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

FTStereo	0.76 305	0.18 1	2.35 265	0.71 358	0.21 113	0.73 275	1.79 398	0.57 65	0.53 99	1.07 351	1.63 367	1.29 364	2.13 389	0.75 173	0.29 86	0.19 292	0.08 58	0.12 136	0.11 124	0.11 22	0.40 344

11t1	0.33 19	0.19 2	1.41 31	0.33 152	0.16 37	0.48 39	0.21 32	0.67 106	0.48 64	0.40 59	0.34 38	0.32 53	0.33 112	0.42 59	0.27 64	0.11 124	0.12 197	0.10 48	0.08 29	0.13 51	0.14 107

GrayStereo	0.66 262	0.19 2	1.76 95	0.90 372	0.23 145	0.62 194	1.42 395	0.62 87	0.60 142	0.72 304	0.78 296	0.56 175	3.07 400	0.60 137	0.26 56	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.21 297	0.11 22	0.18 187

x	0.35 34	0.20 4	1.36 23	0.33 152	0.17 61	0.47 33	0.24 83	0.75 145	0.54 106	0.40 59	0.40 62	0.42 102	0.34 120	0.45 74	0.32 117	0.11 124	0.14 225	0.11 92	0.09 44	0.12 32	0.14 107

test-3	0.43 85	0.20 4	1.70 74	0.34 175	0.32 241	0.45 19	0.23 60	0.71 117	0.46 50	0.51 143	0.29 20	0.45 123	0.21 15	0.59 132	0.98 293	0.08 4	0.07 11	0.10 48	0.35 349	0.29 260	0.28 281

test_1	0.43 85	0.20 4	1.70 74	0.34 175	0.32 241	0.45 19	0.23 60	0.71 117	0.46 50	0.50 131	0.29 20	0.45 123	0.21 15	0.59 132	0.98 293	0.08 4	0.07 11	0.10 48	0.35 349	0.29 260	0.29 287

test_3	0.44 94	0.20 4	1.70 74	0.36 207	0.32 241	0.47 33	0.30 173	0.73 130	0.49 68	0.50 131	0.30 25	0.45 123	0.22 19	0.59 132	0.98 293	0.08 4	0.10 140	0.11 92	0.35 349	0.29 260	0.28 281

SST-Stereo	0.52 185	0.20 4	1.76 95	0.62 350	0.53 343	0.62 194	0.66 332	0.55 61	0.61 156	0.58 215	0.53 143	0.52 157	0.60 270	1.59 267	0.29 86	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.16 109	0.10 27

mmm	0.38 46	0.21 9	1.18 8	0.35 189	0.17 61	0.49 44	0.26 114	0.78 178	0.52 83	0.50 131	0.57 177	0.41 89	0.37 134	0.71 168	0.31 107	0.11 124	0.13 211	0.14 219	0.13 179	0.15 83	0.14 107

1111x	0.74 300	0.21 9	1.93 175	0.31 116	0.17 61	0.63 210	0.32 204	1.03 346	0.74 267	0.52 150	0.62 210	0.57 181	0.47 220	2.38 350	4.25 398	0.12 171	0.14 225	0.11 92	0.12 154	0.12 32	0.14 107

qqq	0.38 46	0.21 9	1.34 22	0.28 57	0.15 24	0.45 19	0.26 114	0.76 154	0.52 83	0.39 57	0.41 66	0.46 131	0.36 126	0.96 198	0.30 97	0.11 124	0.14 225	0.12 136	0.12 154	0.12 32	0.14 107

RAFT_R40	0.50 162	0.21 9	1.76 95	0.50 314	0.40 301	0.61 174	0.53 300	0.56 62	0.60 142	0.56 193	0.54 153	0.55 166	0.51 237	1.57 261	0.53 214	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.16 109	0.09 16

xxxx	0.70 279	0.21 9	1.33 20	0.28 57	0.18 83	0.63 210	0.24 83	1.02 339	0.69 223	0.50 131	0.62 210	0.58 188	0.38 139	1.47 251	5.21 404	0.13 199	0.12 197	0.11 92	0.10 75	0.12 32	0.15 137

test_xeample	0.72 289	0.21 9	1.36 23	0.27 39	0.17 61	0.59 145	0.28 147	1.01 336	0.70 232	0.55 184	0.67 250	0.44 116	0.39 153	1.88 314	5.17 403	0.12 171	0.10 140	0.11 92	0.10 75	0.13 51	0.15 137

R-Stereo Train	0.36 38	0.21 9	1.70 74	0.29 78	0.18 83	0.55 88	0.26 114	0.78 178	0.36 6	0.57 203	0.67 250	0.33 56	0.24 30	0.32 20	0.23 33	0.10 78	0.08 58	0.09 20	0.07 13	0.09 7	0.12 63

RAFT-Stereo	0.36 38	0.21 9	1.70 74	0.29 78	0.18 83	0.55 88	0.26 114	0.78 178	0.36 6	0.57 203	0.67 250	0.33 56	0.24 30	0.32 20	0.23 33	0.10 78	0.08 58	0.09 20	0.07 13	0.09 7	0.12 63
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ttt	0.66 262	0.22 17	1.68 68	0.34 175	0.24 158	0.60 154	0.26 114	1.00 328	0.77 293	0.55 184	0.67 250	0.54 163	0.36 126	2.14 335	3.03 378	0.16 258	0.13 211	0.13 190	0.12 154	0.15 83	0.17 170

riskmin	0.37 41	0.22 17	1.74 85	0.32 137	0.20 106	0.48 39	0.20 22	0.66 97	0.46 50	0.36 43	0.34 38	0.69 244	0.45 207	0.39 50	0.27 64	0.11 124	0.08 58	0.12 136	0.08 29	0.13 51	0.16 159

PSM-AAD	0.63 247	0.22 17	1.77 103	0.37 225	0.23 145	0.86 324	1.17 381	0.59 74	0.60 142	0.64 272	0.71 279	0.68 237	2.93 397	0.65 152	0.31 107	0.09 17	0.07 11	0.17 276	0.15 224	0.13 51	0.33 313

CRE-IMP	0.41 66	0.22 17	1.76 95	0.48 310	0.17 61	0.79 303	0.69 339	0.52 43	0.52 83	0.47 94	0.42 69	0.45 123	0.26 53	0.41 56	0.31 107	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.09 44	0.17 128	0.23 242

DualNet	0.64 250	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 114	0.74 135	0.88 326	0.53 159	0.63 220	0.66 221	0.39 153	0.63 142	3.43 389	0.10 78	0.24 318	0.15 245	0.13 179	0.25 230	0.36 327

ffm	0.47 132	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 114	0.74 135	0.88 326	0.53 159	0.63 220	0.66 221	0.39 153	0.63 142	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.15 245	0.13 179	0.25 230	0.36 327

ff1	0.73 297	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 114	0.74 135	0.88 326	0.53 159	0.63 220	0.66 221	0.39 153	2.52 365	3.43 389	0.10 78	0.24 318	0.15 245	0.13 179	0.25 230	0.36 327

mmx	0.72 289	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 114	0.99 320	0.76 289	0.53 159	0.63 220	0.66 221	0.39 153	2.52 365	3.43 389	0.13 199	0.10 140	0.15 245	0.13 179	0.15 83	0.15 137

xxx	0.72 289	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 114	0.99 320	0.76 289	0.53 159	0.63 220	0.66 221	0.39 153	2.52 365	3.43 389	0.13 199	0.10 140	0.15 245	0.13 179	0.15 83	0.15 137

Selective-IGEV	0.29 4	0.23 21	1.28 14	0.27 39	0.30 217	0.35 10	0.20 22	0.56 62	0.38 10	0.21 2	0.30 25	0.22 8	0.18 6	0.37 43	0.18 1	0.07 1	0.06 1	0.08 3	0.15 224	0.16 109	0.29 287

GMM-Stereo	0.50 162	0.23 21	2.41 275	0.54 330	0.24 158	0.77 294	0.46 279	0.59 74	0.57 121	0.58 215	0.73 285	0.47 137	0.43 196	0.68 156	0.27 64	0.10 78	0.06 1	0.13 190	0.13 179	0.14 69	0.44 353

222	0.78 313	0.23 21	1.23 11	0.28 57	0.18 83	0.62 194	0.24 83	1.02 339	0.70 232	0.58 215	0.66 247	0.46 131	0.42 186	1.80 298	6.53 408	0.13 199	0.10 140	0.11 92	0.10 75	0.12 32	0.17 170

AEACV	0.33 19	0.24 29	1.44 34	0.28 57	0.35 268	0.47 33	0.21 32	0.43 6	0.28 1	0.26 26	0.25 14	0.22 8	0.38 139	0.30 14	0.18 1	0.09 17	0.35 352	0.09 20	0.36 355	0.23 204	0.25 258

anonymousdsp2	0.34 26	0.24 29	1.16 7	0.28 57	0.15 24	0.57 114	0.23 60	0.79 190	0.47 63	0.38 52	0.37 45	0.40 85	0.25 41	0.47 86	0.21 22	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.13 179	0.19 164	0.27 275

SFCPSM	0.46 119	0.24 29	2.35 265	0.27 39	0.27 194	0.70 262	0.32 204	0.96 298	0.63 181	0.49 124	0.52 135	0.43 105	0.36 126	0.52 111	0.43 175	0.12 171	0.09 112	0.12 136	0.16 239	0.16 109	0.12 63

Any-RAFT	0.38 46	0.25 32	1.89 161	0.27 39	0.17 61	0.68 254	0.21 32	0.78 178	0.53 99	0.43 74	0.43 71	0.54 163	0.30 98	0.41 56	0.20 19	0.10 78	0.12 197	0.08 3	0.06 7	0.10 11	0.09 16

CAS	0.35 34	0.25 32	1.30 17	0.79 364	0.34 258	0.51 56	0.23 60	0.46 12	0.39 15	0.22 5	0.31 28	0.20 2	0.17 1	0.28 3	0.23 33	0.73 378	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 7	0.37 334

knoymous	0.34 26	0.25 32	1.75 91	0.24 7	0.18 83	0.45 19	0.24 83	0.57 65	0.38 10	0.41 65	0.39 59	0.55 166	0.25 41	0.38 47	0.23 33	0.11 124	0.08 58	0.12 136	0.07 13	0.13 51	0.12 63

NF-Stereo	0.48 136	0.25 32	1.81 132	0.52 321	0.16 37	0.61 174	0.44 270	0.66 97	0.61 156	0.50 131	0.47 89	0.37 67	0.26 53	1.45 243	0.79 280	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.13 51	0.16 159

OCTAStereo	0.48 136	0.25 32	1.81 132	0.52 321	0.16 37	0.61 174	0.43 262	0.66 97	0.61 156	0.50 131	0.47 89	0.37 67	0.26 53	1.44 239	0.80 281	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.13 51	0.17 170

NRIStereo	0.46 119	0.25 32	1.77 103	0.47 302	0.16 37	0.95 337	0.74 347	0.51 33	0.56 118	0.48 113	0.39 59	0.59 190	0.29 90	0.77 180	0.32 117	0.11 124	0.13 211	0.11 92	0.09 44	0.21 184	0.24 249

RE-Stereo	0.48 136	0.25 32	1.81 132	0.52 321	0.16 37	0.61 174	0.43 262	0.66 97	0.60 142	0.50 131	0.47 89	0.37 67	0.26 53	1.44 239	0.78 275	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.13 51	0.17 170

TVStereo	0.48 136	0.25 32	1.81 132	0.52 321	0.16 37	0.61 174	0.43 262	0.66 97	0.60 142	0.50 131	0.47 89	0.37 67	0.26 53	1.44 239	0.78 275	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.13 51	0.17 170

EAI-Stereo	0.78 313	0.25 32	1.67 67	0.54 330	0.59 354	1.95 388	2.05 400	1.11 361	0.64 188	0.95 344	1.49 362	0.50 148	0.67 294	0.59 132	1.44 335	0.09 17	0.19 288	0.09 20	0.49 369	0.13 51	0.22 224

Selective-RAFT	0.35 34	0.26 41	1.48 41	0.31 116	0.15 24	0.61 174	0.19 13	0.60 81	0.54 106	0.28 31	0.29 20	0.40 85	0.33 112	0.50 104	0.27 64	0.10 78	0.07 11	0.09 20	0.35 349	0.19 164	0.08 10

CES	0.30 8	0.27 42	1.09 3	0.23 3	0.50 336	0.40 15	0.20 22	0.46 12	0.44 37	0.22 5	0.28 17	0.26 31	0.19 9	0.33 26	0.21 22	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.49 359

EGLCR-Stereo	0.29 4	0.27 42	0.97 1	0.30 91	0.19 96	0.56 97	0.17 5	0.68 109	0.36 6	0.30 33	0.18 1	0.27 37	0.17 1	0.38 47	0.19 3	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.08 29	0.10 11	0.35 319

DCANet-4	0.40 63	0.27 42	2.21 239	0.25 15	0.14 12	0.51 56	0.22 44	0.77 164	0.72 249	0.54 170	0.47 89	0.28 40	0.37 134	0.37 43	0.34 131	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 224

tt	4.93 408	0.27 42	4.20 395	2.29 406	1.58 403	10.20 415	16.97 418	9.42 416	5.02 403	1.67 384	1.28 353	4.68 404	5.03 407	3.37 395	5.92 405	6.16 414	9.47 421	2.82 411	3.18 413	3.60 412	1.53 405

BUS	0.41 66	0.27 42	1.13 4	0.30 91	0.21 113	0.91 333	0.23 60	1.00 328	0.61 156	0.63 263	0.53 143	0.66 221	0.30 98	0.43 62	0.32 117	0.13 199	0.10 140	0.14 219	0.12 154	0.12 32	0.11 37

BSDual-CNN	0.41 66	0.27 42	1.13 4	0.30 91	0.21 113	0.76 286	0.31 183	1.00 328	0.61 156	0.63 263	0.53 143	0.63 205	0.37 134	0.43 62	0.38 147	0.13 199	0.10 140	0.14 219	0.12 154	0.12 32	0.11 37

psmg	0.41 66	0.27 42	1.13 4	0.27 39	0.21 113	0.75 284	0.36 228	0.90 256	0.61 156	0.59 228	0.59 186	0.63 205	0.37 134	0.43 62	0.38 147	0.13 199	0.10 140	0.13 190	0.12 154	0.13 51	0.11 37

GLC_STEREO	0.28 1	0.27 42	1.36 23	0.28 57	0.12 3	0.41 16	0.20 22	0.37 2	0.38 10	0.26 26	0.30 25	0.25 26	0.19 9	0.33 26	0.24 47	0.09 17	0.11 172	0.12 136	0.10 75	0.13 51	0.09 16

Patchmatch Stereo++	0.39 59	0.27 42	1.78 107	0.44 280	0.16 37	0.61 174	0.27 137	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.43 105	0.28 77	0.54 120	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63
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-softLoss	0.48 136	0.27 42	1.85 142	0.51 317	0.17 61	0.61 174	0.40 247	0.61 83	0.57 121	0.52 150	0.48 101	0.39 77	0.25 41	1.46 244	0.77 273	0.12 171	0.08 58	0.13 190	0.12 154	0.12 32	0.14 107

KMStereo	0.48 136	0.27 42	1.85 142	0.51 317	0.17 61	0.61 174	0.40 247	0.61 83	0.57 121	0.52 150	0.48 101	0.39 77	0.25 41	1.46 244	0.77 273	0.12 171	0.08 58	0.13 190	0.12 154	0.12 32	0.14 107

PSM-adaLoss	0.38 46	0.27 42	1.78 107	0.44 280	0.17 61	0.60 154	0.29 167	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.44 116	0.28 77	0.47 86	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

ROB_FTStereo_v2	0.38 46	0.27 42	1.78 107	0.44 280	0.17 61	0.61 174	0.28 147	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.44 116	0.28 77	0.47 86	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

ROB_FTStereo	0.38 46	0.27 42	1.78 107	0.44 280	0.17 61	0.61 174	0.26 114	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.43 105	0.28 77	0.49 99	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

HUI-Stereo	0.38 46	0.27 42	1.79 125	0.44 280	0.17 61	0.61 174	0.28 147	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.44 116	0.28 77	0.45 74	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

Pruner-Stereo	0.51 176	0.27 42	1.78 107	1.79 399	0.19 96	0.62 194	0.45 277	0.57 65	0.60 142	0.61 243	0.48 101	0.41 89	0.24 30	0.46 80	1.00 299	0.12 171	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.12 32	0.13 94

iGMRVC	0.39 59	0.27 42	1.78 107	0.44 280	0.17 61	0.61 174	0.27 137	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.44 116	0.28 77	0.55 124	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

iRAFT	0.39 59	0.27 42	1.78 107	0.44 280	0.16 37	0.61 174	0.27 137	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.43 105	0.28 77	0.54 120	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

cross-raft	0.40 63	0.27 42	2.22 242	0.30 91	0.17 61	0.49 44	0.35 222	0.71 117	0.39 15	0.43 74	0.45 82	0.64 213	0.25 41	0.32 20	0.25 53	0.08 4	0.08 58	0.09 20	0.23 303	0.11 22	0.14 107

