.90 536	1.86 539	1.03 539

Wz-Net-LNSev	0.71 434	0.51 472	1.36 512	0.50 415	0.41 443	1.15 476	0.69 472	1.21 444	1.07 445	1.02 441	1.12 397	1.08 431	0.87 451	0.89 411	0.89 456	0.24 394	0.22 421	0.21 336	0.19 328	0.26 404	0.26 407

ACVNet_2	1.65 526	1.27 532	1.41 515	1.75 538	1.62 538	2.22 526	1.20 523	2.30 535	2.62 535	1.78 514	2.56 519	3.03 530	1.61 518	1.54 502	1.12 489	1.06 535	0.58 528	1.82 537	0.70 529	1.82 538	0.96 534

TorneroNet-64	3.44 545	1.86 546	1.42 516	2.58 554	2.28 552	6.87 555	1.68 545	4.70 556	12.03 558	2.31 530	5.59 558	8.25 558	2.55 540	3.97 550	2.73 531	1.81 550	0.74 534	2.57 553	1.07 546	2.35 549	1.44 550

SDNR	0.86 466	0.37 422	1.47 517	0.40 217	0.38 427	3.38 545	0.33 202	0.90 318	0.98 400	0.99 428	2.09 510	0.59 229	0.71 401	1.29 486	0.70 404	0.51 510	0.56 526	0.36 473	0.26 442	0.43 483	0.46 499

TorneroNet	4.53 554	1.89 547	1.48 518	2.55 552	2.27 551	13.78 565	1.69 546	4.84 558	23.73 575	2.89 543	7.70 561	7.06 557	2.69 542	4.26 552	3.42 537	1.84 551	0.77 540	2.68 555	1.13 547	2.42 550	1.47 551

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 486	0.57 487	1.51 519	0.67 500	0.50 480	2.57 530	1.66 544	1.20 442	1.43 498	1.38 494	1.57 485	1.33 472	0.92 461	1.64 512	0.88 446	0.37 487	0.39 508	0.46 499	0.60 524	0.41 479	0.40 482

ADCP+	1.06 492	0.35 411	1.51 519	0.49 401	0.51 483	1.45 502	0.55 433	1.25 467	1.03 423	1.16 473	1.15 415	1.10 438	1.07 484	1.56 505	6.75 553	0.19 304	0.16 345	0.23 370	0.21 374	0.28 417	0.21 363

KSHMR	2.57 539	1.93 548	1.69 521	2.63 555	2.42 554	2.86 539	2.07 552	3.27 546	6.50 553	2.49 534	3.36 538	3.41 539	1.92 529	2.49 538	1.94 518	2.13 554	1.40 555	2.79 558	1.50 554	2.73 553	1.77 552

PASM	0.90 474	0.64 497	1.69 521	0.69 506	0.69 511	0.78 397	0.84 497	1.03 370	1.26 483	1.19 478	1.15 415	1.31 464	0.98 474	1.24 480	1.03 477	0.52 511	0.56 526	0.59 517	0.66 526	0.56 508	0.54 515

ktn	2.98 544	2.25 552	1.73 523	2.84 556	2.53 557	3.76 549	2.15 553	3.70 550	5.47 552	2.75 537	5.17 557	5.94 553	2.48 538	3.23 542	2.46 530	2.34 558	1.44 556	2.78 557	2.03 557	2.45 551	2.01 555

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 511	0.87 515	1.76 524	0.86 515	0.56 496	4.29 550	1.79 549	1.50 508	1.98 523	1.61 505	1.85 501	1.84 508	1.41 508	1.89 522	1.36 502	0.48 505	0.40 510	0.56 513	0.57 522	0.69 518	0.48 507

notaker	2.76 540	2.29 553	1.80 525	2.96 557	2.58 558	2.90 541	1.75 547	3.24 545	3.05 541	2.78 538	4.24 549	6.15 555	2.51 539	3.34 543	2.75 532	2.31 556	1.18 553	3.00 559	1.65 555	2.84 556	1.97 553

aanetorigin	0.83 463	0.56 485	1.87 526	0.49 401	0.38 427	0.56 291	0.66 460	0.70 227	1.00 411	2.42 532	2.02 507	1.31 464	1.18 494	0.93 429	1.13 490	0.20 327	0.18 381	0.20 295	0.19 328	0.27 414	0.30 437

