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

U	3.37 459	0.17 1	0.91 9	0.26 45	13.79 473	19.19 476	0.15 4	0.41 10	0.31 2	0.17 1	0.18 2	0.27 50	0.15 3	0.21 1	0.16 1	0.09 23	0.06 1	17.88 477	12.81 474	0.10 16	0.08 13

test_sample1	0.40 92	0.18 2	1.19 24	0.31 148	0.18 96	0.48 65	0.23 92	0.78 213	0.49 92	0.44 112	0.44 116	0.45 157	0.41 216	1.39 279	0.33 165	0.11 151	0.09 127	0.10 70	0.09 53	0.12 40	0.13 120

FTStereo	0.76 356	0.18 2	2.35 315	0.71 411	0.21 146	0.73 327	1.79 453	0.57 89	0.53 130	1.07 403	1.63 421	1.29 417	2.13 443	0.75 213	0.29 119	0.19 338	0.08 68	0.12 171	0.11 143	0.11 29	0.40 394

rvit_stereo_0083	0.25 2	0.19 4	0.58 1	0.28 80	0.18 96	0.28 4	0.22 69	0.38 4	0.54 142	0.23 19	0.30 42	0.27 50	0.26 83	0.37 68	0.24 70	0.14 265	0.12 228	0.13 227	0.10 86	0.12 40	0.10 41

test_sample2	0.41 98	0.19 4	1.23 28	0.31 148	0.17 69	0.51 82	0.27 178	0.81 235	0.55 147	0.44 112	0.45 119	0.46 170	0.38 185	1.51 298	0.30 133	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.10 86	0.14 85	0.14 135

11t1	0.33 40	0.19 4	1.41 54	0.33 196	0.16 45	0.48 65	0.21 51	0.67 137	0.48 86	0.40 90	0.34 64	0.32 77	0.33 150	0.42 89	0.27 96	0.11 151	0.12 228	0.10 70	0.08 36	0.13 66	0.14 135

GrayStereo	0.66 311	0.19 4	1.76 129	0.90 425	0.23 183	0.62 237	1.42 450	0.62 115	0.60 181	0.72 352	0.78 348	0.56 224	3.07 454	0.60 176	0.26 88	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.21 331	0.11 29	0.18 227

x	0.35 58	0.20 8	1.36 46	0.33 196	0.17 69	0.47 57	0.24 119	0.75 177	0.54 142	0.40 90	0.40 97	0.42 133	0.34 158	0.45 107	0.32 155	0.11 151	0.14 259	0.11 120	0.09 53	0.12 40	0.14 135

test-3	0.43 119	0.20 8	1.70 107	0.34 223	0.32 285	0.45 41	0.23 92	0.71 150	0.46 69	0.51 180	0.29 34	0.45 157	0.21 30	0.59 171	0.98 346	0.08 5	0.07 14	0.10 70	0.35 393	0.29 304	0.28 330

test_1	0.43 119	0.20 8	1.70 107	0.34 223	0.32 285	0.45 41	0.23 92	0.71 150	0.46 69	0.50 168	0.29 34	0.45 157	0.21 30	0.59 171	0.98 346	0.08 5	0.07 14	0.10 70	0.35 393	0.29 304	0.29 336

test_3	0.44 129	0.20 8	1.70 107	0.36 256	0.32 285	0.47 57	0.30 221	0.73 163	0.49 92	0.50 168	0.30 42	0.45 157	0.22 39	0.59 171	0.98 346	0.08 5	0.10 159	0.11 120	0.35 393	0.29 304	0.28 330

SST-Stereo	0.52 229	0.20 8	1.76 129	0.62 402	0.53 392	0.62 237	0.66 387	0.55 83	0.61 196	0.58 263	0.53 189	0.52 203	0.60 320	1.59 312	0.29 119	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.16 134	0.10 41

rvit_stereo_0081	0.25 2	0.21 13	0.61 2	0.28 80	0.17 69	0.31 10	0.22 69	0.42 12	0.53 130	0.24 22	0.25 19	0.25 35	0.21 30	0.34 51	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.12 40	0.09 23

rvit_stereo_0082	0.25 2	0.21 13	0.61 2	0.28 80	0.17 69	0.31 10	0.22 69	0.42 12	0.53 130	0.24 22	0.25 19	0.25 35	0.21 30	0.34 51	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.12 40	0.09 23

mmm	0.38 74	0.21 13	1.18 22	0.35 238	0.17 69	0.49 71	0.26 153	0.78 213	0.52 112	0.50 168	0.57 226	0.41 120	0.37 179	0.71 208	0.31 145	0.11 151	0.13 244	0.14 261	0.13 202	0.15 101	0.14 135

1111x	0.74 351	0.21 13	1.93 221	0.31 148	0.17 69	0.63 254	0.32 256	1.03 399	0.74 321	0.52 187	0.62 260	0.57 230	0.47 269	2.38 403	4.25 453	0.12 199	0.14 259	0.11 120	0.12 175	0.12 40	0.14 135

qqq	0.38 74	0.21 13	1.34 45	0.28 80	0.15 31	0.45 41	0.26 153	0.76 189	0.52 112	0.39 88	0.41 101	0.46 170	0.36 166	0.96 238	0.30 133	0.11 151	0.14 259	0.12 171	0.12 175	0.12 40	0.14 135

RAFT_R40	0.50 201	0.21 13	1.76 129	0.50 365	0.40 349	0.61 217	0.53 355	0.56 86	0.60 181	0.56 236	0.54 199	0.55 212	0.51 287	1.57 306	0.53 264	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.16 134	0.09 23

xxxx	0.70 329	0.21 13	1.33 42	0.28 80	0.18 96	0.63 254	0.24 119	1.02 392	0.69 278	0.50 168	0.62 260	0.58 237	0.38 185	1.47 295	5.21 459	0.13 228	0.12 228	0.11 120	0.10 86	0.12 40	0.15 168

test_xeample	0.72 339	0.21 13	1.36 46	0.27 58	0.17 69	0.59 187	0.28 193	1.01 389	0.70 286	0.55 226	0.67 301	0.44 148	0.39 199	1.88 363	5.17 458	0.12 199	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.13 66	0.15 168

R-Stereo Train	0.36 62	0.21 13	1.70 107	0.29 108	0.18 96	0.55 123	0.26 153	0.78 213	0.36 13	0.57 247	0.67 301	0.33 82	0.24 56	0.32 37	0.23 51	0.10 96	0.08 68	0.09 30	0.07 15	0.09 10	0.12 86

RAFT-Stereo	0.36 62	0.21 13	1.70 107	0.29 108	0.18 96	0.55 123	0.26 153	0.78 213	0.36 13	0.57 247	0.67 301	0.33 82	0.24 56	0.32 37	0.23 51	0.10 96	0.08 68	0.09 30	0.07 15	0.09 10	0.12 86
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ttt	0.66 311	0.22 23	1.68 101	0.34 223	0.24 196	0.60 197	0.26 153	1.00 381	0.77 347	0.55 226	0.67 301	0.54 209	0.36 166	2.14 388	3.03 434	0.16 299	0.13 244	0.13 227	0.12 175	0.15 101	0.17 208

riskmin	0.37 68	0.22 23	1.74 119	0.32 176	0.20 136	0.48 65	0.20 34	0.66 128	0.46 69	0.36 72	0.34 64	0.69 292	0.45 253	0.39 77	0.27 96	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.08 36	0.13 66	0.16 191

PSM-AAD	0.63 295	0.22 23	1.77 138	0.37 276	0.23 183	0.86 377	1.17 436	0.59 100	0.60 181	0.64 320	0.71 330	0.68 285	2.93 451	0.65 191	0.31 145	0.09 23	0.07 14	0.17 321	0.15 252	0.13 66	0.33 363

CRE-IMP	0.41 98	0.22 23	1.76 129	0.48 361	0.17 69	0.79 356	0.69 395	0.52 60	0.52 112	0.47 132	0.42 104	0.45 157	0.26 83	0.41 84	0.31 145	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.09 53	0.17 155	0.23 289

IGEV-Stereo++	0.23 1	0.23 27	0.64 4	0.24 11	0.22 167	0.47 57	0.13 1	0.52 60	0.33 6	0.18 2	0.24 14	0.17 2	0.22 39	0.32 37	0.19 6	0.08 5	0.06 1	0.08 4	0.06 8	0.17 155	0.09 23

ffm	0.47 170	0.23 27	2.01 247	0.30 122	0.21 146	0.57 155	0.26 153	0.74 167	0.88 380	0.53 197	0.63 272	0.66 270	0.39 199	0.63 182	0.19 6	0.10 96	0.24 365	0.15 287	0.13 202	0.25 269	0.36 377

ff1	0.73 348	0.23 27	2.01 247	0.30 122	0.21 146	0.57 155	0.26 153	0.74 167	0.88 380	0.53 197	0.63 272	0.66 270	0.39 199	2.52 418	3.43 445	0.10 96	0.24 365	0.15 287	0.13 202	0.25 269	0.36 377

mmx	0.72 339	0.23 27	2.01 247	0.30 122	0.21 146	0.57 155	0.26 153	0.99 373	0.76 343	0.53 197	0.63 272	0.66 270	0.39 199	2.52 418	3.43 445	0.13 228	0.10 159	0.15 287	0.13 202	0.15 101	0.15 168

xxx	0.72 339	0.23 27	2.01 247	0.30 122	0.21 146	0.57 155	0.26 153	0.99 373	0.76 343	0.53 197	0.63 272	0.66 270	0.39 199	2.52 418	3.43 445	0.13 228	0.10 159	0.15 287	0.13 202	0.15 101	0.15 168

Selective-IGEV	0.29 15	0.23 27	1.28 34	0.27 58	0.30 262	0.35 22	0.20 34	0.56 86	0.38 19	0.21 7	0.30 42	0.22 13	0.18 14	0.37 68	0.18 3	0.07 1	0.06 1	0.08 4	0.15 252	0.16 134	0.29 336

GMM-Stereo	0.50 201	0.23 27	2.41 325	0.54 382	0.24 196	0.77 347	0.46 334	0.59 100	0.57 160	0.58 263	0.73 336	0.47 178	0.43 242	0.68 195	0.27 96	0.10 96	0.06 1	0.13 227	0.13 202	0.14 85	0.44 403

222	0.78 364	0.23 27	1.23 28	0.28 80	0.18 96	0.62 237	0.24 119	1.02 392	0.70 286	0.58 263	0.66 298	0.46 170	0.42 232	1.80 345	6.53 463	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.12 40	0.17 208

AEACV	0.33 40	0.24 35	1.44 60	0.28 80	0.35 316	0.47 57	0.21 51	0.43 16	0.28 1	0.26 43	0.25 19	0.22 13	0.38 185	0.30 23	0.18 3	0.09 23	0.35 402	0.09 30	0.36 400	0.23 244	0.25 308

anonymousdsp2	0.34 47	0.24 35	1.16 20	0.28 80	0.15 31	0.57 155	0.23 92	0.79 229	0.47 84	0.38 82	0.37 76	0.40 114	0.25 69	0.47 120	0.21 34	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.13 202	0.19 199	0.27 324

SFCPSM	0.46 156	0.24 35	2.35 315	0.27 58	0.27 236	0.70 314	0.32 256	0.96 349	0.63 225	0.49 161	0.52 180	0.43 137	0.36 166	0.52 148	0.43 225	0.12 199	0.09 127	0.12 171	0.16 271	0.16 134	0.12 86

Pointernet	0.29 15	0.25 38	1.49 72	0.24 11	0.20 136	0.47 57	0.15 4	0.62 115	0.47 84	0.22 12	0.29 34	0.26 44	0.20 24	0.28 9	0.20 24	0.10 96	0.07 14	0.07 1	0.12 175	0.10 16	0.07 3

Any-RAFT	0.38 74	0.25 38	1.89 206	0.27 58	0.17 69	0.68 301	0.21 51	0.78 213	0.53 130	0.43 106	0.43 106	0.54 209	0.30 134	0.41 84	0.20 24	0.10 96	0.12 228	0.08 4	0.06 8	0.10 16	0.09 23

CAS	0.35 58	0.25 38	1.30 37	0.79 417	0.34 305	0.51 82	0.23 92	0.46 24	0.39 25	0.22 12	0.31 49	0.20 5	0.17 6	0.28 9	0.23 51	0.73 430	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 10	0.37 383

knoymous	0.34 47	0.25 38	1.75 125	0.24 11	0.18 96	0.45 41	0.24 119	0.57 89	0.38 19	0.41 97	0.39 92	0.55 212	0.25 69	0.38 73	0.23 51	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.07 15	0.13 66	0.12 86

NF-Stereo	0.48 175	0.25 38	1.81 169	0.52 373	0.16 45	0.61 217	0.44 324	0.66 128	0.61 196	0.50 168	0.47 128	0.37 95	0.26 83	1.45 287	0.79 331	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.16 191

OCTAStereo	0.48 175	0.25 38	1.81 169	0.52 373	0.16 45	0.61 217	0.43 316	0.66 128	0.61 196	0.50 168	0.47 128	0.37 95	0.26 83	1.44 283	0.80 332	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.17 208

NRIStereo	0.46 156	0.25 38	1.77 138	0.47 353	0.16 45	0.95 390	0.74 403	0.51 49	0.56 157	0.48 150	0.39 92	0.59 239	0.29 126	0.77 220	0.32 155	0.11 151	0.13 244	0.11 120	0.09 53	0.21 221	0.24 299

RE-Stereo	0.48 175	0.25 38	1.81 169	0.52 373	0.16 45	0.61 217	0.43 316	0.66 128	0.60 181	0.50 168	0.47 128	0.37 95	0.26 83	1.44 283	0.78 327	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.17 208

TVStereo	0.48 175	0.25 38	1.81 169	0.52 373	0.16 45	0.61 217	0.43 316	0.66 128	0.60 181	0.50 168	0.47 128	0.37 95	0.26 83	1.44 283	0.78 327	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.17 208

EAI-Stereo	0.78 364	0.25 38	1.67 100	0.54 382	0.59 405	1.95 441	2.05 455	1.11 415	0.64 233	0.95 395	1.49 416	0.50 194	0.67 346	0.59 171	1.44 388	0.09 23	0.19 334	0.09 30	0.49 419	0.13 66	0.22 269

RSM++	0.27 5	0.26 48	0.87 8	0.28 80	0.13 9	0.39 31	0.20 34	0.45 22	0.45 64	0.20 5	0.24 14	0.24 27	0.17 6	0.36 61	0.20 24	0.08 5	0.07 14	0.09 30	0.35 393	0.26 287	0.18 227

RSM	0.28 9	0.26 48	0.97 11	0.25 23	0.24 196	0.37 26	0.21 51	0.49 41	0.44 51	0.21 7	0.27 26	0.28 58	0.17 6	0.38 73	0.20 24	0.07 1	0.07 14	0.09 30	0.34 390	0.21 221	0.16 191

trnet	0.28 9	0.26 48	1.32 40	0.19 1	0.12 3	0.54 111	0.15 4	0.48 35	0.46 69	0.27 48	0.33 58	0.24 27	0.21 30	0.30 23	0.21 34	0.10 96	0.07 14	0.08 4	0.05 1	0.09 10	0.07 3

Selective-RAFT	0.35 58	0.26 48	1.48 70	0.31 148	0.15 31	0.61 217	0.19 21	0.60 109	0.54 142	0.28 53	0.29 34	0.40 114	0.33 150	0.50 141	0.27 96	0.10 96	0.07 14	0.09 30	0.35 393	0.19 199	0.08 13

AIO-Stereo	0.30 21	0.27 52	1.25 31	0.27 58	0.24 196	0.37 26	0.20 34	0.52 60	0.36 13	0.21 7	0.30 42	0.23 20	0.14 1	0.31 30	0.20 24	0.08 5	0.07 14	0.09 30	0.38 403	0.19 199	0.31 351

CES	0.30 21	0.27 52	1.09 16	0.23 4	0.50 385	0.40 33	0.20 34	0.46 24	0.44 51	0.22 12	0.28 29	0.26 44	0.19 18	0.33 45	0.21 34	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.05 1	0.15 101	0.49 410

EGLCR-Stereo	0.29 15	0.27 52	0.97 11	0.30 122	0.19 121	0.56 137	0.17 11	0.68 140	0.36 13	0.30 56	0.18 2	0.27 50	0.17 6	0.38 73	0.19 6	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.08 36	0.10 16	0.35 369

DCANet-4	0.40 92	0.27 52	2.21 289	0.25 23	0.14 17	0.51 82	0.22 69	0.77 199	0.72 303	0.54 209	0.47 128	0.28 58	0.37 179	0.37 68	0.34 172	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.07 15	0.08 1	0.22 269

tt	4.93 463	0.27 52	4.20 450	2.29 461	1.58 457	10.20 469	16.97 473	9.42 472	5.02 459	1.67 438	1.28 406	4.68 459	5.03 462	3.37 450	5.92 460	6.16 468	9.47 475	2.82 465	3.18 466	3.60 466	1.53 461

BUS	0.41 98	0.27 52	1.13 17	0.30 122	0.21 146	0.91 386	0.23 92	1.00 381	0.61 196	0.63 311	0.53 189	0.66 270	0.30 134	0.43 92	0.32 155	0.13 228	0.10 159	0.14 261	0.12 175	0.12 40	0.11 55

BSDual-CNN	0.41 98	0.27 52	1.13 17	0.30 122	0.21 146	0.76 339	0.31 233	1.00 381	0.61 196	0.63 311	0.53 189	0.63 254	0.37 179	0.43 92	0.38 192	0.13 228	0.10 159	0.14 261	0.12 175	0.12 40	0.11 55

psmg	0.41 98	0.27 52	1.13 17	0.27 58	0.21 146	0.75 336	0.36 282	0.90 297	0.61 196	0.59 276	0.59 235	0.63 254	0.37 179	0.43 92	0.38 192	0.13 228	0.10 159	0.13 227	0.12 175	0.13 66	0.11 55

GLC_STEREO	0.28 9	0.27 52	1.36 46	0.28 80	0.12 3	0.41 35	0.20 34	0.37 3	0.38 19	0.26 43	0.30 42	0.25 35	0.19 18	0.33 45	0.24 70	0.09 23	0.11 204	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.09 23

Patchmatch Stereo++	0.39 87	0.27 52	1.78 143	0.44 330	0.16 45	0.61 217	0.27 178	0.51 49	0.52 112	0.47 132	0.43 106	0.43 137	0.28 113	0.54 157	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.48 175	0.27 52	1.85 185	0.51 369	0.17 69	0.61 217	0.40 301	0.61 111	0.57 160	0.52 187	0.48 140	0.39 106	0.25 69	1.46 288	0.77 325	0.12 199	0.08 68	0.13 227	0.12 175	0.12 40	0.14 135

KMStereo	0.48 175	0.27 52	1.85 185	0.51 369	0.17 69	0.61 217	0.40 301	0.61 111	0.57 160	0.52 187	0.48 140	0.39 106	0.25 69	1.46 288	0.77 325	0.12 199	0.08 68	0.13 227	0.12 175	0.12 40	0.14 135

PSM-adaLoss	0.38 74	0.27 52	1.78 143	0.44 330	0.17 69	0.60 197	0.29 214	0.51 49	0.52 112	0.47 132	0.43 106	0.44 148	0.28 113	0.47 120	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

