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.

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

StereoAnything_RVC	0.45 102	1.43 533	0.48 63	0.35 3	0.20 3	0.26 4	0.21 12	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 68	1.27 248	0.22 1	0.21 246	0.11 26	0.14 1	0.10 2	2.37 539	0.11 2

LG-Stereo_L2	0.29 10	0.20 8	0.45 50	0.37 9	0.25 55	0.26 4	0.20 9	0.78 72	0.28 11	0.28 7	0.26 10	0.24 6	0.26 17	0.91 150	0.23 2	0.15 35	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.14 18	0.11 2

LG-Stereo_L1	0.30 14	0.20 8	0.44 37	0.37 9	0.26 61	0.29 10	0.21 12	0.66 39	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 6	0.22 6	1.24 241	0.23 2	0.15 35	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.14 18	0.11 2

MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 8	0.36 3	0.37 9	0.22 16	0.35 17	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 40	0.20 1	0.77 103	0.23 2	0.16 56	0.11 26	0.15 19	0.11 8	0.13 4	0.11 2

4.5_new	0.29 10	0.25 102	0.41 22	0.36 5	0.23 22	0.52 122	0.36 125	0.56 12	0.34 22	0.45 72	0.42 26	0.27 17	0.25 12	0.40 8	0.24 5	0.13 18	0.10 9	0.15 19	0.13 61	0.16 58	0.12 10

4.5w-stereo	0.29 10	0.25 102	0.41 22	0.36 5	0.23 22	0.52 122	0.36 125	0.56 12	0.34 22	0.45 72	0.42 26	0.27 17	0.25 12	0.40 8	0.24 5	0.13 18	0.10 9	0.15 19	0.13 61	0.16 58	0.12 10

LG-G_1	0.31 22	0.20 8	0.44 37	0.42 51	0.20 3	0.64 193	0.18 2	0.70 50	0.25 7	0.29 10	0.29 13	0.36 44	0.35 59	0.87 140	0.24 5	0.16 56	0.12 50	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.13 35

LG-G	0.31 22	0.20 8	0.44 37	0.42 51	0.20 3	0.64 193	0.18 2	0.70 50	0.25 7	0.29 10	0.29 13	0.36 44	0.35 59	0.87 140	0.24 5	0.16 56	0.12 50	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.13 35

castereo++	0.38 56	0.23 56	0.41 22	0.43 58	0.31 174	0.97 358	0.22 16	0.86 103	0.58 89	0.32 18	0.44 39	0.51 100	0.39 81	0.93 158	0.24 5	0.17 99	0.11 26	0.17 74	0.12 38	0.14 18	0.14 61

monsters	0.34 37	0.20 8	0.41 22	0.39 29	0.36 245	0.34 15	0.27 47	0.66 39	0.43 43	0.47 79	0.40 23	0.22 2	0.23 8	1.33 263	0.25 10	0.13 18	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.13 35

IGEV	0.28 7	0.18 1	0.39 14	0.37 9	0.31 174	0.45 60	0.21 12	0.59 18	0.40 35	0.31 15	0.43 35	0.26 14	0.21 2	0.43 11	0.25 10	0.13 18	0.12 50	0.16 49	0.13 61	0.12 1	0.12 10

MLG-Stereo_test3	0.28 7	0.18 1	0.42 30	0.40 36	0.23 22	0.47 69	0.19 6	0.61 26	0.29 12	0.35 25	0.21 2	0.35 42	0.21 2	0.60 56	0.25 10	0.15 35	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.13 35

MLG-Stereo_test1	0.27 4	0.19 5	0.38 8	0.40 36	0.24 38	0.38 26	0.20 9	0.59 18	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 38	0.27 19	0.90 149	0.25 10	0.14 28	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.12 10

MLG-Stereo	0.29 10	0.19 5	0.38 8	0.41 44	0.20 3	0.42 42	0.20 9	0.66 39	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 38	0.28 23	1.09 203	0.25 10	0.14 28	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.12 10

LGtest1	0.27 4	0.21 26	0.44 37	0.41 44	0.21 9	0.42 42	0.19 6	0.56 12	0.26 9	0.29 10	0.24 6	0.29 27	0.29 27	0.55 37	0.25 10	0.18 138	0.12 50	0.16 49	0.12 38	0.14 18	0.13 35

MonSter	0.28 7	0.18 1	0.39 14	0.36 5	0.21 9	0.55 147	0.31 75	0.55 11	0.43 43	0.28 7	0.29 13	0.23 3	0.21 2	0.56 38	0.25 10	0.11 1	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.11 2

S2M2_XL	0.24 1	0.24 74	0.39 14	0.34 1	0.24 38	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 10	0.40 23	0.24 6	0.23 8	0.32 1	0.26 17	0.20 212	0.18 306	0.18 108	0.16 146	0.18 117	0.14 61

3.75w	0.32 26	0.23 56	0.44 37	0.37 9	0.29 126	0.62 188	0.36 125	0.59 18	0.32 19	0.41 49	0.47 50	0.25 12	0.34 51	0.64 65	0.26 17	0.12 5	0.09 1	0.14 1	0.12 38	0.13 4	0.12 10

111111	0.34 37	0.20 8	0.41 22	0.45 94	0.42 311	0.37 23	0.22 16	0.95 142	0.38 30	0.31 15	0.31 16	0.40 53	0.27 19	0.96 164	0.26 17	0.17 99	0.12 50	0.15 19	0.11 8	0.15 38	0.13 35

FoundationStereo	0.24 1	0.21 26	0.36 3	0.38 22	0.22 16	0.32 13	0.22 16	0.39 2	0.23 6	0.30 14	0.25 7	0.30 32	0.33 44	0.34 3	0.26 17	0.16 56	0.12 50	0.15 19	0.11 8	0.13 4	0.12 10

U	9.45 563	0.21 26	0.58 130	0.47 112	53.11 583	61.27 587	0.24 29	0.70 50	0.52 77	0.36 30	0.28 12	0.29 27	0.35 59	0.33 2	0.26 17	0.19 179	0.11 26	60.50 584	8.88 571	0.17 87	0.13 35

asd	0.30 14	0.21 26	0.41 22	0.39 29	0.24 38	0.47 69	0.30 68	0.69 46	0.30 13	0.41 49	0.39 22	0.28 26	0.33 44	0.62 62	0.27 22	0.13 18	0.09 1	0.14 1	0.12 38	0.14 18	0.12 10

3.25w_new	0.32 26	0.21 26	0.45 50	0.38 22	0.23 22	0.52 122	0.34 101	0.65 35	0.39 31	0.47 79	0.45 44	0.32 35	0.35 59	0.61 60	0.27 22	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.12 1	0.12 10

3.25w	0.32 26	0.21 26	0.45 50	0.37 9	0.23 22	0.52 122	0.34 101	0.65 35	0.39 31	0.47 79	0.45 44	0.32 35	0.35 59	0.61 60	0.27 22	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.12 1	0.12 10

monsterstereo	0.34 37	0.20 8	0.44 37	0.45 94	0.35 235	0.27 8	0.29 58	0.53 8	0.51 70	0.44 64	0.61 94	0.26 14	0.25 12	1.19 229	0.27 22	0.13 18	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.10 1

GREAT-IGEV	0.32 26	0.20 8	0.42 30	0.37 9	0.29 126	0.36 21	0.28 53	0.56 12	0.58 89	0.28 7	0.50 64	0.29 27	0.29 27	0.84 128	0.27 22	0.14 28	0.11 26	0.15 19	0.11 8	0.17 87	0.14 61

GIP-stereo	0.34 37	0.23 56	0.45 50	0.50 165	0.36 245	0.38 26	0.23 24	0.78 72	0.52 77	0.34 24	0.51 67	0.46 70	0.38 79	0.51 24	0.27 22	0.20 212	0.12 50	0.16 49	0.12 38	0.16 58	0.14 61

DEFOM-Stereo	0.33 34	0.20 8	0.40 17	0.42 51	0.28 109	0.80 294	0.23 24	0.48 6	0.37 28	0.37 33	0.31 16	0.23 3	0.24 10	1.20 231	0.27 22	0.16 56	0.12 50	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.14 61

IGEV-Stereo++	0.30 14	0.20 8	0.40 17	0.46 101	0.30 148	0.33 14	0.22 16	0.75 62	0.45 48	0.32 18	0.41 25	0.32 35	0.48 138	0.38 4	0.27 22	0.15 35	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.13 35

MoCha-V2	0.40 67	0.20 8	0.49 70	0.50 165	0.21 9	0.44 57	0.33 89	0.93 130	0.53 81	0.53 107	0.53 71	0.42 54	0.58 200	1.09 203	0.27 22	0.14 28	0.12 50	0.15 19	0.12 38	0.17 87	0.15 92

2.5w	0.31 22	0.23 56	0.46 58	0.39 29	0.24 38	0.42 42	0.39 163	0.61 26	0.30 13	0.37 33	0.53 71	0.24 6	0.25 12	0.77 103	0.28 31	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.12 38	0.14 18	0.12 10

3w_stereo	0.33 34	0.25 102	0.52 89	0.40 36	0.21 9	0.53 131	0.54 309	0.65 35	0.46 54	0.44 64	0.48 53	0.23 3	0.45 111	0.46 14	0.29 32	0.12 5	0.10 9	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.15 92

2w_stereo	0.32 26	0.24 74	0.45 50	0.39 29	0.22 16	0.46 65	0.47 254	0.69 46	0.42 41	0.43 60	0.50 64	0.24 6	0.45 111	0.47 18	0.29 32	0.12 5	0.10 9	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.13 35

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 46	0.23 56	0.54 100	0.50 165	0.28 109	0.36 21	0.22 16	1.02 167	0.39 31	0.42 55	0.64 102	0.36 44	0.51 155	0.39 6	0.29 32	0.18 138	0.12 50	0.17 74	0.13 61	0.18 117	0.18 171

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 67	0.67 475	0.42 30	0.64 376	0.29 126	0.48 75	0.25 30	0.85 101	0.44 46	0.38 39	0.36 20	0.30 32	0.70 244	1.15 217	0.29 32	0.16 56	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.18 117	0.12 10

HUF	0.36 46	0.23 56	0.52 89	0.40 36	0.22 16	0.54 139	0.47 254	0.82 93	0.43 43	0.36 30	0.43 35	0.50 96	0.42 92	0.64 65	0.29 32	0.17 99	0.12 50	0.16 49	0.12 38	0.15 38	0.14 61

SMoEStereo_RVC	0.39 59	0.25 102	0.50 75	0.45 94	0.30 148	0.61 179	0.36 125	0.72 55	0.45 48	0.46 76	0.43 35	0.42 54	0.35 59	1.39 283	0.29 32	0.15 35	0.12 50	0.20 165	0.15 104	0.16 58	0.15 92

dual_stereo	0.27 4	0.19 5	0.35 1	0.39 29	0.21 9	0.25 3	0.22 16	0.48 6	0.31 15	0.32 18	0.26 10	0.37 49	0.24 10	0.83 125	0.29 32	0.16 56	0.12 50	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.11 2

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 269	3.18 562	2.55 516	0.39 29	0.23 22	0.44 57	0.23 24	0.63 29	0.42 41	0.44 64	0.44 39	0.34 40	0.28 23	0.56 38	0.29 32	1.35 536	0.10 9	0.22 229	0.19 207	0.46 467	1.31 536

RSM	0.39 59	0.24 74	0.49 70	0.46 101	0.26 61	0.47 69	0.40 171	0.92 123	0.44 46	0.41 49	0.42 26	0.65 158	0.33 44	1.07 198	0.29 32	0.15 35	0.12 50	0.17 74	0.13 61	0.17 87	0.13 35

GCAP-Stereo	0.40 67	0.28 173	0.68 183	0.47 112	0.25 55	0.53 131	0.32 82	0.82 93	0.58 89	0.65 133	0.69 115	0.58 132	0.42 92	0.47 18	0.29 32	0.17 99	0.14 159	0.17 74	0.13 61	0.17 87	0.14 61

asda	0.30 14	0.24 74	0.42 30	0.38 22	0.23 22	0.43 51	0.34 101	0.58 17	0.37 28	0.38 39	0.42 26	0.27 17	0.34 51	0.52 27	0.30 42	0.11 1	0.09 1	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.12 10

4w-stereo	0.30 14	0.24 74	0.44 37	0.37 9	0.23 22	0.46 65	0.27 47	0.63 29	0.31 15	0.41 49	0.44 39	0.27 17	0.36 68	0.59 44	0.30 42	0.11 1	0.09 1	0.15 19	0.12 38	0.13 4	0.12 10

SGD-Stereo	0.32 26	0.20 8	0.40 17	0.38 22	0.19 1	0.43 51	0.22 16	0.64 31	0.33 21	0.42 55	0.34 18	0.27 17	0.35 59	1.15 217	0.30 42	0.20 212	0.10 9	0.15 19	0.13 61	0.17 87	0.13 35

MM-Stereo_test2	0.43 83	0.24 74	0.67 179	0.51 195	0.32 193	0.55 147	0.45 240	0.97 150	0.77 156	0.59 123	0.51 67	0.49 90	0.42 92	0.80 114	0.30 42	0.15 35	0.13 108	0.18 108	0.14 88	0.19 158	0.14 61

HART	0.45 102	0.22 45	0.54 100	0.50 165	0.26 61	0.41 35	0.29 58	1.03 172	0.50 61	0.58 115	1.45 385	0.61 144	0.35 59	1.08 202	0.30 42	0.15 35	0.13 108	0.19 130	0.14 88	0.19 158	0.14 61

SCV_C0	0.43 83	0.26 123	0.65 167	0.43 58	0.29 126	0.47 69	0.31 75	1.34 276	0.73 143	0.38 39	0.49 61	0.54 114	0.29 27	1.24 241	0.30 42	0.17 99	0.13 108	0.16 49	0.13 61	0.20 192	0.15 92

AIO_rvc	0.36 46	0.23 56	0.49 70	0.43 58	0.27 85	0.59 165	0.38 148	0.94 137	0.45 48	0.33 23	0.46 48	0.49 90	0.22 6	0.84 128	0.30 42	0.16 56	0.11 26	0.16 49	0.12 38	0.15 38	0.13 35

AIO_test	0.35 45	0.22 45	0.44 37	0.43 58	0.27 85	0.57 157	0.44 223	0.79 77	0.41 38	0.32 18	0.47 50	0.46 70	0.30 31	0.69 78	0.30 42	0.16 56	0.11 26	0.16 49	0.13 61	0.15 38	0.12 10

IGEV-RUCA	0.37 51	0.23 56	0.48 63	0.49 153	0.36 245	0.60 173	0.23 24	0.64 31	0.49 58	0.39 47	0.49 61	0.44 59	0.31 36	0.85 133	0.30 42	0.24 312	0.13 108	0.16 49	0.12 38	0.20 192	0.19 211

castereo	0.41 74	0.22 45	0.46 58	0.44 81	0.30 148	0.61 179	0.56 335	0.97 150	0.80 164	0.38 39	0.69 115	0.45 67	0.69 239	0.51 24	0.30 42	0.16 56	0.11 26	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.12 10

IGEV-Stereo+	0.45 102	0.21 26	0.43 35	0.41 44	0.39 287	0.15 1	0.19 6	0.44 4	0.36 25	0.26 5	0.25 7	0.31 34	0.41 88	1.43 291	0.30 42	0.17 99	0.12 50	0.15 19	0.11 8	1.16 528	1.70 543

AIO-Stereo	0.37 51	0.25 102	0.51 82	0.47 112	0.23 22	0.45 60	0.39 163	1.07 201	0.52 77	0.41 49	0.48 53	0.52 107	0.25 12	0.72 89	0.30 42	0.16 56	0.12 50	0.17 74	0.13 61	0.16 58	0.13 35

RSM++	0.38 56	0.24 74	0.51 82	0.47 112	0.26 61	0.50 101	0.41 187	0.79 77	0.45 48	0.37 33	0.45 44	0.60 140	0.35 59	1.02 184	0.30 42	0.15 35	0.13 108	0.17 74	0.14 88	0.18 117	0.13 35

IGEVStereo-DCA	0.46 109	0.28 173	0.56 114	0.43 58	0.33 214	0.49 87	0.42 191	0.87 104	0.50 61	0.47 79	0.48 53	0.48 82	0.46 118	2.03 384	0.30 42	0.19 179	0.14 159	0.19 130	0.15 104	0.16 58	0.18 171

rrr	0.46 109	0.28 173	0.73 232	0.43 58	0.33 214	0.49 87	0.38 148	0.76 65	0.50 61	0.47 79	0.48 53	0.48 82	0.46 118	2.03 384	0.30 42	0.19 179	0.14 159	0.19 130	0.15 104	0.16 58	0.16 121

AEACV	0.37 51	0.24 74	0.52 89	0.47 112	0.51 373	0.37 23	0.38 148	0.65 35	0.53 81	0.42 55	0.56 83	0.46 70	0.60 204	0.53 30	0.30 42	0.16 56	0.13 108	0.18 108	0.15 104	0.17 87	0.14 61

Selective-IGEV	0.39 59	0.24 74	0.50 75	0.44 81	0.25 55	0.46 65	0.33 89	1.25 262	0.40 35	0.35 25	0.45 44	0.52 107	0.30 31	1.07 198	0.30 42	0.14 28	0.12 50	0.17 74	0.13 61	0.16 58	0.13 35

4.25_new	0.30 14	0.26 123	0.44 37	0.38 22	0.26 61	0.49 87	0.40 171	0.59 18	0.31 15	0.38 39	0.42 26	0.27 17	0.34 51	0.46 14	0.31 59	0.12 5	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.12 10

4.5w_new	0.30 14	0.26 123	0.44 37	0.38 22	0.26 61	0.49 87	0.40 171	0.59 18	0.31 15	0.38 39	0.42 26	0.27 17	0.34 51	0.46 14	0.31 59	0.12 5	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.12 10

4.25w-stereo	0.30 14	0.26 123	0.44 37	0.38 22	0.26 61	0.49 87	0.40 171	0.59 18	0.32 19	0.38 39	0.42 26	0.27 17	0.34 51	0.46 14	0.31 59	0.12 5	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.12 10

MC-Stereo	0.43 83	0.23 56	0.48 63	0.51 195	0.28 109	0.39 29	0.32 82	0.88 112	0.68 128	0.60 125	0.84 154	0.56 125	0.61 213	1.03 185	0.31 59	0.17 99	0.11 26	0.17 74	0.15 104	0.16 58	0.13 35

test_xeample3	0.42 77	0.28 173	0.69 196	0.43 58	0.33 214	0.56 152	0.38 148	0.79 77	0.45 48	0.53 107	0.46 48	0.44 59	0.44 107	1.38 278	0.31 59	0.18 138	0.14 159	0.19 130	0.15 104	0.17 87	0.16 121

S2M2	0.34 37	0.28 173	0.45 50	0.40 36	0.30 148	0.31 12	0.16 1	0.60 25	0.64 106	0.31 15	0.48 53	0.47 77	0.34 51	0.38 4	0.32 64	0.25 338	0.22 381	0.20 165	0.22 312	0.25 308	0.22 278

SCV	0.46 109	0.26 123	0.55 110	0.47 112	0.25 55	0.39 29	0.38 148	1.98 457	0.60 96	0.35 25	0.48 53	0.55 117	0.36 68	1.28 250	0.32 64	0.24 312	0.12 50	0.17 74	0.13 61	0.18 117	0.14 61

fffft	0.38 56	0.23 56	0.51 82	0.44 81	0.32 193	0.43 51	0.48 265	0.76 65	0.36 25	0.44 64	0.34 18	0.38 51	0.31 36	1.31 256	0.32 64	0.14 28	0.11 26	0.19 130	0.15 104	0.16 58	0.16 121
1: 1. 1
ours_stereo	0.39 59	0.28 173	0.51 82	0.46 101	0.30 148	0.40 31	0.44 223	0.73 57	0.56 86	0.35 25	0.56 83	0.46 70	0.33 44	1.11 209	0.32 64	0.16 56	0.13 108	0.19 130	0.15 104	0.19 158	0.14 61

ACVNet-DCA	0.56 184	0.31 261	0.50 75	0.54 249	0.26 61	1.18 401	0.51 284	1.42 294	0.78 159	0.58 115	0.79 145	0.48 82	0.88 328	1.46 297	0.32 64	0.20 212	0.12 50	0.25 326	0.15 104	0.22 256	0.21 260

xx1	0.67 259	0.31 261	0.50 75	0.54 249	0.26 61	1.18 401	0.51 284	0.93 130	3.05 536	0.58 115	0.79 145	0.95 272	0.77 269	1.46 297	0.32 64	0.20 212	0.12 50	0.24 287	0.23 335	0.22 256	0.21 260

cc1	0.64 235	0.31 261	0.50 75	0.54 249	0.26 61	1.18 401	0.51 284	0.93 130	3.05 536	0.58 115	0.79 145	0.48 82	0.88 328	1.46 297	0.32 64	0.20 212	0.12 50	0.25 326	0.15 104	0.19 158	0.19 211

ffm	0.72 278	0.33 299	0.85 295	0.53 234	0.37 260	0.74 256	0.56 335	0.95 142	2.47 523	1.15 285	1.45 385	1.06 307	0.82 295	1.55 316	0.32 64	0.20 212	0.12 50	0.31 404	0.27 391	0.19 158	0.20 243

tt1	0.62 216	0.32 277	0.51 82	0.54 249	0.26 61	1.16 398	0.48 265	0.95 142	2.47 523	0.57 113	0.77 137	0.49 90	0.81 290	1.55 316	0.32 64	0.20 212	0.12 50	0.24 287	0.15 104	0.19 158	0.20 243

MSKI-zero shot	0.55 175	0.26 123	0.57 124	0.51 195	0.26 61	0.69 233	0.28 53	1.18 235	0.64 106	0.91 193	1.32 342	0.82 210	0.33 44	1.92 372	0.32 64	0.17 99	0.12 50	0.17 74	0.13 61	0.16 58	0.16 121

