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

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

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

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)
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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test-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

xxxx	1.01 392	0.22 154	0.43 133	0.36 49	0.21 40	0.82 330	0.36 187	1.32 388	0.88 261	0.71 183	0.94 233	0.97 317	0.63 266	0.64 196	10.58 464	0.20 249	0.16 264	0.18 148	0.17 196	0.19 218	0.19 243

test_xeample	1.01 392	0.21 125	0.42 123	0.35 38	0.21 40	0.71 293	0.39 243	1.23 365	0.86 248	0.81 241	1.04 287	0.69 211	0.61 254	0.69 236	10.93 465	0.19 226	0.15 235	0.18 148	0.17 196	0.18 184	0.17 195

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

HSM-Net_RVC	0.53 277	0.22 154	0.35 43	0.37 64	0.21 40	0.85 336	0.37 200	1.23 365	0.93 291	0.90 301	1.15 327	1.26 368	0.63 266	0.72 249	0.48 254	0.17 168	0.13 178	0.16 83	0.15 119	0.17 165	0.15 135
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
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

iResNet_ROB	0.52 272	0.21 125	0.53 253	0.37 64	0.21 40	0.61 243	0.29 80	1.51 419	1.32 397	0.90 301	1.02 277	0.80 269	0.62 260	0.76 269	0.43 210	0.16 134	0.12 119	0.13 15	0.09 8	0.15 100	0.18 211

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

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

test_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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	1.79 407	0.45 84	0.33 97	0.66 211	0.36 163	0.14 41	0.11 69	0.18 148	0.14 96	0.13 28	0.13 75

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

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

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-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

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

222	1.18 412	0.22 154	0.44 145	0.37 64	0.22 55	0.79 314	0.37 200	1.31 387	0.89 274	0.92 314	1.08 303	0.72 228	0.71 317	0.66 211	13.89 468	0.20 249	0.15 235	0.17 109	0.16 149	0.18 184	0.19 243

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

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

SGM_RVC	0.97 389	0.28 281	0.41 103	0.39 116	0.22 55	1.55 416	0.73 392	1.51 419	1.25 389	2.25 438	1.92 412	2.58 434	1.56 423	2.02 436	1.19 401	0.27 335	0.27 373	0.27 340	0.25 342	0.25 312	0.25 316
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
UGAM-zero	0.46 201	0.19 67	0.62 285	0.37 64	0.23 89	0.34 93	0.21 8	1.15 331	0.39 54	0.66 155	0.61 98	1.70 415	0.91 366	0.75 265	0.25 21	0.14 41	0.11 69	0.15 60	0.12 46	0.13 28	0.13 75

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

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

test_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	1.73 403	0.79 261	0.41 149	0.63 185	0.31 94	0.16 134	0.11 69	0.18 148	0.22 306	0.16 133	0.78 432

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

RAFT-RH_RVC	0.56 300	0.17 28	0.41 103	0.37 64	0.23 89	0.57 221	0.24 37	0.60 77	0.70 157	1.19 386	3.94 453	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

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

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

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

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

LE_ROB	4.42 461	0.24 210	2.75 445	0.42 209	0.23 89	1.57 418	0.90 412	1.71 433	17.88 477	16.56 479	4.88 461	5.17 458	18.85 478	1.63 419	14.62 469	0.17 168	0.14 206	0.16 83	0.16 149	0.19 218	0.17 195

pmcnn	1.23 415	0.29 291	0.96 378	0.40 145	0.23 89	0.95 350	0.69 380	1.16 337	1.28 393	1.67 419	2.33 421	11.15 471	0.86 357	0.93 338	0.88 355	0.15 93	0.12 119	0.12 2	0.10 16	0.15 100	0.15 135

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CrosDoStereo	0.50 256	0.18 45	0.45 157	0.38 89	0.24 113	0.40 132	1.18 429	0.67 126	0.86 248	0.94 321	1.37 367	0.63 174	0.77 333	0.65 203	0.45 234	0.15 93	0.12 119	0.17 109	0.18 220	0.14 63	0.14 114

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

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

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

DeepStereo_LL	0.50 256	0.18 45	0.45 157	0.38 89	0.24 113	0.40 132	1.18 429	0.67 126	0.86 248	0.94 321	1.37 367	0.63 174	0.77 333	0.65 203	0.45 234	0.15 93	0.12 119	0.17 109	0.18 220	0.14 63	0.14 114

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.32 48	0.15 7	0.23 1	0.31 7	0.24 113	0.27 31	0.22 14	0.46 22	0.88 261	0.46 72	0.80 168	0.30 10	0.26 35	0.36 14	0.33 116	0.13 17	0.09 3	0.13 15	0.51 427	0.13 28	0.09 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
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

HSM	0.51 263	0.24 210	0.41 103	0.39 116	0.24 113	0.75 304	0.40 252	1.22 361	0.75 184	0.81 241	0.91 225	1.21 364	0.69 300	0.87 312	0.46 244	0.17 168	0.13 178	0.17 109	0.14 96	0.17 165	0.17 195

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

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

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

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

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	0.88 355	0.16 134	0.10 12	0.25 312	0.21 290	0.16 133	0.16 177

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

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

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

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

test_4	0.36 93	0.18 45	0.31 19	0.44 245	0.25 139	0.20 2	0.34 148	0.56 56	0.41 59	0.59 105	1.45 384	0.43 77	0.25 25	0.63 185	0.28 68	0.12 4	0.10 12	0.17 109	0.19 246	0.15 100	0.11 15

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
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

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

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

AAGNet	1.43 426	0.20 92	0.48 205	0.44 245	0.25 139	0.29 52	0.31 115	0.65 107	0.68 152	0.97 333	0.86 201	0.67 206	0.62 260	0.64 196	20.63 473	0.16 134	0.11 69	0.19 186	0.15 119	0.19 218	0.12 47

