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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FoundationStereo	0.20 1	0.30 133	0.81 42	0.21 6	0.22 227	0.21 2	0.16 30	0.25 1	0.38 56	0.15 4	0.11 4	0.18 36	0.17 29	0.23 5	0.16 4	0.09 69	0.13 316	0.08 29	0.06 9	0.07 3	0.07 7

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

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

asd	0.20 1	0.22 35	0.65 27	0.22 24	0.17 109	0.41 67	0.14 13	0.35 8	0.32 10	0.24 65	0.20 21	0.15 25	0.18 46	0.26 18	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

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

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

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

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

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

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

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

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

GCAP-BAT	0.43 188	0.31 144	1.82 247	0.25 69	0.26 293	0.65 358	0.23 150	0.48 83	0.37 51	0.67 419	0.82 442	0.44 219	0.24 118	0.48 188	0.87 424	0.09 69	0.13 316	0.09 79	0.22 418	0.08 18	0.09 55

gcap-zeroshot	0.41 163	0.62 315	1.78 214	0.31 214	0.32 361	0.69 388	0.21 98	0.74 244	0.52 184	0.43 179	0.35 130	0.62 326	0.24 118	0.41 131	0.24 120	0.09 69	0.16 375	0.09 79	0.31 465	0.08 18	0.09 55

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

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

fff	0.43 188	0.77 380	1.95 309	0.24 51	0.13 20	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.75 424	0.54 286	0.47 200	0.31 134	0.65 427	0.36 100	0.34 232	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 342

CREStereo++_RVC	0.33 94	0.29 121	1.74 188	0.24 51	0.16 81	0.54 183	0.15 21	0.40 25	0.55 222	0.37 144	0.51 241	0.24 75	0.19 63	0.27 22	0.26 141	0.09 69	0.06 20	0.08 29	0.30 459	0.08 18	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 94	0.49 266	1.75 194	0.23 35	0.12 6	0.54 183	0.16 30	0.40 25	0.45 124	0.45 195	0.51 241	0.26 99	0.22 92	0.29 41	0.20 49	0.10 161	0.10 224	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.11 103

csc	0.43 188	0.77 380	1.95 309	0.24 51	0.13 20	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.75 424	0.54 286	0.47 200	0.31 134	0.65 427	0.36 100	0.34 232	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 342

cscssc	0.43 188	0.77 380	1.95 309	0.24 51	0.13 20	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.75 424	0.54 286	0.47 200	0.31 134	0.65 427	0.36 100	0.34 232	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 342

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS	0.35 113	0.25 69	1.30 97	0.79 508	0.34 382	0.51 149	0.23 150	0.46 64	0.39 67	0.22 42	0.31 106	0.20 44	0.17 29	0.28 29	0.23 98	0.73 521	0.06 20	0.07 1	0.05 1	0.09 36	0.37 467

XX-TBD	0.34 102	0.77 380	1.75 194	0.34 295	0.13 20	0.51 149	0.17 37	0.43 46	0.50 169	0.37 144	0.49 229	0.23 62	0.18 46	0.28 29	0.24 120	0.10 161	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

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

RAFT-Stereo	0.36 120	0.21 20	1.70 174	0.29 170	0.18 143	0.55 196	0.26 225	0.78 294	0.36 44	0.57 326	0.67 384	0.33 148	0.24 118	0.32 65	0.23 98	0.10 161	0.08 113	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.12 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
water-stereo	0.24 38	0.17 1	0.88 49	0.24 51	0.14 31	0.37 44	0.17 37	0.43 46	0.32 10	0.26 97	0.35 130	0.26 99	0.24 118	0.22 2	0.25 133	0.09 69	0.09 183	0.09 79	0.08 77	0.10 50	0.10 79

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

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

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

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 54	0.28 111	1.09 67	0.33 264	0.15 54	0.30 14	0.16 30	0.58 157	0.42 95	0.19 19	0.19 19	0.17 31	0.26 148	0.38 117	0.37 249	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.25 432	0.10 50	0.06 1

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

U	3.37 551	0.17 1	0.91 52	0.26 99	13.79 567	19.19 570	0.15 21	0.41 32	0.31 6	0.17 10	0.18 16	0.27 110	0.15 19	0.21 1	0.16 4	0.09 69	0.06 20	17.88 571	12.81 568	0.10 50	0.08 34

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

RAFT-Test	0.44 198	0.38 197	2.01 327	0.27 115	0.44 448	0.64 344	0.37 370	0.72 229	0.57 237	0.45 195	0.48 212	0.65 342	0.24 118	0.35 91	0.29 174	0.09 69	0.11 271	0.09 79	0.38 492	0.10 50	0.11 103

LoS_RVC	0.29 63	0.33 155	1.19 77	0.25 69	0.34 382	0.43 83	0.22 119	0.42 38	0.32 10	0.22 42	0.33 119	0.23 62	0.24 118	0.31 56	0.21 68	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.05 1	0.10 50	0.31 434

EGLCR-Stereo	0.29 63	0.27 90	0.97 58	0.30 187	0.19 175	0.56 211	0.17 37	0.68 211	0.36 44	0.30 116	0.18 16	0.27 110	0.17 29	0.38 117	0.19 27	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.10 50	0.35 452

anonymousa	0.48 247	0.46 251	2.44 417	0.29 170	0.34 382	0.61 296	0.25 203	0.66 198	0.54 215	0.53 273	0.77 433	0.73 393	0.46 343	0.33 75	0.31 204	0.10 161	0.09 183	0.12 247	0.29 450	0.10 50	0.19 305

ASMatch	0.60 362	0.43 229	2.58 445	0.91 517	0.36 402	0.56 211	0.25 203	0.52 117	0.61 277	0.47 205	1.21 492	0.47 249	0.66 432	1.34 359	0.94 429	0.10 161	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.10 50	0.16 251

DEmStereo	0.68 409	0.31 144	2.25 381	0.42 402	0.17 109	0.66 364	0.89 506	0.51 103	0.59 255	0.60 367	1.01 477	0.45 228	1.26 503	1.54 388	2.26 513	0.10 161	0.08 113	0.10 128	0.10 142	0.10 50	0.11 103

RAFT-RH_RVC	0.61 370	0.50 272	2.33 394	0.36 329	0.29 325	0.60 275	0.18 51	0.44 54	0.58 248	0.76 451	1.91 517	0.47 249	0.29 195	1.60 400	1.23 466	0.14 346	0.07 40	0.13 306	0.13 274	0.10 50	0.09 55

RAFT-345	0.53 312	0.30 133	2.34 396	0.38 365	0.34 382	0.58 246	0.42 393	0.47 76	0.61 277	0.51 255	1.00 476	0.43 208	0.28 181	1.57 393	0.82 419	0.10 161	0.07 40	0.11 192	0.09 107	0.10 50	0.08 34

CFNet-RSSM	0.41 163	0.32 150	2.20 370	0.27 115	0.44 448	0.52 168	0.19 60	0.76 268	0.48 153	0.43 179	0.36 136	0.54 282	0.26 148	0.33 75	0.25 133	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.38 492	0.10 50	0.09 55

CREStereo	0.28 54	0.30 133	1.33 102	0.19 1	0.13 20	0.55 196	0.17 37	0.48 83	0.46 133	0.27 104	0.33 119	0.24 75	0.21 83	0.31 56	0.21 68	0.11 223	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.10 50	0.07 7
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
UGAM-zero	0.63 381	0.39 206	2.49 427	0.30 187	0.49 467	0.67 370	0.19 60	0.91 397	0.45 124	0.77 455	0.45 186	1.16 502	0.82 464	2.05 471	0.29 174	0.09 69	0.15 358	0.09 79	0.44 504	0.11 68	0.22 342

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

DisPM	0.43 188	0.33 155	1.78 214	0.57 480	0.18 143	0.59 263	0.63 475	0.53 126	0.61 277	0.60 367	0.53 265	0.38 171	0.26 148	0.75 289	0.29 174	0.12 275	0.07 40	0.12 247	0.11 204	0.11 68	0.14 191

STrans-v2	0.67 402	0.56 297	2.64 453	0.27 115	0.23 247	0.57 229	0.33 343	0.96 440	0.69 363	0.92 481	0.85 450	0.89 452	0.93 480	1.83 439	1.21 464	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.09 107	0.11 68	0.12 140

TransformOpticalFlow	0.64 385	0.56 297	2.66 456	0.44 414	0.26 293	0.62 316	0.28 267	0.83 331	0.71 382	0.76 451	0.74 425	0.91 456	0.85 469	1.83 439	0.81 418	0.10 161	0.07 40	0.11 192	0.09 107	0.11 68	0.12 140

FTStereo	0.76 446	0.18 5	2.35 399	0.71 501	0.21 202	0.73 409	1.79 544	0.57 151	0.53 203	1.07 494	1.63 511	1.29 507	2.13 534	0.75 289	0.29 174	0.19 424	0.08 113	0.12 247	0.11 204	0.11 68	0.40 480

GrayStereo	0.66 397	0.19 7	1.76 200	0.90 516	0.23 247	0.62 316	1.42 541	0.62 181	0.60 260	0.72 439	0.78 434	0.56 298	3.07 545	0.60 244	0.26 141	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.21 410	0.11 68	0.18 289

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

test-1	0.44 198	0.48 263	1.69 170	0.30 187	0.27 306	0.50 140	0.28 267	0.80 314	0.43 105	0.40 160	0.54 277	0.41 191	0.24 118	0.31 56	1.16 460	0.09 69	0.20 426	0.10 128	0.17 361	0.11 68	0.26 397

Prome-Stereo	0.49 265	0.30 133	1.76 200	0.60 490	0.23 247	0.63 333	0.42 393	0.62 181	0.60 260	0.59 358	1.03 481	0.43 208	0.72 446	0.60 244	0.33 225	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.09 107	0.11 68	0.43 487

Gwc-CoAtRS	0.38 135	0.33 155	1.92 294	0.27 115	0.41 438	0.48 125	0.19 60	0.59 165	0.46 133	0.43 179	0.39 156	0.57 304	0.26 148	0.32 65	0.26 141	0.09 69	0.09 183	0.09 79	0.31 465	0.11 68	0.09 55

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

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

Reg-Stereo(zero)	0.46 226	0.17 1	2.10 348	0.24 51	0.34 382	0.51 149	0.42 393	0.50 95	0.54 215	0.37 144	0.46 194	0.54 282	0.60 406	0.43 142	1.10 452	0.08 31	0.09 183	0.08 29	0.22 418	0.12 79	0.22 342

castereo	0.30 73	0.44 240	0.81 42	0.24 51	0.29 325	0.41 67	0.27 250	0.72 229	0.45 124	0.22 42	0.30 95	0.24 75	0.31 211	0.25 10	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.31 465	0.12 79	0.09 55

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

rvit_stereo_0081	0.25 41	0.21 20	0.61 15	0.28 140	0.17 109	0.31 18	0.22 119	0.42 38	0.53 203	0.24 65	0.25 59	0.25 85	0.21 83	0.34 85	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.12 79	0.09 55

model_zeroshot	0.44 198	0.68 347	1.97 323	0.28 140	0.18 143	0.69 388	0.21 98	0.63 187	0.40 77	1.00 489	0.34 125	0.42 204	0.20 72	0.69 275	0.24 120	0.10 161	0.22 441	0.10 128	0.22 418	0.12 79	0.10 79

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

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

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

testlalala2	0.44 198	0.28 111	2.59 447	0.64 494	0.56 484	0.57 229	0.20 79	0.78 294	0.52 184	0.40 160	0.39 156	0.45 228	0.21 83	0.27 22	0.22 86	0.09 69	0.10 224	0.08 29	0.29 450	0.12 79	0.10 79

ACVNet-DCA	0.42 182	0.64 330	2.07 338	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.76 268	0.52 184	0.31 120	0.38 148	0.24 75	0.38 258	0.69 275	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.11 192	0.09 107	0.12 79	0.14 191

xx1	0.46 226	0.64 330	2.07 338	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.74 244	1.01 492	0.31 120	0.38 148	0.46 241	0.36 237	0.69 275	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.12 247	0.12 242	0.12 79	0.14 191

1test111	0.44 198	0.64 330	2.07 338	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.76 268	0.52 184	0.31 120	0.38 148	0.24 75	0.38 258	0.96 317	0.30 192	0.10 161	0.24 452	0.11 192	0.09 107	0.12 79	0.14 191

1111x	0.74 441	0.21 20	1.93 297	0.31 214	0.17 109	0.63 333	0.32 335	1.03 490	0.74 411	0.52 263	0.62 342	0.57 304	0.47 351	2.38 495	4.25 545	0.12 275	0.14 333	0.11 192	0.12 242	0.12 79	0.14 191

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

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

BUS	0.41 163	0.27 90	1.13 70	0.30 187	0.21 202	0.91 473	0.23 150	1.00 472	0.61 277	0.63 396	0.53 265	0.66 349	0.30 203	0.43 142	0.32 215	0.13 305	0.10 224	0.14 342	0.12 242	0.12 79	0.11 103

BSDual-CNN	0.41 163	0.27 90	1.13 70	0.30 187	0.21 202	0.76 423	0.31 312	1.00 472	0.61 277	0.63 396	0.53 265	0.63 329	0.37 251	0.43 142	0.38 256	0.13 305	0.10 224	0.14 342	0.12 242	0.12 79	0.11 103

hknet	0.47 241	0.29 121	1.70 174	0.30 187	0.24 260	0.76 423	0.31 312	1.00 472	0.64 315	0.63 396	0.53 265	0.80 422	0.38 258	0.77 296	0.37 249	0.11 223	0.10 224	0.14 342	0.12 242	0.12 79	0.11 103

PFNet+	0.45 216	0.37 187	1.86 266	0.46 433	0.18 143	0.58 246	0.77 497	0.52 117	0.64 315	0.56 315	0.48 212	0.39 177	0.26 148	0.93 314	0.32 215	0.13 305	0.09 183	0.14 342	0.13 274	0.12 79	0.15 224

PSM-softLoss	0.48 247	0.27 90	1.85 258	0.51 455	0.17 109	0.61 296	0.40 384	0.61 177	0.57 237	0.52 263	0.48 212	0.39 177	0.25 134	1.46 374	0.77 410	0.12 275	0.08 113	0.13 306	0.12 242	0.12 79	0.14 191

KMStereo	0.48 247	0.27 90	1.85 258	0.51 455	0.17 109	0.61 296	0.40 384	0.61 177	0.57 237	0.52 263	0.48 212	0.39 177	0.25 134	1.46 374	0.77 410	0.12 275	0.08 113	0.13 306	0.12 242	0.12 79	0.14 191

KYRaft	0.48 247	0.29 121	1.75 194	0.33 264	0.21 202	0.75 419	0.44 411	0.58 157	0.57 237	0.64 406	0.93 465	0.53 276	0.72 446	0.60 244	0.24 120	0.10 161	0.07 40	0.12 247	0.14 302	0.12 79	0.54 501

Pruner-Stereo	0.51 293	0.27 90	1.78 214	1.79 545	0.19 175	0.62 316	0.45 418	0.57 151	0.60 260	0.61 376	0.48 212	0.41 191	0.24 118	0.46 172	1.00 440	0.12 275	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.12 79	0.13 174

AnonymousM	0.37 126	0.44 240	1.50 140	0.25 69	0.15 54	0.52 168	0.23 150	0.60 175	0.42 95	0.42 174	0.32 111	0.30 131	0.25 134	0.34 85	0.23 98	0.11 223	0.09 183	0.71 519	0.36 489	0.12 79	0.07 7

CroCo-Stereo	0.30 73	0.45 248	1.08 65	0.31 214	0.17 109	0.19 1	0.21 98	0.73 240	0.50 169	0.21 32	0.24 52	0.55 286	0.22 92	0.27 22	0.26 141	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.07 51	0.12 79	0.09 55
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
222	0.78 454	0.23 51	1.23 86	0.28 140	0.18 143	0.62 316	0.24 183	1.02 483	0.70 372	0.58 344	0.66 381	0.46 241	0.42 308	1.80 434	6.53 556	0.13 305	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.12 79	0.17 269

xxxx	0.70 417	0.21 20	1.33 102	0.28 140	0.18 143	0.63 333	0.24 183	1.02 483	0.69 363	0.50 242	0.62 342	0.58 311	0.38 258	1.47 381	5.21 551	0.13 305	0.12 297	0.11 192	0.10 142	0.12 79	0.15 224

HSM-Net_RVC	0.67 402	0.34 168	2.23 379	0.26 99	0.19 175	0.67 370	0.29 291	1.26 517	0.69 363	0.72 439	0.70 411	0.78 414	0.42 308	3.77 546	0.41 281	0.13 305	0.09 183	0.10 128	0.09 107	0.12 79	0.11 103
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
xyz-stereo-finetune	0.31 81	0.46 251	0.79 41	0.21 6	0.12 6	0.53 175	0.25 203	0.52 117	0.54 215	0.28 109	0.32 111	0.29 126	0.23 107	0.59 238	0.55 347	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.13 109	0.08 34

xyz-stereo	3.02 548	0.29 121	30.64 579	0.23 35	0.12 6	15.52 565	0.24 183	0.51 103	0.47 150	0.59 358	7.99 557	0.64 338	0.47 351	1.39 363	0.50 328	0.09 69	0.07 40	0.34 491	0.07 51	0.13 109	0.08 34

