Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

(5qrfij	0.32 106	0.32 158	2.32 411	0.22 35	0.19 186	0.42 88	0.13 8	0.52 133	0.39 82	0.23 67	0.29 95	0.16 33	0.18 54	0.32 82	0.23 104	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

&5qef	0.25 53	0.33 171	0.97 70	0.21 7	0.17 114	0.37 47	0.14 20	0.49 99	0.38 68	0.23 67	0.33 138	0.16 33	0.22 108	0.32 82	0.24 133	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.09 69

#25fwe	0.24 43	0.33 171	0.94 65	0.21 7	0.21 222	0.42 88	0.12 4	0.45 68	0.33 18	0.22 46	0.20 22	0.17 45	0.13 8	0.30 61	0.28 179	0.08 45	0.07 56	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.09 69

#75ew	0.28 71	0.30 136	1.81 258	0.21 7	0.18 151	0.41 73	0.14 20	0.44 58	0.35 33	0.23 67	0.23 46	0.16 33	0.17 32	0.26 22	0.24 133	0.09 88	0.07 56	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.09 69

￥25erdr	0.24 43	0.32 158	0.92 62	0.22 35	0.20 205	0.45 113	0.14 20	0.47 85	0.37 62	0.22 46	0.28 87	0.17 45	0.18 54	0.29 52	0.22 90	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.08 21	0.09 69

$5dtd	0.24 43	0.34 187	0.96 69	0.22 35	0.20 205	0.43 97	0.15 35	0.44 58	0.34 24	0.22 46	0.24 57	0.17 45	0.16 24	0.25 12	0.23 104	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.08 21	0.09 69

#5drz	0.23 38	0.30 136	0.95 66	0.21 7	0.17 114	0.43 97	0.15 35	0.44 58	0.32 11	0.26 117	0.23 46	0.15 27	0.20 87	0.24 7	0.20 49	0.08 45	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.08 21	0.07 7

@esxe	0.25 53	0.31 150	0.90 57	0.22 35	0.20 205	0.42 88	0.15 35	0.49 99	0.38 68	0.22 46	0.33 138	0.15 27	0.24 137	0.30 61	0.25 152	0.08 45	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.08 21	0.08 37

#wrr	0.24 43	0.31 150	0.79 44	0.21 7	0.20 205	0.40 65	0.15 35	0.53 145	0.35 33	0.21 35	0.27 77	0.16 33	0.24 137	0.25 12	0.23 104	0.08 45	0.07 56	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

$eesxe	0.24 43	0.32 158	0.89 56	0.22 35	0.19 186	0.42 88	0.14 20	0.50 107	0.36 53	0.23 67	0.24 57	0.15 27	0.17 32	0.28 38	0.23 104	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.08 21	0.09 69

%deaf	0.24 43	0.32 158	0.95 66	0.22 35	0.19 186	0.42 88	0.13 8	0.45 68	0.36 53	0.20 27	0.31 123	0.16 33	0.22 108	0.28 38	0.22 90	0.08 45	0.07 56	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

^frffs	0.26 59	0.30 136	1.19 92	0.22 35	0.16 85	0.45 113	0.16 50	0.51 117	0.39 82	0.23 67	0.32 129	0.16 33	0.22 108	0.27 27	0.24 133	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.09 69

&EFD	0.24 43	0.33 171	0.86 51	0.21 7	0.18 151	0.41 73	0.15 35	0.50 107	0.38 68	0.20 27	0.28 87	0.16 33	0.19 77	0.27 27	0.21 70	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

*wqe	0.27 63	0.32 158	1.38 127	0.22 35	0.17 114	0.41 73	0.15 35	0.52 133	0.40 95	0.23 67	0.30 110	0.17 45	0.17 32	0.31 70	0.24 133	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

(q45	0.32 106	0.32 158	2.29 407	0.22 35	0.19 186	0.43 97	0.14 20	0.53 145	0.40 95	0.22 46	0.29 95	0.17 45	0.17 32	0.31 70	0.23 104	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

)tte	0.31 99	0.32 158	2.16 385	0.22 35	0.19 186	0.43 97	0.14 20	0.52 133	0.39 82	0.23 67	0.30 110	0.17 45	0.18 54	0.31 70	0.23 104	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

StereoAnything_RVC	0.35 134	1.25 525	1.82 265	0.20 4	0.12 6	0.26 7	0.15 35	0.43 49	0.37 62	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 77	0.46 193	0.14 1	0.11 243	0.09 203	0.08 49	0.05 1	0.76 538	0.18 310

trnet	0.28 71	0.26 87	1.32 116	0.19 1	0.12 6	0.54 204	0.15 35	0.48 93	0.46 154	0.27 125	0.33 138	0.24 96	0.21 99	0.30 61	0.21 70	0.10 181	0.07 56	0.08 49	0.05 1	0.09 44	0.07 7

LoS_RVC	0.29 81	0.33 171	1.19 92	0.25 90	0.34 403	0.43 97	0.22 140	0.42 39	0.32 11	0.22 46	0.33 138	0.23 83	0.24 137	0.31 70	0.21 70	0.07 23	0.07 56	0.07 1	0.05 1	0.10 70	0.31 455

CAS	0.35 134	0.25 72	1.30 113	0.79 529	0.34 403	0.51 170	0.23 171	0.46 73	0.39 82	0.22 46	0.31 123	0.20 65	0.17 32	0.28 38	0.23 104	0.73 542	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.37 488

LoS	0.31 99	0.30 136	1.52 160	0.23 56	0.13 20	0.54 204	0.20 100	0.48 93	0.49 180	0.25 103	0.28 87	0.37 185	0.24 137	0.38 138	0.23 104	0.10 181	0.08 133	0.08 49	0.05 1	0.15 170	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 91	0.27 93	1.09 81	0.23 56	0.50 490	0.40 65	0.20 100	0.46 73	0.44 130	0.22 46	0.28 87	0.26 120	0.19 77	0.33 94	0.21 70	0.09 88	0.07 56	0.08 49	0.05 1	0.15 170	0.49 518

CREStereo	0.28 71	0.30 136	1.33 118	0.19 1	0.13 20	0.55 217	0.17 58	0.48 93	0.46 154	0.27 125	0.33 138	0.24 96	0.21 99	0.31 70	0.21 70	0.11 243	0.07 56	0.08 49	0.05 1	0.10 70	0.07 7
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.31 99	0.35 196	1.30 113	0.20 4	0.14 32	0.57 250	0.25 224	0.46 73	0.42 116	0.27 125	0.32 129	0.27 131	0.24 137	0.39 144	0.23 104	0.43 520	0.07 56	0.08 49	0.05 1	0.18 254	0.07 7

*5drh	0.25 53	0.34 187	0.98 73	0.21 7	0.18 151	0.43 97	0.13 8	0.51 117	0.40 95	0.23 67	0.29 95	0.17 45	0.17 32	0.27 27	0.23 104	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.06 25	0.09 44	0.08 37

xxxyy	0.21 9	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 8	0.42 39	0.34 24	0.23 67	0.27 77	0.14 13	0.18 54	0.33 94	0.24 133	0.06 1	0.06 21	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

xtttt	0.21 9	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 8	0.42 39	0.34 24	0.23 67	0.27 77	0.14 13	0.18 54	0.33 94	0.24 133	0.06 1	0.06 21	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

rrrtt	0.20 1	0.20 12	0.52 6	0.21 7	0.14 32	0.37 47	0.14 20	0.43 49	0.35 33	0.23 67	0.21 28	0.16 33	0.18 54	0.27 27	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.08 37

asda	0.22 31	0.25 72	0.70 36	0.21 7	0.16 85	0.43 97	0.16 50	0.44 58	0.35 33	0.22 46	0.20 22	0.14 13	0.20 87	0.25 12	0.22 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

asd	0.20 1	0.22 36	0.65 30	0.22 35	0.17 114	0.41 73	0.14 20	0.35 9	0.32 11	0.24 85	0.20 22	0.15 27	0.18 54	0.26 22	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.08 21	0.08 37

qwe	0.21 9	0.22 36	0.61 18	0.21 7	0.20 205	0.41 73	0.15 35	0.46 73	0.35 33	0.26 117	0.22 40	0.14 13	0.14 11	0.31 70	0.22 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.08 21	0.07 7

2.25w	0.21 9	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 8	0.42 39	0.34 24	0.23 67	0.27 77	0.14 13	0.18 54	0.33 94	0.24 133	0.06 1	0.06 21	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

4.25_new	0.21 9	0.23 54	0.64 25	0.22 35	0.18 151	0.41 73	0.17 58	0.41 33	0.35 33	0.22 46	0.21 28	0.14 13	0.18 54	0.25 12	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 9	0.23 54	0.64 25	0.22 35	0.18 151	0.41 73	0.17 58	0.41 33	0.35 33	0.22 46	0.21 28	0.14 13	0.18 54	0.25 12	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

4.5_new	0.21 9	0.22 36	0.63 23	0.21 7	0.15 58	0.40 65	0.17 58	0.40 26	0.35 33	0.25 103	0.22 40	0.14 13	0.14 11	0.22 3	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.08 21	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 9	0.22 36	0.63 23	0.21 7	0.15 58	0.40 65	0.17 58	0.40 26	0.35 33	0.25 103	0.22 40	0.14 13	0.14 11	0.22 3	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.08 21	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 9	0.23 54	0.64 25	0.22 35	0.18 151	0.41 73	0.17 58	0.41 33	0.35 33	0.22 46	0.21 28	0.14 13	0.18 54	0.25 12	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

4w-stereo	0.20 1	0.21 21	0.57 13	0.21 7	0.15 58	0.39 60	0.13 8	0.39 24	0.33 18	0.22 46	0.21 28	0.13 3	0.20 87	0.29 52	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

2.5w	0.21 9	0.23 54	0.50 1	0.22 35	0.15 58	0.39 60	0.19 81	0.47 85	0.36 53	0.21 35	0.22 40	0.13 3	0.17 32	0.33 94	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

2.75w_new	0.21 9	0.21 21	0.57 13	0.20 4	0.14 32	0.40 65	0.18 72	0.47 85	0.36 53	0.24 85	0.20 22	0.13 3	0.19 77	0.31 70	0.21 70	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.06 1	0.07 7

3.25w_new	0.20 1	0.20 12	0.52 6	0.21 7	0.14 32	0.37 47	0.14 20	0.43 49	0.35 33	0.23 67	0.21 28	0.16 33	0.18 54	0.27 27	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.08 37

3.25w	0.20 1	0.20 12	0.52 6	0.21 7	0.14 32	0.37 47	0.14 20	0.43 49	0.35 33	0.23 67	0.21 28	0.16 33	0.18 54	0.27 27	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.08 37

3.75w	0.21 9	0.21 21	0.61 18	0.21 7	0.20 205	0.44 108	0.16 50	0.44 58	0.30 6	0.22 46	0.20 22	0.13 3	0.18 54	0.29 52	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.08 37

3.5w_stereo	0.21 9	0.22 36	0.55 12	0.21 7	0.15 58	0.40 65	0.14 20	0.43 49	0.33 18	0.21 35	0.24 57	0.14 13	0.18 54	0.34 106	0.22 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.08 37

3w_stereo	0.21 9	0.22 36	0.59 16	0.22 35	0.12 6	0.37 47	0.22 140	0.50 107	0.38 68	0.22 46	0.21 28	0.12 2	0.22 108	0.26 22	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.08 21	0.08 37

2w_stereo	0.21 9	0.19 7	0.51 2	0.22 35	0.13 20	0.41 73	0.20 100	0.50 107	0.34 24	0.25 103	0.23 46	0.13 3	0.23 126	0.24 7	0.22 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

1w_stereo	0.22 31	0.17 1	0.52 6	0.23 56	0.16 85	0.44 108	0.22 140	0.55 162	0.40 95	0.25 103	0.29 95	0.13 3	0.26 169	0.28 38	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.08 21	0.07 7

monsterstereo	0.22 31	0.22 36	0.52 6	0.25 90	0.27 327	0.39 60	0.14 20	0.51 117	0.33 18	0.25 103	0.27 77	0.13 3	0.13 8	0.38 138	0.21 70	0.07 23	0.07 56	0.07 1	0.06 25	0.08 21	0.06 1

IGEV	0.22 31	0.28 114	0.88 54	0.21 7	0.24 281	0.42 88	0.17 58	0.35 9	0.37 62	0.20 27	0.22 40	0.14 13	0.12 4	0.24 7	0.20 49	0.08 45	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.09 44	0.07 7

111111	0.24 43	0.21 21	0.82 48	0.24 72	0.21 222	0.43 97	0.13 8	0.45 68	0.35 33	0.22 46	0.27 77	0.18 57	0.16 24	0.35 112	0.18 15	0.09 88	0.06 21	0.08 49	0.06 25	0.25 361	0.08 37

LG-Stereo_L2	0.21 9	0.31 150	0.85 49	0.22 35	0.14 32	0.31 19	0.22 140	0.38 18	0.25 2	0.17 11	0.11 4	0.13 3	0.12 4	0.32 82	0.18 15	0.08 45	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.08 21	0.10 100

LG-Stereo_L1	0.21 9	0.31 150	0.85 49	0.22 35	0.14 32	0.28 9	0.21 119	0.38 18	0.26 3	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 130	0.18 15	0.08 45	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.08 21	0.10 100

MLG-Stereo_test3	0.21 9	0.35 196	0.65 30	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 8	0.37 15	0.40 95	0.21 35	0.12 8	0.17 45	0.12 4	0.25 12	0.16 4	0.08 45	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.09 44	0.10 100

MLG-Stereo_test2	0.21 9	0.36 205	0.68 35	0.21 7	0.17 114	0.45 113	0.12 4	0.35 9	0.42 116	0.15 4	0.11 4	0.22 75	0.10 1	0.28 38	0.16 4	0.09 88	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.09 44	0.09 69

MLG-Stereo_test1	0.21 9	0.33 171	0.61 18	0.23 56	0.21 222	0.45 113	0.13 8	0.33 6	0.46 154	0.13 1	0.09 1	0.18 57	0.12 4	0.32 82	0.15 2	0.08 45	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.09 44	0.09 69

MLG-Stereo	0.21 9	0.33 171	0.60 17	0.23 56	0.12 6	0.44 108	0.13 8	0.39 24	0.46 154	0.13 1	0.10 2	0.17 45	0.13 8	0.35 112	0.15 2	0.08 45	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.09 44	0.09 69

LG-G_1	0.23 38	0.37 208	0.71 38	0.23 56	0.11 1	0.51 170	0.12 4	0.44 58	0.39 82	0.19 20	0.15 12	0.19 63	0.15 21	0.36 121	0.16 4	0.09 88	0.08 133	0.08 49	0.06 25	0.09 44	0.11 124

LG-G	0.23 38	0.37 208	0.71 38	0.23 56	0.11 1	0.51 170	0.12 4	0.44 58	0.39 82	0.19 20	0.15 12	0.19 63	0.15 21	0.36 121	0.16 4	0.09 88	0.08 133	0.08 49	0.06 25	0.09 44	0.11 124

LGtest1	0.21 9	0.37 208	0.70 36	0.22 35	0.12 6	0.31 19	0.11 2	0.36 12	0.39 82	0.17 11	0.13 10	0.16 33	0.14 11	0.25 12	0.27 169	0.10 181	0.09 203	0.08 49	0.06 25	0.10 70	0.10 100

FoundationStereo	0.20 1	0.30 136	0.81 46	0.21 7	0.22 248	0.21 3	0.16 50	0.25 1	0.38 68	0.15 4	0.11 4	0.18 57	0.17 32	0.23 6	0.16 4	0.09 88	0.13 337	0.08 49	0.06 25	0.07 3	0.07 7

HUF	0.59 377	0.65 358	2.46 441	0.45 449	0.77 535	0.34 31	0.24 204	0.46 73	0.39 82	0.31 141	0.28 87	0.25 106	0.19 77	0.67 287	0.18 15	0.12 296	2.03 576	0.08 49	0.06 25	0.31 420	1.59 573

GIP-stereo	0.26 59	0.22 36	0.78 43	0.29 191	0.20 205	0.42 88	0.17 58	0.64 211	0.39 82	0.18 16	0.24 57	0.23 83	0.18 54	0.25 12	0.47 333	0.09 88	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.17 228	0.08 37

DEFOM-Stereo	0.22 31	0.22 36	0.91 59	0.23 56	0.13 20	0.49 153	0.18 72	0.30 3	0.28 4	0.19 20	0.17 14	0.14 13	0.14 11	0.41 152	0.16 4	0.08 45	0.06 21	0.07 1	0.06 25	0.09 44	0.09 69

IGEV-Stereo++	0.23 38	0.23 54	0.64 25	0.24 72	0.22 248	0.47 138	0.13 8	0.52 133	0.33 18	0.18 16	0.24 57	0.17 45	0.22 108	0.32 82	0.19 27	0.08 45	0.06 21	0.08 49	0.06 25	0.17 228	0.09 69

Any-RAFT	0.38 156	0.25 72	1.89 298	0.27 136	0.17 114	0.68 403	0.21 119	0.78 315	0.53 224	0.43 200	0.43 192	0.54 303	0.30 224	0.41 152	0.20 49	0.10 181	0.12 318	0.08 49	0.06 25	0.10 70	0.09 69

s12784h	0.36 141	0.28 114	1.58 168	0.23 56	0.11 1	0.62 337	0.24 204	0.79 331	0.64 336	0.44 206	0.52 275	0.28 140	0.26 169	0.50 225	0.24 133	0.11 243	0.06 21	0.09 99	0.06 25	0.16 206	0.06 1

TANstereo	0.33 115	0.49 287	1.75 211	0.23 56	0.12 6	0.54 204	0.16 50	0.40 26	0.45 145	0.45 216	0.51 262	0.26 120	0.22 108	0.29 52	0.20 49	0.10 181	0.10 245	0.08 49	0.06 25	0.08 21	0.11 124

XX-TBD	0.34 123	0.77 401	1.75 211	0.34 316	0.13 20	0.51 170	0.17 58	0.43 49	0.50 190	0.37 165	0.49 250	0.23 83	0.18 54	0.28 38	0.24 133	0.10 181	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.09 44	0.07 7

iResNet_ROB	0.50 297	1.15 512	1.73 201	0.31 235	0.21 222	0.58 267	0.22 140	0.95 456	0.82 477	0.58 365	0.62 363	0.57 325	0.39 293	0.84 327	0.40 296	0.11 243	0.08 133	0.09 99	0.06 25	0.21 304	0.13 195

pmcnn	1.32 532	1.05 496	2.77 495	0.74 525	1.43 561	0.72 424	0.56 476	0.96 461	0.91 499	0.99 509	2.92 564	6.01 577	0.70 462	2.38 516	3.32 555	0.13 326	0.10 245	0.08 49	0.06 25	0.34 442	0.22 363

depthmonostereo	0.26 59	0.23 54	0.65 30	0.41 412	0.13 20	0.41 73	0.19 81	0.51 117	0.40 95	0.25 103	0.29 95	0.26 120	0.28 202	0.44 172	0.23 104	0.09 88	0.10 245	0.09 99	0.07 71	0.10 70	0.08 37

xyz-stereo	3.02 569	0.29 124	30.64 601	0.23 56	0.12 6	15.52 587	0.24 204	0.51 117	0.47 171	0.59 379	7.99 579	0.64 359	0.47 372	1.39 384	0.50 349	0.09 88	0.07 56	0.34 512	0.07 71	0.13 130	0.08 37

SGD-Stereo	0.22 31	0.28 114	0.77 42	0.22 35	0.11 1	0.40 65	0.16 50	0.31 4	0.36 53	0.19 20	0.19 19	0.17 45	0.17 32	0.37 130	0.16 4	0.10 181	0.06 21	0.08 49	0.07 71	0.10 70	0.07 7

HART	0.38 156	0.53 301	1.66 182	0.26 120	0.15 58	0.30 15	0.19 81	0.67 228	0.46 154	0.29 134	0.52 275	0.38 192	0.16 24	0.41 152	0.20 49	0.08 45	0.68 551	0.09 99	0.07 71	0.34 442	0.21 350

MonSter	0.20 1	0.22 36	0.65 30	0.21 7	0.17 114	0.33 27	0.15 35	0.46 73	0.32 11	0.16 9	0.17 14	0.14 13	0.11 2	0.27 27	0.23 104	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 71	0.07 3	0.09 69

WCG-NET	0.30 91	0.42 245	1.26 107	0.24 72	0.12 6	0.43 97	0.24 204	0.40 26	0.56 254	0.35 156	0.37 160	0.26 120	0.24 137	0.29 52	0.19 27	0.08 45	0.12 318	0.08 49	0.07 71	0.22 321	0.10 100

WCG-NET（raft）	0.32 106	0.53 301	1.21 99	0.23 56	0.12 6	0.44 108	0.24 204	0.40 26	0.50 190	0.35 156	0.35 151	0.47 270	0.25 155	0.35 112	0.20 49	0.08 45	0.29 497	0.08 49	0.07 71	0.22 321	0.11 124

RAFT-Stereo-weight	0.34 123	0.29 124	1.43 139	0.28 161	0.28 339	0.55 217	0.22 140	0.78 315	0.48 174	0.46 224	0.38 169	0.36 183	0.17 32	0.33 94	0.23 104	0.09 88	0.08 133	0.09 99	0.07 71	0.09 44	0.09 69

test_for_model	0.64 406	1.60 546	1.82 265	1.23 555	1.02 550	0.53 196	0.23 171	0.75 276	0.50 190	0.57 347	0.29 95	0.25 106	0.20 87	0.26 22	0.22 90	0.76 545	0.31 503	0.08 49	0.07 71	1.68 566	0.50 521

UniTT-Stereo	0.30 91	0.36 205	1.68 185	0.27 136	0.24 281	0.29 13	0.18 72	0.33 6	0.34 24	0.26 117	0.37 160	0.18 57	0.18 54	0.31 70	0.27 169	0.10 181	0.08 133	0.08 49	0.07 71	0.25 361	0.08 37

GCAP-Stereo	0.34 123	0.89 445	1.76 217	0.26 120	0.12 6	0.52 189	0.14 20	0.49 99	0.38 68	0.29 134	0.30 110	0.29 147	0.22 108	0.30 61	0.20 49	0.09 88	0.17 414	0.09 99	0.07 71	0.21 304	0.11 124

knoymous	0.34 123	0.25 72	1.75 211	0.24 72	0.18 151	0.45 113	0.24 204	0.57 172	0.38 68	0.41 190	0.39 177	0.55 307	0.25 155	0.38 138	0.23 104	0.11 243	0.08 133	0.12 268	0.07 71	0.13 130	0.12 161

RCA-Stereo	0.34 123	0.32 158	1.30 113	0.26 120	0.14 32	0.58 267	0.23 171	0.78 315	0.62 316	0.40 181	0.44 203	0.28 140	0.35 252	0.29 52	0.20 49	0.09 88	0.10 245	0.09 99	0.07 71	0.19 275	0.08 37

DCANet-4	0.40 177	0.27 93	2.21 390	0.25 90	0.14 32	0.51 170	0.22 140	0.77 300	0.72 413	0.54 307	0.47 221	0.28 140	0.37 272	0.37 130	0.34 253	0.09 88	0.07 56	0.08 49	0.07 71	0.08 21	0.22 363

fff	0.43 209	0.77 401	1.95 327	0.24 72	0.13 20	0.51 170	0.22 140	0.77 300	0.75 445	0.54 307	0.47 221	0.31 155	0.65 448	0.36 121	0.34 253	0.09 88	0.07 56	0.08 49	0.07 71	0.08 21	0.22 363

ADStereo(finetuned)	0.45 237	0.77 401	2.12 370	0.25 90	0.14 32	0.51 170	0.22 140	0.77 300	0.72 413	0.54 307	0.48 233	0.31 155	0.76 477	0.37 130	0.38 277	0.09 88	0.07 56	0.09 99	0.07 71	0.13 130	0.23 387

