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

MonSter	0.20 9	0.14 10	0.25 9	0.31 12	0.15 1	0.22 11	0.22 35	0.39 25	0.33 43	0.20 8	0.25 26	0.17 2	0.15 4	0.38 40	0.18 1	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 9	0.11 6	0.09 3

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 1	0.27 17	0.34 35	0.15 1	0.27 49	0.17 2	0.28 6	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 14	0.15 4	0.32 13	0.20 7	0.11 2	0.09 4	0.13 28	0.09 9	0.10 1	0.09 3

LG-Stereo	0.24 23	0.18 74	0.40 143	0.39 156	0.20 50	0.22 11	0.27 89	0.32 12	0.36 64	0.26 29	0.44 74	0.22 9	0.16 8	0.37 33	0.27 95	0.11 2	0.12 164	0.16 116	0.15 164	0.13 55	0.09 3

GREAT-IGEV	0.22 16	0.15 20	0.31 39	0.29 4	0.22 85	0.21 9	0.26 75	0.33 14	0.31 32	0.20 8	0.30 37	0.22 9	0.22 34	0.47 93	0.22 15	0.11 2	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.13 55	0.10 14

LoS_RVC	0.27 47	0.16 32	0.27 17	0.32 20	0.30 318	0.44 201	0.34 192	0.41 34	0.33 43	0.31 50	0.51 105	0.29 30	0.32 130	0.36 28	0.28 113	0.11 2	0.10 30	0.11 1	0.08 1	0.11 6	0.19 297

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 137	0.17 54	0.41 152	0.35 66	0.19 29	0.33 117	0.29 113	0.65 151	0.73 224	0.68 213	1.01 325	0.56 176	0.40 190	0.42 60	0.30 133	0.11 2	0.09 4	0.15 91	0.14 139	0.13 55	0.10 14

AFF-stereo	0.38 169	0.19 103	0.39 132	0.37 99	0.21 66	0.27 49	0.31 151	0.65 151	0.66 190	0.64 183	1.13 378	0.76 302	0.39 184	0.55 144	0.33 162	0.11 2	0.09 4	0.16 116	0.16 196	0.13 55	0.11 40

xyz-stereo-finetune	0.33 98	0.18 74	0.36 86	0.33 26	0.18 21	0.57 271	0.31 151	0.58 103	0.69 205	0.45 107	0.54 120	0.38 85	0.33 140	0.56 154	0.36 210	0.12 8	0.12 164	0.16 116	0.13 109	0.13 55	0.12 82

xyz-stereo	4.23 525	0.17 54	61.76 551	0.34 35	0.16 7	12.16 535	0.37 251	0.58 103	0.68 198	1.01 411	3.36 511	0.77 308	0.82 412	1.21 450	0.40 247	0.12 8	0.10 30	0.16 116	0.11 53	0.13 55	0.10 14

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 1	0.27 17	0.33 26	0.17 15	0.24 21	0.17 2	0.25 3	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 14	0.15 4	0.31 9	0.20 7	0.12 8	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.10 1	0.09 3

MM-Stereo_test2	0.30 77	0.18 74	0.39 132	0.40 191	0.24 153	0.42 193	0.42 331	0.63 137	0.41 96	0.37 71	0.35 57	0.32 41	0.26 68	0.53 133	0.25 48	0.12 8	0.10 30	0.15 91	0.12 79	0.15 142	0.10 14

HART	0.29 64	0.16 32	0.32 46	0.40 191	0.21 66	0.32 111	0.26 75	0.62 130	0.31 32	0.33 58	0.65 151	0.41 105	0.22 34	0.55 144	0.25 48	0.12 8	0.10 30	0.15 91	0.11 53	0.15 142	0.11 40

HI	0.45 242	0.21 169	0.36 86	0.34 35	0.35 382	0.28 64	0.31 151	0.72 214	0.46 121	0.87 340	1.13 378	1.09 409	0.76 391	0.69 288	0.56 340	0.12 8	0.10 30	0.17 154	0.17 245	0.17 214	0.15 182

CoSv	0.45 242	0.21 169	0.36 86	0.34 35	0.35 382	0.28 64	0.31 151	0.72 214	0.46 121	0.87 340	1.13 378	1.09 409	0.76 391	0.69 288	0.56 340	0.12 8	0.10 30	0.17 154	0.17 245	0.17 214	0.15 182

AIO_rvc	0.23 19	0.16 32	0.32 46	0.34 35	0.19 29	0.26 36	0.33 181	0.40 30	0.22 13	0.26 29	0.24 23	0.34 57	0.15 4	0.51 118	0.24 34	0.12 8	0.09 4	0.13 28	0.10 35	0.12 25	0.10 14

AIO_test	0.23 19	0.16 32	0.28 25	0.34 35	0.20 50	0.30 85	0.39 295	0.38 23	0.25 17	0.25 25	0.28 33	0.32 41	0.22 34	0.38 40	0.25 48	0.12 8	0.09 4	0.13 28	0.10 35	0.12 25	0.09 3

fffft	0.25 29	0.17 54	0.37 102	0.36 83	0.22 85	0.28 64	0.36 237	0.42 37	0.24 16	0.36 66	0.23 17	0.27 26	0.22 34	0.52 124	0.27 95	0.12 8	0.09 4	0.16 116	0.12 79	0.12 25	0.12 82
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.22 16	0.15 20	0.26 13	0.33 26	0.20 50	0.61 295	0.21 27	0.30 9	0.31 32	0.23 16	0.19 11	0.18 3	0.18 12	0.41 54	0.22 15	0.12 8	0.10 30	0.12 4	0.09 9	0.11 6	0.11 40

SMoEStereo_RVC	0.26 37	0.19 103	0.35 79	0.35 66	0.22 85	0.36 144	0.32 171	0.39 25	0.34 45	0.37 71	0.30 37	0.33 53	0.24 50	0.53 133	0.24 34	0.12 8	0.10 30	0.16 116	0.12 79	0.12 25	0.11 40

mms	0.26 37	0.21 169	0.33 54	0.37 99	0.25 185	0.30 85	0.33 181	0.40 30	0.32 38	0.28 40	0.34 53	0.34 57	0.20 23	0.45 76	0.26 77	0.12 8	0.11 109	0.16 116	0.12 79	0.14 95	0.11 40

fffy	0.28 54	0.21 169	0.34 70	0.37 99	0.23 124	0.33 117	0.29 113	0.51 71	0.41 96	0.32 56	0.37 63	0.39 89	0.27 76	0.50 112	0.27 95	0.12 8	0.11 109	0.16 116	0.13 109	0.14 95	0.11 40

WCG-NET	0.28 54	0.15 20	0.33 54	0.33 26	0.19 29	0.33 117	0.27 89	0.39 25	0.80 269	0.46 113	0.49 93	0.39 89	0.25 55	0.40 48	0.25 48	0.12 8	0.09 4	0.13 28	0.11 53	0.12 25	0.10 14

IGEV-Stereo++	0.21 11	0.15 20	0.27 17	0.37 99	0.19 29	0.22 11	0.18 9	0.42 37	0.35 58	0.22 15	0.28 33	0.24 17	0.18 12	0.27 4	0.22 15	0.12 8	0.09 4	0.12 4	0.10 35	0.12 25	0.10 14

AIO-Stereo	0.25 29	0.18 74	0.34 70	0.37 99	0.18 21	0.28 64	0.30 129	0.48 58	0.27 19	0.29 46	0.30 37	0.32 41	0.17 9	0.52 124	0.23 30	0.12 8	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.13 55	0.10 14

RSM++	0.25 29	0.18 74	0.34 70	0.36 83	0.20 50	0.28 64	0.30 129	0.51 71	0.32 38	0.25 25	0.22 16	0.37 77	0.21 29	0.50 112	0.24 34	0.12 8	0.10 30	0.14 53	0.12 79	0.14 95	0.10 14

RSM	0.25 29	0.18 74	0.33 54	0.36 83	0.20 50	0.27 49	0.34 192	0.51 71	0.27 19	0.26 29	0.23 17	0.39 89	0.21 29	0.56 154	0.22 15	0.12 8	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.14 95	0.10 14

MoCha-V2	0.25 29	0.15 20	0.29 30	0.40 191	0.18 21	0.27 49	0.26 75	0.49 61	0.27 19	0.36 66	0.27 29	0.33 53	0.35 151	0.49 107	0.22 15	0.12 8	0.10 30	0.12 4	0.10 35	0.13 55	0.11 40

Selective-IGEV	0.24 23	0.18 74	0.35 79	0.35 66	0.19 29	0.27 49	0.25 66	0.55 91	0.23 14	0.27 38	0.25 26	0.34 57	0.19 17	0.58 186	0.22 15	0.12 8	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.12 25	0.10 14

