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

IGEV-Stereo++	0.21 1	0.15 7	0.27 10	0.37 64	0.19 13	0.22 5	0.18 2	0.42 10	0.35 28	0.22 2	0.28 12	0.24 3	0.18 2	0.27 2	0.22 1	0.12 4	0.09 3	0.12 2	0.10 16	0.12 11	0.10 3

U	0.45 194	0.16 16	0.32 24	0.40 145	0.71 422	3.55 456	0.20 3	0.41 7	0.38 48	0.26 6	0.23 3	0.24 3	0.22 14	0.26 1	0.22 1	0.15 93	0.09 3	0.88 432	0.13 71	0.13 28	0.11 15

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 300	3.08 468	2.43 443	0.31 7	0.18 8	0.29 52	0.20 3	0.37 2	0.32 15	0.28 10	0.24 6	0.18 1	0.18 2	0.31 5	0.22 1	1.09 444	0.08 1	0.17 109	0.16 149	0.14 63	0.97 446

IGEV-Stereo+	0.23 2	0.14 2	0.26 8	0.32 10	0.19 13	0.12 1	0.17 1	0.29 1	0.29 6	0.21 1	0.15 1	0.22 2	0.22 14	0.40 27	0.22 1	0.14 41	0.10 12	0.12 2	0.09 8	0.15 100	0.86 437

RSM	0.25 6	0.18 45	0.33 28	0.36 49	0.20 28	0.27 31	0.34 148	0.51 37	0.27 3	0.26 6	0.23 3	0.39 50	0.21 10	0.56 112	0.22 1	0.12 4	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.14 63	0.10 3

MoCha-V2	0.25 6	0.15 7	0.29 14	0.40 145	0.18 8	0.27 31	0.26 52	0.49 29	0.27 3	0.36 31	0.27 9	0.33 27	0.35 107	0.49 75	0.22 1	0.12 4	0.10 12	0.12 2	0.10 16	0.13 28	0.11 15

IGEVStereo-DCA	0.29 26	0.22 154	0.38 70	0.35 38	0.27 203	0.37 111	0.35 167	0.62 89	0.34 19	0.38 38	0.30 13	0.35 37	0.27 42	0.51 84	0.22 1	0.15 93	0.12 119	0.16 83	0.12 46	0.13 28	0.15 135

rrr	0.29 26	0.22 154	0.41 103	0.35 38	0.27 203	0.37 111	0.32 132	0.52 44	0.42 64	0.38 38	0.30 13	0.35 37	0.27 42	0.51 84	0.22 1	0.15 93	0.12 119	0.16 83	0.13 71	0.13 28	0.14 114

Selective-IGEV	0.24 3	0.18 45	0.35 43	0.35 38	0.19 13	0.27 31	0.25 44	0.55 54	0.23 1	0.27 8	0.25 7	0.34 30	0.19 5	0.58 141	0.22 1	0.12 4	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.12 11	0.10 3

AIO-Stereo	0.25 6	0.18 45	0.34 38	0.37 64	0.18 8	0.28 44	0.30 94	0.48 25	0.27 3	0.29 14	0.30 13	0.32 18	0.17 1	0.52 89	0.23 10	0.12 4	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.13 28	0.10 3

SPstereo	0.28 19	0.19 67	0.40 95	0.38 89	0.19 13	0.38 124	0.23 25	0.57 59	0.41 59	0.45 67	0.49 55	0.39 50	0.27 42	0.33 9	0.23 10	0.14 41	0.12 119	0.14 25	0.11 26	0.12 11	0.11 15

CES	0.28 19	0.14 2	0.23 1	0.30 5	0.70 421	0.37 111	0.27 62	0.48 25	0.46 81	0.34 25	0.48 52	0.27 7	0.22 14	0.39 24	0.23 10	0.13 17	0.11 69	0.12 2	0.08 1	0.13 28	0.17 195

test_xeample3	0.29 26	0.21 125	0.41 103	0.35 38	0.26 176	0.35 101	0.32 132	0.56 56	0.36 34	0.43 62	0.32 18	0.34 30	0.28 54	0.54 99	0.23 10	0.14 41	0.11 69	0.16 83	0.12 46	0.14 63	0.13 75

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 168	0.20 92	0.74 344	0.38 89	0.43 366	0.39 128	0.26 52	0.94 248	0.49 87	0.53 91	0.77 146	0.93 309	0.45 171	0.63 185	0.24 14	0.16 134	0.10 12	0.17 109	0.18 220	0.20 234	0.20 265

RSM++	0.25 6	0.18 45	0.34 38	0.36 49	0.20 28	0.28 44	0.30 94	0.51 37	0.32 15	0.25 5	0.22 2	0.37 45	0.21 10	0.50 79	0.24 14	0.12 4	0.10 12	0.14 25	0.12 46	0.14 63	0.10 3

CAS++	0.32 48	0.24 210	0.36 48	0.37 64	0.26 176	0.28 44	0.23 25	0.87 225	0.50 91	0.47 75	0.45 39	0.26 6	0.21 10	0.49 75	0.24 14	0.23 296	0.19 310	0.22 268	0.17 196	0.21 255	0.16 177
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.34 61	0.18 45	0.52 246	0.38 89	0.22 55	0.49 179	0.27 62	0.52 44	0.34 19	0.64 135	0.50 58	0.83 273	0.34 104	0.48 72	0.24 14	0.13 17	0.11 69	0.15 60	0.12 46	0.13 28	0.12 47

AEACV	0.27 14	0.17 28	0.31 19	0.34 17	0.45 377	0.26 21	0.28 72	0.37 2	0.32 15	0.30 17	0.46 44	0.31 16	0.37 124	0.36 14	0.24 14	0.14 41	0.10 12	0.15 60	0.12 46	0.13 28	0.11 15

Any-RAFT	0.35 75	0.16 16	0.30 17	0.34 17	0.21 40	0.52 189	0.22 14	0.88 230	0.73 175	0.53 91	0.73 128	0.64 181	0.28 54	0.46 58	0.24 14	0.15 93	0.10 12	0.13 15	0.10 16	0.13 28	0.12 47

PMTNet	0.32 48	0.16 16	0.24 4	0.29 3	0.18 8	0.45 167	0.22 14	0.56 56	0.63 131	0.46 72	0.54 77	0.39 50	0.34 104	0.48 72	0.24 14	0.75 432	0.10 12	0.12 2	0.08 1	0.12 11	0.11 15

UGAM-zero	0.46 201	0.19 67	0.62 285	0.37 64	0.23 89	0.34 93	0.21 8	1.15 331	0.39 54	0.66 155	0.61 98	1.70 415	0.91 366	0.75 265	0.25 21	0.14 41	0.11 69	0.15 60	0.12 46	0.13 28	0.13 75

WCG-NET	0.29 26	0.15 7	0.36 48	0.36 49	0.23 89	0.43 154	0.23 25	0.48 25	0.46 81	0.40 51	0.47 49	0.46 91	0.28 54	0.55 103	0.25 21	0.15 93	0.11 69	0.13 15	0.12 46	0.13 28	0.12 47

RAStereo	0.24 3	0.17 28	0.29 14	0.40 145	0.21 40	0.23 7	0.26 52	0.42 10	0.45 77	0.23 3	0.34 25	0.30 10	0.19 5	0.34 10	0.25 21	0.15 93	0.12 119	0.16 83	0.13 71	0.14 63	0.11 15

Pointernet	0.27 14	0.14 2	0.33 28	0.35 38	0.23 89	0.35 101	0.21 8	0.72 168	0.38 48	0.39 46	0.36 28	0.34 30	0.25 25	0.36 14	0.25 21	0.15 93	0.10 12	0.12 2	0.08 1	0.11 1	0.10 3

test_for_model	0.82 365	3.60 469	0.39 87	2.35 457	2.07 457	0.39 128	0.28 72	0.42 10	0.45 77	0.71 183	0.31 17	0.30 10	0.27 42	0.34 10	0.25 21	0.34 385	0.11 69	0.13 15	0.09 8	3.49 468	0.18 211

trnet	0.27 14	0.14 2	0.23 1	0.28 2	0.15 1	0.37 111	0.23 25	0.52 44	0.72 168	0.42 59	0.51 65	0.34 30	0.26 35	0.39 24	0.25 21	0.15 93	0.11 69	0.12 2	0.08 1	0.11 1	0.10 3

ACVNet-DCA	0.35 75	0.23 174	0.33 28	0.41 172	0.22 55	0.55 204	0.38 221	0.85 215	0.54 103	0.41 54	0.50 58	0.34 30	0.49 186	0.57 123	0.25 21	0.16 134	0.10 12	0.19 186	0.13 71	0.18 184	0.17 195

xx1	0.39 139	0.23 174	0.33 28	0.41 172	0.22 55	0.55 204	0.38 221	0.67 126	1.06 350	0.41 54	0.50 58	0.65 194	0.53 206	0.57 123	0.25 21	0.16 134	0.10 12	0.20 214	0.19 246	0.18 184	0.17 195

cc1	0.37 109	0.23 174	0.33 28	0.41 172	0.22 55	0.55 204	0.38 221	0.67 126	1.06 350	0.41 54	0.50 58	0.34 30	0.49 186	0.57 123	0.25 21	0.16 134	0.10 12	0.19 186	0.13 71	0.16 133	0.15 135

ff7	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.36 49	0.26 176	0.31 72	0.35 167	0.62 89	0.34 19	0.38 38	0.33 19	0.32 18	0.29 67	0.58 141	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.12 46	0.14 63	0.15 135

ffff	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.36 49	0.26 176	0.31 72	0.35 167	0.62 89	0.34 19	0.38 38	0.33 19	0.32 18	0.29 67	0.58 141	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.12 46	0.14 63	0.15 135

ffm	0.44 184	0.26 251	0.49 216	0.37 64	0.25 139	0.55 204	0.37 200	0.68 136	1.04 339	0.73 202	0.96 245	0.71 219	0.53 206	0.57 123	0.25 21	0.16 134	0.10 12	0.25 312	0.21 290	0.16 133	0.16 177

11t	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.36 49	0.26 176	0.31 72	0.35 167	0.62 89	0.34 19	0.38 38	0.33 19	0.32 18	0.29 67	0.58 141	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.12 46	0.14 63	0.15 135

tt1	0.36 93	0.24 210	0.32 24	0.41 172	0.22 55	0.54 199	0.38 221	0.68 136	1.04 339	0.41 54	0.46 44	0.35 37	0.45 171	0.57 123	0.25 21	0.16 134	0.10 12	0.19 186	0.13 71	0.16 133	0.16 177

MSKI-zero shot	0.32 48	0.17 28	0.34 38	0.39 116	0.21 40	0.32 82	0.22 14	0.61 83	0.43 66	0.52 88	0.64 104	0.61 166	0.20 8	0.74 261	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.10 16	0.12 11	0.12 47

testlalala	0.28 19	0.19 67	0.43 133	0.34 17	0.23 89	0.45 167	0.30 94	0.43 15	0.29 6	0.68 163	0.49 55	0.35 37	0.25 25	0.32 7	0.25 21	0.14 41	0.11 69	0.14 25	0.09 8	0.11 1	0.11 15

HH	0.35 75	0.20 92	0.47 186	0.40 145	0.25 139	0.33 86	0.31 115	0.76 189	0.38 48	0.43 62	0.57 88	0.79 261	0.44 166	0.71 244	0.25 21	0.15 93	0.11 69	0.15 60	0.14 96	0.14 63	0.12 47

HanStereo	0.35 75	0.20 92	0.47 186	0.40 145	0.25 139	0.33 86	0.31 115	0.76 189	0.38 48	0.43 62	0.57 88	0.79 261	0.44 166	0.71 244	0.25 21	0.15 93	0.11 69	0.15 60	0.14 96	0.14 63	0.12 47

anonymousdsp	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.37 64	0.25 139	0.30 60	0.35 167	0.63 95	0.35 28	0.39 46	0.33 19	0.33 27	0.28 54	0.59 156	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.12 46	0.14 63	0.15 135

MC-Stereo	0.28 19	0.17 28	0.32 24	0.38 89	0.20 28	0.26 21	0.26 52	0.49 29	0.37 44	0.37 34	0.61 98	0.41 63	0.31 83	0.55 103	0.25 21	0.13 17	0.09 3	0.14 25	0.12 46	0.12 11	0.11 15

ccc-4	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.36 49	0.26 176	0.31 72	0.35 167	0.62 89	0.34 19	0.38 38	0.33 19	0.32 18	0.29 67	0.58 141	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.12 46	0.14 63	0.15 135

IGEV-Stereo	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.37 64	0.25 139	0.30 60	0.35 167	0.63 95	0.35 28	0.39 46	0.33 19	0.33 27	0.28 54	0.59 156	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.12 46	0.14 63	0.15 135
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CREStereo	0.28 19	0.15 7	0.24 4	0.27 1	0.17 4	0.37 111	0.25 44	0.51 37	0.72 168	0.42 59	0.51 65	0.32 18	0.26 35	0.38 22	0.25 21	0.16 134	0.11 69	0.12 2	0.08 1	0.12 11	0.11 15
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
model_zeroshot	0.33 58	0.18 45	0.48 205	0.39 116	0.28 225	0.45 167	0.25 44	0.63 95	0.45 77	0.61 115	0.50 58	0.51 110	0.25 25	0.45 50	0.26 44	0.16 134	0.13 178	0.15 60	0.14 96	0.13 28	0.13 75

GCAP-BAT	0.30 39	0.21 125	0.42 123	0.33 14	0.27 203	0.26 21	0.27 62	0.45 20	0.30 9	0.60 109	0.64 104	0.45 84	0.23 18	0.56 112	0.26 44	0.15 93	0.12 119	0.15 60	0.10 16	0.12 11	0.11 15

WCG-NET（raft）	0.31 42	0.15 7	0.36 48	0.32 10	0.19 13	0.35 101	0.27 62	0.51 37	0.78 205	0.45 67	0.55 82	0.48 99	0.27 42	0.54 99	0.26 44	0.13 17	0.10 12	0.12 2	0.11 26	0.12 11	0.11 15

MGS-Stereo	0.28 19	0.19 67	0.40 95	0.36 49	0.23 89	0.37 111	0.30 94	0.39 4	0.44 70	0.31 18	0.51 65	0.40 57	0.24 22	0.43 40	0.26 44	0.15 93	0.12 119	0.15 60	0.13 71	0.14 63	0.13 75

CASnet	0.30 39	0.20 92	0.33 28	0.41 172	0.16 3	0.26 21	0.24 37	0.52 44	0.53 99	0.52 88	0.54 77	0.39 50	0.24 22	0.40 27	0.26 44	0.14 41	0.10 12	0.22 268	0.18 220	0.18 184	0.11 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EGLCR-Stereo	0.25 6	0.16 16	0.33 28	0.34 17	0.20 28	0.35 101	0.20 3	0.52 44	0.36 34	0.28 10	0.27 9	0.41 63	0.18 2	0.45 50	0.26 44	0.14 41	0.10 12	0.16 83	0.14 96	0.13 28	0.11 15

ProNet	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.35 38	0.24 113	0.32 82	0.43 276	0.57 59	0.37 44	0.33 24	0.30 13	0.32 18	0.28 54	0.57 123	0.26 44	0.13 17	0.11 69	0.16 83	0.13 71	0.13 28	0.13 75

RAFT_CTSACE	0.45 194	0.20 92	0.44 145	0.45 267	0.27 203	0.34 93	0.39 243	0.60 77	0.73 175	0.76 216	1.44 381	0.83 273	0.38 127	1.08 367	0.26 44	0.12 4	0.13 178	0.18 148	0.16 149	0.15 100	0.11 15

CroCo-Stereo	0.26 11	0.22 154	0.36 48	0.48 301	0.22 55	0.20 2	0.29 80	0.51 37	0.44 70	0.28 10	0.23 3	0.42 70	0.26 35	0.29 3	0.26 44	0.15 93	0.13 178	0.13 15	0.11 26	0.16 133	0.12 47
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
XX-Stereo	0.37 109	0.17 28	0.45 157	0.55 372	0.36 325	0.38 124	0.20 3	0.60 77	0.30 9	0.46 72	1.30 357	0.73 238	0.26 35	0.56 112	0.26 44	0.16 134	0.11 69	0.17 109	0.16 149	0.14 63	0.10 3

CFNet-RSSM	0.34 61	0.17 28	0.45 157	0.39 116	0.22 55	0.35 101	0.23 25	0.73 176	0.84 236	0.65 143	0.54 77	0.57 132	0.28 54	0.46 58	0.26 44	0.13 17	0.10 12	0.14 25	0.12 46	0.13 28	0.11 15

Gwc-CoAtRS	0.34 61	0.17 28	0.44 145	0.39 116	0.23 89	0.34 93	0.22 14	0.70 158	0.75 184	0.60 109	0.59 93	0.58 140	0.29 67	0.45 50	0.26 44	0.14 41	0.11 69	0.14 25	0.12 46	0.12 11	0.12 47

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 225	0.21 125	1.26 409	0.39 116	0.51 393	0.28 44	0.30 94	1.25 375	0.44 70	0.68 163	1.11 310	0.86 284	0.33 97	0.67 221	0.27 56	0.15 93	0.11 69	0.17 109	0.20 270	0.22 275	0.24 309

RAFT-Stereo-weight	0.32 48	0.18 45	0.33 28	0.39 116	0.22 55	0.26 21	0.29 80	0.67 126	0.80 215	0.53 91	0.51 65	0.58 140	0.20 8	0.47 65	0.27 56	0.13 17	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.13 28	0.11 15

MyStereo07	0.32 48	0.22 154	0.34 38	0.42 209	0.28 225	0.40 132	0.50 314	0.72 168	0.37 44	0.37 34	0.34 25	0.32 18	0.31 83	0.59 156	0.27 56	0.14 41	0.13 178	0.18 148	0.17 196	0.17 165	0.16 177

IGEV_Zeroshot_test	0.34 61	0.18 45	0.67 314	0.39 116	0.28 225	0.30 60	0.25 44	0.74 178	0.31 12	0.62 117	0.57 88	0.54 121	0.25 25	0.53 96	0.27 56	0.14 41	0.10 12	0.15 60	0.14 96	0.14 63	0.12 47

RAFT-Test	0.34 61	0.18 45	0.37 61	0.38 89	0.23 89	0.50 182	0.23 25	0.69 144	0.40 55	0.60 109	0.85 198	0.61 166	0.28 54	0.46 58	0.27 56	0.14 41	0.11 69	0.14 25	0.11 26	0.13 28	0.12 47

CAS	0.34 61	0.13 1	0.25 7	1.28 440	0.30 264	0.46 171	0.38 221	0.48 25	0.47 85	0.34 25	0.52 73	0.24 3	0.19 5	0.29 3	0.27 56	0.69 430	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 11	0.15 135

RCA-Stereo	0.35 75	0.17 28	0.34 38	0.38 89	0.22 55	0.31 72	0.34 148	0.68 136	1.24 385	0.45 67	0.65 107	0.47 95	0.43 157	0.38 22	0.27 56	0.13 17	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.11 1	0.11 15

iRaft-Stereo_20w	0.39 139	0.19 67	0.57 270	0.37 64	0.27 203	0.31 72	0.24 37	1.44 410	0.29 6	0.69 171	0.53 75	0.60 161	0.42 151	0.83 297	0.27 56	0.14 41	0.11 69	0.14 25	0.13 71	0.15 100	0.13 75