RAFT-IKP	0.38 46	0.27 42	1.79 125	0.44 280	0.16 37	0.60 154	0.28 147	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.43 105	0.28 77	0.50 104	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

DeepStereo_RVC	0.44 94	0.28 62	1.92 172	0.49 312	0.17 61	0.60 154	0.59 319	0.50 31	0.52 83	0.49 124	0.45 82	0.39 77	0.86 329	0.45 74	0.33 127	0.11 124	0.08 58	0.11 92	0.09 44	0.15 83	0.19 195

s12784h	0.36 38	0.28 62	1.58 52	0.23 3	0.11 1	0.62 194	0.24 83	0.79 190	0.64 188	0.44 79	0.52 135	0.28 40	0.26 53	0.50 104	0.24 47	0.11 124	0.06 1	0.09 20	0.06 7	0.16 109	0.06 1

GES	0.44 94	0.28 62	1.88 157	0.30 91	0.18 83	0.61 174	0.30 173	0.88 244	0.46 50	0.47 94	0.52 135	0.39 77	0.42 186	0.58 129	0.67 253	0.15 241	0.11 172	0.12 136	0.10 75	0.15 83	0.17 170

UPFNet	0.46 119	0.28 62	1.73 81	0.33 152	0.32 241	0.65 233	0.38 241	0.83 208	0.59 138	0.57 203	0.52 135	0.61 198	0.40 160	0.75 173	0.52 210	0.13 199	0.12 197	0.13 190	0.12 154	0.15 83	0.11 37

AE-Stereo	0.42 79	0.29 66	1.65 62	0.43 275	0.47 332	0.56 97	0.23 60	0.86 230	0.46 50	0.31 34	0.41 66	0.43 105	0.24 30	0.34 30	0.24 47	0.09 17	0.48 374	0.11 92	0.45 366	0.22 196	0.19 195

hknet	0.47 132	0.29 66	1.70 74	0.30 91	0.24 158	0.76 286	0.31 183	1.00 328	0.64 188	0.63 263	0.53 143	0.80 289	0.38 139	0.77 180	0.37 142	0.11 124	0.10 140	0.14 219	0.12 154	0.12 32	0.11 37

KYRaft	0.48 136	0.29 66	1.75 91	0.33 152	0.21 113	0.75 284	0.44 270	0.58 69	0.57 121	0.64 272	0.93 322	0.53 159	0.72 305	0.60 137	0.24 47	0.10 78	0.07 11	0.12 136	0.14 204	0.12 32	0.54 361

ICVP	0.46 119	0.29 66	2.41 275	0.33 152	0.22 134	0.59 145	0.55 306	0.75 145	0.50 74	0.44 79	0.60 198	0.49 145	0.35 122	0.53 117	0.37 142	0.16 258	0.16 260	0.14 219	0.11 124	0.15 83	0.15 137
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CREStereo++_RVC	0.33 19	0.29 66	1.74 85	0.24 7	0.16 37	0.54 78	0.15 1	0.40 3	0.55 110	0.37 47	0.51 128	0.24 20	0.19 9	0.27 1	0.26 56	0.09 17	0.06 1	0.08 3	0.30 333	0.08 1	0.06 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
LoS	0.31 12	0.30 71	1.52 46	0.23 3	0.13 5	0.54 78	0.20 22	0.48 23	0.49 68	0.25 19	0.28 17	0.37 67	0.24 30	0.38 47	0.23 33	0.10 78	0.08 58	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.07 3

CASS	0.39 59	0.30 71	1.61 59	0.32 137	0.17 61	0.53 75	0.24 83	0.70 115	0.49 68	0.59 228	0.54 153	0.40 85	0.40 160	0.41 56	0.30 97	0.17 272	0.10 140	0.14 219	0.11 124	0.18 147	0.17 170
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT-345	0.53 190	0.30 71	2.34 262	0.38 239	0.34 258	0.58 129	0.42 256	0.47 20	0.61 156	0.51 143	1.00 333	0.43 105	0.28 77	1.57 261	0.82 283	0.10 78	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.10 11	0.08 10

Prome-Stereo	0.49 153	0.30 71	1.76 95	0.60 348	0.23 145	0.63 210	0.42 256	0.62 87	0.60 142	0.59 228	1.03 338	0.43 105	0.72 305	0.60 137	0.33 127	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.09 44	0.11 22	0.43 351

CREStereo	0.28 1	0.30 71	1.33 20	0.19 1	0.13 5	0.55 88	0.17 5	0.48 23	0.46 50	0.27 29	0.33 34	0.24 20	0.21 15	0.31 16	0.21 22	0.11 124	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.10 11	0.07 3
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
FENet	0.44 94	0.30 71	2.42 277	0.32 137	0.17 61	0.58 129	0.22 44	0.77 164	0.59 138	0.47 94	0.42 69	0.55 166	0.38 139	0.49 99	0.47 192	0.12 171	0.09 112	0.12 136	0.11 124	0.13 51	0.16 159

CASnet	0.28 1	0.31 77	1.20 10	0.28 57	0.11 1	0.47 33	0.19 13	0.44 8	0.44 37	0.38 52	0.31 28	0.23 13	0.17 1	0.29 11	0.19 3	0.10 78	0.06 1	0.15 245	0.12 154	0.16 109	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.32 14	0.31 77	1.46 36	0.31 116	0.15 24	0.53 75	0.19 13	0.44 8	0.35 4	0.36 43	0.38 52	0.27 37	0.27 67	0.42 59	0.19 3	0.09 17	0.13 211	0.09 20	0.16 239	0.20 176	0.13 94

DEmStereo	0.68 271	0.31 77	2.25 249	0.42 270	0.17 61	0.66 238	0.89 361	0.51 33	0.59 138	0.60 236	1.01 334	0.45 123	1.26 359	1.54 257	2.26 368	0.10 78	0.08 58	0.10 48	0.10 75	0.10 11	0.11 37

Anonymous_2	0.74 300	0.32 80	1.65 62	0.33 152	0.30 217	0.67 243	0.32 204	0.69 111	0.46 50	0.48 113	0.41 66	0.84 299	0.58 265	0.51 107	0.40 159	0.32 351	0.38 358	1.43 400	3.69 414	0.80 376	0.27 275

RCA-Stereo	0.34 26	0.32 80	1.30 17	0.26 31	0.14 12	0.58 129	0.23 60	0.78 178	0.62 172	0.40 59	0.44 81	0.28 40	0.35 122	0.29 11	0.20 19	0.09 17	0.10 140	0.09 20	0.07 13	0.19 164	0.08 10

sCroCo_RVC	0.33 19	0.32 80	1.89 161	0.34 175	0.27 194	0.30 5	0.22 44	0.48 23	0.44 37	0.22 5	0.33 34	0.25 26	0.25 41	0.32 20	0.24 47	0.14 227	0.16 260	0.12 136	0.12 154	0.15 83	0.13 94

Anonymous	0.35 34	0.32 80	1.87 155	0.34 175	0.31 233	0.37 11	0.31 183	0.54 58	0.40 19	0.25 19	0.28 17	0.23 13	0.29 90	0.36 36	0.27 64	0.14 227	0.13 211	0.11 92	0.12 154	0.24 219	0.20 208

CFNet-RSSM	0.41 66	0.32 80	2.20 238	0.27 39	0.44 316	0.52 69	0.19 13	0.76 154	0.48 64	0.43 74	0.36 42	0.54 163	0.26 53	0.33 26	0.25 53	0.09 17	0.08 58	0.09 20	0.38 358	0.10 11	0.09 16

IGEV_Zeroshot_test	0.53 190	0.33 85	2.91 347	0.32 137	0.18 83	0.54 78	0.21 32	0.72 122	0.42 28	0.81 324	0.51 128	0.71 257	0.41 171	0.48 90	1.13 312	0.09 17	0.15 246	0.10 48	0.35 349	0.19 164	0.09 16

LoS_RVC	0.29 4	0.33 85	1.19 9	0.25 15	0.34 258	0.43 17	0.22 44	0.42 5	0.32 2	0.22 5	0.33 34	0.23 13	0.24 30	0.31 16	0.21 22	0.07 1	0.07 11	0.07 1	0.05 1	0.10 11	0.31 302

DisPM	0.43 85	0.33 85	1.78 107	0.57 340	0.18 83	0.59 145	0.63 330	0.53 48	0.61 156	0.60 236	0.53 143	0.38 73	0.26 53	0.75 173	0.29 86	0.12 171	0.07 11	0.12 136	0.11 124	0.11 22	0.14 107

NINENet	0.50 162	0.33 85	1.69 70	0.55 336	0.25 170	0.91 333	0.23 60	0.98 309	0.71 241	0.53 159	0.55 161	0.66 221	0.30 98	1.22 225	0.32 117	0.15 241	0.13 211	0.16 260	0.11 124	0.16 109	0.13 94

AAGNet	0.88 332	0.33 85	1.79 125	0.54 330	0.98 381	0.62 194	0.46 279	0.50 31	0.60 142	0.58 215	0.53 143	0.50 148	0.73 308	1.23 226	7.48 409	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.14 69	0.09 16

PFNet	0.60 232	0.33 85	2.47 288	0.41 262	0.55 348	0.62 194	0.27 137	0.61 83	0.63 181	0.61 243	0.56 172	0.45 123	0.32 109	1.88 314	1.14 313	0.28 345	0.09 112	0.12 136	0.16 239	0.26 244	0.20 208

Gwc-CoAtRS	0.38 46	0.33 85	1.92 172	0.27 39	0.41 308	0.48 39	0.19 13	0.59 74	0.46 50	0.43 74	0.39 59	0.57 181	0.26 53	0.32 20	0.26 56	0.09 17	0.09 112	0.09 20	0.31 337	0.11 22	0.09 16

IGEVStereo-DCA	0.33 19	0.34 92	1.38 26	0.27 39	0.16 37	0.45 19	0.23 60	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.21 2	0.26 31	0.25 41	0.64 145	0.52 210	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.18 264	0.16 109	0.22 224

rrr	0.46 119	0.34 92	3.08 359	0.27 39	0.16 37	0.45 19	0.28 147	1.09 357	0.51 78	0.24 11	0.21 2	0.26 31	0.25 41	0.64 145	0.52 210	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.29 328	0.16 109	0.25 258

test_xeample3	0.46 119	0.34 92	2.99 354	0.37 225	0.16 37	0.49 44	0.33 212	1.06 352	0.44 37	0.25 19	0.23 5	0.24 20	0.25 41	0.49 99	0.56 226	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.40 361	0.17 128	0.26 267

DIP-Stereo	0.37 41	0.34 92	1.50 43	0.27 39	0.18 83	0.63 210	0.17 5	0.92 274	0.53 99	0.49 124	0.48 101	0.30 45	0.30 98	0.39 50	0.30 97	0.10 78	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.15 83	0.12 63
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.67 265	0.34 92	2.23 246	0.26 31	0.19 96	0.67 243	0.29 167	1.26 372	0.69 223	0.72 304	0.70 275	0.78 283	0.42 186	3.77 399	0.41 165	0.13 199	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.12 32	0.11 37
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DISCO	0.57 219	0.34 92	1.87 155	0.45 293	0.34 258	0.84 318	0.35 222	0.84 218	0.78 298	0.59 228	0.63 220	1.06 349	0.53 244	1.10 212	0.82 283	0.12 171	0.09 112	0.11 92	0.10 75	0.22 196	0.18 187

DAS	0.56 213	0.35 98	1.55 49	0.33 152	0.34 258	0.50 50	0.42 256	0.83 208	0.74 267	0.83 329	0.68 258	0.56 175	0.48 227	2.40 354	0.46 183	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.09 44	0.18 147	0.15 137

SepStereo	0.52 185	0.35 98	1.55 49	0.33 152	0.34 258	0.50 50	0.42 256	0.83 208	0.74 267	0.83 329	0.68 258	0.56 175	0.48 227	1.56 259	0.46 183	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.09 44	0.18 147	0.15 137

Anonymous3	0.42 79	0.35 98	2.09 215	0.33 152	0.24 158	0.72 270	0.31 183	0.74 135	0.55 110	0.35 41	0.40 62	0.33 56	0.29 90	0.44 67	0.28 73	0.18 282	0.18 278	0.13 190	0.13 179	0.17 128	0.17 170

DSFCA	0.54 195	0.35 98	1.41 31	0.28 57	0.28 202	0.79 303	0.88 360	0.76 154	0.70 232	0.72 304	0.66 247	0.67 231	0.57 261	1.17 221	0.63 244	0.16 258	0.14 225	0.13 190	0.14 204	0.16 109	0.13 94

PMTNet	0.31 12	0.35 98	1.30 17	0.20 2	0.14 12	0.57 114	0.25 98	0.46 12	0.42 28	0.27 29	0.32 31	0.27 37	0.24 30	0.39 50	0.23 33	0.43 360	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.18 147	0.07 3

GMStereo_Zeroshot	0.41 66	0.36 103	1.54 47	0.41 262	0.19 96	0.52 69	0.19 13	0.59 74	0.52 83	0.57 203	0.59 186	0.63 205	0.29 90	0.58 129	0.33 127	0.15 241	0.09 112	0.16 260	0.09 44	0.24 219	0.12 63

MIF-Stereo	0.30 8	0.36 103	1.68 68	0.27 39	0.24 158	0.29 3	0.18 11	0.33 1	0.34 3	0.26 26	0.37 45	0.18 1	0.18 6	0.31 16	0.27 64	0.10 78	0.08 58	0.08 3	0.07 13	0.25 230	0.08 10

test_4	0.40 63	0.37 105	2.01 197	0.29 78	0.21 113	0.50 50	0.28 147	0.47 20	0.39 15	0.42 69	0.76 292	0.38 73	0.22 19	0.52 111	0.33 127	0.08 4	0.07 11	0.11 92	0.15 224	0.28 257	0.07 3

CrosDoStereo	0.94 339	0.37 105	2.53 297	0.25 15	0.32 241	0.54 78	3.76 410	0.72 122	0.60 142	0.70 297	1.40 359	0.53 159	1.49 374	1.78 292	3.09 379	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 124	0.21 184	0.11 37

PFNet+	0.45 109	0.37 105	1.86 150	0.46 297	0.18 83	0.58 129	0.77 351	0.52 43	0.64 188	0.56 193	0.48 101	0.39 77	0.26 53	0.93 195	0.32 117	0.13 199	0.09 112	0.14 219	0.13 179	0.12 32	0.15 137

LCNet	0.54 195	0.37 105	1.78 107	0.92 374	0.22 134	0.96 338	0.30 173	0.59 74	0.58 131	0.51 143	0.55 161	0.41 89	0.76 315	0.84 189	0.26 56	0.09 17	0.06 1	0.12 136	0.18 264	0.98 380	0.39 340

DeepStereo_LL	0.94 339	0.37 105	2.53 297	0.25 15	0.32 241	0.54 78	3.76 410	0.72 122	0.60 142	0.70 297	1.40 359	0.53 159	1.49 374	1.78 292	3.09 379	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 124	0.21 184	0.11 37

MSKI-zero shot	0.46 119	0.38 110	2.47 288	0.27 39	0.43 315	0.56 97	0.20 22	0.77 164	0.43 35	0.60 236	0.51 128	0.44 116	0.17 1	0.68 156	0.21 22	0.09 17	0.29 342	0.09 20	0.32 340	0.14 69	0.10 27

RAFT-Test	0.44 94	0.38 110	2.01 197	0.27 39	0.44 316	0.64 221	0.37 235	0.72 122	0.57 121	0.45 86	0.48 101	0.65 216	0.24 30	0.35 32	0.29 86	0.09 17	0.11 172	0.09 20	0.38 358	0.10 11	0.11 37

IER	0.43 85	0.38 110	1.69 70	0.26 31	0.25 170	0.66 238	0.26 114	0.71 117	0.55 110	0.54 170	0.59 186	0.60 196	0.53 244	0.52 111	0.39 154	0.11 124	0.08 58	0.11 92	0.11 124	0.14 69	0.11 37

CRFU-Net	0.56 213	0.38 110	1.86 150	0.46 297	0.26 183	0.82 314	0.36 228	0.90 256	0.49 68	0.62 254	0.59 186	0.78 283	1.35 366	1.00 202	0.48 195	0.15 241	0.14 225	0.17 276	0.10 75	0.19 164	0.14 107

PSMNet-ADL	0.51 176	0.38 110	1.65 62	0.35 189	0.21 113	0.67 243	0.26 114	0.74 135	0.55 110	0.42 69	0.52 135	0.70 254	0.45 207	1.91 317	0.57 229	0.15 241	0.13 211	0.11 92	0.13 179	0.15 83	0.20 208

DRaft	0.62 244	0.38 110	1.76 95	0.24 7	0.16 37	0.64 221	0.66 332	0.53 48	0.53 99	0.67 286	0.99 331	0.38 73	1.00 344	1.44 239	2.10 362	0.10 78	0.14 225	0.10 48	0.14 204	0.18 147	0.21 214

