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

3w_stereo	0.44 99	0.29 8	1.53 63	0.23 19	0.20 122	0.37 39	0.22 111	0.53 92	0.41 40	0.25 39	0.21 19	0.13 1	0.22 89	0.90 269	0.24 41	0.06 1	1.52 499	0.07 1	0.44 482	0.08 17	0.83 413

2w_stereo	0.35 27	0.30 20	0.99 9	0.23 19	0.13 11	0.41 59	0.20 72	0.54 103	0.37 15	0.28 71	0.23 38	0.13 1	0.23 105	0.69 207	0.24 41	0.06 1	1.07 437	0.07 1	0.19 335	0.07 1	0.64 351

MonSter	0.47 119	0.29 8	1.07 16	0.22 9	0.18 75	0.51 137	0.14 14	0.49 65	0.35 8	0.26 54	0.18 7	0.15 15	0.11 2	0.88 266	0.47 238	0.06 1	2.11 531	0.07 1	0.81 531	0.07 1	1.01 451

2.25w	0.42 79	0.30 20	1.12 19	0.22 9	0.15 25	0.36 35	0.13 6	0.45 42	0.37 15	0.26 54	0.27 63	0.14 8	0.19 56	0.91 271	0.36 177	0.07 4	1.38 479	0.07 1	0.67 520	0.07 1	0.91 429

2.5w	0.40 66	0.31 26	1.07 16	0.23 19	0.16 36	0.39 50	0.19 58	0.50 79	0.39 32	0.23 23	0.23 38	0.13 1	0.17 26	0.73 224	0.24 41	0.07 4	1.53 500	0.07 1	0.46 487	0.07 1	0.92 433

2.75w_new	0.46 112	0.32 39	1.39 45	0.21 3	0.19 106	0.40 53	0.18 50	0.51 85	0.39 32	0.27 64	0.21 19	0.13 1	0.20 71	1.10 303	0.44 222	0.07 4	1.58 503	0.07 1	0.61 517	0.07 1	0.82 412

3.25w_new	0.39 55	0.30 20	1.27 32	0.21 3	0.22 149	0.37 39	0.14 14	0.46 49	0.38 22	0.25 39	0.21 19	0.16 26	0.19 56	0.71 216	0.23 31	0.07 4	1.41 484	0.07 1	0.35 453	0.07 1	0.80 402

3.25w	0.39 55	0.30 20	1.27 32	0.21 3	0.22 149	0.37 39	0.14 14	0.46 49	0.38 22	0.25 39	0.21 19	0.16 26	0.19 56	0.71 216	0.23 31	0.07 4	1.41 484	0.07 1	0.35 453	0.07 1	0.80 402

3.5w_stereo	0.34 21	0.33 51	1.17 23	0.21 3	0.15 25	0.40 53	0.14 14	0.46 49	0.36 13	0.23 23	0.25 50	0.15 15	0.19 56	0.80 248	0.24 41	0.07 4	1.02 433	0.07 1	0.07 30	0.07 1	0.52 303

1w_stereo	0.35 27	0.28 5	0.86 2	0.24 29	0.17 58	0.44 84	0.22 111	0.60 146	0.43 53	0.27 64	0.30 82	0.14 8	0.26 143	0.61 173	0.25 58	0.07 4	0.79 405	0.07 1	0.06 8	0.08 17	0.79 399

monsterstereo	0.40 66	0.43 126	1.07 16	0.26 58	0.27 228	0.39 50	0.14 14	0.55 113	0.37 15	0.28 71	0.27 63	0.14 8	0.13 8	0.67 199	0.44 222	0.07 4	1.12 444	0.07 1	0.81 531	0.08 17	0.53 309

fffft	0.36 36	0.70 252	1.51 62	0.25 41	0.15 25	0.42 72	0.24 174	0.46 49	0.42 47	0.22 18	0.19 11	0.20 43	0.16 22	0.47 97	0.69 331	0.07 4	0.09 98	0.10 125	0.08 51	0.30 378	0.45 267
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 36	0.83 302	1.48 59	0.26 58	0.15 25	0.46 97	0.22 111	0.40 17	0.43 53	0.23 23	0.24 42	0.21 51	0.18 44	0.47 97	0.59 293	0.07 4	0.07 9	0.10 125	0.08 51	0.24 291	0.42 238

qwe	0.41 71	0.29 8	1.29 36	0.22 9	0.22 149	0.41 59	0.15 22	0.49 65	0.38 22	0.28 71	0.23 38	0.14 8	0.15 16	0.94 276	0.24 41	0.08 14	1.47 493	0.07 1	0.25 385	0.08 17	0.76 386

3.75w	0.33 16	0.27 3	1.02 11	0.22 9	0.21 136	0.44 84	0.16 30	0.47 56	0.33 4	0.25 39	0.21 19	0.13 1	0.18 44	0.54 146	0.24 41	0.08 14	1.14 446	0.07 1	0.08 51	0.07 1	0.56 321

IGEV	0.36 36	0.34 59	1.03 12	0.21 3	0.24 190	0.42 72	0.16 30	0.38 12	0.41 40	0.37 104	0.22 29	0.14 8	0.12 3	0.63 180	0.40 198	0.08 14	0.73 402	0.08 28	0.53 503	0.09 30	0.52 303

LG-Stereo_L2	0.29 6	0.42 116	0.97 7	0.36 251	0.25 199	0.31 15	0.22 111	0.40 17	0.28 1	0.19 4	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.44 86	0.23 31	0.08 14	0.49 356	0.08 28	0.06 8	0.08 17	0.58 329

LG-Stereo_L1	0.30 9	0.42 116	0.97 7	0.35 233	0.28 241	0.28 7	0.21 95	0.39 13	0.30 2	0.19 4	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.45 88	0.22 15	0.08 14	0.71 400	0.08 28	0.06 8	0.08 17	0.51 296

MLG-Stereo_test1	0.36 36	0.45 146	1.50 61	0.24 29	0.35 306	0.45 89	0.13 6	0.36 7	0.51 102	0.20 7	0.10 1	0.18 34	0.12 3	0.33 27	0.18 2	0.08 14	1.36 476	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.47 274

MLG-Stereo	0.38 50	0.43 126	1.46 55	0.24 29	0.42 358	0.44 84	0.13 6	0.42 26	0.51 102	0.27 64	0.14 5	0.17 30	0.13 8	0.35 43	0.18 2	0.08 14	1.45 492	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.47 274

MM-Stereo_test2	0.65 300	0.43 126	2.54 305	0.62 424	0.18 75	0.50 129	0.25 200	0.49 65	0.47 76	0.36 101	0.26 57	0.24 71	0.23 105	0.40 64	0.38 191	0.08 14	2.33 542	0.09 70	0.10 117	0.38 437	2.66 541

HART	0.75 377	0.75 279	2.22 183	0.94 477	1.59 529	0.30 12	0.19 58	0.72 201	0.85 426	0.30 82	0.52 232	0.39 169	0.16 22	0.81 252	0.43 216	0.08 14	2.61 549	0.10 125	0.07 30	0.36 423	1.61 504

Reg-Stereo(zero)	0.66 319	0.26 1	2.13 164	0.25 41	1.15 504	0.99 471	0.97 503	0.57 126	0.81 399	0.52 220	0.46 180	0.54 271	0.59 400	0.47 97	1.14 423	0.08 14	0.88 417	0.08 28	0.36 462	0.12 70	0.80 402

HI	0.47 119	0.82 300	2.49 288	0.29 106	0.22 149	0.45 89	0.20 72	0.59 139	0.43 53	0.59 302	0.59 305	0.65 328	0.45 324	0.48 110	0.40 198	0.08 14	0.09 98	0.10 125	0.11 165	0.24 291	0.20 86

CoSv	0.47 119	0.82 300	2.49 288	0.29 106	0.22 149	0.45 89	0.20 72	0.59 139	0.43 53	0.59 302	0.59 305	0.65 328	0.45 324	0.48 110	0.40 198	0.08 14	0.09 98	0.10 125	0.11 165	0.24 291	0.20 86

DEFOM-Stereo	0.26 2	0.61 213	1.22 27	0.24 29	0.14 16	0.49 119	0.18 50	0.31 2	0.31 3	0.20 7	0.18 7	0.15 15	0.14 10	0.42 80	0.19 5	0.08 14	0.06 1	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.16 55

mms	0.39 55	0.63 222	1.31 39	0.34 210	0.65 431	0.32 18	0.22 111	0.39 13	0.39 32	0.27 64	0.31 93	0.23 61	0.17 26	0.57 155	0.22 15	0.08 14	0.21 284	0.10 125	0.08 51	0.24 291	1.16 463

ours_stereo	0.37 45	0.67 231	1.63 73	0.30 126	0.50 378	0.35 31	0.22 111	0.41 21	0.38 22	0.21 12	0.32 104	0.23 61	0.17 26	0.47 97	0.22 15	0.08 14	0.09 98	0.10 125	0.08 51	0.24 291	0.77 390

fffy	0.39 55	0.67 231	1.57 64	0.45 349	0.52 384	0.37 39	0.22 111	0.45 42	0.35 8	0.21 12	0.30 82	0.26 90	0.20 71	0.45 88	0.24 41	0.08 14	0.29 318	0.10 125	0.08 51	0.25 313	0.77 390

WCG-NET	0.41 71	0.80 295	1.77 81	0.25 41	0.13 11	0.43 77	0.24 174	0.42 26	0.59 169	0.38 110	0.41 154	0.26 90	0.24 111	0.37 50	0.24 41	0.08 14	0.81 411	0.08 28	0.07 30	0.26 333	0.31 167

IGEV-Stereo++	0.58 212	0.29 8	1.66 76	0.37 264	0.53 391	0.47 108	0.13 6	0.54 103	0.37 15	1.02 471	0.25 50	0.17 30	0.22 89	1.04 292	0.27 82	0.08 14	1.98 525	0.08 28	0.06 8	0.17 164	1.92 513

WCG-NET（raft）	0.44 99	0.97 350	1.78 83	0.24 29	0.17 58	0.43 77	0.24 174	0.42 26	0.52 114	0.38 110	0.35 121	0.46 226	0.25 131	0.41 73	0.26 73	0.08 14	1.08 438	0.08 28	0.08 51	0.27 347	0.40 225

MIM_Stereo	0.55 189	0.92 341	2.65 353	0.32 164	1.09 496	0.51 137	0.19 58	0.67 175	0.52 114	0.48 163	0.54 258	0.43 190	0.27 158	0.57 155	0.30 113	0.08 14	0.17 247	0.11 191	0.10 117	0.28 360	0.80 402

LoS_RVC	0.34 21	0.38 93	1.96 122	0.27 72	0.35 306	0.43 77	0.22 111	0.43 30	0.34 6	0.24 32	0.34 114	0.23 61	0.28 172	0.34 33	0.22 15	0.08 14	0.07 9	0.07 1	0.05 1	0.10 48	0.35 192

RAFT_CTSACE	0.58 212	1.16 396	2.76 402	0.36 251	0.29 247	0.54 173	0.29 276	0.69 183	0.51 102	0.51 210	0.75 420	0.67 340	0.37 238	0.63 180	0.47 238	0.08 14	0.49 356	0.11 191	0.10 117	0.41 459	0.32 173

test_4	0.47 119	0.80 295	2.15 166	0.36 251	0.29 247	0.59 245	0.28 248	0.50 79	0.42 47	0.43 135	0.76 423	0.39 169	0.22 89	0.73 224	0.49 252	0.08 14	0.18 254	0.11 191	0.15 269	0.29 369	0.27 137

test-3	0.58 212	0.43 126	2.44 245	0.52 387	0.59 407	0.46 97	0.23 148	0.77 220	0.49 85	0.52 220	0.29 74	0.44 205	0.22 89	0.59 162	0.97 392	0.08 14	1.27 463	0.10 125	0.35 453	0.29 369	0.62 340

test_1	0.58 212	0.43 126	2.44 245	0.52 387	0.59 407	0.46 97	0.23 148	0.77 220	0.49 85	0.51 210	0.29 74	0.44 205	0.22 89	0.59 162	0.97 392	0.08 14	1.27 463	0.10 125	0.35 453	0.29 369	0.63 346

test_3	0.59 229	0.44 138	2.44 245	0.53 391	0.59 407	0.48 114	0.30 292	0.79 236	0.52 114	0.51 210	0.30 82	0.45 217	0.22 89	0.59 162	0.97 392	0.08 14	1.25 458	0.11 191	0.35 453	0.30 378	0.62 340

cross-raft	0.47 119	0.34 59	2.17 169	0.70 449	0.84 461	0.50 129	0.35 346	0.74 206	0.43 53	0.44 142	0.45 175	0.63 316	0.25 131	0.37 50	0.27 82	0.08 14	0.14 204	0.10 125	0.23 373	0.11 59	0.27 137

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 212	1.48 475	2.53 300	0.29 106	0.78 454	0.52 154	0.20 72	0.68 180	0.66 226	0.51 210	0.61 322	0.40 178	0.32 213	0.40 64	0.43 216	0.08 14	0.63 386	0.09 70	0.09 81	0.37 430	0.58 329

AFF-stereo	0.57 204	1.51 478	2.59 325	0.33 186	0.23 178	0.51 137	0.21 95	0.69 183	0.68 266	0.49 179	0.63 337	0.49 245	0.34 226	0.50 128	0.37 183	0.08 14	0.54 368	0.10 125	0.10 117	0.40 452	0.60 337

depthmonostereo	0.38 50	0.68 240	1.59 69	0.48 361	0.14 16	0.41 59	0.19 58	0.52 86	0.42 47	0.26 54	0.29 74	0.31 128	0.29 190	0.64 187	0.33 155	0.09 43	0.10 127	0.09 70	0.08 51	0.10 48	0.50 289

DilatedVolume-Stereo	0.35 27	0.38 93	1.21 24	0.26 58	0.20 122	0.41 59	0.18 50	0.43 30	0.38 22	0.37 104	0.35 121	0.29 116	0.24 111	0.64 187	0.55 276	0.09 43	0.19 260	0.08 28	0.11 165	0.12 70	0.50 289

4.5_new	0.39 55	0.29 8	1.25 30	0.22 9	0.16 36	0.40 53	0.17 38	0.43 30	0.37 15	0.27 64	0.22 29	0.15 15	0.14 10	1.04 292	0.23 31	0.09 43	1.49 494	0.07 1	0.14 247	0.09 30	0.62 340

4.5w-stereo	0.39 55	0.29 8	1.25 30	0.22 9	0.16 36	0.40 53	0.17 38	0.43 30	0.37 15	0.27 64	0.22 29	0.15 15	0.14 10	1.04 292	0.23 31	0.09 43	1.49 494	0.07 1	0.14 247	0.09 30	0.62 340

4w-stereo	0.50 149	0.26 1	1.86 102	0.22 9	0.30 260	0.38 46	0.14 14	0.41 21	0.35 8	0.25 39	0.21 19	0.14 8	0.20 71	1.18 320	0.33 155	0.09 43	1.56 502	0.07 1	0.72 526	0.07 1	1.23 476

monsters	0.39 55	0.39 100	1.04 14	0.24 29	0.32 281	0.42 72	0.13 6	0.49 65	0.35 8	0.27 64	0.21 19	0.14 8	0.15 16	0.60 168	0.43 216	0.09 43	1.09 440	0.07 1	0.70 521	0.07 1	0.65 353

xyz-stereo-finetune2	0.40 66	0.89 326	1.40 46	0.22 9	0.12 4	0.58 226	0.23 148	0.55 113	0.50 95	0.33 91	0.47 186	0.30 120	0.41 282	0.81 252	0.60 297	0.09 43	0.07 9	0.11 191	0.09 81	0.12 70	0.12 16

xyz-stereo-finetune	0.37 45	0.90 332	1.23 28	0.22 9	0.12 4	0.53 162	0.26 217	0.57 126	0.58 158	0.30 82	0.33 107	0.29 116	0.24 111	0.60 168	0.62 307	0.09 43	0.08 45	0.10 125	0.08 51	0.13 87	0.14 33

xyz-stereo	3.06 545	0.44 138	30.74 576	0.24 29	0.12 4	15.34 564	0.24 174	0.56 119	0.49 85	0.62 336	7.90 556	0.64 324	0.49 357	1.44 363	1.05 408	0.09 43	0.07 9	0.34 490	0.08 51	0.13 87	0.19 77

111111	0.39 55	0.28 5	0.93 6	0.33 186	0.42 358	0.43 77	0.13 6	0.48 61	0.39 32	0.24 32	0.31 93	0.18 34	0.17 26	0.43 82	0.23 31	0.09 43	1.32 473	0.08 28	0.06 8	0.25 313	1.00 450

MLG-Stereo_test3	0.31 10	0.44 138	1.03 12	0.48 361	0.40 340	0.36 35	0.13 6	0.39 13	0.46 69	0.28 71	0.19 11	0.17 30	0.12 3	0.25 2	0.18 2	0.09 43	0.53 365	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.45 267

LG-G_1	0.41 71	0.43 126	1.62 71	0.50 380	0.35 306	0.50 129	0.12 3	0.47 56	0.44 62	0.33 91	0.20 15	0.19 39	0.15 16	0.94 276	0.21 10	0.09 43	0.61 380	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.87 423

LG-G	0.41 71	0.43 126	1.62 71	0.50 380	0.35 306	0.50 129	0.12 3	0.47 56	0.44 62	0.33 91	0.20 15	0.19 39	0.15 16	0.94 276	0.21 10	0.09 43	0.61 380	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.87 423

GREAT-IGEV	0.92 443	0.56 195	2.08 145	0.98 483	2.29 545	0.47 108	0.18 50	0.35 5	0.78 370	0.74 414	0.33 107	0.15 15	0.18 44	1.00 285	0.55 276	0.09 43	3.79 555	0.07 1	0.26 393	0.22 268	3.26 551

SCV_C0	0.73 362	0.68 240	2.05 140	1.50 519	0.92 470	0.45 89	0.20 72	0.96 379	0.71 303	0.65 373	0.33 107	0.31 128	0.20 71	1.25 334	0.52 261	0.09 43	1.68 511	0.08 28	0.30 417	0.27 347	1.52 499

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 14	0.40 107	1.21 24	0.35 233	0.16 36	0.29 10	0.16 30	0.59 139	0.56 144	0.20 7	0.20 15	0.17 30	0.26 143	0.40 64	0.38 191	0.09 43	0.08 45	0.08 28	0.25 385	0.12 70	0.43 246

castereo++	0.39 55	0.83 302	1.38 43	0.29 106	0.18 75	0.53 162	0.20 72	0.57 126	0.58 158	0.20 7	0.27 63	0.32 135	0.17 26	0.34 33	0.22 15	0.09 43	0.54 368	0.09 70	0.29 408	0.15 121	0.52 303

castereo	0.34 21	0.48 155	1.00 10	0.25 41	0.29 247	0.41 59	0.27 235	0.76 213	0.49 85	0.23 23	0.30 82	0.24 71	0.31 206	0.29 7	0.29 106	0.09 43	0.20 275	0.09 70	0.31 424	0.12 70	0.44 262

tt45	0.35 27	0.80 295	1.46 55	0.26 58	0.17 58	0.55 186	0.22 111	0.44 36	0.39 32	0.24 32	0.26 57	0.25 80	0.18 44	0.64 187	0.36 177	0.09 43	0.08 45	0.10 125	0.08 51	0.24 291	0.29 149

999	0.35 27	0.74 274	1.38 43	0.27 72	0.18 75	0.50 129	0.23 148	0.40 17	0.41 40	0.21 12	0.33 107	0.23 61	0.18 44	0.74 228	0.37 183	0.09 43	0.08 45	0.09 70	0.08 51	0.26 333	0.26 130

tg	0.45 104	0.83 302	1.85 98	0.29 106	0.16 36	0.57 215	0.18 50	0.60 146	0.56 144	0.37 104	0.44 172	0.38 165	0.24 111	0.48 110	0.28 95	0.09 43	0.30 319	0.11 191	0.11 165	0.44 471	0.77 390

dual_stereo	0.94 450	0.31 26	1.80 86	0.90 471	2.52 547	0.54 173	0.15 22	0.69 183	1.02 482	0.25 39	0.18 7	0.18 34	0.14 10	0.63 180	0.35 174	0.09 43	3.76 554	0.07 1	0.47 489	0.07 1	4.59 559

Occ-G	0.68 332	0.54 184	2.08 145	0.99 488	0.74 444	0.38 46	0.25 200	0.46 49	0.78 370	0.40 119	0.36 125	0.46 226	0.22 89	0.90 269	0.70 333	0.09 43	1.53 500	0.09 70	0.16 290	0.31 387	2.06 519

RSM++	0.48 130	0.52 178	1.27 32	1.62 523	1.27 512	0.39 50	0.20 72	0.49 65	0.56 144	0.22 18	0.25 50	0.24 71	0.17 26	0.39 57	0.23 31	0.09 43	0.11 155	0.09 70	0.35 453	0.29 369	0.80 402

RSM	0.47 119	0.51 174	1.36 40	1.37 508	1.04 488	0.37 39	0.21 95	0.52 86	0.55 138	0.23 23	0.28 69	0.28 108	0.17 26	0.40 64	0.22 15	0.09 43	0.24 296	0.09 70	0.35 453	0.24 291	0.80 402

RAFT-Stereo-weight	0.46 112	0.37 83	1.60 70	0.29 106	0.51 381	0.57 215	0.22 111	0.84 280	0.67 239	0.48 163	0.38 137	0.36 154	0.17 26	0.39 57	0.27 82	0.09 43	1.28 465	0.09 70	0.07 30	0.09 30	0.41 233

MoCha-V2	0.74 366	0.78 289	2.18 172	1.01 489	1.55 525	0.36 35	0.19 58	0.61 152	0.49 85	0.33 91	0.34 114	0.30 120	0.27 158	1.56 378	0.47 238	0.09 43	1.94 522	0.08 28	0.37 464	0.18 188	1.62 505

MyStereo07	0.56 197	0.68 240	2.42 232	0.30 126	0.41 346	0.61 280	0.31 303	0.58 130	0.72 312	1.17 487	0.26 57	0.20 43	0.27 158	1.28 340	0.28 95	0.09 43	0.59 378	0.12 245	0.21 357	0.16 141	0.48 281

MyStereo06	0.70 346	0.72 261	3.51 492	0.31 143	0.25 199	0.60 260	0.30 292	0.90 339	0.67 239	1.48 519	0.53 239	0.84 424	0.57 390	0.60 168	1.11 419	0.09 43	0.55 371	0.12 245	0.20 346	0.16 141	0.56 321

MyStereo05	0.57 204	0.72 261	2.72 389	0.31 143	0.25 199	0.60 260	0.30 292	0.87 313	0.82 405	0.54 235	0.37 131	0.53 264	0.42 295	0.63 180	0.73 347	0.09 43	0.55 371	0.12 245	0.20 346	0.16 141	0.56 321

MyStereo04	0.57 204	0.68 240	2.66 357	0.30 126	0.41 346	0.61 280	0.31 303	0.88 321	0.80 391	0.48 163	0.37 131	0.54 271	0.42 295	0.61 173	0.71 339	0.09 43	0.59 378	0.12 245	0.21 357	0.16 141	0.48 281