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

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

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

FTStereo	0.56 300	0.20 92	0.37 61	0.41 172	0.25 139	0.40 132	0.79 399	0.66 116	0.43 66	1.09 375	3.27 442	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

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	1.66 399	0.58 140	1.06 390	0.60 162	0.42 205	0.14 41	0.11 69	0.16 83	0.16 149	0.14 63	0.15 135

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

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

DRaft	0.49 242	0.17 28	0.47 186	0.37 64	0.25 139	0.58 223	0.40 252	0.65 107	0.85 243	1.02 353	1.75 406	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.64 328	0.35 324	0.41 103	0.42 209	0.25 139	1.01 361	0.77 396	1.13 319	1.09 361	1.17 384	1.22 342	1.04 336	0.75 326	0.88 315	0.63 302	0.28 343	0.30 385	0.34 377	0.30 371	0.26 316	0.26 321
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
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

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
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

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

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

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

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

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

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	1.84 409	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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

SGM-ForestM	4.04 459	0.32 306	0.46 174	0.43 228	0.27 203	7.50 466	1.45 449	3.84 459	4.24 458	8.19 470	6.76 466	19.00 477	9.08 466	10.74 471	6.62 460	0.31 360	0.33 403	0.32 370	0.32 384	0.29 332	0.29 341

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	1.22 394	0.50 314	1.23 365	0.72 168	0.95 328	0.95 241	0.89 299	0.62 260	0.83 297	0.62 299	0.26 327	0.17 282	0.17 109	0.17 196	0.18 184	0.17 195

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	2.34 422	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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

rvit_stereo_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

StereoDRNet-Refined	0.58 313	0.32 306	0.54 256	0.46 287	0.30 264	0.96 353	0.40 252	1.00 270	0.94 298	1.12 379	1.08 303	0.96 315	0.67 290	0.90 322	0.89 365	0.17 168	0.13 178	0.22 268	0.21 290	0.20 234	0.19 243
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SANet	1.07 403	0.41 357	1.06 386	0.48 301	0.30 264	1.41 407	0.94 414	1.42 407	3.36 452	1.58 410	2.43 425	2.33 430	1.70 430	1.34 400	1.07 390	0.28 343	0.24 352	0.26 328	0.23 319	0.34 362	0.30 348

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

SGM-Forest	0.62 326	0.32 306	0.39 87	0.43 228	0.30 264	1.02 363	0.55 343	1.09 307	1.05 343	1.06 367	1.18 336	1.10 352	0.67 290	0.88 315	0.62 299	0.31 360	0.33 403	0.33 375	0.30 371	0.30 341	0.28 335
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
rvit_0105_3	0.47 214	0.34 319	0.77 358	0.54 368	0.31 285	0.49 179	0.47 297	0.63 95	0.79 213	0.65 143	0.59 93	0.64 181	0.50 197	0.65 203	0.39 192	0.29 350	0.27 373	0.29 356	0.28 364	0.21 255	0.20 265

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

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

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

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

iinet-f	0.67 333	0.26 251	2.15 440	0.39 116	0.31 285	1.19 392	0.56 348	0.84 212	0.84 236	0.80 231	1.17 334	1.05 340	0.84 354	0.71 244	1.21 402	0.20 249	0.18 296	0.17 109	0.15 119	0.20 234	0.20 265

UDGNet	0.48 225	0.77 415	0.50 229	0.48 301	0.31 285	0.41 145	0.34 148	0.70 158	0.92 286	0.65 143	0.60 95	0.58 140	0.43 157	0.63 185	0.41 201	0.32 371	0.15 235	0.66 427	0.19 246	0.36 370	0.21 283

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PWC_ROB	0.87 376	0.52 389	1.28 410	0.50 330	0.32 299	0.91 342	0.37 200	1.36 398	1.46 410	1.61 413	2.59 431	1.16 363	1.01 387	1.34 400	1.40 414	0.25 317	0.18 296	0.28 348	0.20 270	0.29 332	0.28 335

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

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

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

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

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

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

NaN_ROB	0.69 338	0.44 365	0.69 323	0.51 345	0.33 309	0.97 354	1.06 423	1.22 361	1.19 377	1.24 394	0.96 245	1.08 348	0.78 338	1.20 381	0.67 310	0.24 307	0.30 385	0.23 286	0.24 333	0.23 291	0.25 316

LL-Strereo	0.57 306	0.27 268	0.68 317	0.48 301	0.34 317	0.39 128	0.48 305	0.94 248	0.97 308	0.83 262	0.78 156	1.10 352	1.18 402	1.33 398	0.49 256	0.17 168	0.14 206	0.22 268	0.19 246	0.16 133	0.17 195

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

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

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

GANet	0.70 340	0.37 335	0.55 261	0.51 345	0.34 317	0.94 347	0.96 416	1.08 303	0.94 298	1.04 362	1.98 415	1.13 359	0.88 363	1.12 373	0.66 307	0.25 317	0.26 367	0.27 340	0.22 306	0.31 346	0.22 297

MeshStereo	1.34 420	0.43 361	0.54 256	0.44 245	0.34 317	1.66 423	0.60 356	1.94 436	1.37 400	4.47 462	3.25 440	4.71 453	1.94 438	1.92 432	1.17 399	0.35 390	0.35 407	0.37 387	0.31 378	0.32 351	0.32 358
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
pcwnet_v2	0.58 313	0.28 281	0.84 364	0.45 267	0.35 323	0.61 243	0.35 167	1.27 379	1.21 380	0.99 341	1.27 351	0.72 228	0.58 239	0.67 221	0.48 254	0.27 335	0.21 328	0.24 300	0.23 319	0.29 332	0.29 341