DPSNet	0.99 482	0.42 449	1.88 527	0.53 451	0.41 443	1.59 510	1.26 529	2.21 534	1.43 498	1.10 466	1.11 393	1.46 486	1.95 531	1.34 492	1.26 497	0.34 475	0.25 447	0.25 398	0.21 374	0.46 491	0.37 471

MFN_U_SF_RVC	1.09 496	0.59 489	1.97 528	0.67 500	0.44 461	1.93 522	0.60 448	1.85 527	1.36 490	1.61 505	1.54 483	1.95 514	1.37 506	1.64 512	1.73 511	0.40 494	0.37 502	0.45 496	0.48 512	0.44 484	0.44 494

psmorigin	0.82 456	0.51 472	2.09 529	0.49 401	0.41 443	0.85 423	0.50 403	1.04 373	0.88 345	1.45 496	1.43 470	1.50 492	1.06 482	1.22 478	0.97 468	0.31 450	0.32 489	0.27 428	0.27 448	0.33 447	0.42 487

Wz-Net-SNSev	0.91 475	0.73 503	2.13 530	0.56 464	0.45 465	0.95 437	1.13 520	1.34 484	1.24 475	1.02 441	1.30 448	1.46 486	0.86 448	1.81 519	1.50 507	0.25 404	0.23 431	0.25 398	0.26 442	0.32 441	0.29 429

iinet-f	0.67 423	0.26 331	2.15 531	0.39 182	0.31 366	1.19 482	0.56 439	0.84 292	0.84 319	0.80 309	1.17 422	1.05 422	0.84 445	0.71 325	1.21 494	0.20 327	0.18 381	0.17 180	0.15 190	0.20 313	0.20 345

ADCMid	1.14 498	0.52 479	2.23 532	0.53 451	0.43 454	1.07 461	0.75 486	1.23 456	1.05 432	2.15 526	1.44 472	1.50 492	1.43 510	1.56 505	5.01 547	0.26 414	0.24 439	0.29 444	0.31 468	0.37 466	0.33 452

AnyNet_C32	1.16 502	0.62 496	2.40 533	0.57 470	0.55 493	1.41 498	1.34 534	1.18 436	1.24 475	1.49 497	1.42 467	1.39 481	1.20 498	1.55 503	4.82 545	0.29 440	0.28 466	0.29 444	0.34 479	0.38 470	0.42 487

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 385	3.08 560	2.43 534	0.31 16	0.18 31	0.29 85	0.20 19	0.37 31	0.32 54	0.28 42	0.24 24	0.18 9	0.18 16	0.31 13	0.22 25	1.09 536	0.08 2	0.17 180	0.16 222	0.14 120	0.97 537

ADCPNet	1.03 487	0.48 462	2.70 535	0.54 457	0.42 449	1.40 496	0.75 486	1.13 409	1.07 445	1.22 483	1.42 467	1.68 503	1.09 485	1.36 497	3.45 538	0.30 447	0.28 466	0.29 444	0.32 474	0.37 466	0.35 464

LE_ROB	4.42 553	0.24 289	2.75 536	0.42 288	0.23 150	1.57 509	0.90 504	1.71 525	17.88 570	16.56 572	4.88 553	5.17 550	18.85 572	1.63 511	14.62 562	0.17 244	0.14 285	0.16 142	0.16 222	0.19 297	0.17 271

DispFullNet	1.60 523	2.63 558	2.75 536	2.56 553	1.79 544	1.24 488	0.47 384	1.37 492	1.45 501	1.87 516	1.50 479	1.55 497	2.46 537	2.04 529	1.04 480	0.59 518	0.18 381	2.32 548	0.68 528	2.29 548	1.14 541