TRStereo	0.37 109	0.27 268	0.59 275	0.47 296	0.41 355	0.29 52	0.30 94	0.84 212	0.59 116	0.52 88	0.41 33	0.52 113	0.26 35	0.73 254	0.27 56	0.17 168	0.12 119	0.19 186	0.19 246	0.13 28	0.11 15

TANstereo	0.30 39	0.15 7	0.31 19	0.30 5	0.17 4	0.55 204	0.23 25	0.44 17	0.55 107	0.59 105	0.68 118	0.37 45	0.26 35	0.35 13	0.27 56	0.15 93	0.16 264	0.12 2	0.10 16	0.13 28	0.14 114

XX-TBD	0.32 48	0.53 392	0.26 8	0.51 345	0.20 28	0.37 111	0.24 37	0.40 6	0.73 175	0.54 95	0.69 119	0.31 16	0.25 25	0.32 7	0.27 56	0.16 134	0.10 12	0.12 2	0.09 8	0.13 28	0.11 15

EAI-Stereo	0.34 61	0.19 67	0.44 145	0.39 116	0.21 40	0.31 72	0.30 94	1.15 331	0.30 9	0.49 78	0.75 139	0.36 43	0.28 54	0.62 175	0.27 56	0.14 41	0.11 69	0.14 25	0.13 71	0.13 28	0.12 47

Occ-G	0.26 11	0.14 2	0.28 13	0.34 17	0.20 28	0.27 31	0.34 148	0.41 7	0.31 12	0.29 14	0.43 37	0.49 104	0.25 25	0.47 65	0.28 68	0.13 17	0.11 69	0.14 25	0.11 26	0.12 11	0.12 47

IGEV++	0.24 3	0.17 28	0.31 19	0.38 89	0.22 55	0.24 10	0.22 14	0.50 36	0.23 1	0.28 10	0.35 27	0.30 10	0.22 14	0.31 5	0.28 68	0.14 41	0.10 12	0.13 15	0.10 16	0.13 28	0.13 75

MaDis-Stereo	0.26 11	0.18 45	0.36 48	0.36 49	0.26 176	0.27 31	0.27 62	0.43 15	0.35 28	0.27 8	0.26 8	0.41 63	0.28 54	0.40 27	0.28 68	0.16 134	0.14 206	0.16 83	0.13 71	0.14 63	0.12 47

DLNR_Zeroshot_test	20.09 476	36.28 482	38.04 480	169.85 488	61.80 484	0.23 7	0.20 3	13.88 475	0.37 44	0.44 65	0.66 112	0.43 77	0.21 10	0.62 175	0.28 68	5.46 472	0.10 12	0.15 60	0.11 26	72.60 487	0.11 15

4D-IteraStereo	0.33 58	0.18 45	0.40 95	0.40 145	0.24 113	0.32 82	0.27 62	0.58 65	0.72 168	0.65 143	0.54 77	0.42 70	0.23 18	0.45 50	0.28 68	0.14 41	0.09 3	0.19 186	0.16 149	0.16 133	0.11 15

LoS_RVC	0.27 14	0.16 16	0.27 10	0.32 10	0.30 264	0.44 160	0.34 148	0.41 7	0.33 18	0.31 18	0.51 65	0.29 9	0.32 87	0.36 14	0.28 68	0.11 1	0.10 12	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.19 243

LoS	0.29 26	0.15 7	0.30 17	0.29 3	0.18 8	0.33 86	0.29 80	0.51 37	0.72 168	0.34 25	0.52 73	0.41 63	0.28 54	0.47 65	0.28 68	0.15 93	0.11 69	0.13 15	0.09 8	0.11 1	0.11 15
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_4	0.36 93	0.18 45	0.31 19	0.44 245	0.25 139	0.20 2	0.34 148	0.56 56	0.41 59	0.59 105	1.45 384	0.43 77	0.25 25	0.63 185	0.28 68	0.12 4	0.10 12	0.17 109	0.19 246	0.15 100	0.11 15

GMOStereo	0.37 109	0.19 67	0.38 70	0.43 228	0.24 113	0.37 111	0.38 221	0.52 44	0.62 120	0.87 282	0.84 189	0.64 181	0.35 107	0.37 18	0.28 68	0.13 17	0.11 69	0.20 214	0.18 220	0.15 100	0.11 15

error version	0.37 109	0.19 67	0.38 70	0.43 228	0.24 113	0.37 111	0.38 221	0.52 44	0.62 120	0.87 282	0.84 189	0.64 181	0.35 107	0.37 18	0.28 68	0.13 17	0.11 69	0.20 214	0.18 220	0.15 100	0.11 15

test-v	0.37 109	0.19 67	0.38 70	0.43 228	0.24 113	0.37 111	0.38 221	0.52 44	0.62 120	0.87 282	0.84 189	0.64 181	0.35 107	0.37 18	0.28 68	0.13 17	0.11 69	0.20 214	0.18 220	0.15 100	0.11 15

test-2	0.37 109	0.19 67	0.38 70	0.43 228	0.24 113	0.37 111	0.38 221	0.52 44	0.62 120	0.87 282	0.84 189	0.64 181	0.35 107	0.37 18	0.28 68	0.13 17	0.11 69	0.20 214	0.18 220	0.15 100	0.11 15

cross-raft	0.34 61	0.20 92	0.37 61	0.44 245	0.23 89	0.32 82	0.35 167	0.74 178	0.40 55	0.60 109	0.77 146	0.57 132	0.27 42	0.43 40	0.28 68	0.12 4	0.10 12	0.15 60	0.13 71	0.15 100	0.11 15

rvit_stereo_0081_aga	0.31 42	0.28 281	0.44 145	0.42 209	0.29 251	0.34 93	0.31 115	0.44 17	0.40 55	0.39 46	0.44 38	0.40 57	0.32 87	0.42 36	0.29 81	0.23 296	0.17 282	0.19 186	0.16 149	0.20 234	0.15 135

MyStereo06	0.38 124	0.21 125	0.61 282	0.41 172	0.28 225	0.41 145	0.50 314	0.95 255	0.35 28	0.62 117	0.54 77	0.76 252	0.27 42	0.50 79	0.29 81	0.14 41	0.13 178	0.18 148	0.17 196	0.17 165	0.15 135

AE-Stereo	0.34 61	0.21 125	0.42 123	0.48 301	0.31 285	0.48 175	0.35 167	0.61 83	0.62 120	0.32 23	0.55 82	0.52 113	0.27 42	0.47 65	0.29 81	0.13 17	0.13 178	0.18 148	0.16 149	0.15 100	0.12 47

raft_robust	0.41 161	0.23 174	0.36 48	0.42 209	0.21 40	0.40 132	0.33 141	0.79 200	0.98 312	0.79 229	0.87 208	0.39 50	0.33 97	0.84 302	0.29 81	0.13 17	0.12 119	0.16 83	0.17 196	0.15 100	0.12 47

test-1	0.36 93	0.19 67	0.71 331	0.46 287	0.26 176	0.44 160	0.36 187	0.60 77	0.59 116	0.48 77	0.67 116	0.53 117	0.36 121	0.40 27	0.29 81	0.14 41	0.11 69	0.16 83	0.14 96	0.15 100	0.16 177

raftrobust	0.34 61	0.19 67	0.36 48	0.41 172	0.27 203	0.30 60	0.25 44	0.71 164	0.63 131	0.58 103	0.55 82	0.45 84	0.46 175	0.51 84	0.29 81	0.16 134	0.12 119	0.14 25	0.12 46	0.12 11	0.13 75

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 61	0.27 268	0.45 157	0.36 49	0.25 139	0.48 175	0.30 94	0.58 65	0.90 276	0.42 59	0.36 28	0.30 10	0.29 67	0.49 75	0.30 87	0.16 134	0.14 206	0.18 148	0.15 119	0.18 184	0.15 135

LL-Strereo2	0.35 75	0.24 210	0.48 205	0.41 172	0.26 176	0.35 101	0.24 37	0.67 126	0.44 70	0.54 95	0.51 65	0.66 199	0.25 25	0.66 211	0.30 87	0.14 41	0.12 119	0.23 286	0.20 270	0.18 184	0.13 75

CroCo-Stereo Lap2	0.28 19	0.24 210	0.39 87	0.50 330	0.29 251	0.20 2	0.31 115	0.49 29	0.38 48	0.24 4	0.27 9	0.46 91	0.31 83	0.39 24	0.30 87	0.14 41	0.15 235	0.16 83	0.13 71	0.16 133	0.15 135

Sa-1000	0.48 225	0.24 210	0.41 103	0.45 267	0.25 139	0.59 235	0.34 148	0.81 206	0.93 291	0.82 250	1.50 388	0.53 117	0.45 171	0.92 332	0.30 87	0.15 93	0.12 119	0.21 255	0.19 246	0.15 100	0.13 75

sAnonymous2	0.40 150	0.39 349	0.85 365	0.48 301	0.37 330	0.40 132	0.46 290	0.57 59	0.52 96	0.38 38	0.46 44	0.35 37	0.42 151	0.43 40	0.30 87	0.19 226	0.14 206	0.18 148	0.17 196	0.57 419	0.44 403

CroCo_RVC	0.40 150	0.39 349	0.85 365	0.48 301	0.37 330	0.40 132	0.46 290	0.57 59	0.52 96	0.38 38	0.46 44	0.35 37	0.42 151	0.43 40	0.30 87	0.19 226	0.14 206	0.18 148	0.17 196	0.57 419	0.44 403

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 93	0.17 28	0.41 103	0.35 38	0.19 13	0.33 86	0.29 80	0.65 107	0.73 175	0.68 163	1.01 269	0.56 127	0.40 143	0.42 36	0.30 87	0.11 1	0.09 3	0.15 60	0.14 96	0.13 28	0.10 3

testlalala2	0.36 93	0.18 45	0.45 157	0.89 426	0.53 398	0.44 160	0.26 52	0.61 83	0.49 87	0.68 163	0.56 85	0.44 82	0.24 22	0.34 10	0.31 94	0.15 93	0.12 119	0.14 25	0.10 16	0.13 28	0.13 75

plain	0.31 42	0.20 92	0.50 229	0.39 116	0.29 251	0.27 31	0.30 94	0.44 17	0.35 28	0.31 18	0.66 112	0.30 10	0.31 83	0.65 203	0.31 94	0.17 168	0.13 178	0.20 214	0.15 119	0.17 165	0.12 47

MIF-Stereo (partial)	0.31 42	0.18 45	0.37 61	0.41 172	0.31 285	0.28 44	0.23 25	0.47 23	0.42 64	0.31 18	0.63 101	0.36 43	0.35 107	0.57 123	0.31 94	0.17 168	0.13 178	0.19 186	0.17 196	0.18 184	0.14 114

testlalala_base	0.46 201	0.25 232	0.41 103	0.46 287	0.33 309	0.58 223	0.25 44	0.57 59	0.34 19	0.51 83	0.56 85	0.46 91	0.30 78	0.43 40	0.31 94	1.47 452	0.11 69	0.14 25	0.09 8	1.59 442	0.13 75

anonymousdsp2	0.35 75	0.20 92	0.43 133	0.37 64	0.24 113	0.48 175	0.31 115	0.86 218	0.65 143	0.55 97	0.50 58	0.50 106	0.34 104	0.56 112	0.31 94	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.10 16	0.16 133	0.14 114

test-3	0.34 61	0.16 16	0.43 133	0.39 116	0.21 40	0.43 154	0.22 14	0.63 95	0.78 205	0.71 183	0.45 39	0.64 181	0.27 42	0.43 40	0.31 94	0.12 4	0.09 3	0.17 109	0.13 71	0.12 11	0.10 3

test_1	0.34 61	0.16 16	0.43 133	0.39 116	0.21 40	0.43 154	0.23 25	0.63 95	0.78 205	0.68 163	0.45 39	0.64 181	0.27 42	0.43 40	0.31 94	0.12 4	0.09 3	0.17 109	0.13 71	0.12 11	0.10 3

test_3	0.36 93	0.19 67	0.44 145	0.44 245	0.23 89	0.48 175	0.36 187	0.66 116	0.82 227	0.64 135	0.45 39	0.68 207	0.25 25	0.41 32	0.31 94	0.12 4	0.10 12	0.18 148	0.16 149	0.15 100	0.11 15

KYRaft	0.48 225	0.20 92	0.38 70	0.44 245	0.23 89	0.44 160	0.37 200	0.66 116	0.41 59	0.94 321	1.73 404	0.79 261	0.41 149	0.63 185	0.31 94	0.16 134	0.11 69	0.18 148	0.22 306	0.16 133	0.78 432

AnonymousM	0.41 161	0.81 418	0.29 14	0.34 17	0.22 55	0.28 44	0.38 221	0.53 53	0.41 59	0.70 177	0.49 55	0.47 95	0.27 42	0.41 32	0.31 94	0.15 93	0.12 119	1.51 441	0.26 353	0.12 11	0.10 3

DCRE	0.37 109	0.18 45	0.46 174	0.45 267	0.32 299	0.42 152	0.37 200	0.63 95	0.51 93	0.47 75	0.94 233	0.56 127	0.36 121	0.52 89	0.32 104	0.14 41	0.13 178	0.15 60	0.14 96	0.14 63	0.13 75

TestStereo1	0.43 178	0.23 174	0.41 103	0.51 345	0.24 113	0.34 93	0.40 252	0.77 192	0.90 276	0.68 163	0.96 245	0.48 99	0.46 175	0.91 329	0.32 104	0.16 134	0.13 178	0.18 148	0.15 119	0.14 63	0.13 75

DisPM	0.39 139	0.19 67	0.44 145	0.41 172	0.27 203	0.24 10	0.31 115	0.65 107	0.57 114	0.87 282	0.87 208	0.60 161	0.32 87	0.76 269	0.32 104	0.18 197	0.12 119	0.19 186	0.17 196	0.15 100	0.20 265

RAFT+CT+SA	0.39 139	0.23 174	0.36 48	0.51 345	0.27 203	0.29 52	0.46 290	0.75 184	0.80 215	0.51 83	0.89 219	0.41 63	0.40 143	0.78 280	0.32 104	0.14 41	0.11 69	0.18 148	0.18 220	0.15 100	0.14 114

SA-5K	0.43 178	0.23 174	0.41 103	0.51 345	0.24 113	0.34 93	0.40 252	0.77 192	0.90 276	0.68 163	0.96 245	0.48 99	0.46 175	0.91 329	0.32 104	0.16 134	0.13 178	0.18 148	0.15 119	0.14 63	0.13 75

SA	0.44 184	0.25 232	0.46 174	0.46 287	0.24 113	0.43 154	0.36 187	0.75 184	0.96 305	0.59 105	1.03 281	0.48 99	0.52 203	0.94 345	0.32 104	0.16 134	0.12 119	0.21 255	0.19 246	0.15 100	0.13 75

TransformOpticalFlow	0.44 184	0.20 92	0.47 186	0.41 172	0.23 89	0.37 111	0.47 297	0.94 248	0.76 191	0.65 143	1.14 322	0.73 238	0.56 229	0.76 269	0.32 104	0.15 93	0.10 12	0.17 109	0.15 119	0.14 63	0.13 75

PSM-AAD	0.48 225	0.20 92	0.37 61	0.43 228	0.23 89	0.56 217	0.50 314	0.65 107	0.70 157	1.07 370	1.12 313	0.58 140	0.92 370	0.61 168	0.32 104	0.15 93	0.11 69	0.25 312	0.26 353	0.18 184	0.43 402

Prome-Stereo	0.46 201	0.19 67	0.35 43	0.44 245	0.26 176	0.40 132	0.45 287	0.68 136	0.44 70	0.96 329	1.84 410	0.59 155	0.67 290	0.61 168	0.32 104	0.14 41	0.11 69	0.16 83	0.14 96	0.16 133	0.29 341

sCroCo_RVC	0.35 75	0.28 281	0.69 323	0.51 345	0.39 343	0.41 145	0.31 115	0.49 29	0.45 77	0.31 18	0.48 52	0.38 49	0.32 87	0.46 58	0.32 104	0.21 262	0.22 334	0.19 186	0.19 246	0.21 255	0.20 265

R-Stereo Train	0.39 139	0.18 45	0.42 123	0.42 209	0.26 176	0.40 132	0.32 132	0.72 168	0.34 19	0.89 294	1.28 353	0.57 132	0.35 107	0.42 36	0.32 104	0.15 93	0.12 119	0.14 25	0.12 46	0.14 63	0.13 75

RAFT-Stereo	0.39 139	0.18 45	0.42 123	0.42 209	0.26 176	0.40 132	0.32 132	0.72 168	0.34 19	0.89 294	1.28 353	0.57 132	0.35 107	0.42 36	0.32 104	0.15 93	0.12 119	0.14 25	0.12 46	0.14 63	0.13 75
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_stereo_0081	0.32 48	0.24 210	0.47 186	0.43 228	0.26 176	0.30 60	0.37 200	0.42 10	0.55 107	0.36 31	0.40 31	0.39 50	0.35 107	0.43 40	0.33 116	0.22 284	0.16 264	0.19 186	0.16 149	0.19 218	0.13 75

rvit_stereo_0082	0.32 48	0.24 210	0.47 186	0.43 228	0.26 176	0.30 60	0.37 200	0.42 10	0.55 107	0.36 31	0.40 31	0.39 50	0.35 107	0.43 40	0.33 116	0.22 284	0.16 264	0.19 186	0.16 149	0.19 218	0.13 75

rvit_stereo_0080	0.31 42	0.25 232	0.40 95	0.39 116	0.28 225	0.27 31	0.46 290	0.49 29	0.44 70	0.35 29	0.42 35	0.40 57	0.28 54	0.41 32	0.33 116	0.22 284	0.17 282	0.17 109	0.16 149	0.22 275	0.15 135

whm_eth	0.31 42	0.25 232	0.40 95	0.39 116	0.28 225	0.27 31	0.46 290	0.49 29	0.44 70	0.35 29	0.42 35	0.40 57	0.28 54	0.41 32	0.33 116	0.22 284	0.17 282	0.17 109	0.16 149	0.22 275	0.15 135

EKT-Stereo	0.35 75	0.23 174	0.39 87	0.43 228	0.29 251	0.38 124	0.31 115	0.69 144	0.64 138	0.45 67	0.63 101	0.49 104	0.27 42	0.56 112	0.33 116	0.18 197	0.14 206	0.18 148	0.15 119	0.16 133	0.16 177

ADStereo(finetuned)	0.37 109	0.16 16	0.49 216	0.34 17	0.19 13	0.30 60	0.30 94	0.68 136	0.91 281	0.70 177	0.77 146	0.43 77	0.69 300	0.45 50	0.33 116	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.13 28	0.12 47

STrans-v2	0.46 201	0.20 92	0.48 205	0.40 145	0.24 113	0.55 204	0.50 314	1.07 299	0.73 175	0.65 143	1.05 291	0.72 228	0.69 300	0.72 249	0.33 116	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.14 96	0.13 28	0.12 47

FTStereo	0.56 300	0.20 92	0.37 61	0.41 172	0.25 139	0.40 132	0.79 399	0.66 116	0.43 66	1.09 375	3.27 443	0.70 215	0.73 322	0.55 103	0.33 116	0.14 41	0.13 178	0.19 186	0.17 196	0.15 100	0.30 348

GrayStereo	0.49 242	0.19 67	0.42 123	0.46 287	0.28 225	0.53 195	0.67 370	0.69 144	0.63 131	1.02 353	1.47 387	0.78 259	0.76 329	0.56 112	0.33 116	0.14 41	0.12 119	0.17 109	0.17 196	0.15 100	0.29 341