RAFT_CTSACE	0.45 242	0.20 136	0.44 195	0.45 324	0.27 255	0.34 127	0.39 295	0.60 118	0.73 224	0.76 268	1.44 445	0.83 325	0.38 173	1.08 432	0.26 77	0.12 8	0.13 226	0.18 199	0.16 196	0.15 142	0.11 40

test_4	0.36 137	0.18 74	0.31 39	0.44 301	0.25 185	0.20 4	0.34 192	0.56 93	0.41 96	0.59 152	1.45 448	0.43 122	0.25 55	0.63 234	0.28 113	0.12 8	0.10 30	0.17 154	0.19 302	0.15 142	0.11 40

test-3	0.34 104	0.16 32	0.43 183	0.39 156	0.21 66	0.43 196	0.22 35	0.63 137	0.78 258	0.71 235	0.45 77	0.64 230	0.27 76	0.43 64	0.31 140	0.12 8	0.09 4	0.17 154	0.13 109	0.12 25	0.10 14

test_1	0.34 104	0.16 32	0.43 183	0.39 156	0.21 66	0.43 196	0.23 48	0.63 137	0.78 258	0.68 213	0.45 77	0.64 230	0.27 76	0.43 64	0.31 140	0.12 8	0.09 4	0.17 154	0.13 109	0.12 25	0.10 14

test_3	0.36 137	0.19 103	0.44 195	0.44 301	0.23 124	0.48 220	0.36 237	0.66 160	0.82 282	0.64 183	0.45 77	0.68 256	0.25 55	0.41 54	0.31 140	0.12 8	0.10 30	0.18 199	0.16 196	0.15 142	0.11 40

cross-raft	0.34 104	0.20 136	0.37 102	0.44 301	0.23 124	0.32 111	0.35 215	0.74 227	0.40 92	0.60 156	0.77 195	0.57 181	0.27 76	0.43 64	0.28 113	0.12 8	0.10 30	0.15 91	0.13 109	0.15 142	0.11 40

s12784h	0.36 137	0.15 20	0.24 4	0.34 35	0.15 1	0.77 367	0.29 113	0.80 256	0.83 287	0.56 146	0.57 132	0.43 122	0.40 190	0.57 166	0.33 162	0.12 8	0.10 30	0.14 53	0.09 9	0.14 95	0.09 3

xyz-stereo-finetune2	0.36 137	0.19 103	0.38 113	0.32 20	0.19 29	0.82 390	0.29 113	0.52 80	0.32 38	0.51 128	0.78 206	0.43 122	0.45 218	0.69 288	0.44 276	0.13 36	0.12 164	0.17 154	0.13 109	0.12 25	0.13 115

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 1	0.28 25	0.30 7	0.19 29	0.20 4	0.18 9	0.30 9	0.21 12	0.18 4	0.15 3	0.19 6	0.18 12	0.33 19	0.19 3	0.13 36	0.09 4	0.13 28	0.09 9	0.10 1	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 1	0.28 25	0.30 7	0.20 50	0.20 4	0.19 13	0.27 5	0.19 7	0.15 1	0.15 3	0.18 3	0.17 9	0.33 19	0.19 3	0.13 36	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.11 6	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 9	0.13 1	0.27 17	0.33 26	0.17 15	0.38 161	0.18 9	0.30 9	0.19 7	0.24 20	0.15 3	0.26 22	0.17 9	0.32 13	0.21 12	0.13 36	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.11 6	0.10 14

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 1	0.25 9	0.31 12	0.16 7	0.24 21	0.17 2	0.25 3	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 9	0.14 1	0.32 13	0.19 3	0.13 36	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.11 6	0.09 3

Reg-Stereo(zero)	0.30 77	0.16 32	0.28 25	0.34 35	0.18 21	0.32 111	0.20 15	0.63 137	0.68 198	0.50 125	0.52 114	0.51 158	0.30 118	0.45 76	0.25 48	0.13 36	0.10 30	0.12 4	0.10 35	0.12 25	0.11 40

SCV_C0	0.26 37	0.18 74	0.34 70	0.35 66	0.24 153	0.23 15	0.28 103	0.51 71	0.36 64	0.31 50	0.36 59	0.37 77	0.20 23	0.57 166	0.22 15	0.13 36	0.10 30	0.13 28	0.11 53	0.16 180	0.12 82

FoundationStereo	0.17 1	0.14 10	0.25 9	0.30 7	0.16 7	0.23 15	0.20 15	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 7	0.19 17	0.26 1	0.21 12	0.13 36	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.10 1	0.09 3

HUF	0.24 23	0.16 32	0.33 54	0.32 20	0.18 21	0.25 33	0.40 307	0.42 37	0.34 45	0.25 25	0.23 17	0.32 41	0.28 90	0.34 23	0.24 34	0.13 36	0.10 30	0.13 28	0.09 9	0.12 25	0.10 14

castereo	0.28 54	0.16 32	0.32 46	0.35 66	0.21 66	0.40 172	0.42 331	0.50 69	0.66 190	0.26 29	0.41 68	0.37 77	0.36 165	0.33 19	0.24 34	0.13 36	0.09 4	0.13 28	0.10 35	0.11 6	0.10 14

tt45	0.27 47	0.17 54	0.34 70	0.35 66	0.23 124	0.38 161	0.28 103	0.46 53	0.28 23	0.40 90	0.27 29	0.38 85	0.25 55	0.57 166	0.26 77	0.13 36	0.11 109	0.16 116	0.13 109	0.12 25	0.14 159

999	0.27 47	0.16 32	0.35 79	0.36 83	0.24 153	0.31 100	0.27 89	0.49 61	0.38 83	0.26 29	0.30 37	0.39 89	0.23 43	0.63 234	0.25 48	0.13 36	0.10 30	0.14 53	0.12 79	0.12 25	0.14 159

ours_stereo	0.26 37	0.21 169	0.33 54	0.38 128	0.23 124	0.30 85	0.33 181	0.42 37	0.38 83	0.26 29	0.34 53	0.35 66	0.23 43	0.47 93	0.27 95	0.13 36	0.11 109	0.16 116	0.12 79	0.14 95	0.10 14

dual_stereo	0.19 7	0.14 10	0.24 4	0.31 12	0.16 7	0.16 2	0.20 15	0.29 7	0.20 10	0.23 16	0.20 12	0.22 9	0.14 1	0.52 124	0.24 34	0.13 36	0.10 30	0.11 1	0.09 9	0.10 1	0.09 3

Occ-G	0.26 37	0.14 10	0.28 25	0.34 35	0.20 50	0.27 49	0.34 192	0.41 34	0.31 32	0.29 46	0.43 73	0.49 152	0.25 55	0.47 93	0.28 113	0.13 36	0.11 109	0.14 53	0.11 53	0.12 25	0.12 82

WCG-NET（raft）	0.31 82	0.15 20	0.36 86	0.32 20	0.19 29	0.35 135	0.27 89	0.51 71	0.78 258	0.45 107	0.55 126	0.48 146	0.27 76	0.54 139	0.26 77	0.13 36	0.10 30	0.12 4	0.11 53	0.12 25	0.11 40

RAFT-Stereo-weight	0.32 88	0.18 74	0.33 54	0.39 156	0.22 85	0.26 36	0.29 113	0.67 170	0.80 269	0.53 137	0.51 105	0.58 189	0.20 23	0.47 93	0.27 95	0.13 36	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.13 55	0.11 40

gcap-zeroshot	0.34 104	0.18 74	0.52 299	0.38 128	0.22 85	0.49 224	0.27 89	0.52 80	0.34 45	0.64 183	0.50 97	0.83 325	0.34 148	0.48 103	0.24 34	0.13 36	0.11 109	0.15 91	0.12 79	0.13 55	0.12 82

AE-Stereo	0.34 104	0.21 169	0.42 173	0.48 360	0.31 340	0.48 220	0.35 215	0.61 124	0.62 164	0.32 56	0.55 126	0.52 162	0.27 76	0.47 93	0.29 127	0.13 36	0.13 226	0.18 199	0.16 196	0.15 142	0.12 82

MIM_Stereo	0.38 169	0.17 54	0.53 307	0.37 99	0.24 153	0.27 49	0.24 59	0.70 202	0.54 145	0.72 247	1.00 322	0.63 223	0.29 104	0.64 247	0.38 234	0.13 36	0.14 259	0.17 154	0.16 196	0.14 95	0.11 40

CES	0.28 54	0.14 10	0.23 1	0.30 7	0.70 486	0.37 148	0.27 89	0.48 58	0.46 121	0.34 60	0.48 90	0.27 26	0.22 34	0.39 44	0.23 30	0.13 36	0.11 109	0.12 4	0.08 1	0.13 55	0.17 246

Selective-RAFT	0.35 119	0.23 226	0.51 294	0.44 301	0.21 66	0.64 319	0.27 89	0.59 108	0.63 175	0.40 90	0.38 64	0.55 173	0.40 190	0.57 166	0.35 194	0.13 36	0.11 109	0.14 53	0.12 79	0.16 180	0.13 115

ProNet	0.29 64	0.21 169	0.38 113	0.35 66	0.24 153	0.32 111	0.43 336	0.57 97	0.37 78	0.33 58	0.30 37	0.32 41	0.28 90	0.57 166	0.26 77	0.13 36	0.11 109	0.16 116	0.13 109	0.13 55	0.13 115

MC-Stereo	0.28 54	0.17 54	0.32 46	0.38 128	0.20 50	0.26 36	0.26 75	0.49 61	0.37 78	0.37 71	0.61 142	0.41 105	0.31 125	0.55 144	0.25 48	0.13 36	0.09 4	0.14 53	0.12 79	0.12 25	0.11 40