AE-Stereo	0.71 350	0.32 39	2.44 245	0.44 342	0.50 378	0.58 226	0.23 148	1.08 470	0.67 239	0.67 382	0.51 223	0.47 235	0.24 111	0.63 180	0.32 142	0.09 43	2.15 537	0.11 191	0.45 483	0.22 268	2.01 516

ff7	0.65 300	0.58 199	2.09 149	0.39 298	0.60 412	0.56 193	0.23 148	0.49 65	0.62 190	1.00 466	0.24 42	0.20 43	0.24 111	0.71 216	0.24 41	0.09 43	2.09 527	0.10 125	0.18 317	0.24 291	2.22 531

ffff	0.65 300	0.58 199	2.09 149	0.39 298	0.60 412	0.56 193	0.23 148	0.49 65	0.62 190	1.00 466	0.24 42	0.20 43	0.24 111	0.71 216	0.24 41	0.09 43	2.09 527	0.10 125	0.18 317	0.24 291	2.22 531

11t	0.65 300	0.58 199	2.09 149	0.39 298	0.60 412	0.56 193	0.23 148	0.49 65	0.62 190	1.00 466	0.24 42	0.20 43	0.24 111	0.71 216	0.24 41	0.09 43	2.09 527	0.10 125	0.18 317	0.24 291	2.22 531

MSKI-zero shot	0.70 346	0.44 138	2.62 342	1.47 515	0.75 446	0.56 193	0.20 72	0.80 242	0.45 68	0.60 313	0.52 232	0.44 205	0.17 26	0.70 209	0.26 73	0.09 43	2.87 550	0.09 70	0.32 432	0.14 110	0.50 289

AEACV	0.89 436	0.29 8	1.84 94	2.50 546	1.68 531	0.53 162	0.21 95	1.01 422	0.42 47	0.68 388	0.31 93	0.22 53	0.39 263	1.63 395	0.25 58	0.09 43	2.60 547	0.09 70	0.54 505	0.23 284	2.27 536

GCAP-Stereo	0.59 229	1.35 445	2.44 245	0.49 374	1.02 486	0.52 154	0.14 14	0.53 92	0.54 129	0.44 142	0.50 220	0.30 120	0.22 89	0.68 204	0.41 204	0.09 43	1.30 470	0.09 70	0.07 30	0.23 284	0.54 313

HH	0.79 394	0.52 178	2.72 389	1.45 512	0.80 456	0.91 460	0.23 148	0.76 213	0.76 352	0.64 357	0.55 269	0.87 435	0.41 282	0.94 276	0.45 228	0.09 43	1.20 450	0.10 125	0.09 81	0.16 141	2.16 524

HanStereo	0.79 394	0.52 178	2.72 389	1.45 512	0.80 456	0.91 460	0.23 148	0.76 213	0.76 352	0.64 357	0.55 269	0.87 435	0.41 282	0.94 276	0.45 228	0.09 43	1.20 450	0.10 125	0.09 81	0.16 141	2.16 524

4D-IteraStereo	0.62 267	1.29 430	3.04 447	0.27 72	0.30 260	0.46 97	0.26 217	0.54 103	0.51 102	0.41 121	0.31 93	0.39 169	0.19 56	0.53 140	0.65 321	0.09 43	0.47 352	0.12 245	0.11 165	0.21 251	2.14 523

anonymousdsp	0.86 422	0.59 206	2.65 353	1.33 504	1.25 509	0.56 193	0.23 148	0.54 103	0.71 303	1.13 482	0.25 50	0.22 53	0.24 111	1.24 330	0.24 41	0.09 43	2.34 543	0.10 125	0.18 317	0.25 313	3.12 549

CES	0.33 16	0.32 39	1.46 55	0.25 41	0.50 378	0.40 53	0.20 72	0.48 61	0.48 80	0.22 18	0.29 74	0.26 90	0.19 56	0.35 43	0.22 15	0.09 43	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.16 141	0.54 313

Selective-IGEV	0.57 204	0.42 116	1.87 104	1.67 527	1.33 513	0.36 35	0.20 72	0.61 152	0.71 303	0.22 18	0.31 93	0.22 53	0.19 56	0.52 133	0.36 177	0.09 43	0.97 423	0.09 70	0.15 269	0.20 239	0.85 418

DCRE	0.76 382	0.80 295	2.31 202	1.05 490	1.18 505	0.63 316	0.26 217	1.03 437	0.59 169	0.52 220	2.12 519	0.44 205	0.27 158	0.41 73	0.53 268	0.09 43	1.02 433	0.10 125	0.32 432	0.16 141	1.47 497

ProNet	0.46 112	0.60 207	1.85 98	0.35 233	0.67 433	0.49 119	0.25 200	0.53 92	0.57 151	0.21 12	0.24 42	0.22 53	0.20 71	0.52 133	0.22 15	0.09 43	0.47 352	0.10 125	0.09 81	0.23 284	1.33 484

MC-Stereo	0.58 212	0.37 83	2.00 128	0.88 468	0.64 428	0.54 173	0.19 58	0.46 49	0.39 32	0.58 283	0.39 143	0.27 101	0.27 158	0.71 216	0.32 142	0.09 43	1.20 450	0.09 70	0.16 290	0.22 268	1.92 513

RCA-Stereo	0.45 104	0.38 93	1.80 86	0.27 72	0.25 199	0.58 226	0.23 148	0.84 280	0.66 226	0.42 127	0.44 172	0.28 108	0.35 228	0.31 13	0.21 10	0.09 43	1.01 428	0.09 70	0.07 30	0.21 251	0.53 309

ccc-4	0.65 300	0.58 199	2.09 149	0.39 298	0.60 412	0.56 193	0.23 148	0.49 65	0.62 190	1.00 466	0.24 42	0.20 43	0.24 111	0.71 216	0.24 41	0.09 43	2.09 527	0.10 125	0.18 317	0.24 291	2.22 531

raft_robust	0.68 332	1.24 419	2.42 232	0.30 126	0.57 402	0.53 162	0.25 200	0.95 376	0.79 383	0.49 179	0.46 180	1.12 492	0.74 445	1.50 371	0.61 304	0.09 43	0.62 385	0.10 125	0.30 417	0.26 333	0.30 158

RAFT+CT+SA	0.60 239	1.25 422	2.49 288	0.38 283	0.75 446	0.55 186	0.34 336	0.83 271	0.68 266	0.39 115	0.55 269	0.44 205	0.29 190	0.75 230	0.28 95	0.09 43	0.24 296	0.11 191	0.51 500	0.30 378	0.74 384

IGEV-Stereo	0.86 422	0.60 207	2.65 353	1.35 506	1.25 509	0.56 193	0.23 148	0.54 103	0.71 303	1.14 483	0.25 50	0.22 53	0.24 111	1.24 330	0.24 41	0.09 43	2.34 543	0.10 125	0.18 317	0.25 313	3.13 550
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.31 10	0.30 20	1.80 86	0.29 106	0.12 4	0.41 59	0.20 72	0.39 13	0.42 47	0.26 54	0.31 93	0.25 80	0.19 56	0.36 47	0.26 73	0.09 43	0.11 155	0.12 245	0.10 117	0.13 87	0.15 42

IPLG	0.74 366	1.09 374	2.87 424	0.36 251	0.21 136	1.63 514	0.60 454	1.39 513	0.63 201	1.39 511	0.51 223	0.40 178	0.86 466	1.40 353	0.37 183	0.09 43	0.07 9	0.14 342	0.12 203	0.34 406	0.23 109

GMOStereo	0.58 212	0.89 326	2.46 271	0.29 106	0.99 479	0.51 137	0.32 314	0.58 130	0.46 69	0.58 283	0.48 194	0.54 271	0.27 158	0.31 13	0.25 58	0.09 43	1.64 506	0.13 306	0.11 165	0.34 406	0.42 238

error version	0.58 212	0.89 326	2.46 271	0.29 106	0.99 479	0.51 137	0.32 314	0.58 130	0.46 69	0.58 283	0.48 194	0.54 271	0.27 158	0.31 13	0.25 58	0.09 43	1.64 506	0.13 306	0.11 165	0.34 406	0.42 238

test-v	0.58 212	0.89 326	2.46 271	0.29 106	0.99 479	0.51 137	0.32 314	0.58 130	0.46 69	0.58 283	0.48 194	0.54 271	0.27 158	0.31 13	0.25 58	0.09 43	1.64 506	0.13 306	0.11 165	0.34 406	0.42 238

test-2	0.58 212	0.89 326	2.46 271	0.29 106	0.99 479	0.51 137	0.32 314	0.58 130	0.46 69	0.58 283	0.48 194	0.54 271	0.27 158	0.31 13	0.25 58	0.09 43	1.64 506	0.13 306	0.11 165	0.34 406	0.42 238

iRaftStereo_RVC	0.47 119	0.84 306	1.91 111	0.29 106	0.15 25	0.53 162	0.20 72	0.58 130	0.50 95	0.37 104	0.43 160	0.42 189	0.23 105	0.38 53	0.28 95	0.09 43	0.70 397	0.12 245	0.11 165	0.43 467	0.77 390

CREStereo++_RVC	0.38 50	0.37 83	2.47 276	0.25 41	0.16 36	0.54 173	0.15 22	0.42 26	0.57 151	0.37 104	0.52 232	0.24 71	0.19 56	0.31 13	0.27 82	0.09 43	0.06 1	0.08 28	0.30 417	0.09 30	0.22 100
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
EAI-Stereo	1.16 486	0.29 8	1.94 117	0.55 400	0.97 478	1.96 527	7.94 560	1.34 509	1.03 484	1.01 470	1.48 504	0.51 254	0.66 425	0.65 193	1.42 453	0.09 43	0.23 294	0.09 70	0.53 503	0.13 87	0.49 287

CFNet-RSSM	0.44 99	0.36 72	2.38 214	0.28 88	0.43 362	0.53 162	0.20 72	0.86 304	0.52 114	0.44 142	0.36 125	0.53 264	0.26 143	0.40 64	0.27 82	0.09 43	0.08 45	0.09 70	0.38 468	0.10 48	0.22 100

Gwc-CoAtRS	0.41 71	0.37 83	2.06 142	0.28 88	0.41 346	0.48 114	0.19 58	0.64 166	0.49 85	0.45 146	0.39 143	0.57 291	0.26 143	0.37 50	0.28 95	0.09 43	0.19 260	0.09 70	0.31 424	0.11 59	0.25 122

HITNet	0.55 189	1.28 428	2.73 394	0.35 233	0.14 16	0.56 193	0.23 148	0.89 330	0.62 190	0.52 220	0.51 223	0.49 245	0.38 248	0.52 133	0.60 297	0.09 43	0.07 9	0.10 125	0.08 51	0.25 313	0.61 338
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
asda	0.41 71	0.31 26	1.23 28	0.22 9	0.17 58	0.43 77	0.16 30	0.46 49	0.38 22	0.25 39	0.20 15	0.15 15	0.20 71	0.99 284	0.23 31	0.10 107	1.49 494	0.07 1	0.23 373	0.08 17	0.88 425

asd	0.36 36	0.28 5	1.21 24	0.23 19	0.19 106	0.41 59	0.14 14	0.37 10	0.34 6	0.26 54	0.21 19	0.15 15	0.19 56	0.91 271	0.20 7	0.10 107	1.14 446	0.07 1	0.08 51	0.08 17	0.71 375

4.25_new	0.43 83	0.29 8	1.40 46	0.23 19	0.19 106	0.41 59	0.17 38	0.44 36	0.38 22	0.34 97	0.22 29	0.15 15	0.18 44	1.06 295	0.30 113	0.10 107	1.44 488	0.07 1	0.32 432	0.07 1	0.93 435

4.5w_new	0.43 83	0.29 8	1.40 46	0.23 19	0.19 106	0.41 59	0.17 38	0.44 36	0.38 22	0.34 97	0.22 29	0.15 15	0.18 44	1.06 295	0.30 113	0.10 107	1.44 488	0.07 1	0.32 432	0.07 1	0.93 435

4.25w-stereo	0.43 83	0.29 8	1.40 46	0.23 19	0.19 106	0.41 59	0.17 38	0.44 36	0.38 22	0.34 97	0.22 29	0.15 15	0.18 44	1.06 295	0.30 113	0.10 107	1.44 488	0.07 1	0.32 432	0.07 1	0.93 435

DFGA-Net	0.61 247	1.55 481	2.59 325	0.32 164	0.26 215	0.54 173	0.22 111	0.67 175	0.63 201	0.50 198	0.52 232	0.35 152	0.28 172	1.84 434	0.99 400	0.10 107	0.08 45	0.12 245	0.12 203	0.38 437	0.18 71

LGtest1	0.26 2	0.43 126	0.82 1	0.23 19	0.21 136	0.31 15	0.11 2	0.36 7	0.43 53	0.24 32	0.18 7	0.16 26	0.14 10	0.30 9	0.28 95	0.10 107	0.16 234	0.08 28	0.06 8	0.10 48	0.42 238

LG-Stereo	0.36 36	0.61 213	1.37 42	0.26 58	0.37 323	0.43 77	0.20 72	0.55 113	0.44 62	0.25 39	0.30 82	0.50 249	0.17 26	0.30 9	0.37 183	0.10 107	0.18 254	0.11 191	0.10 117	0.24 291	0.43 246

MM-Stereo_test3	0.59 229	0.85 310	2.28 194	0.53 391	0.31 269	0.45 89	0.30 292	0.78 227	0.76 352	0.33 91	0.43 160	0.32 135	0.23 105	0.61 173	0.54 273	0.10 107	1.65 510	0.10 125	0.08 51	0.42 462	0.68 364

MM-Stereo_test1	0.63 281	0.64 225	2.51 294	0.54 398	0.37 323	0.44 84	0.28 248	0.68 180	0.59 169	0.43 135	0.33 107	0.26 90	0.25 131	0.89 268	0.52 261	0.10 107	1.84 516	0.10 125	0.09 81	0.41 459	1.40 492

FoundationStereo	0.61 247	0.37 83	0.91 5	1.96 542	2.40 546	0.20 2	0.16 30	0.26 1	0.86 433	0.16 1	0.12 2	0.19 39	0.17 26	0.58 161	0.32 142	0.10 107	2.98 552	0.08 28	0.06 8	0.07 1	0.20 86

GIP-stereo	0.61 247	0.68 240	1.05 15	0.95 480	1.46 522	0.42 72	0.17 38	0.69 183	0.49 85	0.19 4	0.24 42	0.23 61	0.18 44	0.95 282	0.59 293	0.10 107	1.33 474	0.08 28	0.06 8	0.18 188	2.21 530

PAM_32	0.95 453	0.43 126	2.68 372	0.64 431	1.10 500	1.78 521	1.16 521	1.12 482	0.96 469	1.07 476	0.90 456	1.38 508	0.76 452	0.78 241	1.11 419	0.10 107	1.29 467	0.10 125	0.50 496	0.16 141	0.98 448

PAM	0.91 441	0.43 126	2.67 365	0.77 457	0.89 466	1.81 522	1.22 526	1.13 486	0.78 370	1.16 486	0.91 458	1.39 509	0.68 429	0.76 232	1.06 411	0.10 107	0.98 425	0.10 125	0.50 496	0.14 110	0.66 355

UGAM-zero	0.97 459	0.44 138	2.48 282	0.33 186	0.86 462	1.26 497	0.76 485	1.05 451	0.52 114	0.93 460	0.45 175	1.32 505	0.81 456	2.08 469	0.49 252	0.10 107	0.52 363	0.09 70	0.47 489	0.11 59	4.43 557

GCAP-BAT	0.78 390	0.38 93	2.37 211	0.98 483	0.60 412	0.77 415	0.22 111	1.13 486	0.51 102	0.80 434	0.90 456	0.81 411	0.25 131	0.77 234	0.88 383	0.10 107	1.94 522	0.09 70	0.50 496	0.17 164	1.35 487

RAStereo	0.33 16	0.81 299	2.22 183	0.27 72	0.18 75	0.25 5	0.20 72	0.45 42	0.38 22	0.21 12	0.26 57	0.20 43	0.16 22	0.26 3	0.26 73	0.10 107	0.08 45	0.10 125	0.08 51	0.13 87	0.09 2

Pointernet	0.37 45	0.31 26	1.91 111	0.25 41	0.37 323	0.47 108	0.15 22	0.67 175	0.52 114	0.23 23	0.30 82	0.28 108	0.20 71	0.32 23	0.23 31	0.10 107	0.24 296	0.07 1	0.13 225	0.10 48	0.51 296

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 402	0.78 289	3.67 502	0.35 233	0.81 458	1.25 496	0.88 496	1.13 486	0.58 158	0.84 446	0.52 232	1.24 499	0.64 416	0.77 234	0.70 333	0.10 107	0.53 365	0.11 191	0.45 483	0.29 369	0.81 409

U	3.41 548	0.37 83	1.27 32	0.27 72	13.75 565	19.65 571	0.15 22	0.43 30	0.33 4	0.18 3	0.19 11	0.27 101	0.15 16	0.23 1	0.19 5	0.10 107	0.06 1	17.75 570	12.73 566	0.11 59	0.10 6

IGEV-Stereo+	0.48 130	0.32 39	1.43 51	0.26 58	0.46 373	0.30 12	0.13 6	0.32 3	0.57 151	0.80 434	0.24 42	0.19 39	0.19 56	0.57 155	0.46 233	0.10 107	1.36 476	0.08 28	0.22 368	0.46 478	1.04 455

AIO-Stereo	0.64 291	0.60 207	1.63 73	1.31 502	1.45 519	0.38 46	0.20 72	0.55 113	0.83 412	0.31 85	0.31 93	0.23 61	0.15 16	0.39 57	0.63 314	0.10 107	1.25 458	0.09 70	0.41 477	0.21 251	1.73 509

gcap-zeroshot	0.52 162	0.86 315	2.38 214	0.32 164	0.60 412	0.70 376	0.20 72	0.78 227	0.58 158	0.44 142	0.36 125	0.81 411	0.24 111	0.53 140	0.30 113	0.10 107	0.35 328	0.09 70	0.31 424	0.09 30	0.40 225

testlalala2	0.48 130	0.34 59	2.53 300	0.65 434	0.56 397	0.57 215	0.20 72	0.84 280	0.63 201	0.42 127	0.54 258	0.45 217	0.21 81	0.30 9	0.26 73	0.10 107	0.13 189	0.09 70	0.29 408	0.12 70	0.31 167

MGS-Stereo	0.35 27	0.48 155	1.99 127	0.26 58	0.14 16	0.41 59	0.22 111	0.41 21	0.48 80	0.24 32	0.51 223	0.25 80	0.18 44	0.33 27	0.22 15	0.10 107	0.08 45	0.09 70	0.08 51	0.47 482	0.10 6

IGEV++	0.74 366	0.70 252	2.05 140	1.11 495	1.09 496	0.32 18	0.21 95	0.75 210	0.43 53	0.30 82	0.30 82	0.22 53	0.27 158	0.98 283	0.31 132	0.10 107	2.50 546	0.08 28	0.15 269	0.27 347	2.70 542

MyStereo8	0.73 362	1.16 396	2.89 426	0.53 391	0.34 298	0.71 381	0.20 72	1.87 531	0.59 169	0.53 229	0.66 364	0.50 249	0.33 218	1.27 339	0.62 307	0.10 107	1.19 449	0.10 125	0.21 357	0.21 251	0.61 338

ACVNet-DCA	0.67 325	0.73 264	2.43 237	0.67 442	0.52 384	0.76 405	0.24 174	0.81 251	0.83 412	0.77 423	0.39 143	0.25 80	0.38 248	0.70 209	0.22 15	0.10 107	2.13 533	0.11 191	0.09 81	0.16 141	1.18 464

xx1	0.71 350	0.73 264	2.43 237	0.67 442	0.52 384	0.76 405	0.24 174	0.85 293	1.05 488	0.77 423	0.39 143	0.46 226	0.37 238	0.70 209	0.22 15	0.10 107	2.13 533	0.12 245	0.41 477	0.16 141	1.18 464

1test111	0.72 359	0.73 264	2.43 237	0.67 442	0.52 384	0.76 405	0.24 174	0.81 251	0.83 412	0.77 423	0.39 143	0.25 80	0.38 248	1.03 290	0.75 353	0.10 107	2.13 533	0.11 191	0.09 81	0.16 141	1.18 464

cc1	0.74 366	0.73 264	2.43 237	0.67 442	0.52 384	0.76 405	0.24 174	0.85 293	1.05 488	0.77 423	0.39 143	0.25 80	0.38 248	0.70 209	0.22 15	0.10 107	2.13 533	0.11 191	0.09 81	0.25 313	2.20 529

IGEVStereo-DCA	0.74 366	0.74 274	2.09 149	0.76 454	0.77 451	0.45 89	0.23 148	0.49 65	0.62 190	0.71 405	0.22 29	0.30 120	0.28 172	1.29 341	1.53 460	0.10 107	1.50 497	0.10 125	0.18 317	0.24 291	2.22 531

rrr	0.84 410	0.74 274	3.40 482	0.76 454	0.77 451	0.45 89	0.28 248	1.23 501	0.84 424	0.71 405	0.22 29	0.30 120	0.28 172	1.29 341	1.53 460	0.10 107	1.50 497	0.10 125	0.29 408	0.24 291	1.75 510

ffm	0.78 390	0.67 231	3.39 477	0.32 164	0.22 149	0.58 226	0.28 248	0.85 293	0.96 469	0.54 235	0.74 413	0.67 340	0.40 270	0.64 187	0.22 15	0.10 107	2.16 538	0.15 368	0.33 446	0.25 313	2.19 526

ff1	1.07 475	0.67 231	3.39 477	0.32 164	0.22 149	0.58 226	0.28 248	0.85 293	0.96 469	0.54 235	0.74 413	0.67 340	0.40 270	2.75 521	3.86 536	0.10 107	2.16 538	0.15 368	0.33 446	0.25 313	2.19 526

tt1	0.74 366	0.73 264	2.34 207	0.67 442	0.63 424	0.75 400	0.24 174	0.85 293	0.96 469	0.81 438	0.38 137	0.26 90	0.35 228	0.64 187	0.22 15	0.10 107	2.16 538	0.11 191	0.09 81	0.25 313	2.19 526

MaDis-Stereo	0.35 27	0.89 326	2.15 166	0.25 41	0.29 247	0.29 10	0.17 38	0.47 56	0.41 40	0.21 12	0.22 29	0.28 108	0.21 81	0.32 23	0.31 132	0.10 107	0.09 98	0.10 125	0.08 51	0.11 59	0.12 16

IGEV_Zeroshot_test	0.91 441	0.39 100	3.80 509	0.42 325	1.95 538	0.56 193	0.64 463	0.84 280	0.55 138	1.45 516	0.53 239	0.79 400	0.42 295	0.57 155	1.13 422	0.10 107	0.49 356	0.10 125	0.34 451	0.19 219	2.97 547

testlalala	0.53 176	0.36 72	2.40 223	0.29 106	0.35 306	0.60 260	0.22 111	1.02 430	0.63 201	0.56 259	0.40 152	0.32 135	0.21 81	0.33 27	0.27 82	0.10 107	1.73 513	0.09 70	0.24 377	0.08 17	0.43 246