PWCK	1.92 531	1.66 545	3.12 538	1.65 536	0.91 519	2.84 537	2.26 554	2.10 532	2.41 534	2.36 531	2.31 511	2.22 518	1.82 525	3.43 544	2.03 521	1.61 547	0.71 533	1.51 533	0.82 534	1.69 535	0.91 530

ADCS	1.51 520	0.61 493	3.42 539	0.59 475	0.51 483	1.27 490	1.08 518	1.59 517	1.81 520	1.91 520	1.66 490	1.51 495	1.42 509	1.94 526	8.60 555	0.33 469	0.32 489	0.33 464	0.36 483	0.44 484	0.42 487

DeepPrunerF	0.89 471	0.52 479	3.43 540	0.68 504	0.81 514	0.72 381	0.72 483	1.22 452	1.99 524	0.93 405	1.01 352	0.87 367	0.86 448	1.08 458	0.95 465	0.34 475	0.28 466	0.43 492	0.39 491	0.30 430	0.32 448

MADNet++	4.03 549	2.70 559	3.44 541	3.72 562	3.44 561	4.44 551	3.52 558	3.95 552	3.61 546	4.46 552	4.98 555	4.10 542	4.58 555	7.00 558	5.89 549	3.74 560	3.67 562	3.27 561	2.71 560	3.70 561	3.66 561

UNDER WATER	3.46 546	2.07 551	3.64 542	3.09 558	2.48 555	3.75 548	2.42 556	3.31 547	13.77 563	2.90 544	2.95 530	5.84 551	3.69 552	3.69 547	3.48 539	2.07 553	1.11 552	2.70 556	1.40 552	2.84 556	1.98 554

UNDER WATER-64	3.53 547	2.01 549	3.94 543	3.22 560	2.49 556	5.41 554	2.60 557	3.43 549	12.41 560	3.03 545	2.68 525	6.07 554	4.04 553	3.79 549	3.33 535	2.02 552	1.24 554	2.63 554	1.46 553	2.78 554	2.08 556

WZ-Net	1.19 504	0.59 489	4.07 544	0.62 487	0.51 483	1.34 493	1.31 533	1.32 480	1.74 518	1.53 501	1.65 488	1.74 505	1.28 503	2.25 534	2.01 520	0.27 423	0.21 415	0.23 370	0.25 429	0.40 473	0.39 479

HanzoNet	6.76 559	2.45 555	4.22 545	3.19 559	2.94 560	3.62 547	2.28 555	4.79 557	7.20 554	14.00 568	13.19 567	17.49 569	22.30 573	13.25 565	6.19 550	4.20 562	1.93 558	3.10 560	2.56 559	3.35 558	2.88 560

Wz-Net-TNSev	1.14 498	1.06 527	4.32 546	0.49 401	0.42 449	1.51 505	1.11 519	1.48 505	1.40 497	1.22 483	1.26 439	1.58 500	1.43 510	1.76 517	1.70 510	0.32 461	0.31 484	0.26 416	0.30 461	0.41 479	0.41 486

SuperB	1.04 488	0.37 422	4.81 547	0.43 308	0.31 366	0.99 447	0.46 377	1.02 366	2.09 525	1.09 464	1.09 390	0.75 321	0.81 434	1.06 453	1.76 513	0.19 304	0.15 314	0.17 180	0.15 190	2.82 555	0.26 407

tt	6.20 557	0.20 155	5.89 548	3.55 561	2.07 549	11.26 561	19.21 564	11.74 564	5.46 551	2.69 536	2.04 509	4.87 549	6.25 557	3.70 548	7.09 554	8.32 567	11.17 572	4.93 563	5.41 566	5.74 563	2.37 557