CroCo-Stereo	0.30 91	0.45 269	1.08 79	0.31 235	0.17 114	0.19 2	0.21 119	0.73 261	0.50 190	0.21 35	0.24 57	0.55 307	0.22 108	0.27 27	0.26 161	0.09 88	0.08 133	0.08 49	0.07 71	0.12 100	0.09 69
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
raftrobust	0.38 156	0.68 368	1.54 162	0.32 264	0.46 483	0.52 189	0.21 119	0.56 169	0.42 116	0.52 284	0.35 151	0.31 155	0.33 242	0.37 130	0.30 213	0.10 181	0.11 292	0.08 49	0.07 71	0.21 304	0.19 326

DCANet	0.42 203	0.77 401	1.95 327	0.25 90	0.14 32	0.51 170	0.22 140	0.77 300	0.72 413	0.54 307	0.48 233	0.31 155	0.41 312	0.36 121	0.39 288	0.09 88	0.07 56	0.09 99	0.07 71	0.13 130	0.23 387

csc	0.43 209	0.77 401	1.95 327	0.24 72	0.13 20	0.51 170	0.22 140	0.77 300	0.75 445	0.54 307	0.47 221	0.31 155	0.65 448	0.36 121	0.34 253	0.09 88	0.07 56	0.08 49	0.07 71	0.08 21	0.22 363

cscssc	0.43 209	0.77 401	1.95 327	0.24 72	0.13 20	0.51 170	0.22 140	0.77 300	0.75 445	0.54 307	0.47 221	0.31 155	0.65 448	0.36 121	0.34 253	0.09 88	0.07 56	0.08 49	0.07 71	0.08 21	0.22 363

111	0.48 268	1.09 501	1.95 327	0.24 72	0.13 20	0.59 284	0.26 246	0.83 352	0.78 463	0.48 244	0.52 275	0.56 319	0.38 279	0.49 219	0.38 277	0.09 88	0.07 56	0.09 99	0.07 71	0.23 334	0.35 473

R-Stereo Train	0.36 141	0.21 21	1.70 191	0.29 191	0.18 151	0.55 217	0.26 246	0.78 315	0.36 53	0.57 347	0.67 405	0.33 169	0.24 137	0.32 82	0.23 104	0.10 181	0.08 133	0.09 99	0.07 71	0.09 44	0.12 161

RAFT-Stereo	0.36 141	0.21 21	1.70 191	0.29 191	0.18 151	0.55 217	0.26 246	0.78 315	0.36 53	0.57 347	0.67 405	0.33 169	0.24 137	0.32 82	0.23 104	0.10 181	0.08 133	0.09 99	0.07 71	0.09 44	0.12 161
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.59 377	1.43 540	2.96 514	0.40 405	0.22 248	0.58 267	0.28 288	0.91 418	0.73 428	0.57 347	0.63 375	0.60 341	0.41 312	0.74 309	0.35 261	0.11 243	0.08 133	0.10 148	0.07 71	0.43 497	0.17 290

MLCV	0.48 268	0.89 445	1.85 276	0.29 191	0.14 32	0.59 284	0.23 171	0.72 250	0.59 276	0.66 436	0.66 402	0.55 307	0.36 258	1.03 347	0.49 344	0.09 88	0.06 21	0.09 99	0.07 71	0.19 275	0.11 124

S2M2_XL	0.20 1	0.32 158	1.10 83	0.19 1	0.13 20	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 19	0.15 27	0.14 11	0.19 1	0.21 70	0.11 243	0.09 203	0.10 148	0.08 97	0.10 70	0.08 37

water-stereo	0.24 43	0.17 1	0.88 54	0.24 72	0.14 32	0.37 47	0.17 58	0.43 49	0.32 11	0.26 117	0.35 151	0.26 120	0.24 137	0.22 3	0.25 152	0.09 88	0.09 203	0.09 99	0.08 97	0.10 70	0.10 100

monsters	0.22 31	0.22 36	0.52 6	0.23 56	0.28 339	0.42 88	0.14 20	0.46 73	0.31 7	0.24 85	0.20 22	0.13 3	0.14 11	0.43 163	0.20 49	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.08 97	0.06 1	0.06 1

G2L-ROB	0.51 314	0.95 465	1.96 336	0.29 191	0.22 248	0.59 284	0.28 288	0.76 289	0.57 258	0.55 325	0.45 207	0.70 403	0.32 238	1.38 383	0.47 333	0.11 243	0.07 56	0.09 99	0.08 97	0.20 290	0.13 195

xyz-stereo-finetune	0.31 99	0.46 272	0.79 44	0.21 7	0.12 6	0.53 196	0.25 224	0.52 133	0.54 236	0.28 130	0.32 129	0.29 147	0.23 126	0.59 259	0.55 368	0.08 45	0.07 56	0.10 148	0.08 97	0.13 130	0.08 37

G2L-Stereo_test	0.55 350	0.97 476	1.89 298	0.33 285	0.24 281	0.75 440	0.38 397	0.79 331	0.60 281	0.60 388	0.54 298	0.74 420	0.39 293	1.56 411	0.43 313	0.10 181	0.08 133	0.08 49	0.08 97	0.28 396	0.13 195

MM-Stereo_test3	0.40 177	0.58 322	1.75 211	0.36 350	0.30 357	0.45 113	0.30 320	0.72 250	0.59 276	0.31 141	0.43 192	0.32 163	0.23 126	0.35 112	0.29 195	0.10 181	0.20 447	0.10 148	0.08 97	0.40 486	0.11 124

fffft	0.29 81	0.21 21	1.10 83	0.24 72	0.15 58	0.42 88	0.24 204	0.42 39	0.38 68	0.21 35	0.18 16	0.20 65	0.16 24	0.44 172	0.70 415	0.07 23	0.06 21	0.10 148	0.08 97	0.28 396	0.20 341
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 81	0.26 87	1.03 75	0.25 90	0.14 32	0.46 133	0.22 140	0.36 12	0.38 68	0.23 67	0.23 46	0.21 73	0.18 54	0.45 184	0.60 389	0.07 23	0.06 21	0.10 148	0.08 97	0.20 290	0.20 341

tt45	0.29 81	0.24 67	1.06 78	0.25 90	0.17 114	0.55 217	0.22 140	0.41 33	0.35 33	0.24 85	0.25 66	0.25 106	0.18 54	0.64 273	0.34 253	0.08 45	0.07 56	0.10 148	0.08 97	0.21 304	0.11 124

999	0.29 81	0.25 72	1.05 77	0.26 120	0.18 151	0.49 153	0.23 171	0.38 18	0.37 62	0.20 27	0.32 129	0.23 83	0.18 54	0.73 306	0.36 264	0.08 45	0.07 56	0.09 99	0.08 97	0.24 349	0.10 100

mms	0.27 63	0.26 87	0.91 59	0.25 90	0.18 151	0.32 24	0.23 171	0.37 15	0.31 7	0.21 35	0.30 110	0.23 83	0.17 32	0.46 193	0.21 70	0.08 45	0.10 245	0.10 148	0.08 97	0.22 321	0.47 514

ours_stereo	0.27 63	0.25 72	1.21 99	0.25 90	0.17 114	0.35 36	0.23 171	0.38 18	0.35 33	0.20 27	0.31 123	0.23 83	0.17 32	0.41 152	0.20 49	0.08 45	0.07 56	0.10 148	0.08 97	0.22 321	0.18 310

fffy	0.28 71	0.24 67	1.19 92	0.27 136	0.15 58	0.37 47	0.22 140	0.42 39	0.32 11	0.20 27	0.29 95	0.26 120	0.20 87	0.44 172	0.20 49	0.08 45	0.10 245	0.10 148	0.08 97	0.22 321	0.18 310

RAStereo	0.28 71	0.48 284	1.52 160	0.26 120	0.18 151	0.25 6	0.19 81	0.42 39	0.35 33	0.20 27	0.25 66	0.20 65	0.16 24	0.24 7	0.24 133	0.09 88	0.08 133	0.10 148	0.08 97	0.12 100	0.08 37

MGS-Stereo	0.32 106	0.34 187	1.70 191	0.25 90	0.14 32	0.40 65	0.22 140	0.38 18	0.43 126	0.24 85	0.51 262	0.25 106	0.18 54	0.31 70	0.20 49	0.09 88	0.08 133	0.09 99	0.08 97	0.47 508	0.08 37

qqq1	0.48 268	0.46 272	1.60 171	0.30 208	0.15 58	0.45 113	0.24 204	0.90 408	0.72 413	0.56 336	0.64 391	0.51 289	0.41 312	1.87 468	0.23 104	0.13 326	0.10 245	0.09 99	0.08 97	0.14 153	0.11 124

fff1	0.48 268	0.46 272	1.60 171	0.30 208	0.15 58	0.45 113	0.24 204	0.90 408	0.72 413	0.56 336	0.64 391	0.51 289	0.41 312	1.87 468	0.23 104	0.13 326	0.10 245	0.09 99	0.08 97	0.14 153	0.11 124

11t1	0.33 115	0.19 7	1.41 134	0.33 285	0.16 85	0.48 146	0.21 119	0.67 228	0.48 174	0.40 181	0.34 146	0.32 163	0.33 242	0.42 160	0.27 169	0.11 243	0.12 318	0.10 148	0.08 97	0.13 130	0.14 212

MaDis-Stereo	0.29 81	0.54 306	1.44 141	0.24 72	0.29 346	0.29 13	0.16 50	0.45 68	0.37 62	0.19 20	0.21 28	0.28 140	0.22 108	0.30 61	0.29 195	0.10 181	0.09 203	0.10 148	0.08 97	0.11 89	0.11 124

EGLCR-Stereo	0.29 81	0.27 93	0.97 70	0.30 208	0.19 186	0.56 232	0.17 58	0.68 232	0.36 53	0.30 137	0.18 16	0.27 131	0.17 32	0.38 138	0.19 27	0.09 88	0.07 56	0.10 148	0.08 97	0.10 70	0.35 473

riskmin	0.37 147	0.22 36	1.74 205	0.32 264	0.20 205	0.48 146	0.20 100	0.66 219	0.46 154	0.36 161	0.34 146	0.69 393	0.45 351	0.39 144	0.27 169	0.11 243	0.08 133	0.12 268	0.08 97	0.13 130	0.16 272

ProNet	0.30 91	0.54 306	1.29 110	0.25 90	0.15 58	0.47 138	0.25 224	0.48 93	0.39 82	0.21 35	0.23 46	0.22 75	0.20 87	0.44 172	0.19 27	0.08 45	0.08 133	0.10 148	0.08 97	0.23 334	0.12 161

CroCo-Stereo Lap2	0.33 115	0.61 330	1.47 148	0.32 264	0.38 440	0.23 4	0.22 140	0.58 178	0.46 154	0.22 46	0.27 77	0.29 147	0.23 126	0.32 82	0.26 161	0.09 88	0.09 203	0.10 148	0.08 97	0.21 304	0.14 212

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 364	0.87 438	2.11 367	0.32 264	0.30 357	0.84 476	0.40 405	0.88 396	0.72 413	0.65 434	0.73 443	0.66 370	0.57 417	0.93 335	0.71 418	0.13 326	0.07 56	0.10 148	0.08 97	0.15 170	0.14 212

GANet-ADL	0.44 219	0.41 238	2.31 410	0.33 285	0.20 205	0.57 250	0.25 224	0.75 276	0.54 236	0.42 195	0.59 336	0.56 319	0.30 224	0.40 149	0.38 277	0.14 367	0.11 292	0.09 99	0.08 97	0.22 321	0.17 290

RALCasStereoNet	0.45 237	0.88 442	1.85 276	0.30 208	0.26 314	0.49 153	0.26 246	0.58 178	0.51 198	0.36 161	0.48 233	0.36 183	0.28 202	0.55 246	0.34 253	0.10 181	0.53 537	0.09 99	0.08 97	0.25 361	0.34 471

DIP-Stereo	0.37 147	0.34 187	1.50 157	0.27 136	0.18 151	0.63 354	0.17 58	0.92 427	0.53 224	0.49 256	0.48 233	0.30 152	0.30 224	0.39 144	0.30 213	0.10 181	0.08 133	0.10 148	0.08 97	0.15 170	0.12 161
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.46 247	0.92 450	2.09 362	0.33 285	0.14 32	0.55 217	0.22 140	0.83 352	0.56 254	0.51 276	0.49 250	0.48 281	0.37 272	0.48 209	0.54 367	0.09 88	0.06 21	0.10 148	0.08 97	0.23 334	0.09 69
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
HSM	0.62 396	0.76 392	1.72 198	0.30 208	0.29 346	0.64 365	0.28 288	0.94 443	0.62 316	0.58 365	0.57 327	1.40 534	0.64 446	2.59 536	0.42 304	0.11 243	0.08 133	0.10 148	0.08 97	0.14 153	0.11 124

iResNet	0.51 314	0.76 392	2.59 468	0.41 412	0.17 114	0.64 365	0.27 271	0.82 346	0.70 393	0.57 347	0.64 391	0.43 229	0.36 258	0.70 301	0.52 357	0.10 181	0.07 56	0.09 99	0.08 97	0.21 304	0.13 195

xyz-stereo-finetune2	0.35 134	0.45 269	1.04 76	0.21 7	0.12 6	0.58 267	0.23 171	0.50 107	0.45 145	0.31 141	0.46 215	0.30 152	0.41 312	0.81 324	0.51 354	0.08 45	0.07 56	0.11 213	0.09 128	0.12 100	0.09 69

MM-Stereo_test1	0.41 184	0.39 227	2.29 407	0.38 386	0.26 314	0.44 108	0.28 288	0.63 208	0.51 198	0.40 181	0.32 129	0.26 120	0.26 169	0.46 193	0.22 90	0.09 88	0.21 456	0.10 148	0.09 128	0.39 481	0.15 245

test_sample1	0.40 177	0.18 5	1.19 92	0.31 235	0.18 151	0.48 146	0.23 171	0.78 315	0.49 180	0.44 206	0.44 203	0.45 249	0.41 312	1.39 384	0.33 246	0.11 243	0.09 203	0.10 148	0.09 128	0.12 100	0.13 195

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 297	0.33 171	0.93 63	0.26 120	0.22 248	0.46 133	0.20 100	1.10 523	1.34 538	3.16 575	0.32 129	0.22 75	0.20 87	0.30 61	0.22 90	0.10 181	0.09 203	0.11 213	0.09 128	0.15 170	0.19 326

ACVNet-DCA	0.42 203	0.64 351	2.07 356	0.35 332	0.14 32	0.76 444	0.25 224	0.76 289	0.52 205	0.31 141	0.38 169	0.24 96	0.38 279	0.69 296	0.19 27	0.10 181	0.24 473	0.11 213	0.09 128	0.12 100	0.14 212

1test111	0.44 219	0.64 351	2.07 356	0.35 332	0.14 32	0.76 444	0.25 224	0.76 289	0.52 205	0.31 141	0.38 169	0.24 96	0.38 279	0.96 338	0.30 213	0.10 181	0.24 473	0.11 213	0.09 128	0.12 100	0.14 212

cc1	0.47 262	0.64 351	2.07 356	0.35 332	0.14 32	0.76 444	0.25 224	0.74 265	1.01 513	0.31 141	0.38 169	0.24 96	0.38 279	0.69 296	0.19 27	0.10 181	0.24 473	0.11 213	0.09 128	0.25 361	0.40 501

tt1	0.44 219	0.64 351	1.83 271	0.35 332	0.14 32	0.76 444	0.25 224	0.74 265	0.88 492	0.31 141	0.37 160	0.25 106	0.35 252	0.63 271	0.19 27	0.10 181	0.24 473	0.11 213	0.09 128	0.25 361	0.36 481

GMStereo_Zeroshot	0.41 184	0.36 205	1.54 162	0.41 412	0.19 186	0.52 189	0.19 81	0.59 186	0.52 205	0.57 347	0.59 336	0.63 350	0.29 216	0.58 253	0.33 246	0.15 384	0.09 203	0.16 408	0.09 128	0.24 349	0.12 161

plain	0.37 147	0.47 281	2.15 378	0.27 136	0.19 186	0.33 27	0.20 100	0.58 178	0.46 154	0.23 67	0.37 160	0.23 83	0.25 155	0.45 184	0.28 179	0.11 243	0.08 133	0.13 327	0.09 128	0.42 495	0.12 161

HH	0.49 286	0.49 287	2.78 497	0.50 471	0.41 459	0.38 58	0.23 171	0.72 250	0.38 68	0.63 417	0.48 233	0.87 467	0.41 312	0.64 273	0.21 70	0.09 88	0.17 414	0.10 148	0.09 128	0.16 206	0.12 161

HanStereo	0.49 286	0.49 287	2.78 497	0.50 471	0.41 459	0.38 58	0.23 171	0.72 250	0.38 68	0.63 417	0.48 233	0.87 467	0.41 312	0.64 273	0.21 70	0.09 88	0.17 414	0.10 148	0.09 128	0.16 206	0.12 161

x	0.35 134	0.20 12	1.36 123	0.33 285	0.17 114	0.47 138	0.24 204	0.75 276	0.54 236	0.40 181	0.40 182	0.42 225	0.34 250	0.45 184	0.32 236	0.11 243	0.14 354	0.11 213	0.09 128	0.12 100	0.14 212

DAS	0.56 358	0.35 196	1.55 164	0.33 285	0.34 403	0.50 161	0.42 414	0.83 352	0.74 432	0.83 490	0.68 413	0.56 319	0.48 381	2.40 520	0.46 324	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.09 128	0.18 254	0.15 245

SepStereo	0.52 327	0.35 196	1.55 164	0.33 285	0.34 403	0.50 161	0.42 414	0.83 352	0.74 432	0.83 490	0.68 413	0.56 319	0.48 381	1.56 411	0.46 324	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.09 128	0.18 254	0.15 245

IPLGR	0.54 338	0.56 318	2.68 479	0.36 350	0.18 151	0.62 337	0.54 468	1.02 504	0.64 336	0.73 464	0.46 215	0.47 270	0.45 351	1.12 359	0.29 195	0.09 88	0.08 133	0.11 213	0.09 128	0.19 275	0.12 161

GwcNet-ADL	0.50 297	0.74 389	2.90 511	0.31 235	0.20 205	0.58 267	0.29 312	0.87 388	0.64 336	0.47 226	0.47 221	0.56 319	0.33 242	0.46 193	0.46 324	0.13 326	0.12 318	0.09 99	0.09 128	0.14 153	0.21 350

STrans-v2	0.67 423	0.56 318	2.64 474	0.27 136	0.23 268	0.57 250	0.33 364	0.96 461	0.69 384	0.92 502	0.85 471	0.89 473	0.93 501	1.83 460	1.21 485	0.09 88	0.07 56	0.10 148	0.09 128	0.11 89	0.12 161

TransformOpticalFlow	0.64 406	0.56 318	2.66 477	0.44 435	0.26 314	0.62 337	0.28 288	0.83 352	0.71 403	0.76 472	0.74 446	0.91 477	0.85 490	1.83 460	0.81 439	0.10 181	0.07 56	0.11 213	0.09 128	0.11 89	0.12 161

OMP-Stereo	0.59 377	0.65 358	1.74 205	0.56 498	0.37 434	0.60 296	0.26 246	0.70 242	0.65 349	0.66 436	0.60 351	0.69 393	0.32 238	2.09 497	1.20 483	0.10 181	0.07 56	0.12 268	0.09 128	0.17 228	0.10 100

IIG-Stereo	0.59 377	0.65 358	1.74 205	0.54 489	0.23 268	0.61 317	0.21 119	0.73 261	0.65 349	0.64 427	0.69 422	0.69 393	0.38 279	2.09 497	1.39 496	0.11 243	0.07 56	0.11 213	0.09 128	0.15 170	0.09 69

NRIStereo	0.46 247	0.25 72	1.77 226	0.47 459	0.16 85	0.95 498	0.74 514	0.51 117	0.56 254	0.48 244	0.39 177	0.59 335	0.29 216	0.77 317	0.32 236	0.11 243	0.13 337	0.11 213	0.09 128	0.21 304	0.24 399

DeepStereo_RVC	0.44 219	0.28 114	1.92 312	0.49 469	0.17 114	0.60 296	0.59 484	0.50 107	0.52 205	0.49 256	0.45 207	0.39 198	0.86 493	0.45 184	0.33 246	0.11 243	0.08 133	0.11 213	0.09 128	0.15 170	0.19 326

RAFT-345	0.53 333	0.30 136	2.34 417	0.38 386	0.34 403	0.58 267	0.42 414	0.47 85	0.61 298	0.51 276	1.00 497	0.43 229	0.28 202	1.57 414	0.82 440	0.10 181	0.07 56	0.11 213	0.09 128	0.10 70	0.08 37

CRE-IMP	0.41 184	0.22 36	1.76 217	0.48 467	0.17 114	0.79 461	0.69 506	0.52 133	0.52 205	0.47 226	0.42 190	0.45 249	0.26 169	0.41 152	0.31 225	0.11 243	0.07 56	0.12 268	0.09 128	0.17 228	0.23 387

Prome-Stereo	0.49 286	0.30 136	1.76 217	0.60 511	0.23 268	0.63 354	0.42 414	0.62 202	0.60 281	0.59 379	1.03 502	0.43 229	0.72 467	0.60 265	0.33 246	0.09 88	0.07 56	0.10 148	0.09 128	0.11 89	0.43 508

LMCR-Stereo	0.52 327	0.71 377	2.39 427	0.40 405	0.21 222	0.74 434	0.31 333	1.02 504	0.64 336	0.61 397	0.63 375	0.39 198	0.51 393	0.62 268	0.42 304	0.19 445	0.09 203	0.12 268	0.09 128	0.23 334	0.12 161

TestStereo	0.45 237	0.54 306	2.11 367	0.29 191	0.16 85	0.43 97	0.24 204	0.54 158	0.45 145	0.37 165	0.46 215	0.34 175	0.27 187	1.98 485	0.27 169	0.11 243	0.08 133	0.12 268	0.09 128	0.14 153	0.08 37

raft+_RVC	0.44 219	0.67 366	1.85 276	0.34 316	0.71 529	0.51 170	0.25 224	0.64 211	0.51 198	0.35 156	0.45 207	0.32 163	0.28 202	0.43 163	0.32 236	0.09 88	0.19 436	0.10 148	0.09 128	0.20 290	0.40 501

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 203	0.86 435	1.78 231	0.28 161	0.17 114	0.52 189	0.20 100	0.62 202	0.61 298	0.50 263	0.61 358	0.39 198	0.32 238	0.35 112	0.30 213	0.07 23	0.10 245	0.09 99	0.09 128	0.35 452	0.10 100

ACVNet	0.45 237	0.44 261	1.79 251	0.28 161	0.21 222	0.59 284	0.36 383	0.66 219	0.68 375	0.45 216	0.59 336	0.69 393	0.40 301	0.44 172	0.55 368	0.11 243	0.09 203	0.10 148	0.09 128	0.34 442	0.10 100

acv_ft	0.48 268	0.44 261	1.76 217	0.32 264	0.41 459	0.63 354	0.28 288	0.81 339	0.68 375	0.61 397	0.59 336	0.69 393	0.45 351	0.44 172	0.63 396	0.11 243	0.09 203	0.10 148	0.09 128	0.41 489	0.10 100

BEATNet_4x	0.47 262	0.73 386	1.91 309	0.33 285	0.15 58	0.56 232	0.25 224	0.85 369	0.58 269	0.54 307	0.51 262	0.57 325	0.42 329	0.57 250	0.61 392	0.11 243	0.08 133	0.12 268	0.09 128	0.20 290	0.16 272