CASnet	0.41 74	0.25 102	0.48 63	0.50 165	0.20 3	0.50 101	0.36 125	0.81 90	0.80 164	0.83 173	0.68 111	0.48 82	0.31 36	0.54 32	0.32 64	0.18 138	0.12 50	0.27 361	0.22 312	0.23 281	0.14 61
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.53 145	0.24 74	0.47 61	0.47 112	0.27 85	1.00 366	0.25 30	1.58 342	1.05 259	0.85 181	0.99 192	1.06 307	0.47 127	0.70 82	0.32 64	0.18 138	0.13 108	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.16 121

RCA-Stereo	0.50 132	0.23 56	0.58 130	0.48 138	0.33 214	0.55 147	0.45 240	0.97 150	1.38 441	0.68 137	1.05 225	0.63 152	0.80 286	0.59 44	0.32 64	0.17 99	0.12 50	0.17 74	0.14 88	0.16 58	0.14 61

2.75w_new	0.31 22	0.23 56	0.43 35	0.35 3	0.23 22	0.42 42	0.42 191	0.54 10	0.35 24	0.47 79	0.43 35	0.24 6	0.30 31	0.66 73	0.33 77	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.12 10

1w_stereo	0.34 37	0.20 8	0.42 30	0.43 58	0.26 61	0.47 69	0.54 309	0.59 18	0.50 61	0.41 49	0.66 104	0.25 12	0.44 107	0.62 62	0.33 77	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.12 10

MM-Stereo_test1	0.49 128	0.24 74	0.56 114	0.51 195	0.30 148	0.50 101	0.54 309	0.91 120	1.03 250	0.84 176	0.69 115	0.54 114	0.60 204	1.16 221	0.33 77	0.18 138	0.16 256	0.20 165	0.17 167	0.19 158	0.15 92

mms	0.40 67	0.27 151	0.52 89	0.46 101	0.32 193	0.43 51	0.46 247	0.70 50	0.46 54	0.35 25	0.58 89	0.44 59	0.30 31	1.36 273	0.33 77	0.16 56	0.13 108	0.18 108	0.15 104	0.19 158	0.15 92

Pointernet	0.37 51	0.20 8	0.57 124	0.43 58	0.28 109	0.51 118	0.27 47	0.93 130	0.61 97	0.47 79	0.63 99	0.49 90	0.38 79	0.49 21	0.33 77	0.17 99	0.13 108	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.12 10

CAS++	0.47 116	0.31 261	0.56 114	0.47 112	0.32 193	0.42 42	0.28 53	1.76 391	0.72 139	0.71 142	0.72 125	0.37 49	0.28 23	0.69 78	0.33 77	0.27 377	0.22 381	0.26 345	0.21 283	0.29 364	0.19 211
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.53 145	0.28 173	0.89 325	0.49 153	0.28 109	0.76 267	0.37 142	1.34 276	0.73 143	0.89 186	0.67 108	1.35 386	0.51 155	0.79 112	0.33 77	0.18 138	0.15 217	0.18 108	0.15 104	0.17 87	0.16 121

test_for_model	1.30 457	3.71 565	0.58 130	3.22 556	2.84 556	0.59 165	0.33 89	1.40 290	0.83 173	1.42 424	0.61 94	0.52 107	0.37 73	0.51 24	0.33 77	2.46 543	0.15 217	0.16 49	0.11 8	4.39 566	1.50 539

ff7	0.43 83	0.27 151	0.56 114	0.44 81	0.33 214	0.50 101	0.42 191	0.87 104	0.50 61	0.49 93	0.53 71	0.44 59	0.48 138	1.38 278	0.33 77	0.17 99	0.12 50	0.21 200	0.15 104	0.18 117	0.18 171

ffff	0.43 83	0.27 151	0.56 114	0.44 81	0.33 214	0.50 101	0.42 191	0.87 104	0.50 61	0.49 93	0.53 71	0.44 59	0.48 138	1.38 278	0.33 77	0.17 99	0.12 50	0.21 200	0.15 104	0.18 117	0.18 171

11t	0.43 83	0.27 151	0.56 114	0.44 81	0.33 214	0.50 101	0.42 191	0.87 104	0.50 61	0.49 93	0.53 71	0.44 59	0.48 138	1.38 278	0.33 77	0.17 99	0.12 50	0.21 200	0.15 104	0.18 117	0.18 171

testlalala	0.45 102	0.28 173	0.59 137	0.42 51	0.39 287	0.71 245	0.39 163	1.08 207	0.45 48	1.24 340	0.80 150	0.61 144	0.36 68	0.54 32	0.33 77	0.20 212	0.13 108	0.18 108	0.12 38	0.15 38	0.15 92

anonymousdsp	0.43 83	0.27 151	0.53 94	0.44 81	0.32 193	0.50 101	0.42 191	0.89 113	0.51 70	0.49 93	0.53 71	0.47 77	0.47 127	1.33 263	0.33 77	0.17 99	0.12 50	0.21 200	0.15 104	0.18 117	0.18 171

CES	0.48 122	0.20 8	0.37 5	0.39 29	1.39 533	0.55 147	0.35 109	0.98 154	0.66 123	0.44 64	0.66 104	0.35 42	0.27 19	0.56 38	0.33 77	0.15 35	0.13 108	0.15 19	0.10 2	0.19 158	1.46 538

EGLCR-Stereo	0.37 51	0.22 45	0.51 82	0.43 58	0.26 61	0.44 57	0.22 16	0.99 156	0.48 57	0.42 55	0.42 26	0.67 165	0.29 27	0.86 137	0.33 77	0.17 99	0.12 50	0.19 130	0.17 167	0.17 87	0.15 92

ccc-4	0.43 83	0.27 151	0.56 114	0.44 81	0.33 214	0.50 101	0.42 191	0.87 104	0.50 61	0.49 93	0.53 71	0.44 59	0.48 138	1.38 278	0.33 77	0.17 99	0.12 50	0.21 200	0.15 104	0.18 117	0.18 171

IGEV-Stereo	0.43 83	0.27 151	0.54 100	0.45 94	0.32 193	0.50 101	0.42 191	0.90 119	0.51 70	0.49 93	0.53 71	0.47 77	0.47 127	1.32 260	0.33 77	0.17 99	0.12 50	0.21 200	0.15 104	0.18 117	0.18 171
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
qwe	0.32 26	0.21 26	0.40 17	0.37 9	0.26 61	0.49 87	0.29 58	0.64 31	0.39 31	0.49 93	0.48 53	0.26 14	0.27 19	0.80 114	0.34 94	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.15 38	0.12 10

tt45	0.45 102	0.23 56	0.46 58	0.45 94	0.33 214	0.79 286	0.32 82	0.78 72	0.41 38	0.51 105	0.44 39	0.49 90	0.37 73	2.14 394	0.34 94	0.16 56	0.13 108	0.19 130	0.16 146	0.17 87	0.18 171

WCG-NET	0.42 77	0.21 26	0.54 100	0.40 36	0.25 55	0.47 69	0.32 82	0.73 57	1.15 322	0.76 150	0.73 127	0.58 132	0.45 111	0.60 56	0.34 94	0.15 35	0.11 26	0.16 49	0.14 88	0.15 38	0.13 35

model_zeroshot	0.48 122	0.29 208	0.86 301	0.51 195	0.36 245	0.69 233	0.37 142	1.12 220	0.62 99	0.85 181	0.84 154	0.66 162	0.37 73	0.73 93	0.34 94	0.20 212	0.16 256	0.19 130	0.16 146	0.17 87	0.16 121

RAStereo	0.34 37	0.21 26	0.66 174	0.47 112	0.27 85	0.26 4	0.29 58	0.69 46	0.63 102	0.32 18	0.42 26	0.45 67	0.31 36	0.45 12	0.34 94	0.17 99	0.15 217	0.19 130	0.15 104	0.18 117	0.13 35

WCG-NET（raft）	0.45 102	0.21 26	0.55 110	0.40 36	0.24 38	0.50 101	0.36 125	0.73 57	1.09 282	0.71 142	0.76 135	0.92 259	0.51 155	0.84 128	0.34 94	0.16 56	0.12 50	0.15 19	0.14 88	0.14 18	0.14 61

trnet	0.39 59	0.21 26	0.37 5	0.36 5	0.20 3	0.53 131	0.29 58	0.78 72	1.12 295	0.59 123	0.71 122	0.53 112	0.42 92	0.54 32	0.34 94	0.18 138	0.13 108	0.15 19	0.10 2	0.14 18	0.13 35

MyStereo07	0.48 122	0.29 208	0.50 75	0.55 273	0.45 335	0.59 165	0.79 418	1.05 186	0.51 70	0.48 87	0.53 71	0.43 57	0.55 177	1.30 255	0.34 94	0.17 99	0.16 256	0.24 287	0.20 239	0.23 281	0.20 243

CroCo-Stereo	0.40 67	0.31 261	0.73 232	0.58 308	0.27 85	0.26 4	0.33 89	0.95 142	0.81 167	0.42 55	0.47 50	0.65 158	0.47 127	0.39 6	0.34 94	0.18 138	0.15 217	0.16 49	0.14 88	0.19 158	0.16 121
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
CREStereo	0.39 59	0.21 26	0.38 8	0.34 1	0.22 16	0.53 131	0.29 58	0.77 68	1.11 291	0.58 115	0.71 122	0.51 100	0.41 88	0.54 32	0.34 94	0.18 138	0.13 108	0.15 19	0.10 2	0.14 18	0.14 61
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
2.25w	0.32 26	0.24 74	0.48 63	0.37 9	0.24 38	0.45 60	0.25 30	0.62 28	0.40 35	0.45 72	0.58 89	0.27 17	0.32 42	0.74 99	0.35 104	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.12 38	0.13 4	0.14 61

AIO-test2	0.57 191	0.28 173	0.63 153	0.61 346	0.58 413	0.79 286	0.51 284	1.18 235	1.40 451	0.63 130	1.15 275	0.51 100	0.43 99	1.09 203	0.35 104	0.21 246	0.17 285	0.26 345	0.30 432	0.20 192	0.19 211

AIO-test1	0.56 184	0.25 102	0.55 110	0.64 376	0.78 478	0.80 294	0.36 125	1.18 235	1.34 419	0.57 113	0.88 162	0.61 144	0.50 152	1.12 212	0.35 104	0.17 99	0.17 285	0.22 229	0.24 348	0.18 117	0.23 298

PAM	0.76 315	0.29 208	1.08 396	0.52 216	0.33 214	1.38 434	0.39 163	2.01 464	0.67 124	1.06 235	0.96 180	2.89 522	1.43 466	0.86 137	0.35 104	0.19 179	0.12 50	0.19 130	0.17 167	0.19 158	0.20 243

CAS	0.63 223	0.18 1	0.37 5	2.27 542	0.84 492	0.57 157	0.54 309	0.79 77	0.62 99	0.48 87	0.70 119	0.36 44	0.26 17	0.45 12	0.35 104	2.24 542	0.10 9	0.14 1	0.09 1	0.15 38	1.06 531

cross-raft	0.54 160	0.25 102	0.61 145	0.52 216	0.29 126	0.68 228	0.37 142	1.46 305	0.76 152	1.01 223	1.06 227	1.28 371	0.46 118	0.71 86	0.35 104	0.15 35	0.12 50	0.18 108	0.16 146	0.19 158	0.14 61

TANstereo	0.44 94	0.21 26	0.44 37	0.41 44	0.21 9	0.65 209	0.26 40	0.79 77	0.83 173	0.93 196	0.98 190	0.51 100	0.46 118	0.54 32	0.35 104	0.18 138	0.24 402	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.26 348

XX-Stereo	0.63 223	0.26 123	1.90 492	0.81 473	0.67 446	0.43 51	0.23 24	1.03 172	0.58 89	0.65 133	1.56 417	1.41 396	0.39 81	1.28 250	0.35 104	0.20 212	0.14 159	0.20 165	0.19 207	0.18 117	0.14 61

CFNet-RSSM	0.54 160	0.24 74	0.70 202	0.48 138	0.28 109	0.60 173	0.27 47	1.49 311	1.14 310	1.06 235	0.93 173	1.08 313	0.54 170	0.70 82	0.35 104	0.16 56	0.12 50	0.17 74	0.15 104	0.16 58	0.14 61

PMTNet	0.46 109	0.21 26	0.38 8	0.37 9	0.23 22	0.71 245	0.27 47	0.74 61	1.04 255	0.64 131	0.70 119	0.55 117	0.47 127	0.86 137	0.35 104	1.00 525	0.13 108	0.15 19	0.10 2	0.15 38	0.13 35

LG-Stereo	0.34 37	0.25 102	0.78 277	0.47 112	0.26 61	0.37 23	0.30 68	0.71 54	0.52 77	0.36 30	0.57 86	0.29 27	0.21 2	0.50 22	0.36 114	0.13 18	0.13 108	0.20 165	0.18 185	0.18 117	0.12 10

Reg-Stereo(zero)	0.44 94	0.22 45	0.45 50	0.43 58	0.23 22	0.38 26	0.25 30	0.76 65	1.08 274	0.90 188	0.78 139	0.90 247	0.47 127	0.70 82	0.36 114	0.15 35	0.12 50	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.15 92

fffy	0.42 77	0.27 151	0.57 124	0.46 101	0.29 126	0.48 75	0.35 109	0.91 120	0.55 84	0.40 48	0.58 89	0.55 117	0.41 88	1.26 245	0.36 114	0.15 35	0.13 108	0.19 130	0.16 146	0.18 117	0.14 61

PAM_32	0.77 317	0.28 173	1.03 378	0.52 216	0.30 148	1.32 424	0.35 109	1.97 455	0.65 121	1.02 227	1.06 227	3.05 523	1.49 476	0.96 164	0.36 114	0.19 179	0.13 108	0.20 165	0.18 185	0.19 158	0.19 211

GCAP-BAT	0.49 128	0.31 261	0.64 160	0.41 44	0.46 346	0.70 240	0.35 109	0.77 68	0.64 106	0.86 183	1.00 196	0.77 191	0.37 73	1.18 227	0.36 114	0.18 138	0.14 159	0.18 108	0.13 61	0.17 87	0.15 92

RAFT-Stereo-weight	0.47 116	0.24 74	0.53 94	0.48 138	0.27 85	0.60 173	0.35 109	1.02 167	1.07 268	0.99 215	0.78 139	0.76 188	0.28 23	0.76 100	0.36 114	0.16 56	0.12 50	0.17 74	0.15 104	0.16 58	0.15 92

MGS-Stereo	0.42 77	0.26 123	0.58 130	0.44 81	0.28 109	0.50 101	0.34 101	0.57 16	0.83 173	0.46 76	1.31 336	0.52 107	0.33 44	0.65 71	0.36 114	0.19 179	0.16 256	0.18 108	0.15 104	0.17 87	0.16 121

MaDis-Stereo	0.36 46	0.25 102	0.58 130	0.44 81	0.34 231	0.30 11	0.30 68	0.72 55	0.50 61	0.37 33	0.36 20	0.58 132	0.49 146	0.52 27	0.36 114	0.19 179	0.16 256	0.19 130	0.15 104	0.18 117	0.14 61

RAFT-Test	0.54 160	0.25 102	0.64 160	0.47 112	0.30 148	0.97 358	0.27 47	1.24 260	0.81 167	0.96 205	1.12 258	1.28 371	0.48 138	0.71 86	0.36 114	0.17 99	0.13 108	0.17 74	0.14 88	0.16 58	0.16 121

LoS_RVC	0.42 77	0.26 123	0.40 17	0.44 81	0.82 490	0.51 118	0.44 223	0.64 31	0.41 38	0.44 64	0.78 139	0.44 59	0.47 127	0.56 38	0.36 114	0.13 18	0.12 50	0.14 1	0.10 2	0.13 4	0.84 519

ProNet	0.43 83	0.28 173	0.58 130	0.43 58	0.30 148	0.56 152	0.52 295	1.00 160	0.58 89	0.44 64	0.49 61	0.43 57	0.43 99	1.28 250	0.36 114	0.15 35	0.13 108	0.19 130	0.16 146	0.17 87	0.16 121

RAFT_CTSACE	0.63 223	0.26 123	0.88 319	0.55 273	0.51 373	0.71 245	0.44 223	0.80 85	0.97 223	0.97 208	1.84 464	1.18 343	0.68 236	1.47 301	0.36 114	0.16 56	0.15 217	0.21 200	0.20 239	0.20 192	0.14 61

depthmonostereo	0.41 74	0.23 56	0.53 94	0.47 112	0.23 22	0.61 179	0.35 109	1.00 160	0.76 152	0.48 87	0.65 103	0.47 77	0.49 146	0.67 76	0.37 126	0.16 56	0.15 217	0.16 49	0.14 88	0.16 58	0.15 92

HH	0.63 223	0.30 228	0.77 269	0.50 165	0.32 193	0.49 87	0.46 247	1.65 359	0.64 106	0.69 138	1.09 241	1.63 440	0.85 310	1.90 370	0.37 126	0.18 138	0.13 108	0.19 130	0.17 167	0.19 158	0.16 121

HanStereo	0.63 223	0.30 228	0.77 269	0.50 165	0.32 193	0.49 87	0.46 247	1.65 359	0.64 106	0.69 138	1.09 241	1.63 440	0.85 310	1.90 370	0.37 126	0.18 138	0.13 108	0.19 130	0.17 167	0.19 158	0.16 121

4D-IteraStereo	0.48 122	0.24 74	0.76 262	0.50 165	0.44 328	0.66 217	0.31 75	0.87 104	1.02 246	1.03 231	0.72 125	0.78 195	0.32 42	0.64 65	0.37 126	0.17 99	0.11 26	0.23 267	0.19 207	0.19 158	0.13 35

LoS	0.40 67	0.21 26	0.44 37	0.37 9	0.22 16	0.50 101	0.40 171	1.00 160	0.94 209	0.48 87	0.66 104	0.48 82	0.40 85	0.60 56	0.37 126	0.18 138	0.14 159	0.16 49	0.11 8	0.14 18	0.14 61
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
raft_robust	0.68 263	0.30 228	0.64 160	0.52 216	0.26 61	0.54 139	0.35 109	1.33 271	1.24 375	1.16 295	1.07 231	0.60 140	0.54 170	3.58 465	0.37 126	0.18 138	0.14 159	0.20 165	0.22 312	0.20 192	0.16 121

test_4	0.53 145	0.22 45	0.56 114	0.54 249	0.32 193	0.64 193	0.39 163	0.80 85	0.62 99	0.92 195	1.87 469	0.68 167	0.42 92	1.16 221	0.37 126	0.15 35	0.13 108	0.20 165	0.22 312	0.20 192	0.15 92

test-3	0.54 160	0.22 45	0.68 183	0.47 112	0.27 85	0.58 160	0.35 109	0.92 123	1.00 240	1.32 384	0.69 115	0.87 234	0.45 111	1.68 342	0.37 126	0.16 56	0.11 26	0.20 165	0.16 146	0.17 87	0.13 35

test_1	0.54 160	0.22 45	0.68 183	0.47 112	0.27 85	0.58 160	0.35 109	0.92 123	1.00 240	1.28 355	0.68 111	0.87 234	0.45 111	1.67 337	0.37 126	0.16 56	0.11 26	0.20 165	0.16 146	0.17 87	0.13 35

XX-TBD	0.46 109	0.70 483	0.35 1	0.79 467	0.25 55	0.58 160	0.26 40	0.69 46	1.27 389	0.76 150	1.00 196	0.45 67	0.33 44	0.47 18	0.37 126	0.19 179	0.15 217	0.15 19	0.11 8	0.17 87	0.14 61

Gwc-CoAtRS	0.52 135	0.24 74	0.68 183	0.48 138	0.29 126	0.64 193	0.25 30	1.16 228	1.08 274	1.01 223	1.00 196	1.12 330	0.56 182	0.69 78	0.37 126	0.16 56	0.13 108	0.17 74	0.15 104	0.15 38	0.15 92

MM-Stereo_test3	0.50 132	0.24 74	0.54 100	0.54 249	0.74 465	0.49 87	0.53 303	1.09 209	1.05 259	0.62 129	0.95 177	0.61 144	0.42 92	0.77 103	0.38 137	0.20 212	0.17 285	0.20 165	0.16 146	0.18 117	0.18 171

IGEV++	0.40 67	0.22 45	0.51 82	0.52 216	0.29 126	0.45 60	0.25 30	1.65 359	0.46 54	0.37 33	0.57 86	0.46 70	0.45 111	0.50 22	0.38 137	0.19 179	0.12 50	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.15 92

Sa-1000	0.72 278	0.29 208	0.76 262	0.59 321	0.30 148	0.73 252	0.37 142	1.62 354	1.33 416	1.28 355	2.04 485	0.86 230	0.75 257	1.84 363	0.38 137	0.19 179	0.14 159	0.25 326	0.23 335	0.20 192	0.16 121

iRaft-Stereo_20w	0.65 243	0.31 261	1.00 363	0.47 112	0.34 231	0.73 252	0.30 68	2.96 534	0.70 133	1.15 285	1.14 267	0.76 188	0.65 233	1.11 209	0.38 137	0.17 99	0.13 108	0.18 108	0.16 146	0.19 158	0.18 171

GMOStereo	0.53 145	0.26 123	0.65 167	0.50 165	0.29 126	0.52 122	0.43 210	0.89 113	0.96 216	1.41 418	1.14 267	0.85 226	0.56 182	0.59 44	0.38 137	0.16 56	0.14 159	0.24 287	0.21 283	0.20 192	0.15 92

error version	0.53 145	0.26 123	0.65 167	0.50 165	0.29 126	0.52 122	0.43 210	0.89 113	0.96 216	1.41 418	1.14 267	0.85 226	0.56 182	0.59 44	0.38 137	0.16 56	0.14 159	0.24 287	0.21 283	0.20 192	0.15 92

test-v	0.53 145	0.26 123	0.65 167	0.50 165	0.29 126	0.52 122	0.43 210	0.89 113	0.96 216	1.41 418	1.14 267	0.85 226	0.56 182	0.59 44	0.38 137	0.16 56	0.14 159	0.24 287	0.21 283	0.20 192	0.15 92

test-2	0.53 145	0.26 123	0.65 167	0.50 165	0.29 126	0.52 122	0.43 210	0.89 113	0.96 216	1.41 418	1.14 267	0.85 226	0.56 182	0.59 44	0.38 137	0.16 56	0.14 159	0.24 287	0.21 283	0.20 192	0.15 92

