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

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

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

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

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

LoS	0.29 26	0.15 7	0.30 17	0.29 3	0.18 8	0.33 86	0.29 80	0.51 37	0.72 168	0.34 25	0.52 73	0.41 63	0.28 54	0.47 65	0.28 68	0.15 93	0.11 69	0.13 15	0.09 8	0.11 1	0.11 15
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	0.35 75	0.17 28	0.34 38	0.38 89	0.22 55	0.31 72	0.34 148	0.68 136	1.24 384	0.45 67	0.65 107	0.47 95	0.43 157	0.38 22	0.27 56	0.13 17	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.11 1	0.11 15

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS	0.34 61	0.13 1	0.25 7	1.28 438	0.30 264	0.46 171	0.38 221	0.48 25	0.47 85	0.34 25	0.52 73	0.24 3	0.19 5	0.29 3	0.27 56	0.69 429	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 11	0.15 135

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

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

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

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

RAFT-RH_RVC	0.56 300	0.17 28	0.41 103	0.37 64	0.23 89	0.57 221	0.24 37	0.60 77	0.70 157	1.19 385	3.94 452	0.56 127	0.38 127	0.65 203	0.36 163	0.13 17	0.11 69	0.20 214	0.14 96	0.12 11	0.13 75

AnonymousM	0.41 161	0.81 417	0.29 14	0.34 17	0.22 55	0.28 44	0.38 221	0.53 53	0.41 59	0.70 177	0.49 55	0.47 95	0.27 42	0.41 32	0.31 94	0.15 93	0.12 119	1.51 440	0.26 353	0.12 11	0.10 3

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

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

CREStereo	0.28 19	0.15 7	0.24 4	0.27 1	0.17 4	0.37 111	0.25 44	0.51 37	0.72 168	0.42 59	0.51 65	0.32 18	0.26 35	0.38 22	0.25 21	0.16 134	0.11 69	0.12 2	0.08 1	0.12 11	0.11 15
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.32 48	0.16 16	0.24 4	0.29 3	0.18 8	0.45 167	0.22 14	0.56 56	0.63 131	0.46 72	0.54 77	0.39 50	0.34 104	0.48 72	0.24 14	0.75 431	0.10 12	0.12 2	0.08 1	0.12 11	0.11 15

UGAM-zero	0.46 201	0.19 67	0.62 285	0.37 64	0.23 89	0.34 93	0.21 8	1.15 331	0.39 54	0.66 155	0.61 98	1.70 414	0.91 366	0.75 265	0.25 21	0.14 41	0.11 69	0.15 60	0.12 46	0.13 28	0.13 75

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

model_zeroshot	0.33 58	0.18 45	0.48 205	0.39 116	0.28 225	0.45 167	0.25 44	0.63 95	0.45 77	0.61 115	0.50 58	0.51 110	0.25 25	0.45 50	0.26 44	0.16 134	0.13 178	0.15 60	0.14 96	0.13 28	0.13 75

U	0.45 194	0.16 16	0.32 24	0.40 145	0.71 422	3.55 454	0.20 3	0.41 7	0.38 48	0.26 6	0.23 3	0.24 3	0.22 14	0.26 1	0.22 1	0.15 93	0.09 3	0.88 431	0.13 71	0.13 28	0.11 15

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

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

gcap-zeroshot	0.34 61	0.18 45	0.52 246	0.38 89	0.22 55	0.49 179	0.27 62	0.52 44	0.34 19	0.64 135	0.50 58	0.83 273	0.34 104	0.48 72	0.24 14	0.13 17	0.11 69	0.15 60	0.12 46	0.13 28	0.12 47

testlalala2	0.36 93	0.18 45	0.45 157	0.89 425	0.53 398	0.44 160	0.26 52	0.61 83	0.49 87	0.68 163	0.56 85	0.44 82	0.24 22	0.34 10	0.31 94	0.15 93	0.12 119	0.14 25	0.10 16	0.13 28	0.13 75

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

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

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

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

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

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

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

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

EGLCR-Stereo	0.25 6	0.16 16	0.33 28	0.34 17	0.20 28	0.35 101	0.20 3	0.52 44	0.36 34	0.28 10	0.27 9	0.41 63	0.18 2	0.45 50	0.26 44	0.14 41	0.10 12	0.16 83	0.14 96	0.13 28	0.11 15

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-345	0.40 150	0.18 45	0.40 95	0.38 89	0.22 55	0.33 86	0.26 52	0.61 83	0.51 93	0.74 207	1.79 406	0.45 84	0.33 97	0.66 211	0.36 163	0.14 41	0.11 69	0.18 148	0.14 96	0.13 28	0.13 75

CREStereo++_RVC	0.32 48	0.15 7	0.23 1	0.31 7	0.24 113	0.27 31	0.22 14	0.46 22	0.88 261	0.46 72	0.80 168	0.30 10	0.26 35	0.36 14	0.33 116	0.13 17	0.09 3	0.13 15	0.51 426	0.13 28	0.09 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.30 39	0.15 7	0.31 19	0.30 5	0.17 4	0.55 204	0.23 25	0.44 17	0.55 107	0.59 105	0.68 118	0.37 45	0.26 35	0.35 13	0.27 56	0.15 93	0.16 264	0.12 2	0.10 16	0.13 28	0.14 114

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

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

111	0.40 150	0.17 28	0.41 103	0.34 17	0.19 13	0.52 189	0.28 72	0.74 178	1.16 370	0.50 81	0.91 225	0.63 174	0.48 183	0.61 168	0.35 147	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.12 46	0.13 28	0.13 75

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

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

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

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

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

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 300	3.08 466	2.43 442	0.31 7	0.18 8	0.29 52	0.20 3	0.37 2	0.32 15	0.28 10	0.24 6	0.18 1	0.18 2	0.31 5	0.22 1	1.09 443	0.08 1	0.17 109	0.16 149	0.14 63	0.97 444

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.37 64	0.25 139	0.30 60	0.35 167	0.63 95	0.35 28	0.39 46	0.33 19	0.33 27	0.28 54	0.59 156	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.12 46	0.14 63	0.15 135
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 194	0.21 125	0.48 205	0.42 209	0.28 225	0.31 72	0.54 339	0.63 95	0.62 120	0.62 117	0.89 219	1.01 327	0.69 300	0.75 265	0.66 307	0.13 17	0.12 119	0.17 109	0.15 119	0.14 63	0.15 135

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

CrosDoStereo	0.50 256	0.18 45	0.45 157	0.38 89	0.24 113	0.40 132	1.18 428	0.67 126	0.86 248	0.94 321	1.37 366	0.63 174	0.77 333	0.65 203	0.45 234	0.15 93	0.12 119	0.17 109	0.18 220	0.14 63	0.14 114

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

ASMatch	0.48 225	0.19 67	0.45 157	0.39 116	0.28 225	0.37 111	0.26 52	0.74 178	0.68 152	0.76 216	2.34 421	0.61 166	0.52 203	0.62 175	0.37 178	0.14 41	0.12 119	0.17 109	0.15 119	0.14 63	0.21 283

DeepStereo_LL	0.50 256	0.18 45	0.45 157	0.38 89	0.24 113	0.40 132	1.18 428	0.67 126	0.86 248	0.94 321	1.37 366	0.63 174	0.77 333	0.65 203	0.45 234	0.15 93	0.12 119	0.17 109	0.18 220	0.14 63	0.14 114

DEmStereo	0.48 225	0.17 28	0.50 229	0.38 89	0.25 139	0.59 235	0.34 148	0.63 95	0.74 181	0.89 294	1.66 398	0.58 140	1.06 389	0.60 162	0.42 205	0.14 41	0.11 69	0.16 83	0.16 149	0.14 63	0.15 135

THIR-Stereo	0.50 256	0.18 45	0.45 157	0.38 89	0.23 89	0.75 304	0.67 369	0.66 116	0.87 257	1.02 352	1.40 372	0.72 228	0.76 329	0.62 175	0.42 205	0.15 93	0.11 69	0.17 109	0.18 220	0.14 63	0.15 135

DRaft	0.49 242	0.17 28	0.47 186	0.37 64	0.25 139	0.58 223	0.40 252	0.65 107	0.85 243	1.02 352	1.75 405	0.50 106	0.82 348	0.63 185	0.40 198	0.13 17	0.11 69	0.16 83	0.16 149	0.14 63	0.15 135

s12784h	0.36 93	0.15 7	0.24 4	0.34 17	0.15 1	0.77 307	0.29 80	0.80 203	0.83 232	0.56 100	0.57 88	0.43 77	0.40 143	0.57 123	0.33 116	0.12 4	0.10 12	0.14 25	0.09 8	0.14 63	0.09 1

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

XX-Stereo	0.37 109	0.17 28	0.45 157	0.55 372	0.36 325	0.38 124	0.20 3	0.60 77	0.30 9	0.46 72	1.30 357	0.73 238	0.26 35	0.56 112	0.26 44	0.16 134	0.11 69	0.17 109	0.16 149	0.14 63	0.10 3

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

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

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

RAFT-Stereo	0.39 139	0.18 45	0.42 123	0.42 209	0.26 176	0.40 132	0.32 132	0.72 168	0.34 19	0.89 294	1.28 353	0.57 132	0.35 107	0.42 36	0.32 104	0.15 93	0.12 119	0.14 25	0.12 46	0.14 63	0.13 75
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.47 214	0.24 210	0.61 282	0.37 64	0.17 4	0.61 243	0.33 141	0.80 203	0.87 257	0.94 321	1.13 319	0.72 228	0.43 157	0.89 320	0.51 267	0.13 17	0.10 12	0.13 15	0.11 26	0.14 63	0.12 47

UGAM	0.52 272	0.22 154	0.46 174	0.45 267	0.25 139	0.41 145	0.52 331	0.62 89	1.16 370	0.76 216	1.13 319	1.32 379	0.57 230	1.00 351	0.53 277	0.17 168	0.14 206	0.25 312	0.21 290	0.15 100	0.13 75

IGEV-Stereo+	0.23 2	0.14 2	0.26 8	0.32 10	0.19 13	0.12 1	0.17 1	0.29 1	0.29 6	0.21 1	0.15 1	0.22 2	0.22 14	0.40 27	0.22 1	0.14 41	0.10 12	0.12 2	0.09 8	0.15 100	0.86 435

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

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

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

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

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

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

RAFT_CTSACE	0.45 194	0.20 92	0.44 145	0.45 267	0.27 203	0.34 93	0.39 243	0.60 77	0.73 175	0.76 216	1.44 380	0.83 273	0.38 127	1.08 367	0.26 44	0.12 4	0.13 178	0.18 148	0.16 149	0.15 100	0.11 15

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

Sa-1000	0.48 225	0.24 210	0.41 103	0.45 267	0.25 139	0.59 235	0.34 148	0.81 206	0.93 291	0.82 250	1.50 387	0.53 117	0.45 171	0.92 332	0.30 87	0.15 93	0.12 119	0.21 255	0.19 246	0.15 100	0.13 75