RCA-Stereo	0.35 119	0.17 54	0.34 70	0.38 128	0.22 85	0.31 100	0.34 192	0.68 180	1.24 448	0.45 107	0.65 151	0.47 141	0.43 204	0.38 40	0.27 95	0.13 36	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.11 6	0.11 40

raft_robust	0.41 208	0.23 226	0.36 86	0.42 262	0.21 66	0.40 172	0.33 181	0.79 253	0.98 373	0.79 282	0.87 262	0.39 89	0.33 140	0.84 361	0.29 127	0.13 36	0.12 164	0.16 116	0.17 245	0.15 142	0.12 82

iRaft-Stereo_5w	0.45 242	0.21 169	0.48 256	0.42 262	0.28 278	0.31 100	0.54 404	0.63 137	0.62 164	0.62 165	0.89 274	1.01 383	0.69 357	0.75 321	0.66 368	0.13 36	0.12 164	0.17 154	0.15 164	0.14 95	0.15 182

IPLG	0.39 185	0.20 136	0.59 331	0.40 191	0.24 153	0.54 248	0.27 89	0.75 233	0.63 175	0.84 323	0.81 226	0.32 41	0.32 130	0.60 207	0.45 285	0.13 36	0.11 109	0.16 116	0.13 109	0.13 55	0.12 82

IPLGR	0.39 185	0.21 169	0.63 350	0.39 156	0.22 85	0.49 224	0.29 113	0.76 240	0.74 231	0.78 278	0.77 195	0.44 128	0.42 198	0.47 93	0.38 234	0.13 36	0.12 164	0.16 116	0.14 139	0.15 142	0.13 115

GMOStereo	0.37 154	0.19 103	0.38 113	0.43 282	0.24 153	0.37 148	0.38 273	0.52 80	0.62 164	0.87 340	0.84 241	0.64 230	0.35 151	0.37 33	0.28 113	0.13 36	0.11 109	0.20 269	0.18 272	0.15 142	0.11 40

error version	0.37 154	0.19 103	0.38 113	0.43 282	0.24 153	0.37 148	0.38 273	0.52 80	0.62 164	0.87 340	0.84 241	0.64 230	0.35 151	0.37 33	0.28 113	0.13 36	0.11 109	0.20 269	0.18 272	0.15 142	0.11 40

test-v	0.37 154	0.19 103	0.38 113	0.43 282	0.24 153	0.37 148	0.38 273	0.52 80	0.62 164	0.87 340	0.84 241	0.64 230	0.35 151	0.37 33	0.28 113	0.13 36	0.11 109	0.20 269	0.18 272	0.15 142	0.11 40

DRaft	0.49 295	0.17 54	0.47 236	0.37 99	0.25 185	0.58 274	0.40 307	0.65 151	0.85 300	1.02 414	1.75 470	0.50 154	0.82 412	0.63 234	0.40 247	0.13 36	0.11 109	0.16 116	0.16 196	0.14 95	0.15 182

RAFT-RH_RVC	0.56 359	0.17 54	0.41 152	0.37 99	0.23 124	0.57 271	0.24 59	0.60 118	0.70 206	1.19 451	3.94 518	0.56 176	0.38 173	0.65 254	0.36 210	0.13 36	0.11 109	0.20 269	0.14 139	0.12 25	0.13 115

test-2	0.37 154	0.19 103	0.38 113	0.43 282	0.24 153	0.37 148	0.38 273	0.52 80	0.62 164	0.87 340	0.84 241	0.64 230	0.35 151	0.37 33	0.28 113	0.13 36	0.11 109	0.20 269	0.18 272	0.15 142	0.11 40

CREStereo++_RVC	0.32 88	0.15 20	0.23 1	0.31 12	0.24 153	0.27 49	0.22 35	0.46 53	0.88 318	0.46 113	0.80 219	0.30 32	0.26 68	0.36 28	0.33 162	0.13 36	0.09 4	0.13 28	0.51 492	0.13 55	0.09 3
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
CFNet-RSSM	0.34 104	0.17 54	0.45 207	0.39 156	0.22 85	0.35 135	0.23 48	0.73 225	0.84 292	0.65 192	0.54 120	0.57 181	0.28 90	0.46 86	0.26 77	0.13 36	0.10 30	0.14 53	0.12 79	0.13 55	0.11 40

MLCV	0.47 267	0.24 263	0.61 338	0.37 99	0.17 15	0.61 295	0.33 181	0.80 256	0.87 314	0.94 381	1.13 378	0.72 277	0.43 204	0.89 385	0.51 319	0.13 36	0.10 30	0.13 28	0.11 53	0.14 95	0.12 82

111111	0.21 11	0.14 10	0.27 17	0.37 99	0.22 85	0.21 9	0.19 13	0.43 45	0.27 19	0.20 8	0.20 12	0.29 30	0.14 1	0.41 54	0.22 15	0.14 74	0.10 30	0.12 4	0.09 9	0.12 25	0.12 82

LG-G_1	0.21 11	0.13 1	0.30 34	0.34 35	0.16 7	0.52 235	0.17 2	0.34 15	0.18 5	0.21 11	0.21 14	0.26 22	0.19 17	0.37 33	0.20 7	0.14 74	0.10 30	0.13 28	0.09 9	0.11 6	0.10 14

LG-G	0.21 11	0.13 1	0.30 34	0.34 35	0.16 7	0.52 235	0.17 2	0.34 15	0.18 5	0.21 11	0.21 14	0.26 22	0.19 17	0.37 33	0.20 7	0.14 74	0.10 30	0.13 28	0.09 9	0.11 6	0.10 14

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 19	0.16 32	0.32 46	0.39 156	0.21 66	0.18 3	0.21 27	0.34 15	0.26 18	0.28 40	0.51 105	0.28 29	0.29 104	0.26 1	0.24 34	0.14 74	0.10 30	0.13 28	0.10 35	0.14 95	0.12 82

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 29	0.31 362	0.24 4	0.51 405	0.19 29	0.29 75	0.22 35	0.40 30	0.37 78	0.26 29	0.24 23	0.24 17	0.31 125	0.44 73	0.22 15	0.14 74	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.14 95	0.10 14

castereo++	0.26 37	0.16 32	0.26 13	0.33 26	0.19 29	0.75 360	0.20 15	0.37 19	0.47 126	0.23 16	0.23 17	0.35 66	0.28 90	0.39 44	0.19 3	0.14 74	0.09 4	0.14 53	0.09 9	0.11 6	0.10 14

tg	0.33 98	0.18 74	0.37 102	0.39 156	0.22 85	0.38 161	0.26 75	0.70 202	0.56 156	0.47 118	0.65 151	0.42 114	0.24 50	0.55 144	0.33 162	0.14 74	0.10 30	0.18 199	0.17 245	0.14 95	0.11 40

UGAM-zero	0.46 252	0.19 103	0.62 341	0.37 99	0.23 124	0.34 127	0.21 27	1.15 396	0.39 91	0.66 204	0.61 142	1.70 477	0.91 431	0.75 321	0.25 48	0.14 74	0.11 109	0.15 91	0.12 79	0.13 55	0.13 115

IGEV-Stereo+	0.23 19	0.14 10	0.26 13	0.32 20	0.19 29	0.12 1	0.17 2	0.29 7	0.29 25	0.21 11	0.15 3	0.22 9	0.22 34	0.40 48	0.22 15	0.14 74	0.10 30	0.12 4	0.09 9	0.15 142	0.86 501

IGEV++	0.24 23	0.17 54	0.31 39	0.38 128	0.22 85	0.24 21	0.22 35	0.50 69	0.23 14	0.28 40	0.35 57	0.30 32	0.22 34	0.31 9	0.28 113	0.14 74	0.10 30	0.13 28	0.10 35	0.13 55	0.13 115

MyStereo07	0.32 88	0.22 205	0.34 70	0.42 262	0.28 278	0.40 172	0.50 378	0.72 214	0.37 78	0.37 71	0.34 53	0.32 41	0.31 125	0.59 201	0.27 95	0.14 74	0.13 226	0.18 199	0.17 245	0.17 214	0.16 227

MyStereo06	0.38 169	0.21 169	0.61 338	0.41 222	0.28 278	0.41 186	0.50 378	0.95 314	0.35 58	0.62 165	0.54 120	0.76 302	0.27 76	0.50 112	0.29 127	0.14 74	0.13 226	0.18 199	0.17 245	0.17 214	0.15 182

MyStereo05	0.44 232	0.21 169	0.45 207	0.41 222	0.28 278	0.41 186	0.50 378	0.93 302	1.09 423	0.76 268	0.61 142	0.51 158	0.57 282	0.73 309	0.42 255	0.14 74	0.13 226	0.18 199	0.17 245	0.17 214	0.15 182

MyStereo04	0.44 232	0.22 205	0.44 195	0.42 262	0.28 278	0.40 172	0.50 378	1.00 330	1.08 421	0.62 165	0.58 136	0.55 173	0.57 282	0.71 299	0.44 276	0.14 74	0.13 226	0.18 199	0.17 245	0.17 214	0.16 227

ff7	0.29 64	0.21 169	0.38 113	0.36 83	0.26 226	0.31 100	0.35 215	0.62 130	0.34 45	0.38 77	0.33 47	0.32 41	0.29 104	0.58 186	0.25 48	0.14 74	0.10 30	0.17 154	0.12 79	0.14 95	0.15 182

ffff	0.29 64	0.21 169	0.38 113	0.36 83	0.26 226	0.31 100	0.35 215	0.62 130	0.34 45	0.38 77	0.33 47	0.32 41	0.29 104	0.58 186	0.25 48	0.14 74	0.10 30	0.17 154	0.12 79	0.14 95	0.15 182