DilatedVolume-Stereo	0.43 83	0.21 26	0.55 110	0.43 58	0.32 193	0.72 248	0.29 58	0.80 85	0.51 70	0.77 155	0.73 127	0.48 82	0.40 85	1.13 214	0.39 145	0.15 35	0.14 159	0.15 19	0.14 88	0.16 58	0.14 61

3.5w_stereo	0.33 34	0.25 102	0.45 50	0.37 9	0.24 38	0.54 139	0.35 109	0.66 39	0.36 25	0.43 60	0.44 39	0.29 27	0.34 51	0.77 103	0.39 145	0.11 1	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.13 35

999	0.48 122	0.22 45	0.49 70	0.48 138	0.34 231	0.75 261	0.31 75	0.85 101	0.55 84	0.37 33	0.48 53	0.50 96	0.36 68	2.45 421	0.39 145	0.16 56	0.13 108	0.18 108	0.15 104	0.16 58	0.19 211

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 109	0.36 353	0.71 214	0.47 112	0.36 245	0.67 221	0.35 109	0.78 72	1.12 295	0.61 126	0.62 97	0.39 52	0.39 81	0.71 86	0.39 145	0.20 212	0.17 285	0.22 229	0.18 185	0.23 281	0.19 211

IGEV_Zeroshot_test	0.53 145	0.30 228	0.99 358	0.56 286	0.35 235	0.41 35	0.32 82	1.37 282	0.63 102	1.00 220	1.09 241	0.95 272	0.41 88	0.83 125	0.39 145	0.18 138	0.12 50	0.19 130	0.18 185	0.19 158	0.17 146

test_3	0.55 175	0.23 56	0.71 214	0.53 234	0.28 109	0.61 179	0.40 171	0.92 123	1.05 259	1.19 313	0.68 111	0.93 261	0.44 107	1.67 337	0.39 145	0.15 35	0.12 50	0.22 229	0.19 207	0.21 233	0.14 61

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 160	0.25 102	0.68 183	0.43 58	0.24 38	0.40 31	0.34 101	1.04 178	1.09 282	1.32 384	1.60 426	0.80 201	0.68 236	0.67 76	0.39 145	0.13 18	0.10 9	0.18 108	0.17 167	0.17 87	0.13 35

UGAM-zero	1.00 404	0.30 228	0.93 338	0.47 112	0.30 148	0.57 157	0.25 30	2.25 507	0.63 102	1.01 223	1.10 245	2.73 518	1.85 505	6.26 517	0.40 152	0.17 99	0.14 159	0.19 130	0.15 104	0.16 58	0.17 146

rvit_stereo_0081_aga	0.44 94	0.34 322	0.73 232	0.51 195	0.41 306	0.50 101	0.40 171	0.81 90	0.57 88	0.58 115	0.56 83	0.53 112	0.43 99	0.66 73	0.40 152	0.26 361	0.21 363	0.22 229	0.20 239	0.26 320	0.18 171

testlalala2	0.58 197	0.27 151	0.68 183	1.72 535	1.27 531	0.68 228	0.42 191	0.93 130	0.70 133	0.90 188	0.93 173	0.76 188	0.34 51	0.52 27	0.40 152	0.18 138	0.15 217	0.17 74	0.13 61	0.17 87	0.17 146

AE-Stereo	0.49 128	0.27 151	0.67 179	0.60 332	0.39 287	0.67 221	0.46 247	1.18 235	1.09 282	0.47 79	0.75 133	0.69 172	0.47 127	0.59 44	0.40 152	0.16 56	0.15 217	0.21 200	0.20 239	0.19 158	0.15 92

EKT-Stereo	0.53 145	0.30 228	0.73 232	0.58 308	0.60 424	0.51 118	0.48 265	0.94 137	0.90 194	0.71 142	0.88 162	0.77 191	0.43 99	1.07 198	0.40 152	0.22 272	0.16 256	0.21 200	0.18 185	0.20 192	0.22 278

testlalala_base	0.77 317	0.40 378	0.70 202	0.65 390	0.50 362	0.79 286	0.28 53	1.50 315	0.51 70	0.73 148	0.90 166	0.69 172	0.54 170	0.66 73	0.40 152	2.82 547	0.14 159	0.17 74	0.12 38	2.68 543	0.19 211

anonymousdsp2	0.53 145	0.27 151	0.74 248	0.48 138	0.29 126	0.76 267	0.47 254	1.61 350	0.82 172	0.77 155	0.77 137	0.75 184	0.47 127	1.03 185	0.40 152	0.18 138	0.13 108	0.18 108	0.13 61	0.19 158	0.18 171

KYRaft	0.75 309	0.28 173	0.62 150	0.56 286	0.29 126	0.67 221	0.86 438	0.94 137	0.84 177	1.62 464	2.21 493	1.16 339	1.02 394	1.57 319	0.40 152	0.20 212	0.13 108	0.22 229	0.28 412	0.20 192	1.02 526

iRaftStereo_RVC	0.47 116	0.26 123	0.64 160	0.50 165	0.29 126	0.53 131	0.33 89	1.05 186	0.77 156	0.84 176	1.00 196	0.55 117	0.37 73	0.81 120	0.40 152	0.17 99	0.12 50	0.22 229	0.20 239	0.19 158	0.15 92

sAnonymous2	0.55 175	0.56 445	1.46 460	0.60 332	0.51 373	0.48 75	0.52 295	0.79 77	0.68 128	0.50 101	0.67 108	0.46 70	0.62 218	0.59 44	0.40 152	0.22 272	0.17 285	0.22 229	0.21 283	0.86 515	0.56 489

CroCo_RVC	0.55 175	0.56 445	1.46 460	0.60 332	0.51 373	0.48 75	0.52 295	0.79 77	0.68 128	0.50 101	0.67 108	0.46 70	0.62 218	0.59 44	0.40 152	0.22 272	0.17 285	0.22 229	0.21 283	0.86 515	0.56 489

tg	0.52 135	0.24 74	0.61 145	0.49 153	0.30 148	0.90 328	0.29 58	1.07 201	0.83 173	0.83 173	1.02 210	0.62 149	0.43 99	1.35 268	0.41 163	0.17 99	0.12 50	0.22 229	0.20 239	0.17 87	0.15 92

Occ-G	0.42 77	0.21 26	0.48 63	0.41 44	0.26 61	0.42 42	0.62 367	0.77 68	0.49 58	0.43 60	0.66 104	1.02 298	0.46 118	0.78 108	0.41 163	0.16 56	0.13 108	0.18 108	0.13 61	0.16 58	0.16 121

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 397	0.39 372	3.21 525	0.50 165	0.63 434	0.64 193	0.39 163	2.36 517	0.75 146	0.95 203	4.63 536	1.81 464	0.56 182	0.96 164	0.41 163	0.18 138	0.13 108	0.21 200	0.26 380	0.32 393	0.35 421

MyStereo06	0.61 212	0.28 173	0.95 346	0.56 286	0.46 346	0.61 179	0.73 402	1.78 399	0.67 124	1.03 231	1.12 258	1.13 335	0.56 182	0.78 108	0.41 163	0.17 99	0.16 256	0.23 267	0.20 239	0.22 256	0.20 243

DCRE	0.82 343	0.26 123	0.70 202	0.58 308	0.44 328	0.54 139	0.48 265	0.95 142	0.78 159	0.78 158	7.33 552	0.86 230	0.52 160	0.76 100	0.41 163	0.16 56	0.16 256	0.19 130	0.17 167	0.18 117	0.17 146

DisPM	0.66 250	0.28 173	0.72 220	0.61 346	0.35 235	0.62 188	0.45 240	1.02 167	0.99 235	1.56 453	1.10 245	0.80 201	0.59 201	2.37 416	0.41 163	0.23 297	0.14 159	0.23 267	0.21 283	0.20 192	0.25 324

RAFT+CT+SA	0.58 197	0.29 208	0.60 142	0.66 397	0.37 260	0.42 42	0.55 327	1.27 264	1.03 250	0.70 140	1.22 300	0.60 140	0.70 244	1.64 331	0.41 163	0.18 138	0.13 108	0.22 229	0.22 312	0.21 233	0.18 171

TRStereo	0.60 206	0.60 463	0.97 354	0.74 453	0.67 446	0.46 65	0.38 148	1.85 421	0.89 190	0.79 161	0.80 150	0.88 238	0.39 81	1.10 206	0.41 163	0.23 297	0.15 217	0.23 267	0.24 348	0.17 87	0.15 92

AnonymousM	0.59 203	1.11 518	0.41 22	0.44 81	0.32 193	0.43 51	0.47 254	1.05 186	0.64 106	0.98 212	0.63 99	0.67 165	0.43 99	0.59 44	0.41 163	0.20 212	0.15 217	1.84 540	0.84 531	0.14 18	0.13 35

raftrobust	0.52 135	0.25 102	0.56 114	0.65 390	0.52 385	0.49 87	0.34 101	0.98 154	0.91 199	1.30 370	0.87 160	0.63 152	0.81 290	0.78 108	0.41 163	0.19 179	0.15 217	0.16 49	0.14 88	0.15 38	0.16 121

EAI-Stereo	0.65 243	0.28 173	0.69 196	0.53 234	0.27 85	0.60 173	0.40 171	2.28 511	0.64 106	0.71 142	3.18 520	0.57 127	0.43 99	1.06 194	0.41 163	0.18 138	0.13 108	0.17 74	0.17 167	0.17 87	0.17 146

water-stereo	0.39 59	0.20 8	0.48 63	0.44 81	0.27 85	0.50 101	0.26 40	0.92 123	0.51 70	0.53 107	0.78 139	0.55 117	0.49 146	0.42 10	0.42 174	0.16 56	0.15 217	0.17 74	0.15 104	0.16 58	0.15 92

LL-Strereo2	0.52 135	0.33 299	0.69 196	0.52 216	0.37 260	0.70 240	0.30 68	1.13 223	0.67 124	0.94 201	0.78 139	0.91 250	0.42 92	1.05 193	0.42 174	0.17 99	0.16 256	0.29 386	0.25 363	0.21 233	0.16 121

TestStereo1	0.63 223	0.28 173	0.75 252	0.76 460	0.31 174	0.48 75	0.43 210	1.30 269	1.21 360	0.97 208	1.31 336	0.64 155	0.77 269	1.75 351	0.42 174	0.20 212	0.15 217	0.22 229	0.18 185	0.21 233	0.17 146

SA-5K	0.63 223	0.28 173	0.75 252	0.76 460	0.31 174	0.48 75	0.43 210	1.30 269	1.21 360	0.97 208	1.31 336	0.64 155	0.77 269	1.75 351	0.42 174	0.20 212	0.15 217	0.22 229	0.18 185	0.21 233	0.17 146

SA	0.66 250	0.30 228	0.82 289	0.61 346	0.30 148	0.58 160	0.38 148	1.44 301	1.30 404	0.96 205	1.36 358	0.66 162	0.95 360	1.85 366	0.42 174	0.19 179	0.15 217	0.25 326	0.23 335	0.21 233	0.17 146

GLC_STEREO	0.39 59	0.25 102	0.41 22	0.54 249	0.23 22	0.48 75	0.30 68	0.73 57	0.58 89	0.52 106	0.73 127	0.51 100	0.31 36	0.64 65	0.42 174	0.17 99	0.20 341	0.23 267	0.19 207	0.21 233	0.17 146

TransformOpticalFlow	0.96 387	0.28 173	0.89 325	0.52 216	0.31 174	0.66 217	0.54 309	1.75 385	1.12 295	1.09 245	1.44 383	1.37 391	1.01 389	6.70 528	0.42 174	0.19 179	0.12 50	0.20 165	0.19 207	0.18 117	0.19 211

test-1	0.52 135	0.26 123	1.04 382	0.56 286	0.32 193	0.61 179	0.38 148	1.10 212	0.91 199	0.78 158	1.01 202	0.77 191	0.52 160	0.60 56	0.42 174	0.17 99	0.14 159	0.20 165	0.17 167	0.20 192	0.23 298

s12784h	0.52 135	0.20 8	0.38 8	0.41 44	0.19 1	0.96 354	0.34 101	1.17 230	1.25 378	0.81 167	0.90 166	0.63 152	0.50 152	1.45 295	0.42 174	0.14 28	0.12 50	0.17 74	0.11 8	0.18 117	0.11 2

RALAANet	0.60 206	0.33 299	0.87 312	0.62 358	0.50 362	0.69 233	0.31 75	1.21 246	1.06 263	1.09 245	1.16 280	0.88 238	0.46 118	1.22 234	0.42 174	0.19 179	0.15 217	0.21 200	0.17 167	0.27 334	0.17 146

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 278	0.35 343	1.70 478	0.49 153	0.56 401	0.63 190	0.38 148	2.41 522	0.65 121	0.77 155	1.07 231	1.82 467	0.95 360	0.93 158	0.43 184	0.20 212	0.13 108	0.21 200	0.25 363	0.28 353	0.26 348

STrans-v2	1.04 419	0.28 173	0.96 352	0.49 153	0.32 193	0.68 228	0.79 418	2.47 526	1.12 295	1.12 261	1.46 391	1.40 393	1.46 471	6.70 528	0.43 184	0.18 138	0.13 108	0.20 165	0.18 185	0.18 117	0.18 171

AFF-stereo	0.58 197	0.25 102	0.64 160	0.46 101	0.29 126	0.34 15	0.38 148	1.15 226	1.14 310	1.17 304	1.60 426	1.10 325	0.71 248	0.97 172	0.43 184	0.13 18	0.11 26	0.19 130	0.19 207	0.17 87	0.14 61

rvit_0105_6	0.53 145	0.37 360	0.98 357	0.65 390	0.38 277	0.51 118	0.51 284	0.77 68	1.20 354	0.54 110	0.55 80	0.65 158	0.53 165	0.94 161	0.44 187	0.32 421	0.32 462	0.28 376	0.24 348	0.28 353	0.21 260

rvit_stereo_0081	0.44 94	0.33 299	0.64 160	0.54 249	0.35 235	0.41 35	0.44 223	0.66 39	0.95 211	0.48 87	0.52 69	0.50 96	0.46 118	0.82 123	0.44 187	0.25 338	0.20 341	0.22 229	0.19 207	0.25 308	0.17 146

rvit_stereo_0082	0.44 94	0.33 299	0.64 160	0.54 249	0.35 235	0.41 35	0.44 223	0.66 39	0.95 211	0.48 87	0.52 69	0.50 96	0.46 118	0.82 123	0.44 187	0.25 338	0.20 341	0.22 229	0.19 207	0.25 308	0.17 146

rvit_stereo_0080	0.44 94	0.32 277	0.71 214	0.47 112	0.36 245	0.42 42	0.55 327	0.82 93	0.68 128	0.50 101	0.60 92	0.55 117	0.47 127	0.59 44	0.44 187	0.26 361	0.21 363	0.20 165	0.20 239	0.31 384	0.19 211

qqq1	0.72 278	0.30 228	0.86 301	0.46 101	0.26 61	0.82 305	0.43 210	2.05 471	1.39 446	1.23 332	1.47 392	0.98 282	0.95 360	1.71 346	0.44 187	0.24 312	0.20 341	0.18 108	0.15 104	0.18 117	0.18 171

fff1	0.72 278	0.30 228	0.86 301	0.46 101	0.26 61	0.82 305	0.43 210	2.05 471	1.39 446	1.23 332	1.47 392	0.98 282	0.95 360	1.71 346	0.44 187	0.24 312	0.20 341	0.18 108	0.15 104	0.18 117	0.18 171

whm_eth	0.44 94	0.32 277	0.71 214	0.47 112	0.36 245	0.42 42	0.55 327	0.82 93	0.68 128	0.50 101	0.60 92	0.55 117	0.47 127	0.59 44	0.44 187	0.26 361	0.21 363	0.20 165	0.20 239	0.31 384	0.19 211

DLNR_Zeroshot_test	23.17 576	48.52 589	43.29 580	176.68 589	78.69 585	0.35 17	0.21 12	23.41 576	0.75 146	0.66 136	0.86 157	0.59 139	0.30 31	1.56 318	0.44 187	9.57 573	0.12 50	0.18 108	0.14 88	76.92 588	0.16 121

PSM-AAD	0.79 329	0.27 151	0.53 94	0.55 273	0.28 109	0.77 275	1.24 497	0.99 156	0.91 199	1.66 469	1.57 421	0.81 205	2.19 523	1.65 332	0.44 187	0.19 179	0.14 159	0.38 460	0.32 446	0.21 233	0.70 511

Prome-Stereo	0.75 309	0.27 151	0.53 94	0.55 273	0.32 193	0.59 165	0.97 465	0.89 113	0.88 187	1.45 428	2.46 505	0.91 250	1.41 464	1.58 321	0.44 187	0.18 138	0.13 108	0.19 130	0.17 167	0.20 192	0.92 522

CREStereo++_RVC	0.47 116	0.21 26	0.38 8	0.45 94	0.38 277	0.45 60	0.25 30	0.75 62	1.29 398	0.80 163	1.21 298	0.47 77	0.37 73	0.53 30	0.44 187	0.16 56	0.11 26	0.15 19	0.80 529	0.18 117	0.11 2
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
R-Stereo Train	0.57 191	0.26 123	0.63 153	0.54 249	0.36 245	0.69 233	0.54 309	1.22 254	0.72 139	1.61 461	1.50 402	0.75 184	0.53 165	0.64 65	0.44 187	0.18 138	0.15 217	0.17 74	0.15 104	0.17 87	0.17 146

RAFT-Stereo	0.57 191	0.26 123	0.63 153	0.54 249	0.36 245	0.69 233	0.54 309	1.22 254	0.72 139	1.61 461	1.50 402	0.75 184	0.53 165	0.64 65	0.44 187	0.18 138	0.15 217	0.17 74	0.15 104	0.17 87	0.17 146
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_0105_4	0.56 184	0.38 367	1.06 387	0.66 397	0.38 277	0.53 131	0.53 303	0.84 100	1.17 334	0.56 112	0.61 94	0.72 180	0.59 201	0.98 173	0.45 200	0.32 421	0.33 467	0.29 386	0.25 363	0.29 364	0.23 298

plain	0.46 109	0.27 151	1.01 367	0.50 165	0.40 298	0.35 17	0.37 142	0.87 104	0.56 86	0.43 60	0.76 135	0.42 54	0.40 85	1.13 214	0.45 200	0.21 246	0.15 217	0.24 287	0.19 207	0.24 296	0.16 121

MIF-Stereo (partial)	0.45 102	0.25 102	0.70 202	0.50 165	0.52 385	0.35 17	0.26 40	0.91 120	0.59 95	0.45 72	0.71 122	0.51 100	0.51 155	1.11 209	0.45 200	0.20 212	0.16 256	0.23 267	0.20 239	0.24 296	0.18 171

knoymous	0.51 134	0.29 208	0.47 61	0.43 58	0.30 148	0.55 147	0.55 327	1.02 167	0.77 156	0.98 212	0.85 156	0.94 264	0.56 182	0.85 133	0.45 200	0.20 212	0.14 159	0.26 345	0.14 88	0.23 281	0.23 298

test_5	0.65 243	0.30 228	0.75 252	0.67 409	0.50 362	0.92 339	0.52 295	1.39 288	1.12 295	0.76 150	1.11 251	1.00 289	0.90 335	1.53 312	0.45 200	0.18 138	0.13 108	0.23 267	0.22 312	0.21 233	0.19 211

LCNet	0.72 278	0.28 173	0.52 89	0.55 273	0.31 174	0.69 233	0.54 309	1.00 160	0.88 187	1.19 313	1.34 351	0.97 280	1.34 459	2.56 429	0.45 200	0.18 138	0.13 108	0.21 200	0.25 363	0.27 334	0.73 514

Patchmatch Stereo++	0.55 175	0.30 228	0.73 232	0.50 165	0.27 85	0.65 209	0.29 58	1.05 186	0.64 106	1.12 261	0.96 180	0.83 217	0.60 204	1.37 274	0.45 200	0.22 272	0.14 159	0.24 287	0.20 239	0.26 320	0.18 171
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.54 160	0.30 228	0.73 232	0.50 165	0.27 85	0.65 209	0.41 187	1.04 178	0.64 106	1.12 261	0.96 180	0.82 210	0.61 213	1.06 194	0.45 200	0.22 272	0.14 159	0.24 287	0.20 239	0.26 320	0.18 171

ROB_FTStereo	0.54 160	0.30 228	0.73 232	0.50 165	0.27 85	0.64 193	0.25 30	1.05 186	0.64 106	1.12 261	0.95 177	0.82 210	0.61 213	1.15 217	0.45 200	0.22 272	0.14 159	0.24 287	0.20 239	0.26 320	0.18 171

HUI-Stereo	0.52 135	0.30 228	0.73 232	0.50 165	0.27 85	0.65 209	0.30 68	1.04 178	0.64 106	1.12 261	0.96 180	0.83 217	0.60 204	0.79 112	0.45 200	0.22 272	0.14 159	0.24 287	0.20 239	0.26 320	0.18 171

SST-Stereo	0.83 349	0.28 173	0.72 220	0.59 321	0.31 174	0.72 248	0.26 40	1.09 209	0.86 179	1.47 431	1.10 245	1.00 289	0.87 323	5.73 509	0.45 200	0.22 272	0.13 108	0.23 267	0.19 207	0.23 281	0.18 171

iRAFT	0.55 175	0.30 228	0.73 232	0.50 165	0.27 85	0.65 209	0.29 58	1.05 186	0.64 106	1.12 261	0.96 180	0.83 217	0.60 204	1.37 274	0.45 200	0.22 272	0.14 159	0.24 287	0.20 239	0.26 320	0.18 171

RAFT-IKP	0.54 160	0.30 228	0.73 232	0.50 165	0.27 85	0.59 165	0.36 125	1.04 178	0.64 106	1.12 261	0.96 180	0.83 217	0.61 213	1.22 234	0.45 200	0.22 272	0.14 159	0.24 287	0.20 239	0.26 320	0.18 171

