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

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

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

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

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

4.5_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

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

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

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

3.75w	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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_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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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
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
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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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