11t	0.29 64	0.21 169	0.38 113	0.36 83	0.26 226	0.31 100	0.35 215	0.62 130	0.34 45	0.38 77	0.33 47	0.32 41	0.29 104	0.58 186	0.25 48	0.14 74	0.10 30	0.17 154	0.12 79	0.14 95	0.15 182

IGEV_Zeroshot_test	0.34 104	0.18 74	0.67 371	0.39 156	0.28 278	0.30 85	0.25 66	0.74 227	0.31 32	0.62 165	0.57 132	0.54 170	0.25 55	0.53 133	0.27 95	0.14 74	0.10 30	0.15 91	0.14 139	0.14 95	0.12 82

MSKI-zero shot	0.32 88	0.17 54	0.34 70	0.39 156	0.21 66	0.32 111	0.22 35	0.61 124	0.43 106	0.52 134	0.64 148	0.61 215	0.20 23	0.74 316	0.25 48	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.10 35	0.12 25	0.12 82

CASnet	0.30 77	0.20 136	0.33 54	0.41 222	0.16 7	0.26 36	0.24 59	0.52 80	0.53 141	0.52 134	0.54 120	0.39 89	0.24 50	0.40 48	0.26 77	0.14 74	0.10 30	0.22 324	0.18 272	0.18 237	0.11 40
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.28 54	0.19 103	0.43 183	0.34 35	0.23 124	0.45 209	0.30 129	0.43 45	0.29 25	0.68 213	0.49 93	0.35 66	0.25 55	0.32 13	0.25 48	0.14 74	0.11 109	0.14 53	0.09 9	0.11 6	0.11 40

AEACV	0.27 47	0.17 54	0.31 39	0.34 35	0.45 439	0.26 36	0.28 103	0.37 19	0.32 38	0.30 49	0.46 82	0.31 39	0.37 169	0.36 28	0.24 34	0.14 74	0.10 30	0.15 91	0.12 79	0.13 55	0.11 40

GCAP-Stereo	0.28 54	0.19 103	0.40 143	0.38 128	0.19 29	0.38 161	0.23 48	0.57 97	0.41 96	0.45 107	0.49 93	0.39 89	0.27 76	0.33 19	0.23 30	0.14 74	0.12 164	0.14 53	0.11 53	0.12 25	0.11 40

RAFT-Test	0.34 104	0.18 74	0.37 102	0.38 128	0.23 124	0.50 227	0.23 48	0.69 188	0.40 92	0.60 156	0.85 251	0.61 215	0.28 90	0.46 86	0.27 95	0.14 74	0.11 109	0.14 53	0.11 53	0.13 55	0.12 82

LL-Strereo2	0.35 119	0.24 263	0.48 256	0.41 222	0.26 226	0.35 135	0.24 59	0.67 170	0.44 110	0.54 141	0.51 105	0.66 248	0.25 55	0.66 262	0.30 133	0.14 74	0.12 164	0.23 344	0.20 327	0.18 237	0.13 115

4D-IteraStereo	0.33 98	0.18 74	0.40 143	0.40 191	0.24 153	0.32 111	0.27 89	0.58 103	0.72 217	0.65 192	0.54 120	0.42 114	0.23 43	0.45 76	0.28 113	0.14 74	0.09 4	0.19 239	0.16 196	0.16 180	0.11 40

anonymousdsp2	0.35 119	0.20 136	0.43 183	0.37 99	0.24 153	0.48 220	0.31 151	0.86 275	0.65 187	0.55 143	0.50 97	0.50 154	0.34 148	0.56 154	0.31 140	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.10 35	0.16 180	0.14 159

anonymousdsp	0.29 64	0.21 169	0.38 113	0.37 99	0.25 185	0.30 85	0.35 215	0.63 137	0.35 58	0.39 85	0.33 47	0.33 53	0.28 90	0.59 201	0.25 48	0.14 74	0.10 30	0.17 154	0.12 79	0.14 95	0.15 182

EGLCR-Stereo	0.25 29	0.16 32	0.33 54	0.34 35	0.20 50	0.35 135	0.20 15	0.52 80	0.36 64	0.28 40	0.27 29	0.41 105	0.18 12	0.45 76	0.26 77	0.14 74	0.10 30	0.16 116	0.14 139	0.13 55	0.11 40

DCRE	0.37 154	0.18 74	0.46 224	0.45 324	0.32 356	0.42 193	0.37 251	0.63 137	0.51 135	0.47 118	0.94 289	0.56 176	0.36 165	0.52 124	0.32 150	0.14 74	0.13 226	0.15 91	0.14 139	0.14 95	0.13 115

CroCo-Stereo Lap2	0.28 54	0.24 263	0.39 132	0.50 389	0.29 304	0.20 4	0.31 151	0.49 61	0.38 83	0.24 20	0.27 29	0.46 138	0.31 125	0.39 44	0.30 133	0.14 74	0.15 288	0.16 116	0.13 109	0.16 180	0.15 182

DCANet-4	0.36 137	0.20 136	0.48 256	0.34 35	0.19 29	0.29 75	0.30 129	0.66 160	0.92 346	0.69 222	0.78 206	0.40 99	0.47 227	0.45 76	0.34 177	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.11 6	0.13 115

ccc-4	0.29 64	0.21 169	0.38 113	0.36 83	0.26 226	0.31 100	0.35 215	0.62 130	0.34 45	0.38 77	0.33 47	0.32 41	0.29 104	0.58 186	0.25 48	0.14 74	0.10 30	0.17 154	0.12 79	0.14 95	0.15 182

fff	0.37 154	0.16 32	0.41 152	0.34 35	0.19 29	0.29 75	0.30 129	0.69 188	1.06 412	0.69 222	0.78 206	0.42 114	0.63 320	0.46 86	0.34 177	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.11 6	0.13 115

ADStereo(finetuned)	0.37 154	0.16 32	0.49 269	0.34 35	0.19 29	0.30 85	0.30 129	0.68 180	0.91 341	0.70 228	0.77 195	0.43 122	0.69 357	0.45 76	0.33 162	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.13 55	0.12 82

RAFT+CT+SA	0.39 185	0.23 226	0.36 86	0.51 405	0.27 255	0.29 75	0.46 352	0.75 233	0.80 269	0.51 128	0.89 274	0.41 105	0.40 190	0.78 336	0.32 150	0.14 74	0.11 109	0.18 199	0.18 272	0.15 142	0.14 159

test_5	0.43 225	0.24 263	0.43 183	0.52 417	0.28 278	0.28 64	0.42 331	0.72 214	0.82 282	0.62 165	0.91 281	0.72 277	0.55 273	0.79 341	0.35 194	0.14 74	0.11 109	0.18 199	0.18 272	0.18 237	0.16 227

IGEV-Stereo	0.29 64	0.21 169	0.38 113	0.37 99	0.25 185	0.30 85	0.35 215	0.63 137	0.35 58	0.39 85	0.33 47	0.33 53	0.28 90	0.59 201	0.25 48	0.14 74	0.10 30	0.17 154	0.12 79	0.14 95	0.15 182
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.39 185	0.19 103	0.57 326	0.37 99	0.27 255	0.31 100	0.24 59	1.44 475	0.29 25	0.69 222	0.53 118	0.60 210	0.42 198	0.83 356	0.27 95	0.14 74	0.11 109	0.14 53	0.13 109	0.15 142	0.13 115

GLC_STEREO	0.29 64	0.19 103	0.27 17	0.44 301	0.19 29	0.31 100	0.26 75	0.47 56	0.43 106	0.37 71	0.47 88	0.41 105	0.23 43	0.50 112	0.34 177	0.14 74	0.18 355	0.19 239	0.16 196	0.16 180	0.13 115

MIPNet	0.37 154	0.21 169	0.59 331	0.39 156	0.25 185	0.50 227	0.28 103	0.77 243	0.70 206	0.65 192	0.60 139	0.40 99	0.49 235	0.44 73	0.37 226	0.14 74	0.11 109	0.16 116	0.13 109	0.14 95	0.13 115

LCNet	0.41 208	0.20 136	0.32 46	0.44 301	0.24 153	0.47 217	0.29 113	0.67 170	0.53 141	0.72 247	1.03 338	0.66 248	0.60 302	0.58 186	0.34 177	0.14 74	0.10 30	0.19 239	0.19 302	0.21 310	0.36 440

STrans-v2	0.46 252	0.20 136	0.48 256	0.40 191	0.24 153	0.55 253	0.50 378	1.07 362	0.73 224	0.65 192	1.05 348	0.72 277	0.69 357	0.72 304	0.33 162	0.14 74	0.10 30	0.17 154	0.14 139	0.13 55	0.12 82

FTStereo	0.56 359	0.20 136	0.37 102	0.41 222	0.25 185	0.40 172	0.79 464	0.66 160	0.43 106	1.09 437	3.27 506	0.70 264	0.73 382	0.55 144	0.33 162	0.14 74	0.13 226	0.19 239	0.17 245	0.15 142	0.30 411