TestStereo	0.64 235	0.39 372	0.71 214	0.51 195	0.27 85	0.56 152	0.42 191	1.03 172	0.91 199	0.80 163	1.00 196	0.68 167	0.52 160	3.25 455	0.45 200	0.22 272	0.15 217	0.24 287	0.18 185	0.27 334	0.16 121

rvit_stereo_0083	0.47 116	0.33 299	0.81 286	0.56 286	0.36 245	0.50 101	0.44 223	0.68 45	0.95 211	0.49 93	0.57 86	0.55 117	0.49 146	0.88 142	0.46 214	0.25 338	0.25 411	0.24 287	0.20 239	0.24 296	0.17 146

GCST	1.08 425	1.47 535	0.93 338	1.73 536	1.14 522	1.30 421	0.31 75	1.33 271	1.16 331	1.29 361	0.97 189	0.98 282	0.49 146	2.08 389	0.46 214	1.19 535	0.70 535	1.30 535	0.85 533	1.02 523	0.89 521

FTStereo	0.91 376	0.26 123	0.56 114	0.54 249	0.33 214	0.66 217	1.87 531	1.00 160	0.75 146	1.75 476	4.15 531	1.04 305	1.65 489	1.57 319	0.46 214	0.19 179	0.16 256	0.23 267	0.21 283	0.18 117	0.63 502

ROB_FTStereo_v2	0.54 160	0.30 228	0.73 232	0.50 165	0.27 85	0.64 193	0.42 191	1.05 186	0.64 106	1.12 261	0.96 180	0.83 217	0.60 204	1.12 212	0.46 214	0.22 272	0.14 159	0.24 287	0.20 239	0.26 320	0.18 171

RAFT_R40	0.83 349	0.28 173	0.73 232	0.59 321	0.31 174	0.69 233	0.44 223	1.10 212	0.95 211	1.47 431	1.10 245	1.00 289	0.85 310	5.53 503	0.46 214	0.22 272	0.13 108	0.23 267	0.20 239	0.23 281	0.18 171

iGMRVC	0.56 184	0.30 228	0.73 232	0.50 165	0.27 85	0.65 209	0.38 148	1.05 186	0.64 106	1.12 261	0.96 180	0.83 217	0.60 204	1.52 308	0.46 214	0.22 272	0.14 159	0.24 287	0.20 239	0.26 320	0.18 171

GMM-Stereo	0.74 301	0.25 102	0.59 137	0.54 249	0.34 231	0.72 248	0.99 469	1.01 166	0.87 183	1.36 401	1.78 457	1.12 330	0.81 290	2.09 390	0.46 214	0.18 138	0.12 50	0.25 326	0.25 363	0.20 192	0.85 520

CroCo-Stereo Lap2	0.44 94	0.34 322	0.77 269	0.61 346	0.79 481	0.28 9	0.35 109	0.75 62	0.71 138	0.38 39	0.50 64	0.72 180	0.55 177	0.57 42	0.47 221	0.17 99	0.18 306	0.19 130	0.16 146	0.21 233	0.20 243

HHNet	0.62 216	0.26 123	0.63 153	0.43 58	0.45 335	0.50 101	0.58 350	1.07 201	1.01 243	1.25 346	2.23 494	0.70 176	0.61 213	1.07 198	0.47 221	0.20 212	0.13 108	0.23 267	0.19 207	0.19 158	0.30 389

RAFT-345	0.84 354	0.25 102	0.66 174	0.50 165	0.27 85	0.54 139	0.42 191	0.83 97	1.11 291	1.32 384	2.34 499	0.86 230	0.54 170	5.72 508	0.47 221	0.18 138	0.13 108	0.22 229	0.17 167	0.17 87	0.16 121

raft+_RVC	0.53 145	0.26 123	0.54 100	0.60 332	0.47 351	0.54 139	0.54 309	1.27 264	0.99 235	0.76 150	1.03 220	0.70 176	0.56 182	0.93 158	0.47 221	0.18 138	0.14 159	0.19 130	0.18 185	0.18 117	0.15 92

RALCasStereoNet	0.54 160	0.30 228	0.66 174	0.59 321	0.51 373	0.61 179	0.52 295	0.94 137	0.93 206	0.70 140	1.01 202	0.78 195	0.44 107	1.33 263	0.47 221	0.20 212	0.16 256	0.18 108	0.16 146	0.20 192	0.19 211

Selective-RAFT	0.52 135	0.28 173	0.79 280	0.55 273	0.27 85	0.91 332	0.33 89	0.80 85	0.88 187	0.58 115	0.63 99	0.81 205	0.77 269	1.29 254	0.48 226	0.19 179	0.14 159	0.17 74	0.15 104	0.19 158	0.17 146

NF-Stereo	0.80 332	0.30 228	0.75 252	0.60 332	0.31 174	0.64 193	0.44 223	1.21 246	0.90 194	1.29 361	1.02 210	0.82 210	0.57 191	5.40 501	0.48 226	0.23 297	0.14 159	0.24 287	0.20 239	0.20 192	0.30 389

OCTAStereo	0.80 332	0.30 228	0.75 252	0.60 332	0.31 174	0.64 193	0.44 223	1.21 246	0.90 194	1.29 361	1.01 202	0.82 210	0.57 191	5.35 496	0.48 226	0.24 312	0.14 159	0.24 287	0.20 239	0.20 192	0.30 389

GrayStereo	0.82 343	0.26 123	0.58 130	0.63 367	0.37 260	0.76 267	1.86 530	1.11 218	0.87 183	1.99 498	1.89 471	1.08 313	1.82 504	1.39 283	0.48 226	0.19 179	0.14 159	0.19 130	0.21 283	0.18 117	0.39 441

RE-Stereo	0.80 332	0.30 228	0.75 252	0.60 332	0.31 174	0.64 193	0.44 223	1.21 246	0.90 194	1.29 361	1.01 202	0.81 205	0.57 191	5.37 499	0.48 226	0.24 312	0.14 159	0.24 287	0.20 239	0.20 192	0.30 389

TVStereo	0.80 332	0.30 228	0.75 252	0.60 332	0.31 174	0.64 193	0.44 223	1.21 246	0.90 194	1.29 361	1.01 202	0.81 205	0.57 191	5.37 499	0.48 226	0.24 312	0.14 159	0.24 287	0.20 239	0.20 192	0.30 389

sCroCo_RVC	0.49 128	0.40 378	1.02 374	0.65 390	0.60 424	0.52 122	0.40 171	0.83 97	0.61 97	0.44 64	0.74 131	0.49 90	0.50 152	0.63 64	0.48 226	0.26 361	0.27 426	0.23 267	0.22 312	0.29 364	0.25 324

StereoVision	0.65 243	0.34 322	0.86 301	0.59 321	0.40 298	0.50 101	0.41 187	1.09 209	0.93 206	0.71 142	2.50 507	0.82 210	0.57 191	1.03 185	0.49 233	0.25 338	0.28 433	0.29 386	0.28 412	0.36 416	0.20 243

PFNet+	0.59 203	0.28 173	0.77 269	0.53 234	0.30 148	0.59 165	0.31 75	0.92 123	1.14 310	1.33 392	1.10 245	0.79 199	0.57 191	1.31 256	0.49 233	0.25 338	0.17 285	0.28 376	0.26 380	0.21 233	0.25 324

OMP-Stereo	0.94 383	0.33 299	0.72 220	0.90 504	0.31 174	0.49 87	0.36 125	1.16 228	1.06 263	1.58 459	1.12 258	1.46 408	0.69 239	6.94 531	0.49 233	0.19 179	0.14 159	0.24 287	0.18 185	0.20 192	0.14 61

NRIStereo	0.60 206	0.29 208	0.69 196	0.53 234	0.28 109	0.63 190	0.33 89	1.08 207	0.87 183	1.14 279	0.87 160	0.91 250	0.59 201	2.24 405	0.49 233	0.20 212	0.14 159	0.21 200	0.19 207	0.21 233	0.17 146

ASMatch	0.88 368	0.26 123	0.69 196	0.51 195	0.35 235	0.48 75	0.37 142	1.12 220	0.92 204	1.10 253	3.28 521	0.96 278	0.98 377	4.90 488	0.49 233	0.19 179	0.16 256	0.22 229	0.19 207	0.19 158	0.27 358

DN-CSS_ROB	0.64 235	0.32 277	1.05 383	0.55 273	0.40 298	0.54 139	0.45 240	1.21 246	0.93 206	1.03 231	1.47 392	0.69 172	0.63 223	1.76 356	0.49 233	0.18 138	0.14 159	0.25 326	0.22 312	0.22 256	0.20 243

rvit_0105_5	0.58 197	0.39 372	1.05 383	0.66 397	0.37 260	0.58 160	0.56 335	0.94 137	1.18 341	0.64 131	0.68 111	0.75 184	0.63 223	0.88 142	0.50 239	0.32 421	0.32 462	0.30 398	0.27 391	0.28 353	0.25 324

rvit_stereo_ft	0.47 116	0.35 343	0.87 312	0.67 409	0.42 311	0.40 31	0.59 358	0.81 90	0.74 145	0.46 76	0.55 80	0.57 127	0.49 146	0.65 71	0.50 239	0.25 338	0.17 285	0.22 229	0.22 312	0.24 296	0.17 146

RAFT-RH_RVC	1.03 416	0.24 74	0.67 179	0.49 153	0.28 109	0.81 303	0.33 89	0.83 97	1.08 274	2.05 502	4.65 538	1.04 305	0.57 191	5.98 516	0.50 239	0.18 138	0.13 108	0.26 345	0.20 239	0.16 58	0.17 146

CRE-IMP	0.55 175	0.30 228	0.74 248	0.52 216	0.29 126	0.79 286	0.25 30	1.04 178	0.72 139	1.09 245	0.95 177	0.81 205	0.57 191	1.10 206	0.50 239	0.21 246	0.14 159	0.23 267	0.19 207	0.28 353	0.22 278

ARAFT	0.77 317	0.36 353	1.49 467	0.51 195	0.31 174	0.90 328	0.82 429	1.90 435	1.06 263	1.62 464	1.24 306	1.02 298	0.64 227	1.84 363	0.50 239	0.18 138	0.14 159	0.28 376	0.27 391	0.17 87	0.16 121

test_sample2	0.62 216	0.29 208	0.74 248	0.50 165	0.28 109	0.80 294	0.61 364	1.61 350	1.00 240	0.88 185	0.99 192	0.94 264	0.83 303	1.16 221	0.51 244	0.23 297	0.18 306	0.22 229	0.21 283	0.23 281	0.22 278

UniTT-Stereo	0.36 46	0.23 56	0.59 137	0.48 138	0.36 245	0.40 31	0.32 82	0.53 8	0.49 58	0.54 110	0.55 80	0.36 44	0.31 36	0.58 43	0.51 244	0.20 212	0.15 217	0.17 74	0.15 104	0.19 158	0.15 92

riskmin	0.56 184	0.27 151	0.60 142	0.43 58	0.31 174	0.83 310	0.42 191	1.14 224	1.04 255	0.73 148	0.75 133	1.11 329	1.01 389	0.81 120	0.51 244	0.20 212	0.14 159	0.24 287	0.15 104	0.24 296	0.25 324

ADStereo(finetuned)	0.57 191	0.24 74	1.06 387	0.43 58	0.24 38	0.49 87	0.35 109	1.05 186	1.30 404	1.12 261	1.03 220	0.58 132	1.20 436	0.84 128	0.51 244	0.16 56	0.13 108	0.17 74	0.13 61	0.18 117	0.19 211

IIG-Stereo	0.96 387	0.31 261	0.72 220	0.88 499	0.33 214	0.61 179	0.26 40	1.19 243	1.03 250	1.69 472	1.37 360	1.46 408	0.75 257	6.96 532	0.51 244	0.19 179	0.14 159	0.23 267	0.18 185	0.20 192	0.14 61

Pruner-Stereo	0.62 216	0.29 208	0.70 202	0.61 346	0.31 174	0.63 190	0.43 210	1.17 230	0.99 235	1.53 444	1.08 236	0.95 272	0.55 177	1.35 268	0.51 244	0.23 297	0.14 159	0.24 287	0.21 283	0.21 233	0.23 298

rafts_anoy	0.52 135	0.29 208	0.59 137	0.59 321	0.50 362	0.53 131	0.40 171	1.11 218	1.03 250	0.84 176	0.83 152	0.68 167	0.54 170	0.72 89	0.51 244	0.19 179	0.14 159	0.24 287	0.26 380	0.21 233	0.18 171

DCANet-4	0.54 160	0.26 123	1.07 392	0.42 51	0.24 38	0.48 75	0.36 125	0.99 156	1.30 404	1.10 253	1.02 210	0.56 125	0.75 257	0.73 93	0.52 251	0.16 56	0.13 108	0.17 74	0.13 61	0.15 38	0.19 211

fff	0.53 145	0.24 74	0.70 202	0.43 58	0.24 38	0.48 75	0.36 125	1.07 201	1.25 378	1.10 253	1.02 210	0.57 127	1.06 405	0.73 93	0.52 251	0.16 56	0.13 108	0.17 74	0.13 61	0.15 38	0.19 211

MIPNet	0.56 184	0.28 173	0.94 342	0.49 153	0.33 214	0.66 217	0.38 148	1.35 279	1.08 274	1.06 235	0.92 170	0.60 140	0.79 280	0.73 93	0.52 251	0.17 99	0.14 159	0.19 130	0.16 146	0.18 117	0.17 146

IPLGR	0.58 197	0.27 151	1.14 412	0.48 138	0.28 109	0.65 209	0.33 89	1.22 254	1.13 307	1.18 309	1.05 225	0.69 172	0.66 235	0.96 164	0.52 251	0.17 99	0.15 217	0.20 165	0.17 167	0.20 192	0.18 171

DCANet	0.54 160	0.24 74	0.70 202	0.43 58	0.24 38	0.49 87	0.36 125	1.05 186	1.30 404	1.12 261	1.03 220	0.58 132	0.92 341	0.81 120	0.52 251	0.16 56	0.13 108	0.17 74	0.13 61	0.18 117	0.19 211

csc	0.53 145	0.24 74	0.70 202	0.43 58	0.24 38	0.48 75	0.36 125	1.07 201	1.25 378	1.10 253	1.02 210	0.57 127	1.06 405	0.73 93	0.52 251	0.16 56	0.13 108	0.17 74	0.13 61	0.15 38	0.19 211

cscssc	0.53 145	0.24 74	0.70 202	0.43 58	0.24 38	0.48 75	0.36 125	1.07 201	1.25 378	1.10 253	1.02 210	0.57 127	1.06 405	0.73 93	0.52 251	0.16 56	0.13 108	0.17 74	0.13 61	0.15 38	0.19 211

FACV-RUCA	0.63 223	0.34 322	0.82 289	0.62 358	0.65 439	0.81 303	0.41 187	1.44 301	1.07 268	0.86 183	1.14 267	0.61 144	0.69 239	0.80 114	0.53 258	0.28 390	0.19 323	0.47 488	0.21 283	0.35 409	0.25 324

PSM-softLoss	0.78 325	0.31 261	0.77 269	0.58 308	0.32 193	0.56 152	0.40 171	1.18 235	0.70 133	1.24 340	1.07 231	0.83 217	0.52 160	5.36 497	0.53 258	0.24 312	0.15 217	0.25 326	0.22 312	0.20 192	0.25 324

KMStereo	0.78 325	0.31 261	0.77 269	0.58 308	0.32 193	0.56 152	0.40 171	1.18 235	0.70 133	1.24 340	1.07 231	0.83 217	0.52 160	5.36 497	0.53 258	0.24 312	0.15 217	0.25 326	0.22 312	0.20 192	0.25 324

IRAFT_RVC	0.88 368	0.28 173	0.76 262	0.63 367	0.31 174	0.65 209	1.02 474	1.22 254	0.94 209	1.22 326	1.04 223	1.01 296	0.98 377	5.82 511	0.53 258	0.22 272	0.12 50	0.25 326	0.20 239	0.20 192	0.19 211

Anonymous3	0.61 212	0.44 396	1.11 404	0.59 321	0.49 355	0.93 343	0.65 376	0.93 130	0.81 167	0.72 147	0.88 162	0.65 158	0.69 239	1.06 194	0.53 258	0.35 447	0.30 448	0.26 345	0.26 380	0.31 384	0.27 358

SFCPSM	0.70 269	0.28 173	1.02 374	0.51 195	0.38 277	1.37 431	0.66 381	2.00 460	1.03 250	1.17 304	1.21 298	0.82 210	0.78 276	1.03 185	0.53 258	0.21 246	0.17 285	0.22 229	0.24 348	0.21 233	0.19 211

CASS	0.65 243	0.34 322	0.72 220	0.56 286	0.27 85	0.78 280	0.42 191	1.59 343	0.86 179	1.30 370	1.25 310	0.87 234	0.84 307	0.84 128	0.54 264	0.35 447	0.19 323	0.26 345	0.21 283	0.28 353	0.42 451
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.72 278	1.17 523	0.80 285	0.77 463	0.41 306	0.77 275	0.38 148	0.97 150	1.34 419	0.81 167	0.88 162	0.71 179	0.60 204	1.21 233	0.54 264	0.52 497	0.19 323	1.02 531	0.26 380	0.71 510	0.31 399

PFNet	0.91 376	0.26 123	1.10 402	0.63 367	0.32 193	0.64 193	0.56 335	1.17 230	0.99 235	1.47 431	1.08 236	0.98 282	0.69 239	6.62 523	0.54 264	0.20 212	0.12 50	0.24 287	0.19 207	0.20 192	0.17 146

DeepStereo_RVC	0.55 175	0.29 208	0.72 220	0.51 195	0.30 148	0.59 165	0.33 89	1.03 172	0.70 133	1.16 295	0.93 173	0.83 217	0.94 355	0.96 164	0.54 264	0.21 246	0.14 159	0.21 200	0.19 207	0.24 296	0.24 312

GANet-ADL	0.60 206	0.35 343	0.72 220	0.64 376	0.40 298	0.68 228	0.51 284	1.49 311	1.12 295	0.95 203	1.08 236	0.91 250	0.57 191	0.76 100	0.55 268	0.26 361	0.18 306	0.18 108	0.16 146	0.23 281	0.25 324

GMStereo	0.55 175	0.45 403	0.94 342	0.50 165	0.32 193	0.64 193	0.43 210	1.00 160	1.40 451	0.82 171	0.73 127	0.51 100	0.45 111	0.85 133	0.55 268	0.24 312	0.15 217	0.20 165	0.21 283	0.31 384	0.24 312
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_0105_3	0.63 223	0.44 396	1.08 396	0.72 442	0.40 298	0.64 193	0.71 398	1.03 172	1.17 334	0.82 171	0.70 119	0.80 201	0.70 244	0.91 150	0.56 270	0.35 447	0.34 469	0.34 438	0.32 446	0.27 334	0.28 370

RAFT	0.64 235	0.30 228	0.73 232	0.59 321	0.33 214	0.68 228	0.58 350	1.04 178	0.76 152	1.08 239	1.19 292	1.65 446	0.93 350	1.06 194	0.56 270	0.21 246	0.18 306	0.27 361	0.24 348	0.22 256	0.17 146

iResNetv2_ROB	0.80 332	0.37 360	1.71 480	0.56 286	0.37 260	0.94 344	0.64 374	1.73 378	1.34 419	1.23 332	1.42 374	1.26 364	0.92 341	1.85 366	0.56 270	0.23 297	0.15 217	0.19 130	0.14 88	0.24 296	0.19 211

11t1	0.52 135	0.28 173	0.68 183	0.51 195	0.28 109	0.83 310	0.39 163	1.22 254	0.63 102	0.84 176	0.74 131	0.68 167	0.68 236	0.91 150	0.57 273	0.21 246	0.18 306	0.19 130	0.16 146	0.20 192	0.21 260

PCWNet_CMD	0.66 250	0.32 277	0.88 319	0.49 153	0.37 260	0.78 280	0.40 171	1.42 294	1.31 408	1.16 295	1.31 336	1.25 360	0.62 218	0.89 147	0.57 273	0.20 212	0.16 256	0.27 361	0.19 207	0.40 437	0.25 324

MSMDNet	0.66 250	0.32 277	0.87 312	0.49 153	0.37 260	0.79 286	0.40 171	1.43 300	1.31 408	1.15 285	1.31 336	1.24 356	0.63 223	0.88 142	0.57 273	0.21 246	0.16 256	0.26 345	0.19 207	0.39 433	0.24 312

xyz-stereo-finetune	0.48 122	0.25 102	0.54 100	0.42 51	0.23 22	0.80 294	0.42 191	0.80 85	0.80 164	0.61 126	0.62 97	0.54 114	0.43 99	1.70 344	0.58 276	0.15 35	0.15 217	0.19 130	0.15 104	0.16 58	0.15 92

mmm	0.63 223	0.35 343	0.72 220	0.51 195	0.30 148	0.86 322	0.54 309	1.59 343	0.86 179	1.07 238	1.38 365	0.79 199	0.75 257	0.91 150	0.58 276	0.22 272	0.18 306	0.29 386	0.25 363	0.25 308	0.23 298

111	0.60 206	0.23 56	0.70 202	0.43 58	0.24 38	0.72 248	0.42 191	1.18 235	1.41 455	0.80 163	1.38 365	1.10 325	0.79 280	0.96 164	0.58 276	0.18 138	0.13 108	0.17 74	0.15 104	0.17 87	0.19 211

rvit_stereo_0075_2	0.64 235	0.46 405	1.05 383	0.66 397	0.66 442	0.53 131	0.48 265	1.20 245	1.12 295	0.76 150	0.92 170	0.78 195	0.53 165	1.03 185	0.59 279	0.37 455	0.28 433	0.40 471	0.31 438	0.37 420	0.32 405

1test111	0.54 160	0.31 261	0.50 75	0.54 249	0.26 61	1.18 401	0.51 284	1.42 294	0.78 159	0.58 115	0.79 145	0.48 82	0.88 328	0.88 142	0.59 279	0.20 212	0.12 50	0.25 326	0.15 104	0.22 256	0.21 260