HSM-Net_RVC	0.67 423	0.34 187	2.23 398	0.26 120	0.19 186	0.67 391	0.29 312	1.26 538	0.69 384	0.72 460	0.70 432	0.78 435	0.42 329	3.77 567	0.41 302	0.13 326	0.09 203	0.10 148	0.09 128	0.12 100	0.11 124
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.68 430	1.00 486	2.09 362	0.33 285	0.25 299	0.58 267	0.32 356	0.81 339	0.80 471	0.61 397	0.94 487	0.80 443	0.41 312	2.46 526	1.02 467	0.36 517	0.14 354	0.10 148	0.09 128	0.23 334	0.22 363

DilatedVolume-Stereo	0.26 59	0.20 12	0.64 25	0.25 90	0.15 58	0.41 73	0.18 72	0.42 39	0.35 33	0.34 154	0.34 146	0.25 106	0.23 126	0.43 163	0.53 361	0.09 88	0.09 203	0.08 49	0.10 163	0.12 100	0.11 124

coex_refinement	0.58 369	0.94 458	1.87 289	0.38 386	0.25 299	0.64 365	0.34 368	0.83 352	0.65 349	0.60 388	0.63 375	0.81 446	0.48 381	1.85 467	0.56 376	0.13 326	0.09 203	0.10 148	0.10 163	0.16 206	0.16 272

LG-Stereo	0.27 63	0.25 72	0.95 66	0.25 90	0.15 58	0.43 97	0.21 119	0.50 107	0.40 95	0.18 16	0.29 95	0.25 106	0.16 24	0.28 38	0.35 261	0.07 23	0.07 56	0.11 213	0.10 163	0.24 349	0.10 100

MM-Stereo_test2	0.38 156	0.28 114	2.46 441	0.43 428	0.15 58	0.50 161	0.25 224	0.47 85	0.38 68	0.33 152	0.26 73	0.23 83	0.22 108	0.34 106	0.29 195	0.08 45	0.09 203	0.09 99	0.10 163	0.36 457	0.22 363

dual_stereo	0.23 38	0.25 72	0.66 34	0.21 7	0.15 58	0.27 8	0.15 35	0.62 202	0.40 95	0.15 4	0.13 10	0.18 57	0.14 11	0.37 130	0.19 27	0.09 88	0.31 503	0.07 1	0.10 163	0.07 3	0.07 7

rvit_stereo_0083	0.25 53	0.19 7	0.58 15	0.28 161	0.18 151	0.28 9	0.22 140	0.38 18	0.54 236	0.23 67	0.30 110	0.27 131	0.26 169	0.37 130	0.24 133	0.14 367	0.12 318	0.13 327	0.10 163	0.12 100	0.10 100

rvit_stereo_0081_aga	0.27 63	0.29 124	1.08 79	0.26 120	0.20 205	0.33 27	0.21 119	0.41 33	0.42 116	0.26 117	0.28 87	0.27 131	0.21 99	0.31 70	0.21 70	0.14 367	0.10 245	0.11 213	0.10 163	0.14 153	0.10 100

rvit_stereo_0081	0.25 53	0.21 21	0.61 18	0.28 161	0.17 114	0.31 19	0.22 140	0.42 39	0.53 224	0.24 85	0.25 66	0.25 106	0.21 99	0.34 106	0.23 104	0.13 326	0.10 245	0.11 213	0.10 163	0.12 100	0.09 69

rvit_stereo_0082	0.25 53	0.21 21	0.61 18	0.28 161	0.17 114	0.31 19	0.22 140	0.42 39	0.53 224	0.24 85	0.25 66	0.25 106	0.21 99	0.34 106	0.23 104	0.13 326	0.10 245	0.11 213	0.10 163	0.12 100	0.09 69

rvit_stereo_0080	0.27 63	0.38 218	0.76 40	0.24 72	0.18 151	0.34 31	0.27 271	0.54 158	0.44 130	0.24 85	0.26 73	0.27 131	0.22 108	0.29 52	0.23 104	0.13 326	0.10 245	0.10 148	0.10 163	0.15 170	0.11 124

test_sample2	0.41 184	0.19 7	1.23 102	0.31 235	0.17 114	0.51 170	0.27 271	0.81 339	0.55 243	0.44 206	0.45 207	0.46 262	0.38 279	1.51 405	0.30 213	0.12 296	0.09 203	0.11 213	0.10 163	0.14 153	0.14 212

CAS++	0.31 99	0.33 171	1.43 139	0.25 90	0.17 114	0.31 19	0.20 100	0.78 315	0.41 107	0.30 137	0.30 110	0.21 73	0.16 24	0.33 94	0.18 15	0.15 384	0.12 318	0.13 327	0.10 163	0.15 170	0.11 124
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.50 297	0.46 272	1.60 171	0.30 208	0.15 58	0.45 113	0.24 204	0.90 408	0.72 413	0.56 336	0.64 391	0.51 289	0.41 312	1.87 468	0.49 344	0.13 326	0.10 245	0.11 213	0.10 163	0.15 170	0.16 272

tta	0.50 297	0.46 272	1.60 171	0.30 208	0.15 58	0.45 113	0.24 204	0.90 408	0.72 413	0.56 336	0.64 391	0.51 289	0.41 312	1.87 468	0.49 344	0.13 326	0.10 245	0.11 213	0.10 163	0.14 153	0.11 124

MyStereo06	0.54 338	0.41 238	2.68 479	0.30 208	0.23 268	0.60 296	0.30 320	0.81 339	0.44 130	0.84 492	0.52 275	0.78 435	0.58 421	0.48 209	1.10 473	0.09 88	0.17 414	0.12 268	0.10 163	0.16 206	0.20 341

MyStereo05	0.49 286	0.41 238	2.72 485	0.30 208	0.23 268	0.60 296	0.30 320	0.82 346	0.77 458	0.52 284	0.37 160	0.51 289	0.42 329	0.52 232	0.38 277	0.09 88	0.17 414	0.12 268	0.10 163	0.16 206	0.20 341

CoDeX	0.52 327	0.43 250	2.25 400	0.29 191	0.26 314	0.61 317	0.32 356	0.99 485	0.68 375	0.48 244	0.55 308	0.52 295	0.40 301	1.60 421	0.35 261	0.12 296	0.09 203	0.11 213	0.10 163	0.13 130	0.12 161

whm_eth	0.27 63	0.38 218	0.76 40	0.24 72	0.18 151	0.34 31	0.27 271	0.54 158	0.44 130	0.24 85	0.26 73	0.27 131	0.22 108	0.29 52	0.23 104	0.13 326	0.10 245	0.10 148	0.10 163	0.15 170	0.11 124

MIF-Stereo (partial)	0.34 123	0.41 238	1.93 315	0.26 120	0.24 281	0.32 24	0.17 58	0.53 145	0.42 116	0.25 103	0.37 160	0.25 106	0.26 169	0.44 172	0.31 225	0.11 243	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.19 275	0.14 212

MIM_Stereo	0.41 184	0.60 326	1.88 291	0.31 235	0.21 222	0.50 161	0.19 81	0.64 211	0.44 130	0.43 200	0.53 286	0.43 229	0.27 187	0.51 228	0.28 179	0.08 45	0.14 354	0.11 213	0.10 163	0.26 381	0.26 418

PCWNet_CMD	0.46 247	0.45 269	2.28 405	0.26 120	0.20 205	0.55 217	0.21 119	0.75 276	0.64 336	0.48 244	0.55 308	0.68 386	0.57 417	0.46 193	0.30 213	0.11 243	0.10 245	0.14 363	0.10 163	0.18 254	0.14 212

CBFPSM	0.56 358	0.91 449	1.82 265	0.28 161	0.23 268	0.71 418	0.37 391	0.72 250	0.64 336	0.50 263	0.49 250	1.03 503	0.83 486	0.62 268	1.35 493	0.10 181	0.12 318	0.10 148	0.10 163	0.18 254	0.19 326

iinet-f	0.57 364	0.93 456	2.27 403	0.31 235	0.25 299	0.83 474	0.33 364	0.81 339	0.65 349	0.54 307	0.63 375	0.73 414	0.67 455	0.73 306	0.67 408	0.13 326	0.13 337	0.11 213	0.10 163	0.43 497	0.16 272

TestStereo1	0.49 286	0.81 418	1.85 276	0.39 396	0.57 508	0.56 232	0.34 368	0.75 276	0.69 384	0.44 206	0.63 375	0.35 179	0.42 329	0.64 273	0.29 195	0.10 181	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.33 435	0.26 418

RAFT_CTSACE	0.46 247	0.76 392	2.07 356	0.35 332	0.30 357	0.54 204	0.30 320	0.61 198	0.48 174	0.49 256	0.76 451	0.55 307	0.36 258	0.58 253	0.22 90	0.08 45	0.13 337	0.11 213	0.10 163	0.41 489	0.08 37

CRFU-Net	0.56 358	0.38 218	1.86 284	0.46 454	0.26 314	0.82 472	0.36 383	0.90 408	0.49 180	0.62 408	0.59 336	0.78 435	1.35 532	1.00 343	0.48 339	0.15 384	0.14 354	0.17 425	0.10 163	0.19 275	0.14 212

SA-5K	0.49 286	0.81 418	1.85 276	0.39 396	0.57 508	0.56 232	0.34 368	0.75 276	0.69 384	0.44 206	0.63 375	0.35 179	0.42 329	0.64 273	0.29 195	0.10 181	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.33 435	0.26 418

iRaft-Stereo_5w	0.54 338	1.01 490	2.08 361	0.27 136	0.21 222	0.49 153	0.28 288	0.73 261	0.58 269	0.40 181	0.61 358	0.62 347	0.46 364	1.78 447	0.47 333	0.09 88	0.07 56	0.11 213	0.10 163	0.39 481	0.12 161

CSP-Net	0.50 297	0.39 227	1.25 105	0.29 191	0.23 268	0.77 452	0.35 376	0.86 379	0.57 258	0.59 379	0.59 336	0.65 363	0.40 301	1.77 446	0.44 319	0.16 405	0.11 292	0.10 148	0.10 163	0.20 290	0.14 212

GLC_STEREO	0.28 71	0.27 93	1.36 123	0.28 161	0.12 6	0.41 73	0.20 100	0.37 15	0.38 68	0.26 117	0.30 110	0.25 106	0.19 77	0.33 94	0.24 133	0.09 88	0.11 292	0.12 268	0.10 163	0.13 130	0.09 69

AASNet	0.56 358	1.03 494	2.34 417	0.37 371	0.33 395	0.65 379	0.29 312	0.96 461	0.73 428	0.54 307	0.60 351	0.55 307	0.38 279	0.59 259	0.58 385	0.14 367	0.12 318	0.13 327	0.10 163	0.43 497	0.24 399

HHNet	0.60 383	0.65 358	2.60 471	0.36 350	0.25 299	0.64 365	0.61 490	0.64 211	0.62 316	0.55 325	1.13 511	0.32 163	0.60 427	0.42 160	1.79 515	0.15 384	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.18 254	0.15 245

Patchmatch Stereo++	0.39 171	0.27 93	1.78 231	0.44 435	0.16 85	0.61 317	0.27 271	0.51 117	0.52 205	0.47 226	0.43 192	0.43 229	0.28 202	0.54 242	0.28 179	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.17 228	0.12 161
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
AAGNet	0.88 494	0.33 171	1.79 251	0.54 489	0.98 545	0.62 337	0.46 442	0.50 107	0.60 281	0.58 365	0.53 286	0.50 286	0.73 470	1.23 371	7.48 579	0.11 243	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.14 153	0.09 69

NF-Stereo	0.48 268	0.25 72	1.81 258	0.52 480	0.16 85	0.61 317	0.44 432	0.66 219	0.61 298	0.50 263	0.47 221	0.37 185	0.26 169	1.45 394	0.79 437	0.11 243	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.13 130	0.16 272

OCTAStereo	0.48 268	0.25 72	1.81 258	0.52 480	0.16 85	0.61 317	0.43 421	0.66 219	0.61 298	0.50 263	0.47 221	0.37 185	0.26 169	1.44 390	0.80 438	0.11 243	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.13 130	0.17 290

PSM-adaLoss	0.38 156	0.27 93	1.78 231	0.44 435	0.17 114	0.60 296	0.29 312	0.51 117	0.52 205	0.47 226	0.43 192	0.44 240	0.28 202	0.47 204	0.28 179	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.17 228	0.12 161

ROB_FTStereo_v2	0.38 156	0.27 93	1.78 231	0.44 435	0.17 114	0.61 317	0.28 288	0.51 117	0.52 205	0.47 226	0.43 192	0.44 240	0.28 202	0.47 204	0.28 179	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.17 228	0.12 161

ROB_FTStereo	0.38 156	0.27 93	1.78 231	0.44 435	0.17 114	0.61 317	0.26 246	0.51 117	0.52 205	0.47 226	0.43 192	0.43 229	0.28 202	0.49 219	0.28 179	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.17 228	0.12 161

HUI-Stereo	0.38 156	0.27 93	1.79 251	0.44 435	0.17 114	0.61 317	0.28 288	0.51 117	0.52 205	0.47 226	0.43 192	0.44 240	0.28 202	0.45 184	0.28 179	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.17 228	0.12 161

DEmStereo	0.68 430	0.31 150	2.25 400	0.42 423	0.17 114	0.66 385	0.89 527	0.51 117	0.59 276	0.60 388	1.01 498	0.45 249	1.26 524	1.54 409	2.26 534	0.10 181	0.08 133	0.10 148	0.10 163	0.10 70	0.11 124

SST-Stereo	0.52 327	0.20 12	1.76 217	0.62 513	0.53 498	0.62 337	0.66 498	0.55 162	0.61 298	0.58 365	0.53 286	0.52 295	0.60 427	1.59 420	0.29 195	0.11 243	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.16 206	0.10 100

RAFT_R40	0.50 297	0.21 21	1.76 217	0.50 471	0.40 452	0.61 317	0.53 464	0.56 169	0.60 281	0.56 336	0.54 298	0.55 307	0.51 393	1.57 414	0.53 361	0.11 243	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.16 206	0.09 69

RE-Stereo	0.48 268	0.25 72	1.81 258	0.52 480	0.16 85	0.61 317	0.43 421	0.66 219	0.60 281	0.50 263	0.47 221	0.37 185	0.26 169	1.44 390	0.78 433	0.11 243	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.13 130	0.17 290

Pruner-Stereo	0.51 314	0.27 93	1.78 231	1.79 566	0.19 186	0.62 337	0.45 439	0.57 172	0.60 281	0.61 397	0.48 233	0.41 212	0.24 137	0.46 193	1.00 461	0.12 296	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.12 100	0.13 195

TVStereo	0.48 268	0.25 72	1.81 258	0.52 480	0.16 85	0.61 317	0.43 421	0.66 219	0.60 281	0.50 263	0.47 221	0.37 185	0.26 169	1.44 390	0.78 433	0.11 243	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.13 130	0.17 290

iGMRVC	0.39 171	0.27 93	1.78 231	0.44 435	0.17 114	0.61 317	0.27 271	0.51 117	0.52 205	0.47 226	0.43 192	0.44 240	0.28 202	0.55 246	0.28 179	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.17 228	0.12 161

IRAFT_RVC	0.54 338	0.53 301	1.78 231	0.46 454	0.21 222	0.58 267	0.43 421	0.65 217	0.66 364	0.54 307	0.50 258	0.49 283	0.51 393	1.58 418	1.01 465	0.11 243	0.25 486	0.13 327	0.10 163	0.15 170	0.13 195

iRAFT	0.39 171	0.27 93	1.78 231	0.44 435	0.16 85	0.61 317	0.27 271	0.51 117	0.52 205	0.47 226	0.43 192	0.43 229	0.28 202	0.54 242	0.28 179	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.17 228	0.12 161

RAFT-IKP	0.38 156	0.27 93	1.79 251	0.44 435	0.16 85	0.60 296	0.28 288	0.51 117	0.52 205	0.47 226	0.43 192	0.43 229	0.28 202	0.50 225	0.28 179	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.17 228	0.12 161

GEStereo_RVC	0.54 338	0.87 438	1.95 327	0.47 459	0.25 299	0.62 337	0.37 391	1.00 493	0.74 432	0.53 294	0.54 298	0.59 335	0.44 347	1.10 353	0.46 324	0.15 384	0.11 292	0.12 268	0.10 163	0.26 381	0.19 326

CFNet_pseudo	0.45 237	0.46 272	2.23 398	0.25 90	0.19 186	0.56 232	0.21 119	0.77 300	0.60 281	0.49 256	0.56 319	0.69 393	0.47 372	0.52 232	0.31 225	0.11 243	0.10 245	0.15 390	0.10 163	0.17 228	0.14 212

GES	0.44 219	0.28 114	1.88 291	0.30 208	0.18 151	0.61 317	0.30 320	0.88 396	0.46 154	0.47 226	0.52 275	0.39 198	0.42 329	0.58 253	0.67 408	0.15 384	0.11 292	0.12 268	0.10 163	0.15 170	0.17 290

222	0.78 475	0.23 54	1.23 102	0.28 161	0.18 151	0.62 337	0.24 204	1.02 504	0.70 393	0.58 365	0.66 402	0.46 262	0.42 329	1.80 455	6.53 578	0.13 326	0.10 245	0.11 213	0.10 163	0.12 100	0.17 290

xxxx	0.70 438	0.21 21	1.33 118	0.28 161	0.18 151	0.63 354	0.24 204	1.02 504	0.69 384	0.50 263	0.62 363	0.58 332	0.38 279	1.47 402	5.21 572	0.13 326	0.12 318	0.11 213	0.10 163	0.12 100	0.15 245

test_xeample	0.72 450	0.21 21	1.36 123	0.27 136	0.17 114	0.59 284	0.28 288	1.01 501	0.70 393	0.55 325	0.67 405	0.44 240	0.39 293	1.88 475	5.17 571	0.12 296	0.10 245	0.11 213	0.10 163	0.13 130	0.15 245

AFF-stereo	0.44 219	0.96 468	1.78 231	0.31 235	0.15 58	0.50 161	0.21 119	0.64 211	0.63 328	0.47 226	0.64 391	0.49 283	0.34 250	0.46 193	0.31 225	0.08 45	0.09 203	0.10 148	0.10 163	0.37 465	0.10 100

DMCA	0.41 184	0.52 296	1.26 107	0.31 235	0.24 281	0.59 284	0.26 246	0.77 300	0.63 328	0.58 365	0.48 233	0.57 325	0.35 252	0.40 149	0.50 349	0.14 367	0.10 245	0.14 363	0.10 163	0.15 170	0.15 245

RASNet	0.61 391	0.68 368	2.03 352	0.35 332	0.46 483	0.65 379	0.28 288	0.78 315	0.70 393	0.48 244	0.64 391	0.93 482	0.61 436	2.21 505	0.73 425	0.12 296	0.09 203	0.09 99	0.10 163	0.14 153	0.11 124

MSMDNet	0.46 247	0.44 261	2.28 405	0.26 120	0.20 205	0.55 217	0.21 119	0.75 276	0.64 336	0.48 244	0.55 308	0.68 386	0.56 412	0.46 193	0.30 213	0.11 243	0.10 245	0.13 327	0.10 163	0.18 254	0.15 245

ccs_rob	0.45 237	0.46 272	2.22 394	0.26 120	0.19 186	0.56 232	0.21 119	0.77 300	0.60 281	0.49 256	0.56 319	0.69 393	0.47 372	0.52 232	0.31 225	0.11 243	0.09 203	0.16 408	0.10 163	0.17 228	0.14 212

DISCO	0.57 364	0.34 187	1.87 289	0.45 449	0.34 403	0.84 476	0.35 376	0.84 363	0.78 463	0.59 379	0.63 375	1.06 510	0.53 400	1.10 353	0.82 440	0.12 296	0.09 203	0.11 213	0.10 163	0.22 321	0.18 310

G2L-Stereo	0.55 350	0.85 432	2.18 386	0.31 235	0.27 327	0.59 284	0.27 271	0.77 300	0.55 243	0.54 307	0.52 275	0.71 407	0.36 258	1.75 443	0.50 349	0.13 326	0.11 292	0.13 327	0.11 225	0.29 401	0.15 245

HI	0.41 184	0.63 347	1.72 198	0.27 136	0.21 222	0.45 113	0.19 81	0.55 162	0.41 107	0.57 347	0.59 336	0.65 363	0.45 351	0.45 184	0.39 288	0.08 45	0.09 203	0.10 148	0.11 225	0.20 290	0.10 100

CoSv	0.41 184	0.63 347	1.72 198	0.27 136	0.21 222	0.45 113	0.19 81	0.55 162	0.41 107	0.57 347	0.59 336	0.65 363	0.45 351	0.45 184	0.39 288	0.08 45	0.09 203	0.10 148	0.11 225	0.20 290	0.10 100

AIO_rvc	0.41 184	0.64 351	1.29 110	0.58 503	0.39 443	0.37 47	0.24 204	0.50 107	0.43 126	0.28 130	0.23 46	0.25 106	0.16 24	0.99 341	0.19 27	0.10 181	0.16 396	0.08 49	0.11 225	0.25 361	0.85 545

tg	0.37 147	0.55 315	1.35 122	0.28 161	0.16 85	0.57 250	0.18 72	0.57 172	0.49 180	0.37 165	0.44 203	0.38 192	0.24 137	0.46 193	0.24 133	0.09 88	0.08 133	0.11 213	0.11 225	0.43 497	0.36 481

ACV-stereo	0.66 418	0.76 392	2.86 502	0.32 264	0.25 299	1.01 506	0.60 486	0.59 186	0.52 205	0.41 190	0.45 207	1.55 540	0.94 504	1.40 387	0.69 413	0.14 367	0.13 337	0.12 268	0.11 225	0.20 290	0.19 326

rvit_stereo_ft	0.31 99	0.61 330	1.18 90	0.32 264	0.21 222	0.28 9	0.27 271	0.55 162	0.48 174	0.23 67	0.27 77	0.28 140	0.26 169	0.32 82	0.25 152	0.13 326	0.09 203	0.11 213	0.11 225	0.13 130	0.14 212

test_sample3	0.50 297	0.41 238	1.88 291	0.32 264	0.19 186	0.57 250	0.25 224	0.92 427	0.64 336	0.52 284	0.49 250	0.47 270	0.35 252	1.79 451	0.37 270	0.13 326	0.10 245	0.12 268	0.11 225	0.16 206	0.16 272

MyStereo07	0.34 123	0.40 232	1.46 144	0.29 191	0.23 268	0.60 296	0.31 333	0.53 145	0.42 116	0.25 103	0.25 66	0.20 65	0.26 169	0.57 250	0.19 27	0.09 88	0.18 424	0.12 268	0.11 225	0.16 206	0.19 326

MyStereo04	0.48 268	0.40 232	2.65 476	0.29 191	0.23 268	0.60 296	0.31 333	0.83 352	0.75 445	0.47 226	0.36 157	0.53 297	0.42 329	0.53 238	0.39 288	0.09 88	0.18 424	0.12 268	0.11 225	0.16 206	0.19 326

CFNet_ucs	0.48 268	0.50 293	2.32 411	0.26 120	0.22 248	0.57 250	0.22 140	0.85 369	0.65 349	0.53 294	0.64 391	0.68 386	0.44 347	0.54 242	0.31 225	0.13 326	0.12 318	0.16 408	0.11 225	0.19 275	0.17 290