AdaStereo	0.44 94	0.38 110	1.79 125	0.34 175	0.20 106	0.57 114	0.28 147	0.92 274	0.69 223	0.52 150	0.55 161	0.61 198	0.33 112	0.48 90	0.39 154	0.17 272	0.08 58	0.17 276	0.11 124	0.18 147	0.12 63
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.
CSP-Net	0.50 162	0.39 117	1.25 12	0.29 78	0.23 145	0.77 294	0.35 222	0.86 230	0.57 121	0.59 228	0.59 186	0.65 216	0.40 160	1.77 291	0.44 179	0.16 258	0.11 172	0.10 48	0.10 75	0.20 176	0.14 107

iRaft-Stereo_20w	0.58 224	0.39 117	1.96 191	0.45 293	0.32 241	0.92 335	0.57 315	1.14 362	0.56 118	0.81 324	0.40 62	0.55 166	0.69 298	0.65 152	1.04 307	0.09 17	0.16 260	0.09 20	0.36 355	0.17 128	0.25 258

MyStereo07	0.34 26	0.40 119	1.46 36	0.29 78	0.23 145	0.60 154	0.31 183	0.53 48	0.42 28	0.25 19	0.25 14	0.20 2	0.26 53	0.57 127	0.19 3	0.09 17	0.18 278	0.12 136	0.11 124	0.16 109	0.19 195

MyStereo04	0.48 136	0.40 119	2.65 315	0.29 78	0.23 145	0.60 154	0.31 183	0.83 208	0.75 279	0.47 94	0.36 42	0.53 159	0.42 186	0.53 117	0.39 154	0.09 17	0.18 278	0.12 136	0.11 124	0.16 109	0.19 195

NVstereo2D	0.58 224	0.40 119	2.03 205	0.35 189	0.35 268	0.69 257	0.39 245	0.91 266	0.80 306	0.47 94	0.53 143	0.67 231	0.46 215	1.99 324	0.48 195	0.19 292	0.11 172	0.17 276	0.13 179	0.25 230	0.25 258

MyStereo06	0.54 195	0.41 122	2.68 318	0.30 91	0.23 145	0.60 154	0.30 173	0.81 196	0.44 37	0.84 331	0.52 135	0.78 283	0.58 265	0.48 90	1.10 310	0.09 17	0.17 270	0.12 136	0.10 75	0.16 109	0.20 208

MyStereo05	0.49 153	0.41 122	2.72 324	0.30 91	0.23 145	0.60 154	0.30 173	0.82 202	0.77 293	0.52 150	0.37 45	0.51 151	0.42 186	0.52 111	0.38 147	0.09 17	0.17 270	0.12 136	0.10 75	0.16 109	0.20 208

MIF-Stereo (partial)	0.34 26	0.41 122	1.93 175	0.26 31	0.24 158	0.32 6	0.17 5	0.53 48	0.42 28	0.25 19	0.37 45	0.25 26	0.26 53	0.44 67	0.31 107	0.11 124	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.19 164	0.14 107

GANet-ADL	0.44 94	0.41 122	2.31 256	0.33 152	0.20 106	0.57 114	0.25 98	0.75 145	0.54 106	0.42 69	0.59 186	0.56 175	0.30 98	0.40 54	0.38 147	0.14 227	0.11 172	0.09 20	0.08 29	0.22 196	0.17 170

ccnet	0.71 286	0.41 122	1.59 53	0.40 256	0.45 324	1.06 348	0.55 306	0.98 309	0.71 241	0.88 335	0.97 328	0.82 295	0.88 333	1.68 278	0.94 289	0.32 351	0.26 334	0.32 350	0.27 322	0.34 294	0.30 295

StereoDRNet-Refined	0.50 162	0.41 122	1.50 43	0.33 152	0.21 113	0.68 254	0.26 114	0.81 196	0.68 215	0.67 286	0.68 258	0.73 263	0.42 186	1.10 212	0.59 236	0.11 124	0.08 58	0.14 219	0.14 204	0.25 230	0.21 214
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MDST_ROB	1.17 359	0.42 128	3.87 387	0.54 330	0.44 316	4.11 408	0.58 317	1.31 374	0.84 317	2.12 389	1.12 346	0.98 333	0.71 302	4.24 403	0.99 298	0.16 258	0.14 225	0.19 298	0.17 254	0.18 147	0.35 319

CBMV_ROB	0.76 305	0.42 128	2.68 318	0.33 152	0.22 134	0.74 278	0.47 287	0.96 298	0.76 289	1.04 350	0.96 326	0.88 312	0.93 337	2.06 328	1.19 317	0.22 318	0.24 318	0.27 335	0.25 312	0.25 230	0.28 281

SGM-Forest	1.04 350	0.42 128	3.59 384	0.41 262	0.32 241	1.05 347	1.32 387	0.94 283	0.83 315	1.16 358	2.23 383	1.03 342	1.39 370	2.49 363	2.35 369	0.21 305	0.21 305	0.20 306	0.19 282	0.23 204	0.32 306
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CoDeX	0.52 185	0.43 131	2.25 249	0.29 78	0.26 183	0.61 174	0.32 204	0.99 320	0.68 215	0.48 113	0.55 161	0.52 157	0.40 160	1.60 268	0.35 138	0.12 171	0.09 112	0.11 92	0.10 75	0.13 51	0.12 63

gwcnet-sp	0.49 153	0.43 131	2.54 303	0.31 116	0.22 134	0.67 243	0.31 183	0.78 178	0.65 200	0.58 215	0.47 89	0.46 131	0.43 196	0.76 176	0.46 183	0.11 124	0.11 172	0.11 92	0.11 124	0.15 83	0.14 107

scenet	0.49 153	0.43 131	2.54 303	0.31 116	0.22 134	0.67 243	0.31 183	0.78 178	0.65 200	0.58 215	0.47 89	0.46 131	0.43 196	0.76 176	0.46 183	0.11 124	0.11 172	0.11 92	0.11 124	0.15 83	0.14 107

ssnet	0.49 153	0.43 131	2.54 303	0.31 116	0.22 134	0.67 243	0.31 183	0.78 178	0.65 200	0.58 215	0.47 89	0.46 131	0.43 196	0.76 176	0.46 183	0.11 124	0.11 172	0.11 92	0.11 124	0.15 83	0.14 107

ASMatch	0.60 232	0.43 131	2.58 307	0.91 373	0.36 275	0.56 97	0.25 98	0.52 43	0.61 156	0.47 94	1.21 349	0.47 137	0.66 292	1.34 233	0.94 289	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 124	0.10 11	0.16 159

DRN-Test	0.64 250	0.43 131	2.44 283	0.39 247	0.44 316	0.80 310	0.41 253	1.02 339	0.78 298	0.80 319	0.63 220	0.69 244	0.56 256	1.79 296	0.69 257	0.15 241	0.12 197	0.17 276	0.16 239	0.18 147	0.17 170

AnonymousM	0.37 41	0.44 137	1.50 43	0.25 15	0.15 24	0.52 69	0.23 60	0.60 81	0.42 28	0.42 69	0.32 31	0.30 45	0.25 41	0.34 30	0.23 33	0.11 124	0.09 112	0.71 378	0.36 355	0.12 32	0.07 3

UNet	0.54 195	0.44 137	2.83 337	0.31 116	0.33 252	0.74 278	0.27 137	0.82 202	0.61 156	0.53 159	0.54 153	0.72 259	0.54 247	0.78 184	0.56 226	0.11 124	0.09 112	0.13 190	0.11 124	0.14 69	0.12 63

ACVNet	0.45 109	0.44 137	1.79 125	0.28 57	0.21 113	0.59 145	0.36 228	0.66 97	0.68 215	0.45 86	0.59 186	0.69 244	0.40 160	0.44 67	0.55 219	0.11 124	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.34 294	0.10 27

acv_ft	0.48 136	0.44 137	1.76 95	0.32 137	0.41 308	0.63 210	0.28 147	0.81 196	0.68 215	0.61 243	0.59 186	0.69 244	0.45 207	0.44 67	0.63 244	0.11 124	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.41 334	0.10 27

MSMDNet	0.46 119	0.44 137	2.28 253	0.26 31	0.20 106	0.55 88	0.21 32	0.75 145	0.64 188	0.48 113	0.55 161	0.68 237	0.56 256	0.46 80	0.30 97	0.11 124	0.10 140	0.13 190	0.10 75	0.18 147	0.15 137

PCWNet_CMD	0.46 119	0.45 142	2.28 253	0.26 31	0.20 106	0.55 88	0.21 32	0.75 145	0.64 188	0.48 113	0.55 161	0.68 237	0.57 261	0.46 80	0.30 97	0.11 124	0.10 140	0.14 219	0.10 75	0.18 147	0.14 107

CroCo-Stereo	0.30 8	0.45 142	1.08 2	0.31 116	0.17 61	0.19 1	0.21 32	0.73 130	0.50 74	0.21 2	0.24 11	0.55 166	0.22 19	0.27 1	0.26 56	0.09 17	0.08 58	0.08 3	0.07 13	0.12 32	0.09 16
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
SMFormer	0.50 162	0.46 144	1.60 55	0.30 91	0.15 24	0.45 19	0.24 83	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 236	0.51 151	0.41 171	1.87 309	0.49 200	0.13 199	0.10 140	0.11 92	0.10 75	0.15 83	0.16 159

tta	0.50 162	0.46 144	1.60 55	0.30 91	0.15 24	0.45 19	0.24 83	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 236	0.51 151	0.41 171	1.87 309	0.49 200	0.13 199	0.10 140	0.11 92	0.10 75	0.14 69	0.11 37

qqq1	0.48 136	0.46 144	1.60 55	0.30 91	0.15 24	0.45 19	0.24 83	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 236	0.51 151	0.41 171	1.87 309	0.23 33	0.13 199	0.10 140	0.09 20	0.08 29	0.14 69	0.11 37

fff1	0.48 136	0.46 144	1.60 55	0.30 91	0.15 24	0.45 19	0.24 83	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 236	0.51 151	0.41 171	1.87 309	0.23 33	0.13 199	0.10 140	0.09 20	0.08 29	0.14 69	0.11 37

anonymousa	0.48 136	0.46 144	2.44 283	0.29 78	0.34 258	0.61 174	0.25 98	0.66 97	0.54 106	0.53 159	0.77 295	0.73 263	0.46 215	0.33 26	0.31 107	0.10 78	0.09 112	0.12 136	0.29 328	0.10 11	0.19 195

CFNet_pseudo	0.45 109	0.46 144	2.23 246	0.25 15	0.19 96	0.56 97	0.21 32	0.77 164	0.60 142	0.49 124	0.56 172	0.69 244	0.47 220	0.52 111	0.31 107	0.11 124	0.10 140	0.15 245	0.10 75	0.17 128	0.14 107

ac_64	0.55 207	0.46 144	1.92 172	0.36 207	0.34 258	0.63 210	0.31 183	0.82 202	0.61 156	0.55 184	0.51 128	0.89 314	0.48 227	1.83 302	0.55 219	0.14 227	0.11 172	0.12 136	0.12 154	0.18 147	0.12 63

ccs_rob	0.45 109	0.46 144	2.22 242	0.26 31	0.19 96	0.56 97	0.21 32	0.77 164	0.60 142	0.49 124	0.56 172	0.69 244	0.47 220	0.52 111	0.31 107	0.11 124	0.09 112	0.16 260	0.10 75	0.17 128	0.14 107

test croco	0.37 41	0.47 152	2.15 230	0.27 39	0.19 96	0.33 7	0.20 22	0.58 69	0.46 50	0.23 10	0.37 45	0.23 13	0.25 41	0.45 74	0.28 73	0.11 124	0.08 58	0.13 190	0.09 44	0.42 338	0.12 63

test-1	0.44 94	0.48 153	1.69 70	0.30 91	0.27 194	0.50 50	0.28 147	0.80 192	0.43 35	0.40 59	0.54 153	0.41 89	0.24 30	0.31 16	1.16 316	0.09 17	0.20 297	0.10 48	0.17 254	0.11 22	0.26 267

MMNet	0.50 162	0.48 153	1.93 175	0.33 152	0.27 194	0.79 303	0.28 147	0.81 196	0.74 267	0.60 236	0.56 172	0.59 190	0.55 252	0.79 185	0.59 236	0.10 78	0.09 112	0.12 136	0.11 124	0.13 51	0.14 107

EKT-Stereo	1.47 379	0.49 155	1.93 175	2.57 408	19.31 423	0.55 88	0.22 44	0.69 111	0.42 28	0.38 52	0.36 42	0.43 105	0.27 67	0.69 162	0.26 56	0.12 171	0.14 225	0.11 92	0.16 239	0.20 176	0.15 137

HH	0.49 153	0.49 155	2.78 334	0.50 314	0.41 308	0.38 12	0.23 60	0.72 122	0.38 10	0.63 263	0.48 101	0.87 308	0.41 171	0.64 145	0.21 22	0.09 17	0.17 270	0.10 48	0.09 44	0.16 109	0.12 63

HanStereo	0.49 153	0.49 155	2.78 334	0.50 314	0.41 308	0.38 12	0.23 60	0.72 122	0.38 10	0.63 263	0.48 101	0.87 308	0.41 171	0.64 145	0.21 22	0.09 17	0.17 270	0.10 48	0.09 44	0.16 109	0.12 63

TANstereo	0.33 19	0.49 155	1.75 91	0.23 3	0.12 3	0.54 78	0.16 3	0.40 3	0.45 47	0.45 86	0.51 128	0.26 31	0.22 19	0.29 11	0.20 19	0.10 78	0.10 140	0.08 3	0.06 7	0.08 1	0.11 37

pcwnet_v2	0.64 250	0.49 155	4.41 397	0.32 137	0.27 194	0.60 154	0.25 98	0.97 305	0.88 326	0.59 228	0.70 275	0.63 205	0.55 252	0.66 154	0.37 142	0.17 272	0.15 246	0.15 245	0.14 204	0.21 184	0.23 242

HCRNet	0.46 119	0.49 155	1.65 62	0.38 239	0.29 207	0.58 129	0.22 44	0.75 145	0.62 172	0.47 94	0.49 118	0.48 143	0.36 126	1.12 215	0.37 142	0.15 241	0.10 140	0.15 245	0.13 179	0.17 128	0.17 170

CFNet_ucs	0.48 136	0.50 161	2.32 257	0.26 31	0.22 134	0.57 114	0.22 44	0.85 222	0.65 200	0.53 159	0.64 236	0.68 237	0.44 203	0.54 120	0.31 107	0.13 199	0.12 197	0.16 260	0.11 124	0.19 164	0.17 170

RAFT-RH_RVC	0.61 240	0.50 161	2.33 260	0.36 207	0.29 207	0.60 154	0.18 11	0.44 8	0.58 131	0.76 313	1.91 373	0.47 137	0.29 90	1.60 268	1.23 322	0.14 227	0.07 11	0.13 190	0.13 179	0.10 11	0.09 16

stereogan	0.69 275	0.51 163	2.44 283	0.39 247	0.39 294	1.01 345	0.41 253	0.94 283	0.92 337	0.73 308	0.85 308	1.15 360	0.69 298	1.57 261	0.53 214	0.19 292	0.18 278	0.20 306	0.16 239	0.36 307	0.24 249

ff7	0.32 14	0.52 164	1.38 26	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 60	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 24	0.48 90	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 264	0.23 204	0.22 224

ffff	0.32 14	0.52 164	1.38 26	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 60	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 24	0.48 90	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 264	0.23 204	0.22 224

11t	0.32 14	0.52 164	1.38 26	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 60	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 24	0.48 90	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 264	0.23 204	0.22 224

ccc-4	0.32 14	0.52 164	1.38 26	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 60	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 24	0.48 90	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 264	0.23 204	0.22 224

DMCA	0.41 66	0.52 164	1.26 13	0.31 116	0.24 158	0.59 145	0.26 114	0.77 164	0.63 181	0.58 215	0.48 101	0.57 181	0.35 122	0.40 54	0.50 205	0.14 227	0.10 140	0.14 219	0.10 75	0.15 83	0.15 137

anonymousdsp	0.34 26	0.53 169	1.47 38	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 60	0.49 27	0.40 19	0.25 19	0.24 11	0.22 8	0.24 30	0.55 124	0.19 3	0.09 17	0.11 172	0.10 48	0.18 264	0.24 219	0.29 287

IRAFT_RVC	0.54 195	0.53 169	1.78 107	0.46 297	0.21 113	0.58 129	0.43 262	0.65 95	0.66 210	0.54 170	0.50 124	0.49 145	0.51 237	1.58 265	1.01 303	0.11 124	0.25 332	0.13 190	0.10 75	0.15 83	0.13 94

iRaftStereo_RVC	0.37 41	0.53 169	1.41 31	0.28 57	0.15 24	0.52 69	0.20 22	0.54 58	0.46 50	0.37 47	0.43 71	0.41 89	0.23 24	0.36 36	0.26 56	0.09 17	0.15 246	0.12 136	0.11 124	0.41 334	0.37 334

