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

Pointernet	0.13 6	0.07 1	0.27 40	0.19 36	0.11 53	0.20 77	0.12 5	0.31 89	0.24 75	0.15 22	0.15 22	0.13 17	0.11 18	0.17 17	0.13 35	0.08 119	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.06 8	0.05 1

CAS	0.15 36	0.07 1	0.21 8	0.41 419	0.16 273	0.20 77	0.18 120	0.22 8	0.19 16	0.15 22	0.19 42	0.11 6	0.09 4	0.14 2	0.13 35	0.29 421	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 8	0.14 330

IGEV-Stereo++	0.11 1	0.08 3	0.15 1	0.19 36	0.11 53	0.14 4	0.10 1	0.22 8	0.18 11	0.10 1	0.13 10	0.10 2	0.11 18	0.14 2	0.11 1	0.06 1	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.06 8	0.05 1

Occ-G	0.13 6	0.08 3	0.21 8	0.17 6	0.10 28	0.15 6	0.19 157	0.22 8	0.19 16	0.13 7	0.19 42	0.21 95	0.11 18	0.17 17	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.07 51	0.06 28

IGEV-Stereo+	0.12 2	0.08 3	0.17 2	0.18 12	0.13 162	0.09 1	0.11 3	0.16 1	0.15 2	0.10 1	0.08 1	0.10 2	0.10 10	0.21 64	0.11 1	0.07 22	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.16 344	0.24 411

trnet	0.13 6	0.08 3	0.21 8	0.15 2	0.07 1	0.21 100	0.12 5	0.24 26	0.24 75	0.16 39	0.21 69	0.15 41	0.13 54	0.18 30	0.13 35	0.08 119	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.06 8	0.05 1

MoCha-V2	0.13 6	0.08 3	0.26 32	0.23 214	0.09 10	0.16 14	0.15 36	0.26 30	0.16 4	0.15 22	0.15 22	0.13 17	0.14 69	0.20 48	0.11 1	0.06 1	0.07 183	0.06 1	0.06 33	0.06 8	0.05 1

Any-RAFT	0.17 61	0.08 3	0.31 80	0.19 36	0.10 28	0.29 235	0.16 58	0.42 214	0.30 148	0.24 100	0.27 111	0.27 173	0.16 95	0.21 64	0.12 11	0.08 119	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.07 51	0.06 28

LoS	0.14 17	0.08 3	0.27 40	0.16 4	0.09 10	0.22 124	0.14 20	0.26 30	0.26 95	0.15 22	0.18 37	0.18 63	0.13 54	0.22 74	0.14 59	0.08 119	0.06 83	0.06 1	0.04 1	0.06 8	0.06 28
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 17	0.08 3	0.19 3	0.17 6	0.22 367	0.18 30	0.16 58	0.23 16	0.19 16	0.14 18	0.17 30	0.14 33	0.10 10	0.18 30	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.08 101	0.18 370

EGLCR-Stereo	0.13 6	0.08 3	0.20 6	0.18 12	0.09 10	0.21 100	0.13 9	0.27 40	0.21 39	0.13 7	0.10 2	0.15 41	0.09 4	0.20 48	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

CREStereo++_RVC	0.15 36	0.08 3	0.26 32	0.17 6	0.11 53	0.18 30	0.13 9	0.22 8	0.30 148	0.21 78	0.30 138	0.13 17	0.11 18	0.16 10	0.15 75	0.07 22	0.04 1	0.06 1	0.15 365	0.06 8	0.05 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
CREStereo	0.13 6	0.08 3	0.21 8	0.14 1	0.08 3	0.22 124	0.15 36	0.25 27	0.24 75	0.16 39	0.21 69	0.14 33	0.13 54	0.18 30	0.13 35	0.09 191	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.07 51	0.06 28
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 36	0.08 3	0.23 16	0.15 2	0.09 10	0.23 143	0.16 58	0.25 27	0.23 63	0.17 48	0.21 69	0.16 50	0.14 69	0.22 74	0.13 35	0.29 421	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.07 51	0.06 28

WCG-NET	0.14 17	0.09 15	0.23 16	0.19 36	0.11 53	0.21 100	0.13 9	0.28 54	0.21 39	0.18 61	0.19 42	0.18 63	0.12 30	0.22 74	0.12 11	0.08 119	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.06 28

U	1.00 440	0.09 15	0.21 8	0.21 117	3.68 467	6.12 469	0.14 20	0.21 6	0.21 39	0.11 3	0.11 3	0.10 2	0.09 4	0.12 1	0.11 1	0.07 22	0.05 7	5.42 472	2.90 470	0.07 51	0.06 28

WCG-NET（raft）	0.14 17	0.09 15	0.23 16	0.17 6	0.08 3	0.19 53	0.16 58	0.23 16	0.26 95	0.18 61	0.19 42	0.20 84	0.12 30	0.21 64	0.12 11	0.06 1	0.06 83	0.06 1	0.05 11	0.06 8	0.05 1

RSM++	0.12 2	0.09 15	0.19 3	0.20 79	0.09 10	0.17 22	0.15 36	0.21 6	0.19 16	0.12 4	0.12 4	0.14 33	0.09 4	0.20 48	0.12 11	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.05 1

RSM	0.12 2	0.09 15	0.20 6	0.20 79	0.09 10	0.16 14	0.15 36	0.23 16	0.18 11	0.13 7	0.13 10	0.15 41	0.09 4	0.21 64	0.12 11	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.05 1

RAFT-Stereo-weight	0.15 36	0.09 15	0.26 32	0.20 79	0.10 28	0.19 53	0.17 85	0.36 157	0.29 137	0.24 100	0.20 58	0.19 77	0.10 10	0.18 30	0.15 75	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.05 1

MSKI-zero shot	0.17 61	0.09 15	0.43 224	0.20 79	0.11 53	0.21 100	0.15 36	0.32 98	0.21 39	0.23 86	0.24 90	0.23 124	0.10 10	0.31 189	0.13 35	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.06 28

AEACV	0.13 6	0.09 15	0.23 16	0.18 12	0.19 330	0.19 53	0.16 58	0.23 16	0.14 1	0.13 7	0.17 30	0.13 17	0.16 95	0.16 10	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.08 136	0.07 51	0.06 28

Selective-IGEV	0.12 2	0.09 15	0.22 13	0.19 36	0.10 28	0.15 6	0.14 20	0.27 40	0.15 2	0.13 7	0.14 20	0.13 17	0.08 1	0.21 64	0.12 11	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.05 1

knoymous	0.17 61	0.09 15	0.32 86	0.17 6	0.11 53	0.21 100	0.17 85	0.32 98	0.23 63	0.23 86	0.28 115	0.27 173	0.16 95	0.23 83	0.16 96	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.06 33	0.09 163	0.09 196

riskmin	0.18 82	0.09 15	0.34 106	0.18 12	0.12 95	0.24 162	0.16 58	0.34 119	0.28 119	0.21 78	0.23 79	0.33 240	0.24 214	0.23 83	0.17 124	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.06 33	0.10 218	0.10 246

MC-Stereo	0.14 17	0.09 15	0.25 27	0.21 117	0.09 10	0.18 30	0.16 58	0.23 16	0.19 16	0.18 61	0.23 79	0.16 50	0.13 54	0.22 74	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.05 1

RCA-Stereo	0.16 47	0.09 15	0.25 27	0.20 79	0.10 28	0.19 53	0.17 85	0.36 157	0.35 200	0.20 69	0.25 97	0.17 55	0.17 120	0.18 30	0.14 59	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.05 1

test-3	0.16 47	0.09 15	0.31 80	0.21 117	0.11 53	0.18 30	0.16 58	0.30 81	0.27 105	0.26 119	0.16 27	0.22 104	0.12 30	0.26 129	0.18 143	0.06 1	0.04 1	0.08 88	0.08 136	0.06 8	0.06 28

test_1	0.16 47	0.09 15	0.31 80	0.21 117	0.11 53	0.18 30	0.16 58	0.30 81	0.27 105	0.25 108	0.16 27	0.22 104	0.12 30	0.26 129	0.18 143	0.06 1	0.04 1	0.08 88	0.08 136	0.06 8	0.06 28

DEmStereo	0.26 261	0.09 15	0.47 257	0.19 36	0.12 95	0.30 252	0.25 309	0.28 54	0.36 212	0.36 291	0.58 367	0.25 143	0.48 389	0.53 279	0.44 356	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.06 8	0.07 85

GrayStereo	0.25 248	0.09 15	0.32 86	0.26 324	0.13 162	0.23 143	0.47 416	0.34 119	0.30 148	0.39 322	0.47 322	0.30 213	0.79 425	0.29 172	0.16 96	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.09 219	0.07 51	0.13 313

s12784h	0.17 61	0.09 15	0.26 32	0.18 12	0.07 1	0.32 275	0.19 157	0.37 165	0.32 167	0.23 86	0.25 97	0.18 63	0.17 120	0.25 114	0.16 96	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.05 1

TANstereo	0.15 36	0.09 15	0.28 51	0.16 4	0.08 3	0.25 175	0.14 20	0.23 16	0.28 119	0.24 100	0.30 138	0.16 50	0.12 30	0.17 17	0.13 35	0.08 119	0.07 183	0.06 1	0.05 11	0.06 8	0.07 85

R-Stereo Train	0.18 82	0.09 15	0.32 86	0.22 171	0.12 95	0.22 124	0.19 157	0.42 214	0.19 16	0.31 210	0.45 306	0.20 84	0.14 69	0.18 30	0.15 75	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.06 28

RAFT-Stereo	0.18 82	0.09 15	0.32 86	0.22 171	0.12 95	0.22 124	0.19 157	0.42 214	0.19 16	0.31 210	0.45 306	0.20 84	0.14 69	0.18 30	0.15 75	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.06 28
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UGAM-zero	0.23 196	0.10 36	0.54 301	0.19 36	0.13 162	0.21 100	0.14 20	0.44 230	0.22 48	0.28 138	0.28 115	0.51 358	0.33 318	0.65 338	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.08 136	0.06 8	0.07 85

AIO-Stereo	0.13 6	0.10 36	0.22 13	0.20 79	0.09 10	0.16 14	0.15 36	0.27 40	0.16 4	0.13 7	0.15 22	0.13 17	0.08 1	0.18 30	0.11 1	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

test_sample2	0.21 151	0.10 36	0.28 51	0.19 36	0.11 53	0.27 201	0.21 227	0.43 225	0.29 137	0.26 119	0.31 152	0.30 213	0.24 214	0.45 247	0.18 143	0.09 191	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.09 163	0.09 196

test_sample1	0.20 134	0.10 36	0.28 51	0.19 36	0.12 95	0.28 215	0.19 157	0.41 201	0.25 86	0.26 119	0.31 152	0.29 197	0.26 240	0.44 244	0.21 203	0.09 191	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.09 163	0.09 196

testlalala2	0.18 82	0.10 36	0.50 280	0.36 406	0.25 391	0.23 143	0.14 20	0.34 119	0.24 75	0.25 108	0.25 97	0.21 95	0.12 30	0.16 10	0.16 96	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

IGEV++	0.13 6	0.10 36	0.23 16	0.21 117	0.10 28	0.15 6	0.15 36	0.29 65	0.16 4	0.12 4	0.15 22	0.12 8	0.12 30	0.17 17	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.05 11	0.07 51	0.07 85

11t1	0.18 82	0.10 36	0.30 67	0.20 79	0.11 53	0.27 201	0.17 85	0.35 139	0.23 63	0.25 108	0.23 79	0.23 124	0.23 196	0.25 114	0.18 143	0.09 191	0.07 183	0.07 21	0.06 33	0.09 163	0.09 196

IGEV_Zeroshot_test	0.18 82	0.10 36	0.65 345	0.20 79	0.12 95	0.19 53	0.15 36	0.34 119	0.19 16	0.28 138	0.22 76	0.27 173	0.13 54	0.23 83	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.06 28

MIF-Stereo (partial)	0.16 47	0.10 36	0.34 106	0.21 117	0.15 248	0.15 6	0.13 9	0.28 54	0.25 86	0.17 48	0.26 105	0.15 41	0.16 95	0.25 114	0.17 124	0.09 191	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.09 163	0.08 142

UniTT-Stereo	0.14 17	0.10 36	0.30 67	0.21 117	0.13 162	0.17 22	0.13 9	0.19 3	0.18 11	0.15 22	0.20 58	0.10 2	0.11 18	0.18 30	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.06 28

testlalala	0.15 36	0.10 36	0.36 136	0.19 36	0.12 95	0.23 143	0.16 58	0.26 30	0.19 16	0.24 100	0.19 42	0.14 33	0.11 18	0.16 10	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.05 1	0.05 1

RAFT-Test	0.17 61	0.10 36	0.38 163	0.19 36	0.12 95	0.25 175	0.17 85	0.33 112	0.23 63	0.23 86	0.29 126	0.27 173	0.14 69	0.20 48	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

LoS_RVC	0.13 6	0.10 36	0.19 3	0.18 12	0.16 273	0.20 77	0.18 120	0.20 4	0.17 8	0.13 7	0.19 42	0.12 8	0.15 81	0.17 17	0.13 35	0.06 1	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.12 299

anonymousdsp2	0.17 61	0.10 36	0.28 51	0.20 79	0.11 53	0.25 175	0.17 85	0.41 201	0.31 159	0.23 86	0.23 79	0.22 104	0.15 81	0.25 114	0.15 75	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.08 101	0.07 85

DCANet-4	0.19 120	0.10 36	0.52 295	0.19 36	0.09 10	0.19 53	0.18 120	0.36 157	0.39 244	0.29 165	0.30 138	0.17 55	0.22 185	0.20 48	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.05 1	0.07 85

tt	4.71 467	0.10 36	3.94 461	2.06 468	1.53 465	10.14 474	16.88 474	9.27 476	4.98 468	1.39 449	1.02 425	4.68 467	4.90 467	3.35 468	5.86 470	5.76 473	9.15 479	2.24 468	2.53 468	3.10 469	1.32 467

DisPM	0.19 120	0.10 36	0.35 116	0.23 214	0.13 162	0.18 30	0.20 198	0.29 65	0.29 137	0.33 242	0.34 185	0.23 124	0.16 95	0.33 201	0.16 96	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.07 51	0.11 278

iRaft-Stereo_20w	0.19 120	0.10 36	0.46 249	0.19 36	0.13 162	0.25 175	0.19 157	0.52 314	0.19 16	0.29 165	0.21 69	0.22 104	0.20 166	0.28 157	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.08 136	0.08 101	0.08 142

GLC_STEREO	0.15 36	0.10 36	0.24 21	0.21 117	0.09 10	0.17 22	0.15 36	0.23 16	0.27 105	0.17 48	0.20 58	0.17 55	0.11 18	0.23 83	0.16 96	0.07 22	0.09 292	0.09 151	0.08 136	0.07 51	0.06 28

CrosDoStereo	0.31 313	0.10 36	0.49 270	0.18 12	0.12 95	0.22 124	1.11 461	0.34 119	0.37 221	0.38 307	0.61 380	0.28 188	0.46 380	0.61 317	0.57 382	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.07 85

PFNet+	0.20 134	0.10 36	0.37 144	0.21 117	0.12 95	0.17 22	0.19 157	0.29 65	0.34 188	0.33 242	0.32 159	0.24 136	0.16 95	0.32 195	0.17 124	0.10 235	0.07 183	0.11 271	0.10 253	0.08 101	0.12 299

NF-Stereo	0.20 134	0.10 36	0.35 116	0.24 256	0.12 95	0.21 100	0.18 120	0.38 170	0.32 167	0.28 138	0.30 138	0.22 104	0.16 95	0.51 268	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.13 313

OCTAStereo	0.20 134	0.10 36	0.35 116	0.24 256	0.12 95	0.21 100	0.18 120	0.38 170	0.32 167	0.28 138	0.30 138	0.22 104	0.16 95	0.51 268	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.13 313

PSM-softLoss	0.21 151	0.10 36	0.39 176	0.24 256	0.12 95	0.20 77	0.18 120	0.38 170	0.26 95	0.29 165	0.32 159	0.24 136	0.16 95	0.52 274	0.20 181	0.09 191	0.06 83	0.10 219	0.09 219	0.08 101	0.12 299

KMStereo	0.21 151	0.10 36	0.39 176	0.24 256	0.12 95	0.20 77	0.18 120	0.38 170	0.26 95	0.29 165	0.32 159	0.24 136	0.16 95	0.52 274	0.20 181	0.09 191	0.06 83	0.10 219	0.09 219	0.08 101	0.12 299

PSM-AAD	0.25 248	0.10 36	0.30 67	0.24 256	0.12 95	0.26 193	0.38 391	0.34 119	0.28 119	0.35 276	0.39 240	0.28 188	0.79 425	0.30 184	0.16 96	0.07 22	0.06 83	0.12 304	0.11 288	0.08 101	0.21 395

FTStereo	0.28 287	0.10 36	0.43 224	0.23 214	0.13 162	0.21 100	0.53 426	0.34 119	0.26 95	0.38 307	0.95 422	0.30 213	0.56 401	0.32 195	0.18 143	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.07 51	0.19 378

KYRaft	0.22 179	0.10 36	0.30 67	0.23 214	0.12 95	0.23 143	0.23 272	0.35 139	0.24 75	0.35 276	0.54 353	0.34 246	0.26 240	0.29 172	0.15 75	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.10 253	0.08 101	0.31 422

DeepStereo_LL	0.31 313	0.10 36	0.49 270	0.18 12	0.12 95	0.22 124	1.11 461	0.34 119	0.37 221	0.38 307	0.61 380	0.28 188	0.46 380	0.61 317	0.57 382	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.07 85

SST-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.37 144	0.24 256	0.13 162	0.19 53	0.17 85	0.31 89	0.24 75	0.34 260	0.33 178	0.29 197	0.25 231	0.56 296	0.17 124	0.08 119	0.05 7	0.10 219	0.08 136	0.09 163	0.07 85