ROB_FTStereo_v2	0.38 74	0.27 52	1.78 143	0.44 330	0.17 69	0.61 217	0.28 193	0.51 49	0.52 112	0.47 132	0.43 106	0.44 148	0.28 113	0.47 120	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

ROB_FTStereo	0.38 74	0.27 52	1.78 143	0.44 330	0.17 69	0.61 217	0.26 153	0.51 49	0.52 112	0.47 132	0.43 106	0.43 137	0.28 113	0.49 135	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

HUI-Stereo	0.38 74	0.27 52	1.79 162	0.44 330	0.17 69	0.61 217	0.28 193	0.51 49	0.52 112	0.47 132	0.43 106	0.44 148	0.28 113	0.45 107	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

Pruner-Stereo	0.51 218	0.27 52	1.78 143	1.79 454	0.19 121	0.62 237	0.45 331	0.57 89	0.60 181	0.61 291	0.48 140	0.41 120	0.24 56	0.46 113	1.00 352	0.12 199	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.12 40	0.13 120

iGMRVC	0.39 87	0.27 52	1.78 143	0.44 330	0.17 69	0.61 217	0.27 178	0.51 49	0.52 112	0.47 132	0.43 106	0.44 148	0.28 113	0.55 161	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

iRAFT	0.39 87	0.27 52	1.78 143	0.44 330	0.16 45	0.61 217	0.27 178	0.51 49	0.52 112	0.47 132	0.43 106	0.43 137	0.28 113	0.54 157	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

cross-raft	0.40 92	0.27 52	2.22 293	0.30 122	0.17 69	0.49 71	0.35 275	0.71 150	0.39 25	0.43 106	0.45 119	0.64 262	0.25 69	0.32 37	0.25 81	0.08 5	0.08 68	0.09 30	0.23 341	0.11 29	0.14 135

RAFT-IKP	0.38 74	0.27 52	1.79 162	0.44 330	0.16 45	0.60 197	0.28 193	0.51 49	0.52 112	0.47 132	0.43 106	0.43 137	0.28 113	0.50 141	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

testlalala2	0.44 129	0.28 73	2.59 359	0.64 404	0.56 399	0.57 155	0.20 34	0.78 213	0.52 112	0.40 90	0.39 92	0.45 157	0.21 30	0.27 5	0.22 44	0.09 23	0.10 159	0.08 4	0.29 367	0.12 40	0.10 41

DeepStereo_RVC	0.44 129	0.28 73	1.92 218	0.49 363	0.17 69	0.60 197	0.59 374	0.50 47	0.52 112	0.49 161	0.45 119	0.39 106	0.86 382	0.45 107	0.33 165	0.11 151	0.08 68	0.11 120	0.09 53	0.15 101	0.19 239

s12784h	0.36 62	0.28 73	1.58 85	0.23 4	0.11 1	0.62 237	0.24 119	0.79 229	0.64 233	0.44 112	0.52 180	0.28 58	0.26 83	0.50 141	0.24 70	0.11 151	0.06 1	0.09 30	0.06 8	0.16 134	0.06 1

GES	0.44 129	0.28 73	1.88 199	0.30 122	0.18 96	0.61 217	0.30 221	0.88 285	0.46 69	0.47 132	0.52 180	0.39 106	0.42 232	0.58 167	0.67 304	0.15 281	0.11 204	0.12 171	0.10 86	0.15 101	0.17 208

UPFNet	0.46 156	0.28 73	1.73 115	0.33 196	0.32 285	0.65 277	0.38 295	0.83 248	0.59 177	0.57 247	0.52 180	0.61 247	0.40 205	0.75 213	0.52 260	0.13 228	0.12 228	0.13 227	0.12 175	0.15 101	0.11 55

rvit_0105_6	0.31 28	0.29 78	1.00 13	0.31 148	0.18 96	0.35 22	0.25 134	0.51 49	0.61 196	0.25 35	0.28 29	0.32 77	0.25 69	0.39 77	0.25 81	0.18 324	0.16 298	0.15 287	0.13 202	0.14 85	0.13 120

rvit_stereo_0081_aga	0.27 5	0.29 78	1.08 14	0.26 45	0.20 136	0.33 15	0.21 51	0.41 10	0.42 40	0.26 43	0.28 29	0.27 50	0.21 30	0.31 30	0.21 34	0.14 265	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.14 85	0.10 41

IGEV-Stereo+	0.29 15	0.29 78	0.86 7	0.25 23	0.34 305	0.30 8	0.14 2	0.32 1	0.53 130	0.18 2	0.12 1	0.18 3	0.19 18	0.49 135	0.17 2	0.09 23	0.08 68	0.08 4	0.20 326	0.46 398	0.59 421

RAFT-Stereo-weight	0.34 47	0.29 78	1.43 58	0.28 80	0.28 246	0.55 123	0.22 69	0.78 213	0.48 86	0.46 130	0.38 84	0.36 93	0.17 6	0.33 45	0.23 51	0.09 23	0.08 68	0.09 30	0.07 15	0.09 10	0.09 23

AE-Stereo	0.42 113	0.29 78	1.65 95	0.43 325	0.47 380	0.56 137	0.23 92	0.86 271	0.46 69	0.31 60	0.41 101	0.43 137	0.24 56	0.34 51	0.24 70	0.09 23	0.48 426	0.11 120	0.45 416	0.22 235	0.19 239

hknet	0.47 170	0.29 78	1.70 107	0.30 122	0.24 196	0.76 339	0.31 233	1.00 381	0.64 233	0.63 311	0.53 189	0.80 338	0.38 185	0.77 220	0.37 186	0.11 151	0.10 159	0.14 261	0.12 175	0.12 40	0.11 55

KYRaft	0.48 175	0.29 78	1.75 125	0.33 196	0.21 146	0.75 336	0.44 324	0.58 94	0.57 160	0.64 320	0.93 375	0.53 205	0.72 357	0.60 176	0.24 70	0.10 96	0.07 14	0.12 171	0.14 230	0.12 40	0.54 414

ICVP	0.46 156	0.29 78	2.41 325	0.33 196	0.22 167	0.59 187	0.55 361	0.75 177	0.50 99	0.44 112	0.60 248	0.49 191	0.35 160	0.53 154	0.37 186	0.16 299	0.16 298	0.14 261	0.11 143	0.15 101	0.15 168
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CREStereo++_RVC	0.33 40	0.29 78	1.74 119	0.24 11	0.16 45	0.54 111	0.15 4	0.40 6	0.55 147	0.37 76	0.51 168	0.24 27	0.19 18	0.27 5	0.26 88	0.09 23	0.06 1	0.08 4	0.30 373	0.08 1	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
Occ-G	0.30 21	0.30 87	1.33 42	0.23 4	0.15 31	0.36 25	0.25 134	0.43 16	0.31 2	0.26 43	0.35 68	0.46 170	0.22 39	0.30 23	0.25 81	0.09 23	0.07 14	0.09 30	0.16 271	0.31 322	0.08 13

testlalala	0.36 62	0.30 87	1.77 138	0.28 80	0.33 298	0.60 197	0.22 69	0.55 83	0.51 106	0.55 226	0.35 68	0.31 69	0.20 24	0.26 3	0.22 44	0.10 96	0.13 244	0.09 30	0.24 343	0.08 1	0.07 3

testlalala_base	0.46 156	0.30 87	1.82 175	0.34 223	0.27 236	0.55 123	0.21 51	0.85 262	0.32 4	0.32 66	0.39 92	0.31 69	0.23 49	0.30 23	0.28 105	0.95 438	0.30 393	0.09 30	0.21 331	1.03 434	0.18 227

LoS	0.31 28	0.30 87	1.52 78	0.23 4	0.13 9	0.54 111	0.20 34	0.48 35	0.49 92	0.25 35	0.28 29	0.37 95	0.24 56	0.38 73	0.23 51	0.10 96	0.08 68	0.08 4	0.05 1	0.15 101	0.07 3
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.39 87	0.30 87	1.61 92	0.32 176	0.17 69	0.53 106	0.24 119	0.70 147	0.49 92	0.59 276	0.54 199	0.40 114	0.40 205	0.41 84	0.30 133	0.17 313	0.10 159	0.14 261	0.11 143	0.18 179	0.17 208
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT-345	0.53 235	0.30 87	2.34 312	0.38 290	0.34 305	0.58 171	0.42 310	0.47 32	0.61 196	0.51 180	1.00 386	0.43 137	0.28 113	1.57 306	0.82 334	0.10 96	0.07 14	0.11 120	0.09 53	0.10 16	0.08 13

Prome-Stereo	0.49 192	0.30 87	1.76 129	0.60 400	0.23 183	0.63 254	0.42 310	0.62 115	0.60 181	0.59 276	1.03 391	0.43 137	0.72 357	0.60 176	0.33 165	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.09 53	0.11 29	0.43 401

CREStereo	0.28 9	0.30 87	1.33 42	0.19 1	0.13 9	0.55 123	0.17 11	0.48 35	0.46 69	0.27 48	0.33 58	0.24 27	0.21 30	0.31 30	0.21 34	0.11 151	0.07 14	0.08 4	0.05 1	0.10 16	0.07 3
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FENet	0.44 129	0.30 87	2.42 327	0.32 176	0.17 69	0.58 171	0.22 69	0.77 199	0.59 177	0.47 132	0.42 104	0.55 212	0.38 185	0.49 135	0.47 242	0.12 199	0.09 127	0.12 171	0.11 143	0.13 66	0.16 191

GCAP-BAT	0.43 119	0.31 96	1.82 175	0.25 23	0.26 224	0.65 277	0.23 92	0.48 35	0.37 17	0.67 333	0.82 354	0.44 148	0.24 56	0.48 125	0.87 339	0.09 23	0.13 244	0.09 30	0.22 338	0.08 1	0.09 23

CASnet	0.28 9	0.31 96	1.20 26	0.28 80	0.11 1	0.47 57	0.19 21	0.44 19	0.44 51	0.38 82	0.31 49	0.23 20	0.17 6	0.29 18	0.19 6	0.10 96	0.06 1	0.15 287	0.12 175	0.16 134	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.32 33	0.31 96	1.46 63	0.31 148	0.15 31	0.53 106	0.19 21	0.44 19	0.35 10	0.36 72	0.38 84	0.27 50	0.27 99	0.42 89	0.19 6	0.09 23	0.13 244	0.09 30	0.16 271	0.20 213	0.13 120

DEmStereo	0.68 321	0.31 96	2.25 299	0.42 321	0.17 69	0.66 283	0.89 416	0.51 49	0.59 177	0.60 284	1.01 387	0.45 157	1.26 412	1.54 302	2.26 421	0.10 96	0.08 68	0.10 70	0.10 86	0.10 16	0.11 55

WCG-NET	0.30 21	0.32 100	1.16 20	0.25 23	0.19 121	0.51 82	0.18 17	0.54 78	0.46 69	0.35 68	0.29 34	0.32 77	0.26 83	0.36 61	0.19 6	0.10 96	0.10 159	0.08 4	0.07 15	0.29 304	0.09 23

MoCha-V2	0.36 62	0.32 100	1.41 54	0.36 256	0.31 278	0.35 22	0.19 21	0.57 89	0.39 25	0.30 56	0.32 53	0.28 58	0.27 99	0.47 120	0.24 70	0.08 5	0.56 430	0.08 4	0.38 403	0.18 179	0.12 86

Anonymous_2	0.74 351	0.32 100	1.65 95	0.33 196	0.30 262	0.67 289	0.32 256	0.69 142	0.46 69	0.48 150	0.41 101	0.84 350	0.58 315	0.51 144	0.40 209	0.32 399	0.38 408	1.43 454	3.69 467	0.80 429	0.27 324

RCA-Stereo	0.34 47	0.32 100	1.30 37	0.26 45	0.14 17	0.58 171	0.23 92	0.78 213	0.62 214	0.40 90	0.44 116	0.28 58	0.35 160	0.29 18	0.20 24	0.09 23	0.10 159	0.09 30	0.07 15	0.19 199	0.08 13

sCroCo_RVC	0.33 40	0.32 100	1.89 206	0.34 223	0.27 236	0.30 8	0.22 69	0.48 35	0.44 51	0.22 12	0.33 58	0.25 35	0.25 69	0.32 37	0.24 70	0.14 265	0.16 298	0.12 171	0.12 175	0.15 101	0.13 120

CFNet-RSSM	0.41 98	0.32 100	2.20 288	0.27 58	0.44 364	0.52 99	0.19 21	0.76 189	0.48 86	0.43 106	0.36 73	0.54 209	0.26 83	0.33 45	0.25 81	0.09 23	0.08 68	0.09 30	0.38 403	0.10 16	0.09 23

test_sample7	0.47 170	0.33 106	1.49 72	0.34 223	0.20 136	0.51 82	0.30 221	0.93 324	0.66 260	0.57 247	0.51 168	0.55 212	0.45 253	1.11 255	0.38 192	0.17 313	0.14 259	0.16 304	0.15 252	0.19 199	0.18 227

CAS++	0.31 28	0.33 106	1.43 58	0.25 23	0.17 69	0.31 10	0.20 34	0.78 213	0.41 34	0.30 56	0.30 42	0.21 12	0.16 4	0.33 45	0.18 3	0.15 281	0.12 228	0.13 227	0.10 86	0.15 101	0.11 55
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 201	0.33 106	0.93 10	0.26 45	0.22 167	0.46 54	0.20 34	1.10 411	1.34 426	3.16 462	0.32 53	0.22 13	0.20 24	0.30 23	0.22 44	0.10 96	0.09 127	0.11 120	0.09 53	0.15 101	0.19 239

IGEV_Zeroshot_test	0.53 235	0.33 106	2.91 400	0.32 176	0.18 96	0.54 111	0.21 51	0.72 155	0.42 40	0.81 375	0.51 168	0.71 305	0.41 216	0.48 125	1.13 365	0.09 23	0.15 282	0.10 70	0.35 393	0.19 199	0.09 23

LoS_RVC	0.29 15	0.33 106	1.19 24	0.25 23	0.34 305	0.43 38	0.22 69	0.42 12	0.32 4	0.22 12	0.33 58	0.23 20	0.24 56	0.31 30	0.21 34	0.07 1	0.07 14	0.07 1	0.05 1	0.10 16	0.31 351

DisPM	0.43 119	0.33 106	1.78 143	0.57 392	0.18 96	0.59 187	0.63 385	0.53 68	0.61 196	0.60 284	0.53 189	0.38 102	0.26 83	0.75 213	0.29 119	0.12 199	0.07 14	0.12 171	0.11 143	0.11 29	0.14 135

NINENet	0.50 201	0.33 106	1.69 103	0.55 388	0.25 211	0.91 386	0.23 92	0.98 361	0.71 295	0.53 197	0.55 208	0.66 270	0.30 134	1.22 268	0.32 155	0.15 281	0.13 244	0.16 304	0.11 143	0.16 134	0.13 120

AAGNet	0.88 383	0.33 106	1.79 162	0.54 382	0.98 434	0.62 237	0.46 334	0.50 47	0.60 181	0.58 263	0.53 189	0.50 194	0.73 360	1.23 269	7.48 464	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.14 85	0.09 23

PFNet	0.60 279	0.33 106	2.47 338	0.41 313	0.55 397	0.62 237	0.27 178	0.61 111	0.63 225	0.61 291	0.56 219	0.45 157	0.32 147	1.88 363	1.14 366	0.28 392	0.09 127	0.12 171	0.16 271	0.26 287	0.20 253

Gwc-CoAtRS	0.38 74	0.33 106	1.92 218	0.27 58	0.41 356	0.48 65	0.19 21	0.59 100	0.46 69	0.43 106	0.39 92	0.57 230	0.26 83	0.32 37	0.26 88	0.09 23	0.09 127	0.09 30	0.31 378	0.11 29	0.09 23

MGS-Stereo	0.32 33	0.34 116	1.70 107	0.25 23	0.14 17	0.40 33	0.22 69	0.38 4	0.43 48	0.24 22	0.51 168	0.25 35	0.18 14	0.31 30	0.20 24	0.09 23	0.08 68	0.09 30	0.08 36	0.47 399	0.08 13

IGEVStereo-DCA	0.33 40	0.34 116	1.38 49	0.27 58	0.16 45	0.45 41	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.21 4	0.26 44	0.25 69	0.64 184	0.52 260	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.18 297	0.16 134	0.22 269

rrr	0.46 156	0.34 116	3.08 412	0.27 58	0.16 45	0.45 41	0.28 193	1.09 410	0.51 106	0.24 22	0.21 4	0.26 44	0.25 69	0.64 184	0.52 260	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.29 367	0.16 134	0.25 308

test_xeample3	0.46 156	0.34 116	2.99 407	0.37 276	0.16 45	0.49 71	0.33 264	1.06 405	0.44 51	0.25 35	0.23 8	0.24 27	0.25 69	0.49 135	0.56 276	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.40 408	0.17 155	0.26 317

DIP-Stereo	0.37 68	0.34 116	1.50 75	0.27 58	0.18 96	0.63 254	0.17 11	0.92 316	0.53 130	0.49 161	0.48 140	0.30 67	0.30 134	0.39 77	0.30 133	0.10 96	0.08 68	0.10 70	0.08 36	0.15 101	0.12 86
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.67 314	0.34 116	2.23 297	0.26 45	0.19 121	0.67 289	0.29 214	1.26 426	0.69 278	0.72 352	0.70 326	0.78 331	0.42 232	3.77 454	0.41 215	0.13 228	0.09 127	0.10 70	0.09 53	0.12 40	0.11 55
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DISCO	0.57 264	0.34 116	1.87 198	0.45 344	0.34 305	0.84 371	0.35 275	0.84 258	0.78 352	0.59 276	0.63 272	1.06 401	0.53 294	1.10 252	0.82 334	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.10 86	0.22 235	0.18 227

rvit_0105_4	0.35 58	0.35 123	1.45 62	0.31 148	0.18 96	0.37 26	0.28 193	0.59 100	0.62 214	0.27 48	0.31 49	0.35 90	0.27 99	0.43 92	0.25 81	0.18 324	0.16 298	0.15 287	0.13 202	0.15 101	0.12 86

DAS	0.56 258	0.35 123	1.55 82	0.33 196	0.34 305	0.50 76	0.42 310	0.83 248	0.74 321	0.83 380	0.68 309	0.56 224	0.48 277	2.40 407	0.46 233	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.09 53	0.18 179	0.15 168

SepStereo	0.52 229	0.35 123	1.55 82	0.33 196	0.34 305	0.50 76	0.42 310	0.83 248	0.74 321	0.83 380	0.68 309	0.56 224	0.48 277	1.56 304	0.46 233	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.09 53	0.18 179	0.15 168

Anonymous3	0.42 113	0.35 123	2.09 264	0.33 196	0.24 196	0.72 322	0.31 233	0.74 167	0.55 147	0.35 68	0.40 97	0.33 82	0.29 126	0.44 98	0.28 105	0.18 324	0.18 324	0.13 227	0.13 202	0.17 155	0.17 208

DSFCA	0.54 240	0.35 123	1.41 54	0.28 80	0.28 246	0.79 356	0.88 415	0.76 189	0.70 286	0.72 352	0.66 298	0.67 279	0.57 311	1.17 264	0.63 294	0.16 299	0.14 259	0.13 227	0.14 230	0.16 134	0.13 120