StereoIM	0.29 4	0.54 172	1.44 34	0.24 7	0.29 207	0.29 3	0.16 3	0.45 11	0.37 9	0.19 1	0.21 2	0.28 40	0.22 19	0.30 14	0.29 86	0.10 78	0.09 112	0.10 48	0.08 29	0.11 22	0.11 37

ProNet	0.30 8	0.54 172	1.29 15	0.25 15	0.15 24	0.47 33	0.25 98	0.48 23	0.39 15	0.21 2	0.23 5	0.22 8	0.20 14	0.44 67	0.19 3	0.08 4	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.23 204	0.12 63

IGEV-Stereo	0.34 26	0.54 172	1.47 38	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 60	0.49 27	0.40 19	0.25 19	0.24 11	0.22 8	0.24 30	0.54 120	0.19 3	0.09 17	0.10 140	0.10 48	0.18 264	0.24 219	0.29 287
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TestStereo	0.45 109	0.54 172	2.11 219	0.29 78	0.16 37	0.43 17	0.24 83	0.54 58	0.45 47	0.37 47	0.46 86	0.34 60	0.27 67	1.98 321	0.27 64	0.11 124	0.08 58	0.12 136	0.09 44	0.14 69	0.08 10

XX-Stereo	0.55 207	0.54 172	3.50 382	0.48 310	0.39 294	0.54 78	0.17 5	0.89 250	0.40 19	0.44 79	0.65 245	0.85 302	0.19 9	0.77 180	0.21 22	0.10 78	0.14 225	0.10 48	0.32 340	0.17 128	0.14 107

delet	0.52 185	0.54 172	1.62 60	0.31 116	0.35 268	0.74 278	0.46 279	0.85 222	0.74 267	0.55 184	0.60 198	0.67 231	0.50 235	1.12 215	0.57 229	0.11 124	0.11 172	0.13 190	0.14 204	0.16 109	0.12 63

FCDSN-DC	1.29 367	0.54 172	2.50 294	0.47 302	0.41 308	1.12 355	0.60 321	1.10 358	1.27 371	2.23 395	2.87 395	3.67 397	3.12 401	2.39 353	1.69 344	0.30 348	0.26 334	0.31 348	0.30 333	0.35 302	0.38 337
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FAT-Stereo	0.70 279	0.54 172	2.88 339	0.36 207	0.29 207	0.62 194	0.54 303	0.97 305	0.87 323	0.76 313	0.92 319	0.94 326	0.80 319	1.84 307	0.57 229	0.18 282	0.19 288	0.17 276	0.16 239	0.22 196	0.25 258

STTRV1_RVC	0.80 317	0.55 180	2.89 342	0.42 270	0.49 335	0.79 303	0.44 270	1.15 365	0.82 311	0.62 254	0.89 316	0.72 259	0.63 285	2.69 375	0.64 247	0.48 366	0.64 382	0.27 335	0.24 305	0.35 302	0.27 275

DLCB_ROB	0.54 195	0.55 180	1.49 42	0.36 207	0.25 170	0.65 233	0.36 228	0.80 192	0.70 232	0.72 304	0.69 265	0.83 297	0.46 215	1.53 256	0.60 238	0.13 199	0.12 197	0.14 219	0.14 204	0.14 69	0.13 94

IPLGR	0.54 195	0.56 182	2.68 318	0.36 207	0.18 83	0.62 194	0.54 303	1.02 339	0.64 188	0.73 308	0.46 86	0.47 137	0.45 207	1.12 215	0.29 86	0.09 17	0.08 58	0.11 92	0.09 44	0.19 164	0.12 63

STrans-v2	0.67 265	0.56 182	2.64 313	0.27 39	0.23 145	0.57 114	0.33 212	0.96 298	0.69 223	0.92 340	0.85 308	0.89 314	0.93 337	1.83 302	1.21 320	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.09 44	0.11 22	0.12 63

TransformOpticalFlow	0.64 250	0.56 182	2.66 316	0.44 280	0.26 183	0.62 194	0.28 147	0.83 208	0.71 241	0.76 313	0.74 287	0.91 317	0.85 326	1.83 302	0.81 282	0.10 78	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.11 22	0.12 63

RYNet	0.70 279	0.56 182	2.25 249	0.35 189	0.41 308	0.86 324	0.43 262	0.94 283	0.82 311	0.62 254	0.53 143	0.91 317	0.60 270	2.70 376	1.00 299	0.14 227	0.11 172	0.16 260	0.14 204	0.25 230	0.27 275

FC-DCNN	1.49 381	0.59 186	2.88 339	0.44 280	0.39 294	1.97 391	0.66 332	1.67 387	1.70 385	2.72 403	2.89 396	4.22 400	2.97 399	2.55 368	2.19 364	0.29 346	0.26 334	0.31 348	0.30 333	0.32 281	0.39 340

MIM_Stereo	0.41 66	0.60 187	1.88 157	0.31 116	0.21 113	0.50 50	0.19 13	0.64 91	0.44 37	0.43 74	0.53 143	0.43 105	0.27 67	0.51 107	0.28 73	0.08 4	0.14 225	0.11 92	0.10 75	0.26 244	0.26 267

ssnet_v2	0.55 207	0.60 187	1.86 150	0.32 137	0.22 134	0.72 270	0.44 270	0.94 283	0.74 267	0.63 263	0.54 153	0.81 292	0.47 220	0.77 180	0.70 258	0.16 258	0.14 225	0.14 219	0.14 204	0.30 269	0.30 295

psmorigin	1.36 372	0.60 187	13.80 418	0.37 225	0.29 207	0.62 194	0.33 212	0.77 164	0.61 156	0.96 345	0.88 314	1.17 362	0.73 308	4.00 400	0.86 286	0.19 292	0.22 310	0.17 276	0.18 264	0.24 219	0.29 287

DPSNet	0.86 329	0.60 187	2.34 262	0.58 342	0.36 275	1.07 353	0.75 348	1.30 373	1.05 352	0.70 297	0.68 258	0.94 326	1.29 360	2.08 330	1.82 350	0.26 336	0.23 315	0.16 260	0.17 254	0.48 348	0.40 344

ToySt	0.44 94	0.61 191	1.89 161	0.29 78	0.18 83	0.55 88	0.35 222	0.67 106	0.53 99	0.39 57	0.50 124	0.59 190	0.43 196	0.51 107	0.49 200	0.10 78	0.12 197	0.13 190	0.16 239	0.24 219	0.19 195

CroCo-Stereo Lap2	0.33 19	0.61 191	1.47 38	0.32 137	0.38 292	0.23 2	0.22 44	0.58 69	0.46 50	0.22 5	0.27 16	0.29 44	0.23 24	0.32 20	0.26 56	0.09 17	0.09 112	0.10 48	0.08 29	0.21 184	0.14 107

psm_up	0.57 219	0.61 191	1.83 139	0.35 189	0.30 217	0.64 221	0.37 235	0.90 256	0.68 215	0.59 228	0.55 161	0.68 237	0.54 247	1.91 317	0.46 183	0.16 258	0.15 246	0.16 260	0.15 224	0.23 204	0.13 94

GMOStereo	0.41 66	0.62 194	1.78 107	0.28 57	0.36 275	0.51 56	0.31 183	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 101	0.41 89	0.27 67	0.28 3	0.23 33	0.08 4	0.38 358	0.13 190	0.11 124	0.34 294	0.11 37

error version	0.41 66	0.62 194	1.78 107	0.28 57	0.36 275	0.51 56	0.31 183	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 101	0.41 89	0.27 67	0.28 3	0.23 33	0.08 4	0.38 358	0.13 190	0.11 124	0.34 294	0.11 37

test-v	0.41 66	0.62 194	1.78 107	0.28 57	0.36 275	0.51 56	0.31 183	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 101	0.41 89	0.27 67	0.28 3	0.23 33	0.08 4	0.38 358	0.13 190	0.11 124	0.34 294	0.11 37

THIR-Stereo	0.86 329	0.62 194	2.13 224	0.25 15	0.16 37	0.58 129	2.74 406	0.59 74	0.51 78	0.62 254	1.62 366	0.97 332	1.80 385	1.69 280	2.25 367	0.10 78	0.08 58	0.14 219	0.11 124	0.15 83	0.11 37

test-2	0.41 66	0.62 194	1.78 107	0.28 57	0.36 275	0.51 56	0.31 183	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 101	0.41 89	0.27 67	0.28 3	0.23 33	0.08 4	0.38 358	0.13 190	0.11 124	0.34 294	0.11 37

sAnonymous2	0.38 46	0.62 194	2.15 230	0.31 116	0.24 158	0.34 8	0.27 137	0.53 48	0.46 50	0.24 11	0.29 20	0.23 13	0.28 77	0.28 3	0.22 30	0.12 171	0.09 112	0.11 92	0.13 179	0.38 320	0.35 319

CroCo_RVC	0.38 46	0.62 194	2.15 230	0.31 116	0.24 158	0.34 8	0.27 137	0.53 48	0.46 50	0.24 11	0.29 20	0.23 13	0.28 77	0.28 3	0.22 30	0.12 171	0.09 112	0.11 92	0.13 179	0.38 320	0.35 319

DCRE	0.50 162	0.63 201	2.13 224	0.30 91	0.23 145	0.45 19	0.24 83	0.59 74	0.53 99	0.50 131	2.10 377	0.42 102	0.26 53	0.35 32	0.23 33	0.09 17	0.14 225	0.10 48	0.32 340	0.16 109	0.15 137

DGSMNet	2.89 400	0.63 201	3.18 370	3.43 413	4.17 412	2.57 401	6.98 413	0.97 305	0.83 315	0.56 193	1.86 372	0.79 287	0.62 282	1.64 273	1.39 331	4.61 411	5.01 414	5.17 416	4.71 415	4.44 415	4.19 413

ACVNet-DCA	0.42 79	0.64 203	2.07 209	0.35 189	0.14 12	0.76 286	0.25 98	0.76 154	0.52 83	0.31 34	0.38 52	0.24 20	0.38 139	0.69 162	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.11 92	0.09 44	0.12 32	0.14 107

xx1	0.46 119	0.64 203	2.07 209	0.35 189	0.14 12	0.76 286	0.25 98	0.74 135	1.01 348	0.31 34	0.38 52	0.46 131	0.36 126	0.69 162	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.12 136	0.12 154	0.12 32	0.14 107

1test111	0.44 94	0.64 203	2.07 209	0.35 189	0.14 12	0.76 286	0.25 98	0.76 154	0.52 83	0.31 34	0.38 52	0.24 20	0.38 139	0.96 198	0.30 97	0.10 78	0.24 318	0.11 92	0.09 44	0.12 32	0.14 107

cc1	0.47 132	0.64 203	2.07 209	0.35 189	0.14 12	0.76 286	0.25 98	0.74 135	1.01 348	0.31 34	0.38 52	0.24 20	0.38 139	0.69 162	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.11 92	0.09 44	0.25 230	0.40 344

tt1	0.44 94	0.64 203	1.83 139	0.35 189	0.14 12	0.76 286	0.25 98	0.74 135	0.88 326	0.31 34	0.37 45	0.25 26	0.35 122	0.63 142	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.11 92	0.09 44	0.25 230	0.36 327

G-Net	0.99 343	0.64 203	2.76 330	0.57 340	0.67 362	2.03 393	0.72 346	0.76 154	0.67 213	1.14 357	2.56 389	1.30 367	1.02 346	1.48 252	1.74 347	0.25 333	0.24 318	0.24 326	0.26 318	0.37 314	0.31 302

HHNet	0.60 232	0.65 209	2.60 310	0.36 207	0.25 170	0.64 221	0.61 324	0.64 91	0.62 172	0.55 184	1.13 347	0.32 53	0.60 270	0.42 59	1.79 349	0.15 241	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.18 147	0.15 137

OMP-Stereo	0.59 228	0.65 209	1.74 85	0.56 338	0.37 287	0.60 154	0.26 114	0.70 115	0.65 200	0.66 282	0.60 198	0.69 244	0.32 109	2.09 332	1.20 318	0.10 78	0.07 11	0.12 136	0.09 44	0.17 128	0.10 27

IIG-Stereo	0.59 228	0.65 209	1.74 85	0.54 330	0.23 145	0.61 174	0.21 32	0.73 130	0.65 200	0.64 272	0.69 265	0.69 244	0.38 139	2.09 332	1.39 331	0.11 124	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.15 83	0.09 16

DANet	0.80 317	0.65 209	2.21 239	1.19 388	0.48 334	0.74 278	1.25 384	0.89 250	1.53 380	0.89 337	0.71 279	0.96 329	0.56 256	1.83 302	0.96 291	0.18 282	0.16 260	0.19 298	0.16 239	0.26 244	0.29 287
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NOSS_ROB	0.64 250	0.65 209	1.62 60	0.46 297	0.25 170	0.67 243	0.30 173	0.93 279	0.77 293	0.59 228	0.57 177	0.77 280	0.38 139	2.78 380	0.44 179	0.23 321	0.24 318	0.28 339	0.26 318	0.27 251	0.39 340

anonymity	0.80 317	0.66 214	1.29 15	0.59 345	0.75 368	0.67 243	0.52 297	0.95 294	0.71 241	0.94 342	0.70 275	0.67 231	0.87 330	0.71 168	1.35 328	0.64 373	0.62 381	0.58 371	1.44 406	0.60 365	0.65 371

raft+_RVC	0.44 94	0.67 215	1.85 142	0.34 175	0.71 366	0.51 56	0.25 98	0.64 91	0.51 78	0.35 41	0.45 82	0.32 53	0.28 77	0.43 62	0.32 117	0.09 17	0.19 288	0.10 48	0.09 44	0.20 176	0.40 344

APVNet	0.70 279	0.67 215	2.71 322	0.38 239	0.36 275	0.85 322	0.43 262	0.91 266	0.68 215	0.55 184	0.69 265	0.75 274	0.55 252	2.31 344	0.78 275	0.17 272	0.17 270	0.24 326	0.19 282	0.33 287	0.23 242

raftrobust	0.38 46	0.68 217	1.54 47	0.32 137	0.46 330	0.52 69	0.21 32	0.56 62	0.42 28	0.52 150	0.35 41	0.31 47	0.33 112	0.37 43	0.30 97	0.10 78	0.11 172	0.08 3	0.07 13	0.21 184	0.19 195

RASNet	0.61 240	0.68 217	2.03 205	0.35 189	0.46 330	0.65 233	0.28 147	0.78 178	0.70 232	0.48 113	0.64 236	0.93 322	0.61 277	2.21 339	0.73 267	0.12 171	0.09 112	0.09 20	0.10 75	0.14 69	0.11 37

PASM	0.72 289	0.68 217	1.91 169	0.47 302	0.44 316	0.60 154	0.51 294	0.76 154	0.80 306	0.77 316	0.67 250	0.87 308	0.61 277	2.40 354	0.67 253	0.32 351	0.35 352	0.36 355	0.41 364	0.45 347	0.39 340

HGLStereo	0.54 195	0.69 220	2.00 196	0.35 189	0.40 301	0.66 238	0.30 173	0.83 208	0.62 172	0.57 203	0.69 265	0.69 244	0.54 247	1.07 209	0.55 219	0.13 199	0.13 211	0.13 190	0.11 124	0.19 164	0.17 170

S-Stereo	0.80 317	0.69 220	3.89 388	0.39 247	0.37 287	0.69 257	0.70 342	0.94 283	0.98 345	0.62 254	0.91 318	0.83 297	0.60 270	2.37 347	0.66 250	0.18 282	0.21 305	0.17 276	0.18 264	0.30 269	0.35 319

STTStereo	0.51 176	0.69 220	2.14 229	0.36 207	0.30 217	0.61 174	0.32 204	0.77 164	0.60 142	0.60 236	0.54 153	0.67 231	0.43 196	0.86 192	0.42 167	0.16 258	0.15 246	0.17 276	0.20 292	0.16 109	0.15 137

EDNetEfficient	1.27 366	0.70 223	4.05 393	0.64 352	0.98 381	0.94 336	1.40 392	0.85 222	1.75 387	2.34 398	1.33 357	1.05 347	2.21 391	1.58 265	4.15 396	0.15 241	0.19 288	0.14 219	0.27 322	0.38 320	0.32 306

DeepPruner_ROB	0.50 162	0.70 223	1.94 179	0.29 78	0.26 183	0.63 210	0.31 183	0.80 192	0.48 64	0.61 243	0.55 161	0.66 221	0.38 139	0.98 200	0.40 159	0.19 292	0.14 225	0.14 219	0.14 204	0.23 204	0.17 170

LMCR-Stereo	0.52 185	0.71 225	2.39 272	0.40 256	0.21 113	0.74 278	0.31 183	1.02 339	0.64 188	0.61 243	0.63 220	0.39 77	0.51 237	0.62 140	0.42 167	0.19 292	0.09 112	0.12 136	0.09 44	0.23 204	0.12 63

ADLNet	0.60 232	0.71 225	1.95 182	0.35 189	0.34 258	0.67 243	0.34 216	0.90 256	0.74 267	0.68 292	0.62 210	0.80 289	0.45 207	1.78 292	0.64 247	0.14 227	0.11 172	0.14 219	0.14 204	0.29 260	0.21 214