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

test_4	0.36 93	0.18 45	0.31 19	0.44 245	0.25 139	0.20 2	0.34 148	0.56 56	0.41 59	0.59 105	1.45 383	0.43 77	0.25 25	0.63 185	0.28 68	0.12 4	0.10 12	0.17 109	0.19 246	0.15 100	0.11 15

iRaft-Stereo_20w	0.39 139	0.19 67	0.57 270	0.37 64	0.27 203	0.31 72	0.24 37	1.44 409	0.29 6	0.69 171	0.53 75	0.60 161	0.42 151	0.83 297	0.27 56	0.14 41	0.11 69	0.14 25	0.13 71	0.15 100	0.13 75

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

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

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

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

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

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

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

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

FTStereo	0.56 300	0.20 92	0.37 61	0.41 172	0.25 139	0.40 132	0.79 398	0.66 116	0.43 66	1.09 374	3.27 441	0.70 215	0.73 322	0.55 103	0.33 116	0.14 41	0.13 178	0.19 186	0.17 196	0.15 100	0.30 348

GrayStereo	0.49 242	0.19 67	0.42 123	0.46 287	0.28 225	0.53 195	0.67 369	0.69 144	0.63 131	1.02 352	1.47 386	0.78 259	0.76 329	0.56 112	0.33 116	0.14 41	0.12 119	0.17 109	0.17 196	0.15 100	0.29 341

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

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

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

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

cf-r	0.47 214	0.23 174	0.41 103	0.39 116	0.23 89	0.59 235	0.37 200	0.88 230	0.85 243	0.72 195	1.05 291	0.94 311	0.62 260	0.56 112	0.54 281	0.21 262	0.14 206	0.17 109	0.19 246	0.15 100	0.15 135

DIP-Stereo	0.39 139	0.21 125	0.50 229	0.41 172	0.28 225	0.62 250	0.27 62	0.77 192	0.40 55	0.64 135	0.86 201	0.52 113	0.33 97	0.66 211	0.42 205	0.15 93	0.13 178	0.17 109	0.14 96	0.15 100	0.15 135
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.53 277	0.22 154	0.52 246	0.38 89	0.22 55	0.68 282	0.38 221	0.97 261	0.88 261	0.73 202	1.04 287	1.03 334	0.92 370	0.90 322	0.86 348	0.16 134	0.14 206	0.14 25	0.17 196	0.15 100	0.13 75

iResNet_ROB	0.52 272	0.21 125	0.53 253	0.37 64	0.21 40	0.61 243	0.29 80	1.51 418	1.32 396	0.90 301	1.02 277	0.80 269	0.62 260	0.76 269	0.43 210	0.16 134	0.12 119	0.13 15	0.09 8	0.15 100	0.18 211

pmcnn	1.23 414	0.29 291	0.96 378	0.40 145	0.23 89	0.95 350	0.69 379	1.16 337	1.28 392	1.67 418	2.33 420	11.15 468	0.86 357	0.93 338	0.88 354	0.15 93	0.12 119	0.12 2	0.10 16	0.15 100	0.15 135

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

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

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

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

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

ff1	0.49 242	0.26 251	0.49 216	0.37 64	0.25 139	0.55 204	0.37 200	0.68 136	1.04 339	0.73 202	0.96 245	0.71 219	0.53 206	1.01 352	0.88 354	0.16 134	0.10 12	0.25 312	0.21 290	0.16 133	0.16 177

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

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

LL-Strereo	0.57 306	0.27 268	0.68 317	0.48 301	0.34 317	0.39 128	0.48 305	0.94 248	0.97 308	0.83 262	0.78 156	1.10 351	1.18 401	1.33 397	0.49 256	0.17 168	0.14 206	0.22 268	0.19 246	0.16 133	0.17 195

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

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

anonymousa	0.49 242	0.20 92	0.42 123	0.38 89	0.23 89	0.91 342	0.35 167	0.75 184	0.62 120	0.85 270	1.54 391	1.06 341	0.66 287	0.51 84	0.43 210	0.16 134	0.13 178	0.19 186	0.21 290	0.16 133	0.14 114

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

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

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

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

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

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

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

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

KYRaft	0.48 225	0.20 92	0.38 70	0.44 245	0.23 89	0.44 160	0.37 200	0.66 116	0.41 59	0.94 321	1.73 402	0.79 261	0.41 149	0.63 185	0.31 94	0.16 134	0.11 69	0.18 148	0.22 306	0.16 133	0.78 430

PFNet	0.42 168	0.18 45	0.58 274	0.43 228	0.24 113	0.43 154	0.32 132	0.74 178	0.78 205	1.00 345	0.74 137	0.68 207	0.39 138	0.72 249	0.37 178	0.16 134	0.10 12	0.20 214	0.15 119	0.16 133	0.13 75

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

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

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

CroCo-Stereo	0.26 11	0.22 154	0.36 48	0.48 301	0.22 55	0.20 2	0.29 80	0.51 37	0.44 70	0.28 10	0.23 3	0.42 70	0.26 35	0.29 3	0.26 44	0.15 93	0.13 178	0.13 15	0.11 26	0.16 133	0.12 47
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.45 194	0.22 154	0.45 157	0.47 296	0.26 176	0.54 199	0.47 297	0.66 116	0.58 115	0.80 231	0.82 178	0.94 311	0.57 230	0.75 265	0.34 130	0.17 168	0.15 235	0.22 268	0.20 270	0.16 133	0.12 47

GMM-Stereo	0.44 184	0.19 67	0.36 48	0.42 209	0.25 139	0.51 186	0.47 297	0.71 164	0.53 99	0.76 216	1.37 366	0.76 252	0.38 127	0.60 162	0.33 116	0.15 93	0.10 12	0.20 214	0.19 246	0.16 133	0.27 328

Prome-Stereo	0.46 201	0.19 67	0.35 43	0.44 245	0.26 176	0.40 132	0.45 287	0.68 136	0.44 70	0.96 329	1.84 408	0.59 155	0.67 290	0.61 168	0.32 104	0.14 41	0.11 69	0.16 83	0.14 96	0.16 133	0.29 341

SFCPSM	0.47 214	0.21 125	0.55 261	0.40 145	0.27 203	0.87 340	0.37 200	1.33 389	0.77 198	0.80 231	0.84 189	0.54 121	0.49 186	0.57 123	0.37 178	0.18 197	0.13 178	0.18 148	0.20 270	0.16 133	0.15 135

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

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

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

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

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

MyStereo05	0.44 184	0.21 125	0.45 157	0.41 172	0.28 225	0.41 145	0.50 314	0.93 244	1.09 361	0.76 216	0.61 98	0.51 110	0.57 230	0.73 254	0.42 205	0.14 41	0.13 178	0.18 148	0.17 196	0.17 165	0.15 135

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

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

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

CBFPSM	0.59 320	0.22 154	1.31 412	0.38 89	0.27 203	1.12 381	0.65 366	0.79 200	0.82 227	0.80 231	0.81 175	1.35 388	0.87 360	0.67 221	0.76 329	0.16 134	0.15 235	0.15 60	0.16 149	0.17 165	0.22 297

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.53 277	0.22 154	0.35 43	0.37 64	0.21 40	0.85 336	0.37 200	1.23 365	0.93 291	0.90 301	1.15 327	1.26 367	0.63 266	0.72 249	0.48 254	0.17 168	0.13 178	0.16 83	0.15 119	0.17 165	0.15 135
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.51 263	0.24 210	0.41 103	0.39 116	0.24 113	0.75 304	0.40 252	1.22 361	0.75 184	0.81 241	0.91 225	1.21 363	0.69 300	0.87 312	0.46 244	0.17 168	0.13 178	0.17 109	0.14 96	0.17 165	0.17 195

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.30 39	0.20 92	0.33 28	0.41 172	0.16 3	0.26 21	0.24 37	0.52 44	0.53 99	0.52 88	0.54 77	0.39 50	0.24 22	0.40 27	0.26 44	0.14 41	0.10 12	0.22 268	0.18 220	0.18 184	0.11 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.35 75	0.24 210	0.48 205	0.41 172	0.26 176	0.35 101	0.24 37	0.67 126	0.44 70	0.54 95	0.51 65	0.66 199	0.25 25	0.66 211	0.30 87	0.14 41	0.12 119	0.23 286	0.20 270	0.18 184	0.13 75

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

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

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

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

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

CRFU-Net	0.57 306	0.27 268	0.57 270	0.46 287	0.30 264	1.20 392	0.52 331	1.10 308	0.56 113	1.00 345	0.98 259	1.06 341	0.79 340	0.81 288	0.71 321	0.21 262	0.19 310	0.18 148	0.16 149	0.18 184	0.19 243

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

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

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

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

CSP-Net	0.56 300	0.27 268	0.49 216	0.41 172	0.28 225	1.22 393	0.50 314	1.23 365	0.72 168	0.95 328	0.95 241	0.89 299	0.62 260	0.83 297	0.62 299	0.26 327	0.17 282	0.17 109	0.17 196	0.18 184	0.17 195

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

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

PSM-AAD	0.48 225	0.20 92	0.37 61	0.43 228	0.23 89	0.56 217	0.50 314	0.65 107	0.70 157	1.07 369	1.12 313	0.58 140	0.92 370	0.61 168	0.32 104	0.15 93	0.11 69	0.25 312	0.26 353	0.18 184	0.43 401

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

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

222	1.18 411	0.22 154	0.44 145	0.37 64	0.22 55	0.79 314	0.37 200	1.31 386	0.89 274	0.92 314	1.08 303	0.72 228	0.71 317	0.66 211	13.89 467	0.20 249	0.15 235	0.17 109	0.16 149	0.18 184	0.19 243

test_xeample	1.01 391	0.21 125	0.42 123	0.35 38	0.21 40	0.71 293	0.39 243	1.23 365	0.86 248	0.81 241	1.04 287	0.69 211	0.61 254	0.69 236	10.93 464	0.19 226	0.15 235	0.18 148	0.17 196	0.18 184	0.17 195

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

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

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

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

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

AANet_RVC	0.57 306	0.32 306	0.54 256	0.45 267	0.27 203	0.57 221	0.48 305	1.00 270	1.28 392	0.86 275	1.33 361	0.87 290	0.58 239	1.07 365	0.75 328	0.18 197	0.12 119	0.15 60	0.13 71	0.18 184	0.18 211

iResNetv2_ROB	0.52 272	0.27 268	0.69 323	0.38 89	0.25 139	0.62 250	0.35 167	1.17 342	1.01 327	0.99 340	1.06 297	0.88 295	0.67 290	0.66 211	0.39 192	0.19 226	0.13 178	0.15 60	0.11 26	0.18 184	0.16 177

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

rvit_stereo_0081	0.32 48	0.24 210	0.47 186	0.43 228	0.26 176	0.30 60	0.37 200	0.42 10	0.55 107	0.36 31	0.40 31	0.39 50	0.35 107	0.43 40	0.33 116	0.22 284	0.16 264	0.19 186	0.16 149	0.19 218	0.13 75

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

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

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

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

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

AAGNet	1.43 425	0.20 92	0.48 205	0.44 245	0.25 139	0.29 52	0.31 115	0.65 107	0.68 152	0.97 333	0.86 201	0.67 206	0.62 260	0.64 196	20.63 471	0.16 134	0.11 69	0.19 186	0.15 119	0.19 218	0.12 47