RAFT-Test	0.56 197	0.41 113	2.01 130	0.90 471	1.07 493	0.65 344	0.37 357	0.83 271	0.65 218	0.49 179	0.49 208	0.93 451	0.24 111	0.52 133	0.30 113	0.10 107	0.38 335	0.09 70	0.38 468	0.11 59	0.19 77

anonymousdsp2	0.88 429	0.31 26	1.96 122	1.06 491	1.56 526	0.57 215	0.22 111	0.84 280	0.98 476	1.20 494	0.37 131	0.65 328	0.26 143	1.19 323	0.46 233	0.10 107	2.40 545	0.10 125	0.13 225	0.19 219	2.96 546

LoS	0.34 21	0.35 68	1.88 105	0.25 41	0.13 11	0.53 162	0.20 72	0.50 79	0.53 125	0.26 54	0.28 69	0.37 159	0.24 111	0.40 64	0.25 58	0.10 107	0.08 45	0.08 28	0.06 8	0.15 121	0.10 6
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.90 439	0.31 26	1.90 108	1.60 522	0.95 474	1.14 489	0.42 385	0.85 293	0.43 53	1.74 525	0.21 19	0.27 101	0.17 26	1.56 378	0.30 113	0.10 107	2.60 547	0.10 125	0.09 81	0.10 48	3.10 548

anonymousa	0.74 366	0.60 207	2.58 323	0.96 481	1.33 513	0.61 280	0.26 217	0.69 183	0.56 144	0.55 247	0.84 440	0.82 416	0.46 334	0.56 151	0.61 304	0.10 107	1.11 443	0.12 245	0.98 541	0.14 110	0.97 446

CroCo-Stereo Lap2	0.38 50	0.91 336	2.02 133	0.33 186	0.38 332	0.23 3	0.21 95	0.63 163	0.51 102	0.23 23	0.28 69	0.29 116	0.23 105	0.34 33	0.28 95	0.10 107	0.09 98	0.10 125	0.08 51	0.22 268	0.15 42

TestStereo1	0.59 229	1.21 409	2.63 343	0.40 311	0.60 412	0.56 193	0.34 336	0.82 260	0.73 317	0.45 146	0.63 337	0.36 154	0.42 295	0.66 196	0.42 209	0.10 107	0.32 322	0.12 245	0.10 117	0.34 406	0.52 303

DCANet-4	0.43 83	0.32 39	2.31 202	0.26 58	0.14 16	0.51 137	0.22 111	0.84 280	0.78 370	0.55 247	0.48 194	0.28 108	0.37 238	0.40 64	0.37 183	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.08 17	0.43 246

fff	0.50 149	0.90 332	2.63 343	0.25 41	0.15 25	0.51 137	0.22 111	0.85 293	0.82 405	0.55 247	0.48 194	0.31 128	0.65 419	0.39 57	0.37 183	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.08 17	0.43 246

ADStereo(finetuned)	0.50 149	0.91 336	2.43 237	0.26 58	0.14 16	0.51 137	0.22 111	0.84 280	0.78 370	0.56 259	0.49 208	0.32 135	0.75 449	0.40 64	0.40 198	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.13 87	0.45 267

test_5	0.61 247	1.25 422	2.76 402	0.39 298	0.64 428	0.58 226	0.35 346	0.85 293	0.66 226	0.49 179	0.56 282	0.55 280	0.40 270	0.79 244	0.32 142	0.10 107	0.19 260	0.12 245	0.12 203	0.33 399	0.85 418

SA-5K	0.59 229	1.21 409	2.63 343	0.40 311	0.60 412	0.56 193	0.34 336	0.82 260	0.73 317	0.45 146	0.63 337	0.36 154	0.42 295	0.66 196	0.42 209	0.10 107	0.32 322	0.12 245	0.10 117	0.34 406	0.52 303

Sa-1000	0.61 247	1.07 370	2.71 387	0.32 164	0.61 421	0.61 280	0.31 303	1.00 413	0.76 352	0.53 229	0.83 438	0.43 190	0.33 218	0.69 207	0.30 113	0.10 107	0.52 363	0.13 306	0.28 404	0.29 369	0.29 149

SA	0.61 247	1.14 387	2.79 408	0.32 164	0.63 424	0.57 215	0.30 292	0.97 387	0.78 370	0.43 135	0.63 337	0.39 169	0.46 334	0.70 209	0.31 132	0.10 107	0.44 347	0.13 306	0.32 432	0.31 387	0.51 296

iRaft-Stereo_5w	0.65 300	1.35 445	2.21 181	0.30 126	0.63 424	0.49 119	0.28 248	0.78 227	0.64 211	0.41 121	0.61 322	0.62 312	0.46 334	1.79 425	0.48 243	0.10 107	0.25 305	0.11 191	0.12 203	0.40 452	0.94 438

iRaft-Stereo_20w	1.50 512	0.42 116	4.81 537	2.24 543	2.09 541	1.36 498	1.27 528	1.38 512	0.94 462	2.07 528	0.42 157	0.85 429	0.69 434	0.87 260	1.37 450	0.10 107	4.04 557	0.09 70	0.40 472	0.17 164	4.53 558

MIPNet	0.88 429	1.07 370	2.85 421	0.61 422	0.18 75	1.46 504	1.37 531	1.65 524	0.78 370	1.93 527	0.85 443	0.75 388	1.66 516	0.87 260	0.34 166	0.10 107	0.08 45	0.11 191	0.32 432	0.27 347	0.26 130

IPLGR	0.58 212	0.64 225	3.12 454	0.37 264	0.18 75	0.62 302	0.54 434	1.06 464	0.69 278	0.73 408	0.46 180	0.50 249	0.44 316	1.12 310	0.31 132	0.10 107	0.08 45	0.11 191	0.09 81	0.21 251	0.20 86

CrosDoStereo	0.96 456	0.49 159	2.66 357	0.27 72	0.33 288	0.54 173	3.69 550	0.77 220	0.66 226	0.70 396	1.39 501	0.53 264	1.47 509	1.77 418	3.02 522	0.10 107	0.08 45	0.11 191	0.11 165	0.22 268	0.30 158

LCNet	0.58 212	0.43 126	2.42 232	0.91 475	0.22 149	0.95 468	0.29 276	0.62 156	0.64 211	0.52 220	0.55 269	0.41 184	0.75 449	0.84 256	0.27 82	0.10 107	0.07 9	0.12 245	0.18 317	0.97 522	0.40 225

STrans-v2	0.69 339	0.62 220	2.66 357	0.28 88	0.23 178	0.57 215	0.32 314	1.01 422	0.77 365	0.92 457	0.84 440	0.88 439	0.92 476	1.81 428	1.19 430	0.10 107	0.07 9	0.10 125	0.09 81	0.12 70	0.30 158

TransformOpticalFlow	0.65 300	0.61 213	2.67 365	0.45 349	0.26 215	0.62 302	0.28 248	0.88 321	0.76 352	0.76 421	0.74 413	0.90 445	0.84 461	1.82 431	0.80 368	0.10 107	0.07 9	0.11 191	0.09 81	0.12 70	0.19 77

PSM-AAD	0.67 325	0.29 8	2.41 228	0.37 264	0.23 178	0.86 445	1.15 519	0.62 156	0.66 226	0.64 357	0.71 403	0.67 340	2.90 539	0.65 193	0.32 142	0.10 107	0.08 45	0.17 402	0.15 269	0.14 110	0.34 185

KYRaft	0.52 162	0.35 68	2.40 223	0.34 210	0.21 136	0.75 400	0.43 392	0.62 156	0.63 201	0.64 357	0.92 459	0.53 264	0.72 438	0.60 168	0.26 73	0.10 107	0.07 9	0.12 245	0.14 247	0.13 87	0.54 313

ASMatch	0.61 247	0.47 152	2.72 389	0.91 475	0.36 317	0.56 193	0.24 174	0.54 103	0.67 239	0.48 163	1.20 489	0.47 235	0.65 419	1.33 346	0.93 388	0.10 107	0.08 45	0.11 191	0.11 165	0.10 48	0.17 62

DeepStereo_LL	0.96 456	0.49 159	2.66 357	0.27 72	0.33 288	0.54 173	3.69 550	0.77 220	0.66 226	0.70 396	1.39 501	0.53 264	1.47 509	1.77 418	3.02 522	0.10 107	0.08 45	0.11 191	0.11 165	0.22 268	0.30 158

DEmStereo	0.69 339	0.40 107	2.42 232	0.42 325	0.18 75	0.66 357	0.88 496	0.54 103	0.64 211	0.60 313	1.00 473	0.45 217	1.24 496	1.53 374	2.21 495	0.10 107	0.08 45	0.10 125	0.10 117	0.11 59	0.14 33

THIR-Stereo	0.88 429	0.85 310	2.33 206	0.26 58	0.16 36	0.59 245	2.69 546	0.62 156	0.54 129	0.62 336	1.61 508	0.96 460	1.77 522	1.67 402	2.20 494	0.10 107	0.08 45	0.14 342	0.11 165	0.16 141	0.21 93

GrayStereo	0.71 350	0.27 3	2.40 223	0.89 469	0.23 178	0.62 302	1.40 535	0.67 175	0.70 289	0.72 407	0.77 427	0.55 280	3.03 540	0.60 168	0.28 95	0.10 107	0.08 45	0.10 125	0.21 357	0.12 70	0.37 201

RAFT-345	0.56 197	0.37 83	2.68 372	0.40 311	0.34 298	0.58 226	0.41 379	0.49 65	0.70 289	0.51 210	0.99 472	0.43 190	0.28 172	1.56 378	0.81 372	0.10 107	0.07 9	0.11 191	0.09 81	0.11 59	0.09 2

CroCo-Stereo	0.35 27	0.71 256	1.67 78	0.32 164	0.17 58	0.19 1	0.21 95	0.79 236	0.54 129	0.22 18	0.25 50	0.55 280	0.22 89	0.28 5	0.28 95	0.10 107	0.08 45	0.08 28	0.07 30	0.12 70	0.10 6
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
test-1	0.61 247	0.54 184	2.09 149	0.31 143	1.37 515	0.51 137	0.28 248	0.83 271	0.50 95	0.42 127	0.55 269	0.54 271	0.24 111	0.38 53	1.25 439	0.10 107	1.08 438	0.10 125	0.17 306	0.11 59	0.77 390

GMM-Stereo	0.53 176	0.33 51	2.89 426	0.53 391	0.24 190	0.77 415	0.46 410	0.62 156	0.65 218	0.58 283	0.73 410	0.47 235	0.43 307	0.68 204	0.29 106	0.10 107	0.06 1	0.13 306	0.13 225	0.14 110	0.44 262

Prome-Stereo	0.53 176	0.36 72	2.39 221	0.60 416	0.23 178	0.63 316	0.41 379	0.66 172	0.67 239	0.59 302	1.02 476	0.43 190	0.71 437	0.61 173	0.34 166	0.10 107	0.07 9	0.10 125	0.09 81	0.13 87	0.44 262

rafts_anoy	0.60 239	1.33 438	2.59 325	0.53 391	1.09 496	0.49 119	0.25 200	0.67 175	0.53 125	0.41 121	0.38 137	0.33 143	0.30 201	0.68 204	0.41 204	0.10 107	1.13 445	0.13 306	0.15 269	0.20 239	0.29 149

raft+_RVC	0.62 267	1.18 402	2.43 237	0.36 251	2.08 540	0.52 154	0.25 200	0.66 172	0.54 129	0.36 101	0.46 180	0.32 135	0.28 172	0.49 123	0.43 216	0.10 107	0.91 419	0.10 125	0.09 81	0.22 268	0.70 373

TANstereo	0.39 55	0.70 252	2.48 282	0.23 19	0.12 4	0.54 173	0.16 30	0.41 21	0.47 76	0.45 146	0.51 223	0.26 90	0.22 89	0.34 33	0.21 10	0.10 107	0.10 127	0.08 28	0.07 30	0.09 30	0.18 71

XX-TBD	0.40 66	1.04 366	2.49 288	0.35 233	0.13 11	0.51 137	0.17 38	0.44 36	0.52 114	0.38 110	0.51 223	0.23 61	0.19 56	0.31 13	0.25 58	0.10 107	0.07 9	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.18 71

raftrobust	0.52 162	1.14 387	2.15 166	0.33 186	0.99 479	0.53 162	0.21 95	0.59 139	0.50 95	0.53 229	0.36 125	0.31 128	0.33 218	0.47 97	0.42 209	0.10 107	0.55 371	0.09 70	0.08 51	0.22 268	0.46 272

RALCasStereoNet	0.65 300	1.34 441	2.56 317	0.43 337	0.96 475	0.50 129	0.26 217	0.62 156	0.56 144	0.43 135	0.49 208	0.36 154	0.28 172	0.72 223	0.53 268	0.10 107	1.18 448	0.09 70	0.08 51	0.27 347	1.27 479

RALAANet	0.52 162	1.37 455	2.63 343	0.33 186	0.23 178	0.48 114	0.19 58	0.69 183	0.55 138	0.49 179	0.46 180	0.39 169	0.31 206	0.53 140	0.53 268	0.10 107	0.33 326	0.11 191	0.17 306	0.29 369	0.13 21

DCANet	0.49 145	0.91 336	2.63 343	0.26 58	0.14 16	0.51 137	0.22 111	0.84 280	0.78 370	0.56 259	0.49 208	0.32 135	0.41 282	0.39 57	0.41 204	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.14 110	0.45 267

csc	0.50 149	0.90 332	2.63 343	0.25 41	0.15 25	0.51 137	0.22 111	0.85 293	0.82 405	0.55 247	0.48 194	0.31 128	0.65 419	0.39 57	0.37 183	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.08 17	0.43 246

cscssc	0.50 149	0.90 332	2.63 343	0.25 41	0.15 25	0.51 137	0.22 111	0.85 293	0.82 405	0.55 247	0.48 194	0.31 128	0.65 419	0.39 57	0.37 183	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.08 17	0.43 246

111	0.57 204	1.41 461	2.63 343	0.25 41	0.15 25	0.59 245	0.26 217	0.90 339	0.83 412	0.50 198	0.54 258	0.57 291	0.38 248	0.54 146	0.41 204	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.24 291	0.81 409

test_xeample3	0.86 422	0.75 279	3.36 472	0.65 434	0.76 449	0.49 119	0.33 328	1.21 500	0.80 391	0.61 323	0.23 38	0.30 120	0.29 190	1.17 318	1.57 462	0.10 107	1.79 514	0.10 125	0.40 472	0.25 313	2.09 520

DIP-Stereo	0.43 83	0.50 167	2.21 181	0.27 72	0.18 75	0.63 316	0.17 38	0.94 362	0.58 158	0.49 179	0.48 194	0.30 120	0.30 201	0.40 64	0.31 132	0.10 107	0.08 45	0.10 125	0.08 51	0.15 121	0.33 177
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.42 79	0.31 26	2.51 294	0.30 126	0.18 75	0.56 193	0.25 200	0.82 260	0.41 40	0.57 277	0.67 369	0.33 143	0.24 111	0.34 33	0.33 155	0.10 107	0.08 45	0.09 70	0.07 30	0.09 30	0.18 71

RAFT-Stereo	0.42 79	0.31 26	2.51 294	0.30 126	0.18 75	0.56 193	0.25 200	0.82 260	0.41 40	0.57 277	0.67 369	0.33 143	0.24 111	0.34 33	0.33 155	0.10 107	0.08 45	0.09 70	0.07 30	0.09 30	0.18 71
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.59 229	1.41 461	2.41 228	0.31 143	0.15 25	0.60 260	0.23 148	0.77 220	0.63 201	0.67 382	0.66 364	0.55 280	0.37 238	1.16 315	1.09 416	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.21 251	0.29 149

G2L-ROB	0.59 229	1.32 433	2.59 325	0.30 126	0.22 149	0.59 245	0.28 248	0.80 242	0.61 180	0.56 259	0.45 175	0.70 371	0.35 228	1.38 350	0.72 343	0.11 196	0.08 45	0.09 70	0.08 51	0.22 268	0.31 167

G2L-Stereo_test	0.64 291	1.34 441	2.55 313	0.34 210	0.24 190	0.75 400	0.39 372	0.83 271	0.65 218	0.62 336	0.54 258	0.74 383	0.40 270	1.57 383	0.75 353	0.11 196	0.08 45	0.08 28	0.08 51	0.28 360	0.43 246

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 176	0.39 100	1.30 37	0.45 349	0.21 136	0.74 397	0.17 38	0.71 199	0.44 62	1.17 487	0.38 137	0.89 442	0.23 105	0.86 259	0.94 390	0.11 196	0.49 356	0.09 70	0.40 472	0.13 87	0.50 289

SGD-Stereo	0.23 1	0.31 26	0.87 3	0.23 19	0.11 1	0.40 53	0.16 30	0.33 4	0.40 38	0.20 7	0.19 11	0.18 34	0.17 26	0.38 53	0.17 1	0.11 196	0.06 1	0.08 28	0.07 30	0.10 48	0.09 2

SCV	0.69 339	0.68 240	1.95 118	0.90 471	1.04 488	0.49 119	0.24 174	0.98 394	0.73 317	0.54 235	0.31 93	0.24 71	0.20 71	1.32 344	0.26 73	0.11 196	1.59 504	0.09 70	0.32 432	0.34 406	1.58 501

StereoAnything_RVC	1.22 489	1.71 503	3.17 458	2.52 547	2.63 548	0.26 6	0.15 22	0.47 56	0.54 129	0.49 179	0.71 403	0.52 261	0.19 56	1.60 394	0.57 283	0.11 196	4.13 558	0.08 28	0.05 1	0.76 513	3.79 554

AIO_rvc	0.95 453	1.02 359	2.57 321	2.80 553	1.91 537	0.37 39	0.24 174	0.52 86	0.60 175	0.98 463	0.29 74	0.25 80	0.18 44	2.16 477	0.29 106	0.11 196	1.39 483	0.08 28	0.11 165	0.26 333	2.87 544

UGAM	0.69 339	0.84 306	2.66 357	0.40 311	0.20 122	0.53 162	0.34 336	0.63 163	0.74 337	0.45 146	0.74 413	0.95 459	0.36 232	2.57 504	0.42 209	0.11 196	0.45 348	0.17 402	0.19 335	0.43 467	0.57 327

test_sample1	0.61 247	0.45 146	1.84 94	0.33 186	0.29 247	0.49 119	0.24 174	0.83 271	0.73 317	0.51 210	0.53 239	0.52 261	0.45 324	1.40 353	0.72 343	0.11 196	0.96 422	0.10 125	0.24 377	0.15 121	1.25 477

trnet	0.31 10	0.31 26	1.65 75	0.20 2	0.12 4	0.55 186	0.15 22	0.50 79	0.51 102	0.28 71	0.34 114	0.24 71	0.21 81	0.34 33	0.24 41	0.11 196	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.09 30	0.12 16

H2IRNET	0.48 130	1.04 366	2.57 321	0.31 143	0.19 106	0.54 173	0.19 58	0.55 113	0.53 125	0.28 71	0.56 282	0.47 235	0.35 228	0.47 97	0.40 198	0.11 196	0.08 45	0.12 245	0.14 247	0.37 430	0.26 130

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 162	0.51 174	1.12 19	0.26 58	0.22 149	0.46 97	0.20 72	1.10 475	1.33 512	3.13 551	0.33 107	0.22 53	0.20 71	0.34 33	0.26 73	0.11 196	0.09 98	0.11 191	0.09 81	0.17 164	0.21 93

MIF-Stereo (partial)	0.41 71	0.71 256	2.67 365	0.27 72	0.24 190	0.32 18	0.17 38	0.56 119	0.46 69	0.26 54	0.37 131	0.25 80	0.26 143	0.46 92	0.35 174	0.11 196	0.08 45	0.12 245	0.10 117	0.21 251	0.15 42

UniTT-Stereo	0.36 36	0.66 230	2.43 237	0.28 88	0.24 190	0.30 12	0.18 50	0.35 5	0.36 13	0.26 54	0.37 131	0.18 34	0.18 44	0.33 27	0.30 113	0.11 196	0.08 45	0.09 70	0.08 51	0.25 313	0.09 2

CASnet	0.32 14	0.40 107	1.80 86	0.28 88	0.11 1	0.47 108	0.19 58	0.45 42	0.47 76	0.39 115	0.31 93	0.23 61	0.17 26	0.31 13	0.21 10	0.11 196	0.06 1	0.15 368	0.12 203	0.16 141	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.48 130	0.50 167	2.23 185	0.27 72	0.20 122	0.56 193	0.22 111	0.78 227	0.67 239	0.49 179	0.55 269	0.68 354	0.56 385	0.48 110	0.32 142	0.11 196	0.10 127	0.14 342	0.10 117	0.19 219	0.43 246

Any-RAFT	0.42 79	0.33 51	1.89 107	0.28 88	0.21 136	0.69 373	0.21 95	0.83 271	0.60 175	0.45 146	0.43 160	0.62 312	0.30 201	0.48 110	0.24 41	0.11 196	0.40 341	0.08 28	0.06 8	0.10 48	0.16 55

LL-Strereo2	0.62 267	1.36 450	2.47 276	1.37 508	0.96 475	0.54 173	0.28 248	0.61 152	0.49 85	0.42 127	0.34 114	0.44 205	0.21 81	0.57 155	0.53 268	0.11 196	0.26 308	0.16 387	0.14 247	0.18 188	0.98 448

CBFPSM	0.62 267	1.34 441	2.12 158	0.30 126	0.23 178	0.71 381	0.38 366	0.77 220	0.68 266	0.51 210	0.49 208	1.03 474	0.82 458	0.63 180	1.35 446	0.11 196	0.12 173	0.10 125	0.10 117	0.19 219	0.37 201

riskmin	0.96 456	0.32 39	2.07 143	1.72 530	1.61 530	1.62 513	0.57 445	1.45 516	0.55 138	0.73 408	0.89 453	0.92 446	0.45 324	1.16 315	0.60 297	0.11 196	1.30 470	0.12 245	1.38 549	0.14 110	1.51 498

Selective-RAFT	0.46 112	0.48 155	1.88 105	0.32 164	0.16 36	0.61 280	0.19 58	0.66 172	0.62 190	0.28 71	0.30 82	0.41 184	0.33 218	0.51 129	0.32 142	0.11 196	1.09 440	0.09 70	0.35 453	0.19 219	0.37 201

qqq	0.65 300	0.63 222	2.10 155	0.30 126	0.64 428	0.46 97	0.27 235	0.81 251	0.83 412	0.48 163	0.56 282	0.46 226	0.37 238	1.03 290	0.75 353	0.11 196	1.41 484	0.12 245	0.41 477	0.16 141	1.18 464

x	0.65 300	0.62 220	2.12 158	0.36 251	0.61 421	0.48 114	0.24 174	0.80 242	0.89 448	0.50 198	0.56 282	0.44 205	0.36 232	0.62 179	0.80 368	0.11 196	1.44 488	0.11 191	0.39 471	0.16 141	1.34 486

OMP-Stereo	0.64 291	0.87 317	2.38 214	0.56 409	0.37 323	0.60 260	0.26 217	0.75 210	0.71 303	0.65 373	0.60 314	0.68 354	0.32 213	2.07 466	1.18 428	0.11 196	0.08 45	0.12 245	0.09 81	0.17 164	0.28 143

IIG-Stereo	0.65 300	0.87 317	2.32 204	0.55 400	0.23 178	0.62 302	0.21 95	0.78 227	0.71 303	0.64 357	0.69 377	0.69 365	0.38 248	2.07 466	1.37 450	0.11 196	0.08 45	0.11 191	0.09 81	0.15 121	0.27 137