RAFT_R40	0.21 151	0.10 36	0.37 144	0.24 256	0.13 162	0.18 30	0.18 120	0.31 89	0.29 137	0.33 242	0.33 178	0.30 213	0.24 214	0.55 286	0.18 143	0.08 119	0.05 7	0.10 219	0.08 136	0.08 101	0.07 85

DRaft	0.24 222	0.10 36	0.34 106	0.18 12	0.12 95	0.28 215	0.23 272	0.33 112	0.39 244	0.38 307	0.61 380	0.21 95	0.41 358	0.48 256	0.42 351	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.08 142

PFNet	0.23 196	0.10 36	0.57 314	0.24 256	0.14 203	0.22 124	0.19 157	0.39 182	0.33 179	0.35 276	0.32 159	0.27 173	0.19 157	0.64 332	0.22 221	0.09 191	0.05 7	0.09 151	0.07 67	0.08 101	0.07 85

RE-Stereo	0.20 134	0.10 36	0.35 116	0.24 256	0.12 95	0.21 100	0.18 120	0.38 170	0.32 167	0.28 138	0.30 138	0.22 104	0.16 95	0.51 268	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.13 313

TVStereo	0.20 134	0.10 36	0.35 116	0.24 256	0.12 95	0.21 100	0.18 120	0.38 170	0.32 167	0.28 138	0.30 138	0.22 104	0.16 95	0.51 268	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.13 313

RAFT-345	0.21 151	0.10 36	0.46 249	0.22 171	0.11 53	0.20 77	0.16 58	0.26 30	0.25 86	0.27 128	0.66 389	0.21 95	0.16 95	0.55 286	0.21 203	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.06 28

GMM-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.43 224	0.23 214	0.13 162	0.24 162	0.25 309	0.37 165	0.27 105	0.30 193	0.45 306	0.27 173	0.21 173	0.31 189	0.17 124	0.07 22	0.05 7	0.10 219	0.09 219	0.08 101	0.19 378

Prome-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.30 67	0.24 256	0.12 95	0.23 143	0.23 272	0.36 157	0.25 86	0.33 242	0.59 369	0.24 136	0.28 272	0.29 172	0.16 96	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.20 388

XX-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.83 385	0.26 324	0.17 292	0.23 143	0.13 9	0.40 189	0.18 11	0.20 69	0.41 256	0.31 224	0.10 10	0.32 195	0.12 11	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.05 1

222	0.41 372	0.10 36	0.29 61	0.19 36	0.11 53	0.36 315	0.20 198	0.57 364	0.39 244	0.35 276	0.44 294	0.30 213	0.27 258	0.55 286	3.56 465	0.11 266	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.09 163	0.09 196

xxxx	0.34 335	0.10 36	0.29 61	0.19 36	0.11 53	0.37 320	0.20 198	0.58 371	0.38 235	0.29 165	0.42 271	0.38 277	0.24 214	0.46 250	2.20 458	0.11 266	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.09 196

test_xeample	0.34 335	0.10 36	0.29 61	0.19 36	0.11 53	0.33 286	0.23 272	0.55 342	0.38 235	0.32 231	0.45 306	0.29 197	0.26 240	0.57 299	2.24 460	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.09 196

EAI-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.33 100	0.21 117	0.12 95	0.30 252	0.46 412	0.46 250	0.20 28	0.25 108	0.50 331	0.17 55	0.16 95	0.24 89	0.23 238	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.10 253	0.06 8	0.07 85

CFNet-RSSM	0.17 61	0.10 36	0.40 182	0.20 79	0.11 53	0.20 77	0.15 36	0.36 157	0.30 148	0.23 86	0.21 69	0.26 164	0.15 81	0.20 48	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.05 1

SFCPSM	0.22 179	0.10 36	0.51 291	0.21 117	0.14 203	0.34 298	0.22 249	0.55 342	0.39 244	0.29 165	0.32 159	0.23 124	0.21 173	0.27 145	0.19 168	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.08 142

Gwc-CoAtRS	0.17 61	0.10 36	0.37 144	0.20 79	0.12 95	0.19 53	0.15 36	0.32 98	0.28 119	0.23 86	0.23 79	0.27 173	0.15 81	0.20 48	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

rvit_stereo_0081	0.16 47	0.11 82	0.24 21	0.21 117	0.12 95	0.16 14	0.17 85	0.22 8	0.33 179	0.16 39	0.18 37	0.18 63	0.14 69	0.20 48	0.16 96	0.11 266	0.08 260	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.07 85

model_zeroshot	0.17 61	0.11 82	0.39 176	0.20 79	0.12 95	0.24 162	0.15 36	0.34 119	0.22 48	0.30 193	0.20 58	0.22 104	0.12 30	0.24 89	0.14 59	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.07 85

GCAP-BAT	0.16 47	0.11 82	0.36 136	0.18 12	0.13 162	0.21 100	0.16 58	0.23 16	0.18 11	0.26 119	0.28 115	0.20 84	0.11 18	0.24 89	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.05 1	0.06 28

rvit_stereo_0082	0.16 47	0.11 82	0.24 21	0.21 117	0.12 95	0.16 14	0.17 85	0.22 8	0.33 179	0.16 39	0.18 37	0.18 63	0.14 69	0.20 48	0.16 96	0.11 266	0.08 260	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.07 85

gcap-zeroshot	0.17 61	0.11 82	0.36 136	0.20 79	0.12 95	0.26 193	0.16 58	0.30 81	0.22 48	0.26 119	0.20 58	0.30 213	0.14 69	0.20 48	0.13 35	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

MGS-Stereo	0.14 17	0.11 82	0.32 86	0.19 36	0.11 53	0.18 30	0.17 85	0.20 4	0.22 48	0.14 18	0.24 90	0.15 41	0.10 10	0.18 30	0.12 11	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.10 218	0.06 28

AE-Stereo	0.17 61	0.11 82	0.31 80	0.24 256	0.14 203	0.23 143	0.18 120	0.34 119	0.29 137	0.15 22	0.25 97	0.21 95	0.13 54	0.20 48	0.14 59	0.07 22	0.08 260	0.09 151	0.10 253	0.07 51	0.06 28

IGEVStereo-DCA	0.14 17	0.11 82	0.27 40	0.19 36	0.12 95	0.20 77	0.18 120	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.12 4	0.14 33	0.12 30	0.28 157	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

rrr	0.17 61	0.11 82	0.57 314	0.19 36	0.12 95	0.20 77	0.18 120	0.35 139	0.22 48	0.15 22	0.12 4	0.14 33	0.12 30	0.28 157	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

1111x	0.32 322	0.11 82	0.40 182	0.22 171	0.11 53	0.32 275	0.26 320	0.59 376	0.43 281	0.31 210	0.41 256	0.39 289	0.28 272	0.76 376	1.37 442	0.09 191	0.08 260	0.09 151	0.10 253	0.09 163	0.08 142

anonymousa	0.23 196	0.11 82	0.50 280	0.21 117	0.16 273	0.31 267	0.20 198	0.36 157	0.35 200	0.32 231	0.50 331	0.39 289	0.26 240	0.22 74	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.11 288	0.07 51	0.08 142

x	0.19 120	0.11 82	0.29 61	0.20 79	0.11 53	0.26 193	0.18 120	0.41 201	0.29 137	0.25 108	0.29 126	0.28 188	0.24 214	0.26 129	0.23 238	0.09 191	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.09 163	0.08 142

test_3	0.18 82	0.11 82	0.32 86	0.24 256	0.11 53	0.22 124	0.25 309	0.31 89	0.31 159	0.25 108	0.18 37	0.23 124	0.13 54	0.25 114	0.19 168	0.06 1	0.05 7	0.09 151	0.10 253	0.07 51	0.06 28

LCNet	0.21 151	0.11 82	0.29 61	0.25 292	0.12 95	0.23 143	0.19 157	0.34 119	0.26 95	0.28 138	0.35 196	0.26 164	0.30 294	0.35 216	0.17 124	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.10 253	0.13 311	0.22 400

AAGNet	0.33 328	0.11 82	0.37 144	0.25 292	0.16 273	0.20 77	0.19 157	0.30 81	0.27 105	0.35 276	0.35 196	0.27 173	0.30 294	0.44 244	2.66 462	0.08 119	0.05 7	0.10 219	0.07 67	0.08 101	0.06 28

NRIStereo	0.18 82	0.11 82	0.35 116	0.23 214	0.11 53	0.24 162	0.20 198	0.29 65	0.26 95	0.26 119	0.25 97	0.25 143	0.18 143	0.34 207	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.08 142

ASMatch	0.23 196	0.11 82	0.51 291	0.24 256	0.14 203	0.19 53	0.17 85	0.31 89	0.28 119	0.28 138	0.68 393	0.27 173	0.26 240	0.50 263	0.22 221	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.11 278

Pruner-Stereo	0.19 120	0.11 82	0.34 106	0.29 368	0.12 95	0.19 53	0.17 85	0.31 89	0.29 137	0.33 242	0.32 159	0.25 143	0.15 81	0.24 89	0.21 203	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.09 196

DeepStereo_RVC	0.18 82	0.11 82	0.40 182	0.21 117	0.11 53	0.19 53	0.16 58	0.28 54	0.22 48	0.27 128	0.27 111	0.23 124	0.28 272	0.24 89	0.18 143	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.10 246

RAFT-RH_RVC	0.25 248	0.11 82	0.45 242	0.21 117	0.12 95	0.25 175	0.14 20	0.27 40	0.27 105	0.38 307	1.15 431	0.23 124	0.17 120	0.57 299	0.24 249	0.07 22	0.05 7	0.10 219	0.07 67	0.06 8	0.07 85

test-1	0.17 61	0.11 82	0.40 182	0.23 214	0.13 162	0.22 124	0.23 272	0.34 119	0.26 95	0.20 69	0.24 90	0.22 104	0.14 69	0.16 10	0.20 181	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.08 142

test_xeample3	0.16 47	0.11 82	0.56 311	0.19 36	0.12 95	0.20 77	0.18 120	0.35 139	0.20 28	0.16 39	0.12 4	0.13 17	0.12 30	0.24 89	0.15 75	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.08 136	0.07 51	0.07 85

FENet	0.21 151	0.11 82	0.45 242	0.21 117	0.12 95	0.26 193	0.17 85	0.41 201	0.35 200	0.30 193	0.31 152	0.29 197	0.23 196	0.26 129	0.23 238	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

HSM-Net_RVC	0.27 268	0.11 82	0.42 213	0.19 36	0.11 53	0.34 298	0.20 198	0.62 397	0.43 281	0.40 330	0.43 283	0.50 354	0.26 240	0.76 376	0.22 221	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.08 142
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
rvit_stereo_0083	0.16 47	0.12 106	0.26 32	0.21 117	0.13 162	0.17 22	0.17 85	0.22 8	0.34 188	0.16 39	0.21 69	0.19 77	0.16 95	0.21 64	0.16 96	0.11 266	0.10 312	0.10 219	0.08 136	0.09 163	0.07 85

RAStereo	0.13 6	0.12 106	0.27 40	0.22 171	0.11 53	0.15 6	0.18 120	0.23 16	0.23 63	0.13 7	0.17 30	0.11 6	0.09 4	0.15 5	0.13 35	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.06 33	0.07 51	0.05 1

test_sample3	0.23 196	0.12 106	0.43 224	0.19 36	0.12 95	0.32 275	0.20 198	0.50 284	0.34 188	0.31 210	0.33 178	0.29 197	0.22 185	0.53 279	0.22 221	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.10 218	0.10 246

CAS++	0.16 47	0.12 106	0.27 40	0.18 12	0.12 95	0.17 22	0.15 36	0.42 214	0.24 75	0.19 66	0.18 37	0.13 17	0.10 10	0.21 64	0.12 11	0.12 300	0.10 312	0.11 271	0.08 136	0.10 218	0.09 196
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 248	0.12 106	0.40 182	0.19 36	0.10 28	0.27 201	0.19 157	0.51 299	0.45 306	0.34 260	0.41 256	0.31 224	0.26 240	0.58 305	0.28 278	0.10 235	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.09 163	0.09 196

tta	0.24 222	0.12 106	0.40 182	0.19 36	0.10 28	0.27 201	0.19 157	0.51 299	0.45 306	0.34 260	0.41 256	0.31 224	0.26 240	0.58 305	0.28 278	0.10 235	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.08 101	0.07 85

qqq1	0.24 222	0.12 106	0.40 182	0.19 36	0.10 28	0.27 201	0.19 157	0.51 299	0.45 306	0.34 260	0.41 256	0.31 224	0.26 240	0.58 305	0.16 96	0.10 235	0.07 183	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.07 85

fff1	0.24 222	0.12 106	0.40 182	0.19 36	0.10 28	0.27 201	0.19 157	0.51 299	0.45 306	0.34 260	0.41 256	0.31 224	0.26 240	0.58 305	0.16 96	0.10 235	0.07 183	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.07 85

MyStereo07	0.16 47	0.12 106	0.26 32	0.22 171	0.14 203	0.25 175	0.23 272	0.29 65	0.21 39	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.13 54	0.25 114	0.13 35	0.07 22	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.08 142

MyStereo06	0.20 134	0.12 106	0.57 314	0.21 117	0.14 203	0.25 175	0.23 272	0.40 189	0.21 39	0.30 193	0.24 90	0.31 224	0.18 143	0.22 74	0.18 143	0.07 22	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.08 142

MyStereo05	0.23 196	0.12 106	0.57 314	0.21 117	0.14 203	0.25 175	0.23 272	0.48 268	0.52 361	0.31 210	0.23 79	0.25 143	0.22 185	0.30 184	0.21 203	0.07 22	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.08 142

MyStereo04	0.23 196	0.12 106	0.55 307	0.22 171	0.14 203	0.25 175	0.23 272	0.49 276	0.52 361	0.28 138	0.23 79	0.27 173	0.23 196	0.30 184	0.22 221	0.07 22	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.08 142

CoDeX	0.23 196	0.12 106	0.46 249	0.21 117	0.14 203	0.29 235	0.21 227	0.53 325	0.41 269	0.29 165	0.35 196	0.29 197	0.22 185	0.48 256	0.19 168	0.09 191	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.07 85

mmm	0.21 151	0.12 106	0.31 80	0.22 171	0.12 95	0.28 215	0.21 227	0.41 201	0.27 105	0.29 165	0.38 227	0.29 197	0.24 214	0.29 172	0.22 221	0.09 191	0.07 183	0.11 271	0.09 219	0.10 218	0.09 196

ff7	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 95	0.21 100	0.18 120	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

ffff	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 95	0.21 100	0.18 120	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

ffm	0.22 179	0.12 106	0.42 213	0.20 79	0.13 162	0.28 215	0.20 198	0.35 139	0.44 295	0.30 193	0.42 271	0.34 246	0.23 196	0.27 145	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.11 271	0.10 253	0.08 101	0.08 142

ff1	0.29 298	0.12 106	0.42 213	0.20 79	0.13 162	0.28 215	0.20 198	0.35 139	0.44 295	0.30 193	0.42 271	0.34 246	0.23 196	0.81 393	1.08 426	0.08 119	0.05 7	0.11 271	0.10 253	0.08 101	0.08 142

mmx	0.31 313	0.12 106	0.42 213	0.20 79	0.13 162	0.28 215	0.20 198	0.55 342	0.45 306	0.30 193	0.42 271	0.34 246	0.23 196	0.81 393	1.08 426	0.10 235	0.07 183	0.11 271	0.10 253	0.11 262	0.10 246

11t	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 95	0.21 100	0.18 120	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

ttt	0.29 298	0.12 106	0.34 106	0.21 117	0.13 162	0.29 235	0.20 198	0.56 357	0.47 325	0.31 210	0.44 294	0.30 213	0.22 185	0.65 338	0.85 414	0.13 317	0.10 312	0.10 219	0.10 253	0.11 262	0.11 278

xxx	0.31 313	0.12 106	0.42 213	0.20 79	0.13 162	0.28 215	0.20 198	0.55 342	0.45 306	0.30 193	0.42 271	0.34 246	0.23 196	0.81 393	1.08 426	0.10 235	0.07 183	0.11 271	0.10 253	0.11 262	0.10 246

EKT-Stereo	0.38 359	0.12 106	0.38 163	0.42 420	3.88 469	0.21 100	0.17 85	0.35 139	0.28 119	0.20 69	0.20 58	0.23 124	0.15 81	0.28 157	0.16 96	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.09 196

MIM_Stereo	0.18 82	0.12 106	0.38 163	0.20 79	0.11 53	0.17 22	0.14 20	0.35 139	0.25 86	0.27 128	0.35 196	0.23 124	0.13 54	0.27 145	0.16 96	0.06 1	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.08 101	0.06 28

CASnet	0.14 17	0.12 106	0.22 13	0.22 171	0.08 3	0.16 14	0.15 36	0.27 40	0.25 86	0.22 83	0.20 58	0.15 41	0.11 18	0.17 17	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.11 271	0.09 219	0.08 101	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 82	0.12 106	0.55 307	0.22 171	0.12 95	0.18 30	0.18 120	0.34 119	0.19 16	0.20 69	0.24 90	0.34 246	0.18 143	0.29 172	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.06 28

HanStereo	0.18 82	0.12 106	0.55 307	0.22 171	0.12 95	0.18 30	0.18 120	0.34 119	0.19 16	0.20 69	0.24 90	0.34 246	0.18 143	0.29 172	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.06 28

anonymousdsp	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 95	0.21 100	0.18 120	0.28 54	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.07 85

Selective-RAFT	0.17 61	0.12 106	0.30 67	0.24 256	0.10 28	0.29 235	0.15 36	0.32 98	0.31 159	0.17 48	0.17 30	0.21 95	0.18 143	0.28 157	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.06 28

ProNet	0.14 17	0.12 106	0.25 27	0.19 36	0.11 53	0.19 53	0.19 157	0.27 40	0.20 28	0.14 18	0.13 10	0.13 17	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.07 51	0.07 85

qqq	0.20 134	0.12 106	0.31 80	0.20 79	0.11 53	0.23 143	0.19 157	0.41 201	0.27 105	0.24 100	0.28 115	0.28 188	0.24 214	0.34 207	0.22 221	0.08 119	0.07 183	0.10 219	0.09 219	0.09 163	0.09 196

ccc-4	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 95	0.21 100	0.18 120	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