PMTNet	0.31 28	0.35 123	1.30 37	0.20 3	0.14 17	0.57 155	0.25 134	0.46 24	0.42 40	0.27 48	0.32 53	0.27 50	0.24 56	0.39 77	0.23 51	0.43 408	0.07 14	0.08 4	0.05 1	0.18 179	0.07 3

GMStereo_Zeroshot	0.41 98	0.36 129	1.54 80	0.41 313	0.19 121	0.52 99	0.19 21	0.59 100	0.52 112	0.57 247	0.59 235	0.63 254	0.29 126	0.58 167	0.33 165	0.15 281	0.09 127	0.16 304	0.09 53	0.24 259	0.12 86

UniTT-Stereo	0.30 21	0.36 129	1.68 101	0.27 58	0.24 196	0.29 6	0.18 17	0.33 2	0.34 8	0.26 43	0.37 76	0.18 3	0.18 14	0.31 30	0.27 96	0.10 96	0.08 68	0.08 4	0.07 15	0.25 269	0.08 13

test_4	0.40 92	0.37 131	2.01 247	0.29 108	0.21 146	0.50 76	0.28 193	0.47 32	0.39 25	0.42 101	0.76 344	0.38 102	0.22 39	0.52 148	0.33 165	0.08 5	0.07 14	0.11 120	0.15 252	0.28 301	0.07 3

CrosDoStereo	0.94 390	0.37 131	2.53 347	0.25 23	0.32 285	0.54 111	3.76 465	0.72 155	0.60 181	0.70 345	1.40 413	0.53 205	1.49 428	1.78 337	3.09 435	0.10 96	0.08 68	0.11 120	0.11 143	0.21 221	0.11 55

PFNet+	0.45 147	0.37 131	1.86 193	0.46 348	0.18 96	0.58 171	0.77 407	0.52 60	0.64 233	0.56 236	0.48 140	0.39 106	0.26 83	0.93 235	0.32 155	0.13 228	0.09 127	0.14 261	0.13 202	0.12 40	0.15 168

LCNet	0.54 240	0.37 131	1.78 143	0.92 427	0.22 167	0.96 391	0.30 221	0.59 100	0.58 170	0.51 180	0.55 208	0.41 120	0.76 367	0.84 229	0.26 88	0.09 23	0.06 1	0.12 171	0.18 297	0.98 433	0.39 390

DeepStereo_LL	0.94 390	0.37 131	2.53 347	0.25 23	0.32 285	0.54 111	3.76 465	0.72 155	0.60 181	0.70 345	1.40 413	0.53 205	1.49 428	1.78 337	3.09 435	0.10 96	0.08 68	0.11 120	0.11 143	0.21 221	0.11 55

rvit_stereo_0080	0.27 5	0.38 136	0.76 5	0.24 11	0.18 96	0.34 18	0.27 178	0.54 78	0.44 51	0.24 22	0.26 24	0.27 50	0.22 39	0.29 18	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.10 70	0.10 86	0.15 101	0.11 55

whm_eth	0.27 5	0.38 136	0.76 5	0.24 11	0.18 96	0.34 18	0.27 178	0.54 78	0.44 51	0.24 22	0.26 24	0.27 50	0.22 39	0.29 18	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.10 70	0.10 86	0.15 101	0.11 55

MSKI-zero shot	0.46 156	0.38 136	2.47 338	0.27 58	0.43 363	0.56 137	0.20 34	0.77 199	0.43 48	0.60 284	0.51 168	0.44 148	0.17 6	0.68 195	0.21 34	0.09 23	0.29 389	0.09 30	0.32 383	0.14 85	0.10 41

RAFT-Test	0.44 129	0.38 136	2.01 247	0.27 58	0.44 364	0.64 265	0.37 289	0.72 155	0.57 160	0.45 122	0.48 140	0.65 265	0.24 56	0.35 55	0.29 119	0.09 23	0.11 204	0.09 30	0.38 403	0.10 16	0.11 55

IER	0.43 119	0.38 136	1.69 103	0.26 45	0.25 211	0.66 283	0.26 153	0.71 150	0.55 147	0.54 209	0.59 235	0.60 245	0.53 294	0.52 148	0.39 203	0.11 151	0.08 68	0.11 120	0.11 143	0.14 85	0.11 55

CRFU-Net	0.56 258	0.38 136	1.86 193	0.46 348	0.26 224	0.82 367	0.36 282	0.90 297	0.49 92	0.62 302	0.59 235	0.78 331	1.35 420	1.00 242	0.48 245	0.15 281	0.14 259	0.17 321	0.10 86	0.19 199	0.14 135

PSMNet-ADL	0.51 218	0.38 136	1.65 95	0.35 238	0.21 146	0.67 289	0.26 153	0.74 167	0.55 147	0.42 101	0.52 180	0.70 302	0.45 253	1.91 366	0.57 279	0.15 281	0.13 244	0.11 120	0.13 202	0.15 101	0.20 253

DRaft	0.62 292	0.38 136	1.76 129	0.24 11	0.16 45	0.64 265	0.66 387	0.53 68	0.53 130	0.67 333	0.99 384	0.38 102	1.00 397	1.44 283	2.10 415	0.10 96	0.14 259	0.10 70	0.14 230	0.18 179	0.21 259

AdaStereo	0.44 129	0.38 136	1.79 162	0.34 223	0.20 136	0.57 155	0.28 193	0.92 316	0.69 278	0.52 187	0.55 208	0.61 247	0.33 150	0.48 125	0.39 203	0.17 313	0.08 68	0.17 321	0.11 143	0.18 179	0.12 86
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.
rvit_0105_5	0.36 62	0.39 145	1.48 70	0.30 122	0.18 96	0.41 35	0.30 221	0.64 121	0.62 214	0.30 56	0.33 58	0.37 95	0.29 126	0.41 84	0.28 105	0.18 324	0.16 298	0.15 287	0.15 252	0.15 101	0.14 135

UGAM-zero	0.63 295	0.39 145	2.49 341	0.30 122	0.49 383	0.67 289	0.19 21	0.91 307	0.45 64	0.77 366	0.45 119	1.16 414	0.82 374	2.05 380	0.29 119	0.09 23	0.15 282	0.09 30	0.44 415	0.11 29	0.22 269

CSP-Net	0.50 201	0.39 145	1.25 31	0.29 108	0.23 183	0.77 347	0.35 275	0.86 271	0.57 160	0.59 276	0.59 235	0.65 265	0.40 205	1.77 336	0.44 229	0.16 299	0.11 204	0.10 70	0.10 86	0.20 213	0.14 135

iRaft-Stereo_20w	0.58 269	0.39 145	1.96 240	0.45 344	0.32 285	0.92 388	0.57 370	1.14 416	0.56 157	0.81 375	0.40 97	0.55 212	0.69 350	0.65 191	1.04 360	0.09 23	0.16 298	0.09 30	0.36 400	0.17 155	0.25 308

rvit_stereo_0075_2	0.40 92	0.40 149	1.88 199	0.33 196	0.32 285	0.41 35	0.22 69	0.58 94	0.53 130	0.38 82	0.51 168	0.40 114	0.27 99	0.44 98	0.29 119	0.20 346	0.15 282	0.22 362	0.15 252	0.18 179	0.23 289

MyStereo07	0.34 47	0.40 149	1.46 63	0.29 108	0.23 183	0.60 197	0.31 233	0.53 68	0.42 40	0.25 35	0.25 19	0.20 5	0.26 83	0.57 164	0.19 6	0.09 23	0.18 324	0.12 171	0.11 143	0.16 134	0.19 239

MyStereo04	0.48 175	0.40 149	2.65 367	0.29 108	0.23 183	0.60 197	0.31 233	0.83 248	0.75 334	0.47 132	0.36 73	0.53 205	0.42 232	0.53 154	0.39 203	0.09 23	0.18 324	0.12 171	0.11 143	0.16 134	0.19 239

NVstereo2D	0.58 269	0.40 149	2.03 254	0.35 238	0.35 316	0.69 307	0.39 299	0.91 307	0.80 360	0.47 132	0.53 189	0.67 279	0.46 264	1.99 376	0.48 245	0.19 338	0.11 204	0.17 321	0.13 202	0.25 269	0.25 308

test_sample3	0.50 201	0.41 153	1.88 199	0.32 176	0.19 121	0.57 155	0.25 134	0.92 316	0.64 233	0.52 187	0.49 157	0.47 178	0.35 160	1.79 341	0.37 186	0.13 228	0.10 159	0.12 171	0.11 143	0.16 134	0.16 191

MyStereo06	0.54 240	0.41 153	2.68 370	0.30 122	0.23 183	0.60 197	0.30 221	0.81 235	0.44 51	0.84 382	0.52 180	0.78 331	0.58 315	0.48 125	1.10 363	0.09 23	0.17 314	0.12 171	0.10 86	0.16 134	0.20 253

MyStereo05	0.49 192	0.41 153	2.72 376	0.30 122	0.23 183	0.60 197	0.30 221	0.82 242	0.77 347	0.52 187	0.37 76	0.51 197	0.42 232	0.52 148	0.38 192	0.09 23	0.17 314	0.12 171	0.10 86	0.16 134	0.20 253

MIF-Stereo (partial)	0.34 47	0.41 153	1.93 221	0.26 45	0.24 196	0.32 13	0.17 11	0.53 68	0.42 40	0.25 35	0.37 76	0.25 35	0.26 83	0.44 98	0.31 145	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.19 199	0.14 135

GANet-ADL	0.44 129	0.41 153	2.31 306	0.33 196	0.20 136	0.57 155	0.25 134	0.75 177	0.54 142	0.42 101	0.59 235	0.56 224	0.30 134	0.40 82	0.38 192	0.14 265	0.11 204	0.09 30	0.08 36	0.22 235	0.17 208

ccnet	0.71 336	0.41 153	1.59 86	0.40 307	0.45 372	1.06 401	0.55 361	0.98 361	0.71 295	0.88 386	0.97 381	0.82 345	0.88 386	1.68 323	0.94 342	0.32 399	0.26 380	0.32 400	0.27 361	0.34 343	0.30 344

StereoDRNet-Refined	0.50 201	0.41 153	1.50 75	0.33 196	0.21 146	0.68 301	0.26 153	0.81 235	0.68 269	0.67 333	0.68 309	0.73 311	0.42 232	1.10 252	0.59 286	0.11 151	0.08 68	0.14 261	0.14 230	0.25 269	0.21 259
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample4	0.50 201	0.42 160	1.88 199	0.32 176	0.19 121	0.56 137	0.26 153	0.93 324	0.65 246	0.54 209	0.54 199	0.45 157	0.36 166	1.79 341	0.36 181	0.13 228	0.10 159	0.13 227	0.12 175	0.17 155	0.16 191

MDST_ROB	1.17 412	0.42 160	3.87 442	0.54 382	0.44 364	4.11 462	0.58 372	1.31 428	0.84 371	2.12 443	1.12 399	0.98 384	0.71 354	4.24 458	0.99 351	0.16 299	0.14 259	0.19 346	0.17 287	0.18 179	0.35 369

CBMV_ROB	0.76 356	0.42 160	2.68 370	0.33 196	0.22 167	0.74 330	0.47 342	0.96 349	0.76 343	1.04 402	0.96 379	0.88 363	0.93 390	2.06 381	1.19 370	0.22 365	0.24 365	0.27 384	0.25 351	0.25 269	0.28 330

SGM-Forest	1.04 402	0.42 160	3.59 439	0.41 313	0.32 285	1.05 400	1.32 442	0.94 332	0.83 369	1.16 410	2.23 437	1.03 394	1.39 424	2.49 416	2.35 423	0.21 352	0.21 351	0.20 354	0.19 316	0.23 244	0.32 356
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_sample5	0.51 218	0.43 164	1.83 180	0.32 176	0.18 96	0.55 123	0.26 153	0.92 316	0.65 246	0.53 197	0.59 235	0.45 157	0.36 166	1.87 356	0.36 181	0.13 228	0.10 159	0.13 227	0.12 175	0.17 155	0.16 191

IGEV++	0.34 47	0.43 164	1.32 40	0.31 148	0.14 17	0.32 13	0.21 51	0.70 147	0.34 8	0.22 12	0.28 29	0.22 13	0.27 99	0.35 55	0.27 96	0.09 23	0.39 414	0.08 4	0.15 252	0.25 269	0.45 404

CoDeX	0.52 229	0.43 164	2.25 299	0.29 108	0.26 224	0.61 217	0.32 256	0.99 373	0.68 269	0.48 150	0.55 208	0.52 203	0.40 205	1.60 313	0.35 179	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.10 86	0.13 66	0.12 86

DualNet	0.51 218	0.43 164	1.83 180	0.32 176	0.18 96	0.55 123	0.26 153	0.92 316	0.65 246	0.54 209	0.62 260	0.45 157	0.36 166	1.87 356	0.36 181	0.13 228	0.10 159	0.13 227	0.12 175	0.17 155	0.16 191

gwcnet-sp	0.49 192	0.43 164	2.54 353	0.31 148	0.22 167	0.67 289	0.31 233	0.78 213	0.65 246	0.58 263	0.47 128	0.46 170	0.43 242	0.76 216	0.46 233	0.11 151	0.11 204	0.11 120	0.11 143	0.15 101	0.14 135

scenet	0.49 192	0.43 164	2.54 353	0.31 148	0.22 167	0.67 289	0.31 233	0.78 213	0.65 246	0.58 263	0.47 128	0.46 170	0.43 242	0.76 216	0.46 233	0.11 151	0.11 204	0.11 120	0.11 143	0.15 101	0.14 135

ssnet	0.49 192	0.43 164	2.54 353	0.31 148	0.22 167	0.67 289	0.31 233	0.78 213	0.65 246	0.58 263	0.47 128	0.46 170	0.43 242	0.76 216	0.46 233	0.11 151	0.11 204	0.11 120	0.11 143	0.15 101	0.14 135

ASMatch	0.60 279	0.43 164	2.58 357	0.91 426	0.36 323	0.56 137	0.25 134	0.52 60	0.61 196	0.47 132	1.21 402	0.47 178	0.66 344	1.34 276	0.94 342	0.10 96	0.08 68	0.11 120	0.11 143	0.10 16	0.16 191

DRN-Test	0.64 299	0.43 164	2.44 333	0.39 298	0.44 364	0.80 363	0.41 307	1.02 392	0.78 352	0.80 370	0.63 272	0.69 292	0.56 306	1.79 341	0.69 309	0.15 281	0.12 228	0.17 321	0.16 271	0.18 179	0.17 208

test_sample6	0.52 229	0.44 173	1.81 169	0.33 196	0.18 96	0.55 123	0.27 178	0.94 332	0.66 260	0.54 209	0.62 260	0.47 178	0.36 166	1.97 372	0.38 192	0.14 265	0.10 159	0.13 227	0.13 202	0.17 155	0.16 191

AnonymousM	0.37 68	0.44 173	1.50 75	0.25 23	0.15 31	0.52 99	0.23 92	0.60 109	0.42 40	0.42 101	0.32 53	0.30 67	0.25 69	0.34 51	0.23 51	0.11 151	0.09 127	0.71 428	0.36 400	0.12 40	0.07 3

UNet	0.54 240	0.44 173	2.83 390	0.31 148	0.33 298	0.74 330	0.27 178	0.82 242	0.61 196	0.53 197	0.54 199	0.72 307	0.54 297	0.78 224	0.56 276	0.11 151	0.09 127	0.13 227	0.11 143	0.14 85	0.12 86

ACVNet	0.45 147	0.44 173	1.79 162	0.28 80	0.21 146	0.59 187	0.36 282	0.66 128	0.68 269	0.45 122	0.59 235	0.69 292	0.40 205	0.44 98	0.55 269	0.11 151	0.09 127	0.10 70	0.09 53	0.34 343	0.10 41

acv_ft	0.48 175	0.44 173	1.76 129	0.32 176	0.41 356	0.63 254	0.28 193	0.81 235	0.68 269	0.61 291	0.59 235	0.69 292	0.45 253	0.44 98	0.63 294	0.11 151	0.09 127	0.10 70	0.09 53	0.41 383	0.10 41

MSMDNet	0.46 156	0.44 173	2.28 303	0.26 45	0.20 136	0.55 123	0.21 51	0.75 177	0.64 233	0.48 150	0.55 208	0.68 285	0.56 306	0.46 113	0.30 133	0.11 151	0.10 159	0.13 227	0.10 86	0.18 179	0.15 168

PCWNet_CMD	0.46 156	0.45 179	2.28 303	0.26 45	0.20 136	0.55 123	0.21 51	0.75 177	0.64 233	0.48 150	0.55 208	0.68 285	0.57 311	0.46 113	0.30 133	0.11 151	0.10 159	0.14 261	0.10 86	0.18 179	0.14 135

CroCo-Stereo	0.30 21	0.45 179	1.08 14	0.31 148	0.17 69	0.19 1	0.21 51	0.73 163	0.50 99	0.21 7	0.24 14	0.55 212	0.22 39	0.27 5	0.26 88	0.09 23	0.08 68	0.08 4	0.07 15	0.12 40	0.09 23
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
SMFormer	0.50 201	0.46 181	1.60 88	0.30 122	0.15 31	0.45 41	0.24 119	0.90 297	0.72 303	0.56 236	0.64 287	0.51 197	0.41 216	1.87 356	0.49 250	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.15 101	0.16 191

tta	0.50 201	0.46 181	1.60 88	0.30 122	0.15 31	0.45 41	0.24 119	0.90 297	0.72 303	0.56 236	0.64 287	0.51 197	0.41 216	1.87 356	0.49 250	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.14 85	0.11 55

qqq1	0.48 175	0.46 181	1.60 88	0.30 122	0.15 31	0.45 41	0.24 119	0.90 297	0.72 303	0.56 236	0.64 287	0.51 197	0.41 216	1.87 356	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.09 30	0.08 36	0.14 85	0.11 55

fff1	0.48 175	0.46 181	1.60 88	0.30 122	0.15 31	0.45 41	0.24 119	0.90 297	0.72 303	0.56 236	0.64 287	0.51 197	0.41 216	1.87 356	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.09 30	0.08 36	0.14 85	0.11 55

anonymousa	0.48 175	0.46 181	2.44 333	0.29 108	0.34 305	0.61 217	0.25 134	0.66 128	0.54 142	0.53 197	0.77 347	0.73 311	0.46 264	0.33 45	0.31 145	0.10 96	0.09 127	0.12 171	0.29 367	0.10 16	0.19 239

CFNet_pseudo	0.45 147	0.46 181	2.23 297	0.25 23	0.19 121	0.56 137	0.21 51	0.77 199	0.60 181	0.49 161	0.56 219	0.69 292	0.47 269	0.52 148	0.31 145	0.11 151	0.10 159	0.15 287	0.10 86	0.17 155	0.14 135

ac_64	0.55 252	0.46 181	1.92 218	0.36 256	0.34 305	0.63 254	0.31 233	0.82 242	0.61 196	0.55 226	0.51 168	0.89 365	0.48 277	1.83 349	0.55 269	0.14 265	0.11 204	0.12 171	0.12 175	0.18 179	0.12 86

ccs_rob	0.45 147	0.46 181	2.22 293	0.26 45	0.19 121	0.56 137	0.21 51	0.77 199	0.60 181	0.49 161	0.56 219	0.69 292	0.47 269	0.52 148	0.31 145	0.11 151	0.09 127	0.16 304	0.10 86	0.17 155	0.14 135

rvit_0105_3	0.39 87	0.47 189	1.46 63	0.33 196	0.19 121	0.45 41	0.35 275	0.69 142	0.65 246	0.37 76	0.37 76	0.40 114	0.31 142	0.44 98	0.30 133	0.18 324	0.17 314	0.17 321	0.18 297	0.15 101	0.15 168