NRIStereo	0.50 149	0.34 59	2.44 245	0.52 387	0.16 36	0.94 466	0.73 483	0.52 86	0.65 218	0.48 163	0.40 152	0.59 298	0.29 190	0.78 241	0.33 155	0.11 196	0.13 189	0.11 191	0.09 81	0.22 268	0.25 122

RAFT_R40	0.55 189	0.31 26	2.44 245	0.57 413	0.42 358	0.62 302	0.52 428	0.58 130	0.66 226	0.56 259	0.54 258	0.54 271	0.50 362	1.56 378	0.53 268	0.11 196	0.07 9	0.12 245	0.10 117	0.16 141	0.10 6

DRaft	0.65 300	0.47 152	2.38 214	0.25 41	0.17 58	0.64 328	0.65 466	0.56 119	0.57 151	0.67 382	0.98 469	0.38 165	0.99 482	1.42 358	2.06 484	0.11 196	0.14 204	0.10 125	0.14 247	0.18 188	0.21 93

IRAFT_RVC	0.59 229	0.74 274	2.42 232	0.47 360	0.21 136	0.59 245	0.42 385	0.68 180	0.73 317	0.54 235	0.50 220	0.49 245	0.51 366	1.57 383	1.00 403	0.11 196	0.25 305	0.13 306	0.10 117	0.15 121	0.14 33

RAFT	0.62 267	1.35 445	2.26 191	0.62 424	0.53 391	0.47 108	0.35 346	0.70 193	0.58 158	0.50 198	0.50 220	0.79 400	0.40 270	0.49 123	0.36 177	0.11 196	0.79 405	0.14 342	0.13 225	0.52 491	0.72 377

s12784h	0.41 71	0.34 59	2.17 169	0.24 29	0.11 1	0.64 328	0.24 174	0.85 293	0.70 289	0.45 146	0.54 258	0.28 108	0.27 158	0.51 129	0.27 82	0.11 196	0.06 1	0.09 70	0.06 8	0.16 141	0.14 33

TestStereo	0.49 145	0.88 321	2.38 214	0.30 126	0.16 36	0.43 77	0.25 200	0.55 113	0.46 69	0.38 110	0.46 180	0.34 148	0.28 172	1.96 457	0.28 95	0.11 196	0.08 45	0.12 245	0.09 81	0.15 121	0.13 21

CFNet_pseudo	0.47 119	0.50 167	2.19 174	0.26 58	0.20 122	0.56 193	0.22 111	0.80 242	0.62 190	0.50 198	0.56 282	0.68 354	0.47 345	0.53 140	0.33 155	0.11 196	0.10 127	0.15 368	0.10 117	0.18 188	0.33 177

XX-Stereo	0.98 461	0.57 197	4.45 534	1.64 525	5.33 555	0.55 186	0.16 30	0.96 379	0.43 53	0.45 146	0.65 357	0.85 429	0.19 56	0.79 244	0.26 73	0.11 196	0.80 408	0.10 125	0.32 432	0.17 164	0.78 396

ARAFT	0.65 300	1.69 502	3.34 471	0.29 106	0.16 36	0.65 344	0.36 354	0.96 379	0.73 317	0.63 347	0.49 208	0.56 287	0.31 206	1.23 328	0.35 174	0.11 196	0.08 45	0.14 342	0.13 225	0.38 437	0.50 289

MMNet	0.55 189	0.92 341	2.03 134	0.34 210	0.27 228	0.79 425	0.28 248	0.86 304	0.79 383	0.62 336	0.58 300	0.59 298	0.56 385	0.80 248	0.61 304	0.11 196	0.11 155	0.12 245	0.11 165	0.21 251	0.22 100

CREStereo	0.31 10	0.35 68	1.66 76	0.19 1	0.13 11	0.55 186	0.17 38	0.50 79	0.50 95	0.28 71	0.34 114	0.24 71	0.21 81	0.34 33	0.23 31	0.11 196	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.10 48	0.12 16
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
ACVNet	0.54 185	0.87 317	2.45 263	0.28 88	0.22 149	0.59 245	0.36 354	0.69 183	0.73 317	0.49 179	0.59 305	0.69 365	0.42 295	0.47 97	0.70 333	0.11 196	0.10 127	0.10 125	0.09 81	0.36 423	0.39 218

acv_ft	0.57 204	0.87 317	2.45 263	0.33 186	0.41 346	0.63 316	0.29 276	0.86 304	0.73 317	0.64 357	0.59 305	0.69 365	0.45 324	0.47 97	0.68 329	0.11 196	0.10 127	0.10 125	0.09 81	0.43 467	0.39 218

MSMDNet	0.48 130	0.50 167	2.23 185	0.27 72	0.20 122	0.56 193	0.22 111	0.78 227	0.67 239	0.49 179	0.55 269	0.68 354	0.56 385	0.48 110	0.32 142	0.11 196	0.10 127	0.13 306	0.10 117	0.18 188	0.43 246

ccs_rob	0.47 119	0.50 167	2.19 174	0.26 58	0.20 122	0.56 193	0.22 111	0.80 242	0.62 190	0.50 198	0.56 282	0.68 354	0.47 345	0.53 140	0.33 155	0.11 196	0.10 127	0.16 387	0.10 117	0.18 188	0.33 177

HSM	0.67 325	0.92 341	2.29 197	0.30 126	0.29 247	0.65 344	0.29 276	0.98 394	0.67 239	0.59 302	0.58 300	1.39 509	0.65 419	2.56 503	0.45 228	0.11 196	0.09 98	0.10 125	0.08 51	0.18 188	0.24 118

iResNet	0.59 229	1.09 374	2.54 305	0.44 342	0.18 75	0.65 344	0.29 276	0.89 330	0.75 343	0.59 302	0.64 350	0.43 190	0.39 263	0.73 224	1.24 438	0.11 196	0.08 45	0.09 70	0.08 51	0.21 251	0.40 225

iResNet_ROB	0.60 239	1.59 488	2.04 137	0.32 164	0.21 136	0.60 260	0.22 111	0.99 403	0.85 426	0.61 323	0.63 337	0.58 295	0.42 295	1.08 301	0.98 398	0.11 196	0.08 45	0.09 70	0.06 8	0.23 284	0.33 177

water-stereo	0.36 36	0.61 213	1.58 65	0.25 41	0.14 16	0.38 46	0.18 50	0.44 36	0.35 8	0.31 85	0.35 121	0.28 108	0.25 131	0.45 88	0.38 191	0.12 240	0.09 98	0.09 70	0.08 51	0.11 59	0.74 384

AIO_test	1.11 481	0.77 283	2.51 294	3.32 555	2.81 549	0.35 31	0.25 200	1.29 504	0.68 266	1.28 505	0.27 63	0.32 135	0.17 26	2.86 527	0.27 82	0.12 240	1.72 512	0.08 28	0.21 357	0.15 121	2.81 543

model_zeroshot	0.75 377	0.94 346	2.48 282	1.88 537	0.68 436	0.72 387	0.22 111	1.01 422	0.51 102	1.10 478	0.35 121	0.63 316	0.20 71	0.78 241	0.32 142	0.12 240	1.97 524	0.10 125	0.23 373	0.12 70	0.56 321

test_sample2	0.59 229	0.42 116	1.84 94	0.33 186	0.18 75	0.52 154	0.28 248	0.86 304	0.70 289	0.47 160	0.53 239	0.46 226	0.41 282	1.51 372	0.66 324	0.12 240	0.93 421	0.11 191	0.24 377	0.16 141	1.01 451

DispNO	0.76 382	1.36 450	3.15 456	0.32 164	0.27 228	0.59 245	0.29 276	0.88 321	0.72 312	0.55 247	0.79 433	0.83 421	0.47 345	2.46 498	1.23 436	0.12 240	0.10 127	0.18 421	0.31 424	0.20 239	0.25 122

CoDeX	0.54 185	0.52 178	2.25 190	0.30 126	0.26 215	0.61 280	0.32 314	1.03 437	0.73 317	0.49 179	0.56 282	0.52 261	0.40 270	1.59 391	0.38 191	0.12 240	0.09 98	0.11 191	0.10 117	0.15 121	0.22 100

mmm	0.66 319	0.53 182	1.83 91	0.38 283	0.86 462	0.49 119	0.27 235	0.82 260	0.83 412	0.59 302	0.69 377	0.47 235	0.38 248	0.81 252	0.73 347	0.12 240	1.37 478	0.14 342	0.45 483	0.18 188	1.35 487

11t1	0.60 239	0.49 159	2.19 174	0.35 233	0.58 406	0.48 114	0.21 95	0.72 201	0.73 317	0.49 179	0.47 186	0.35 152	0.34 226	0.61 173	0.71 339	0.12 240	1.26 462	0.10 125	0.29 408	0.16 141	1.22 473

1111x	1.06 473	0.79 293	3.29 468	0.33 186	0.60 412	0.64 328	0.33 328	1.10 475	0.92 455	0.59 302	0.69 377	0.59 298	0.47 345	2.64 511	4.61 545	0.12 240	1.38 479	0.11 191	0.49 494	0.18 188	1.30 483

plain	0.43 83	0.73 264	2.80 409	0.28 88	0.19 106	0.33 24	0.21 95	0.63 163	0.50 95	0.24 32	0.38 137	0.24 71	0.25 131	0.48 110	0.32 142	0.12 240	0.08 45	0.13 306	0.09 81	0.43 467	0.13 21

gwcnet-sp	0.52 162	0.71 256	2.66 357	0.32 164	0.22 149	0.66 357	0.31 303	0.84 280	0.69 278	0.61 323	0.49 208	0.46 226	0.43 307	0.77 234	0.48 243	0.12 240	0.11 155	0.11 191	0.11 165	0.19 219	0.19 77

scenet	0.52 162	0.71 256	2.66 357	0.32 164	0.22 149	0.66 357	0.31 303	0.84 280	0.69 278	0.61 323	0.49 208	0.46 226	0.43 307	0.77 234	0.48 243	0.12 240	0.11 155	0.11 191	0.11 165	0.19 219	0.19 77

knoymous	0.37 45	0.34 59	1.83 91	0.25 41	0.18 75	0.45 89	0.24 174	0.60 146	0.40 38	0.42 127	0.39 143	0.54 271	0.25 131	0.41 73	0.29 106	0.12 240	0.08 45	0.12 245	0.07 30	0.13 87	0.20 86

ssnet	0.52 162	0.71 256	2.66 357	0.32 164	0.22 149	0.66 357	0.31 303	0.84 280	0.69 278	0.61 323	0.49 208	0.46 226	0.43 307	0.77 234	0.48 243	0.12 240	0.11 155	0.11 191	0.11 165	0.19 219	0.19 77

IER	0.49 145	0.73 264	2.12 158	0.27 72	0.25 199	0.65 344	0.27 235	0.76 213	0.59 169	0.56 259	0.59 305	0.60 305	0.53 376	0.64 187	0.44 222	0.12 240	0.09 98	0.11 191	0.11 165	0.18 188	0.15 42

hknet	0.53 176	0.39 100	2.04 137	0.31 143	0.24 190	0.76 405	0.32 314	1.05 451	0.71 303	0.64 357	0.53 239	0.79 400	0.40 270	0.84 256	0.78 363	0.12 240	0.10 127	0.14 342	0.12 203	0.13 87	0.15 42

CIPLG	0.63 281	1.59 488	3.16 457	0.79 461	0.31 269	0.62 302	0.57 445	0.82 260	0.68 266	0.58 283	0.63 337	0.43 190	0.31 206	0.48 110	0.42 209	0.12 240	0.20 275	0.13 306	0.13 225	0.36 423	0.21 93

IPLGR_C	0.64 291	1.66 500	3.36 472	0.80 463	0.31 269	0.60 260	0.60 454	0.82 260	0.69 278	0.58 283	0.62 329	0.44 205	0.31 206	0.47 97	0.43 216	0.12 240	0.22 287	0.13 306	0.15 269	0.35 418	0.21 93

ACRE	0.63 281	1.55 481	3.41 484	0.76 454	0.28 241	0.60 260	0.56 442	0.82 260	0.68 266	0.57 277	0.62 329	0.43 190	0.30 201	0.47 97	0.42 209	0.12 240	0.19 260	0.13 306	0.14 247	0.36 423	0.20 86

Patchmatch Stereo++	0.43 83	0.36 72	2.44 245	0.48 361	0.17 58	0.61 280	0.26 217	0.53 92	0.61 180	0.48 163	0.43 160	0.43 190	0.28 172	0.56 151	0.30 113	0.12 240	0.08 45	0.12 245	0.10 117	0.17 164	0.13 21
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.92 443	0.40 107	2.53 300	0.60 416	1.01 484	0.62 302	0.45 404	0.52 86	0.68 266	0.58 283	0.53 239	0.50 249	0.72 438	1.22 325	7.32 556	0.12 240	0.07 9	0.12 245	0.10 117	0.16 141	0.10 6

NF-Stereo	0.53 176	0.33 51	2.55 313	0.55 400	0.16 36	0.61 280	0.43 392	0.70 193	0.70 289	0.50 198	0.47 186	0.37 159	0.26 143	1.44 363	0.78 363	0.12 240	0.07 9	0.12 245	0.10 117	0.13 87	0.17 62

OCTAStereo	0.53 176	0.33 51	2.54 305	0.56 409	0.16 36	0.61 280	0.42 385	0.70 193	0.70 289	0.50 198	0.47 186	0.37 159	0.26 143	1.43 359	0.79 366	0.12 240	0.07 9	0.12 245	0.10 117	0.13 87	0.17 62

PSM-adaLoss	0.43 83	0.36 72	2.44 245	0.48 361	0.18 75	0.61 280	0.28 248	0.53 92	0.61 180	0.48 163	0.43 160	0.43 190	0.28 172	0.49 123	0.30 113	0.12 240	0.08 45	0.12 245	0.10 117	0.17 164	0.13 21

ROB_FTStereo_v2	0.43 83	0.36 72	2.44 245	0.49 374	0.17 58	0.61 280	0.28 248	0.53 92	0.61 180	0.48 163	0.43 160	0.44 205	0.28 172	0.48 110	0.30 113	0.12 240	0.08 45	0.12 245	0.10 117	0.17 164	0.13 21

ROB_FTStereo	0.43 83	0.36 72	2.44 245	0.48 361	0.18 75	0.61 280	0.26 217	0.53 92	0.61 180	0.48 163	0.43 160	0.43 190	0.28 172	0.51 129	0.30 113	0.12 240	0.08 45	0.12 245	0.10 117	0.17 164	0.13 21

HUI-Stereo	0.43 83	0.36 72	2.45 263	0.48 361	0.18 75	0.61 280	0.27 235	0.53 92	0.61 180	0.48 163	0.43 160	0.44 205	0.28 172	0.47 97	0.30 113	0.12 240	0.08 45	0.12 245	0.10 117	0.17 164	0.13 21

SST-Stereo	0.56 197	0.30 20	2.44 245	0.71 451	0.55 395	0.62 302	0.65 466	0.57 126	0.67 239	0.59 302	0.53 239	0.51 254	0.59 400	1.57 383	0.31 132	0.12 240	0.07 9	0.12 245	0.10 117	0.17 164	0.11 13

RE-Stereo	0.53 176	0.33 51	2.54 305	0.56 409	0.16 36	0.61 280	0.43 392	0.70 193	0.70 289	0.50 198	0.47 186	0.37 159	0.26 143	1.43 359	0.77 359	0.12 240	0.07 9	0.12 245	0.10 117	0.13 87	0.17 62

TVStereo	0.53 176	0.33 51	2.54 305	0.56 409	0.16 36	0.61 280	0.43 392	0.70 193	0.70 289	0.50 198	0.47 186	0.37 159	0.26 143	1.43 359	0.77 359	0.12 240	0.07 9	0.12 245	0.10 117	0.13 87	0.17 62

DeepStereo_RVC	0.47 119	0.37 83	2.19 174	0.55 400	0.18 75	0.60 260	0.58 447	0.52 86	0.62 190	0.49 179	0.45 175	0.39 169	0.85 464	0.47 97	0.34 166	0.12 240	0.08 45	0.11 191	0.09 81	0.15 121	0.19 77

iGMRVC	0.43 83	0.36 72	2.44 245	0.48 361	0.18 75	0.61 280	0.27 235	0.53 92	0.61 180	0.48 163	0.43 160	0.43 190	0.28 172	0.57 155	0.31 132	0.12 240	0.08 45	0.12 245	0.10 117	0.17 164	0.13 21

iRAFT	0.43 83	0.36 72	2.44 245	0.48 361	0.17 58	0.61 280	0.26 217	0.53 92	0.61 180	0.48 163	0.43 160	0.43 190	0.28 172	0.56 151	0.30 113	0.12 240	0.08 45	0.12 245	0.10 117	0.17 164	0.13 21

AnonymousM	0.45 104	0.49 159	1.83 91	0.29 106	0.15 25	0.53 162	0.22 111	0.64 166	0.66 226	0.47 160	0.33 107	0.30 120	0.25 131	0.49 123	0.29 106	0.12 240	0.27 315	0.71 518	0.37 464	0.12 70	0.41 233

CRE-IMP	0.46 112	0.31 26	2.40 223	0.53 391	0.17 58	0.79 425	0.68 475	0.54 103	0.66 226	0.47 160	0.43 160	0.44 205	0.26 143	0.43 82	0.33 155	0.12 240	0.07 9	0.12 245	0.09 81	0.17 164	0.23 109

RAFT-IKP	0.43 83	0.36 72	2.44 245	0.48 361	0.16 36	0.60 260	0.28 248	0.53 92	0.61 180	0.48 163	0.43 160	0.43 190	0.28 172	0.51 129	0.31 132	0.12 240	0.08 45	0.12 245	0.10 117	0.17 164	0.13 21

sAnonymous2	0.45 104	0.88 321	2.97 436	0.31 143	0.25 199	0.34 26	0.28 248	0.56 119	0.49 85	0.25 39	0.30 82	0.23 61	0.29 190	0.31 13	0.22 15	0.12 240	0.09 98	0.12 245	0.13 225	0.38 437	0.43 246

CroCo_RVC	0.45 104	0.88 321	2.97 436	0.31 143	0.25 199	0.34 26	0.28 248	0.56 119	0.49 85	0.25 39	0.30 82	0.23 61	0.29 190	0.31 13	0.22 15	0.12 240	0.09 98	0.12 245	0.13 225	0.38 437	0.43 246

test_xeample	0.98 461	0.65 229	2.12 158	0.29 106	0.67 433	0.60 260	0.28 248	1.08 470	0.85 426	0.62 336	0.70 390	0.44 205	0.41 282	1.95 455	5.45 549	0.12 240	1.33 474	0.11 191	0.31 424	0.18 188	1.42 494

SFCPSM	0.48 130	0.39 100	2.30 199	0.28 88	0.27 228	0.70 376	0.32 314	1.00 413	0.69 278	0.50 198	0.52 232	0.43 190	0.36 232	0.53 140	0.44 222	0.12 240	0.09 98	0.12 245	0.16 290	0.18 188	0.23 109

delet	0.60 239	0.84 306	2.45 263	0.33 186	0.35 306	0.73 391	0.46 410	0.89 330	0.80 391	0.58 283	0.62 329	0.67 340	0.51 366	1.14 313	0.64 316	0.12 240	0.12 173	0.13 306	0.14 247	0.22 268	0.29 149

UNet	0.56 197	0.58 199	2.81 413	0.32 164	0.33 288	0.74 397	0.27 235	0.86 304	0.67 239	0.55 247	0.55 269	0.72 376	0.55 383	0.79 244	0.58 289	0.12 240	0.09 98	0.13 306	0.11 165	0.20 239	0.19 77

FENet	0.48 130	0.58 199	2.46 271	0.33 186	0.18 75	0.58 226	0.22 111	0.83 271	0.64 211	0.49 179	0.42 157	0.55 280	0.38 248	0.52 133	0.51 259	0.12 240	0.09 98	0.12 245	0.11 165	0.17 164	0.31 167

BEATNet_4x	0.57 204	1.16 396	2.56 317	0.35 233	0.16 36	0.56 193	0.25 200	0.91 346	0.64 211	0.55 247	0.53 239	0.59 298	0.43 307	0.67 199	0.76 357	0.12 240	0.09 98	0.12 245	0.09 81	0.23 284	0.58 329

iResNetv2_ROB	0.71 350	1.90 515	3.48 490	0.43 337	0.22 149	0.60 260	0.29 276	0.96 379	0.78 370	0.60 313	0.65 357	0.60 305	0.46 334	0.80 248	1.21 432	0.12 240	0.08 45	0.10 125	0.07 30	0.44 471	0.33 177

StereoDRNet-Refined	0.55 189	0.61 213	2.07 143	0.34 210	0.21 136	0.68 370	0.26 217	0.87 313	0.73 317	0.70 396	0.69 377	0.74 383	0.45 324	1.10 303	0.62 307	0.12 240	0.09 98	0.14 342	0.14 247	0.27 347	0.24 118
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DN-CSS_ROB	0.56 197	1.64 497	2.75 399	0.42 325	0.22 149	0.57 215	0.19 58	0.79 236	0.66 226	0.46 157	0.62 329	0.41 184	0.32 213	0.73 224	0.49 252	0.12 240	0.08 45	0.14 342	0.13 225	0.38 437	0.17 62

coex_refinement	0.67 325	1.33 438	2.48 282	0.38 283	0.26 215	0.64 328	0.34 336	0.88 321	0.68 266	0.61 323	0.63 337	0.80 407	0.48 352	1.84 434	1.09 416	0.13 287	0.10 127	0.10 125	0.10 117	0.18 188	0.38 210

G2L-Stereo	0.62 267	1.27 425	2.67 365	0.31 143	0.27 228	0.59 245	0.29 276	0.81 251	0.60 175	0.56 259	0.53 239	0.71 374	0.37 238	1.74 411	0.57 283	0.13 287	0.11 155	0.13 306	0.11 165	0.29 369	0.34 185

AIO-test1	0.58 212	1.37 455	2.77 404	0.66 439	1.08 494	0.50 129	0.23 148	0.86 304	0.69 278	0.31 85	0.42 157	0.29 116	0.22 89	0.77 234	0.34 166	0.13 287	0.15 220	0.12 245	0.16 290	0.31 387	0.30 158

FACV-RUCA	0.61 247	0.44 138	2.11 157	0.43 337	1.73 533	0.49 119	0.28 248	0.74 206	0.68 266	0.41 121	0.53 239	0.34 148	0.64 416	0.41 73	0.33 155	0.13 287	0.11 155	0.62 513	0.12 203	0.72 508	1.02 453

DCVSM-stereo	0.52 162	0.37 83	2.45 263	0.30 126	0.22 149	0.54 173	0.52 428	0.60 146	0.52 114	0.69 392	0.47 186	0.79 400	0.49 357	0.56 151	0.90 386	0.13 287	0.14 204	0.15 368	0.13 225	0.20 239	0.21 93

test_sample4	0.62 267	0.49 159	2.24 187	0.34 210	0.19 106	0.57 215	0.25 200	0.98 394	0.76 352	0.56 259	0.55 269	0.45 217	0.38 248	1.78 421	0.56 280	0.13 287	0.80 408	0.13 306	0.21 357	0.17 164	0.76 386

test_sample3	0.61 247	0.48 155	2.24 187	0.34 210	0.19 106	0.58 226	0.25 200	0.97 387	0.76 352	0.54 235	0.52 232	0.46 226	0.37 238	1.78 421	0.57 283	0.13 287	0.79 405	0.12 245	0.21 357	0.17 164	0.73 381