4D-IteraStereo	0.44 219	0.96 468	2.63 472	0.27 136	0.30 357	0.45 113	0.25 224	0.52 133	0.50 190	0.40 181	0.31 123	0.40 206	0.19 77	0.35 112	0.32 236	0.09 88	0.06 21	0.12 268	0.11 225	0.19 275	0.30 447

gwcnet-sp	0.49 286	0.43 250	2.54 461	0.31 235	0.22 248	0.67 391	0.31 333	0.78 315	0.65 349	0.58 365	0.47 221	0.46 262	0.43 339	0.76 313	0.46 324	0.11 243	0.11 292	0.11 213	0.11 225	0.15 170	0.14 212

scenet	0.49 286	0.43 250	2.54 461	0.31 235	0.22 248	0.67 391	0.31 333	0.78 315	0.65 349	0.58 365	0.47 221	0.46 262	0.43 339	0.76 313	0.46 324	0.11 243	0.11 292	0.11 213	0.11 225	0.15 170	0.14 212

CASS	0.39 171	0.30 136	1.61 175	0.32 264	0.17 114	0.53 196	0.24 204	0.70 242	0.49 180	0.59 379	0.54 298	0.40 206	0.40 301	0.41 152	0.30 213	0.17 419	0.10 245	0.14 363	0.11 225	0.18 254	0.17 290
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.49 286	0.43 250	2.54 461	0.31 235	0.22 248	0.67 391	0.31 333	0.78 315	0.65 349	0.58 365	0.47 221	0.46 262	0.43 339	0.76 313	0.46 324	0.11 243	0.11 292	0.11 213	0.11 225	0.15 170	0.14 212

DisPM	0.43 209	0.33 171	1.78 231	0.57 501	0.18 151	0.59 284	0.63 496	0.53 145	0.61 298	0.60 388	0.53 286	0.38 192	0.26 169	0.75 310	0.29 195	0.12 296	0.07 56	0.12 268	0.11 225	0.11 89	0.14 212

IER	0.43 209	0.38 218	1.69 187	0.26 120	0.25 299	0.66 385	0.26 246	0.71 245	0.55 243	0.54 307	0.59 336	0.60 341	0.53 400	0.52 232	0.39 288	0.11 243	0.08 133	0.11 213	0.11 225	0.14 153	0.11 124

NINENet	0.50 297	0.33 171	1.69 187	0.55 496	0.25 299	0.91 494	0.23 171	0.98 473	0.71 403	0.53 294	0.55 308	0.66 370	0.30 224	1.22 369	0.32 236	0.15 384	0.13 337	0.16 408	0.11 225	0.16 206	0.13 195

GMOStereo	0.41 184	0.62 336	1.78 231	0.28 161	0.36 423	0.51 170	0.31 333	0.53 145	0.44 130	0.57 347	0.48 233	0.41 212	0.27 187	0.28 38	0.23 104	0.08 45	0.38 517	0.13 327	0.11 225	0.34 442	0.11 124

error version	0.41 184	0.62 336	1.78 231	0.28 161	0.36 423	0.51 170	0.31 333	0.53 145	0.44 130	0.57 347	0.48 233	0.41 212	0.27 187	0.28 38	0.23 104	0.08 45	0.38 517	0.13 327	0.11 225	0.34 442	0.11 124

test-v	0.41 184	0.62 336	1.78 231	0.28 161	0.36 423	0.51 170	0.31 333	0.53 145	0.44 130	0.57 347	0.48 233	0.41 212	0.27 187	0.28 38	0.23 104	0.08 45	0.38 517	0.13 327	0.11 225	0.34 442	0.11 124

AACVNet	0.54 338	0.78 409	1.73 201	0.36 350	0.21 222	0.57 250	0.25 224	0.71 245	0.51 198	0.55 325	0.59 336	0.64 359	0.41 312	2.13 500	0.41 302	0.14 367	0.11 292	0.14 363	0.11 225	0.33 435	0.15 245

ADLNet2	0.68 430	0.84 428	3.19 536	0.33 285	0.36 423	0.64 365	0.37 391	0.89 402	0.79 468	0.54 307	0.65 400	0.93 482	0.48 381	2.07 494	0.56 376	0.13 326	0.11 292	0.11 213	0.11 225	0.33 435	0.18 310

CrosDoStereo	0.94 501	0.37 208	2.53 455	0.25 90	0.32 382	0.54 204	3.76 579	0.72 250	0.60 281	0.70 453	1.40 525	0.53 297	1.49 540	1.78 447	3.09 548	0.10 181	0.08 133	0.11 213	0.11 225	0.21 304	0.11 124

FTStereo	0.76 467	0.18 5	2.35 420	0.71 522	0.21 222	0.73 430	1.79 566	0.57 172	0.53 224	1.07 515	1.63 533	1.29 528	2.13 555	0.75 310	0.29 195	0.19 445	0.08 133	0.12 268	0.11 225	0.11 89	0.40 501

ASMatch	0.60 383	0.43 250	2.58 466	0.91 538	0.36 423	0.56 232	0.25 224	0.52 133	0.61 298	0.47 226	1.21 514	0.47 270	0.66 453	1.34 380	0.94 450	0.10 181	0.08 133	0.11 213	0.11 225	0.10 70	0.16 272

DeepStereo_LL	0.94 501	0.37 208	2.53 455	0.25 90	0.32 382	0.54 204	3.76 579	0.72 250	0.60 281	0.70 453	1.40 525	0.53 297	1.49 540	1.78 447	3.09 548	0.10 181	0.08 133	0.11 213	0.11 225	0.21 304	0.11 124

THIR-Stereo	0.86 491	0.62 336	2.13 372	0.25 90	0.16 85	0.58 267	2.74 575	0.59 186	0.51 198	0.62 408	1.62 532	0.97 492	1.80 551	1.69 433	2.25 533	0.10 181	0.08 133	0.14 363	0.11 225	0.15 170	0.11 124

test-2	0.41 184	0.62 336	1.78 231	0.28 161	0.36 423	0.51 170	0.31 333	0.53 145	0.44 130	0.57 347	0.48 233	0.41 212	0.27 187	0.28 38	0.23 104	0.08 45	0.38 517	0.13 327	0.11 225	0.34 442	0.11 124

ICVP	0.46 247	0.29 124	2.41 430	0.33 285	0.22 248	0.59 284	0.55 471	0.75 276	0.50 190	0.44 206	0.60 351	0.49 283	0.35 252	0.53 238	0.37 270	0.16 405	0.16 396	0.14 363	0.11 225	0.15 170	0.15 245
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.37 147	0.53 301	1.41 134	0.28 161	0.15 58	0.52 189	0.20 100	0.54 158	0.46 154	0.37 165	0.43 192	0.41 212	0.23 126	0.36 121	0.26 161	0.09 88	0.15 379	0.12 268	0.11 225	0.41 489	0.37 488

MMNet	0.50 297	0.48 284	1.93 315	0.33 285	0.27 327	0.79 461	0.28 288	0.81 339	0.74 432	0.60 388	0.56 319	0.59 335	0.55 408	0.79 322	0.59 387	0.10 181	0.09 203	0.12 268	0.11 225	0.13 130	0.14 212

UNet	0.54 338	0.44 261	2.83 501	0.31 235	0.33 395	0.74 434	0.27 271	0.82 346	0.61 298	0.53 294	0.54 298	0.72 410	0.54 403	0.78 321	0.56 376	0.11 243	0.09 203	0.13 327	0.11 225	0.14 153	0.12 161

FENet	0.44 219	0.30 136	2.42 432	0.32 264	0.17 114	0.58 267	0.22 140	0.77 300	0.59 276	0.47 226	0.42 190	0.55 307	0.38 279	0.49 219	0.47 333	0.12 296	0.09 203	0.12 268	0.11 225	0.13 130	0.16 272

HGLStereo	0.54 338	0.69 372	2.00 344	0.35 332	0.40 452	0.66 385	0.30 320	0.83 352	0.62 316	0.57 347	0.69 422	0.69 393	0.54 403	1.07 350	0.55 368	0.13 326	0.13 337	0.13 327	0.11 225	0.19 275	0.17 290

GANet-RSSM	0.55 350	0.73 386	1.90 303	0.36 350	0.26 314	0.59 284	0.27 271	0.78 315	0.52 205	0.47 226	0.57 327	0.63 350	0.45 351	1.92 482	0.43 313	0.14 367	0.10 245	0.25 489	0.11 225	0.34 442	0.14 212

AdaStereo	0.44 219	0.38 218	1.79 251	0.34 316	0.20 205	0.57 250	0.28 288	0.92 427	0.69 384	0.52 284	0.55 308	0.61 343	0.33 242	0.48 209	0.39 288	0.17 419	0.08 133	0.17 425	0.11 225	0.18 254	0.12 161
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.
DFGA-Net	0.51 314	1.06 497	1.75 211	0.30 208	0.24 281	0.54 204	0.22 140	0.63 208	0.60 281	0.48 244	0.51 262	0.35 179	0.27 187	1.82 459	0.53 361	0.10 181	0.08 133	0.12 268	0.12 263	0.37 465	0.15 245

S2M2	0.24 43	0.29 124	0.90 57	0.23 56	0.17 114	0.24 5	0.09 1	0.36 12	0.45 145	0.17 11	0.25 66	0.23 83	0.17 32	0.24 7	0.28 179	0.15 384	0.12 318	0.11 213	0.12 263	0.15 170	0.11 124

FACV-RUCA	0.58 369	0.40 232	1.78 231	0.43 428	1.67 569	0.48 146	0.28 288	0.69 235	0.62 316	0.40 181	0.53 286	0.33 169	0.63 444	0.40 149	0.31 225	0.13 326	0.11 292	0.62 535	0.12 263	0.70 533	0.98 553

DDVS	0.62 396	0.40 232	1.40 133	2.21 573	0.35 415	0.87 486	1.00 537	0.69 235	0.50 190	0.53 294	0.56 319	0.90 475	0.37 272	1.22 369	0.47 333	0.15 384	0.14 354	0.14 363	0.12 263	0.19 275	0.22 363

DCVSM-stereo	0.49 286	0.29 124	2.49 448	0.29 191	0.22 248	0.53 196	0.52 460	0.58 178	0.49 180	0.69 449	0.46 215	0.79 440	0.48 381	0.53 238	0.42 304	0.13 326	0.14 354	0.15 390	0.12 263	0.20 290	0.20 341

Pointernet	0.29 81	0.25 72	1.49 154	0.24 72	0.20 205	0.47 138	0.15 35	0.62 202	0.47 171	0.22 46	0.29 95	0.26 120	0.20 87	0.28 38	0.20 49	0.10 181	0.07 56	0.07 1	0.12 263	0.10 70	0.07 7

test_sample5	0.51 314	0.43 250	1.83 271	0.32 264	0.18 151	0.55 217	0.26 246	0.92 427	0.65 349	0.53 294	0.59 336	0.45 249	0.36 258	1.87 468	0.36 264	0.13 326	0.10 245	0.13 327	0.12 263	0.17 228	0.16 272

test_sample4	0.50 297	0.42 245	1.88 291	0.32 264	0.19 186	0.56 232	0.26 246	0.93 435	0.65 349	0.54 307	0.54 298	0.45 249	0.36 258	1.79 451	0.36 264	0.13 326	0.10 245	0.13 327	0.12 263	0.17 228	0.16 272

xx1	0.46 247	0.64 351	2.07 356	0.35 332	0.14 32	0.76 444	0.25 224	0.74 265	1.01 513	0.31 141	0.38 169	0.46 262	0.36 258	0.69 296	0.19 27	0.10 181	0.24 473	0.12 268	0.12 263	0.12 100	0.14 212

DualNet	0.51 314	0.43 250	1.83 271	0.32 264	0.18 151	0.55 217	0.26 246	0.92 427	0.65 349	0.54 307	0.62 363	0.45 249	0.36 258	1.87 468	0.36 264	0.13 326	0.10 245	0.13 327	0.12 263	0.17 228	0.16 272

ttt	0.66 418	0.22 36	1.68 185	0.34 316	0.24 281	0.60 296	0.26 246	1.00 493	0.77 458	0.55 325	0.67 405	0.54 303	0.36 258	2.14 501	3.03 547	0.16 405	0.13 337	0.13 327	0.12 263	0.15 170	0.17 290

1111x	0.74 462	0.21 21	1.93 315	0.31 235	0.17 114	0.63 354	0.32 356	1.03 511	0.74 432	0.52 284	0.62 363	0.57 325	0.47 372	2.38 516	4.25 566	0.12 296	0.14 354	0.11 213	0.12 263	0.12 100	0.14 212

CASnet	0.28 71	0.31 150	1.20 97	0.28 161	0.11 1	0.47 138	0.19 81	0.44 58	0.44 130	0.38 173	0.31 123	0.23 83	0.17 32	0.29 52	0.19 27	0.10 181	0.06 21	0.15 390	0.12 263	0.16 206	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.72 450	1.29 529	2.49 448	0.36 350	0.45 477	0.55 217	0.32 356	0.93 435	0.71 403	0.67 440	0.58 333	0.85 461	0.79 481	2.67 542	0.46 324	0.10 181	0.18 424	0.14 363	0.12 263	0.40 486	0.42 507

qqq	0.38 156	0.21 21	1.34 121	0.28 161	0.15 58	0.45 113	0.26 246	0.76 289	0.52 205	0.39 179	0.41 186	0.46 262	0.36 258	0.96 338	0.30 213	0.11 243	0.14 354	0.12 268	0.12 263	0.12 100	0.14 212

BUS	0.41 184	0.27 93	1.13 85	0.30 208	0.21 222	0.91 494	0.23 171	1.00 493	0.61 298	0.63 417	0.53 286	0.66 370	0.30 224	0.43 163	0.32 236	0.13 326	0.10 245	0.14 363	0.12 263	0.12 100	0.11 124

Wz-Net-LNSev	0.59 377	0.96 468	2.47 445	0.34 316	0.37 434	0.79 461	0.44 432	0.86 379	0.77 458	0.61 397	0.67 405	0.79 440	0.56 412	0.64 273	0.62 394	0.15 384	0.14 354	0.12 268	0.12 263	0.18 254	0.19 326

test_5	0.51 314	0.87 438	1.99 342	0.37 371	0.65 523	0.58 267	0.35 376	0.78 315	0.62 316	0.48 244	0.55 308	0.45 249	0.40 301	0.72 305	0.30 213	0.09 88	0.07 56	0.12 268	0.12 263	0.33 435	0.38 491

BSDual-CNN	0.41 184	0.27 93	1.13 85	0.30 208	0.21 222	0.76 444	0.31 333	1.00 493	0.61 298	0.63 417	0.53 286	0.63 350	0.37 272	0.43 163	0.38 277	0.13 326	0.10 245	0.14 363	0.12 263	0.12 100	0.11 124

hknet	0.47 262	0.29 124	1.70 191	0.30 208	0.24 281	0.76 444	0.31 333	1.00 493	0.64 336	0.63 417	0.53 286	0.80 443	0.38 279	0.77 317	0.37 270	0.11 243	0.10 245	0.14 363	0.12 263	0.12 100	0.11 124

psmg	0.41 184	0.27 93	1.13 85	0.27 136	0.21 222	0.75 440	0.36 383	0.90 408	0.61 298	0.59 379	0.59 336	0.63 350	0.37 272	0.43 163	0.38 277	0.13 326	0.10 245	0.13 327	0.12 263	0.13 130	0.11 124

dd	0.42 203	0.96 468	1.77 226	0.31 235	0.17 114	0.57 250	0.26 246	0.49 99	0.68 375	0.41 190	0.40 182	0.34 175	0.27 187	0.45 184	0.40 296	0.17 419	0.10 245	0.13 327	0.12 263	0.21 304	0.12 161

IPLG	0.69 434	0.84 428	2.43 436	0.35 332	0.21 222	1.65 544	0.61 490	1.36 542	0.58 269	1.39 543	0.51 262	0.37 185	0.87 494	1.41 388	0.36 264	0.09 88	0.07 56	0.14 363	0.12 263	0.32 427	0.11 124

PSM-softLoss	0.48 268	0.27 93	1.85 276	0.51 476	0.17 114	0.61 317	0.40 405	0.61 198	0.57 258	0.52 284	0.48 233	0.39 198	0.25 155	1.46 395	0.77 431	0.12 296	0.08 133	0.13 327	0.12 263	0.12 100	0.14 212

KMStereo	0.48 268	0.27 93	1.85 276	0.51 476	0.17 114	0.61 317	0.40 405	0.61 198	0.57 258	0.52 284	0.48 233	0.39 198	0.25 155	1.46 395	0.77 431	0.12 296	0.08 133	0.13 327	0.12 263	0.12 100	0.14 212

sCroCo_RVC	0.33 115	0.32 158	1.89 298	0.34 316	0.27 327	0.30 15	0.22 140	0.48 93	0.44 130	0.22 46	0.33 138	0.25 106	0.25 155	0.32 82	0.24 133	0.14 367	0.16 396	0.12 268	0.12 263	0.15 170	0.13 195

GMStereo	0.38 156	0.99 484	1.91 309	0.27 136	0.16 85	0.39 60	0.23 171	0.47 85	0.62 316	0.38 173	0.34 146	0.25 106	0.25 155	0.39 144	0.29 195	0.14 367	0.08 133	0.10 148	0.12 263	0.15 170	0.11 124
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.46 247	0.28 114	1.73 201	0.33 285	0.32 382	0.65 379	0.38 397	0.83 352	0.59 276	0.57 347	0.52 275	0.61 343	0.40 301	0.75 310	0.52 357	0.13 326	0.12 318	0.13 327	0.12 263	0.15 170	0.11 124

ac_64	0.55 350	0.46 272	1.92 312	0.36 350	0.34 403	0.63 354	0.31 333	0.82 346	0.61 298	0.55 325	0.51 262	0.89 473	0.48 381	1.83 460	0.55 368	0.14 367	0.11 292	0.12 268	0.12 263	0.18 254	0.12 161

cf-r	0.53 333	0.81 418	2.15 378	0.33 285	0.28 339	0.60 296	0.28 288	0.78 315	0.64 336	0.51 276	0.60 351	0.75 426	0.40 301	1.32 378	0.43 313	0.13 326	0.09 203	0.11 213	0.12 263	0.15 170	0.14 212

GwcNet-RSSM	0.57 364	0.94 458	2.13 372	0.32 264	0.25 299	0.60 296	0.30 320	0.80 335	0.66 364	0.52 284	0.64 391	0.71 407	0.40 301	1.79 451	0.50 349	0.13 326	0.09 203	0.12 268	0.12 263	0.21 304	0.15 245

PWCDC_ROB	0.72 450	1.06 497	2.09 362	0.47 459	0.36 423	0.78 457	0.26 246	0.98 473	1.34 538	0.61 397	2.07 541	0.64 359	0.61 436	0.83 325	0.71 418	0.31 509	0.14 354	0.15 390	0.12 263	0.60 527	0.21 350

rvit_0105_6	0.31 99	0.29 124	1.00 74	0.31 235	0.18 151	0.35 36	0.25 224	0.51 117	0.61 298	0.25 103	0.28 87	0.32 163	0.25 155	0.39 144	0.25 152	0.18 430	0.16 396	0.15 390	0.13 295	0.14 153	0.13 195

rvit_0105_4	0.35 134	0.35 196	1.45 143	0.31 235	0.18 151	0.37 47	0.28 288	0.59 186	0.62 316	0.27 125	0.31 123	0.35 179	0.27 187	0.43 163	0.25 152	0.18 430	0.16 396	0.15 390	0.13 295	0.15 170	0.12 161

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 147	1.34 537	1.24 104	0.23 56	0.12 6	0.33 27	0.20 100	0.40 26	0.33 18	0.25 103	0.21 28	0.16 33	0.14 11	0.27 27	0.63 396	0.55 532	0.06 21	0.11 213	0.13 295	0.25 361	0.49 518

test_sample6	0.52 327	0.44 261	1.81 258	0.33 285	0.18 151	0.55 217	0.27 271	0.94 443	0.66 364	0.54 307	0.62 363	0.47 270	0.36 258	1.97 484	0.38 277	0.14 367	0.10 245	0.13 327	0.13 295	0.17 228	0.16 272

MyStereo8	0.54 338	0.80 413	2.76 493	0.32 264	0.33 395	0.71 418	0.20 100	0.87 388	0.57 258	0.51 276	0.59 336	0.50 286	0.33 242	0.68 290	0.55 368	0.10 181	0.29 497	0.10 148	0.13 295	0.21 304	0.34 471

mmm	0.38 156	0.21 21	1.18 90	0.35 332	0.17 114	0.49 153	0.26 246	0.78 315	0.52 205	0.50 263	0.57 327	0.41 212	0.37 272	0.71 303	0.31 225	0.11 243	0.13 337	0.14 363	0.13 295	0.15 170	0.14 212

ffm	0.47 262	0.23 54	2.01 345	0.30 208	0.21 222	0.57 250	0.26 246	0.74 265	0.88 492	0.53 294	0.63 375	0.66 370	0.39 293	0.63 271	0.19 27	0.10 181	0.24 473	0.15 390	0.13 295	0.25 361	0.36 481

ff1	0.73 459	0.23 54	2.01 345	0.30 208	0.21 222	0.57 250	0.26 246	0.74 265	0.88 492	0.53 294	0.63 375	0.66 370	0.39 293	2.52 531	3.43 558	0.10 181	0.24 473	0.15 390	0.13 295	0.25 361	0.36 481

mmx	0.72 450	0.23 54	2.01 345	0.30 208	0.21 222	0.57 250	0.26 246	0.99 485	0.76 454	0.53 294	0.63 375	0.66 370	0.39 293	2.52 531	3.43 558	0.13 326	0.10 245	0.15 390	0.13 295	0.15 170	0.15 245

xxx	0.72 450	0.23 54	2.01 345	0.30 208	0.21 222	0.57 250	0.26 246	0.99 485	0.76 454	0.53 294	0.63 375	0.66 370	0.39 293	2.52 531	3.43 558	0.13 326	0.10 245	0.15 390	0.13 295	0.15 170	0.15 245

anonymousdsp2	0.34 123	0.24 67	1.16 89	0.28 161	0.15 58	0.57 250	0.23 171	0.79 331	0.47 171	0.38 173	0.37 160	0.40 206	0.25 155	0.47 204	0.21 70	0.09 88	0.07 56	0.10 148	0.13 295	0.19 275	0.27 425

CIPLG	0.56 358	1.19 518	2.46 441	0.80 530	0.31 374	0.61 317	0.57 480	0.76 289	0.57 258	0.56 336	0.63 375	0.41 212	0.30 224	0.45 184	0.40 296	0.11 243	0.20 447	0.13 327	0.13 295	0.35 452	0.19 326

PSMNet-ADL	0.51 314	0.38 218	1.65 178	0.35 332	0.21 222	0.67 391	0.26 246	0.74 265	0.55 243	0.42 195	0.52 275	0.70 403	0.45 351	1.91 478	0.57 380	0.15 384	0.13 337	0.11 213	0.13 295	0.15 170	0.20 341

PFNet+	0.45 237	0.37 208	1.86 284	0.46 454	0.18 151	0.58 267	0.77 518	0.52 133	0.64 336	0.56 336	0.48 233	0.39 198	0.26 169	0.93 335	0.32 236	0.13 326	0.09 203	0.14 363	0.13 295	0.12 100	0.15 245

RAFT-RH_RVC	0.61 391	0.50 293	2.33 415	0.36 350	0.29 346	0.60 296	0.18 72	0.44 58	0.58 269	0.76 472	1.91 539	0.47 270	0.29 216	1.60 421	1.23 487	0.14 367	0.07 56	0.13 327	0.13 295	0.10 70	0.09 69

RAFT	0.45 237	0.92 450	1.59 169	0.34 316	0.19 186	0.46 133	0.35 376	0.65 217	0.49 180	0.49 256	0.49 250	0.70 403	0.40 301	0.47 204	0.32 236	0.11 243	0.16 396	0.14 363	0.13 295	0.51 516	0.13 195

GMM-Stereo	0.50 297	0.23 54	2.41 430	0.54 489	0.24 281	0.77 452	0.46 442	0.59 186	0.57 258	0.58 365	0.73 443	0.47 270	0.43 339	0.68 290	0.27 169	0.10 181	0.06 21	0.13 327	0.13 295	0.14 153	0.44 510