SST-Stereo	0.40 150	0.19 67	0.45 157	0.42 209	0.25 139	0.25 19	0.21 8	0.66 116	0.47 85	1.08 372	0.79 165	0.72 228	0.43 157	0.77 276	0.35 147	0.16 134	0.11 69	0.20 214	0.16 149	0.19 218	0.15 135

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

ICVP	0.46 201	0.25 232	0.38 70	0.48 301	0.28 225	0.58 223	0.43 276	1.00 270	0.70 157	0.67 157	0.95 241	0.75 246	0.55 222	0.53 96	0.54 281	0.23 296	0.17 282	0.19 186	0.17 196	0.19 218	0.20 265
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	1.01 391	0.22 154	0.43 133	0.36 49	0.21 40	0.82 330	0.36 187	1.32 387	0.88 261	0.71 183	0.94 233	0.97 317	0.63 266	0.64 196	10.58 463	0.20 249	0.16 264	0.18 148	0.17 196	0.19 218	0.19 243

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

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

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

HITNet	0.41 161	0.26 251	0.45 157	0.33 14	0.17 4	0.63 259	0.30 94	0.93 244	0.64 138	0.71 183	0.82 178	0.64 181	0.52 203	0.59 156	0.43 210	0.14 41	0.10 12	0.15 60	0.13 71	0.19 218	0.12 47
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
LE_ROB	4.42 460	0.24 210	2.75 444	0.42 209	0.23 89	1.57 417	0.90 411	1.71 432	17.88 474	16.56 476	4.88 460	5.17 456	18.85 476	1.63 418	14.62 468	0.17 168	0.14 206	0.16 83	0.16 149	0.19 218	0.17 195

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

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

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

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

1111x	0.55 289	0.22 154	0.46 174	0.38 89	0.20 28	0.66 276	0.43 276	1.23 365	0.99 317	0.71 183	0.99 264	0.95 313	0.69 300	0.90 322	1.08 390	0.18 197	0.17 282	0.18 148	0.19 246	0.20 234	0.18 211

iinet-f	0.67 333	0.26 251	2.15 439	0.39 116	0.31 285	1.19 391	0.56 348	0.84 212	0.84 236	0.80 231	1.17 334	1.05 340	0.84 354	0.71 244	1.21 401	0.20 249	0.18 296	0.17 109	0.15 119	0.20 234	0.20 265

ssnet_v2	0.58 313	0.28 281	0.56 267	0.43 228	0.29 251	0.95 350	0.59 354	1.13 319	0.99 317	0.93 318	0.80 168	0.99 321	0.64 276	0.82 290	0.94 370	0.25 317	0.22 334	0.23 286	0.24 333	0.20 234	0.19 243

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

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

Patchmatch Stereo++	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 172	0.22 55	0.24 10	0.22 14	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.58 140	0.38 127	0.58 141	0.36 163	0.18 197	0.12 119	0.20 214	0.16 149	0.20 234	0.15 135
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 172	0.22 55	0.24 10	0.31 115	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.58 140	0.38 127	0.56 112	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 214	0.16 149	0.20 234	0.15 135

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.58 313	0.32 306	0.54 256	0.46 287	0.30 264	0.96 353	0.40 252	1.00 270	0.94 298	1.12 378	1.08 303	0.96 315	0.67 290	0.90 322	0.89 364	0.17 168	0.13 178	0.22 268	0.21 290	0.20 234	0.19 243
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
rvit_0105_3	0.47 214	0.34 319	0.77 358	0.54 368	0.31 285	0.49 179	0.47 297	0.63 95	0.79 213	0.65 143	0.59 93	0.64 181	0.50 197	0.65 203	0.39 192	0.29 350	0.27 372	0.29 356	0.28 364	0.21 255	0.20 265

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

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

CAS++	0.32 48	0.24 210	0.36 48	0.37 64	0.26 176	0.28 44	0.23 25	0.87 225	0.50 91	0.47 75	0.45 39	0.26 6	0.21 10	0.49 75	0.24 14	0.23 296	0.19 310	0.22 268	0.17 196	0.21 255	0.16 177
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
fast-acv-ft	0.64 328	0.30 299	0.73 339	0.45 267	0.34 317	1.17 388	0.49 311	0.86 218	0.98 312	1.02 352	1.36 363	1.29 371	0.85 355	0.76 269	0.81 339	0.21 262	0.23 344	0.23 286	0.23 319	0.21 255	0.20 265

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

AASNet	0.53 277	0.25 232	0.52 246	0.49 316	0.32 299	0.74 301	0.40 252	1.50 415	0.86 248	0.86 275	0.92 229	0.64 181	0.59 245	0.59 156	0.79 334	0.23 296	0.19 310	0.20 214	0.16 149	0.21 255	0.19 243

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

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

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

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

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

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

ADLNet	0.55 289	0.27 268	0.51 241	0.44 245	0.35 323	0.78 311	0.46 290	1.08 303	0.86 248	0.99 340	0.98 259	0.92 307	0.63 266	0.69 236	0.81 339	0.22 284	0.16 264	0.22 268	0.22 306	0.21 255	0.21 283

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

psm_up	0.55 289	0.26 251	0.47 186	0.49 316	0.32 299	0.65 273	0.56 348	1.04 287	0.82 227	0.82 250	0.88 215	1.01 327	0.94 376	0.74 261	0.61 297	0.21 262	0.25 360	0.26 328	0.23 319	0.21 255	0.20 265

DSFCA	0.55 289	0.25 232	0.62 285	0.40 145	0.36 325	0.74 301	0.52 331	1.04 287	0.82 227	1.06 366	0.84 189	0.89 299	0.63 266	0.99 348	0.58 289	0.25 317	0.21 328	0.21 255	0.21 290	0.21 255	0.19 243

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 277	0.32 306	0.64 299	0.44 245	0.30 264	0.66 276	0.44 285	1.04 287	0.88 261	0.91 306	0.91 225	0.99 321	0.60 249	0.68 231	0.60 296	0.21 262	0.17 282	0.22 268	0.22 306	0.21 255	0.21 283
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.58 313	0.28 281	0.47 186	0.49 316	0.32 299	0.77 307	0.50 314	0.99 266	0.92 286	1.04 361	1.14 322	1.21 363	0.69 300	0.88 315	0.69 314	0.20 249	0.20 318	0.22 268	0.22 306	0.21 255	0.18 211

rvit_0105_6	0.38 124	0.28 281	0.64 299	0.50 330	0.30 264	0.39 128	0.38 221	0.51 37	0.67 148	0.40 51	0.45 39	0.50 106	0.41 149	0.54 99	0.36 163	0.27 335	0.26 366	0.24 300	0.21 290	0.22 275	0.16 177

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

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 225	0.21 125	1.26 408	0.39 116	0.51 393	0.28 44	0.30 94	1.25 375	0.44 70	0.68 163	1.11 310	0.86 284	0.33 97	0.67 221	0.27 56	0.15 93	0.11 69	0.17 109	0.20 270	0.22 275	0.24 309

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

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

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

mmx	0.53 277	0.26 251	0.49 216	0.37 64	0.25 139	0.55 204	0.37 200	1.16 337	1.03 335	0.73 202	0.96 245	0.71 219	0.53 206	1.01 352	0.88 354	0.20 249	0.15 235	0.25 312	0.21 290	0.22 275	0.20 265

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

xxx	0.53 277	0.26 251	0.49 216	0.37 64	0.25 139	0.55 204	0.37 200	1.16 337	1.03 335	0.73 202	0.96 245	0.71 219	0.53 206	1.01 352	0.88 354	0.20 249	0.15 235	0.25 312	0.21 290	0.22 275	0.20 265

CASS	0.45 194	0.27 268	0.42 123	0.48 301	0.22 55	0.61 243	0.34 148	0.97 261	0.62 120	0.71 183	0.85 198	0.61 166	0.55 222	0.57 123	0.41 201	0.29 350	0.16 264	0.22 268	0.18 220	0.22 275	0.28 335
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 327	0.28 281	0.99 381	0.40 145	0.30 264	1.03 366	0.56 348	1.10 308	0.99 317	0.97 333	1.22 342	1.06 341	0.69 300	1.07 365	0.95 373	0.19 226	0.11 69	0.16 83	0.13 71	0.22 275	0.21 283

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

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

PSMNet-ADL	0.48 225	0.27 268	0.40 95	0.48 301	0.30 264	0.68 282	0.37 200	0.90 237	0.80 215	0.61 115	0.80 168	0.92 307	0.62 260	0.72 249	0.63 302	0.23 296	0.18 296	0.18 148	0.20 270	0.22 275	0.20 265

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

ADCRef	0.80 361	0.43 361	1.32 414	0.50 330	0.45 377	1.07 373	0.51 328	1.07 299	0.98 312	1.17 383	1.42 375	0.87 290	0.91 366	0.85 309	3.19 441	0.18 197	0.16 264	0.23 286	0.23 319	0.22 275	0.21 283

rvit_0105_4	0.41 161	0.29 291	0.71 331	0.50 330	0.29 251	0.41 145	0.41 265	0.55 54	0.73 175	0.45 67	0.48 52	0.55 124	0.44 166	0.57 123	0.36 163	0.28 343	0.26 366	0.25 312	0.22 306	0.23 291	0.18 211

rvit_105_1	0.54 287	0.40 353	0.76 353	0.58 381	0.37 330	0.59 235	0.68 374	0.70 158	0.94 298	0.82 250	0.69 119	0.73 238	0.58 239	0.78 280	0.54 281	0.32 371	0.29 380	0.31 365	0.34 388	0.23 291	0.20 265

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

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

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

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

Syn2CoEx	0.71 344	0.51 382	0.95 376	0.64 398	0.45 377	0.91 342	0.53 335	1.48 412	1.13 366	0.93 318	1.35 362	1.02 332	0.99 383	0.92 332	0.80 336	0.30 357	0.27 372	0.28 348	0.24 333	0.23 291	0.24 309

GwcNet	0.69 338	0.36 329	1.10 389	0.51 345	0.42 361	1.08 377	0.50 314	1.21 353	1.16 370	1.00 345	1.37 366	1.06 341	0.79 340	0.92 332	0.94 370	0.25 317	0.24 352	0.24 300	0.22 306	0.23 291	0.26 321

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

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

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

AdaStereo	0.50 256	0.32 306	0.47 186	0.48 301	0.25 139	0.67 280	0.32 132	1.17 342	0.88 261	0.75 209	0.99 264	0.75 246	0.49 186	0.67 221	0.46 244	0.27 335	0.12 119	0.28 348	0.18 220	0.23 291	0.18 211
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NaN_ROB	0.69 338	0.44 365	0.69 323	0.51 345	0.33 309	0.97 354	1.06 422	1.22 361	1.19 376	1.24 393	0.96 245	1.08 348	0.78 338	1.20 381	0.67 310	0.24 307	0.30 384	0.23 286	0.24 333	0.23 291	0.25 316