BUS	0.23 196	0.12 106	0.28 51	0.25 292	0.14 203	0.43 358	0.17 85	0.56 357	0.34 188	0.34 260	0.35 196	0.32 233	0.20 166	0.26 129	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.11 271	0.10 253	0.09 163	0.09 196

IER	0.23 196	0.12 106	0.39 176	0.20 79	0.14 203	0.31 267	0.19 157	0.42 214	0.36 212	0.33 242	0.40 248	0.32 233	0.33 318	0.29 172	0.22 221	0.09 191	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.09 163	0.08 142

BSDual-CNN	0.23 196	0.12 106	0.28 51	0.25 292	0.14 203	0.35 310	0.21 227	0.56 357	0.34 188	0.34 260	0.35 196	0.38 277	0.24 214	0.26 129	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.11 271	0.10 253	0.09 163	0.09 196

test_4	0.18 82	0.12 106	0.34 106	0.23 214	0.12 95	0.18 30	0.22 249	0.26 30	0.24 75	0.24 100	0.47 322	0.22 104	0.13 54	0.24 89	0.16 96	0.06 1	0.05 7	0.09 151	0.09 219	0.07 51	0.05 1

IGEV-Stereo	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 95	0.21 100	0.18 120	0.28 54	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.07 85
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.23 196	0.12 106	0.28 51	0.21 117	0.14 203	0.35 310	0.23 272	0.51 299	0.34 188	0.35 276	0.38 227	0.38 277	0.24 214	0.26 129	0.21 203	0.10 235	0.08 260	0.10 219	0.10 253	0.09 163	0.08 142

DAS	0.27 268	0.12 106	0.42 213	0.24 256	0.18 312	0.29 235	0.24 294	0.45 240	0.45 306	0.41 339	0.44 294	0.34 246	0.29 285	0.75 371	0.21 203	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.09 196

SepStereo	0.26 261	0.12 106	0.42 213	0.24 256	0.18 312	0.29 235	0.24 294	0.45 240	0.45 306	0.41 339	0.44 294	0.34 246	0.29 285	0.64 332	0.21 203	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.09 196

GANet-ADL	0.21 151	0.12 106	0.45 242	0.23 214	0.14 203	0.29 235	0.19 157	0.46 250	0.35 200	0.25 108	0.32 159	0.32 233	0.19 157	0.24 89	0.20 181	0.10 235	0.07 183	0.07 21	0.06 33	0.09 163	0.10 246

HHNet	0.22 179	0.12 106	0.52 295	0.18 12	0.18 312	0.20 77	0.20 198	0.34 119	0.31 159	0.32 231	0.59 369	0.20 84	0.21 173	0.24 89	0.31 298	0.08 119	0.05 7	0.09 151	0.07 67	0.08 101	0.11 278

Patchmatch Stereo++	0.18 82	0.12 106	0.37 144	0.22 171	0.10 28	0.18 30	0.14 20	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.17 120	0.26 129	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.10 218	0.08 142
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 82	0.12 106	0.37 144	0.22 171	0.10 28	0.18 30	0.16 58	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.18 143	0.24 89	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.10 218	0.08 142

ROB_FTStereo_v2	0.18 82	0.12 106	0.37 144	0.22 171	0.10 28	0.18 30	0.16 58	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.17 120	0.24 89	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.10 218	0.08 142

ROB_FTStereo	0.18 82	0.12 106	0.37 144	0.22 171	0.10 28	0.18 30	0.14 20	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.28 115	0.25 143	0.17 120	0.24 89	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.10 218	0.08 142

HUI-Stereo	0.18 82	0.12 106	0.37 144	0.22 171	0.10 28	0.18 30	0.14 20	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.28 115	0.25 143	0.17 120	0.22 74	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.10 218	0.08 142

THIR-Stereo	0.29 298	0.12 106	0.41 205	0.19 36	0.11 53	0.28 215	0.72 439	0.32 98	0.35 200	0.37 296	0.65 387	0.34 246	0.50 391	0.57 299	0.45 359	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.09 219	0.07 51	0.07 85

iGMRVC	0.18 82	0.12 106	0.37 144	0.22 171	0.10 28	0.18 30	0.15 36	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.17 120	0.27 145	0.17 124	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.10 218	0.08 142

IRAFT_RVC	0.22 179	0.12 106	0.39 176	0.26 324	0.11 53	0.18 30	0.24 294	0.40 189	0.37 221	0.31 210	0.30 138	0.29 197	0.24 214	0.55 286	0.22 221	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.08 101	0.07 85

iRAFT	0.18 82	0.12 106	0.37 144	0.22 171	0.10 28	0.18 30	0.14 20	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.17 120	0.26 129	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.10 218	0.08 142

CRE-IMP	0.18 82	0.12 106	0.37 144	0.22 171	0.11 53	0.24 162	0.17 85	0.29 65	0.21 39	0.27 128	0.26 105	0.24 136	0.17 120	0.23 83	0.18 143	0.08 119	0.05 7	0.10 219	0.07 67	0.10 218	0.10 246

cross-raft	0.17 61	0.12 106	0.41 205	0.23 214	0.10 28	0.20 77	0.24 294	0.33 112	0.23 63	0.23 86	0.28 115	0.29 197	0.15 81	0.17 17	0.15 75	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.05 1

RAFT-IKP	0.18 82	0.12 106	0.37 144	0.22 171	0.10 28	0.18 30	0.15 36	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.18 143	0.25 114	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.10 218	0.08 142

iRaftStereo_RVC	0.16 47	0.12 106	0.26 32	0.21 117	0.11 53	0.20 77	0.17 85	0.32 98	0.23 63	0.20 69	0.25 97	0.18 63	0.12 30	0.20 48	0.15 75	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.09 219	0.08 101	0.07 85

GES	0.22 179	0.12 106	0.42 213	0.20 79	0.14 203	0.27 201	0.19 157	0.49 276	0.33 179	0.30 193	0.36 206	0.25 143	0.23 196	0.29 172	0.22 221	0.10 235	0.08 260	0.08 88	0.07 67	0.10 218	0.11 278

UPFNet	0.25 248	0.12 106	0.38 163	0.24 256	0.19 330	0.37 320	0.28 338	0.48 268	0.38 235	0.34 260	0.37 215	0.37 269	0.28 272	0.39 229	0.33 310	0.10 235	0.09 292	0.10 219	0.10 253	0.10 218	0.08 142

DIP-Stereo	0.18 82	0.12 106	0.33 100	0.20 79	0.13 162	0.28 215	0.12 5	0.42 214	0.25 86	0.27 128	0.32 159	0.21 95	0.17 120	0.25 114	0.20 181	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.06 33	0.07 51	0.08 142
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
AIO-Stereo-zeroshot	0.23 196	0.13 164	0.83 385	0.20 79	0.21 351	0.23 143	0.17 85	0.48 268	0.27 105	0.23 86	0.29 126	0.39 289	0.23 196	0.25 114	0.15 75	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.11 288	0.11 262	0.10 246

rvit_stereo_0080	0.15 36	0.13 164	0.25 27	0.19 36	0.13 162	0.15 6	0.20 198	0.28 54	0.24 75	0.15 22	0.17 30	0.19 77	0.13 54	0.19 41	0.15 75	0.11 266	0.08 260	0.08 88	0.08 136	0.10 218	0.07 85

test_sample6	0.25 248	0.13 164	0.41 205	0.21 117	0.11 53	0.30 252	0.22 249	0.51 299	0.35 200	0.33 242	0.43 283	0.30 213	0.24 214	0.57 299	0.22 221	0.10 235	0.07 183	0.10 219	0.10 253	0.11 262	0.10 246

test_sample5	0.24 222	0.13 164	0.42 213	0.21 117	0.12 95	0.30 252	0.21 227	0.50 284	0.34 188	0.32 231	0.41 256	0.29 197	0.23 196	0.55 286	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.10 219	0.09 219	0.11 262	0.10 246

test_sample4	0.24 222	0.13 164	0.43 224	0.20 79	0.12 95	0.32 275	0.21 227	0.51 299	0.34 188	0.31 210	0.37 215	0.28 188	0.23 196	0.53 279	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.10 219	0.09 219	0.11 262	0.10 246

H2IRNET	0.18 82	0.13 164	0.35 116	0.21 117	0.12 95	0.20 77	0.15 36	0.27 40	0.30 148	0.17 48	0.31 152	0.25 143	0.20 166	0.24 89	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.10 253	0.09 163	0.06 28

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 61	0.13 164	0.24 21	0.19 36	0.13 162	0.24 162	0.17 85	0.30 81	0.37 221	0.43 353	0.17 30	0.13 17	0.12 30	0.19 41	0.15 75	0.08 119	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.08 142

DualNet	0.24 222	0.13 164	0.42 213	0.21 117	0.12 95	0.30 252	0.21 227	0.50 284	0.34 188	0.33 242	0.43 283	0.29 197	0.23 196	0.55 286	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.10 219	0.09 219	0.11 262	0.10 246

whm_eth	0.15 36	0.13 164	0.25 27	0.19 36	0.13 162	0.15 6	0.20 198	0.28 54	0.24 75	0.15 22	0.17 30	0.19 77	0.13 54	0.19 41	0.15 75	0.11 266	0.08 260	0.08 88	0.08 136	0.10 218	0.07 85

plain	0.17 61	0.13 164	0.43 224	0.21 117	0.13 162	0.16 14	0.17 85	0.27 40	0.22 48	0.16 39	0.26 105	0.13 17	0.16 95	0.27 145	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.07 67	0.10 218	0.07 85

MaDis-Stereo	0.14 17	0.13 164	0.26 32	0.19 36	0.14 203	0.16 14	0.13 9	0.25 27	0.21 39	0.13 7	0.14 20	0.14 33	0.11 18	0.17 17	0.17 124	0.08 119	0.07 183	0.08 88	0.06 33	0.07 51	0.06 28

PCWNet_CMD	0.23 196	0.13 164	0.48 265	0.20 79	0.13 162	0.28 215	0.16 58	0.46 250	0.46 320	0.29 165	0.36 206	0.37 269	0.24 214	0.28 157	0.20 181	0.09 191	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.11 262	0.09 196

CFNet_ucs	0.24 222	0.13 164	0.50 280	0.20 79	0.15 248	0.28 215	0.17 85	0.49 276	0.45 306	0.32 231	0.42 271	0.39 289	0.22 185	0.31 189	0.21 203	0.11 266	0.08 260	0.12 304	0.09 219	0.12 297	0.11 278

testlalala_base	0.20 134	0.13 164	0.35 116	0.25 292	0.15 248	0.25 175	0.16 58	0.34 119	0.17 8	0.19 66	0.26 105	0.17 55	0.14 69	0.18 30	0.16 96	0.39 433	0.09 292	0.07 21	0.05 11	0.45 428	0.08 142

gwcnet-sp	0.24 222	0.13 164	0.63 339	0.22 171	0.14 203	0.34 298	0.22 249	0.44 230	0.39 244	0.35 276	0.34 185	0.27 173	0.27 258	0.35 216	0.25 258	0.09 191	0.08 260	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

scenet	0.24 222	0.13 164	0.63 339	0.22 171	0.14 203	0.34 298	0.22 249	0.44 230	0.39 244	0.35 276	0.34 185	0.27 173	0.27 258	0.35 216	0.25 258	0.09 191	0.08 260	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

DCRE	0.20 134	0.13 164	0.40 182	0.21 117	0.15 248	0.20 77	0.19 157	0.30 81	0.27 105	0.22 83	0.80 410	0.23 124	0.16 95	0.23 83	0.15 75	0.07 22	0.07 183	0.07 21	0.08 136	0.07 51	0.06 28

ssnet	0.24 222	0.13 164	0.63 339	0.22 171	0.14 203	0.34 298	0.22 249	0.44 230	0.39 244	0.35 276	0.34 185	0.27 173	0.27 258	0.35 216	0.25 258	0.09 191	0.08 260	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

fff	0.19 120	0.13 164	0.40 182	0.18 12	0.09 10	0.19 53	0.18 120	0.35 139	0.43 281	0.29 165	0.30 138	0.18 63	0.28 272	0.20 48	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.05 1	0.07 85

ADStereo(finetuned)	0.19 120	0.13 164	0.49 270	0.19 36	0.09 10	0.19 53	0.18 120	0.34 119	0.39 244	0.29 165	0.31 152	0.18 63	0.31 308	0.21 64	0.19 168	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.07 85

IPLGR	0.21 151	0.13 164	0.61 328	0.21 117	0.11 53	0.25 175	0.18 120	0.41 201	0.37 221	0.28 138	0.27 111	0.21 95	0.19 157	0.37 223	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.06 28

STrans-v2	0.24 222	0.13 164	0.54 301	0.21 117	0.12 95	0.23 143	0.21 227	0.47 257	0.28 119	0.31 210	0.42 271	0.36 265	0.35 330	0.62 325	0.23 238	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.06 28

TransformOpticalFlow	0.24 222	0.13 164	0.56 311	0.23 214	0.11 53	0.21 100	0.19 157	0.40 189	0.32 167	0.30 193	0.43 283	0.36 265	0.31 308	0.61 317	0.20 181	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.07 85

IIG-Stereo	0.23 196	0.13 164	0.35 116	0.29 368	0.12 95	0.23 143	0.14 20	0.38 170	0.31 159	0.34 260	0.37 215	0.33 240	0.21 173	0.70 353	0.26 271	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.07 67	0.07 51	0.06 28

CroCo-Stereo	0.14 17	0.13 164	0.24 21	0.25 292	0.11 53	0.11 2	0.18 120	0.32 98	0.23 63	0.12 4	0.12 4	0.18 63	0.12 30	0.14 2	0.13 35	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.05 11	0.07 51	0.06 28
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
ICVP	0.23 196	0.13 164	0.44 232	0.26 324	0.14 203	0.29 235	0.25 309	0.45 240	0.33 179	0.29 165	0.43 283	0.35 260	0.25 231	0.26 129	0.23 238	0.12 300	0.09 292	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.10 246
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.16 47	0.13 164	0.29 61	0.22 171	0.15 248	0.19 53	0.13 9	0.32 98	0.26 95	0.26 119	0.20 58	0.19 77	0.17 120	0.21 64	0.15 75	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.07 85

CFNet_pseudo	0.23 196	0.13 164	0.47 257	0.19 36	0.13 162	0.26 193	0.16 58	0.44 230	0.44 295	0.29 165	0.37 215	0.38 277	0.23 196	0.29 172	0.21 203	0.09 191	0.06 83	0.11 271	0.08 136	0.11 262	0.09 196

DCANet	0.18 82	0.13 164	0.40 182	0.19 36	0.09 10	0.19 53	0.18 120	0.34 119	0.39 244	0.29 165	0.31 152	0.18 63	0.23 196	0.20 48	0.19 168	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.07 85

csc	0.19 120	0.13 164	0.40 182	0.18 12	0.09 10	0.19 53	0.18 120	0.35 139	0.43 281	0.29 165	0.30 138	0.18 63	0.28 272	0.20 48	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.05 1	0.07 85

cscssc	0.19 120	0.13 164	0.40 182	0.18 12	0.09 10	0.19 53	0.18 120	0.35 139	0.43 281	0.29 165	0.30 138	0.18 63	0.28 272	0.20 48	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.05 1	0.07 85

ac_64	0.27 268	0.13 164	0.41 205	0.24 256	0.17 292	0.36 315	0.22 249	0.46 250	0.33 179	0.35 276	0.36 206	0.52 362	0.30 294	0.62 325	0.32 303	0.11 266	0.09 292	0.10 219	0.10 253	0.09 163	0.08 142

ACVNet	0.23 196	0.13 164	0.35 116	0.18 12	0.15 248	0.27 201	0.23 272	0.39 182	0.44 295	0.28 138	0.41 256	0.38 277	0.26 240	0.27 145	0.32 303	0.08 119	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.10 218	0.07 85

acv_ft	0.25 248	0.13 164	0.40 182	0.23 214	0.19 330	0.34 298	0.21 227	0.45 240	0.44 295	0.38 307	0.41 256	0.38 277	0.27 258	0.27 145	0.35 318	0.08 119	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.11 262	0.07 85

DSFCA	0.27 268	0.13 164	0.36 136	0.20 79	0.17 292	0.38 327	0.31 357	0.47 257	0.43 281	0.43 353	0.37 215	0.39 289	0.29 285	0.52 274	0.32 303	0.12 300	0.10 312	0.10 219	0.11 288	0.11 262	0.10 246

MSMDNet	0.23 196	0.13 164	0.48 265	0.20 79	0.13 162	0.28 215	0.16 58	0.46 250	0.46 320	0.29 165	0.36 206	0.37 269	0.24 214	0.28 157	0.20 181	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.11 262	0.09 196

ccs_rob	0.23 196	0.13 164	0.47 257	0.20 79	0.13 162	0.26 193	0.17 85	0.44 230	0.44 295	0.29 165	0.37 215	0.38 277	0.23 196	0.29 172	0.21 203	0.09 191	0.06 83	0.11 271	0.08 136	0.11 262	0.09 196

DISCO	0.32 322	0.13 164	0.51 291	0.25 292	0.16 273	0.48 377	0.25 309	0.50 284	0.57 380	0.37 296	0.45 306	0.62 390	0.36 334	0.64 332	0.49 370	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.12 297	0.11 278

rvit_0105_6	0.19 120	0.14 202	0.34 106	0.23 214	0.14 203	0.18 30	0.20 198	0.29 65	0.37 221	0.18 61	0.22 76	0.23 124	0.17 120	0.26 129	0.17 124	0.15 352	0.13 360	0.13 324	0.11 288	0.11 262	0.08 142