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 126	0.37 187	1.21 83	0.26 99	0.18 143	0.73 409	0.18 51	0.53 126	0.41 86	0.35 135	0.30 95	0.58 311	0.22 92	0.33 75	0.95 431	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.35 481	0.13 109	0.15 224

castereo++	0.28 54	0.43 229	0.93 55	0.28 140	0.17 109	0.53 175	0.21 98	0.55 141	0.45 124	0.17 10	0.26 66	0.32 142	0.17 29	0.33 75	0.16 4	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.29 450	0.13 109	0.06 1

rvit_stereo_ft	0.31 81	0.61 309	1.18 75	0.32 243	0.21 202	0.28 8	0.27 250	0.55 141	0.48 153	0.23 58	0.27 70	0.28 119	0.26 148	0.32 65	0.25 133	0.13 305	0.09 183	0.11 192	0.11 204	0.13 109	0.14 191

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

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

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

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

ADStereo(finetuned)	0.45 216	0.77 380	2.12 352	0.25 69	0.14 31	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.72 392	0.54 286	0.48 212	0.31 134	0.76 456	0.37 109	0.38 256	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.13 109	0.23 366

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

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

TRStereo	0.53 312	0.76 371	2.38 404	0.42 402	0.29 325	0.69 388	0.23 150	1.81 536	0.55 222	0.36 140	0.32 111	0.47 249	0.40 280	0.46 172	0.25 133	0.12 275	0.11 271	0.11 192	0.41 500	0.13 109	0.32 439

NF-Stereo	0.48 247	0.25 69	1.81 241	0.52 459	0.16 81	0.61 296	0.44 411	0.66 198	0.61 277	0.50 242	0.47 200	0.37 164	0.26 148	1.45 373	0.79 416	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.16 251

OCTAStereo	0.48 247	0.25 69	1.81 241	0.52 459	0.16 81	0.61 296	0.43 400	0.66 198	0.61 277	0.50 242	0.47 200	0.37 164	0.26 148	1.44 369	0.80 417	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.17 269

PSM-AAD	0.63 381	0.22 35	1.77 209	0.37 350	0.23 247	0.86 461	1.17 527	0.59 165	0.60 260	0.64 406	0.71 415	0.68 365	2.93 542	0.65 262	0.31 204	0.09 69	0.07 40	0.17 404	0.15 325	0.13 109	0.33 446

RE-Stereo	0.48 247	0.25 69	1.81 241	0.52 459	0.16 81	0.61 296	0.43 400	0.66 198	0.60 260	0.50 242	0.47 200	0.37 164	0.26 148	1.44 369	0.78 412	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.17 269

TVStereo	0.48 247	0.25 69	1.81 241	0.52 459	0.16 81	0.61 296	0.43 400	0.66 198	0.60 260	0.50 242	0.47 200	0.37 164	0.26 148	1.44 369	0.78 412	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.17 269

DCANet	0.42 182	0.77 380	1.95 309	0.25 69	0.14 31	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.72 392	0.54 286	0.48 212	0.31 134	0.41 291	0.36 100	0.39 267	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.13 109	0.23 366

test_xeample	0.72 429	0.21 20	1.36 107	0.27 115	0.17 109	0.59 263	0.28 267	1.01 480	0.70 372	0.55 304	0.67 384	0.44 219	0.39 272	1.88 454	5.17 550	0.12 275	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.13 109	0.15 224

EAI-Stereo	0.78 454	0.25 69	1.67 167	0.54 468	0.59 491	1.95 531	2.05 547	1.11 506	0.64 315	0.95 486	1.49 506	0.50 265	0.67 434	0.59 238	1.44 479	0.09 69	0.19 415	0.09 79	0.49 509	0.13 109	0.22 342

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

FENet	0.44 198	0.30 133	2.42 411	0.32 243	0.17 109	0.58 246	0.22 119	0.77 279	0.59 255	0.47 205	0.42 169	0.55 286	0.38 258	0.49 198	0.47 312	0.12 275	0.09 183	0.12 247	0.11 204	0.13 109	0.16 251

PAM	0.70 417	0.35 175	2.72 464	0.56 477	0.62 500	1.08 496	0.53 443	0.85 348	0.44 109	0.93 483	0.92 461	1.24 505	0.68 437	0.64 252	1.01 444	0.10 161	0.19 415	0.10 128	0.48 507	0.14 132	0.38 470

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

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

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

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

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

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

MSKI-zero shot	0.46 226	0.38 197	2.47 424	0.27 115	0.43 447	0.56 211	0.20 79	0.77 279	0.43 105	0.60 367	0.51 241	0.44 219	0.17 29	0.68 269	0.21 68	0.09 69	0.29 476	0.09 79	0.32 471	0.14 132	0.10 79

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

GwcNet-ADL	0.50 276	0.74 368	2.90 490	0.31 214	0.20 189	0.58 246	0.29 291	0.87 367	0.64 315	0.47 205	0.47 200	0.56 298	0.33 221	0.46 172	0.46 303	0.13 305	0.12 297	0.09 79	0.09 107	0.14 132	0.21 329

AAGNet	0.88 473	0.33 155	1.79 234	0.54 468	0.98 524	0.62 316	0.46 421	0.50 95	0.60 260	0.58 344	0.53 265	0.50 265	0.73 449	1.23 350	7.48 557	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.14 132	0.09 55

GMM-Stereo	0.50 276	0.23 51	2.41 409	0.54 468	0.24 260	0.77 431	0.46 421	0.59 165	0.57 237	0.58 344	0.73 422	0.47 249	0.43 318	0.68 269	0.27 149	0.10 161	0.06 20	0.13 306	0.13 274	0.14 132	0.44 489

TestStereo	0.45 216	0.54 285	2.11 349	0.29 170	0.16 81	0.43 83	0.24 183	0.54 137	0.45 124	0.37 144	0.46 194	0.34 154	0.27 166	1.98 464	0.27 149	0.11 223	0.08 113	0.12 247	0.09 107	0.14 132	0.08 34

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

RASNet	0.61 370	0.68 347	2.03 334	0.35 311	0.46 462	0.65 358	0.28 267	0.78 294	0.70 372	0.48 223	0.64 370	0.93 461	0.61 415	2.21 484	0.73 404	0.12 275	0.09 183	0.09 79	0.10 142	0.14 132	0.11 103

HSM	0.62 375	0.76 371	1.72 181	0.30 187	0.29 325	0.64 344	0.28 267	0.94 422	0.62 295	0.58 344	0.57 306	1.40 513	0.64 425	2.59 515	0.42 283	0.11 223	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.14 132	0.11 103

DLCB_ROB	0.54 317	0.55 294	1.49 137	0.36 329	0.25 278	0.65 358	0.36 362	0.80 314	0.70 372	0.72 439	0.69 401	0.83 432	0.46 343	1.53 387	0.60 368	0.13 305	0.12 297	0.14 342	0.14 302	0.14 132	0.13 174

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

AIO_test	0.39 150	0.37 187	1.19 77	0.73 502	0.67 503	0.35 35	0.25 203	0.47 76	0.34 21	0.34 133	0.22 37	0.33 148	0.17 29	1.31 356	0.19 27	0.11 223	0.15 358	0.08 29	0.21 410	0.15 149	0.23 366

PAM_32	0.70 417	0.35 175	2.73 469	0.54 468	0.61 498	1.07 494	0.43 400	0.84 342	0.49 159	0.90 479	0.91 459	1.23 504	0.77 459	0.65 262	1.10 452	0.10 161	0.19 415	0.10 128	0.49 509	0.15 149	0.38 470

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

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

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

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

CAS++	0.31 81	0.33 155	1.43 122	0.25 69	0.17 109	0.31 18	0.20 79	0.78 294	0.41 86	0.30 116	0.30 95	0.21 52	0.16 22	0.33 75	0.18 15	0.15 363	0.12 297	0.13 306	0.10 142	0.15 149	0.11 103
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 276	0.33 155	0.93 55	0.26 99	0.22 227	0.46 112	0.20 79	1.10 502	1.34 517	3.16 553	0.32 111	0.22 54	0.20 72	0.30 49	0.22 86	0.10 161	0.09 183	0.11 192	0.09 107	0.15 149	0.19 305

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

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

mmx	0.72 429	0.23 51	2.01 327	0.30 187	0.21 202	0.57 229	0.26 225	0.99 464	0.76 433	0.53 273	0.63 354	0.66 349	0.39 272	2.52 510	3.43 537	0.13 305	0.10 224	0.15 369	0.13 274	0.15 149	0.15 224

ttt	0.66 397	0.22 35	1.68 168	0.34 295	0.24 260	0.60 275	0.26 225	1.00 472	0.77 437	0.55 304	0.67 384	0.54 282	0.36 237	2.14 480	3.03 526	0.16 384	0.13 316	0.13 306	0.12 242	0.15 149	0.17 269

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

xxx	0.72 429	0.23 51	2.01 327	0.30 187	0.21 202	0.57 229	0.26 225	0.99 464	0.76 433	0.53 273	0.63 354	0.66 349	0.39 272	2.52 510	3.43 537	0.13 305	0.10 224	0.15 369	0.13 274	0.15 149	0.15 224

LoS	0.31 81	0.30 133	1.52 143	0.23 35	0.13 20	0.54 183	0.20 79	0.48 83	0.49 159	0.25 83	0.28 77	0.37 164	0.24 118	0.38 117	0.23 98	0.10 161	0.08 113	0.08 29	0.05 1	0.15 149	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 73	0.27 90	1.09 67	0.23 35	0.50 469	0.40 60	0.20 79	0.46 64	0.44 109	0.22 42	0.28 77	0.26 99	0.19 63	0.33 75	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.15 149	0.49 497

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

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

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

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 343	0.87 417	2.11 349	0.32 243	0.30 336	0.84 455	0.40 384	0.88 375	0.72 392	0.65 413	0.73 422	0.66 349	0.57 396	0.93 314	0.71 397	0.13 305	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.15 149	0.14 191

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

IIG-Stereo	0.59 356	0.65 337	1.74 188	0.54 468	0.23 247	0.61 296	0.21 98	0.73 240	0.65 328	0.64 406	0.69 401	0.69 372	0.38 258	2.09 476	1.39 475	0.11 223	0.07 40	0.11 192	0.09 107	0.15 149	0.09 55

THIR-Stereo	0.86 470	0.62 315	2.13 354	0.25 69	0.16 81	0.58 246	2.74 553	0.59 165	0.51 177	0.62 387	1.62 510	0.97 471	1.80 530	1.69 412	2.25 512	0.10 161	0.08 113	0.14 342	0.11 204	0.15 149	0.11 103

DeepStereo_RVC	0.44 198	0.28 111	1.92 294	0.49 448	0.17 109	0.60 275	0.59 463	0.50 95	0.52 184	0.49 235	0.45 186	0.39 177	0.86 472	0.45 163	0.33 225	0.11 223	0.08 113	0.11 192	0.09 107	0.15 149	0.19 305

IRAFT_RVC	0.54 317	0.53 280	1.78 214	0.46 433	0.21 202	0.58 246	0.43 400	0.65 196	0.66 343	0.54 286	0.50 237	0.49 262	0.51 372	1.58 397	1.01 444	0.11 223	0.25 465	0.13 306	0.10 142	0.15 149	0.13 174

ICVP	0.46 226	0.29 121	2.41 409	0.33 264	0.22 227	0.59 263	0.55 450	0.75 255	0.50 169	0.44 185	0.60 330	0.49 262	0.35 231	0.53 217	0.37 249	0.16 384	0.16 375	0.14 342	0.11 204	0.15 149	0.15 224
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.33 94	0.32 150	1.89 280	0.34 295	0.27 306	0.30 14	0.22 119	0.48 83	0.44 109	0.22 42	0.33 119	0.25 85	0.25 134	0.32 65	0.24 120	0.14 346	0.16 375	0.12 247	0.12 242	0.15 149	0.13 174

GES	0.44 198	0.28 111	1.88 273	0.30 187	0.18 143	0.61 296	0.30 299	0.88 375	0.46 133	0.47 205	0.52 254	0.39 177	0.42 308	0.58 232	0.67 387	0.15 363	0.11 271	0.12 247	0.10 142	0.15 149	0.17 269

GMStereo	0.38 135	0.99 463	1.91 291	0.27 115	0.16 81	0.39 55	0.23 150	0.47 76	0.62 295	0.38 152	0.34 125	0.25 85	0.25 134	0.39 123	0.29 174	0.14 346	0.08 113	0.10 128	0.12 242	0.15 149	0.11 103
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.46 226	0.28 111	1.73 184	0.33 264	0.32 361	0.65 358	0.38 376	0.83 331	0.59 255	0.57 326	0.52 254	0.61 322	0.40 280	0.75 289	0.52 336	0.13 305	0.12 297	0.13 306	0.12 242	0.15 149	0.11 103

cf-r	0.53 312	0.81 397	2.15 360	0.33 264	0.28 318	0.60 275	0.28 267	0.78 294	0.64 315	0.51 255	0.60 330	0.75 405	0.40 280	1.32 357	0.43 292	0.13 305	0.09 183	0.11 192	0.12 242	0.15 149	0.14 191

PSMNet-RSSM	0.53 312	0.82 401	1.78 214	0.31 214	0.25 278	0.58 246	0.28 267	0.84 342	0.60 260	0.50 242	0.61 337	0.67 358	0.43 318	1.68 410	0.42 283	0.15 363	0.10 224	0.14 342	0.16 344	0.15 149	0.13 174

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

DIP-Stereo	0.37 126	0.34 168	1.50 140	0.27 115	0.18 143	0.63 333	0.17 37	0.92 406	0.53 203	0.49 235	0.48 212	0.30 131	0.30 203	0.39 123	0.30 192	0.10 161	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.15 149	0.12 140
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 329	0.92 429	2.36 402	0.38 365	0.37 413	0.60 275	0.28 267	0.82 325	0.62 295	0.62 387	0.55 287	0.72 389	0.45 330	1.00 322	0.43 292	0.15 363	0.11 271	0.14 342	0.14 302	0.15 149	0.16 251
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.58 348	0.94 437	1.87 271	0.38 365	0.25 278	0.64 344	0.34 347	0.83 331	0.65 328	0.60 367	0.63 354	0.81 425	0.48 360	1.85 446	0.56 355	0.13 305	0.09 183	0.10 128	0.10 142	0.16 185	0.16 251

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

DispNO	0.67 402	0.98 459	2.58 445	0.31 214	0.27 306	0.59 263	0.29 291	0.83 331	0.68 354	0.53 273	0.79 437	0.83 432	0.47 351	2.46 505	0.68 390	0.12 275	0.10 224	0.19 430	0.31 465	0.16 185	0.17 269

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

MyStereo06	0.54 317	0.41 217	2.68 458	0.30 187	0.23 247	0.60 275	0.30 299	0.81 318	0.44 109	0.84 471	0.52 254	0.78 414	0.58 400	0.48 188	1.10 452	0.09 69	0.17 393	0.12 247	0.10 142	0.16 185	0.20 320

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

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

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

rrr	0.46 226	0.34 168	3.08 503	0.27 115	0.16 81	0.45 94	0.28 267	1.09 501	0.51 177	0.24 65	0.21 26	0.26 99	0.25 134	0.64 252	0.52 336	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.29 450	0.16 185	0.25 387

CASnet	0.28 54	0.31 144	1.20 81	0.28 140	0.11 1	0.47 117	0.19 60	0.44 54	0.44 109	0.38 152	0.31 106	0.23 62	0.17 29	0.29 41	0.19 27	0.10 161	0.06 20	0.15 369	0.12 242	0.16 185	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.49 265	0.49 266	2.78 476	0.50 450	0.41 438	0.38 53	0.23 150	0.72 229	0.38 56	0.63 396	0.48 212	0.87 446	0.41 291	0.64 252	0.21 68	0.09 69	0.17 393	0.10 128	0.09 107	0.16 185	0.12 140

HanStereo	0.49 265	0.49 266	2.78 476	0.50 450	0.41 438	0.38 53	0.23 150	0.72 229	0.38 56	0.63 396	0.48 212	0.87 446	0.41 291	0.64 252	0.21 68	0.09 69	0.17 393	0.10 128	0.09 107	0.16 185	0.12 140

Selective-IGEV	0.29 63	0.23 51	1.28 93	0.27 115	0.30 336	0.35 35	0.20 79	0.56 148	0.38 56	0.21 32	0.30 95	0.22 54	0.18 46	0.37 109	0.18 15	0.07 20	0.06 20	0.08 29	0.15 325	0.16 185	0.29 417

DCRE	0.50 276	0.63 326	2.13 354	0.30 187	0.23 247	0.45 94	0.24 183	0.59 165	0.53 203	0.50 242	2.10 521	0.42 204	0.26 148	0.35 91	0.23 98	0.09 69	0.14 333	0.10 128	0.32 471	0.16 185	0.15 224

NINENet	0.50 276	0.33 155	1.69 170	0.55 475	0.25 278	0.91 473	0.23 150	0.98 452	0.71 382	0.53 273	0.55 287	0.66 349	0.30 203	1.22 348	0.32 215	0.15 363	0.13 316	0.16 387	0.11 204	0.16 185	0.13 174

SST-Stereo	0.52 306	0.20 12	1.76 200	0.62 492	0.53 477	0.62 316	0.66 477	0.55 141	0.61 277	0.58 344	0.53 265	0.52 274	0.60 406	1.59 399	0.29 174	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.16 185	0.10 79

RAFT_R40	0.50 276	0.21 20	1.76 200	0.50 450	0.40 431	0.61 296	0.53 443	0.56 148	0.60 260	0.56 315	0.54 277	0.55 286	0.51 372	1.57 393	0.53 340	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.16 185	0.09 55

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

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

delet	0.52 306	0.54 285	1.62 159	0.31 214	0.35 394	0.74 413	0.46 421	0.85 348	0.74 411	0.55 304	0.60 330	0.67 358	0.50 370	1.12 338	0.57 359	0.11 223	0.11 271	0.13 306	0.14 302	0.16 185	0.12 140