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

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

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

EDNetEfficientorigin	9.93 468	1.15 436	175.16 487	0.48 301	0.36 325	1.04 370	0.68 375	1.24 372	2.69 444	3.17 455	2.50 427	2.30 428	2.07 442	1.76 425	2.21 432	0.20 249	0.18 296	0.24 300	0.19 246	0.51 408	0.50 419

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RTSC	0.87 376	0.48 372	1.23 406	0.52 356	0.37 330	1.13 383	0.50 314	1.34 392	1.79 427	1.51 407	1.24 347	1.12 356	0.81 344	1.62 417	2.16 431	0.25 317	0.19 310	0.23 286	0.24 333	0.30 341	0.31 354

SDNR	0.86 375	0.37 335	1.47 426	0.40 145	0.38 339	3.38 454	0.33 141	0.90 237	0.98 312	0.99 341	2.09 419	0.59 155	0.71 317	1.29 394	0.70 317	0.51 419	0.56 434	0.36 383	0.26 353	0.43 392	0.46 408

coex-ft	6.43 466	1.51 447	87.33 486	0.49 316	0.38 339	1.34 402	1.21 433	1.16 337	8.09 463	12.12 471	2.79 435	2.77 437	3.31 456	1.16 376	3.15 441	0.24 307	0.23 344	0.27 340	0.24 333	0.45 397	0.37 381

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

aanetorigin	0.83 372	0.56 395	1.87 435	0.49 316	0.38 339	0.56 217	0.66 368	0.70 158	1.00 323	2.42 441	2.02 416	1.31 375	1.18 402	0.93 338	1.13 398	0.20 249	0.18 296	0.20 214	0.19 246	0.27 326	0.30 348

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

EDNetEfficient	1.46 427	0.80 417	6.12 458	0.47 296	0.39 343	0.69 284	0.83 402	0.90 237	2.77 445	3.50 458	1.96 414	1.66 413	2.03 441	1.26 390	4.18 451	0.21 262	0.18 296	0.21 255	0.20 270	0.41 388	0.39 389

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

ADCL	1.04 397	0.38 345	1.35 417	0.50 330	0.39 343	1.61 420	0.89 410	1.29 382	1.39 403	1.29 397	1.50 388	1.24 367	1.24 407	1.37 406	4.87 454	0.21 262	0.19 310	0.25 312	0.25 342	0.29 332	0.27 328

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

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

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

DANet	0.71 344	0.45 369	0.91 374	0.59 385	0.40 348	0.81 322	0.40 252	0.97 261	0.84 236	1.20 389	1.22 342	1.33 383	0.88 363	1.16 376	1.24 403	0.27 335	0.23 344	0.31 365	0.25 342	0.35 366	0.32 358
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FBW_ROB	0.88 378	0.50 379	0.85 365	0.55 372	0.40 348	1.17 389	0.78 398	1.50 416	1.37 400	1.33 400	1.27 351	1.48 401	1.00 386	2.57 448	0.98 380	0.25 317	0.32 397	0.45 405	0.30 371	0.34 362	0.28 335

XPNet_ROB	0.70 340	0.35 324	0.68 317	0.52 356	0.40 348	0.79 314	0.85 408	1.16 337	0.94 298	1.33 400	1.15 327	1.38 391	0.83 352	1.03 359	0.90 367	0.32 371	0.25 360	0.26 328	0.24 333	0.31 346	0.28 335

LALA_ROB	0.74 351	0.43 361	0.69 323	0.54 368	0.40 348	1.01 361	0.95 415	1.21 353	1.07 356	1.22 391	1.12 313	1.56 409	0.79 340	1.04 361	0.86 348	0.33 379	0.22 334	0.35 379	0.30 371	0.35 366	0.31 354

PWCDC_ROB	0.89 380	0.49 375	0.80 362	0.74 420	0.40 348	1.03 366	0.39 243	1.33 390	2.35 440	1.02 353	3.77 448	0.81 271	0.92 370	1.20 381	0.90 367	0.34 385	0.22 334	0.24 300	0.20 270	0.34 362	0.29 341

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

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

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

DPSNet	0.99 391	0.42 359	1.88 436	0.53 362	0.41 355	1.59 419	1.26 437	2.21 442	1.43 406	1.10 377	1.11 310	1.46 397	1.95 439	1.34 400	1.26 405	0.34 385	0.25 360	0.25 312	0.21 290	0.46 400	0.37 381

MDST_ROB	0.91 384	0.27 268	0.85 365	0.63 397	0.41 355	2.53 438	0.71 390	1.60 426	1.13 367	2.83 448	1.73 403	0.97 317	0.69 300	1.61 416	0.73 324	0.25 317	0.22 334	0.32 370	0.28 364	0.25 312	0.24 309

CSAN	0.83 372	0.49 375	0.77 358	0.60 390	0.41 355	1.14 384	1.06 423	1.19 347	1.46 410	1.32 398	1.43 379	1.37 390	1.19 404	1.27 393	0.86 348	0.39 399	0.31 394	0.36 383	0.37 393	0.35 366	0.34 369

Wz-Net-TNSev	1.14 407	1.06 435	4.32 455	0.49 316	0.42 361	1.51 414	1.11 427	1.48 413	1.40 405	1.22 391	1.26 350	1.58 411	1.43 418	1.76 425	1.70 418	0.32 371	0.31 394	0.26 328	0.30 371	0.41 388	0.41 396