EDNetEfficient	1.46 518	0.80 509	6.12 549	0.47 380	0.39 431	0.69 364	0.83 494	0.90 318	2.77 538	3.50 549	1.96 505	1.66 502	2.03 533	1.26 482	4.18 543	0.21 343	0.18 381	0.21 336	0.20 353	0.41 479	0.39 479

JetBlue	2.78 541	1.26 531	7.04 550	1.16 528	1.48 536	8.00 558	6.02 560	2.60 537	1.92 522	2.12 525	2.64 523	3.34 538	3.05 547	6.49 556	3.39 536	0.78 526	0.76 539	0.75 519	0.76 531	0.97 527	1.18 546

AnyNet_C01	1.56 521	1.05 526	7.45 551	0.64 489	0.54 491	1.99 523	1.38 536	1.43 501	1.36 490	1.63 508	1.92 503	1.84 508	1.33 505	2.40 536	4.03 540	0.33 469	0.32 489	0.32 459	0.34 479	0.44 484	0.45 498

DPSimNet_ROB	3.58 548	2.45 555	8.57 552	2.53 551	2.37 553	2.88 540	3.77 559	3.14 543	3.23 543	4.71 556	3.86 543	4.68 544	4.87 556	4.07 551	5.62 548	2.33 557	2.33 559	2.47 552	2.52 558	2.51 552	2.64 558

TCMNet-wrong-test	8.97 560	10.42 566	8.74 553	19.56 568	17.61 567	12.53 564	9.01 562	13.59 566	2.18 527	4.64 554	5.11 556	14.63 565	11.09 562	7.19 559	9.73 556	5.56 566	0.89 544	3.77 562	3.11 561	10.34 567	9.80 565

LSM	4.74 555	0.77 507	10.16 554	0.70 507	56.56 577	1.02 451	1.00 513	1.24 463	1.62 515	2.04 522	2.34 513	1.33 472	1.17 493	1.38 499	1.09 484	0.33 469	0.49 523	0.39 483	0.46 505	0.51 499	10.09 566

MADNet+	2.23 538	2.43 554	10.85 555	1.22 530	0.91 519	2.76 534	1.40 537	2.12 533	1.67 517	1.32 490	1.74 496	1.86 511	1.74 523	6.25 555	4.41 544	0.65 520	0.64 529	0.58 516	0.54 521	0.80 520	0.76 522

RTS	1.98 532	0.96 521	11.36 556	0.65 494	0.57 499	2.77 535	1.40 537	1.39 494	2.26 528	1.89 517	2.56 519	1.32 469	1.25 500	5.20 553	4.05 541	0.31 450	0.22 421	0.29 444	0.29 459	0.40 473	0.37 471

RTSA	1.98 532	0.96 521	11.36 556	0.65 494	0.57 499	2.77 535	1.40 537	1.39 494	2.26 528	1.89 517	2.56 519	1.32 469	1.25 500	5.20 553	4.05 541	0.31 450	0.22 421	0.29 444	0.29 459	0.40 473	0.37 471

PML	40.80 581	29.24 574	11.87 558	7.20 564	14.47 563	92.13 581	213.69 582	7.63 560	23.35 574	74.72 581	190.14 582	50.17 582	26.15 575	21.39 570	12.70 560	8.76 568	2.92 560	8.45 568	3.25 562	13.26 568	4.42 562

JetRed	5.27 556	5.84 562	12.81 559	2.36 550	2.83 559	12.23 563	10.50 563	4.46 553	3.60 545	3.86 551	3.83 542	4.85 548	4.18 554	6.78 557	11.96 559	2.17 555	2.96 561	2.18 547	1.97 556	3.38 559	2.68 559

ASD4	9.96 562	8.86 565	17.78 560	7.17 563	9.80 562	16.08 566	28.92 568	9.77 563	8.20 556	7.02 561	7.08 560	8.47 559	9.57 560	11.17 564	20.26 565	4.12 561	4.14 563	5.57 567	4.74 563	5.53 562	4.90 563