GMM-Stereo	0.44 184	0.19 67	0.36 48	0.42 209	0.25 139	0.51 186	0.47 297	0.71 164	0.53 99	0.76 216	1.37 367	0.76 252	0.38 127	0.60 162	0.33 116	0.15 93	0.10 12	0.20 214	0.19 246	0.16 133	0.27 328

iRaftStereo_RVC	0.32 48	0.19 67	0.37 61	0.39 116	0.22 55	0.31 72	0.29 80	0.68 136	0.51 93	0.49 78	0.66 112	0.37 45	0.23 18	0.45 50	0.33 116	0.14 41	0.10 12	0.18 148	0.17 196	0.15 100	0.12 47

CREStereo++_RVC	0.32 48	0.15 7	0.23 1	0.31 7	0.24 113	0.27 31	0.22 14	0.46 22	0.88 261	0.46 72	0.80 168	0.30 10	0.26 35	0.36 14	0.33 116	0.13 17	0.09 3	0.13 15	0.51 427	0.13 28	0.09 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
s12784h	0.36 93	0.15 7	0.24 4	0.34 17	0.15 1	0.77 307	0.29 80	0.80 203	0.83 232	0.56 100	0.57 88	0.43 77	0.40 143	0.57 123	0.33 116	0.12 4	0.10 12	0.14 25	0.09 8	0.14 63	0.09 1

AFF-stereo	0.38 124	0.19 67	0.39 87	0.37 64	0.21 40	0.27 31	0.31 115	0.65 107	0.66 146	0.64 135	1.13 319	0.76 252	0.39 138	0.55 103	0.33 116	0.11 1	0.09 3	0.16 83	0.16 149	0.13 28	0.11 15

rvit_stereo_ft	0.33 58	0.25 232	0.47 186	0.52 356	0.32 299	0.33 86	0.47 297	0.49 29	0.50 91	0.34 25	0.41 33	0.41 63	0.32 87	0.48 72	0.34 130	0.22 284	0.14 206	0.19 186	0.18 220	0.19 218	0.14 114

GCST	0.83 372	1.22 438	0.74 344	1.58 443	1.01 436	1.06 372	0.23 25	0.78 197	0.78 205	0.97 333	0.65 107	0.78 259	0.35 107	0.92 332	0.34 130	0.96 438	0.65 438	1.20 438	0.81 441	0.91 430	0.70 429

qqq1	0.49 242	0.23 174	0.62 285	0.34 17	0.20 28	0.62 250	0.34 148	1.21 353	1.02 330	0.81 241	1.01 269	0.71 219	0.65 282	0.84 302	0.34 130	0.19 226	0.15 235	0.14 25	0.12 46	0.15 100	0.14 114

fff1	0.49 242	0.23 174	0.62 285	0.34 17	0.20 28	0.62 250	0.34 148	1.21 353	1.02 330	0.81 241	1.01 269	0.71 219	0.65 282	0.84 302	0.34 130	0.19 226	0.15 235	0.14 25	0.12 46	0.15 100	0.14 114

StereoVision	0.42 168	0.28 281	0.45 157	0.49 316	0.28 225	0.38 124	0.38 221	0.72 168	0.62 120	0.44 65	1.14 322	0.54 121	0.39 138	0.56 112	0.34 130	0.21 262	0.24 352	0.25 312	0.24 333	0.26 316	0.16 177

UniTT-Stereo	0.27 14	0.17 28	0.37 61	0.40 145	0.27 203	0.30 60	0.28 72	0.39 4	0.31 12	0.29 14	0.46 44	0.27 7	0.25 25	0.47 65	0.34 130	0.17 168	0.13 178	0.13 15	0.12 46	0.14 63	0.12 47

knoymous	0.36 93	0.20 92	0.31 19	0.31 7	0.22 55	0.36 109	0.29 80	0.61 83	0.64 138	0.67 157	0.70 122	0.60 161	0.40 143	0.58 141	0.34 130	0.17 168	0.11 69	0.20 214	0.11 26	0.17 165	0.18 211

DCANet-4	0.36 93	0.20 92	0.48 205	0.34 17	0.19 13	0.29 52	0.30 94	0.66 116	0.92 286	0.69 171	0.78 156	0.40 57	0.47 178	0.45 50	0.34 130	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.11 1	0.13 75

fff	0.37 109	0.16 16	0.41 103	0.34 17	0.19 13	0.29 52	0.30 94	0.69 144	1.06 350	0.69 171	0.78 156	0.42 70	0.63 266	0.46 58	0.34 130	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.11 1	0.13 75

GLC_STEREO	0.29 26	0.19 67	0.27 10	0.44 245	0.19 13	0.31 72	0.26 52	0.47 23	0.43 66	0.37 34	0.47 49	0.41 63	0.23 18	0.50 79	0.34 130	0.14 41	0.18 296	0.19 186	0.16 149	0.16 133	0.13 75

PFNet+	0.40 150	0.19 67	0.49 216	0.39 116	0.25 139	0.28 44	0.23 25	0.64 106	0.70 157	0.85 270	0.79 165	0.64 181	0.35 107	0.72 249	0.34 130	0.19 226	0.14 206	0.23 286	0.20 270	0.16 133	0.20 265

LCNet	0.41 161	0.20 92	0.32 24	0.44 245	0.24 113	0.47 173	0.29 80	0.67 126	0.53 99	0.72 195	1.03 281	0.66 199	0.60 249	0.58 141	0.34 130	0.14 41	0.10 12	0.19 186	0.19 246	0.21 255	0.36 376

RAFT	0.45 194	0.22 154	0.45 157	0.47 296	0.26 176	0.54 199	0.47 297	0.66 116	0.58 115	0.80 231	0.82 178	0.94 311	0.57 230	0.75 265	0.34 130	0.17 168	0.15 235	0.22 268	0.20 270	0.16 133	0.12 47

RALAANet	0.38 124	0.23 174	0.48 205	0.42 209	0.29 251	0.35 101	0.25 44	0.86 218	0.64 138	0.67 157	0.65 107	0.60 161	0.29 67	0.60 162	0.34 130	0.15 93	0.12 119	0.17 109	0.15 119	0.21 255	0.13 75

DCANet	0.36 93	0.16 16	0.41 103	0.34 17	0.19 13	0.30 60	0.30 94	0.68 136	0.91 281	0.70 177	0.77 146	0.43 77	0.57 230	0.45 50	0.34 130	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.13 28	0.12 47

csc	0.37 109	0.16 16	0.41 103	0.34 17	0.19 13	0.29 52	0.30 94	0.69 144	1.06 350	0.69 171	0.78 156	0.42 70	0.63 266	0.46 58	0.34 130	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.11 1	0.13 75

cscssc	0.37 109	0.16 16	0.41 103	0.34 17	0.19 13	0.29 52	0.30 94	0.69 144	1.06 350	0.69 171	0.78 156	0.42 70	0.63 266	0.46 58	0.34 130	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.11 1	0.13 75

Selective-RAFT	0.35 75	0.23 174	0.51 241	0.44 245	0.21 40	0.64 266	0.27 62	0.59 67	0.63 131	0.40 51	0.38 30	0.55 124	0.40 143	0.57 123	0.35 147	0.13 17	0.11 69	0.14 25	0.12 46	0.16 133	0.13 75

test_5	0.43 178	0.24 210	0.43 133	0.52 356	0.28 225	0.28 44	0.42 274	0.72 168	0.82 227	0.62 117	0.91 225	0.72 228	0.55 222	0.79 284	0.35 147	0.14 41	0.11 69	0.18 148	0.18 220	0.18 184	0.16 177

HHNet	0.41 161	0.17 28	0.41 103	0.34 17	0.37 330	0.33 86	0.34 148	0.69 144	0.75 184	0.86 275	1.30 357	0.52 113	0.32 87	0.52 89	0.35 147	0.15 93	0.11 69	0.19 186	0.15 119	0.15 100	0.24 309

OMP-Stereo	0.42 168	0.22 154	0.46 174	0.52 356	0.24 113	0.36 109	0.25 44	0.71 164	0.78 205	0.77 222	0.64 104	0.89 299	0.39 138	0.91 329	0.35 147	0.15 93	0.12 119	0.20 214	0.15 119	0.15 100	0.12 47

IIG-Stereo	0.43 178	0.21 125	0.44 145	0.50 330	0.25 139	0.44 160	0.21 8	0.71 164	0.76 191	0.83 262	0.95 241	0.83 273	0.43 157	0.90 322	0.35 147	0.15 93	0.12 119	0.19 186	0.14 96	0.15 100	0.11 15

NF-Stereo	0.38 124	0.20 92	0.45 157	0.41 172	0.25 139	0.26 21	0.31 115	0.69 144	0.70 157	0.65 143	0.77 146	0.57 132	0.30 78	0.67 221	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 214	0.16 149	0.16 133	0.27 328

OCTAStereo	0.38 124	0.20 92	0.46 174	0.41 172	0.25 139	0.26 21	0.31 115	0.69 144	0.70 157	0.65 143	0.77 146	0.58 140	0.30 78	0.67 221	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 214	0.16 149	0.16 133	0.27 328

PSM-adaLoss	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 172	0.22 55	0.24 10	0.31 115	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.58 140	0.38 127	0.56 112	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 214	0.16 149	0.20 234	0.15 135

ROB_FTStereo	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 172	0.22 55	0.25 19	0.21 8	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.58 140	0.38 127	0.57 123	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 214	0.16 149	0.20 234	0.15 135

HUI-Stereo	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 172	0.22 55	0.24 10	0.22 14	0.60 77	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.58 140	0.38 127	0.50 79	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 214	0.16 149	0.20 234	0.15 135

SST-Stereo	0.40 150	0.19 67	0.45 157	0.42 209	0.25 139	0.25 19	0.21 8	0.66 116	0.47 85	1.08 373	0.79 165	0.72 228	0.43 157	0.77 276	0.35 147	0.16 134	0.11 69	0.20 214	0.16 149	0.19 218	0.15 135

RAFT_R40	0.40 150	0.19 67	0.44 145	0.43 228	0.25 139	0.23 7	0.26 52	0.67 126	0.67 148	0.98 338	0.78 156	0.72 228	0.43 157	0.76 269	0.35 147	0.16 134	0.11 69	0.20 214	0.16 149	0.18 184	0.14 114

RE-Stereo	0.38 124	0.20 92	0.46 174	0.41 172	0.25 139	0.26 21	0.31 115	0.69 144	0.70 157	0.65 143	0.77 146	0.58 140	0.30 78	0.67 221	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 214	0.16 149	0.16 133	0.27 328

Pruner-Stereo	0.38 124	0.20 92	0.45 157	0.40 145	0.25 139	0.22 5	0.24 37	0.67 126	0.55 107	0.89 294	0.76 142	0.68 207	0.29 67	0.62 175	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 214	0.17 196	0.17 165	0.18 211

TVStereo	0.38 124	0.20 92	0.46 174	0.41 172	0.25 139	0.26 21	0.31 115	0.69 144	0.70 157	0.65 143	0.77 146	0.58 140	0.30 78	0.67 221	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 214	0.16 149	0.16 133	0.27 328

111	0.40 150	0.17 28	0.41 103	0.34 17	0.19 13	0.52 189	0.28 72	0.74 178	1.16 371	0.50 81	0.91 225	0.63 174	0.48 183	0.61 168	0.35 147	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.12 46	0.13 28	0.13 75

rvit_0105_6	0.38 124	0.28 281	0.64 299	0.50 330	0.30 264	0.39 128	0.38 221	0.51 37	0.67 148	0.40 51	0.45 39	0.50 106	0.41 149	0.54 99	0.36 163	0.27 335	0.26 367	0.24 300	0.21 290	0.22 275	0.16 177

rvit_0105_4	0.41 161	0.29 291	0.71 331	0.50 330	0.29 251	0.41 145	0.41 265	0.55 54	0.73 175	0.45 67	0.48 52	0.55 124	0.44 166	0.57 123	0.36 163	0.28 343	0.26 367	0.25 312	0.22 306	0.23 291	0.18 211

rvit_stereo_0083	0.34 61	0.24 210	0.50 229	0.44 245	0.27 203	0.34 93	0.35 167	0.45 20	0.62 120	0.37 34	0.47 49	0.42 70	0.35 107	0.40 27	0.36 163	0.22 284	0.20 318	0.20 214	0.17 196	0.20 234	0.14 114

CoDeX	0.47 214	0.20 92	0.49 216	0.42 209	0.25 139	0.75 304	0.36 187	1.27 379	0.80 215	0.82 250	0.96 245	0.62 172	0.57 230	0.60 162	0.36 163	0.17 168	0.12 119	0.17 109	0.15 119	0.16 133	0.14 114

riskmin	0.38 124	0.20 92	0.39 87	0.32 10	0.23 89	0.53 195	0.30 94	0.63 95	0.80 215	0.49 78	0.56 85	0.73 238	0.58 239	0.55 103	0.36 163	0.17 168	0.11 69	0.19 186	0.13 71	0.19 218	0.20 265

Patchmatch Stereo++	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 172	0.22 55	0.24 10	0.22 14	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.58 140	0.38 127	0.58 141	0.36 163	0.18 197	0.12 119	0.20 214	0.16 149	0.20 234	0.15 135
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
ROB_FTStereo_v2	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 172	0.22 55	0.24 10	0.31 115	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.57 132	0.38 127	0.57 123	0.36 163	0.18 197	0.12 119	0.20 214	0.16 149	0.20 234	0.15 135

iGMRVC	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 172	0.22 55	0.24 10	0.30 94	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.58 140	0.38 127	0.58 141	0.36 163	0.18 197	0.12 119	0.20 214	0.16 149	0.20 234	0.15 135

RAFT-RH_RVC	0.56 300	0.17 28	0.41 103	0.37 64	0.23 89	0.57 221	0.24 37	0.60 77	0.70 157	1.19 386	3.94 454	0.56 127	0.38 127	0.65 203	0.36 163	0.13 17	0.11 69	0.20 214	0.14 96	0.12 11	0.13 75

IRAFT_RVC	0.42 168	0.20 92	0.48 205	0.44 245	0.24 113	0.27 31	0.54 339	0.74 178	0.77 198	0.76 216	0.80 168	0.73 238	0.51 201	0.70 239	0.36 163	0.17 168	0.10 12	0.21 255	0.16 149	0.16 133	0.14 114

RAFT-345	0.40 150	0.18 45	0.40 95	0.38 89	0.22 55	0.33 86	0.26 52	0.61 83	0.51 93	0.74 207	1.79 408	0.45 84	0.33 97	0.66 211	0.36 163	0.14 41	0.11 69	0.18 148	0.14 96	0.13 28	0.13 75

iRAFT	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 172	0.22 55	0.24 10	0.22 14	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.58 140	0.38 127	0.58 141	0.36 163	0.18 197	0.12 119	0.20 214	0.16 149	0.20 234	0.15 135

RAFT-IKP	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 172	0.22 55	0.24 10	0.28 72	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.57 132	0.38 127	0.58 141	0.36 163	0.18 197	0.12 119	0.20 214	0.16 149	0.20 234	0.15 135

RALCasStereoNet	0.36 93	0.21 125	0.37 61	0.42 209	0.26 176	0.35 101	0.38 221	0.63 95	0.64 138	0.50 81	0.72 124	0.51 110	0.29 67	0.59 156	0.36 163	0.16 134	0.14 206	0.15 60	0.13 71	0.17 165	0.16 177

HCRNet	0.44 184	0.34 319	0.41 103	0.53 362	0.26 176	0.53 195	0.29 80	0.83 209	0.63 131	0.71 183	0.81 175	0.77 258	0.50 197	0.66 211	0.36 163	0.24 307	0.16 264	0.24 300	0.20 270	0.21 255	0.18 211

MIPNet	0.37 109	0.21 125	0.59 275	0.39 116	0.25 139	0.50 182	0.28 72	0.77 192	0.70 157	0.65 143	0.60 95	0.40 57	0.49 186	0.44 49	0.37 178	0.14 41	0.11 69	0.16 83	0.13 71	0.14 63	0.13 75

NRIStereo	0.36 93	0.20 92	0.45 157	0.41 172	0.23 89	0.34 93	0.26 52	0.65 107	0.55 107	0.64 135	0.63 101	0.56 127	0.37 124	0.65 203	0.37 178	0.15 93	0.11 69	0.18 148	0.15 119	0.17 165	0.14 114

ASMatch	0.48 225	0.19 67	0.45 157	0.39 116	0.28 225	0.37 111	0.26 52	0.74 178	0.68 152	0.76 216	2.34 423	0.61 166	0.52 203	0.62 175	0.37 178	0.14 41	0.12 119	0.17 109	0.15 119	0.14 63	0.21 283

PFNet	0.42 168	0.18 45	0.58 274	0.43 228	0.24 113	0.43 154	0.32 132	0.74 178	0.78 205	1.00 346	0.74 137	0.68 207	0.39 138	0.72 249	0.37 178	0.16 134	0.10 12	0.20 214	0.15 119	0.16 133	0.13 75

TestStereo	0.38 124	0.31 303	0.40 95	0.45 267	0.20 28	0.40 132	0.37 200	0.66 116	0.65 143	0.53 91	0.78 156	0.47 95	0.40 143	0.55 103	0.37 178	0.18 197	0.13 178	0.20 214	0.15 119	0.22 275	0.13 75

ARAFT	0.47 214	0.24 210	0.79 360	0.42 209	0.25 139	0.55 204	0.55 343	0.75 184	0.81 222	0.89 294	0.75 139	0.73 238	0.47 178	0.88 315	0.37 178	0.15 93	0.12 119	0.23 286	0.22 306	0.14 63	0.13 75

SFCPSM	0.47 214	0.21 125	0.55 261	0.40 145	0.27 203	0.87 340	0.37 200	1.33 390	0.77 198	0.80 231	0.84 189	0.54 121	0.49 186	0.57 123	0.37 178	0.18 197	0.13 178	0.18 148	0.20 270	0.16 133	0.15 135

DN-CSS_ROB	0.43 178	0.26 251	0.62 285	0.40 145	0.29 251	0.44 160	0.27 62	0.77 192	0.75 184	0.72 195	1.09 307	0.48 99	0.43 157	0.69 236	0.37 178	0.15 93	0.12 119	0.21 255	0.19 246	0.18 184	0.16 177

rvit_0105_5	0.42 168	0.31 303	0.73 339	0.50 330	0.29 251	0.44 160	0.42 274	0.61 83	0.74 181	0.51 83	0.51 65	0.60 161	0.47 178	0.57 123	0.38 186	0.27 335	0.25 360	0.25 312	0.23 319	0.22 275	0.18 211

test_sample2	0.42 168	0.22 154	0.43 133	0.33 14	0.21 40	0.58 223	0.39 243	0.95 255	0.67 148	0.63 125	0.77 146	0.69 211	0.57 230	0.61 168	0.38 186	0.19 226	0.14 206	0.18 148	0.16 149	0.19 218	0.18 211

MIM_Stereo	0.38 124	0.17 28	0.53 253	0.37 64	0.24 113	0.27 31	0.24 37	0.70 158	0.54 103	0.72 195	1.00 266	0.63 174	0.29 67	0.64 196	0.38 186	0.13 17	0.14 206	0.17 109	0.16 149	0.14 63	0.11 15