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

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

GANetREF_RVC	0.80 361	0.75 414	0.86 370	0.66 406	0.42 361	1.15 386	0.98 417	1.14 328	1.19 377	1.01 351	1.02 277	1.10 352	0.90 365	1.15 375	0.76 329	0.48 414	0.39 416	0.57 423	0.38 396	0.63 425	0.46 408
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PSMNet_ROB	0.64 328	0.37 335	0.65 305	0.56 375	0.42 361	0.97 354	0.83 402	1.21 353	0.92 286	0.79 229	1.02 277	1.08 348	0.63 266	0.82 290	0.91 369	0.29 350	0.20 318	0.31 365	0.31 378	0.26 316	0.23 303

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

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

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

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

ADCMid	1.14 407	0.52 389	2.23 441	0.53 362	0.43 366	1.07 373	0.75 394	1.23 365	1.05 343	2.15 435	1.44 381	1.50 403	1.43 418	1.56 413	5.01 455	0.26 327	0.24 352	0.29 356	0.31 378	0.37 375	0.33 362

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

StereoDRNet	0.64 328	0.33 314	0.68 317	0.51 345	0.43 366	1.03 366	0.53 335	1.47 412	0.99 317	1.10 377	0.87 208	1.07 346	0.71 317	0.82 290	0.88 355	0.23 296	0.19 310	0.25 312	0.23 319	0.27 326	0.19 243

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

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

NCCL2	0.72 348	0.41 357	0.65 305	0.64 398	0.44 373	0.98 358	1.20 431	1.11 313	1.00 323	0.98 338	0.96 245	1.49 402	0.87 360	0.90 322	0.79 334	0.31 360	0.26 367	0.39 392	0.39 400	0.32 351	0.32 358

WCMA_ROB	1.14 407	0.36 329	0.76 353	0.49 316	0.44 373	1.23 396	0.67 370	1.11 313	1.23 383	2.84 449	3.95 454	3.28 444	1.83 435	1.25 389	0.99 381	0.44 408	0.34 405	0.34 377	0.37 393	0.41 388	0.40 392

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

Wz-Net-SNSev	0.91 384	0.73 412	2.13 439	0.56 375	0.45 377	0.95 350	1.13 428	1.34 392	1.24 385	1.02 353	1.30 357	1.46 397	0.86 357	1.81 427	1.50 415	0.25 317	0.23 344	0.25 312	0.26 353	0.32 351	0.29 341

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

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

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

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

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

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

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

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

G-Net	0.95 388	0.46 371	1.04 384	0.64 398	0.48 386	2.12 434	0.64 366	1.01 277	0.87 257	1.75 421	2.82 438	1.30 374	1.64 429	1.06 362	0.96 376	0.36 393	0.29 381	0.35 379	0.25 342	0.45 397	0.42 397

FC-DCNN v2	1.65 435	0.51 382	0.65 305	0.61 392	0.49 388	1.61 420	0.70 385	1.75 434	1.56 418	4.74 465	4.91 462	6.46 464	3.31 456	1.91 431	1.11 393	0.46 410	0.42 421	0.47 409	0.46 414	0.48 403	0.46 408

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

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 395	0.57 397	1.51 428	0.67 409	0.50 390	2.57 439	1.66 452	1.20 351	1.43 406	1.38 402	1.57 394	1.33 383	0.92 370	1.64 420	0.88 355	0.37 396	0.39 416	0.46 408	0.60 432	0.41 388	0.40 392

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

MSMD_ROB	1.21 414	0.49 375	0.62 285	0.59 385	0.50 390	1.62 422	0.67 370	1.23 365	1.24 385	2.45 442	3.77 448	3.09 441	2.98 454	1.32 397	0.81 339	0.45 409	0.41 419	0.49 416	0.51 427	0.47 402	0.44 403

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

WZ-Net	1.19 413	0.59 399	4.07 453	0.62 396	0.51 393	1.34 402	1.31 441	1.32 388	1.74 426	1.53 409	1.65 397	1.74 416	1.28 411	2.25 442	2.01 428	0.27 335	0.21 328	0.23 286	0.25 342	0.40 382	0.39 389

ADCS	1.51 429	0.61 403	3.42 448	0.59 385	0.51 393	1.27 399	1.08 426	1.59 425	1.81 428	1.91 429	1.66 399	1.51 406	1.42 417	1.94 434	8.60 463	0.33 379	0.32 397	0.33 375	0.36 392	0.44 393	0.42 397

ADCP+	1.06 401	0.35 324	1.51 428	0.49 316	0.51 393	1.45 411	0.55 343	1.25 375	1.03 335	1.16 383	1.15 327	1.10 352	1.07 392	1.56 413	6.75 461	0.19 226	0.16 264	0.23 286	0.21 290	0.28 329	0.21 283

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

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

BEATNet-Init1	15.13 472	0.82 421	50.86 485	0.72 419	0.53 398	38.10 483	7.03 469	11.83 474	14.25 471	29.78 484	30.17 483	48.21 487	22.64 480	26.78 482	18.11 471	0.42 407	0.38 412	0.47 409	0.46 414	0.51 408	0.48 415

PA-Net	0.67 333	0.43 361	0.83 363	0.50 330	0.53 398	0.94 347	0.68 375	1.10 308	1.14 369	0.80 231	0.88 215	0.87 290	0.77 333	1.02 357	0.88 355	0.24 307	0.41 419	0.29 356	0.44 413	0.26 316	0.34 369
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AF-Net	0.81 364	0.39 349	0.68 317	0.64 398	0.54 401	0.91 342	0.51 328	1.61 427	1.31 396	0.96 329	2.02 416	1.46 397	1.26 410	1.11 372	0.99 381	0.32 371	0.24 352	0.39 392	0.27 359	0.30 341	0.25 316

AnyNet_C01	1.56 430	1.05 434	7.45 460	0.64 398	0.54 401	1.99 432	1.38 444	1.43 409	1.36 398	1.63 416	1.92 412	1.84 418	1.33 413	2.40 444	4.03 448	0.33 379	0.32 397	0.32 370	0.34 388	0.44 393	0.45 407