Anonymous3	0.42 203	0.35 196	2.09 362	0.33 285	0.24 281	0.72 424	0.31 333	0.74 265	0.55 243	0.35 156	0.40 182	0.33 169	0.29 216	0.44 172	0.28 179	0.18 430	0.18 424	0.13 327	0.13 295	0.17 228	0.17 290

sAnonymous2	0.38 156	0.62 336	2.15 378	0.31 235	0.24 281	0.34 31	0.27 271	0.53 145	0.46 154	0.24 85	0.29 95	0.23 83	0.28 202	0.28 38	0.22 90	0.12 296	0.09 203	0.11 213	0.13 295	0.38 472	0.35 473

CroCo_RVC	0.38 156	0.62 336	2.15 378	0.31 235	0.24 281	0.34 31	0.27 271	0.53 145	0.46 154	0.24 85	0.29 95	0.23 83	0.28 202	0.28 38	0.22 90	0.12 296	0.09 203	0.11 213	0.13 295	0.38 472	0.35 473

HCRNet	0.46 247	0.49 287	1.65 178	0.38 386	0.29 346	0.58 267	0.22 140	0.75 276	0.62 316	0.47 226	0.49 250	0.48 281	0.36 258	1.12 359	0.37 270	0.15 384	0.10 245	0.15 390	0.13 295	0.17 228	0.17 290

ARAFT	0.60 383	1.23 522	3.10 526	0.28 161	0.16 85	0.64 365	0.36 383	0.90 408	0.67 373	0.61 397	0.49 250	0.55 307	0.31 232	1.24 374	0.32 236	0.10 181	0.08 133	0.14 363	0.13 295	0.37 465	0.21 350

hitnet-ft	0.67 423	0.80 413	1.90 303	0.28 161	0.22 248	0.69 409	0.36 383	0.85 369	0.65 349	0.56 336	0.84 467	1.03 503	0.95 507	2.32 511	0.55 368	0.23 477	0.14 354	0.41 523	0.13 295	0.24 349	0.17 290

CFNet-ft	0.51 314	0.76 392	1.79 251	0.28 161	0.30 357	0.63 354	0.28 288	0.66 219	0.55 243	0.45 216	0.57 327	0.74 420	0.41 312	1.46 395	0.42 304	0.14 367	0.10 245	0.28 497	0.13 295	0.18 254	0.14 212

CFNet_RVC	0.51 314	0.76 392	1.79 251	0.28 161	0.30 357	0.63 354	0.28 288	0.66 219	0.55 243	0.45 216	0.57 327	0.74 420	0.41 312	1.46 395	0.42 304	0.14 367	0.10 245	0.28 497	0.13 295	0.18 254	0.14 212

NVstereo2D	0.58 369	0.40 232	2.03 352	0.35 332	0.35 415	0.69 409	0.39 402	0.91 418	0.80 471	0.47 226	0.53 286	0.67 379	0.46 364	1.99 488	0.48 339	0.19 445	0.11 292	0.17 425	0.13 295	0.25 361	0.25 408

DN-CSS_ROB	0.48 268	1.23 522	1.99 342	0.39 396	0.22 248	0.56 232	0.19 81	0.75 276	0.61 298	0.45 216	0.62 363	0.41 212	0.31 232	0.70 301	0.32 236	0.11 243	0.08 133	0.14 363	0.13 295	0.36 457	0.12 161

PWC_ROB	0.70 438	0.94 458	1.88 291	0.39 396	0.39 443	0.62 337	0.30 320	0.98 473	0.94 503	0.91 501	1.29 519	0.77 432	0.62 441	1.62 425	1.03 469	0.18 430	0.11 292	0.18 445	0.13 295	0.51 516	0.22 363

AIO-test1	0.45 237	0.87 438	2.27 403	0.33 285	0.33 395	0.50 161	0.22 140	0.74 265	0.66 364	0.29 134	0.41 186	0.29 147	0.22 108	0.73 306	0.29 195	0.09 88	0.08 133	0.12 268	0.14 323	0.30 412	0.22 363

UGAM	0.58 369	0.47 281	2.21 390	0.30 208	0.19 186	0.53 196	0.34 368	0.59 186	0.63 328	0.44 206	0.73 443	0.78 435	0.37 272	2.58 535	0.39 288	0.10 181	0.08 133	0.17 425	0.14 323	0.42 495	0.17 290

H2IRNET	0.40 177	0.61 330	1.90 303	0.29 191	0.17 114	0.54 204	0.18 72	0.52 133	0.50 190	0.27 125	0.56 319	0.47 270	0.35 252	0.46 193	0.33 246	0.10 181	0.07 56	0.12 268	0.14 323	0.32 427	0.12 161

LL-Strereo2	0.41 184	0.90 448	1.83 271	0.44 435	0.24 281	0.54 204	0.27 271	0.58 178	0.45 145	0.41 190	0.33 138	0.44 240	0.21 99	0.44 172	0.34 253	0.09 88	0.08 133	0.16 408	0.14 323	0.17 228	0.17 290

ssnet_v2	0.55 350	0.60 326	1.86 284	0.32 264	0.22 248	0.72 424	0.44 432	0.94 443	0.74 432	0.63 417	0.54 298	0.81 446	0.47 372	0.77 317	0.70 415	0.16 405	0.14 354	0.14 363	0.14 323	0.30 412	0.30 447

Wz-Net-MNSev	0.65 414	0.97 476	2.19 388	0.36 350	0.33 395	0.90 492	0.60 486	0.92 427	0.81 476	0.75 469	0.72 441	0.73 414	0.65 448	1.39 384	0.71 418	0.16 405	0.13 337	0.14 363	0.14 323	0.24 349	0.18 310

ACRE	0.56 358	1.14 508	2.77 495	0.76 526	0.28 339	0.60 296	0.56 476	0.76 289	0.58 269	0.55 325	0.62 363	0.41 212	0.29 216	0.44 172	0.39 288	0.11 243	0.19 436	0.13 327	0.14 323	0.36 457	0.18 310

KYRaft	0.48 268	0.29 124	1.75 211	0.33 285	0.21 222	0.75 440	0.44 432	0.58 178	0.57 258	0.64 427	0.93 486	0.53 297	0.72 467	0.60 265	0.24 133	0.10 181	0.07 56	0.12 268	0.14 323	0.12 100	0.54 522

DRaft	0.62 396	0.38 218	1.76 217	0.24 72	0.16 85	0.64 365	0.66 498	0.53 145	0.53 224	0.67 440	0.99 495	0.38 192	1.00 509	1.44 390	2.10 528	0.10 181	0.14 354	0.10 148	0.14 323	0.18 254	0.21 350

pcwnet_v2	0.64 406	0.49 287	4.41 564	0.32 264	0.27 327	0.60 296	0.25 224	0.97 469	0.88 492	0.59 379	0.70 432	0.63 350	0.55 408	0.66 286	0.37 270	0.17 419	0.15 379	0.15 390	0.14 323	0.21 304	0.23 387

RALAANet	0.43 209	0.98 480	1.90 303	0.32 264	0.23 268	0.48 146	0.19 81	0.67 228	0.53 224	0.48 244	0.45 207	0.39 198	0.30 224	0.48 209	0.37 270	0.10 181	0.08 133	0.11 213	0.14 323	0.27 390	0.10 100

ADLNet	0.60 383	0.71 377	1.95 327	0.35 332	0.34 403	0.67 391	0.34 368	0.90 408	0.74 432	0.68 447	0.62 363	0.80 443	0.45 351	1.78 447	0.64 401	0.14 367	0.11 292	0.14 363	0.14 323	0.29 401	0.21 350

RAFT + AFF	0.64 406	1.20 519	1.95 327	0.34 316	0.33 395	0.67 391	0.52 460	0.99 485	0.74 432	0.53 294	0.58 333	0.57 325	0.80 482	1.76 444	0.51 354	0.12 296	0.27 494	0.15 390	0.14 323	0.43 497	0.29 438

delet	0.52 327	0.54 306	1.62 176	0.31 235	0.35 415	0.74 434	0.46 442	0.85 369	0.74 432	0.55 325	0.60 351	0.67 379	0.50 391	1.12 359	0.57 380	0.11 243	0.11 292	0.13 327	0.14 323	0.16 206	0.12 161

DSFCA	0.54 338	0.35 196	1.41 134	0.28 161	0.28 339	0.79 461	0.88 526	0.76 289	0.70 393	0.72 460	0.66 402	0.67 379	0.57 417	1.17 365	0.63 396	0.16 405	0.14 354	0.13 327	0.14 323	0.16 206	0.13 195

RYNet	0.70 438	0.56 318	2.25 400	0.35 332	0.41 459	0.86 482	0.43 421	0.94 443	0.82 477	0.62 408	0.53 286	0.91 477	0.60 427	2.70 544	1.00 461	0.14 367	0.11 292	0.16 408	0.14 323	0.25 361	0.27 425

TDLM	0.67 423	0.92 450	1.76 217	0.37 371	0.24 281	0.66 385	0.56 476	0.82 346	0.74 432	1.16 522	0.62 363	0.61 343	0.48 381	2.70 544	0.50 349	0.20 455	0.11 292	0.35 513	0.14 323	0.32 427	0.16 272

CFNet	0.58 369	0.96 468	1.78 231	0.33 285	0.25 299	0.63 354	0.22 140	0.88 396	0.75 445	0.46 224	0.59 336	0.58 332	0.40 301	2.29 509	0.48 339	0.12 296	0.09 203	0.15 390	0.14 323	0.30 412	0.15 245

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 350	0.92 450	2.36 423	0.38 386	0.37 434	0.60 296	0.28 288	0.82 346	0.62 316	0.62 408	0.55 308	0.72 410	0.45 351	1.00 343	0.43 313	0.15 384	0.11 292	0.14 363	0.14 323	0.15 170	0.16 272
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.50 297	0.70 375	1.94 324	0.29 191	0.26 314	0.63 354	0.31 333	0.80 335	0.48 174	0.61 397	0.55 308	0.66 370	0.38 279	0.98 340	0.40 296	0.19 445	0.14 354	0.14 363	0.14 323	0.23 334	0.17 290

StereoDRNet-Refined	0.50 297	0.41 238	1.50 157	0.33 285	0.21 222	0.68 403	0.26 246	0.81 339	0.68 375	0.67 440	0.68 413	0.73 414	0.42 329	1.10 353	0.59 387	0.11 243	0.08 133	0.14 363	0.14 323	0.25 361	0.21 350
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.64 406	0.88 442	2.35 420	0.41 412	0.45 477	0.73 430	0.47 450	0.94 443	0.74 432	0.75 469	0.54 298	0.74 420	0.47 372	1.70 434	0.72 422	0.15 384	0.14 354	0.15 390	0.14 323	0.20 290	0.19 326

DLCB_ROB	0.54 338	0.55 315	1.49 154	0.36 350	0.25 299	0.65 379	0.36 383	0.80 335	0.70 393	0.72 460	0.69 422	0.83 453	0.46 364	1.53 408	0.60 389	0.13 326	0.12 318	0.14 363	0.14 323	0.14 153	0.13 195

rvit_0105_5	0.36 141	0.39 227	1.48 151	0.30 208	0.18 151	0.41 73	0.30 320	0.64 211	0.62 316	0.30 137	0.33 138	0.37 185	0.29 216	0.41 152	0.28 179	0.18 430	0.16 396	0.15 390	0.15 346	0.15 170	0.14 212

rvit_stereo_0075_2	0.40 177	0.40 232	1.88 291	0.33 285	0.32 382	0.41 73	0.22 140	0.58 178	0.53 224	0.38 173	0.51 262	0.40 206	0.27 187	0.44 172	0.29 195	0.20 455	0.15 379	0.22 470	0.15 346	0.18 254	0.23 387

test_sample7	0.47 262	0.33 171	1.49 154	0.34 316	0.20 205	0.51 170	0.30 320	0.93 435	0.66 364	0.57 347	0.51 262	0.55 307	0.45 351	1.11 356	0.38 277	0.17 419	0.14 354	0.16 408	0.15 346	0.19 275	0.18 310

IGEV++	0.34 123	0.43 250	1.32 116	0.31 235	0.14 32	0.32 24	0.21 119	0.70 242	0.34 24	0.22 46	0.28 87	0.22 75	0.27 187	0.35 112	0.27 169	0.09 88	0.39 523	0.08 49	0.15 346	0.25 361	0.45 511

StereoVision	0.45 237	0.72 381	1.94 324	0.33 285	0.32 382	0.47 138	0.26 246	0.68 232	0.57 258	0.32 150	0.89 478	0.45 249	0.27 187	0.49 219	0.36 264	0.13 326	0.15 379	0.16 408	0.15 346	0.19 275	0.13 195

Selective-IGEV	0.29 81	0.23 54	1.28 109	0.27 136	0.30 357	0.35 36	0.20 100	0.56 169	0.38 68	0.21 35	0.30 110	0.22 75	0.18 54	0.37 130	0.18 15	0.07 23	0.06 21	0.08 49	0.15 346	0.16 206	0.29 438

test_4	0.40 177	0.37 208	2.01 345	0.29 191	0.21 222	0.50 161	0.28 288	0.47 85	0.39 82	0.42 195	0.76 451	0.38 192	0.22 108	0.52 232	0.33 246	0.08 45	0.07 56	0.11 213	0.15 346	0.28 396	0.07 7

IPLGR_C	0.58 369	1.25 525	2.72 485	0.80 530	0.31 374	0.60 296	0.61 490	0.76 289	0.58 269	0.56 336	0.62 363	0.41 212	0.31 232	0.43 163	0.40 296	0.11 243	0.22 462	0.13 327	0.15 346	0.35 452	0.19 326

SACVNet	0.60 383	0.74 389	1.90 303	0.37 371	0.28 339	0.64 365	0.37 391	0.86 379	0.61 298	0.65 434	0.62 363	0.69 393	0.44 347	2.08 495	0.42 304	0.18 430	0.14 354	0.16 408	0.15 346	0.38 472	0.24 399

PSM-AAD	0.63 402	0.22 36	1.77 226	0.37 371	0.23 268	0.86 482	1.17 549	0.59 186	0.60 281	0.64 427	0.71 436	0.68 386	2.93 563	0.65 283	0.31 225	0.09 88	0.07 56	0.17 425	0.15 346	0.13 130	0.33 467

rafts_anoy	0.43 209	0.89 445	1.96 336	0.32 264	0.30 357	0.48 146	0.24 204	0.62 202	0.49 180	0.37 165	0.38 169	0.33 169	0.30 224	0.51 228	0.34 253	0.10 181	0.39 523	0.13 327	0.15 346	0.17 228	0.15 245

FINET	0.65 414	0.95 465	3.06 523	0.35 332	0.40 452	0.58 267	0.48 453	0.92 427	1.10 524	0.57 347	0.68 413	0.47 270	0.44 347	1.15 364	0.60 389	0.23 477	0.21 456	0.17 425	0.15 346	0.26 381	0.25 408

Syn2CoEx	0.70 438	1.07 500	2.74 491	0.43 428	0.30 357	0.64 365	0.42 414	0.99 485	0.78 463	0.62 408	0.78 455	0.74 420	0.72 467	1.92 482	0.61 392	0.20 455	0.17 414	0.19 451	0.15 346	0.29 401	0.22 363

psm_up	0.57 364	0.61 330	1.83 271	0.35 332	0.30 357	0.64 365	0.37 391	0.90 408	0.68 375	0.59 379	0.55 308	0.68 386	0.54 403	1.91 478	0.46 324	0.16 405	0.15 379	0.16 408	0.15 346	0.23 334	0.13 195

GwcNet	0.69 434	0.71 377	3.12 529	0.36 350	0.45 477	0.81 469	0.44 432	0.86 379	0.84 483	0.60 388	0.74 446	0.82 451	0.49 388	1.65 427	0.66 405	0.16 405	0.15 379	0.15 390	0.15 346	0.31 420	0.24 399

DMCA-RVC	0.62 396	0.96 468	2.63 472	0.36 350	0.90 541	0.56 232	0.31 333	0.69 235	0.57 258	0.68 447	0.52 275	0.59 335	0.56 412	1.23 371	0.53 361	0.16 405	0.38 517	0.20 459	0.15 346	0.20 290	0.15 245

ADCP+	0.94 501	1.12 504	3.14 530	0.34 316	0.39 443	1.06 510	0.79 519	0.89 402	0.80 471	0.66 436	0.67 405	0.85 461	1.55 543	0.93 335	4.55 568	0.13 326	0.11 292	0.16 408	0.15 346	0.26 381	0.25 408

SANet	1.20 524	1.21 520	3.33 545	0.38 386	0.27 327	1.73 548	0.85 524	1.10 523	2.49 565	1.16 522	1.83 537	1.72 542	1.50 542	2.37 513	2.84 545	0.18 430	0.16 396	0.16 408	0.15 346	0.32 427	0.32 460

XPNet_ROB	0.61 391	0.72 381	1.66 182	0.37 371	0.27 327	0.67 391	0.47 450	0.89 402	0.71 403	0.78 478	0.70 432	0.81 446	0.53 400	1.70 434	0.76 429	0.21 461	0.16 396	0.16 408	0.15 346	0.20 290	0.21 350

ITSA-stereo	0.48 268	0.33 171	1.20 97	0.33 285	0.18 151	0.60 296	0.29 312	0.94 443	0.80 471	0.50 263	0.49 250	0.53 297	0.59 424	1.25 375	0.64 401	0.15 384	0.12 318	0.17 425	0.16 365	0.18 254	0.23 387

Occ-G	0.30 91	0.30 136	1.33 118	0.23 56	0.15 58	0.36 42	0.25 224	0.43 49	0.31 7	0.26 117	0.35 151	0.46 262	0.22 108	0.30 61	0.25 152	0.09 88	0.07 56	0.09 99	0.16 365	0.31 420	0.08 37

EKT-Stereo	1.47 543	0.49 287	1.93 315	2.57 576	19.31 592	0.55 217	0.22 140	0.69 235	0.42 116	0.38 173	0.36 157	0.43 229	0.27 187	0.69 296	0.26 161	0.12 296	0.14 354	0.11 213	0.16 365	0.20 290	0.15 245

SDNR	1.22 528	0.80 413	2.71 483	0.33 285	1.48 566	1.98 557	0.23 171	1.93 561	2.44 563	0.89 498	2.52 553	1.36 532	0.51 393	3.65 565	1.93 518	0.30 507	0.31 503	0.22 470	0.16 365	0.33 435	0.36 481

ToySt	0.44 219	0.61 330	1.89 298	0.29 191	0.18 151	0.55 217	0.35 376	0.67 228	0.53 224	0.39 179	0.50 258	0.59 335	0.43 339	0.51 228	0.49 344	0.10 181	0.12 318	0.13 327	0.16 365	0.24 349	0.19 326

MC-Stereo	0.32 106	0.31 150	1.46 144	0.31 235	0.15 58	0.53 196	0.19 81	0.44 58	0.35 33	0.36 161	0.38 169	0.27 131	0.27 187	0.42 160	0.19 27	0.09 88	0.13 337	0.09 99	0.16 365	0.20 290	0.13 195

WZ-Net	0.92 499	1.31 531	3.76 552	0.41 412	0.36 423	0.86 482	0.71 510	1.00 493	1.06 520	0.82 489	0.92 482	1.06 510	1.05 514	2.16 502	1.61 507	0.19 445	0.13 337	0.15 390	0.16 365	0.32 427	0.28 432

PFNet	0.60 383	0.33 171	2.47 445	0.41 412	0.55 503	0.62 337	0.27 271	0.61 198	0.63 328	0.61 397	0.56 319	0.45 249	0.32 238	1.88 475	1.14 478	0.28 503	0.09 203	0.12 268	0.16 365	0.26 381	0.20 341

SFCPSM	0.46 247	0.24 67	2.35 420	0.27 136	0.27 327	0.70 416	0.32 356	0.96 461	0.63 328	0.49 256	0.52 275	0.43 229	0.36 258	0.52 232	0.43 313	0.12 296	0.09 203	0.12 268	0.16 365	0.16 206	0.12 161

PSMNet-RSSM	0.53 333	0.82 422	1.78 231	0.31 235	0.25 299	0.58 267	0.28 288	0.84 363	0.60 281	0.50 263	0.61 358	0.67 379	0.43 339	1.68 431	0.42 304	0.15 384	0.10 245	0.14 363	0.16 365	0.15 170	0.13 195

FAT-Stereo	0.70 438	0.54 306	2.88 504	0.36 350	0.29 346	0.62 337	0.54 468	0.97 469	0.87 489	0.76 472	0.92 482	0.94 486	0.80 482	1.84 465	0.57 380	0.18 430	0.19 436	0.17 425	0.16 365	0.22 321	0.25 408

SuperB	1.15 520	1.14 508	5.43 571	0.36 350	0.26 314	0.81 469	0.89 527	0.88 396	1.17 529	0.67 440	0.68 413	0.63 350	1.39 536	1.74 441	3.37 556	0.15 384	0.12 318	0.17 425	0.16 365	2.80 576	0.25 408

stereogan	0.69 434	0.51 295	2.44 438	0.39 396	0.39 443	1.01 506	0.41 411	0.94 443	0.92 502	0.73 464	0.85 471	1.15 521	0.69 460	1.57 414	0.53 361	0.19 445	0.18 424	0.20 459	0.16 365	0.36 457	0.24 399

DANet	0.80 479	0.65 358	2.21 390	1.19 554	0.48 487	0.74 434	1.25 552	0.89 402	1.53 547	0.89 498	0.71 436	0.96 489	0.56 412	1.83 460	0.96 453	0.18 430	0.16 396	0.19 451	0.16 365	0.26 381	0.29 438
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.75 464	0.84 428	2.01 345	0.40 405	0.25 299	0.74 434	0.66 498	0.87 388	0.73 428	0.71 457	1.07 507	0.84 458	0.59 424	2.71 546	1.15 480	0.17 419	0.16 396	0.44 526	0.16 365	0.31 420	0.20 341

DRN-Test	0.64 406	0.43 250	2.44 438	0.39 396	0.44 469	0.80 468	0.41 411	1.02 504	0.78 463	0.80 480	0.63 375	0.69 393	0.56 412	1.79 451	0.69 413	0.15 384	0.12 318	0.17 425	0.16 365	0.18 254	0.17 290

ETE_ROB	0.60 383	0.71 377	1.55 164	0.37 371	0.25 299	0.69 409	0.51 457	1.47 546	0.70 393	0.80 480	0.69 422	0.85 461	0.49 388	1.36 382	0.58 385	0.16 405	0.13 337	0.19 451	0.16 365	0.21 304	0.23 387

YMNet	0.62 396	0.72 381	1.93 315	0.41 412	0.41 459	0.87 486	0.43 421	0.87 388	0.71 403	0.74 467	0.81 459	0.83 453	0.46 364	0.86 330	0.93 448	0.19 445	0.22 462	0.20 459	0.17 382	0.41 489	0.21 350

YMNet_1	0.62 396	0.72 381	1.93 315	0.41 412	0.41 459	0.87 486	0.43 421	0.87 388	0.71 403	0.74 467	0.81 459	0.83 453	0.46 364	0.86 330	0.93 448	0.19 445	0.22 462	0.20 459	0.17 382	0.41 489	0.21 350

AIO-test2	0.49 286	1.15 512	1.96 336	0.42 423	0.37 434	0.50 161	0.23 171	0.79 331	0.70 393	0.33 152	0.53 286	0.27 131	0.22 108	0.67 287	0.29 195	0.73 542	0.08 133	0.13 327	0.17 382	0.17 228	0.18 310

fast-acv-ft	0.63 402	0.88 442	3.10 526	0.38 386	0.30 357	0.79 461	0.48 453	0.69 235	0.72 413	0.58 365	0.78 455	0.76 430	0.60 427	0.67 287	0.73 425	0.15 384	0.15 379	0.18 445	0.17 382	0.37 465	0.16 272