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

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

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

GMStereo	0.39 139	0.37 335	0.54 256	0.40 145	0.26 176	0.42 152	0.36 187	0.59 67	1.04 339	0.55 97	0.51 65	0.37 45	0.35 107	0.54 99	0.41 201	0.19 226	0.13 178	0.16 83	0.17 196	0.24 304	0.18 211
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
STTStereo	0.55 289	0.37 335	0.76 353	0.44 245	0.31 285	0.60 241	0.44 285	0.96 258	0.86 248	0.99 340	0.90 222	0.96 315	0.58 239	0.71 244	0.61 297	0.25 317	0.23 344	0.26 328	0.32 384	0.24 304	0.23 303

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

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

DISCO	0.70 340	0.26 251	0.68 317	0.44 245	0.31 285	1.14 383	0.51 328	1.23 365	1.23 382	0.81 241	1.05 291	1.50 402	0.85 355	1.82 427	1.03 384	0.19 226	0.15 235	0.18 148	0.16 149	0.24 304	0.23 303

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

DRN-Test	0.66 332	0.32 306	0.66 311	0.50 330	0.39 343	1.15 385	0.61 361	1.49 414	1.01 327	1.12 378	1.08 303	1.06 341	0.69 300	0.77 276	0.94 370	0.23 296	0.17 282	0.26 328	0.25 342	0.25 312	0.21 283

MDST_ROB	0.91 383	0.27 268	0.85 365	0.63 397	0.41 355	2.53 437	0.71 389	1.60 425	1.13 366	2.83 446	1.73 402	0.97 317	0.69 300	1.61 415	0.73 324	0.25 317	0.22 334	0.32 370	0.28 364	0.25 312	0.24 309

SGM_RVC	0.97 388	0.28 281	0.41 103	0.39 116	0.22 55	1.55 415	0.73 391	1.51 418	1.25 388	2.25 436	1.92 411	2.58 433	1.56 422	2.02 435	1.19 400	0.27 335	0.27 372	0.27 340	0.25 342	0.25 312	0.25 316
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
StereoVision	0.42 168	0.28 281	0.45 157	0.49 316	0.28 225	0.38 124	0.38 221	0.72 168	0.62 120	0.44 65	1.14 322	0.54 121	0.39 138	0.56 112	0.34 130	0.21 262	0.24 352	0.25 312	0.24 333	0.26 316	0.16 177

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

Wz-Net-LNSev	0.71 344	0.51 382	1.36 420	0.50 330	0.41 355	1.15 385	0.69 379	1.21 353	1.07 356	1.02 352	1.12 313	1.08 348	0.87 360	0.89 320	0.89 364	0.24 307	0.22 334	0.21 255	0.19 246	0.26 316	0.26 321

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

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

PA-Net	0.67 333	0.43 361	0.83 363	0.50 330	0.53 398	0.94 347	0.68 374	1.10 308	1.14 368	0.80 231	0.88 215	0.87 290	0.77 333	1.02 357	0.88 354	0.24 307	0.41 418	0.29 356	0.44 412	0.26 316	0.34 369
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.57 306	0.33 314	0.49 216	0.51 345	0.30 264	0.66 276	0.73 391	1.03 284	1.01 327	0.82 250	1.10 309	0.84 277	0.70 313	0.86 311	0.58 289	0.28 343	0.17 282	0.25 312	0.22 306	0.26 316	0.19 243

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

PSMNet_ROB	0.64 328	0.37 335	0.65 305	0.56 375	0.42 361	0.97 354	0.83 401	1.21 353	0.92 286	0.79 229	1.02 277	1.08 348	0.63 266	0.82 290	0.91 368	0.29 350	0.20 318	0.31 365	0.31 378	0.26 316	0.23 303

CBMV	0.64 328	0.35 324	0.41 103	0.42 209	0.25 139	1.01 361	0.77 395	1.13 319	1.09 361	1.17 383	1.22 342	1.04 336	0.75 326	0.88 315	0.63 302	0.28 343	0.30 384	0.34 377	0.30 371	0.26 316	0.26 321
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
test_sample7	0.52 272	0.29 291	0.50 229	0.36 49	0.27 203	0.62 250	0.41 265	1.06 295	0.88 261	0.92 314	0.86 201	0.85 279	0.69 300	0.68 231	0.50 257	0.26 327	0.20 318	0.27 340	0.26 353	0.27 326	0.24 309

aanetorigin	0.83 371	0.56 395	1.87 434	0.49 316	0.38 339	0.56 217	0.66 367	0.70 158	1.00 323	2.42 439	2.02 415	1.31 374	1.18 401	0.93 338	1.13 397	0.20 249	0.18 296	0.20 214	0.19 246	0.27 326	0.30 348

StereoDRNet	0.64 328	0.33 314	0.68 317	0.51 345	0.43 366	1.03 366	0.53 335	1.47 411	0.99 317	1.10 376	0.87 208	1.07 346	0.71 317	0.82 290	0.88 354	0.23 296	0.19 310	0.25 312	0.23 319	0.27 326	0.19 243

Wz-Net-MNSev	0.76 353	0.40 353	1.34 415	0.50 330	0.40 348	1.44 409	0.83 401	1.15 331	1.16 370	1.25 394	1.20 341	1.13 358	0.81 344	1.16 376	1.00 383	0.22 284	0.19 310	0.24 300	0.23 319	0.28 329	0.26 321

FAT-Stereo	0.73 350	0.33 314	0.75 348	0.49 316	0.37 330	0.71 293	0.59 354	1.36 397	1.30 394	1.03 360	1.40 372	1.59 411	1.15 397	0.87 312	0.86 348	0.28 343	0.28 375	0.28 348	0.23 319	0.28 329	0.38 387

ADCP+	1.06 400	0.35 324	1.51 427	0.49 316	0.51 393	1.45 410	0.55 343	1.25 375	1.03 335	1.16 382	1.15 327	1.10 351	1.07 391	1.56 412	6.75 460	0.19 226	0.16 264	0.23 286	0.21 290	0.28 329	0.21 283

dad	0.58 313	0.50 379	0.64 299	0.43 228	0.30 264	0.59 235	0.36 187	0.78 197	1.25 388	1.01 350	1.17 334	1.15 361	0.53 206	0.68 231	0.50 257	0.35 390	0.23 344	0.37 387	0.21 290	0.29 332	0.20 265

SACVNet	0.58 313	0.34 319	0.55 261	0.55 372	0.36 325	0.63 259	0.48 305	1.13 319	0.77 198	1.02 352	1.06 297	1.02 332	0.74 324	0.90 322	0.51 267	0.27 335	0.21 328	0.25 312	0.24 333	0.29 332	0.36 376

pcwnet_v2	0.58 313	0.28 281	0.84 364	0.45 267	0.35 323	0.61 243	0.35 167	1.27 379	1.21 379	0.99 340	1.27 351	0.72 228	0.58 239	0.67 221	0.48 254	0.27 335	0.21 328	0.24 300	0.23 319	0.29 332	0.29 341

APVNet	0.71 344	0.37 335	0.89 373	0.56 375	0.45 377	1.18 390	0.68 374	1.41 405	0.85 243	0.81 241	1.15 327	1.04 336	0.81 344	1.10 370	1.17 398	0.26 327	0.28 375	0.32 370	0.31 378	0.29 332	0.30 348

hitnet-ft	0.55 289	0.27 268	0.39 87	0.41 172	0.28 225	0.78 311	0.40 252	0.92 242	0.90 276	0.82 250	1.01 269	1.13 358	0.70 313	0.78 280	0.67 310	0.28 343	0.20 318	0.28 348	0.22 306	0.29 332	0.26 321

Nwc_Net	0.78 357	0.38 345	0.73 339	0.60 390	0.55 403	1.05 371	0.55 343	1.67 430	1.05 343	0.88 290	1.86 410	1.40 393	1.09 392	1.10 370	0.87 352	0.30 357	0.25 360	0.36 383	0.38 396	0.29 332	0.29 341

ADCL	1.04 396	0.38 345	1.35 416	0.50 330	0.39 343	1.61 419	0.89 409	1.29 382	1.39 402	1.29 396	1.50 387	1.24 366	1.24 406	1.37 405	4.87 453	0.21 262	0.19 310	0.25 312	0.25 342	0.29 332	0.27 328

SGM-ForestM	4.04 458	0.32 306	0.46 174	0.43 228	0.27 203	7.50 465	1.45 448	3.84 458	4.24 456	8.19 467	6.76 465	19.00 474	9.08 465	10.74 469	6.62 459	0.31 360	0.33 402	0.32 370	0.32 384	0.29 332	0.29 341

PWC_ROB	0.87 375	0.52 389	1.28 409	0.50 330	0.32 299	0.91 342	0.37 200	1.36 397	1.46 409	1.61 412	2.59 430	1.16 362	1.01 386	1.34 399	1.40 413	0.25 317	0.18 296	0.28 348	0.20 270	0.29 332	0.28 335

rvit_stereo_0075_2	0.47 214	0.37 335	0.70 327	0.53 362	0.46 384	0.43 154	0.36 187	0.81 206	0.67 148	0.55 97	0.74 137	0.59 155	0.43 157	0.63 185	0.43 210	0.32 371	0.23 344	0.35 379	0.25 342	0.30 341	0.25 316

AF-Net	0.81 364	0.39 349	0.68 317	0.64 398	0.54 401	0.91 342	0.51 328	1.61 426	1.31 395	0.96 329	2.02 415	1.46 396	1.26 409	1.11 372	0.99 380	0.32 371	0.24 352	0.39 392	0.27 359	0.30 341	0.25 316

RTSC	0.87 375	0.48 372	1.23 405	0.52 356	0.37 330	1.13 382	0.50 314	1.34 391	1.79 426	1.51 406	1.24 347	1.12 355	0.81 344	1.62 416	2.16 430	0.25 317	0.19 310	0.23 286	0.24 333	0.30 341	0.31 354

DeepPrunerF	0.89 379	0.52 389	3.43 448	0.68 412	0.81 423	0.72 299	0.72 390	1.22 361	1.99 431	0.93 318	1.01 269	0.87 290	0.86 357	1.08 367	0.95 373	0.34 385	0.28 375	0.43 401	0.39 400	0.30 341	0.32 358

SGM-Forest	0.62 326	0.32 306	0.39 87	0.43 228	0.30 264	1.02 363	0.55 343	1.09 307	1.05 343	1.06 366	1.18 336	1.10 351	0.67 290	0.88 315	0.62 299	0.31 360	0.33 402	0.33 375	0.30 371	0.30 341	0.28 335
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FADNet_RVC	0.55 289	0.37 335	1.17 399	0.44 245	0.31 285	0.56 217	0.34 148	1.06 295	0.88 261	0.67 157	0.90 222	0.61 166	0.65 282	0.93 338	0.70 317	0.21 262	0.18 296	0.26 328	0.23 319	0.31 346	0.28 335

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

GANet	0.70 340	0.37 335	0.55 261	0.51 345	0.34 317	0.94 347	0.96 415	1.08 303	0.94 298	1.04 361	1.98 414	1.13 358	0.88 363	1.12 373	0.66 307	0.25 317	0.26 366	0.27 340	0.22 306	0.31 346	0.22 297