Nwc_Net	0.78 357	0.38 345	0.73 339	0.60 390	0.55 403	1.05 371	0.55 343	1.67 431	1.05 343	0.88 290	1.86 411	1.40 394	1.09 393	1.10 370	0.87 352	0.30 357	0.25 360	0.36 383	0.38 396	0.29 332	0.29 341

AnyNet_C32	1.16 411	0.62 406	2.40 442	0.57 380	0.55 403	1.41 407	1.34 442	1.18 345	1.24 385	1.49 405	1.42 376	1.39 392	1.20 406	1.55 411	4.82 453	0.29 350	0.28 376	0.29 356	0.34 388	0.38 379	0.42 397

ELAS	1.63 434	0.61 403	0.95 376	0.68 413	0.55 403	3.01 452	1.55 450	2.39 444	2.33 439	3.64 459	3.89 452	2.75 436	2.90 453	2.15 440	2.27 437	0.52 420	0.45 428	0.50 418	0.48 420	0.54 415	0.52 421
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 420	0.87 423	1.76 433	0.86 424	0.56 406	4.29 459	1.79 457	1.50 416	1.98 431	1.61 413	1.85 410	1.84 418	1.41 416	1.89 430	1.36 410	0.48 414	0.40 418	0.56 422	0.57 430	0.69 426	0.48 415

MANE	4.13 460	0.51 382	0.64 299	0.66 406	0.56 406	6.89 465	0.99 419	7.55 468	12.04 466	6.68 468	8.57 469	10.69 470	9.45 467	7.59 468	6.39 459	0.49 416	0.43 425	0.48 413	0.98 448	0.49 405	0.48 415

ELAS_RVC	1.60 432	0.61 403	1.01 383	0.70 416	0.56 406	2.00 433	1.89 459	1.96 437	2.65 443	3.33 457	3.26 441	3.03 438	3.41 459	2.49 446	2.09 430	0.52 420	0.45 428	0.50 418	0.48 420	0.54 415	0.52 421
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	1.98 441	0.96 429	11.36 464	0.65 403	0.57 409	2.77 444	1.40 445	1.39 402	2.26 435	1.89 426	2.56 428	1.32 380	1.25 408	5.20 461	4.05 449	0.31 360	0.22 334	0.29 356	0.29 369	0.40 382	0.37 381

RTSA	1.98 441	0.96 429	11.36 464	0.65 403	0.57 409	2.77 444	1.40 445	1.39 402	2.26 435	1.89 426	2.56 428	1.32 380	1.25 408	5.20 461	4.05 449	0.31 360	0.22 334	0.29 356	0.29 369	0.40 382	0.37 381

RP	0.76 353	0.36 329	0.63 294	0.66 406	0.58 411	0.80 317	0.55 343	1.14 328	1.22 382	0.97 333	1.65 397	1.43 396	1.32 412	1.01 352	0.84 343	0.33 379	0.30 385	0.36 383	0.30 371	0.34 362	0.34 369

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

FCDSN-DC	1.39 425	0.56 395	0.65 305	0.74 420	0.59 412	1.38 404	0.63 363	1.35 395	1.39 403	3.26 456	4.50 459	4.61 451	2.63 449	1.58 415	1.03 385	0.46 410	0.42 421	0.48 413	0.47 418	0.50 407	0.50 419
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DGSMNet	0.76 353	0.55 394	1.29 412	0.58 381	0.62 414	0.94 347	0.70 385	1.26 377	1.11 363	0.83 262	1.24 347	1.00 324	0.71 317	1.03 359	0.81 339	0.34 385	0.29 381	0.41 399	0.40 403	0.57 419	0.55 424

PVD	1.28 419	0.67 410	1.28 410	0.74 420	0.62 414	1.50 413	0.84 405	1.99 438	2.96 446	2.18 436	2.36 424	1.85 420	1.95 439	1.92 432	1.94 426	0.39 399	0.36 409	0.49 416	0.37 393	0.51 408	0.64 426

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

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

Abc-Net	0.78 357	0.40 353	0.76 353	0.61 392	0.67 417	0.81 322	0.69 380	1.54 423	1.11 363	0.90 301	1.36 364	1.33 383	1.16 399	1.19 379	0.88 355	0.31 360	0.30 385	0.37 387	0.48 420	0.33 356	0.33 362
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	0.72 348	0.35 324	0.64 299	0.53 362	0.67 417	1.31 401	0.67 370	1.20 351	1.18 375	1.05 364	0.87 208	1.27 369	0.93 375	0.93 338	1.27 407	0.22 284	0.16 264	0.26 328	0.23 319	0.40 382	0.39 389

PASM	0.90 383	0.64 407	1.69 430	0.69 415	0.69 420	0.78 311	0.84 405	1.03 284	1.26 392	1.19 386	1.15 327	1.31 375	0.98 383	1.24 388	1.03 385	0.52 420	0.56 434	0.59 426	0.66 434	0.56 417	0.54 423

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

U	0.45 194	0.16 16	0.32 24	0.40 145	0.71 422	3.55 455	0.20 3	0.41 7	0.38 48	0.26 6	0.23 3	0.24 3	0.22 14	0.26 1	0.22 1	0.15 93	0.09 3	0.88 432	0.13 71	0.13 28	0.11 15

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

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

NVStereoNet_ROB	1.24 416	0.90 425	1.13 393	0.86 424	0.88 425	1.11 379	0.99 419	1.42 407	1.53 414	1.59 412	2.48 426	2.24 427	1.53 420	1.96 435	1.30 408	0.76 433	0.70 439	0.78 429	1.00 449	0.71 427	0.88 438
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SAMSARA	1.07 403	0.65 408	1.19 402	1.06 434	0.90 426	1.76 428	1.76 456	1.46 411	1.44 408	1.51 407	1.16 332	2.00 424	1.14 397	1.48 409	1.31 409	0.39 399	0.44 427	0.35 379	0.38 396	0.49 405	0.49 418