GwcNet	0.69 275	0.71 225	3.12 364	0.36 207	0.45 324	0.81 311	0.44 270	0.86 230	0.84 317	0.60 236	0.74 287	0.82 295	0.49 232	1.65 274	0.66 250	0.16 258	0.15 246	0.15 245	0.15 224	0.31 277	0.24 249

ETE_ROB	0.60 232	0.71 225	1.55 49	0.37 225	0.25 170	0.69 257	0.51 294	1.47 379	0.70 232	0.80 319	0.69 265	0.85 302	0.49 232	1.36 235	0.58 234	0.16 258	0.13 211	0.19 298	0.16 239	0.21 184	0.23 242

StereoVision	0.45 109	0.72 229	1.94 179	0.33 152	0.32 241	0.47 33	0.26 114	0.68 109	0.57 121	0.32 40	0.89 316	0.45 123	0.27 67	0.49 99	0.36 140	0.13 199	0.15 246	0.16 260	0.15 224	0.19 164	0.13 94

Sa-1000	0.51 176	0.72 229	1.90 164	0.31 116	0.60 358	0.60 154	0.31 183	0.94 283	0.71 241	0.52 150	0.83 301	0.42 102	0.33 112	0.68 156	0.28 73	0.10 78	0.09 112	0.13 190	0.29 328	0.29 260	0.10 27

XPNet_ROB	0.61 240	0.72 229	1.66 66	0.37 225	0.27 194	0.67 243	0.47 287	0.89 250	0.71 241	0.78 317	0.70 275	0.81 292	0.53 244	1.70 281	0.76 271	0.21 305	0.16 260	0.16 260	0.15 224	0.20 176	0.21 214

whm_eth	0.45 109	0.73 232	2.23 246	0.30 91	0.31 233	0.49 44	0.24 83	0.73 130	0.69 223	0.47 94	0.87 311	0.26 31	0.26 53	0.36 36	0.28 73	0.12 171	0.11 172	0.13 190	0.12 154	0.14 69	0.26 267

GANet-RSSM	0.55 207	0.73 232	1.90 164	0.36 207	0.26 183	0.59 145	0.27 137	0.78 178	0.52 83	0.47 94	0.57 177	0.63 205	0.45 207	1.92 319	0.43 175	0.14 227	0.10 140	0.25 331	0.11 124	0.34 294	0.14 107

BEATNet_4x	0.47 132	0.73 232	1.91 169	0.33 152	0.15 24	0.56 97	0.25 98	0.85 222	0.58 131	0.54 170	0.51 128	0.57 181	0.42 186	0.57 127	0.61 240	0.11 124	0.08 58	0.12 136	0.09 44	0.20 176	0.16 159

edge stereo	0.81 323	0.73 232	3.30 377	0.37 225	1.21 393	0.62 194	0.39 245	0.93 279	0.79 303	0.80 319	0.88 314	1.14 359	0.71 302	2.18 337	0.71 260	0.21 305	0.20 297	0.26 334	0.18 264	0.38 320	0.26 267

SACVNet	0.60 232	0.74 236	1.90 164	0.37 225	0.28 202	0.64 221	0.37 235	0.86 230	0.61 156	0.65 279	0.62 210	0.69 244	0.44 203	2.08 330	0.42 167	0.18 282	0.14 225	0.16 260	0.15 224	0.38 320	0.24 249

GwcNet-ADL	0.50 162	0.74 236	2.90 346	0.31 116	0.20 106	0.58 129	0.29 167	0.87 239	0.64 188	0.47 94	0.47 89	0.56 175	0.33 112	0.46 80	0.46 183	0.13 199	0.12 197	0.09 20	0.09 44	0.14 69	0.21 214

SA	0.50 162	0.75 238	1.95 182	0.31 116	0.61 359	0.57 114	0.31 183	0.91 266	0.73 263	0.42 69	0.62 210	0.38 73	0.47 220	0.68 156	0.29 86	0.09 17	0.09 112	0.13 190	0.32 340	0.30 269	0.10 27

RAFT_CTSACE	0.46 119	0.76 239	2.07 209	0.35 189	0.30 217	0.54 78	0.30 173	0.61 83	0.48 64	0.49 124	0.76 292	0.55 166	0.36 126	0.58 129	0.22 30	0.08 4	0.13 211	0.11 92	0.10 75	0.41 334	0.08 10

TRStereo	0.53 190	0.76 239	2.38 270	0.42 270	0.29 207	0.69 257	0.23 60	1.81 390	0.55 110	0.36 43	0.32 31	0.47 137	0.40 160	0.46 80	0.25 53	0.12 171	0.11 172	0.11 92	0.41 364	0.13 51	0.32 306

CFNet-ft	0.51 176	0.76 239	1.79 125	0.28 57	0.30 217	0.63 210	0.28 147	0.66 97	0.55 110	0.45 86	0.57 177	0.74 269	0.41 171	1.46 244	0.42 167	0.14 227	0.10 140	0.28 339	0.13 179	0.18 147	0.14 107

CFNet_RVC	0.51 176	0.76 239	1.79 125	0.28 57	0.30 217	0.63 210	0.28 147	0.66 97	0.55 110	0.45 86	0.57 177	0.74 269	0.41 171	1.46 244	0.42 167	0.14 227	0.10 140	0.28 339	0.13 179	0.18 147	0.14 107

HSM	0.62 244	0.76 239	1.72 80	0.30 91	0.29 207	0.64 221	0.28 147	0.94 283	0.62 172	0.58 215	0.57 177	1.40 370	0.64 286	2.59 369	0.42 167	0.11 124	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.14 69	0.11 37

iResNet	0.51 176	0.76 239	2.59 308	0.41 262	0.17 61	0.64 221	0.27 137	0.82 202	0.70 232	0.57 203	0.64 236	0.43 105	0.36 126	0.70 166	0.52 210	0.10 78	0.07 11	0.09 20	0.08 29	0.21 184	0.13 94

LALA_ROB	0.60 232	0.76 239	1.69 70	0.36 207	0.29 207	0.79 303	0.55 306	0.94 283	0.77 293	0.81 324	0.67 250	0.94 326	0.49 232	0.99 201	0.73 267	0.21 305	0.15 246	0.20 306	0.18 264	0.23 204	0.21 214

CBMV	0.71 286	0.76 239	2.64 313	0.33 152	0.20 106	0.78 299	0.79 353	0.98 309	0.78 298	0.85 334	0.71 279	0.86 306	1.10 354	1.46 244	0.62 242	0.18 282	0.20 297	0.21 312	0.19 282	0.25 230	0.33 313
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
fff	0.43 85	0.77 247	1.95 182	0.24 7	0.13 5	0.51 56	0.22 44	0.77 164	0.75 279	0.54 170	0.47 89	0.31 47	0.65 288	0.36 36	0.34 131	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 224

ADStereo(finetuned)	0.45 109	0.77 247	2.12 222	0.25 15	0.14 12	0.51 56	0.22 44	0.77 164	0.72 249	0.54 170	0.48 101	0.31 47	0.76 315	0.37 43	0.38 147	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.13 51	0.23 242

XX-TBD	0.34 26	0.77 247	1.75 91	0.34 175	0.13 5	0.51 56	0.17 5	0.43 6	0.50 74	0.37 47	0.49 118	0.23 13	0.18 6	0.28 3	0.24 47	0.10 78	0.07 11	0.08 3	0.06 7	0.09 7	0.07 3

DCANet	0.42 79	0.77 247	1.95 182	0.25 15	0.14 12	0.51 56	0.22 44	0.77 164	0.72 249	0.54 170	0.48 101	0.31 47	0.41 171	0.36 36	0.39 154	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.13 51	0.23 242

csc	0.43 85	0.77 247	1.95 182	0.24 7	0.13 5	0.51 56	0.22 44	0.77 164	0.75 279	0.54 170	0.47 89	0.31 47	0.65 288	0.36 36	0.34 131	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 224

cscssc	0.43 85	0.77 247	1.95 182	0.24 7	0.13 5	0.51 56	0.22 44	0.77 164	0.75 279	0.54 170	0.47 89	0.31 47	0.65 288	0.36 36	0.34 131	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 224

SHD	0.72 289	0.77 247	2.36 268	0.45 293	0.40 301	0.71 264	0.32 204	1.02 339	1.25 369	1.07 351	0.84 304	0.90 316	0.73 308	1.09 211	0.98 293	0.21 305	0.18 278	0.20 306	0.21 297	0.32 281	0.31 302

FBW_ROB	0.83 325	0.77 247	1.77 103	0.44 280	0.30 217	0.87 328	0.46 279	1.10 358	0.91 334	0.81 324	0.75 290	1.01 338	0.61 277	3.66 398	1.23 322	0.26 336	0.23 315	0.36 355	0.25 312	0.27 251	0.62 368

AACVNet	0.54 195	0.78 255	1.73 81	0.36 207	0.21 113	0.57 114	0.25 98	0.71 117	0.51 78	0.55 184	0.59 186	0.64 213	0.41 171	2.13 334	0.41 165	0.14 227	0.11 172	0.14 219	0.11 124	0.33 287	0.15 137

ELAS_RVC	1.37 374	0.78 255	3.21 373	0.55 336	0.50 336	1.49 370	2.48 404	1.48 380	1.71 386	2.13 392	2.09 376	2.07 382	2.56 395	1.90 316	2.02 356	0.35 355	0.36 354	0.37 359	0.34 347	0.49 350	0.47 356
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 343	0.79 257	2.43 281	0.39 247	0.32 241	1.50 371	1.90 399	0.92 274	0.97 342	1.26 370	1.27 352	1.00 337	1.42 372	1.14 218	3.31 385	0.17 272	0.14 225	0.22 314	0.21 297	0.30 269	0.22 224

ELAS	1.39 375	0.79 257	2.86 338	0.53 327	0.50 336	2.81 402	2.20 401	1.61 386	1.50 379	2.28 397	2.35 384	1.82 378	2.13 389	1.73 285	2.22 365	0.35 355	0.37 356	0.35 353	0.35 349	0.49 350	0.47 356
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MyStereo8	0.54 195	0.80 259	2.76 330	0.32 137	0.33 252	0.71 264	0.20 22	0.87 239	0.57 121	0.51 143	0.59 186	0.50 148	0.33 112	0.68 156	0.55 219	0.10 78	0.29 342	0.10 48	0.13 179	0.21 184	0.34 317

SDNR	1.22 364	0.80 259	2.71 322	0.33 152	1.48 401	1.98 392	0.23 60	1.93 393	2.44 394	0.89 337	2.52 387	1.36 368	0.51 237	3.65 397	1.93 352	0.30 348	0.31 346	0.22 314	0.16 239	0.33 287	0.36 327

aanetorigin	0.77 309	0.80 259	2.59 308	0.43 275	0.44 316	0.58 129	1.01 371	0.57 65	0.68 215	1.53 382	1.23 350	0.81 292	1.08 352	1.07 209	1.07 308	0.18 282	0.15 246	0.17 276	0.21 297	0.54 359	0.30 295

hitnet-ft	0.67 265	0.80 259	1.90 164	0.28 57	0.22 134	0.69 257	0.36 228	0.85 222	0.65 200	0.56 193	0.84 304	1.03 342	0.95 342	2.32 345	0.55 219	0.23 321	0.14 225	0.41 363	0.13 179	0.24 219	0.17 170

CVANet_RVC	0.65 258	0.80 259	2.13 224	0.36 207	0.26 183	0.62 194	0.42 256	0.84 218	0.72 249	0.69 294	0.68 258	0.68 237	0.52 242	2.64 371	0.42 167	0.19 292	0.12 197	0.22 314	0.17 254	0.37 314	0.15 137

TestStereo1	0.49 153	0.81 264	1.85 142	0.39 247	0.57 351	0.56 97	0.34 216	0.75 145	0.69 223	0.44 79	0.63 220	0.35 64	0.42 186	0.64 145	0.29 86	0.10 78	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.33 287	0.26 267

SA-5K	0.49 153	0.81 264	1.85 142	0.39 247	0.57 351	0.56 97	0.34 216	0.75 145	0.69 223	0.44 79	0.63 220	0.35 64	0.42 186	0.64 145	0.29 86	0.10 78	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.33 287	0.26 267

MIPNet	0.83 325	0.81 264	2.40 274	0.61 349	0.18 83	1.48 369	1.39 391	1.60 385	0.74 267	1.94 387	0.85 308	0.73 263	1.68 381	0.87 193	0.31 107	0.09 17	0.08 58	0.11 92	0.32 340	0.25 230	0.12 63

cf-r	0.53 190	0.81 264	2.15 230	0.33 152	0.28 202	0.60 154	0.28 147	0.78 178	0.64 188	0.51 143	0.60 198	0.75 274	0.40 160	1.32 231	0.43 175	0.13 199	0.09 112	0.11 92	0.12 154	0.15 83	0.14 107

PSMNet-RSSM	0.53 190	0.82 268	1.78 107	0.31 116	0.25 170	0.58 129	0.28 147	0.84 218	0.60 142	0.50 131	0.61 205	0.67 231	0.43 196	1.68 278	0.42 167	0.15 241	0.10 140	0.14 219	0.16 239	0.15 83	0.13 94

RP	0.67 265	0.82 268	1.94 179	0.43 275	0.44 316	0.65 233	0.45 277	0.89 250	0.82 311	0.66 282	0.92 319	0.99 336	0.76 315	1.55 258	0.66 250	0.25 333	0.18 278	0.23 320	0.20 292	0.31 277	0.22 224

UCFNet_RVC	0.48 136	0.82 268	1.85 142	0.30 91	0.27 194	0.64 221	0.26 114	0.74 135	0.55 110	0.48 113	0.53 143	0.63 205	0.41 171	0.88 194	0.38 147	0.15 241	0.10 140	0.17 276	0.17 254	0.18 147	0.15 137

Nwc_Net	0.68 271	0.83 271	2.53 297	0.41 262	0.39 294	0.77 294	0.38 241	1.01 336	0.70 232	0.60 236	0.99 331	0.98 333	0.68 297	1.41 237	0.63 244	0.23 321	0.15 246	0.23 320	0.25 312	0.23 204	0.18 187

WCMA_ROB	1.12 353	0.83 271	2.66 316	0.58 342	0.34 258	1.17 361	0.71 343	0.93 279	0.94 338	1.74 385	2.63 392	3.09 393	1.71 383	1.70 281	1.84 351	0.26 336	0.21 305	0.20 306	0.21 297	0.28 257	0.43 351

raft_robust	0.55 207	0.84 273	1.73 81	0.28 57	0.54 345	0.53 75	0.25 98	0.88 244	0.75 279	0.48 113	0.46 86	0.76 278	0.75 314	1.46 244	0.27 64	0.09 17	0.10 140	0.10 48	0.30 333	0.26 244	0.16 159

IPLG	0.69 275	0.84 273	2.43 281	0.35 189	0.21 113	1.65 379	0.61 324	1.36 376	0.58 131	1.39 377	0.51 128	0.37 67	0.87 330	1.41 237	0.36 140	0.09 17	0.07 11	0.14 219	0.12 154	0.32 281	0.11 37

ADLNet2	0.68 271	0.84 273	3.19 371	0.33 152	0.36 275	0.64 221	0.37 235	0.89 250	0.79 303	0.54 170	0.65 245	0.93 322	0.48 227	2.07 329	0.56 226	0.13 199	0.11 172	0.11 92	0.11 124	0.33 287	0.18 187

GANet	0.75 302	0.84 273	2.01 197	0.40 256	0.25 170	0.74 278	0.66 332	0.87 239	0.73 263	0.71 301	1.07 343	0.84 299	0.59 268	2.71 378	1.15 315	0.17 272	0.16 260	0.44 366	0.16 239	0.31 277	0.20 208

PVD	0.90 334	0.85 277	2.15 230	0.53 327	0.50 336	0.99 341	0.56 311	1.15 365	1.64 383	1.41 378	1.41 361	1.11 357	1.13 356	1.35 234	1.31 325	0.26 336	0.28 341	0.28 339	0.26 318	0.37 314	0.49 359

RAFT+CT+SA	0.50 162	0.86 278	1.82 137	0.37 225	0.75 368	0.54 78	0.34 216	0.77 164	0.63 181	0.38 52	0.55 161	0.34 60	0.29 90	0.68 156	0.27 64	0.09 17	0.07 11	0.11 92	0.51 371	0.29 260	0.41 349

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 79	0.86 278	1.78 107	0.28 57	0.17 61	0.52 69	0.20 22	0.62 87	0.61 156	0.50 131	0.61 205	0.39 77	0.32 109	0.35 32	0.30 97	0.07 1	0.10 140	0.09 20	0.09 44	0.35 302	0.10 27

DeepPrunerF	0.86 329	0.86 278	2.91 347	0.45 293	0.50 336	0.64 221	0.48 290	1.14 362	2.64 397	0.63 263	0.61 205	0.65 216	0.62 282	2.21 339	1.31 325	0.23 321	0.19 288	0.30 347	0.28 325	0.36 307	0.25 258