USTest	12.99 565	14.18 567	20.00 561	16.24 567	14.97 564	20.80 568	31.95 571	16.20 568	10.91 557	8.79 563	9.48 563	13.94 564	10.50 561	16.11 566	21.44 567	3.17 559	4.82 564	5.08 564	5.36 565	8.81 566	7.13 564

DGTPSM_ROB	12.07 563	8.00 563	20.99 562	8.93 565	16.78 565	10.67 559	30.87 569	9.01 561	15.16 565	6.50 558	15.41 571	9.04 560	14.85 564	9.25 561	21.67 568	4.57 563	8.57 567	5.08 564	9.28 567	5.90 564	10.95 567

DPSMNet_ROB	12.08 564	8.00 563	21.00 563	8.97 566	16.79 566	10.67 559	30.89 570	9.02 562	15.17 566	6.51 559	15.41 571	9.04 560	14.85 564	9.27 562	21.67 568	4.58 564	8.57 567	5.09 566	9.29 568	5.90 564	10.95 567

LRCNet_RVC	21.24 570	31.15 575	21.41 564	28.98 573	23.82 571	3.13 544	0.60 448	20.96 573	1.59 511	25.58 573	28.15 575	21.99 574	14.79 563	21.94 574	16.41 563	28.89 579	14.87 573	33.53 575	31.28 575	29.51 577	26.16 574

Anonymous_1	33.25 572	18.26 568	23.92 565	20.54 569	21.28 570	25.59 569	35.94 572	22.01 576	15.57 567	13.33 565	13.49 568	18.08 570	15.29 566	20.36 567	24.60 570	16.28 575	8.84 569	66.59 579	118.00 579	155.73 582	11.23 569

xxxxx1	36.64 575	19.51 571	24.21 566	61.66 579	64.63 579	27.28 573	40.10 575	20.25 569	18.63 571	14.07 569	12.97 564	17.26 566	17.36 569	21.70 571	27.93 573	13.18 572	18.50 575	111.26 580	133.37 580	29.24 574	39.73 576

tt_ll	36.64 575	19.51 571	24.21 566	61.66 579	64.63 579	27.28 573	40.10 575	20.25 569	18.63 571	14.07 569	12.97 564	17.26 566	17.36 569	21.70 571	27.93 573	13.18 572	18.50 575	111.26 580	133.37 580	29.24 574	39.73 576

ff	36.64 575	19.51 571	24.21 566	61.66 579	64.63 579	27.28 573	40.10 575	20.25 569	18.63 571	14.07 569	12.97 564	17.26 566	17.36 569	21.70 571	27.93 573	13.18 572	18.50 575	111.26 580	133.37 580	29.24 574	39.73 576

DPSM_ROB	17.78 567	18.63 569	24.31 569	20.90 570	19.47 568	25.97 570	36.21 573	21.23 574	16.24 568	13.38 566	14.06 569	19.18 572	16.30 567	20.78 568	25.67 571	9.38 569	9.23 570	9.49 569	9.82 569	13.51 569	11.91 570

DPSM	17.78 567	18.63 569	24.31 569	20.90 570	19.47 568	25.97 570	36.21 573	21.23 574	16.24 568	13.38 566	14.06 569	19.18 572	16.30 567	20.78 568	25.67 571	9.38 569	9.23 570	9.49 569	9.82 569	13.51 569	11.91 570

HaxPig	31.96 571	37.24 577	34.27 571	24.37 572	24.88 572	18.26 567	19.86 565	20.64 572	28.52 576	35.97 578	38.75 578	25.57 575	28.72 576	33.88 576	34.39 576	35.94 580	38.87 580	37.80 576	40.48 576	39.68 578	41.15 579

DLNR_Zeroshot_test	20.09 569	36.28 576	38.04 572	169.85 582	61.80 578	0.23 16	0.20 19	13.88 567	0.37 98	0.44 129	0.66 183	0.43 147	0.21 37	0.62 248	0.28 137	5.46 565	0.10 51	0.15 117	0.11 75	72.60 581	0.11 64