MADNet+	2.23 447	2.43 462	10.85 463	1.22 438	0.91 427	2.76 443	1.40 445	2.12 441	1.67 425	1.32 398	1.74 405	1.86 421	1.74 431	6.25 464	4.41 452	0.65 428	0.64 437	0.58 425	0.54 429	0.80 428	0.76 431

PWCK	1.92 440	1.66 453	3.12 447	1.65 444	0.91 427	2.84 446	2.26 462	2.10 440	2.41 441	2.36 440	2.31 420	2.22 426	1.82 433	3.43 452	2.03 429	1.61 455	0.71 441	1.51 441	0.82 442	1.69 443	0.91 439

MFMNet_re	1.14 407	0.97 432	1.19 402	0.99 429	0.95 429	1.25 398	1.22 434	1.39 402	1.55 416	1.69 420	1.67 401	1.21 364	1.53 420	1.12 373	0.99 381	0.87 437	0.75 446	0.79 430	0.75 438	0.90 429	0.94 440

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

Consistency-Raft	1.01 392	0.81 418	1.24 407	0.84 423	0.97 431	0.81 322	0.84 405	1.30 385	1.59 419	1.05 364	1.68 402	1.12 356	0.91 366	0.92 332	1.11 393	0.65 428	0.74 442	0.79 430	0.90 444	1.06 437	0.79 434

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

SQANet	0.82 365	0.74 413	0.67 314	1.13 435	0.98 433	1.11 379	0.47 297	1.07 299	0.83 232	0.91 306	1.05 291	1.03 334	0.74 324	1.01 352	0.64 304	0.61 427	0.24 352	1.03 436	0.35 391	1.18 439	0.58 425

FADE		2.05 458		1.03 432	0.99 434			3.91 460	3.00 447	1.76 422		2.73 435		5.95 463		11.57 477	1.70 464	23.09 480	15.86 477	0.62 424	0.65 427

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

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

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

SPS-STEREO	1.25 417	0.93 426	1.06 386	1.04 433	1.03 437	1.41 407	0.91 413	1.51 419	1.19 377	2.09 433	1.83 408	1.94 422	1.39 415	1.62 417	1.39 413	0.97 440	0.94 456	0.90 433	0.89 443	0.96 434	0.96 443
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	1.04 397	0.93 426	0.88 372	1.33 441	1.05 439	1.66 423	0.70 385	1.40 405	1.18 375	1.08 373	1.32 360	1.33 383	0.91 366	1.23 387	0.76 329	0.72 431	0.46 430	1.24 439	0.50 425	1.40 440	0.75 430

WAO-7	1.90 439	1.20 437	1.35 417	1.27 439	1.06 440	2.84 446	1.56 451	3.23 452	3.06 450	2.23 437	3.33 445	3.17 442	2.28 444	3.12 449	2.21 432	1.02 442	0.91 452	1.06 437	1.03 452	1.04 436	0.97 446

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

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

RainbowNet	1.35 422	1.49 445	1.19 402	1.88 449	1.45 443	1.48 412	1.07 425	1.61 427	1.55 416	1.20 389	1.59 395	1.54 407	1.13 396	1.34 400	0.97 377	1.36 451	0.70 439	1.82 445	0.79 440	1.71 444	1.07 449

JetBlue	2.78 450	1.26 439	7.04 459	1.16 436	1.48 444	8.00 467	6.02 468	2.60 445	1.92 430	2.12 434	2.64 432	3.34 446	3.05 455	6.49 465	3.39 444	0.78 434	0.76 447	0.75 428	0.76 439	0.97 435	1.18 455

ACVNet-4b	1.35 422	1.31 441	1.10 389	1.90 450	1.59 445	1.92 430	0.77 396	1.52 422	1.62 423	1.05 364	1.60 396	2.11 425	0.94 376	1.64 420	0.77 333	1.30 448	0.35 407	2.03 451	0.67 435	1.88 450	0.84 435

ACVNet_2	1.65 435	1.27 440	1.41 424	1.75 446	1.62 446	2.22 435	1.20 431	2.30 443	2.62 442	1.78 423	2.56 428	3.03 438	1.61 426	1.54 410	1.12 397	1.06 443	0.58 436	1.82 445	0.70 437	1.82 446	0.96 443

ACVNet_1	1.46 427	1.33 442	1.12 392	1.91 451	1.62 446	1.83 429	0.98 417	2.00 439	1.85 429	1.39 403	1.53 391	2.32 429	1.53 420	1.34 400	1.11 393	1.30 448	0.50 432	2.06 453	0.58 431	1.93 452	0.95 442

WAO-8	2.92 451	1.55 448	1.35 417	1.79 447	1.63 448	5.23 461	1.22 434	4.58 463	12.56 468	2.84 449	4.07 456	4.83 454	2.72 451	3.49 453	2.25 435	1.27 445	0.91 452	1.99 447	1.15 457	1.86 447	1.15 451

Venus	2.92 451	1.55 448	1.35 417	1.79 447	1.63 448	5.23 461	1.22 434	4.58 463	12.56 468	2.84 449	4.06 455	4.83 454	2.72 451	3.49 453	2.25 435	1.27 445	0.91 452	1.99 447	1.15 457	1.86 447	1.15 451

WAO-6	2.04 444	1.50 446	1.16 395	1.70 445	1.67 450	2.69 440	1.44 448	3.06 449	3.63 455	1.98 430	3.27 442	3.54 449	2.07 442	2.36 443	2.22 434	1.31 450	0.91 452	2.04 452	1.22 459	1.73 445	1.27 457