DSFCA	0.54 317	0.35 175	1.41 117	0.28 140	0.28 318	0.79 440	0.88 505	0.76 268	0.70 372	0.72 439	0.66 381	0.67 358	0.57 396	1.17 344	0.63 375	0.16 384	0.14 333	0.13 306	0.14 302	0.16 185	0.13 174

STTStereo	0.51 293	0.69 351	2.14 359	0.36 329	0.30 336	0.61 296	0.32 335	0.77 279	0.60 260	0.60 367	0.54 277	0.67 358	0.43 318	0.86 309	0.42 283	0.16 384	0.15 358	0.17 404	0.20 404	0.16 185	0.15 224

AIO-test2	0.49 265	1.15 491	1.96 318	0.42 402	0.37 413	0.50 140	0.23 150	0.79 310	0.70 372	0.33 131	0.53 265	0.27 110	0.22 92	0.67 266	0.29 174	0.73 521	0.08 113	0.13 306	0.17 361	0.17 207	0.18 289

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

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

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

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

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

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

LL-Strereo2	0.41 163	0.90 427	1.83 253	0.44 414	0.24 260	0.54 183	0.27 250	0.58 157	0.45 124	0.41 169	0.33 119	0.44 219	0.21 83	0.44 151	0.34 232	0.09 69	0.08 113	0.16 387	0.14 302	0.17 207	0.17 269

iRaft-Stereo_20w	0.58 348	0.39 206	1.96 318	0.45 428	0.32 361	0.92 475	0.57 459	1.14 507	0.56 233	0.81 464	0.40 161	0.55 286	0.69 439	0.65 262	1.04 449	0.09 69	0.16 375	0.09 79	0.36 489	0.17 207	0.25 387

Patchmatch Stereo++	0.39 150	0.27 90	1.78 214	0.44 414	0.16 81	0.61 296	0.27 250	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.43 208	0.28 181	0.54 221	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.59 356	0.65 337	1.74 188	0.56 477	0.37 413	0.60 275	0.26 225	0.70 221	0.65 328	0.66 415	0.60 330	0.69 372	0.32 217	2.09 476	1.20 462	0.10 161	0.07 40	0.12 247	0.09 107	0.17 207	0.10 79

PSM-adaLoss	0.38 135	0.27 90	1.78 214	0.44 414	0.17 109	0.60 275	0.29 291	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.44 219	0.28 181	0.47 183	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

ROB_FTStereo_v2	0.38 135	0.27 90	1.78 214	0.44 414	0.17 109	0.61 296	0.28 267	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.44 219	0.28 181	0.47 183	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

ROB_FTStereo	0.38 135	0.27 90	1.78 214	0.44 414	0.17 109	0.61 296	0.26 225	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.43 208	0.28 181	0.49 198	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

HUI-Stereo	0.38 135	0.27 90	1.79 234	0.44 414	0.17 109	0.61 296	0.28 267	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.44 219	0.28 181	0.45 163	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

iGMRVC	0.39 150	0.27 90	1.78 214	0.44 414	0.17 109	0.61 296	0.27 250	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.44 219	0.28 181	0.55 225	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

iRAFT	0.39 150	0.27 90	1.78 214	0.44 414	0.16 81	0.61 296	0.27 250	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.43 208	0.28 181	0.54 221	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

CRE-IMP	0.41 163	0.22 35	1.76 200	0.48 446	0.17 109	0.79 440	0.69 485	0.52 117	0.52 184	0.47 205	0.42 169	0.45 228	0.26 148	0.41 131	0.31 204	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.09 107	0.17 207	0.23 366

RAFT-IKP	0.38 135	0.27 90	1.79 234	0.44 414	0.16 81	0.60 275	0.28 267	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.43 208	0.28 181	0.50 204	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

rafts_anoy	0.43 188	0.89 424	1.96 318	0.32 243	0.30 336	0.48 125	0.24 183	0.62 181	0.49 159	0.37 144	0.38 148	0.33 148	0.30 203	0.51 207	0.34 232	0.10 161	0.39 502	0.13 306	0.15 325	0.17 207	0.15 224

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

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

XX-Stereo	0.55 329	0.54 285	3.50 528	0.48 446	0.39 422	0.54 183	0.17 37	0.89 381	0.40 77	0.44 185	0.65 379	0.85 440	0.19 63	0.77 296	0.21 68	0.10 161	0.14 333	0.10 128	0.32 471	0.17 207	0.14 191

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

test_xeample3	0.46 226	0.34 168	2.99 498	0.37 350	0.16 81	0.49 132	0.33 343	1.06 496	0.44 109	0.25 83	0.23 43	0.24 75	0.25 134	0.49 198	0.56 355	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.40 497	0.17 207	0.26 397

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

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

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

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

MoCha-V2	0.36 120	0.32 150	1.41 117	0.36 329	0.31 353	0.35 35	0.19 60	0.57 151	0.39 67	0.30 116	0.32 111	0.28 119	0.27 166	0.47 183	0.24 120	0.08 31	0.56 518	0.08 29	0.38 492	0.18 233	0.12 140

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

CBFPSM	0.56 337	0.91 428	1.82 247	0.28 140	0.23 247	0.71 397	0.37 370	0.72 229	0.64 315	0.50 242	0.49 229	1.03 482	0.83 465	0.62 247	1.35 472	0.10 161	0.12 297	0.10 128	0.10 142	0.18 233	0.19 305

CASS	0.39 150	0.30 133	1.61 158	0.32 243	0.17 109	0.53 175	0.24 183	0.70 221	0.49 159	0.59 358	0.54 277	0.40 185	0.40 280	0.41 131	0.30 192	0.17 398	0.10 224	0.14 342	0.11 204	0.18 233	0.17 269
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev	0.59 356	0.96 447	2.47 424	0.34 295	0.37 413	0.79 440	0.44 411	0.86 358	0.77 437	0.61 376	0.67 384	0.79 419	0.56 391	0.64 252	0.62 373	0.15 363	0.14 333	0.12 247	0.12 242	0.18 233	0.19 305

DAS	0.56 337	0.35 175	1.55 147	0.33 264	0.34 382	0.50 140	0.42 393	0.83 331	0.74 411	0.83 469	0.68 392	0.56 298	0.48 360	2.40 499	0.46 303	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.09 107	0.18 233	0.15 224

SepStereo	0.52 306	0.35 175	1.55 147	0.33 264	0.34 382	0.50 140	0.42 393	0.83 331	0.74 411	0.83 469	0.68 392	0.56 298	0.48 360	1.56 390	0.46 303	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.09 107	0.18 233	0.15 224

HHNet	0.60 362	0.65 337	2.60 450	0.36 329	0.25 278	0.64 344	0.61 469	0.64 190	0.62 295	0.55 304	1.13 490	0.32 142	0.60 406	0.42 139	1.79 494	0.15 363	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.18 233	0.15 224

DRaft	0.62 375	0.38 197	1.76 200	0.24 51	0.16 81	0.64 344	0.66 477	0.53 126	0.53 203	0.67 419	0.99 474	0.38 171	1.00 488	1.44 369	2.10 507	0.10 161	0.14 333	0.10 128	0.14 302	0.18 233	0.21 329

ac_64	0.55 329	0.46 251	1.92 294	0.36 329	0.34 382	0.63 333	0.31 312	0.82 325	0.61 277	0.55 304	0.51 241	0.89 452	0.48 360	1.83 439	0.55 347	0.14 346	0.11 271	0.12 247	0.12 242	0.18 233	0.12 140

CFNet-ft	0.51 293	0.76 371	1.79 234	0.28 140	0.30 336	0.63 333	0.28 267	0.66 198	0.55 222	0.45 195	0.57 306	0.74 399	0.41 291	1.46 374	0.42 283	0.14 346	0.10 224	0.28 476	0.13 274	0.18 233	0.14 191

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

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

CFNet_RVC	0.51 293	0.76 371	1.79 234	0.28 140	0.30 336	0.63 333	0.28 267	0.66 198	0.55 222	0.45 195	0.57 306	0.74 399	0.41 291	1.46 374	0.42 283	0.14 346	0.10 224	0.28 476	0.13 274	0.18 233	0.14 191

UCFNet_RVC	0.48 247	0.82 401	1.85 258	0.30 187	0.27 306	0.64 344	0.26 225	0.74 244	0.55 222	0.48 223	0.53 265	0.63 329	0.41 291	0.88 313	0.38 256	0.15 363	0.10 224	0.17 404	0.17 361	0.18 233	0.15 224

AdaStereo	0.44 198	0.38 197	1.79 234	0.34 295	0.20 189	0.57 229	0.28 267	0.92 406	0.69 363	0.52 263	0.55 287	0.61 322	0.33 221	0.48 188	0.39 267	0.17 398	0.08 113	0.17 404	0.11 204	0.18 233	0.12 140
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DRN-Test	0.64 385	0.43 229	2.44 417	0.39 375	0.44 448	0.80 447	0.41 390	1.02 483	0.78 442	0.80 459	0.63 354	0.69 372	0.56 391	1.79 430	0.69 392	0.15 363	0.12 297	0.17 404	0.16 344	0.18 233	0.17 269

MDST_ROB	1.17 502	0.42 224	3.87 533	0.54 468	0.44 448	4.11 553	0.58 461	1.31 519	0.84 462	2.12 533	1.12 489	0.98 472	0.71 443	4.24 550	0.99 439	0.16 384	0.14 333	0.19 430	0.17 361	0.18 233	0.35 452

DDVS	0.62 375	0.40 211	1.40 116	2.21 552	0.35 394	0.87 465	1.00 515	0.69 214	0.50 169	0.53 273	0.56 298	0.90 454	0.37 251	1.22 348	0.47 312	0.15 363	0.14 333	0.14 342	0.12 242	0.19 254	0.22 342

AIO-Stereo	0.30 73	0.27 90	1.25 89	0.27 115	0.24 260	0.37 44	0.20 79	0.52 117	0.36 44	0.21 32	0.30 95	0.23 62	0.14 10	0.31 56	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.38 492	0.19 254	0.31 434

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

IGEV_Zeroshot_test	0.53 312	0.33 155	2.91 491	0.32 243	0.18 143	0.54 183	0.21 98	0.72 229	0.42 95	0.81 464	0.51 241	0.71 386	0.41 291	0.48 188	1.13 456	0.09 69	0.15 358	0.10 128	0.35 481	0.19 254	0.09 55

StereoVision	0.45 216	0.72 360	1.94 306	0.33 264	0.32 361	0.47 117	0.26 225	0.68 211	0.57 237	0.32 129	0.89 457	0.45 228	0.27 166	0.49 198	0.36 243	0.13 305	0.15 358	0.16 387	0.15 325	0.19 254	0.13 174

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

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

4D-IteraStereo	0.44 198	0.96 447	2.63 451	0.27 115	0.30 336	0.45 94	0.25 203	0.52 117	0.50 169	0.40 160	0.31 106	0.40 185	0.19 63	0.35 91	0.32 215	0.09 69	0.06 20	0.12 247	0.11 204	0.19 254	0.30 426

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

Selective-RAFT	0.35 113	0.26 84	1.48 134	0.31 214	0.15 54	0.61 296	0.19 60	0.60 175	0.54 215	0.28 109	0.29 83	0.40 185	0.33 221	0.50 204	0.27 149	0.10 161	0.07 40	0.09 79	0.35 481	0.19 254	0.08 34

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

CRFU-Net	0.56 337	0.38 197	1.86 266	0.46 433	0.26 293	0.82 451	0.36 362	0.90 387	0.49 159	0.62 387	0.59 315	0.78 414	1.35 511	1.00 322	0.48 318	0.15 363	0.14 333	0.17 404	0.10 142	0.19 254	0.14 191

IPLGR	0.54 317	0.56 297	2.68 458	0.36 329	0.18 143	0.62 316	0.54 447	1.02 483	0.64 315	0.73 443	0.46 194	0.47 249	0.45 330	1.12 338	0.29 174	0.09 69	0.08 113	0.11 192	0.09 107	0.19 254	0.12 140

HGLStereo	0.54 317	0.69 351	2.00 326	0.35 311	0.40 431	0.66 364	0.30 299	0.83 331	0.62 295	0.57 326	0.69 401	0.69 372	0.54 382	1.07 329	0.55 347	0.13 305	0.13 316	0.13 306	0.11 204	0.19 254	0.17 269

MLCV	0.48 247	0.89 424	1.85 258	0.29 170	0.14 31	0.59 263	0.23 150	0.72 229	0.59 255	0.66 415	0.66 381	0.55 286	0.36 237	1.03 326	0.49 323	0.09 69	0.06 20	0.09 79	0.07 51	0.19 254	0.11 103

G2L-ROB	0.51 293	0.95 444	1.96 318	0.29 170	0.22 227	0.59 263	0.28 267	0.76 268	0.57 237	0.55 304	0.45 186	0.70 382	0.32 217	1.38 362	0.47 312	0.11 223	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.20 269	0.13 174

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

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

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

DCVSM-stereo	0.49 265	0.29 121	2.49 427	0.29 170	0.22 227	0.53 175	0.52 439	0.58 157	0.49 159	0.69 428	0.46 194	0.79 419	0.48 360	0.53 217	0.42 283	0.13 305	0.14 333	0.15 369	0.12 242	0.20 269	0.20 320

ACV-stereo	0.66 397	0.76 371	2.86 481	0.32 243	0.25 278	1.01 485	0.60 465	0.59 165	0.52 184	0.41 169	0.45 186	1.55 519	0.94 483	1.40 366	0.69 392	0.14 346	0.13 316	0.12 247	0.11 204	0.20 269	0.19 305

EKT-Stereo	1.47 522	0.49 266	1.93 297	2.57 555	19.31 571	0.55 196	0.22 119	0.69 214	0.42 95	0.38 152	0.36 136	0.43 208	0.27 166	0.69 275	0.26 141	0.12 275	0.14 333	0.11 192	0.16 344	0.20 269	0.15 224

MC-Stereo	0.32 87	0.31 144	1.46 127	0.31 214	0.15 54	0.53 175	0.19 60	0.44 54	0.35 27	0.36 140	0.38 148	0.27 110	0.27 166	0.42 139	0.19 27	0.09 69	0.13 316	0.09 79	0.16 344	0.20 269	0.13 174

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

raft+_RVC	0.44 198	0.67 345	1.85 258	0.34 295	0.71 508	0.51 149	0.25 203	0.64 190	0.51 177	0.35 135	0.45 186	0.32 142	0.28 181	0.43 142	0.32 215	0.09 69	0.19 415	0.10 128	0.09 107	0.20 269	0.40 480

DMCA-RVC	0.62 375	0.96 447	2.63 451	0.36 329	0.90 520	0.56 211	0.31 312	0.69 214	0.57 237	0.68 426	0.52 254	0.59 314	0.56 391	1.23 350	0.53 340	0.16 384	0.38 496	0.20 438	0.15 325	0.20 269	0.15 224

BEATNet_4x	0.47 241	0.73 365	1.91 291	0.33 264	0.15 54	0.56 211	0.25 203	0.85 348	0.58 248	0.54 286	0.51 241	0.57 304	0.42 308	0.57 229	0.61 371	0.11 223	0.08 113	0.12 247	0.09 107	0.20 269	0.16 251

StereoDRNet	0.64 385	0.88 421	2.35 399	0.41 391	0.45 456	0.73 409	0.47 429	0.94 422	0.74 411	0.75 448	0.54 277	0.74 399	0.47 351	1.70 413	0.72 401	0.15 363	0.14 333	0.15 369	0.14 302	0.20 269	0.19 305

XPNet_ROB	0.61 370	0.72 360	1.66 165	0.37 350	0.27 306	0.67 370	0.47 429	0.89 381	0.71 382	0.78 457	0.70 411	0.81 425	0.53 379	1.70 413	0.76 408	0.21 440	0.16 375	0.16 387	0.15 325	0.20 269	0.21 329

GREAT-IGEV	0.37 126	0.28 111	1.48 134	0.25 69	0.38 419	0.46 112	0.18 51	0.33 5	0.34 21	0.15 4	0.29 83	0.15 25	0.17 29	0.36 100	0.23 98	0.07 20	0.76 537	0.07 1	0.26 439	0.21 283	1.03 538

ISRNet	0.47 241	0.44 240	1.55 147	0.37 350	0.31 353	0.49 132	0.19 60	0.75 255	0.66 343	0.63 396	0.71 415	0.67 358	0.39 272	0.58 232	0.44 298	0.23 456	0.16 375	0.21 446	0.20 404	0.21 283	0.25 387

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

RSM	0.28 54	0.26 84	0.97 58	0.25 69	0.24 260	0.37 44	0.21 98	0.49 89	0.44 109	0.21 32	0.27 70	0.28 119	0.17 29	0.38 117	0.20 49	0.07 20	0.07 40	0.09 79	0.34 478	0.21 283	0.16 251

MyStereo8	0.54 317	0.80 392	2.76 472	0.32 243	0.33 374	0.71 397	0.20 79	0.87 367	0.57 237	0.51 255	0.59 315	0.50 265	0.33 221	0.68 269	0.55 347	0.10 161	0.29 476	0.10 128	0.13 274	0.21 283	0.34 450

GCAP-Stereo	0.34 102	0.89 424	1.76 200	0.26 99	0.12 6	0.52 168	0.14 13	0.49 89	0.38 56	0.29 113	0.30 95	0.29 126	0.22 92	0.30 49	0.20 49	0.09 69	0.17 393	0.09 79	0.07 51	0.21 283	0.11 103

CroCo-Stereo Lap2	0.33 94	0.61 309	1.47 131	0.32 243	0.38 419	0.23 3	0.22 119	0.58 157	0.46 133	0.22 42	0.27 70	0.29 126	0.23 107	0.32 65	0.26 141	0.09 69	0.09 183	0.10 128	0.08 77	0.21 283	0.14 191

dd	0.42 182	0.96 447	1.77 209	0.31 214	0.17 109	0.57 229	0.26 225	0.49 89	0.68 354	0.41 169	0.40 161	0.34 154	0.27 166	0.45 163	0.40 275	0.17 398	0.10 224	0.13 306	0.12 242	0.21 283	0.12 140