GMStereo_Zeroshot	0.67 259	0.61 465	1.01 367	0.64 376	0.37 260	0.84 318	0.35 109	1.05 186	1.12 295	1.12 261	1.06 227	1.27 368	0.54 170	1.19 229	0.59 279	0.32 421	0.17 285	0.31 404	0.18 185	0.52 481	0.22 278

CFNet_ucs	0.70 269	0.33 299	0.88 319	0.50 165	0.43 321	0.74 256	0.44 223	1.60 347	1.29 398	1.22 326	1.54 411	1.09 323	0.63 223	0.99 176	0.59 279	0.25 338	0.20 341	0.37 457	0.21 283	0.40 437	0.28 370

anonymousa	0.72 278	0.27 151	0.75 252	0.47 112	0.63 434	1.43 443	0.45 240	1.24 260	0.89 190	1.28 355	1.75 454	1.62 435	1.13 422	0.69 78	0.59 279	0.19 179	0.16 256	0.23 267	0.25 363	0.20 192	0.18 171

qqq	0.57 191	0.34 322	0.71 214	0.47 112	0.27 85	0.64 193	0.62 367	1.42 294	0.78 159	0.80 163	0.92 170	0.95 272	0.77 269	0.88 142	0.59 279	0.21 246	0.20 341	0.24 287	0.23 335	0.22 256	0.21 260

CFNet_pseudo	0.66 250	0.32 277	0.86 301	0.48 138	0.39 287	0.70 240	0.40 171	1.33 271	1.22 366	1.16 295	1.34 351	1.24 356	0.64 227	0.98 173	0.59 279	0.21 246	0.16 256	0.33 428	0.19 207	0.36 416	0.25 324

ccs_rob	0.66 250	0.33 299	0.86 301	0.48 138	0.39 287	0.70 240	0.40 171	1.33 271	1.22 366	1.16 295	1.34 351	1.23 354	0.64 227	0.98 173	0.59 279	0.21 246	0.16 256	0.35 446	0.20 239	0.37 420	0.25 324

DAS	0.84 354	0.34 322	1.03 378	0.64 376	0.69 454	0.77 275	0.63 372	1.54 333	1.20 354	1.79 482	1.55 413	0.95 272	1.04 398	2.83 439	0.60 287	0.21 246	0.16 256	0.25 326	0.18 185	0.27 334	0.22 278

SepStereo	0.82 343	0.34 322	1.03 378	0.64 376	0.69 454	0.77 275	0.63 372	1.54 333	1.20 354	1.79 482	1.55 413	0.95 272	1.04 398	2.30 411	0.60 287	0.21 246	0.16 256	0.25 326	0.18 185	0.27 334	0.22 278

MIM_Stereo	0.57 191	0.24 74	0.92 336	0.46 101	0.30 148	0.54 139	0.28 53	1.27 264	0.75 146	1.00 220	1.16 280	0.93 261	0.53 165	1.45 295	0.61 289	0.16 56	0.16 256	0.20 165	0.19 207	0.17 87	0.14 61

GES	0.66 250	0.34 322	0.90 329	0.59 321	0.38 277	0.94 344	0.57 346	2.11 481	0.86 179	1.02 227	1.11 251	0.66 162	0.79 280	0.99 176	0.61 289	0.27 377	0.19 323	0.20 165	0.20 239	0.21 233	0.30 389

DIP-Stereo	0.62 216	0.30 228	0.83 293	0.48 138	0.36 245	0.95 348	0.33 89	2.37 519	0.67 124	1.25 346	1.00 196	0.68 167	0.51 155	0.91 150	0.61 289	0.18 138	0.15 217	0.21 200	0.17 167	0.19 158	0.19 211
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MyStereo04	0.67 259	0.29 208	1.07 392	0.55 273	0.45 335	0.59 165	0.79 418	1.50 315	1.40 451	0.91 193	0.91 168	0.74 182	0.86 318	1.52 308	0.62 292	0.17 99	0.16 256	0.24 287	0.20 239	0.23 281	0.20 243

x	0.54 160	0.31 261	0.61 145	0.47 112	0.30 148	0.67 221	0.47 254	1.53 330	0.79 163	0.81 167	0.83 152	0.78 195	0.70 244	0.70 82	0.62 292	0.21 246	0.19 323	0.22 229	0.19 207	0.21 233	0.20 243

GANet-RSSM	0.72 278	0.28 173	0.63 153	0.64 376	0.58 413	0.80 294	0.58 350	1.89 432	1.08 274	1.04 234	1.25 310	1.15 338	1.04 398	1.49 303	0.62 292	0.25 338	0.19 323	0.22 229	0.22 312	0.22 256	0.21 260

UCFNet_RVC	0.69 265	0.35 343	0.49 70	0.64 376	0.39 287	0.85 321	0.58 350	1.75 385	1.14 310	0.97 208	1.19 292	1.17 340	0.93 350	0.99 176	0.62 292	0.28 390	0.20 341	0.34 438	0.31 438	0.32 393	0.27 358

H2IRNET	0.56 184	0.26 123	0.66 174	0.47 112	0.35 235	0.41 35	0.26 40	0.92 123	1.17 334	0.61 126	1.28 326	1.08 313	0.86 318	0.99 176	0.63 296	0.19 179	0.16 256	0.22 229	0.25 363	0.21 233	0.18 171

MyStereo05	0.66 250	0.28 173	1.07 392	0.56 286	0.46 346	0.61 179	0.73 402	1.34 276	1.41 455	1.15 285	0.91 168	0.77 191	0.80 286	1.41 290	0.63 296	0.17 99	0.16 256	0.23 267	0.20 239	0.22 256	0.20 243

IPLG	0.69 265	0.27 151	0.97 354	0.51 195	0.43 321	0.79 286	0.33 89	1.21 246	1.06 263	1.30 370	1.10 245	0.52 107	0.55 177	3.16 453	0.63 296	0.16 56	0.14 159	0.19 130	0.16 146	0.18 117	0.17 146

AdaStereo	0.70 269	0.43 393	0.75 252	0.73 450	0.37 260	0.92 339	0.53 303	1.85 421	1.18 341	1.12 261	1.23 304	1.07 312	0.65 233	0.96 164	0.63 296	0.31 414	0.15 217	0.32 419	0.21 283	0.29 364	0.22 278
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.
CoDeX	0.73 296	0.29 208	0.93 338	0.54 249	0.36 245	1.14 390	0.61 364	2.34 516	1.17 334	1.16 295	1.25 310	0.91 250	0.87 323	1.33 263	0.64 300	0.20 212	0.16 256	0.21 200	0.18 185	0.20 192	0.18 171

test_sample5	0.69 265	0.34 322	0.87 312	0.52 216	0.30 148	0.84 318	0.54 309	1.83 417	1.14 310	1.11 259	1.25 310	0.88 238	0.78 276	1.23 236	0.65 301	0.26 361	0.20 341	0.27 361	0.27 391	0.27 334	0.26 348

DualNet	0.70 269	0.34 322	0.87 312	0.52 216	0.30 148	0.84 318	0.54 309	1.83 417	1.14 310	1.14 279	1.33 344	0.88 238	0.78 276	1.23 236	0.65 301	0.26 361	0.20 341	0.27 361	0.27 391	0.27 334	0.26 348

NOSS_ROB	1.26 454	0.46 405	0.62 150	0.56 286	0.38 277	1.06 378	0.78 415	1.73 378	1.40 451	1.01 223	1.43 378	1.10 325	0.75 257	10.62 566	0.65 301	0.45 484	0.43 503	0.48 490	0.45 491	0.44 457	0.41 447

BSDual-CNN	0.71 276	0.32 277	0.68 183	0.54 249	0.44 328	1.27 416	0.65 376	2.16 491	0.98 228	1.20 317	1.11 251	1.12 330	0.74 255	0.91 150	0.66 304	0.24 312	0.17 285	0.25 326	0.22 312	0.22 256	0.22 278

hknet	0.77 317	0.32 277	0.95 346	0.54 249	0.38 277	1.27 416	0.65 376	2.16 491	1.07 268	1.20 317	1.11 251	1.59 431	0.81 290	1.37 274	0.66 304	0.22 272	0.17 285	0.25 326	0.22 312	0.22 256	0.22 278

psmg	0.72 278	0.32 277	0.68 183	0.50 165	0.44 328	1.48 447	0.75 407	1.94 448	0.98 228	1.21 321	1.33 344	1.12 330	0.74 255	0.91 150	0.66 304	0.24 312	0.19 323	0.25 326	0.25 363	0.23 281	0.22 278

DualNet (step1)	0.83 349	0.49 417	1.13 408	0.56 286	0.39 287	1.02 369	0.73 402	1.78 399	1.21 360	1.22 326	1.18 285	1.08 313	0.92 341	1.23 236	0.67 307	0.57 506	0.28 433	0.62 515	0.67 522	0.45 461	0.42 451

test_sample7	0.74 301	0.37 360	0.76 262	0.52 216	0.35 235	0.91 332	0.67 385	1.78 399	1.21 360	1.22 326	1.18 285	1.08 313	0.92 341	1.23 236	0.67 307	0.31 414	0.28 433	0.32 419	0.31 438	0.33 402	0.29 375

test_sample1	0.61 212	0.29 208	0.75 252	0.50 165	0.31 174	0.76 267	0.48 265	1.59 343	0.84 177	0.90 188	0.94 176	0.88 238	0.95 360	1.16 221	0.67 307	0.22 272	0.18 306	0.20 165	0.19 207	0.21 233	0.21 260

pcwnet_v2	0.97 393	0.37 360	4.33 533	0.62 358	0.54 392	0.79 286	0.45 240	2.02 468	1.58 478	1.42 424	1.64 438	1.09 323	0.79 280	1.24 241	0.67 307	0.32 421	0.25 411	0.29 386	0.27 391	0.37 420	0.35 421

test_sample4	0.69 265	0.33 299	0.91 332	0.51 195	0.30 148	0.92 339	0.52 295	1.87 426	1.15 322	1.14 279	1.18 285	0.87 234	0.75 257	1.18 227	0.68 311	0.25 338	0.20 341	0.26 345	0.26 380	0.26 320	0.25 324

test_sample3	0.68 263	0.32 277	0.88 319	0.52 216	0.30 148	0.97 358	0.52 295	1.86 424	1.15 322	1.08 239	1.11 251	0.88 238	0.71 248	1.17 225	0.68 311	0.25 338	0.20 341	0.25 326	0.25 363	0.25 308	0.25 324

FENet	0.60 206	0.28 173	0.63 153	0.54 249	0.33 214	0.83 310	0.38 148	1.27 264	1.07 268	1.00 220	0.86 157	0.99 288	0.85 310	0.96 164	0.68 311	0.22 272	0.15 217	0.23 267	0.20 239	0.22 256	0.23 298

HBP-ISP	0.96 387	0.58 452	0.72 220	0.61 346	0.46 346	1.64 463	0.76 410	1.86 424	1.28 394	1.30 370	1.53 406	0.86 230	0.94 355	3.27 456	0.69 314	0.45 484	0.44 506	0.54 502	0.48 498	0.47 468	0.40 442

BUS	0.74 301	0.32 277	0.68 183	0.54 249	0.44 328	2.34 511	0.42 191	2.16 491	0.98 228	1.20 317	1.11 251	1.03 302	0.62 218	0.91 150	0.70 315	0.24 312	0.17 285	0.25 326	0.22 312	0.22 256	0.22 278

NINENet	0.77 317	0.37 360	0.78 277	0.62 358	0.51 373	2.34 511	0.42 191	1.83 417	1.04 255	1.14 279	1.23 304	1.03 302	0.62 218	1.24 241	0.70 315	0.28 390	0.23 393	0.31 404	0.21 283	0.26 320	0.25 324

CIPLG	0.62 216	0.33 299	0.96 352	0.58 308	0.50 362	0.75 261	0.48 265	1.05 186	0.96 216	1.40 416	1.57 421	0.64 155	0.48 138	0.89 147	0.70 315	0.23 297	0.15 217	0.19 130	0.16 146	0.19 158	0.21 260

ACRE	0.61 212	0.33 299	1.01 367	0.58 308	0.49 355	0.75 261	0.47 254	1.06 199	0.95 211	1.37 404	1.55 413	0.62 149	0.46 118	0.83 125	0.70 315	0.23 297	0.15 217	0.19 130	0.16 146	0.18 117	0.21 260

HCRNet	0.70 269	0.39 372	0.73 232	0.60 332	0.59 421	0.76 267	0.35 109	1.22 254	1.13 307	1.02 227	0.99 192	1.02 298	0.76 265	2.19 402	0.70 315	0.28 390	0.19 323	0.28 376	0.23 335	0.25 308	0.23 298

IER	0.70 269	0.31 261	1.02 374	0.48 138	0.52 385	1.34 428	0.51 284	1.17 230	0.99 235	1.23 332	1.34 351	1.12 330	1.11 415	0.99 176	0.71 320	0.20 212	0.16 256	0.21 200	0.21 283	0.20 192	0.19 211

IPLGR_C	0.62 216	0.33 299	0.99 358	0.58 308	0.49 355	0.76 267	0.48 265	1.10 212	0.96 216	1.40 416	1.56 417	0.62 149	0.48 138	0.80 114	0.71 320	0.23 297	0.15 217	0.19 130	0.16 146	0.19 158	0.21 260

HSM	1.19 449	0.32 277	0.65 167	0.57 302	0.38 277	1.23 411	0.59 358	2.25 507	1.19 349	1.30 370	1.25 310	1.94 480	1.03 396	9.32 555	0.71 320	0.22 272	0.16 256	0.20 165	0.16 146	0.21 233	0.21 260

DRaft	0.80 332	0.24 74	0.70 202	0.45 94	0.30 148	0.97 358	0.53 303	1.05 186	0.97 223	1.78 479	2.02 483	0.80 201	1.74 496	2.73 437	0.72 323	0.17 99	0.14 159	0.20 165	0.20 239	0.18 117	0.21 260

PSMNet-RSSM	0.72 278	0.30 228	0.61 145	0.63 367	0.42 311	0.73 252	0.56 335	1.92 442	1.10 289	1.09 245	1.37 360	1.22 349	0.98 377	1.28 250	0.72 323	0.27 377	0.19 323	0.27 361	0.29 423	0.24 296	0.24 312

FADNet-RVC-Resample	0.84 354	0.47 410	2.10 500	0.61 346	0.45 335	1.07 380	0.61 364	1.59 343	1.20 354	1.08 239	0.98 190	1.03 302	0.98 377	2.17 397	0.72 323	0.23 297	0.22 381	0.30 398	0.32 446	0.35 409	0.34 416

DeepPruner_ROB	0.74 301	0.48 414	0.87 312	0.57 302	0.44 328	0.79 286	0.54 309	1.73 378	0.96 216	1.38 409	1.27 320	1.24 356	0.73 253	1.43 291	0.73 326	0.34 440	0.28 433	0.27 361	0.26 380	0.31 384	0.31 399

test_sample6	0.71 276	0.34 322	0.87 312	0.52 216	0.30 148	0.82 305	0.58 350	1.79 405	1.15 322	1.14 279	1.33 344	0.91 250	0.79 280	1.31 256	0.74 327	0.27 377	0.21 363	0.27 361	0.29 423	0.28 353	0.27 358

DispNO	0.93 381	0.30 228	1.34 443	0.55 273	0.55 398	0.89 325	0.49 275	1.48 309	1.21 360	1.17 304	1.27 320	1.19 344	0.90 335	5.23 494	0.74 327	0.22 272	0.17 285	0.24 287	0.21 283	0.19 158	0.20 243

ToySt	0.66 250	0.33 299	1.23 422	0.51 195	0.33 214	0.86 322	0.68 389	1.10 212	0.97 223	0.84 176	1.08 236	1.25 360	0.94 355	1.01 181	0.74 327	0.19 179	0.19 323	0.24 287	0.24 348	0.27 334	0.23 298

Anonymous_2	1.30 457	0.55 441	0.82 289	0.52 216	0.58 413	1.01 367	0.64 374	1.25 262	0.97 223	0.96 205	0.78 139	1.33 381	1.29 451	1.03 185	0.74 327	0.62 513	0.64 532	1.06 532	9.63 572	1.16 528	0.49 475

AACVNet	0.86 363	0.35 343	0.79 280	0.82 481	0.39 287	0.76 267	0.49 275	1.61 350	0.81 167	1.08 239	1.33 344	1.30 375	0.93 350	4.34 476	0.74 327	0.25 338	0.21 363	0.28 376	0.22 312	0.29 364	0.25 324

rvit_105_1	0.72 278	0.52 431	1.01 367	0.78 465	0.49 355	0.75 261	0.87 440	1.12 220	1.18 341	0.99 215	0.79 145	0.90 247	0.77 269	1.26 245	0.75 332	0.41 469	0.36 485	0.36 454	0.41 482	0.30 375	0.33 411

FADNet	0.92 378	0.61 465	1.81 487	0.62 358	0.55 398	0.96 354	0.57 346	1.78 399	1.33 416	0.93 196	1.01 202	1.36 388	1.01 389	2.71 436	0.75 332	0.33 430	0.34 469	0.31 404	0.34 461	0.59 494	0.40 442

CVANet_RVC	1.07 422	0.43 393	0.76 262	0.60 332	0.50 362	0.90 328	0.97 465	1.52 324	1.26 383	1.33 392	1.38 365	1.24 356	1.18 430	6.75 530	0.75 332	0.34 440	0.23 393	0.34 438	0.29 423	0.42 445	0.27 358

gwcnet-sp	0.74 301	0.33 299	1.44 453	0.57 302	0.45 335	1.40 437	0.54 309	1.50 315	1.14 310	1.30 370	1.02 210	0.94 264	0.82 295	1.39 283	0.76 335	0.21 246	0.21 363	0.22 229	0.21 283	0.22 256	0.22 278

scenet	0.74 301	0.33 299	1.44 453	0.57 302	0.45 335	1.40 437	0.54 309	1.50 315	1.14 310	1.30 370	1.02 210	0.94 264	0.82 295	1.39 283	0.76 335	0.21 246	0.21 363	0.22 229	0.21 283	0.22 256	0.22 278

ssnet	0.74 301	0.33 299	1.44 453	0.57 302	0.45 335	1.40 437	0.54 309	1.50 315	1.14 310	1.30 370	1.02 210	0.94 264	0.82 295	1.39 283	0.76 335	0.21 246	0.21 363	0.22 229	0.21 283	0.22 256	0.22 278

SACVNet	0.85 358	0.46 405	0.85 295	0.81 473	0.56 401	0.80 294	0.79 418	1.68 367	1.12 295	1.34 396	1.33 344	1.25 360	0.94 355	2.39 418	0.76 335	0.34 440	0.26 417	0.31 404	0.29 423	0.35 409	0.44 460

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 430	1.02 511	1.00 363	0.82 481	0.67 446	1.93 491	0.93 457	1.62 354	1.11 291	1.15 285	1.25 310	1.50 417	0.79 280	1.96 378	0.76 335	1.89 538	0.34 469	0.79 522	0.36 470	1.25 532	0.83 518

CBMV_ROB	0.90 373	0.44 396	0.63 153	0.51 195	0.37 260	1.25 414	0.49 275	1.77 395	1.27 389	1.41 418	2.00 480	1.33 381	1.08 410	2.17 397	0.76 335	0.43 478	0.42 502	0.47 488	0.44 489	0.41 440	0.36 427

DEmStereo	0.97 393	0.23 56	0.79 280	0.47 112	0.32 193	1.04 374	0.56 335	0.93 130	0.89 190	1.39 415	2.14 491	1.02 298	2.07 518	5.64 507	0.77 341	0.17 99	0.15 217	0.20 165	0.20 239	0.18 117	0.20 243

HSM-Net_RVC	0.87 367	0.29 208	0.53 94	0.53 234	0.30 148	1.15 396	0.55 327	3.57 542	1.28 394	1.53 444	1.74 451	1.68 449	0.93 350	1.49 303	0.77 341	0.22 272	0.17 285	0.19 130	0.18 185	0.20 192	0.19 211
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GwcNet-ADL	0.64 235	0.31 261	0.79 280	0.56 286	0.41 306	0.60 173	0.58 350	1.41 292	1.26 383	1.08 239	1.13 263	0.91 250	0.60 204	1.04 191	0.78 343	0.27 377	0.18 306	0.18 108	0.18 185	0.25 308	0.29 375

THIR-Stereo	1.02 413	0.27 151	0.69 196	0.49 153	0.28 109	0.95 348	1.34 505	1.03 172	0.97 223	1.34 396	1.90 472	1.17 340	1.58 482	6.44 521	0.78 343	0.19 179	0.14 159	0.21 200	0.22 312	0.19 158	0.20 243

DMCA-RVC	0.74 301	0.40 378	1.27 431	0.66 397	0.49 355	0.77 275	0.47 254	1.35 279	1.01 243	1.53 444	1.01 202	1.29 374	0.82 295	1.31 256	0.78 343	0.27 377	0.21 363	0.35 446	0.27 391	0.32 393	0.24 312

TDLM	1.06 420	0.44 396	0.79 280	0.63 367	0.50 362	0.89 325	1.44 510	1.48 309	1.26 383	1.12 261	1.40 371	1.08 313	0.98 377	6.65 524	0.78 343	0.33 430	0.21 363	0.33 428	0.26 380	0.37 420	0.24 312

PS-NSSS	0.99 399	0.58 452	0.93 338	0.58 308	0.57 404	0.91 332	0.80 424	1.81 411	1.14 310	1.14 279	1.67 444	1.00 289	0.83 303	4.62 481	0.78 343	0.37 455	0.31 454	0.52 496	0.32 446	0.45 461	0.38 438

iResNet	0.75 309	0.40 378	1.36 444	0.67 409	0.29 126	0.92 339	0.59 358	1.52 324	1.25 378	1.28 355	1.48 397	0.94 264	0.76 265	1.62 327	0.78 343	0.18 138	0.14 159	0.18 108	0.15 104	0.22 256	0.23 298