IPLGR	0.39 139	0.21 125	0.63 294	0.39 116	0.22 55	0.49 179	0.29 80	0.76 189	0.74 181	0.78 226	0.77 146	0.44 82	0.42 151	0.47 65	0.38 186	0.13 17	0.12 119	0.16 83	0.14 96	0.15 100	0.13 75

CRE-IMP	0.36 93	0.23 174	0.49 216	0.42 209	0.24 113	0.41 145	0.21 8	0.57 59	0.41 59	0.65 143	0.72 124	0.53 117	0.37 124	0.61 168	0.38 186	0.17 168	0.11 69	0.19 186	0.15 119	0.21 255	0.18 211

Anonymous3	0.46 201	0.34 319	0.86 370	0.50 330	0.37 330	0.81 322	0.50 314	0.72 168	0.65 143	0.51 83	0.65 107	0.45 84	0.45 171	0.64 196	0.38 186	0.24 307	0.24 352	0.22 268	0.21 290	0.23 291	0.23 303

rvit_0105_3	0.47 214	0.34 319	0.77 358	0.54 368	0.31 285	0.49 179	0.47 297	0.63 95	0.79 213	0.65 143	0.59 93	0.64 181	0.50 197	0.65 203	0.39 192	0.29 350	0.27 373	0.29 356	0.28 364	0.21 255	0.20 265

PSM-softLoss	0.38 124	0.20 92	0.48 205	0.41 172	0.26 176	0.30 60	0.35 167	0.69 144	0.46 81	0.62 117	0.82 178	0.59 155	0.33 97	0.70 239	0.39 192	0.19 226	0.12 119	0.20 214	0.18 220	0.16 133	0.22 297

KMStereo	0.38 124	0.20 92	0.48 205	0.41 172	0.26 176	0.30 60	0.35 167	0.69 144	0.46 81	0.62 117	0.82 178	0.59 155	0.33 97	0.70 239	0.39 192	0.19 226	0.12 119	0.20 214	0.18 220	0.16 133	0.22 297

DeepStereo_RVC	0.36 93	0.21 125	0.47 186	0.40 145	0.24 113	0.26 21	0.22 14	0.60 77	0.38 48	0.69 171	0.67 116	0.57 132	0.51 201	0.56 112	0.39 192	0.16 134	0.12 119	0.18 148	0.15 119	0.19 218	0.18 211

rafts_anoy	0.37 109	0.21 125	0.36 48	0.41 172	0.26 176	0.30 60	0.33 141	0.67 126	0.90 276	0.58 103	0.66 112	0.45 84	0.33 97	0.47 65	0.39 192	0.16 134	0.11 69	0.21 255	0.23 319	0.17 165	0.14 114

iResNetv2_ROB	0.52 272	0.27 268	0.69 323	0.38 89	0.25 139	0.62 250	0.35 167	1.17 342	1.01 327	0.99 341	1.06 297	0.88 295	0.67 290	0.66 211	0.39 192	0.19 226	0.13 178	0.15 60	0.11 26	0.18 184	0.16 177

11t1	0.36 93	0.21 125	0.42 123	0.35 38	0.22 55	0.62 250	0.29 80	0.69 144	0.43 66	0.60 109	0.53 75	0.53 117	0.48 183	0.56 112	0.40 198	0.18 197	0.14 206	0.16 83	0.13 71	0.17 165	0.17 195

DRaft	0.49 242	0.17 28	0.47 186	0.37 64	0.25 139	0.58 223	0.40 252	0.65 107	0.85 243	1.02 353	1.75 407	0.50 106	0.82 348	0.63 185	0.40 198	0.13 17	0.11 69	0.16 83	0.16 149	0.14 63	0.15 135

raft+_RVC	0.38 124	0.19 67	0.35 43	0.37 64	0.25 139	0.45 167	0.37 200	0.78 197	0.89 274	0.51 83	0.78 156	0.50 106	0.29 67	0.53 96	0.40 198	0.15 93	0.12 119	0.17 109	0.15 119	0.14 63	0.12 47

CASS	0.45 194	0.27 268	0.42 123	0.48 301	0.22 55	0.61 243	0.34 148	0.97 261	0.62 120	0.71 183	0.85 198	0.61 166	0.55 222	0.57 123	0.41 201	0.29 350	0.16 264	0.22 268	0.18 220	0.22 275	0.28 335
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.48 225	0.77 415	0.50 229	0.48 301	0.31 285	0.41 145	0.34 148	0.70 158	0.92 286	0.65 143	0.60 95	0.58 140	0.43 157	0.63 185	0.41 201	0.32 371	0.15 235	0.66 427	0.19 246	0.36 370	0.21 283

GANet-ADL	0.42 168	0.25 232	0.45 157	0.43 228	0.29 251	0.54 199	0.35 167	0.89 232	0.86 248	0.63 125	0.72 124	0.68 207	0.42 151	0.52 89	0.41 201	0.21 262	0.14 206	0.15 60	0.13 71	0.18 184	0.19 243

GMStereo	0.39 139	0.37 335	0.54 256	0.40 145	0.26 176	0.42 152	0.36 187	0.59 67	1.04 339	0.55 97	0.51 65	0.37 45	0.35 107	0.54 99	0.41 201	0.19 226	0.13 178	0.16 83	0.17 196	0.24 304	0.18 211
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MyStereo05	0.44 184	0.21 125	0.45 157	0.41 172	0.28 225	0.41 145	0.50 314	0.93 244	1.09 361	0.76 216	0.61 98	0.51 110	0.57 230	0.73 254	0.42 205	0.14 41	0.13 178	0.18 148	0.17 196	0.17 165	0.15 135

IER	0.46 201	0.23 174	0.50 229	0.38 89	0.28 225	0.69 284	0.35 167	0.80 203	0.66 146	0.83 262	0.94 233	0.75 246	0.77 333	0.60 162	0.42 205	0.17 168	0.14 206	0.17 109	0.17 196	0.17 165	0.15 135

DEmStereo	0.48 225	0.17 28	0.50 229	0.38 89	0.25 139	0.59 235	0.34 148	0.63 95	0.74 181	0.89 294	1.66 400	0.58 140	1.06 390	0.60 162	0.42 205	0.14 41	0.11 69	0.16 83	0.16 149	0.14 63	0.15 135

THIR-Stereo	0.50 256	0.18 45	0.45 157	0.38 89	0.23 89	0.75 304	0.67 370	0.66 116	0.87 257	1.02 353	1.40 373	0.72 228	0.76 329	0.62 175	0.42 205	0.15 93	0.11 69	0.17 109	0.18 220	0.14 63	0.15 135

DIP-Stereo	0.39 139	0.21 125	0.50 229	0.41 172	0.28 225	0.62 250	0.27 62	0.77 192	0.40 55	0.64 135	0.86 201	0.52 113	0.33 97	0.66 211	0.42 205	0.15 93	0.13 178	0.17 109	0.14 96	0.15 100	0.15 135
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
rvit_stereo_0075_2	0.47 214	0.37 335	0.70 327	0.53 362	0.46 384	0.43 154	0.36 187	0.81 206	0.67 148	0.55 97	0.74 137	0.59 155	0.43 157	0.63 185	0.43 210	0.32 371	0.23 344	0.35 379	0.25 342	0.30 341	0.25 316

test_sample5	0.47 214	0.26 251	0.49 216	0.36 49	0.22 55	0.64 266	0.39 243	1.13 319	0.81 222	0.77 222	0.94 233	0.64 181	0.54 217	0.65 203	0.43 210	0.21 262	0.16 264	0.22 268	0.20 270	0.22 275	0.20 265

H2IRNET	0.37 109	0.20 92	0.33 28	0.38 89	0.25 139	0.27 31	0.23 25	0.59 67	0.72 168	0.39 46	0.90 222	0.74 244	0.55 222	0.52 89	0.43 210	0.15 93	0.13 178	0.18 148	0.20 270	0.16 133	0.13 75

DualNet	0.48 225	0.26 251	0.49 216	0.36 49	0.22 55	0.64 266	0.39 243	1.13 319	0.81 222	0.80 231	1.03 281	0.64 181	0.54 217	0.65 203	0.43 210	0.21 262	0.16 264	0.22 268	0.20 270	0.22 275	0.20 265

GMStereo_Zeroshot	0.49 242	0.44 365	0.74 344	0.49 316	0.27 203	0.56 217	0.29 80	0.73 176	0.76 191	0.86 275	0.94 233	0.91 305	0.36 121	0.74 261	0.43 210	0.26 327	0.14 206	0.26 328	0.15 119	0.36 370	0.18 211

PCWNet_CMD	0.48 225	0.24 210	0.52 246	0.39 116	0.27 203	0.63 259	0.30 94	0.95 255	0.96 305	0.86 275	1.07 300	0.79 261	0.44 166	0.57 123	0.43 210	0.17 168	0.12 119	0.21 255	0.16 149	0.24 304	0.19 243

CFNet_ucs	0.50 256	0.24 210	0.55 261	0.38 89	0.31 285	0.58 223	0.33 141	0.98 264	0.93 291	0.88 290	1.19 340	0.80 269	0.49 186	0.63 185	0.43 210	0.21 262	0.15 235	0.26 328	0.18 220	0.26 316	0.22 297

anonymousa	0.49 242	0.20 92	0.42 123	0.38 89	0.23 89	0.91 342	0.35 167	0.75 184	0.62 120	0.85 270	1.54 392	1.06 341	0.66 287	0.51 84	0.43 210	0.16 134	0.13 178	0.19 186	0.21 290	0.16 133	0.14 114

BSDual-CNN	0.46 201	0.25 232	0.43 133	0.45 267	0.28 225	0.77 307	0.40 252	0.94 248	0.76 191	0.75 209	0.80 168	0.76 252	0.54 217	0.64 196	0.43 210	0.20 249	0.14 206	0.22 268	0.19 246	0.18 184	0.18 211

psmg	0.49 242	0.25 232	0.43 133	0.41 172	0.28 225	0.85 336	0.43 276	0.99 266	0.76 191	0.91 306	0.94 233	0.76 252	0.54 217	0.64 196	0.43 210	0.20 249	0.15 235	0.20 214	0.20 270	0.18 184	0.18 211

DAS	0.51 263	0.25 232	0.60 280	0.48 301	0.31 285	0.58 223	0.41 265	0.83 209	0.97 308	0.89 294	1.12 313	0.70 215	0.75 326	0.82 290	0.43 210	0.17 168	0.13 178	0.18 148	0.15 119	0.20 234	0.18 211

SepStereo	0.51 263	0.25 232	0.60 280	0.48 301	0.31 285	0.58 223	0.41 265	0.83 209	0.97 308	0.89 294	1.12 313	0.70 215	0.75 326	0.93 338	0.43 210	0.17 168	0.13 178	0.18 148	0.15 119	0.20 234	0.18 211

GES	0.44 184	0.23 174	0.57 270	0.40 145	0.30 264	0.59 235	0.36 187	0.96 258	0.68 152	0.74 207	0.83 184	0.47 95	0.48 183	0.67 221	0.43 210	0.22 284	0.16 264	0.17 109	0.16 149	0.18 184	0.23 303

MSMDNet	0.48 225	0.24 210	0.52 246	0.39 116	0.27 203	0.63 259	0.30 94	0.96 258	0.96 305	0.86 275	1.07 300	0.79 261	0.44 166	0.57 123	0.43 210	0.17 168	0.12 119	0.20 214	0.16 149	0.23 291	0.19 243

HITNet	0.41 161	0.26 251	0.45 157	0.33 14	0.17 4	0.63 259	0.30 94	0.93 244	0.64 138	0.71 183	0.82 178	0.64 181	0.52 203	0.59 156	0.43 210	0.14 41	0.10 12	0.15 60	0.13 71	0.19 218	0.12 47
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet_ROB	0.52 272	0.21 125	0.53 253	0.37 64	0.21 40	0.61 243	0.29 80	1.51 419	1.32 397	0.90 301	1.02 277	0.80 269	0.62 260	0.76 269	0.43 210	0.16 134	0.12 119	0.13 15	0.09 8	0.15 100	0.18 211

test_sample4	0.47 214	0.26 251	0.50 229	0.35 38	0.22 55	0.69 284	0.38 221	1.15 331	0.81 222	0.78 226	0.82 178	0.62 172	0.53 206	0.63 185	0.44 226	0.21 262	0.15 235	0.21 255	0.19 246	0.21 255	0.19 243

test_sample1	0.42 168	0.22 154	0.46 174	0.34 17	0.23 89	0.58 223	0.35 167	0.99 266	0.49 87	0.62 117	0.75 139	0.69 211	0.61 254	0.58 141	0.44 226	0.18 197	0.14 206	0.17 109	0.15 119	0.17 165	0.17 195

MyStereo04	0.44 184	0.22 154	0.44 145	0.42 209	0.28 225	0.40 132	0.50 314	1.00 270	1.08 359	0.62 117	0.58 92	0.55 124	0.57 230	0.71 244	0.44 226	0.14 41	0.13 178	0.18 148	0.17 196	0.17 165	0.16 177

CIPLG	0.41 161	0.21 125	0.63 294	0.45 267	0.33 309	0.52 189	0.33 141	0.65 107	0.60 118	0.82 250	0.96 245	0.46 91	0.32 87	0.55 103	0.44 226	0.16 134	0.12 119	0.15 60	0.14 96	0.13 28	0.14 114

CFNet_pseudo	0.46 201	0.24 210	0.52 246	0.37 64	0.27 203	0.58 223	0.30 94	0.86 218	0.88 261	0.82 250	1.03 281	0.75 246	0.47 178	0.58 141	0.44 226	0.17 168	0.12 119	0.24 300	0.16 149	0.24 304	0.19 243

FENet	0.42 168	0.22 154	0.38 70	0.39 116	0.24 113	0.55 204	0.32 132	0.79 200	0.70 157	0.71 183	0.72 124	0.63 174	0.57 230	0.62 175	0.44 226	0.19 226	0.13 178	0.19 186	0.17 196	0.18 184	0.19 243

GANet-RSSM	0.47 214	0.21 125	0.37 61	0.38 89	0.25 139	0.58 223	0.36 187	1.07 299	0.78 205	0.68 163	1.01 269	0.86 284	0.67 290	0.62 175	0.44 226	0.21 262	0.15 235	0.18 148	0.18 220	0.18 184	0.17 195

ccs_rob	0.46 201	0.24 210	0.52 246	0.37 64	0.27 203	0.58 223	0.31 115	0.86 218	0.88 261	0.82 250	1.02 277	0.75 246	0.47 178	0.58 141	0.44 226	0.17 168	0.12 119	0.24 300	0.16 149	0.24 304	0.19 243

1test111	0.36 93	0.23 174	0.33 28	0.41 172	0.22 55	0.55 204	0.38 221	0.85 215	0.54 103	0.41 54	0.50 58	0.34 30	0.49 186	0.55 103	0.45 234	0.16 134	0.10 12	0.19 186	0.13 71	0.18 184	0.17 195

mmm	0.44 184	0.27 268	0.46 174	0.38 89	0.24 113	0.61 243	0.35 167	0.94 248	0.53 99	0.72 195	1.05 291	0.63 174	0.50 197	0.57 123	0.45 234	0.18 197	0.15 235	0.23 286	0.20 270	0.20 234	0.18 211

qqq	0.40 150	0.26 251	0.44 145	0.36 49	0.22 55	0.46 171	0.36 187	0.85 215	0.54 103	0.56 100	0.69 119	0.65 194	0.53 206	0.55 103	0.45 234	0.17 168	0.16 264	0.20 214	0.19 246	0.18 184	0.17 195

hknet	0.49 242	0.25 232	0.51 241	0.45 267	0.29 251	0.77 307	0.40 252	0.94 248	0.83 232	0.75 209	0.80 168	0.97 317	0.61 254	0.73 254	0.45 234	0.18 197	0.14 206	0.22 268	0.19 246	0.18 184	0.18 211

IPLG	0.39 139	0.20 92	0.59 275	0.40 145	0.24 113	0.54 199	0.27 62	0.75 184	0.63 131	0.84 269	0.81 175	0.32 18	0.32 87	0.60 162	0.45 234	0.13 17	0.11 69	0.16 83	0.13 71	0.13 28	0.12 47

ACRE	0.40 150	0.21 125	0.65 305	0.45 267	0.33 309	0.51 186	0.33 141	0.66 116	0.63 131	0.80 231	0.92 229	0.45 84	0.32 87	0.52 89	0.45 234	0.16 134	0.12 119	0.15 60	0.14 96	0.13 28	0.14 114

CrosDoStereo	0.50 256	0.18 45	0.45 157	0.38 89	0.24 113	0.40 132	1.18 430	0.67 126	0.86 248	0.94 321	1.37 367	0.63 174	0.77 333	0.65 203	0.45 234	0.15 93	0.12 119	0.17 109	0.18 220	0.14 63	0.14 114

DeepStereo_LL	0.50 256	0.18 45	0.45 157	0.38 89	0.24 113	0.40 132	1.18 430	0.67 126	0.86 248	0.94 321	1.37 367	0.63 174	0.77 333	0.65 203	0.45 234	0.15 93	0.12 119	0.17 109	0.18 220	0.14 63	0.14 114

FADNet-RVC-Resample	0.56 300	0.33 314	1.16 395	0.49 316	0.34 317	0.71 293	0.43 276	1.01 277	0.93 291	0.82 250	0.87 208	0.74 244	0.67 290	0.73 254	0.45 234	0.18 197	0.18 296	0.26 328	0.27 359	0.26 316	0.27 328

UCFNet_RVC	0.49 242	0.26 251	0.35 43	0.39 116	0.26 176	0.64 266	0.36 187	1.15 331	0.84 236	0.67 157	0.88 215	0.88 295	0.59 245	0.58 141	0.45 234	0.24 307	0.17 282	0.27 340	0.27 359	0.25 312	0.23 303

test_sample6	0.49 242	0.26 251	0.50 229	0.37 64	0.22 55	0.63 259	0.40 252	1.12 317	0.83 232	0.80 231	1.03 281	0.66 199	0.55 222	0.67 221	0.46 244	0.22 284	0.16 264	0.22 268	0.22 306	0.23 291	0.21 283

test_sample3	0.46 201	0.25 232	0.50 229	0.35 38	0.23 89	0.69 284	0.37 200	1.15 331	0.81 222	0.75 209	0.79 165	0.66 199	0.49 186	0.63 185	0.46 244	0.21 262	0.15 235	0.20 214	0.19 246	0.21 255	0.19 243

DispNO	0.47 214	0.23 174	0.71 331	0.39 116	0.31 285	0.60 241	0.38 221	0.89 232	0.77 198	0.75 209	0.84 189	0.72 228	0.54 217	0.73 254	0.46 244	0.19 226	0.14 206	0.20 214	0.18 220	0.16 133	0.17 195

x	0.39 139	0.24 210	0.41 103	0.34 17	0.23 89	0.52 189	0.32 132	0.86 218	0.52 96	0.57 102	0.70 122	0.59 155	0.50 197	0.49 75	0.46 244	0.17 168	0.15 235	0.17 109	0.15 119	0.17 165	0.16 177

IPLGR_C	0.40 150	0.21 125	0.64 299	0.45 267	0.33 309	0.52 189	0.34 148	0.66 116	0.62 120	0.82 250	0.92 229	0.45 84	0.32 87	0.52 89	0.46 244	0.17 168	0.12 119	0.15 60	0.14 96	0.13 28	0.14 114