ASMatch	0.48 278	0.19 103	0.45 207	0.39 156	0.28 278	0.37 148	0.26 75	0.74 227	0.68 198	0.76 268	2.34 486	0.61 215	0.52 253	0.62 223	0.37 226	0.14 74	0.12 164	0.17 154	0.15 164	0.14 95	0.21 337

DEmStereo	0.48 278	0.17 54	0.50 282	0.38 128	0.25 185	0.59 287	0.34 192	0.63 137	0.74 231	0.89 354	1.66 463	0.58 189	1.06 455	0.60 207	0.42 255	0.14 74	0.11 109	0.16 116	0.16 196	0.14 95	0.15 182

GrayStereo	0.49 295	0.19 103	0.42 173	0.46 345	0.28 278	0.53 243	0.67 435	0.69 188	0.63 175	1.02 414	1.47 451	0.78 310	0.76 391	0.56 154	0.33 162	0.14 74	0.12 164	0.17 154	0.17 245	0.15 142	0.29 403

RAFT-345	0.40 197	0.18 74	0.40 143	0.38 128	0.22 85	0.33 117	0.26 75	0.61 124	0.51 135	0.74 259	1.79 471	0.45 130	0.33 140	0.66 262	0.36 210	0.14 74	0.11 109	0.18 199	0.14 139	0.13 55	0.13 115

test-1	0.36 137	0.19 103	0.71 390	0.46 345	0.26 226	0.44 201	0.36 237	0.60 118	0.59 160	0.48 121	0.67 162	0.53 166	0.36 165	0.40 48	0.29 127	0.14 74	0.11 109	0.16 116	0.14 139	0.15 142	0.16 227

Prome-Stereo	0.46 252	0.19 103	0.35 79	0.44 301	0.26 226	0.40 172	0.45 348	0.68 180	0.44 110	0.96 389	1.84 473	0.59 204	0.67 347	0.61 215	0.32 150	0.14 74	0.11 109	0.16 116	0.14 139	0.16 180	0.29 403

iRaftStereo_RVC	0.32 88	0.19 103	0.37 102	0.39 156	0.22 85	0.31 100	0.29 113	0.68 180	0.51 135	0.49 122	0.66 158	0.37 77	0.23 43	0.45 76	0.33 162	0.14 74	0.10 30	0.18 199	0.17 245	0.15 142	0.12 82

DCANet	0.36 137	0.16 32	0.41 152	0.34 35	0.19 29	0.30 85	0.30 129	0.68 180	0.91 341	0.70 228	0.77 195	0.43 122	0.57 282	0.45 76	0.34 177	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.13 55	0.12 82

csc	0.37 154	0.16 32	0.41 152	0.34 35	0.19 29	0.29 75	0.30 129	0.69 188	1.06 412	0.69 222	0.78 206	0.42 114	0.63 320	0.46 86	0.34 177	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.11 6	0.13 115

cscssc	0.37 154	0.16 32	0.41 152	0.34 35	0.19 29	0.29 75	0.30 129	0.69 188	1.06 412	0.69 222	0.78 206	0.42 114	0.63 320	0.46 86	0.34 177	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.11 6	0.13 115

111	0.40 197	0.17 54	0.41 152	0.34 35	0.19 29	0.52 235	0.28 103	0.74 227	1.16 433	0.50 125	0.91 281	0.63 223	0.48 232	0.61 215	0.35 194	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.12 79	0.13 55	0.13 115

test_xeample3	0.29 64	0.21 169	0.41 152	0.35 66	0.26 226	0.35 135	0.32 171	0.56 93	0.36 64	0.43 102	0.32 46	0.34 57	0.28 90	0.54 139	0.23 30	0.14 74	0.11 109	0.16 116	0.12 79	0.14 95	0.13 115

EAI-Stereo	0.34 104	0.19 103	0.44 195	0.39 156	0.21 66	0.31 100	0.30 129	1.15 396	0.30 29	0.49 122	0.75 186	0.36 75	0.28 90	0.62 223	0.27 95	0.14 74	0.11 109	0.14 53	0.13 109	0.13 55	0.12 82

Gwc-CoAtRS	0.34 104	0.17 54	0.44 195	0.39 156	0.23 124	0.34 127	0.22 35	0.70 202	0.75 234	0.60 156	0.59 137	0.58 189	0.29 104	0.45 76	0.26 77	0.14 74	0.11 109	0.14 53	0.12 79	0.12 25	0.12 82

HITNet	0.41 208	0.26 305	0.45 207	0.33 26	0.17 15	0.63 312	0.30 129	0.93 302	0.64 182	0.71 235	0.82 230	0.64 230	0.52 253	0.59 201	0.43 260	0.14 74	0.10 30	0.15 91	0.13 109	0.19 271	0.12 82
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
DFGA-Net	0.45 242	0.29 348	0.80 421	0.42 262	0.32 356	0.53 243	0.35 215	0.78 249	0.89 331	0.66 204	0.75 186	0.48 146	0.39 184	0.74 316	0.60 351	0.15 133	0.13 226	0.19 239	0.18 272	0.20 287	0.17 246

LGtest1	0.19 7	0.14 10	0.29 30	0.34 35	0.16 7	0.26 36	0.17 2	0.32 12	0.20 10	0.21 11	0.15 3	0.23 14	0.20 23	0.32 13	0.20 7	0.15 133	0.10 30	0.13 28	0.09 9	0.12 25	0.11 40

MM-Stereo_test1	0.33 98	0.19 103	0.36 86	0.41 222	0.23 124	0.36 144	0.45 348	0.58 103	0.54 145	0.60 156	0.50 97	0.38 85	0.37 169	0.60 207	0.26 77	0.15 133	0.13 226	0.17 154	0.14 139	0.15 142	0.12 82

AIO-test2	0.39 185	0.21 169	0.41 152	0.47 354	0.25 185	0.45 209	0.35 215	0.77 243	1.27 457	0.36 66	0.87 262	0.37 77	0.30 118	0.47 93	0.27 95	0.15 133	0.13 226	0.21 310	0.23 379	0.15 142	0.13 115

AIO-test1	0.38 169	0.18 74	0.38 113	0.50 389	0.24 153	0.46 214	0.30 129	0.70 202	1.19 439	0.40 90	0.71 170	0.45 130	0.29 104	0.53 133	0.27 95	0.15 133	0.13 226	0.19 239	0.21 348	0.13 55	0.17 246

GIP-stereo	0.24 23	0.18 74	0.30 34	0.37 99	0.24 153	0.26 36	0.20 15	0.46 53	0.36 64	0.24 20	0.39 65	0.35 66	0.20 23	0.31 9	0.21 12	0.15 133	0.10 30	0.13 28	0.10 35	0.12 25	0.11 40

PAM_32	0.46 252	0.19 103	0.67 371	0.39 156	0.24 153	0.75 360	0.27 89	0.95 314	0.34 45	0.68 213	0.44 74	1.91 485	0.65 337	0.62 223	0.26 77	0.15 133	0.10 30	0.16 116	0.15 164	0.14 95	0.13 115

PAM	0.46 252	0.19 103	0.70 385	0.40 191	0.26 226	0.75 360	0.33 181	0.85 271	0.34 45	0.70 228	0.46 82	1.83 480	0.63 320	0.61 215	0.26 77	0.15 133	0.10 30	0.16 116	0.14 139	0.14 95	0.13 115

GCAP-BAT	0.30 77	0.21 169	0.42 173	0.33 26	0.27 255	0.26 36	0.27 89	0.45 51	0.30 29	0.60 156	0.64 148	0.45 130	0.23 43	0.56 154	0.26 77	0.15 133	0.12 164	0.15 91	0.10 35	0.12 25	0.11 40

RAStereo	0.24 23	0.17 54	0.29 30	0.40 191	0.21 66	0.23 15	0.26 75	0.42 37	0.45 117	0.23 16	0.34 53	0.30 32	0.19 17	0.34 23	0.25 48	0.15 133	0.12 164	0.16 116	0.13 109	0.14 95	0.11 40

Pointernet	0.27 47	0.14 10	0.33 54	0.35 66	0.23 124	0.35 135	0.21 27	0.72 214	0.38 83	0.39 85	0.36 59	0.34 57	0.25 55	0.36 28	0.25 48	0.15 133	0.10 30	0.12 4	0.08 1	0.11 6	0.10 14

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 278	0.21 169	1.26 473	0.39 156	0.51 457	0.28 64	0.30 129	1.25 441	0.44 110	0.68 213	1.11 367	0.86 336	0.33 140	0.67 273	0.27 95	0.15 133	0.11 109	0.17 154	0.20 327	0.22 332	0.24 369

U	0.45 242	0.16 32	0.32 46	0.40 191	0.71 487	3.55 519	0.20 15	0.41 34	0.38 83	0.26 29	0.23 17	0.24 17	0.22 34	0.26 1	0.22 15	0.15 133	0.09 4	0.88 497	0.13 109	0.13 55	0.11 40

trnet	0.27 47	0.14 10	0.23 1	0.28 2	0.15 1	0.37 148	0.23 48	0.52 80	0.72 217	0.42 99	0.51 105	0.34 57	0.26 68	0.39 44	0.25 48	0.15 133	0.11 109	0.12 4	0.08 1	0.11 6	0.10 14

testlalala2	0.36 137	0.18 74	0.45 207	0.89 490	0.53 462	0.44 201	0.26 75	0.61 124	0.49 129	0.68 213	0.56 129	0.44 128	0.24 50	0.34 23	0.31 140	0.15 133	0.12 164	0.14 53	0.10 35	0.13 55	0.13 115