UGAM	0.26 261	0.14 202	0.45 242	0.25 292	0.12 95	0.23 143	0.25 309	0.32 98	0.41 269	0.31 210	0.42 271	0.41 305	0.22 185	0.92 411	0.22 221	0.08 119	0.06 83	0.14 346	0.12 323	0.10 218	0.07 85

rvit_stereo_0081_aga	0.16 47	0.14 202	0.28 51	0.21 117	0.13 162	0.19 53	0.17 85	0.23 16	0.24 75	0.17 48	0.21 69	0.19 77	0.13 54	0.19 41	0.14 59	0.11 266	0.08 260	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.07 85

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 248	0.14 202	0.95 409	0.21 117	0.27 398	0.20 77	0.19 157	0.48 268	0.25 86	0.26 119	0.55 357	0.34 246	0.18 143	0.25 114	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.12 323	0.12 297	0.12 299

rvit_stereo_ft	0.17 61	0.14 202	0.30 67	0.25 292	0.14 203	0.17 22	0.21 227	0.28 54	0.26 95	0.16 39	0.19 42	0.20 84	0.16 95	0.22 74	0.17 124	0.11 266	0.07 183	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.07 85

ACVNet-DCA	0.18 82	0.14 202	0.38 163	0.23 214	0.11 53	0.31 267	0.19 157	0.41 201	0.27 105	0.17 48	0.19 42	0.13 17	0.18 143	0.28 157	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.08 88	0.06 33	0.09 163	0.09 196

xx1	0.20 134	0.14 202	0.38 163	0.23 214	0.11 53	0.31 267	0.19 157	0.35 139	0.47 325	0.17 48	0.19 42	0.28 188	0.24 214	0.28 157	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.10 219	0.09 219	0.09 163	0.09 196

1test111	0.19 120	0.14 202	0.38 163	0.23 214	0.11 53	0.31 267	0.19 157	0.41 201	0.27 105	0.17 48	0.19 42	0.13 17	0.18 143	0.34 207	0.22 221	0.08 119	0.05 7	0.08 88	0.06 33	0.09 163	0.09 196

cc1	0.18 82	0.14 202	0.38 163	0.23 214	0.11 53	0.31 267	0.19 157	0.35 139	0.47 325	0.17 48	0.19 42	0.13 17	0.18 143	0.28 157	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.08 88	0.06 33	0.08 101	0.08 142

tt1	0.18 82	0.14 202	0.35 116	0.23 214	0.11 53	0.30 252	0.19 157	0.35 139	0.44 295	0.17 48	0.19 42	0.13 17	0.16 95	0.27 145	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.08 88	0.06 33	0.08 101	0.08 142

SPstereo	0.14 17	0.14 202	0.33 100	0.20 79	0.09 10	0.21 100	0.10 1	0.26 30	0.20 28	0.18 61	0.19 42	0.15 41	0.13 54	0.17 17	0.13 35	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.06 28

CRFU-Net	0.28 287	0.14 202	0.45 242	0.25 292	0.15 248	0.45 365	0.23 272	0.50 284	0.30 148	0.43 353	0.41 256	0.48 344	0.46 380	0.43 240	0.29 288	0.11 266	0.10 312	0.09 151	0.08 136	0.10 218	0.10 246

hknet	0.25 248	0.14 202	0.40 182	0.25 292	0.15 248	0.35 310	0.21 227	0.56 357	0.37 221	0.34 260	0.35 196	0.43 316	0.27 258	0.37 223	0.21 203	0.09 191	0.07 183	0.11 271	0.10 253	0.09 163	0.09 196

GMOStereo	0.18 82	0.14 202	0.30 67	0.22 171	0.12 95	0.20 77	0.27 325	0.26 30	0.28 119	0.31 210	0.32 159	0.26 164	0.17 120	0.15 5	0.12 11	0.07 22	0.07 183	0.10 219	0.08 136	0.08 101	0.05 1

error version	0.18 82	0.14 202	0.30 67	0.22 171	0.12 95	0.20 77	0.27 325	0.26 30	0.28 119	0.31 210	0.32 159	0.26 164	0.17 120	0.15 5	0.12 11	0.07 22	0.07 183	0.10 219	0.08 136	0.08 101	0.05 1

test-v	0.18 82	0.14 202	0.30 67	0.22 171	0.12 95	0.20 77	0.27 325	0.26 30	0.28 119	0.31 210	0.32 159	0.26 164	0.17 120	0.15 5	0.12 11	0.07 22	0.07 183	0.10 219	0.08 136	0.08 101	0.05 1

GwcNet-ADL	0.22 179	0.14 202	0.58 319	0.24 256	0.13 162	0.22 124	0.23 272	0.49 276	0.40 259	0.27 128	0.29 126	0.30 213	0.20 166	0.26 129	0.23 238	0.09 191	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.09 163	0.09 196

OMP-Stereo	0.23 196	0.14 202	0.35 116	0.29 368	0.13 162	0.21 100	0.16 58	0.37 165	0.33 179	0.34 260	0.30 138	0.34 246	0.19 157	0.70 353	0.24 249	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.07 67	0.07 51	0.06 28

test-2	0.18 82	0.14 202	0.30 67	0.22 171	0.12 95	0.20 77	0.27 325	0.26 30	0.28 119	0.31 210	0.32 159	0.26 164	0.17 120	0.15 5	0.12 11	0.07 22	0.07 183	0.10 219	0.08 136	0.08 101	0.05 1

raft+_RVC	0.18 82	0.14 202	0.32 86	0.21 117	0.15 248	0.21 100	0.16 58	0.38 170	0.34 188	0.21 78	0.28 115	0.20 84	0.15 81	0.24 89	0.19 168	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.08 142

sCroCo_RVC	0.18 82	0.14 202	0.49 270	0.27 348	0.18 312	0.22 124	0.17 85	0.27 40	0.23 63	0.14 18	0.22 76	0.17 55	0.14 69	0.21 64	0.15 75	0.10 235	0.11 332	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 61	0.14 202	0.32 86	0.20 79	0.09 10	0.19 53	0.17 85	0.32 98	0.30 148	0.25 108	0.33 178	0.20 84	0.17 120	0.19 41	0.15 75	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.05 1

MMNet	0.27 268	0.14 202	0.49 270	0.24 256	0.17 292	0.47 373	0.22 249	0.45 240	0.51 354	0.39 322	0.41 256	0.36 265	0.33 318	0.39 229	0.34 314	0.08 119	0.07 183	0.09 151	0.09 219	0.10 218	0.08 142

delet	0.27 268	0.14 202	0.40 182	0.23 214	0.19 330	0.41 343	0.29 343	0.49 276	0.48 334	0.33 242	0.41 256	0.37 269	0.30 294	0.48 256	0.34 314	0.09 191	0.09 292	0.11 271	0.12 323	0.08 101	0.08 142

UNet	0.28 287	0.14 202	0.69 355	0.23 214	0.20 344	0.44 360	0.22 249	0.50 284	0.40 259	0.34 260	0.39 240	0.43 316	0.33 318	0.40 234	0.31 298	0.09 191	0.07 183	0.10 219	0.08 136	0.10 218	0.08 142

HGLStereo	0.27 268	0.14 202	0.46 249	0.24 256	0.21 351	0.33 286	0.23 272	0.50 284	0.42 276	0.35 276	0.48 328	0.41 305	0.33 318	0.45 247	0.33 310	0.11 266	0.10 312	0.09 151	0.09 219	0.10 218	0.12 299

GANet-RSSM	0.24 222	0.14 202	0.36 136	0.21 117	0.14 203	0.27 201	0.21 227	0.45 240	0.33 179	0.29 165	0.39 240	0.39 289	0.28 272	0.58 305	0.23 238	0.11 266	0.07 183	0.09 151	0.09 219	0.10 218	0.09 196

DMCA	0.22 179	0.14 202	0.36 136	0.22 171	0.14 203	0.27 201	0.20 198	0.43 225	0.38 235	0.31 210	0.32 159	0.33 240	0.24 214	0.24 89	0.28 278	0.11 266	0.08 260	0.10 219	0.08 136	0.10 218	0.11 278

RASNet	0.28 287	0.14 202	0.44 232	0.22 171	0.18 312	0.32 275	0.19 157	0.48 268	0.38 235	0.29 165	0.43 283	0.47 338	0.37 342	0.79 386	0.36 324	0.09 191	0.07 183	0.07 21	0.09 219	0.07 51	0.07 85

MDST_ROB	0.48 393	0.14 202	0.95 409	0.30 376	0.21 351	1.33 451	0.32 362	0.77 428	0.56 377	1.06 438	0.71 398	0.49 348	0.35 330	1.26 440	0.38 327	0.13 317	0.11 332	0.16 369	0.13 346	0.12 297	0.12 299

rvit_0105_5	0.21 151	0.15 232	0.38 163	0.23 214	0.13 162	0.22 124	0.24 294	0.36 157	0.39 244	0.21 78	0.23 79	0.26 164	0.19 157	0.26 129	0.19 168	0.15 352	0.13 360	0.12 304	0.12 323	0.10 218	0.09 196

rvit_0105_4	0.20 134	0.15 232	0.38 163	0.23 214	0.14 203	0.20 77	0.22 249	0.33 112	0.39 244	0.19 66	0.24 90	0.25 143	0.19 157	0.27 145	0.17 124	0.16 367	0.13 360	0.13 324	0.11 288	0.11 262	0.08 142

test_sample7	0.25 248	0.15 232	0.35 116	0.20 79	0.14 203	0.28 215	0.21 227	0.51 299	0.38 235	0.37 296	0.34 185	0.37 269	0.30 294	0.39 229	0.23 238	0.14 340	0.09 292	0.13 324	0.12 323	0.13 311	0.12 299

MyStereo8	0.22 179	0.15 232	0.63 339	0.21 117	0.17 292	0.31 267	0.16 58	0.36 157	0.32 167	0.28 138	0.36 206	0.25 143	0.18 143	0.25 114	0.28 278	0.08 119	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.10 218	0.12 299

CASS	0.21 151	0.15 232	0.32 86	0.26 324	0.11 53	0.28 215	0.19 157	0.39 182	0.30 148	0.32 231	0.34 185	0.25 143	0.24 214	0.25 114	0.20 181	0.13 317	0.08 260	0.11 271	0.09 219	0.11 262	0.11 278
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.15 36	0.15 232	0.28 51	0.25 292	0.18 312	0.11 2	0.19 157	0.28 54	0.21 39	0.13 7	0.16 27	0.15 41	0.12 30	0.17 17	0.14 59	0.07 22	0.07 183	0.08 88	0.06 33	0.08 101	0.07 85

NINENet	0.25 248	0.15 232	0.37 144	0.23 214	0.16 273	0.43 358	0.17 85	0.60 384	0.46 320	0.32 231	0.37 215	0.32 233	0.20 166	0.42 238	0.21 203	0.10 235	0.10 312	0.12 304	0.08 136	0.11 262	0.10 246

Sa-1000	0.22 179	0.15 232	0.35 116	0.23 214	0.13 162	0.28 215	0.23 272	0.47 257	0.39 244	0.30 193	0.50 331	0.26 164	0.19 157	0.33 201	0.16 96	0.07 22	0.06 83	0.10 219	0.11 288	0.08 101	0.06 28

CSP-Net	0.27 268	0.15 232	0.30 67	0.21 117	0.14 203	0.44 360	0.24 294	0.50 284	0.40 259	0.41 339	0.43 283	0.42 313	0.26 240	0.66 343	0.28 278	0.12 300	0.08 260	0.08 88	0.08 136	0.10 218	0.09 196

IPLG	0.21 151	0.15 232	0.53 298	0.21 117	0.12 95	0.28 215	0.17 85	0.42 214	0.30 148	0.33 242	0.32 159	0.15 41	0.17 120	0.50 263	0.21 203	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.06 28

MIPNet	0.21 151	0.15 232	0.52 295	0.21 117	0.12 95	0.27 201	0.20 198	0.45 240	0.37 221	0.30 193	0.23 79	0.19 77	0.24 214	0.27 145	0.19 168	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.06 28

PSMNet-ADL	0.25 248	0.15 232	0.32 86	0.26 324	0.14 203	0.31 267	0.22 249	0.44 230	0.36 212	0.27 128	0.33 178	0.41 305	0.28 272	0.61 317	0.29 288	0.11 266	0.09 292	0.09 151	0.11 288	0.10 218	0.10 246

rafts_anoy	0.18 82	0.15 232	0.35 116	0.22 171	0.14 203	0.19 53	0.17 85	0.32 98	0.30 148	0.23 86	0.25 97	0.20 84	0.16 95	0.22 74	0.19 168	0.08 119	0.07 183	0.10 219	0.12 323	0.09 163	0.08 142

pcwnet_v2	0.32 322	0.15 232	1.26 434	0.23 214	0.18 312	0.32 275	0.18 120	0.59 376	0.60 386	0.36 291	0.45 306	0.35 260	0.29 285	0.36 221	0.25 258	0.14 340	0.11 332	0.12 304	0.11 288	0.14 325	0.15 339

RALCasStereoNet	0.18 82	0.15 232	0.33 100	0.21 117	0.14 203	0.21 100	0.18 120	0.31 89	0.25 86	0.21 78	0.29 126	0.22 104	0.15 81	0.27 145	0.17 124	0.08 119	0.10 312	0.07 21	0.06 33	0.09 163	0.09 196

ADLNet	0.28 287	0.15 232	0.42 213	0.23 214	0.19 330	0.34 298	0.23 272	0.53 325	0.43 281	0.42 347	0.41 256	0.44 326	0.27 258	0.55 286	0.35 318	0.11 266	0.08 260	0.11 271	0.11 288	0.11 262	0.12 299

AFF-stereo	0.18 82	0.15 232	0.32 86	0.21 117	0.10 28	0.18 30	0.18 120	0.33 112	0.27 105	0.25 108	0.37 215	0.25 143	0.17 120	0.24 89	0.15 75	0.06 1	0.05 7	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.05 1

cf-r	0.24 222	0.15 232	0.44 232	0.21 117	0.14 203	0.27 201	0.22 249	0.42 214	0.40 259	0.30 193	0.42 271	0.42 313	0.26 240	0.43 240	0.25 258	0.11 266	0.06 83	0.08 88	0.10 253	0.08 101	0.08 142

PSMNet-RSSM	0.24 222	0.15 232	0.36 136	0.21 117	0.14 203	0.25 175	0.20 198	0.48 268	0.37 221	0.30 193	0.44 294	0.38 277	0.26 240	0.52 274	0.22 221	0.12 300	0.07 183	0.11 271	0.13 346	0.10 218	0.09 196

CFNet-ft	0.24 222	0.15 232	0.35 116	0.18 12	0.15 248	0.30 252	0.21 227	0.39 182	0.36 212	0.28 138	0.40 248	0.43 316	0.25 231	0.47 254	0.24 249	0.12 300	0.07 183	0.12 304	0.11 288	0.12 297	0.09 196

CFNet_RVC	0.24 222	0.15 232	0.35 116	0.18 12	0.15 248	0.30 252	0.21 227	0.39 182	0.36 212	0.28 138	0.40 248	0.43 316	0.25 231	0.47 254	0.24 249	0.12 300	0.07 183	0.12 304	0.11 288	0.12 297	0.09 196

4D-IteraStereo	0.17 61	0.16 253	0.50 280	0.21 117	0.14 203	0.19 53	0.17 85	0.28 54	0.28 119	0.23 86	0.20 58	0.20 84	0.11 18	0.19 41	0.14 59	0.06 1	0.04 1	0.10 219	0.08 136	0.08 101	0.06 28

CBFPSM	0.27 268	0.16 253	0.67 349	0.20 79	0.14 203	0.38 327	0.25 309	0.40 189	0.36 212	0.33 242	0.36 206	0.56 372	0.38 346	0.32 195	0.38 327	0.08 119	0.08 260	0.07 21	0.08 136	0.09 163	0.11 278

ToySt	0.24 222	0.16 253	0.48 265	0.21 117	0.13 162	0.29 235	0.29 343	0.39 182	0.39 244	0.27 128	0.35 196	0.39 289	0.31 308	0.31 189	0.29 288	0.08 119	0.09 292	0.10 219	0.11 288	0.11 262	0.10 246

ssnet_v2	0.28 287	0.16 253	0.44 232	0.22 171	0.15 248	0.40 340	0.30 353	0.57 364	0.46 320	0.38 307	0.36 206	0.47 338	0.29 285	0.38 227	0.39 335	0.13 317	0.11 332	0.11 271	0.11 288	0.11 262	0.11 278

TestStereo1	0.21 151	0.16 253	0.32 86	0.26 324	0.13 162	0.26 193	0.27 325	0.40 189	0.36 212	0.29 165	0.39 240	0.22 104	0.21 173	0.33 201	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.07 85

RAFT_CTSACE	0.21 151	0.16 253	0.41 205	0.25 292	0.15 248	0.22 124	0.24 294	0.32 98	0.28 119	0.33 242	0.51 337	0.29 197	0.17 120	0.32 195	0.13 35	0.06 1	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.06 28

SA-5K	0.21 151	0.16 253	0.32 86	0.26 324	0.13 162	0.26 193	0.27 325	0.40 189	0.36 212	0.29 165	0.39 240	0.22 104	0.21 173	0.33 201	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.07 85

SA	0.22 179	0.16 253	0.36 136	0.23 214	0.13 162	0.24 162	0.23 272	0.45 240	0.40 259	0.27 128	0.44 294	0.23 124	0.23 196	0.33 201	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.10 219	0.11 288	0.08 101	0.06 28

AACVNet	0.26 261	0.16 253	0.37 144	0.22 171	0.14 203	0.29 235	0.19 157	0.41 201	0.31 159	0.38 307	0.42 271	0.43 316	0.28 272	0.73 363	0.25 258	0.11 266	0.08 260	0.11 271	0.09 219	0.13 311	0.11 278

psm_up	0.29 298	0.16 253	0.41 205	0.26 324	0.17 292	0.32 275	0.26 320	0.55 342	0.43 281	0.36 291	0.40 248	0.45 330	0.37 342	0.58 305	0.30 294	0.11 266	0.12 349	0.13 324	0.12 323	0.10 218	0.10 246