AdaStereo	0.50 256	0.32 306	0.47 186	0.48 301	0.25 139	0.67 280	0.32 132	1.17 342	0.88 261	0.75 209	0.99 264	0.75 246	0.49 186	0.67 221	0.46 244	0.27 335	0.12 119	0.28 348	0.18 220	0.23 291	0.18 211
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.
HSM	0.51 263	0.24 210	0.41 103	0.39 116	0.24 113	0.75 304	0.40 252	1.22 361	0.75 184	0.81 241	0.91 225	1.21 364	0.69 300	0.87 312	0.46 244	0.17 168	0.13 178	0.17 109	0.14 96	0.17 165	0.17 195

RAFT + AFF	0.53 277	0.29 291	0.75 348	0.51 345	0.32 299	0.63 259	0.60 356	1.00 270	0.91 281	0.78 226	0.87 208	0.83 273	0.58 239	0.80 285	0.47 251	0.17 168	0.20 318	0.23 286	0.22 306	0.18 184	0.18 211

PSMNet-RSSM	0.48 225	0.22 154	0.38 70	0.42 209	0.25 139	0.50 182	0.37 200	1.10 308	0.77 198	0.70 177	1.06 297	0.84 277	0.64 276	0.62 175	0.47 251	0.23 296	0.15 235	0.23 286	0.25 342	0.20 234	0.19 243

NOSS_ROB	0.57 306	0.39 349	0.39 87	0.44 245	0.30 264	0.73 300	0.54 339	1.03 284	1.08 359	0.67 157	0.87 208	0.76 252	0.57 230	0.77 276	0.47 251	0.38 397	0.38 412	0.44 404	0.42 412	0.37 375	0.34 369

pcwnet_v2	0.58 313	0.28 281	0.84 364	0.45 267	0.35 323	0.61 243	0.35 167	1.27 379	1.21 380	0.99 341	1.27 351	0.72 228	0.58 239	0.67 221	0.48 254	0.27 335	0.21 328	0.24 300	0.23 319	0.29 332	0.29 341

HSM-Net_RVC	0.53 277	0.22 154	0.35 43	0.37 64	0.21 40	0.85 336	0.37 200	1.23 365	0.93 291	0.90 301	1.15 327	1.26 368	0.63 266	0.72 249	0.48 254	0.17 168	0.13 178	0.16 83	0.15 119	0.17 165	0.15 135
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LL-Strereo	0.57 306	0.27 268	0.68 317	0.48 301	0.34 317	0.39 128	0.48 305	0.94 248	0.97 308	0.83 262	0.78 156	1.10 352	1.18 402	1.33 398	0.49 256	0.17 168	0.14 206	0.22 268	0.19 246	0.16 133	0.17 195

DualNet (step1)	0.57 306	0.36 329	0.72 336	0.38 89	0.30 264	0.71 293	0.43 276	1.06 295	0.88 261	0.92 314	0.86 201	0.85 279	0.69 300	0.68 231	0.50 257	0.41 404	0.20 318	0.40 395	0.41 408	0.36 370	0.33 362

test_sample7	0.52 272	0.29 291	0.50 229	0.36 49	0.27 203	0.62 250	0.41 265	1.06 295	0.88 261	0.92 314	0.86 201	0.85 279	0.69 300	0.68 231	0.50 257	0.26 327	0.20 318	0.27 340	0.26 353	0.27 326	0.24 309

gwcnet-sp	0.48 225	0.23 174	0.70 327	0.40 145	0.26 176	0.81 322	0.41 265	0.89 232	0.84 236	0.91 306	0.76 142	0.66 199	0.61 254	0.66 211	0.50 257	0.18 197	0.17 282	0.18 148	0.18 220	0.18 184	0.18 211

scenet	0.48 225	0.23 174	0.70 327	0.40 145	0.26 176	0.81 322	0.41 265	0.89 232	0.84 236	0.91 306	0.76 142	0.66 199	0.61 254	0.66 211	0.50 257	0.18 197	0.17 282	0.18 148	0.18 220	0.18 184	0.18 211

ssnet	0.48 225	0.23 174	0.70 327	0.40 145	0.26 176	0.81 322	0.41 265	0.89 232	0.84 236	0.91 306	0.76 142	0.66 199	0.61 254	0.66 211	0.50 257	0.18 197	0.17 282	0.18 148	0.18 220	0.18 184	0.18 211

dd	0.43 178	0.38 345	0.55 261	0.44 245	0.25 139	0.47 173	0.38 221	0.70 158	1.05 343	0.59 105	0.65 107	0.42 70	0.39 138	0.66 211	0.50 257	0.24 307	0.15 235	0.21 255	0.15 119	0.22 275	0.18 211

dad	0.58 313	0.50 379	0.64 299	0.43 228	0.30 264	0.59 235	0.36 187	0.78 197	1.25 389	1.01 351	1.17 334	1.15 362	0.53 206	0.68 231	0.50 257	0.35 390	0.23 344	0.37 387	0.21 290	0.29 332	0.20 265

GwcNet-ADL	0.44 184	0.22 154	0.48 205	0.45 267	0.30 264	0.40 132	0.37 200	0.92 242	0.97 308	0.71 183	0.78 156	0.61 166	0.42 151	0.62 175	0.50 257	0.19 226	0.14 206	0.15 60	0.14 96	0.18 184	0.18 211

FADNet	0.61 325	0.51 382	1.10 389	0.45 267	0.44 373	0.65 273	0.41 265	1.19 347	1.05 343	0.70 177	0.84 189	0.98 320	0.66 287	0.82 290	0.50 257	0.29 350	0.30 385	0.27 340	0.30 371	0.46 400	0.35 374

CBMV_ROB	0.59 320	0.37 335	0.38 70	0.39 116	0.28 225	0.74 301	0.28 72	1.00 270	0.98 312	0.94 321	1.25 349	0.81 271	0.78 338	0.87 312	0.50 257	0.36 393	0.37 410	0.43 401	0.40 403	0.33 356	0.30 348

MyStereo8	0.40 150	0.20 92	0.54 256	0.41 172	0.29 251	0.53 195	0.29 80	0.65 107	0.49 87	0.71 183	0.98 259	0.58 140	0.43 157	0.50 79	0.51 267	0.15 93	0.12 119	0.16 83	0.14 96	0.19 218	0.19 243

BUS	0.45 194	0.25 232	0.43 133	0.45 267	0.28 225	0.70 288	0.34 148	0.94 248	0.76 191	0.75 209	0.80 168	0.65 194	0.49 186	0.64 196	0.51 267	0.20 249	0.14 206	0.22 268	0.19 246	0.18 184	0.18 211

NINENet	0.50 256	0.29 291	0.51 241	0.45 267	0.32 299	0.70 288	0.34 148	1.10 308	0.88 261	0.80 231	0.94 233	0.65 194	0.49 186	0.73 254	0.51 267	0.22 284	0.20 318	0.25 312	0.18 220	0.22 275	0.21 283

SACVNet	0.58 313	0.34 319	0.55 261	0.55 372	0.36 325	0.63 259	0.48 305	1.13 319	0.77 198	1.02 353	1.06 297	1.02 332	0.74 324	0.90 322	0.51 267	0.27 335	0.21 328	0.25 312	0.24 333	0.29 332	0.36 376

DeepPruner_ROB	0.53 277	0.34 319	0.59 275	0.41 172	0.30 264	0.50 182	0.43 276	1.19 347	0.70 157	0.85 270	1.05 291	0.86 284	0.55 222	0.84 302	0.51 267	0.29 350	0.23 344	0.22 268	0.22 306	0.26 316	0.25 316

MLCV	0.47 214	0.24 210	0.61 282	0.37 64	0.17 4	0.61 243	0.33 141	0.80 203	0.87 257	0.94 321	1.13 319	0.72 228	0.43 157	0.89 320	0.51 267	0.13 17	0.10 12	0.13 15	0.11 26	0.14 63	0.12 47

iResNet	0.49 242	0.29 291	0.79 360	0.42 209	0.21 40	0.61 243	0.40 252	0.82 208	0.99 317	0.87 282	1.12 313	0.69 211	0.53 206	0.78 280	0.51 267	0.15 93	0.11 69	0.14 25	0.12 46	0.17 165	0.15 135

HBP-ISP	0.59 320	0.45 369	0.43 133	0.45 267	0.33 309	0.70 288	0.28 72	1.11 313	1.00 323	0.83 262	1.18 336	0.65 194	0.68 296	0.88 315	0.52 274	0.35 390	0.38 412	0.47 409	0.41 408	0.38 379	0.31 354

CFNet	0.51 263	0.29 291	0.46 174	0.41 172	0.27 203	0.70 288	0.32 132	1.13 319	1.00 323	0.72 195	1.07 300	0.85 279	0.60 249	0.76 269	0.52 274	0.19 226	0.14 206	0.23 286	0.23 319	0.21 255	0.16 177

CVANet_RVC	0.57 306	0.33 314	0.44 145	0.47 296	0.32 299	0.67 280	0.61 361	1.05 292	0.93 291	0.85 270	1.04 287	1.01 327	0.73 322	0.83 297	0.52 274	0.29 350	0.19 310	0.27 340	0.25 342	0.31 346	0.21 283

UGAM	0.52 272	0.22 154	0.46 174	0.45 267	0.25 139	0.41 145	0.52 331	0.62 89	1.16 371	0.76 216	1.13 319	1.32 380	0.57 230	1.00 351	0.53 277	0.17 168	0.14 206	0.25 312	0.21 290	0.15 100	0.13 75

CFNet-ft	0.48 225	0.23 174	0.36 48	0.40 145	0.26 176	0.64 266	0.37 200	0.87 225	0.85 243	0.64 135	1.00 266	1.01 327	0.64 276	0.61 168	0.53 277	0.23 296	0.15 235	0.24 300	0.21 290	0.23 291	0.18 211

BEATNet_4x	0.46 201	0.32 306	0.56 267	0.37 64	0.19 13	0.63 259	0.35 167	1.01 277	0.72 168	0.77 222	0.83 184	0.70 215	0.59 245	0.68 231	0.53 277	0.16 134	0.12 119	0.16 83	0.14 96	0.24 304	0.16 177

CFNet_RVC	0.48 225	0.23 174	0.36 48	0.40 145	0.26 176	0.64 266	0.37 200	0.87 225	0.85 243	0.64 135	1.00 266	1.01 327	0.64 276	0.61 168	0.53 277	0.23 296	0.15 235	0.24 300	0.21 290	0.23 291	0.18 211

rvit_105_1	0.54 287	0.40 353	0.76 353	0.58 381	0.37 330	0.59 235	0.68 375	0.70 158	0.94 298	0.82 250	0.69 119	0.73 238	0.58 239	0.78 280	0.54 281	0.32 371	0.29 381	0.31 365	0.34 388	0.23 291	0.20 265

AACVNet	0.50 256	0.23 174	0.49 216	0.46 287	0.29 251	0.52 189	0.38 221	0.90 237	0.55 107	0.81 241	1.03 281	1.00 324	0.70 313	0.83 297	0.54 281	0.21 262	0.18 296	0.24 300	0.18 220	0.23 291	0.20 265

ICVP	0.46 201	0.25 232	0.38 70	0.48 301	0.28 225	0.58 223	0.43 276	1.00 270	0.70 157	0.67 157	0.95 241	0.75 246	0.55 222	0.53 96	0.54 281	0.23 296	0.17 282	0.19 186	0.17 196	0.19 218	0.20 265
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
cf-r	0.47 214	0.23 174	0.41 103	0.39 116	0.23 89	0.59 235	0.37 200	0.88 230	0.85 243	0.72 195	1.05 291	0.94 311	0.62 260	0.56 112	0.54 281	0.21 262	0.14 206	0.17 109	0.19 246	0.15 100	0.15 135

DMCA	0.45 194	0.26 251	0.50 229	0.38 89	0.28 225	0.51 186	0.34 148	0.93 244	0.68 152	0.75 209	0.83 184	0.79 261	0.53 206	0.51 84	0.54 281	0.21 262	0.16 264	0.21 255	0.16 149	0.19 218	0.21 283

SMFormer	0.51 263	0.23 174	0.62 285	0.34 17	0.20 28	0.62 250	0.34 148	1.21 353	1.02 330	0.81 241	1.01 269	0.71 219	0.65 282	0.84 302	0.55 286	0.19 226	0.15 235	0.18 148	0.16 149	0.18 184	0.18 211

tta	0.51 263	0.23 174	0.62 285	0.34 17	0.20 28	0.62 250	0.34 148	1.21 353	1.02 330	0.81 241	1.01 269	0.71 219	0.65 282	0.84 302	0.55 286	0.19 226	0.15 235	0.18 148	0.16 149	0.15 100	0.14 114

ToySt	0.49 242	0.27 268	0.75 348	0.40 145	0.27 203	0.64 266	0.49 311	0.84 212	0.77 198	0.60 109	0.83 184	0.88 295	0.66 287	0.70 239	0.56 288	0.16 134	0.17 282	0.21 255	0.20 270	0.21 255	0.19 243

Anonymous_2	0.82 365	0.44 365	0.63 294	0.40 145	0.43 366	0.80 317	0.52 331	0.72 168	0.77 198	0.71 183	0.60 95	0.87 290	0.76 329	0.75 265	0.58 289	0.52 420	0.54 433	0.54 421	4.82 471	0.56 417	0.40 392

DSFCA	0.55 289	0.25 232	0.62 285	0.40 145	0.36 325	0.74 301	0.52 331	1.04 287	0.82 227	1.06 367	0.84 189	0.89 299	0.63 266	0.99 348	0.58 289	0.25 317	0.21 328	0.21 255	0.21 290	0.21 255	0.19 243

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 333	0.81 418	0.73 339	0.53 362	0.37 330	1.40 405	0.53 335	1.04 287	0.79 213	0.88 290	0.94 233	0.95 313	0.53 206	0.93 338	0.58 289	0.39 399	0.30 385	0.57 423	0.31 378	0.53 413	0.30 348

TDLM	0.57 306	0.33 314	0.49 216	0.51 345	0.30 264	0.66 276	0.73 392	1.03 284	1.01 327	0.82 250	1.10 309	0.84 277	0.70 313	0.86 311	0.58 289	0.28 343	0.17 282	0.25 312	0.22 306	0.26 316	0.19 243

ttt	0.51 263	0.25 232	0.43 133	0.38 89	0.24 113	0.65 273	0.38 221	1.18 345	1.05 343	0.72 195	1.08 303	0.63 174	0.49 186	0.84 302	0.59 293	0.24 307	0.21 328	0.22 268	0.20 270	0.24 304	0.24 309

DMCA-RVC	0.51 263	0.30 299	0.59 275	0.50 330	0.32 299	0.54 199	0.38 221	0.86 218	0.68 152	0.94 321	0.86 201	0.91 305	0.68 296	0.70 239	0.59 293	0.23 296	0.18 296	0.31 365	0.23 319	0.26 316	0.19 243

PS-NSSS	0.58 313	0.44 365	0.62 285	0.42 209	0.33 309	0.66 276	0.58 352	1.02 280	0.86 248	0.77 222	1.28 353	0.72 228	0.64 276	0.82 290	0.59 293	0.31 360	0.26 367	0.40 395	0.27 359	0.33 356	0.26 321

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 277	0.32 306	0.64 299	0.44 245	0.30 264	0.66 276	0.44 285	1.04 287	0.88 261	0.91 306	0.91 225	0.99 321	0.60 249	0.68 231	0.60 296	0.21 262	0.17 282	0.22 268	0.22 306	0.21 255	0.21 283
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
psm_up	0.55 289	0.26 251	0.47 186	0.49 316	0.32 299	0.65 273	0.56 348	1.04 287	0.82 227	0.82 250	0.88 215	1.01 327	0.94 376	0.74 261	0.61 297	0.21 262	0.25 360	0.26 328	0.23 319	0.21 255	0.20 265

STTStereo	0.55 289	0.37 335	0.76 353	0.44 245	0.31 285	0.60 241	0.44 285	0.96 258	0.86 248	0.99 341	0.90 222	0.96 315	0.58 239	0.71 244	0.61 297	0.25 317	0.23 344	0.26 328	0.32 384	0.24 304	0.23 303

CSP-Net	0.56 300	0.27 268	0.49 216	0.41 172	0.28 225	1.22 394	0.50 314	1.23 365	0.72 168	0.95 328	0.95 241	0.89 299	0.62 260	0.83 297	0.62 299	0.26 327	0.17 282	0.17 109	0.17 196	0.18 184	0.17 195

UNet	0.54 287	0.26 251	0.66 311	0.44 245	0.40 348	0.99 359	0.41 265	0.98 264	0.75 184	0.83 262	0.89 219	1.04 336	0.72 321	0.73 254	0.62 299	0.19 226	0.14 206	0.20 214	0.17 196	0.20 234	0.17 195

SGM-Forest	0.62 326	0.32 306	0.39 87	0.43 228	0.30 264	1.02 363	0.55 343	1.09 307	1.05 343	1.06 367	1.18 336	1.10 352	0.67 290	0.88 315	0.62 299	0.31 360	0.33 403	0.33 375	0.30 371	0.30 341	0.28 335
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-ADL	0.48 225	0.27 268	0.40 95	0.48 301	0.30 264	0.68 282	0.37 200	0.90 237	0.80 215	0.61 115	0.80 168	0.92 307	0.62 260	0.72 249	0.63 302	0.23 296	0.18 296	0.18 148	0.20 270	0.22 275	0.20 265

CBMV	0.64 328	0.35 324	0.41 103	0.42 209	0.25 139	1.01 361	0.77 396	1.13 319	1.09 361	1.17 384	1.22 342	1.04 336	0.75 326	0.88 315	0.63 302	0.28 343	0.30 385	0.34 377	0.30 371	0.26 316	0.26 321
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SQANet	0.82 365	0.74 413	0.67 314	1.13 435	0.98 433	1.11 379	0.47 297	1.07 299	0.83 232	0.91 306	1.05 291	1.03 334	0.74 324	1.01 352	0.64 304	0.61 427	0.24 352	1.03 436	0.35 391	1.18 439	0.58 425

GEStereo_RVC	0.55 289	0.29 291	0.63 294	0.49 316	0.31 285	0.70 288	0.54 339	1.22 361	0.92 286	0.82 250	0.85 198	0.85 279	0.63 266	0.90 322	0.65 305	0.24 307	0.16 264	0.19 186	0.16 149	0.21 255	0.22 297

NVstereo2D	0.60 323	0.30 299	0.75 348	0.48 301	0.43 366	0.89 341	0.48 305	1.05 292	1.15 370	0.66 155	0.86 201	0.88 295	0.70 313	0.99 348	0.65 305	0.32 371	0.15 235	0.28 348	0.20 270	0.40 382	0.36 376

iRaft-Stereo_5w	0.45 194	0.21 125	0.48 205	0.42 209	0.28 225	0.31 72	0.54 339	0.63 95	0.62 120	0.62 117	0.89 219	1.01 327	0.69 300	0.75 265	0.66 307	0.13 17	0.12 119	0.17 109	0.15 119	0.14 63	0.15 135

GwcNet-RSSM	0.49 242	0.24 210	0.42 123	0.40 145	0.23 89	0.55 204	0.38 221	0.93 244	0.93 291	0.71 183	1.16 332	0.86 284	0.60 249	0.62 175	0.66 307	0.21 262	0.14 206	0.19 186	0.20 270	0.16 133	0.15 135

GANet	0.70 340	0.37 335	0.55 261	0.51 345	0.34 317	0.94 347	0.96 417	1.08 303	0.94 298	1.04 362	1.98 416	1.13 359	0.88 363	1.12 373	0.66 307	0.25 317	0.26 367	0.27 340	0.22 306	0.31 346	0.22 297