CrosDoStereo	0.94 480	0.37 187	2.53 434	0.25 69	0.32 361	0.54 183	3.76 557	0.72 229	0.60 260	0.70 432	1.40 503	0.53 276	1.49 519	1.78 426	3.09 527	0.10 161	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.21 283	0.11 103

NRIStereo	0.46 226	0.25 69	1.77 209	0.47 438	0.16 81	0.95 477	0.74 493	0.51 103	0.56 233	0.48 223	0.39 156	0.59 314	0.29 195	0.77 296	0.32 215	0.11 223	0.13 316	0.11 192	0.09 107	0.21 283	0.24 378

DeepStereo_LL	0.94 480	0.37 187	2.53 434	0.25 69	0.32 361	0.54 183	3.76 557	0.72 229	0.60 260	0.70 432	1.40 503	0.53 276	1.49 519	1.78 426	3.09 527	0.10 161	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.21 283	0.11 103

raftrobust	0.38 135	0.68 347	1.54 145	0.32 243	0.46 462	0.52 168	0.21 98	0.56 148	0.42 95	0.52 263	0.35 130	0.31 134	0.33 221	0.37 109	0.30 192	0.10 161	0.11 271	0.08 29	0.07 51	0.21 283	0.19 305

pcwnet_v2	0.64 385	0.49 266	4.41 543	0.32 243	0.27 306	0.60 275	0.25 203	0.97 448	0.88 471	0.59 358	0.70 411	0.63 329	0.55 387	0.66 265	0.37 249	0.17 398	0.15 358	0.15 369	0.14 302	0.21 283	0.23 366

GwcNet-RSSM	0.57 343	0.94 437	2.13 354	0.32 243	0.25 278	0.60 275	0.30 299	0.80 314	0.66 343	0.52 263	0.64 370	0.71 386	0.40 280	1.79 430	0.50 328	0.13 305	0.09 183	0.12 247	0.12 242	0.21 283	0.15 224

iResNet	0.51 293	0.76 371	2.59 447	0.41 391	0.17 109	0.64 344	0.27 250	0.82 325	0.70 372	0.57 326	0.64 370	0.43 208	0.36 237	0.70 280	0.52 336	0.10 161	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.21 283	0.13 174

iResNet_ROB	0.50 276	1.15 491	1.73 184	0.31 214	0.21 202	0.58 246	0.22 119	0.95 435	0.82 456	0.58 344	0.62 342	0.57 304	0.39 272	0.84 306	0.40 275	0.11 223	0.08 113	0.09 79	0.06 9	0.21 283	0.13 174

ETE_ROB	0.60 362	0.71 356	1.55 147	0.37 350	0.25 278	0.69 388	0.51 436	1.47 525	0.70 372	0.80 459	0.69 401	0.85 440	0.49 367	1.36 361	0.58 364	0.16 384	0.13 316	0.19 430	0.16 344	0.21 283	0.23 366

mms	0.27 47	0.26 84	0.91 52	0.25 69	0.18 143	0.32 23	0.23 150	0.37 14	0.31 6	0.21 32	0.30 95	0.23 62	0.17 29	0.46 172	0.21 68	0.08 31	0.10 224	0.10 128	0.08 77	0.22 300	0.47 493

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

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

WCG-NET	0.30 73	0.42 224	1.26 91	0.24 51	0.12 6	0.43 83	0.24 183	0.40 25	0.56 233	0.35 135	0.37 139	0.26 99	0.24 118	0.29 41	0.19 27	0.08 31	0.12 297	0.08 29	0.07 51	0.22 300	0.10 79

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

AE-Stereo	0.42 182	0.29 121	1.65 161	0.43 407	0.47 464	0.56 211	0.23 150	0.86 358	0.46 133	0.31 120	0.41 165	0.43 208	0.24 118	0.34 85	0.24 120	0.09 69	0.48 514	0.11 192	0.45 505	0.22 300	0.19 305

dad	0.51 293	1.01 469	1.74 188	0.29 170	0.19 175	0.60 275	0.26 225	0.52 117	0.75 424	0.63 396	0.63 354	0.63 329	0.33 221	0.85 308	0.47 312	0.27 478	0.15 358	0.40 501	0.18 374	0.22 300	0.14 191

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

FAT-Stereo	0.70 417	0.54 285	2.88 483	0.36 329	0.29 325	0.62 316	0.54 447	0.97 448	0.87 468	0.76 451	0.92 461	0.94 465	0.80 461	1.84 444	0.57 359	0.18 409	0.19 415	0.17 404	0.16 344	0.22 300	0.25 387

PA-Net	0.84 468	1.00 465	3.49 527	0.63 493	0.40 431	0.70 395	0.52 439	0.86 358	0.84 462	0.52 263	0.59 315	0.70 382	0.54 382	2.35 491	2.23 511	0.17 398	0.27 473	0.19 430	0.28 447	0.22 300	0.36 460
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.57 343	0.34 168	1.87 271	0.45 428	0.34 382	0.84 455	0.35 355	0.84 342	0.78 442	0.59 358	0.63 354	1.06 489	0.53 379	1.10 332	0.82 419	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.10 142	0.22 300	0.18 289

NCCL2	0.65 393	0.94 437	1.96 318	0.43 407	0.30 336	0.71 397	0.68 483	0.84 342	0.65 328	0.70 432	0.60 330	0.86 444	0.54 382	1.56 390	0.57 359	0.20 434	0.16 375	0.67 517	0.25 432	0.22 300	0.24 378

NaN_ROB	1.14 497	0.94 437	2.96 493	0.53 465	0.56 484	1.13 500	0.99 512	0.98 452	1.00 490	1.09 496	0.87 453	0.77 411	1.06 495	5.90 555	2.72 521	0.16 384	0.23 449	0.16 387	0.24 424	0.22 300	0.36 460

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

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

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

AEACV	0.33 94	0.24 64	1.44 124	0.28 140	0.35 394	0.47 117	0.21 98	0.43 46	0.28 3	0.26 97	0.25 59	0.22 54	0.38 258	0.30 49	0.18 15	0.09 69	0.35 490	0.09 79	0.36 489	0.23 313	0.25 387

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

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

LMCR-Stereo	0.52 306	0.71 356	2.39 406	0.40 384	0.21 202	0.74 413	0.31 312	1.02 483	0.64 315	0.61 376	0.63 354	0.39 177	0.51 372	0.62 247	0.42 283	0.19 424	0.09 183	0.12 247	0.09 107	0.23 313	0.12 140

111	0.48 247	1.09 480	1.95 309	0.24 51	0.13 20	0.59 263	0.26 225	0.83 331	0.78 442	0.48 223	0.52 254	0.56 298	0.38 258	0.49 198	0.38 256	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.23 313	0.35 452

psm_up	0.57 343	0.61 309	1.83 253	0.35 311	0.30 336	0.64 344	0.37 370	0.90 387	0.68 354	0.59 358	0.55 287	0.68 365	0.54 382	1.91 457	0.46 303	0.16 384	0.15 358	0.16 387	0.15 325	0.23 313	0.13 174

Nwc_Net	0.68 409	0.83 405	2.53 434	0.41 391	0.39 422	0.77 431	0.38 376	1.01 480	0.70 372	0.60 367	0.99 474	0.98 472	0.68 437	1.41 367	0.63 375	0.23 456	0.15 358	0.23 456	0.25 432	0.23 313	0.18 289

AANet_RVC	0.68 409	1.00 465	2.09 344	0.33 264	0.25 278	0.58 246	0.32 335	0.81 318	0.80 450	0.61 376	0.94 466	0.80 422	0.41 291	2.46 505	1.02 446	0.36 496	0.14 333	0.10 128	0.09 107	0.23 313	0.22 342

HITNet	0.46 226	0.92 429	2.09 344	0.33 264	0.14 31	0.55 196	0.22 119	0.83 331	0.56 233	0.51 255	0.49 229	0.48 260	0.37 251	0.48 188	0.54 346	0.09 69	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.23 313	0.09 55
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DeepPruner_ROB	0.50 276	0.70 354	1.94 306	0.29 170	0.26 293	0.63 333	0.31 312	0.80 314	0.48 153	0.61 376	0.55 287	0.66 349	0.38 258	0.98 319	0.40 275	0.19 424	0.14 333	0.14 342	0.14 302	0.23 313	0.17 269

LALA_ROB	0.60 362	0.76 371	1.69 170	0.36 329	0.29 325	0.79 440	0.55 450	0.94 422	0.77 437	0.81 464	0.67 384	0.94 465	0.49 367	0.99 320	0.73 404	0.21 440	0.15 358	0.20 438	0.18 374	0.23 313	0.21 329

SGM-Forest	1.04 492	0.42 224	3.59 530	0.41 391	0.32 361	1.05 488	1.32 533	0.94 422	0.83 460	1.16 501	2.23 527	1.03 482	1.39 515	2.49 508	2.35 515	0.21 440	0.21 435	0.20 438	0.19 394	0.23 313	0.32 439
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LG-Stereo	0.27 47	0.25 69	0.95 57	0.25 69	0.15 54	0.43 83	0.21 98	0.50 95	0.40 77	0.18 15	0.29 83	0.25 85	0.16 22	0.28 29	0.35 240	0.07 20	0.07 40	0.11 192	0.10 142	0.24 328	0.10 79

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

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

anonymousdsp	0.34 102	0.53 280	1.47 131	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.49 89	0.40 77	0.25 83	0.24 52	0.22 54	0.24 118	0.55 225	0.19 27	0.09 69	0.11 271	0.10 128	0.18 374	0.24 328	0.29 417

ToySt	0.44 198	0.61 309	1.89 280	0.29 170	0.18 143	0.55 196	0.35 355	0.67 207	0.53 203	0.39 158	0.50 237	0.59 314	0.43 318	0.51 207	0.49 323	0.10 161	0.12 297	0.13 306	0.16 344	0.24 328	0.19 305

Wz-Net-MNSev	0.65 393	0.97 455	2.19 369	0.36 329	0.33 374	0.90 471	0.60 465	0.92 406	0.81 455	0.75 448	0.72 420	0.73 393	0.65 427	1.39 363	0.71 397	0.16 384	0.13 316	0.14 342	0.14 302	0.24 328	0.18 289

IGEV-Stereo	0.34 102	0.54 285	1.47 131	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.49 89	0.40 77	0.25 83	0.24 52	0.22 54	0.24 118	0.54 221	0.19 27	0.09 69	0.10 224	0.10 128	0.18 374	0.24 328	0.29 417
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmorigin	1.36 515	0.60 305	13.80 565	0.37 350	0.29 325	0.62 316	0.33 343	0.77 279	0.61 277	0.96 487	0.88 455	1.17 503	0.73 449	4.00 547	0.86 423	0.19 424	0.22 441	0.17 404	0.18 374	0.24 328	0.29 417

hitnet-ft	0.67 402	0.80 392	1.90 285	0.28 140	0.22 227	0.69 388	0.36 362	0.85 348	0.65 328	0.56 315	0.84 446	1.03 482	0.95 486	2.32 490	0.55 347	0.23 456	0.14 333	0.41 502	0.13 274	0.24 328	0.17 269

NCC-stereo	0.79 456	0.94 437	2.42 411	0.59 486	0.45 456	1.90 529	0.46 421	0.99 464	0.72 392	0.64 406	0.84 446	0.91 456	0.73 449	1.80 434	1.00 440	0.27 478	0.19 415	0.23 456	0.31 465	0.24 328	0.22 342

Abc-Net	0.79 456	0.94 437	2.42 411	0.59 486	0.45 456	1.90 529	0.46 421	0.99 464	0.72 392	0.64 406	0.84 446	0.91 456	0.73 449	1.80 434	1.00 440	0.27 478	0.19 415	0.23 456	0.31 465	0.24 328	0.22 342
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PSMNet_ROB	0.66 397	1.01 469	2.33 394	0.38 365	0.31 353	0.72 403	0.55 450	0.86 358	0.69 363	0.54 286	0.60 330	0.75 405	0.47 351	2.00 468	0.82 419	0.17 398	0.13 316	0.19 430	0.19 394	0.24 328	0.27 404

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

AIO_rvc	0.41 163	0.64 330	1.29 94	0.58 482	0.39 422	0.37 44	0.24 183	0.50 95	0.43 105	0.28 109	0.23 43	0.25 85	0.16 22	0.99 320	0.19 27	0.10 161	0.16 375	0.08 29	0.11 204	0.25 340	0.85 524

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 126	1.34 516	1.24 88	0.23 35	0.12 6	0.33 26	0.20 79	0.40 25	0.33 16	0.25 83	0.21 26	0.16 27	0.14 10	0.27 22	0.63 375	0.55 511	0.06 20	0.11 192	0.13 274	0.25 340	0.49 497

DualNet (step1)	0.59 356	0.62 315	1.93 297	0.27 115	0.22 227	0.68 382	0.31 312	0.93 414	0.66 343	0.57 326	0.51 241	0.55 286	0.45 330	1.11 335	0.38 256	0.61 513	0.14 333	0.87 523	0.56 518	0.25 340	0.23 366

test_sample9	0.94 480	0.62 315	1.93 297	0.27 115	0.22 227	0.68 382	0.31 312	0.93 414	0.66 343	0.57 326	0.51 241	0.55 286	0.45 330	1.91 457	2.55 519	0.61 513	4.16 560	0.87 523	0.56 518	0.25 340	0.23 366

test_sample8	1.12 495	0.62 315	1.93 297	0.27 115	0.22 227	0.68 382	0.31 312	0.95 435	0.61 277	1.18 508	0.56 298	2.53 532	1.31 507	1.91 457	2.55 519	0.61 513	4.16 560	0.87 523	0.56 518	0.25 340	0.23 366

IGEV++	0.34 102	0.43 229	1.32 100	0.31 214	0.14 31	0.32 23	0.21 98	0.70 221	0.34 21	0.22 42	0.28 77	0.22 54	0.27 166	0.35 91	0.27 149	0.09 69	0.39 502	0.08 29	0.15 325	0.25 340	0.45 490

cc1	0.47 241	0.64 330	2.07 338	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.74 244	1.01 492	0.31 120	0.38 148	0.24 75	0.38 258	0.69 275	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.11 192	0.09 107	0.25 340	0.40 480

ffm	0.47 241	0.23 51	2.01 327	0.30 187	0.21 202	0.57 229	0.26 225	0.74 244	0.88 471	0.53 273	0.63 354	0.66 349	0.39 272	0.63 250	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.15 369	0.13 274	0.25 340	0.36 460

ff1	0.73 438	0.23 51	2.01 327	0.30 187	0.21 202	0.57 229	0.26 225	0.74 244	0.88 471	0.53 273	0.63 354	0.66 349	0.39 272	2.52 510	3.43 537	0.10 161	0.24 452	0.15 369	0.13 274	0.25 340	0.36 460

tt1	0.44 198	0.64 330	1.83 253	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.74 244	0.88 471	0.31 120	0.37 139	0.25 85	0.35 231	0.63 250	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.11 192	0.09 107	0.25 340	0.36 460

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

MIPNet	0.83 466	0.81 397	2.40 408	0.61 491	0.18 143	1.48 512	1.39 537	1.60 531	0.74 411	1.94 531	0.85 450	0.73 393	1.68 526	0.87 312	0.31 204	0.09 69	0.08 113	0.11 192	0.32 471	0.25 340	0.12 140

RALCasStereoNet	0.45 216	0.88 421	1.85 258	0.30 187	0.26 293	0.49 132	0.26 225	0.58 157	0.51 177	0.36 140	0.48 212	0.36 162	0.28 181	0.55 225	0.34 232	0.10 161	0.53 516	0.09 79	0.08 77	0.25 340	0.34 450

ADCRef	0.80 458	0.96 447	2.29 388	0.37 350	0.35 394	0.96 478	0.51 436	0.87 367	0.75 424	0.88 475	0.83 443	0.61 322	1.36 512	1.02 324	3.27 532	0.13 305	0.11 271	0.17 404	0.19 394	0.25 340	0.21 329

RYNet	0.70 417	0.56 297	2.25 381	0.35 311	0.41 438	0.86 461	0.43 400	0.94 422	0.82 456	0.62 387	0.53 265	0.91 456	0.60 406	2.70 523	1.00 440	0.14 346	0.11 271	0.16 387	0.14 302	0.25 340	0.27 404

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

StereoDRNet-Refined	0.50 276	0.41 217	1.50 140	0.33 264	0.21 202	0.68 382	0.26 225	0.81 318	0.68 354	0.67 419	0.68 392	0.73 393	0.42 308	1.10 332	0.59 366	0.11 223	0.08 113	0.14 342	0.14 302	0.25 340	0.21 329
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.76 446	0.42 224	2.68 458	0.33 264	0.22 227	0.74 413	0.47 429	0.96 440	0.76 433	1.04 493	0.96 469	0.88 450	0.93 480	2.06 472	1.19 461	0.22 453	0.24 452	0.27 472	0.25 432	0.25 340	0.28 411

CBMV	0.71 426	0.76 371	2.64 453	0.33 264	0.20 189	0.78 436	0.79 498	0.98 452	0.78 442	0.85 474	0.71 415	0.86 444	1.10 498	1.46 374	0.62 373	0.18 409	0.20 426	0.21 446	0.19 394	0.25 340	0.33 446
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SCV_C0	0.33 94	0.43 229	1.42 121	0.25 69	0.16 81	0.35 35	0.20 79	0.68 211	0.44 109	0.24 65	0.27 70	0.29 126	0.20 72	0.58 232	0.18 15	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.30 459	0.26 360	0.17 269