DCVSM-stereo	0.72 278	0.35 343	0.76 262	0.55 273	0.42 311	0.73 252	0.38 148	1.21 246	1.02 246	1.79 482	1.04 223	1.62 435	1.03 396	1.04 191	0.79 349	0.24 312	0.27 426	0.29 386	0.24 348	0.30 375	0.36 427

CFNet	0.96 387	0.36 353	1.01 367	0.62 358	0.42 311	0.99 364	0.47 254	1.90 435	1.32 412	0.99 215	1.39 369	1.10 325	0.86 318	5.58 506	0.79 349	0.23 297	0.17 285	0.28 376	0.27 391	0.26 320	0.21 260

HITNet	0.65 243	0.40 378	0.77 269	0.48 138	0.24 38	1.05 375	0.49 275	1.76 391	1.02 246	1.18 309	1.18 285	0.89 246	0.80 286	0.85 133	0.79 349	0.17 99	0.12 50	0.21 200	0.17 167	0.29 364	0.15 92
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
iResNet_ROB	0.77 317	0.30 228	0.99 358	0.57 302	0.36 245	0.83 310	0.36 125	2.33 514	1.58 478	1.27 353	1.30 330	1.25 360	0.84 307	1.65 332	0.79 349	0.20 212	0.14 159	0.17 74	0.12 38	0.18 117	0.27 358

xyz-stereo-finetune2	0.58 197	0.27 151	0.57 124	0.40 36	0.24 38	1.09 384	0.32 82	0.79 77	0.53 81	0.65 133	1.07 231	0.58 132	0.80 286	2.47 426	0.80 353	0.16 56	0.15 217	0.21 200	0.17 167	0.16 58	0.17 146

MLCV	0.72 278	0.34 322	1.10 402	0.51 195	0.23 22	0.91 332	0.39 163	1.33 271	1.23 369	1.46 430	1.55 413	1.01 296	0.64 227	1.95 377	0.80 353	0.18 138	0.12 50	0.18 108	0.14 88	0.19 158	0.17 146

CrosDoStereo	1.58 483	0.24 74	0.72 220	0.48 138	0.29 126	0.67 221	12.49 567	1.10 212	0.98 228	1.34 396	1.75 454	1.00 289	1.89 507	6.65 524	0.81 355	0.19 179	0.15 217	0.20 165	0.22 312	0.18 117	0.19 211

DeepStereo_LL	1.58 483	0.24 74	0.72 220	0.48 138	0.29 126	0.67 221	12.49 567	1.10 212	0.98 228	1.34 396	1.75 454	1.00 289	1.89 507	6.65 524	0.81 355	0.19 179	0.15 217	0.20 165	0.22 312	0.18 117	0.19 211

psm_up	0.77 317	0.34 322	0.70 202	0.66 397	0.58 413	1.05 375	0.92 453	1.52 324	1.12 295	1.26 350	1.16 280	1.31 379	1.23 442	1.20 231	0.81 355	0.25 338	0.29 444	0.31 404	0.27 391	0.27 334	0.25 324

CFNet-ft	0.72 278	0.32 277	0.54 100	0.66 397	0.54 392	0.83 310	0.55 327	1.37 282	1.15 322	0.93 196	1.28 326	1.57 427	0.97 370	1.35 268	0.81 355	0.26 361	0.20 341	0.33 428	0.25 363	0.30 375	0.23 298

CFNet_RVC	0.72 278	0.32 277	0.54 100	0.66 397	0.54 392	0.83 310	0.55 327	1.37 282	1.15 322	0.93 196	1.28 326	1.57 427	0.97 370	1.35 268	0.81 355	0.26 361	0.20 341	0.33 428	0.25 363	0.30 375	0.23 298

SMFormer	0.75 309	0.30 228	0.86 301	0.46 101	0.26 61	0.82 305	0.43 210	2.05 471	1.39 446	1.23 332	1.47 392	0.98 282	0.95 360	1.71 346	0.82 360	0.24 312	0.20 341	0.22 229	0.21 283	0.23 281	0.24 312

tta	0.75 309	0.30 228	0.86 301	0.46 101	0.26 61	0.82 305	0.43 210	2.05 471	1.39 446	1.23 332	1.47 392	0.98 282	0.95 360	1.71 346	0.82 360	0.24 312	0.20 341	0.22 229	0.21 283	0.18 117	0.18 171

SQANet	1.31 459	0.88 503	1.08 396	1.83 538	1.44 534	1.44 444	0.75 407	1.74 383	1.09 282	1.32 384	1.26 317	1.28 371	1.01 389	1.50 305	0.83 362	2.50 544	0.34 469	1.47 536	0.55 511	2.32 538	1.57 540

RAFT + AFF	1.00 404	0.42 390	1.09 399	0.67 409	0.50 362	1.22 410	1.24 497	2.24 506	1.19 349	1.30 370	1.56 417	1.17 340	1.49 476	3.44 462	0.83 362	0.21 246	0.25 411	0.30 398	0.26 380	0.27 334	0.27 358

STTStereo	0.78 325	0.50 424	1.22 421	0.64 376	0.54 392	0.89 325	0.54 309	1.44 301	1.11 291	1.38 409	1.09 241	1.27 368	0.85 310	1.43 291	0.83 362	0.29 401	0.27 426	0.33 428	0.39 477	0.32 393	0.30 389

dad	0.86 363	0.66 474	1.06 387	0.56 286	0.37 260	0.76 267	0.44 223	1.17 230	1.50 468	1.44 426	1.27 320	1.34 385	0.75 257	2.52 428	0.84 365	0.42 473	0.27 426	0.83 523	0.26 380	0.41 440	0.29 375

CC-Net-ROB	1.49 475	1.26 526	1.27 431	0.88 499	0.79 481	1.76 473	1.00 471	1.79 405	1.26 383	1.10 253	1.61 430	1.21 347	0.99 385	8.13 548	0.84 365	1.09 532	0.41 500	2.20 541	0.46 494	1.20 531	0.48 471

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 329	0.43 393	1.05 383	0.64 376	0.58 413	0.95 348	0.53 303	1.53 330	1.18 341	1.37 404	1.15 275	1.43 398	0.88 328	1.61 326	0.84 365	0.25 338	0.22 381	0.27 361	0.27 391	0.29 364	0.29 375
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CSP-Net	0.97 393	0.38 367	0.83 293	0.53 234	0.41 306	1.63 461	0.77 413	2.00 460	1.05 259	1.25 346	1.20 296	1.33 381	0.83 303	4.93 490	0.85 368	0.32 421	0.22 381	0.20 165	0.20 239	0.23 281	0.25 324

cf-r	0.73 296	0.30 228	0.77 269	0.55 273	0.63 434	0.78 280	0.48 265	1.79 405	1.15 322	1.13 276	1.26 317	1.43 398	0.87 323	1.40 289	0.85 368	0.25 338	0.18 306	0.22 229	0.23 335	0.19 158	0.19 211

dd	0.59 203	0.48 414	0.97 354	0.55 273	0.32 193	0.64 193	0.47 254	1.02 167	1.34 419	0.78 158	0.86 157	0.58 132	0.54 170	1.01 181	0.86 370	0.28 390	0.18 306	0.26 345	0.19 207	0.32 393	0.24 312

UGAM	1.14 440	0.27 151	0.95 346	0.53 234	0.42 311	0.70 240	0.72 401	0.95 142	1.32 412	0.98 212	1.48 397	1.78 463	0.87 323	9.65 560	0.87 371	0.21 246	0.18 306	0.30 398	0.24 348	0.19 158	0.16 121

HI	0.64 235	0.32 277	0.68 183	0.47 112	0.51 373	0.41 35	0.36 125	1.04 178	0.75 146	1.31 380	1.43 378	1.62 435	1.12 418	0.94 161	0.88 372	0.15 35	0.12 50	0.20 165	0.20 239	0.20 192	0.18 171

CoSv	0.64 235	0.32 277	0.68 183	0.47 112	0.51 373	0.41 35	0.36 125	1.04 178	0.75 146	1.31 380	1.43 378	1.62 435	1.12 418	0.94 161	0.88 372	0.15 35	0.12 50	0.20 165	0.20 239	0.20 192	0.18 171

ICVP	0.63 223	0.33 299	0.57 124	0.61 346	0.40 298	0.80 294	0.58 350	1.61 350	0.89 190	0.90 188	1.24 306	0.88 238	0.73 253	0.72 89	0.88 372	0.29 401	0.21 363	0.22 229	0.21 283	0.24 296	0.27 358
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DDVS	0.78 325	0.41 386	0.94 342	0.60 332	0.43 321	1.30 421	0.43 210	1.40 290	0.91 199	1.20 317	1.15 275	1.43 398	0.64 227	2.18 400	0.89 375	0.28 390	0.22 381	0.26 345	0.23 335	0.31 384	0.33 411

LMCR-Stereo	0.82 343	0.46 405	0.88 319	0.75 457	0.43 321	1.33 426	0.56 335	2.43 524	0.98 228	1.53 444	1.49 399	0.74 182	1.00 387	1.63 329	0.89 375	0.28 390	0.17 285	0.22 229	0.17 167	0.29 364	0.20 243

NVstereo2D	0.92 378	0.41 386	1.48 465	0.72 442	0.72 459	1.20 407	0.87 440	1.75 385	1.38 441	0.99 215	1.13 263	1.26 364	0.98 377	2.21 404	0.89 375	0.43 478	0.20 341	0.38 460	0.24 348	0.57 490	0.63 502

CRFU-Net	0.86 363	0.39 372	1.00 363	0.65 390	0.57 404	1.78 478	0.86 438	2.15 488	0.81 167	1.38 409	1.18 285	1.64 443	1.19 433	1.35 268	0.90 378	0.26 361	0.22 381	0.21 200	0.19 207	0.23 281	0.24 312

GEStereo_RVC	0.90 373	0.37 360	0.99 358	0.64 376	0.50 362	0.95 348	0.79 418	2.42 523	1.17 334	1.16 295	1.11 251	1.26 364	0.92 341	3.24 454	0.90 378	0.29 401	0.19 323	0.23 267	0.20 239	0.27 334	0.29 375

PSMNet-RUCA	1.02 413	0.97 506	1.44 453	1.23 527	1.10 514	1.40 437	0.62 367	1.69 369	1.38 441	0.94 201	1.53 406	0.97 280	0.83 303	1.17 225	0.93 380	0.69 518	0.34 469	0.99 529	0.60 518	0.97 519	0.64 506

GANet	1.36 465	0.47 410	0.86 301	0.67 409	0.45 335	1.34 428	1.73 523	1.64 358	1.24 375	1.49 439	2.38 500	1.55 425	1.20 436	9.30 554	0.93 380	0.30 406	0.31 454	0.33 428	0.28 412	0.39 433	0.30 389

G2L-Stereo_test	0.73 296	0.27 151	0.74 248	0.49 153	0.40 298	0.90 328	0.81 427	1.53 330	1.14 310	1.28 355	1.27 320	1.52 421	0.72 251	1.62 327	0.94 382	0.19 179	0.14 159	0.16 49	0.15 104	0.18 117	0.19 211

ISRNet	0.80 332	0.33 299	1.07 392	0.81 473	0.66 442	0.60 173	0.34 101	1.19 243	1.13 307	1.59 460	1.53 406	1.35 386	0.77 269	1.27 248	0.94 382	0.39 462	0.34 469	0.43 478	0.38 475	0.34 406	0.49 475

ACVNet	0.63 223	0.31 261	0.54 100	0.54 249	0.36 245	0.80 294	0.46 247	1.37 282	1.07 268	0.93 196	1.30 330	1.08 313	0.85 310	0.80 114	0.94 382	0.21 246	0.19 323	0.21 200	0.18 185	0.22 256	0.18 171

hitnet-ft	0.79 329	0.35 343	0.57 124	0.58 308	0.42 311	0.96 354	0.46 247	1.47 307	1.33 416	1.19 313	1.22 300	1.81 464	0.98 377	1.66 336	0.94 382	0.33 430	0.28 433	0.34 438	0.27 391	0.35 409	0.31 399

MyStereo8	0.65 243	0.29 208	1.00 363	0.58 308	0.49 355	0.91 332	0.35 109	1.18 235	1.31 408	1.16 295	1.27 320	0.90 247	0.64 227	0.72 89	0.95 386	0.18 138	0.14 159	0.20 165	0.18 185	0.22 256	0.26 348

PSMNet-ADL	0.72 278	0.35 343	0.62 150	0.69 424	0.46 346	1.14 390	0.44 223	1.37 282	1.01 243	0.83 173	1.17 283	1.33 381	0.96 367	1.43 291	0.95 386	0.33 430	0.22 381	0.21 200	0.23 335	0.27 334	0.29 375

DMCA	0.67 259	0.34 322	0.90 329	0.51 195	0.44 328	0.86 322	0.47 254	1.42 294	1.02 246	1.17 304	1.12 258	1.23 354	0.75 257	0.78 108	0.95 386	0.25 338	0.19 323	0.27 361	0.19 207	0.24 296	0.27 358

SGM-Forest	1.24 451	0.38 367	0.60 142	0.52 216	0.37 260	1.56 455	1.30 502	1.65 359	1.36 433	2.11 505	1.79 458	1.63 440	0.93 350	7.48 541	0.95 386	0.36 451	0.37 487	0.39 466	0.34 461	0.37 420	0.32 405
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GANetREF_RVC	1.07 422	0.86 500	1.31 435	0.82 481	0.53 388	1.41 442	1.31 503	1.76 391	1.52 471	1.27 353	1.31 336	1.46 408	1.24 445	2.03 384	0.96 390	0.56 505	0.45 510	0.67 518	0.50 504	0.88 517	0.59 496
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
xyz-stereo	7.16 559	0.22 45	69.90 585	0.42 51	0.21 9	32.92 581	0.49 275	0.87 104	0.76 152	1.38 409	27.04 576	1.19 344	1.16 425	4.69 482	0.97 391	0.16 56	0.12 50	0.20 165	0.14 88	0.16 58	0.12 10

LL-Strereo	1.33 462	0.39 372	1.38 445	0.61 346	0.61 427	0.75 261	0.66 381	1.63 356	1.17 334	1.56 453	1.60 426	2.03 491	2.12 520	9.72 561	0.97 391	0.21 246	0.18 306	0.27 361	0.23 335	0.22 256	0.25 324

ac_64	0.82 343	0.29 208	0.81 286	0.71 438	0.60 424	1.05 375	0.54 309	1.99 459	0.92 204	1.18 309	1.06 227	1.99 486	1.08 410	1.94 376	0.97 391	0.27 377	0.22 381	0.24 287	0.23 335	0.22 256	0.19 211

otaku	1.60 486	1.11 518	1.21 419	2.20 541	1.56 536	1.97 494	1.24 497	2.07 477	1.36 433	1.44 426	1.62 433	1.73 455	1.19 433	1.73 350	0.98 394	2.89 549	0.57 528	1.74 537	0.60 518	2.78 545	1.94 546

CBMV	0.95 386	0.44 396	0.66 174	0.53 234	0.35 235	1.53 452	1.63 521	1.69 369	1.42 458	2.00 501	1.60 426	1.43 398	1.17 426	1.59 323	0.99 395	0.34 440	0.34 469	0.39 466	0.33 456	0.33 402	0.32 405
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ITSA-stereo	0.82 343	0.36 353	0.82 289	0.54 249	0.31 174	0.80 294	0.47 254	2.17 497	1.67 484	1.13 276	1.13 263	0.94 264	0.86 318	2.46 424	1.00 396	0.26 361	0.23 393	0.28 376	0.27 391	0.28 353	0.36 427

anonymity	1.12 435	0.97 506	1.21 419	1.07 521	1.12 518	1.08 381	0.89 445	1.95 450	1.16 331	1.29 361	1.26 317	1.22 349	1.09 413	1.15 217	1.01 397	1.02 528	1.00 551	0.97 527	0.97 539	0.98 520	0.99 525

G2L-ROB	0.73 296	0.25 102	0.76 262	0.54 249	0.39 287	0.95 348	0.66 381	1.66 364	1.09 282	1.24 340	1.02 210	1.64 443	0.71 248	1.63 329	1.02 398	0.20 212	0.14 159	0.17 74	0.15 104	0.20 192	0.22 278

DSFCA	0.93 381	0.34 322	1.06 387	0.52 216	0.65 439	1.55 454	0.93 457	1.49 311	1.19 349	1.56 453	1.15 275	1.50 417	0.96 367	3.07 448	1.02 398	0.30 406	0.26 417	0.25 326	0.25 363	0.28 353	0.24 312

FINET	0.97 393	0.54 436	1.60 473	0.63 367	0.79 481	1.08 381	1.07 481	1.56 340	2.20 517	1.15 285	1.49 399	0.94 264	0.88 328	2.32 412	1.05 400	0.42 473	0.35 480	0.32 419	0.28 412	0.43 451	0.38 438

DLCB_ROB	0.86 363	0.40 378	0.78 277	0.68 420	0.54 392	1.11 385	0.84 431	1.49 311	1.23 369	1.64 468	1.65 440	1.70 452	0.91 338	1.70 344	1.05 400	0.25 338	0.24 402	0.26 345	0.27 391	0.27 334	0.24 312

ACVNet-4b	2.15 517	1.41 531	1.64 474	2.80 548	2.31 548	2.31 510	1.24 497	2.32 513	2.14 515	1.26 350	2.39 501	2.66 515	1.48 474	5.95 515	1.06 402	3.20 554	0.45 510	2.37 545	0.89 534	2.83 549	2.37 551

HGLStereo	0.85 358	0.38 367	0.94 342	0.80 470	1.03 510	1.17 400	0.58 350	1.52 324	1.20 354	1.19 313	1.62 433	1.13 335	1.20 436	1.80 360	1.06 402	0.24 312	0.24 402	0.24 287	0.21 283	0.23 281	0.27 358

BEATNet_4x	0.73 296	0.49 417	1.17 416	0.53 234	0.26 61	1.03 372	0.55 327	1.82 412	1.06 263	1.21 321	1.22 300	0.96 278	0.91 338	1.01 181	1.06 402	0.21 246	0.14 159	0.24 287	0.19 207	0.37 420	0.21 260

ACV-stereo	0.99 399	0.51 427	1.41 451	0.56 286	0.41 306	2.43 515	0.57 346	1.15 226	1.18 341	0.81 167	1.01 202	3.39 529	2.14 521	1.60 324	1.07 405	0.27 377	0.22 381	0.22 229	0.22 312	0.28 353	0.32 405

DDUNet	1.50 477	2.69 559	1.12 406	1.77 537	1.88 539	1.84 484	0.92 453	1.70 374	1.16 331	1.38 409	1.79 458	1.60 433	1.12 418	1.37 274	1.08 406	1.10 533	0.76 536	2.37 545	0.94 537	2.00 536	1.37 537

stereogan	1.15 444	0.42 390	1.40 446	0.86 492	0.84 492	2.38 513	0.71 398	1.88 429	1.73 490	1.72 474	1.94 476	2.31 502	1.29 451	2.07 388	1.08 406	0.36 451	0.35 480	0.39 466	0.31 438	0.51 479	0.46 465

UNet	0.83 349	0.34 322	1.31 435	0.58 308	0.74 465	1.58 457	0.49 275	1.41 292	1.04 255	1.21 321	1.08 236	1.54 423	1.12 418	1.65 332	1.09 408	0.23 297	0.17 285	0.25 326	0.20 239	0.25 308	0.22 278

UPFNet	0.80 332	0.32 277	0.90 329	0.59 321	0.74 465	1.26 415	0.80 424	1.52 324	1.10 289	1.30 370	1.12 258	1.30 375	0.84 307	1.67 337	1.09 408	0.24 312	0.24 402	0.24 287	0.23 335	0.25 308	0.18 171

GwcNet-RSSM	0.77 317	0.32 277	1.01 367	0.62 358	0.54 392	0.78 280	0.51 284	1.73 378	1.20 354	1.09 245	1.37 360	1.46 408	0.85 310	1.53 312	1.09 408	0.25 338	0.18 306	0.23 267	0.24 348	0.20 192	0.19 211

G2L-Stereo	0.80 332	0.32 277	0.95 346	0.60 332	0.42 311	0.78 280	0.69 393	1.50 315	1.09 282	1.33 392	1.14 267	1.45 405	0.72 251	2.45 421	1.10 411	0.25 338	0.20 341	0.26 345	0.21 283	0.20 192	0.26 348

DGSMNet	1.14 440	0.76 492	2.49 515	0.81 473	0.86 497	1.39 436	1.39 507	2.13 482	1.35 429	1.26 350	1.63 437	1.48 415	0.98 377	1.75 351	1.10 411	0.45 484	0.43 503	0.55 507	0.49 501	0.75 513	0.70 511

delet	0.85 358	0.32 277	0.95 346	0.65 390	0.66 442	1.64 463	0.84 431	1.75 385	1.35 429	1.32 384	1.30 330	1.30 375	0.88 328	1.68 342	1.10 411	0.21 246	0.21 363	0.24 287	0.24 348	0.21 233	0.21 260

Ntro	1.64 490	1.15 521	1.23 422	2.48 546	1.83 538	2.09 501	1.16 491	1.96 451	1.38 441	1.21 321	1.62 433	1.62 435	1.29 451	1.87 369	1.11 414	3.04 550	0.56 527	1.82 539	0.64 520	2.80 546	2.05 547

iRaft-Stereo_5w	0.85 358	0.29 208	0.91 332	0.53 234	0.43 321	0.49 87	0.68 389	0.99 156	0.87 183	0.79 161	1.34 351	1.46 408	0.91 338	5.11 491	1.11 414	0.17 99	0.14 159	0.22 229	0.18 185	0.20 192	0.20 243

FADNet_RVC	0.83 349	0.51 427	1.83 490	0.54 249	0.42 311	1.19 405	0.46 247	1.51 322	1.09 282	0.89 186	1.24 306	0.91 250	0.87 323	2.11 392	1.11 414	0.27 377	0.22 381	0.31 404	0.28 412	0.43 451	0.38 438

coex_refinement	0.80 332	0.28 173	0.73 232	0.70 430	0.51 373	0.95 348	0.60 362	1.78 399	1.23 369	1.36 401	1.37 360	1.82 467	0.81 290	1.32 260	1.13 417	0.26 361	0.17 285	0.19 130	0.20 239	0.24 296	0.25 324