SMFormer	0.64 291	0.54 184	1.92 113	0.32 164	0.16 36	0.46 97	0.24 174	0.94 362	0.85 426	0.58 283	0.70 390	0.51 254	0.41 282	1.89 447	0.86 381	0.13 287	1.01 428	0.11 191	0.26 393	0.17 164	0.84 414

tta	0.63 281	0.54 184	1.92 113	0.32 164	0.16 36	0.46 97	0.24 174	0.94 362	0.85 426	0.58 283	0.70 390	0.51 254	0.41 282	1.89 447	0.86 381	0.13 287	1.01 428	0.11 191	0.26 393	0.19 219	0.59 333

qqq1	0.62 267	0.54 184	1.92 113	0.32 164	0.16 36	0.46 97	0.24 174	0.94 362	0.85 426	0.58 283	0.70 390	0.51 254	0.41 282	1.89 447	0.64 316	0.13 287	1.01 428	0.09 70	0.24 377	0.19 219	0.59 333

fff1	0.62 267	0.54 184	1.92 113	0.32 164	0.16 36	0.46 97	0.24 174	0.94 362	0.85 426	0.58 283	0.70 390	0.51 254	0.41 282	1.89 447	0.64 316	0.13 287	1.01 428	0.09 70	0.24 377	0.19 219	0.59 333

mmx	0.99 463	0.67 231	3.39 477	0.32 164	0.22 149	0.58 226	0.28 248	1.05 451	0.92 455	0.54 235	0.74 413	0.67 340	0.40 270	2.75 521	3.86 536	0.13 287	1.25 458	0.15 368	0.33 446	0.19 219	1.28 481

xxx	0.99 463	0.67 231	3.39 477	0.32 164	0.22 149	0.58 226	0.28 248	1.05 451	0.92 455	0.54 235	0.74 413	0.67 340	0.40 270	2.75 521	3.86 536	0.13 287	1.25 458	0.15 368	0.33 446	0.19 219	1.28 481

EKT-Stereo	1.56 518	0.55 192	2.60 332	2.54 548	19.66 567	0.55 186	0.22 111	0.76 213	0.51 102	0.40 119	0.36 125	0.43 190	0.27 158	0.74 228	0.42 209	0.13 287	0.17 247	0.11 191	0.16 290	0.20 239	0.50 289

DisPM	0.48 130	0.41 113	2.54 305	0.61 422	0.18 75	0.59 245	0.62 461	0.54 103	0.67 239	0.61 323	0.53 239	0.38 165	0.26 143	0.76 232	0.31 132	0.13 287	0.07 9	0.12 245	0.11 165	0.12 70	0.15 42

BUS	0.45 104	0.32 39	1.58 65	0.31 143	0.22 149	0.91 460	0.23 148	1.05 451	0.67 239	0.64 357	0.53 239	0.65 328	0.32 213	0.48 110	0.34 166	0.13 287	0.10 127	0.14 342	0.12 203	0.13 87	0.15 42

BSDual-CNN	0.48 130	0.32 39	1.58 65	0.31 143	0.22 149	0.76 405	0.32 314	1.05 451	0.67 239	0.64 357	0.53 239	0.63 316	0.38 248	0.48 110	0.97 392	0.13 287	0.10 127	0.14 342	0.12 203	0.13 87	0.15 42

psmg	0.48 130	0.32 39	1.58 65	0.28 88	0.22 149	0.75 400	0.35 346	0.94 362	0.67 239	0.61 323	0.59 305	0.63 316	0.38 248	0.48 110	0.97 392	0.13 287	0.11 155	0.13 306	0.13 225	0.14 110	0.15 42

DAS	0.61 247	0.42 116	1.85 98	0.34 210	0.34 298	0.52 154	0.42 385	0.89 330	0.80 391	0.85 448	0.69 377	0.57 291	0.51 366	2.38 492	0.57 283	0.13 287	0.09 98	0.12 245	0.09 81	0.18 188	0.37 201

SepStereo	0.57 204	0.42 116	1.85 98	0.34 210	0.34 298	0.52 154	0.42 385	0.89 330	0.80 391	0.85 448	0.69 377	0.57 291	0.51 366	1.55 376	0.57 283	0.13 287	0.09 98	0.12 245	0.09 81	0.18 188	0.37 201

GwcNet-ADL	0.54 185	0.78 289	2.85 421	0.31 143	0.20 122	0.58 226	0.29 276	0.93 357	0.67 239	0.48 163	0.47 186	0.56 287	0.33 218	0.48 110	0.80 368	0.13 287	0.12 173	0.09 70	0.09 81	0.14 110	0.40 225

ADLNet2	0.73 362	1.22 414	3.28 466	0.34 210	0.36 317	0.65 344	0.37 357	0.94 362	0.87 439	0.57 277	0.65 357	0.92 446	0.48 352	2.05 464	0.60 297	0.13 287	0.11 155	0.11 191	0.11 165	0.37 430	0.38 210

TRStereo	0.89 436	1.02 359	2.91 429	4.59 557	0.31 269	0.93 464	0.23 148	1.93 535	0.66 226	0.37 104	0.54 258	0.48 243	0.40 270	0.67 199	0.29 106	0.13 287	0.37 331	0.11 191	0.48 492	0.13 87	1.21 471

PSM-softLoss	0.52 162	0.34 59	2.47 276	0.55 400	0.17 58	0.61 280	0.39 372	0.64 166	0.67 239	0.52 220	0.48 194	0.39 169	0.25 131	1.46 365	0.77 359	0.13 287	0.08 45	0.13 306	0.12 203	0.12 70	0.15 42

KMStereo	0.52 162	0.34 59	2.47 276	0.55 400	0.17 58	0.61 280	0.39 372	0.64 166	0.67 239	0.52 220	0.48 194	0.39 169	0.25 131	1.46 365	0.77 359	0.13 287	0.08 45	0.13 306	0.12 203	0.12 70	0.15 42

Pruner-Stereo	0.55 189	0.38 93	2.49 288	1.78 532	0.19 106	0.63 316	0.45 404	0.59 139	0.67 239	0.61 323	0.48 194	0.41 184	0.25 131	0.49 123	0.99 400	0.13 287	0.07 9	0.12 245	0.10 117	0.13 87	0.14 33

222	1.02 466	0.60 207	1.95 118	0.29 106	0.51 381	0.62 302	0.24 174	1.09 472	0.86 433	0.64 357	0.67 369	0.47 235	0.42 295	1.86 440	6.73 554	0.13 287	1.21 453	0.11 191	0.32 432	0.17 164	1.44 495

xxxx	0.97 459	0.64 225	2.14 165	0.30 126	0.67 433	0.64 328	0.24 174	1.09 472	0.91 453	0.57 277	0.65 357	0.58 295	0.39 263	1.57 383	5.49 550	0.13 287	1.38 479	0.11 191	0.32 432	0.17 164	1.41 493

RAFT + AFF	0.79 394	1.73 504	2.99 441	0.34 210	0.35 306	0.67 364	0.51 424	1.05 451	0.79 383	0.54 235	0.58 300	0.59 298	0.81 456	1.80 426	1.21 432	0.13 287	0.27 315	0.15 368	0.14 247	0.45 474	0.69 370

UPFNet	0.51 160	0.67 231	2.04 137	0.34 210	0.33 288	0.65 344	0.37 357	0.88 321	0.65 218	0.60 313	0.53 239	0.61 307	0.41 282	0.77 234	0.55 276	0.13 287	0.13 189	0.13 306	0.13 225	0.20 239	0.16 55

cf-r	0.62 267	1.27 425	2.99 441	0.34 210	0.28 241	0.60 260	0.28 248	0.82 260	0.70 289	0.55 247	0.61 322	0.77 394	0.41 282	1.32 344	0.52 261	0.13 287	0.09 98	0.11 191	0.12 203	0.22 268	0.27 137

ADCP+	1.03 470	1.68 501	3.83 511	0.35 233	0.39 334	1.05 479	0.79 490	0.94 362	0.86 433	0.69 392	0.68 372	0.85 429	1.53 515	1.02 288	4.56 544	0.13 287	0.12 173	0.16 387	0.15 269	0.28 360	0.44 262

HSM-Net_RVC	0.70 346	0.40 107	2.45 263	0.27 72	0.19 106	0.68 370	0.30 292	1.29 504	0.73 317	0.73 408	0.70 390	0.77 394	0.45 324	3.73 545	0.46 233	0.13 287	0.09 98	0.10 125	0.09 81	0.13 87	0.32 173
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.65 300	1.45 470	2.27 192	0.34 210	0.25 199	0.64 328	0.23 148	0.93 357	0.79 383	0.48 163	0.59 305	0.58 295	0.40 270	2.28 483	0.63 314	0.13 287	0.09 98	0.15 368	0.14 247	0.34 406	0.26 130

DISCO	0.61 247	0.63 222	1.98 125	0.46 354	0.34 298	0.84 443	0.35 346	0.88 321	0.81 399	0.61 323	0.64 350	1.06 482	0.53 376	1.11 308	0.83 377	0.13 287	0.10 127	0.11 191	0.10 117	0.26 333	0.37 201

DLCB_ROB	0.61 247	0.96 348	2.00 128	0.37 264	0.25 199	0.65 344	0.37 357	0.86 304	0.76 352	0.73 408	0.70 390	0.84 424	0.47 345	1.57 383	0.72 343	0.13 287	0.13 189	0.14 342	0.14 247	0.18 188	0.33 177

rvit_stereo_0083	0.28 5	0.37 83	0.88 4	0.28 88	0.18 75	0.28 7	0.22 111	0.40 17	0.58 158	0.25 39	0.30 82	0.27 101	0.27 158	0.38 53	0.25 58	0.14 323	0.12 173	0.13 306	0.10 117	0.13 87	0.14 33

rvit_stereo_0081_aga	0.34 21	0.67 231	1.79 84	0.27 72	0.20 122	0.34 26	0.21 95	0.43 30	0.48 80	0.26 54	0.28 69	0.27 101	0.21 81	0.33 27	0.25 58	0.14 323	0.11 155	0.11 191	0.10 117	0.14 110	0.18 71

rvit_stereo_0081	0.29 6	0.46 149	1.13 21	0.28 88	0.17 58	0.32 18	0.22 111	0.45 42	0.58 158	0.25 39	0.26 57	0.26 90	0.22 89	0.36 47	0.25 58	0.14 323	0.10 127	0.11 191	0.10 117	0.13 87	0.11 13

ACV-stereo	0.71 350	0.85 310	3.01 443	0.33 186	0.25 199	1.01 474	0.59 450	0.62 156	0.54 129	0.42 127	0.45 175	1.54 516	1.44 506	1.40 353	0.73 347	0.14 323	0.13 189	0.12 245	0.11 165	0.20 239	0.35 192

rvit_stereo_0082	0.29 6	0.46 149	1.13 21	0.28 88	0.17 58	0.32 18	0.22 111	0.45 42	0.58 158	0.25 39	0.26 57	0.26 90	0.22 89	0.36 47	0.25 58	0.14 323	0.10 127	0.11 191	0.10 117	0.13 87	0.11 13

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 450	0.84 306	3.40 482	1.46 514	0.78 454	1.37 500	0.70 479	1.11 479	0.68 266	0.80 434	1.29 494	1.09 488	0.59 400	1.16 315	1.01 405	0.14 323	0.53 365	0.11 191	0.46 487	0.31 387	0.86 421

rvit_stereo_0080	0.33 16	0.77 283	1.43 51	0.24 29	0.18 75	0.34 26	0.27 235	0.58 130	0.51 102	0.25 39	0.27 63	0.27 101	0.22 89	0.32 23	0.27 82	0.14 323	0.10 127	0.10 125	0.10 117	0.15 121	0.17 62

rvit_stereo_ft	0.38 50	1.01 357	1.86 102	0.33 186	0.21 136	0.28 7	0.27 235	0.59 139	0.55 138	0.24 32	0.28 69	0.28 108	0.27 158	0.35 43	0.28 95	0.14 323	0.09 98	0.11 191	0.11 165	0.14 110	0.31 167

test_sample6	0.64 291	0.51 174	2.17 169	0.35 233	0.18 75	0.56 193	0.27 235	1.00 413	0.80 391	0.56 259	0.66 364	0.47 235	0.39 263	1.95 455	0.60 297	0.14 323	0.80 408	0.13 306	0.21 357	0.18 188	0.78 396

test_sample5	0.63 281	0.50 167	2.19 174	0.34 210	0.19 106	0.56 193	0.26 217	0.98 394	0.77 365	0.55 247	0.63 337	0.45 217	0.38 248	1.87 444	0.58 289	0.14 323	0.82 413	0.13 306	0.22 368	0.18 188	0.76 386

DualNet	0.63 281	0.50 167	2.19 174	0.34 210	0.19 106	0.56 193	0.26 217	0.98 394	0.77 365	0.56 259	0.66 364	0.45 217	0.38 248	1.87 444	0.58 289	0.14 323	0.82 413	0.13 306	0.22 368	0.18 188	0.76 386

whm_eth	0.33 16	0.77 283	1.43 51	0.24 29	0.18 75	0.34 26	0.27 235	0.58 130	0.51 102	0.25 39	0.27 63	0.27 101	0.22 89	0.32 23	0.27 82	0.14 323	0.10 127	0.10 125	0.10 117	0.15 121	0.17 62

StereoVision	0.52 162	1.12 383	2.70 386	0.34 210	0.32 281	0.47 108	0.26 217	0.73 204	0.61 180	0.33 91	0.89 453	0.45 217	0.26 143	0.52 133	0.39 196	0.14 323	0.15 220	0.16 387	0.15 269	0.22 268	0.14 33

CFNet_ucs	0.50 149	0.55 192	2.28 194	0.27 72	0.22 149	0.58 226	0.23 148	0.90 339	0.69 278	0.54 235	0.64 350	0.68 354	0.44 316	0.55 148	0.34 166	0.14 323	0.12 173	0.16 387	0.11 165	0.19 219	0.38 210

LL-Strereo	0.85 419	1.73 504	3.06 451	0.37 264	0.61 421	0.54 173	0.33 328	1.01 422	0.76 352	0.69 392	0.58 300	0.85 429	0.78 453	2.65 512	0.54 273	0.14 323	0.58 377	0.14 342	0.12 203	0.42 462	1.05 456

iinet-f	0.62 267	1.18 402	2.55 313	0.33 186	0.25 199	0.82 437	0.34 336	0.87 313	0.69 278	0.56 259	0.64 350	0.73 381	0.67 427	0.80 248	0.81 372	0.14 323	0.13 189	0.11 191	0.10 117	0.44 471	0.26 130

ToySt	0.67 325	0.88 321	2.61 337	0.39 298	0.73 443	0.61 280	0.38 366	0.78 227	0.73 317	0.43 135	0.70 390	0.72 376	0.45 324	0.66 196	0.62 307	0.14 323	0.63 386	0.13 306	0.33 446	0.24 291	1.18 464

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 300	1.15 393	2.40 223	0.33 186	0.30 260	0.83 438	0.40 377	0.94 362	0.82 405	0.67 382	0.76 423	0.68 354	0.58 397	1.13 311	1.25 439	0.14 323	0.08 45	0.10 125	0.08 51	0.18 188	0.28 143

AACVNet	0.61 247	1.13 386	2.47 276	0.37 264	0.21 136	0.57 215	0.25 200	0.75 210	0.55 138	0.56 259	0.60 314	0.66 337	0.44 316	2.11 473	0.49 252	0.14 323	0.11 155	0.14 342	0.11 165	0.35 418	0.23 109

GANet-ADL	0.48 130	0.56 195	2.51 294	0.34 210	0.20 122	0.58 226	0.25 200	0.80 242	0.57 151	0.43 135	0.61 322	0.56 287	0.31 206	0.44 86	0.44 222	0.14 323	0.11 155	0.10 125	0.09 81	0.22 268	0.38 210

PFNet+	0.50 149	0.43 126	2.54 305	0.49 374	0.18 75	0.58 226	0.76 485	0.54 103	0.72 312	0.56 259	0.48 194	0.39 169	0.26 143	0.94 276	0.33 155	0.14 323	0.09 98	0.14 342	0.13 225	0.12 70	0.16 55

GMStereo	0.44 99	1.32 433	2.65 353	0.28 88	0.16 36	0.42 72	0.22 111	0.48 61	0.63 201	0.41 121	0.36 125	0.26 90	0.25 131	0.41 73	0.30 113	0.14 323	0.08 45	0.10 125	0.12 203	0.17 164	0.13 21
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EDNetEfficientorigin	8.19 560	1.27 425	145.54 580	0.51 385	0.96 475	0.75 400	0.49 421	0.86 304	1.57 523	2.12 531	1.49 505	1.28 501	1.35 499	1.84 434	2.15 491	0.14 323	0.13 189	0.17 402	0.18 317	0.39 446	0.64 351

HGLStereo	0.61 247	1.20 407	2.59 325	0.36 251	0.40 340	0.65 344	0.30 292	0.87 313	0.67 239	0.60 313	0.70 390	0.69 365	0.56 385	1.07 300	0.59 293	0.14 323	0.13 189	0.13 306	0.12 203	0.23 284	0.23 109

GANet-RSSM	0.63 281	1.14 387	2.67 365	0.38 283	0.26 215	0.59 245	0.29 276	0.81 251	0.56 144	0.50 198	0.57 293	0.67 340	0.50 362	1.91 453	0.50 256	0.14 323	0.10 127	0.24 462	0.12 203	0.36 423	0.28 143

GwcNet-RSSM	0.64 291	1.38 459	2.69 379	0.33 186	0.26 215	0.60 260	0.32 314	0.84 280	0.73 317	0.56 259	0.65 357	0.72 376	0.42 295	1.78 421	0.60 297	0.14 323	0.10 127	0.12 245	0.13 225	0.26 333	0.26 130

DMCA	0.50 149	0.83 302	1.95 118	0.32 164	0.24 190	0.59 245	0.26 217	0.81 251	0.68 266	0.59 302	0.49 208	0.56 287	0.36 232	0.65 193	0.65 321	0.14 323	0.10 127	0.14 342	0.10 117	0.19 219	0.29 149

ADCRef	0.88 429	1.45 470	2.68 372	0.38 283	0.35 306	0.95 468	0.51 424	0.92 353	0.81 399	0.89 452	0.84 440	0.61 307	1.35 499	1.26 338	3.38 527	0.14 323	0.12 173	0.17 402	0.19 335	0.28 360	0.34 185

RASNet	0.69 339	1.05 368	2.59 325	0.37 264	0.47 375	0.66 357	0.33 328	0.82 260	0.76 352	0.51 210	0.65 357	0.93 451	0.62 412	2.20 480	0.80 368	0.14 323	0.09 98	0.09 70	0.11 165	0.18 188	0.37 201

pmcnn	1.44 507	1.25 422	3.57 497	0.74 452	1.42 517	0.72 387	0.56 442	1.04 443	1.06 490	1.03 472	2.89 540	6.01 553	0.75 449	2.54 502	3.60 532	0.14 323	0.11 155	0.08 28	0.06 8	0.34 406	0.81 409

HUF	1.33 500	0.96 348	4.06 518	2.73 551	2.17 543	0.35 31	0.24 174	1.87 531	0.75 343	1.28 505	0.29 74	1.35 506	0.19 56	1.97 458	0.43 216	0.15 353	3.91 556	0.08 28	0.06 8	0.31 387	3.41 552

DDVS	0.67 325	0.46 149	1.74 79	2.40 545	0.35 306	0.86 445	0.98 504	0.72 201	0.52 114	0.53 229	0.57 293	0.89 442	0.37 238	1.22 325	0.57 283	0.15 353	0.14 204	0.14 342	0.12 203	0.19 219	0.42 238

ITSA-stereo	0.52 162	0.42 116	1.46 55	0.34 210	0.18 75	0.60 260	0.29 276	0.99 403	0.82 405	0.51 210	0.48 194	0.53 264	0.59 400	1.25 334	0.73 347	0.15 353	0.12 173	0.17 402	0.16 290	0.19 219	0.32 173

CAS++	0.34 21	0.39 100	1.90 108	0.25 41	0.18 75	0.32 18	0.20 72	0.78 227	0.44 62	0.31 85	0.31 93	0.21 51	0.16 22	0.34 33	0.20 7	0.15 353	0.13 189	0.13 306	0.10 117	0.15 121	0.14 33
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Wz-Net-LNSev	0.66 319	1.30 431	2.81 413	0.35 233	0.37 323	0.80 428	0.48 416	0.91 346	0.87 439	0.63 347	0.70 390	0.80 407	0.59 400	0.67 199	0.68 329	0.15 353	0.14 204	0.12 245	0.12 203	0.24 291	0.38 210

AASNet	0.66 319	1.49 477	2.97 436	0.37 264	0.33 288	0.65 344	0.30 292	1.00 413	0.78 370	0.56 259	0.60 314	0.55 280	0.39 263	0.88 266	0.96 391	0.15 353	0.12 173	0.13 306	0.11 165	0.45 474	0.35 192

RAFT-RH_RVC	0.65 300	0.73 264	2.78 406	0.39 298	0.29 247	0.60 260	0.18 50	0.45 42	0.63 201	0.75 417	1.89 514	0.47 235	0.29 190	1.59 391	1.21 432	0.15 353	0.07 9	0.13 306	0.13 225	0.11 59	0.10 6

sCroCo_RVC	0.37 45	0.39 100	2.38 214	0.35 233	0.27 228	0.31 15	0.22 111	0.49 65	0.48 80	0.23 23	0.34 114	0.25 80	0.24 111	0.35 43	0.25 58	0.15 353	0.17 247	0.12 245	0.11 165	0.15 121	0.15 42

ADLNet	0.68 332	1.02 359	2.68 372	0.35 233	0.34 298	0.67 364	0.34 336	0.95 376	0.79 383	0.70 396	0.62 329	0.80 407	0.46 334	1.77 418	0.69 331	0.15 353	0.12 173	0.14 342	0.14 247	0.31 387	0.54 313

HCRNet	0.50 149	0.75 279	2.08 145	0.39 298	0.29 247	0.58 226	0.22 111	0.79 236	0.67 239	0.49 179	0.49 208	0.48 243	0.37 238	1.13 311	0.40 198	0.15 353	0.10 127	0.15 368	0.13 225	0.21 251	0.19 77

ac_64	0.63 281	0.77 283	2.71 387	0.37 264	0.34 298	0.64 328	0.30 292	0.86 304	0.67 239	0.58 283	0.53 239	0.88 439	0.48 352	1.84 434	0.71 339	0.15 353	0.12 173	0.12 245	0.12 203	0.21 251	0.25 122

PSMNet-RSSM	0.61 247	1.19 405	2.43 237	0.33 186	0.25 199	0.59 245	0.28 248	0.88 321	0.65 218	0.54 235	0.62 329	0.69 365	0.46 334	1.67 402	0.50 256	0.15 353	0.10 127	0.14 342	0.16 290	0.20 239	0.28 143