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 219	0.87 281	2.11 219	0.32 137	0.30 217	0.84 318	0.40 247	0.88 244	0.72 249	0.65 279	0.73 285	0.66 221	0.57 261	0.93 195	0.71 260	0.13 199	0.07 11	0.10 48	0.08 29	0.15 83	0.14 107

test_5	0.51 176	0.87 281	1.99 194	0.37 225	0.65 361	0.58 129	0.35 222	0.78 178	0.62 172	0.48 113	0.55 161	0.45 123	0.40 160	0.72 170	0.30 97	0.09 17	0.07 11	0.12 136	0.12 154	0.33 287	0.38 337

GEStereo_RVC	0.54 195	0.87 281	1.95 182	0.47 302	0.25 170	0.62 194	0.37 235	1.00 328	0.74 267	0.53 159	0.54 153	0.59 190	0.44 203	1.10 212	0.46 183	0.15 241	0.11 172	0.12 136	0.10 75	0.26 244	0.19 195

fast-acv-ft	0.63 247	0.88 284	3.10 361	0.38 239	0.30 217	0.79 303	0.48 290	0.69 111	0.72 249	0.58 215	0.78 296	0.76 278	0.60 270	0.67 155	0.73 267	0.15 241	0.15 246	0.18 293	0.17 254	0.37 314	0.16 159

RALCasStereoNet	0.45 109	0.88 284	1.85 142	0.30 91	0.26 183	0.49 44	0.26 114	0.58 69	0.51 78	0.36 43	0.48 101	0.36 66	0.28 77	0.55 124	0.34 131	0.10 78	0.53 376	0.09 20	0.08 29	0.25 230	0.34 317

StereoDRNet	0.64 250	0.88 284	2.35 265	0.41 262	0.45 324	0.73 275	0.47 287	0.94 283	0.74 267	0.75 310	0.54 153	0.74 269	0.47 220	1.70 281	0.72 264	0.15 241	0.14 225	0.15 245	0.14 204	0.20 176	0.19 195

rafts_anoy	0.43 85	0.89 287	1.96 191	0.32 137	0.30 217	0.48 39	0.24 83	0.62 87	0.49 68	0.37 47	0.38 52	0.33 56	0.30 98	0.51 107	0.34 131	0.10 78	0.39 364	0.13 190	0.15 224	0.17 128	0.15 137

MLCV	0.48 136	0.89 287	1.85 142	0.29 78	0.14 12	0.59 145	0.23 60	0.72 122	0.59 138	0.66 282	0.66 247	0.55 166	0.36 126	1.03 206	0.49 200	0.09 17	0.06 1	0.09 20	0.07 13	0.19 164	0.11 37

LL-Strereo2	0.41 66	0.90 289	1.83 139	0.44 280	0.24 158	0.54 78	0.27 137	0.58 69	0.45 47	0.41 65	0.33 34	0.44 116	0.21 15	0.44 67	0.34 131	0.09 17	0.08 58	0.16 260	0.14 204	0.17 128	0.17 170

CBFPSM	0.56 213	0.91 290	1.82 137	0.28 57	0.23 145	0.71 264	0.37 235	0.72 122	0.64 188	0.50 131	0.49 118	1.03 342	0.83 322	0.62 140	1.35 328	0.10 78	0.12 197	0.10 48	0.10 75	0.18 147	0.19 195

RAFT	0.45 109	0.92 291	1.59 53	0.34 175	0.19 96	0.46 31	0.35 222	0.65 95	0.49 68	0.49 124	0.49 118	0.70 254	0.40 160	0.47 86	0.32 117	0.11 124	0.16 260	0.14 219	0.13 179	0.51 354	0.13 94

AF-Net	0.69 275	0.92 291	2.21 239	0.41 262	0.40 301	0.68 254	0.40 247	1.02 339	0.86 320	0.69 294	1.03 338	1.04 345	0.84 325	1.19 222	0.78 275	0.22 318	0.14 225	0.25 331	0.17 254	0.30 269	0.18 187

TDLM	0.67 265	0.92 291	1.76 95	0.37 225	0.24 158	0.66 238	0.56 311	0.82 202	0.74 267	1.16 358	0.62 210	0.61 198	0.48 227	2.70 376	0.50 205	0.20 301	0.11 172	0.35 353	0.14 204	0.32 281	0.16 159

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 207	0.92 291	2.36 268	0.38 239	0.37 287	0.60 154	0.28 147	0.82 202	0.62 172	0.62 254	0.55 161	0.72 259	0.45 207	1.00 202	0.43 175	0.15 241	0.11 172	0.14 219	0.14 204	0.15 83	0.16 159
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HITNet	0.46 119	0.92 291	2.09 215	0.33 152	0.14 12	0.55 88	0.22 44	0.83 208	0.56 118	0.51 143	0.49 118	0.48 143	0.37 134	0.48 90	0.54 218	0.09 17	0.06 1	0.10 48	0.08 29	0.23 204	0.09 16
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
SGM_RVC	1.89 389	0.92 291	2.50 294	0.96 379	0.93 380	1.63 377	1.37 389	1.52 383	12.43 411	1.85 386	1.69 368	2.40 387	1.74 384	2.81 383	1.71 345	0.53 368	0.47 371	0.42 364	0.47 367	0.74 371	0.74 374
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
iinet-f	0.57 219	0.93 297	2.27 252	0.31 116	0.25 170	0.83 316	0.33 212	0.81 196	0.65 200	0.54 170	0.63 220	0.73 263	0.67 294	0.73 171	0.67 253	0.13 199	0.13 211	0.11 92	0.10 75	0.43 339	0.16 159

Consistency-Raft	0.88 332	0.93 297	3.23 375	0.99 380	0.64 360	0.77 294	0.55 306	0.98 309	0.97 342	0.61 243	1.03 338	0.65 216	1.05 349	0.79 185	1.38 330	0.44 361	0.46 368	0.51 369	0.58 379	0.65 367	0.47 356

GwcNet-RSSM	0.57 219	0.94 299	2.13 224	0.32 137	0.25 170	0.60 154	0.30 173	0.80 192	0.66 210	0.52 150	0.64 236	0.71 257	0.40 160	1.79 296	0.50 205	0.13 199	0.09 112	0.12 136	0.12 154	0.21 184	0.15 137

NCC-stereo	0.79 315	0.94 299	2.42 277	0.59 345	0.45 324	1.90 386	0.46 279	0.99 320	0.72 249	0.64 272	0.84 304	0.91 317	0.73 308	1.80 298	1.00 299	0.27 341	0.19 288	0.23 320	0.31 337	0.24 219	0.22 224

Abc-Net	0.79 315	0.94 299	2.42 277	0.59 345	0.45 324	1.90 386	0.46 279	0.99 320	0.72 249	0.64 272	0.84 304	0.91 317	0.73 308	1.80 298	1.00 299	0.27 341	0.19 288	0.23 320	0.31 337	0.24 219	0.22 224
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.65 258	0.94 299	1.96 191	0.43 275	0.30 217	0.71 264	0.68 337	0.84 218	0.65 200	0.70 297	0.60 198	0.86 306	0.54 247	1.56 259	0.57 229	0.20 301	0.16 260	0.67 376	0.25 312	0.22 196	0.24 249

NaN_ROB	1.14 354	0.94 299	2.96 349	0.53 327	0.56 350	1.13 357	0.99 367	0.98 309	1.00 346	1.09 353	0.87 311	0.77 280	1.06 351	5.90 407	2.72 373	0.16 258	0.23 315	0.16 260	0.24 305	0.22 196	0.36 327

PWC_ROB	0.70 279	0.94 299	1.88 157	0.39 247	0.39 294	0.62 194	0.30 173	0.98 309	0.94 338	0.91 339	1.29 354	0.77 280	0.62 282	1.62 272	1.03 306	0.18 282	0.11 172	0.18 293	0.13 179	0.51 354	0.22 224

FINET	0.65 258	0.95 305	3.06 358	0.35 189	0.40 301	0.58 129	0.48 290	0.92 274	1.10 359	0.57 203	0.68 258	0.47 137	0.44 203	1.15 220	0.60 238	0.23 321	0.21 305	0.17 276	0.15 224	0.26 244	0.25 258

NVStereoNet_ROB	1.16 358	0.95 305	2.54 303	0.58 342	0.55 348	0.78 299	0.63 330	1.00 328	1.08 357	1.03 348	4.07 404	1.48 373	1.22 358	2.88 384	1.27 324	0.50 367	0.46 368	0.54 370	0.62 382	0.50 352	0.63 370
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
4D-IteraStereo	0.44 94	0.96 307	2.63 311	0.27 39	0.30 217	0.45 19	0.25 98	0.52 43	0.50 74	0.40 59	0.31 28	0.40 85	0.19 9	0.35 32	0.32 117	0.09 17	0.06 1	0.12 136	0.11 124	0.19 164	0.30 295

Wz-Net-LNSev	0.59 228	0.96 307	2.47 288	0.34 175	0.37 287	0.79 303	0.44 270	0.86 230	0.77 293	0.61 243	0.67 250	0.79 287	0.56 256	0.64 145	0.62 242	0.15 241	0.14 225	0.12 136	0.12 154	0.18 147	0.19 195

dd	0.42 79	0.96 307	1.77 103	0.31 116	0.17 61	0.57 114	0.26 114	0.49 27	0.68 215	0.41 65	0.40 62	0.34 60	0.27 67	0.45 74	0.40 159	0.17 272	0.10 140	0.13 190	0.12 154	0.21 184	0.12 63

AFF-stereo	0.44 94	0.96 307	1.78 107	0.31 116	0.15 24	0.50 50	0.21 32	0.64 91	0.63 181	0.47 94	0.64 236	0.49 145	0.34 120	0.46 80	0.31 107	0.08 4	0.09 112	0.10 48	0.10 75	0.37 314	0.10 27

DMCA-RVC	0.62 244	0.96 307	2.63 311	0.36 207	0.90 377	0.56 97	0.31 183	0.69 111	0.57 121	0.68 292	0.52 135	0.59 190	0.56 256	1.23 226	0.53 214	0.16 258	0.38 358	0.20 306	0.15 224	0.20 176	0.15 137

ADCRef	0.80 317	0.96 307	2.29 255	0.37 225	0.35 268	0.96 338	0.51 294	0.87 239	0.75 279	0.88 335	0.83 301	0.61 198	1.36 367	1.02 204	3.27 384	0.13 199	0.11 172	0.17 276	0.19 282	0.25 230	0.21 214

CFNet	0.58 224	0.96 307	1.78 107	0.33 152	0.25 170	0.63 210	0.22 44	0.88 244	0.75 279	0.46 93	0.59 186	0.58 188	0.40 160	2.29 343	0.48 195	0.12 171	0.09 112	0.15 245	0.14 204	0.30 269	0.15 137

MSMD_ROB	1.34 370	0.96 307	2.38 270	0.39 247	0.32 241	1.96 389	0.62 328	0.91 266	1.43 376	2.94 405	2.60 390	4.77 405	1.95 387	2.43 358	1.33 327	0.29 346	0.26 334	0.32 350	0.32 340	0.30 269	0.30 295

Wz-Net-MNSev	0.65 258	0.97 315	2.19 237	0.36 207	0.33 252	0.90 331	0.60 321	0.92 274	0.81 310	0.75 310	0.72 283	0.73 263	0.65 288	1.39 236	0.71 260	0.16 258	0.13 211	0.14 219	0.14 204	0.24 219	0.18 187

RGC	0.71 286	0.97 315	2.18 236	0.44 280	0.44 316	0.73 275	0.40 247	0.94 283	0.71 241	0.71 301	1.04 341	1.01 338	0.71 302	1.74 287	0.70 258	0.23 321	0.18 278	0.28 339	0.26 318	0.29 260	0.27 275

SAMSARA	0.91 335	0.97 315	2.22 242	0.80 365	0.58 353	1.32 363	1.31 386	1.01 336	0.94 338	1.36 373	0.87 311	1.38 369	0.90 335	1.72 284	1.02 304	0.24 328	0.30 345	0.22 314	0.25 312	0.36 307	0.35 319

RALAANet	0.43 85	0.98 318	1.90 164	0.32 137	0.23 145	0.48 39	0.19 13	0.67 106	0.53 99	0.48 113	0.45 82	0.39 77	0.30 98	0.48 90	0.37 142	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.14 204	0.27 251	0.10 27

EDNetEfficientorigin	8.18 412	0.98 318	145.96 437	0.51 317	0.89 376	0.72 270	0.48 290	0.85 222	1.56 382	2.12 389	1.49 362	1.29 364	1.31 363	1.83 302	2.13 363	0.13 199	0.12 197	0.17 276	0.18 264	0.39 328	0.45 354

XQC	0.73 297	0.98 318	2.39 272	0.46 297	0.35 268	0.81 311	0.46 279	1.00 328	1.00 346	0.80 319	0.69 265	0.88 312	0.74 313	1.32 231	1.20 318	0.24 328	0.16 260	0.23 320	0.20 292	0.41 334	0.33 313

GMStereo	0.38 46	0.99 321	1.91 169	0.27 39	0.16 37	0.39 14	0.23 60	0.47 20	0.62 172	0.38 52	0.34 38	0.25 26	0.25 41	0.39 50	0.29 86	0.14 227	0.08 58	0.10 48	0.12 154	0.15 83	0.11 37
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCPNet	0.99 343	0.99 321	3.93 391	0.37 225	0.68 363	1.36 365	0.62 328	0.87 239	0.76 289	0.78 317	0.81 299	1.08 351	1.18 357	1.14 218	2.49 372	0.21 305	0.69 390	0.21 312	0.95 397	0.29 260	0.37 334

RTSC	0.72 289	1.00 323	2.22 242	0.40 256	0.29 207	0.82 314	0.31 183	0.96 298	1.10 359	0.92 340	0.81 299	0.78 283	0.58 265	1.23 226	1.55 340	0.18 282	0.17 270	0.14 219	0.17 254	0.43 339	0.30 295

PA-Net	0.84 327	1.00 323	3.49 381	0.63 351	0.40 301	0.70 262	0.52 297	0.86 230	0.84 317	0.52 150	0.59 186	0.70 254	0.54 247	2.35 346	2.23 366	0.17 272	0.27 339	0.19 298	0.28 325	0.22 196	0.36 327
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.68 271	1.00 323	2.09 215	0.33 152	0.25 170	0.58 129	0.32 204	0.81 196	0.80 306	0.61 243	0.94 323	0.80 289	0.41 171	2.46 361	1.02 304	0.36 357	0.14 225	0.10 48	0.09 44	0.23 204	0.22 224

PS-NSSS	0.63 247	1.00 323	1.81 132	0.30 91	0.31 233	0.63 210	0.34 216	0.98 309	0.69 223	0.54 170	0.74 287	0.51 151	0.41 171	2.43 358	0.48 195	0.24 328	0.17 270	0.27 335	0.18 264	0.27 251	0.21 214

iRaft-Stereo_5w	0.54 195	1.01 327	2.08 214	0.27 39	0.21 113	0.49 44	0.28 147	0.73 130	0.58 131	0.40 59	0.61 205	0.62 202	0.46 215	1.78 292	0.47 192	0.09 17	0.07 11	0.11 92	0.10 75	0.39 328	0.12 63

dad	0.51 176	1.01 327	1.74 85	0.29 78	0.19 96	0.60 154	0.26 114	0.52 43	0.75 279	0.63 263	0.63 220	0.63 205	0.33 112	0.85 191	0.47 192	0.27 341	0.15 246	0.40 362	0.18 264	0.22 196	0.14 107

PSMNet_ROB	0.66 262	1.01 327	2.33 260	0.38 239	0.31 233	0.72 270	0.55 306	0.86 230	0.69 223	0.54 170	0.60 198	0.75 274	0.47 220	2.00 325	0.82 283	0.17 272	0.13 211	0.19 298	0.19 282	0.24 219	0.27 275

UDGNet	0.44 94	1.02 330	1.74 85	0.35 189	0.19 96	0.58 129	0.23 60	0.49 27	0.66 210	0.41 65	0.38 52	0.34 60	0.29 90	0.53 117	0.30 97	0.24 328	0.10 140	0.37 359	0.19 282	0.27 251	0.15 137

AASNet	0.56 213	1.03 331	2.34 262	0.37 225	0.33 252	0.65 233	0.29 167	0.96 298	0.73 263	0.54 170	0.60 198	0.55 166	0.38 139	0.59 132	0.58 234	0.14 227	0.12 197	0.13 190	0.10 75	0.43 339	0.24 249

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 309	1.04 332	2.06 207	0.94 376	0.35 268	0.89 330	0.40 247	0.85 222	0.63 181	0.55 184	0.63 220	0.75 274	0.38 139	2.38 350	0.48 195	1.10 389	0.31 346	0.36 355	0.21 297	0.53 358	0.55 363

pmcnn	1.32 368	1.05 333	2.77 332	0.74 360	1.43 396	0.72 270	0.56 311	0.96 298	0.91 334	0.99 346	2.92 398	6.01 409	0.70 300	2.38 350	3.32 386	0.13 199	0.10 140	0.08 3	0.06 7	0.34 294	0.22 224