AVERAGE_ROB	37.58 579	40.13 581	40.15 573	34.81 575	33.82 574	28.55 576	25.10 567	32.02 578	34.06 581	41.28 579	40.66 579	34.46 577	34.81 581	39.18 577	37.57 578	42.78 581	43.44 581	43.82 577	43.03 577	40.47 579	41.51 580

MEDIAN_ROB	37.38 578	40.85 582	40.60 574	32.31 574	31.85 573	27.20 572	24.55 566	29.10 577	33.19 580	42.09 580	41.76 580	33.35 576	34.39 580	39.78 578	37.07 577	43.64 582	44.10 582	44.12 578	43.40 578	41.51 580	42.76 581

LSM0	38.95 580	37.60 580	48.58 575	43.57 578	91.06 582	52.57 580	72.57 578	43.17 581	32.63 579	26.97 576	27.97 574	38.65 579	32.94 578	41.86 581	51.78 581	18.89 578	18.41 574	19.13 571	19.63 572	27.29 573	33.77 575

CasAABBNet	35.74 573	37.43 578	48.72 576	42.22 576	39.20 575	52.24 578	73.12 580	42.61 579	32.62 578	26.78 574	27.95 573	38.58 578	32.60 577	41.67 579	51.65 580	18.74 576	18.57 578	19.15 572	19.77 573	27.20 571	23.98 572

Selective-RAFT-Error	35.84 574	37.49 579	48.83 577	42.26 577	39.24 576	52.30 579	73.09 579	42.66 580	32.61 577	26.80 575	28.30 576	38.84 580	33.51 579	41.68 580	51.59 579	18.82 577	18.58 579	19.17 573	19.80 574	27.28 572	24.05 573

BEATNet-Init1	15.13 566	0.82 513	50.86 578	0.72 510	0.53 488	38.10 577	7.03 561	11.83 565	14.25 564	29.78 577	30.17 577	48.21 581	22.64 574	26.78 575	18.11 564	0.42 498	0.38 504	0.47 500	0.46 505	0.51 499	0.48 507

xyz-stereo	4.23 552	0.17 61	61.76 579	0.34 56	0.16 7	12.16 562	0.37 273	0.58 126	0.68 223	1.01 438	3.36 538	0.77 333	0.82 438	1.21 476	0.40 272	0.12 30	0.10 51	0.16 142	0.11 75	0.13 77	0.10 28

coex-ft	6.43 558	1.51 539	87.33 580	0.49 401	0.38 427	1.34 493	1.21 525	1.16 428	8.09 555	12.12 564	2.79 526	2.77 529	3.31 548	1.16 467	3.15 533	0.24 394	0.23 431	0.27 428	0.24 420	0.45 488	0.37 471

EDNetEfficientorigin	9.93 561	1.15 528	175.16 581	0.48 386	0.36 412	1.04 458	0.68 467	1.24 463	2.69 537	3.17 546	2.50 518	2.30 520	2.07 534	1.76 517	2.21 524	0.20 327	0.18 381	0.24 385	0.19 328	0.51 499	0.50 511

test_example2	176.61 582	205.14 583	198.86 582	188.60 583	190.98 583	152.67 582	170.61 581	94.86 582	123.55 582	178.88 582	179.48 581	158.94 583	141.34 582	192.61 582	198.96 582	203.76 583	236.37 583	164.13 583	173.55 583	218.58 583	160.41 582

ccccc	429.48 583	429.19 584	527.00 583	507.10 584	501.20 584	356.95 583	342.70 583	380.82 583	297.90 583	334.51 583	389.17 583	372.86 584	449.39 583	499.17 583	553.56 583	561.44 584	431.22 584	334.28 584	290.86 584	540.88 584	489.46 583

FADE		2.05 550		1.03 524	0.99 526							2.73 527				11.57 571	1.70 557	23.09 574	15.86 571	0.62 515

Low-res two-view benchmark