RSM++	0.27 47	0.26 84	0.87 48	0.28 140	0.13 20	0.39 55	0.20 79	0.45 61	0.45 124	0.20 26	0.24 52	0.24 75	0.17 29	0.36 100	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.35 481	0.26 360	0.18 289

MIM_Stereo	0.41 163	0.60 305	1.88 273	0.31 214	0.21 202	0.50 140	0.19 60	0.64 190	0.44 109	0.43 179	0.53 265	0.43 208	0.27 166	0.51 207	0.28 159	0.08 31	0.14 333	0.11 192	0.10 142	0.26 360	0.26 397

raft_robust	0.55 329	0.84 407	1.73 184	0.28 140	0.54 479	0.53 175	0.25 203	0.88 375	0.75 424	0.48 223	0.46 194	0.76 409	0.75 455	1.46 374	0.27 149	0.09 69	0.10 224	0.10 128	0.30 459	0.26 360	0.16 251

PFNet	0.60 362	0.33 155	2.47 424	0.41 391	0.55 482	0.62 316	0.27 250	0.61 177	0.63 307	0.61 376	0.56 298	0.45 228	0.32 217	1.88 454	1.14 457	0.28 482	0.09 183	0.12 247	0.16 344	0.26 360	0.20 320

GEStereo_RVC	0.54 317	0.87 417	1.95 309	0.47 438	0.25 278	0.62 316	0.37 370	1.00 472	0.74 411	0.53 273	0.54 277	0.59 314	0.44 326	1.10 332	0.46 303	0.15 363	0.11 271	0.12 247	0.10 142	0.26 360	0.19 305

FINET	0.65 393	0.95 444	3.06 502	0.35 311	0.40 431	0.58 246	0.48 432	0.92 406	1.10 503	0.57 326	0.68 392	0.47 249	0.44 326	1.15 343	0.60 368	0.23 456	0.21 435	0.17 404	0.15 325	0.26 360	0.25 387

ADCP+	0.94 480	1.12 483	3.14 509	0.34 295	0.39 422	1.06 489	0.79 498	0.89 381	0.80 450	0.66 415	0.67 384	0.85 440	1.55 522	0.93 314	4.55 547	0.13 305	0.11 271	0.16 387	0.15 325	0.26 360	0.25 387

DANet	0.80 458	0.65 337	2.21 371	1.19 533	0.48 466	0.74 413	1.25 530	0.89 381	1.53 526	0.89 477	0.71 415	0.96 468	0.56 391	1.83 439	0.96 432	0.18 409	0.16 375	0.19 430	0.16 344	0.26 360	0.29 417
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UDGNet	0.44 198	1.02 472	1.74 188	0.35 311	0.19 175	0.58 246	0.23 150	0.49 89	0.66 343	0.41 169	0.38 148	0.34 154	0.29 195	0.53 217	0.30 192	0.24 464	0.10 224	0.37 498	0.19 394	0.27 369	0.15 224

RALAANet	0.43 188	0.98 459	1.90 285	0.32 243	0.23 247	0.48 125	0.19 60	0.67 207	0.53 203	0.48 223	0.45 186	0.39 177	0.30 203	0.48 188	0.37 249	0.10 161	0.08 113	0.11 192	0.14 302	0.27 369	0.10 79

FADNet-RVC-Resample	0.67 402	1.16 496	3.16 511	0.37 350	0.29 325	0.62 316	0.38 376	0.86 358	0.63 307	0.51 255	0.50 237	0.57 304	0.45 330	1.57 393	0.49 323	0.24 464	0.32 488	0.23 456	0.19 394	0.27 369	0.62 510

PS-NSSS	0.63 381	1.00 465	1.81 241	0.30 187	0.31 353	0.63 333	0.34 347	0.98 452	0.69 363	0.54 286	0.74 425	0.51 268	0.41 291	2.43 503	0.48 318	0.24 464	0.17 393	0.27 472	0.18 374	0.27 369	0.21 329

FBW_ROB	0.83 466	0.77 380	1.77 209	0.44 414	0.30 336	0.87 465	0.46 421	1.10 502	0.91 478	0.81 464	0.75 428	1.01 478	0.61 415	3.66 545	1.23 466	0.26 473	0.23 449	0.36 494	0.25 432	0.27 369	0.62 510

NOSS_ROB	0.64 385	0.65 337	1.62 159	0.46 433	0.25 278	0.67 370	0.30 299	0.93 414	0.77 437	0.59 358	0.57 306	0.77 411	0.38 258	2.78 527	0.44 298	0.23 456	0.24 452	0.28 476	0.26 439	0.27 369	0.39 476

G2L-Stereo_test	0.55 329	0.97 455	1.89 280	0.33 264	0.24 260	0.75 419	0.38 376	0.79 310	0.60 260	0.60 367	0.54 277	0.74 399	0.39 272	1.56 390	0.43 292	0.10 161	0.08 113	0.08 29	0.08 77	0.28 375	0.13 174

fffft	0.29 63	0.21 20	1.10 69	0.24 51	0.15 54	0.42 79	0.24 183	0.42 38	0.38 56	0.21 32	0.18 16	0.20 44	0.16 22	0.44 151	0.70 394	0.07 20	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.28 375	0.20 320
1: 1. 1
HBP-ISP	0.76 446	1.30 509	3.19 515	0.35 311	0.26 293	0.85 459	0.54 447	1.03 490	0.72 392	0.80 459	0.69 401	0.68 365	0.83 465	2.04 470	0.44 298	0.23 456	0.24 452	0.29 483	0.25 432	0.28 375	0.24 378

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

WCMA_ROB	1.12 495	0.83 405	2.66 456	0.58 482	0.34 382	1.17 504	0.71 489	0.93 414	0.94 482	1.74 529	2.63 536	3.09 538	1.71 528	1.70 413	1.84 496	0.26 473	0.21 435	0.20 438	0.21 410	0.28 375	0.43 487

G2L-Stereo	0.55 329	0.85 411	2.18 367	0.31 214	0.27 306	0.59 263	0.27 250	0.77 279	0.55 222	0.54 286	0.52 254	0.71 386	0.36 237	1.75 422	0.50 328	0.13 305	0.11 271	0.13 306	0.11 204	0.29 380	0.15 224

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 370	0.61 309	3.35 525	0.33 264	0.58 489	0.66 364	0.20 79	0.98 452	0.55 222	0.73 443	0.52 254	0.99 475	0.65 427	0.58 232	0.29 174	0.10 161	0.16 375	0.10 128	0.41 500	0.29 380	0.20 320

RAFT+CT+SA	0.50 276	0.86 414	1.82 247	0.37 350	0.75 510	0.54 183	0.34 347	0.77 279	0.63 307	0.38 152	0.55 287	0.34 154	0.29 195	0.68 269	0.27 149	0.09 69	0.07 40	0.11 192	0.51 512	0.29 380	0.41 485

Sa-1000	0.51 293	0.72 360	1.90 285	0.31 214	0.60 496	0.60 275	0.31 312	0.94 422	0.71 382	0.52 263	0.83 443	0.42 204	0.33 221	0.68 269	0.28 159	0.10 161	0.09 183	0.13 306	0.29 450	0.29 380	0.10 79

test-3	0.43 188	0.20 12	1.70 174	0.34 295	0.32 361	0.45 94	0.23 150	0.71 224	0.46 133	0.51 255	0.29 83	0.45 228	0.21 83	0.59 238	0.98 434	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.35 481	0.29 380	0.28 411

test_1	0.43 188	0.20 12	1.70 174	0.34 295	0.32 361	0.45 94	0.23 150	0.71 224	0.46 133	0.50 242	0.29 83	0.45 228	0.21 83	0.59 238	0.98 434	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.35 481	0.29 380	0.29 417

test_3	0.44 198	0.20 12	1.70 174	0.36 329	0.32 361	0.47 117	0.30 299	0.73 240	0.49 159	0.50 242	0.30 95	0.45 228	0.22 92	0.59 238	0.98 434	0.08 31	0.10 224	0.11 192	0.35 481	0.29 380	0.28 411

ADLNet	0.60 362	0.71 356	1.95 309	0.35 311	0.34 382	0.67 370	0.34 347	0.90 387	0.74 411	0.68 426	0.62 342	0.80 422	0.45 330	1.78 426	0.64 380	0.14 346	0.11 271	0.14 342	0.14 302	0.29 380	0.21 329

Syn2CoEx	0.70 417	1.07 479	2.74 470	0.43 407	0.30 336	0.64 344	0.42 393	0.99 464	0.78 442	0.62 387	0.78 434	0.74 399	0.72 446	1.92 461	0.61 371	0.20 434	0.17 393	0.19 430	0.15 325	0.29 380	0.22 342

RGC	0.71 426	0.97 455	2.18 367	0.44 414	0.44 448	0.73 409	0.40 384	0.94 422	0.71 382	0.71 436	1.04 484	1.01 478	0.71 443	1.74 420	0.70 394	0.23 456	0.18 403	0.28 476	0.26 439	0.29 380	0.27 404

ADCPNet	0.99 485	0.99 463	3.93 537	0.37 350	0.68 505	1.36 508	0.62 473	0.87 367	0.76 433	0.78 457	0.81 438	1.08 491	1.18 501	1.14 341	2.49 518	0.21 440	0.69 532	0.21 446	0.95 542	0.29 380	0.37 467

AIO-test1	0.45 216	0.87 417	2.27 384	0.33 264	0.33 374	0.50 140	0.22 119	0.74 244	0.66 343	0.29 113	0.41 165	0.29 126	0.22 92	0.73 285	0.29 174	0.09 69	0.08 113	0.12 247	0.14 302	0.30 391	0.22 342

ssnet_v2	0.55 329	0.60 305	1.86 266	0.32 243	0.22 227	0.72 403	0.44 411	0.94 422	0.74 411	0.63 396	0.54 277	0.81 425	0.47 351	0.77 296	0.70 394	0.16 384	0.14 333	0.14 342	0.14 302	0.30 391	0.30 426

SA	0.50 276	0.75 370	1.95 309	0.31 214	0.61 498	0.57 229	0.31 312	0.91 397	0.73 407	0.42 174	0.62 342	0.38 171	0.47 351	0.68 269	0.29 174	0.09 69	0.09 183	0.13 306	0.32 471	0.30 391	0.10 79

S-Stereo	0.80 458	0.69 351	3.89 534	0.39 375	0.37 413	0.69 388	0.70 488	0.94 422	0.98 489	0.62 387	0.91 459	0.83 432	0.60 406	2.37 492	0.66 384	0.18 409	0.21 435	0.17 404	0.18 374	0.30 391	0.35 452

AF-Net	0.69 413	0.92 429	2.21 371	0.41 391	0.40 431	0.68 382	0.40 384	1.02 483	0.86 465	0.69 428	1.03 481	1.04 485	0.84 468	1.19 345	0.78 412	0.22 453	0.14 333	0.25 468	0.17 361	0.30 391	0.18 289

ADCL	0.99 485	0.79 390	2.43 415	0.39 375	0.32 361	1.50 514	1.90 545	0.92 406	0.97 486	1.26 514	1.27 495	1.00 477	1.42 517	1.14 341	3.31 533	0.17 398	0.14 333	0.22 449	0.21 410	0.30 391	0.22 342

CFNet	0.58 348	0.96 447	1.78 214	0.33 264	0.25 278	0.63 333	0.22 119	0.88 375	0.75 424	0.46 203	0.59 315	0.58 311	0.40 280	2.29 488	0.48 318	0.12 275	0.09 183	0.15 369	0.14 302	0.30 391	0.15 224

MSMD_ROB	1.34 513	0.96 447	2.38 404	0.39 375	0.32 361	1.96 532	0.62 473	0.91 397	1.43 521	2.94 551	2.60 534	4.77 551	1.95 532	2.43 503	1.33 471	0.29 483	0.26 467	0.32 488	0.32 471	0.30 391	0.30 426

HUF	0.59 356	0.65 337	2.46 420	0.45 428	0.77 514	0.34 30	0.24 183	0.46 64	0.39 67	0.31 120	0.28 77	0.25 85	0.19 63	0.67 266	0.18 15	0.12 275	2.03 555	0.08 29	0.06 9	0.31 399	1.59 551

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

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 417	0.65 337	3.45 526	0.50 450	0.60 496	0.75 419	0.23 150	0.96 440	0.60 260	0.76 451	1.30 498	0.81 425	0.60 406	0.57 229	0.82 419	0.10 161	0.16 375	0.11 192	0.43 503	0.31 399	0.22 342

GwcNet	0.69 413	0.71 356	3.12 508	0.36 329	0.45 456	0.81 448	0.44 411	0.86 358	0.84 462	0.60 367	0.74 425	0.82 430	0.49 367	1.65 406	0.66 384	0.16 384	0.15 358	0.15 369	0.15 325	0.31 399	0.24 378

RP	0.67 402	0.82 401	1.94 306	0.43 407	0.44 448	0.65 358	0.45 418	0.89 381	0.82 456	0.66 415	0.92 461	0.99 475	0.76 456	1.55 389	0.66 384	0.25 469	0.18 403	0.23 456	0.20 404	0.31 399	0.22 342

GANet	0.75 443	0.84 407	2.01 327	0.40 384	0.25 278	0.74 413	0.66 477	0.87 367	0.73 407	0.71 436	1.07 486	0.84 437	0.59 403	2.71 525	1.15 459	0.17 398	0.16 375	0.44 505	0.16 344	0.31 399	0.20 320

CSAN	1.25 508	1.12 483	3.04 500	0.51 455	0.37 413	1.06 489	1.15 526	1.22 513	1.08 501	1.17 506	1.91 517	1.04 485	1.31 507	5.96 556	2.43 517	0.26 473	0.22 441	0.24 463	0.24 424	0.31 399	0.30 426

FC-DCNN v2	1.54 526	0.58 301	2.80 478	0.44 414	0.39 422	2.05 537	0.66 477	1.90 539	1.84 537	2.79 549	2.97 543	4.41 549	3.07 545	2.65 518	2.30 514	0.29 483	0.26 467	0.31 485	0.30 459	0.32 406	0.38 470

H2IRNET	0.40 156	0.61 309	1.90 285	0.29 170	0.17 109	0.54 183	0.18 51	0.52 117	0.50 169	0.27 104	0.56 298	0.47 249	0.35 231	0.46 172	0.33 225	0.10 161	0.07 40	0.12 247	0.14 302	0.32 406	0.12 140

WZ-Net	0.92 478	1.31 510	3.76 531	0.41 391	0.36 402	0.86 461	0.71 489	1.00 472	1.06 499	0.82 468	0.92 461	1.06 489	1.05 493	2.16 481	1.61 486	0.19 424	0.13 316	0.15 369	0.16 344	0.32 406	0.28 411

IPLG	0.69 413	0.84 407	2.43 415	0.35 311	0.21 202	1.65 522	0.61 469	1.36 521	0.58 248	1.39 521	0.51 241	0.37 164	0.87 473	1.41 367	0.36 243	0.09 69	0.07 40	0.14 342	0.12 242	0.32 406	0.11 103

SHD	0.72 429	0.77 380	2.36 402	0.45 428	0.40 431	0.71 397	0.32 335	1.02 483	1.25 513	1.07 494	0.84 446	0.90 454	0.73 449	1.09 331	0.98 434	0.21 440	0.18 403	0.20 438	0.21 410	0.32 406	0.31 434

TDLM	0.67 402	0.92 429	1.76 200	0.37 350	0.24 260	0.66 364	0.56 455	0.82 325	0.74 411	1.16 501	0.62 342	0.61 322	0.48 360	2.70 523	0.50 328	0.20 434	0.11 271	0.35 492	0.14 302	0.32 406	0.16 251

FC-DCNN	1.49 524	0.59 303	2.88 483	0.44 414	0.39 422	1.97 534	0.66 477	1.67 533	1.70 531	2.72 548	2.89 540	4.22 545	2.97 544	2.55 513	2.19 509	0.29 483	0.26 467	0.31 485	0.30 459	0.32 406	0.39 476

SANet	1.20 503	1.21 499	3.33 524	0.38 365	0.27 306	1.73 526	0.85 503	1.10 502	2.49 544	1.16 501	1.83 515	1.72 521	1.50 521	2.37 492	2.84 524	0.18 409	0.16 375	0.16 387	0.15 325	0.32 406	0.32 439

SDNR	1.22 507	0.80 392	2.71 462	0.33 264	1.48 545	1.98 535	0.23 150	1.93 540	2.44 542	0.89 477	2.52 531	1.36 511	0.51 372	3.65 544	1.93 497	0.30 486	0.31 482	0.22 449	0.16 344	0.33 414	0.36 460

TestStereo1	0.49 265	0.81 397	1.85 258	0.39 375	0.57 487	0.56 211	0.34 347	0.75 255	0.69 363	0.44 185	0.63 354	0.35 158	0.42 308	0.64 252	0.29 174	0.10 161	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.33 414	0.26 397

test_5	0.51 293	0.87 417	1.99 324	0.37 350	0.65 502	0.58 246	0.35 355	0.78 294	0.62 295	0.48 223	0.55 287	0.45 228	0.40 280	0.72 284	0.30 192	0.09 69	0.07 40	0.12 247	0.12 242	0.33 414	0.38 470

SA-5K	0.49 265	0.81 397	1.85 258	0.39 375	0.57 487	0.56 211	0.34 347	0.75 255	0.69 363	0.44 185	0.63 354	0.35 158	0.42 308	0.64 252	0.29 174	0.10 161	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.33 414	0.26 397

AACVNet	0.54 317	0.78 388	1.73 184	0.36 329	0.21 202	0.57 229	0.25 203	0.71 224	0.51 177	0.55 304	0.59 315	0.64 338	0.41 291	2.13 479	0.41 281	0.14 346	0.11 271	0.14 342	0.11 204	0.33 414	0.15 224