H2IRNET	0.37 154	0.20 136	0.33 54	0.38 128	0.25 185	0.27 49	0.23 48	0.59 108	0.72 217	0.39 85	0.90 278	0.74 294	0.55 273	0.52 124	0.43 260	0.15 133	0.13 226	0.18 199	0.20 327	0.16 180	0.13 115

MGS-Stereo	0.28 54	0.19 103	0.40 143	0.36 83	0.23 124	0.37 148	0.30 129	0.39 25	0.44 110	0.31 50	0.51 105	0.40 99	0.24 50	0.43 64	0.26 77	0.15 133	0.12 164	0.15 91	0.13 109	0.14 95	0.13 115

MyStereo8	0.40 197	0.20 136	0.54 311	0.41 222	0.29 304	0.53 243	0.29 113	0.65 151	0.49 129	0.71 235	0.98 315	0.58 189	0.43 204	0.50 112	0.51 319	0.15 133	0.12 164	0.16 116	0.14 139	0.19 271	0.19 297

IGEVStereo-DCA	0.29 64	0.22 205	0.38 113	0.35 66	0.27 255	0.37 148	0.35 215	0.62 130	0.34 45	0.38 77	0.30 37	0.35 66	0.27 76	0.51 118	0.22 15	0.15 133	0.12 164	0.16 116	0.12 79	0.13 55	0.15 182

rrr	0.29 64	0.22 205	0.41 152	0.35 66	0.27 255	0.37 148	0.32 171	0.52 80	0.42 104	0.38 77	0.30 37	0.35 66	0.27 76	0.51 118	0.22 15	0.15 133	0.12 164	0.16 116	0.13 109	0.13 55	0.14 159

Any-RAFT	0.35 119	0.16 32	0.30 34	0.34 35	0.21 66	0.52 235	0.22 35	0.88 287	0.73 224	0.53 137	0.73 175	0.64 230	0.28 90	0.46 86	0.24 34	0.15 133	0.10 30	0.13 28	0.10 35	0.13 55	0.12 82

HH	0.35 119	0.20 136	0.47 236	0.40 191	0.25 185	0.33 117	0.31 151	0.76 240	0.38 83	0.43 102	0.57 132	0.79 312	0.44 213	0.71 299	0.25 48	0.15 133	0.11 109	0.15 91	0.14 139	0.14 95	0.12 82

HanStereo	0.35 119	0.20 136	0.47 236	0.40 191	0.25 185	0.33 117	0.31 151	0.76 240	0.38 83	0.43 102	0.57 132	0.79 312	0.44 213	0.71 299	0.25 48	0.15 133	0.11 109	0.15 91	0.14 139	0.14 95	0.12 82

LoS	0.29 64	0.15 20	0.30 34	0.29 4	0.18 21	0.33 117	0.29 113	0.51 71	0.72 217	0.34 60	0.52 114	0.41 105	0.28 90	0.47 93	0.28 113	0.15 133	0.11 109	0.13 28	0.09 9	0.11 6	0.11 40
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Sa-1000	0.48 278	0.24 263	0.41 152	0.45 324	0.25 185	0.59 287	0.34 192	0.81 259	0.93 352	0.82 304	1.50 452	0.53 166	0.45 218	0.92 397	0.30 133	0.15 133	0.12 164	0.21 310	0.19 302	0.15 142	0.13 115

CrosDoStereo	0.50 311	0.18 74	0.45 207	0.38 128	0.24 153	0.40 172	1.18 494	0.67 170	0.86 305	0.94 381	1.37 431	0.63 223	0.77 397	0.65 254	0.45 285	0.15 133	0.12 164	0.17 154	0.18 272	0.14 95	0.14 159

HHNet	0.41 208	0.17 54	0.41 152	0.34 35	0.37 392	0.33 117	0.34 192	0.69 188	0.75 234	0.86 333	1.30 422	0.52 162	0.32 130	0.52 124	0.35 194	0.15 133	0.11 109	0.19 239	0.15 164	0.15 142	0.24 369

TransformOpticalFlow	0.44 232	0.20 136	0.47 236	0.41 222	0.23 124	0.37 148	0.47 359	0.94 307	0.76 242	0.65 192	1.14 383	0.73 288	0.56 280	0.76 325	0.32 150	0.15 133	0.10 30	0.17 154	0.15 164	0.14 95	0.13 115

OMP-Stereo	0.42 215	0.22 205	0.46 224	0.52 417	0.24 153	0.36 144	0.25 66	0.71 210	0.78 258	0.77 274	0.64 148	0.89 351	0.39 184	0.91 394	0.35 194	0.15 133	0.12 164	0.20 269	0.15 164	0.15 142	0.12 82

IIG-Stereo	0.43 225	0.21 169	0.44 195	0.50 389	0.25 185	0.44 201	0.21 27	0.71 210	0.76 242	0.83 316	0.95 297	0.83 325	0.43 204	0.90 387	0.35 194	0.15 133	0.12 164	0.19 239	0.14 139	0.15 142	0.11 40

NRIStereo	0.36 137	0.20 136	0.45 207	0.41 222	0.23 124	0.34 127	0.26 75	0.65 151	0.55 150	0.64 183	0.63 145	0.56 176	0.37 169	0.65 254	0.37 226	0.15 133	0.11 109	0.18 199	0.15 164	0.17 214	0.14 159

PSM-AAD	0.48 278	0.20 136	0.37 102	0.43 282	0.23 124	0.56 266	0.50 378	0.65 151	0.70 206	1.07 431	1.12 371	0.58 189	0.92 435	0.61 215	0.32 150	0.15 133	0.11 109	0.25 372	0.26 416	0.18 237	0.43 466

DeepStereo_LL	0.50 311	0.18 74	0.45 207	0.38 128	0.24 153	0.40 172	1.18 494	0.67 170	0.86 305	0.94 381	1.37 431	0.63 223	0.77 397	0.65 254	0.45 285	0.15 133	0.12 164	0.17 154	0.18 272	0.14 95	0.14 159

THIR-Stereo	0.50 311	0.18 74	0.45 207	0.38 128	0.23 124	0.75 360	0.67 435	0.66 160	0.87 314	1.02 414	1.40 437	0.72 277	0.76 391	0.62 223	0.42 255	0.15 133	0.11 109	0.17 154	0.18 272	0.14 95	0.15 182

AnonymousM	0.41 208	0.81 483	0.29 30	0.34 35	0.22 85	0.28 64	0.38 273	0.53 90	0.41 96	0.70 228	0.49 93	0.47 141	0.27 76	0.41 54	0.31 140	0.15 133	0.12 164	1.51 506	0.26 416	0.12 25	0.10 14

CroCo-Stereo	0.26 37	0.22 205	0.36 86	0.48 360	0.22 85	0.20 4	0.29 113	0.51 71	0.44 110	0.28 40	0.23 17	0.42 114	0.26 68	0.29 5	0.26 77	0.15 133	0.13 226	0.13 28	0.11 53	0.16 180	0.12 82
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
GMM-Stereo	0.44 232	0.19 103	0.36 86	0.42 262	0.25 185	0.51 231	0.47 359	0.71 210	0.53 141	0.76 268	1.37 431	0.76 302	0.38 173	0.60 207	0.33 162	0.15 133	0.10 30	0.20 269	0.19 302	0.16 180	0.27 390

raft+_RVC	0.38 169	0.19 103	0.35 79	0.37 99	0.25 185	0.45 209	0.37 251	0.78 249	0.89 331	0.51 128	0.78 206	0.50 154	0.29 104	0.53 133	0.40 247	0.15 133	0.12 164	0.17 154	0.15 164	0.14 95	0.12 82

TANstereo	0.30 77	0.15 20	0.31 39	0.30 7	0.17 15	0.55 253	0.23 48	0.44 48	0.55 150	0.59 152	0.68 164	0.37 77	0.26 68	0.35 27	0.27 95	0.15 133	0.16 319	0.12 4	0.10 35	0.13 55	0.14 159

RALAANet	0.38 169	0.23 226	0.48 256	0.42 262	0.29 304	0.35 135	0.25 66	0.86 275	0.64 182	0.67 207	0.65 151	0.60 210	0.29 104	0.60 207	0.34 177	0.15 133	0.12 164	0.17 154	0.15 164	0.21 310	0.13 115

ARAFT	0.47 267	0.24 263	0.79 419	0.42 262	0.25 185	0.55 253	0.55 408	0.75 233	0.81 277	0.89 354	0.75 186	0.73 288	0.47 227	0.88 379	0.37 226	0.15 133	0.12 164	0.23 344	0.22 366	0.14 95	0.13 115

MMNet	0.55 348	0.25 286	0.61 338	0.43 282	0.34 376	1.07 435	0.39 295	0.87 282	0.91 341	0.91 366	0.93 288	0.86 336	0.76 391	0.81 345	0.76 391	0.15 133	0.14 259	0.18 199	0.19 302	0.20 287	0.16 227