PDISCO_ROB	0.75 302	1.06 334	2.11 219	0.64 352	0.59 354	1.13 357	0.43 262	1.14 362	1.05 352	0.64 272	0.71 279	0.96 329	0.61 277	1.21 223	0.76 271	0.37 358	0.18 278	0.27 335	0.24 305	0.56 361	0.32 306

PWCDC_ROB	0.72 289	1.06 334	2.09 215	0.47 302	0.36 275	0.78 299	0.26 114	0.98 309	1.34 373	0.61 243	2.07 375	0.64 213	0.61 277	0.83 187	0.71 260	0.31 350	0.14 225	0.15 245	0.12 154	0.60 365	0.21 214

Syn2CoEx	0.70 279	1.07 336	2.74 328	0.43 275	0.30 217	0.64 221	0.42 256	0.99 320	0.78 298	0.62 254	0.78 296	0.74 269	0.72 305	1.92 319	0.61 240	0.20 301	0.17 270	0.19 298	0.15 224	0.29 260	0.22 224

Anonymous Stereo	0.70 279	1.08 337	2.47 288	0.42 270	0.36 275	0.60 154	0.78 352	0.83 208	0.75 279	0.65 279	0.63 220	0.62 202	0.38 139	2.43 358	0.78 275	0.19 292	0.18 278	0.19 298	0.20 292	0.30 269	0.23 242

111	0.48 136	1.09 338	1.95 182	0.24 7	0.13 5	0.59 145	0.26 114	0.83 208	0.78 298	0.48 113	0.52 135	0.56 175	0.38 139	0.49 99	0.38 147	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.23 204	0.35 319

LSM	3.31 404	1.11 339	5.29 404	9.40 418	30.65 432	0.84 318	1.12 378	0.91 266	1.22 367	1.36 373	2.19 380	0.93 322	0.83 322	1.66 275	0.90 287	0.21 305	0.31 346	0.24 326	0.28 325	0.39 328	6.33 415

DDUNet	0.77 309	1.12 340	1.88 157	0.76 361	0.69 364	0.84 318	0.43 262	0.85 222	0.65 200	0.67 286	0.75 290	0.91 317	0.52 242	1.03 206	0.57 229	0.54 370	0.37 356	0.95 384	0.52 373	0.71 370	0.57 364

ADCP+	0.94 339	1.12 340	3.14 365	0.34 175	0.39 294	1.06 348	0.79 353	0.89 250	0.80 306	0.66 282	0.67 250	0.85 302	1.55 377	0.93 195	4.55 400	0.13 199	0.11 172	0.16 260	0.15 224	0.26 244	0.25 258

CSAN	1.25 365	1.12 340	3.04 356	0.51 317	0.37 287	1.06 348	1.15 380	1.22 368	1.08 357	1.17 363	1.91 373	1.04 345	1.31 363	5.96 408	2.43 371	0.26 336	0.22 310	0.24 326	0.24 305	0.31 277	0.30 295

SPS-STEREO	1.07 352	1.13 343	2.88 339	0.65 354	0.69 364	0.99 341	0.68 337	1.05 351	0.87 323	1.36 373	1.23 350	1.46 372	0.94 340	1.87 309	1.72 346	0.66 374	0.61 380	0.58 371	0.57 377	0.65 367	0.77 378
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACRE	0.56 213	1.14 344	2.77 332	0.76 361	0.28 202	0.60 154	0.56 311	0.76 154	0.58 131	0.55 184	0.62 210	0.41 89	0.29 90	0.44 67	0.39 154	0.11 124	0.19 288	0.13 190	0.14 204	0.36 307	0.18 187

FADNet_RVC	0.81 323	1.14 344	2.42 277	0.30 91	0.24 158	0.71 264	0.24 83	0.95 294	0.61 156	0.44 79	0.56 172	0.59 190	0.42 186	1.52 255	0.68 256	0.94 383	0.96 400	0.28 339	1.00 399	0.90 379	1.36 401

SuperB	1.15 356	1.14 344	5.43 405	0.36 207	0.26 183	0.81 311	0.89 361	0.88 244	1.17 364	0.67 286	0.68 258	0.63 205	1.39 370	1.74 287	3.37 387	0.15 241	0.12 197	0.17 276	0.16 239	2.80 409	0.25 258

MANE	2.90 401	1.14 344	2.96 349	1.03 381	1.01 384	5.01 410	2.45 403	5.36 411	6.88 409	3.58 407	4.76 408	5.99 408	4.99 406	4.23 402	4.61 401	0.56 372	0.67 385	0.44 366	0.78 390	0.51 354	1.03 394

CC-Net-ROB	0.85 328	1.15 348	2.13 224	0.88 371	0.38 292	0.88 329	0.44 270	1.06 352	0.79 303	0.58 215	0.69 265	0.65 216	0.50 235	2.74 379	0.51 208	0.93 382	0.39 364	0.87 381	0.29 328	0.54 359	0.54 361

GANetREF_RVC	0.75 302	1.15 348	2.46 286	0.47 302	0.26 183	0.83 316	0.61 324	0.97 305	0.89 331	0.62 254	0.61 205	0.72 259	0.59 268	2.42 356	0.55 219	0.32 351	0.25 332	0.36 355	0.24 305	0.39 328	0.31 302
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
iResNet_ROB	0.50 162	1.15 348	1.73 81	0.31 116	0.21 113	0.58 129	0.22 44	0.95 294	0.82 311	0.58 215	0.62 210	0.57 181	0.39 153	0.84 189	0.40 159	0.11 124	0.08 58	0.09 20	0.06 7	0.21 184	0.13 94

MeshStereo	1.21 361	1.15 348	3.01 355	0.34 175	0.28 202	1.10 354	0.69 339	1.35 375	1.01 348	2.71 402	2.41 386	2.96 390	1.45 373	2.80 382	1.40 333	0.22 318	0.22 310	0.22 314	0.19 282	0.50 352	0.26 267
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
FADNet-RVC-Resample	0.67 265	1.16 352	3.16 367	0.37 225	0.29 207	0.62 194	0.38 241	0.86 230	0.63 181	0.51 143	0.50 124	0.57 181	0.45 207	1.57 261	0.49 200	0.24 328	0.32 350	0.23 320	0.19 282	0.27 251	0.62 368

CIPLG	0.56 213	1.19 353	2.46 286	0.80 365	0.31 233	0.61 174	0.57 315	0.76 154	0.57 121	0.56 193	0.63 220	0.41 89	0.30 98	0.45 74	0.40 159	0.11 124	0.20 297	0.13 190	0.13 179	0.35 302	0.19 195

RAFT + AFF	0.64 250	1.20 354	1.95 182	0.34 175	0.33 252	0.67 243	0.52 297	0.99 320	0.74 267	0.53 159	0.58 183	0.57 181	0.80 319	1.76 289	0.51 208	0.12 171	0.27 339	0.15 245	0.14 204	0.43 339	0.29 287

SANet	1.20 360	1.21 355	3.33 380	0.38 239	0.27 194	1.73 383	0.85 358	1.10 358	2.49 396	1.16 358	1.83 371	1.72 377	1.50 376	2.37 347	2.84 376	0.18 282	0.16 260	0.16 260	0.15 224	0.32 281	0.32 306

FADNet	0.64 250	1.22 356	2.06 207	0.32 137	0.30 217	0.66 238	0.29 167	0.88 244	0.72 249	0.44 79	0.48 101	0.66 221	0.57 261	1.84 307	0.45 182	0.46 365	0.20 297	0.17 276	0.19 282	0.59 362	0.24 249

UDG	0.77 309	1.23 357	2.15 230	0.67 356	0.59 354	0.78 299	0.38 241	0.90 256	0.70 232	0.61 243	0.69 265	1.01 338	0.67 294	1.02 204	0.73 267	0.45 363	0.34 351	0.87 381	0.51 371	0.67 369	0.46 355

ARAFT	0.60 232	1.23 357	3.10 361	0.28 57	0.16 37	0.64 221	0.36 228	0.90 256	0.67 213	0.61 243	0.49 118	0.55 166	0.31 106	1.24 229	0.32 117	0.10 78	0.08 58	0.14 219	0.13 179	0.37 314	0.21 214

DN-CSS_ROB	0.48 136	1.23 357	1.99 194	0.39 247	0.22 134	0.56 97	0.19 13	0.75 145	0.61 156	0.45 86	0.62 210	0.41 89	0.31 106	0.70 166	0.32 117	0.11 124	0.08 58	0.14 219	0.13 179	0.36 307	0.12 63

IPLGR_C	0.58 224	1.25 360	2.72 324	0.80 365	0.31 233	0.60 154	0.61 324	0.76 154	0.58 131	0.56 193	0.62 210	0.41 89	0.31 106	0.43 62	0.40 159	0.11 124	0.22 310	0.13 190	0.15 224	0.35 302	0.19 195

FADNet-RVC	0.61 240	1.26 361	2.12 222	0.33 152	0.26 183	0.59 145	0.29 167	0.86 230	0.62 172	0.45 86	0.50 124	0.62 202	0.46 215	1.73 285	0.55 219	0.17 272	0.20 297	0.17 276	0.18 264	0.59 362	0.28 281

MFMNet_re	0.92 337	1.28 362	2.53 297	0.82 369	0.76 371	0.90 331	0.75 348	0.98 309	1.04 351	1.03 348	1.05 342	0.84 299	0.94 340	0.83 187	0.72 264	0.68 375	0.60 379	0.63 374	0.60 381	0.77 374	0.74 374

LL-Strereo	0.72 289	1.29 363	2.49 292	0.36 207	0.45 324	0.55 88	0.32 204	0.93 279	0.71 241	0.67 286	0.58 183	0.85 302	0.79 318	2.67 374	0.46 183	0.10 78	0.18 278	0.14 219	0.12 154	0.40 332	0.42 350

HBP-ISP	0.76 305	1.30 364	3.19 371	0.35 189	0.26 183	0.85 322	0.54 303	1.03 346	0.72 249	0.80 319	0.69 265	0.68 237	0.83 322	2.04 327	0.44 179	0.23 321	0.24 318	0.29 346	0.25 312	0.28 257	0.24 249

WZ-Net	0.92 337	1.31 365	3.76 385	0.41 262	0.36 275	0.86 324	0.71 343	1.00 328	1.06 355	0.82 328	0.92 319	1.06 349	1.05 349	2.16 336	1.61 342	0.19 292	0.13 211	0.15 245	0.16 239	0.32 281	0.28 281

RTS	1.21 361	1.31 365	6.39 407	0.52 321	0.51 341	1.61 375	0.79 353	1.03 346	1.37 374	1.13 355	1.30 355	1.10 355	0.85 326	2.65 372	2.08 359	0.21 305	0.24 318	0.18 293	0.18 264	0.43 339	0.32 306

RTSA	1.21 361	1.31 365	6.39 407	0.52 321	0.51 341	1.61 375	0.79 353	1.03 346	1.37 374	1.13 355	1.30 355	1.10 355	0.85 326	2.65 372	2.08 359	0.21 305	0.24 318	0.18 293	0.18 264	0.43 339	0.32 306

Wz-Net-SNSev	0.76 305	1.32 368	3.11 363	0.40 256	0.31 233	0.71 264	0.60 321	0.98 309	0.87 323	0.67 286	0.83 301	0.96 329	0.60 270	1.67 277	0.97 292	0.16 258	0.15 246	0.16 260	0.17 254	0.36 307	0.24 249

ADCMid	0.96 342	1.32 368	2.74 328	0.38 239	0.35 268	0.99 341	0.58 317	0.94 283	0.86 320	1.23 366	1.01 334	1.01 338	1.00 344	1.05 208	3.97 393	0.21 305	0.19 288	0.42 364	0.32 340	0.40 332	0.29 287

AnyNet_C32	1.00 346	1.33 370	2.53 297	0.49 312	0.54 345	1.15 359	1.14 379	0.91 266	0.89 331	1.11 354	0.95 325	0.87 308	0.93 337	1.50 253	4.07 395	0.21 305	0.20 297	0.25 331	0.24 305	0.38 320	0.33 313

LE_ROB	4.43 407	1.35 371	9.38 410	2.79 411	3.93 410	2.43 400	3.46 409	2.68 400	11.19 410	11.66 415	4.73 407	5.26 406	10.46 413	4.50 405	9.49 412	0.82 380	0.69 390	1.34 397	0.98 398	0.75 373	0.76 377

ADCS	1.05 351	1.36 372	2.98 353	0.42 270	0.36 275	0.96 338	0.81 357	1.06 352	1.12 361	1.25 367	0.97 328	1.08 351	0.90 335	1.25 230	4.86 402	0.21 305	0.21 305	0.22 314	0.23 303	0.36 307	0.38 337

iResNetv2_ROB	0.59 228	1.43 373	2.96 349	0.40 256	0.22 134	0.58 129	0.28 147	0.91 266	0.73 263	0.57 203	0.63 220	0.60 196	0.41 171	0.74 172	0.35 138	0.11 124	0.08 58	0.10 48	0.07 13	0.43 339	0.17 170

SGM+DAISY	1.83 388	1.43 373	3.81 386	0.87 370	1.01 384	2.38 399	2.53 405	1.36 376	1.75 387	2.92 404	3.22 400	2.65 388	2.93 397	2.22 342	3.10 381	0.72 377	0.69 390	0.63 374	0.62 382	0.77 374	0.98 389

GASNet	0.73 297	1.47 375	3.04 356	0.47 302	0.33 252	0.57 114	0.34 216	0.91 266	0.75 279	0.58 215	0.58 183	0.74 269	0.55 252	2.03 326	0.65 249	0.21 305	0.15 246	0.19 298	0.17 254	0.51 354	0.28 281

AnyNet_C01	1.14 354	1.49 376	4.23 396	0.54 330	0.53 343	1.51 372	1.37 389	1.04 350	1.07 356	1.17 363	1.33 357	1.15 360	1.08 352	1.61 271	2.74 374	0.25 333	0.22 310	0.28 339	0.24 305	0.48 348	0.40 344

WAO-6	1.58 384	1.54 377	2.32 257	1.14 387	1.00 383	2.30 397	1.03 372	1.82 391	2.85 399	1.25 367	2.61 391	2.20 384	1.56 378	2.47 362	1.99 355	0.95 384	0.67 385	1.19 393	0.83 392	1.08 381	0.88 386

SQANet	0.80 317	1.58 378	2.53 297	0.76 361	0.83 372	0.76 286	0.36 228	0.83 208	0.64 188	0.63 263	0.69 265	0.73 263	0.51 237	1.21 223	0.53 214	0.77 379	0.29 342	0.59 373	0.29 328	0.86 378	0.61 367

JetBlue	1.78 386	1.63 379	3.92 389	0.73 359	1.21 393	4.38 409	3.35 407	1.59 384	1.20 366	1.26 370	1.52 364	2.37 386	1.88 386	3.23 391	3.00 377	0.53 368	0.47 371	0.48 368	0.49 369	1.29 391	0.97 388

WAO-7	1.48 380	1.63 379	2.49 292	0.93 375	0.75 368	1.72 382	1.10 376	1.84 392	1.96 391	1.43 379	2.54 388	1.97 380	1.61 380	3.06 387	2.08 359	0.69 376	0.66 384	0.94 383	0.74 388	0.80 376	0.69 373

IMH-64-1	1.39 375	1.64 381	1.86 150	1.36 390	1.11 389	1.39 366	1.19 382	1.76 388	1.45 377	1.16 358	2.21 381	1.53 374	1.38 368	1.98 321	1.52 338	1.29 393	0.67 385	1.27 394	0.69 385	1.29 391	0.98 389

IMH-64	1.39 375	1.64 381	1.86 150	1.36 390	1.11 389	1.39 366	1.19 382	1.76 388	1.45 377	1.16 358	2.21 381	1.53 374	1.38 368	1.98 321	1.52 338	1.29 393	0.67 385	1.27 394	0.69 385	1.29 391	0.98 389

coex-ft	5.95 410	1.67 383	60.57 435	0.34 175	0.30 217	0.77 294	0.69 339	0.74 135	4.41 402	19.22 422	2.15 379	1.62 376	7.97 411	1.81 301	8.96 411	0.44 361	2.08 410	0.18 293	0.19 282	0.38 320	4.62 414

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 348	1.67 383	2.32 257	0.47 302	0.39 294	1.47 368	0.95 364	0.95 294	0.91 334	0.84 331	0.94 323	1.05 347	0.60 270	2.95 385	0.72 264	0.41 359	0.72 394	0.32 350	0.55 374	0.74 371	1.22 398

otaku	1.03 349	1.68 385	2.72 324	0.95 377	0.73 367	1.03 346	0.59 319	0.99 320	0.86 320	0.69 294	1.61 365	0.98 333	0.64 286	1.46 244	1.14 313	0.95 384	0.46 368	0.72 379	0.40 361	1.24 389	0.78 379