LMCR-Stereo	0.53 277	0.30 299	0.53 253	0.58 381	0.30 264	0.83 332	0.36 187	1.19 347	0.76 191	0.88 290	1.04 287	0.56 127	0.62 260	0.82 290	0.67 310	0.19 226	0.15 235	0.19 186	0.14 96	0.23 291	0.17 195

ACVNet	0.46 201	0.23 174	0.36 48	0.39 116	0.28 225	0.58 223	0.40 252	0.87 225	0.80 215	0.64 135	0.96 245	0.79 261	0.60 249	0.63 185	0.67 310	0.17 168	0.15 235	0.16 83	0.15 119	0.18 184	0.15 135

hitnet-ft	0.55 289	0.27 268	0.39 87	0.41 172	0.28 225	0.78 311	0.40 252	0.92 242	0.90 276	0.82 250	1.01 269	1.13 359	0.70 313	0.78 280	0.67 310	0.28 343	0.20 318	0.28 348	0.22 306	0.29 332	0.26 321

NaN_ROB	0.69 338	0.44 365	0.69 323	0.51 345	0.33 309	0.97 354	1.06 424	1.22 361	1.19 377	1.24 394	0.96 245	1.08 348	0.78 338	1.20 381	0.67 310	0.24 307	0.30 385	0.23 286	0.24 333	0.23 291	0.25 316

FADNet-RVC	0.60 323	0.53 392	1.14 394	0.46 287	0.39 343	0.61 243	0.39 243	1.12 317	0.87 257	0.70 177	0.84 189	1.04 336	0.55 222	0.94 345	0.69 314	0.26 327	0.25 360	0.28 348	0.28 364	0.31 346	0.31 354

CC-Net-ROB	0.82 365	0.96 429	0.85 365	0.58 381	0.45 377	1.27 399	0.70 385	1.17 342	1.02 330	0.83 262	1.23 346	0.90 303	0.77 333	1.06 362	0.69 314	0.46 410	0.34 405	1.71 443	0.38 396	0.59 423	0.36 376

DLCB_ROB	0.58 313	0.28 281	0.47 186	0.49 316	0.32 299	0.77 307	0.50 314	0.99 266	0.92 286	1.04 362	1.14 322	1.21 364	0.69 300	0.88 315	0.69 314	0.20 249	0.20 318	0.22 268	0.22 306	0.21 255	0.18 211

SDNR	0.86 375	0.37 335	1.47 426	0.40 145	0.38 339	3.38 455	0.33 141	0.90 237	0.98 312	0.99 341	2.09 420	0.59 155	0.71 317	1.29 394	0.70 317	0.51 419	0.56 434	0.36 383	0.26 353	0.43 392	0.46 408

FINET	0.67 333	0.42 359	1.00 382	0.46 287	0.43 366	0.83 332	0.89 410	1.08 303	1.50 412	0.87 282	1.14 322	0.71 219	0.68 296	0.92 332	0.70 317	0.36 393	0.30 385	0.26 328	0.24 333	0.35 366	0.33 362

ac_64	0.52 272	0.22 154	0.50 229	0.45 267	0.28 225	0.80 317	0.45 287	1.02 280	0.61 119	0.91 306	0.83 184	1.07 346	0.68 296	0.74 261	0.70 317	0.21 262	0.18 296	0.20 214	0.19 246	0.18 184	0.15 135

FADNet_RVC	0.55 289	0.37 335	1.17 400	0.44 245	0.31 285	0.56 217	0.34 148	1.06 295	0.88 261	0.67 157	0.90 222	0.61 166	0.65 282	0.93 338	0.70 317	0.21 262	0.18 296	0.26 328	0.23 319	0.31 346	0.28 335

CRFU-Net	0.57 306	0.27 268	0.57 270	0.46 287	0.30 264	1.20 393	0.52 331	1.10 308	0.56 113	1.00 346	0.98 259	1.06 341	0.79 340	0.81 288	0.71 321	0.21 262	0.19 310	0.18 148	0.16 149	0.18 184	0.19 243

UPFNet	0.53 277	0.24 210	0.51 241	0.45 267	0.38 339	0.84 335	0.49 311	0.99 266	0.75 184	0.87 282	0.88 215	0.86 284	0.64 276	0.80 285	0.71 321	0.20 249	0.20 318	0.20 214	0.20 270	0.19 218	0.15 135

DDUNet	1.06 401	2.56 465	0.68 317	1.21 437	1.26 442	1.03 366	0.69 380	1.11 313	0.94 298	0.96 329	1.22 342	1.27 369	0.82 348	0.93 338	0.72 323	0.84 435	0.38 412	1.99 447	0.60 432	1.10 438	0.85 436

ADLNet2	0.55 289	0.25 232	0.65 305	0.47 296	0.30 264	0.83 332	0.50 314	1.05 292	0.95 304	0.80 231	0.98 259	0.99 321	0.69 300	0.77 276	0.73 324	0.20 249	0.16 264	0.17 109	0.18 220	0.21 255	0.21 283

HGLStereo	0.56 300	0.28 281	0.57 270	0.50 330	0.37 330	0.80 317	0.45 287	1.02 280	0.78 205	0.86 275	1.14 322	0.89 299	0.82 348	0.76 269	0.73 324	0.21 262	0.20 318	0.19 186	0.18 220	0.19 218	0.21 283

MDST_ROB	0.91 384	0.27 268	0.85 365	0.63 397	0.41 355	2.53 439	0.71 390	1.60 426	1.13 367	2.83 448	1.73 404	0.97 317	0.69 300	1.61 416	0.73 324	0.25 317	0.22 334	0.32 370	0.28 364	0.25 312	0.24 309

delet	0.55 289	0.24 210	0.55 261	0.44 245	0.33 309	1.07 373	0.50 314	1.00 270	0.86 248	0.85 270	0.96 245	0.90 303	0.63 266	0.83 297	0.74 327	0.18 197	0.18 296	0.20 214	0.21 290	0.16 133	0.15 135

AANet_RVC	0.57 306	0.32 306	0.54 256	0.45 267	0.27 203	0.57 221	0.48 305	1.00 270	1.28 393	0.86 275	1.33 361	0.87 290	0.58 239	1.07 365	0.75 328	0.18 197	0.12 119	0.15 60	0.13 71	0.18 184	0.18 211

otaku	1.04 397	0.93 426	0.88 372	1.33 441	1.05 439	1.66 423	0.70 385	1.40 405	1.18 375	1.08 373	1.32 360	1.33 383	0.91 366	1.23 387	0.76 329	0.72 431	0.46 430	1.24 439	0.50 425	1.40 440	0.75 430

CBFPSM	0.59 320	0.22 154	1.31 413	0.38 89	0.27 203	1.12 382	0.65 367	0.79 200	0.82 227	0.80 231	0.81 175	1.35 389	0.87 360	0.67 221	0.76 329	0.16 134	0.15 235	0.15 60	0.16 149	0.17 165	0.22 297

MMNet	0.55 289	0.25 232	0.61 282	0.43 228	0.34 317	1.07 373	0.39 243	0.87 225	0.91 281	0.91 306	0.93 232	0.86 284	0.76 329	0.81 288	0.76 329	0.15 93	0.14 206	0.18 148	0.19 246	0.20 234	0.16 177

GANetREF_RVC	0.80 361	0.75 414	0.86 370	0.66 406	0.42 361	1.15 386	0.98 418	1.14 328	1.19 377	1.01 351	1.02 277	1.10 352	0.90 365	1.15 375	0.76 329	0.48 414	0.39 416	0.57 423	0.38 396	0.63 425	0.46 408
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
ACVNet-4b	1.35 422	1.31 441	1.10 389	1.90 450	1.59 445	1.92 430	0.77 396	1.52 422	1.62 423	1.05 364	1.60 396	2.11 425	0.94 376	1.64 420	0.77 333	1.30 448	0.35 407	2.03 451	0.67 435	1.88 450	0.84 435

AASNet	0.53 277	0.25 232	0.52 246	0.49 316	0.32 299	0.74 301	0.40 252	1.50 416	0.86 248	0.86 275	0.92 229	0.64 181	0.59 245	0.59 156	0.79 334	0.23 296	0.19 310	0.20 214	0.16 149	0.21 255	0.19 243

NCCL2	0.72 348	0.41 357	0.65 305	0.64 398	0.44 373	0.98 358	1.20 432	1.11 313	1.00 323	0.98 338	0.96 245	1.49 402	0.87 360	0.90 322	0.79 334	0.31 360	0.26 367	0.39 392	0.39 400	0.32 351	0.32 358

GASNet	0.67 333	0.72 411	0.96 378	0.70 416	0.48 386	0.62 250	0.47 297	1.08 303	1.03 335	0.94 321	0.82 178	0.93 309	0.83 352	1.33 398	0.80 336	0.31 360	0.22 334	0.29 356	0.28 364	0.44 393	0.24 309

Syn2CoEx	0.71 344	0.51 382	0.95 376	0.64 398	0.45 377	0.91 342	0.53 335	1.48 413	1.13 367	0.93 318	1.35 363	1.02 332	0.99 384	0.92 332	0.80 336	0.30 357	0.27 373	0.28 348	0.24 333	0.23 291	0.24 309

ETE_ROB	0.70 340	0.49 375	0.73 339	0.56 375	0.36 325	0.79 314	0.87 409	1.14 328	0.93 291	1.19 386	1.18 336	1.39 392	0.82 348	0.99 348	0.80 336	0.26 327	0.21 328	0.31 365	0.26 353	0.33 356	0.34 369

fast-acv-ft	0.64 328	0.30 299	0.73 339	0.45 267	0.34 317	1.17 389	0.49 311	0.86 218	0.98 312	1.02 353	1.36 364	1.29 372	0.85 355	0.76 269	0.81 339	0.21 262	0.23 344	0.23 286	0.23 319	0.21 255	0.20 265

ADLNet	0.55 289	0.27 268	0.51 241	0.44 245	0.35 323	0.78 311	0.46 290	1.08 303	0.86 248	0.99 341	0.98 259	0.92 307	0.63 266	0.69 236	0.81 339	0.22 284	0.16 264	0.22 268	0.22 306	0.21 255	0.21 283

DGSMNet	0.76 353	0.55 394	1.29 412	0.58 381	0.62 414	0.94 347	0.70 385	1.26 377	1.11 363	0.83 262	1.24 347	1.00 324	0.71 317	1.03 359	0.81 339	0.34 385	0.29 381	0.41 399	0.40 403	0.57 419	0.55 424

MSMD_ROB	1.21 414	0.49 375	0.62 285	0.59 385	0.50 390	1.62 422	0.67 370	1.23 365	1.24 385	2.45 442	3.77 449	3.09 441	2.98 454	1.32 397	0.81 339	0.45 409	0.41 419	0.49 416	0.51 427	0.47 402	0.44 403

Ntro	1.09 405	0.97 432	0.91 374	1.44 442	1.19 441	1.69 426	0.80 400	1.35 395	1.25 389	1.00 346	1.29 356	1.31 375	0.97 382	1.26 390	0.84 343	0.84 435	0.43 425	1.36 440	0.50 425	1.56 441	0.78 432

UDG	0.88 378	0.82 421	0.67 314	1.00 431	0.96 430	1.02 363	0.57 351	1.13 319	0.99 317	0.90 301	0.97 258	1.31 375	0.99 384	0.85 309	0.84 343	0.54 424	0.32 397	1.77 444	0.40 403	0.94 432	0.66 428

RP	0.76 353	0.36 329	0.63 294	0.66 406	0.58 411	0.80 317	0.55 343	1.14 328	1.22 382	0.97 333	1.65 398	1.43 396	1.32 412	1.01 352	0.84 343	0.33 379	0.30 385	0.36 383	0.30 371	0.34 362	0.34 369

stereogan	0.80 361	0.31 303	0.71 331	0.59 385	0.50 390	1.72 427	0.48 305	1.35 395	1.37 400	1.00 346	1.46 386	1.56 409	0.95 379	1.29 394	0.84 343	0.28 343	0.29 381	0.29 356	0.25 342	0.38 379	0.38 387

edge stereo	0.76 353	0.38 345	0.74 344	0.52 356	0.43 366	0.80 317	0.53 335	1.28 381	1.06 350	1.28 396	1.38 372	1.81 417	1.11 395	1.08 367	0.85 347	0.33 379	0.32 397	0.41 399	0.28 364	0.32 351	0.36 376

FAT-Stereo	0.73 350	0.33 314	0.75 348	0.49 316	0.37 330	0.71 293	0.59 354	1.36 398	1.30 395	1.03 361	1.40 373	1.59 412	1.15 398	0.87 312	0.86 348	0.28 343	0.28 376	0.28 348	0.23 319	0.28 329	0.38 387

RASNet	0.53 277	0.22 154	0.52 246	0.38 89	0.22 55	0.68 282	0.38 221	0.97 261	0.88 261	0.73 202	1.04 287	1.03 334	0.92 370	0.90 322	0.86 348	0.16 134	0.14 206	0.14 25	0.17 196	0.15 100	0.13 75

CSAN	0.83 372	0.49 375	0.77 358	0.60 390	0.41 355	1.14 384	1.06 424	1.19 347	1.46 410	1.32 398	1.43 379	1.37 390	1.19 404	1.27 393	0.86 348	0.39 399	0.31 394	0.36 383	0.37 393	0.35 366	0.34 369

LALA_ROB	0.74 351	0.43 361	0.69 323	0.54 368	0.40 348	1.01 361	0.95 416	1.21 353	1.07 356	1.22 391	1.12 313	1.56 409	0.79 340	1.04 361	0.86 348	0.33 379	0.22 334	0.35 379	0.30 371	0.35 366	0.31 354

acv_ft	0.51 263	0.23 174	0.56 267	0.44 245	0.28 225	0.86 339	0.39 243	0.91 241	0.80 215	0.97 333	0.96 245	0.79 261	0.59 245	0.63 185	0.87 352	0.17 168	0.15 235	0.16 83	0.15 119	0.17 165	0.15 135

Nwc_Net	0.78 357	0.38 345	0.73 339	0.60 390	0.55 403	1.05 371	0.55 343	1.67 431	1.05 343	0.88 290	1.86 412	1.40 394	1.09 393	1.10 370	0.87 352	0.30 357	0.25 360	0.36 383	0.38 396	0.29 332	0.29 341

STTRV1_RVC	0.82 365	0.59 399	1.16 395	0.67 409	0.81 423	1.11 379	0.63 363	1.30 385	1.11 363	0.98 338	1.33 361	1.08 348	0.95 379	1.26 390	0.87 352	0.55 425	0.25 360	0.43 401	0.39 400	0.58 422	0.40 392

ff1	0.49 242	0.26 251	0.49 216	0.37 64	0.25 139	0.55 204	0.37 200	0.68 136	1.04 339	0.73 202	0.96 245	0.71 219	0.53 206	1.01 352	0.88 355	0.16 134	0.10 12	0.25 312	0.21 290	0.16 133	0.16 177

mmx	0.53 277	0.26 251	0.49 216	0.37 64	0.25 139	0.55 204	0.37 200	1.16 337	1.03 335	0.73 202	0.96 245	0.71 219	0.53 206	1.01 352	0.88 355	0.20 249	0.15 235	0.25 312	0.21 290	0.22 275	0.20 265

xxx	0.53 277	0.26 251	0.49 216	0.37 64	0.25 139	0.55 204	0.37 200	1.16 337	1.03 335	0.73 202	0.96 245	0.71 219	0.53 206	1.01 352	0.88 355	0.20 249	0.15 235	0.25 312	0.21 290	0.22 275	0.20 265

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 395	0.57 397	1.51 428	0.67 409	0.50 390	2.57 440	1.66 453	1.20 351	1.43 406	1.38 402	1.57 394	1.33 383	0.92 370	1.64 420	0.88 355	0.37 396	0.39 416	0.46 408	0.60 432	0.41 388	0.40 392

RGC	0.79 360	0.59 399	0.71 331	0.65 403	0.65 416	0.92 346	0.58 352	1.29 382	1.05 343	1.07 370	1.45 384	1.47 400	1.03 388	1.21 385	0.88 355	0.32 371	0.30 385	0.48 413	0.40 403	0.37 375	0.37 381

NCC-stereo	0.78 357	0.40 353	0.76 353	0.61 392	0.67 417	0.81 322	0.69 380	1.54 423	1.11 363	0.90 301	1.36 364	1.33 383	1.16 399	1.19 379	0.88 355	0.31 360	0.30 385	0.37 387	0.48 420	0.33 356	0.33 362

Abc-Net	0.78 357	0.40 353	0.76 353	0.61 392	0.67 417	0.81 322	0.69 380	1.54 423	1.11 363	0.90 301	1.36 364	1.33 383	1.16 399	1.19 379	0.88 355	0.31 360	0.30 385	0.37 387	0.48 420	0.33 356	0.33 362
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PA-Net	0.67 333	0.43 361	0.83 363	0.50 330	0.53 398	0.94 347	0.68 375	1.10 308	1.14 369	0.80 231	0.88 215	0.87 290	0.77 333	1.02 357	0.88 355	0.24 307	0.41 419	0.29 356	0.44 413	0.26 316	0.34 369
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet	0.64 328	0.33 314	0.68 317	0.51 345	0.43 366	1.03 366	0.53 335	1.47 412	0.99 317	1.10 377	0.87 208	1.07 346	0.71 317	0.82 290	0.88 355	0.23 296	0.19 310	0.25 312	0.23 319	0.27 326	0.19 243

pmcnn	1.23 415	0.29 291	0.96 378	0.40 145	0.23 89	0.95 350	0.69 380	1.16 337	1.28 393	1.67 419	2.33 422	11.15 471	0.86 357	0.93 338	0.88 355	0.15 93	0.12 119	0.12 2	0.10 16	0.15 100	0.15 135

Wz-Net-LNSev	0.71 344	0.51 382	1.36 421	0.50 330	0.41 355	1.15 386	0.69 380	1.21 353	1.07 356	1.02 353	1.12 313	1.08 348	0.87 360	0.89 320	0.89 365	0.24 307	0.22 334	0.21 255	0.19 246	0.26 316	0.26 321

StereoDRNet-Refined	0.58 313	0.32 306	0.54 256	0.46 287	0.30 264	0.96 353	0.40 252	1.00 270	0.94 298	1.12 379	1.08 303	0.96 315	0.67 290	0.90 322	0.89 365	0.17 168	0.13 178	0.22 268	0.21 290	0.20 234	0.19 243
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.70 340	0.35 324	0.68 317	0.52 356	0.40 348	0.79 314	0.85 408	1.16 337	0.94 298	1.33 400	1.15 327	1.38 391	0.83 352	1.03 359	0.90 367	0.32 371	0.25 360	0.26 328	0.24 333	0.31 346	0.28 335

PWCDC_ROB	0.89 380	0.49 375	0.80 362	0.74 420	0.40 348	1.03 366	0.39 243	1.33 390	2.35 440	1.02 353	3.77 449	0.81 271	0.92 370	1.20 381	0.90 367	0.34 385	0.22 334	0.24 300	0.20 270	0.34 362	0.29 341