ADLNet2	0.68 409	0.84 407	3.19 515	0.33 264	0.36 402	0.64 344	0.37 370	0.89 381	0.79 447	0.54 286	0.65 379	0.93 461	0.48 360	2.07 473	0.56 355	0.13 305	0.11 271	0.11 192	0.11 204	0.33 414	0.18 289

APVNet	0.70 417	0.67 345	2.71 462	0.38 365	0.36 402	0.85 459	0.43 400	0.91 397	0.68 354	0.55 304	0.69 401	0.75 405	0.55 387	2.31 489	0.78 412	0.17 398	0.17 393	0.24 463	0.19 394	0.33 414	0.23 366

HART	0.38 135	0.53 280	1.66 165	0.26 99	0.15 54	0.30 14	0.19 60	0.67 207	0.46 133	0.29 113	0.52 254	0.38 171	0.16 22	0.41 131	0.20 49	0.08 31	0.68 530	0.09 79	0.07 51	0.34 421	0.21 329

SCV	0.35 113	0.59 303	1.37 110	0.34 295	0.22 227	0.28 8	0.23 150	0.72 229	0.35 27	0.19 19	0.30 95	0.24 75	0.20 72	0.64 252	0.19 27	0.11 223	0.08 113	0.09 79	0.29 450	0.34 421	0.29 417

GMOStereo	0.41 163	0.62 315	1.78 214	0.28 140	0.36 402	0.51 149	0.31 312	0.53 126	0.44 109	0.57 326	0.48 212	0.41 191	0.27 166	0.28 29	0.23 98	0.08 31	0.38 496	0.13 306	0.11 204	0.34 421	0.11 103

error version	0.41 163	0.62 315	1.78 214	0.28 140	0.36 402	0.51 149	0.31 312	0.53 126	0.44 109	0.57 326	0.48 212	0.41 191	0.27 166	0.28 29	0.23 98	0.08 31	0.38 496	0.13 306	0.11 204	0.34 421	0.11 103

test-v	0.41 163	0.62 315	1.78 214	0.28 140	0.36 402	0.51 149	0.31 312	0.53 126	0.44 109	0.57 326	0.48 212	0.41 191	0.27 166	0.28 29	0.23 98	0.08 31	0.38 496	0.13 306	0.11 204	0.34 421	0.11 103

test-2	0.41 163	0.62 315	1.78 214	0.28 140	0.36 402	0.51 149	0.31 312	0.53 126	0.44 109	0.57 326	0.48 212	0.41 191	0.27 166	0.28 29	0.23 98	0.08 31	0.38 496	0.13 306	0.11 204	0.34 421	0.11 103

ccnet	0.71 426	0.41 217	1.59 152	0.40 384	0.45 456	1.06 489	0.55 450	0.98 452	0.71 382	0.88 475	0.97 471	0.82 430	0.88 476	1.68 410	0.94 429	0.32 489	0.26 467	0.32 488	0.27 444	0.34 421	0.30 426

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

GANet-RSSM	0.55 329	0.73 365	1.90 285	0.36 329	0.26 293	0.59 263	0.27 250	0.78 294	0.52 184	0.47 205	0.57 306	0.63 329	0.45 330	1.92 461	0.43 292	0.14 346	0.10 224	0.25 468	0.11 204	0.34 421	0.14 191

pmcnn	1.32 511	1.05 475	2.77 474	0.74 504	1.43 540	0.72 403	0.56 455	0.96 440	0.91 478	0.99 488	2.92 542	6.01 556	0.70 441	2.38 495	3.32 534	0.13 305	0.10 224	0.08 29	0.06 9	0.34 421	0.22 342

CIPLG	0.56 337	1.19 497	2.46 420	0.80 509	0.31 353	0.61 296	0.57 459	0.76 268	0.57 237	0.56 315	0.63 354	0.41 191	0.30 203	0.45 163	0.40 275	0.11 223	0.20 426	0.13 306	0.13 274	0.35 431	0.19 305

IPLGR_C	0.58 348	1.25 504	2.72 464	0.80 509	0.31 353	0.60 275	0.61 469	0.76 268	0.58 248	0.56 315	0.62 342	0.41 191	0.31 211	0.43 142	0.40 275	0.11 223	0.22 441	0.13 306	0.15 325	0.35 431	0.19 305

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 182	0.86 414	1.78 214	0.28 140	0.17 109	0.52 168	0.20 79	0.62 181	0.61 277	0.50 242	0.61 337	0.39 177	0.32 217	0.35 91	0.30 192	0.07 20	0.10 224	0.09 79	0.09 107	0.35 431	0.10 79

FCDSN-DC	1.29 510	0.54 285	2.50 431	0.47 438	0.41 438	1.12 498	0.60 465	1.10 502	1.27 515	2.23 539	2.87 539	3.67 542	3.12 547	2.39 498	1.69 489	0.30 486	0.26 467	0.31 485	0.30 459	0.35 431	0.38 470
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
STTRV1_RVC	0.80 458	0.55 294	2.89 486	0.42 402	0.49 467	0.79 440	0.44 411	1.15 510	0.82 456	0.62 387	0.89 457	0.72 389	0.63 423	2.69 522	0.64 380	0.48 505	0.64 523	0.27 472	0.24 424	0.35 431	0.27 404

MM-Stereo_test2	0.38 135	0.28 111	2.46 420	0.43 407	0.15 54	0.50 140	0.25 203	0.47 76	0.38 56	0.33 131	0.26 66	0.23 62	0.22 92	0.34 85	0.29 174	0.08 31	0.09 183	0.09 79	0.10 142	0.36 436	0.22 342

Wz-Net-SNSev	0.76 446	1.32 513	3.11 507	0.40 384	0.31 353	0.71 397	0.60 465	0.98 452	0.87 468	0.67 419	0.83 443	0.96 468	0.60 406	1.67 409	0.97 433	0.16 384	0.15 358	0.16 387	0.17 361	0.36 436	0.24 378

ACRE	0.56 337	1.14 487	2.77 474	0.76 505	0.28 318	0.60 275	0.56 455	0.76 268	0.58 248	0.55 304	0.62 342	0.41 191	0.29 195	0.44 151	0.39 267	0.11 223	0.19 415	0.13 306	0.14 302	0.36 436	0.18 289

stereogan	0.69 413	0.51 274	2.44 417	0.39 375	0.39 422	1.01 485	0.41 390	0.94 422	0.92 481	0.73 443	0.85 450	1.15 500	0.69 439	1.57 393	0.53 340	0.19 424	0.18 403	0.20 438	0.16 344	0.36 436	0.24 378

SAMSARA	0.91 476	0.97 455	2.22 375	0.80 509	0.58 489	1.32 506	1.31 532	1.01 480	0.94 482	1.36 517	0.87 453	1.38 512	0.90 478	1.72 417	1.02 446	0.24 464	0.30 480	0.22 449	0.25 432	0.36 436	0.35 452

ADCS	1.05 493	1.36 518	2.98 497	0.42 402	0.36 402	0.96 478	0.81 502	1.06 496	1.12 505	1.25 511	0.97 471	1.08 491	0.90 478	1.25 354	4.86 549	0.21 440	0.21 435	0.22 449	0.23 422	0.36 436	0.38 470

DeepPrunerF	0.86 470	0.86 414	2.91 491	0.45 428	0.50 469	0.64 344	0.48 432	1.14 507	2.64 545	0.63 396	0.61 337	0.65 342	0.62 420	2.21 484	1.31 469	0.23 456	0.19 415	0.30 484	0.28 447	0.36 436	0.25 387

DN-CSS_ROB	0.48 247	1.23 501	1.99 324	0.39 375	0.22 227	0.56 211	0.19 60	0.75 255	0.61 277	0.45 195	0.62 342	0.41 191	0.31 211	0.70 280	0.32 215	0.11 223	0.08 113	0.14 342	0.13 274	0.36 436	0.12 140

DFGA-Net	0.51 293	1.06 476	1.75 194	0.30 187	0.24 260	0.54 183	0.22 119	0.63 187	0.60 260	0.48 223	0.51 241	0.35 158	0.27 166	1.82 438	0.53 340	0.10 161	0.08 113	0.12 247	0.12 242	0.37 444	0.15 224

fast-acv-ft	0.63 381	0.88 421	3.10 505	0.38 365	0.30 336	0.79 440	0.48 432	0.69 214	0.72 392	0.58 344	0.78 434	0.76 409	0.60 406	0.67 266	0.73 404	0.15 363	0.15 358	0.18 424	0.17 361	0.37 444	0.16 251

ARAFT	0.60 362	1.23 501	3.10 505	0.28 140	0.16 81	0.64 344	0.36 362	0.90 387	0.67 352	0.61 376	0.49 229	0.55 286	0.31 211	1.24 353	0.32 215	0.10 161	0.08 113	0.14 342	0.13 274	0.37 444	0.21 329

AFF-stereo	0.44 198	0.96 447	1.78 214	0.31 214	0.15 54	0.50 140	0.21 98	0.64 190	0.63 307	0.47 205	0.64 370	0.49 262	0.34 229	0.46 172	0.31 204	0.08 31	0.09 183	0.10 128	0.10 142	0.37 444	0.10 79

G-Net	0.99 485	0.64 330	2.76 472	0.57 480	0.67 503	2.03 536	0.72 492	0.76 268	0.67 352	1.14 500	2.56 533	1.30 510	1.02 490	1.48 382	1.74 492	0.25 469	0.24 452	0.24 463	0.26 439	0.37 444	0.31 434

PVD	0.90 475	0.85 411	2.15 360	0.53 465	0.50 469	0.99 481	0.56 455	1.15 510	1.64 529	1.41 522	1.41 505	1.11 497	1.13 500	1.35 360	1.31 469	0.26 473	0.28 475	0.28 476	0.26 439	0.37 444	0.49 497

CVANet_RVC	0.65 393	0.80 392	2.13 354	0.36 329	0.26 293	0.62 316	0.42 393	0.84 342	0.72 392	0.69 428	0.68 392	0.68 365	0.52 377	2.64 517	0.42 283	0.19 424	0.12 297	0.22 449	0.17 361	0.37 444	0.15 224

TCMNet	0.66 397	0.85 411	2.55 444	0.50 450	0.52 476	0.72 403	0.39 381	0.87 367	0.72 392	0.58 344	0.68 392	0.63 329	0.46 343	1.70 413	0.63 375	0.18 409	0.18 403	0.23 456	0.18 374	0.38 451	0.27 404

coex-ft	5.95 558	1.67 530	60.57 580	0.34 295	0.30 336	0.77 431	0.69 485	0.74 244	4.41 550	19.22 571	2.15 523	1.62 520	7.97 559	1.81 437	8.96 559	0.44 500	2.08 556	0.18 424	0.19 394	0.38 451	4.62 561

SACVNet	0.60 362	0.74 368	1.90 285	0.37 350	0.28 318	0.64 344	0.37 370	0.86 358	0.61 277	0.65 413	0.62 342	0.69 372	0.44 326	2.08 474	0.42 283	0.18 409	0.14 333	0.16 387	0.15 325	0.38 451	0.24 378

sAnonymous2	0.38 135	0.62 315	2.15 360	0.31 214	0.24 260	0.34 30	0.27 250	0.53 126	0.46 133	0.24 65	0.29 83	0.23 62	0.28 181	0.28 29	0.22 86	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.13 274	0.38 451	0.35 452

CroCo_RVC	0.38 135	0.62 315	2.15 360	0.31 214	0.24 260	0.34 30	0.27 250	0.53 126	0.46 133	0.24 65	0.29 83	0.23 62	0.28 181	0.28 29	0.22 86	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.13 274	0.38 451	0.35 452

EDNetEfficient	1.27 509	0.70 354	4.05 539	0.64 494	0.98 524	0.94 476	1.40 538	0.85 348	1.75 533	2.34 542	1.33 501	1.05 487	2.21 536	1.58 397	4.15 543	0.15 363	0.19 415	0.14 342	0.27 444	0.38 451	0.32 439

edge stereo	0.81 464	0.73 365	3.30 521	0.37 350	1.21 537	0.62 316	0.39 381	0.93 414	0.79 447	0.80 459	0.88 455	1.14 499	0.71 443	2.18 482	0.71 397	0.21 440	0.20 426	0.26 471	0.18 374	0.38 451	0.26 397

AnyNet_C32	1.00 488	1.33 515	2.53 434	0.49 448	0.54 479	1.15 502	1.14 525	0.91 397	0.89 475	1.11 497	0.95 468	0.87 446	0.93 480	1.50 383	4.07 542	0.21 440	0.20 426	0.25 468	0.24 424	0.38 451	0.33 446

SGM-ForestM	2.98 547	1.70 534	3.52 529	0.67 499	0.47 464	5.18 556	3.36 555	3.30 554	2.86 548	4.44 556	3.79 550	9.80 562	5.50 555	6.29 557	6.52 555	0.27 478	0.36 492	0.24 463	0.27 444	0.38 451	0.58 507

MM-Stereo_test1	0.41 163	0.39 206	2.29 388	0.38 365	0.26 293	0.44 89	0.28 267	0.63 187	0.51 177	0.40 160	0.32 111	0.26 99	0.26 148	0.46 172	0.22 86	0.09 69	0.21 435	0.10 128	0.09 107	0.39 460	0.15 224

iRaft-Stereo_5w	0.54 317	1.01 469	2.08 343	0.27 115	0.21 202	0.49 132	0.28 267	0.73 240	0.58 248	0.40 160	0.61 337	0.62 326	0.46 343	1.78 426	0.47 312	0.09 69	0.07 40	0.11 192	0.10 142	0.39 460	0.12 140

EDNetEfficientorigin	8.18 561	0.98 459	145.96 582	0.51 455	0.89 519	0.72 403	0.48 432	0.85 348	1.56 528	2.12 533	1.49 506	1.29 507	1.31 507	1.83 439	2.13 508	0.13 305	0.12 297	0.17 404	0.18 374	0.39 460	0.45 490

GANetREF_RVC	0.75 443	1.15 491	2.46 420	0.47 438	0.26 293	0.83 453	0.61 469	0.97 448	0.89 475	0.62 387	0.61 337	0.72 389	0.59 403	2.42 501	0.55 347	0.32 489	0.25 465	0.36 494	0.24 424	0.39 460	0.31 434
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
LSM	3.31 550	1.11 482	5.29 549	9.40 565	30.65 577	0.84 455	1.12 524	0.91 397	1.22 511	1.36 517	2.19 524	0.93 461	0.83 465	1.66 407	0.90 425	0.21 440	0.31 482	0.24 463	0.28 447	0.39 460	6.33 563

MM-Stereo_test3	0.40 156	0.58 301	1.75 194	0.36 329	0.30 336	0.45 94	0.30 299	0.72 229	0.59 255	0.31 120	0.43 171	0.32 142	0.23 107	0.35 91	0.29 174	0.10 161	0.20 426	0.10 128	0.08 77	0.40 465	0.11 103

LL-Strereo	0.72 429	1.29 508	2.49 427	0.36 329	0.45 456	0.55 196	0.32 335	0.93 414	0.71 382	0.67 419	0.58 312	0.85 440	0.79 460	2.67 521	0.46 303	0.10 161	0.18 403	0.14 342	0.12 242	0.40 465	0.42 486

ADCMid	0.96 484	1.32 513	2.74 470	0.38 365	0.35 394	0.99 481	0.58 461	0.94 422	0.86 465	1.23 510	1.01 477	1.01 478	1.00 488	1.05 328	3.97 540	0.21 440	0.19 415	0.42 503	0.32 471	0.40 465	0.29 417

YMNet	0.62 375	0.72 360	1.93 297	0.41 391	0.41 438	0.87 465	0.43 400	0.87 367	0.71 382	0.74 446	0.81 438	0.83 432	0.46 343	0.86 309	0.93 427	0.19 424	0.22 441	0.20 438	0.17 361	0.41 468	0.21 329

YMNet_1	0.62 375	0.72 360	1.93 297	0.41 391	0.41 438	0.87 465	0.43 400	0.87 367	0.71 382	0.74 446	0.81 438	0.83 432	0.46 343	0.86 309	0.93 427	0.19 424	0.22 441	0.20 438	0.17 361	0.41 468	0.21 329

RAFT_CTSACE	0.46 226	0.76 371	2.07 338	0.35 311	0.30 336	0.54 183	0.30 299	0.61 177	0.48 153	0.49 235	0.76 430	0.55 286	0.36 237	0.58 232	0.22 86	0.08 31	0.13 316	0.11 192	0.10 142	0.41 468	0.08 34

iRaftStereo_RVC	0.37 126	0.53 280	1.41 117	0.28 140	0.15 54	0.52 168	0.20 79	0.54 137	0.46 133	0.37 144	0.43 171	0.41 191	0.23 107	0.36 100	0.26 141	0.09 69	0.15 358	0.12 247	0.11 204	0.41 468	0.37 467

acv_ft	0.48 247	0.44 240	1.76 200	0.32 243	0.41 438	0.63 333	0.28 267	0.81 318	0.68 354	0.61 376	0.59 315	0.69 372	0.45 330	0.44 151	0.63 375	0.11 223	0.09 183	0.10 128	0.09 107	0.41 468	0.10 79

XQC	0.73 438	0.98 459	2.39 406	0.46 433	0.35 394	0.81 448	0.46 421	1.00 472	1.00 490	0.80 459	0.69 401	0.88 450	0.74 454	1.32 357	1.20 462	0.24 464	0.16 375	0.23 456	0.20 404	0.41 468	0.33 446