LVE	2.12 446	1.44 444	1.36 421	1.99 452	1.78 451	2.75 442	1.79 457	2.82 446	3.95 457	1.90 428	4.33 458	3.52 448	1.81 432	2.24 441	1.74 420	1.74 457	0.87 451	2.06 453	1.13 455	1.91 451	1.35 458

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

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

IMH-64-1	1.86 437	1.62 450	1.16 395	2.20 454	1.89 454	2.33 436	1.30 438	2.89 447	2.29 437	1.66 417	2.80 436	2.49 432	1.61 426	2.10 438	1.78 423	1.60 453	0.74 442	2.43 457	1.02 450	2.12 453	1.17 453

IMH-64	1.86 437	1.62 450	1.16 395	2.20 454	1.89 454	2.33 436	1.30 438	2.89 447	2.29 437	1.66 417	2.80 436	2.49 432	1.61 426	2.10 438	1.78 423	1.60 453	0.74 442	2.43 457	1.02 450	2.12 453	1.17 453

IMH	2.04 444	1.62 450	1.20 405	2.20 454	1.89 454	2.91 451	1.30 438	3.11 450	3.03 448	1.81 424	3.35 446	3.03 438	1.90 436	2.48 445	1.80 425	1.66 456	0.77 448	2.45 459	1.04 453	2.15 455	1.19 456

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

tt	6.20 465	0.20 92	5.89 457	3.55 469	2.07 457	11.26 470	19.21 471	11.74 473	5.46 459	2.69 445	2.04 418	4.87 457	6.25 465	3.70 456	7.09 462	8.32 473	11.17 478	4.93 470	5.41 472	5.74 471	2.37 466

TorneroNet	4.53 462	1.89 455	1.48 427	2.55 460	2.27 459	13.78 472	1.69 454	4.84 467	23.73 482	2.89 452	7.70 468	7.06 465	2.69 450	4.26 460	3.42 445	1.84 459	0.77 448	2.68 463	1.13 455	2.42 458	1.47 460

TorneroNet-64	3.44 454	1.86 454	1.42 425	2.58 462	2.28 460	6.87 464	1.68 453	4.70 465	12.03 465	2.31 439	5.59 465	8.25 466	2.55 448	3.97 458	2.73 439	1.81 458	0.74 442	2.57 461	1.07 454	2.35 457	1.44 459

DPSimNet_ROB	3.58 457	2.45 463	8.57 461	2.53 459	2.37 461	2.88 449	3.77 467	3.14 451	3.23 451	4.71 464	3.86 451	4.68 452	4.87 464	4.07 459	5.62 456	2.33 465	2.33 466	2.47 460	2.52 466	2.51 460	2.64 467

KSHMR	2.57 448	1.93 456	1.69 430	2.63 463	2.42 462	2.86 448	2.07 460	3.27 454	6.50 461	2.49 443	3.36 447	3.41 447	1.92 437	2.49 446	1.94 426	2.13 462	1.40 462	2.79 466	1.50 462	2.73 461	1.77 461

UNDER WATER	3.46 455	2.07 459	3.64 451	3.09 466	2.48 463	3.75 457	2.42 464	3.31 455	13.77 470	2.90 453	2.95 439	5.84 459	3.69 460	3.69 455	3.48 447	2.07 461	1.11 459	2.70 464	1.40 460	2.84 464	1.98 463

UNDER WATER-64	3.53 456	2.01 457	3.94 452	3.22 468	2.49 464	5.41 463	2.60 465	3.43 457	12.41 467	3.03 454	2.68 434	6.07 462	4.04 461	3.79 457	3.33 443	2.02 460	1.24 461	2.63 462	1.46 461	2.78 462	2.08 465

ktn	2.98 453	2.25 460	1.73 432	2.84 464	2.53 465	3.76 458	2.15 461	3.70 458	5.47 460	2.75 446	5.17 464	5.94 461	2.48 446	3.23 450	2.46 438	2.34 466	1.44 463	2.78 465	2.03 465	2.45 459	2.01 464

notaker	2.76 449	2.29 461	1.80 434	2.96 465	2.58 466	2.90 450	1.75 455	3.24 453	3.05 449	2.78 447	4.24 457	6.15 463	2.51 447	3.34 451	2.75 440	2.31 464	1.18 460	3.00 467	1.65 463	2.84 464	1.97 462

JetRed	5.27 464	5.84 470	12.81 467	2.36 458	2.83 467	12.23 471	10.50 470	4.46 462	3.60 453	3.86 460	3.83 450	4.85 456	4.18 462	6.78 466	11.96 466	2.17 463	2.96 468	2.18 455	1.97 464	3.38 467	2.68 468

HanzoNet	6.76 467	2.45 463	4.22 454	3.19 467	2.94 468	3.62 456	2.28 463	4.79 466	7.20 462	14.00 475	13.19 473	17.49 475	22.30 479	13.25 473	6.19 458	4.20 469	1.93 465	3.10 468	2.56 467	3.35 466	2.88 469

MADNet++	4.03 458	2.70 467	3.44 450	3.72 470	3.44 469	4.44 460	3.52 466	3.95 461	3.61 454	4.46 461	4.98 463	4.10 450	4.58 463	7.00 467	5.89 457	3.74 467	3.67 469	3.27 469	2.71 468	3.70 469	3.66 470

ASD4	9.96 469	8.86 473	17.78 468	7.17 471	9.80 470	16.08 473	28.92 475	9.77 472	8.20 464	7.02 469	7.08 467	8.47 467	9.57 468	11.17 472	20.26 472	4.12 468	4.14 470	5.57 473	4.74 470	5.53 470	4.90 472