CFNet-ft	0.60 239	1.16 396	2.45 263	0.29 106	0.30 260	0.64 328	0.28 248	0.69 183	0.57 151	0.49 179	0.57 293	0.79 400	0.44 316	1.48 368	0.62 307	0.15 353	0.10 127	0.28 472	0.14 247	0.21 251	0.29 149

RYNet	0.77 388	0.91 336	2.36 209	0.37 264	0.41 346	0.88 454	0.44 400	0.99 403	0.88 443	0.65 373	0.54 258	0.92 446	0.61 410	2.70 516	1.23 436	0.15 353	0.14 204	0.17 402	0.14 247	0.27 347	0.55 320

CFNet_RVC	0.60 239	1.16 396	2.45 263	0.29 106	0.30 260	0.64 328	0.28 248	0.69 183	0.57 151	0.49 179	0.57 293	0.79 400	0.44 316	1.48 368	0.62 307	0.15 353	0.10 127	0.28 472	0.14 247	0.21 251	0.29 149

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 267	1.15 393	3.11 453	0.39 298	0.37 323	0.60 260	0.28 248	0.87 313	0.64 211	0.63 347	0.56 282	0.71 374	0.45 324	1.08 301	0.52 261	0.15 353	0.12 173	0.14 342	0.15 269	0.18 188	0.25 122
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet	0.71 350	1.24 419	2.56 317	0.42 325	0.45 366	0.73 391	0.46 410	0.98 394	0.81 399	0.77 423	0.56 282	0.74 383	0.48 352	1.69 406	0.91 387	0.15 353	0.14 204	0.15 368	0.15 269	0.26 333	0.51 296

MLG-Stereo_test2	0.46 112	0.49 159	1.77 81	0.79 461	0.70 440	0.63 316	0.12 3	0.37 10	0.48 80	0.39 115	0.15 6	0.24 71	0.10 1	0.46 92	0.20 7	0.16 370	1.21 453	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.66 355

S2M2	0.27 4	0.32 39	1.41 50	0.24 29	0.17 58	0.24 4	0.09 1	0.36 7	0.50 95	0.17 2	0.25 50	0.22 53	0.17 26	0.27 4	0.29 106	0.16 370	0.12 173	0.11 191	0.12 203	0.15 121	0.12 16

ttt	0.89 436	0.51 174	2.51 294	0.36 251	0.31 269	0.61 280	0.28 248	1.07 467	0.92 455	0.56 259	0.77 427	0.55 280	0.37 238	2.27 482	3.51 530	0.16 370	1.21 453	0.13 306	0.31 424	0.18 188	1.26 478

GMStereo_Zeroshot	0.44 99	0.44 138	1.84 94	0.44 342	0.20 122	0.52 154	0.19 58	0.60 146	0.54 129	0.58 283	0.59 305	0.63 316	0.29 190	0.59 162	0.34 166	0.16 370	0.09 98	0.16 387	0.09 81	0.26 333	0.26 130

fast-acv-ft	0.67 325	1.24 419	3.26 464	0.39 298	0.30 260	0.80 428	0.48 416	0.74 206	0.76 352	0.60 313	0.78 431	0.76 392	0.60 408	0.70 209	0.78 363	0.16 370	0.15 220	0.18 421	0.17 306	0.38 437	0.24 118

ssnet_v2	0.64 291	0.99 353	2.67 365	0.33 186	0.22 149	0.72 387	0.45 404	1.00 413	0.80 391	0.66 380	0.54 258	0.81 411	0.48 352	0.91 271	1.08 415	0.16 370	0.14 204	0.14 342	0.14 247	0.33 399	0.31 167

Wz-Net-SNSev	0.85 419	1.83 511	3.36 472	0.42 325	0.31 269	0.71 381	0.66 468	1.04 443	0.94 462	0.68 388	0.85 443	0.96 460	0.62 412	1.75 413	1.14 423	0.16 370	0.15 220	0.16 387	0.17 306	0.39 446	0.63 346

NINENet	0.54 185	0.40 107	2.19 174	0.55 400	0.26 215	0.91 460	0.23 148	1.05 451	0.77 365	0.54 235	0.57 293	0.65 328	0.32 213	1.22 325	0.34 166	0.16 370	0.13 189	0.16 387	0.11 165	0.16 141	0.14 33

PSMNet-ADL	0.56 197	0.47 152	2.03 134	0.35 233	0.22 149	0.67 364	0.27 235	0.77 220	0.58 158	0.43 135	0.53 239	0.70 371	0.45 324	1.89 447	0.64 316	0.16 370	0.13 189	0.11 191	0.13 225	0.15 121	0.51 296

HHNet	0.63 281	0.67 231	3.10 452	0.37 264	0.25 199	0.64 328	0.60 454	0.70 193	0.67 239	0.55 247	1.12 486	0.32 135	0.60 408	0.43 82	1.75 470	0.16 370	0.08 45	0.12 245	0.10 117	0.18 188	0.22 100

ICVP	0.48 130	0.33 51	2.37 211	0.34 210	0.22 149	0.60 260	0.55 438	0.79 236	0.53 125	0.45 146	0.60 314	0.49 245	0.36 232	0.55 148	0.46 233	0.16 370	0.16 234	0.14 342	0.11 165	0.16 141	0.32 173
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.61 247	1.19 405	2.61 337	0.48 361	0.25 199	0.63 316	0.37 357	1.05 451	0.79 383	0.55 247	0.55 269	0.59 298	0.44 316	1.10 303	0.48 243	0.16 370	0.11 155	0.12 245	0.11 165	0.27 347	0.43 246

GES	0.49 145	0.54 184	2.37 211	0.31 143	0.19 106	0.61 280	0.30 292	0.93 357	0.52 114	0.49 179	0.53 239	0.40 178	0.43 307	0.59 162	0.67 327	0.16 370	0.11 155	0.12 245	0.10 117	0.20 239	0.30 158

EDNetEfficient	1.29 495	0.78 289	4.27 527	0.65 434	1.03 487	0.94 466	1.38 533	0.87 313	1.75 529	2.33 539	1.32 498	1.04 478	2.21 533	1.59 391	4.07 540	0.16 370	0.19 260	0.15 368	0.27 402	0.38 437	0.40 225

DSFCA	0.62 267	0.77 283	1.95 118	0.29 106	0.29 247	0.79 425	0.86 493	0.81 251	0.73 317	0.73 408	0.66 364	0.67 340	0.57 390	1.17 318	1.03 406	0.16 370	0.15 220	0.13 306	0.14 247	0.19 219	0.28 143

DMCA-RVC	0.70 346	1.30 431	3.59 499	0.37 264	0.89 466	0.57 215	0.31 303	0.73 204	0.59 169	0.69 392	0.54 258	0.59 298	0.57 390	1.25 334	0.66 324	0.16 370	0.38 335	0.20 437	0.15 269	0.22 268	0.23 109

STTStereo	0.58 212	0.95 347	2.95 434	0.37 264	0.31 269	0.62 302	0.32 314	0.81 251	0.63 201	0.61 323	0.55 269	0.67 340	0.43 307	0.87 260	0.48 243	0.16 370	0.16 234	0.17 402	0.20 346	0.17 164	0.25 122

SuperB	1.19 487	1.62 493	5.29 543	0.37 264	0.26 215	0.81 432	0.87 494	0.94 362	1.19 504	0.68 388	0.68 372	0.63 316	1.37 502	1.73 409	3.30 524	0.16 370	0.12 173	0.17 402	0.16 290	2.74 553	0.63 346

UCFNet_RVC	0.55 189	1.16 396	2.48 282	0.31 143	0.27 228	0.65 344	0.28 248	0.76 213	0.58 158	0.51 210	0.53 239	0.67 340	0.42 295	0.91 271	0.45 228	0.16 370	0.11 155	0.17 402	0.17 306	0.20 239	0.23 109

DRN-Test	0.71 350	0.79 293	2.83 417	0.40 311	0.44 363	0.80 428	0.41 379	1.07 467	0.83 412	0.82 442	0.64 350	0.68 354	0.57 390	1.78 421	0.79 366	0.16 370	0.13 189	0.17 402	0.16 290	0.24 291	0.51 296

NaN_ROB	1.25 492	1.46 472	3.84 512	0.54 398	0.56 397	1.12 487	0.99 505	1.05 451	1.03 484	1.10 478	0.87 449	0.77 394	1.07 488	5.85 554	2.98 520	0.16 370	0.23 294	0.16 387	0.24 377	0.28 360	0.66 355

CASS	0.43 83	0.34 59	2.01 130	0.33 186	0.17 58	0.54 173	0.24 174	0.71 199	0.52 114	0.62 336	0.55 269	0.40 178	0.41 282	0.43 82	0.33 155	0.17 391	0.10 127	0.14 342	0.11 165	0.18 188	0.23 109
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-MNSev	0.74 366	1.42 465	2.75 399	0.38 283	0.33 288	0.90 459	0.61 459	0.98 394	0.94 462	0.77 423	0.75 420	0.75 388	0.66 425	1.39 351	0.76 357	0.17 391	0.13 189	0.14 342	0.14 247	0.28 360	0.48 281

CRFU-Net	0.58 212	0.42 116	1.90 108	0.49 374	0.27 228	0.83 438	0.35 346	0.94 362	0.54 129	0.65 373	0.60 314	0.78 398	1.34 498	1.00 285	0.51 259	0.17 391	0.14 204	0.17 402	0.10 117	0.19 219	0.20 86

CSP-Net	0.55 189	0.61 213	1.81 90	0.30 126	0.23 178	0.77 415	0.35 346	0.90 339	0.62 190	0.62 336	0.60 314	0.65 328	0.42 295	1.76 415	0.47 238	0.17 391	0.12 173	0.10 125	0.10 117	0.21 251	0.16 55

APVNet	0.76 382	1.11 381	3.23 460	0.39 298	0.36 317	0.85 444	0.44 400	0.96 379	0.73 317	0.58 283	0.69 377	0.76 392	0.56 385	2.29 484	0.82 375	0.17 391	0.18 254	0.24 462	0.19 335	0.35 418	0.27 137

psm_up	0.65 300	1.02 359	2.53 300	0.36 251	0.31 269	0.64 328	0.38 366	0.96 379	0.73 317	0.63 347	0.57 293	0.68 354	0.57 390	1.90 452	0.52 261	0.17 391	0.15 220	0.16 387	0.15 269	0.27 347	0.22 100

GwcNet	0.76 382	1.09 374	3.68 503	0.38 283	0.45 366	0.81 432	0.45 404	0.91 346	0.89 448	0.63 347	0.77 427	0.82 416	0.51 366	1.64 398	0.85 379	0.17 391	0.16 234	0.15 368	0.15 269	0.33 399	0.34 185

FADNet-RVC	0.69 339	1.65 498	2.74 397	0.35 233	0.26 215	0.60 260	0.29 276	0.91 346	0.67 239	0.46 157	0.51 223	0.62 312	0.46 334	1.75 413	0.81 372	0.17 391	0.20 275	0.17 402	0.18 317	0.60 498	0.39 218

ADCL	1.07 475	1.22 414	2.80 409	0.40 311	0.33 288	1.50 506	1.87 543	0.97 387	1.04 487	1.26 503	1.28 493	0.99 466	1.41 505	1.36 349	3.51 530	0.17 391	0.14 204	0.22 448	0.21 357	0.32 395	0.43 246

PA-Net	0.93 449	1.36 450	4.14 521	0.64 431	0.41 346	0.70 376	0.53 431	0.91 346	0.88 443	0.53 229	0.60 314	0.70 371	0.54 378	2.40 494	2.57 509	0.17 391	0.28 317	0.19 428	0.28 404	0.25 313	0.48 281
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ETE_ROB	0.68 332	1.09 374	2.32 204	0.38 283	0.26 215	0.69 373	0.51 424	1.49 518	0.75 343	0.81 438	0.71 403	0.85 429	0.51 366	1.39 351	0.70 333	0.17 391	0.14 204	0.19 428	0.16 290	0.24 291	0.35 192

TCMNet	0.72 359	1.15 393	2.78 406	0.51 385	0.52 384	0.73 391	0.39 372	0.94 362	0.78 370	0.60 313	0.68 372	0.63 316	0.46 334	1.71 407	0.72 343	0.18 402	0.19 260	0.23 456	0.18 317	0.40 452	0.56 321

rvit_0105_6	0.36 36	0.55 192	1.48 59	0.31 143	0.18 75	0.35 31	0.26 217	0.56 119	0.66 226	0.26 54	0.29 74	0.33 143	0.26 143	0.41 73	0.27 82	0.18 402	0.16 234	0.15 368	0.13 225	0.15 121	0.25 122

rvit_0105_5	0.43 83	0.73 264	2.10 155	0.31 143	0.18 75	0.41 59	0.31 303	0.69 183	0.67 239	0.32 89	0.34 114	0.38 165	0.30 201	0.42 80	0.30 113	0.18 402	0.16 234	0.15 368	0.15 269	0.15 121	0.30 158

rvit_0105_4	0.40 66	0.64 225	1.98 125	0.31 143	0.18 75	0.37 39	0.29 276	0.64 166	0.67 239	0.28 71	0.32 104	0.36 154	0.28 172	0.45 88	0.27 82	0.18 402	0.16 234	0.15 368	0.14 247	0.15 121	0.25 122

test_sample7	0.65 300	0.41 113	2.08 145	0.36 251	0.20 122	0.52 154	0.32 314	0.99 403	0.86 433	0.64 357	0.63 337	0.67 340	0.49 357	1.18 320	0.52 261	0.18 402	1.21 453	0.16 387	0.15 269	0.19 219	1.22 473

dd	0.48 130	1.32 433	2.41 228	0.31 143	0.17 58	0.58 226	0.26 217	0.50 79	0.71 303	0.42 127	0.41 154	0.34 148	0.28 172	0.47 97	0.41 204	0.18 402	0.10 127	0.13 306	0.12 203	0.22 268	0.16 55

SACVNet	0.68 332	1.08 373	2.58 323	0.38 283	0.28 241	0.65 344	0.37 357	0.91 346	0.65 218	0.67 382	0.62 329	0.69 365	0.47 345	2.07 466	0.65 321	0.18 402	0.14 204	0.16 387	0.15 269	0.39 446	0.41 233

pcwnet_v2	0.65 300	0.54 184	4.29 530	0.33 186	0.27 228	0.60 260	0.25 200	1.02 430	0.92 455	0.61 323	0.69 377	0.62 312	0.54 378	0.67 199	0.38 191	0.18 402	0.15 220	0.15 368	0.14 247	0.21 251	0.49 287

aanetorigin	0.81 399	1.03 363	2.64 352	0.44 342	0.44 363	0.59 245	1.00 509	0.59 139	0.70 289	1.54 521	1.22 491	0.82 416	1.08 489	1.06 295	1.07 412	0.18 402	0.15 220	0.17 402	0.21 357	0.53 492	0.65 353

S-Stereo	0.82 402	0.73 264	3.79 508	0.40 311	0.37 323	0.70 376	0.69 477	1.00 413	1.03 484	0.63 347	0.92 459	0.82 416	0.59 400	2.35 488	0.71 339	0.18 402	0.22 287	0.17 402	0.18 317	0.30 378	0.67 359

RTSC	0.84 410	1.40 460	2.67 365	0.50 380	0.40 340	0.83 438	0.33 328	1.11 479	1.14 499	0.93 460	0.82 436	0.84 424	0.58 397	1.34 347	1.82 475	0.18 402	0.49 356	0.14 342	0.30 417	0.46 478	0.42 238

DANet	0.85 419	0.68 240	2.41 228	1.18 501	0.48 376	0.77 415	1.23 527	0.93 357	1.53 521	0.90 454	0.72 408	0.97 462	0.57 390	1.86 440	1.05 408	0.18 402	0.16 234	0.19 428	0.16 290	0.26 333	0.67 359
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.92 443	1.20 407	2.68 372	0.45 349	0.27 228	0.76 405	0.66 468	0.94 362	0.77 365	0.79 432	1.17 487	0.84 424	0.91 473	2.72 517	1.76 471	0.18 402	0.42 343	0.44 504	0.20 346	0.33 399	0.94 438

AdaStereo	0.48 130	0.44 138	2.18 172	0.36 251	0.20 122	0.59 245	0.29 276	0.97 387	0.74 337	0.52 220	0.55 269	0.61 307	0.33 218	0.52 133	0.44 222	0.18 402	0.08 45	0.17 402	0.11 165	0.18 188	0.24 118
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.
SANet	1.35 501	1.80 509	4.39 532	0.41 321	0.29 247	1.72 518	0.89 498	1.17 495	2.47 539	1.22 498	1.82 512	1.72 519	1.70 519	2.57 504	3.30 524	0.18 402	0.16 234	0.16 387	0.15 269	0.34 406	0.62 340

PSMNet_ROB	0.75 377	1.42 465	2.93 431	0.39 298	0.32 281	0.73 391	0.56 442	0.90 339	0.74 337	0.56 259	0.60 314	0.75 388	0.47 345	2.00 460	1.31 442	0.18 402	0.13 189	0.19 428	0.20 346	0.26 333	0.40 225

YMNet	0.66 319	0.98 351	2.12 158	0.42 325	0.41 346	0.86 445	0.43 392	0.92 353	0.76 352	0.75 417	0.81 434	0.83 421	0.46 334	0.87 260	1.07 412	0.19 418	0.22 287	0.20 437	0.17 306	0.42 462	0.39 218

YMNet_1	0.66 319	0.98 351	2.12 158	0.42 325	0.41 346	0.86 445	0.43 392	0.92 353	0.76 352	0.75 417	0.81 434	0.83 421	0.46 334	0.87 260	1.07 412	0.19 418	0.22 287	0.20 437	0.17 306	0.42 462	0.39 218

rvit_0105_3	0.46 112	0.86 315	2.24 187	0.33 186	0.19 106	0.44 84	0.35 346	0.74 206	0.70 289	0.38 110	0.38 137	0.41 184	0.33 218	0.46 92	0.32 142	0.19 418	0.17 247	0.17 402	0.18 317	0.15 121	0.22 100

FTStereo	0.79 394	0.32 39	2.83 417	0.70 449	0.21 136	0.73 391	1.75 540	0.61 152	0.60 175	1.07 476	1.62 509	1.28 501	2.11 531	0.75 230	0.30 113	0.19 418	0.08 45	0.12 245	0.11 165	0.12 70	0.39 218

Anonymous3	0.47 119	0.49 159	2.61 337	0.33 186	0.25 199	0.72 387	0.32 314	0.80 242	0.60 175	0.36 101	0.41 154	0.33 143	0.29 190	0.46 92	0.30 113	0.19 418	0.18 254	0.13 306	0.13 225	0.18 188	0.22 100

psmorigin	1.41 505	0.91 336	13.83 563	0.37 264	0.30 260	0.63 316	0.37 357	0.80 242	0.64 211	0.98 463	0.87 449	1.16 498	0.78 453	3.95 546	1.09 416	0.19 418	0.22 287	0.17 402	0.19 335	0.25 313	0.47 274

FAT-Stereo	0.72 359	0.60 207	2.86 423	0.37 264	0.29 247	0.64 328	0.55 438	1.01 422	0.91 453	0.76 421	0.94 461	0.93 451	0.79 455	1.82 431	0.60 297	0.19 418	0.19 260	0.17 402	0.16 290	0.23 284	0.47 274

NVstereo2D	0.63 281	0.57 197	2.29 197	0.37 264	0.35 306	0.69 373	0.49 421	0.96 379	0.88 443	0.49 179	0.54 258	0.72 376	0.46 334	1.98 459	0.50 256	0.19 418	0.20 275	0.18 421	0.16 290	0.28 360	0.34 185

DeepPruner_ROB	0.58 212	1.06 369	2.68 372	0.30 126	0.26 215	0.63 316	0.31 303	0.83 271	0.51 102	0.62 336	0.56 282	0.65 328	0.39 263	1.06 295	0.56 280	0.19 418	0.14 204	0.14 342	0.14 247	0.24 291	0.33 177

PWC_ROB	0.81 399	1.41 461	2.60 332	0.41 321	0.40 340	0.63 316	0.31 303	1.04 443	0.99 479	0.92 457	1.29 494	0.78 398	0.68 429	1.65 401	1.50 457	0.19 418	0.12 173	0.18 421	0.13 225	0.51 488	0.54 313

CBMV	0.86 422	1.00 354	2.82 415	0.35 233	0.21 136	0.78 421	0.78 488	1.05 451	0.87 439	0.90 454	0.74 413	0.87 435	1.89 526	1.67 402	1.38 452	0.19 418	0.20 275	0.21 443	0.19 335	0.28 360	0.84 414
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_105_1	0.52 162	0.93 345	2.30 199	0.36 251	0.24 190	0.51 137	0.45 404	0.81 251	0.79 383	0.46 157	0.44 172	0.45 217	0.38 248	0.63 180	0.39 196	0.20 429	0.18 254	0.18 421	0.22 368	0.18 188	0.21 93

WZ-Net	1.04 471	1.83 511	4.20 524	0.42 325	0.36 317	0.88 454	0.71 480	1.05 451	1.11 496	0.84 446	0.94 461	1.06 482	1.17 494	2.37 489	2.24 497	0.20 429	0.14 204	0.15 368	0.16 290	0.36 423	0.53 309

LMCR-Stereo	0.61 247	1.00 354	2.60 332	0.42 325	0.22 149	0.74 397	0.31 303	1.06 464	0.70 289	0.62 336	0.64 350	0.40 178	0.52 373	0.84 256	1.27 441	0.20 429	0.09 98	0.12 245	0.09 81	0.26 333	0.16 55

Syn2CoEx	0.78 390	1.43 468	3.54 496	0.44 342	0.31 269	0.64 328	0.43 392	1.04 443	0.83 412	0.64 357	0.77 427	0.74 383	0.74 445	1.91 453	0.64 316	0.20 429	0.17 247	0.19 428	0.15 269	0.30 378	0.59 333

stereogan	0.74 366	0.68 240	2.82 415	0.40 311	0.40 340	1.05 479	0.42 385	0.99 403	0.96 469	0.78 431	0.86 448	1.15 496	0.73 441	1.57 383	0.56 280	0.20 429	0.19 260	0.20 437	0.16 290	0.37 430	0.34 185

TDLM	0.83 408	1.28 428	2.38 214	0.46 354	0.26 215	0.66 357	0.55 438	0.87 313	0.80 391	2.54 542	0.62 329	0.61 307	0.51 366	2.68 515	0.67 327	0.20 429	0.11 155	0.35 491	0.15 269	0.33 399	0.48 281

CVANet_RVC	0.82 402	1.18 402	3.98 515	0.40 311	0.28 241	0.63 316	0.43 392	0.90 339	0.78 370	1.14 483	0.69 377	0.68 354	0.52 373	2.62 509	0.48 243	0.20 429	0.13 189	0.22 448	0.37 464	0.37 430	0.48 281

NCCL2	0.71 350	1.32 433	2.30 199	0.44 342	0.31 269	0.71 381	0.67 473	0.89 330	0.69 278	0.70 396	0.61 322	0.85 429	0.54 378	1.58 390	0.70 333	0.20 429	0.17 247	0.66 515	0.25 385	0.26 333	0.38 210