UGAM	0.58 269	0.47 189	2.21 289	0.30 122	0.19 121	0.53 106	0.34 268	0.59 100	0.63 225	0.44 112	0.73 336	0.78 331	0.37 179	2.58 422	0.39 203	0.10 96	0.08 68	0.17 321	0.14 230	0.42 387	0.17 208

plain	0.37 68	0.47 189	2.15 279	0.27 58	0.19 121	0.33 15	0.20 34	0.58 94	0.46 69	0.23 19	0.37 76	0.23 20	0.25 69	0.45 107	0.28 105	0.11 151	0.08 68	0.13 227	0.09 53	0.42 387	0.12 86

RAStereo	0.28 9	0.48 192	1.52 78	0.26 45	0.18 96	0.25 3	0.19 21	0.42 12	0.35 10	0.20 5	0.25 19	0.20 5	0.16 4	0.24 2	0.24 70	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.08 36	0.12 40	0.08 13

test-1	0.44 129	0.48 192	1.69 103	0.30 122	0.27 236	0.50 76	0.28 193	0.80 231	0.43 48	0.40 90	0.54 199	0.41 120	0.24 56	0.31 30	1.16 369	0.09 23	0.20 343	0.10 70	0.17 287	0.11 29	0.26 317

MMNet	0.50 201	0.48 192	1.93 221	0.33 196	0.27 236	0.79 356	0.28 193	0.81 235	0.74 321	0.60 284	0.56 219	0.59 239	0.55 302	0.79 225	0.59 286	0.10 96	0.09 127	0.12 171	0.11 143	0.13 66	0.14 135

EKT-Stereo	1.47 432	0.49 195	1.93 221	2.57 463	19.31 477	0.55 123	0.22 69	0.69 142	0.42 40	0.38 82	0.36 73	0.43 137	0.27 99	0.69 201	0.26 88	0.12 199	0.14 259	0.11 120	0.16 271	0.20 213	0.15 168

HH	0.49 192	0.49 195	2.78 386	0.50 365	0.41 356	0.38 29	0.23 92	0.72 155	0.38 19	0.63 311	0.48 140	0.87 359	0.41 216	0.64 184	0.21 34	0.09 23	0.17 314	0.10 70	0.09 53	0.16 134	0.12 86

HanStereo	0.49 192	0.49 195	2.78 386	0.50 365	0.41 356	0.38 29	0.23 92	0.72 155	0.38 19	0.63 311	0.48 140	0.87 359	0.41 216	0.64 184	0.21 34	0.09 23	0.17 314	0.10 70	0.09 53	0.16 134	0.12 86

TANstereo	0.33 40	0.49 195	1.75 125	0.23 4	0.12 3	0.54 111	0.16 9	0.40 6	0.45 64	0.45 122	0.51 168	0.26 44	0.22 39	0.29 18	0.20 24	0.10 96	0.10 159	0.08 4	0.06 8	0.08 1	0.11 55

pcwnet_v2	0.64 299	0.49 195	4.41 452	0.32 176	0.27 236	0.60 197	0.25 134	0.97 357	0.88 380	0.59 276	0.70 326	0.63 254	0.55 302	0.66 193	0.37 186	0.17 313	0.15 282	0.15 287	0.14 230	0.21 221	0.23 289

HCRNet	0.46 156	0.49 195	1.65 95	0.38 290	0.29 252	0.58 171	0.22 69	0.75 177	0.62 214	0.47 132	0.49 157	0.48 189	0.36 166	1.12 258	0.37 186	0.15 281	0.10 159	0.15 287	0.13 202	0.17 155	0.17 208

CFNet_ucs	0.48 175	0.50 201	2.32 307	0.26 45	0.22 167	0.57 155	0.22 69	0.85 262	0.65 246	0.53 197	0.64 287	0.68 285	0.44 249	0.54 157	0.31 145	0.13 228	0.12 228	0.16 304	0.11 143	0.19 199	0.17 208

RAFT-RH_RVC	0.61 287	0.50 201	2.33 310	0.36 256	0.29 252	0.60 197	0.18 17	0.44 19	0.58 170	0.76 362	1.91 427	0.47 178	0.29 126	1.60 313	1.23 375	0.14 265	0.07 14	0.13 227	0.13 202	0.10 16	0.09 23

stereogan	0.69 325	0.51 203	2.44 333	0.39 298	0.39 341	1.01 398	0.41 307	0.94 332	0.92 390	0.73 356	0.85 362	1.15 412	0.69 350	1.57 306	0.53 264	0.19 338	0.18 324	0.20 354	0.16 271	0.36 356	0.24 299

ff7	0.32 33	0.52 204	1.38 49	0.25 23	0.16 45	0.56 137	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.23 8	0.20 5	0.23 49	0.48 125	0.19 6	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.18 297	0.23 244	0.22 269

ffff	0.32 33	0.52 204	1.38 49	0.25 23	0.16 45	0.56 137	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.23 8	0.20 5	0.23 49	0.48 125	0.19 6	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.18 297	0.23 244	0.22 269

11t	0.32 33	0.52 204	1.38 49	0.25 23	0.16 45	0.56 137	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.23 8	0.20 5	0.23 49	0.48 125	0.19 6	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.18 297	0.23 244	0.22 269

ccc-4	0.32 33	0.52 204	1.38 49	0.25 23	0.16 45	0.56 137	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.23 8	0.20 5	0.23 49	0.48 125	0.19 6	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.18 297	0.23 244	0.22 269

DMCA	0.41 98	0.52 204	1.26 33	0.31 148	0.24 196	0.59 187	0.26 153	0.77 199	0.63 225	0.58 263	0.48 140	0.57 230	0.35 160	0.40 82	0.50 255	0.14 265	0.10 159	0.14 261	0.10 86	0.15 101	0.15 168

WCG-NET（raft）	0.32 33	0.53 209	1.21 27	0.23 4	0.12 3	0.44 40	0.24 119	0.40 6	0.50 99	0.35 68	0.35 68	0.47 178	0.25 69	0.35 55	0.20 24	0.08 5	0.29 389	0.08 4	0.07 15	0.22 235	0.11 55

anonymousdsp	0.34 47	0.53 209	1.47 67	0.25 23	0.16 45	0.56 137	0.23 92	0.49 41	0.40 30	0.25 35	0.24 14	0.22 13	0.24 56	0.55 161	0.19 6	0.09 23	0.11 204	0.10 70	0.18 297	0.24 259	0.29 336

IRAFT_RVC	0.54 240	0.53 209	1.78 143	0.46 348	0.21 146	0.58 171	0.43 316	0.65 126	0.66 260	0.54 209	0.50 164	0.49 191	0.51 287	1.58 310	1.01 356	0.11 151	0.25 378	0.13 227	0.10 86	0.15 101	0.13 120

iRaftStereo_RVC	0.37 68	0.53 209	1.41 54	0.28 80	0.15 31	0.52 99	0.20 34	0.54 78	0.46 69	0.37 76	0.43 106	0.41 120	0.23 49	0.36 61	0.26 88	0.09 23	0.15 282	0.12 171	0.11 143	0.41 383	0.37 383

rvit_105_1	0.44 129	0.54 213	1.46 63	0.36 256	0.24 196	0.51 82	0.45 331	0.75 177	0.74 321	0.45 122	0.44 116	0.44 148	0.36 166	0.62 179	0.38 192	0.20 346	0.18 324	0.18 340	0.22 338	0.18 179	0.18 227

MaDis-Stereo	0.29 15	0.54 213	1.44 60	0.24 11	0.29 252	0.29 6	0.16 9	0.45 22	0.37 17	0.19 4	0.21 4	0.28 58	0.22 39	0.30 23	0.29 119	0.10 96	0.09 127	0.10 70	0.08 36	0.11 29	0.11 55

ProNet	0.30 21	0.54 213	1.29 35	0.25 23	0.15 31	0.47 57	0.25 134	0.48 35	0.39 25	0.21 7	0.23 8	0.22 13	0.20 24	0.44 98	0.19 6	0.08 5	0.08 68	0.10 70	0.08 36	0.23 244	0.12 86

IGEV-Stereo	0.34 47	0.54 213	1.47 67	0.25 23	0.16 45	0.56 137	0.23 92	0.49 41	0.40 30	0.25 35	0.24 14	0.22 13	0.24 56	0.54 157	0.19 6	0.09 23	0.10 159	0.10 70	0.18 297	0.24 259	0.29 336
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TestStereo	0.45 147	0.54 213	2.11 268	0.29 108	0.16 45	0.43 38	0.24 119	0.54 78	0.45 64	0.37 76	0.46 125	0.34 86	0.27 99	1.98 373	0.27 96	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.09 53	0.14 85	0.08 13

XX-Stereo	0.55 252	0.54 213	3.50 437	0.48 361	0.39 341	0.54 111	0.17 11	0.89 291	0.40 30	0.44 112	0.65 296	0.85 353	0.19 18	0.77 220	0.21 34	0.10 96	0.14 259	0.10 70	0.32 383	0.17 155	0.14 135

delet	0.52 229	0.54 213	1.62 93	0.31 148	0.35 316	0.74 330	0.46 334	0.85 262	0.74 321	0.55 226	0.60 248	0.67 279	0.50 285	1.12 258	0.57 279	0.11 151	0.11 204	0.13 227	0.14 230	0.16 134	0.12 86

FCDSN-DC	1.29 420	0.54 213	2.50 344	0.47 353	0.41 356	1.12 408	0.60 376	1.10 411	1.27 424	2.23 449	2.87 449	3.67 451	3.12 456	2.39 406	1.69 397	0.30 396	0.26 380	0.31 397	0.30 373	0.35 351	0.38 386
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FAT-Stereo	0.70 329	0.54 213	2.88 392	0.36 256	0.29 252	0.62 237	0.54 358	0.97 357	0.87 377	0.76 362	0.92 372	0.94 377	0.80 371	1.84 354	0.57 279	0.18 324	0.19 334	0.17 321	0.16 271	0.22 235	0.25 308

STTRV1_RVC	0.80 368	0.55 222	2.89 395	0.42 321	0.49 383	0.79 356	0.44 324	1.15 419	0.82 365	0.62 302	0.89 369	0.72 307	0.63 336	2.69 430	0.64 298	0.48 414	0.64 435	0.27 384	0.24 343	0.35 351	0.27 324

DLCB_ROB	0.54 240	0.55 222	1.49 72	0.36 256	0.25 211	0.65 277	0.36 282	0.80 231	0.70 286	0.72 352	0.69 316	0.83 347	0.46 264	1.53 301	0.60 288	0.13 228	0.12 228	0.14 261	0.14 230	0.14 85	0.13 120

IPLGR	0.54 240	0.56 224	2.68 370	0.36 256	0.18 96	0.62 237	0.54 358	1.02 392	0.64 233	0.73 356	0.46 125	0.47 178	0.45 253	1.12 258	0.29 119	0.09 23	0.08 68	0.11 120	0.09 53	0.19 199	0.12 86

STrans-v2	0.67 314	0.56 224	2.64 365	0.27 58	0.23 183	0.57 155	0.33 264	0.96 349	0.69 278	0.92 391	0.85 362	0.89 365	0.93 390	1.83 349	1.21 373	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.09 53	0.11 29	0.12 86

TransformOpticalFlow	0.64 299	0.56 224	2.66 368	0.44 330	0.26 224	0.62 237	0.28 193	0.83 248	0.71 295	0.76 362	0.74 339	0.91 368	0.85 379	1.83 349	0.81 333	0.10 96	0.07 14	0.11 120	0.09 53	0.11 29	0.12 86

RYNet	0.70 329	0.56 224	2.25 299	0.35 238	0.41 356	0.86 377	0.43 316	0.94 332	0.82 365	0.62 302	0.53 189	0.91 368	0.60 320	2.70 431	1.00 352	0.14 265	0.11 204	0.16 304	0.14 230	0.25 269	0.27 324

FC-DCNN v2	1.54 436	0.58 228	2.80 388	0.44 330	0.39 341	2.05 447	0.66 387	1.90 447	1.84 444	2.79 458	2.97 453	4.41 458	3.07 454	2.65 426	2.30 422	0.29 393	0.26 380	0.31 397	0.30 373	0.32 328	0.38 386

FC-DCNN	1.49 434	0.59 229	2.88 392	0.44 330	0.39 341	1.97 444	0.66 387	1.67 441	1.70 439	2.72 457	2.89 450	4.22 454	2.97 453	2.55 421	2.19 417	0.29 393	0.26 380	0.31 397	0.30 373	0.32 328	0.39 390

MIM_Stereo	0.41 98	0.60 230	1.88 199	0.31 148	0.21 146	0.50 76	0.19 21	0.64 121	0.44 51	0.43 106	0.53 189	0.43 137	0.27 99	0.51 144	0.28 105	0.08 5	0.14 259	0.11 120	0.10 86	0.26 287	0.26 317

ssnet_v2	0.55 252	0.60 230	1.86 193	0.32 176	0.22 167	0.72 322	0.44 324	0.94 332	0.74 321	0.63 311	0.54 199	0.81 341	0.47 269	0.77 220	0.70 310	0.16 299	0.14 259	0.14 261	0.14 230	0.30 315	0.30 344

psmorigin	1.36 425	0.60 230	13.80 472	0.37 276	0.29 252	0.62 237	0.33 264	0.77 199	0.61 196	0.96 396	0.88 367	1.17 415	0.73 360	4.00 455	0.86 338	0.19 338	0.22 356	0.17 321	0.18 297	0.24 259	0.29 336

DPSNet	0.86 380	0.60 230	2.34 312	0.58 394	0.36 323	1.07 406	0.75 404	1.30 427	1.05 405	0.70 345	0.68 309	0.94 377	1.29 413	2.08 383	1.82 403	0.26 383	0.23 362	0.16 304	0.17 287	0.48 400	0.40 394

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 287	0.61 234	3.35 434	0.33 196	0.58 403	0.66 283	0.20 34	0.98 361	0.55 147	0.73 356	0.52 180	0.99 387	0.65 339	0.58 167	0.29 119	0.10 96	0.16 298	0.10 70	0.41 411	0.29 304	0.20 253

rvit_stereo_ft	0.31 28	0.61 234	1.18 22	0.32 176	0.21 146	0.28 4	0.27 178	0.55 83	0.48 86	0.23 19	0.27 26	0.28 58	0.26 83	0.32 37	0.25 81	0.13 228	0.09 127	0.11 120	0.11 143	0.13 66	0.14 135

H2IRNET	0.40 92	0.61 234	1.90 209	0.29 108	0.17 69	0.54 111	0.18 17	0.52 60	0.50 99	0.27 48	0.56 219	0.47 178	0.35 160	0.46 113	0.33 165	0.10 96	0.07 14	0.12 171	0.14 230	0.32 328	0.12 86

ToySt	0.44 129	0.61 234	1.89 206	0.29 108	0.18 96	0.55 123	0.35 275	0.67 137	0.53 130	0.39 88	0.50 164	0.59 239	0.43 242	0.51 144	0.49 250	0.10 96	0.12 228	0.13 227	0.16 271	0.24 259	0.19 239

CroCo-Stereo Lap2	0.33 40	0.61 234	1.47 67	0.32 176	0.38 339	0.23 2	0.22 69	0.58 94	0.46 69	0.22 12	0.27 26	0.29 65	0.23 49	0.32 37	0.26 88	0.09 23	0.09 127	0.10 70	0.08 36	0.21 221	0.14 135

psm_up	0.57 264	0.61 234	1.83 180	0.35 238	0.30 262	0.64 265	0.37 289	0.90 297	0.68 269	0.59 276	0.55 208	0.68 285	0.54 297	1.91 366	0.46 233	0.16 299	0.15 282	0.16 304	0.15 252	0.23 244	0.13 120

DualNet (step1)	0.59 274	0.62 240	1.93 221	0.27 58	0.22 167	0.68 301	0.31 233	0.93 324	0.66 260	0.57 247	0.51 168	0.55 212	0.45 253	1.11 255	0.38 192	0.61 422	0.14 259	0.87 432	0.56 427	0.25 269	0.23 289

test_sample9	0.94 390	0.62 240	1.93 221	0.27 58	0.22 167	0.68 301	0.31 233	0.93 324	0.66 260	0.57 247	0.51 168	0.55 212	0.45 253	1.91 366	2.55 427	0.61 422	4.16 466	0.87 432	0.56 427	0.25 269	0.23 289

test_sample8	1.12 405	0.62 240	1.93 221	0.27 58	0.22 167	0.68 301	0.31 233	0.95 344	0.61 196	1.18 417	0.56 219	2.53 441	1.31 416	1.91 366	2.55 427	0.61 422	4.16 466	0.87 432	0.56 427	0.25 269	0.23 289

gcap-zeroshot	0.41 98	0.62 240	1.78 143	0.31 148	0.32 285	0.69 307	0.21 51	0.74 167	0.52 112	0.43 106	0.35 68	0.62 251	0.24 56	0.41 84	0.24 70	0.09 23	0.16 298	0.09 30	0.31 378	0.08 1	0.09 23

GMOStereo	0.41 98	0.62 240	1.78 143	0.28 80	0.36 323	0.51 82	0.31 233	0.53 68	0.44 51	0.57 247	0.48 140	0.41 120	0.27 99	0.28 9	0.23 51	0.08 5	0.38 408	0.13 227	0.11 143	0.34 343	0.11 55

error version	0.41 98	0.62 240	1.78 143	0.28 80	0.36 323	0.51 82	0.31 233	0.53 68	0.44 51	0.57 247	0.48 140	0.41 120	0.27 99	0.28 9	0.23 51	0.08 5	0.38 408	0.13 227	0.11 143	0.34 343	0.11 55

test-v	0.41 98	0.62 240	1.78 143	0.28 80	0.36 323	0.51 82	0.31 233	0.53 68	0.44 51	0.57 247	0.48 140	0.41 120	0.27 99	0.28 9	0.23 51	0.08 5	0.38 408	0.13 227	0.11 143	0.34 343	0.11 55

THIR-Stereo	0.86 380	0.62 240	2.13 273	0.25 23	0.16 45	0.58 171	2.74 461	0.59 100	0.51 106	0.62 302	1.62 420	0.97 383	1.80 439	1.69 325	2.25 420	0.10 96	0.08 68	0.14 261	0.11 143	0.15 101	0.11 55

test-2	0.41 98	0.62 240	1.78 143	0.28 80	0.36 323	0.51 82	0.31 233	0.53 68	0.44 51	0.57 247	0.48 140	0.41 120	0.27 99	0.28 9	0.23 51	0.08 5	0.38 408	0.13 227	0.11 143	0.34 343	0.11 55

sAnonymous2	0.38 74	0.62 240	2.15 279	0.31 148	0.24 196	0.34 18	0.27 178	0.53 68	0.46 69	0.24 22	0.29 34	0.23 20	0.28 113	0.28 9	0.22 44	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.13 202	0.38 369	0.35 369