ETE_ROB	0.96 387	0.64 472	1.16 414	0.69 424	0.48 352	1.14 390	1.13 487	1.77 395	1.19 349	1.91 495	1.45 385	1.73 455	1.05 402	1.60 324	1.14 418	0.32 421	0.26 417	0.38 460	0.34 461	0.39 433	0.41 447

ADLNet	0.85 358	0.36 353	0.89 325	0.85 490	0.72 459	1.24 412	0.76 410	1.82 412	1.36 433	1.52 443	1.35 357	1.27 368	0.99 385	1.23 236	1.15 419	0.27 377	0.20 341	0.26 345	0.25 363	0.28 353	0.30 389

DFGA-Net	0.72 278	0.40 378	1.40 446	0.52 216	0.45 335	0.83 310	0.44 223	1.28 268	1.08 274	0.99 215	1.19 292	0.70 176	0.55 177	2.14 394	1.16 420	0.18 138	0.16 256	0.24 287	0.23 335	0.27 334	0.25 324

SDNR	1.62 489	0.51 427	2.17 505	0.53 234	0.56 401	3.80 543	0.45 240	1.54 333	1.29 398	1.33 392	2.41 503	1.08 313	0.96 367	11.18 567	1.16 420	0.66 517	0.63 531	0.43 478	0.32 446	0.64 501	0.67 508

AASNet	0.76 315	0.35 343	0.91 332	0.79 467	0.81 488	1.14 390	0.56 335	2.02 468	1.08 274	1.22 326	1.24 306	0.93 261	0.76 265	0.77 103	1.16 420	0.27 377	0.23 393	0.24 287	0.20 239	0.28 353	0.24 312

ADLNet2	0.88 368	0.34 322	1.17 416	0.77 463	0.64 437	1.12 388	0.76 410	1.74 383	1.24 375	1.21 321	1.65 440	1.71 453	1.05 402	1.67 337	1.17 423	0.24 312	0.21 363	0.21 200	0.22 312	0.26 320	0.29 375

FADNet-RVC	0.88 368	0.67 475	1.93 494	0.60 332	0.48 352	0.91 332	0.60 362	1.71 376	1.18 341	0.90 188	0.96 180	1.36 388	0.92 341	2.25 407	1.17 423	0.30 406	0.29 444	0.32 419	0.32 446	0.41 440	0.35 421

MDST_ROB	1.67 492	0.34 322	1.58 472	0.92 509	0.58 413	4.26 549	1.11 484	2.83 531	1.41 455	4.49 551	2.55 508	1.45 405	0.97 370	7.79 545	1.17 423	0.31 414	0.25 411	0.37 457	0.33 456	0.31 384	0.30 389

FAT-Stereo	1.07 422	0.41 386	1.32 438	0.72 442	0.58 413	1.08 381	0.89 445	1.96 451	1.65 482	1.75 476	1.98 477	2.03 491	1.48 474	2.02 383	1.18 426	0.42 473	0.35 480	0.34 438	0.29 423	0.35 409	0.53 484

MMNet	0.84 354	0.32 277	1.09 399	0.60 332	0.59 421	1.85 485	0.49 275	1.51 322	1.27 389	1.37 404	1.15 275	1.26 364	1.18 430	1.67 337	1.22 427	0.19 179	0.18 306	0.23 267	0.22 312	0.25 308	0.21 260

edge stereo	1.11 433	0.50 424	1.30 434	0.71 438	0.65 439	1.14 390	0.75 407	1.93 446	1.37 437	1.71 473	1.83 462	2.54 511	1.44 468	2.43 420	1.23 428	0.42 473	0.41 500	0.54 502	0.35 466	0.42 445	0.46 465

StereoDRNet-Refined	0.80 332	0.41 386	0.88 319	0.62 358	0.42 311	1.33 426	0.48 265	1.52 324	1.17 334	1.45 428	1.44 383	1.44 403	0.90 335	1.26 245	1.24 429	0.20 212	0.16 256	0.27 361	0.24 348	0.25 308	0.28 370
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RainbowNet	1.97 513	1.76 540	1.57 471	2.81 549	2.21 544	1.98 496	1.81 526	2.54 528	1.89 501	1.50 440	1.84 464	1.96 483	1.65 489	2.14 394	1.25 430	3.33 556	0.85 543	2.39 548	0.98 541	2.82 548	2.22 548

RP	1.09 428	0.50 424	1.12 406	0.90 504	1.04 511	1.11 385	0.84 431	1.80 408	1.62 480	1.55 452	2.00 480	1.90 474	1.78 499	1.84 363	1.25 430	0.52 497	0.36 485	0.48 490	0.36 470	0.45 461	0.43 458

NCC-stereo	1.10 430	0.54 436	1.24 425	0.84 485	0.94 505	1.29 419	0.89 445	2.01 464	1.34 419	1.32 384	1.74 451	1.88 470	1.74 496	2.35 414	1.25 430	0.45 484	0.37 487	0.45 483	0.58 514	0.42 445	0.42 451

Abc-Net	1.10 430	0.54 436	1.24 425	0.84 485	0.94 505	1.29 419	0.89 445	2.01 464	1.34 419	1.32 384	1.74 451	1.88 470	1.74 496	2.35 414	1.25 430	0.45 484	0.37 487	0.45 483	0.58 514	0.42 445	0.42 451
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PA-Net	1.01 410	0.57 449	1.29 433	0.64 376	0.74 465	1.19 405	0.84 431	1.69 369	1.43 460	1.16 295	1.19 292	1.32 380	1.19 433	3.42 460	1.25 430	0.29 401	0.45 510	0.33 428	0.49 501	0.32 393	0.47 468
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MFMNet_re	1.40 471	1.14 520	1.68 477	1.39 530	1.07 512	1.48 447	1.43 509	1.87 426	1.82 498	2.26 508	2.19 492	1.51 419	1.86 506	1.52 308	1.25 430	0.93 524	0.83 539	0.84 524	0.80 529	0.99 522	1.05 530

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 501	0.87 501	3.56 527	0.80 470	0.75 472	3.72 540	2.44 552	1.82 412	1.82 498	1.74 475	1.91 473	1.92 478	1.26 448	7.69 544	1.28 436	0.45 484	0.47 514	0.52 496	0.77 527	0.50 475	0.50 477

NCCL2	1.00 404	0.56 445	1.06 387	0.75 457	0.57 404	1.31 423	1.72 522	1.77 395	1.36 433	1.50 440	1.17 283	1.91 475	1.17 426	1.54 314	1.29 437	0.35 447	0.31 454	0.45 483	0.44 489	0.40 437	0.40 442

NaN_ROB	1.13 438	0.55 441	1.15 413	0.64 376	0.48 352	1.61 459	2.03 539	1.72 377	1.48 465	2.09 504	1.27 320	1.40 393	1.08 410	3.94 468	1.30 438	0.28 390	0.34 469	0.28 376	0.28 412	0.30 375	0.33 411

RGC	1.14 440	0.79 494	1.26 428	0.91 507	0.96 508	1.52 451	0.77 413	1.92 442	1.26 383	1.54 449	1.93 474	2.02 490	1.54 479	2.25 407	1.31 439	0.44 483	0.35 480	0.58 513	0.48 498	0.47 468	0.46 465

STTRV1_RVC	1.58 483	0.68 479	1.96 496	0.88 499	1.12 518	1.57 456	0.90 450	2.25 507	1.75 493	1.29 361	2.02 483	1.40 393	1.22 440	9.77 562	1.31 439	0.81 521	0.33 467	0.54 502	0.49 501	0.73 512	0.52 483

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 399	0.40 378	1.82 488	0.66 397	0.62 433	2.05 499	0.78 415	1.91 439	1.29 398	1.54 449	1.42 374	1.51 419	1.23 442	1.99 380	1.33 441	0.23 297	0.14 159	0.20 165	0.15 104	0.27 334	0.26 348

MSMD_ROB	1.99 514	0.59 455	0.89 325	0.70 430	0.61 427	3.95 545	0.94 460	1.80 408	1.79 495	4.41 549	4.43 532	8.17 557	3.66 545	3.40 458	1.33 441	0.52 497	0.48 515	0.54 502	0.58 514	0.53 483	0.50 477

acv_ft	0.75 309	0.31 261	0.95 346	0.70 430	0.86 497	1.24 412	0.53 303	1.44 301	1.07 268	1.24 340	1.30 330	1.08 313	0.92 341	0.80 114	1.34 443	0.21 246	0.19 323	0.21 200	0.18 185	0.21 233	0.18 171

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Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
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SANet	1.88 507	0.57 449	2.18 507	0.63 367	0.40 298	2.80 528	1.57 518	2.39 521	5.88 557	2.36 515	3.57 525	3.72 533	2.97 538	4.74 483	1.76 481	0.34 440	0.30 448	0.32 419	0.29 423	0.48 471	0.37 432

aanetorigin	1.23 450	0.79 494	2.78 523	0.70 430	0.79 481	0.99 364	1.06 480	1.06 199	1.37 437	3.52 540	2.61 509	1.72 454	1.63 487	1.99 380	1.78 482	0.25 338	0.24 402	0.26 345	0.25 363	0.38 429	0.45 462

FCDSN-DC	2.32 523	0.63 470	0.81 286	0.84 485	0.75 472	2.23 506	0.94 460	2.09 480	1.80 496	5.45 559	7.72 556	7.77 556	6.93 562	3.39 457	1.80 483	0.52 497	0.48 515	0.52 496	0.51 507	0.57 490	0.58 494
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FBW_ROB	1.71 499	0.62 469	1.45 458	0.67 409	0.61 427	1.81 480	1.08 482	2.52 527	1.70 487	1.77 478	1.73 449	1.98 485	1.25 446	12.57 569	1.84 484	0.34 440	0.37 487	0.56 510	0.38 475	0.45 461	0.43 458

G-Net	1.66 491	0.63 470	1.56 470	1.11 523	0.74 465	2.98 532	0.91 451	1.55 337	1.22 366	2.76 528	8.18 559	2.32 503	2.53 533	1.92 372	1.87 485	0.48 492	0.44 506	0.45 483	0.31 438	0.60 498	0.57 493

RYNet	1.17 447	0.49 417	1.24 425	0.70 430	0.97 509	1.71 467	0.92 453	1.91 439	1.46 463	1.38 409	1.14 267	1.88 470	1.30 455	4.24 472	1.87 485	0.26 361	0.21 363	0.35 446	0.27 391	0.55 487	0.54 485

ccnet	1.12 435	0.67 475	1.01 367	0.78 465	0.73 464	1.72 469	0.99 469	1.84 420	1.26 383	1.47 431	1.85 466	1.75 460	1.29 451	1.75 351	1.88 487	0.57 506	0.53 523	0.57 512	0.55 511	0.59 494	0.54 485

SGM_RVC	1.68 494	0.36 353	0.61 145	0.59 321	0.29 126	2.25 507	1.18 493	2.38 520	1.68 486	3.60 541	2.67 511	3.69 532	2.42 529	8.13 548	1.90 488	0.31 414	0.31 454	0.30 398	0.28 412	0.30 375	0.29 375
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Dean	2.91 542	1.53 537	2.07 498	2.96 554	2.51 551	3.15 533	2.14 543	4.75 552	4.41 551	2.76 528	6.10 546	5.53 547	2.37 527	2.97 445	1.92 489	3.18 552	0.85 543	2.51 552	1.04 544	2.88 551	2.47 554

WCMA_ROB	1.84 504	0.47 410	1.31 435	0.69 424	0.57 404	2.11 502	1.14 488	1.87 426	1.73 490	4.04 545	6.43 547	5.62 548	3.61 544	2.59 430	1.94 490	0.52 497	0.44 506	0.39 466	0.42 485	0.48 471	0.47 468

MeshStereo	2.26 521	0.56 445	0.92 336	0.61 346	0.49 355	2.60 520	1.02 474	3.18 537	2.05 512	7.40 566	4.98 542	7.58 554	2.98 539	6.37 520	1.96 491	0.43 478	0.43 503	0.45 483	0.39 477	0.43 451	0.42 451
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
SAMSARA	1.55 481	0.84 496	2.61 518	1.22 526	1.07 512	2.50 517	1.93 534	2.05 471	1.89 501	2.75 527	1.66 442	2.81 519	1.69 494	3.08 450	1.97 492	0.46 490	0.51 521	0.42 476	0.46 494	0.58 492	0.59 496

DANet	1.08 425	0.61 465	1.32 438	0.85 490	0.72 459	1.37 431	0.51 284	1.54 333	1.15 322	1.78 479	1.54 411	2.01 488	1.11 415	2.90 442	2.00 493	0.33 430	0.30 448	0.40 471	0.30 432	0.44 457	0.45 462
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 516	1.15 521	3.10 524	1.05 518	0.76 475	5.03 554	2.40 551	2.16 491	2.62 529	1.89 493	2.28 496	2.69 516	1.65 489	9.35 556	2.04 494	0.64 516	0.51 521	0.68 519	0.71 525	1.09 527	0.67 508

SPS-STEREO	1.67 492	1.04 512	1.23 422	1.21 525	1.13 521	1.82 482	1.11 484	2.16 491	1.52 471	3.07 539	2.32 497	2.82 520	1.80 501	4.11 471	2.04 494	1.03 529	0.99 550	0.97 527	0.94 537	1.03 525	1.02 526
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LSM	6.33 555	1.10 515	13.19 558	1.41 532	68.17 584	1.64 463	1.90 533	1.92 442	2.46 522	2.99 535	3.11 519	1.88 470	1.80 501	2.61 432	2.06 496	0.41 469	0.58 529	0.50 493	0.57 513	0.64 501	17.66 579

PWC_ROB	1.24 451	0.76 492	2.46 514	0.72 442	0.78 478	1.15 396	0.49 275	1.75 385	1.92 504	2.31 510	3.07 518	1.59 431	1.40 463	2.46 424	2.10 497	0.33 430	0.22 381	0.35 446	0.24 348	0.38 429	0.41 447

Wz-Net-SNSev	1.49 475	1.23 525	6.27 544	0.68 420	0.67 446	1.37 431	1.41 508	2.00 460	1.39 446	1.48 437	1.61 430	2.29 500	1.32 457	3.93 467	2.14 498	0.31 414	0.28 433	0.31 404	0.33 456	0.42 445	0.36 427

LVE	3.31 544	1.67 539	1.64 474	2.85 550	2.42 550	3.20 535	2.26 547	4.78 553	5.05 554	2.35 513	6.91 548	6.02 549	2.37 527	9.15 552	2.17 499	3.19 553	1.08 556	2.38 547	1.47 553	2.81 547	2.40 553

SGM+DAISY	2.41 528	1.07 513	2.14 504	1.18 524	1.10 514	2.14 504	1.36 506	1.96 451	1.66 483	5.46 560	7.07 550	4.95 544	4.32 551	5.50 502	2.26 500	1.04 530	1.02 553	0.99 529	0.97 539	1.02 523	1.04 528

SHD	1.31 459	0.71 485	2.34 511	0.86 492	0.75 472	1.77 476	0.65 376	2.22 504	2.50 526	2.40 517	1.71 447	1.91 475	1.60 485	1.93 375	2.37 501	0.38 459	0.31 454	0.38 460	0.40 481	0.48 471	0.50 477

z-mn7	1.56 482	0.84 496	4.36 535	0.71 438	0.51 373	2.60 520	1.04 476	1.73 378	2.70 532	1.53 444	2.99 517	1.94 480	1.34 459	4.78 485	2.41 502	0.29 401	0.24 402	0.27 361	0.24 348	0.34 406	0.31 399

IMH	3.21 543	1.85 546	1.48 465	3.25 557	2.69 554	4.07 547	2.02 538	4.41 550	3.80 545	2.72 525	7.11 551	4.75 541	2.92 537	5.92 513	2.55 503	3.85 564	0.88 546	2.78 557	1.36 549	3.19 556	2.59 556

MFN_U_SF_RVC	1.52 479	0.84 496	3.42 526	0.87 498	0.66 442	2.56 519	0.95 462	2.36 517	1.70 487	1.98 497	1.86 467	2.45 509	1.79 500	2.95 443	2.58 504	0.52 497	0.48 515	0.55 507	0.59 517	0.59 494	0.61 500

IMH-64-1	2.70 536	1.79 542	1.46 460	3.26 558	2.66 552	3.23 536	2.10 540	4.08 545	2.75 533	2.34 511	3.81 528	3.06 524	2.22 524	4.25 473	2.59 505	3.75 560	0.84 540	2.75 555	1.35 547	3.15 554	2.60 557

IMH-64	2.70 536	1.79 542	1.46 460	3.26 558	2.66 552	3.23 536	2.10 540	4.08 545	2.75 533	2.34 511	3.81 528	3.06 524	2.22 524	4.25 473	2.59 505	3.75 560	0.84 540	2.75 555	1.35 547	3.15 554	2.60 557

KSHMR	8.75 562	2.06 551	2.11 502	3.53 562	3.11 559	4.13 548	2.69 553	5.60 557	61.37 588	3.00 536	55.83 587	4.98 546	2.45 530	4.49 477	2.61 507	3.46 557	1.55 561	3.14 561	1.94 559	3.72 559	3.18 562

pmcnn	2.37 525	0.42 390	2.71 521	0.63 367	0.43 321	1.54 453	1.19 494	2.01 464	1.53 473	2.64 524	7.60 553	18.07 572	1.45 470	3.44 462	2.78 508	0.18 138	0.15 217	0.15 19	0.12 38	0.20 192	0.18 171

w-ln-seven	1.38 468	0.70 483	3.91 531	0.75 457	0.72 459	2.69 524	0.95 462	2.02 468	1.99 508	1.99 498	1.73 449	1.82 467	1.17 426	2.45 421	2.84 509	0.28 390	0.25 411	0.31 404	0.30 432	0.41 440	0.33 411

zh-mn7	1.70 496	1.21 524	8.30 551	0.69 424	0.53 388	1.45 445	0.84 431	1.70 374	2.09 514	2.41 518	2.67 511	1.68 449	1.23 442	4.49 477	2.87 510	0.30 406	0.26 417	0.27 361	0.27 391	0.31 384	0.35 421

ktn	4.70 549	2.38 556	2.12 503	3.76 563	3.24 560	4.85 552	2.95 558	5.52 555	7.37 560	4.07 547	19.32 573	7.46 553	3.47 542	7.39 537	2.95 511	4.04 565	1.85 562	3.26 563	2.22 562	3.08 553	2.65 559

XQC	1.37 466	0.87 501	2.56 517	0.84 485	0.69 454	1.83 483	0.89 445	2.07 477	1.88 500	1.88 491	1.53 406	1.91 475	1.55 481	2.85 441	3.05 512	0.48 492	0.29 444	0.44 482	0.39 477	0.69 508	0.60 499

PWCK	2.88 541	2.05 550	5.72 541	2.08 540	1.11 516	3.55 538	3.90 560	2.86 533	3.54 544	3.03 538	3.63 526	3.10 527	2.31 526	8.15 550	3.09 513	2.12 541	0.91 548	1.75 538	0.98 541	2.57 542	1.18 534

Wz-Net-TNSev	1.88 507	2.08 552	7.66 546	0.67 409	0.64 437	2.42 514	1.83 528	2.33 514	1.74 492	1.57 457	1.56 417	2.58 512	1.90 509	4.86 486	3.12 514	0.39 462	0.37 487	0.33 428	0.37 473	0.53 483	0.58 494

PVD	1.70 496	0.84 496	2.26 509	0.94 512	0.83 491	2.48 516	0.97 465	2.59 529	3.35 539	3.01 537	2.77 513	2.34 504	2.47 531	2.67 435	3.14 515	0.47 491	0.45 510	0.59 514	0.48 498	0.59 494	0.75 516

FC-DCNN	2.72 538	0.59 455	0.86 301	0.73 450	0.57 404	2.91 529	1.04 476	3.01 535	2.60 527	6.83 561	7.64 554	9.92 561	6.33 560	5.21 493	3.14 515	0.53 503	0.48 515	0.51 494	0.50 504	0.53 483	0.51 481

WZ-Net	1.95 511	0.95 505	10.10 553	0.86 492	0.78 478	1.69 466	1.60 519	2.20 503	1.98 507	2.08 503	1.93 474	2.30 501	1.97 512	5.30 495	3.17 517	0.34 440	0.26 417	0.29 386	0.31 438	0.51 479	0.47 468

WAO-8	4.40 547	1.82 544	1.79 485	2.34 543	2.20 542	9.19 559	1.53 514	6.09 560	16.46 569	3.94 543	7.84 557	7.32 551	3.72 547	9.41 558	3.31 518	2.00 539	1.07 554	2.44 550	1.37 550	2.50 540	1.68 541

Venus	4.40 547	1.82 544	1.79 485	2.34 543	2.20 542	9.19 559	1.53 514	6.09 560	16.46 569	3.94 543	7.84 557	7.32 551	3.72 547	9.41 558	3.31 518	2.00 539	1.07 554	2.44 550	1.37 550	2.50 540	1.68 541

z-ln-s-r	1.02 413	0.55 441	2.09 499	0.52 216	0.55 398	0.78 280	0.87 440	1.47 307	1.34 419	1.12 261	1.62 433	1.37 391	1.06 405	2.62 433	3.32 520	0.19 179	0.14 159	0.21 200	0.17 167	0.27 334	0.21 260

FC-DCNN v2	2.81 539	0.59 455	0.85 295	0.73 450	0.57 404	2.97 531	1.05 478	3.39 541	2.61 528	6.98 562	7.67 555	10.38 564	6.31 559	5.75 510	3.37 521	0.53 503	0.48 515	0.51 494	0.50 504	0.53 483	0.51 481

EDNetEfficientorigin	10.57 565	1.47 535	177.42 588	0.67 409	0.53 388	1.58 457	1.16 491	1.90 435	3.37 540	4.71 553	3.38 522	3.10 527	2.69 535	3.13 452	3.58 522	0.25 338	0.23 393	0.33 428	0.27 391	0.83 514	0.81 517