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

XPNet_ROB	0.70 340	0.35 324	0.68 317	0.52 356	0.40 348	0.79 314	0.85 407	1.16 337	0.94 298	1.33 399	1.15 327	1.38 390	0.83 352	1.03 359	0.90 366	0.32 371	0.25 360	0.26 328	0.24 333	0.31 346	0.28 335

Wz-Net-SNSev	0.91 383	0.73 411	2.13 438	0.56 375	0.45 377	0.95 350	1.13 427	1.34 391	1.24 384	1.02 352	1.30 357	1.46 396	0.86 357	1.81 426	1.50 414	0.25 317	0.23 344	0.25 312	0.26 353	0.32 351	0.29 341

S-Stereo	0.74 351	0.35 324	0.96 378	0.56 375	0.45 377	0.82 330	0.60 356	1.24 372	1.60 421	0.96 329	1.41 374	1.12 355	0.94 376	0.80 285	1.04 387	0.26 327	0.31 393	0.28 348	0.25 342	0.32 351	0.47 412

edge stereo	0.76 353	0.38 345	0.74 344	0.52 356	0.43 366	0.80 317	0.53 335	1.28 381	1.06 350	1.28 395	1.38 371	1.81 416	1.11 394	1.08 367	0.85 347	0.33 379	0.32 396	0.41 399	0.28 364	0.32 351	0.36 376

NCCL2	0.72 348	0.41 357	0.65 305	0.64 398	0.44 373	0.98 358	1.20 430	1.11 313	1.00 323	0.98 338	0.96 245	1.49 401	0.87 360	0.90 322	0.79 334	0.31 360	0.26 366	0.39 392	0.39 400	0.32 351	0.32 358

MeshStereo	1.34 419	0.43 361	0.54 256	0.44 245	0.34 317	1.66 422	0.60 356	1.94 435	1.37 399	4.47 460	3.25 439	4.71 451	1.94 437	1.92 431	1.17 398	0.35 390	0.35 406	0.37 387	0.31 378	0.32 351	0.32 358
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
psmorigin	0.82 365	0.51 382	2.09 437	0.49 316	0.41 355	0.85 336	0.50 314	1.04 287	0.88 261	1.45 403	1.43 378	1.50 402	1.06 389	1.22 386	0.97 376	0.31 360	0.32 396	0.27 340	0.27 359	0.33 356	0.42 396

NCC-stereo	0.78 357	0.40 353	0.76 353	0.61 392	0.67 417	0.81 322	0.69 379	1.54 422	1.11 363	0.90 301	1.36 363	1.33 382	1.16 398	1.19 379	0.88 354	0.31 360	0.30 384	0.37 387	0.48 419	0.33 356	0.33 362

Abc-Net	0.78 357	0.40 353	0.76 353	0.61 392	0.67 417	0.81 322	0.69 379	1.54 422	1.11 363	0.90 301	1.36 363	1.33 382	1.16 398	1.19 379	0.88 354	0.31 360	0.30 384	0.37 387	0.48 419	0.33 356	0.33 362
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PS-NSSS	0.58 313	0.44 365	0.62 285	0.42 209	0.33 309	0.66 276	0.58 352	1.02 280	0.86 248	0.77 222	1.28 353	0.72 228	0.64 276	0.82 290	0.59 293	0.31 360	0.26 366	0.40 395	0.27 359	0.33 356	0.26 321

CBMV_ROB	0.59 320	0.37 335	0.38 70	0.39 116	0.28 225	0.74 301	0.28 72	1.00 270	0.98 312	0.94 321	1.25 349	0.81 271	0.78 338	0.87 312	0.50 257	0.36 393	0.37 409	0.43 401	0.40 402	0.33 356	0.30 348

ETE_ROB	0.70 340	0.49 375	0.73 339	0.56 375	0.36 325	0.79 314	0.87 408	1.14 328	0.93 291	1.19 385	1.18 336	1.39 391	0.82 348	0.99 348	0.80 336	0.26 327	0.21 328	0.31 365	0.26 353	0.33 356	0.34 369

RP	0.76 353	0.36 329	0.63 294	0.66 406	0.58 411	0.80 317	0.55 343	1.14 328	1.22 381	0.97 333	1.65 396	1.43 395	1.32 411	1.01 352	0.84 343	0.33 379	0.30 384	0.36 383	0.30 371	0.34 362	0.34 369

FBW_ROB	0.88 377	0.50 379	0.85 365	0.55 372	0.40 348	1.17 388	0.78 397	1.50 415	1.37 399	1.33 399	1.27 351	1.48 400	1.00 385	2.57 447	0.98 379	0.25 317	0.32 396	0.45 404	0.30 371	0.34 362	0.28 335

SANet	1.07 402	0.41 357	1.06 386	0.48 301	0.30 264	1.41 406	0.94 413	1.42 406	3.36 450	1.58 409	2.43 424	2.33 429	1.70 429	1.34 399	1.07 389	0.28 343	0.24 352	0.26 328	0.23 319	0.34 362	0.30 348

PWCDC_ROB	0.89 379	0.49 375	0.80 362	0.74 419	0.40 348	1.03 366	0.39 243	1.33 389	2.35 439	1.02 352	3.77 447	0.81 271	0.92 370	1.20 381	0.90 366	0.34 385	0.22 334	0.24 300	0.20 270	0.34 362	0.29 341

FINET	0.67 333	0.42 359	1.00 382	0.46 287	0.43 366	0.83 332	0.89 409	1.08 303	1.50 411	0.87 282	1.14 322	0.71 219	0.68 296	0.92 332	0.70 317	0.36 393	0.30 384	0.26 328	0.24 333	0.35 366	0.33 362

DANet	0.71 344	0.45 369	0.91 374	0.59 385	0.40 348	0.81 322	0.40 252	0.97 261	0.84 236	1.20 388	1.22 342	1.33 382	0.88 363	1.16 376	1.24 402	0.27 335	0.23 344	0.31 365	0.25 342	0.35 366	0.32 358
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	0.83 371	0.49 375	0.77 358	0.60 390	0.41 355	1.14 383	1.06 422	1.19 347	1.46 409	1.32 397	1.43 378	1.37 389	1.19 403	1.27 392	0.86 348	0.39 399	0.31 393	0.36 383	0.37 393	0.35 366	0.34 369

LALA_ROB	0.74 351	0.43 361	0.69 323	0.54 368	0.40 348	1.01 361	0.95 414	1.21 353	1.07 356	1.22 390	1.12 313	1.56 408	0.79 340	1.04 361	0.86 348	0.33 379	0.22 334	0.35 379	0.30 371	0.35 366	0.31 354

DualNet (step1)	0.57 306	0.36 329	0.72 336	0.38 89	0.30 264	0.71 293	0.43 276	1.06 295	0.88 261	0.92 314	0.86 201	0.85 279	0.69 300	0.68 231	0.50 257	0.41 404	0.20 318	0.40 395	0.41 407	0.36 370	0.33 362

test_sample9	1.05 399	0.36 329	0.72 336	0.38 89	0.30 264	0.71 293	0.43 276	1.06 295	0.88 261	0.92 314	0.86 201	0.85 279	0.69 300	1.20 381	1.36 409	0.41 404	8.41 468	0.40 395	0.41 407	0.36 370	0.33 362

test_sample8	1.25 416	0.36 329	0.72 336	0.38 89	0.30 264	0.71 293	0.43 276	1.13 319	0.75 184	1.50 405	0.95 241	3.29 443	1.59 424	1.20 381	1.36 409	0.41 404	8.41 468	0.40 395	0.41 407	0.36 370	0.33 362

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

UDGNet	0.48 225	0.77 414	0.50 229	0.48 301	0.31 285	0.41 145	0.34 148	0.70 158	0.92 286	0.65 143	0.60 95	0.58 140	0.43 157	0.63 185	0.41 201	0.32 371	0.15 235	0.66 426	0.19 246	0.36 370	0.21 283

RGC	0.79 360	0.59 399	0.71 331	0.65 403	0.65 416	0.92 346	0.58 352	1.29 382	1.05 343	1.07 369	1.45 383	1.47 399	1.03 387	1.21 385	0.88 354	0.32 371	0.30 384	0.48 412	0.40 402	0.37 375	0.37 381

ADCMid	1.14 406	0.52 389	2.23 440	0.53 362	0.43 366	1.07 373	0.75 393	1.23 365	1.05 343	2.15 433	1.44 380	1.50 402	1.43 417	1.56 412	5.01 454	0.26 327	0.24 352	0.29 356	0.31 378	0.37 375	0.33 362

ADCPNet	1.03 395	0.48 372	2.70 443	0.54 368	0.42 361	1.40 404	0.75 393	1.13 319	1.07 356	1.22 390	1.42 375	1.68 413	1.09 392	1.36 404	3.45 445	0.30 357	0.28 375	0.29 356	0.32 384	0.37 375	0.35 374

NOSS_ROB	0.57 306	0.39 349	0.39 87	0.44 245	0.30 264	0.73 300	0.54 339	1.03 284	1.08 359	0.67 157	0.87 208	0.76 252	0.57 230	0.77 276	0.47 251	0.38 397	0.38 411	0.44 403	0.42 411	0.37 375	0.34 369

HBP-ISP	0.59 320	0.45 369	0.43 133	0.45 267	0.33 309	0.70 288	0.28 72	1.11 313	1.00 323	0.83 262	1.18 336	0.65 194	0.68 296	0.88 315	0.52 274	0.35 390	0.38 411	0.47 408	0.41 407	0.38 379	0.31 354

stereogan	0.80 361	0.31 303	0.71 331	0.59 385	0.50 390	1.72 426	0.48 305	1.35 394	1.37 399	1.00 345	1.46 385	1.56 408	0.95 379	1.29 393	0.84 343	0.28 343	0.29 380	0.29 356	0.25 342	0.38 379	0.38 387

AnyNet_C32	1.16 410	0.62 405	2.40 441	0.57 380	0.55 403	1.41 406	1.34 441	1.18 345	1.24 384	1.49 404	1.42 375	1.39 391	1.20 405	1.55 410	4.82 452	0.29 350	0.28 375	0.29 356	0.34 388	0.38 379	0.42 396

WZ-Net	1.19 412	0.59 399	4.07 452	0.62 396	0.51 393	1.34 401	1.31 440	1.32 387	1.74 425	1.53 408	1.65 396	1.74 415	1.28 410	2.25 441	2.01 427	0.27 335	0.21 328	0.23 286	0.25 342	0.40 382	0.39 389

SHD	0.93 386	0.50 379	1.18 400	0.59 385	0.46 384	0.97 354	0.48 305	1.70 431	2.15 433	1.58 409	1.37 366	1.42 394	1.19 403	1.31 395	1.60 415	0.31 360	0.26 366	0.32 370	0.33 387	0.40 382	0.42 396

RTS	1.98 440	0.96 428	11.36 463	0.65 403	0.57 409	2.77 443	1.40 444	1.39 401	2.26 434	1.89 424	2.56 427	1.32 379	1.25 407	5.20 460	4.05 448	0.31 360	0.22 334	0.29 356	0.29 369	0.40 382	0.37 381