CroCo_RVC	0.38 74	0.62 240	2.15 279	0.31 148	0.24 196	0.34 18	0.27 178	0.53 68	0.46 69	0.24 22	0.29 34	0.23 20	0.28 113	0.28 9	0.22 44	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.13 202	0.38 369	0.35 369

DCRE	0.50 201	0.63 251	2.13 273	0.30 122	0.23 183	0.45 41	0.24 119	0.59 100	0.53 130	0.50 168	2.10 431	0.42 133	0.26 83	0.35 55	0.23 51	0.09 23	0.14 259	0.10 70	0.32 383	0.16 134	0.15 168

DGSMNet	2.89 454	0.63 251	3.18 423	3.43 467	4.17 465	2.57 455	6.98 468	0.97 357	0.83 369	0.56 236	1.86 426	0.79 336	0.62 333	1.64 318	1.39 384	4.61 465	5.01 468	5.17 469	4.71 468	4.44 469	4.19 468

ACVNet-DCA	0.42 113	0.64 253	2.07 258	0.35 238	0.14 17	0.76 339	0.25 134	0.76 189	0.52 112	0.31 60	0.38 84	0.24 27	0.38 185	0.69 201	0.19 6	0.10 96	0.24 365	0.11 120	0.09 53	0.12 40	0.14 135

xx1	0.46 156	0.64 253	2.07 258	0.35 238	0.14 17	0.76 339	0.25 134	0.74 167	1.01 401	0.31 60	0.38 84	0.46 170	0.36 166	0.69 201	0.19 6	0.10 96	0.24 365	0.12 171	0.12 175	0.12 40	0.14 135

1test111	0.44 129	0.64 253	2.07 258	0.35 238	0.14 17	0.76 339	0.25 134	0.76 189	0.52 112	0.31 60	0.38 84	0.24 27	0.38 185	0.96 238	0.30 133	0.10 96	0.24 365	0.11 120	0.09 53	0.12 40	0.14 135

cc1	0.47 170	0.64 253	2.07 258	0.35 238	0.14 17	0.76 339	0.25 134	0.74 167	1.01 401	0.31 60	0.38 84	0.24 27	0.38 185	0.69 201	0.19 6	0.10 96	0.24 365	0.11 120	0.09 53	0.25 269	0.40 394

tt1	0.44 129	0.64 253	1.83 180	0.35 238	0.14 17	0.76 339	0.25 134	0.74 167	0.88 380	0.31 60	0.37 76	0.25 35	0.35 160	0.63 182	0.19 6	0.10 96	0.24 365	0.11 120	0.09 53	0.25 269	0.36 377

G-Net	0.99 395	0.64 253	2.76 382	0.57 392	0.67 415	2.03 446	0.72 402	0.76 189	0.67 267	1.14 409	2.56 443	1.30 420	1.02 399	1.48 296	1.74 400	0.25 380	0.24 365	0.24 375	0.26 357	0.37 363	0.31 351

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 329	0.65 259	3.45 435	0.50 365	0.60 410	0.75 336	0.23 92	0.96 349	0.60 181	0.76 362	1.30 408	0.81 341	0.60 320	0.57 164	0.82 334	0.10 96	0.16 298	0.11 120	0.43 414	0.31 322	0.22 269

HHNet	0.60 279	0.65 259	2.60 362	0.36 256	0.25 211	0.64 265	0.61 379	0.64 121	0.62 214	0.55 226	1.13 400	0.32 77	0.60 320	0.42 89	1.79 402	0.15 281	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.18 179	0.15 168

OMP-Stereo	0.59 274	0.65 259	1.74 119	0.56 390	0.37 334	0.60 197	0.26 153	0.70 147	0.65 246	0.66 329	0.60 248	0.69 292	0.32 147	2.09 385	1.20 371	0.10 96	0.07 14	0.12 171	0.09 53	0.17 155	0.10 41

IIG-Stereo	0.59 274	0.65 259	1.74 119	0.54 382	0.23 183	0.61 217	0.21 51	0.73 163	0.65 246	0.64 320	0.69 316	0.69 292	0.38 185	2.09 385	1.39 384	0.11 151	0.07 14	0.11 120	0.09 53	0.15 101	0.09 23

DANet	0.80 368	0.65 259	2.21 289	1.19 442	0.48 382	0.74 330	1.25 439	0.89 291	1.53 434	0.89 388	0.71 330	0.96 380	0.56 306	1.83 349	0.96 344	0.18 324	0.16 298	0.19 346	0.16 271	0.26 287	0.29 336
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NOSS_ROB	0.64 299	0.65 259	1.62 93	0.46 348	0.25 211	0.67 289	0.30 221	0.93 324	0.77 347	0.59 276	0.57 226	0.77 328	0.38 185	2.78 435	0.44 229	0.23 368	0.24 365	0.28 388	0.26 357	0.27 295	0.39 390

anonymity	0.80 368	0.66 265	1.29 35	0.59 397	0.75 421	0.67 289	0.52 352	0.95 344	0.71 295	0.94 393	0.70 326	0.67 279	0.87 383	0.71 208	1.35 381	0.64 425	0.62 434	0.58 421	1.44 460	0.60 417	0.65 426

raft+_RVC	0.44 129	0.67 266	1.85 185	0.34 223	0.71 419	0.51 82	0.25 134	0.64 121	0.51 106	0.35 68	0.45 119	0.32 77	0.28 113	0.43 92	0.32 155	0.09 23	0.19 334	0.10 70	0.09 53	0.20 213	0.40 394

APVNet	0.70 329	0.67 266	2.71 374	0.38 290	0.36 323	0.85 375	0.43 316	0.91 307	0.68 269	0.55 226	0.69 316	0.75 322	0.55 302	2.31 397	0.78 327	0.17 313	0.17 314	0.24 375	0.19 316	0.33 336	0.23 289

model_zeroshot	0.44 129	0.68 268	1.97 243	0.28 80	0.18 96	0.69 307	0.21 51	0.63 120	0.40 30	1.00 398	0.34 64	0.42 133	0.20 24	0.69 201	0.24 70	0.10 96	0.22 356	0.10 70	0.22 338	0.12 40	0.10 41

raftrobust	0.38 74	0.68 268	1.54 80	0.32 176	0.46 378	0.52 99	0.21 51	0.56 86	0.42 40	0.52 187	0.35 68	0.31 69	0.33 150	0.37 68	0.30 133	0.10 96	0.11 204	0.08 4	0.07 15	0.21 221	0.19 239

RASNet	0.61 287	0.68 268	2.03 254	0.35 238	0.46 378	0.65 277	0.28 193	0.78 213	0.70 286	0.48 150	0.64 287	0.93 373	0.61 328	2.21 392	0.73 319	0.12 199	0.09 127	0.09 30	0.10 86	0.14 85	0.11 55

PASM	0.72 339	0.68 268	1.91 215	0.47 353	0.44 364	0.60 197	0.51 349	0.76 189	0.80 360	0.77 366	0.67 301	0.87 359	0.61 328	2.40 407	0.67 304	0.32 399	0.35 402	0.36 405	0.41 411	0.45 397	0.39 390

HGLStereo	0.54 240	0.69 272	2.00 246	0.35 238	0.40 349	0.66 283	0.30 221	0.83 248	0.62 214	0.57 247	0.69 316	0.69 292	0.54 297	1.07 249	0.55 269	0.13 228	0.13 244	0.13 227	0.11 143	0.19 199	0.17 208

S-Stereo	0.80 368	0.69 272	3.89 443	0.39 298	0.37 334	0.69 307	0.70 398	0.94 332	0.98 398	0.62 302	0.91 371	0.83 347	0.60 320	2.37 400	0.66 301	0.18 324	0.21 351	0.17 321	0.18 297	0.30 315	0.35 369

STTStereo	0.51 218	0.69 272	2.14 278	0.36 256	0.30 262	0.61 217	0.32 256	0.77 199	0.60 181	0.60 284	0.54 199	0.67 279	0.43 242	0.86 232	0.42 217	0.16 299	0.15 282	0.17 321	0.20 326	0.16 134	0.15 168

EDNetEfficient	1.27 419	0.70 275	4.05 448	0.64 404	0.98 434	0.94 389	1.40 447	0.85 262	1.75 441	2.34 452	1.33 411	1.05 399	2.21 445	1.58 310	4.15 451	0.15 281	0.19 334	0.14 261	0.27 361	0.38 369	0.32 356

DeepPruner_ROB	0.50 201	0.70 275	1.94 228	0.29 108	0.26 224	0.63 254	0.31 233	0.80 231	0.48 86	0.61 291	0.55 208	0.66 270	0.38 185	0.98 240	0.40 209	0.19 338	0.14 259	0.14 261	0.14 230	0.23 244	0.17 208

LMCR-Stereo	0.52 229	0.71 277	2.39 322	0.40 307	0.21 146	0.74 330	0.31 233	1.02 392	0.64 233	0.61 291	0.63 272	0.39 106	0.51 287	0.62 179	0.42 217	0.19 338	0.09 127	0.12 171	0.09 53	0.23 244	0.12 86

ADLNet	0.60 279	0.71 277	1.95 231	0.35 238	0.34 305	0.67 289	0.34 268	0.90 297	0.74 321	0.68 340	0.62 260	0.80 338	0.45 253	1.78 337	0.64 298	0.14 265	0.11 204	0.14 261	0.14 230	0.29 304	0.21 259

GwcNet	0.69 325	0.71 277	3.12 417	0.36 256	0.45 372	0.81 364	0.44 324	0.86 271	0.84 371	0.60 284	0.74 339	0.82 345	0.49 282	1.65 319	0.66 301	0.16 299	0.15 282	0.15 287	0.15 252	0.31 322	0.24 299

ETE_ROB	0.60 279	0.71 277	1.55 82	0.37 276	0.25 211	0.69 307	0.51 349	1.47 433	0.70 286	0.80 370	0.69 316	0.85 353	0.49 282	1.36 278	0.58 284	0.16 299	0.13 244	0.19 346	0.16 271	0.21 221	0.23 289

StereoVision	0.45 147	0.72 281	1.94 228	0.33 196	0.32 285	0.47 57	0.26 153	0.68 140	0.57 160	0.32 66	0.89 369	0.45 157	0.27 99	0.49 135	0.36 181	0.13 228	0.15 282	0.16 304	0.15 252	0.19 199	0.13 120

Sa-1000	0.51 218	0.72 281	1.90 209	0.31 148	0.60 410	0.60 197	0.31 233	0.94 332	0.71 295	0.52 187	0.83 355	0.42 133	0.33 150	0.68 195	0.28 105	0.10 96	0.09 127	0.13 227	0.29 367	0.29 304	0.10 41

XPNet_ROB	0.61 287	0.72 281	1.66 99	0.37 276	0.27 236	0.67 289	0.47 342	0.89 291	0.71 295	0.78 368	0.70 326	0.81 341	0.53 294	1.70 326	0.76 323	0.21 352	0.16 298	0.16 304	0.15 252	0.20 213	0.21 259

GANet-RSSM	0.55 252	0.73 284	1.90 209	0.36 256	0.26 224	0.59 187	0.27 178	0.78 213	0.52 112	0.47 132	0.57 226	0.63 254	0.45 253	1.92 370	0.43 225	0.14 265	0.10 159	0.25 380	0.11 143	0.34 343	0.14 135

BEATNet_4x	0.47 170	0.73 284	1.91 215	0.33 196	0.15 31	0.56 137	0.25 134	0.85 262	0.58 170	0.54 209	0.51 168	0.57 230	0.42 232	0.57 164	0.61 290	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.09 53	0.20 213	0.16 191

edge stereo	0.81 374	0.73 284	3.30 430	0.37 276	1.21 447	0.62 237	0.39 299	0.93 324	0.79 357	0.80 370	0.88 367	1.14 411	0.71 354	2.18 390	0.71 312	0.21 352	0.20 343	0.26 383	0.18 297	0.38 369	0.26 317

SACVNet	0.60 279	0.74 287	1.90 209	0.37 276	0.28 246	0.64 265	0.37 289	0.86 271	0.61 196	0.65 327	0.62 260	0.69 292	0.44 249	2.08 383	0.42 217	0.18 324	0.14 259	0.16 304	0.15 252	0.38 369	0.24 299

GwcNet-ADL	0.50 201	0.74 287	2.90 399	0.31 148	0.20 136	0.58 171	0.29 214	0.87 280	0.64 233	0.47 132	0.47 128	0.56 224	0.33 150	0.46 113	0.46 233	0.13 228	0.12 228	0.09 30	0.09 53	0.14 85	0.21 259

SA	0.50 201	0.75 289	1.95 231	0.31 148	0.61 412	0.57 155	0.31 233	0.91 307	0.73 317	0.42 101	0.62 260	0.38 102	0.47 269	0.68 195	0.29 119	0.09 23	0.09 127	0.13 227	0.32 383	0.30 315	0.10 41

RAFT_CTSACE	0.46 156	0.76 290	2.07 258	0.35 238	0.30 262	0.54 111	0.30 221	0.61 111	0.48 86	0.49 161	0.76 344	0.55 212	0.36 166	0.58 167	0.22 44	0.08 5	0.13 244	0.11 120	0.10 86	0.41 383	0.08 13

TRStereo	0.53 235	0.76 290	2.38 320	0.42 321	0.29 252	0.69 307	0.23 92	1.81 444	0.55 147	0.36 72	0.32 53	0.47 178	0.40 205	0.46 113	0.25 81	0.12 199	0.11 204	0.11 120	0.41 411	0.13 66	0.32 356

CFNet-ft	0.51 218	0.76 290	1.79 162	0.28 80	0.30 262	0.63 254	0.28 193	0.66 128	0.55 147	0.45 122	0.57 226	0.74 317	0.41 216	1.46 288	0.42 217	0.14 265	0.10 159	0.28 388	0.13 202	0.18 179	0.14 135

CFNet_RVC	0.51 218	0.76 290	1.79 162	0.28 80	0.30 262	0.63 254	0.28 193	0.66 128	0.55 147	0.45 122	0.57 226	0.74 317	0.41 216	1.46 288	0.42 217	0.14 265	0.10 159	0.28 388	0.13 202	0.18 179	0.14 135

HSM	0.62 292	0.76 290	1.72 114	0.30 122	0.29 252	0.64 265	0.28 193	0.94 332	0.62 214	0.58 263	0.57 226	1.40 423	0.64 337	2.59 423	0.42 217	0.11 151	0.08 68	0.10 70	0.08 36	0.14 85	0.11 55

iResNet	0.51 218	0.76 290	2.59 359	0.41 313	0.17 69	0.64 265	0.27 178	0.82 242	0.70 286	0.57 247	0.64 287	0.43 137	0.36 166	0.70 206	0.52 260	0.10 96	0.07 14	0.09 30	0.08 36	0.21 221	0.13 120

LALA_ROB	0.60 279	0.76 290	1.69 103	0.36 256	0.29 252	0.79 356	0.55 361	0.94 332	0.77 347	0.81 375	0.67 301	0.94 377	0.49 282	0.99 241	0.73 319	0.21 352	0.15 282	0.20 354	0.18 297	0.23 244	0.21 259

CBMV	0.71 336	0.76 290	2.64 365	0.33 196	0.20 136	0.78 352	0.79 408	0.98 361	0.78 352	0.85 385	0.71 330	0.86 357	1.10 407	1.46 288	0.62 292	0.18 324	0.20 343	0.21 360	0.19 316	0.25 269	0.33 363
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
fff	0.43 119	0.77 298	1.95 231	0.24 11	0.13 9	0.51 82	0.22 69	0.77 199	0.75 334	0.54 209	0.47 128	0.31 69	0.65 339	0.36 61	0.34 172	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.07 15	0.08 1	0.22 269

ADStereo(finetuned)	0.45 147	0.77 298	2.12 271	0.25 23	0.14 17	0.51 82	0.22 69	0.77 199	0.72 303	0.54 209	0.48 140	0.31 69	0.76 367	0.37 68	0.38 192	0.09 23	0.07 14	0.09 30	0.07 15	0.13 66	0.23 289

XX-TBD	0.34 47	0.77 298	1.75 125	0.34 223	0.13 9	0.51 82	0.17 11	0.43 16	0.50 99	0.37 76	0.49 157	0.23 20	0.18 14	0.28 9	0.24 70	0.10 96	0.07 14	0.08 4	0.06 8	0.09 10	0.07 3

DCANet	0.42 113	0.77 298	1.95 231	0.25 23	0.14 17	0.51 82	0.22 69	0.77 199	0.72 303	0.54 209	0.48 140	0.31 69	0.41 216	0.36 61	0.39 203	0.09 23	0.07 14	0.09 30	0.07 15	0.13 66	0.23 289

csc	0.43 119	0.77 298	1.95 231	0.24 11	0.13 9	0.51 82	0.22 69	0.77 199	0.75 334	0.54 209	0.47 128	0.31 69	0.65 339	0.36 61	0.34 172	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.07 15	0.08 1	0.22 269

cscssc	0.43 119	0.77 298	1.95 231	0.24 11	0.13 9	0.51 82	0.22 69	0.77 199	0.75 334	0.54 209	0.47 128	0.31 69	0.65 339	0.36 61	0.34 172	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.07 15	0.08 1	0.22 269

SHD	0.72 339	0.77 298	2.36 318	0.45 344	0.40 349	0.71 316	0.32 256	1.02 392	1.25 422	1.07 403	0.84 358	0.90 367	0.73 360	1.09 251	0.98 346	0.21 352	0.18 324	0.20 354	0.21 331	0.32 328	0.31 351

FBW_ROB	0.83 376	0.77 298	1.77 138	0.44 330	0.30 262	0.87 381	0.46 334	1.10 411	0.91 387	0.81 375	0.75 342	1.01 390	0.61 328	3.66 453	1.23 375	0.26 383	0.23 362	0.36 405	0.25 351	0.27 295	0.62 423

AACVNet	0.54 240	0.78 306	1.73 115	0.36 256	0.21 146	0.57 155	0.25 134	0.71 150	0.51 106	0.55 226	0.59 235	0.64 262	0.41 216	2.13 387	0.41 215	0.14 265	0.11 204	0.14 261	0.11 143	0.33 336	0.15 168

ELAS_RVC	1.37 427	0.78 306	3.21 426	0.55 388	0.50 385	1.49 423	2.48 459	1.48 434	1.71 440	2.13 446	2.09 430	2.07 435	2.56 449	1.90 365	2.02 409	0.35 403	0.36 404	0.37 409	0.34 390	0.49 402	0.47 407
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 395	0.79 308	2.43 331	0.39 298	0.32 285	1.50 424	1.90 454	0.92 316	0.97 395	1.26 424	1.27 405	1.00 389	1.42 426	1.14 261	3.31 441	0.17 313	0.14 259	0.22 362	0.21 331	0.30 315	0.22 269

ELAS	1.39 428	0.79 308	2.86 391	0.53 379	0.50 385	2.81 456	2.20 456	1.61 440	1.50 433	2.28 451	2.35 438	1.82 431	2.13 443	1.73 330	2.22 418	0.35 403	0.37 406	0.35 403	0.35 393	0.49 402	0.47 407
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MyStereo8	0.54 240	0.80 310	2.76 382	0.32 176	0.33 298	0.71 316	0.20 34	0.87 280	0.57 160	0.51 180	0.59 235	0.50 194	0.33 150	0.68 195	0.55 269	0.10 96	0.29 389	0.10 70	0.13 202	0.21 221	0.34 367