GASNet	0.73 459	1.47 542	3.04 521	0.47 459	0.33 395	0.57 250	0.34 368	0.91 418	0.75 445	0.58 365	0.58 333	0.74 420	0.55 408	2.03 490	0.65 404	0.21 461	0.15 379	0.19 451	0.17 382	0.51 516	0.28 432

Wz-Net-SNSev	0.76 467	1.32 534	3.11 528	0.40 405	0.31 374	0.71 418	0.60 486	0.98 473	0.87 489	0.67 440	0.83 464	0.96 489	0.60 427	1.67 430	0.97 454	0.16 405	0.15 379	0.16 408	0.17 382	0.36 457	0.24 399

test-1	0.44 219	0.48 284	1.69 187	0.30 208	0.27 327	0.50 161	0.28 288	0.80 335	0.43 126	0.40 181	0.54 298	0.41 212	0.24 137	0.31 70	1.16 481	0.09 88	0.20 447	0.10 148	0.17 382	0.11 89	0.26 418

AF-Net	0.69 434	0.92 450	2.21 390	0.41 412	0.40 452	0.68 403	0.40 405	1.02 504	0.86 486	0.69 449	1.03 502	1.04 506	0.84 489	1.19 366	0.78 433	0.22 474	0.14 354	0.25 489	0.17 382	0.30 412	0.18 310

RTSC	0.72 450	1.00 486	2.22 394	0.40 405	0.29 346	0.82 472	0.31 333	0.96 461	1.10 524	0.92 502	0.81 459	0.78 435	0.58 421	1.23 371	1.55 505	0.18 430	0.17 414	0.14 363	0.17 382	0.43 497	0.30 447

CVANet_RVC	0.65 414	0.80 413	2.13 372	0.36 350	0.26 314	0.62 337	0.42 414	0.84 363	0.72 413	0.69 449	0.68 413	0.68 386	0.52 398	2.64 538	0.42 304	0.19 445	0.12 318	0.22 470	0.17 382	0.37 465	0.15 245

UCFNet_RVC	0.48 268	0.82 422	1.85 276	0.30 208	0.27 327	0.64 365	0.26 246	0.74 265	0.55 243	0.48 244	0.53 286	0.63 350	0.41 312	0.88 334	0.38 277	0.15 384	0.10 245	0.17 425	0.17 382	0.18 254	0.15 245

DPSNet	0.86 491	0.60 326	2.34 417	0.58 503	0.36 423	1.07 515	0.75 515	1.30 539	1.05 517	0.70 453	0.68 413	0.94 486	1.29 525	2.08 495	1.82 516	0.26 494	0.23 470	0.16 408	0.17 382	0.48 509	0.40 501

MDST_ROB	1.17 523	0.42 245	3.87 554	0.54 489	0.44 469	4.11 575	0.58 482	1.31 540	0.84 483	2.12 555	1.12 510	0.98 493	0.71 464	4.24 571	0.99 460	0.16 405	0.14 354	0.19 451	0.17 382	0.18 254	0.35 473

TCMNet	0.66 418	0.85 432	2.55 465	0.50 471	0.52 497	0.72 424	0.39 402	0.87 388	0.72 413	0.58 365	0.68 413	0.63 350	0.46 364	1.70 434	0.63 396	0.18 430	0.18 424	0.23 477	0.18 395	0.38 472	0.27 425

rvit_0105_3	0.39 171	0.47 281	1.46 144	0.33 285	0.19 186	0.45 113	0.35 376	0.69 235	0.65 349	0.37 165	0.37 160	0.40 206	0.31 232	0.44 172	0.30 213	0.18 430	0.17 414	0.17 425	0.18 395	0.15 170	0.15 245

ff7	0.32 106	0.52 296	1.38 127	0.25 90	0.16 85	0.56 232	0.23 171	0.46 73	0.41 107	0.24 85	0.23 46	0.20 65	0.23 126	0.48 209	0.19 27	0.09 88	0.08 133	0.10 148	0.18 395	0.23 334	0.22 363

IGEVStereo-DCA	0.33 115	0.34 187	1.38 127	0.27 136	0.16 85	0.45 113	0.23 171	0.46 73	0.41 107	0.24 85	0.21 28	0.26 120	0.25 155	0.64 273	0.52 357	0.09 88	0.07 56	0.10 148	0.18 395	0.16 206	0.22 363

ffff	0.32 106	0.52 296	1.38 127	0.25 90	0.16 85	0.56 232	0.23 171	0.46 73	0.41 107	0.24 85	0.23 46	0.20 65	0.23 126	0.48 209	0.19 27	0.09 88	0.08 133	0.10 148	0.18 395	0.23 334	0.22 363

11t	0.32 106	0.52 296	1.38 127	0.25 90	0.16 85	0.56 232	0.23 171	0.46 73	0.41 107	0.24 85	0.23 46	0.20 65	0.23 126	0.48 209	0.19 27	0.09 88	0.08 133	0.10 148	0.18 395	0.23 334	0.22 363

anonymousdsp	0.34 123	0.53 301	1.47 148	0.25 90	0.16 85	0.56 232	0.23 171	0.49 99	0.40 95	0.25 103	0.24 57	0.22 75	0.24 137	0.55 246	0.19 27	0.09 88	0.11 292	0.10 148	0.18 395	0.24 349	0.29 438

ccc-4	0.32 106	0.52 296	1.38 127	0.25 90	0.16 85	0.56 232	0.23 171	0.46 73	0.41 107	0.24 85	0.23 46	0.20 65	0.23 126	0.48 209	0.19 27	0.09 88	0.08 133	0.10 148	0.18 395	0.23 334	0.22 363

IGEV-Stereo	0.34 123	0.54 306	1.47 148	0.25 90	0.16 85	0.56 232	0.23 171	0.49 99	0.40 95	0.25 103	0.24 57	0.22 75	0.24 137	0.54 242	0.19 27	0.09 88	0.10 245	0.10 148	0.18 395	0.24 349	0.29 438
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dad	0.51 314	1.01 490	1.74 205	0.29 191	0.19 186	0.60 296	0.26 246	0.52 133	0.75 445	0.63 417	0.63 375	0.63 350	0.33 242	0.85 329	0.47 333	0.27 499	0.15 379	0.40 522	0.18 395	0.22 321	0.14 212

LCNet	0.54 338	0.37 208	1.78 231	0.92 539	0.22 248	0.96 499	0.30 320	0.59 186	0.58 269	0.51 276	0.55 308	0.41 212	0.76 477	0.84 327	0.26 161	0.09 88	0.06 21	0.12 268	0.18 395	0.98 545	0.39 497

psmorigin	1.36 536	0.60 326	13.80 587	0.37 371	0.29 346	0.62 337	0.33 364	0.77 300	0.61 298	0.96 508	0.88 476	1.17 524	0.73 470	4.00 568	0.86 444	0.19 445	0.22 462	0.17 425	0.18 395	0.24 349	0.29 438

EDNetEfficientorigin	8.18 582	0.98 480	145.96 604	0.51 476	0.89 540	0.72 424	0.48 453	0.85 369	1.56 549	2.12 555	1.49 528	1.29 528	1.31 528	1.83 460	2.13 529	0.13 326	0.12 318	0.17 425	0.18 395	0.39 481	0.45 511

FADNet-RVC	0.61 391	1.26 527	2.12 370	0.33 285	0.26 314	0.59 284	0.29 312	0.86 379	0.62 316	0.45 216	0.50 258	0.62 347	0.46 364	1.73 439	0.55 368	0.17 419	0.20 447	0.17 425	0.18 395	0.59 524	0.28 432

S-Stereo	0.80 479	0.69 372	3.89 555	0.39 396	0.37 434	0.69 409	0.70 509	0.94 443	0.98 510	0.62 408	0.91 480	0.83 453	0.60 427	2.37 513	0.66 405	0.18 430	0.21 456	0.17 425	0.18 395	0.30 412	0.35 473

edge stereo	0.81 485	0.73 386	3.30 542	0.37 371	1.21 558	0.62 337	0.39 402	0.93 435	0.79 468	0.80 480	0.88 476	1.14 520	0.71 464	2.18 503	0.71 418	0.21 461	0.20 447	0.26 492	0.18 395	0.38 472	0.26 418

RTS	1.21 525	1.31 531	6.39 574	0.52 480	0.51 495	1.61 540	0.79 519	1.03 511	1.37 540	1.13 519	1.30 520	1.10 516	0.85 490	2.65 539	2.08 525	0.21 461	0.24 473	0.18 445	0.18 395	0.43 497	0.32 460

RTSA	1.21 525	1.31 531	6.39 574	0.52 480	0.51 495	1.61 540	0.79 519	1.03 511	1.37 540	1.13 519	1.30 520	1.10 516	0.85 490	2.65 539	2.08 525	0.21 461	0.24 473	0.18 445	0.18 395	0.43 497	0.32 460

PS-NSSS	0.63 402	1.00 486	1.81 258	0.30 208	0.31 374	0.63 354	0.34 368	0.98 473	0.69 384	0.54 307	0.74 446	0.51 289	0.41 312	2.43 524	0.48 339	0.24 485	0.17 414	0.27 493	0.18 395	0.27 390	0.21 350

LALA_ROB	0.60 383	0.76 392	1.69 187	0.36 350	0.29 346	0.79 461	0.55 471	0.94 443	0.77 458	0.81 485	0.67 405	0.94 486	0.49 388	0.99 341	0.73 425	0.21 461	0.15 379	0.20 459	0.18 395	0.23 334	0.21 350

coex-ft	5.95 579	1.67 551	60.57 602	0.34 316	0.30 357	0.77 452	0.69 506	0.74 265	4.41 572	19.22 593	2.15 545	1.62 541	7.97 581	1.81 458	8.96 581	0.44 521	2.08 577	0.18 445	0.19 415	0.38 472	4.62 583

UDGNet	0.44 219	1.02 493	1.74 205	0.35 332	0.19 186	0.58 267	0.23 171	0.49 99	0.66 364	0.41 190	0.38 169	0.34 175	0.29 216	0.53 238	0.30 213	0.24 485	0.10 245	0.37 519	0.19 415	0.27 390	0.15 245

APVNet	0.70 438	0.67 366	2.71 483	0.38 386	0.36 423	0.85 480	0.43 421	0.91 418	0.68 375	0.55 325	0.69 422	0.75 426	0.55 408	2.31 510	0.78 433	0.17 419	0.17 414	0.24 484	0.19 415	0.33 435	0.23 387

FADNet-RVC-Resample	0.67 423	1.16 517	3.16 532	0.37 371	0.29 346	0.62 337	0.38 397	0.86 379	0.63 328	0.51 276	0.50 258	0.57 325	0.45 351	1.57 414	0.49 344	0.24 485	0.32 509	0.23 477	0.19 415	0.27 390	0.62 531

FADNet	0.64 406	1.22 521	2.06 354	0.32 264	0.30 357	0.66 385	0.29 312	0.88 396	0.72 413	0.44 206	0.48 233	0.66 370	0.57 417	1.84 465	0.45 323	0.46 525	0.20 447	0.17 425	0.19 415	0.59 524	0.24 399

ADCRef	0.80 479	0.96 468	2.29 407	0.37 371	0.35 415	0.96 499	0.51 457	0.87 388	0.75 445	0.88 496	0.83 464	0.61 343	1.36 533	1.02 345	3.27 553	0.13 326	0.11 292	0.17 425	0.19 415	0.25 361	0.21 350

PSMNet_ROB	0.66 418	1.01 490	2.33 415	0.38 386	0.31 374	0.72 424	0.55 471	0.86 379	0.69 384	0.54 307	0.60 351	0.75 426	0.47 372	2.00 489	0.82 440	0.17 419	0.13 337	0.19 451	0.19 415	0.24 349	0.27 425

SGM-Forest	1.04 513	0.42 245	3.59 551	0.41 412	0.32 382	1.05 509	1.32 555	0.94 443	0.83 481	1.16 522	2.23 549	1.03 503	1.39 536	2.49 529	2.35 536	0.21 461	0.21 456	0.20 459	0.19 415	0.23 334	0.32 460
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.71 447	0.76 392	2.64 474	0.33 285	0.20 205	0.78 457	0.79 519	0.98 473	0.78 463	0.85 495	0.71 436	0.86 465	1.10 519	1.46 395	0.62 394	0.18 430	0.20 447	0.21 467	0.19 415	0.25 361	0.33 467
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	1.21 525	1.15 512	3.01 520	0.34 316	0.28 339	1.10 518	0.69 506	1.35 541	1.01 513	2.71 569	2.41 552	2.96 556	1.45 539	2.80 550	1.40 498	0.22 474	0.22 462	0.22 470	0.19 415	0.50 514	0.26 418
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
ISRNet	0.47 262	0.44 261	1.55 164	0.37 371	0.31 374	0.49 153	0.19 81	0.75 276	0.66 364	0.63 417	0.71 436	0.67 379	0.39 293	0.58 253	0.44 319	0.23 477	0.16 396	0.21 467	0.20 425	0.21 304	0.25 408

IGEV-Stereo+	0.29 81	0.29 124	0.86 51	0.25 90	0.34 403	0.30 15	0.14 20	0.32 5	0.53 224	0.18 16	0.12 8	0.18 57	0.19 77	0.49 219	0.17 14	0.09 88	0.08 133	0.08 49	0.20 425	0.46 507	0.59 529

Wz-Net-TNSev	0.91 497	1.73 557	3.08 524	0.36 350	0.31 374	1.00 505	0.71 510	1.06 517	0.97 507	0.71 457	0.72 441	1.09 514	0.87 494	2.42 522	1.59 506	0.20 455	0.20 447	0.16 408	0.20 425	0.44 505	0.35 473

STTStereo	0.51 314	0.69 372	2.14 377	0.36 350	0.30 357	0.61 317	0.32 356	0.77 300	0.60 281	0.60 388	0.54 298	0.67 379	0.43 339	0.86 330	0.42 304	0.16 405	0.15 379	0.17 425	0.20 425	0.16 206	0.15 245

RP	0.67 423	0.82 422	1.94 324	0.43 428	0.44 469	0.65 379	0.45 439	0.89 402	0.82 477	0.66 436	0.92 482	0.99 496	0.76 477	1.55 410	0.66 405	0.25 490	0.18 424	0.23 477	0.20 425	0.31 420	0.22 363

XQC	0.73 459	0.98 480	2.39 427	0.46 454	0.35 415	0.81 469	0.46 442	1.00 493	1.00 511	0.80 480	0.69 422	0.88 471	0.74 475	1.32 378	1.20 483	0.24 485	0.16 396	0.23 477	0.20 425	0.41 489	0.33 467

AIO_test	0.39 171	0.37 208	1.19 92	0.73 523	0.67 524	0.35 36	0.25 224	0.47 85	0.34 24	0.34 154	0.22 40	0.33 169	0.17 32	1.31 377	0.19 27	0.11 243	0.15 379	0.08 49	0.21 431	0.15 170	0.23 387

testlalala_base	0.46 247	0.30 136	1.82 265	0.34 316	0.27 327	0.55 217	0.21 119	0.85 369	0.32 11	0.32 150	0.39 177	0.31 155	0.23 126	0.30 61	0.28 179	0.95 551	0.30 501	0.09 99	0.21 431	1.03 546	0.18 310

GrayStereo	0.66 418	0.19 7	1.76 217	0.90 537	0.23 268	0.62 337	1.42 563	0.62 202	0.60 281	0.72 460	0.78 455	0.56 319	3.07 566	0.60 265	0.26 161	0.09 88	0.08 133	0.10 148	0.21 431	0.11 89	0.18 310

aanetorigin	0.77 471	0.80 413	2.59 468	0.43 428	0.44 469	0.58 267	1.01 539	0.57 172	0.68 375	1.53 548	1.23 515	0.81 446	1.08 517	1.07 350	1.07 471	0.18 430	0.15 379	0.17 425	0.21 431	0.54 521	0.30 447

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 471	1.04 495	2.06 354	0.94 541	0.35 415	0.89 491	0.40 405	0.85 369	0.63 328	0.55 325	0.63 375	0.75 426	0.38 279	2.38 516	0.48 339	1.10 557	0.31 503	0.36 515	0.21 431	0.53 520	0.55 525

SHD	0.72 450	0.77 401	2.36 423	0.45 449	0.40 452	0.71 418	0.32 356	1.02 504	1.25 534	1.07 515	0.84 467	0.90 475	0.73 470	1.09 352	0.98 455	0.21 461	0.18 424	0.20 459	0.21 431	0.32 427	0.31 455

ADCL	0.99 506	0.79 411	2.43 436	0.39 396	0.32 382	1.50 536	1.90 567	0.92 427	0.97 507	1.26 536	1.27 517	1.00 498	1.42 538	1.14 362	3.31 554	0.17 419	0.14 354	0.22 470	0.21 431	0.30 412	0.22 363

WCMA_ROB	1.12 516	0.83 426	2.66 477	0.58 503	0.34 403	1.17 525	0.71 510	0.93 435	0.94 503	1.74 551	2.63 558	3.09 559	1.71 549	1.70 434	1.84 517	0.26 494	0.21 456	0.20 459	0.21 431	0.28 396	0.43 508

Reg-Stereo(zero)	0.46 247	0.17 1	2.10 366	0.24 72	0.34 403	0.51 170	0.42 414	0.50 107	0.54 236	0.37 165	0.46 215	0.54 303	0.60 427	0.43 163	1.10 473	0.08 45	0.09 203	0.08 49	0.22 439	0.12 100	0.22 363

rvit_105_1	0.44 219	0.54 306	1.46 144	0.36 350	0.24 281	0.51 170	0.45 439	0.75 276	0.74 432	0.45 216	0.44 203	0.44 240	0.36 258	0.62 268	0.38 277	0.20 455	0.18 424	0.18 445	0.22 439	0.18 254	0.18 310

model_zeroshot	0.44 219	0.68 368	1.97 341	0.28 161	0.18 151	0.69 409	0.21 119	0.63 208	0.40 95	1.00 510	0.34 146	0.42 225	0.20 87	0.69 296	0.24 133	0.10 181	0.22 462	0.10 148	0.22 439	0.12 100	0.10 100

GCAP-BAT	0.43 209	0.31 150	1.82 265	0.25 90	0.26 314	0.65 379	0.23 171	0.48 93	0.37 62	0.67 440	0.82 463	0.44 240	0.24 137	0.48 209	0.87 445	0.09 88	0.13 337	0.09 99	0.22 439	0.08 21	0.09 69

cross-raft	0.40 177	0.27 93	2.22 394	0.30 208	0.17 114	0.49 153	0.35 376	0.71 245	0.39 82	0.43 200	0.45 207	0.64 359	0.25 155	0.32 82	0.25 152	0.08 45	0.08 133	0.09 99	0.23 443	0.11 89	0.14 212

ADCS	1.05 514	1.36 539	2.98 518	0.42 423	0.36 423	0.96 499	0.81 523	1.06 517	1.12 526	1.25 532	0.97 492	1.08 512	0.90 499	1.25 375	4.86 570	0.21 461	0.21 456	0.22 470	0.23 443	0.36 457	0.38 491

testlalala	0.36 141	0.30 136	1.77 226	0.28 161	0.33 395	0.60 296	0.22 140	0.55 162	0.51 198	0.55 325	0.35 151	0.31 155	0.20 87	0.26 22	0.22 90	0.10 181	0.13 337	0.09 99	0.24 445	0.08 21	0.07 7

AnyNet_C01	1.14 518	1.49 543	4.23 563	0.54 489	0.53 498	1.51 537	1.37 557	1.04 515	1.07 521	1.17 527	1.33 523	1.15 521	1.08 517	1.61 424	2.74 543	0.25 490	0.22 462	0.28 497	0.24 445	0.48 509	0.40 501

AnyNet_C32	1.00 509	1.33 536	2.53 455	0.49 469	0.54 500	1.15 523	1.14 547	0.91 418	0.89 496	1.11 518	0.95 489	0.87 467	0.93 501	1.50 404	4.07 563	0.21 461	0.20 447	0.25 489	0.24 445	0.38 472	0.33 467

STTRV1_RVC	0.80 479	0.55 315	2.89 507	0.42 423	0.49 488	0.79 461	0.44 432	1.15 531	0.82 477	0.62 408	0.89 478	0.72 410	0.63 444	2.69 543	0.64 401	0.48 526	0.64 544	0.27 493	0.24 445	0.35 452	0.27 425

GANetREF_RVC	0.75 464	1.15 512	2.46 441	0.47 459	0.26 314	0.83 474	0.61 490	0.97 469	0.89 496	0.62 408	0.61 358	0.72 410	0.59 424	2.42 522	0.55 368	0.32 510	0.25 486	0.36 515	0.24 445	0.39 481	0.31 455
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
NaN_ROB	1.14 518	0.94 458	2.96 514	0.53 486	0.56 505	1.13 521	0.99 534	0.98 473	1.00 511	1.09 517	0.87 474	0.77 432	1.06 516	5.90 576	2.72 542	0.16 405	0.23 470	0.16 408	0.24 445	0.22 321	0.36 481

CSAN	1.25 529	1.12 504	3.04 521	0.51 476	0.37 434	1.06 510	1.15 548	1.22 534	1.08 522	1.17 527	1.91 539	1.04 506	1.31 528	5.96 577	2.43 538	0.26 494	0.22 462	0.24 484	0.24 445	0.31 420	0.30 447

PDISCO_ROB	0.75 464	1.06 497	2.11 367	0.64 515	0.59 512	1.13 521	0.43 421	1.14 528	1.05 517	0.64 427	0.71 436	0.96 489	0.61 436	1.21 367	0.76 429	0.37 518	0.18 424	0.27 493	0.24 445	0.56 523	0.32 460

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 71	0.28 114	1.09 81	0.33 285	0.15 58	0.30 15	0.16 50	0.58 178	0.42 116	0.19 20	0.19 19	0.17 45	0.26 169	0.38 138	0.37 270	0.09 88	0.08 133	0.08 49	0.25 453	0.10 70	0.06 1

HBP-ISP	0.76 467	1.30 530	3.19 536	0.35 332	0.26 314	0.85 480	0.54 468	1.03 511	0.72 413	0.80 480	0.69 422	0.68 386	0.83 486	2.04 491	0.44 319	0.23 477	0.24 473	0.29 504	0.25 453	0.28 396	0.24 399

Nwc_Net	0.68 430	0.83 426	2.53 455	0.41 412	0.39 443	0.77 452	0.38 397	1.01 501	0.70 393	0.60 388	0.99 495	0.98 493	0.68 458	1.41 388	0.63 396	0.23 477	0.15 379	0.23 477	0.25 453	0.23 334	0.18 310

SAMSARA	0.91 497	0.97 476	2.22 394	0.80 530	0.58 510	1.32 528	1.31 554	1.01 501	0.94 503	1.36 539	0.87 474	1.38 533	0.90 499	1.72 438	1.02 467	0.24 485	0.30 501	0.22 470	0.25 453	0.36 457	0.35 473

NCCL2	0.65 414	0.94 458	1.96 336	0.43 428	0.30 357	0.71 418	0.68 504	0.84 363	0.65 349	0.70 453	0.60 351	0.86 465	0.54 403	1.56 411	0.57 380	0.20 455	0.16 396	0.67 538	0.25 453	0.22 321	0.24 399

CBMV_ROB	0.76 467	0.42 245	2.68 479	0.33 285	0.22 248	0.74 434	0.47 450	0.96 461	0.76 454	1.04 514	0.96 490	0.88 471	0.93 501	2.06 493	1.19 482	0.22 474	0.24 473	0.27 493	0.25 453	0.25 361	0.28 432