DIP-Stereo	0.39 185	0.21 169	0.50 282	0.41 222	0.28 278	0.62 303	0.27 89	0.77 243	0.40 92	0.64 183	0.86 254	0.52 162	0.33 140	0.66 262	0.42 255	0.15 133	0.13 226	0.17 154	0.14 139	0.15 142	0.15 182
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 185	0.18 74	0.42 173	0.42 262	0.26 226	0.40 172	0.32 171	0.72 214	0.34 45	0.89 354	1.28 416	0.57 181	0.35 151	0.42 60	0.32 150	0.15 133	0.12 164	0.14 53	0.12 79	0.14 95	0.13 115

RAFT-Stereo	0.39 185	0.18 74	0.42 173	0.42 262	0.26 226	0.40 172	0.32 171	0.72 214	0.34 45	0.89 354	1.28 416	0.57 181	0.35 151	0.42 60	0.32 150	0.15 133	0.12 164	0.14 53	0.12 79	0.14 95	0.13 115
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.49 295	0.29 348	0.79 419	0.42 262	0.21 66	0.61 295	0.40 307	0.82 261	0.99 378	0.87 340	1.12 371	0.69 260	0.53 257	0.78 336	0.51 319	0.15 133	0.11 109	0.14 53	0.12 79	0.17 214	0.15 182

DN-CSS_ROB	0.43 225	0.26 305	0.62 341	0.40 191	0.29 304	0.44 201	0.27 89	0.77 243	0.75 234	0.72 247	1.09 364	0.48 146	0.43 204	0.69 288	0.37 226	0.15 133	0.12 164	0.21 310	0.19 302	0.18 237	0.16 227

pmcnn	1.23 479	0.29 348	0.96 440	0.40 191	0.23 124	0.95 411	0.69 445	1.16 402	1.28 458	1.67 484	2.33 485	11.15 534	0.86 422	0.93 403	0.88 419	0.15 133	0.12 164	0.12 4	0.10 35	0.15 142	0.15 182

G2L-Stereo_aug	0.51 318	0.19 103	0.48 256	0.35 66	0.23 124	0.69 337	0.39 295	0.82 261	1.11 425	0.97 393	1.02 333	1.04 392	0.70 370	0.86 373	0.61 354	0.16 181	0.11 109	0.13 28	0.11 53	0.14 95	0.16 227

SGD-Stereo	0.22 16	0.15 20	0.27 17	0.31 12	0.15 1	0.29 75	0.20 15	0.37 19	0.29 25	0.24 20	0.29 36	0.21 8	0.27 76	0.36 28	0.25 48	0.16 181	0.09 4	0.13 28	0.10 35	0.13 55	0.10 14

MM-Stereo_test3	0.34 104	0.19 103	0.31 39	0.41 222	0.25 185	0.35 135	0.44 345	0.72 214	0.92 346	0.46 113	0.52 114	0.41 105	0.29 104	0.44 73	0.28 113	0.16 181	0.15 288	0.17 154	0.13 109	0.14 95	0.13 115

StereoAnything_RVC	0.21 11	0.68 474	0.39 132	0.28 2	0.15 1	0.23 15	0.18 9	0.20 1	0.19 7	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 34	0.30 7	0.18 1	0.16 181	0.09 4	0.12 4	0.08 1	0.16 180	0.09 3

model_zeroshot	0.33 98	0.18 74	0.48 256	0.39 156	0.28 278	0.45 209	0.25 66	0.63 137	0.45 117	0.61 163	0.50 97	0.51 158	0.25 55	0.45 76	0.26 77	0.16 181	0.13 226	0.15 91	0.14 139	0.13 55	0.13 115

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 215	0.20 136	0.74 403	0.38 128	0.43 428	0.39 168	0.26 75	0.94 307	0.49 129	0.53 137	0.77 195	0.93 364	0.45 218	0.63 234	0.24 34	0.16 181	0.10 30	0.17 154	0.18 272	0.20 287	0.20 319

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 104	0.27 322	0.45 207	0.36 83	0.25 185	0.48 220	0.30 129	0.58 103	0.90 334	0.42 99	0.36 59	0.30 32	0.29 104	0.49 107	0.30 133	0.16 181	0.14 259	0.18 199	0.15 164	0.18 237	0.15 182

ACVNet-DCA	0.35 119	0.23 226	0.33 54	0.41 222	0.22 85	0.55 253	0.38 273	0.85 271	0.54 145	0.41 94	0.50 97	0.34 57	0.49 235	0.57 166	0.25 48	0.16 181	0.10 30	0.19 239	0.13 109	0.18 237	0.17 246

xx1	0.39 185	0.23 226	0.33 54	0.41 222	0.22 85	0.55 253	0.38 273	0.67 170	1.06 412	0.41 94	0.50 97	0.65 243	0.53 257	0.57 166	0.25 48	0.16 181	0.10 30	0.20 269	0.19 302	0.18 237	0.17 246

1test111	0.36 137	0.23 226	0.33 54	0.41 222	0.22 85	0.55 253	0.38 273	0.85 271	0.54 145	0.41 94	0.50 97	0.34 57	0.49 235	0.55 144	0.45 285	0.16 181	0.10 30	0.19 239	0.13 109	0.18 237	0.17 246

cc1	0.37 154	0.23 226	0.33 54	0.41 222	0.22 85	0.55 253	0.38 273	0.67 170	1.06 412	0.41 94	0.50 97	0.34 57	0.49 235	0.57 166	0.25 48	0.16 181	0.10 30	0.19 239	0.13 109	0.16 180	0.15 182

ffm	0.44 232	0.26 305	0.49 269	0.37 99	0.25 185	0.55 253	0.37 251	0.68 180	1.04 401	0.73 254	0.96 301	0.71 268	0.53 257	0.57 166	0.25 48	0.16 181	0.10 30	0.25 372	0.21 348	0.16 180	0.16 227

ff1	0.49 295	0.26 305	0.49 269	0.37 99	0.25 185	0.55 253	0.37 251	0.68 180	1.04 401	0.73 254	0.96 301	0.71 268	0.53 257	1.01 417	0.88 419	0.16 181	0.10 30	0.25 372	0.21 348	0.16 180	0.16 227

tt1	0.36 137	0.24 263	0.32 46	0.41 222	0.22 85	0.54 248	0.38 273	0.68 180	1.04 401	0.41 94	0.46 82	0.35 66	0.45 218	0.57 166	0.25 48	0.16 181	0.10 30	0.19 239	0.13 109	0.16 180	0.16 227

MaDis-Stereo	0.26 37	0.18 74	0.36 86	0.36 83	0.26 226	0.27 49	0.27 89	0.43 45	0.35 58	0.27 38	0.26 28	0.41 105	0.28 90	0.40 48	0.28 113	0.16 181	0.14 259	0.16 116	0.13 109	0.14 95	0.12 82

CBFPSM	0.59 380	0.22 205	1.31 477	0.38 128	0.27 255	1.12 445	0.65 432	0.79 253	0.82 282	0.80 284	0.81 226	1.35 451	0.87 425	0.67 273	0.76 391	0.16 181	0.15 288	0.15 91	0.16 196	0.17 214	0.22 355

ToySt	0.49 295	0.27 322	0.75 407	0.40 191	0.27 255	0.64 319	0.49 373	0.84 268	0.77 249	0.60 156	0.83 236	0.88 347	0.66 344	0.70 294	0.56 340	0.16 181	0.17 338	0.21 310	0.20 327	0.21 310	0.19 297

anonymousa	0.49 295	0.20 136	0.42 173	0.38 128	0.23 124	0.91 403	0.35 215	0.75 233	0.62 164	0.85 326	1.54 456	1.06 399	0.66 344	0.51 118	0.43 260	0.16 181	0.13 226	0.19 239	0.21 348	0.16 180	0.14 159

TestStereo1	0.43 225	0.23 226	0.41 152	0.51 405	0.24 153	0.34 127	0.40 307	0.77 243	0.90 334	0.68 213	0.96 301	0.48 146	0.46 223	0.91 394	0.32 150	0.16 181	0.13 226	0.18 199	0.15 164	0.14 95	0.13 115

SA-5K	0.43 225	0.23 226	0.41 152	0.51 405	0.24 153	0.34 127	0.40 307	0.77 243	0.90 334	0.68 213	0.96 301	0.48 146	0.46 223	0.91 394	0.32 150	0.16 181	0.13 226	0.18 199	0.15 164	0.14 95	0.13 115

SA	0.44 232	0.25 286	0.46 224	0.46 345	0.24 153	0.43 196	0.36 237	0.75 233	0.96 366	0.59 152	1.03 338	0.48 146	0.52 253	0.94 410	0.32 150	0.16 181	0.12 164	0.21 310	0.19 302	0.15 142	0.13 115

CIPLG	0.41 208	0.21 169	0.63 350	0.45 324	0.33 367	0.52 235	0.33 181	0.65 151	0.60 162	0.82 304	0.96 301	0.46 138	0.32 130	0.55 144	0.44 276	0.16 181	0.12 164	0.15 91	0.14 139	0.13 55	0.14 159

ACRE	0.40 197	0.21 169	0.65 361	0.45 324	0.33 367	0.51 231	0.33 181	0.66 160	0.63 175	0.80 284	0.92 285	0.45 130	0.32 130	0.52 124	0.45 285	0.16 181	0.12 164	0.15 91	0.14 139	0.13 55	0.14 159

AAGNet	1.43 490	0.20 136	0.48 256	0.44 301	0.25 185	0.29 75	0.31 151	0.65 151	0.68 198	0.97 393	0.86 254	0.67 255	0.62 314	0.64 247	20.63 538	0.16 181	0.11 109	0.19 239	0.15 164	0.19 271	0.12 82