SDNR	1.22 417	0.80 310	2.71 374	0.33 196	1.48 455	1.98 445	0.23 92	1.93 448	2.44 449	0.89 388	2.52 441	1.36 421	0.51 287	3.65 452	1.93 405	0.30 396	0.31 395	0.22 362	0.16 271	0.33 336	0.36 377

aanetorigin	0.77 360	0.80 310	2.59 359	0.43 325	0.44 364	0.58 171	1.01 426	0.57 89	0.68 269	1.53 436	1.23 403	0.81 341	1.08 405	1.07 249	1.07 361	0.18 324	0.15 282	0.17 321	0.21 331	0.54 411	0.30 344

hitnet-ft	0.67 314	0.80 310	1.90 209	0.28 80	0.22 167	0.69 307	0.36 282	0.85 262	0.65 246	0.56 236	0.84 358	1.03 394	0.95 395	2.32 398	0.55 269	0.23 368	0.14 259	0.41 413	0.13 202	0.24 259	0.17 208

CVANet_RVC	0.65 307	0.80 310	2.13 273	0.36 256	0.26 224	0.62 237	0.42 310	0.84 258	0.72 303	0.69 342	0.68 309	0.68 285	0.52 292	2.64 425	0.42 217	0.19 338	0.12 228	0.22 362	0.17 287	0.37 363	0.15 168

TestStereo1	0.49 192	0.81 315	1.85 185	0.39 298	0.57 401	0.56 137	0.34 268	0.75 177	0.69 278	0.44 112	0.63 272	0.35 90	0.42 232	0.64 184	0.29 119	0.10 96	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.33 336	0.26 317

SA-5K	0.49 192	0.81 315	1.85 185	0.39 298	0.57 401	0.56 137	0.34 268	0.75 177	0.69 278	0.44 112	0.63 272	0.35 90	0.42 232	0.64 184	0.29 119	0.10 96	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.33 336	0.26 317

MIPNet	0.83 376	0.81 315	2.40 324	0.61 401	0.18 96	1.48 422	1.39 446	1.60 439	0.74 321	1.94 441	0.85 362	0.73 311	1.68 435	0.87 233	0.31 145	0.09 23	0.08 68	0.11 120	0.32 383	0.25 269	0.12 86

cf-r	0.53 235	0.81 315	2.15 279	0.33 196	0.28 246	0.60 197	0.28 193	0.78 213	0.64 233	0.51 180	0.60 248	0.75 322	0.40 205	1.32 274	0.43 225	0.13 228	0.09 127	0.11 120	0.12 175	0.15 101	0.14 135

PSMNet-RSSM	0.53 235	0.82 319	1.78 143	0.31 148	0.25 211	0.58 171	0.28 193	0.84 258	0.60 181	0.50 168	0.61 255	0.67 279	0.43 242	1.68 323	0.42 217	0.15 281	0.10 159	0.14 261	0.16 271	0.15 101	0.13 120

RP	0.67 314	0.82 319	1.94 228	0.43 325	0.44 364	0.65 277	0.45 331	0.89 291	0.82 365	0.66 329	0.92 372	0.99 387	0.76 367	1.55 303	0.66 301	0.25 380	0.18 324	0.23 369	0.20 326	0.31 322	0.22 269

UCFNet_RVC	0.48 175	0.82 319	1.85 185	0.30 122	0.27 236	0.64 265	0.26 153	0.74 167	0.55 147	0.48 150	0.53 189	0.63 254	0.41 216	0.88 234	0.38 192	0.15 281	0.10 159	0.17 321	0.17 287	0.18 179	0.15 168

Nwc_Net	0.68 321	0.83 322	2.53 347	0.41 313	0.39 341	0.77 347	0.38 295	1.01 389	0.70 286	0.60 284	0.99 384	0.98 384	0.68 349	1.41 281	0.63 294	0.23 368	0.15 282	0.23 369	0.25 351	0.23 244	0.18 227

WCMA_ROB	1.12 405	0.83 322	2.66 368	0.58 394	0.34 305	1.17 414	0.71 399	0.93 324	0.94 391	1.74 439	2.63 446	3.09 447	1.71 437	1.70 326	1.84 404	0.26 383	0.21 351	0.20 354	0.21 331	0.28 301	0.43 401

raft_robust	0.55 252	0.84 324	1.73 115	0.28 80	0.54 394	0.53 106	0.25 134	0.88 285	0.75 334	0.48 150	0.46 125	0.76 326	0.75 366	1.46 288	0.27 96	0.09 23	0.10 159	0.10 70	0.30 373	0.26 287	0.16 191

IPLG	0.69 325	0.84 324	2.43 331	0.35 238	0.21 146	1.65 432	0.61 379	1.36 430	0.58 170	1.39 431	0.51 168	0.37 95	0.87 383	1.41 281	0.36 181	0.09 23	0.07 14	0.14 261	0.12 175	0.32 328	0.11 55

ADLNet2	0.68 321	0.84 324	3.19 424	0.33 196	0.36 323	0.64 265	0.37 289	0.89 291	0.79 357	0.54 209	0.65 296	0.93 373	0.48 277	2.07 382	0.56 276	0.13 228	0.11 204	0.11 120	0.11 143	0.33 336	0.18 227

GANet	0.75 353	0.84 324	2.01 247	0.40 307	0.25 211	0.74 330	0.66 387	0.87 280	0.73 317	0.71 349	1.07 396	0.84 350	0.59 318	2.71 433	1.15 368	0.17 313	0.16 298	0.44 416	0.16 271	0.31 322	0.20 253

PVD	0.90 385	0.85 328	2.15 279	0.53 379	0.50 385	0.99 394	0.56 366	1.15 419	1.64 437	1.41 432	1.41 415	1.11 409	1.13 409	1.35 277	1.31 378	0.26 383	0.28 388	0.28 388	0.26 357	0.37 363	0.49 410

RAFT+CT+SA	0.50 201	0.86 329	1.82 175	0.37 276	0.75 421	0.54 111	0.34 268	0.77 199	0.63 225	0.38 82	0.55 208	0.34 86	0.29 126	0.68 195	0.27 96	0.09 23	0.07 14	0.11 120	0.51 421	0.29 304	0.41 399

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 113	0.86 329	1.78 143	0.28 80	0.17 69	0.52 99	0.20 34	0.62 115	0.61 196	0.50 168	0.61 255	0.39 106	0.32 147	0.35 55	0.30 133	0.07 1	0.10 159	0.09 30	0.09 53	0.35 351	0.10 41

DeepPrunerF	0.86 380	0.86 329	2.91 400	0.45 344	0.50 385	0.64 265	0.48 345	1.14 416	2.64 453	0.63 311	0.61 255	0.65 265	0.62 333	2.21 392	1.31 378	0.23 368	0.19 334	0.30 396	0.28 364	0.36 356	0.25 308

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 264	0.87 332	2.11 268	0.32 176	0.30 262	0.84 371	0.40 301	0.88 285	0.72 303	0.65 327	0.73 336	0.66 270	0.57 311	0.93 235	0.71 312	0.13 228	0.07 14	0.10 70	0.08 36	0.15 101	0.14 135

test_5	0.51 218	0.87 332	1.99 244	0.37 276	0.65 414	0.58 171	0.35 275	0.78 213	0.62 214	0.48 150	0.55 208	0.45 157	0.40 205	0.72 210	0.30 133	0.09 23	0.07 14	0.12 171	0.12 175	0.33 336	0.38 386

GEStereo_RVC	0.54 240	0.87 332	1.95 231	0.47 353	0.25 211	0.62 237	0.37 289	1.00 381	0.74 321	0.53 197	0.54 199	0.59 239	0.44 249	1.10 252	0.46 233	0.15 281	0.11 204	0.12 171	0.10 86	0.26 287	0.19 239

fast-acv-ft	0.63 295	0.88 335	3.10 414	0.38 290	0.30 262	0.79 356	0.48 345	0.69 142	0.72 303	0.58 263	0.78 348	0.76 326	0.60 320	0.67 194	0.73 319	0.15 281	0.15 282	0.18 340	0.17 287	0.37 363	0.16 191

RALCasStereoNet	0.45 147	0.88 335	1.85 185	0.30 122	0.26 224	0.49 71	0.26 153	0.58 94	0.51 106	0.36 72	0.48 140	0.36 93	0.28 113	0.55 161	0.34 172	0.10 96	0.53 428	0.09 30	0.08 36	0.25 269	0.34 367

StereoDRNet	0.64 299	0.88 335	2.35 315	0.41 313	0.45 372	0.73 327	0.47 342	0.94 332	0.74 321	0.75 359	0.54 199	0.74 317	0.47 269	1.70 326	0.72 316	0.15 281	0.14 259	0.15 287	0.14 230	0.20 213	0.19 239

SPstereo	0.34 47	0.89 338	1.76 129	0.26 45	0.12 3	0.52 99	0.14 2	0.49 41	0.38 19	0.29 55	0.30 42	0.29 65	0.22 39	0.30 23	0.20 24	0.09 23	0.17 314	0.09 30	0.07 15	0.21 221	0.11 55

rafts_anoy	0.43 119	0.89 338	1.96 240	0.32 176	0.30 262	0.48 65	0.24 119	0.62 115	0.49 92	0.37 76	0.38 84	0.33 82	0.30 134	0.51 144	0.34 172	0.10 96	0.39 414	0.13 227	0.15 252	0.17 155	0.15 168

MLCV	0.48 175	0.89 338	1.85 185	0.29 108	0.14 17	0.59 187	0.23 92	0.72 155	0.59 177	0.66 329	0.66 298	0.55 212	0.36 166	1.03 246	0.49 250	0.09 23	0.06 1	0.09 30	0.07 15	0.19 199	0.11 55

LL-Strereo2	0.41 98	0.90 341	1.83 180	0.44 330	0.24 196	0.54 111	0.27 178	0.58 94	0.45 64	0.41 97	0.33 58	0.44 148	0.21 30	0.44 98	0.34 172	0.09 23	0.08 68	0.16 304	0.14 230	0.17 155	0.17 208

CBFPSM	0.56 258	0.91 342	1.82 175	0.28 80	0.23 183	0.71 316	0.37 289	0.72 155	0.64 233	0.50 168	0.49 157	1.03 394	0.83 375	0.62 179	1.35 381	0.10 96	0.12 228	0.10 70	0.10 86	0.18 179	0.19 239

RAFT	0.45 147	0.92 343	1.59 86	0.34 223	0.19 121	0.46 54	0.35 275	0.65 126	0.49 92	0.49 161	0.49 157	0.70 302	0.40 205	0.47 120	0.32 155	0.11 151	0.16 298	0.14 261	0.13 202	0.51 406	0.13 120

AF-Net	0.69 325	0.92 343	2.21 289	0.41 313	0.40 349	0.68 301	0.40 301	1.02 392	0.86 374	0.69 342	1.03 391	1.04 397	0.84 378	1.19 265	0.78 327	0.22 365	0.14 259	0.25 380	0.17 287	0.30 315	0.18 227

TDLM	0.67 314	0.92 343	1.76 129	0.37 276	0.24 196	0.66 283	0.56 366	0.82 242	0.74 321	1.16 410	0.62 260	0.61 247	0.48 277	2.70 431	0.50 255	0.20 346	0.11 204	0.35 403	0.14 230	0.32 328	0.16 191

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 252	0.92 343	2.36 318	0.38 290	0.37 334	0.60 197	0.28 193	0.82 242	0.62 214	0.62 302	0.55 208	0.72 307	0.45 253	1.00 242	0.43 225	0.15 281	0.11 204	0.14 261	0.14 230	0.15 101	0.16 191
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HITNet	0.46 156	0.92 343	2.09 264	0.33 196	0.14 17	0.55 123	0.22 69	0.83 248	0.56 157	0.51 180	0.49 157	0.48 189	0.37 179	0.48 125	0.54 268	0.09 23	0.06 1	0.10 70	0.08 36	0.23 244	0.09 23
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
SGM_RVC	1.89 443	0.92 343	2.50 344	0.96 432	0.93 433	1.63 430	1.37 444	1.52 437	12.43 467	1.85 440	1.69 422	2.40 440	1.74 438	2.81 438	1.71 398	0.53 416	0.47 423	0.42 414	0.47 417	0.74 424	0.74 429
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
iinet-f	0.57 264	0.93 349	2.27 302	0.31 148	0.25 211	0.83 369	0.33 264	0.81 235	0.65 246	0.54 209	0.63 272	0.73 311	0.67 346	0.73 211	0.67 304	0.13 228	0.13 244	0.11 120	0.10 86	0.43 389	0.16 191

Consistency-Raft	0.88 383	0.93 349	3.23 428	0.99 433	0.64 413	0.77 347	0.55 361	0.98 361	0.97 395	0.61 291	1.03 391	0.65 265	1.05 402	0.79 225	1.38 383	0.44 409	0.46 420	0.51 419	0.58 432	0.65 419	0.47 407

GwcNet-RSSM	0.57 264	0.94 351	2.13 273	0.32 176	0.25 211	0.60 197	0.30 221	0.80 231	0.66 260	0.52 187	0.64 287	0.71 305	0.40 205	1.79 341	0.50 255	0.13 228	0.09 127	0.12 171	0.12 175	0.21 221	0.15 168

NCC-stereo	0.79 366	0.94 351	2.42 327	0.59 397	0.45 372	1.90 439	0.46 334	0.99 373	0.72 303	0.64 320	0.84 358	0.91 368	0.73 360	1.80 345	1.00 352	0.27 388	0.19 334	0.23 369	0.31 378	0.24 259	0.22 269

Abc-Net	0.79 366	0.94 351	2.42 327	0.59 397	0.45 372	1.90 439	0.46 334	0.99 373	0.72 303	0.64 320	0.84 358	0.91 368	0.73 360	1.80 345	1.00 352	0.27 388	0.19 334	0.23 369	0.31 378	0.24 259	0.22 269
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.65 307	0.94 351	1.96 240	0.43 325	0.30 262	0.71 316	0.68 393	0.84 258	0.65 246	0.70 345	0.60 248	0.86 357	0.54 297	1.56 304	0.57 279	0.20 346	0.16 298	0.67 426	0.25 351	0.22 235	0.24 299

NaN_ROB	1.14 407	0.94 351	2.96 402	0.53 379	0.56 399	1.13 410	0.99 422	0.98 361	1.00 399	1.09 405	0.87 365	0.77 328	1.06 404	5.90 462	2.72 429	0.16 299	0.23 362	0.16 304	0.24 343	0.22 235	0.36 377

PWC_ROB	0.70 329	0.94 351	1.88 199	0.39 298	0.39 341	0.62 237	0.30 221	0.98 361	0.94 391	0.91 390	1.29 407	0.77 328	0.62 333	1.62 317	1.03 359	0.18 324	0.11 204	0.18 340	0.13 202	0.51 406	0.22 269

FINET	0.65 307	0.95 357	3.06 411	0.35 238	0.40 349	0.58 171	0.48 345	0.92 316	1.10 412	0.57 247	0.68 309	0.47 178	0.44 249	1.15 263	0.60 288	0.23 368	0.21 351	0.17 321	0.15 252	0.26 287	0.25 308

NVStereoNet_ROB	1.16 411	0.95 357	2.54 353	0.58 394	0.55 397	0.78 352	0.63 385	1.00 381	1.08 410	1.03 400	4.07 459	1.48 426	1.22 411	2.88 439	1.27 377	0.50 415	0.46 420	0.54 420	0.62 435	0.50 404	0.63 425
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
4D-IteraStereo	0.44 129	0.96 359	2.63 363	0.27 58	0.30 262	0.45 41	0.25 134	0.52 60	0.50 99	0.40 90	0.31 49	0.40 114	0.19 18	0.35 55	0.32 155	0.09 23	0.06 1	0.12 171	0.11 143	0.19 199	0.30 344

Wz-Net-LNSev	0.59 274	0.96 359	2.47 338	0.34 223	0.37 334	0.79 356	0.44 324	0.86 271	0.77 347	0.61 291	0.67 301	0.79 336	0.56 306	0.64 184	0.62 292	0.15 281	0.14 259	0.12 171	0.12 175	0.18 179	0.19 239

dd	0.42 113	0.96 359	1.77 138	0.31 148	0.17 69	0.57 155	0.26 153	0.49 41	0.68 269	0.41 97	0.40 97	0.34 86	0.27 99	0.45 107	0.40 209	0.17 313	0.10 159	0.13 227	0.12 175	0.21 221	0.12 86

AFF-stereo	0.44 129	0.96 359	1.78 143	0.31 148	0.15 31	0.50 76	0.21 51	0.64 121	0.63 225	0.47 132	0.64 287	0.49 191	0.34 158	0.46 113	0.31 145	0.08 5	0.09 127	0.10 70	0.10 86	0.37 363	0.10 41

DMCA-RVC	0.62 292	0.96 359	2.63 363	0.36 256	0.90 430	0.56 137	0.31 233	0.69 142	0.57 160	0.68 340	0.52 180	0.59 239	0.56 306	1.23 269	0.53 264	0.16 299	0.38 408	0.20 354	0.15 252	0.20 213	0.15 168

ADCRef	0.80 368	0.96 359	2.29 305	0.37 276	0.35 316	0.96 391	0.51 349	0.87 280	0.75 334	0.88 386	0.83 355	0.61 247	1.36 421	1.02 244	3.27 440	0.13 228	0.11 204	0.17 321	0.19 316	0.25 269	0.21 259

CFNet	0.58 269	0.96 359	1.78 143	0.33 196	0.25 211	0.63 254	0.22 69	0.88 285	0.75 334	0.46 130	0.59 235	0.58 237	0.40 205	2.29 396	0.48 245	0.12 199	0.09 127	0.15 287	0.14 230	0.30 315	0.15 168

MSMD_ROB	1.34 423	0.96 359	2.38 320	0.39 298	0.32 285	1.96 442	0.62 383	0.91 307	1.43 430	2.94 460	2.60 444	4.77 460	1.95 441	2.43 411	1.33 380	0.29 393	0.26 380	0.32 400	0.32 383	0.30 315	0.30 344

Wz-Net-MNSev	0.65 307	0.97 367	2.19 287	0.36 256	0.33 298	0.90 384	0.60 376	0.92 316	0.81 364	0.75 359	0.72 334	0.73 311	0.65 339	1.39 279	0.71 312	0.16 299	0.13 244	0.14 261	0.14 230	0.24 259	0.18 227

RGC	0.71 336	0.97 367	2.18 286	0.44 330	0.44 364	0.73 327	0.40 301	0.94 332	0.71 295	0.71 349	1.04 394	1.01 390	0.71 354	1.74 332	0.70 310	0.23 368	0.18 324	0.28 388	0.26 357	0.29 304	0.27 324

SAMSARA	0.91 386	0.97 367	2.22 293	0.80 418	0.58 403	1.32 416	1.31 441	1.01 389	0.94 391	1.36 427	0.87 365	1.38 422	0.90 388	1.72 329	1.02 357	0.24 375	0.30 393	0.22 362	0.25 351	0.36 356	0.35 369