FBW_ROB	0.83 487	0.77 401	1.77 226	0.44 435	0.30 357	0.87 486	0.46 442	1.10 523	0.91 499	0.81 485	0.75 449	1.01 499	0.61 436	3.66 566	1.23 487	0.26 494	0.23 470	0.36 515	0.25 453	0.27 390	0.62 531

GREAT-IGEV	0.37 147	0.28 114	1.48 151	0.25 90	0.38 440	0.46 133	0.18 72	0.33 6	0.34 24	0.15 4	0.29 95	0.15 27	0.17 32	0.36 121	0.23 104	0.07 23	0.76 558	0.07 1	0.26 460	0.21 304	1.03 559

RGC	0.71 447	0.97 476	2.18 386	0.44 435	0.44 469	0.73 430	0.40 405	0.94 443	0.71 403	0.71 457	1.04 505	1.01 499	0.71 464	1.74 441	0.70 415	0.23 477	0.18 424	0.28 497	0.26 460	0.29 401	0.27 425

G-Net	0.99 506	0.64 351	2.76 493	0.57 501	0.67 524	2.03 558	0.72 513	0.76 289	0.67 373	1.14 521	2.56 555	1.30 531	1.02 511	1.48 403	1.74 513	0.25 490	0.24 473	0.24 484	0.26 460	0.37 465	0.31 455

PVD	0.90 496	0.85 432	2.15 378	0.53 486	0.50 490	0.99 502	0.56 476	1.15 531	1.64 550	1.41 544	1.41 527	1.11 518	1.13 521	1.35 381	1.31 490	0.26 494	0.28 496	0.28 497	0.26 460	0.37 465	0.49 518

NOSS_ROB	0.64 406	0.65 358	1.62 176	0.46 454	0.25 299	0.67 391	0.30 320	0.93 435	0.77 458	0.59 379	0.57 327	0.77 432	0.38 279	2.78 548	0.44 319	0.23 477	0.24 473	0.28 497	0.26 460	0.27 390	0.39 497

ccnet	0.71 447	0.41 238	1.59 169	0.40 405	0.45 477	1.06 510	0.55 471	0.98 473	0.71 403	0.88 496	0.97 492	0.82 451	0.88 497	1.68 431	0.94 450	0.32 510	0.26 488	0.32 509	0.27 465	0.34 442	0.30 447

EDNetEfficient	1.27 530	0.70 375	4.05 560	0.64 515	0.98 545	0.94 497	1.40 560	0.85 369	1.75 554	2.34 564	1.33 523	1.05 508	2.21 557	1.58 418	4.15 564	0.15 384	0.19 436	0.14 363	0.27 465	0.38 472	0.32 460

SGM-ForestM	2.98 568	1.70 555	3.52 550	0.67 520	0.47 485	5.18 578	3.36 577	3.30 575	2.86 570	4.44 578	3.79 572	9.80 583	5.50 576	6.29 578	6.52 577	0.27 499	0.36 513	0.24 484	0.27 465	0.38 472	0.58 528

DeepPrunerF	0.86 491	0.86 435	2.91 512	0.45 449	0.50 490	0.64 365	0.48 453	1.14 528	2.64 567	0.63 417	0.61 358	0.65 363	0.62 441	2.21 505	1.31 490	0.23 477	0.19 436	0.30 505	0.28 468	0.36 457	0.25 408

PA-Net	0.84 489	1.00 486	3.49 548	0.63 514	0.40 452	0.70 416	0.52 460	0.86 379	0.84 483	0.52 284	0.59 336	0.70 403	0.54 403	2.35 512	2.23 532	0.17 419	0.27 494	0.19 451	0.28 468	0.22 321	0.36 481
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LSM	3.31 571	1.11 503	5.29 570	9.40 586	30.65 598	0.84 476	1.12 546	0.91 418	1.22 532	1.36 539	2.19 546	0.93 482	0.83 486	1.66 428	0.90 446	0.21 461	0.31 503	0.24 484	0.28 468	0.39 481	6.33 585

SCV	0.35 134	0.59 324	1.37 126	0.34 316	0.22 248	0.28 9	0.23 171	0.72 250	0.35 33	0.19 20	0.30 110	0.24 96	0.20 87	0.64 273	0.19 27	0.11 243	0.08 133	0.09 99	0.29 471	0.34 442	0.29 438

castereo++	0.28 71	0.43 250	0.93 63	0.28 161	0.17 114	0.53 196	0.21 119	0.55 162	0.45 145	0.17 11	0.26 73	0.32 163	0.17 32	0.33 94	0.16 4	0.09 88	0.08 133	0.09 99	0.29 471	0.13 130	0.06 1

PSMNet-RUCA	0.58 369	0.82 422	1.89 298	0.59 507	0.56 505	0.64 365	0.36 383	0.84 363	0.69 384	0.51 276	0.68 413	0.53 297	0.43 339	0.56 249	0.43 313	0.34 514	0.18 424	0.44 526	0.29 471	0.48 509	0.30 447

testlalala2	0.44 219	0.28 114	2.59 468	0.64 515	0.56 505	0.57 250	0.20 100	0.78 315	0.52 205	0.40 181	0.39 177	0.45 249	0.21 99	0.27 27	0.22 90	0.09 88	0.10 245	0.08 49	0.29 471	0.12 100	0.10 100

rrr	0.46 247	0.34 187	3.08 524	0.27 136	0.16 85	0.45 113	0.28 288	1.09 522	0.51 198	0.24 85	0.21 28	0.26 120	0.25 155	0.64 273	0.52 357	0.09 88	0.07 56	0.10 148	0.29 471	0.16 206	0.25 408

SQANet	0.80 479	1.58 545	2.53 455	0.76 526	0.83 536	0.76 444	0.36 383	0.83 352	0.64 336	0.63 417	0.69 422	0.73 414	0.51 393	1.21 367	0.53 361	0.77 546	0.29 497	0.59 534	0.29 471	0.86 543	0.61 530

anonymousa	0.48 268	0.46 272	2.44 438	0.29 191	0.34 403	0.61 317	0.25 224	0.66 219	0.54 236	0.53 294	0.77 454	0.73 414	0.46 364	0.33 94	0.31 225	0.10 181	0.09 203	0.12 268	0.29 471	0.10 70	0.19 326

Sa-1000	0.51 314	0.72 381	1.90 303	0.31 235	0.60 517	0.60 296	0.31 333	0.94 443	0.71 403	0.52 284	0.83 464	0.42 225	0.33 242	0.68 290	0.28 179	0.10 181	0.09 203	0.13 327	0.29 471	0.29 401	0.10 100

CC-Net-ROB	0.85 490	1.15 512	2.13 372	0.88 536	0.38 440	0.88 490	0.44 432	1.06 517	0.79 468	0.58 365	0.69 422	0.65 363	0.50 391	2.74 547	0.51 354	0.93 549	0.39 523	0.87 544	0.29 471	0.54 521	0.54 522

SCV_C0	0.33 115	0.43 250	1.42 138	0.25 90	0.16 85	0.35 36	0.20 100	0.68 232	0.44 130	0.24 85	0.27 77	0.29 147	0.20 87	0.58 253	0.18 15	0.09 88	0.08 133	0.08 49	0.30 480	0.26 381	0.17 290

FC-DCNN v2	1.54 547	0.58 322	2.80 499	0.44 435	0.39 443	2.05 559	0.66 498	1.90 560	1.84 558	2.79 571	2.97 565	4.41 570	3.07 566	2.65 539	2.30 535	0.29 504	0.26 488	0.31 506	0.30 480	0.32 427	0.38 491

raft_robust	0.55 350	0.84 428	1.73 201	0.28 161	0.54 500	0.53 196	0.25 224	0.88 396	0.75 445	0.48 244	0.46 215	0.76 430	0.75 476	1.46 395	0.27 169	0.09 88	0.10 245	0.10 148	0.30 480	0.26 381	0.16 272

CREStereo++_RVC	0.33 115	0.29 124	1.74 205	0.24 72	0.16 85	0.54 204	0.15 35	0.40 26	0.55 243	0.37 165	0.51 262	0.24 96	0.19 77	0.27 27	0.26 161	0.09 88	0.06 21	0.08 49	0.30 480	0.08 21	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
FCDSN-DC	1.29 531	0.54 306	2.50 452	0.47 459	0.41 459	1.12 519	0.60 486	1.10 523	1.27 536	2.23 561	2.87 561	3.67 563	3.12 568	2.39 519	1.69 510	0.30 507	0.26 488	0.31 506	0.30 480	0.35 452	0.38 491
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.49 545	0.59 324	2.88 504	0.44 435	0.39 443	1.97 556	0.66 498	1.67 554	1.70 552	2.72 570	2.89 562	4.22 566	2.97 565	2.55 534	2.19 530	0.29 504	0.26 488	0.31 506	0.30 480	0.32 427	0.39 497

castereo	0.30 91	0.44 261	0.81 46	0.24 72	0.29 346	0.41 73	0.27 271	0.72 250	0.45 145	0.22 46	0.30 110	0.24 96	0.31 232	0.25 12	0.21 70	0.09 88	0.07 56	0.08 49	0.31 486	0.12 100	0.09 69

gcap-zeroshot	0.41 184	0.62 336	1.78 231	0.31 235	0.32 382	0.69 409	0.21 119	0.74 265	0.52 205	0.43 200	0.35 151	0.62 347	0.24 137	0.41 152	0.24 133	0.09 88	0.16 396	0.09 99	0.31 486	0.08 21	0.09 69

DispNO	0.67 423	0.98 480	2.58 466	0.31 235	0.27 327	0.59 284	0.29 312	0.83 352	0.68 375	0.53 294	0.79 458	0.83 453	0.47 372	2.46 526	0.68 411	0.12 296	0.10 245	0.19 451	0.31 486	0.16 206	0.17 290

Gwc-CoAtRS	0.38 156	0.33 171	1.92 312	0.27 136	0.41 459	0.48 146	0.19 81	0.59 186	0.46 154	0.43 200	0.39 177	0.57 325	0.26 169	0.32 82	0.26 161	0.09 88	0.09 203	0.09 99	0.31 486	0.11 89	0.09 69

NCC-stereo	0.79 477	0.94 458	2.42 432	0.59 507	0.45 477	1.90 551	0.46 442	0.99 485	0.72 413	0.64 427	0.84 467	0.91 477	0.73 470	1.80 455	1.00 461	0.27 499	0.19 436	0.23 477	0.31 486	0.24 349	0.22 363

Abc-Net	0.79 477	0.94 458	2.42 432	0.59 507	0.45 477	1.90 551	0.46 442	0.99 485	0.72 413	0.64 427	0.84 467	0.91 477	0.73 470	1.80 455	1.00 461	0.27 499	0.19 436	0.23 477	0.31 486	0.24 349	0.22 363
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MSKI-zero shot	0.46 247	0.38 218	2.47 445	0.27 136	0.43 468	0.56 232	0.20 100	0.77 300	0.43 126	0.60 388	0.51 262	0.44 240	0.17 32	0.68 290	0.21 70	0.09 88	0.29 497	0.09 99	0.32 492	0.14 153	0.10 100

DCRE	0.50 297	0.63 347	2.13 372	0.30 208	0.23 268	0.45 113	0.24 204	0.59 186	0.53 224	0.50 263	2.10 543	0.42 225	0.26 169	0.35 112	0.23 104	0.09 88	0.14 354	0.10 148	0.32 492	0.16 206	0.15 245

SA	0.50 297	0.75 391	1.95 327	0.31 235	0.61 519	0.57 250	0.31 333	0.91 418	0.73 428	0.42 195	0.62 363	0.38 192	0.47 372	0.68 290	0.29 195	0.09 88	0.09 203	0.13 327	0.32 492	0.30 412	0.10 100

MIPNet	0.83 487	0.81 418	2.40 429	0.61 512	0.18 151	1.48 534	1.39 559	1.60 552	0.74 432	1.94 553	0.85 471	0.73 414	1.68 547	0.87 333	0.31 225	0.09 88	0.08 133	0.11 213	0.32 492	0.25 361	0.12 161

XX-Stereo	0.55 350	0.54 306	3.50 549	0.48 467	0.39 443	0.54 204	0.17 58	0.89 402	0.40 95	0.44 206	0.65 400	0.85 461	0.19 77	0.77 317	0.21 70	0.10 181	0.14 354	0.10 148	0.32 492	0.17 228	0.14 212

ADCMid	0.96 505	1.32 534	2.74 491	0.38 386	0.35 415	0.99 502	0.58 482	0.94 443	0.86 486	1.23 531	1.01 498	1.01 499	1.00 509	1.05 349	3.97 561	0.21 461	0.19 436	0.42 524	0.32 492	0.40 486	0.29 438

MSMD_ROB	1.34 534	0.96 468	2.38 425	0.39 396	0.32 382	1.96 554	0.62 494	0.91 418	1.43 542	2.94 573	2.60 556	4.77 572	1.95 553	2.43 524	1.33 492	0.29 504	0.26 488	0.32 509	0.32 492	0.30 412	0.30 447

RSM	0.28 71	0.26 87	0.97 70	0.25 90	0.24 281	0.37 47	0.21 119	0.49 99	0.44 130	0.21 35	0.27 77	0.28 140	0.17 32	0.38 138	0.20 49	0.07 23	0.07 56	0.09 99	0.34 499	0.21 304	0.16 272

MADNet+	1.36 536	1.93 568	5.95 572	0.81 533	0.59 512	1.57 539	1.09 543	1.39 545	1.22 532	0.84 492	1.01 498	1.25 527	1.12 520	3.19 558	2.36 537	0.45 523	0.47 532	0.38 521	0.34 499	0.59 524	0.57 526

ELAS_RVC	1.37 538	0.78 409	3.21 538	0.55 496	0.50 490	1.49 535	2.48 573	1.48 547	1.71 553	2.13 558	2.09 542	2.07 547	2.56 561	1.90 477	2.02 522	0.35 515	0.36 513	0.37 519	0.34 499	0.49 512	0.47 514
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LG-Stereo_Zeroshot	0.37 147	0.37 208	1.21 99	0.26 120	0.18 151	0.73 430	0.18 72	0.53 145	0.41 107	0.35 156	0.30 110	0.58 332	0.22 108	0.33 94	0.95 452	0.09 88	0.07 56	0.09 99	0.35 502	0.13 130	0.15 245

RSM++	0.27 63	0.26 87	0.87 53	0.28 161	0.13 20	0.39 60	0.20 100	0.45 68	0.45 145	0.20 27	0.24 57	0.24 96	0.17 32	0.36 121	0.20 49	0.08 45	0.07 56	0.09 99	0.35 502	0.26 381	0.18 310

IGEV_Zeroshot_test	0.53 333	0.33 171	2.91 512	0.32 264	0.18 151	0.54 204	0.21 119	0.72 250	0.42 116	0.81 485	0.51 262	0.71 407	0.41 312	0.48 209	1.13 477	0.09 88	0.15 379	0.10 148	0.35 502	0.19 275	0.09 69

Selective-RAFT	0.35 134	0.26 87	1.48 151	0.31 235	0.15 58	0.61 317	0.19 81	0.60 196	0.54 236	0.28 130	0.29 95	0.40 206	0.33 242	0.50 225	0.27 169	0.10 181	0.07 56	0.09 99	0.35 502	0.19 275	0.08 37

test-3	0.43 209	0.20 12	1.70 191	0.34 316	0.32 382	0.45 113	0.23 171	0.71 245	0.46 154	0.51 276	0.29 95	0.45 249	0.21 99	0.59 259	0.98 455	0.08 45	0.07 56	0.10 148	0.35 502	0.29 401	0.28 432

test_1	0.43 209	0.20 12	1.70 191	0.34 316	0.32 382	0.45 113	0.23 171	0.71 245	0.46 154	0.50 263	0.29 95	0.45 249	0.21 99	0.59 259	0.98 455	0.08 45	0.07 56	0.10 148	0.35 502	0.29 401	0.29 438

test_3	0.44 219	0.20 12	1.70 191	0.36 350	0.32 382	0.47 138	0.30 320	0.73 261	0.49 180	0.50 263	0.30 110	0.45 249	0.22 108	0.59 259	0.98 455	0.08 45	0.10 245	0.11 213	0.35 502	0.29 401	0.28 432

ELAS	1.39 539	0.79 411	2.86 502	0.53 486	0.50 490	2.81 569	2.20 570	1.61 553	1.50 546	2.28 563	2.35 550	1.82 543	2.13 555	1.73 439	2.22 531	0.35 515	0.37 515	0.35 513	0.35 502	0.49 512	0.47 514
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AEACV	0.33 115	0.24 67	1.44 141	0.28 161	0.35 415	0.47 138	0.21 119	0.43 49	0.28 4	0.26 117	0.25 66	0.22 75	0.38 279	0.30 61	0.18 15	0.09 88	0.35 511	0.09 99	0.36 510	0.23 334	0.25 408

iRaft-Stereo_20w	0.58 369	0.39 227	1.96 336	0.45 449	0.32 382	0.92 496	0.57 480	1.14 528	0.56 254	0.81 485	0.40 182	0.55 307	0.69 460	0.65 283	1.04 470	0.09 88	0.16 396	0.09 99	0.36 510	0.17 228	0.25 408

AnonymousM	0.37 147	0.44 261	1.50 157	0.25 90	0.15 58	0.52 189	0.23 171	0.60 196	0.42 116	0.42 195	0.32 129	0.30 152	0.25 155	0.34 106	0.23 104	0.11 243	0.09 203	0.71 540	0.36 510	0.12 100	0.07 7

AIO-Stereo	0.30 91	0.27 93	1.25 105	0.27 136	0.24 281	0.37 47	0.20 100	0.52 133	0.36 53	0.21 35	0.30 110	0.23 83	0.14 11	0.31 70	0.20 49	0.08 45	0.07 56	0.09 99	0.38 513	0.19 275	0.31 455

MoCha-V2	0.36 141	0.32 158	1.41 134	0.36 350	0.31 374	0.35 36	0.19 81	0.57 172	0.39 82	0.30 137	0.32 129	0.28 140	0.27 187	0.47 204	0.24 133	0.08 45	0.56 539	0.08 49	0.38 513	0.18 254	0.12 161

DLNR_Zeroshot_test	13.43 588	19.94 593	23.55 593	121.61 604	35.03 599	0.46 133	0.15 35	8.02 585	0.35 33	0.28 130	0.37 160	0.26 120	0.17 32	0.76 313	0.29 195	6.42 585	0.26 488	0.09 99	0.38 513	50.13 602	0.18 310

RAFT-Test	0.44 219	0.38 218	2.01 345	0.27 136	0.44 469	0.64 365	0.37 391	0.72 250	0.57 258	0.45 216	0.48 233	0.65 363	0.24 137	0.35 112	0.29 195	0.09 88	0.11 292	0.09 99	0.38 513	0.10 70	0.11 124

CFNet-RSSM	0.41 184	0.32 158	2.20 389	0.27 136	0.44 469	0.52 189	0.19 81	0.76 289	0.48 174	0.43 200	0.36 157	0.54 303	0.26 169	0.33 94	0.25 152	0.09 88	0.08 133	0.09 99	0.38 513	0.10 70	0.09 69

otaku	1.03 512	1.68 553	2.72 485	0.95 542	0.73 530	1.03 508	0.59 484	0.99 485	0.86 486	0.69 449	1.61 531	0.98 493	0.64 446	1.46 395	1.14 478	0.95 551	0.46 529	0.72 541	0.40 518	1.24 555	0.78 542

Ntro	1.00 509	1.68 553	2.80 499	0.95 542	0.85 537	1.06 510	0.53 464	0.98 473	0.90 498	0.62 408	0.76 451	0.93 482	0.66 453	1.66 428	0.98 455	0.99 554	0.45 527	0.75 542	0.40 518	1.19 551	0.75 539

test_xeample3	0.46 247	0.34 187	2.99 519	0.37 371	0.16 85	0.49 153	0.33 364	1.06 517	0.44 130	0.25 103	0.23 46	0.24 96	0.25 155	0.49 219	0.56 376	0.09 88	0.07 56	0.10 148	0.40 518	0.17 228	0.26 418

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 391	0.61 330	3.35 546	0.33 285	0.58 510	0.66 385	0.20 100	0.98 473	0.55 243	0.73 464	0.52 275	0.99 496	0.65 448	0.58 253	0.29 195	0.10 181	0.16 396	0.10 148	0.41 521	0.29 401	0.20 341

TRStereo	0.53 333	0.76 392	2.38 425	0.42 423	0.29 346	0.69 409	0.23 171	1.81 557	0.55 243	0.36 161	0.32 129	0.47 270	0.40 301	0.46 193	0.25 152	0.12 296	0.11 292	0.11 213	0.41 521	0.13 130	0.32 460

PASM	0.72 450	0.68 368	1.91 309	0.47 459	0.44 469	0.60 296	0.51 457	0.76 289	0.80 471	0.77 476	0.67 405	0.87 467	0.61 436	2.40 520	0.67 408	0.32 510	0.35 511	0.36 515	0.41 521	0.45 506	0.39 497

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 438	0.65 358	3.45 547	0.50 471	0.60 517	0.75 440	0.23 171	0.96 461	0.60 281	0.76 472	1.30 520	0.81 446	0.60 427	0.57 250	0.82 440	0.10 181	0.16 396	0.11 213	0.43 524	0.31 420	0.22 363

UGAM-zero	0.63 402	0.39 227	2.49 448	0.30 208	0.49 488	0.67 391	0.19 81	0.91 418	0.45 145	0.77 476	0.45 207	1.16 523	0.82 485	2.05 492	0.29 195	0.09 88	0.15 379	0.09 99	0.44 525	0.11 89	0.22 363

AE-Stereo	0.42 203	0.29 124	1.65 178	0.43 428	0.47 485	0.56 232	0.23 171	0.86 379	0.46 154	0.31 141	0.41 186	0.43 229	0.24 137	0.34 106	0.24 133	0.09 88	0.48 535	0.11 213	0.45 526	0.22 321	0.19 326

SGM_RVC	1.89 554	0.92 450	2.50 452	0.96 544	0.93 544	1.63 542	1.37 557	1.52 550	12.43 582	1.85 552	1.69 534	2.40 552	1.74 550	2.81 551	1.71 511	0.53 528	0.47 532	0.42 524	0.47 527	0.74 535	0.74 537
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PAM	0.70 438	0.35 196	2.72 485	0.56 498	0.62 521	1.08 517	0.53 464	0.85 369	0.44 130	0.93 504	0.92 482	1.24 526	0.68 458	0.64 273	1.01 465	0.10 181	0.19 436	0.10 148	0.48 528	0.14 153	0.38 491

ACVNet_1	1.33 533	1.91 566	4.03 559	1.09 549	0.88 539	1.19 526	0.66 498	1.24 536	1.17 529	0.94 505	0.96 490	3.09 559	1.04 513	2.37 513	1.11 476	1.04 555	0.48 535	1.03 554	0.48 528	1.12 548	0.83 544

PAM_32	0.70 438	0.35 196	2.73 490	0.54 489	0.61 519	1.07 515	0.43 421	0.84 363	0.49 180	0.90 500	0.91 480	1.23 525	0.77 480	0.65 283	1.10 473	0.10 181	0.19 436	0.10 148	0.49 530	0.15 170	0.38 491

JetBlue	1.78 551	1.63 547	3.92 556	0.73 523	1.21 558	4.38 576	3.35 576	1.59 551	1.20 531	1.26 536	1.52 530	2.37 551	1.88 552	3.23 559	3.00 546	0.53 528	0.47 532	0.48 529	0.49 530	1.29 557	0.97 552