UGAM	0.58 348	0.47 260	2.21 371	0.30 187	0.19 175	0.53 175	0.34 347	0.59 165	0.63 307	0.44 185	0.73 422	0.78 414	0.37 251	2.58 514	0.39 267	0.10 161	0.08 113	0.17 404	0.14 302	0.42 474	0.17 269

plain	0.37 126	0.47 260	2.15 360	0.27 115	0.19 175	0.33 26	0.20 79	0.58 157	0.46 133	0.23 58	0.37 139	0.23 62	0.25 134	0.45 163	0.28 159	0.11 223	0.08 113	0.13 306	0.09 107	0.42 474	0.12 140

tg	0.37 126	0.55 294	1.35 106	0.28 140	0.16 81	0.57 229	0.18 51	0.57 151	0.49 159	0.37 144	0.44 182	0.38 171	0.24 118	0.46 172	0.24 120	0.09 69	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.43 476	0.36 460

iinet-f	0.57 343	0.93 435	2.27 384	0.31 214	0.25 278	0.83 453	0.33 343	0.81 318	0.65 328	0.54 286	0.63 354	0.73 393	0.67 434	0.73 285	0.67 387	0.13 305	0.13 316	0.11 192	0.10 142	0.43 476	0.16 251

AASNet	0.56 337	1.03 473	2.34 396	0.37 350	0.33 374	0.65 358	0.29 291	0.96 440	0.73 407	0.54 286	0.60 330	0.55 286	0.38 258	0.59 238	0.58 364	0.14 346	0.12 297	0.13 306	0.10 142	0.43 476	0.24 378

RAFT + AFF	0.64 385	1.20 498	1.95 309	0.34 295	0.33 374	0.67 370	0.52 439	0.99 464	0.74 411	0.53 273	0.58 312	0.57 304	0.80 461	1.76 423	0.51 333	0.12 275	0.27 473	0.15 369	0.14 302	0.43 476	0.29 417

RTSC	0.72 429	1.00 465	2.22 375	0.40 384	0.29 325	0.82 451	0.31 312	0.96 440	1.10 503	0.92 481	0.81 438	0.78 414	0.58 400	1.23 350	1.55 484	0.18 409	0.17 393	0.14 342	0.17 361	0.43 476	0.30 426

RTS	1.21 504	1.31 510	6.39 553	0.52 459	0.51 474	1.61 518	0.79 498	1.03 490	1.37 519	1.13 498	1.30 498	1.10 495	0.85 469	2.65 518	2.08 504	0.21 440	0.24 452	0.18 424	0.18 374	0.43 476	0.32 439

RTSA	1.21 504	1.31 510	6.39 553	0.52 459	0.51 474	1.61 518	0.79 498	1.03 490	1.37 519	1.13 498	1.30 498	1.10 495	0.85 469	2.65 518	2.08 504	0.21 440	0.24 452	0.18 424	0.18 374	0.43 476	0.32 439

iResNetv2_ROB	0.59 356	1.43 519	2.96 493	0.40 384	0.22 227	0.58 246	0.28 267	0.91 397	0.73 407	0.57 326	0.63 354	0.60 320	0.41 291	0.74 288	0.35 240	0.11 223	0.08 113	0.10 128	0.07 51	0.43 476	0.17 269

Wz-Net-TNSev	0.91 476	1.73 536	3.08 503	0.36 329	0.31 353	1.00 484	0.71 489	1.06 496	0.97 486	0.71 436	0.72 420	1.09 493	0.87 473	2.42 501	1.59 485	0.20 434	0.20 426	0.16 387	0.20 404	0.44 484	0.35 452

PASM	0.72 429	0.68 347	1.91 291	0.47 438	0.44 448	0.60 275	0.51 436	0.76 268	0.80 450	0.77 455	0.67 384	0.87 446	0.61 415	2.40 499	0.67 387	0.32 489	0.35 490	0.36 494	0.41 500	0.45 485	0.39 476

IGEV-Stereo+	0.29 63	0.29 121	0.86 47	0.25 69	0.34 382	0.30 14	0.14 13	0.32 4	0.53 203	0.18 15	0.12 8	0.18 36	0.19 63	0.49 198	0.17 14	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.20 404	0.46 486	0.59 508

MGS-Stereo	0.32 87	0.34 168	1.70 174	0.25 69	0.14 31	0.40 60	0.22 119	0.38 17	0.43 105	0.24 65	0.51 241	0.25 85	0.18 46	0.31 56	0.20 49	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.08 77	0.47 487	0.08 34

PSMNet-RUCA	0.58 348	0.82 401	1.89 280	0.59 486	0.56 484	0.64 344	0.36 362	0.84 342	0.69 363	0.51 255	0.68 392	0.53 276	0.43 318	0.56 228	0.43 292	0.34 493	0.18 403	0.44 505	0.29 450	0.48 488	0.30 426

AnyNet_C01	1.14 497	1.49 522	4.23 542	0.54 468	0.53 477	1.51 515	1.37 535	1.04 494	1.07 500	1.17 506	1.33 501	1.15 500	1.08 496	1.61 403	2.74 522	0.25 469	0.22 441	0.28 476	0.24 424	0.48 488	0.40 480

DPSNet	0.86 470	0.60 305	2.34 396	0.58 482	0.36 402	1.07 494	0.75 494	1.30 518	1.05 496	0.70 432	0.68 392	0.94 465	1.29 504	2.08 474	1.82 495	0.26 473	0.23 449	0.16 387	0.17 361	0.48 488	0.40 480

ELAS_RVC	1.37 517	0.78 388	3.21 517	0.55 475	0.50 469	1.49 513	2.48 551	1.48 526	1.71 532	2.13 536	2.09 520	2.07 526	2.56 540	1.90 456	2.02 501	0.35 494	0.36 492	0.37 498	0.34 478	0.49 491	0.47 493
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 518	0.79 390	2.86 481	0.53 465	0.50 469	2.81 547	2.20 548	1.61 532	1.50 525	2.28 541	2.35 528	1.82 522	2.13 534	1.73 418	2.22 510	0.35 494	0.37 494	0.35 492	0.35 481	0.49 491	0.47 493
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NVStereoNet_ROB	1.16 501	0.95 444	2.54 440	0.58 482	0.55 482	0.78 436	0.63 475	1.00 472	1.08 501	1.03 491	4.07 551	1.48 516	1.22 502	2.88 531	1.27 468	0.50 506	0.46 508	0.54 510	0.62 526	0.50 493	0.63 512
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MeshStereo	1.21 504	1.15 491	3.01 499	0.34 295	0.28 318	1.10 497	0.69 485	1.35 520	1.01 492	2.71 547	2.41 530	2.96 535	1.45 518	2.80 529	1.40 477	0.22 453	0.22 441	0.22 449	0.19 394	0.50 493	0.26 397
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
GASNet	0.73 438	1.47 521	3.04 500	0.47 438	0.33 374	0.57 229	0.34 347	0.91 397	0.75 424	0.58 344	0.58 312	0.74 399	0.55 387	2.03 469	0.65 383	0.21 440	0.15 358	0.19 430	0.17 361	0.51 495	0.28 411

RAFT	0.45 216	0.92 429	1.59 152	0.34 295	0.19 175	0.46 112	0.35 355	0.65 196	0.49 159	0.49 235	0.49 229	0.70 382	0.40 280	0.47 183	0.32 215	0.11 223	0.16 375	0.14 342	0.13 274	0.51 495	0.13 174

MANE	2.90 546	1.14 487	2.96 493	1.03 525	1.01 527	5.01 555	2.45 550	5.36 558	6.88 557	3.58 554	4.76 555	5.99 555	4.99 552	4.23 549	4.61 548	0.56 512	0.67 526	0.44 505	0.78 535	0.51 495	1.03 538

PWC_ROB	0.70 417	0.94 437	1.88 273	0.39 375	0.39 422	0.62 316	0.30 299	0.98 452	0.94 482	0.91 480	1.29 497	0.77 411	0.62 420	1.62 404	1.03 448	0.18 409	0.11 271	0.18 424	0.13 274	0.51 495	0.22 342

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 450	1.04 474	2.06 336	0.94 520	0.35 394	0.89 470	0.40 384	0.85 348	0.63 307	0.55 304	0.63 354	0.75 405	0.38 258	2.38 495	0.48 318	1.10 536	0.31 482	0.36 494	0.21 410	0.53 499	0.55 504

aanetorigin	0.77 450	0.80 392	2.59 447	0.43 407	0.44 448	0.58 246	1.01 517	0.57 151	0.68 354	1.53 526	1.23 493	0.81 425	1.08 496	1.07 329	1.07 450	0.18 409	0.15 358	0.17 404	0.21 410	0.54 500	0.30 426

CC-Net-ROB	0.85 469	1.15 491	2.13 354	0.88 515	0.38 419	0.88 469	0.44 411	1.06 496	0.79 447	0.58 344	0.69 401	0.65 342	0.50 370	2.74 526	0.51 333	0.93 528	0.39 502	0.87 523	0.29 450	0.54 500	0.54 501

PDISCO_ROB	0.75 443	1.06 476	2.11 349	0.64 494	0.59 491	1.13 500	0.43 400	1.14 507	1.05 496	0.64 406	0.71 415	0.96 468	0.61 415	1.21 346	0.76 408	0.37 497	0.18 403	0.27 472	0.24 424	0.56 502	0.32 439

FADNet-RVC	0.61 370	1.26 506	2.12 352	0.33 264	0.26 293	0.59 263	0.29 291	0.86 358	0.62 295	0.45 195	0.50 237	0.62 326	0.46 343	1.73 418	0.55 347	0.17 398	0.20 426	0.17 404	0.18 374	0.59 503	0.28 411

FADNet	0.64 385	1.22 500	2.06 336	0.32 243	0.30 336	0.66 364	0.29 291	0.88 375	0.72 392	0.44 185	0.48 212	0.66 349	0.57 396	1.84 444	0.45 302	0.46 504	0.20 426	0.17 404	0.19 394	0.59 503	0.24 378

MADNet+	1.36 515	1.93 547	5.95 551	0.81 512	0.59 491	1.57 517	1.09 521	1.39 524	1.22 511	0.84 471	1.01 477	1.25 506	1.12 499	3.19 537	2.36 516	0.45 502	0.47 511	0.38 500	0.34 478	0.59 503	0.57 505

anonymity	0.80 458	0.66 344	1.29 94	0.59 486	0.75 510	0.67 370	0.52 439	0.95 435	0.71 382	0.94 484	0.70 411	0.67 358	0.87 473	0.71 282	1.35 472	0.64 516	0.62 522	0.58 511	1.44 551	0.60 506	0.65 513

PWCDC_ROB	0.72 429	1.06 476	2.09 344	0.47 438	0.36 402	0.78 436	0.26 225	0.98 452	1.34 517	0.61 376	2.07 519	0.64 338	0.61 415	0.83 304	0.71 397	0.31 488	0.14 333	0.15 369	0.12 242	0.60 506	0.21 329

Consistency-Raft	0.88 473	0.93 435	3.23 519	0.99 524	0.64 501	0.77 431	0.55 450	0.98 452	0.97 486	0.61 376	1.03 481	0.65 342	1.05 493	0.79 301	1.38 474	0.44 500	0.46 508	0.51 509	0.58 523	0.65 508	0.47 493

SPS-STEREO	1.07 494	1.13 486	2.88 483	0.65 497	0.69 506	0.99 481	0.68 483	1.05 495	0.87 468	1.36 517	1.23 493	1.46 515	0.94 483	1.87 447	1.72 491	0.66 517	0.61 521	0.58 511	0.57 521	0.65 508	0.77 520
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UDG	0.77 450	1.23 501	2.15 360	0.67 499	0.59 491	0.78 436	0.38 376	0.90 387	0.70 372	0.61 376	0.69 401	1.01 478	0.67 434	1.02 324	0.73 404	0.45 502	0.34 489	0.87 523	0.51 512	0.67 510	0.46 492

GCST	0.72 429	1.10 481	2.15 360	1.11 530	0.59 491	0.62 316	0.19 60	0.75 255	0.53 203	0.56 315	0.63 354	0.47 249	0.31 211	1.11 335	0.33 225	0.75 523	0.45 506	0.84 522	0.64 529	0.69 511	0.54 501

FACV-RUCA	0.58 348	0.40 211	1.78 214	0.43 407	1.67 548	0.48 125	0.28 267	0.69 214	0.62 295	0.40 160	0.53 265	0.33 148	0.63 423	0.40 128	0.31 204	0.13 305	0.11 271	0.62 514	0.12 242	0.70 512	0.98 532

DDUNet	0.77 450	1.12 483	1.88 273	0.76 505	0.69 506	0.84 455	0.43 400	0.85 348	0.65 328	0.67 419	0.75 428	0.91 456	0.52 377	1.03 326	0.57 359	0.54 509	0.37 494	0.95 529	0.52 514	0.71 513	0.57 505

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 490	1.67 530	2.32 391	0.47 438	0.39 422	1.47 511	0.95 509	0.95 435	0.91 478	0.84 471	0.94 466	1.05 487	0.60 406	2.95 532	0.72 401	0.41 498	0.72 536	0.32 488	0.55 515	0.74 514	1.22 543

SGM_RVC	1.89 533	0.92 429	2.50 431	0.96 523	0.93 523	1.63 520	1.37 535	1.52 529	12.43 560	1.85 530	1.69 512	2.40 531	1.74 529	2.81 530	1.71 490	0.53 507	0.47 511	0.42 503	0.47 506	0.74 514	0.74 516
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
LE_ROB	4.43 554	1.35 517	9.38 557	2.79 557	3.93 555	2.43 545	3.46 556	2.68 547	11.19 559	11.66 564	4.73 554	5.26 553	10.46 562	4.50 552	9.49 560	0.82 526	0.69 532	1.34 542	0.98 543	0.75 516	0.76 519

StereoAnything_RVC	0.35 113	1.25 504	1.82 247	0.20 3	0.12 6	0.26 6	0.15 21	0.43 46	0.37 51	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 63	0.46 172	0.14 1	0.11 223	0.09 183	0.08 29	0.05 1	0.76 517	0.18 289

MFMNet_re	0.92 478	1.28 507	2.53 434	0.82 513	0.76 513	0.90 471	0.75 494	0.98 452	1.04 495	1.03 491	1.05 485	0.84 437	0.94 483	0.83 304	0.72 401	0.68 518	0.60 520	0.63 515	0.60 525	0.77 518	0.74 516

SGM+DAISY	1.83 532	1.43 519	3.81 532	0.87 514	1.01 527	2.38 544	2.53 552	1.36 521	1.75 533	2.92 550	3.22 546	2.65 533	2.93 542	2.22 487	3.10 529	0.72 520	0.69 532	0.63 515	0.62 526	0.77 518	0.98 532

WAO-7	1.48 523	1.63 526	2.49 427	0.93 519	0.75 510	1.72 525	1.10 522	1.84 538	1.96 539	1.43 523	2.54 532	1.97 524	1.61 525	3.06 534	2.08 504	0.69 519	0.66 525	0.94 528	0.74 533	0.80 520	0.69 515

Anonymous_2	0.74 441	0.32 150	1.65 161	0.33 264	0.30 336	0.67 370	0.32 335	0.69 214	0.46 133	0.48 223	0.41 165	0.84 437	0.58 400	0.51 207	0.40 275	0.32 489	0.38 496	1.43 545	3.69 561	0.80 520	0.27 404

SQANet	0.80 458	1.58 524	2.53 434	0.76 505	0.83 515	0.76 423	0.36 362	0.83 331	0.64 315	0.63 396	0.69 401	0.73 393	0.51 372	1.21 346	0.53 340	0.77 525	0.29 476	0.59 513	0.29 450	0.86 522	0.61 509

FADNet_RVC	0.81 464	1.14 487	2.42 411	0.30 187	0.24 260	0.71 397	0.24 183	0.95 435	0.61 277	0.44 185	0.56 298	0.59 314	0.42 308	1.52 386	0.68 390	0.94 529	0.96 544	0.28 476	1.00 544	0.90 523	1.36 546

LCNet	0.54 317	0.37 187	1.78 214	0.92 518	0.22 227	0.96 478	0.30 299	0.59 165	0.58 248	0.51 255	0.55 287	0.41 191	0.76 456	0.84 306	0.26 141	0.09 69	0.06 20	0.12 247	0.18 374	0.98 524	0.39 476

testlalala_base	0.46 226	0.30 133	1.82 247	0.34 295	0.27 306	0.55 196	0.21 98	0.85 348	0.32 10	0.32 129	0.39 156	0.31 134	0.23 107	0.30 49	0.28 159	0.95 530	0.30 480	0.09 79	0.21 410	1.03 525	0.18 289

WAO-6	1.58 528	1.54 523	2.32 391	1.14 532	1.00 526	2.30 542	1.03 518	1.82 537	2.85 547	1.25 511	2.61 535	2.20 528	1.56 523	2.47 507	1.99 500	0.95 530	0.67 526	1.19 538	0.83 537	1.08 526	0.88 529

ACVNet_1	1.33 512	1.91 545	4.03 538	1.09 528	0.88 518	1.19 505	0.66 477	1.24 515	1.17 508	0.94 484	0.96 469	3.09 538	1.04 492	2.37 492	1.11 455	1.04 534	0.48 514	1.03 533	0.48 507	1.12 527	0.83 523

RainbowNet	1.15 499	1.78 537	2.72 464	1.12 531	0.91 521	1.06 489	0.76 496	1.16 512	1.13 507	0.75 448	0.97 471	1.09 493	0.80 461	1.60 400	1.21 464	1.17 538	1.26 548	1.01 532	0.57 521	1.13 528	0.88 529

DispFullNet	1.67 529	2.10 550	5.22 547	1.53 541	8.90 558	0.86 461	0.31 312	0.96 440	0.96 485	1.37 520	1.01 477	1.13 498	1.98 533	1.51 384	0.91 426	0.54 509	0.31 482	1.18 535	0.63 528	1.13 528	0.80 522