DispNO	0.67 314	0.98 370	2.58 357	0.31 148	0.27 236	0.59 187	0.29 214	0.83 248	0.68 269	0.53 197	0.79 351	0.83 347	0.47 269	2.46 413	0.68 307	0.12 199	0.10 159	0.19 346	0.31 378	0.16 134	0.17 208

RALAANet	0.43 119	0.98 370	1.90 209	0.32 176	0.23 183	0.48 65	0.19 21	0.67 137	0.53 130	0.48 150	0.45 119	0.39 106	0.30 134	0.48 125	0.37 186	0.10 96	0.08 68	0.11 120	0.14 230	0.27 295	0.10 41

EDNetEfficientorigin	8.18 467	0.98 370	145.96 488	0.51 369	0.89 429	0.72 322	0.48 345	0.85 262	1.56 436	2.12 443	1.49 416	1.29 417	1.31 416	1.83 349	2.13 416	0.13 228	0.12 228	0.17 321	0.18 297	0.39 377	0.45 404

XQC	0.73 348	0.98 370	2.39 322	0.46 348	0.35 316	0.81 364	0.46 334	1.00 381	1.00 399	0.80 370	0.69 316	0.88 363	0.74 365	1.32 274	1.20 371	0.24 375	0.16 298	0.23 369	0.20 326	0.41 383	0.33 363

GMStereo	0.38 74	0.99 374	1.91 215	0.27 58	0.16 45	0.39 31	0.23 92	0.47 32	0.62 214	0.38 82	0.34 64	0.25 35	0.25 69	0.39 77	0.29 119	0.14 265	0.08 68	0.10 70	0.12 175	0.15 101	0.11 55
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCPNet	0.99 395	0.99 374	3.93 446	0.37 276	0.68 416	1.36 418	0.62 383	0.87 280	0.76 343	0.78 368	0.81 352	1.08 403	1.18 410	1.14 261	2.49 426	0.21 352	0.69 443	0.21 360	0.95 451	0.29 304	0.37 383

RTSC	0.72 339	1.00 376	2.22 293	0.40 307	0.29 252	0.82 367	0.31 233	0.96 349	1.10 412	0.92 391	0.81 352	0.78 331	0.58 315	1.23 269	1.55 393	0.18 324	0.17 314	0.14 261	0.17 287	0.43 389	0.30 344

PA-Net	0.84 378	1.00 376	3.49 436	0.63 403	0.40 349	0.70 314	0.52 352	0.86 271	0.84 371	0.52 187	0.59 235	0.70 302	0.54 297	2.35 399	2.23 419	0.17 313	0.27 386	0.19 346	0.28 364	0.22 235	0.36 377
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.68 321	1.00 376	2.09 264	0.33 196	0.25 211	0.58 171	0.32 256	0.81 235	0.80 360	0.61 291	0.94 376	0.80 338	0.41 216	2.46 413	1.02 357	0.36 405	0.14 259	0.10 70	0.09 53	0.23 244	0.22 269

PS-NSSS	0.63 295	1.00 376	1.81 169	0.30 122	0.31 278	0.63 254	0.34 268	0.98 361	0.69 278	0.54 209	0.74 339	0.51 197	0.41 216	2.43 411	0.48 245	0.24 375	0.17 314	0.27 384	0.18 297	0.27 295	0.21 259

iRaft-Stereo_5w	0.54 240	1.01 380	2.08 263	0.27 58	0.21 146	0.49 71	0.28 193	0.73 163	0.58 170	0.40 90	0.61 255	0.62 251	0.46 264	1.78 337	0.47 242	0.09 23	0.07 14	0.11 120	0.10 86	0.39 377	0.12 86

dad	0.51 218	1.01 380	1.74 119	0.29 108	0.19 121	0.60 197	0.26 153	0.52 60	0.75 334	0.63 311	0.63 272	0.63 254	0.33 150	0.85 231	0.47 242	0.27 388	0.15 282	0.40 412	0.18 297	0.22 235	0.14 135

PSMNet_ROB	0.66 311	1.01 380	2.33 310	0.38 290	0.31 278	0.72 322	0.55 361	0.86 271	0.69 278	0.54 209	0.60 248	0.75 322	0.47 269	2.00 377	0.82 334	0.17 313	0.13 244	0.19 346	0.19 316	0.24 259	0.27 324

UDGNet	0.44 129	1.02 383	1.74 119	0.35 238	0.19 121	0.58 171	0.23 92	0.49 41	0.66 260	0.41 97	0.38 84	0.34 86	0.29 126	0.53 154	0.30 133	0.24 375	0.10 159	0.37 409	0.19 316	0.27 295	0.15 168

AASNet	0.56 258	1.03 384	2.34 312	0.37 276	0.33 298	0.65 277	0.29 214	0.96 349	0.73 317	0.54 209	0.60 248	0.55 212	0.38 185	0.59 171	0.58 284	0.14 265	0.12 228	0.13 227	0.10 86	0.43 389	0.24 299

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 360	1.04 385	2.06 256	0.94 429	0.35 316	0.89 383	0.40 301	0.85 262	0.63 225	0.55 226	0.63 272	0.75 322	0.38 185	2.38 403	0.48 245	1.10 444	0.31 395	0.36 405	0.21 331	0.53 410	0.55 417

pmcnn	1.32 421	1.05 386	2.77 384	0.74 413	1.43 450	0.72 322	0.56 366	0.96 349	0.91 387	0.99 397	2.92 452	6.01 464	0.70 352	2.38 403	3.32 442	0.13 228	0.10 159	0.08 4	0.06 8	0.34 343	0.22 269

PDISCO_ROB	0.75 353	1.06 387	2.11 268	0.64 404	0.59 405	1.13 410	0.43 316	1.14 416	1.05 405	0.64 320	0.71 330	0.96 380	0.61 328	1.21 266	0.76 323	0.37 406	0.18 324	0.27 384	0.24 343	0.56 413	0.32 356

PWCDC_ROB	0.72 339	1.06 387	2.09 264	0.47 353	0.36 323	0.78 352	0.26 153	0.98 361	1.34 426	0.61 291	2.07 429	0.64 262	0.61 328	0.83 227	0.71 312	0.31 398	0.14 259	0.15 287	0.12 175	0.60 417	0.21 259

Syn2CoEx	0.70 329	1.07 389	2.74 380	0.43 325	0.30 262	0.64 265	0.42 310	0.99 373	0.78 352	0.62 302	0.78 348	0.74 317	0.72 357	1.92 370	0.61 290	0.20 346	0.17 314	0.19 346	0.15 252	0.29 304	0.22 269

111	0.48 175	1.09 390	1.95 231	0.24 11	0.13 9	0.59 187	0.26 153	0.83 248	0.78 352	0.48 150	0.52 180	0.56 224	0.38 185	0.49 135	0.38 192	0.09 23	0.07 14	0.09 30	0.07 15	0.23 244	0.35 369

GCST	0.72 339	1.10 391	2.15 279	1.11 439	0.59 405	0.62 237	0.19 21	0.75 177	0.53 130	0.56 236	0.63 272	0.47 178	0.31 142	1.11 255	0.33 165	0.75 431	0.45 418	0.84 431	0.64 438	0.69 422	0.54 414

LSM	3.31 458	1.11 392	5.29 458	9.40 472	30.65 483	0.84 371	1.12 433	0.91 307	1.22 420	1.36 427	2.19 434	0.93 373	0.83 375	1.66 320	0.90 340	0.21 352	0.31 395	0.24 375	0.28 364	0.39 377	6.33 470

DDUNet	0.77 360	1.12 393	1.88 199	0.76 414	0.69 417	0.84 371	0.43 316	0.85 262	0.65 246	0.67 333	0.75 342	0.91 368	0.52 292	1.03 246	0.57 279	0.54 418	0.37 406	0.95 438	0.52 423	0.71 423	0.57 418

ADCP+	0.94 390	1.12 393	3.14 418	0.34 223	0.39 341	1.06 401	0.79 408	0.89 291	0.80 360	0.66 329	0.67 301	0.85 353	1.55 431	0.93 235	4.55 455	0.13 228	0.11 204	0.16 304	0.15 252	0.26 287	0.25 308

CSAN	1.25 418	1.12 393	3.04 409	0.51 369	0.37 334	1.06 401	1.15 435	1.22 422	1.08 410	1.17 415	1.91 427	1.04 397	1.31 416	5.96 463	2.43 425	0.26 383	0.22 356	0.24 375	0.24 343	0.31 322	0.30 344

SPS-STEREO	1.07 404	1.13 396	2.88 392	0.65 407	0.69 417	0.99 394	0.68 393	1.05 404	0.87 377	1.36 427	1.23 403	1.46 425	0.94 393	1.87 356	1.72 399	0.66 426	0.61 433	0.58 421	0.57 430	0.65 419	0.77 433
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACRE	0.56 258	1.14 397	2.77 384	0.76 414	0.28 246	0.60 197	0.56 366	0.76 189	0.58 170	0.55 226	0.62 260	0.41 120	0.29 126	0.44 98	0.39 203	0.11 151	0.19 334	0.13 227	0.14 230	0.36 356	0.18 227

FADNet_RVC	0.81 374	1.14 397	2.42 327	0.30 122	0.24 196	0.71 316	0.24 119	0.95 344	0.61 196	0.44 112	0.56 219	0.59 239	0.42 232	1.52 300	0.68 307	0.94 437	0.96 453	0.28 388	1.00 453	0.90 432	1.36 457

SuperB	1.15 409	1.14 397	5.43 459	0.36 256	0.26 224	0.81 364	0.89 416	0.88 285	1.17 417	0.67 333	0.68 309	0.63 254	1.39 424	1.74 332	3.37 443	0.15 281	0.12 228	0.17 321	0.16 271	2.80 463	0.25 308

MANE	2.90 455	1.14 397	2.96 402	1.03 434	1.01 437	5.01 464	2.45 458	5.36 467	6.88 465	3.58 463	4.76 463	5.99 463	4.99 461	4.23 457	4.61 456	0.56 421	0.67 438	0.44 416	0.78 444	0.51 406	1.03 449

CC-Net-ROB	0.85 379	1.15 401	2.13 273	0.88 424	0.38 339	0.88 382	0.44 324	1.06 405	0.79 357	0.58 263	0.69 316	0.65 265	0.50 285	2.74 434	0.51 258	0.93 436	0.39 414	0.87 432	0.29 367	0.54 411	0.54 414

GANetREF_RVC	0.75 353	1.15 401	2.46 336	0.47 353	0.26 224	0.83 369	0.61 379	0.97 357	0.89 384	0.62 302	0.61 255	0.72 307	0.59 318	2.42 409	0.55 269	0.32 399	0.25 378	0.36 405	0.24 343	0.39 377	0.31 351
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
iResNet_ROB	0.50 201	1.15 401	1.73 115	0.31 148	0.21 146	0.58 171	0.22 69	0.95 344	0.82 365	0.58 263	0.62 260	0.57 230	0.39 199	0.84 229	0.40 209	0.11 151	0.08 68	0.09 30	0.06 8	0.21 221	0.13 120

MeshStereo	1.21 414	1.15 401	3.01 408	0.34 223	0.28 246	1.10 407	0.69 395	1.35 429	1.01 401	2.71 456	2.41 440	2.96 444	1.45 427	2.80 437	1.40 386	0.22 365	0.22 356	0.22 362	0.19 316	0.50 404	0.26 317
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FADNet-RVC-Resample	0.67 314	1.16 405	3.16 420	0.37 276	0.29 252	0.62 237	0.38 295	0.86 271	0.63 225	0.51 180	0.50 164	0.57 230	0.45 253	1.57 306	0.49 250	0.24 375	0.32 400	0.23 369	0.19 316	0.27 295	0.62 423

CIPLG	0.56 258	1.19 406	2.46 336	0.80 418	0.31 278	0.61 217	0.57 370	0.76 189	0.57 160	0.56 236	0.63 272	0.41 120	0.30 134	0.45 107	0.40 209	0.11 151	0.20 343	0.13 227	0.13 202	0.35 351	0.19 239

RAFT + AFF	0.64 299	1.20 407	1.95 231	0.34 223	0.33 298	0.67 289	0.52 352	0.99 373	0.74 321	0.53 197	0.58 232	0.57 230	0.80 371	1.76 334	0.51 258	0.12 199	0.27 386	0.15 287	0.14 230	0.43 389	0.29 336

SANet	1.20 413	1.21 408	3.33 433	0.38 290	0.27 236	1.73 436	0.85 413	1.10 411	2.49 451	1.16 410	1.83 425	1.72 430	1.50 430	2.37 400	2.84 432	0.18 324	0.16 298	0.16 304	0.15 252	0.32 328	0.32 356

FADNet	0.64 299	1.22 409	2.06 256	0.32 176	0.30 262	0.66 283	0.29 214	0.88 285	0.72 303	0.44 112	0.48 140	0.66 270	0.57 311	1.84 354	0.45 232	0.46 413	0.20 343	0.17 321	0.19 316	0.59 414	0.24 299

UDG	0.77 360	1.23 410	2.15 279	0.67 409	0.59 405	0.78 352	0.38 295	0.90 297	0.70 286	0.61 291	0.69 316	1.01 390	0.67 346	1.02 244	0.73 319	0.45 411	0.34 401	0.87 432	0.51 421	0.67 421	0.46 406

ARAFT	0.60 279	1.23 410	3.10 414	0.28 80	0.16 45	0.64 265	0.36 282	0.90 297	0.67 267	0.61 291	0.49 157	0.55 212	0.31 142	1.24 272	0.32 155	0.10 96	0.08 68	0.14 261	0.13 202	0.37 363	0.21 259

DN-CSS_ROB	0.48 175	1.23 410	1.99 244	0.39 298	0.22 167	0.56 137	0.19 21	0.75 177	0.61 196	0.45 122	0.62 260	0.41 120	0.31 142	0.70 206	0.32 155	0.11 151	0.08 68	0.14 261	0.13 202	0.36 356	0.12 86

IPLGR_C	0.58 269	1.25 413	2.72 376	0.80 418	0.31 278	0.60 197	0.61 379	0.76 189	0.58 170	0.56 236	0.62 260	0.41 120	0.31 142	0.43 92	0.40 209	0.11 151	0.22 356	0.13 227	0.15 252	0.35 351	0.19 239

FADNet-RVC	0.61 287	1.26 414	2.12 271	0.33 196	0.26 224	0.59 187	0.29 214	0.86 271	0.62 214	0.45 122	0.50 164	0.62 251	0.46 264	1.73 330	0.55 269	0.17 313	0.20 343	0.17 321	0.18 297	0.59 414	0.28 330

MFMNet_re	0.92 388	1.28 415	2.53 347	0.82 422	0.76 424	0.90 384	0.75 404	0.98 361	1.04 404	1.03 400	1.05 395	0.84 350	0.94 393	0.83 227	0.72 316	0.68 427	0.60 432	0.63 424	0.60 434	0.77 427	0.74 429

LL-Strereo	0.72 339	1.29 416	2.49 341	0.36 256	0.45 372	0.55 123	0.32 256	0.93 324	0.71 295	0.67 333	0.58 232	0.85 353	0.79 370	2.67 429	0.46 233	0.10 96	0.18 324	0.14 261	0.12 175	0.40 381	0.42 400

HBP-ISP	0.76 356	1.30 417	3.19 424	0.35 238	0.26 224	0.85 375	0.54 358	1.03 399	0.72 303	0.80 370	0.69 316	0.68 285	0.83 375	2.04 379	0.44 229	0.23 368	0.24 365	0.29 395	0.25 351	0.28 301	0.24 299

WZ-Net	0.92 388	1.31 418	3.76 440	0.41 313	0.36 323	0.86 377	0.71 399	1.00 381	1.06 408	0.82 379	0.92 372	1.06 401	1.05 402	2.16 389	1.61 395	0.19 338	0.13 244	0.15 287	0.16 271	0.32 328	0.28 330

RTS	1.21 414	1.31 418	6.39 461	0.52 373	0.51 390	1.61 428	0.79 408	1.03 399	1.37 428	1.13 407	1.30 408	1.10 407	0.85 379	2.65 426	2.08 412	0.21 352	0.24 365	0.18 340	0.18 297	0.43 389	0.32 356

RTSA	1.21 414	1.31 418	6.39 461	0.52 373	0.51 390	1.61 428	0.79 408	1.03 399	1.37 428	1.13 407	1.30 408	1.10 407	0.85 379	2.65 426	2.08 412	0.21 352	0.24 365	0.18 340	0.18 297	0.43 389	0.32 356

Wz-Net-SNSev	0.76 356	1.32 421	3.11 416	0.40 307	0.31 278	0.71 316	0.60 376	0.98 361	0.87 377	0.67 333	0.83 355	0.96 380	0.60 320	1.67 322	0.97 345	0.16 299	0.15 282	0.16 304	0.17 287	0.36 356	0.24 299

ADCMid	0.96 394	1.32 421	2.74 380	0.38 290	0.35 316	0.99 394	0.58 372	0.94 332	0.86 374	1.23 419	1.01 387	1.01 390	1.00 397	1.05 248	3.97 448	0.21 352	0.19 334	0.42 414	0.32 383	0.40 381	0.29 336

AnyNet_C32	1.00 398	1.33 423	2.53 347	0.49 363	0.54 394	1.15 412	1.14 434	0.91 307	0.89 384	1.11 406	0.95 378	0.87 359	0.93 390	1.50 297	4.07 450	0.21 352	0.20 343	0.25 380	0.24 343	0.38 369	0.33 363

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 68	1.34 424	1.24 30	0.23 4	0.12 3	0.33 15	0.20 34	0.40 6	0.33 6	0.25 35	0.21 4	0.16 1	0.14 1	0.27 5	0.63 294	0.55 420	0.06 1	0.11 120	0.13 202	0.25 269	0.49 410

LE_ROB	4.43 462	1.35 425	9.38 464	2.79 465	3.93 463	2.43 454	3.46 464	2.68 455	11.19 466	11.66 471	4.73 462	5.26 461	10.46 468	4.50 460	9.49 467	0.82 434	0.69 443	1.34 451	0.98 452	0.75 426	0.76 432

ADCS	1.05 403	1.36 426	2.98 406	0.42 321	0.36 323	0.96 391	0.81 412	1.06 405	1.12 414	1.25 420	0.97 381	1.08 403	0.90 388	1.25 273	4.86 457	0.21 352	0.21 351	0.22 362	0.23 341	0.36 356	0.38 386

iResNetv2_ROB	0.59 274	1.43 427	2.96 402	0.40 307	0.22 167	0.58 171	0.28 193	0.91 307	0.73 317	0.57 247	0.63 272	0.60 245	0.41 216	0.74 212	0.35 179	0.11 151	0.08 68	0.10 70	0.07 15	0.43 389	0.17 208

SGM+DAISY	1.83 442	1.43 427	3.81 441	0.87 423	1.01 437	2.38 453	2.53 460	1.36 430	1.75 441	2.92 459	3.22 455	2.65 442	2.93 451	2.22 395	3.10 437	0.72 429	0.69 443	0.63 424	0.62 435	0.77 427	0.98 444

GASNet	0.73 348	1.47 429	3.04 409	0.47 353	0.33 298	0.57 155	0.34 268	0.91 307	0.75 334	0.58 263	0.58 232	0.74 317	0.55 302	2.03 378	0.65 300	0.21 352	0.15 282	0.19 346	0.17 287	0.51 406	0.28 330