UCFNet_RVC	0.24 222	0.16 253	0.34 106	0.18 12	0.15 248	0.33 286	0.16 58	0.46 250	0.35 200	0.29 165	0.35 196	0.39 289	0.25 231	0.34 207	0.22 221	0.13 317	0.08 260	0.13 324	0.14 357	0.13 311	0.12 299

AdaStereo	0.24 222	0.16 253	0.37 144	0.24 256	0.12 95	0.32 275	0.17 85	0.54 332	0.42 276	0.33 242	0.38 227	0.35 260	0.21 173	0.30 184	0.22 221	0.14 340	0.06 83	0.13 324	0.08 136	0.11 262	0.08 142
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.
NVstereo2D	0.31 313	0.16 253	0.54 301	0.24 256	0.22 367	0.42 350	0.28 338	0.58 371	0.56 377	0.28 138	0.38 227	0.40 302	0.30 294	0.71 356	0.28 278	0.13 317	0.08 260	0.13 324	0.10 253	0.19 377	0.16 346

MLCV	0.22 179	0.16 253	0.44 232	0.21 117	0.08 3	0.29 235	0.19 157	0.38 170	0.37 221	0.38 307	0.44 294	0.31 224	0.21 173	0.41 236	0.24 249	0.07 22	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.07 51	0.06 28

HSM	0.28 287	0.16 253	0.35 116	0.20 79	0.15 248	0.33 286	0.19 157	0.53 325	0.37 221	0.36 291	0.38 227	0.67 406	0.31 308	0.89 406	0.23 238	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.08 142

DLCB_ROB	0.28 287	0.16 253	0.34 106	0.27 348	0.16 273	0.38 327	0.25 309	0.48 268	0.43 281	0.46 366	0.46 315	0.51 358	0.33 318	0.53 279	0.33 310	0.10 235	0.10 312	0.11 271	0.11 288	0.10 218	0.09 196

rvit_0105_3	0.23 196	0.17 269	0.40 182	0.25 292	0.15 248	0.24 162	0.28 338	0.38 170	0.41 269	0.25 108	0.25 97	0.28 188	0.21 173	0.28 157	0.20 181	0.15 352	0.13 360	0.14 346	0.15 365	0.10 218	0.09 196

rvit_stereo_0075_2	0.24 222	0.17 269	0.50 280	0.26 324	0.22 367	0.22 124	0.15 36	0.40 189	0.35 200	0.27 128	0.37 215	0.29 197	0.20 166	0.28 157	0.19 168	0.17 378	0.12 349	0.19 389	0.12 323	0.13 311	0.13 313

raft_robust	0.22 179	0.17 269	0.30 67	0.22 171	0.12 95	0.23 143	0.22 249	0.49 276	0.48 334	0.32 231	0.32 159	0.26 164	0.23 196	0.53 279	0.15 75	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.10 253	0.08 101	0.06 28

ADLNet2	0.30 306	0.17 269	0.72 365	0.23 214	0.17 292	0.36 315	0.24 294	0.52 314	0.51 354	0.32 231	0.38 227	0.45 330	0.30 294	0.69 350	0.35 318	0.10 235	0.08 260	0.09 151	0.09 219	0.12 297	0.10 246

TRStereo	0.19 120	0.17 269	0.47 257	0.23 214	0.19 330	0.19 53	0.16 58	0.52 314	0.28 119	0.20 69	0.19 42	0.21 95	0.13 54	0.24 89	0.13 35	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.11 288	0.06 8	0.06 28

RAFT	0.21 151	0.17 269	0.32 86	0.24 256	0.12 95	0.25 175	0.27 325	0.35 139	0.28 119	0.33 242	0.33 178	0.38 277	0.22 185	0.29 172	0.17 124	0.08 119	0.08 260	0.11 271	0.10 253	0.10 218	0.06 28

111	0.20 134	0.17 269	0.40 182	0.18 12	0.09 10	0.24 162	0.17 85	0.41 201	0.45 306	0.23 86	0.29 126	0.29 197	0.21 173	0.24 89	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.07 51	0.08 142

hitnet-ft	0.29 298	0.17 269	0.40 182	0.19 36	0.14 203	0.39 335	0.23 272	0.44 230	0.41 269	0.36 291	0.46 315	0.53 366	0.34 326	0.76 376	0.32 303	0.14 340	0.10 312	0.13 324	0.10 253	0.15 337	0.13 313

GwcNet-RSSM	0.26 261	0.17 269	0.46 249	0.21 117	0.13 162	0.28 215	0.23 272	0.44 230	0.42 276	0.31 210	0.45 306	0.40 302	0.26 240	0.55 286	0.28 278	0.11 266	0.07 183	0.09 151	0.10 253	0.09 163	0.08 142

stereogan	0.37 353	0.17 269	0.65 345	0.27 348	0.22 367	0.62 407	0.26 320	0.59 376	0.63 394	0.43 353	0.60 374	0.67 406	0.42 366	0.68 348	0.35 318	0.13 317	0.14 368	0.14 346	0.12 323	0.19 377	0.17 357

HITNet	0.20 134	0.17 269	0.43 224	0.19 36	0.08 3	0.27 201	0.14 20	0.42 214	0.30 148	0.29 165	0.32 159	0.27 173	0.21 173	0.28 157	0.25 258	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.09 163	0.06 28
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
StereoDRNet-Refined	0.27 268	0.17 269	0.35 116	0.25 292	0.14 203	0.37 320	0.21 227	0.47 257	0.41 269	0.44 359	0.51 337	0.41 305	0.28 272	0.45 247	0.37 325	0.09 191	0.06 83	0.11 271	0.11 288	0.10 218	0.10 246
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 328	0.17 269	0.61 328	0.27 348	0.19 330	0.46 367	0.29 343	0.65 405	0.51 354	0.47 374	0.46 315	0.44 326	0.34 326	0.62 325	0.41 348	0.12 300	0.08 260	0.13 324	0.12 323	0.12 297	0.10 246

SGM-Forest	0.36 344	0.17 269	0.47 257	0.23 214	0.16 273	0.45 365	0.41 401	0.55 342	0.48 334	0.52 389	0.60 374	0.52 362	0.41 358	0.85 399	0.50 375	0.17 378	0.17 394	0.17 375	0.15 365	0.15 337	0.15 339
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DispNO	0.27 268	0.18 283	0.62 336	0.23 214	0.17 292	0.25 175	0.22 249	0.45 240	0.41 269	0.32 231	0.39 240	0.38 277	0.27 258	0.77 382	0.27 275	0.09 191	0.07 183	0.10 219	0.10 253	0.08 101	0.08 142

StereoVision	0.22 179	0.18 283	0.37 144	0.27 348	0.17 292	0.23 143	0.22 249	0.38 170	0.31 159	0.20 69	0.51 337	0.22 104	0.16 95	0.28 157	0.18 143	0.11 266	0.12 349	0.13 324	0.13 346	0.10 218	0.07 85

LL-Strereo2	0.18 82	0.18 283	0.39 176	0.22 171	0.12 95	0.24 162	0.13 9	0.31 89	0.23 63	0.24 100	0.20 58	0.24 136	0.12 30	0.26 129	0.15 75	0.06 1	0.06 83	0.12 304	0.09 219	0.08 101	0.07 85

iinet-f	0.30 306	0.18 283	1.03 420	0.20 79	0.15 248	0.44 360	0.22 249	0.45 240	0.37 221	0.35 276	0.44 294	0.41 305	0.34 326	0.34 207	0.40 342	0.10 235	0.09 292	0.08 88	0.08 136	0.13 311	0.11 278

RAFT+CT+SA	0.21 151	0.18 283	0.33 100	0.25 292	0.18 312	0.23 143	0.29 343	0.40 189	0.36 212	0.24 100	0.38 227	0.18 63	0.16 95	0.32 195	0.16 96	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.12 323	0.09 163	0.09 196

iRaft-Stereo_5w	0.23 196	0.18 283	0.44 232	0.22 171	0.13 162	0.19 53	0.19 157	0.37 165	0.32 167	0.28 138	0.37 215	0.34 246	0.23 196	0.65 338	0.27 275	0.06 1	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.09 163	0.08 142

LMCR-Stereo	0.26 261	0.18 283	0.49 270	0.28 365	0.14 203	0.36 315	0.23 272	0.54 332	0.34 188	0.39 322	0.40 248	0.29 197	0.29 285	0.37 223	0.27 275	0.11 266	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.13 311	0.09 196

Anonymous3	0.23 196	0.18 283	0.63 339	0.27 348	0.18 312	0.41 343	0.23 272	0.43 225	0.35 200	0.23 86	0.27 111	0.20 84	0.18 143	0.27 145	0.18 143	0.12 300	0.11 332	0.10 219	0.10 253	0.11 262	0.12 299

XX-TBD	0.15 36	0.18 283	0.28 51	0.22 171	0.10 28	0.22 124	0.15 36	0.22 8	0.27 105	0.22 83	0.26 105	0.14 33	0.12 30	0.16 10	0.13 35	0.08 119	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.07 51	0.06 28

RALAANet	0.19 120	0.18 283	0.37 144	0.23 214	0.14 203	0.23 143	0.13 9	0.37 165	0.29 137	0.28 138	0.26 105	0.25 143	0.15 81	0.26 129	0.18 143	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.06 28

FAT-Stereo	0.36 344	0.18 283	0.73 368	0.26 324	0.18 312	0.33 286	0.29 343	0.60 384	0.59 383	0.46 366	0.60 374	0.60 384	0.50 391	0.61 317	0.34 314	0.13 317	0.14 368	0.13 324	0.12 323	0.14 325	0.18 370

BEATNet_4x	0.22 179	0.18 283	0.47 257	0.22 171	0.10 28	0.28 215	0.14 20	0.46 250	0.32 167	0.31 210	0.34 185	0.31 224	0.25 231	0.31 189	0.29 288	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.06 33	0.10 218	0.08 142

RYNet	0.37 353	0.18 283	0.59 323	0.25 292	0.28 403	0.61 406	0.32 362	0.59 376	0.59 383	0.41 339	0.38 227	0.57 376	0.39 351	0.87 402	0.53 380	0.11 266	0.08 260	0.12 304	0.11 288	0.18 370	0.18 370

iResNet	0.24 222	0.18 283	0.61 328	0.25 292	0.11 53	0.29 235	0.21 227	0.42 214	0.43 281	0.33 242	0.43 283	0.27 173	0.22 185	0.34 207	0.26 271	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.07 85

CBMV_ROB	0.33 328	0.18 283	0.53 298	0.21 117	0.14 203	0.33 286	0.20 198	0.51 299	0.45 306	0.51 383	0.55 357	0.45 330	0.42 366	0.71 356	0.32 303	0.18 389	0.19 404	0.23 403	0.21 400	0.14 325	0.15 339

rvit_105_1	0.27 268	0.19 298	0.46 249	0.27 348	0.19 330	0.30 252	0.35 377	0.44 230	0.51 354	0.31 210	0.31 152	0.31 224	0.26 240	0.35 216	0.25 258	0.15 352	0.14 368	0.15 360	0.17 385	0.11 262	0.10 246

DualNet (step1)	0.28 287	0.19 298	0.50 280	0.18 12	0.16 273	0.34 298	0.20 198	0.51 299	0.38 235	0.37 296	0.34 185	0.37 269	0.30 294	0.39 229	0.23 238	0.23 401	0.09 292	0.28 414	0.24 411	0.18 370	0.16 346

test_sample9	0.42 375	0.19 298	0.50 280	0.18 12	0.16 273	0.34 298	0.20 198	0.51 299	0.38 235	0.37 296	0.34 185	0.37 269	0.30 294	0.66 343	0.91 417	0.23 401	1.82 465	0.28 414	0.24 411	0.18 370	0.16 346

test_sample8	0.49 395	0.19 298	0.50 280	0.18 12	0.16 273	0.34 298	0.20 198	0.55 342	0.34 188	0.62 404	0.38 227	1.15 433	0.67 417	0.66 343	0.91 417	0.23 401	1.82 465	0.28 414	0.24 411	0.18 370	0.16 346

test_5	0.23 196	0.19 298	0.38 163	0.26 324	0.18 312	0.25 175	0.29 343	0.40 189	0.37 221	0.29 165	0.40 248	0.25 143	0.22 185	0.34 207	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.09 219	0.10 218	0.10 246

AASNet	0.27 268	0.19 298	0.49 270	0.26 324	0.17 292	0.34 298	0.20 198	0.62 397	0.48 334	0.35 276	0.40 248	0.32 233	0.25 231	0.28 157	0.34 314	0.11 266	0.09 292	0.10 219	0.08 136	0.13 311	0.11 278

AnonymousM	0.17 61	0.19 298	0.24 21	0.18 12	0.10 28	0.18 30	0.17 85	0.30 81	0.23 63	0.26 119	0.20 58	0.18 63	0.14 69	0.19 41	0.14 59	0.09 191	0.06 83	0.38 426	0.15 365	0.06 8	0.05 1

TestStereo	0.21 151	0.19 298	0.40 182	0.25 292	0.10 28	0.22 124	0.21 227	0.31 89	0.31 159	0.23 86	0.34 185	0.22 104	0.18 143	0.62 325	0.18 143	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.07 67	0.11 262	0.06 28

CVANet_RVC	0.30 306	0.19 298	0.41 205	0.26 324	0.16 273	0.33 286	0.26 320	0.52 314	0.47 325	0.40 330	0.46 315	0.43 316	0.31 308	0.89 406	0.26 271	0.14 340	0.09 292	0.14 346	0.13 346	0.14 325	0.10 246

DeepPruner_ROB	0.26 261	0.19 298	0.44 232	0.21 117	0.16 273	0.30 252	0.21 227	0.52 314	0.32 167	0.35 276	0.38 227	0.39 289	0.26 240	0.42 238	0.24 249	0.15 352	0.11 332	0.11 271	0.11 288	0.14 325	0.13 313

iResNet_ROB	0.25 248	0.19 298	0.40 182	0.20 79	0.12 95	0.30 252	0.16 58	0.55 342	0.53 365	0.38 307	0.43 283	0.37 269	0.26 240	0.38 227	0.22 221	0.08 119	0.06 83	0.06 1	0.04 1	0.09 163	0.09 196

SGM_RVC	0.50 398	0.19 298	0.50 280	0.25 292	0.15 248	0.69 413	0.39 396	0.68 419	0.82 421	0.95 432	0.84 414	1.13 430	0.76 423	1.16 433	0.60 390	0.16 367	0.16 389	0.16 369	0.16 377	0.16 344	0.17 357
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
fast-acv-ft	0.31 313	0.20 310	0.81 381	0.24 256	0.18 312	0.46 367	0.27 325	0.41 201	0.49 343	0.39 322	0.55 357	0.49 348	0.35 330	0.37 223	0.38 327	0.11 266	0.11 332	0.11 271	0.12 323	0.12 297	0.09 196

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 306	0.20 310	0.70 361	0.21 117	0.17 292	0.46 367	0.27 325	0.50 284	0.49 343	0.42 347	0.55 357	0.43 316	0.30 294	0.46 250	0.38 327	0.09 191	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.11 262	0.10 246

ACRE	0.21 151	0.20 310	0.62 336	0.23 214	0.15 248	0.24 162	0.20 198	0.35 139	0.28 119	0.31 210	0.32 159	0.22 104	0.15 81	0.25 114	0.20 181	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.08 142

SACVNet	0.30 306	0.20 310	0.41 205	0.25 292	0.18 312	0.34 298	0.25 309	0.52 314	0.40 259	0.41 339	0.44 294	0.46 336	0.32 315	0.71 356	0.25 258	0.13 317	0.10 312	0.12 304	0.12 323	0.16 344	0.17 357

GEStereo_RVC	0.27 268	0.20 310	0.44 232	0.27 348	0.16 273	0.33 286	0.25 309	0.56 357	0.54 369	0.34 260	0.38 227	0.34 246	0.25 231	0.51 268	0.28 278	0.12 300	0.08 260	0.09 151	0.08 136	0.11 262	0.11 278

APVNet	0.36 344	0.20 310	0.70 361	0.26 324	0.22 367	0.52 394	0.35 377	0.61 388	0.44 295	0.38 307	0.52 345	0.48 344	0.38 346	0.84 398	0.46 365	0.13 317	0.14 368	0.15 360	0.16 377	0.16 344	0.15 339

S-Stereo	0.38 359	0.20 310	1.05 421	0.27 348	0.22 367	0.38 327	0.32 362	0.55 342	0.66 397	0.39 322	0.59 369	0.49 348	0.41 358	0.75 371	0.40 342	0.12 300	0.15 382	0.13 324	0.13 346	0.16 344	0.21 395

STTStereo	0.28 287	0.20 310	0.61 328	0.25 292	0.17 292	0.29 235	0.24 294	0.47 257	0.39 244	0.39 322	0.41 256	0.44 326	0.28 272	0.40 234	0.28 278	0.13 317	0.12 349	0.13 324	0.16 377	0.12 297	0.11 278

CFNet	0.27 268	0.20 310	0.44 232	0.22 171	0.14 203	0.33 286	0.14 20	0.51 299	0.45 306	0.30 193	0.40 248	0.38 277	0.27 258	0.76 376	0.25 258	0.09 191	0.07 183	0.11 271	0.11 288	0.11 262	0.08 142

LE_ROB	1.76 458	0.20 310	2.68 459	0.48 427	0.52 434	0.78 424	0.96 454	0.84 437	6.61 471	7.40 473	2.08 458	2.08 451	4.83 466	1.27 441	3.79 466	0.10 235	0.08 260	0.12 304	0.11 288	0.11 262	0.10 246

NOSS_ROB	0.31 313	0.20 310	0.35 116	0.24 256	0.16 273	0.32 275	0.19 157	0.52 314	0.48 334	0.33 242	0.36 206	0.42 313	0.28 272	0.93 413	0.24 249	0.19 394	0.20 409	0.24 405	0.22 407	0.17 359	0.17 357