RTSA	1.98 440	0.96 428	11.36 463	0.65 403	0.57 409	2.77 443	1.40 444	1.39 401	2.26 434	1.89 424	2.56 427	1.32 379	1.25 407	5.20 460	4.05 448	0.31 360	0.22 334	0.29 356	0.29 369	0.40 382	0.37 381

RYNet	0.72 348	0.35 324	0.64 299	0.53 362	0.67 417	1.31 400	0.67 369	1.20 351	1.18 374	1.05 363	0.87 208	1.27 368	0.93 375	0.93 338	1.27 406	0.22 284	0.16 264	0.26 328	0.23 319	0.40 382	0.39 389

NVstereo2D	0.60 323	0.30 299	0.75 348	0.48 301	0.43 366	0.89 341	0.48 305	1.05 292	1.15 369	0.66 155	0.86 201	0.88 295	0.70 313	0.99 348	0.65 305	0.32 371	0.15 235	0.28 348	0.20 270	0.40 382	0.36 376

Wz-Net-TNSev	1.14 406	1.06 434	4.32 454	0.49 316	0.42 361	1.51 413	1.11 426	1.48 412	1.40 404	1.22 390	1.26 350	1.58 410	1.43 417	1.76 424	1.70 417	0.32 371	0.31 393	0.26 328	0.30 371	0.41 388	0.41 395

EDNetEfficient	1.46 426	0.80 416	6.12 457	0.47 296	0.39 343	0.69 284	0.83 401	0.90 237	2.77 444	3.50 456	1.96 413	1.66 412	2.03 440	1.26 390	4.18 450	0.21 262	0.18 296	0.21 255	0.20 270	0.41 388	0.39 389

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 394	0.57 397	1.51 427	0.67 409	0.50 390	2.57 438	1.66 451	1.20 351	1.43 405	1.38 401	1.57 393	1.33 382	0.92 370	1.64 419	0.88 354	0.37 396	0.39 415	0.46 407	0.60 431	0.41 388	0.40 392

WCMA_ROB	1.14 406	0.36 329	0.76 353	0.49 316	0.44 373	1.23 395	0.67 369	1.11 313	1.23 382	2.84 447	3.95 453	3.28 442	1.83 434	1.25 389	0.99 380	0.44 408	0.34 404	0.34 377	0.37 393	0.41 388	0.40 392

SDNR	0.86 374	0.37 335	1.47 425	0.40 145	0.38 339	3.38 453	0.33 141	0.90 237	0.98 312	0.99 340	2.09 418	0.59 155	0.71 317	1.29 393	0.70 317	0.51 419	0.56 433	0.36 383	0.26 353	0.43 392	0.46 407

GASNet	0.67 333	0.72 410	0.96 378	0.70 415	0.48 386	0.62 250	0.47 297	1.08 303	1.03 335	0.94 321	0.82 178	0.93 309	0.83 352	1.33 397	0.80 336	0.31 360	0.22 334	0.29 356	0.28 364	0.44 393	0.24 309

MFN_U_SF_RVC	1.09 404	0.59 399	1.97 436	0.67 409	0.44 373	1.93 430	0.60 356	1.85 434	1.36 397	1.61 412	1.54 391	1.95 422	1.37 413	1.64 419	1.73 418	0.40 403	0.37 409	0.45 404	0.48 419	0.44 393	0.44 402

ADCS	1.51 428	0.61 402	3.42 447	0.59 385	0.51 393	1.27 398	1.08 425	1.59 424	1.81 427	1.91 427	1.66 398	1.51 405	1.42 416	1.94 433	8.60 462	0.33 379	0.32 396	0.33 375	0.36 392	0.44 393	0.42 396

AnyNet_C01	1.56 429	1.05 433	7.45 459	0.64 398	0.54 401	1.99 431	1.38 443	1.43 408	1.36 397	1.63 415	1.92 411	1.84 417	1.33 412	2.40 443	4.03 447	0.33 379	0.32 396	0.32 370	0.34 388	0.44 393	0.45 406

coex-ft	6.43 465	1.51 446	87.33 484	0.49 316	0.38 339	1.34 401	1.21 432	1.16 337	8.09 461	12.12 468	2.79 434	2.77 435	3.31 455	1.16 376	3.15 440	0.24 307	0.23 344	0.27 340	0.24 333	0.45 397	0.37 381

G-Net	0.95 387	0.46 371	1.04 384	0.64 398	0.48 386	2.12 433	0.64 365	1.01 277	0.87 257	1.75 420	2.82 437	1.30 373	1.64 428	1.06 362	0.96 375	0.36 393	0.29 380	0.35 379	0.25 342	0.45 397	0.42 396

PDISCO_ROB	0.91 383	0.48 372	1.06 386	0.99 428	0.97 430	1.67 424	0.63 363	1.64 428	1.59 418	1.06 366	1.18 336	1.31 374	0.79 340	1.55 410	0.97 376	0.49 416	0.22 334	0.45 404	0.40 402	0.45 397	0.37 381

FADNet	0.61 325	0.51 382	1.10 389	0.45 267	0.44 373	0.65 273	0.41 265	1.19 347	1.05 343	0.70 177	0.84 189	0.98 320	0.66 287	0.82 290	0.50 257	0.29 350	0.30 384	0.27 340	0.30 371	0.46 400	0.35 374

DPSNet	0.99 390	0.42 359	1.88 435	0.53 362	0.41 355	1.59 418	1.26 436	2.21 441	1.43 405	1.10 376	1.11 310	1.46 396	1.95 438	1.34 399	1.26 404	0.34 385	0.25 360	0.25 312	0.21 290	0.46 400	0.37 381

MSMD_ROB	1.21 413	0.49 375	0.62 285	0.59 385	0.50 390	1.62 421	0.67 369	1.23 365	1.24 384	2.45 440	3.77 447	3.09 439	2.98 453	1.32 396	0.81 339	0.45 409	0.41 418	0.49 415	0.51 426	0.47 402	0.44 402

FC-DCNN v2	1.65 434	0.51 382	0.65 305	0.61 392	0.49 388	1.61 419	0.70 384	1.75 433	1.56 417	4.74 463	4.91 461	6.46 462	3.31 455	1.91 430	1.11 392	0.46 410	0.42 420	0.47 408	0.46 413	0.48 403	0.46 407

FC-DCNN	1.59 430	0.51 382	0.66 311	0.61 392	0.49 388	1.56 416	0.70 384	1.66 429	1.53 413	4.64 461	4.62 459	5.85 458	3.34 457	1.84 428	1.11 392	0.46 410	0.42 420	0.47 408	0.46 413	0.48 403	0.46 407

SAMSARA	1.07 402	0.65 407	1.19 401	1.06 432	0.90 425	1.76 427	1.76 455	1.46 410	1.44 407	1.51 406	1.16 332	2.00 423	1.14 396	1.48 408	1.31 408	0.39 399	0.44 426	0.35 379	0.38 396	0.49 405	0.49 417

MANE	4.13 459	0.51 382	0.64 299	0.66 406	0.56 406	6.89 464	0.99 418	7.55 466	12.04 463	6.68 466	8.57 467	10.69 467	9.45 466	7.59 466	6.39 458	0.49 416	0.43 424	0.48 412	0.98 447	0.49 405	0.48 414

FCDSN-DC	1.39 424	0.56 395	0.65 305	0.74 419	0.59 412	1.38 403	0.63 363	1.35 394	1.39 402	3.26 454	4.50 458	4.61 449	2.63 448	1.58 414	1.03 384	0.46 410	0.42 420	0.48 412	0.47 417	0.50 407	0.50 418
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ccnet	0.82 365	0.57 397	0.75 348	0.54 368	0.59 412	1.09 378	0.66 367	1.38 400	0.94 298	1.12 378	1.44 380	1.29 371	0.92 370	0.95 347	1.24 402	0.49 416	0.42 420	0.50 417	0.47 417	0.51 408	0.46 407

EDNetEfficientorigin	9.93 467	1.15 435	175.16 485	0.48 301	0.36 325	1.04 370	0.68 374	1.24 372	2.69 443	3.17 453	2.50 426	2.30 427	2.07 441	1.76 424	2.21 431	0.20 249	0.18 296	0.24 300	0.19 246	0.51 408	0.50 418

BEATNet-Init1	15.13 470	0.82 420	50.86 483	0.72 418	0.53 398	38.10 481	7.03 468	11.83 471	14.25 468	29.78 481	30.17 481	48.21 484	22.64 478	26.78 479	18.11 470	0.42 407	0.38 411	0.47 408	0.46 413	0.51 408	0.48 414

PVD	1.28 418	0.67 409	1.28 409	0.74 419	0.62 414	1.50 412	0.84 404	1.99 437	2.96 445	2.18 434	2.36 423	1.85 419	1.95 438	1.92 431	1.94 425	0.39 399	0.36 408	0.49 415	0.37 393	0.51 408	0.64 425

LSM	4.74 462	0.77 414	10.16 461	0.70 415	56.56 480	1.02 363	1.00 420	1.24 372	1.62 422	2.04 429	2.34 421	1.33 382	1.17 400	1.38 406	1.09 391	0.33 379	0.49 430	0.39 392	0.46 413	0.51 408	10.09 470

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 333	0.81 417	0.73 339	0.53 362	0.37 330	1.40 404	0.53 335	1.04 287	0.79 213	0.88 290	0.94 233	0.95 313	0.53 206	0.93 338	0.58 289	0.39 399	0.30 384	0.57 422	0.31 378	0.53 413	0.30 348

XQC	0.89 379	0.65 407	1.31 412	0.67 409	0.52 397	1.22 393	0.68 374	1.26 377	1.52 412	1.14 381	1.11 310	1.28 370	1.04 388	1.40 407	1.77 421	0.38 397	0.24 352	0.37 387	0.31 378	0.53 413	0.47 412

ELAS_RVC	1.60 431	0.61 402	1.01 383	0.70 415	0.56 406	2.00 432	1.89 458	1.96 436	2.65 442	3.33 455	3.26 440	3.03 436	3.41 458	2.49 445	2.09 429	0.52 420	0.45 427	0.50 417	0.48 419	0.54 415	0.52 420
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 433	0.61 402	0.95 376	0.68 412	0.55 403	3.01 451	1.55 449	2.39 443	2.33 438	3.64 457	3.89 451	2.75 434	2.90 452	2.15 439	2.27 436	0.52 420	0.45 427	0.50 417	0.48 419	0.54 415	0.52 420
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Anonymous_2	0.82 365	0.44 365	0.63 294	0.40 145	0.43 366	0.80 317	0.52 331	0.72 168	0.77 198	0.71 183	0.60 95	0.87 290	0.76 329	0.75 265	0.58 289	0.52 420	0.54 432	0.54 420	4.82 469	0.56 417	0.40 392

PASM	0.90 382	0.64 406	1.69 429	0.69 414	0.69 420	0.78 311	0.84 404	1.03 284	1.26 391	1.19 385	1.15 327	1.31 374	0.98 382	1.24 388	1.03 384	0.52 420	0.56 433	0.59 425	0.66 433	0.56 417	0.54 422

sAnonymous2	0.40 150	0.39 349	0.85 365	0.48 301	0.37 330	0.40 132	0.46 290	0.57 59	0.52 96	0.38 38	0.46 44	0.35 37	0.42 151	0.43 40	0.30 87	0.19 226	0.14 206	0.18 148	0.17 196	0.57 419	0.44 402