AnyNet_C01	1.14 407	1.49 430	4.23 451	0.54 382	0.53 392	1.51 425	1.37 444	1.04 403	1.07 409	1.17 415	1.33 411	1.15 412	1.08 405	1.61 316	2.74 430	0.25 380	0.22 356	0.28 388	0.24 343	0.48 400	0.40 394

WAO-6	1.58 438	1.54 431	2.32 307	1.14 441	1.00 436	2.30 451	1.03 427	1.82 445	2.85 455	1.25 420	2.61 445	2.20 437	1.56 432	2.47 415	1.99 408	0.95 438	0.67 438	1.19 447	0.83 446	1.08 435	0.88 441

SQANet	0.80 368	1.58 432	2.53 347	0.76 414	0.83 425	0.76 339	0.36 282	0.83 248	0.64 233	0.63 311	0.69 316	0.73 311	0.51 287	1.21 266	0.53 264	0.77 433	0.29 389	0.59 423	0.29 367	0.86 431	0.61 422

test_for_model	0.64 299	1.60 433	1.82 175	1.23 443	1.02 439	0.53 106	0.23 92	0.75 177	0.50 99	0.57 247	0.29 34	0.25 35	0.20 24	0.26 3	0.22 44	0.76 432	0.31 395	0.08 4	0.07 15	1.68 454	0.50 413

JetBlue	1.78 440	1.63 434	3.92 444	0.73 412	1.21 447	4.38 463	3.35 462	1.59 438	1.20 419	1.26 424	1.52 418	2.37 439	1.88 440	3.23 446	3.00 433	0.53 416	0.47 423	0.48 418	0.49 419	1.29 445	0.97 443

WAO-7	1.48 433	1.63 434	2.49 341	0.93 428	0.75 421	1.72 435	1.10 431	1.84 446	1.96 446	1.43 433	2.54 442	1.97 433	1.61 434	3.06 442	2.08 412	0.69 428	0.66 437	0.94 437	0.74 442	0.80 429	0.69 428

IMH-64-1	1.39 428	1.64 436	1.86 193	1.36 445	1.11 443	1.39 419	1.19 437	1.76 442	1.45 431	1.16 410	2.21 435	1.53 427	1.38 422	1.98 373	1.52 391	1.29 448	0.67 438	1.27 448	0.69 439	1.29 445	0.98 444

IMH-64	1.39 428	1.64 436	1.86 193	1.36 445	1.11 443	1.39 419	1.19 437	1.76 442	1.45 431	1.16 410	2.21 435	1.53 427	1.38 422	1.98 373	1.52 391	1.29 448	0.67 438	1.27 448	0.69 439	1.29 445	0.98 444

coex-ft	5.95 465	1.67 438	60.57 486	0.34 223	0.30 262	0.77 347	0.69 395	0.74 167	4.41 458	19.22 478	2.15 433	1.62 429	7.97 466	1.81 348	8.96 466	0.44 409	2.08 463	0.18 340	0.19 316	0.38 369	4.62 469

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 400	1.67 438	2.32 307	0.47 353	0.39 341	1.47 421	0.95 419	0.95 344	0.91 387	0.84 382	0.94 376	1.05 399	0.60 320	2.95 440	0.72 316	0.41 407	0.72 447	0.32 400	0.55 424	0.74 424	1.22 453

otaku	1.03 401	1.68 440	2.72 376	0.95 430	0.73 420	1.03 399	0.59 374	0.99 373	0.86 374	0.69 342	1.61 419	0.98 384	0.64 337	1.46 288	1.14 366	0.95 438	0.46 420	0.72 429	0.40 408	1.24 443	0.78 434

Ntro	1.00 398	1.68 440	2.80 388	0.95 430	0.85 426	1.06 401	0.53 355	0.98 361	0.90 386	0.62 302	0.76 344	0.93 373	0.66 344	1.66 320	0.98 346	0.99 441	0.45 418	0.75 430	0.40 408	1.19 439	0.75 431

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 423	1.70 442	2.50 344	0.56 390	0.40 349	2.15 449	0.99 422	1.24 424	1.26 423	1.02 399	1.10 398	1.29 417	0.88 386	3.10 444	1.08 362	1.66 456	0.83 449	0.68 427	0.88 448	1.57 450	1.80 464

SGM-ForestM	2.98 456	1.70 442	3.52 438	0.67 409	0.47 380	5.18 465	3.36 463	3.30 462	2.86 456	4.44 464	3.79 458	9.80 468	5.50 464	6.29 464	6.52 462	0.27 388	0.36 404	0.24 375	0.27 361	0.38 369	0.58 420

Wz-Net-TNSev	0.91 386	1.73 444	3.08 412	0.36 256	0.31 278	1.00 397	0.71 399	1.06 405	0.97 395	0.71 349	0.72 334	1.09 405	0.87 383	2.42 409	1.59 394	0.20 346	0.20 343	0.16 304	0.20 326	0.44 396	0.35 369

RainbowNet	1.15 409	1.78 445	2.72 376	1.12 440	0.91 431	1.06 401	0.76 406	1.16 421	1.13 416	0.75 359	0.97 381	1.09 405	0.80 371	1.60 313	1.21 373	1.17 446	1.26 456	1.01 441	0.57 430	1.13 437	0.88 441

ACVNet_2	1.42 431	1.81 446	3.23 428	1.08 436	0.92 432	1.32 416	0.85 413	1.49 435	1.69 438	1.19 418	1.73 423	2.13 436	1.03 400	2.50 417	1.40 386	0.91 435	0.53 428	1.00 440	0.55 424	2.11 459	0.85 437

TorneroNet-64	2.65 448	1.83 447	3.30 430	1.46 448	1.20 446	3.89 459	0.99 422	3.51 464	6.71 464	2.56 454	4.60 461	4.22 454	3.85 459	3.33 447	3.14 438	1.19 447	0.65 436	1.39 453	0.79 445	3.31 465	1.15 451

Dean	1.79 441	1.83 447	3.92 444	1.29 444	1.07 442	1.55 426	1.00 425	1.95 449	2.33 448	1.47 435	4.19 460	4.26 457	1.33 419	2.21 392	1.48 390	1.14 445	0.68 442	1.18 444	0.74 442	1.24 443	0.98 444

UNDER WATER	2.74 450	1.85 449	4.54 453	1.81 456	1.44 452	2.34 452	1.40 447	3.24 459	6.60 463	2.60 455	2.76 448	5.75 462	5.24 463	3.02 441	4.01 449	1.45 452	0.81 448	1.59 459	1.06 454	1.80 455	1.51 460

ACVNet-4b	1.93 444	1.85 449	4.10 449	1.07 435	0.86 427	1.15 412	0.53 355	1.06 405	1.12 414	0.64 320	1.09 397	1.99 434	0.70 352	2.20 391	9.86 469	5.62 467	0.41 417	1.03 442	0.55 424	1.86 457	0.85 437

UNDER WATER-64	2.47 447	1.89 451	4.86 454	1.82 457	1.44 452	3.18 458	1.57 451	2.62 453	5.64 460	2.05 442	2.13 432	4.13 453	3.76 458	2.62 424	3.42 444	1.47 453	0.85 450	1.57 458	1.07 455	1.82 456	1.49 459

PWCK	1.49 434	1.90 452	3.22 427	1.09 437	0.54 394	1.71 434	1.73 452	1.49 435	1.53 434	1.44 434	1.80 424	1.82 431	1.30 415	3.34 448	1.76 401	1.07 443	0.56 430	0.97 439	0.58 432	1.38 449	0.65 426

ACVNet_1	1.33 422	1.91 453	4.03 447	1.09 437	0.88 428	1.19 415	0.66 387	1.24 424	1.17 417	0.94 393	0.96 379	3.09 447	1.04 401	2.37 400	1.11 364	1.04 442	0.48 426	1.03 442	0.48 418	1.12 436	0.83 436

TorneroNet	5.50 464	1.92 454	3.16 420	1.47 449	1.25 449	14.07 471	1.06 429	4.90 465	20.99 484	10.17 467	16.48 475	11.88 472	6.93 465	3.34 448	4.20 452	1.30 450	0.69 443	1.45 455	0.86 447	2.61 462	1.20 452

MADNet+	1.36 425	1.93 455	5.95 460	0.81 421	0.59 405	1.57 427	1.09 430	1.39 432	1.22 420	0.84 382	1.01 387	1.25 416	1.12 408	3.19 445	2.36 424	0.45 411	0.47 423	0.38 411	0.34 390	0.59 414	0.57 418

KSHMR	4.10 460	1.97 456	5.27 457	1.71 453	1.47 454	1.96 442	1.28 440	3.19 458	17.33 478	2.12 443	15.91 473	9.18 467	1.57 433	8.42 468	1.98 407	1.52 454	1.26 456	1.67 460	1.19 457	1.67 453	1.40 458

notaker	2.66 449	2.07 457	3.31 432	2.61 464	1.43 450	1.76 437	1.11 432	2.76 456	1.79 443	2.26 450	11.53 470	3.96 452	4.29 460	3.09 443	2.76 431	1.55 455	0.88 451	1.70 461	1.07 455	2.00 458	1.35 456

ktn	4.35 461	2.10 458	2.89 395	1.80 455	1.49 456	2.13 448	1.41 449	2.26 451	12.72 468	11.41 470	16.43 474	11.15 470	3.75 457	4.36 459	3.18 439	1.82 458	0.98 455	1.73 462	1.21 458	2.97 464	1.27 454

DispFullNet	1.67 439	2.10 458	5.22 456	1.53 450	8.90 466	0.86 377	0.31 233	0.96 349	0.96 394	1.37 430	1.01 387	1.13 410	1.98 442	1.51 298	0.91 341	0.54 418	0.31 395	1.18 444	0.63 437	1.13 437	0.80 435

MADNet++	2.79 451	2.11 460	2.97 405	2.49 462	2.28 460	2.95 457	2.31 457	2.67 454	2.47 450	3.03 461	3.13 454	2.70 443	2.92 450	4.10 456	4.48 454	2.68 462	2.24 465	3.04 466	2.44 464	2.37 461	2.34 465

WAO-8	2.80 452	2.14 461	2.89 395	1.91 458	1.04 440	3.98 460	0.96 420	3.26 460	6.17 461	2.15 447	3.37 456	3.31 449	2.41 447	11.84 470	2.03 410	2.05 460	1.86 460	1.54 456	0.92 449	1.22 440	0.87 439

Venus	2.80 452	2.14 461	2.89 395	1.91 458	1.04 440	3.98 460	0.96 420	3.26 460	6.17 461	2.15 447	3.37 456	3.31 449	2.41 447	11.84 470	2.03 410	2.05 460	1.86 460	1.54 456	0.92 449	1.22 440	0.87 439

IMH	2.02 446	2.15 463	2.69 373	1.68 451	1.12 445	1.66 433	0.92 418	2.10 450	1.92 445	1.32 426	2.66 447	2.21 438	1.69 436	5.78 461	1.68 396	5.54 466	0.96 453	1.31 450	0.71 441	1.32 448	0.99 448

LVE	1.96 445	2.17 464	3.14 418	1.68 451	1.80 459	1.63 430	1.03 427	2.34 452	2.81 454	1.25 420	2.89 450	4.24 456	1.29 413	2.79 436	1.44 388	2.85 463	0.91 452	1.18 444	1.46 461	1.23 442	1.10 450

MFN_U_SF_RVC	1.55 437	2.39 465	3.16 420	0.65 407	0.41 356	1.12 408	0.46 334	1.23 423	1.33 425	1.61 437	1.20 401	1.43 424	0.98 396	1.76 334	1.97 406	1.90 459	1.80 458	1.98 463	2.15 462	1.63 451	1.77 463

HanzoNet	7.64 466	2.86 466	5.05 455	7.01 470	3.97 464	2.18 450	1.34 443	3.37 463	4.05 457	13.17 472	10.58 464	10.73 469	16.52 475	8.45 469	10.51 470	10.48 474	9.72 476	5.59 470	13.46 475	6.84 471	6.83 471

FADE		3.00 467		2.11 460	2.94 461			5.00 466	2.49 451	1.25 420		3.05 446		8.02 467		94.83 488	35.90 488	65.83 485	66.18 485	1.66 452	1.30 455

JetRed	3.29 457	4.93 468	10.17 465	1.45 447	1.72 458	7.44 466	5.05 467	3.06 457	2.12 447	2.41 453	2.39 439	2.99 445	2.37 446	3.51 451	6.44 461	1.32 451	1.90 462	1.37 452	1.23 459	2.21 460	1.76 462

DGTPSM_ROB	8.89 468	5.62 469	12.25 467	5.92 469	11.32 468	8.54 467	24.18 475	6.40 469	13.49 469	5.15 465	11.46 468	6.19 465	10.92 469	7.00 465	13.72 471	4.47 464	7.65 469	3.92 467	7.45 471	4.38 468	7.87 472

DPSMNet_ROB	9.48 469	5.64 470	13.01 471	8.82 471	11.82 469	8.54 467	24.20 476	6.41 470	13.65 472	5.32 466	11.47 469	6.33 466	10.92 469	7.69 466	13.89 472	7.25 473	8.19 471	5.06 468	7.78 472	5.31 470	8.26 473

BEATNet-Init1	12.10 470	11.19 471	27.29 484	2.99 466	3.51 462	21.84 482	11.10 469	14.34 476	13.83 473	20.34 479	20.33 480	26.35 487	20.03 477	19.06 481	14.80 475	1.74 457	1.81 459	2.05 464	2.49 465	3.69 467	3.12 467

Anonymous_1	22.91 478	11.20 472	12.13 466	12.75 473	26.28 482	19.43 477	27.92 480	14.08 475	13.61 470	14.96 473	10.58 464	11.26 471	11.19 471	12.55 474	14.57 474	38.28 487	7.88 470	34.96 484	63.99 484	89.57 488	10.94 476

DPSM_ROB	12.34 471	11.21 473	12.51 468	12.91 474	12.80 471	19.84 479	28.28 481	14.38 477	14.28 474	10.58 468	11.26 466	12.03 473	11.85 472	13.15 476	15.34 476	7.11 471	8.31 472	6.50 472	7.35 469	8.84 472	8.31 474

DPSM	12.34 471	11.21 473	12.51 468	12.91 474	12.80 471	19.84 479	28.28 481	14.38 477	14.28 474	10.58 468	11.26 466	12.03 473	11.85 472	13.15 476	15.34 476	7.11 471	8.31 472	6.50 472	7.35 469	8.84 472	8.31 474

PML	23.15 479	16.83 475	7.78 463	5.49 468	9.93 467	51.13 487	104.50 487	5.76 468	13.62 471	37.30 488	105.93 487	30.86 488	23.50 482	12.07 472	7.87 465	6.30 469	2.12 464	6.32 471	2.43 463	10.44 474	2.90 466

LRCNet_RVC	13.74 474	19.30 476	12.75 470	19.46 478	12.69 470	1.86 438	0.41 307	12.33 473	1.05 405	15.77 474	18.83 479	12.62 475	8.70 467	12.21 473	9.62 468	22.22 480	8.37 474	25.85 480	24.01 481	19.32 479	17.44 480

ASD4	21.52 477	19.65 477	22.13 476	22.45 480	16.42 475	23.29 483	30.71 483	33.06 488	17.47 479	24.18 485	14.11 471	21.71 480	15.88 474	21.06 483	18.11 478	19.78 479	17.78 481	26.52 481	20.33 479	27.03 481	18.73 481

DLNR_Zeroshot_test	13.43 473	19.94 478	23.55 478	121.61 489	35.03 484	0.46 54	0.15 4	8.02 471	0.35 10	0.28 53	0.37 76	0.26 44	0.17 6	0.76 216	0.29 119	6.42 470	0.26 380	0.09 30	0.38 403	50.13 487	0.18 227

xxxxx1	28.96 485	20.11 479	14.07 473	49.74 485	39.15 485	18.98 473	26.64 477	21.94 481	20.21 481	16.45 475	17.48 476	18.36 476	21.56 478	16.21 478	20.88 480	23.07 481	26.55 483	66.40 486	78.70 486	30.27 483	32.51 486

tt_ll	28.96 485	20.11 479	14.07 473	49.74 485	39.15 485	18.98 473	26.64 477	21.94 481	20.21 481	16.45 475	17.48 476	18.36 476	21.56 478	16.21 478	20.88 480	23.07 481	26.55 483	66.40 486	78.70 486	30.27 483	32.51 486

ff	28.96 485	20.11 479	14.07 473	49.74 485	39.15 485	18.98 473	26.64 477	21.94 481	20.21 481	16.45 475	17.48 476	18.36 476	21.56 478	16.21 478	20.88 480	23.07 481	26.55 483	66.40 486	78.70 486	30.27 483	32.51 486

DPSimNet_ROB	17.97 475	20.20 482	24.98 480	17.62 476	15.92 474	21.53 481	21.00 474	13.70 474	15.61 476	23.89 484	14.69 472	22.87 481	24.58 486	12.70 475	14.56 473	18.48 478	12.91 477	20.21 478	12.05 473	17.76 475	14.17 477

HaxPig	19.86 476	22.40 483	22.34 477	17.95 477	17.95 476	11.77 470	11.89 470	16.02 479	15.89 477	21.10 480	21.41 481	18.74 479	18.39 476	20.08 482	19.69 479	23.63 484	23.22 482	24.06 479	23.69 480	23.00 480	23.95 483

CasAABBNet	24.81 481	22.53 484	24.83 479	26.08 482	25.74 480	39.86 484	57.06 486	28.87 485	28.83 487	21.16 482	22.54 483	24.22 483	23.89 484	26.38 485	30.87 486	14.25 475	16.71 479	13.09 474	14.81 477	17.78 476	16.71 478

Selective-RAFT-Error	24.87 482	22.59 485	25.14 481	26.13 483	25.82 481	39.93 485	57.03 485	28.97 486	28.95 488	21.21 483	22.65 484	24.25 484	23.98 485	26.43 486	30.83 485	14.27 476	16.71 479	13.10 475	14.82 478	17.82 477	16.76 479

LSM0	26.58 483	22.63 486	25.88 482	30.13 484	52.21 488	39.94 486	56.74 484	28.97 486	28.72 486	21.14 481	22.26 482	24.43 485	23.88 483	26.54 487	30.87 486	14.32 477	16.55 478	13.12 476	14.71 476	17.92 478	20.60 482

MEDIAN_ROB	23.96 480	27.05 487	26.39 483	22.16 479	22.13 478	16.12 472	13.97 471	20.24 480	20.05 480	25.50 486	25.31 485	22.96 482	22.63 481	24.39 484	23.24 483	28.20 485	27.23 486	28.62 482	27.75 482	27.50 482	27.76 484

AVERAGE_ROB	26.93 484	30.34 488	29.27 485	25.82 481	25.34 479	19.48 478	15.17 472	23.55 484	23.00 485	28.45 487	27.87 486	26.25 486	25.86 487	26.96 488	25.55 484	31.30 486	30.07 487	31.76 483	30.81 483	30.79 486	30.93 485

test_example2	115.39 488	123.23 489	94.57 487	115.52 488	123.55 489	101.63 488	114.33 488	53.41 489	99.48 489	134.90 489	135.05 488	85.83 489	85.11 488	111.32 489	106.15 488	152.55 489	205.26 489	99.78 489	114.96 489	140.96 489	110.20 489

Low-res two-view benchmark