PML	40.80 487	29.24 480	11.87 466	7.20 472	14.47 471	92.13 487	213.69 488	7.63 469	23.35 481	74.72 488	190.14 488	50.17 488	26.15 481	21.39 477	12.70 467	8.76 474	2.92 467	8.45 474	3.25 469	13.26 474	4.42 471

DGTPSM_ROB	12.07 470	8.00 471	20.99 469	8.93 473	16.78 472	10.67 468	30.87 476	9.01 470	15.16 472	6.50 466	15.41 477	9.04 468	14.85 470	9.25 469	21.67 474	4.57 470	8.57 473	5.08 471	9.28 473	5.90 472	10.95 474

DPSMNet_ROB	12.08 471	8.00 471	21.00 470	8.97 474	16.79 473	10.67 468	30.89 477	9.02 471	15.17 473	6.51 467	15.41 477	9.04 468	14.85 470	9.27 470	21.67 474	4.58 471	8.57 473	5.09 472	9.29 474	5.90 472	10.95 474

DPSM_ROB	17.78 473	18.63 475	24.31 476	20.90 476	19.47 474	25.97 476	36.21 479	21.23 481	16.24 475	13.38 473	14.06 475	19.18 478	16.30 473	20.78 475	25.67 477	9.38 475	9.23 476	9.49 475	9.82 475	13.51 475	11.91 477

DPSM	17.78 473	18.63 475	24.31 476	20.90 476	19.47 474	25.97 476	36.21 479	21.23 481	16.24 475	13.38 473	14.06 475	19.18 478	16.30 473	20.78 475	25.67 477	9.38 475	9.23 476	9.49 475	9.82 475	13.51 475	11.91 477

Anonymous_1	33.25 478	18.26 474	23.92 472	20.54 475	21.28 476	25.59 475	35.94 478	22.01 483	15.57 474	13.33 472	13.49 474	18.08 476	15.29 472	20.36 474	24.60 476	16.28 481	8.84 475	66.59 485	118.00 485	155.73 488	11.23 476

LRCNet_RVC	21.24 476	31.15 481	21.41 471	28.98 479	23.82 477	3.13 453	0.60 356	20.96 480	1.59 419	25.58 480	28.15 481	21.99 480	14.79 469	21.94 481	16.41 470	28.89 485	14.87 479	33.53 481	31.28 481	29.51 483	26.16 481

HaxPig	31.96 477	37.24 483	34.27 478	24.37 478	24.88 478	18.26 474	19.86 472	20.64 479	28.52 483	35.97 485	38.75 484	25.57 481	28.72 482	33.88 483	34.39 482	35.94 486	38.87 486	37.80 482	40.48 482	39.68 484	41.15 486

MEDIAN_ROB	37.38 484	40.85 488	40.60 481	32.31 480	31.85 479	27.20 478	24.55 473	29.10 484	33.19 487	42.09 487	41.76 486	33.35 482	34.39 486	39.78 485	37.07 483	43.64 488	44.10 488	44.12 484	43.40 484	41.51 486	42.76 488

AVERAGE_ROB	37.58 485	40.13 487	40.15 480	34.81 481	33.82 480	28.55 482	25.10 474	32.02 485	34.06 488	41.28 486	40.66 485	34.46 483	34.81 487	39.18 484	37.57 484	42.78 487	43.44 487	43.82 483	43.03 483	40.47 485	41.51 487

CasAABBNet	35.74 479	37.43 484	48.72 483	42.22 482	39.20 481	52.24 484	73.12 486	42.61 486	32.62 485	26.78 481	27.95 479	38.58 484	32.60 483	41.67 486	51.65 486	18.74 482	18.57 484	19.15 478	19.77 479	27.20 477	23.98 479

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

LSM	4.74 463	0.77 415	10.16 462	0.70 416	56.56 483	1.02 363	1.00 421	1.24 372	1.62 423	2.04 431	2.34 422	1.33 383	1.17 401	1.38 407	1.09 392	0.33 379	0.49 431	0.39 392	0.46 414	0.51 408	10.09 473

DLNR_Zeroshot_test	20.09 475	36.28 482	38.04 479	169.85 488	61.80 484	0.23 7	0.20 3	13.88 475	0.37 44	0.44 65	0.66 112	0.43 77	0.21 10	0.62 175	0.28 68	5.46 472	0.10 12	0.15 60	0.11 26	72.60 487	0.11 15

xxxxx1	36.64 481	19.51 477	24.21 473	61.66 485	64.63 485	27.28 479	40.10 481	20.25 476	18.63 478	14.07 476	12.97 470	17.26 472	17.36 475	21.70 478	27.93 479	13.18 478	18.50 481	111.26 486	133.37 486	29.24 480	39.73 483

tt_ll	36.64 481	19.51 477	24.21 473	61.66 485	64.63 485	27.28 479	40.10 481	20.25 476	18.63 478	14.07 476	12.97 470	17.26 472	17.36 475	21.70 478	27.93 479	13.18 478	18.50 481	111.26 486	133.37 486	29.24 480	39.73 483

ff	36.64 481	19.51 477	24.21 473	61.66 485	64.63 485	27.28 479	40.10 481	20.25 476	18.63 478	14.07 476	12.97 470	17.26 472	17.36 475	21.70 478	27.93 479	13.18 478	18.50 481	111.26 486	133.37 486	29.24 480	39.73 483

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

test_example2	176.61 488	205.14 489	198.86 488	188.60 489	190.98 489	152.67 488	170.61 487	94.86 489	123.55 489	178.88 489	179.48 487	158.94 489	141.34 488	192.61 489	198.96 488	203.76 489	236.37 489	164.13 489	173.55 489	218.58 489	160.41 489

Low-res two-view benchmark