XPNet_ROB	0.33 328	0.20 310	0.43 224	0.27 348	0.18 312	0.37 320	0.31 357	0.55 342	0.50 351	0.51 383	0.53 350	0.58 379	0.37 342	0.63 330	0.45 359	0.17 378	0.12 349	0.13 324	0.12 323	0.15 337	0.14 330

pmcnn	0.50 398	0.20 310	0.78 371	0.24 256	0.26 396	0.39 335	0.30 353	0.51 299	0.50 351	0.54 396	1.23 434	2.52 459	0.37 342	0.77 382	0.95 420	0.08 119	0.06 83	0.06 1	0.05 11	0.10 218	0.08 142

GMStereo_Zeroshot	0.24 222	0.21 323	0.45 242	0.26 324	0.13 162	0.28 215	0.15 36	0.39 182	0.35 200	0.37 296	0.43 283	0.40 302	0.17 120	0.34 207	0.20 181	0.12 300	0.07 183	0.13 324	0.07 67	0.16 344	0.09 196

SDNR	0.42 375	0.21 323	0.82 384	0.21 117	0.18 312	1.27 448	0.17 85	0.50 284	0.49 343	0.42 347	0.81 411	0.38 277	0.27 258	1.19 434	0.38 327	0.23 401	0.24 421	0.17 375	0.13 346	0.17 359	0.20 388

Anonymous_2	0.37 353	0.21 323	0.47 257	0.20 79	0.21 351	0.42 350	0.26 320	0.38 170	0.29 137	0.33 242	0.30 138	0.44 326	0.38 346	0.36 221	0.29 288	0.26 410	0.29 429	0.44 430	1.41 465	0.34 422	0.21 395

CIPLG	0.21 151	0.21 323	0.55 307	0.23 214	0.15 248	0.25 175	0.20 198	0.35 139	0.29 137	0.31 210	0.33 178	0.22 104	0.15 81	0.26 129	0.20 181	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.08 142

sAnonymous2	0.20 134	0.21 323	0.58 319	0.24 256	0.17 292	0.22 124	0.19 157	0.34 119	0.28 119	0.17 48	0.19 42	0.17 55	0.16 95	0.17 17	0.14 59	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.23 397	0.17 357

CroCo_RVC	0.20 134	0.21 323	0.58 319	0.24 256	0.17 292	0.22 124	0.19 157	0.34 119	0.28 119	0.17 48	0.19 42	0.17 55	0.16 95	0.17 17	0.14 59	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.23 397	0.17 357

ARAFT	0.24 222	0.21 323	0.78 371	0.22 171	0.12 95	0.29 235	0.24 294	0.43 225	0.32 167	0.33 242	0.28 115	0.28 188	0.19 157	0.49 261	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.12 304	0.11 288	0.09 163	0.06 28

DMCA-RVC	0.27 268	0.21 323	0.61 328	0.28 365	0.17 292	0.29 235	0.21 227	0.42 214	0.35 200	0.40 330	0.37 215	0.39 289	0.36 334	0.43 240	0.30 294	0.13 317	0.10 312	0.15 360	0.11 288	0.13 311	0.10 246

TDLM	0.30 306	0.21 323	0.38 163	0.28 365	0.15 248	0.33 286	0.32 362	0.52 314	0.47 325	0.38 307	0.43 283	0.39 289	0.29 285	0.91 410	0.28 278	0.14 340	0.08 260	0.13 324	0.11 288	0.12 297	0.10 246

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 268	0.21 323	0.59 323	0.25 292	0.18 312	0.29 235	0.22 249	0.50 284	0.40 259	0.38 307	0.41 256	0.43 316	0.27 258	0.43 240	0.29 288	0.11 266	0.08 260	0.10 219	0.10 253	0.10 218	0.11 278
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WCMA_ROB	0.51 402	0.21 323	0.65 345	0.25 292	0.21 351	0.58 401	0.32 362	0.54 332	0.55 374	0.95 432	1.40 439	1.28 438	0.81 428	0.73 363	0.62 393	0.18 389	0.15 382	0.15 360	0.15 365	0.19 377	0.19 378

CBMV	0.33 328	0.21 323	0.54 301	0.23 214	0.13 162	0.42 350	0.33 372	0.53 325	0.48 334	0.52 389	0.49 329	0.50 354	0.41 358	0.56 296	0.31 298	0.15 352	0.16 389	0.18 382	0.16 377	0.13 311	0.13 313
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
IPLGR_C	0.21 151	0.22 335	0.60 325	0.23 214	0.15 248	0.24 162	0.20 198	0.35 139	0.29 137	0.31 210	0.32 159	0.22 104	0.15 81	0.25 114	0.20 181	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.08 142

RP	0.35 340	0.22 335	0.51 291	0.31 382	0.24 384	0.37 320	0.28 338	0.50 284	0.58 382	0.40 330	0.63 385	0.61 388	0.47 383	0.61 317	0.39 335	0.16 367	0.15 382	0.17 375	0.15 365	0.17 359	0.17 357

edge stereo	0.39 364	0.22 335	0.81 381	0.27 348	0.22 367	0.37 320	0.24 294	0.56 357	0.54 369	0.53 394	0.60 374	0.71 414	0.50 391	0.78 384	0.40 342	0.16 367	0.14 368	0.19 389	0.14 357	0.16 344	0.17 357

ADCL	0.47 390	0.22 335	1.00 415	0.27 348	0.19 330	0.74 418	0.64 434	0.54 332	0.69 405	0.56 398	0.71 398	0.55 370	0.60 406	0.60 312	1.43 443	0.11 266	0.09 292	0.13 324	0.13 346	0.14 325	0.14 330

GANet	0.36 344	0.22 335	0.49 270	0.29 368	0.17 292	0.41 343	0.38 391	0.57 364	0.45 306	0.46 366	0.75 404	0.55 370	0.40 354	0.94 415	0.41 348	0.13 317	0.13 360	0.13 324	0.11 288	0.14 325	0.11 278

AANet_RVC	0.31 313	0.22 335	0.50 280	0.23 214	0.14 203	0.30 252	0.24 294	0.47 257	0.54 369	0.38 307	0.60 374	0.43 316	0.29 285	0.87 402	0.40 342	0.11 266	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.09 163	0.09 196

StereoDRNet	0.32 322	0.22 335	0.61 328	0.27 348	0.21 351	0.42 350	0.30 353	0.61 388	0.48 334	0.46 366	0.39 240	0.48 344	0.30 294	0.57 299	0.40 342	0.11 266	0.09 292	0.12 304	0.11 288	0.12 297	0.10 246

RAFT + AFF	0.27 268	0.23 342	0.50 280	0.25 292	0.17 292	0.30 252	0.33 372	0.52 314	0.40 259	0.28 138	0.30 138	0.30 213	0.31 308	0.62 325	0.24 249	0.09 191	0.10 312	0.11 271	0.10 253	0.11 262	0.11 278

GwcNet	0.35 340	0.23 342	0.88 397	0.25 292	0.24 384	0.48 377	0.27 325	0.55 342	0.57 380	0.38 307	0.52 345	0.51 358	0.32 315	0.60 312	0.41 348	0.13 317	0.11 332	0.12 304	0.11 288	0.13 311	0.14 330

DANet	0.35 340	0.23 342	0.60 325	0.36 406	0.22 367	0.39 335	0.25 309	0.48 268	0.43 281	0.52 389	0.50 331	0.59 381	0.41 358	0.76 376	0.49 370	0.13 317	0.11 332	0.14 346	0.12 323	0.17 359	0.15 339
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ADCRef	0.38 359	0.24 345	0.88 397	0.26 324	0.21 351	0.49 380	0.27 325	0.52 314	0.48 334	0.50 378	0.58 367	0.35 260	0.47 383	0.48 256	1.29 441	0.09 191	0.08 260	0.12 304	0.12 323	0.11 262	0.11 278

ADCP+	0.45 387	0.24 345	1.15 428	0.25 292	0.22 367	0.56 397	0.39 396	0.54 332	0.51 354	0.44 359	0.51 337	0.46 336	0.52 396	0.56 296	1.89 454	0.10 235	0.08 260	0.11 271	0.10 253	0.14 325	0.13 313

DPSNet	0.47 390	0.24 345	0.93 406	0.27 348	0.20 344	0.75 420	0.57 428	0.84 437	0.79 419	0.47 374	0.51 337	0.60 384	0.69 419	0.87 402	0.71 401	0.16 367	0.13 360	0.12 304	0.10 253	0.25 401	0.21 395

PSMNet_ROB	0.33 328	0.24 345	0.54 301	0.31 382	0.21 351	0.42 350	0.43 406	0.59 376	0.47 325	0.37 296	0.44 294	0.49 348	0.31 308	0.64 332	0.43 352	0.14 340	0.10 312	0.15 360	0.14 357	0.13 311	0.11 278

LL-Strereo	0.29 298	0.25 349	0.58 319	0.25 292	0.21 351	0.23 143	0.24 294	0.55 342	0.42 276	0.34 260	0.32 159	0.41 305	0.40 354	0.94 415	0.23 238	0.08 119	0.07 183	0.11 271	0.09 219	0.09 163	0.09 196

HCRNet	0.24 222	0.25 349	0.33 100	0.34 396	0.16 273	0.27 201	0.18 120	0.43 225	0.35 200	0.30 193	0.35 196	0.32 233	0.22 185	0.44 244	0.20 181	0.13 317	0.08 260	0.13 324	0.11 288	0.10 218	0.09 196

GMStereo	0.19 120	0.25 349	0.40 182	0.21 117	0.12 95	0.22 124	0.19 157	0.29 65	0.40 259	0.25 108	0.23 79	0.16 50	0.15 81	0.25 114	0.19 168	0.09 191	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.10 218	0.08 142
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psmorigin	0.50 398	0.25 349	3.03 460	0.24 256	0.19 330	0.38 327	0.22 249	0.50 284	0.44 295	0.64 408	0.68 393	0.71 414	0.51 394	0.85 399	0.45 359	0.14 340	0.17 394	0.13 324	0.14 357	0.16 344	0.21 395

FADNet-RVC-Resample	0.29 298	0.25 349	0.93 406	0.26 324	0.16 273	0.32 275	0.21 227	0.47 257	0.39 244	0.35 276	0.38 227	0.33 240	0.27 258	0.53 279	0.24 249	0.10 235	0.10 312	0.14 346	0.13 346	0.13 311	0.16 346

G-Net	0.46 389	0.25 349	0.86 394	0.34 396	0.28 403	0.90 433	0.35 377	0.47 257	0.45 306	0.68 412	1.22 433	0.64 400	0.60 406	0.61 317	0.57 382	0.16 367	0.14 368	0.17 375	0.13 346	0.22 394	0.19 378

NCC-stereo	0.39 364	0.25 349	0.69 355	0.32 388	0.28 403	0.46 367	0.36 381	0.65 405	0.52 361	0.40 330	0.57 365	0.56 372	0.47 383	0.73 363	0.45 359	0.17 378	0.14 368	0.18 382	0.25 414	0.16 344	0.16 346

Nwc_Net	0.37 353	0.25 349	0.68 354	0.31 382	0.24 384	0.44 360	0.30 353	0.65 405	0.50 351	0.37 296	0.69 397	0.58 379	0.45 374	0.60 312	0.40 342	0.15 352	0.12 349	0.19 389	0.21 400	0.14 325	0.13 313

Abc-Net	0.39 364	0.25 349	0.69 355	0.32 388	0.28 403	0.46 367	0.36 381	0.65 405	0.52 361	0.40 330	0.57 365	0.56 372	0.47 383	0.73 363	0.45 359	0.17 378	0.14 368	0.18 382	0.25 414	0.16 344	0.16 346
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DN-CSS_ROB	0.22 179	0.25 349	0.47 257	0.24 256	0.14 203	0.25 175	0.12 5	0.40 189	0.33 179	0.29 165	0.42 271	0.22 104	0.20 166	0.33 201	0.19 168	0.07 22	0.06 83	0.11 271	0.11 288	0.11 262	0.07 85

LALA_ROB	0.36 344	0.25 349	0.46 249	0.30 376	0.21 351	0.47 373	0.39 396	0.61 388	0.51 354	0.52 389	0.51 337	0.69 411	0.36 334	0.50 263	0.43 352	0.17 378	0.11 332	0.16 369	0.14 357	0.17 359	0.15 339

Wz-Net-MNSev	0.36 344	0.26 360	0.79 377	0.26 324	0.21 351	0.59 402	0.38 391	0.55 342	0.56 377	0.48 377	0.54 353	0.53 366	0.36 334	0.60 312	0.44 356	0.11 266	0.09 292	0.11 271	0.11 288	0.15 337	0.13 313

dd	0.22 179	0.26 360	0.40 182	0.22 171	0.12 95	0.25 175	0.21 227	0.32 98	0.44 295	0.29 165	0.28 115	0.25 143	0.16 95	0.30 184	0.25 258	0.12 300	0.07 183	0.10 219	0.08 136	0.11 262	0.09 196

AF-Net	0.37 353	0.26 360	0.56 311	0.32 388	0.23 379	0.41 343	0.29 343	0.61 388	0.64 395	0.42 347	0.68 393	0.65 401	0.49 390	0.57 299	0.44 356	0.15 352	0.11 332	0.19 389	0.14 357	0.15 337	0.13 313

iResNetv2_ROB	0.27 268	0.26 360	0.72 365	0.23 214	0.13 162	0.29 235	0.18 120	0.52 314	0.49 343	0.37 296	0.45 306	0.39 289	0.25 231	0.34 207	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.05 11	0.12 297	0.09 196

NCCL2	0.35 340	0.26 360	0.49 270	0.36 406	0.22 367	0.41 343	0.41 401	0.53 325	0.42 276	0.47 374	0.46 315	0.61 388	0.39 351	0.55 286	0.37 325	0.16 367	0.13 360	0.21 396	0.21 400	0.16 344	0.16 346

FBW_ROB	0.43 380	0.26 360	0.54 301	0.31 382	0.20 344	0.51 385	0.32 362	0.70 421	0.60 386	0.59 401	0.55 357	0.65 401	0.41 358	1.40 445	0.51 377	0.13 317	0.17 394	0.21 396	0.16 377	0.17 359	0.18 370

ETE_ROB	0.34 335	0.26 360	0.45 242	0.29 368	0.18 312	0.40 340	0.37 385	0.57 364	0.47 325	0.50 378	0.50 331	0.62 390	0.36 334	0.55 286	0.38 327	0.13 317	0.10 312	0.14 346	0.12 323	0.16 344	0.16 346

FINET	0.34 335	0.27 367	0.80 379	0.24 256	0.24 384	0.36 315	0.34 374	0.54 332	0.72 410	0.39 322	0.47 322	0.32 233	0.30 294	0.51 268	0.32 303	0.19 394	0.17 394	0.13 324	0.12 323	0.18 370	0.16 346

SHD	0.42 375	0.27 367	0.81 381	0.31 382	0.25 391	0.42 350	0.22 249	0.66 411	0.94 435	0.63 406	0.60 374	0.59 381	0.47 383	0.59 311	0.58 387	0.15 352	0.13 360	0.16 369	0.16 377	0.20 385	0.22 400

MeshStereo	0.58 413	0.27 367	0.67 349	0.22 171	0.17 292	0.66 411	0.37 385	0.78 429	0.61 389	1.47 459	1.30 436	1.65 445	0.79 425	1.12 431	0.59 388	0.17 378	0.17 394	0.17 375	0.14 357	0.17 359	0.14 330
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FADNet_RVC	0.30 306	0.28 370	0.83 385	0.23 214	0.15 248	0.30 252	0.17 85	0.49 276	0.37 221	0.30 193	0.38 227	0.30 213	0.27 258	0.52 274	0.31 298	0.14 340	0.14 368	0.14 346	0.16 377	0.21 388	0.23 406

SuperB	0.49 395	0.28 370	2.23 451	0.23 214	0.15 248	0.41 343	0.32 362	0.47 257	0.82 421	0.43 353	0.50 331	0.33 240	0.45 374	0.68 348	1.08 426	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.98 458	0.14 330

RTSC	0.39 364	0.28 370	0.78 371	0.27 348	0.18 312	0.49 380	0.22 249	0.59 376	0.84 426	0.55 397	0.53 350	0.49 348	0.36 334	0.67 347	0.82 410	0.13 317	0.10 312	0.11 271	0.12 323	0.17 359	0.17 357

PA-Net	0.37 353	0.28 370	0.83 385	0.31 382	0.28 403	0.39 335	0.42 404	0.51 299	0.55 374	0.34 260	0.42 271	0.41 305	0.36 334	0.79 386	0.49 370	0.12 300	0.23 419	0.16 369	0.23 409	0.12 297	0.18 370
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 449	0.28 370	0.79 377	0.26 324	0.16 273	2.26 462	1.00 456	1.42 451	1.46 450	2.38 463	2.05 457	5.95 472	2.66 464	2.95 464	2.46 461	0.17 378	0.18 400	0.18 382	0.18 391	0.15 337	0.18 370

NaN_ROB	0.41 372	0.28 370	0.62 336	0.30 376	0.19 330	0.51 385	0.47 416	0.58 371	0.59 383	0.56 398	0.47 322	0.49 348	0.41 358	1.21 437	0.64 397	0.12 300	0.18 400	0.12 304	0.13 346	0.11 262	0.14 330

SANet	0.53 407	0.28 370	0.96 411	0.26 324	0.15 248	0.69 413	0.44 409	0.67 416	1.34 446	0.67 411	0.98 424	0.94 425	0.71 421	0.89 406	0.76 403	0.14 340	0.12 349	0.12 304	0.11 288	0.17 359	0.16 346

Wz-Net-LNSev	0.34 335	0.29 377	0.91 402	0.26 324	0.21 351	0.47 373	0.31 357	0.54 332	0.54 369	0.44 359	0.52 345	0.50 354	0.35 330	0.39 229	0.39 335	0.11 266	0.11 332	0.10 219	0.09 219	0.14 325	0.13 313