DPSNet	1.69 495	0.59 455	4.33 533	0.70 430	0.57 404	2.02 498	1.62 520	3.35 540	1.78 494	1.48 437	1.38 365	2.17 496	2.84 536	4.77 484	3.66 523	0.48 492	0.31 454	0.29 386	0.25 363	0.64 501	0.48 471

WAO-7	2.66 532	1.40 530	1.73 483	1.39 530	1.17 523	3.93 544	1.94 535	4.11 547	3.88 546	2.92 532	5.50 543	4.18 536	3.00 540	7.63 543	3.71 524	1.13 534	1.00 551	1.17 534	1.13 545	1.18 530	1.09 532

zh-sn7	1.76 502	1.38 527	6.58 545	0.74 453	0.72 459	1.78 478	1.31 503	1.88 429	1.56 477	1.86 490	2.47 506	1.81 464	2.08 519	5.12 492	3.80 525	0.32 421	0.32 462	0.32 419	0.32 446	0.44 457	0.40 442

RTSC	1.29 455	0.73 486	2.44 513	0.83 484	0.57 404	1.85 485	0.65 376	1.88 429	2.00 509	2.20 507	1.66 442	1.60 433	1.26 448	2.33 413	3.92 526	0.32 421	0.23 393	0.27 361	0.29 423	0.37 420	0.37 432

ELAS_RVC	2.48 530	0.74 489	1.90 492	1.05 518	0.92 503	2.76 525	4.01 561	2.76 530	4.11 548	4.69 552	4.63 536	4.62 538	5.96 557	3.97 469	3.96 527	0.63 515	0.53 523	0.56 510	0.52 508	0.64 501	0.63 502
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ttt	0.94 383	0.34 322	0.59 137	0.61 346	0.37 260	0.94 344	0.50 283	2.17 497	1.34 419	1.23 332	1.61 430	0.91 250	0.76 265	1.85 366	3.97 528	0.30 406	0.26 417	0.26 345	0.24 348	0.29 364	0.29 375

WAO-6	2.81 539	1.60 538	1.46 460	2.36 545	2.28 547	3.55 538	2.29 548	4.21 548	4.56 552	2.36 515	4.51 533	4.88 542	2.66 534	4.60 480	4.07 529	1.72 537	1.15 557	2.31 544	1.46 552	2.31 537	1.85 544

ELAS	2.37 525	0.74 489	1.54 469	0.99 514	0.92 503	4.78 551	2.33 549	3.33 539	3.37 540	5.05 557	4.77 540	3.67 531	4.53 552	3.42 460	4.50 530	0.62 513	0.53 523	0.55 507	0.53 509	0.63 499	0.64 506
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet-64	5.30 553	2.03 548	1.74 484	3.43 560	2.81 555	10.09 561	2.12 542	9.10 567	17.12 574	4.96 556	9.27 562	10.72 566	3.70 546	9.20 553	4.55 531	3.31 555	0.84 540	2.88 558	1.55 554	3.49 557	3.04 560

SuperB	2.53 531	0.59 455	18.45 563	0.69 424	0.50 362	1.87 487	0.88 443	1.67 366	2.39 520	1.50 440	1.42 374	1.14 337	1.15 424	4.28 475	5.07 532	0.24 312	0.19 323	0.22 229	0.19 207	7.86 571	0.34 416

MADNet+	2.69 535	3.22 563	11.53 557	1.44 533	1.12 518	3.19 534	1.81 526	2.85 532	2.37 519	1.68 471	2.07 487	2.85 521	2.18 522	7.41 538	5.23 533	0.79 520	0.76 536	0.69 521	0.65 521	0.98 520	0.95 523

notaker	3.98 546	2.40 557	2.68 520	3.82 565	3.27 562	3.97 546	2.14 543	4.78 553	3.45 542	4.12 548	6.94 549	7.65 555	3.26 541	7.82 546	5.30 534	4.04 565	1.41 559	3.36 564	2.10 561	3.88 560	3.31 563

RTS	2.67 533	1.38 527	15.28 561	0.99 514	1.26 529	3.78 541	1.96 536	2.15 488	2.62 529	2.61 522	2.85 515	2.60 513	1.59 483	6.27 518	5.71 535	0.40 465	0.28 433	0.35 446	0.35 466	0.50 475	0.48 471

RTSA	2.67 533	1.38 527	15.28 561	0.99 514	1.26 529	3.78 541	1.96 536	2.15 488	2.62 529	2.61 522	2.85 515	2.60 513	1.59 483	6.27 518	5.71 535	0.40 465	0.28 433	0.35 446	0.35 466	0.50 475	0.48 471

ADCPNet	1.85 505	0.69 480	8.07 548	0.71 438	0.58 413	2.79 527	1.22 496	1.94 448	1.54 474	1.88 491	1.69 445	2.46 510	2.04 515	2.37 416	6.48 537	0.38 459	0.37 487	0.38 460	0.43 487	0.47 468	0.45 462

coex-ft	8.13 561	2.13 553	98.04 587	0.67 409	0.53 388	1.71 467	1.56 516	1.65 359	11.11 563	18.17 578	3.75 527	3.88 534	7.61 563	2.98 446	6.49 538	0.30 406	0.30 448	0.32 419	0.31 438	0.66 505	0.50 477

AnyNet_C01	2.26 521	1.78 541	10.22 555	0.93 510	0.74 465	2.92 530	2.20 545	2.29 512	1.80 496	2.53 521	2.41 503	2.71 517	1.73 495	3.41 459	6.72 539	0.41 469	0.39 496	0.40 471	0.42 485	0.67 506	0.63 502

JetBlue	3.97 545	2.01 547	10.19 554	1.38 529	2.84 556	10.53 562	9.54 564	3.60 543	2.41 521	2.73 526	3.39 523	4.54 537	4.31 550	7.85 547	6.84 540	0.88 522	0.93 549	0.89 525	0.91 535	1.74 534	1.91 545

tt	6.58 557	0.26 123	6.10 543	3.77 564	2.16 541	11.55 563	19.63 570	13.33 571	5.74 556	2.96 534	2.65 510	4.97 545	6.33 560	3.81 466	7.24 541	9.15 572	11.32 577	5.89 571	6.24 570	6.03 567	2.55 555

ADCRef	1.35 464	0.55 441	2.37 512	0.72 442	0.77 476	1.94 492	0.78 415	1.91 439	1.27 389	1.57 457	1.59 425	1.36 388	1.41 464	1.54 314	7.53 542	0.23 297	0.20 341	0.32 419	0.30 432	0.29 364	0.29 375

ff1	1.37 466	0.33 299	0.85 295	0.53 234	0.37 260	0.74 256	0.56 335	0.95 142	2.47 523	1.15 285	1.45 385	1.06 307	0.82 295	7.22 534	7.61 543	0.20 212	0.12 50	0.31 404	0.27 391	0.19 158	0.20 243

mmx	1.39 469	0.33 299	0.85 295	0.53 234	0.37 260	0.74 256	0.56 335	2.13 482	1.37 437	1.15 285	1.45 385	1.06 307	0.82 295	7.22 534	7.61 543	0.24 312	0.19 323	0.31 404	0.27 391	0.30 375	0.25 324

xxx	1.39 469	0.33 299	0.85 295	0.53 234	0.37 260	0.74 256	0.56 335	2.13 482	1.37 437	1.15 285	1.45 385	1.06 307	0.82 295	7.22 534	7.61 543	0.24 312	0.19 323	0.31 404	0.27 391	0.30 375	0.25 324

TorneroNet	10.70 566	2.03 548	1.82 488	3.43 560	3.01 558	43.83 582	2.22 546	8.87 566	67.47 589	7.17 565	27.36 577	10.68 565	3.85 549	8.67 551	7.65 546	3.59 558	0.88 546	3.04 559	1.57 555	3.71 558	3.17 561

test_sample9	1.86 506	0.49 417	1.13 408	0.56 286	0.39 287	1.02 369	0.73 402	1.78 399	1.21 360	1.22 326	1.18 285	1.08 313	0.92 341	2.27 409	7.92 547	0.57 506	12.61 578	0.62 515	0.67 522	0.45 461	0.42 451

test_sample8	2.19 519	0.49 417	1.13 408	0.56 286	0.39 287	1.02 369	0.73 402	1.82 412	1.15 322	2.26 508	1.30 330	4.94 543	2.52 532	2.27 409	7.92 547	0.57 506	12.61 578	0.62 515	0.67 522	0.45 461	0.42 451

UNDER WATER-64	5.27 552	2.32 554	8.78 552	3.93 566	3.54 564	7.61 557	3.03 559	5.84 559	14.19 565	4.04 545	4.04 530	9.39 560	6.26 558	5.93 514	8.48 549	3.60 559	1.51 560	3.13 560	1.88 557	4.29 564	3.61 565

UNDER WATER	5.08 551	2.33 555	5.55 539	3.94 567	3.51 563	5.20 555	2.72 555	5.61 558	16.52 571	3.84 542	4.60 535	9.21 559	5.89 556	5.90 512	8.66 550	3.75 560	1.34 558	3.18 562	1.88 557	4.33 565	3.61 565

ADCL	1.72 500	0.57 449	3.66 528	0.67 409	0.61 427	2.61 522	1.85 529	1.96 451	1.67 484	1.90 494	1.83 462	2.06 494	1.90 509	2.13 393	9.15 551	0.26 361	0.24 402	0.34 438	0.32 446	0.38 429	0.35 421

EDNetEfficient	2.37 525	1.10 515	8.08 549	0.74 453	0.71 457	0.98 363	1.56 516	1.46 305	4.06 547	4.90 554	2.82 514	2.25 498	3.48 543	2.95 443	9.97 552	0.26 361	0.24 402	0.26 345	0.30 432	0.68 507	0.61 500

TCMNet-wrong-test	10.31 564	11.40 572	14.84 560	20.96 575	18.45 572	13.80 568	10.76 565	15.78 572	3.53 543	5.20 558	5.52 544	16.26 570	12.61 565	7.51 542	10.15 553	7.43 570	2.37 563	4.31 567	3.43 566	11.36 573	10.61 572

HanzoNet	11.04 567	3.62 564	8.10 550	4.08 568	3.55 565	4.90 553	2.73 556	7.19 564	10.10 561	31.86 584	28.92 578	21.96 579	36.36 580	18.08 574	10.17 554	7.94 571	3.32 566	3.47 565	3.31 564	7.06 570	4.04 567

AnyNet_C32	1.96 512	1.10 515	5.17 538	0.90 504	1.11 516	2.12 503	2.37 550	1.85 421	1.48 465	2.45 519	1.70 446	2.05 493	1.64 488	2.50 427	10.28 555	0.37 455	0.34 469	0.35 446	0.41 482	0.49 474	0.54 485

ADCMid	1.89 510	0.73 486	5.06 537	0.72 442	0.67 446	2.00 497	1.14 488	1.97 455	1.48 465	2.86 531	1.81 461	2.37 505	2.05 517	2.24 405	10.39 556	0.33 430	0.31 454	0.39 466	0.43 487	0.50 475	0.44 460

MADNet++	5.01 550	3.14 561	4.91 536	4.55 569	3.94 566	5.20 555	4.41 562	4.40 549	4.13 549	4.95 555	6.08 545	4.74 540	5.37 553	9.40 557	10.67 557	4.65 567	4.15 568	3.97 566	3.34 565	4.09 562	4.08 568

MANE	6.19 554	0.59 455	1.03 378	0.93 510	1.22 528	13.38 566	2.69 553	12.81 570	17.94 575	8.21 567	10.82 565	14.72 568	11.68 564	11.39 568	11.90 558	0.59 510	0.50 520	0.52 496	1.76 556	0.55 487	0.54 485

ADCP+	1.99 514	0.48 414	7.73 547	0.66 397	0.91 501	2.30 509	1.05 478	1.82 412	1.34 419	1.54 449	1.32 342	1.74 457	1.61 486	2.17 397	13.37 559	0.24 312	0.21 363	0.32 419	0.28 412	0.37 420	0.29 375

ADCS	2.25 520	0.99 509	5.55 539	0.81 473	0.74 465	2.19 505	1.80 525	2.27 510	2.14 515	2.80 530	2.13 490	2.40 507	2.03 514	2.64 434	13.69 560	0.41 469	0.39 496	0.40 471	0.45 491	0.58 492	0.56 489

JetRed	6.91 558	8.80 570	25.96 573	2.85 550	3.25 561	13.98 569	11.87 566	6.25 562	4.28 550	4.45 550	4.56 534	6.69 550	5.46 554	7.46 540	14.05 561	2.59 546	3.31 565	2.59 553	2.29 563	4.20 563	3.36 564

PML	51.67 585	36.25 582	13.28 559	7.46 570	20.81 573	108.69 588	232.22 589	8.72 565	27.82 580	87.01 589	269.67 589	69.67 589	61.95 588	24.76 582	14.20 562	9.74 574	3.40 567	9.62 573	4.70 567	18.74 577	4.72 569

test_xeample	1.45 474	0.28 173	0.65 167	0.51 195	0.28 109	0.94 344	0.59 358	2.14 486	1.29 398	1.24 340	1.51 404	0.88 238	0.86 318	1.46 297	15.10 563	0.22 272	0.20 341	0.22 229	0.20 239	0.22 256	0.22 278

1111x	1.70 496	0.29 208	0.86 301	0.51 195	0.27 85	1.01 367	0.68 389	2.22 504	1.28 394	1.13 276	1.40 371	1.21 347	1.10 414	5.53 503	15.20 564	0.22 272	0.21 363	0.22 229	0.22 312	0.24 296	0.22 278

DPSimNet_ROB	11.20 568	4.98 567	35.43 577	2.90 553	4.52 567	7.89 558	17.09 569	4.66 551	6.06 558	14.89 574	10.93 566	17.29 571	36.81 582	13.18 570	15.68 565	2.86 548	6.29 570	5.75 570	5.09 568	3.91 561	7.70 570

xxxx	1.51 478	0.28 173	0.68 183	0.54 249	0.28 109	1.16 398	0.44 223	2.19 500	1.29 398	1.09 245	1.36 358	1.22 349	0.85 310	1.79 359	15.70 566	0.24 312	0.21 363	0.21 200	0.20 239	0.22 256	0.23 298

222	1.61 488	0.29 208	0.67 179	0.56 286	0.29 126	1.06 378	0.42 191	2.17 497	1.31 408	1.31 380	1.52 405	0.92 259	0.94 355	1.76 356	17.65 567	0.24 312	0.20 341	0.21 200	0.19 207	0.22 256	0.23 298

LRCNet_RVC	22.74 575	32.10 581	21.97 568	29.84 579	26.23 576	4.42 550	0.81 427	22.66 575	2.02 510	26.93 580	29.26 579	23.06 581	15.59 569	23.84 578	18.88 568	31.75 581	19.90 583	34.65 580	32.13 581	30.54 581	28.32 582

SGM-ForestM	6.52 556	0.38 367	1.26 428	0.63 367	0.35 235	13.59 567	5.32 563	6.32 563	6.70 559	11.14 569	9.18 561	22.51 580	13.93 568	16.89 572	20.07 569	0.36 451	0.37 487	0.36 454	0.35 466	0.36 416	0.34 416

LE_ROB	8.05 560	0.37 360	23.53 569	0.74 453	0.33 214	2.77 526	2.87 557	3.71 544	27.24 579	25.39 579	8.87 560	8.46 558	26.71 578	6.65 524	21.99 570	0.21 246	0.19 323	0.20 165	0.21 283	0.25 308	0.22 278

DGTPSM_ROB	13.01 569	8.23 568	21.87 566	9.51 571	18.10 570	11.56 564	32.01 576	10.63 568	16.20 567	7.03 563	19.48 574	10.15 562	16.66 570	9.83 563	22.42 571	4.75 568	8.68 571	5.37 568	10.25 573	6.16 568	11.36 573

USTest	14.33 571	14.94 574	21.04 565	17.44 574	16.05 569	23.26 571	33.84 578	21.73 574	11.80 564	9.36 568	10.14 563	15.97 569	13.20 567	17.28 573	22.43 572	3.78 563	5.01 569	6.17 572	6.16 569	9.25 572	7.72 571

DPSMNet_ROB	13.02 570	8.23 568	21.91 567	9.53 572	18.11 571	11.56 564	32.02 577	10.64 569	16.23 568	7.05 564	19.49 575	10.16 563	16.66 570	9.85 564	22.43 572	4.77 569	8.68 571	5.38 569	10.26 574	6.17 569	11.36 573

AAGNet	1.83 503	0.28 173	0.72 220	0.61 346	0.32 193	0.67 221	0.51 284	0.96 149	0.98 228	1.47 431	1.20 296	1.00 289	1.18 430	2.83 439	22.77 574	0.22 272	0.13 108	0.22 229	0.19 207	0.23 281	0.15 92

ASD4	15.85 572	10.99 571	19.63 564	10.21 573	11.70 568	19.24 570	31.10 575	19.35 573	10.68 562	11.14 569	10.18 564	12.59 567	12.64 566	14.74 571	24.83 575	12.93 577	9.94 576	26.83 579	19.40 577	16.23 576	12.70 578

Anonymous_1	43.04 584	18.73 575	24.79 570	21.81 576	46.26 582	27.80 572	37.60 579	28.08 579	16.14 566	14.66 573	14.30 567	20.65 573	17.88 572	21.56 575	25.94 576	117.93 588	8.92 573	100.65 585	126.50 585	158.64 589	12.08 575

DPSM_ROB	19.08 573	19.14 576	25.17 571	22.15 577	20.85 574	28.17 573	37.82 580	26.56 577	16.85 572	14.14 571	14.84 568	21.70 574	18.75 573	21.87 576	26.55 577	10.16 575	9.30 574	10.47 574	10.42 575	14.03 574	12.61 576

DPSM	19.08 573	19.14 576	25.17 571	22.15 577	20.85 574	28.17 573	37.82 580	26.56 577	16.85 572	14.14 571	14.84 568	21.70 574	18.75 573	21.87 576	26.55 577	10.16 575	9.30 574	10.47 574	10.42 575	14.03 574	12.61 576

xxxxx1	54.10 586	25.67 578	27.13 574	113.43 586	96.96 586	30.69 577	47.44 582	32.38 581	25.60 576	17.75 575	17.27 570	21.81 576	21.02 575	24.43 579	33.82 579	33.37 582	40.54 584	157.71 587	175.86 587	66.16 585	72.93 587

tt_ll	54.10 586	25.67 578	27.13 574	113.43 586	96.96 586	30.69 577	47.44 582	32.38 581	25.60 576	17.75 575	17.27 570	21.81 576	21.02 575	24.43 579	33.82 579	33.37 582	40.54 584	157.71 587	175.86 587	66.16 585	72.93 587

ff	54.10 586	25.67 578	27.13 574	113.43 586	96.96 586	30.69 577	47.44 582	32.38 581	25.60 576	17.75 575	17.27 570	21.81 576	21.02 575	24.43 579	33.82 579	33.37 582	40.54 584	157.71 587	175.86 587	66.16 585	72.93 587

BEATNet-Init1	26.87 577	13.43 573	70.68 586	0.91 507	0.68 452	57.02 586	21.06 571	32.82 584	32.67 581	52.12 588	53.61 586	66.05 588	49.56 587	48.79 589	34.71 582	0.49 496	0.44 506	0.53 501	0.53 509	0.63 499	0.59 496

AVERAGE_ROB	40.43 581	42.37 587	42.73 579	36.96 582	35.58 579	30.50 576	27.61 573	36.71 586	38.39 586	44.91 586	44.36 584	37.45 584	36.70 581	41.88 584	40.35 583	45.43 586	46.81 587	47.11 582	46.35 582	42.51 583	43.87 584

HaxPig	38.92 580	41.40 586	41.64 578	29.95 580	32.27 577	28.90 575	27.60 572	29.73 580	37.71 585	43.82 585	43.87 583	33.17 582	35.56 579	41.53 583	40.37 584	43.94 585	47.51 588	45.82 581	47.08 583	42.38 582	44.15 585

MEDIAN_ROB	42.00 582	44.40 588	44.29 581	35.15 581	34.95 578	31.28 580	29.60 574	35.88 585	40.02 587	47.20 587	46.64 585	37.37 583	38.48 586	44.35 588	42.45 585	48.03 587	49.39 589	49.71 583	49.03 584	45.14 584	46.65 586

Selective-RAFT-Error	38.39 579	38.47 584	50.44 583	44.73 583	41.97 581	56.68 583	76.38 587	53.24 588	33.92 584	28.34 582	29.85 581	43.60 585	38.20 585	43.75 585	53.34 586	20.38 579	18.70 581	21.09 577	21.05 578	28.30 579	25.43 581

CasAABBNet	38.33 578	38.46 583	50.35 582	44.75 584	41.84 580	56.68 583	76.37 586	53.22 587	33.83 583	28.31 581	29.54 580	43.62 586	37.71 584	43.84 586	53.41 587	20.30 578	18.70 581	21.07 576	21.07 579	28.24 578	25.34 580

LSM0	42.82 583	38.75 585	50.81 584	47.07 585	109.38 589	57.00 585	76.02 585	53.74 589	33.71 582	29.02 583	30.41 582	43.87 587	37.22 583	43.91 587	53.54 588	20.52 580	18.62 580	21.10 578	21.11 580	28.41 580	42.22 583

test_example2	192.40 589	210.76 590	206.48 589	199.83 590	204.73 590	172.94 589	183.52 588	133.93 590	133.41 590	191.38 590	196.19 588	187.13 590	178.77 589	205.33 590	208.00 589	222.09 590	238.72 590	186.54 590	190.54 590	227.34 590	170.31 590

ccccc	497.63 590	492.34 591	595.97 590	530.87 591	530.37 591	478.08 590	442.62 590	491.76 591	343.70 591	448.18 591	520.80 590	476.12 591	550.57 590	541.64 591	605.32 590	663.49 591	459.54 591	353.94 591	309.79 591	586.66 591	530.90 591

FADE		4.78 566		1.89 539	1.92 540			5.58 556	5.04 553	2.92 532		4.13 535		10.23 565		188.09 589	2.77 564	123.78 586	127.92 586	1.06 526	1.10 533

Low-res two-view benchmark