EAI-Stereo	0.78 475	0.25 72	1.67 184	0.54 489	0.59 512	1.95 553	2.05 569	1.11 527	0.64 336	0.95 507	1.49 528	0.50 286	0.67 455	0.59 259	1.44 500	0.09 88	0.19 436	0.09 99	0.49 530	0.13 130	0.22 363

RAFT+CT+SA	0.50 297	0.86 435	1.82 265	0.37 371	0.75 531	0.54 204	0.34 368	0.77 300	0.63 328	0.38 173	0.55 308	0.34 175	0.29 216	0.68 290	0.27 169	0.09 88	0.07 56	0.11 213	0.51 533	0.29 401	0.41 506

UDG	0.77 471	1.23 522	2.15 378	0.67 520	0.59 512	0.78 457	0.38 397	0.90 408	0.70 393	0.61 397	0.69 422	1.01 499	0.67 455	1.02 345	0.73 425	0.45 523	0.34 510	0.87 544	0.51 533	0.67 531	0.46 513

DDUNet	0.77 471	1.12 504	1.88 291	0.76 526	0.69 527	0.84 476	0.43 421	0.85 369	0.65 349	0.67 440	0.75 449	0.91 477	0.52 398	1.03 347	0.57 380	0.54 530	0.37 515	0.95 550	0.52 535	0.71 534	0.57 526

ACVNet_2	1.42 542	1.81 559	3.23 540	1.08 548	0.92 543	1.32 528	0.85 524	1.49 548	1.69 551	1.19 530	1.73 535	2.13 548	1.03 512	2.50 530	1.40 498	0.91 548	0.53 537	1.00 552	0.55 536	2.11 571	0.85 545

ACVNet-4b	1.93 555	1.85 562	4.10 561	1.07 547	0.86 538	1.15 523	0.53 464	1.06 517	1.12 526	0.64 427	1.09 508	1.99 546	0.70 462	2.20 504	9.86 584	5.62 582	0.41 526	1.03 554	0.55 536	1.86 569	0.85 545

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 511	1.67 551	2.32 411	0.47 459	0.39 443	1.47 533	0.95 531	0.95 456	0.91 499	0.84 492	0.94 487	1.05 508	0.60 427	2.95 553	0.72 422	0.41 519	0.72 557	0.32 509	0.55 536	0.74 535	1.22 564

DualNet (step1)	0.59 377	0.62 336	1.93 315	0.27 136	0.22 248	0.68 403	0.31 333	0.93 435	0.66 364	0.57 347	0.51 262	0.55 307	0.45 351	1.11 356	0.38 277	0.61 534	0.14 354	0.87 544	0.56 539	0.25 361	0.23 387

test_sample9	0.94 501	0.62 336	1.93 315	0.27 136	0.22 248	0.68 403	0.31 333	0.93 435	0.66 364	0.57 347	0.51 262	0.55 307	0.45 351	1.91 478	2.55 540	0.61 534	4.16 581	0.87 544	0.56 539	0.25 361	0.23 387

test_sample8	1.12 516	0.62 336	1.93 315	0.27 136	0.22 248	0.68 403	0.31 333	0.95 456	0.61 298	1.18 529	0.56 319	2.53 553	1.31 528	1.91 478	2.55 540	0.61 534	4.16 581	0.87 544	0.56 539	0.25 361	0.23 387

RainbowNet	1.15 520	1.78 558	2.72 485	1.12 552	0.91 542	1.06 510	0.76 517	1.16 533	1.13 528	0.75 469	0.97 492	1.09 514	0.80 482	1.60 421	1.21 485	1.17 559	1.26 569	1.01 553	0.57 542	1.13 549	0.88 550

SPS-STEREO	1.07 515	1.13 507	2.88 504	0.65 518	0.69 527	0.99 502	0.68 504	1.05 516	0.87 489	1.36 539	1.23 515	1.46 536	0.94 504	1.87 468	1.72 512	0.66 538	0.61 542	0.58 532	0.57 542	0.65 529	0.77 541
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Consistency-Raft	0.88 494	0.93 456	3.23 540	0.99 545	0.64 522	0.77 452	0.55 471	0.98 473	0.97 507	0.61 397	1.03 502	0.65 363	1.05 514	0.79 322	1.38 495	0.44 521	0.46 529	0.51 530	0.58 544	0.65 529	0.47 514

PWCK	1.49 545	1.90 565	3.22 539	1.09 549	0.54 500	1.71 546	1.73 565	1.49 548	1.53 547	1.44 546	1.80 536	1.82 543	1.30 527	3.34 561	1.76 514	1.07 556	0.56 539	0.97 551	0.58 544	1.38 561	0.65 534

MFMNet_re	0.92 499	1.28 528	2.53 455	0.82 534	0.76 534	0.90 492	0.75 515	0.98 473	1.04 516	1.03 512	1.05 506	0.84 458	0.94 504	0.83 325	0.72 422	0.68 539	0.60 541	0.63 536	0.60 546	0.77 539	0.74 537

NVStereoNet_ROB	1.16 522	0.95 465	2.54 461	0.58 503	0.55 503	0.78 457	0.63 496	1.00 493	1.08 522	1.03 512	4.07 573	1.48 537	1.22 523	2.88 552	1.27 489	0.50 527	0.46 529	0.54 531	0.62 547	0.50 514	0.63 533
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	1.83 553	1.43 540	3.81 553	0.87 535	1.01 548	2.38 566	2.53 574	1.36 542	1.75 554	2.92 572	3.22 568	2.65 554	2.93 563	2.22 508	3.10 550	0.72 541	0.69 553	0.63 536	0.62 547	0.77 539	0.98 553

DispFullNet	1.67 550	2.10 571	5.22 568	1.53 562	8.90 579	0.86 482	0.31 333	0.96 461	0.96 506	1.37 542	1.01 498	1.13 519	1.98 554	1.51 405	0.91 447	0.54 530	0.31 503	1.18 556	0.63 549	1.13 549	0.80 543

GCST	0.72 450	1.10 502	2.15 378	1.11 551	0.59 512	0.62 337	0.19 81	0.75 276	0.53 224	0.56 336	0.63 375	0.47 270	0.31 232	1.11 356	0.33 246	0.75 544	0.45 527	0.84 543	0.64 550	0.69 532	0.54 522

IMH-64-1	1.39 539	1.64 549	1.86 284	1.36 557	1.11 554	1.39 531	1.19 550	1.76 555	1.45 544	1.16 522	2.21 547	1.53 538	1.38 534	1.98 485	1.52 503	1.29 561	0.67 547	1.27 560	0.69 551	1.29 557	0.98 553

IMH-64	1.39 539	1.64 549	1.86 284	1.36 557	1.11 554	1.39 531	1.19 550	1.76 555	1.45 544	1.16 522	2.21 547	1.53 538	1.38 534	1.98 485	1.52 503	1.29 561	0.67 547	1.27 560	0.69 551	1.29 557	0.98 553

IMH	2.02 557	2.15 576	2.69 482	1.68 563	1.12 556	1.66 545	0.92 530	2.10 563	1.92 559	1.32 538	2.66 559	2.21 550	1.69 548	5.78 575	1.68 509	5.54 581	0.96 565	1.31 562	0.71 553	1.32 560	0.99 558

WAO-7	1.48 544	1.63 547	2.49 448	0.93 540	0.75 531	1.72 547	1.10 544	1.84 559	1.96 560	1.43 545	2.54 554	1.97 545	1.61 546	3.06 555	2.08 525	0.69 540	0.66 546	0.94 549	0.74 554	0.80 541	0.69 536

Dean	1.79 552	1.83 560	3.92 556	1.29 556	1.07 553	1.55 538	1.00 537	1.95 562	2.33 562	1.47 547	4.19 574	4.26 569	1.33 531	2.21 505	1.48 502	1.14 558	0.68 551	1.18 556	0.74 554	1.24 555	0.98 553

MANE	2.90 567	1.14 508	2.96 514	1.03 546	1.01 548	5.01 577	2.45 572	5.36 580	6.88 579	3.58 576	4.76 577	5.99 576	4.99 573	4.23 570	4.61 569	0.56 533	0.67 547	0.44 526	0.78 556	0.51 516	1.03 559

TorneroNet-64	2.65 560	1.83 560	3.30 542	1.46 560	1.20 557	3.89 572	0.99 534	3.51 577	6.71 578	2.56 566	4.60 575	4.22 566	3.85 571	3.33 560	3.14 551	1.19 560	0.65 545	1.39 565	0.79 557	3.31 578	1.15 562

WAO-6	1.58 549	1.54 544	2.32 411	1.14 553	1.00 547	2.30 564	1.03 540	1.82 558	2.85 569	1.25 532	2.61 557	2.20 549	1.56 544	2.47 528	1.99 521	0.95 551	0.67 547	1.19 559	0.83 558	1.08 547	0.88 550

TorneroNet	5.50 577	1.92 567	3.16 532	1.47 561	1.25 560	14.07 585	1.06 542	4.90 578	20.99 599	10.17 582	16.48 591	11.88 587	6.93 578	3.34 561	4.20 565	1.30 563	0.69 553	1.45 567	0.86 559	2.61 575	1.20 563

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 534	1.70 555	2.50 452	0.56 498	0.40 452	2.15 562	0.99 534	1.24 536	1.26 535	1.02 511	1.10 509	1.29 528	0.88 497	3.10 557	1.08 472	1.66 569	0.83 561	0.68 539	0.88 560	1.57 562	1.80 576

WAO-8	2.80 564	2.14 574	2.89 507	1.91 570	1.04 551	3.98 573	0.96 532	3.26 573	6.17 575	2.15 559	3.37 569	3.31 561	2.41 559	11.84 585	2.03 523	2.05 573	1.86 573	1.54 568	0.92 561	1.22 552	0.87 548

Venus	2.80 564	2.14 574	2.89 507	1.91 570	1.04 551	3.98 573	0.96 532	3.26 573	6.17 575	2.15 559	3.37 569	3.31 561	2.41 559	11.84 585	2.03 523	2.05 573	1.86 573	1.54 568	0.92 561	1.22 552	0.87 548

ADCPNet	0.99 506	0.99 484	3.93 558	0.37 371	0.68 526	1.36 530	0.62 494	0.87 388	0.76 454	0.78 478	0.81 459	1.08 512	1.18 522	1.14 362	2.49 539	0.21 461	0.69 553	0.21 467	0.95 563	0.29 401	0.37 488

LE_ROB	4.43 575	1.35 538	9.38 579	2.79 578	3.93 576	2.43 567	3.46 578	2.68 568	11.19 581	11.66 586	4.73 576	5.26 574	10.46 584	4.50 573	9.49 582	0.82 547	0.69 553	1.34 563	0.98 564	0.75 537	0.76 540

FADNet_RVC	0.81 485	1.14 508	2.42 432	0.30 208	0.24 281	0.71 418	0.24 204	0.95 456	0.61 298	0.44 206	0.56 319	0.59 335	0.42 329	1.52 407	0.68 411	0.94 550	0.96 565	0.28 497	1.00 565	0.90 544	1.36 568

UNDER WATER	2.74 562	1.85 562	4.54 565	1.81 568	1.44 563	2.34 565	1.40 560	3.24 572	6.60 577	2.60 567	2.76 560	5.75 575	5.24 575	3.02 554	4.01 562	1.45 565	0.81 560	1.59 571	1.06 566	1.80 567	1.51 571

UNDER WATER-64	2.47 559	1.89 564	4.86 566	1.82 569	1.44 563	3.18 571	1.57 564	2.62 566	5.64 574	2.05 554	2.13 544	4.13 565	3.76 570	2.62 537	3.42 557	1.47 566	0.85 562	1.57 570	1.07 567	1.82 568	1.49 570

notaker	2.66 561	2.07 570	3.31 544	2.61 577	1.43 561	1.76 549	1.11 545	2.76 569	1.79 556	2.26 562	11.53 586	3.96 564	4.29 572	3.09 556	2.76 544	1.55 568	0.88 563	1.70 573	1.07 567	2.00 570	1.35 567

KSHMR	4.10 573	1.97 569	5.27 569	1.71 565	1.47 565	1.96 554	1.28 553	3.19 571	17.33 593	2.12 555	15.91 589	9.18 582	1.57 545	8.42 582	1.98 520	1.52 567	1.26 569	1.67 572	1.19 569	1.67 565	1.40 569

ktn	4.35 574	2.10 571	2.89 507	1.80 567	1.49 567	2.13 561	1.41 562	2.26 564	12.72 583	11.41 585	16.43 590	11.15 585	3.75 569	4.36 572	3.18 552	1.82 571	0.98 567	1.73 574	1.21 570	2.97 577	1.27 565

JetRed	3.29 570	4.93 581	10.17 580	1.45 559	1.72 570	7.44 580	5.05 581	3.06 570	2.12 561	2.41 565	2.39 551	2.99 557	2.37 558	3.51 564	6.44 576	1.32 564	1.90 575	1.37 564	1.23 571	2.21 572	1.76 574

anonymity	0.80 479	0.66 365	1.29 110	0.59 507	0.75 531	0.67 391	0.52 460	0.95 456	0.71 403	0.94 505	0.70 432	0.67 379	0.87 494	0.71 303	1.35 493	0.64 537	0.62 543	0.58 532	1.44 572	0.60 527	0.65 534

LVE	1.96 556	2.17 577	3.14 530	1.68 563	1.80 571	1.63 542	1.03 540	2.34 565	2.81 568	1.25 532	2.89 562	4.24 568	1.29 525	2.79 549	1.44 500	2.85 577	0.91 564	1.18 556	1.46 573	1.23 554	1.10 561

IGEV-RUCA	2.28 558	0.30 136	1.15 88	0.40 405	1.86 572	2.06 560	1.90 567	1.36 542	1.80 557	3.70 577	3.76 571	5.02 573	8.19 582	2.12 499	1.63 508	0.25 490	0.76 558	2.72 578	1.91 574	2.39 574	2.36 578

TCMNet-wrong-test	5.51 578	6.62 584	6.20 573	13.02 590	11.90 584	7.14 579	5.53 582	6.99 584	1.44 543	2.65 568	3.10 566	8.37 581	5.95 577	4.75 574	6.05 575	3.07 578	0.98 567	2.38 577	1.99 575	6.62 585	5.43 584

MFN_U_SF_RVC	1.55 548	2.39 578	3.16 532	0.65 518	0.41 459	1.12 519	0.46 442	1.23 535	1.33 537	1.61 549	1.20 513	1.43 535	0.98 508	1.76 444	1.97 519	1.90 572	1.80 571	1.98 575	2.15 576	1.63 563	1.77 575

PML	23.15 595	16.83 590	7.78 576	5.49 581	9.93 581	51.13 603	104.50 603	5.76 581	13.62 586	37.30 603	105.93 603	30.86 603	23.50 598	12.07 587	7.87 580	6.30 584	2.12 578	6.32 586	2.43 577	10.44 589	2.90 579

MADNet++	2.79 563	2.11 573	2.97 517	2.49 575	2.28 573	2.95 570	2.31 571	2.67 567	2.47 564	3.03 574	3.13 567	2.70 555	2.92 562	4.10 569	4.48 567	2.68 576	2.24 579	3.04 581	2.44 578	2.37 573	2.34 577

BEATNet-Init1	12.10 585	11.19 586	27.29 599	2.99 579	3.51 575	21.84 598	11.10 584	14.34 591	13.83 588	20.34 594	20.33 596	26.35 602	20.03 593	19.06 596	14.80 591	1.74 570	1.81 572	2.05 576	2.49 579	3.69 580	3.12 580

tt	4.93 576	0.27 93	4.20 562	2.29 574	1.58 568	10.20 583	16.97 588	9.42 586	5.02 573	1.67 550	1.28 518	4.68 571	5.03 574	3.37 563	5.92 574	6.16 583	9.47 590	2.82 579	3.18 580	3.60 579	1.53 572

USTest	8.10 581	7.17 585	8.96 578	9.25 585	9.05 580	15.27 586	23.78 590	9.96 587	9.47 580	5.94 581	6.75 578	7.80 580	7.48 580	8.83 584	11.21 586	2.21 575	3.56 580	2.86 580	3.20 581	5.02 583	4.16 581

Anonymous_2	0.74 462	0.32 158	1.65 178	0.33 285	0.30 357	0.67 391	0.32 356	0.69 235	0.46 154	0.48 244	0.41 186	0.84 458	0.58 421	0.51 228	0.40 296	0.32 510	0.38 517	1.43 566	3.69 582	0.80 541	0.27 425

DGSMNet	2.89 566	0.63 347	3.18 535	3.43 580	4.17 578	2.57 568	6.98 583	0.97 469	0.83 481	0.56 336	1.86 538	0.79 440	0.62 441	1.64 426	1.39 496	4.61 580	5.01 583	5.17 584	4.71 583	4.44 582	4.19 582

DPSM_ROB	12.34 586	11.21 588	12.51 583	12.91 588	12.80 586	19.84 595	28.28 597	14.38 592	14.28 589	10.58 583	11.26 582	12.03 588	11.85 588	13.15 591	15.34 592	7.11 586	8.31 587	6.50 587	7.35 584	8.84 587	8.31 589

DPSM	12.34 586	11.21 588	12.51 583	12.91 588	12.80 586	19.84 595	28.28 597	14.38 592	14.28 589	10.58 583	11.26 582	12.03 588	11.85 588	13.15 591	15.34 592	7.11 586	8.31 587	6.50 587	7.35 584	8.84 587	8.31 589

DGTPSM_ROB	8.89 583	5.62 582	12.25 582	5.92 582	11.32 582	8.54 581	24.18 591	6.40 582	13.49 584	5.15 579	11.46 584	6.19 578	10.92 585	7.00 579	13.72 587	4.47 579	7.65 584	3.92 582	7.45 586	4.38 581	7.87 587

DPSMNet_ROB	9.48 584	5.64 583	13.01 586	8.82 584	11.82 583	8.54 581	24.20 592	6.41 583	13.65 587	5.32 580	11.47 585	6.33 579	10.92 585	7.69 580	13.89 588	7.25 588	8.19 586	5.06 583	7.78 587	5.31 584	8.26 588

DPSimNet_ROB	17.97 591	20.20 597	24.98 595	17.62 591	15.92 589	21.53 597	21.00 589	13.70 589	15.61 591	23.89 599	14.69 588	22.87 596	24.58 602	12.70 590	14.56 589	18.48 593	12.91 592	20.21 593	12.05 588	17.76 590	14.17 592

U	3.37 572	0.17 1	0.91 59	0.26 120	13.79 588	19.19 592	0.15 35	0.41 33	0.31 7	0.17 11	0.18 16	0.27 131	0.15 21	0.21 2	0.16 4	0.09 88	0.06 21	17.88 592	12.81 589	0.10 70	0.08 37

HanzoNet	7.64 580	2.86 579	5.05 567	7.01 583	3.97 577	2.18 563	1.34 556	3.37 576	4.05 571	13.17 587	10.58 580	10.73 584	16.52 591	8.45 583	10.51 585	10.48 589	9.72 591	5.59 585	13.46 590	6.84 586	6.83 586

LSM0	26.58 599	22.63 601	25.88 597	30.13 599	52.21 603	39.94 602	56.74 600	28.97 601	28.72 601	21.14 596	22.26 598	24.43 600	23.88 599	26.54 602	30.87 602	14.32 592	16.55 593	13.12 591	14.71 591	17.92 593	20.60 597

CasAABBNet	24.81 597	22.53 599	24.83 594	26.08 597	25.74 595	39.86 600	57.06 602	28.87 600	28.83 602	21.16 597	22.54 599	24.22 598	23.89 600	26.38 600	30.87 602	14.25 590	16.71 594	13.09 589	14.81 592	17.78 591	16.71 593

Selective-RAFT-Error	24.87 598	22.59 600	25.14 596	26.13 598	25.82 596	39.93 601	57.03 601	28.97 601	28.95 603	21.21 598	22.65 600	24.25 599	23.98 601	26.43 601	30.83 601	14.27 591	16.71 594	13.10 590	14.82 593	17.82 592	16.76 594

ASD4	21.52 593	19.65 592	22.13 591	22.45 595	16.42 590	23.29 599	30.71 599	33.06 603	17.47 594	24.18 600	14.11 587	21.71 595	15.88 590	21.06 598	18.11 594	19.78 594	17.78 596	26.52 596	20.33 594	27.03 596	18.73 596

HaxPig	19.86 592	22.40 598	22.34 592	17.95 592	17.95 591	11.77 584	11.89 585	16.02 594	15.89 592	21.10 595	21.41 597	18.74 594	18.39 592	20.08 597	19.69 595	23.63 599	23.22 597	24.06 594	23.69 595	23.00 595	23.95 598

LRCNet_RVC	13.74 589	19.30 591	12.75 585	19.46 593	12.69 585	1.86 550	0.41 411	12.33 588	1.05 517	15.77 589	18.83 595	12.62 590	8.70 583	12.21 588	9.62 583	22.22 595	8.37 589	25.85 595	24.01 596	19.32 594	17.44 595

MEDIAN_ROB	23.96 596	27.05 602	26.39 598	22.16 594	22.13 593	16.12 588	13.97 586	20.24 595	20.05 595	25.50 601	25.31 601	22.96 597	22.63 597	24.39 599	23.24 599	28.20 600	27.23 601	28.62 597	27.75 597	27.50 597	27.76 599

AVERAGE_ROB	26.93 600	30.34 603	29.27 600	25.82 596	25.34 594	19.48 594	15.17 587	23.55 599	23.00 600	28.45 602	27.87 602	26.25 601	25.86 603	26.96 603	25.55 600	31.30 601	30.07 602	31.76 598	30.81 598	30.79 601	30.93 600

Anonymous_1	22.91 594	11.20 587	12.13 581	12.75 587	26.28 597	19.43 593	27.92 596	14.08 590	13.61 585	14.96 588	10.58 580	11.26 586	11.19 587	12.55 589	14.57 590	38.28 602	7.88 585	34.96 599	63.99 599	89.57 603	10.94 591

FADE	15.89 590	3.00 580	8.70 577	2.11 572	2.94 574	1.19 526	0.91 529	5.00 579	2.49 565	1.25 532	1.19 512	3.05 558	7.02 579	8.02 581	5.31 573	94.83 603	35.90 603	65.83 600	66.18 600	1.66 564	1.30 566

xxxxx1	28.96 601	20.11 594	14.07 588	49.74 600	39.15 600	18.98 589	26.64 593	21.94 596	20.21 596	16.45 590	17.48 592	18.36 591	21.56 594	16.21 593	20.88 596	23.07 596	26.55 598	66.40 601	78.70 601	30.27 598	32.51 601

tt_ll	28.96 601	20.11 594	14.07 588	49.74 600	39.15 600	18.98 589	26.64 593	21.94 596	20.21 596	16.45 590	17.48 592	18.36 591	21.56 594	16.21 593	20.88 596	23.07 596	26.55 598	66.40 601	78.70 601	30.27 598	32.51 601

ff	28.96 601	20.11 594	14.07 588	49.74 600	39.15 600	18.98 589	26.64 593	21.94 596	20.21 596	16.45 590	17.48 592	18.36 591	21.56 594	16.21 593	20.88 596	23.07 596	26.55 598	66.40 601	78.70 601	30.27 598	32.51 601

test_example2	115.39 604	123.23 604	94.57 603	115.52 603	123.55 604	101.63 604	114.33 604	53.41 604	99.48 604	134.90 604	135.05 604	85.83 604	85.11 604	111.32 604	106.15 604	152.55 604	205.26 604	99.78 604	114.96 604	140.96 604	110.20 604

ccccc	291.34 605	297.21 605	347.09 605	374.70 605	380.44 605	203.92 605	213.88 605	216.32 605	172.72 605	203.37 605	218.57 605	215.01 605	258.31 605	312.78 605	341.56 605	412.57 605	356.13 605	256.09 605	227.69 605	428.88 605	389.64 605

Low-res two-view benchmark