Ntro	1.00 488	1.68 532	2.80 478	0.95 521	0.85 516	1.06 489	0.53 443	0.98 452	0.90 477	0.62 387	0.76 430	0.93 461	0.66 432	1.66 407	0.98 434	0.99 533	0.45 506	0.75 521	0.40 497	1.19 530	0.75 518

WAO-8	2.80 543	2.14 553	2.89 486	1.91 549	1.04 530	3.98 551	0.96 510	3.26 552	6.17 553	2.15 537	3.37 547	3.31 540	2.41 538	11.84 563	2.03 502	2.05 552	1.86 552	1.54 547	0.92 540	1.22 531	0.87 527

Venus	2.80 543	2.14 553	2.89 486	1.91 549	1.04 530	3.98 551	0.96 510	3.26 552	6.17 553	2.15 537	3.37 547	3.31 540	2.41 538	11.84 563	2.03 502	2.05 552	1.86 552	1.54 547	0.92 540	1.22 531	0.87 527

LVE	1.96 535	2.17 556	3.14 509	1.68 542	1.80 550	1.63 520	1.03 518	2.34 544	2.81 546	1.25 511	2.89 540	4.24 547	1.29 504	2.79 528	1.44 479	2.85 556	0.91 543	1.18 535	1.46 552	1.23 533	1.10 540

otaku	1.03 491	1.68 532	2.72 464	0.95 521	0.73 509	1.03 487	0.59 463	0.99 464	0.86 465	0.69 428	1.61 509	0.98 472	0.64 425	1.46 374	1.14 457	0.95 530	0.46 508	0.72 520	0.40 497	1.24 534	0.78 521

Dean	1.79 531	1.83 539	3.92 535	1.29 535	1.07 532	1.55 516	1.00 515	1.95 541	2.33 541	1.47 525	4.19 552	4.26 548	1.33 510	2.21 484	1.48 481	1.14 537	0.68 530	1.18 535	0.74 533	1.24 534	0.98 532

JetBlue	1.78 530	1.63 526	3.92 535	0.73 502	1.21 537	4.38 554	3.35 554	1.59 530	1.20 510	1.26 514	1.52 508	2.37 530	1.88 531	3.23 538	3.00 525	0.53 507	0.47 511	0.48 508	0.49 509	1.29 536	0.97 531

IMH-64-1	1.39 518	1.64 528	1.86 266	1.36 536	1.11 533	1.39 509	1.19 528	1.76 534	1.45 523	1.16 501	2.21 525	1.53 517	1.38 513	1.98 464	1.52 482	1.29 540	0.67 526	1.27 539	0.69 530	1.29 536	0.98 532

IMH-64	1.39 518	1.64 528	1.86 266	1.36 536	1.11 533	1.39 509	1.19 528	1.76 534	1.45 523	1.16 501	2.21 525	1.53 517	1.38 513	1.98 464	1.52 482	1.29 540	0.67 526	1.27 539	0.69 530	1.29 536	0.98 532

IMH	2.02 536	2.15 555	2.69 461	1.68 542	1.12 535	1.66 523	0.92 508	2.10 542	1.92 538	1.32 516	2.66 537	2.21 529	1.69 527	5.78 554	1.68 488	5.54 560	0.96 544	1.31 541	0.71 532	1.32 539	0.99 537

PWCK	1.49 524	1.90 544	3.22 518	1.09 528	0.54 479	1.71 524	1.73 543	1.49 527	1.53 526	1.44 524	1.80 514	1.82 522	1.30 506	3.34 540	1.76 493	1.07 535	0.56 518	0.97 530	0.58 523	1.38 540	0.65 513

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 513	1.70 534	2.50 431	0.56 477	0.40 431	2.15 540	0.99 512	1.24 515	1.26 514	1.02 490	1.10 488	1.29 507	0.88 476	3.10 536	1.08 451	1.66 548	0.83 540	0.68 518	0.88 539	1.57 541	1.80 554

MFN_U_SF_RVC	1.55 527	2.39 557	3.16 511	0.65 497	0.41 438	1.12 498	0.46 421	1.23 514	1.33 516	1.61 527	1.20 491	1.43 514	0.98 487	1.76 423	1.97 498	1.90 551	1.80 550	1.98 554	2.15 555	1.63 542	1.77 553

FADE		3.00 559		2.11 551	2.94 553							3.05 537				94.83 582	35.90 582	65.83 579	66.18 579	1.66 543

KSHMR	4.10 552	1.97 548	5.27 548	1.71 544	1.47 544	1.96 532	1.28 531	3.19 550	17.33 571	2.12 533	15.91 567	9.18 561	1.57 524	8.42 560	1.98 499	1.52 546	1.26 548	1.67 551	1.19 548	1.67 544	1.40 547

test_for_model	0.64 385	1.60 525	1.82 247	1.23 534	1.02 529	0.53 175	0.23 150	0.75 255	0.50 169	0.57 326	0.29 83	0.25 85	0.20 72	0.26 18	0.22 86	0.76 524	0.31 482	0.08 29	0.07 51	1.68 545	0.50 500

UNDER WATER	2.74 541	1.85 541	4.54 544	1.81 547	1.44 542	2.34 543	1.40 538	3.24 551	6.60 555	2.60 545	2.76 538	5.75 554	5.24 554	3.02 533	4.01 541	1.45 544	0.81 539	1.59 550	1.06 545	1.80 546	1.51 549

UNDER WATER-64	2.47 538	1.89 543	4.86 545	1.82 548	1.44 542	3.18 549	1.57 542	2.62 545	5.64 552	2.05 532	2.13 522	4.13 544	3.76 549	2.62 516	3.42 536	1.47 545	0.85 541	1.57 549	1.07 546	1.82 547	1.49 548

ACVNet-4b	1.93 534	1.85 541	4.10 540	1.07 526	0.86 517	1.15 502	0.53 443	1.06 496	1.12 505	0.64 406	1.09 487	1.99 525	0.70 441	2.20 483	9.86 562	5.62 561	0.41 505	1.03 533	0.55 515	1.86 548	0.85 524

notaker	2.66 540	2.07 549	3.31 523	2.61 556	1.43 540	1.76 527	1.11 523	2.76 548	1.79 535	2.26 540	11.53 564	3.96 543	4.29 551	3.09 535	2.76 523	1.55 547	0.88 542	1.70 552	1.07 546	2.00 549	1.35 545

ACVNet_2	1.42 521	1.81 538	3.23 519	1.08 527	0.92 522	1.32 506	0.85 503	1.49 527	1.69 530	1.19 509	1.73 513	2.13 527	1.03 491	2.50 509	1.40 477	0.91 527	0.53 516	1.00 531	0.55 515	2.11 550	0.85 524

JetRed	3.29 549	4.93 560	10.17 558	1.45 538	1.72 549	7.44 558	5.05 559	3.06 549	2.12 540	2.41 543	2.39 529	2.99 536	2.37 537	3.51 543	6.44 554	1.32 543	1.90 554	1.37 543	1.23 550	2.21 551	1.76 552

MADNet++	2.79 542	2.11 552	2.97 496	2.49 554	2.28 552	2.95 548	2.31 549	2.67 546	2.47 543	3.03 552	3.13 545	2.70 534	2.92 541	4.10 548	4.48 546	2.68 555	2.24 558	3.04 560	2.44 557	2.37 552	2.34 555

IGEV-RUCA	2.28 537	0.30 133	1.15 73	0.40 384	1.86 551	2.06 538	1.90 545	1.36 521	1.80 536	3.70 555	3.76 549	5.02 552	8.19 560	2.12 478	1.63 487	0.25 469	0.76 537	2.72 557	1.91 553	2.39 553	2.36 556

TorneroNet	5.50 556	1.92 546	3.16 511	1.47 540	1.25 539	14.07 563	1.06 520	4.90 557	20.99 577	10.17 560	16.48 569	11.88 566	6.93 557	3.34 540	4.20 544	1.30 542	0.69 532	1.45 546	0.86 538	2.61 554	1.20 542

SuperB	1.15 499	1.14 487	5.43 550	0.36 329	0.26 293	0.81 448	0.89 506	0.88 375	1.17 508	0.67 419	0.68 392	0.63 329	1.39 515	1.74 420	3.37 535	0.15 363	0.12 297	0.17 404	0.16 344	2.80 555	0.25 387

ktn	4.35 553	2.10 550	2.89 486	1.80 546	1.49 546	2.13 539	1.41 540	2.26 543	12.72 561	11.41 563	16.43 568	11.15 564	3.75 548	4.36 551	3.18 531	1.82 550	0.98 546	1.73 553	1.21 549	2.97 556	1.27 544

TorneroNet-64	2.65 539	1.83 539	3.30 521	1.46 539	1.20 536	3.89 550	0.99 512	3.51 556	6.71 556	2.56 544	4.60 553	4.22 545	3.85 550	3.33 539	3.14 530	1.19 539	0.65 524	1.39 544	0.79 536	3.31 557	1.15 541

tt	4.93 555	0.27 90	4.20 541	2.29 553	1.58 547	10.20 561	16.97 566	9.42 564	5.02 551	1.67 528	1.28 496	4.68 550	5.03 553	3.37 542	5.92 552	6.16 562	9.47 569	2.82 558	3.18 559	3.60 558	1.53 550

BEATNet-Init1	12.10 564	11.19 565	27.29 577	2.99 558	3.51 554	21.84 576	11.10 562	14.34 569	13.83 566	20.34 572	20.33 574	26.35 581	20.03 571	19.06 574	14.80 569	1.74 549	1.81 551	2.05 555	2.49 558	3.69 559	3.12 558

DGTPSM_ROB	8.89 562	5.62 561	12.25 560	5.92 561	11.32 561	8.54 559	24.18 569	6.40 560	13.49 562	5.15 557	11.46 562	6.19 557	10.92 563	7.00 558	13.72 565	4.47 558	7.65 563	3.92 561	7.45 565	4.38 560	7.87 565

DGSMNet	2.89 545	0.63 326	3.18 514	3.43 559	4.17 557	2.57 546	6.98 561	0.97 448	0.83 460	0.56 315	1.86 516	0.79 419	0.62 420	1.64 405	1.39 475	4.61 559	5.01 562	5.17 563	4.71 562	4.44 561	4.19 560

USTest	8.10 560	7.17 564	8.96 556	9.25 564	9.05 559	15.27 564	23.78 568	9.96 565	9.47 558	5.94 559	6.75 556	7.80 559	7.48 558	8.83 562	11.21 564	2.21 554	3.56 559	2.86 559	3.20 560	5.02 562	4.16 559

DPSMNet_ROB	9.48 563	5.64 562	13.01 564	8.82 563	11.82 562	8.54 559	24.20 570	6.41 561	13.65 565	5.32 558	11.47 563	6.33 558	10.92 563	7.69 559	13.89 566	7.25 567	8.19 565	5.06 562	7.78 566	5.31 563	8.26 566

TCMNet-wrong-test	5.51 557	6.62 563	6.20 552	13.02 569	11.90 563	7.14 557	5.53 560	6.99 562	1.44 522	2.65 546	3.10 544	8.37 560	5.95 556	4.75 553	6.05 553	3.07 557	0.98 546	2.38 556	1.99 554	6.62 564	5.43 562

HanzoNet	7.64 559	2.86 558	5.05 546	7.01 562	3.97 556	2.18 541	1.34 534	3.37 555	4.05 549	13.17 565	10.58 558	10.73 563	16.52 569	8.45 561	10.51 563	10.48 568	9.72 570	5.59 564	13.46 569	6.84 565	6.83 564

DPSM_ROB	12.34 565	11.21 567	12.51 561	12.91 567	12.80 565	19.84 573	28.28 575	14.38 570	14.28 567	10.58 561	11.26 560	12.03 567	11.85 566	13.15 569	15.34 570	7.11 565	8.31 566	6.50 566	7.35 563	8.84 566	8.31 567

DPSM	12.34 565	11.21 567	12.51 561	12.91 567	12.80 565	19.84 573	28.28 575	14.38 570	14.28 567	10.58 561	11.26 560	12.03 567	11.85 566	13.15 569	15.34 570	7.11 565	8.31 566	6.50 566	7.35 563	8.84 566	8.31 567

PML	23.15 573	16.83 569	7.78 555	5.49 560	9.93 560	51.13 581	104.50 581	5.76 559	13.62 564	37.30 581	105.93 581	30.86 582	23.50 576	12.07 565	7.87 558	6.30 563	2.12 557	6.32 565	2.43 556	10.44 568	2.90 557

DPSimNet_ROB	17.97 569	20.20 576	24.98 573	17.62 570	15.92 568	21.53 575	21.00 567	13.70 567	15.61 569	23.89 577	14.69 566	22.87 575	24.58 580	12.70 568	14.56 567	18.48 572	12.91 571	20.21 572	12.05 567	17.76 569	14.17 570

CasAABBNet	24.81 575	22.53 578	24.83 572	26.08 576	25.74 574	39.86 578	57.06 580	28.87 578	28.83 580	21.16 575	22.54 577	24.22 577	23.89 578	26.38 578	30.87 580	14.25 569	16.71 573	13.09 568	14.81 571	17.78 570	16.71 571

Selective-RAFT-Error	24.87 576	22.59 579	25.14 574	26.13 577	25.82 575	39.93 579	57.03 579	28.97 579	28.95 581	21.21 576	22.65 578	24.25 578	23.98 579	26.43 579	30.83 579	14.27 570	16.71 573	13.10 569	14.82 572	17.82 571	16.76 572

LSM0	26.58 577	22.63 580	25.88 575	30.13 578	52.21 582	39.94 580	56.74 578	28.97 579	28.72 579	21.14 574	22.26 576	24.43 579	23.88 577	26.54 580	30.87 580	14.32 571	16.55 572	13.12 570	14.71 570	17.92 572	20.60 575

LRCNet_RVC	13.74 568	19.30 570	12.75 563	19.46 572	12.69 564	1.86 528	0.41 390	12.33 566	1.05 496	15.77 567	18.83 573	12.62 569	8.70 561	12.21 566	9.62 561	22.22 574	8.37 568	25.85 574	24.01 575	19.32 573	17.44 573

HaxPig	19.86 570	22.40 577	22.34 570	17.95 571	17.95 570	11.77 562	11.89 563	16.02 572	15.89 570	21.10 573	21.41 575	18.74 573	18.39 570	20.08 575	19.69 573	23.63 578	23.22 576	24.06 573	23.69 574	23.00 574	23.95 576

ASD4	21.52 571	19.65 571	22.13 569	22.45 574	16.42 569	23.29 577	30.71 577	33.06 581	17.47 572	24.18 578	14.11 565	21.71 574	15.88 568	21.06 576	18.11 572	19.78 573	17.78 575	26.52 575	20.33 573	27.03 575	18.73 574

MEDIAN_ROB	23.96 574	27.05 581	26.39 576	22.16 573	22.13 572	16.12 566	13.97 564	20.24 573	20.05 573	25.50 579	25.31 579	22.96 576	22.63 575	24.39 577	23.24 577	28.20 579	27.23 580	28.62 576	27.75 576	27.50 576	27.76 577

xxxxx1	28.96 579	20.11 573	14.07 566	49.74 579	39.15 579	18.98 567	26.64 571	21.94 574	20.21 574	16.45 568	17.48 570	18.36 570	21.56 572	16.21 571	20.88 574	23.07 575	26.55 577	66.40 580	78.70 580	30.27 577	32.51 579

tt_ll	28.96 579	20.11 573	14.07 566	49.74 579	39.15 579	18.98 567	26.64 571	21.94 574	20.21 574	16.45 568	17.48 570	18.36 570	21.56 572	16.21 571	20.88 574	23.07 575	26.55 577	66.40 580	78.70 580	30.27 577	32.51 579

ff	28.96 579	20.11 573	14.07 566	49.74 579	39.15 579	18.98 567	26.64 571	21.94 574	20.21 574	16.45 568	17.48 570	18.36 570	21.56 572	16.21 571	20.88 574	23.07 575	26.55 577	66.40 580	78.70 580	30.27 577	32.51 579

AVERAGE_ROB	26.93 578	30.34 582	29.27 578	25.82 575	25.34 573	19.48 572	15.17 565	23.55 577	23.00 578	28.45 580	27.87 580	26.25 580	25.86 581	26.96 581	25.55 578	31.30 580	30.07 581	31.76 577	30.81 577	30.79 580	30.93 578

DLNR_Zeroshot_test	13.43 567	19.94 572	23.55 571	121.61 583	35.03 578	0.46 112	0.15 21	8.02 563	0.35 27	0.28 109	0.37 139	0.26 99	0.17 29	0.76 292	0.29 174	6.42 564	0.26 467	0.09 79	0.38 492	50.13 581	0.18 289

Anonymous_1	22.91 572	11.20 566	12.13 559	12.75 566	26.28 576	19.43 571	27.92 574	14.08 568	13.61 563	14.96 566	10.58 558	11.26 565	11.19 565	12.55 567	14.57 568	38.28 581	7.88 564	34.96 578	63.99 578	89.57 582	10.94 569

test_example2	115.39 582	123.23 583	94.57 581	115.52 582	123.55 583	101.63 582	114.33 582	53.41 582	99.48 582	134.90 582	135.05 582	85.83 583	85.11 582	111.32 582	106.15 582	152.55 583	205.26 583	99.78 583	114.96 583	140.96 583	110.20 582

ccccc	291.34 583	297.21 584	347.09 583	374.70 584	380.44 584	203.92 583	213.88 583	216.32 583	172.72 583	203.37 583	218.57 583	215.01 584	258.31 583	312.78 583	341.56 583	412.57 584	356.13 584	256.09 584	227.69 584	428.88 584	389.64 583

Low-res two-view benchmark