DGSMNet	0.61 418	0.29 377	0.91 402	0.51 430	0.70 443	0.62 407	1.38 465	0.59 376	0.55 374	0.37 296	0.61 380	0.52 362	0.33 318	0.65 338	0.43 352	0.53 436	0.60 453	0.67 441	0.61 449	0.63 439	0.61 450

aanetorigin	0.39 364	0.29 377	1.09 423	0.24 256	0.19 330	0.28 215	0.37 385	0.33 112	0.47 325	0.94 430	0.82 412	0.52 362	0.54 397	0.49 261	0.50 375	0.11 266	0.09 292	0.10 219	0.10 253	0.16 344	0.15 339

DeepPrunerF	0.44 386	0.29 377	1.29 437	0.33 394	0.30 411	0.35 310	0.36 381	0.62 397	1.15 444	0.40 330	0.44 294	0.39 289	0.41 358	0.80 390	0.52 378	0.18 389	0.14 368	0.23 403	0.21 400	0.17 359	0.17 357

ADCPNet	0.48 393	0.29 377	1.60 445	0.27 348	0.23 379	0.70 416	0.38 391	0.53 325	0.51 354	0.51 383	0.59 369	0.67 406	0.56 401	0.60 312	1.14 431	0.15 352	0.18 400	0.14 346	0.23 409	0.19 377	0.19 378

PWC_ROB	0.38 359	0.29 377	0.69 355	0.25 292	0.20 344	0.38 327	0.19 157	0.58 371	0.67 400	0.57 400	0.85 415	0.51 358	0.40 354	0.71 356	0.52 378	0.13 317	0.09 292	0.14 346	0.10 253	0.17 359	0.14 330

FC-DCNN v2	0.71 427	0.30 383	0.67 349	0.32 388	0.27 398	0.84 428	0.39 396	0.84 437	0.85 427	1.44 455	1.64 450	2.09 452	1.28 450	1.06 427	0.80 409	0.24 407	0.22 415	0.27 408	0.26 418	0.26 408	0.25 413

HBP-ISP	0.33 328	0.30 383	0.72 365	0.22 171	0.16 273	0.32 275	0.22 249	0.54 332	0.44 295	0.41 339	0.49 329	0.33 240	0.38 346	0.73 363	0.25 258	0.18 389	0.19 404	0.24 405	0.20 397	0.16 344	0.13 313

FC-DCNN	0.70 426	0.30 383	0.69 355	0.32 388	0.27 398	0.81 427	0.39 396	0.79 432	0.82 421	1.41 451	1.58 449	1.98 450	1.26 448	1.02 425	0.77 406	0.24 407	0.22 415	0.27 408	0.26 418	0.26 408	0.26 415

PS-NSSS	0.32 322	0.30 383	0.46 249	0.23 214	0.17 292	0.33 286	0.24 294	0.57 364	0.41 269	0.37 296	0.52 345	0.35 260	0.30 294	0.80 390	0.30 294	0.17 378	0.14 368	0.21 396	0.15 365	0.15 337	0.13 313

PDISCO_ROB	0.43 380	0.30 383	0.67 349	0.43 421	0.36 419	0.67 412	0.32 362	0.72 424	0.76 415	0.43 353	0.53 350	0.63 398	0.40 354	0.66 343	0.47 367	0.21 398	0.12 349	0.21 396	0.19 396	0.25 401	0.20 388

PWCDC_ROB	0.38 359	0.30 383	0.60 325	0.33 394	0.20 344	0.42 350	0.19 157	0.58 371	0.89 428	0.42 347	1.26 435	0.36 265	0.34 326	0.50 263	0.38 327	0.18 389	0.11 332	0.11 271	0.09 219	0.19 377	0.13 313

UDGNet	0.23 196	0.31 389	0.38 163	0.24 256	0.14 203	0.24 162	0.18 120	0.32 98	0.43 281	0.29 165	0.28 115	0.24 136	0.19 157	0.29 172	0.20 181	0.15 352	0.07 183	0.21 396	0.11 288	0.14 325	0.10 246

dad	0.28 287	0.31 389	0.44 232	0.21 117	0.14 203	0.30 252	0.20 198	0.33 112	0.49 343	0.44 359	0.44 294	0.45 330	0.21 173	0.41 236	0.26 271	0.20 397	0.11 332	0.20 393	0.11 288	0.14 325	0.10 246

ccnet	0.42 375	0.31 389	0.48 265	0.27 348	0.32 414	0.60 405	0.32 362	0.65 405	0.46 320	0.53 394	0.66 389	0.56 372	0.45 374	0.72 361	0.61 391	0.26 410	0.19 404	0.24 405	0.21 400	0.26 408	0.22 400

Syn2CoEx	0.36 344	0.31 389	0.78 371	0.34 396	0.21 351	0.41 343	0.28 338	0.61 388	0.49 343	0.42 347	0.56 363	0.45 330	0.44 371	0.69 350	0.38 327	0.17 378	0.14 368	0.15 360	0.12 323	0.13 311	0.12 299

FCDSN-DC	0.63 419	0.31 389	0.61 328	0.36 406	0.30 411	0.65 409	0.37 385	0.66 411	0.68 403	1.14 442	1.54 447	1.71 447	1.26 448	0.92 411	0.64 397	0.24 407	0.22 415	0.27 408	0.26 418	0.27 412	0.27 418
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.39 364	0.32 394	0.64 344	0.34 396	0.27 398	0.40 340	0.29 343	0.57 364	0.53 365	0.45 363	0.64 386	0.62 390	0.45 374	0.72 361	0.39 335	0.15 352	0.15 382	0.21 396	0.20 397	0.18 370	0.19 378

STTRV1_RVC	0.42 375	0.32 394	0.89 400	0.29 368	0.36 419	0.49 380	0.31 357	0.61 388	0.53 365	0.46 366	0.56 363	0.47 338	0.43 369	1.00 422	0.39 335	0.27 415	0.21 410	0.20 393	0.18 391	0.25 401	0.17 357

MSMD_ROB	0.60 417	0.33 396	0.61 328	0.30 376	0.25 391	0.86 430	0.35 377	0.55 342	0.67 400	1.10 440	1.49 444	1.76 448	0.97 439	0.88 405	0.49 370	0.23 401	0.21 410	0.27 408	0.27 421	0.25 401	0.24 411

PVD	0.58 413	0.34 397	0.84 390	0.39 416	0.31 413	0.59 402	0.47 416	0.80 433	1.25 445	0.92 429	1.09 427	0.79 418	0.82 429	0.85 399	0.76 403	0.21 398	0.18 400	0.22 402	0.18 391	0.27 412	0.35 427

ADCMid	0.49 395	0.34 397	1.13 427	0.26 324	0.21 351	0.51 385	0.37 385	0.57 364	0.54 369	0.75 420	0.66 389	0.62 390	0.64 416	0.64 332	1.68 448	0.13 317	0.12 349	0.17 375	0.17 385	0.20 385	0.17 357

FADNet-RVC	0.31 313	0.35 399	0.78 371	0.25 292	0.20 344	0.33 286	0.20 198	0.49 276	0.40 259	0.34 260	0.39 240	0.41 305	0.29 285	0.63 330	0.31 298	0.13 317	0.14 368	0.14 346	0.15 365	0.19 377	0.19 378

PASM	0.45 387	0.35 399	0.90 401	0.35 405	0.33 415	0.39 335	0.38 391	0.50 284	0.61 389	0.52 389	0.51 337	0.62 390	0.45 374	0.93 413	0.48 368	0.26 410	0.29 429	0.29 418	0.33 426	0.29 417	0.26 415

CSAN	0.50 398	0.35 399	0.78 371	0.36 406	0.23 379	0.56 397	0.59 431	0.61 388	0.70 407	0.64 408	0.78 408	0.65 401	0.60 406	1.38 444	0.62 393	0.21 398	0.17 394	0.20 393	0.20 397	0.18 370	0.18 370

FADNet	0.32 322	0.36 402	0.74 369	0.23 214	0.22 367	0.37 320	0.19 157	0.53 325	0.48 334	0.32 231	0.36 206	0.43 316	0.32 315	0.64 332	0.25 258	0.16 367	0.16 389	0.14 346	0.16 377	0.24 400	0.19 378

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 344	0.36 402	0.53 298	0.34 396	0.19 330	0.51 385	0.24 294	0.55 342	0.38 235	0.41 339	0.47 322	0.47 338	0.27 258	0.73 363	0.30 294	0.36 429	0.19 404	0.27 408	0.17 385	0.26 408	0.23 406

MANE	1.41 450	0.36 402	0.74 369	0.43 421	0.41 424	2.16 461	0.80 446	2.39 467	3.38 461	2.22 462	3.06 463	3.54 465	2.73 465	2.15 460	1.94 456	0.28 419	0.27 425	0.30 420	0.46 436	0.28 416	0.34 426

ELAS_RVC	0.74 432	0.36 402	1.00 415	0.37 412	0.33 415	0.88 431	0.93 453	0.83 436	1.08 440	1.35 447	1.33 438	1.24 436	1.33 452	1.06 427	0.95 420	0.27 415	0.25 423	0.29 418	0.27 421	0.30 418	0.30 420
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 432	0.36 402	0.85 393	0.36 406	0.33 415	1.36 452	0.77 444	0.93 441	0.92 432	1.41 451	1.53 446	1.16 434	1.17 444	0.95 417	1.03 424	0.26 410	0.25 423	0.28 414	0.28 424	0.31 419	0.30 420
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	0.63 419	0.37 407	2.40 455	0.26 324	0.25 391	0.38 327	0.49 422	0.41 201	1.06 439	1.38 448	0.87 419	0.62 390	0.95 436	0.65 338	1.65 447	0.11 266	0.09 292	0.10 219	0.11 288	0.19 377	0.17 357

XQC	0.43 380	0.37 407	0.96 411	0.34 396	0.25 391	0.53 395	0.34 374	0.60 384	0.73 413	0.51 383	0.46 315	0.57 376	0.47 383	0.70 353	0.72 402	0.17 378	0.12 349	0.18 382	0.15 365	0.25 401	0.23 406

WZ-Net	0.52 406	0.38 409	1.90 449	0.30 376	0.24 384	0.57 400	0.48 420	0.62 397	0.78 418	0.50 378	0.71 398	0.68 409	0.54 397	0.98 421	0.84 411	0.13 317	0.10 312	0.11 271	0.12 323	0.19 377	0.20 388

SAMSARA	0.56 409	0.39 410	0.80 379	0.60 435	0.46 427	1.00 437	1.23 464	0.67 416	0.68 403	0.71 415	0.54 353	0.89 424	0.57 403	0.81 393	0.62 393	0.19 394	0.22 415	0.18 382	0.18 391	0.27 412	0.25 413

ADCS	0.58 413	0.40 411	1.35 440	0.29 368	0.24 384	0.55 396	0.45 410	0.67 416	0.83 424	0.76 422	0.71 398	0.68 409	0.60 406	0.76 376	2.23 459	0.16 367	0.16 389	0.16 369	0.17 385	0.22 394	0.22 400

AnyNet_C32	0.51 402	0.40 411	1.10 426	0.29 368	0.28 403	0.59 402	0.58 429	0.54 332	0.60 386	0.62 404	0.66 389	0.54 368	0.54 397	0.78 384	1.74 451	0.15 352	0.14 368	0.15 360	0.17 385	0.20 385	0.20 388

LSM	1.64 457	0.40 411	2.56 457	2.02 467	17.61 479	0.51 385	0.52 424	0.61 388	0.76 415	0.82 424	1.11 429	0.63 398	0.54 397	0.75 371	0.49 370	0.16 367	0.24 421	0.18 382	0.21 400	0.25 401	2.42 470

Wz-Net-SNSev	0.43 380	0.41 414	1.27 435	0.30 376	0.21 351	0.44 360	0.41 401	0.61 388	0.65 396	0.46 366	0.65 387	0.62 390	0.39 351	0.74 370	0.59 388	0.12 300	0.11 332	0.12 304	0.13 346	0.16 344	0.14 330

GASNet	0.36 344	0.46 415	0.88 397	0.34 396	0.23 379	0.35 310	0.22 249	0.60 384	0.53 365	0.40 330	0.37 215	0.45 330	0.30 294	0.79 386	0.35 318	0.15 352	0.10 312	0.14 346	0.14 357	0.22 394	0.12 299

UDG	0.40 370	0.46 415	0.49 270	0.40 418	0.35 418	0.47 373	0.27 325	0.54 332	0.47 325	0.39 322	0.45 306	0.59 381	0.44 371	0.46 250	0.39 335	0.26 410	0.19 404	0.48 432	0.22 407	0.34 422	0.26 415

CC-Net-ROB	0.43 380	0.47 417	0.65 345	0.37 412	0.23 379	0.51 385	0.29 343	0.66 411	0.49 343	0.46 366	0.51 337	0.48 344	0.38 346	0.96 418	0.35 318	0.34 427	0.23 419	0.55 436	0.25 414	0.31 419	0.20 388

GANetREF_RVC	0.43 380	0.47 417	0.69 355	0.38 414	0.20 344	0.51 385	0.48 420	0.66 411	0.66 397	0.46 366	0.46 315	0.50 354	0.44 371	0.90 409	0.39 335	0.27 415	0.21 410	0.32 422	0.18 391	0.27 412	0.22 400
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
SQANet	0.40 370	0.48 419	0.67 349	0.48 427	0.39 421	0.48 377	0.22 249	0.51 299	0.43 281	0.40 330	0.47 322	0.47 338	0.33 318	0.54 285	0.32 303	0.36 429	0.15 382	0.40 428	0.21 400	0.45 428	0.31 422

Consistency-Raft	0.55 408	0.48 419	1.02 418	0.45 424	0.49 430	0.49 380	0.47 416	0.72 424	0.72 410	0.45 363	0.82 412	0.47 338	0.60 406	0.50 263	0.63 396	0.39 433	0.39 437	0.44 430	0.51 441	0.52 432	0.37 428

RTS	0.78 434	0.48 419	4.68 462	0.34 396	0.28 403	1.12 441	0.46 412	0.62 397	1.03 436	0.73 416	0.89 420	0.60 384	0.59 404	1.61 448	1.16 434	0.14 340	0.11 332	0.15 360	0.15 365	0.21 388	0.19 378

RTSA	0.78 434	0.48 419	4.68 462	0.34 396	0.28 403	1.12 441	0.46 412	0.62 397	1.03 436	0.73 416	0.89 420	0.60 384	0.59 404	1.61 448	1.16 434	0.14 340	0.11 332	0.15 360	0.15 365	0.21 388	0.19 378

NVStereoNet_ROB	0.67 423	0.49 423	0.83 385	0.48 427	0.40 423	0.51 385	0.46 412	0.70 421	0.77 417	0.84 425	1.72 451	1.02 429	0.83 430	1.23 438	0.79 408	0.32 425	0.38 436	0.40 428	0.46 436	0.36 424	0.41 432
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 372	0.50 424	0.48 265	0.44 423	0.39 421	0.46 367	0.32 362	0.50 284	0.43 281	0.45 363	0.52 345	0.57 376	0.36 334	0.48 256	0.33 310	0.33 426	0.21 410	0.55 436	0.25 414	0.37 425	0.32 425

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 402	0.50 424	0.86 394	0.39 416	0.24 384	0.84 428	0.55 427	0.56 357	0.62 391	0.60 402	0.68 393	0.62 390	0.42 366	1.13 432	0.43 352	0.23 401	0.27 425	0.27 408	0.35 428	0.25 401	0.29 419

MFN_U_SF_RVC	0.56 409	0.51 426	1.19 429	0.38 414	0.22 367	0.69 413	0.27 325	0.80 433	0.67 400	0.73 416	0.74 403	0.87 421	0.61 415	0.81 393	0.76 403	0.29 421	0.27 425	0.32 422	0.37 432	0.32 421	0.31 422

EDNetEfficientorigin	7.51 470	0.52 427	140.47 488	0.25 292	0.17 292	0.42 350	0.29 343	0.47 257	1.03 436	1.28 445	1.02 425	0.83 420	0.84 431	0.75 371	0.99 422	0.10 235	0.09 292	0.12 304	0.10 253	0.21 388	0.22 400

anonymity	0.56 409	0.54 428	0.70 361	0.47 426	0.61 439	0.56 397	0.43 406	0.69 420	0.49 343	0.63 406	0.55 357	0.54 368	0.60 406	0.61 317	0.57 382	0.55 439	0.53 446	0.50 433	0.54 444	0.51 431	0.56 443

Wz-Net-TNSev	0.51 402	0.58 429	1.61 447	0.25 292	0.21 351	0.65 409	0.45 410	0.63 403	0.69 405	0.51 383	0.54 353	0.71 414	0.60 406	1.00 422	0.77 406	0.15 352	0.15 382	0.13 324	0.15 365	0.21 388	0.20 388

AnyNet_C01	0.65 421	0.58 429	2.60 458	0.32 388	0.26 396	0.88 431	0.61 432	0.63 403	0.62 391	0.68 412	0.96 423	0.76 417	0.60 406	0.96 418	1.43 443	0.16 367	0.16 389	0.17 375	0.17 385	0.23 397	0.23 406

GCST	0.47 390	0.60 431	0.57 314	1.04 455	0.48 429	0.38 327	0.11 3	0.40 189	0.32 167	0.41 339	0.34 185	0.29 197	0.17 120	0.46 250	0.19 168	0.69 446	0.42 439	0.79 448	0.62 450	0.62 438	0.46 438

SPS-STEREO	0.69 425	0.61 432	0.98 413	0.52 432	0.57 437	0.74 418	0.50 423	0.78 429	0.62 391	0.95 432	0.86 416	0.94 425	0.70 420	1.01 424	0.87 415	0.58 442	0.51 443	0.50 433	0.50 440	0.55 434	0.58 445
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.57 412	0.62 433	0.87 396	0.63 437	0.44 426	0.73 417	0.37 385	0.65 405	0.66 397	0.51 383	0.75 404	0.66 405	0.45 374	0.69 350	0.46 365	0.53 436	0.34 434	0.55 436	0.35 428	0.60 437	0.45 435