PSMNet_ROB	0.64 328	0.37 335	0.65 305	0.56 375	0.42 361	0.97 354	0.83 402	1.21 353	0.92 286	0.79 229	1.02 277	1.08 348	0.63 266	0.82 290	0.91 369	0.29 350	0.20 318	0.31 365	0.31 378	0.26 316	0.23 303

anonymity	0.97 389	0.89 424	1.05 385	0.92 427	1.03 437	0.97 354	0.81 401	1.29 382	0.91 281	1.07 370	0.98 259	1.00 324	0.95 379	1.02 357	0.92 370	0.96 438	0.95 457	0.90 433	0.91 447	0.92 431	0.94 440

ssnet_v2	0.58 313	0.28 281	0.56 267	0.43 228	0.29 251	0.95 350	0.59 354	1.13 319	0.99 317	0.93 318	0.80 168	0.99 321	0.64 276	0.82 290	0.94 371	0.25 317	0.22 334	0.23 286	0.24 333	0.20 234	0.19 243

GwcNet	0.69 338	0.36 329	1.10 389	0.51 345	0.42 361	1.08 377	0.50 314	1.21 353	1.16 371	1.00 346	1.37 367	1.06 341	0.79 340	0.92 332	0.94 371	0.25 317	0.24 352	0.24 300	0.22 306	0.23 291	0.26 321

DRN-Test	0.66 332	0.32 306	0.66 311	0.50 330	0.39 343	1.15 386	0.61 361	1.49 415	1.01 327	1.12 379	1.08 303	1.06 341	0.69 300	0.77 276	0.94 371	0.23 296	0.17 282	0.26 328	0.25 342	0.25 312	0.21 283

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 327	0.28 281	0.99 381	0.40 145	0.30 264	1.03 366	0.56 348	1.10 308	0.99 317	0.97 333	1.22 342	1.06 341	0.69 300	1.07 365	0.95 374	0.19 226	0.11 69	0.16 83	0.13 71	0.22 275	0.21 283

DeepPrunerF	0.89 380	0.52 389	3.43 449	0.68 413	0.81 423	0.72 299	0.72 391	1.22 361	1.99 432	0.93 318	1.01 269	0.87 290	0.86 357	1.08 367	0.95 374	0.34 385	0.28 376	0.43 401	0.39 400	0.30 341	0.32 358

G-Net	0.95 388	0.46 371	1.04 384	0.64 398	0.48 386	2.12 435	0.64 366	1.01 277	0.87 257	1.75 421	2.82 439	1.30 374	1.64 429	1.06 362	0.96 376	0.36 393	0.29 381	0.35 379	0.25 342	0.45 397	0.42 397

RainbowNet	1.35 422	1.49 445	1.19 402	1.88 449	1.45 443	1.48 412	1.07 426	1.61 427	1.55 416	1.20 389	1.59 395	1.54 407	1.13 396	1.34 400	0.97 377	1.36 451	0.70 439	1.82 445	0.79 440	1.71 444	1.07 449

psmorigin	0.82 365	0.51 382	2.09 438	0.49 316	0.41 355	0.85 336	0.50 314	1.04 287	0.88 261	1.45 404	1.43 379	1.50 403	1.06 390	1.22 386	0.97 377	0.31 360	0.32 397	0.27 340	0.27 359	0.33 356	0.42 397

PDISCO_ROB	0.91 384	0.48 372	1.06 386	0.99 429	0.97 431	1.67 425	0.63 363	1.64 429	1.59 419	1.06 367	1.18 336	1.31 375	0.79 340	1.55 411	0.97 377	0.49 416	0.22 334	0.45 405	0.40 403	0.45 397	0.37 381

FBW_ROB	0.88 378	0.50 379	0.85 365	0.55 372	0.40 348	1.17 389	0.78 398	1.50 416	1.37 400	1.33 400	1.27 351	1.48 401	1.00 386	2.57 448	0.98 380	0.25 317	0.32 397	0.45 405	0.30 371	0.34 362	0.28 335

AF-Net	0.81 364	0.39 349	0.68 317	0.64 398	0.54 401	0.91 342	0.51 328	1.61 427	1.31 396	0.96 329	2.02 417	1.46 397	1.26 410	1.11 372	0.99 381	0.32 371	0.24 352	0.39 392	0.27 359	0.30 341	0.25 316

MFMNet_re	1.14 407	0.97 432	1.19 402	0.99 429	0.95 429	1.25 398	1.22 435	1.39 402	1.55 416	1.69 420	1.67 402	1.21 364	1.53 420	1.12 373	0.99 381	0.87 437	0.75 446	0.79 430	0.75 438	0.90 429	0.94 440

WCMA_ROB	1.14 407	0.36 329	0.76 353	0.49 316	0.44 373	1.23 396	0.67 370	1.11 313	1.23 383	2.84 449	3.95 455	3.28 444	1.83 435	1.25 389	0.99 381	0.44 408	0.34 405	0.34 377	0.37 393	0.41 388	0.40 392

Wz-Net-MNSev	0.76 353	0.40 353	1.34 416	0.50 330	0.40 348	1.44 410	0.83 402	1.15 331	1.16 371	1.25 395	1.20 341	1.13 359	0.81 344	1.16 376	1.00 384	0.22 284	0.19 310	0.24 300	0.23 319	0.28 329	0.26 321

FCDSN-DC	1.39 425	0.56 395	0.65 305	0.74 420	0.59 412	1.38 404	0.63 363	1.35 395	1.39 403	3.26 456	4.50 460	4.61 451	2.63 449	1.58 415	1.03 385	0.46 410	0.42 421	0.48 413	0.47 418	0.50 407	0.50 419
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PASM	0.90 383	0.64 407	1.69 430	0.69 415	0.69 420	0.78 311	0.84 405	1.03 284	1.26 392	1.19 386	1.15 327	1.31 375	0.98 383	1.24 388	1.03 385	0.52 420	0.56 434	0.59 426	0.66 434	0.56 417	0.54 423

DISCO	0.70 340	0.26 251	0.68 317	0.44 245	0.31 285	1.14 384	0.51 328	1.23 365	1.23 383	0.81 241	1.05 291	1.50 403	0.85 355	1.82 428	1.03 385	0.19 226	0.15 235	0.18 148	0.16 149	0.24 304	0.23 303

S-Stereo	0.74 351	0.35 324	0.96 378	0.56 375	0.45 377	0.82 330	0.60 356	1.24 372	1.60 422	0.96 329	1.41 375	1.12 356	0.94 376	0.80 285	1.04 388	0.26 327	0.31 394	0.28 348	0.25 342	0.32 351	0.47 413

DispFullNet	1.60 432	2.63 466	2.75 445	2.56 461	1.79 452	1.24 397	0.47 297	1.37 400	1.45 409	1.87 425	1.50 388	1.55 408	2.46 445	2.04 437	1.04 388	0.59 426	0.18 296	2.32 456	0.68 436	2.29 456	1.14 450

SANet	1.07 403	0.41 357	1.06 386	0.48 301	0.30 264	1.41 407	0.94 415	1.42 407	3.36 452	1.58 410	2.43 426	2.33 430	1.70 430	1.34 400	1.07 390	0.28 343	0.24 352	0.26 328	0.23 319	0.34 362	0.30 348

1111x	0.55 289	0.22 154	0.46 174	0.38 89	0.20 28	0.66 276	0.43 276	1.23 365	0.99 317	0.71 183	0.99 264	0.95 313	0.69 300	0.90 322	1.08 391	0.18 197	0.17 282	0.18 148	0.19 246	0.20 234	0.18 211

LSM	4.74 463	0.77 415	10.16 462	0.70 416	56.56 483	1.02 363	1.00 422	1.24 372	1.62 423	2.04 431	2.34 423	1.33 383	1.17 401	1.38 407	1.09 392	0.33 379	0.49 431	0.39 392	0.46 414	0.51 408	10.09 473

FC-DCNN v2	1.65 435	0.51 382	0.65 305	0.61 392	0.49 388	1.61 420	0.70 385	1.75 434	1.56 418	4.74 465	4.91 463	6.46 464	3.31 456	1.91 431	1.11 393	0.46 410	0.42 421	0.47 409	0.46 414	0.48 403	0.46 408

ACVNet_1	1.46 427	1.33 442	1.12 392	1.91 451	1.62 446	1.83 429	0.98 418	2.00 439	1.85 429	1.39 403	1.53 391	2.32 429	1.53 420	1.34 400	1.11 393	1.30 448	0.50 432	2.06 453	0.58 431	1.93 452	0.95 442

Consistency-Raft	1.01 392	0.81 418	1.24 407	0.84 423	0.97 431	0.81 322	0.84 405	1.30 385	1.59 419	1.05 364	1.68 403	1.12 356	0.91 366	0.92 332	1.11 393	0.65 428	0.74 442	0.79 430	0.90 444	1.06 437	0.79 434

FC-DCNN	1.59 431	0.51 382	0.66 311	0.61 392	0.49 388	1.56 417	0.70 385	1.66 430	1.53 414	4.64 463	4.62 461	5.85 460	3.34 458	1.84 429	1.11 393	0.46 410	0.42 421	0.47 409	0.46 414	0.48 403	0.46 408

ACVNet_2	1.65 435	1.27 440	1.41 424	1.75 446	1.62 446	2.22 436	1.20 432	2.30 443	2.62 442	1.78 423	2.56 429	3.03 438	1.61 426	1.54 410	1.12 397	1.06 443	0.58 436	1.82 445	0.70 437	1.82 446	0.96 443

aanetorigin	0.83 372	0.56 395	1.87 435	0.49 316	0.38 339	0.56 217	0.66 368	0.70 158	1.00 323	2.42 441	2.02 417	1.31 375	1.18 402	0.93 338	1.13 398	0.20 249	0.18 296	0.20 214	0.19 246	0.27 326	0.30 348

APVNet	0.71 344	0.37 335	0.89 373	0.56 375	0.45 377	1.18 391	0.68 375	1.41 406	0.85 243	0.81 241	1.15 327	1.04 336	0.81 344	1.10 370	1.17 399	0.26 327	0.28 376	0.32 370	0.31 378	0.29 332	0.30 348

MeshStereo	1.34 420	0.43 361	0.54 256	0.44 245	0.34 317	1.66 423	0.60 356	1.94 436	1.37 400	4.47 462	3.25 441	4.71 453	1.94 438	1.92 432	1.17 399	0.35 390	0.35 407	0.37 387	0.31 378	0.32 351	0.32 358
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
SGM_RVC	0.97 389	0.28 281	0.41 103	0.39 116	0.22 55	1.55 416	0.73 392	1.51 419	1.25 389	2.25 438	1.92 413	2.58 434	1.56 423	2.02 436	1.19 401	0.27 335	0.27 373	0.27 340	0.25 342	0.25 312	0.25 316
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
iinet-f	0.67 333	0.26 251	2.15 440	0.39 116	0.31 285	1.19 392	0.56 348	0.84 212	0.84 236	0.80 231	1.17 334	1.05 340	0.84 354	0.71 244	1.21 402	0.20 249	0.18 296	0.17 109	0.15 119	0.20 234	0.20 265

ccnet	0.82 365	0.57 397	0.75 348	0.54 368	0.59 412	1.09 378	0.66 368	1.38 401	0.94 298	1.12 379	1.44 381	1.29 372	0.92 370	0.95 347	1.24 403	0.49 416	0.42 421	0.50 418	0.47 418	0.51 408	0.46 408

DANet	0.71 344	0.45 369	0.91 374	0.59 385	0.40 348	0.81 322	0.40 252	0.97 261	0.84 236	1.20 389	1.22 342	1.33 383	0.88 363	1.16 376	1.24 403	0.27 335	0.23 344	0.31 365	0.25 342	0.35 366	0.32 358
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DPSNet	0.99 391	0.42 359	1.88 436	0.53 362	0.41 355	1.59 419	1.26 438	2.21 442	1.43 406	1.10 377	1.11 310	1.46 397	1.95 439	1.34 400	1.26 405	0.34 385	0.25 360	0.25 312	0.21 290	0.46 400	0.37 381

SGM+DAISY	1.35 422	0.94 428	1.25 408	0.96 428	1.00 435	1.52 415	1.02 423	1.34 392	1.21 380	2.64 444	2.65 434	2.44 431	1.56 423	1.64 420	1.26 405	0.97 440	0.95 457	0.90 433	0.90 444	0.94 432	0.96 443

RYNet	0.72 348	0.35 324	0.64 299	0.53 362	0.67 417	1.31 401	0.67 370	1.20 351	1.18 375	1.05 364	0.87 208	1.27 369	0.93 375	0.93 338	1.27 407	0.22 284	0.16 264	0.26 328	0.23 319	0.40 382	0.39 389

NVStereoNet_ROB	1.24 416	0.90 425	1.13 393	0.86 424	0.88 425	1.11 379	0.99 420	1.42 407	1.53 414	1.59 412	2.48 427	2.24 427	1.53 420	1.96 435	1.30 408	0.76 433	0.70 439	0.78 429	1.00 449	0.71 427	0.88 438
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SAMSARA	1.07 403	0.65 408	1.19 402	1.06 434	0.90 426	1.76 428	1.76 457	1.46 411	1.44 408	1.51 407	1.16 332	2.00 424	1.14 397	1.48 409	1.31 409	0.39 399	0.44 427	0.35 379	0.38 396	0.49 405	0.49 418

test_sample9	1.05 400	0.36 329	0.72 336	0.38 89	0.30 264	0.71 293	0.43 276	1.06 295	0.88 261	0.92 314	0.86 201	0.85 279	0.69 300	1.20 381	1.36 410	0.41 404	8.41 471	0.40 395	0.41 408	0.36 370	0.33 362

test_sample8	1.25 417	0.36 329	0.72 336	0.38 89	0.30 264	0.71 293	0.43 276	1.13 319	0.75 184	1.50 406	0.95 241	3.29 445	1.59 425	1.20 381	1.36 410	0.41 404	8.41 471	0.40 395	0.41 408	0.36 370	0.33 362

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 420	0.87 423	1.76 433	0.86 424	0.56 406	4.29 460	1.79 458	1.50 416	1.98 431	1.61 413	1.85 411	1.84 418	1.41 416	1.89 430	1.36 410	0.48 414	0.40 418	0.56 422	0.57 430	0.69 426	0.48 415

SPS-STEREO	1.25 417	0.93 426	1.06 386	1.04 433	1.03 437	1.41 407	0.91 413	1.51 419	1.19 377	2.09 433	1.83 409	1.94 422	1.39 415	1.62 417	1.39 413	0.97 440	0.94 456	0.90 433	0.89 443	0.96 434	0.96 443
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PWC_ROB	0.87 376	0.52 389	1.28 410	0.50 330	0.32 299	0.91 342	0.37 200	1.36 398	1.46 410	1.61 413	2.59 432	1.16 363	1.01 387	1.34 400	1.40 414	0.25 317	0.18 296	0.28 348	0.20 270	0.29 332	0.28 335

Wz-Net-SNSev	0.91 384	0.73 412	2.13 439	0.56 375	0.45 377	0.95 350	1.13 429	1.34 392	1.24 385	1.02 353	1.30 357	1.46 397	0.86 357	1.81 427	1.50 415	0.25 317	0.23 344	0.25 312	0.26 353	0.32 351	0.29 341

SHD	0.93 387	0.50 379	1.18 401	0.59 385	0.46 384	0.97 354	0.48 305	1.70 432	2.15 434	1.58 410	1.37 367	1.42 395	1.19 404	1.31 396	1.60 416	0.31 360	0.26 367	0.32 370	0.33 387	0.40 382	0.42 397

Dean	1.98 441	1.36 443	1.36 421	2.12 453	1.81 453	2.74 442	1.36 444	3.37 456	3.80 456	2.08 432	3.32 445	3.21 443	1.82 433	1.71 424	1.67 417	1.27 445	0.77 448	1.99 447	0.90 444	1.86 447	1.03 448

Wz-Net-TNSev	1.14 407	1.06 435	4.32 455	0.49 316	0.42 361	1.51 414	1.11 428	1.48 413	1.40 405	1.22 391	1.26 350	1.58 411	1.43 418	1.76 425	1.70 418	0.32 371	0.31 394	0.26 328	0.30 371	0.41 388	0.41 396

MFN_U_SF_RVC	1.09 405	0.59 399	1.97 437	0.67 409	0.44 373	1.93 431	0.60 356	1.85 435	1.36 398	1.61 413	1.54 392	1.95 423	1.37 414	1.64 420	1.73 419	0.40 403	0.37 410	0.45 405	0.48 420	0.44 393	0.44 403

LVE	2.12 446	1.44 444	1.36 421	1.99 452	1.78 451	2.75 443	1.79 458	2.82 446	3.95 457	1.90 428	4.33 459	3.52 448	1.81 432	2.24 441	1.74 420	1.74 457	0.87 451	2.06 453	1.13 455	1.91 451	1.35 458

SuperB	1.04 397	0.37 335	4.81 456	0.43 228	0.31 285	0.99 359	0.46 290	1.02 280	2.09 433	1.09 375	1.09 307	0.75 246	0.81 344	1.06 362	1.76 421	0.19 226	0.15 235	0.17 109	0.15 119	2.82 463	0.26 321

XQC	0.89 380	0.65 408	1.31 413	0.67 409	0.52 397	1.22 394	0.68 375	1.26 377	1.52 413	1.14 382	1.11 310	1.28 371	1.04 389	1.40 408	1.77 422	0.38 397	0.24 352	0.37 387	0.31 378	0.53 413	0.47 413

IMH-64-1	1.86 437	1.62 450	1.16 395	2.20 454	1.89 454	2.33 437	1.30 439	2.89 447	2.29 437	1.66 417	2.80 437	2.49 432	1.61 426	2.10 438	1.78 423	1.60 453	0.74 442	2.43 457	1.02 450	2.12 453	1.17 453

IMH-64	1.86 437	1.62 450	1.16 395	2.20 454	1.89 454	2.33 437	1.30 439	2.89 447	2.29 437	1.66 417	2.80 437	2.49 432	1.61 426	2.10 438	1.78 423	1.60 453	0.74 442	2.43 457	1.02 450	2.12 453	1.17 453

IMH	2.04 444	1.62 450	1.20 405	2.20 454	1.89 454	2.91 452	1.30 439	3.11 450	3.03 448	1.81 424	3.35 447	3.03 438	1.90 436	2.48 445	1.80 425	1.66 456	0.77 448	2.45 459	1.04 453	2.15 455	1.19 456

KSHMR	2.57 448	1.93 456	1.69 430	2.63 463	2.42 462	2.86 449	2.07 461	3.27 454	6.50 461	2.49 443	3.36 448	3.41 447	1.92 437	2.49 446	1.94 426	2.13 462	1.40 462	2.79 466	1.50 462	2.73 461	1.77 461

PVD	1.28 419	0.67 410	1.28 410	0.74 420	0.62 414	1.50 413	0.84 405	1.99 438	2.96 446	2.18 436	2.36 425	1.85 420	1.95 439	1.92 432	1.94 426	0.39 399	0.36 409	0.49 416	0.37 393	0.51 408	0.64 426

WZ-Net	1.19 413	0.59 399	4.07 453	0.62 396	0.51 393	1.34 402	1.31 442	1.32 388	1.74 426	1.53 409	1.65 398	1.74 416	1.28 411	2.25 442	2.01 428	0.27 335	0.21 328	0.23 286	0.25 342	0.40 382	0.39 389

PWCK	1.92 440	1.66 453	3.12 447	1.65 444	0.91 427	2.84 447	2.26 463	2.10 440	2.41 441	2.36 440	2.31 421	2.22 426	1.82 433	3.43 452	2.03 429	1.61 455	0.71 441	1.51 441	0.82 442	1.69 443	0.91 439