CroCo_RVC	0.40 150	0.39 349	0.85 365	0.48 301	0.37 330	0.40 132	0.46 290	0.57 59	0.52 96	0.38 38	0.46 44	0.35 37	0.42 151	0.43 40	0.30 87	0.19 226	0.14 206	0.18 148	0.17 196	0.57 419	0.44 402

DGSMNet	0.76 353	0.55 394	1.29 411	0.58 381	0.62 414	0.94 347	0.70 384	1.26 377	1.11 363	0.83 262	1.24 347	1.00 324	0.71 317	1.03 359	0.81 339	0.34 385	0.29 380	0.41 399	0.40 402	0.57 419	0.55 423

CC-Net-ROB	0.82 365	0.96 428	0.85 365	0.58 381	0.45 377	1.27 398	0.70 384	1.17 342	1.02 330	0.83 262	1.23 346	0.90 303	0.77 333	1.06 362	0.69 314	0.46 410	0.34 404	1.71 442	0.38 396	0.59 422	0.36 376

GANetREF_RVC	0.80 361	0.75 413	0.86 370	0.66 406	0.42 361	1.15 385	0.98 416	1.14 328	1.19 376	1.01 350	1.02 277	1.10 351	0.90 365	1.15 375	0.76 329	0.48 414	0.39 415	0.57 422	0.38 396	0.63 423	0.46 407
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
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 419	0.87 422	1.76 432	0.86 423	0.56 406	4.29 458	1.79 456	1.50 415	1.98 430	1.61 412	1.85 409	1.84 417	1.41 415	1.89 429	1.36 409	0.48 414	0.40 417	0.56 421	0.57 429	0.69 424	0.48 414

NVStereoNet_ROB	1.24 415	0.90 424	1.13 393	0.86 423	0.88 424	1.11 379	0.99 418	1.42 406	1.53 413	1.59 411	2.48 425	2.24 426	1.53 419	1.96 434	1.30 407	0.76 432	0.70 438	0.78 428	1.00 448	0.71 425	0.88 436
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MADNet+	2.23 446	2.43 460	10.85 462	1.22 436	0.91 426	2.76 442	1.40 444	2.12 440	1.67 424	1.32 397	1.74 404	1.86 420	1.74 430	6.25 462	4.41 451	0.65 427	0.64 436	0.58 424	0.54 428	0.80 426	0.76 429

MFMNet_re	1.14 406	0.97 431	1.19 401	0.99 428	0.95 428	1.25 397	1.22 433	1.39 401	1.55 415	1.69 419	1.67 400	1.21 363	1.53 419	1.12 373	0.99 380	0.87 436	0.75 445	0.79 429	0.75 437	0.90 427	0.94 438

GCST	0.83 371	1.22 437	0.74 344	1.58 441	1.01 434	1.06 372	0.23 25	0.78 197	0.78 205	0.97 333	0.65 107	0.78 259	0.35 107	0.92 332	0.34 130	0.96 437	0.65 437	1.20 437	0.81 440	0.91 428	0.70 427

anonymity	0.97 388	0.89 423	1.05 385	0.92 426	1.03 435	0.97 354	0.81 400	1.29 382	0.91 281	1.07 369	0.98 259	1.00 324	0.95 379	1.02 357	0.92 369	0.96 437	0.95 456	0.90 432	0.91 446	0.92 429	0.94 438

UDG	0.88 377	0.82 420	0.67 314	1.00 430	0.96 429	1.02 363	0.57 351	1.13 319	0.99 317	0.90 301	0.97 258	1.31 374	0.99 383	0.85 309	0.84 343	0.54 424	0.32 396	1.77 443	0.40 402	0.94 430	0.66 426

SGM+DAISY	1.35 421	0.94 427	1.25 407	0.96 427	1.00 433	1.52 414	1.02 421	1.34 391	1.21 379	2.64 442	2.65 432	2.44 430	1.56 422	1.64 419	1.26 404	0.97 439	0.95 456	0.90 432	0.90 443	0.94 430	0.96 441

SPS-STEREO	1.25 416	0.93 425	1.06 386	1.04 431	1.03 435	1.41 406	0.91 412	1.51 418	1.19 376	2.09 431	1.83 407	1.94 421	1.39 414	1.62 416	1.39 412	0.97 439	0.94 455	0.90 432	0.89 442	0.96 432	0.96 441
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	2.78 449	1.26 438	7.04 458	1.16 434	1.48 442	8.00 466	6.02 467	2.60 444	1.92 429	2.12 432	2.64 431	3.34 444	3.05 454	6.49 463	3.39 443	0.78 433	0.76 446	0.75 427	0.76 438	0.97 433	1.18 453

WAO-7	1.90 438	1.20 436	1.35 416	1.27 437	1.06 438	2.84 445	1.56 450	3.23 451	3.06 448	2.23 435	3.33 444	3.17 440	2.28 443	3.12 448	2.21 431	1.02 441	0.91 451	1.06 436	1.03 451	1.04 434	0.97 444

Consistency-Raft	1.01 391	0.81 417	1.24 406	0.84 422	0.97 430	0.81 322	0.84 404	1.30 385	1.59 418	1.05 363	1.68 401	1.12 355	0.91 366	0.92 332	1.11 392	0.65 427	0.74 441	0.79 429	0.90 443	1.06 435	0.79 432

DDUNet	1.06 400	2.56 463	0.68 317	1.21 435	1.26 440	1.03 366	0.69 379	1.11 313	0.94 298	0.96 329	1.22 342	1.27 368	0.82 348	0.93 338	0.72 323	0.84 434	0.38 411	1.99 446	0.60 431	1.10 436	0.85 434

SQANet	0.82 365	0.74 412	0.67 314	1.13 433	0.98 432	1.11 379	0.47 297	1.07 299	0.83 232	0.91 306	1.05 291	1.03 334	0.74 324	1.01 352	0.64 304	0.61 426	0.24 352	1.03 435	0.35 391	1.18 437	0.58 424

otaku	1.04 396	0.93 425	0.88 372	1.33 439	1.05 437	1.66 422	0.70 384	1.40 404	1.18 374	1.08 372	1.32 360	1.33 382	0.91 366	1.23 387	0.76 329	0.72 430	0.46 429	1.24 438	0.50 424	1.40 438	0.75 428

Ntro	1.09 404	0.97 431	0.91 374	1.44 440	1.19 439	1.69 425	0.80 399	1.35 394	1.25 388	1.00 345	1.29 356	1.31 374	0.97 381	1.26 390	0.84 343	0.84 434	0.43 424	1.36 439	0.50 424	1.56 439	0.78 430

testlalala_base	0.46 201	0.25 232	0.41 103	0.46 287	0.33 309	0.58 223	0.25 44	0.57 59	0.34 19	0.51 83	0.56 85	0.46 91	0.30 78	0.43 40	0.31 94	1.47 451	0.11 69	0.14 25	0.09 8	1.59 440	0.13 75

PWCK	1.92 439	1.66 452	3.12 446	1.65 442	0.91 426	2.84 445	2.26 461	2.10 439	2.41 440	2.36 438	2.31 419	2.22 425	1.82 432	3.43 451	2.03 428	1.61 454	0.71 440	1.51 440	0.82 441	1.69 441	0.91 437

RainbowNet	1.35 421	1.49 444	1.19 401	1.88 447	1.45 441	1.48 411	1.07 424	1.61 426	1.55 415	1.20 388	1.59 394	1.54 406	1.13 395	1.34 399	0.97 376	1.36 450	0.70 438	1.82 444	0.79 439	1.71 442	1.07 447

WAO-6	2.04 443	1.50 445	1.16 395	1.70 443	1.67 448	2.69 439	1.44 447	3.06 448	3.63 453	1.98 428	3.27 441	3.54 447	2.07 441	2.36 442	2.22 433	1.31 449	0.91 451	2.04 451	1.22 458	1.73 443	1.27 455

ACVNet_2	1.65 434	1.27 439	1.41 423	1.75 444	1.62 444	2.22 434	1.20 430	2.30 442	2.62 441	1.78 421	2.56 427	3.03 436	1.61 425	1.54 409	1.12 396	1.06 442	0.58 435	1.82 444	0.70 436	1.82 444	0.96 441

WAO-8	2.92 450	1.55 447	1.35 416	1.79 445	1.63 446	5.23 460	1.22 433	4.58 461	12.56 465	2.84 447	4.07 455	4.83 452	2.72 450	3.49 452	2.25 434	1.27 444	0.91 451	1.99 446	1.15 456	1.86 445	1.15 449

Venus	2.92 450	1.55 447	1.35 416	1.79 445	1.63 446	5.23 460	1.22 433	4.58 461	12.56 465	2.84 447	4.06 454	4.83 452	2.72 450	3.49 452	2.25 434	1.27 444	0.91 451	1.99 446	1.15 456	1.86 445	1.15 449

Dean	1.98 440	1.36 442	1.36 420	2.12 451	1.81 451	2.74 440	1.36 442	3.37 455	3.80 454	2.08 430	3.32 443	3.21 441	1.82 432	1.71 423	1.67 416	1.27 444	0.77 447	1.99 446	0.90 443	1.86 445	1.03 446

ACVNet-4b	1.35 421	1.31 440	1.10 389	1.90 448	1.59 443	1.92 429	0.77 395	1.52 421	1.62 422	1.05 363	1.60 395	2.11 424	0.94 376	1.64 419	0.77 333	1.30 447	0.35 406	2.03 450	0.67 434	1.88 448	0.84 433

LVE	2.12 445	1.44 443	1.36 420	1.99 450	1.78 449	2.75 441	1.79 456	2.82 445	3.95 455	1.90 426	4.33 457	3.52 446	1.81 431	2.24 440	1.74 419	1.74 456	0.87 450	2.06 452	1.13 454	1.91 449	1.35 456

ACVNet_1	1.46 426	1.33 441	1.12 392	1.91 449	1.62 444	1.83 428	0.98 416	2.00 438	1.85 428	1.39 402	1.53 390	2.32 428	1.53 419	1.34 399	1.11 392	1.30 447	0.50 431	2.06 452	0.58 430	1.93 450	0.95 440

IMH-64-1	1.86 436	1.62 449	1.16 395	2.20 452	1.89 452	2.33 435	1.30 437	2.89 446	2.29 436	1.66 416	2.80 435	2.49 431	1.61 425	2.10 437	1.78 422	1.60 452	0.74 441	2.43 456	1.02 449	2.12 451	1.17 451

IMH-64	1.86 436	1.62 449	1.16 395	2.20 452	1.89 452	2.33 435	1.30 437	2.89 446	2.29 436	1.66 416	2.80 435	2.49 431	1.61 425	2.10 437	1.78 422	1.60 452	0.74 441	2.43 456	1.02 449	2.12 451	1.17 451