Ntro	0.58 413	0.64 434	0.92 404	0.66 438	0.50 432	0.77 421	0.36 381	0.66 411	0.70 407	0.50 378	0.59 369	0.65 401	0.51 394	0.75 371	0.45 359	0.56 440	0.32 433	0.56 439	0.34 427	0.63 439	0.46 438

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 424	0.64 434	1.06 422	0.45 424	0.27 398	1.40 454	0.58 429	0.78 429	0.92 432	0.84 425	0.86 416	0.88 423	0.68 418	1.33 443	0.68 400	0.37 431	0.29 429	0.34 424	0.36 431	0.43 426	0.37 428

SGM+DAISY	0.87 436	0.66 436	1.30 438	0.51 430	0.60 438	1.03 438	0.84 450	0.76 427	0.73 413	1.39 449	1.51 445	1.31 439	1.22 446	1.11 429	1.08 426	0.57 441	0.53 446	0.51 435	0.51 441	0.54 433	0.61 450

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 134	0.72 437	0.70 361	0.17 6	0.08 3	0.15 6	0.15 36	0.18 2	0.16 4	0.13 7	0.12 4	0.09 1	0.08 1	0.16 10	0.13 35	0.35 428	0.04 1	0.08 88	0.07 67	0.11 262	0.23 406

coex-ft	3.44 465	0.73 438	48.55 486	0.24 256	0.19 330	0.50 384	0.43 406	0.47 257	2.40 458	7.03 472	1.20 432	0.97 428	2.23 461	0.73 363	1.92 455	0.12 300	0.15 382	0.14 346	0.12 323	0.21 388	0.43 433

JetBlue	1.14 447	0.76 439	2.36 453	0.59 434	0.75 445	3.04 465	1.78 466	1.11 444	0.90 430	0.94 430	1.10 428	1.66 446	1.28 450	2.09 458	1.72 450	0.43 435	0.36 435	0.38 426	0.38 434	0.58 436	0.56 443

MFMNet_re	0.72 428	0.76 439	0.99 414	0.62 436	0.70 443	0.77 421	0.67 435	0.75 426	0.83 424	0.78 423	0.86 416	0.69 411	0.78 424	0.71 356	0.61 391	0.66 445	0.59 452	0.61 440	0.58 448	0.68 445	0.71 454

ACVNet_1	0.72 428	0.81 441	1.37 441	0.72 442	0.53 435	0.77 421	0.42 404	0.85 440	0.90 430	0.74 419	0.75 404	1.32 440	0.72 422	1.02 425	0.55 381	0.54 438	0.31 432	0.71 443	0.35 428	0.64 441	0.45 435

ACVNet-4b	0.72 428	0.81 441	1.33 439	0.72 442	0.50 432	0.80 426	0.31 357	0.71 423	0.80 420	0.50 378	0.72 402	0.95 427	0.43 369	0.96 418	1.20 438	1.13 463	0.21 410	0.76 445	0.45 435	0.65 442	0.46 438

IMH-64-1	0.91 438	0.86 443	0.84 390	0.97 450	0.75 445	0.92 434	0.71 437	1.27 446	1.10 441	0.89 427	1.45 441	1.14 431	0.96 437	1.19 434	0.84 411	0.74 447	0.51 443	0.97 451	0.55 445	0.84 449	0.60 447

IMH-64	0.91 438	0.86 443	0.84 390	0.97 450	0.75 445	0.92 434	0.71 437	1.27 446	1.10 441	0.89 427	1.45 441	1.14 431	0.96 437	1.19 434	0.84 411	0.74 447	0.51 443	0.97 451	0.55 445	0.84 449	0.60 447

ACVNet_2	0.89 437	0.87 445	1.25 433	0.82 445	0.62 440	0.97 436	0.62 433	1.14 445	1.42 448	1.00 435	1.40 439	1.47 443	0.84 431	1.11 429	0.66 399	0.61 443	0.43 440	0.78 446	0.49 438	0.75 446	0.52 441

test_for_model	0.29 298	0.89 446	0.34 106	0.69 439	0.49 430	0.20 77	0.16 58	0.30 81	0.23 63	0.28 138	0.15 22	0.13 17	0.11 18	0.17 17	0.13 35	0.29 421	0.10 312	0.06 1	0.04 1	0.86 451	0.18 370

WAO-7	1.01 442	0.89 446	0.93 406	0.83 447	0.66 442	1.18 443	0.81 448	1.40 450	1.57 452	1.11 441	1.76 453	1.45 442	1.19 445	1.50 447	1.14 431	0.61 443	0.62 456	0.70 442	0.68 452	0.66 444	0.60 447

RainbowNet	0.72 428	0.89 446	1.02 418	0.82 445	0.63 441	0.78 424	0.52 424	0.81 435	0.93 434	0.60 402	0.79 409	0.80 419	0.60 406	0.80 390	0.57 382	0.78 450	0.55 449	0.78 446	0.49 438	0.76 447	0.58 445

DispFullNet	0.66 422	0.89 446	1.59 444	0.77 444	1.21 461	0.51 385	0.23 272	0.59 376	0.72 410	0.69 414	0.61 380	0.69 411	0.91 435	0.79 386	0.48 368	0.27 415	0.12 349	0.73 444	0.30 425	0.65 442	0.40 431

WAO-6	1.07 445	0.93 450	0.92 404	0.96 449	0.78 449	1.28 449	0.75 441	1.34 448	2.00 456	1.02 437	1.54 447	1.59 444	1.22 446	1.31 442	1.14 431	0.78 450	0.55 449	1.02 455	0.75 456	0.83 448	0.69 453

IMH	1.05 444	0.95 451	1.00 415	1.01 452	0.78 449	1.11 440	0.68 436	1.38 449	1.43 449	1.00 435	1.72 451	1.43 441	1.14 441	1.73 453	0.89 416	1.09 460	0.55 449	0.99 453	0.57 447	0.87 452	0.62 452

LVE	1.13 446	1.02 452	1.28 436	1.01 452	0.80 452	1.29 450	0.81 448	1.47 453	1.96 454	1.07 439	1.90 454	1.90 449	1.01 440	1.48 446	0.91 417	0.93 457	0.61 455	0.94 450	0.69 453	0.87 452	0.75 458

TorneroNet-64	1.43 451	1.03 453	1.20 430	1.10 456	0.86 455	2.26 462	0.73 440	1.84 459	3.84 466	1.25 444	2.25 461	2.69 461	1.42 453	1.76 455	1.43 443	0.76 449	0.50 441	1.09 456	0.66 451	1.23 461	0.76 459

Dean	1.17 448	1.04 454	1.49 443	1.03 454	0.78 449	1.20 446	0.77 444	1.48 454	1.96 454	1.28 445	1.99 456	2.15 453	1.14 441	1.25 439	1.00 423	0.81 452	0.60 453	1.01 454	0.69 453	0.92 456	0.74 457

FADE		1.06 455		0.71 441	0.76 448			1.85 462	1.52 451	0.75 420		1.17 435		2.83 463		24.23 486	4.70 472	17.35 481	17.61 480	0.49 430	0.44 434

TorneroNet	2.22 461	1.08 456	1.24 432	1.14 460	0.90 456	5.58 467	0.80 446	2.12 465	8.69 473	2.58 464	5.42 468	3.88 466	1.97 459	1.78 457	1.87 453	0.86 453	0.54 448	1.15 460	0.74 455	1.23 461	0.85 460

WAO-8	1.46 453	1.10 457	1.09 423	1.10 456	0.84 453	2.06 458	0.75 441	1.84 459	3.83 464	1.44 455	2.21 459	2.15 453	1.43 454	3.17 465	1.19 436	0.91 455	0.65 458	1.09 456	0.79 457	0.90 454	0.71 454

Venus	1.46 453	1.10 457	1.09 423	1.10 456	0.84 453	2.06 458	0.75 441	1.84 459	3.83 464	1.44 455	2.21 459	2.15 453	1.43 454	3.17 465	1.19 436	0.91 455	0.65 458	1.09 456	0.79 457	0.90 454	0.71 454

MADNet+	1.01 442	1.16 459	4.72 464	0.70 440	0.47 428	1.24 447	0.96 454	0.97 442	0.89 428	0.65 410	0.77 407	0.87 421	0.85 433	2.09 458	1.68 448	0.38 432	0.39 437	0.31 421	0.27 421	0.43 426	0.39 430

PWCK	1.00 440	1.17 460	1.70 448	0.91 448	0.41 424	1.19 445	0.92 452	1.10 443	1.14 443	1.16 443	1.14 430	1.25 437	0.88 434	1.75 454	1.04 425	0.87 454	0.50 441	0.87 449	0.53 443	0.96 457	0.52 441

UNDER WATER-64	1.55 455	1.19 461	2.52 456	1.31 461	0.95 457	2.12 460	1.21 463	1.45 452	3.19 460	1.43 454	1.32 437	2.64 460	2.04 460	1.63 450	1.83 452	1.11 461	0.67 460	1.28 461	0.92 460	1.19 459	1.02 463

UNDER WATER	1.59 456	1.22 462	2.36 453	1.38 462	1.03 458	1.67 457	1.10 460	1.54 457	3.63 462	1.44 455	1.47 443	2.85 462	2.25 462	1.67 451	1.94 456	1.06 459	0.62 456	1.31 462	0.93 461	1.21 460	1.02 463

notaker	1.45 452	1.34 463	1.48 442	1.40 463	1.07 459	1.18 443	0.85 451	1.48 454	1.40 447	1.51 460	3.46 464	2.40 458	1.81 458	1.76 455	1.45 446	1.11 461	0.69 461	1.38 463	0.87 459	1.31 463	0.97 462

ktn	1.77 459	1.36 464	1.22 431	1.43 464	1.14 460	1.52 455	1.08 459	1.51 456	3.96 467	2.77 466	4.69 466	3.35 464	1.46 456	1.69 452	1.25 440	1.43 465	0.77 462	1.45 464	0.99 462	1.32 464	0.96 461

KSHMR	1.89 460	1.36 464	1.60 445	1.47 465	1.22 462	1.38 453	1.06 458	1.79 458	5.97 470	1.42 453	5.65 470	2.98 463	1.14 441	2.23 461	1.20 438	1.27 464	1.12 463	1.46 465	1.10 464	1.32 464	1.15 465

HanzoNet	2.97 464	1.69 466	2.29 452	1.74 466	1.33 463	1.53 456	1.03 457	1.99 463	2.64 459	5.51 469	5.16 467	5.90 471	6.82 471	4.32 470	3.29 464	3.16 468	2.02 469	1.92 466	2.87 469	2.24 468	1.89 468

MADNet++	2.26 462	1.80 467	2.06 450	2.13 469	1.97 466	2.61 464	1.79 467	2.38 466	2.16 457	2.75 465	2.65 462	2.38 457	2.43 463	3.17 465	3.21 463	2.17 466	1.95 467	1.94 467	1.63 466	2.06 467	2.01 469

BEATNet-Init1	4.73 468	2.61 468	13.29 478	0.58 433	0.53 435	10.12 473	3.33 469	4.83 470	5.01 469	8.75 474	8.51 471	14.08 481	7.60 472	7.70 474	5.34 469	0.28 419	0.28 428	0.34 424	0.37 432	0.57 435	0.45 435

JetRed	2.30 463	2.64 469	6.12 465	1.12 459	1.38 464	5.85 468	3.29 468	1.99 463	1.67 453	1.98 461	1.95 455	2.16 456	1.60 457	2.48 462	4.10 467	1.05 458	1.60 464	1.09 456	1.01 463	1.67 466	1.28 466

DPSimNet_ROB	4.34 466	4.23 470	6.89 467	3.67 470	3.68 467	4.75 466	5.21 470	2.67 468	3.68 463	5.82 470	3.95 465	5.57 468	6.72 470	3.46 469	4.48 468	4.05 471	2.88 470	4.68 471	3.12 471	3.69 470	3.62 472

DGTPSM_ROB	8.34 471	5.10 471	10.37 476	5.31 473	10.18 473	8.33 470	23.60 479	6.06 472	13.41 479	4.90 467	10.87 476	5.65 469	10.44 473	6.17 471	12.59 474	3.74 469	7.55 474	3.69 469	7.26 475	4.14 471	7.46 474

DPSMNet_ROB	8.40 472	5.11 472	10.49 477	5.58 474	10.25 474	8.34 471	23.62 480	6.07 473	13.45 480	4.93 468	10.88 477	5.66 470	10.44 473	6.24 472	12.64 475	3.98 470	7.61 475	3.76 470	7.30 476	4.20 472	7.51 475

ASD4	7.23 469	6.65 473	7.69 468	5.24 472	5.62 470	11.85 475	20.36 475	7.57 474	7.14 472	6.55 471	5.47 469	5.99 473	5.78 468	7.22 473	9.24 473	4.85 472	4.44 471	6.40 476	5.19 472	6.53 473	4.89 473

Anonymous_1	16.62 481	9.35 474	9.84 470	10.66 475	14.64 477	18.66 481	27.12 481	12.64 480	13.51 481	10.76 480	10.30 475	10.13 475	10.60 475	11.06 480	12.74 476	15.87 483	7.74 476	16.92 480	43.48 485	58.66 488	7.68 476

xxxxx1	15.27 477	9.54 475	10.31 471	20.13 481	18.88 480	17.08 477	23.03 476	10.36 477	10.99 475	9.21 475	9.62 472	10.74 476	10.61 476	10.72 477	13.89 479	7.97 477	9.20 480	31.85 486	44.72 486	12.84 477	13.69 479

tt_ll	15.27 477	9.54 475	10.31 471	20.13 481	18.88 480	17.08 477	23.03 476	10.36 477	10.99 475	9.21 475	9.62 472	10.74 476	10.61 476	10.72 477	13.89 479	7.97 477	9.20 480	31.85 486	44.72 486	12.84 477	13.69 479

ff	15.27 477	9.54 475	10.31 471	20.13 481	18.88 480	17.08 477	23.03 476	10.36 477	10.99 475	9.21 475	9.62 472	10.74 476	10.61 476	10.72 477	13.89 479	7.97 477	9.20 480	31.85 486	44.72 486	12.84 477	13.69 479

DPSM_ROB	11.49 475	9.87 478	10.35 474	11.13 476	11.31 475	19.11 482	27.51 482	13.37 481	14.21 482	10.31 478	11.06 478	10.96 479	11.27 479	11.96 481	13.59 477	6.78 475	8.19 477	6.03 473	7.09 473	7.93 474	7.73 477

DPSM	11.49 475	9.87 478	10.35 474	11.13 476	11.31 475	19.11 482	27.51 482	13.37 481	14.21 482	10.31 478	11.06 478	10.96 479	11.27 479	11.96 481	13.59 477	6.78 475	8.19 477	6.03 473	7.09 473	7.93 474	7.73 477

DLNR_Zeroshot_test	10.44 473	12.10 480	19.93 480	106.08 489	23.66 486	0.14 4	0.13 9	3.22 469	0.17 8	0.16 39	0.23 79	0.16 50	0.10 10	0.31 189	0.15 75	2.36 467	0.06 83	0.07 21	0.07 67	39.70 487	0.06 28

PML	16.10 480	12.82 481	6.78 466	5.23 471	7.76 471	33.92 484	66.56 487	5.30 471	10.28 474	26.12 487	68.59 487	20.51 483	13.49 481	10.06 476	6.78 472	5.96 474	2.00 468	6.04 475	2.18 467	8.96 476	2.60 471

LRCNet_RVC	10.90 474	14.34 482	9.35 469	15.35 478	8.04 472	1.08 439	0.34 374	8.78 475	0.70 407	12.63 481	16.05 480	9.85 474	6.54 469	8.57 475	6.34 471	20.27 484	5.40 473	23.70 483	21.88 482	14.87 480	13.83 482

CasAABBNet	23.10 484	19.86 483	20.64 481	22.47 484	22.73 484	38.41 485	55.50 486	26.89 486	28.70 487	20.61 484	22.15 484	22.08 485	22.75 484	23.99 485	27.36 486	13.59 480	16.48 484	12.14 477	14.27 478	15.95 481	15.53 483

Selective-RAFT-Error	23.16 485	19.93 484	20.87 482	22.54 485	22.81 485	38.52 487	55.47 485	27.01 488	28.83 488	20.66 485	22.25 485	22.09 486	22.80 486	24.09 486	27.36 486	13.61 481	16.48 484	12.15 478	14.28 479	15.99 482	15.57 484

LSM0	24.24 486	19.98 485	22.32 483	24.22 486	40.14 488	38.48 486	55.20 484	26.95 487	28.57 486	20.49 483	21.83 482	22.26 487	22.75 484	24.22 487	27.30 485	13.66 482	16.32 483	12.19 479	14.15 477	16.10 483	17.66 485

HaxPig	17.72 482	20.22 486	19.73 479	16.53 479	16.51 478	9.27 472	9.33 471	14.34 483	13.27 478	18.65 482	18.70 481	17.35 482	16.77 482	17.04 483	16.45 482	22.05 485	20.89 486	22.27 482	21.53 481	21.29 484	22.13 486

MEDIAN_ROB	21.21 483	24.62 487	23.47 484	19.58 480	19.65 483	13.22 476	10.96 472	17.88 484	17.00 484	22.14 486	22.02 483	20.86 484	20.36 483	21.06 484	19.71 483	25.63 487	24.13 487	26.21 484	25.20 483	25.17 485	25.38 487

AVERAGE_ROB	25.43 487	29.06 488	27.24 485	24.63 487	24.20 487	17.73 480	12.61 473	22.29 485	21.39 485	26.79 488	26.16 486	25.20 488	24.64 487	25.07 488	23.53 484	29.96 488	28.40 488	30.60 485	29.58 484	29.72 486	29.84 488

test_example2	101.33 488	108.28 489	68.15 487	98.43 488	106.93 489	89.75 488	102.43 488	36.80 489	97.65 489	129.04 489	130.15 488	65.26 489	66.62 488	92.11 489	80.24 488	144.10 489	199.48 489	81.81 489	103.01 489	125.01 489	101.27 489

Low-res two-view benchmark