ELAS_RVC	1.60 432	0.61 403	1.01 383	0.70 416	0.56 406	2.00 433	1.89 460	1.96 437	2.65 443	3.33 457	3.26 442	3.03 438	3.41 459	2.49 446	2.09 430	0.52 420	0.45 428	0.50 418	0.48 420	0.54 415	0.52 421
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTSC	0.87 376	0.48 372	1.23 406	0.52 356	0.37 330	1.13 383	0.50 314	1.34 392	1.79 427	1.51 407	1.24 347	1.12 356	0.81 344	1.62 417	2.16 431	0.25 317	0.19 310	0.23 286	0.24 333	0.30 341	0.31 354

WAO-7	1.90 439	1.20 437	1.35 417	1.27 439	1.06 440	2.84 447	1.56 452	3.23 452	3.06 450	2.23 437	3.33 446	3.17 442	2.28 444	3.12 449	2.21 432	1.02 442	0.91 452	1.06 437	1.03 452	1.04 436	0.97 446

EDNetEfficientorigin	9.93 469	1.15 436	175.16 488	0.48 301	0.36 325	1.04 370	0.68 375	1.24 372	2.69 444	3.17 455	2.50 428	2.30 428	2.07 442	1.76 425	2.21 432	0.20 249	0.18 296	0.24 300	0.19 246	0.51 408	0.50 419

WAO-6	2.04 444	1.50 446	1.16 395	1.70 445	1.67 450	2.69 441	1.44 449	3.06 449	3.63 455	1.98 430	3.27 443	3.54 449	2.07 442	2.36 443	2.22 434	1.31 450	0.91 452	2.04 452	1.22 459	1.73 445	1.27 457

WAO-8	2.92 451	1.55 448	1.35 417	1.79 447	1.63 448	5.23 462	1.22 435	4.58 463	12.56 468	2.84 449	4.07 457	4.83 454	2.72 451	3.49 453	2.25 435	1.27 445	0.91 452	1.99 447	1.15 457	1.86 447	1.15 451

Venus	2.92 451	1.55 448	1.35 417	1.79 447	1.63 448	5.23 462	1.22 435	4.58 463	12.56 468	2.84 449	4.06 456	4.83 454	2.72 451	3.49 453	2.25 435	1.27 445	0.91 452	1.99 447	1.15 457	1.86 447	1.15 451

ELAS	1.63 434	0.61 403	0.95 376	0.68 413	0.55 403	3.01 453	1.55 451	2.39 444	2.33 439	3.64 459	3.89 453	2.75 436	2.90 453	2.15 440	2.27 437	0.52 420	0.45 428	0.50 418	0.48 420	0.54 415	0.52 421
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ktn	2.98 453	2.25 460	1.73 432	2.84 464	2.53 465	3.76 459	2.15 462	3.70 458	5.47 460	2.75 446	5.17 465	5.94 461	2.48 446	3.23 450	2.46 438	2.34 466	1.44 463	2.78 465	2.03 465	2.45 459	2.01 464

TorneroNet-64	3.44 454	1.86 454	1.42 425	2.58 462	2.28 460	6.87 465	1.68 454	4.70 465	12.03 465	2.31 439	5.59 466	8.25 466	2.55 448	3.97 458	2.73 439	1.81 458	0.74 442	2.57 461	1.07 454	2.35 457	1.44 459

notaker	2.76 449	2.29 461	1.80 434	2.96 465	2.58 466	2.90 451	1.75 456	3.24 453	3.05 449	2.78 447	4.24 458	6.15 463	2.51 447	3.34 451	2.75 440	2.31 464	1.18 460	3.00 467	1.65 463	2.84 464	1.97 462

coex-ft	6.43 467	1.51 447	87.33 487	0.49 316	0.38 339	1.34 402	1.21 434	1.16 337	8.09 463	12.12 471	2.79 436	2.77 437	3.31 456	1.16 376	3.15 441	0.24 307	0.23 344	0.27 340	0.24 333	0.45 397	0.37 381

ADCRef	0.80 361	0.43 361	1.32 415	0.50 330	0.45 377	1.07 373	0.51 328	1.07 299	0.98 312	1.17 384	1.42 376	0.87 290	0.91 366	0.85 309	3.19 442	0.18 197	0.16 264	0.23 286	0.23 319	0.22 275	0.21 283

UNDER WATER-64	3.53 456	2.01 457	3.94 452	3.22 468	2.49 464	5.41 464	2.60 466	3.43 457	12.41 467	3.03 454	2.68 435	6.07 462	4.04 461	3.79 457	3.33 443	2.02 460	1.24 461	2.63 462	1.46 461	2.78 462	2.08 465

JetBlue	2.78 450	1.26 439	7.04 459	1.16 436	1.48 444	8.00 468	6.02 469	2.60 445	1.92 430	2.12 434	2.64 433	3.34 446	3.05 455	6.49 465	3.39 444	0.78 434	0.76 447	0.75 428	0.76 439	0.97 435	1.18 455

TorneroNet	4.53 462	1.89 455	1.48 427	2.55 460	2.27 459	13.78 473	1.69 455	4.84 467	23.73 482	2.89 452	7.70 469	7.06 465	2.69 450	4.26 460	3.42 445	1.84 459	0.77 448	2.68 463	1.13 455	2.42 458	1.47 460

ADCPNet	1.03 396	0.48 372	2.70 444	0.54 368	0.42 361	1.40 405	0.75 394	1.13 319	1.07 356	1.22 391	1.42 376	1.68 414	1.09 393	1.36 405	3.45 446	0.30 357	0.28 376	0.29 356	0.32 384	0.37 375	0.35 374

UNDER WATER	3.46 455	2.07 459	3.64 451	3.09 466	2.48 463	3.75 458	2.42 465	3.31 455	13.77 470	2.90 453	2.95 440	5.84 459	3.69 460	3.69 455	3.48 447	2.07 461	1.11 459	2.70 464	1.40 460	2.84 464	1.98 463

FADE	5.17 464	2.05 458	13.14 468	1.03 432	0.99 434	2.09 434	0.91 413	3.91 460	3.00 447	1.76 422	1.60 396	2.73 435	6.73 466	5.95 463	3.95 448	11.57 477	1.70 464	23.09 480	15.86 477	0.62 424	0.65 427

AnyNet_C01	1.56 430	1.05 434	7.45 460	0.64 398	0.54 401	1.99 432	1.38 445	1.43 409	1.36 398	1.63 416	1.92 413	1.84 418	1.33 413	2.40 444	4.03 449	0.33 379	0.32 397	0.32 370	0.34 388	0.44 393	0.45 407

RTS	1.98 441	0.96 429	11.36 464	0.65 403	0.57 409	2.77 445	1.40 446	1.39 402	2.26 435	1.89 426	2.56 429	1.32 380	1.25 408	5.20 461	4.05 450	0.31 360	0.22 334	0.29 356	0.29 369	0.40 382	0.37 381

RTSA	1.98 441	0.96 429	11.36 464	0.65 403	0.57 409	2.77 445	1.40 446	1.39 402	2.26 435	1.89 426	2.56 429	1.32 380	1.25 408	5.20 461	4.05 450	0.31 360	0.22 334	0.29 356	0.29 369	0.40 382	0.37 381

EDNetEfficient	1.46 427	0.80 417	6.12 458	0.47 296	0.39 343	0.69 284	0.83 402	0.90 237	2.77 445	3.50 458	1.96 415	1.66 413	2.03 441	1.26 390	4.18 452	0.21 262	0.18 296	0.21 255	0.20 270	0.41 388	0.39 389

MADNet+	2.23 447	2.43 462	10.85 463	1.22 438	0.91 427	2.76 444	1.40 446	2.12 441	1.67 425	1.32 398	1.74 406	1.86 421	1.74 431	6.25 464	4.41 453	0.65 428	0.64 437	0.58 425	0.54 429	0.80 428	0.76 431

AnyNet_C32	1.16 411	0.62 406	2.40 442	0.57 380	0.55 403	1.41 407	1.34 443	1.18 345	1.24 385	1.49 405	1.42 376	1.39 392	1.20 406	1.55 411	4.82 454	0.29 350	0.28 376	0.29 356	0.34 388	0.38 379	0.42 397

ADCL	1.04 397	0.38 345	1.35 417	0.50 330	0.39 343	1.61 420	0.89 410	1.29 382	1.39 403	1.29 397	1.50 388	1.24 367	1.24 407	1.37 406	4.87 455	0.21 262	0.19 310	0.25 312	0.25 342	0.29 332	0.27 328

ADCMid	1.14 407	0.52 389	2.23 441	0.53 362	0.43 366	1.07 373	0.75 394	1.23 365	1.05 343	2.15 435	1.44 381	1.50 403	1.43 418	1.56 413	5.01 456	0.26 327	0.24 352	0.29 356	0.31 378	0.37 375	0.33 362

DPSimNet_ROB	3.58 457	2.45 463	8.57 461	2.53 459	2.37 461	2.88 450	3.77 468	3.14 451	3.23 451	4.71 464	3.86 452	4.68 452	4.87 464	4.07 459	5.62 457	2.33 465	2.33 466	2.47 460	2.52 466	2.51 460	2.64 467

MADNet++	4.03 458	2.70 467	3.44 450	3.72 470	3.44 469	4.44 461	3.52 467	3.95 461	3.61 454	4.46 461	4.98 464	4.10 450	4.58 463	7.00 467	5.89 458	3.74 467	3.67 469	3.27 469	2.71 468	3.70 469	3.66 470

HanzoNet	6.76 468	2.45 463	4.22 454	3.19 467	2.94 468	3.62 457	2.28 464	4.79 466	7.20 462	14.00 475	13.19 474	17.49 475	22.30 480	13.25 473	6.19 459	4.20 469	1.93 465	3.10 468	2.56 467	3.35 466	2.88 469

MANE	4.13 460	0.51 382	0.64 299	0.66 406	0.56 406	6.89 466	0.99 420	7.55 468	12.04 466	6.68 468	8.57 470	10.69 470	9.45 468	7.59 468	6.39 460	0.49 416	0.43 425	0.48 413	0.98 448	0.49 405	0.48 415

SGM-ForestM	4.04 459	0.32 306	0.46 174	0.43 228	0.27 203	7.50 467	1.45 450	3.84 459	4.24 458	8.19 470	6.76 467	19.00 477	9.08 467	10.74 471	6.62 461	0.31 360	0.33 403	0.32 370	0.32 384	0.29 332	0.29 341

ADCP+	1.06 401	0.35 324	1.51 428	0.49 316	0.51 393	1.45 411	0.55 343	1.25 375	1.03 335	1.16 383	1.15 327	1.10 352	1.07 392	1.56 413	6.75 462	0.19 226	0.16 264	0.23 286	0.21 290	0.28 329	0.21 283

tt	6.20 466	0.20 92	5.89 457	3.55 469	2.07 457	11.26 471	19.21 472	11.74 473	5.46 459	2.69 445	2.04 419	4.87 457	6.25 465	3.70 456	7.09 463	8.32 473	11.17 478	4.93 470	5.41 472	5.74 471	2.37 466

ADCS	1.51 429	0.61 403	3.42 448	0.59 385	0.51 393	1.27 399	1.08 427	1.59 425	1.81 428	1.91 429	1.66 400	1.51 406	1.42 417	1.94 434	8.60 464	0.33 379	0.32 397	0.33 375	0.36 392	0.44 393	0.42 397

xxxx	1.01 392	0.22 154	0.43 133	0.36 49	0.21 40	0.82 330	0.36 187	1.32 388	0.88 261	0.71 183	0.94 233	0.97 317	0.63 266	0.64 196	10.58 465	0.20 249	0.16 264	0.18 148	0.17 196	0.19 218	0.19 243

test_xeample	1.01 392	0.21 125	0.42 123	0.35 38	0.21 40	0.71 293	0.39 243	1.23 365	0.86 248	0.81 241	1.04 287	0.69 211	0.61 254	0.69 236	10.93 466	0.19 226	0.15 235	0.18 148	0.17 196	0.18 184	0.17 195

JetRed	5.27 465	5.84 470	12.81 467	2.36 458	2.83 467	12.23 472	10.50 471	4.46 462	3.60 453	3.86 460	3.83 451	4.85 456	4.18 462	6.78 466	11.96 467	2.17 463	2.96 468	2.18 455	1.97 464	3.38 467	2.68 468

PML	40.80 488	29.24 480	11.87 466	7.20 472	14.47 471	92.13 488	213.69 489	7.63 469	23.35 481	74.72 488	190.14 489	50.17 488	26.15 482	21.39 477	12.70 468	8.76 474	2.92 467	8.45 474	3.25 469	13.26 474	4.42 471

222	1.18 412	0.22 154	0.44 145	0.37 64	0.22 55	0.79 314	0.37 200	1.31 387	0.89 274	0.92 314	1.08 303	0.72 228	0.71 317	0.66 211	13.89 469	0.20 249	0.15 235	0.17 109	0.16 149	0.18 184	0.19 243

LE_ROB	4.42 461	0.24 210	2.75 445	0.42 209	0.23 89	1.57 418	0.90 412	1.71 433	17.88 477	16.56 479	4.88 462	5.17 458	18.85 479	1.63 419	14.62 470	0.17 168	0.14 206	0.16 83	0.16 149	0.19 218	0.17 195

LRCNet_RVC	21.24 477	31.15 481	21.41 472	28.98 479	23.82 477	3.13 454	0.60 356	20.96 480	1.59 419	25.58 480	28.15 482	21.99 480	14.79 470	21.94 481	16.41 471	28.89 485	14.87 479	33.53 481	31.28 481	29.51 483	26.16 481

BEATNet-Init1	15.13 473	0.82 421	50.86 486	0.72 419	0.53 398	38.10 484	7.03 470	11.83 474	14.25 471	29.78 484	30.17 484	48.21 487	22.64 481	26.78 482	18.11 472	0.42 407	0.38 412	0.47 409	0.46 414	0.51 408	0.48 415

ASD4	9.96 470	8.86 473	17.78 469	7.17 471	9.80 470	16.08 474	28.92 476	9.77 472	8.20 464	7.02 469	7.08 468	8.47 467	9.57 469	11.17 472	20.26 473	4.12 468	4.14 470	5.57 473	4.74 470	5.53 470	4.90 472

AAGNet	1.43 426	0.20 92	0.48 205	0.44 245	0.25 139	0.29 52	0.31 115	0.65 107	0.68 152	0.97 333	0.86 201	0.67 206	0.62 260	0.64 196	20.63 474	0.16 134	0.11 69	0.19 186	0.15 119	0.19 218	0.12 47

DPSMNet_ROB	12.08 472	8.00 471	21.00 471	8.97 474	16.79 473	10.67 469	30.89 478	9.02 471	15.17 473	6.51 467	15.41 478	9.04 468	14.85 471	9.27 470	21.67 475	4.58 471	8.57 473	5.09 472	9.29 474	5.90 472	10.95 474

DGTPSM_ROB	12.07 471	8.00 471	20.99 470	8.93 473	16.78 472	10.67 469	30.87 477	9.01 470	15.16 472	6.50 466	15.41 478	9.04 468	14.85 471	9.25 469	21.67 475	4.57 470	8.57 473	5.08 471	9.28 473	5.90 472	10.95 474

Anonymous_1	33.25 479	18.26 474	23.92 473	20.54 475	21.28 476	25.59 476	35.94 479	22.01 483	15.57 474	13.33 472	13.49 475	18.08 476	15.29 473	20.36 474	24.60 477	16.28 481	8.84 475	66.59 485	118.00 485	155.73 488	11.23 476

DPSM_ROB	17.78 474	18.63 475	24.31 477	20.90 476	19.47 474	25.97 477	36.21 480	21.23 481	16.24 475	13.38 473	14.06 476	19.18 478	16.30 474	20.78 475	25.67 478	9.38 475	9.23 476	9.49 475	9.82 475	13.51 475	11.91 477

DPSM	17.78 474	18.63 475	24.31 477	20.90 476	19.47 474	25.97 477	36.21 480	21.23 481	16.24 475	13.38 473	14.06 476	19.18 478	16.30 474	20.78 475	25.67 478	9.38 475	9.23 476	9.49 475	9.82 475	13.51 475	11.91 477

xxxxx1	36.64 482	19.51 477	24.21 474	61.66 485	64.63 485	27.28 480	40.10 482	20.25 476	18.63 478	14.07 476	12.97 471	17.26 472	17.36 476	21.70 478	27.93 480	13.18 478	18.50 481	111.26 486	133.37 486	29.24 480	39.73 483

tt_ll	36.64 482	19.51 477	24.21 474	61.66 485	64.63 485	27.28 480	40.10 482	20.25 476	18.63 478	14.07 476	12.97 471	17.26 472	17.36 476	21.70 478	27.93 480	13.18 478	18.50 481	111.26 486	133.37 486	29.24 480	39.73 483

ff	36.64 482	19.51 477	24.21 474	61.66 485	64.63 485	27.28 480	40.10 482	20.25 476	18.63 478	14.07 476	12.97 471	17.26 472	17.36 476	21.70 478	27.93 480	13.18 478	18.50 481	111.26 486	133.37 486	29.24 480	39.73 483

HaxPig	31.96 478	37.24 483	34.27 479	24.37 478	24.88 478	18.26 475	19.86 473	20.64 479	28.52 483	35.97 485	38.75 485	25.57 481	28.72 483	33.88 483	34.39 483	35.94 486	38.87 486	37.80 482	40.48 482	39.68 484	41.15 486

MEDIAN_ROB	37.38 485	40.85 488	40.60 482	32.31 480	31.85 479	27.20 479	24.55 474	29.10 484	33.19 487	42.09 487	41.76 487	33.35 482	34.39 487	39.78 485	37.07 484	43.64 488	44.10 488	44.12 484	43.40 484	41.51 486	42.76 488

AVERAGE_ROB	37.58 486	40.13 487	40.15 481	34.81 481	33.82 480	28.55 483	25.10 475	32.02 485	34.06 488	41.28 486	40.66 486	34.46 483	34.81 488	39.18 484	37.57 485	42.78 487	43.44 487	43.82 483	43.03 483	40.47 485	41.51 487

Selective-RAFT-Error	35.84 481	37.49 485	48.83 485	42.26 483	39.24 482	52.30 486	73.09 486	42.66 487	32.61 484	26.80 482	28.30 483	38.84 486	33.51 486	41.68 487	51.59 486	18.82 483	18.58 485	19.17 479	19.80 480	27.28 478	24.05 480

CasAABBNet	35.74 480	37.43 484	48.72 484	42.22 482	39.20 481	52.24 485	73.12 487	42.61 486	32.62 485	26.78 481	27.95 480	38.58 484	32.60 484	41.67 486	51.65 487	18.74 482	18.57 484	19.15 478	19.77 479	27.20 477	23.98 479

LSM0	38.95 487	37.60 486	48.58 483	43.57 484	91.06 488	52.57 487	72.57 485	43.17 488	32.63 486	26.97 483	27.97 481	38.65 485	32.94 485	41.86 488	51.78 488	18.89 484	18.41 480	19.13 477	19.63 478	27.29 479	33.77 482

test_example2	176.61 489	205.14 489	198.86 489	188.60 489	190.98 489	152.67 489	170.61 488	94.86 489	123.55 489	178.88 489	179.48 488	158.94 489	141.34 489	192.61 489	198.96 489	203.76 489	236.37 489	164.13 489	173.55 489	218.58 489	160.41 489

Low-res two-view benchmark