IMH	2.04 443	1.62 449	1.20 404	2.20 452	1.89 452	2.91 450	1.30 437	3.11 449	3.03 446	1.81 422	3.35 445	3.03 436	1.90 435	2.48 444	1.80 424	1.66 455	0.77 447	2.45 458	1.04 452	2.15 453	1.19 454

DispFullNet	1.60 431	2.63 464	2.75 444	2.56 459	1.79 450	1.24 396	0.47 297	1.37 399	1.45 408	1.87 423	1.50 387	1.55 407	2.46 444	2.04 436	1.04 387	0.59 425	0.18 296	2.32 455	0.68 435	2.29 454	1.14 448

TorneroNet-64	3.44 453	1.86 453	1.42 424	2.58 460	2.28 458	6.87 463	1.68 452	4.70 463	12.03 462	2.31 437	5.59 464	8.25 464	2.55 447	3.97 457	2.73 438	1.81 457	0.74 441	2.57 460	1.07 453	2.35 455	1.44 457

TorneroNet	4.53 461	1.89 454	1.48 426	2.55 458	2.27 457	13.78 471	1.69 453	4.84 465	23.73 479	2.89 450	7.70 466	7.06 463	2.69 449	4.26 459	3.42 444	1.84 458	0.77 447	2.68 462	1.13 454	2.42 456	1.47 458

ktn	2.98 452	2.25 458	1.73 431	2.84 462	2.53 463	3.76 457	2.15 460	3.70 457	5.47 458	2.75 444	5.17 463	5.94 459	2.48 445	3.23 449	2.46 437	2.34 465	1.44 462	2.78 464	2.03 464	2.45 457	2.01 462

DPSimNet_ROB	3.58 456	2.45 461	8.57 460	2.53 457	2.37 459	2.88 448	3.77 466	3.14 450	3.23 449	4.71 462	3.86 450	4.68 450	4.87 463	4.07 458	5.62 455	2.33 464	2.33 464	2.47 459	2.52 465	2.51 458	2.64 465

KSHMR	2.57 447	1.93 455	1.69 429	2.63 461	2.42 460	2.86 447	2.07 459	3.27 453	6.50 459	2.49 441	3.36 446	3.41 445	1.92 436	2.49 445	1.94 425	2.13 461	1.40 461	2.79 465	1.50 461	2.73 459	1.77 459

UNDER WATER-64	3.53 455	2.01 456	3.94 451	3.22 466	2.49 462	5.41 462	2.60 464	3.43 456	12.41 464	3.03 452	2.68 433	6.07 460	4.04 460	3.79 456	3.33 442	2.02 459	1.24 460	2.63 461	1.46 460	2.78 460	2.08 463

SuperB	1.04 396	0.37 335	4.81 455	0.43 228	0.31 285	0.99 359	0.46 290	1.02 280	2.09 432	1.09 374	1.09 307	0.75 246	0.81 344	1.06 362	1.76 420	0.19 226	0.15 235	0.17 109	0.15 119	2.82 461	0.26 321

UNDER WATER	3.46 454	2.07 457	3.64 450	3.09 464	2.48 461	3.75 456	2.42 463	3.31 454	13.77 467	2.90 451	2.95 438	5.84 457	3.69 459	3.69 454	3.48 446	2.07 460	1.11 458	2.70 463	1.40 459	2.84 462	1.98 461

notaker	2.76 448	2.29 459	1.80 433	2.96 463	2.58 464	2.90 449	1.75 454	3.24 452	3.05 447	2.78 445	4.24 456	6.15 461	2.51 446	3.34 450	2.75 439	2.31 463	1.18 459	3.00 466	1.65 462	2.84 462	1.97 460

HanzoNet	6.76 466	2.45 461	4.22 453	3.19 465	2.94 466	3.62 455	2.28 462	4.79 464	7.20 460	14.00 472	13.19 471	17.49 472	22.30 477	13.25 470	6.19 457	4.20 467	1.93 463	3.10 467	2.56 466	3.35 464	2.88 467

JetRed	5.27 463	5.84 468	12.81 466	2.36 456	2.83 465	12.23 470	10.50 469	4.46 460	3.60 451	3.86 458	3.83 449	4.85 454	4.18 461	6.78 464	11.96 465	2.17 462	2.96 466	2.18 454	1.97 463	3.38 465	2.68 466

test_for_model	0.82 365	3.60 467	0.39 87	2.35 455	2.07 455	0.39 128	0.28 72	0.42 10	0.45 77	0.71 183	0.31 17	0.30 10	0.27 42	0.34 10	0.25 21	0.34 385	0.11 69	0.13 15	0.09 8	3.49 466	0.18 211

MADNet++	4.03 457	2.70 465	3.44 449	3.72 468	3.44 467	4.44 459	3.52 465	3.95 459	3.61 452	4.46 459	4.98 462	4.10 448	4.58 462	7.00 465	5.89 456	3.74 466	3.67 467	3.27 468	2.71 467	3.70 467	3.66 468

tt	6.20 464	0.20 92	5.89 456	3.55 467	2.07 455	11.26 469	19.21 470	11.74 470	5.46 457	2.69 443	2.04 417	4.87 455	6.25 464	3.70 455	7.09 461	8.32 471	11.17 475	4.93 469	5.41 470	5.74 468	2.37 464

DPSMNet_ROB	12.08 469	8.00 469	21.00 468	8.97 471	16.79 470	10.67 467	30.89 475	9.02 469	15.17 470	6.51 465	15.41 475	9.04 465	14.85 468	9.27 468	21.67 472	4.58 469	8.57 470	5.09 471	9.29 472	5.90 469	10.95 471

DGTPSM_ROB	12.07 468	8.00 469	20.99 467	8.93 470	16.78 469	10.67 467	30.87 474	9.01 468	15.16 469	6.50 464	15.41 475	9.04 465	14.85 468	9.25 467	21.67 472	4.57 468	8.57 470	5.08 470	9.28 471	5.90 469	10.95 471

PML	40.80 485	29.24 478	11.87 465	7.20 469	14.47 468	92.13 485	213.69 486	7.63 467	23.35 478	74.72 485	190.14 486	50.17 485	26.15 479	21.39 474	12.70 466	8.76 472	2.92 465	8.45 472	3.25 468	13.26 471	4.42 469

DPSM_ROB	17.78 471	18.63 473	24.31 474	20.90 473	19.47 471	25.97 474	36.21 477	21.23 478	16.24 472	13.38 470	14.06 473	19.18 475	16.30 471	20.78 472	25.67 475	9.38 473	9.23 473	9.49 473	9.82 473	13.51 472	11.91 474

DPSM	17.78 471	18.63 473	24.31 474	20.90 473	19.47 471	25.97 474	36.21 477	21.23 478	16.24 472	13.38 470	14.06 473	19.18 475	16.30 471	20.78 472	25.67 475	9.38 473	9.23 473	9.49 473	9.82 473	13.51 472	11.91 474

CasAABBNet	35.74 477	37.43 482	48.72 481	42.22 479	39.20 478	52.24 482	73.12 484	42.61 483	32.62 482	26.78 478	27.95 477	38.58 481	32.60 481	41.67 483	51.65 484	18.74 479	18.57 481	19.15 476	19.77 476	27.20 474	23.98 476

Selective-RAFT-Error	35.84 478	37.49 483	48.83 482	42.26 480	39.24 479	52.30 483	73.09 483	42.66 484	32.61 481	26.80 479	28.30 480	38.84 483	33.51 483	41.68 484	51.59 483	18.82 480	18.58 482	19.17 477	19.80 477	27.28 475	24.05 477

LSM0	38.95 484	37.60 484	48.58 480	43.57 481	91.06 485	52.57 484	72.57 482	43.17 485	32.63 483	26.97 480	27.97 478	38.65 482	32.94 482	41.86 485	51.78 485	18.89 481	18.41 477	19.13 475	19.63 475	27.29 476	33.77 479

xxxxx1	36.64 479	19.51 475	24.21 471	61.66 482	64.63 482	27.28 477	40.10 479	20.25 473	18.63 475	14.07 473	12.97 468	17.26 469	17.36 473	21.70 475	27.93 477	13.18 475	18.50 478	111.26 483	133.37 483	29.24 477	39.73 480

tt_ll	36.64 479	19.51 475	24.21 471	61.66 482	64.63 482	27.28 477	40.10 479	20.25 473	18.63 475	14.07 473	12.97 468	17.26 469	17.36 473	21.70 475	27.93 477	13.18 475	18.50 478	111.26 483	133.37 483	29.24 477	39.73 480

ff	36.64 479	19.51 475	24.21 471	61.66 482	64.63 482	27.28 477	40.10 479	20.25 473	18.63 475	14.07 473	12.97 468	17.26 469	17.36 473	21.70 475	27.93 477	13.18 475	18.50 478	111.26 483	133.37 483	29.24 477	39.73 480

LRCNet_RVC	21.24 474	31.15 479	21.41 469	28.98 476	23.82 474	3.13 452	0.60 356	20.96 477	1.59 418	25.58 477	28.15 479	21.99 477	14.79 467	21.94 478	16.41 469	28.89 482	14.87 476	33.53 478	31.28 478	29.51 480	26.16 478

HaxPig	31.96 475	37.24 481	34.27 476	24.37 475	24.88 475	18.26 472	19.86 471	20.64 476	28.52 480	35.97 482	38.75 482	25.57 478	28.72 480	33.88 480	34.39 480	35.94 483	38.87 483	37.80 479	40.48 479	39.68 481	41.15 483

AVERAGE_ROB	37.58 483	40.13 485	40.15 478	34.81 478	33.82 477	28.55 480	25.10 473	32.02 482	34.06 485	41.28 483	40.66 483	34.46 480	34.81 485	39.18 481	37.57 482	42.78 484	43.44 484	43.82 480	43.03 480	40.47 482	41.51 484

MEDIAN_ROB	37.38 482	40.85 486	40.60 479	32.31 477	31.85 476	27.20 476	24.55 472	29.10 481	33.19 484	42.09 484	41.76 484	33.35 479	34.39 484	39.78 482	37.07 481	43.64 485	44.10 485	44.12 481	43.40 481	41.51 483	42.76 485

DLNR_Zeroshot_test	20.09 473	36.28 480	38.04 477	169.85 485	61.80 481	0.23 7	0.20 3	13.88 472	0.37 44	0.44 65	0.66 112	0.43 77	0.21 10	0.62 175	0.28 68	5.46 470	0.10 12	0.15 60	0.11 26	72.60 484	0.11 15

Anonymous_1	33.25 476	18.26 472	23.92 470	20.54 472	21.28 473	25.59 473	35.94 476	22.01 480	15.57 471	13.33 469	13.49 472	18.08 473	15.29 470	20.36 471	24.60 474	16.28 478	8.84 472	66.59 482	118.00 482	155.73 485	11.23 473

test_example2	176.61 486	205.14 487	198.86 486	188.60 486	190.98 486	152.67 486	170.61 485	94.86 486	123.55 486	178.88 486	179.48 485	158.94 486	141.34 486	192.61 486	198.96 486	203.76 486	236.37 486	164.13 486	173.55 486	218.58 486	160.41 486

ASD4		8.86 471

Low-res two-view benchmark