Ntro	1.00 346	1.68 385	2.80 336	0.95 377	0.85 373	1.06 348	0.53 300	0.98 309	0.90 333	0.62 254	0.76 292	0.93 322	0.66 292	1.66 275	0.98 293	0.99 386	0.45 367	0.75 380	0.40 361	1.19 385	0.75 376

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 370	1.70 387	2.50 294	0.56 338	0.40 301	2.15 395	0.99 367	1.24 370	1.26 370	1.02 347	1.10 345	1.29 364	0.88 333	3.10 389	1.08 309	1.66 401	0.83 396	0.68 377	0.88 394	1.57 396	1.80 408

SGM-ForestM	2.98 402	1.70 387	3.52 383	0.67 356	0.47 332	5.18 411	3.36 408	3.30 407	2.86 400	4.44 408	3.79 403	9.80 413	5.50 409	6.29 409	6.52 407	0.27 341	0.36 354	0.24 326	0.27 322	0.38 320	0.58 366

Wz-Net-TNSev	0.91 335	1.73 389	3.08 359	0.36 207	0.31 233	1.00 344	0.71 343	1.06 352	0.97 342	0.71 301	0.72 283	1.09 353	0.87 330	2.42 356	1.59 341	0.20 301	0.20 297	0.16 260	0.20 292	0.44 346	0.35 319

RainbowNet	1.15 356	1.78 390	2.72 324	1.12 386	0.91 378	1.06 348	0.76 350	1.16 367	1.13 363	0.75 310	0.97 328	1.09 353	0.80 319	1.60 268	1.21 320	1.17 391	1.26 403	1.01 387	0.57 377	1.13 383	0.88 386

ACVNet_2	1.42 378	1.81 391	3.23 375	1.08 383	0.92 379	1.32 363	0.85 358	1.49 381	1.69 384	1.19 365	1.73 369	2.13 383	1.03 347	2.50 364	1.40 333	0.91 381	0.53 376	1.00 386	0.55 374	2.11 404	0.85 382

TorneroNet-64	2.65 394	1.83 392	3.30 377	1.46 393	1.20 392	3.89 405	0.99 367	3.51 409	6.71 408	2.56 400	4.60 406	4.22 400	3.85 404	3.33 392	3.14 382	1.19 392	0.65 383	1.39 399	0.79 391	3.31 411	1.15 396

Dean	1.79 387	1.83 392	3.92 389	1.29 389	1.07 388	1.55 373	1.00 370	1.95 394	2.33 393	1.47 381	4.19 405	4.26 403	1.33 365	2.21 339	1.48 337	1.14 390	0.68 389	1.18 390	0.74 388	1.24 389	0.98 389

UNDER WATER	2.74 396	1.85 394	4.54 398	1.81 401	1.44 398	2.34 398	1.40 392	3.24 404	6.60 407	2.60 401	2.76 394	5.75 407	5.24 408	3.02 386	4.01 394	1.45 397	0.81 395	1.59 405	1.06 400	1.80 400	1.51 404

ACVNet-4b	1.93 390	1.85 394	4.10 394	1.07 382	0.86 374	1.15 359	0.53 300	1.06 352	1.12 361	0.64 272	1.09 344	1.99 381	0.70 300	2.20 338	9.86 414	5.62 413	0.41 366	1.03 388	0.55 374	1.86 402	0.85 382

UNDER WATER-64	2.47 393	1.89 396	4.86 400	1.82 402	1.44 398	3.18 404	1.57 396	2.62 398	5.64 404	2.05 388	2.13 378	4.13 399	3.76 403	2.62 370	3.42 388	1.47 398	0.85 397	1.57 404	1.07 401	1.82 401	1.49 403

PWCK	1.49 381	1.90 397	3.22 374	1.09 384	0.54 345	1.71 381	1.73 397	1.49 381	1.53 380	1.44 380	1.80 370	1.82 378	1.30 362	3.34 393	1.76 348	1.07 388	0.56 378	0.97 385	0.58 379	1.38 395	0.65 371

ACVNet_1	1.33 369	1.91 398	4.03 392	1.09 384	0.88 375	1.19 362	0.66 332	1.24 370	1.17 364	0.94 342	0.96 326	3.09 393	1.04 348	2.37 347	1.11 311	1.04 387	0.48 374	1.03 388	0.48 368	1.12 382	0.83 381

TorneroNet	5.50 409	1.92 399	3.16 367	1.47 394	1.25 395	14.07 417	1.06 374	4.90 410	20.99 428	10.17 411	16.48 420	11.88 417	6.93 410	3.34 393	4.20 397	1.30 395	0.69 390	1.45 401	0.86 393	2.61 408	1.20 397

MADNet+	1.36 372	1.93 400	5.95 406	0.81 368	0.59 354	1.57 374	1.09 375	1.39 378	1.22 367	0.84 331	1.01 334	1.25 363	1.12 355	3.19 390	2.36 370	0.45 363	0.47 371	0.38 361	0.34 347	0.59 362	0.57 364

KSHMR	4.10 405	1.97 401	5.27 403	1.71 398	1.47 400	1.96 389	1.28 385	3.19 403	17.33 422	2.12 389	15.91 418	9.18 412	1.57 379	8.42 412	1.98 354	1.52 399	1.26 403	1.67 406	1.19 403	1.67 399	1.40 402

notaker	2.66 395	2.07 402	3.31 379	2.61 409	1.43 396	1.76 384	1.11 377	2.76 401	1.79 389	2.26 396	11.53 415	3.96 398	4.29 405	3.09 388	2.76 375	1.55 400	0.88 398	1.70 407	1.07 401	2.00 403	1.35 400

ktn	4.35 406	2.10 403	2.89 342	1.80 400	1.49 402	2.13 394	1.41 394	2.26 396	12.72 412	11.41 414	16.43 419	11.15 415	3.75 402	4.36 404	3.18 383	1.82 403	0.98 402	1.73 408	1.21 404	2.97 410	1.27 399

DispFullNet	1.67 385	2.10 403	5.22 402	1.53 395	8.90 413	0.86 324	0.31 183	0.96 298	0.96 341	1.37 376	1.01 334	1.13 358	1.98 388	1.51 254	0.91 288	0.54 370	0.31 346	1.18 390	0.63 384	1.13 383	0.80 380

MADNet++	2.79 397	2.11 405	2.97 352	2.49 407	2.28 406	2.95 403	2.31 402	2.67 399	2.47 395	3.03 406	3.13 399	2.70 389	2.92 396	4.10 401	4.48 399	2.68 408	2.24 412	3.04 412	2.44 410	2.37 407	2.34 410

WAO-8	2.80 398	2.14 406	2.89 342	1.91 403	1.04 386	3.98 406	0.96 365	3.26 405	6.17 405	2.15 393	3.37 401	3.31 395	2.41 393	11.84 414	2.03 357	2.05 405	1.86 407	1.54 402	0.92 395	1.22 386	0.87 384

Venus	2.80 398	2.14 406	2.89 342	1.91 403	1.04 386	3.98 406	0.96 365	3.26 405	6.17 405	2.15 393	3.37 401	3.31 395	2.41 393	11.84 414	2.03 357	2.05 405	1.86 407	1.54 402	0.92 395	1.22 386	0.87 384

IMH	2.02 392	2.15 408	2.69 321	1.68 396	1.12 391	1.66 380	0.92 363	2.10 395	1.92 390	1.32 372	2.66 393	2.21 385	1.69 382	5.78 406	1.68 343	5.54 412	0.96 400	1.31 396	0.71 387	1.32 394	0.99 393

LVE	1.96 391	2.17 409	3.14 365	1.68 396	1.80 405	1.63 377	1.03 372	2.34 397	2.81 398	1.25 367	2.89 396	4.24 402	1.29 360	2.79 381	1.44 335	2.85 409	0.91 399	1.18 390	1.46 407	1.23 388	1.10 395

MFN_U_SF_RVC	1.55 383	2.39 410	3.16 367	0.65 354	0.41 308	1.12 355	0.46 279	1.23 369	1.33 372	1.61 383	1.20 348	1.43 371	0.98 343	1.76 289	1.97 353	1.90 404	1.80 405	1.98 409	2.15 408	1.63 397	1.77 407

HanzoNet	7.64 411	2.86 411	5.05 401	7.01 416	3.97 411	2.18 396	1.34 388	3.37 408	4.05 401	13.17 416	10.58 409	10.73 414	16.52 420	8.45 413	10.51 415	10.48 420	9.72 422	5.59 417	13.46 421	6.84 417	6.83 416

SPstereo	16.50 420	2.87 412	4.74 399	2.64 410	2.53 407	29.48 429	52.22 429	39.30 436	29.70 436	21.90 431	21.75 427	27.53 436	23.84 431	28.05 436	26.36 430	2.38 407	2.58 413	4.92 414	3.03 412	2.19 405	2.05 409

FADE		3.00 413		2.11 405	2.94 408							3.05 392				94.83 437	35.90 437	65.83 434	66.18 434	1.66 398

JetRed	3.29 403	4.93 414	10.17 411	1.45 392	1.72 404	7.44 412	5.05 412	3.06 402	2.12 392	2.41 399	2.39 385	2.99 391	2.37 392	3.51 396	6.44 406	1.32 396	1.90 409	1.37 398	1.23 405	2.21 406	1.76 406

DGTPSM_ROB	8.89 413	5.62 415	12.25 413	5.92 415	11.32 415	8.54 413	24.18 420	6.40 413	13.49 413	5.15 409	11.46 413	6.19 410	10.92 414	7.00 410	13.72 416	4.47 410	7.65 415	3.92 413	7.45 418	4.38 414	7.87 417

DPSMNet_ROB	9.48 414	5.64 416	13.01 417	8.82 417	11.82 416	8.54 413	24.20 421	6.41 414	13.65 416	5.32 410	11.47 414	6.33 411	10.92 414	7.69 411	13.89 417	7.25 419	8.19 417	5.06 415	7.78 419	5.31 416	8.26 418

BEATNet-Init1	12.10 415	11.19 417	27.29 433	2.99 412	3.51 409	21.84 427	11.10 414	14.34 420	13.83 417	20.34 423	20.33 425	26.35 435	20.03 422	19.06 425	14.80 420	1.74 402	1.81 406	2.05 410	2.49 411	3.69 413	3.12 412

Anonymous_1	22.91 424	11.20 418	12.13 412	12.75 419	26.28 431	19.43 422	27.92 425	14.08 419	13.61 414	14.96 417	10.58 409	11.26 416	11.19 416	12.55 418	14.57 419	38.28 436	7.88 416	34.96 433	63.99 433	89.57 437	10.94 421

DPSM_ROB	12.34 416	11.21 419	12.51 414	12.91 420	12.80 418	19.84 424	28.28 426	14.38 421	14.28 418	10.58 412	11.26 411	12.03 418	11.85 417	13.15 420	15.34 421	7.11 417	8.31 418	6.50 419	7.35 416	8.84 418	8.31 419

DPSM	12.34 416	11.21 419	12.51 414	12.91 420	12.80 418	19.84 424	28.28 426	14.38 421	14.28 418	10.58 412	11.26 411	12.03 418	11.85 417	13.15 420	15.34 421	7.11 417	8.31 418	6.50 419	7.35 416	8.84 418	8.31 419

PML	23.15 425	16.83 421	7.78 409	5.49 414	9.93 414	51.13 436	104.50 436	5.76 412	13.62 415	37.30 436	105.93 436	30.86 437	23.50 427	12.07 416	7.87 410	6.30 415	2.12 411	6.32 418	2.43 409	10.44 420	2.90 411

LRCNet_RVC	13.74 419	19.30 422	12.75 416	19.46 424	12.69 417	1.86 385	0.41 253	12.33 417	1.05 352	15.77 418	18.83 424	12.62 420	8.70 412	12.21 417	9.62 413	22.22 429	8.37 420	25.85 429	24.01 430	19.32 428	17.44 428

ASD4	21.52 423	19.65 423	22.13 422	22.45 426	16.42 421	23.29 428	30.71 428	33.06 435	17.47 423	24.18 433	14.11 416	21.71 425	15.88 419	21.06 427	18.11 423	19.78 428	17.78 430	26.52 430	20.33 428	27.03 430	18.73 429

DLNR_Zeroshot_test	13.43 418	19.94 424	23.55 424	121.61 438	35.03 433	0.46 31	0.15 1	8.02 415	0.35 4	0.28 31	0.37 45	0.26 31	0.17 1	0.76 176	0.29 86	6.42 416	0.26 334	0.09 20	0.38 358	50.13 436	0.18 187

xxxxx1	28.96 434	20.11 425	14.07 419	49.74 434	39.15 434	18.98 419	26.64 422	21.94 425	20.21 425	16.45 419	17.48 421	18.36 421	21.56 423	16.21 422	20.88 425	23.07 430	26.55 432	66.40 435	78.70 435	30.27 432	32.51 434

tt_ll	28.96 434	20.11 425	14.07 419	49.74 434	39.15 434	18.98 419	26.64 422	21.94 425	20.21 425	16.45 419	17.48 421	18.36 421	21.56 423	16.21 422	20.88 425	23.07 430	26.55 432	66.40 435	78.70 435	30.27 432	32.51 434

ff	28.96 434	20.11 425	14.07 419	49.74 434	39.15 434	18.98 419	26.64 422	21.94 425	20.21 425	16.45 419	17.48 421	18.36 421	21.56 423	16.21 422	20.88 425	23.07 430	26.55 432	66.40 435	78.70 435	30.27 432	32.51 434

DPSimNet_ROB	17.97 421	20.20 428	24.98 426	17.62 422	15.92 420	21.53 426	21.00 419	13.70 418	15.61 420	23.89 432	14.69 417	22.87 426	24.58 435	12.70 419	14.56 418	18.48 427	12.91 423	20.21 427	12.05 420	17.76 421	14.17 422

HaxPig	19.86 422	22.40 429	22.34 423	17.95 423	17.95 422	11.77 416	11.89 415	16.02 423	15.89 421	21.10 424	21.41 426	18.74 424	18.39 421	20.08 426	19.69 424	23.63 433	23.22 431	24.06 428	23.69 429	23.00 429	23.95 431

CasAABBNet	24.81 427	22.53 430	24.83 425	26.08 428	25.74 429	39.86 430	57.06 432	28.87 432	28.83 431	21.16 426	22.54 429	24.22 431	23.89 433	26.38 432	30.87 432	14.25 421	16.71 425	13.09 421	14.81 423	17.78 425	16.71 423

MyStereo03	24.83 428	22.55 431	25.13 427	26.08 428	25.72 426	39.87 431	57.07 433	28.77 429	28.85 432	21.33 428	22.66 431	24.16 428	23.82 428	26.32 429	30.89 434	14.27 422	16.73 427	13.09 421	14.82 424	17.77 422	16.71 423

MyStereo02	24.83 428	22.55 431	25.13 427	26.08 428	25.72 426	39.87 431	57.07 433	28.77 429	28.85 432	21.33 428	22.66 431	24.16 428	23.82 428	26.32 429	30.89 434	14.27 422	16.73 427	13.09 421	14.82 424	17.77 422	16.71 423

MyStereo	24.83 428	22.55 431	25.13 427	26.08 428	25.72 426	39.87 431	57.07 433	28.77 429	28.85 432	21.33 428	22.66 431	24.16 428	23.82 428	26.32 429	30.89 434	14.27 422	16.73 427	13.09 421	14.82 424	17.77 422	16.71 423

Selective-RAFT-Error	24.87 431	22.59 434	25.14 430	26.13 432	25.82 430	39.93 434	57.03 431	28.97 433	28.95 435	21.21 427	22.65 430	24.25 432	23.98 434	26.43 433	30.83 431	14.27 422	16.71 425	13.10 425	14.82 424	17.82 426	16.76 427

LSM0	26.58 432	22.63 435	25.88 431	30.13 433	52.21 437	39.94 435	56.74 430	28.97 433	28.72 430	21.14 425	22.26 428	24.43 433	23.88 432	26.54 434	30.87 432	14.32 426	16.55 424	13.12 426	14.71 422	17.92 427	20.60 430

MEDIAN_ROB	23.96 426	27.05 436	26.39 432	22.16 425	22.13 424	16.12 418	13.97 416	20.24 424	20.05 424	25.50 434	25.31 434	22.96 427	22.63 426	24.39 428	23.24 428	28.20 434	27.23 435	28.62 431	27.75 431	27.50 431	27.76 432

AVERAGE_ROB	26.93 433	30.34 437	29.27 434	25.82 427	25.34 425	19.48 423	15.17 417	23.55 428	23.00 429	28.45 435	27.87 435	26.25 434	25.86 436	26.96 435	25.55 429	31.30 435	30.07 436	31.76 432	30.81 432	30.79 435	30.93 433

test_example2	115.39 437	123.23 438	94.57 436	115.52 437	123.55 438	101.63 437	114.33 437	53.41 437	99.48 437	134.90 437	135.05 437	85.83 438	85.11 437	111.32 437	106.15 437	152.55 438	205.26 438	99.78 438	114.96 438	140.96 438	110.20 437

Low-res two-view benchmark