MDST_ROB	1.28 494	0.53 182	3.84 512	0.55 400	0.45 366	4.06 549	0.60 454	1.36 510	0.89 448	2.18 533	1.17 487	0.98 463	0.72 438	4.28 548	2.12 488	0.20 429	0.16 234	0.19 428	0.17 306	0.20 239	0.84 414

rvit_stereo_0075_2	0.45 104	0.45 146	2.60 332	0.34 210	0.32 281	0.41 59	0.21 95	0.60 146	0.54 129	0.39 115	0.51 223	0.40 178	0.29 190	0.46 92	0.31 132	0.21 438	0.15 220	0.22 448	0.15 269	0.18 188	0.33 177

Wz-Net-TNSev	1.02 466	2.26 539	3.69 504	0.38 283	0.31 269	1.00 473	0.71 480	1.12 482	1.02 482	0.74 414	0.73 410	1.09 488	0.91 473	2.46 498	2.15 491	0.21 438	0.20 275	0.16 387	0.20 346	0.48 483	0.62 340

RTS	1.29 495	1.59 488	6.48 551	0.63 427	0.57 402	1.59 511	0.90 499	1.15 489	1.44 516	1.20 494	1.31 496	1.10 490	0.87 469	2.67 513	2.27 499	0.21 438	0.38 335	0.19 428	0.20 346	0.46 478	0.68 364

RTSA	1.29 495	1.59 488	6.48 551	0.63 427	0.57 402	1.59 511	0.90 499	1.15 489	1.44 516	1.20 494	1.31 496	1.10 490	0.87 469	2.67 513	2.27 499	0.21 438	0.38 335	0.19 428	0.20 346	0.46 478	0.68 364

ADCPNet	1.07 475	1.37 455	4.54 536	0.38 283	0.68 436	1.36 498	0.64 463	0.93 357	0.83 412	0.79 432	0.82 436	1.08 485	1.18 495	1.30 343	2.68 511	0.21 438	0.69 394	0.21 443	0.95 539	0.30 378	0.54 313

LALA_ROB	0.68 332	1.14 387	2.50 293	0.37 264	0.29 247	0.78 421	0.55 438	0.99 403	0.84 424	0.82 442	0.68 372	0.93 451	0.50 362	1.01 287	0.89 384	0.21 438	0.15 220	0.21 443	0.18 317	0.26 333	0.30 158

GASNet	0.84 410	1.98 518	4.07 519	0.48 361	0.33 288	0.58 226	0.34 336	0.97 387	0.81 399	0.60 313	0.59 305	0.74 383	0.55 383	2.08 469	1.18 428	0.22 444	0.15 220	0.19 428	0.17 306	0.55 494	0.29 149

edge stereo	0.84 410	0.74 274	3.42 487	0.38 283	1.21 507	0.63 316	0.41 379	0.98 394	0.83 412	0.81 438	0.88 451	1.14 494	0.73 441	2.16 477	0.89 384	0.22 444	0.20 275	0.26 469	0.18 317	0.38 437	0.43 246

SHD	0.84 410	1.14 387	2.54 305	0.80 463	0.52 384	0.76 405	0.34 336	1.16 492	1.29 509	1.11 480	0.85 443	0.98 463	0.74 445	1.25 334	1.48 456	0.22 444	0.37 331	0.20 437	0.27 402	0.36 423	0.41 233

ADCMid	1.06 473	1.82 510	3.53 495	0.39 298	0.36 317	0.99 471	0.58 447	1.01 422	0.94 462	1.23 500	1.02 476	1.01 470	1.01 484	1.11 308	4.04 539	0.22 444	0.19 260	0.42 501	0.32 432	0.42 462	0.53 309

AnyNet_C32	1.08 479	1.76 508	3.01 443	0.50 380	0.54 393	1.17 492	1.16 521	0.97 387	0.95 467	1.11 480	0.98 469	0.87 435	0.93 478	1.57 383	4.11 541	0.22 444	0.20 275	0.25 467	0.25 385	0.40 452	0.68 364

LSM	3.40 547	1.42 465	5.81 547	9.98 563	30.74 574	0.86 445	1.14 517	0.99 403	1.26 506	1.40 513	2.18 522	0.93 451	0.85 464	1.76 415	1.03 406	0.22 444	0.35 328	0.24 462	0.29 408	0.40 452	6.21 562

XPNet_ROB	0.68 332	1.11 381	2.28 194	0.38 283	0.27 228	0.67 364	0.47 414	0.94 362	0.75 343	0.80 434	0.71 403	0.81 411	0.54 378	1.72 408	0.84 378	0.22 444	0.16 234	0.16 387	0.15 269	0.25 313	0.45 267

SGM-Forest	1.84 526	7.91 562	10.36 557	0.42 325	0.33 288	1.04 477	1.29 529	1.01 422	0.88 443	1.19 489	2.30 526	1.03 474	1.79 523	2.60 508	2.81 517	0.22 444	0.21 284	0.21 443	0.19 335	0.25 313	0.79 399
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.51 160	0.58 199	1.96 122	0.38 283	0.31 269	0.49 119	0.21 95	0.80 242	0.71 303	0.64 357	0.71 403	0.66 337	0.40 270	0.59 162	0.45 228	0.23 452	0.16 234	0.21 443	0.20 346	0.21 251	0.37 201

hitnet-ft	0.73 362	1.09 374	2.59 325	0.28 88	0.22 149	0.71 381	0.36 354	0.89 330	0.67 239	0.58 283	0.83 438	1.03 474	0.94 479	2.31 485	0.70 333	0.23 452	0.14 204	0.41 499	0.13 225	0.24 291	0.28 143

AF-Net	0.76 382	1.14 387	2.74 397	0.42 325	0.41 346	0.70 376	0.41 379	1.07 467	0.94 462	0.73 408	1.05 482	1.04 478	0.86 466	1.23 328	1.00 403	0.23 452	0.15 220	0.25 467	0.18 317	0.32 395	0.35 192

ADCS	1.14 484	2.02 523	3.36 472	0.43 337	0.37 323	0.96 470	0.81 491	1.12 482	1.17 503	1.25 502	0.98 469	1.08 485	0.92 476	1.41 357	4.97 547	0.23 452	0.21 284	0.22 448	0.23 373	0.40 452	0.67 359

DeepPrunerF	0.92 443	1.33 438	3.41 484	0.46 354	0.51 381	0.64 328	0.49 421	1.16 492	2.62 541	0.65 373	0.61 322	0.65 328	0.62 412	2.23 481	1.31 442	0.23 452	0.19 260	0.30 481	0.28 404	0.39 446	0.34 185

CBMV_ROB	0.88 429	0.75 279	2.73 394	0.36 251	0.22 149	0.76 405	0.47 414	1.05 451	0.81 399	1.06 475	1.04 480	0.88 439	1.36 501	2.17 479	2.03 481	0.23 452	0.24 296	0.27 470	0.25 385	0.27 347	0.73 381

MeshStereo	1.29 495	1.34 441	3.04 447	0.35 233	0.28 241	1.10 486	0.69 477	1.42 515	1.07 491	2.71 546	2.43 528	2.95 532	1.50 512	2.92 529	2.03 481	0.23 452	0.22 287	0.22 448	0.19 335	0.50 486	0.69 370
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
HBP-ISP	0.82 402	1.57 484	3.28 466	0.50 380	0.27 228	0.86 445	0.54 434	1.09 472	0.78 370	0.81 438	0.70 390	0.68 354	1.00 483	2.02 461	0.47 238	0.24 459	0.24 296	0.29 480	0.25 385	0.28 360	0.52 303

FADNet-RVC-Resample	0.74 366	1.54 480	3.81 510	0.38 283	0.29 247	0.62 302	0.38 366	0.91 346	0.67 239	0.52 220	0.51 223	0.63 316	0.44 316	1.56 378	0.59 293	0.24 459	0.32 322	0.22 448	0.19 335	0.30 378	0.71 375

RGC	0.78 390	1.10 379	2.55 313	0.45 349	0.45 366	0.73 391	0.40 377	1.00 413	0.75 343	0.75 417	1.04 480	1.02 473	0.73 441	1.74 411	1.15 425	0.24 459	0.19 260	0.28 472	0.26 393	0.31 387	0.38 210

Nwc_Net	0.75 377	1.10 379	2.96 435	0.42 325	0.39 334	0.77 415	0.39 372	1.06 464	0.73 317	0.65 373	1.00 473	0.99 466	0.74 445	1.43 359	0.99 400	0.24 459	0.15 220	0.23 456	0.26 393	0.27 347	0.30 158

XQC	0.84 410	1.32 433	2.61 337	0.78 460	0.44 363	0.89 456	0.53 431	1.16 492	1.07 491	0.85 448	0.69 377	0.92 446	0.73 441	1.40 353	1.44 454	0.24 459	0.35 328	0.23 456	0.26 393	0.45 474	0.39 218

PS-NSSS	0.69 339	1.37 455	2.44 245	0.31 143	0.32 281	0.64 328	0.34 336	1.04 443	0.74 337	0.56 259	0.75 420	0.51 254	0.42 295	2.41 496	0.54 273	0.24 459	0.17 247	0.27 470	0.18 317	0.30 378	0.23 109

UDGNet	0.50 149	1.36 450	2.44 245	0.37 264	0.19 106	0.58 226	0.23 148	0.49 65	0.69 278	0.42 127	0.39 143	0.34 148	0.29 190	0.55 148	0.32 142	0.25 465	0.10 127	0.37 494	0.19 335	0.30 378	0.17 62

G-Net	1.02 466	0.70 252	3.23 460	0.60 416	0.66 432	2.00 531	0.71 480	0.78 227	0.70 289	1.14 483	2.53 530	1.29 503	1.01 484	1.47 367	1.74 469	0.25 465	0.24 296	0.24 462	0.26 393	0.37 430	0.40 225

SAMSARA	1.11 481	1.35 445	2.60 332	1.34 505	0.77 451	1.67 516	1.41 537	1.47 517	0.99 479	1.54 521	0.89 453	1.44 512	0.90 472	1.88 446	1.71 465	0.25 465	0.55 371	0.22 448	0.34 451	0.39 446	0.50 289

NOSS_ROB	0.75 377	1.03 363	2.27 192	0.68 447	0.26 215	0.68 370	0.30 292	0.99 403	0.82 405	0.59 302	0.58 300	0.77 394	0.39 263	2.75 521	0.48 243	0.25 465	0.24 296	0.28 472	0.26 393	0.29 369	1.07 458

IGEV-RUCA	2.30 535	0.38 93	1.36 40	0.41 321	1.90 536	2.03 534	1.86 542	1.37 511	1.78 531	3.73 553	3.72 547	5.06 549	8.09 558	2.15 476	1.63 463	0.26 469	0.77 404	2.71 556	1.91 552	2.43 551	2.42 538

RP	0.74 366	1.01 357	2.48 282	0.44 342	0.45 366	0.66 357	0.45 404	0.95 376	0.87 439	0.70 396	0.95 464	0.99 466	0.82 458	1.55 376	0.82 375	0.26 469	0.19 260	0.23 456	0.20 346	0.34 406	0.38 210

AnyNet_C01	1.20 488	1.89 514	4.25 526	0.55 400	0.54 393	1.57 509	1.39 534	1.10 475	1.13 498	1.19 489	1.34 500	1.15 496	1.11 491	1.73 409	2.89 519	0.26 469	0.24 296	0.28 472	0.24 377	0.50 486	0.68 364

CSAN	1.38 503	1.74 507	4.12 520	0.53 391	0.38 332	1.06 482	1.15 519	1.29 504	1.12 497	1.19 489	1.90 515	1.04 478	1.44 506	5.92 555	2.82 518	0.26 469	0.22 287	0.24 462	0.25 385	0.35 418	0.54 313

PVD	1.05 472	1.21 409	2.36 209	0.84 466	0.91 469	1.04 477	0.64 463	1.32 508	1.68 526	1.43 515	1.41 503	1.14 494	1.15 493	1.49 370	1.77 472	0.27 473	0.65 388	0.28 472	0.35 453	0.40 452	0.73 381

DPSNet	1.02 466	0.72 261	2.84 419	0.60 416	0.39 334	1.08 484	0.75 484	1.41 514	1.14 499	0.74 414	0.69 377	1.05 481	1.67 517	2.09 472	2.22 496	0.27 473	0.61 380	0.20 437	0.50 496	0.48 483	1.03 454

FBW_ROB	0.94 450	1.23 418	2.35 208	0.46 354	0.32 281	0.87 452	0.46 410	1.15 489	0.97 475	0.83 445	0.78 431	1.01 470	0.64 416	3.65 544	1.65 464	0.27 473	0.24 296	0.40 497	0.26 393	0.32 395	0.88 425

dad	0.58 212	1.35 445	2.39 221	0.31 143	0.20 122	0.62 302	0.26 217	0.56 119	0.79 383	0.66 380	0.64 350	0.64 324	0.36 232	0.87 260	0.48 243	0.28 476	0.15 220	0.40 497	0.18 317	0.24 291	0.22 100

PFNet	0.62 267	0.42 116	2.69 379	0.43 337	0.55 395	0.62 302	0.27 235	0.64 166	0.72 312	0.61 323	0.56 282	0.45 217	0.33 218	1.86 440	1.12 421	0.28 476	0.09 98	0.12 245	0.16 290	0.26 333	0.27 137

NCC-stereo	0.88 429	1.22 414	2.97 436	0.60 416	0.45 366	1.88 525	0.48 416	1.04 443	0.75 343	0.70 396	0.85 443	0.93 451	0.84 461	1.81 428	1.51 458	0.28 476	0.19 260	0.23 456	0.31 424	0.27 347	0.35 192

Abc-Net	0.88 429	1.22 414	2.97 436	0.60 416	0.45 366	1.88 525	0.48 416	1.04 443	0.75 343	0.70 396	0.85 443	0.93 451	0.84 461	1.81 428	1.51 458	0.28 476	0.19 260	0.23 456	0.31 424	0.27 347	0.35 192
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FC-DCNN v2	1.65 523	0.85 310	3.39 477	0.46 354	0.39 334	2.02 533	0.66 468	1.94 536	1.84 533	2.81 548	2.99 542	4.39 546	3.25 543	2.81 525	2.75 515	0.29 480	0.26 308	0.31 482	0.30 417	0.33 399	0.91 429

FC-DCNN	1.60 521	0.85 310	3.44 488	0.46 354	0.39 334	1.96 527	0.66 468	1.72 527	1.70 527	2.75 547	2.91 541	4.20 542	3.15 542	2.72 517	2.66 510	0.30 481	0.26 308	0.31 482	0.30 417	0.33 399	0.91 429

MSMD_ROB	1.41 505	1.03 363	2.75 399	0.41 321	0.32 281	2.00 531	0.61 459	0.96 379	1.43 515	2.97 549	2.63 534	4.76 548	2.04 530	2.44 497	1.78 473	0.30 481	0.26 308	0.32 485	0.32 432	0.32 395	0.63 346

FCDSN-DC	1.45 509	1.12 383	3.30 469	0.48 361	0.41 346	1.13 488	0.60 454	1.17 495	1.28 508	2.25 536	2.85 538	3.65 539	3.34 545	2.58 506	2.44 503	0.31 483	0.26 308	0.31 482	0.30 417	0.37 430	0.78 396
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Anonymous_2	1.36 502	0.49 159	2.03 134	1.71 529	1.58 527	2.49 541	0.58 447	1.59 523	2.31 537	0.77 423	0.88 451	1.03 474	0.58 397	1.20 324	0.66 324	0.32 484	1.38 479	1.42 544	3.87 560	0.78 517	1.56 500

ccnet	0.77 388	0.61 213	2.01 130	0.40 311	0.46 373	1.05 479	0.59 450	1.02 430	0.74 337	0.90 454	0.97 466	0.82 416	0.89 471	1.68 405	1.16 427	0.32 484	0.26 308	0.32 485	0.28 404	0.35 418	0.47 274

SDNR	2.06 531	2.93 555	2.94 433	1.55 521	5.13 554	1.98 530	0.24 174	1.95 537	2.62 541	0.92 457	2.71 536	5.76 552	0.68 429	3.61 543	3.84 535	0.33 486	0.38 335	0.22 448	0.17 306	1.13 524	2.04 518

GANetREF_RVC	0.81 399	1.44 469	3.04 447	0.49 374	0.27 228	0.83 438	0.63 462	1.03 437	0.92 455	0.63 347	0.61 322	0.72 376	0.59 400	2.40 494	0.58 289	0.33 486	0.25 305	0.37 494	0.25 385	0.41 459	0.36 200
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
PWCDC_ROB	0.83 408	1.57 484	2.63 343	0.48 361	0.37 323	0.78 421	0.29 276	1.04 443	1.36 514	0.63 347	2.05 518	0.64 324	0.70 436	1.10 303	1.20 431	0.33 486	0.14 204	0.15 368	0.12 203	0.63 502	0.46 272

PSMNet-RUCA	0.64 291	1.12 383	2.61 337	0.59 415	0.56 397	0.64 328	0.37 357	0.89 330	0.72 312	0.53 229	0.68 372	0.53 264	0.43 307	0.61 173	0.46 233	0.35 489	0.19 260	0.44 504	0.29 408	0.49 485	0.35 192

PASM	0.82 402	1.00 354	2.68 372	0.52 387	0.48 376	0.65 344	0.59 450	0.83 271	0.89 448	0.82 442	0.73 410	0.89 442	0.68 429	2.39 493	0.73 347	0.35 489	0.37 331	0.36 492	0.41 477	0.45 474	0.51 296

AANet_RVC	0.79 394	1.46 472	2.72 389	0.34 210	0.25 199	0.59 245	0.32 314	0.88 321	0.83 412	0.62 336	0.95 464	0.80 407	0.43 307	2.46 498	1.72 467	0.38 491	0.26 308	0.10 125	0.09 81	0.25 313	0.43 246

PDISCO_ROB	0.84 410	1.46 472	2.84 419	0.65 434	0.59 407	1.17 492	0.48 416	1.19 497	1.08 493	0.67 382	0.72 408	1.00 469	0.61 410	1.24 330	1.05 408	0.38 491	0.18 254	0.28 472	0.24 377	0.58 496	0.44 262

WCMA_ROB	1.29 495	1.21 409	3.13 455	0.65 434	0.36 317	1.20 495	0.78 488	1.00 413	0.98 476	1.78 526	2.62 533	3.08 536	2.01 529	1.86 440	2.35 501	0.38 491	0.38 335	0.32 485	0.32 432	0.31 387	1.06 457

PMTNet	0.35 27	0.38 93	1.75 80	0.21 3	0.14 16	0.57 215	0.24 174	0.48 61	0.44 62	0.28 71	0.32 104	0.26 90	0.24 111	0.41 73	0.24 41	0.42 494	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.18 188	0.15 42

ELAS_RVC	1.51 515	0.88 321	3.36 472	0.63 427	0.56 397	1.53 507	2.73 547	1.53 519	1.76 530	2.26 537	2.21 525	2.10 524	3.07 541	2.08 469	2.52 505	0.42 494	0.42 343	0.42 501	0.37 464	0.51 488	0.84 414
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 516	0.92 341	2.91 429	0.62 424	0.57 402	3.13 544	2.21 545	1.67 525	1.58 524	2.42 540	2.43 528	1.87 521	2.49 536	1.85 438	2.70 512	0.42 494	0.43 346	0.41 499	0.40 472	0.51 488	0.85 418
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 479	2.01 522	2.56 317	0.49 374	0.40 340	1.49 505	0.96 502	1.02 430	0.95 467	0.85 448	0.94 461	1.06 482	0.59 400	2.92 529	1.15 425	0.43 497	0.74 403	0.32 485	0.55 506	0.74 510	1.35 487

coex-ft	6.14 557	1.98 518	60.80 578	0.34 210	0.30 260	0.80 428	1.17 523	0.76 213	4.34 549	19.82 570	2.15 521	1.61 517	8.77 560	1.82 431	10.36 561	0.44 498	2.05 526	0.18 421	0.19 335	0.39 446	4.61 560

UDG	0.86 422	1.57 484	2.80 409	0.68 447	0.59 407	0.78 421	0.38 366	0.97 387	0.74 337	0.63 347	0.70 390	1.01 470	0.68 429	1.02 288	1.22 435	0.45 499	0.34 327	0.89 526	0.51 500	0.73 509	0.58 329

Consistency-Raft	0.92 443	1.21 409	3.50 491	0.98 483	0.63 424	0.77 415	0.54 434	1.02 430	1.01 481	0.62 336	1.03 478	0.65 328	1.04 486	0.81 252	1.36 448	0.45 499	0.47 352	0.51 508	0.59 514	0.65 504	0.47 274

FADNet	0.71 350	1.60 492	2.53 300	0.33 186	0.30 260	0.67 364	0.29 276	0.92 353	0.75 343	0.45 146	0.49 208	0.66 337	0.57 390	1.85 438	0.85 379	0.46 501	0.20 275	0.17 402	0.20 346	0.60 498	0.37 201

MADNet+	1.44 507	2.19 532	6.00 548	0.89 469	0.70 440	1.58 510	1.11 514	1.56 522	1.30 511	0.89 452	1.03 478	1.25 500	1.12 492	3.29 536	2.80 516	0.48 502	0.57 375	0.39 496	0.36 462	0.63 502	0.69 370

JetBlue	1.89 527	2.09 527	4.16 522	0.74 452	1.23 508	4.52 553	3.86 552	1.68 526	1.26 506	1.28 505	1.54 506	2.36 528	1.86 525	3.35 538	3.37 526	0.54 503	0.49 356	0.48 506	0.49 494	1.39 537	1.21 471

SGM_RVC	2.11 533	1.07 370	2.87 424	0.98 483	0.92 470	2.72 543	1.88 544	1.91 534	12.27 559	2.09 529	1.99 517	2.47 529	2.24 534	2.87 528	2.03 481	0.54 503	0.47 352	0.42 501	0.47 489	0.74 510	1.22 473
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IGEV-BASED-STEREO-	0.45 104	1.36 450	1.30 37	0.24 29	0.12 4	0.33 24	0.20 72	0.41 21	0.37 15	0.32 89	0.21 19	0.16 26	0.14 10	0.29 7	0.62 307	0.55 505	1.42 487	0.11 191	0.13 225	0.25 313	0.56 321

DispFullNet	1.69 524	2.25 537	5.23 541	1.53 520	8.78 556	0.89 456	0.37 357	1.03 437	0.98 476	1.37 509	1.00 473	1.13 493	1.97 528	1.51 372	0.98 398	0.55 505	0.32 322	1.19 535	0.64 518	1.16 526	0.88 425

DDUNet	0.90 439	1.63 496	2.77 404	0.77 457	0.69 438	0.83 438	0.44 400	0.90 339	0.70 289	0.68 388	0.76 423	0.92 446	0.54 378	1.14 313	1.35 446	0.61 507	0.37 331	0.96 528	0.52 502	0.77 515	0.67 359

anonymity	0.86 422	0.68 240	1.44 54	0.64 431	0.83 459	0.67 364	0.52 428	0.98 394	0.73 317	0.96 462	0.70 390	0.81 411	0.86 466	1.10 303	1.34 444	0.64 508	0.72 401	0.58 510	1.44 550	0.60 498	0.91 429

DualNet (step1)	0.76 382	0.69 249	2.69 379	0.28 88	0.23 178	0.81 432	0.33 328	0.99 403	0.86 433	0.64 357	0.63 337	0.67 340	0.49 357	1.18 320	0.52 261	0.65 509	1.21 453	0.86 522	0.56 508	0.25 313	0.72 377

test_sample9	1.07 475	0.69 249	2.69 379	0.28 88	0.23 178	0.81 432	0.33 328	0.99 403	0.86 433	0.64 357	0.63 337	0.67 340	0.49 357	2.02 461	2.70 512	0.65 509	4.33 559	0.86 522	0.56 508	0.25 313	0.72 377

test_sample8	1.23 491	0.69 249	2.69 379	0.28 88	0.23 178	0.81 432	0.33 328	1.01 422	0.75 343	1.23 500	0.63 337	2.53 530	1.31 497	2.02 461	2.70 512	0.65 509	4.33 559	0.86 522	0.56 508	0.25 313	0.72 377

SPS-STEREO	1.22 489	1.65 498	3.41 484	0.66 439	0.69 438	1.01 474	0.68 475	1.10 475	0.96 469	1.40 513	1.25 492	1.46 513	1.08 489	2.05 464	2.24 497	0.66 512	0.61 380	0.58 510	0.57 512	0.66 505	1.65 507
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.45 509	1.62 493	3.59 499	1.09 492	0.70 440	0.86 445	0.67 473	1.19 497	1.51 520	1.20 494	4.05 549	1.61 517	1.94 527	2.97 531	2.07 485	0.67 513	0.69 394	0.55 509	0.70 521	0.57 495	0.67 359
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFMNet_re	1.01 465	1.73 504	3.04 447	0.85 467	0.76 449	0.93 464	0.81 491	1.02 430	1.10 494	1.05 473	1.06 483	0.84 424	0.96 480	0.93 275	0.97 392	0.68 514	0.61 380	0.63 514	0.60 516	0.77 515	0.80 402

WAO-7	1.58 520	2.04 525	3.25 463	0.94 477	0.75 446	1.75 519	1.13 516	1.87 531	1.97 535	1.46 518	2.53 530	1.98 523	1.75 520	3.13 533	2.48 504	0.69 515	0.67 390	0.94 527	0.74 528	0.80 518	0.77 390

AIO-test2	0.60 239	1.55 481	2.73 394	0.63 427	0.42 358	0.50 129	0.23 148	0.84 280	0.73 317	0.34 97	0.53 239	0.37 159	0.22 89	0.70 209	0.32 142	0.75 516	0.16 234	0.13 306	0.17 306	0.21 251	0.47 274

GCST	0.84 410	1.48 475	3.02 445	1.12 498	1.09 496	0.62 302	0.19 58	0.79 236	0.56 144	0.60 313	0.65 357	0.50 249	0.31 206	1.24 330	0.74 352	0.76 517	0.46 349	0.84 521	0.64 518	0.71 507	0.57 327

CAS	0.39 55	0.31 26	1.79 84	0.81 465	0.34 298	0.51 137	0.23 148	0.49 65	0.42 47	0.23 23	0.31 93	0.20 43	0.17 26	0.30 9	0.25 58	0.77 518	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 48	0.41 233

test_for_model	0.82 402	1.62 493	2.47 276	1.36 507	1.04 488	0.53 162	0.22 111	0.82 260	0.63 201	0.60 313	0.29 74	0.25 80	0.21 81	0.28 5	0.25 58	0.80 519	1.87 517	0.08 28	0.08 51	1.81 543	1.18 464

SQANet	0.92 443	1.96 516	3.23 460	0.77 457	0.83 459	0.76 405	0.38 366	0.87 313	0.68 266	0.64 357	0.69 377	0.73 381	0.52 373	1.35 348	1.36 448	0.80 519	0.30 319	0.60 512	0.29 408	0.93 520	0.70 373

LE_ROB	4.55 553	2.43 547	9.94 555	2.79 552	4.03 552	2.40 540	3.54 549	2.72 543	11.04 558	11.64 563	4.69 553	5.25 550	10.74 561	4.52 551	9.73 559	0.82 521	0.70 397	1.34 541	0.97 540	0.74 510	0.94 438

FINET	1.92 528	1.96 516	4.49 535	1.62 523	1.39 516	3.51 547	4.39 553	2.89 546	2.58 540	1.39 511	1.98 516	1.35 506	2.12 532	1.64 398	2.12 488	0.84 522	1.03 435	0.18 421	0.29 408	0.54 493	2.12 522

SGM-ForestM	3.67 550	2.70 554	5.34 544	1.65 526	1.72 532	6.02 555	5.08 555	4.10 555	3.47 547	4.59 555	4.21 551	9.81 560	5.79 554	6.44 556	6.97 555	0.88 523	1.09 440	0.33 489	0.45 483	0.68 506	2.10 521

ACVNet_2	1.54 517	2.20 534	4.42 533	1.10 494	0.93 473	1.37 500	0.87 494	1.53 519	1.71 528	1.22 498	1.72 510	2.12 525	1.06 487	2.58 506	1.93 477	0.94 524	0.54 368	1.00 530	0.56 508	2.11 548	0.96 443

FADNet_RVC	0.87 428	1.51 478	2.90 428	0.31 143	0.24 190	0.71 381	0.25 200	1.00 413	0.65 218	0.45 146	0.57 293	0.61 307	0.44 316	1.53 374	0.75 353	0.94 524	0.97 423	0.28 472	1.00 542	0.89 519	1.36 490

WAO-6	1.69 524	1.87 513	3.21 459	1.15 500	1.01 484	2.29 537	1.06 513	1.85 530	2.84 545	1.30 508	2.59 532	2.19 526	1.67 517	2.62 509	2.52 505	0.96 526	0.68 391	1.19 535	0.84 533	1.13 524	0.95 441

CC-Net-ROB	0.95 453	1.57 484	2.93 431	0.90 471	0.39 334	0.87 452	0.44 400	1.12 482	0.83 412	0.59 302	0.69 377	0.64 324	0.50 362	2.73 519	0.93 388	0.97 527	0.40 341	0.87 525	0.29 408	0.61 501	0.66 355

testlalala_base	0.61 247	0.35 68	2.44 245	0.35 233	0.33 288	0.55 186	0.21 95	0.88 321	0.41 40	0.41 121	0.39 143	0.31 128	0.24 111	0.33 27	0.36 177	0.98 528	1.61 505	0.09 70	0.22 368	1.11 523	0.68 364

otaku	1.15 485	2.10 528	3.51 492	0.98 483	0.74 444	1.02 476	0.59 450	1.03 437	0.89 448	0.70 396	1.60 507	0.98 463	0.65 419	1.63 395	1.80 474	0.99 529	0.46 349	0.73 519	0.40 472	1.30 533	0.88 425

Ntro	1.11 481	2.10 528	3.52 494	0.97 482	0.87 465	1.06 482	0.54 434	1.02 430	0.93 461	0.63 347	0.76 423	0.93 451	0.67 427	1.76 415	1.71 465	1.03 530	0.46 349	0.76 520	0.41 477	1.29 531	0.86 421

MANE	3.51 549	2.03 524	3.88 514	1.89 538	2.01 539	5.98 554	4.72 554	5.87 558	7.13 556	3.80 554	5.10 554	6.11 554	5.34 552	4.39 549	5.05 548	1.07 531	1.28 465	0.50 507	0.85 534	0.76 513	2.36 537

ACVNet_1	1.47 511	2.27 540	4.92 539	1.11 495	0.89 466	1.19 494	0.66 468	1.28 503	1.19 504	0.98 463	0.97 466	3.06 535	1.48 511	2.37 489	1.82 475	1.08 532	0.49 356	1.03 532	0.48 492	1.20 527	0.95 441

PWCK	1.62 522	2.32 544	4.27 527	1.11 495	0.56 397	1.81 522	1.84 541	1.55 521	1.54 522	1.45 516	1.81 511	1.82 520	1.38 503	3.34 537	2.14 490	1.09 533	0.57 375	0.98 529	0.59 514	1.50 539	0.79 399

SGM+DAISY	2.67 537	2.14 530	4.28 529	1.92 539	2.11 542	4.36 552	5.22 556	3.17 547	3.00 546	3.24 552	3.81 548	3.03 534	3.61 546	2.53 501	3.79 534	1.15 534	1.29 467	0.66 515	0.71 525	0.95 521	2.44 539

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 410	1.41 461	2.80 409	0.94 477	0.35 306	0.89 456	0.41 379	0.89 330	0.66 226	0.57 277	0.63 337	0.75 388	0.38 248	2.37 489	0.55 276	1.16 535	0.31 321	0.36 492	0.21 357	0.59 497	0.63 346

Dean	1.92 528	2.31 543	5.03 540	1.31 502	1.08 494	1.55 508	0.99 505	1.98 538	2.33 538	1.51 520	4.15 550	4.23 545	1.39 504	2.31 485	2.10 486	1.18 536	0.69 394	1.18 534	0.75 529	1.30 533	1.07 458

RainbowNet	1.27 493	2.22 535	3.58 498	1.14 499	0.92 470	1.08 484	0.76 485	1.19 497	1.15 501	0.77 423	0.97 466	1.08 485	0.83 460	1.64 398	1.72 467	1.20 537	1.30 470	1.01 531	0.58 513	1.23 528	0.97 446

TorneroNet-64	2.74 538	2.23 536	4.18 523	1.48 516	1.20 506	3.88 548	1.01 511	3.48 554	6.61 555	2.62 544	4.55 552	4.20 542	3.84 548	3.39 540	3.40 528	1.23 538	0.66 389	1.39 543	0.80 530	3.42 555	1.27 479

JetRed	3.37 546	4.96 557	10.08 556	1.48 516	1.73 533	7.63 557	5.47 557	3.47 552	2.20 536	2.42 540	2.40 527	2.98 533	2.35 535	3.52 542	6.60 553	1.33 539	1.90 518	1.38 542	1.23 547	2.30 549	2.02 517

IMH-64-1	1.50 512	1.98 518	2.69 379	1.39 510	1.12 501	1.39 502	1.19 524	1.80 528	1.47 518	1.19 489	2.20 523	1.53 514	1.51 513	2.12 474	1.98 478	1.34 540	0.68 391	1.28 538	0.70 521	1.37 535	1.12 460

IMH-64	1.50 512	1.98 518	2.69 379	1.39 510	1.12 501	1.39 502	1.19 524	1.80 528	1.47 518	1.19 489	2.20 523	1.53 514	1.51 513	2.12 474	1.98 478	1.34 540	0.68 391	1.28 538	0.70 521	1.37 535	1.12 460

TorneroNet	5.60 556	2.30 542	3.98 515	1.49 518	1.26 511	14.47 562	1.11 514	4.85 556	20.66 574	10.12 559	16.30 566	11.78 564	7.35 556	3.41 541	4.38 543	1.36 542	0.70 397	1.46 545	0.87 535	2.73 552	1.33 484

UNDER WATER	2.84 540	2.25 537	5.25 542	1.84 535	1.45 519	2.36 539	1.44 538	3.23 549	6.51 554	2.61 543	2.73 537	5.69 551	5.64 553	3.14 534	4.18 542	1.48 543	0.81 411	1.60 549	1.07 543	1.91 545	1.67 508

UNDER WATER-64	2.59 536	2.28 541	5.63 545	1.85 536	1.45 519	3.28 545	1.60 539	2.62 542	5.57 551	2.09 529	2.12 519	4.10 541	4.21 549	2.74 520	3.64 533	1.49 544	0.86 416	1.58 548	1.09 545	1.91 545	1.62 505

KSHMR	4.19 551	2.37 546	6.24 549	1.73 531	1.48 523	1.97 529	1.29 529	3.18 548	17.06 569	2.15 532	15.74 564	9.09 559	1.75 520	8.33 559	2.37 502	1.55 545	1.29 467	1.70 550	1.23 547	1.75 542	1.60 503

notaker	2.77 539	2.35 545	4.02 517	2.61 550	1.44 518	1.77 520	1.14 517	2.77 545	1.81 532	2.30 538	11.41 561	3.95 540	4.70 550	3.24 535	3.01 521	1.58 546	0.88 417	1.71 551	1.08 544	2.10 547	1.44 495

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 504	2.04 525	3.02 445	0.58 414	0.41 346	2.15 536	1.00 509	1.31 507	1.29 509	1.05 473	1.10 485	1.29 503	0.91 473	3.07 532	1.34 444	1.65 547	0.84 415	0.68 517	0.88 536	1.55 540	1.91 512

BEATNet-Init1	12.32 563	12.82 566	28.66 574	3.22 554	3.71 550	21.59 574	11.42 561	14.54 569	13.73 565	20.24 571	20.16 571	26.14 576	19.85 569	19.08 573	15.33 569	1.81 548	1.93 521	2.05 554	2.48 557	4.25 557	3.41 552

ktn	4.44 552	2.47 549	3.70 505	1.82 534	1.49 524	2.11 535	1.40 535	2.30 540	12.56 560	11.36 562	16.25 565	11.30 563	3.77 547	4.41 550	3.47 529	1.86 549	0.99 427	1.74 552	1.21 546	3.28 554	1.39 491

MFN_U_SF_RVC	1.57 519	2.56 552	3.30 469	0.66 439	0.41 346	1.15 490	0.51 424	1.27 502	1.35 513	1.61 523	1.20 489	1.43 511	0.97 481	1.80 426	2.10 486	1.88 550	1.79 514	1.97 553	2.14 554	1.61 541	1.76 511

WAO-8	2.91 541	2.55 550	3.77 506	1.93 540	1.04 488	4.08 550	0.99 505	3.25 550	6.09 552	2.20 534	3.34 545	3.33 537	2.64 537	11.73 562	2.52 505	2.12 551	1.92 519	1.55 546	0.93 537	1.27 529	0.96 443

Venus	2.91 541	2.55 550	3.77 506	1.93 540	1.04 488	4.08 550	0.99 505	3.25 550	6.09 552	2.20 534	3.34 545	3.33 537	2.64 537	11.73 562	2.52 505	2.12 551	1.92 519	1.55 546	0.93 537	1.27 529	0.96 443

USTest	8.06 559	7.11 561	8.76 554	9.20 562	9.03 557	15.20 563	23.57 566	10.01 564	9.45 557	5.97 558	6.79 555	7.77 557	7.51 557	8.75 561	11.06 563	2.24 553	3.58 553	2.87 558	3.21 559	4.93 560	4.21 555

MADNet++	2.94 544	2.17 531	3.27 465	2.55 549	2.28 544	3.29 546	3.37 548	2.76 544	2.67 543	3.10 550	3.20 544	2.78 531	3.25 543	4.11 547	4.68 546	2.72 554	2.27 541	3.03 559	2.43 556	2.34 550	2.59 540

LVE	2.10 532	2.61 553	4.30 531	1.79 533	1.81 535	1.68 517	1.04 512	2.35 541	2.78 544	1.27 504	2.87 539	4.21 544	1.46 508	2.83 526	2.02 480	2.87 555	0.92 420	1.19 535	1.47 551	1.29 531	1.18 464

TCMNet-wrong-test	5.56 555	6.73 560	6.40 550	13.05 567	11.91 561	7.29 556	5.47 557	7.17 561	1.58 524	2.68 545	3.15 543	8.30 558	5.87 555	4.80 552	6.10 552	3.08 556	0.98 425	2.37 555	1.99 553	6.69 562	5.63 561

DGTPSM_ROB	8.97 561	5.94 558	13.01 561	5.95 559	11.34 559	8.54 558	24.06 567	6.47 559	13.52 561	5.19 556	11.52 562	6.18 555	11.04 562	7.02 557	13.92 564	4.47 557	7.66 562	3.90 560	7.43 564	4.34 558	7.98 564

DGSMNet	2.93 543	0.77 283	3.44 488	3.58 556	4.25 553	2.53 542	6.86 559	1.03 437	0.88 443	0.58 283	1.85 513	0.79 400	0.62 412	1.63 395	1.46 455	4.62 558	4.98 561	5.15 562	4.71 561	4.52 559	4.37 556

IMH	2.14 534	2.46 548	3.60 501	1.70 528	1.13 503	1.65 515	0.93 501	2.13 539	1.93 534	1.37 509	2.64 535	2.19 526	1.82 524	5.77 553	2.18 493	5.70 559	1.05 436	1.31 540	0.72 526	1.39 537	1.13 462

ACVNet-4b	2.00 530	2.19 532	4.85 538	1.09 492	0.86 462	1.15 490	0.53 431	1.11 479	1.15 501	0.65 373	1.09 484	1.97 522	0.69 434	2.31 485	9.78 560	5.73 560	0.42 343	1.03 532	0.55 506	1.89 544	0.92 433

tt	4.94 554	0.32 39	4.22 525	2.29 544	1.58 527	10.19 560	16.94 565	9.44 563	5.03 550	1.69 524	1.33 499	4.68 547	5.02 551	3.38 539	5.91 551	6.15 561	9.47 568	2.80 557	3.16 558	3.54 556	1.58 501

PML	22.99 570	17.34 567	8.24 553	5.48 558	9.84 558	50.35 579	102.65 579	5.84 557	13.52 561	37.08 579	104.84 579	30.61 579	23.20 574	12.09 564	7.96 557	6.27 562	2.12 532	6.31 564	2.42 555	10.67 566	2.95 545

DPSM_ROB	12.32 563	11.13 564	12.31 559	12.90 565	12.80 563	19.81 572	28.13 573	14.50 567	14.31 566	10.62 560	11.34 559	12.03 565	11.89 565	13.08 567	15.22 567	7.09 563	8.31 565	6.47 565	7.32 562	8.69 564	8.43 566

DPSM	12.32 563	11.13 564	12.31 559	12.90 565	12.80 563	19.81 572	28.13 573	14.50 567	14.31 566	10.62 560	11.34 559	12.03 565	11.89 565	13.08 567	15.22 567	7.09 563	8.31 565	6.47 565	7.32 562	8.69 564	8.43 566

DLNR_Zeroshot_test	13.74 566	20.06 569	23.92 569	121.50 580	35.20 575	0.46 97	0.15 22	7.96 562	0.47 76	0.29 81	0.37 131	0.26 90	0.17 26	0.79 244	0.36 177	7.16 565	2.95 551	0.09 70	0.38 468	50.40 578	1.95 515

DPSMNet_ROB	9.58 562	5.96 559	13.98 564	8.88 561	11.87 560	8.54 558	24.08 568	6.48 560	13.67 564	5.35 557	11.53 563	6.31 556	11.04 562	7.69 558	14.09 565	7.61 566	8.23 564	5.03 561	7.75 565	5.24 561	8.36 565

HanzoNet	7.85 558	3.30 556	5.75 546	7.47 560	3.97 551	2.34 538	1.37 531	3.47 552	4.02 548	13.30 564	10.49 557	10.86 561	16.67 567	8.50 560	10.51 562	10.80 567	9.84 569	5.83 563	13.69 567	7.24 563	7.51 563

CasAABBNet	24.76 573	22.38 573	24.44 570	26.05 573	25.75 571	39.79 576	56.76 578	29.10 577	28.88 577	21.22 573	22.69 574	24.21 573	23.99 576	26.23 576	30.62 578	14.22 568	16.71 571	13.03 567	14.75 570	17.49 567	16.97 569

Selective-RAFT-Error	24.83 574	22.44 575	24.80 571	26.10 574	25.82 572	39.85 577	56.72 577	29.21 579	29.03 579	21.29 575	22.80 575	24.25 574	24.07 577	26.28 577	30.60 577	14.24 569	16.85 572	13.04 568	14.75 570	17.53 568	17.02 570

LSM0	26.57 575	22.53 576	25.76 572	30.62 575	52.30 579	39.86 578	56.49 576	29.18 578	28.76 576	21.26 574	22.46 573	24.42 575	23.97 575	26.42 578	30.66 579	14.29 570	16.56 570	13.06 569	14.65 569	17.62 569	20.52 572

LRCNet_RVC	13.78 567	19.34 568	13.01 561	19.47 569	12.67 562	1.85 524	0.42 385	12.28 565	1.10 494	15.76 566	18.69 570	12.52 567	8.65 559	12.22 565	9.64 558	22.29 571	8.38 567	25.92 573	24.06 573	19.72 571	17.59 571

xxxxx1	29.05 577	20.74 570	14.05 565	50.10 576	40.25 576	19.01 566	26.60 569	21.83 573	20.22 571	16.52 567	17.56 567	18.33 568	21.41 570	16.11 570	20.77 572	23.48 572	26.77 575	66.36 577	78.56 577	30.19 574	32.23 577

tt_ll	29.05 577	20.74 570	14.05 565	50.10 576	40.25 576	19.01 566	26.60 569	21.83 573	20.22 571	16.52 567	17.56 567	18.33 568	21.41 570	16.11 570	20.77 572	23.48 572	26.77 575	66.36 577	78.56 577	30.19 574	32.23 577

ff	29.05 577	20.74 570	14.05 565	50.10 576	40.25 576	19.01 566	26.60 569	21.83 573	20.22 571	16.52 567	17.56 567	18.33 568	21.41 570	16.11 570	20.77 572	23.48 572	26.77 575	66.36 577	78.56 577	30.19 574	32.23 577

HaxPig	19.88 568	22.39 574	22.30 568	17.98 568	17.98 566	12.06 561	12.06 562	16.25 570	15.97 568	21.05 572	21.41 572	18.85 571	18.35 568	20.07 574	19.64 571	23.57 575	23.19 574	24.07 572	23.71 572	22.95 572	23.72 574

DPSimNet_ROB	24.35 572	23.81 577	31.38 577	25.93 572	22.83 569	31.30 575	34.38 575	20.78 572	28.92 578	27.39 577	22.99 576	28.29 578	35.76 579	15.47 569	17.82 570	24.28 576	17.90 573	22.23 571	14.12 568	19.38 570	22.12 573

MEDIAN_ROB	23.95 571	26.96 578	26.29 573	22.14 570	22.09 568	16.18 565	14.23 563	20.47 571	20.09 570	25.43 576	25.22 577	22.96 572	22.54 573	24.33 575	23.18 575	28.15 577	27.16 578	28.60 574	27.73 574	27.59 573	27.58 575

AVERAGE_ROB	26.91 576	30.28 579	29.18 575	25.78 571	25.30 570	19.49 570	15.38 564	23.70 576	23.02 575	28.38 578	27.78 578	26.23 577	25.76 578	26.95 579	25.55 576	31.27 578	30.02 579	31.76 575	30.80 575	30.88 577	30.77 576

Anonymous_1	22.76 569	11.11 563	11.93 558	12.73 564	26.05 573	19.39 569	27.77 572	14.18 566	13.64 563	14.92 565	10.66 558	11.26 562	11.24 564	12.48 566	14.45 566	37.82 579	7.87 563	34.92 576	63.61 576	87.51 579	11.75 568

test_example2	115.17 580	122.38 580	93.45 579	115.38 579	123.53 580	101.24 580	113.11 580	54.67 580	99.94 580	135.50 580	136.43 580	85.67 580	85.40 580	110.44 580	104.91 580	152.17 580	205.21 580	99.17 580	114.27 580	138.55 580	112.04 580

ccccc		297.53 581		372.50 581	377.87 581	200.30 581		217.33 581		202.36 581		213.34 581		312.79 581		409.97 581	354.33 581	255.69 581	227.31 581	431.13 581

Low-res two-view benchmark