KYRaft	0.48 278	0.20 136	0.38 113	0.44 301	0.23 124	0.44 201	0.37 251	0.66 160	0.41 96	0.94 381	1.73 467	0.79 312	0.41 196	0.63 234	0.31 140	0.16 181	0.11 109	0.18 199	0.22 366	0.16 180	0.78 496

SST-Stereo	0.40 197	0.19 103	0.45 207	0.42 262	0.25 185	0.25 33	0.21 27	0.66 160	0.47 126	1.08 435	0.79 216	0.72 277	0.43 204	0.77 332	0.35 194	0.16 181	0.11 109	0.20 269	0.16 196	0.19 271	0.15 182

RAFT_R40	0.40 197	0.19 103	0.44 195	0.43 282	0.25 185	0.23 15	0.26 75	0.67 170	0.67 193	0.98 399	0.78 206	0.72 277	0.43 204	0.76 325	0.35 194	0.16 181	0.11 109	0.20 269	0.16 196	0.18 237	0.14 159

PFNet	0.42 215	0.18 74	0.58 330	0.43 282	0.24 153	0.43 196	0.32 171	0.74 227	0.78 258	1.00 406	0.74 184	0.68 256	0.39 184	0.72 304	0.37 226	0.16 181	0.10 30	0.20 269	0.15 164	0.16 180	0.13 115

DeepStereo_RVC	0.36 137	0.21 169	0.47 236	0.40 191	0.24 153	0.26 36	0.22 35	0.60 118	0.38 83	0.69 222	0.67 162	0.57 181	0.51 251	0.56 154	0.39 240	0.16 181	0.12 164	0.18 199	0.15 164	0.19 271	0.18 264

rafts_anoy	0.37 154	0.21 169	0.36 86	0.41 222	0.26 226	0.30 85	0.33 181	0.67 170	0.90 334	0.58 150	0.66 158	0.45 130	0.33 140	0.47 93	0.39 240	0.16 181	0.11 109	0.21 310	0.23 379	0.17 214	0.14 159

XX-TBD	0.32 88	0.53 456	0.26 13	0.51 405	0.20 50	0.37 148	0.24 59	0.40 30	0.73 224	0.54 141	0.69 165	0.31 39	0.25 55	0.32 13	0.27 95	0.16 181	0.10 30	0.12 4	0.09 9	0.13 55	0.11 40

raftrobust	0.34 104	0.19 103	0.36 86	0.41 222	0.27 255	0.30 85	0.25 66	0.71 210	0.63 175	0.58 150	0.55 126	0.45 130	0.46 223	0.51 118	0.29 127	0.16 181	0.12 164	0.14 53	0.12 79	0.12 25	0.13 115

RALCasStereoNet	0.36 137	0.21 169	0.37 102	0.42 262	0.26 226	0.35 135	0.38 273	0.63 137	0.64 182	0.50 125	0.72 171	0.51 158	0.29 104	0.59 201	0.36 210	0.16 181	0.14 259	0.15 91	0.13 109	0.17 214	0.16 227

XX-Stereo	0.37 154	0.17 54	0.45 207	0.55 435	0.36 386	0.38 161	0.20 15	0.60 118	0.30 29	0.46 113	1.30 422	0.73 288	0.26 68	0.56 154	0.26 77	0.16 181	0.11 109	0.17 154	0.16 196	0.14 95	0.10 14

CREStereo	0.28 54	0.15 20	0.24 4	0.27 1	0.17 15	0.37 148	0.25 66	0.51 71	0.72 217	0.42 99	0.51 105	0.32 41	0.26 68	0.38 40	0.25 48	0.16 181	0.11 109	0.12 4	0.08 1	0.12 25	0.11 40
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
BEATNet_4x	0.46 252	0.32 366	0.56 322	0.37 99	0.19 29	0.63 312	0.35 215	1.01 339	0.72 217	0.77 274	0.83 236	0.70 264	0.59 298	0.68 283	0.53 329	0.16 181	0.12 164	0.16 116	0.14 139	0.24 362	0.16 227

RASNet	0.53 334	0.22 205	0.52 299	0.38 128	0.22 85	0.68 335	0.38 273	0.97 321	0.88 318	0.73 254	1.04 344	1.03 390	0.92 435	0.90 387	0.86 411	0.16 181	0.14 259	0.14 53	0.17 245	0.15 142	0.13 115

iResNet_ROB	0.52 328	0.21 169	0.53 307	0.37 99	0.21 66	0.61 295	0.29 113	1.51 484	1.32 462	0.90 361	1.02 333	0.80 320	0.62 314	0.76 325	0.43 260	0.16 181	0.12 164	0.13 28	0.09 9	0.15 142	0.18 264

UGAM	0.52 328	0.22 205	0.46 224	0.45 324	0.25 185	0.41 186	0.52 396	0.62 130	1.16 433	0.76 268	1.13 378	1.32 442	0.57 282	1.00 416	0.53 329	0.17 219	0.14 259	0.25 372	0.21 348	0.15 142	0.13 115

CoDeX	0.47 267	0.20 136	0.49 269	0.42 262	0.25 185	0.75 360	0.36 237	1.27 445	0.80 269	0.82 304	0.96 301	0.62 221	0.57 282	0.60 207	0.36 210	0.17 219	0.12 164	0.17 154	0.15 164	0.16 180	0.14 159

plain	0.31 82	0.20 136	0.50 282	0.39 156	0.29 304	0.27 49	0.30 129	0.44 48	0.35 58	0.31 50	0.66 158	0.30 32	0.31 125	0.65 254	0.31 140	0.17 219	0.13 226	0.20 269	0.15 164	0.17 214	0.12 82

MIF-Stereo (partial)	0.31 82	0.18 74	0.37 102	0.41 222	0.31 340	0.28 64	0.23 48	0.47 56	0.42 104	0.31 50	0.63 145	0.36 75	0.35 151	0.57 166	0.31 140	0.17 219	0.13 226	0.19 239	0.17 245	0.18 237	0.14 159

UniTT-Stereo	0.27 47	0.17 54	0.37 102	0.40 191	0.27 255	0.30 85	0.28 103	0.39 25	0.31 32	0.29 46	0.46 82	0.27 26	0.25 55	0.47 93	0.34 177	0.17 219	0.13 226	0.13 28	0.12 79	0.14 95	0.12 82

PCWNet_CMD	0.48 278	0.24 263	0.52 299	0.39 156	0.27 255	0.63 312	0.30 129	0.95 314	0.96 366	0.86 333	1.07 357	0.79 312	0.44 213	0.57 166	0.43 260	0.17 219	0.12 164	0.21 310	0.16 196	0.24 362	0.19 297

LL-Strereo	0.57 366	0.27 322	0.68 375	0.48 360	0.34 376	0.39 168	0.48 367	0.94 307	0.97 369	0.83 316	0.78 206	1.10 411	1.18 467	1.33 463	0.49 308	0.17 219	0.14 259	0.22 324	0.19 302	0.16 180	0.17 246

knoymous	0.36 137	0.20 136	0.31 39	0.31 12	0.22 85	0.36 144	0.29 113	0.61 124	0.64 182	0.67 207	0.70 168	0.60 210	0.40 190	0.58 186	0.34 177	0.17 219	0.11 109	0.20 269	0.11 53	0.17 214	0.18 264

riskmin	0.38 169	0.20 136	0.39 132	0.32 20	0.23 124	0.53 243	0.30 129	0.63 137	0.80 269	0.49 122	0.56 129	0.73 288	0.58 291	0.55 144	0.36 210	0.17 219	0.11 109	0.19 239	0.13 109	0.19 271	0.20 319

qqq	0.40 197	0.26 305	0.44 195	0.36 83	0.22 85	0.46 214	0.36 237	0.85 271	0.54 145	0.56 146	0.69 165	0.65 243	0.53 257	0.55 144	0.45 285	0.17 219	0.16 319	0.20 269	0.19 302	0.18 237	0.17 246

x	0.39 185	0.24 263	0.41 152	0.34 35	0.23 124	0.52 235	0.32 171	0.86 275	0.52 138	0.57 148	0.70 168	0.59 204	0.50 246	0.49 107	0.46 295	0.17 219	0.15 288	0.17 154	0.15 164	0.17 214	0.16 227

IER	0.46 252	0.23 226	0.50 282	0.38 128	0.28 278	0.69 337	0.35 215	0.80 256	0.66 190	0.83 316	0.94 289	0.75 296	0.77 397	0.60 207	0.42 255	0.17 219	0.14 259	0.17 154	0.17 245	0.17 214	0.15 182

DAS	0.51 318	0.25 286	0.60 336	0.48 360	0.31 340	0.58 274	0.41 322	0.83 265	0.97 369	0.89 354	1.12 371	0.70 264	0.75 388	0.82 348	0.43 260	0.17 219	0.13 226	0.18 199	0.15 164	0.20 287	0.18 264

SepStereo	0.51 318	0.25 286	0.60 336	0.48 360	0.31 340	0.58 274	0.41 322	0.83 265	0.97 369	0.89 354	1.12 371	0.70 264	0.75 388	0.93 403	0.43 260	0.17 219	0.13 226	0.18 199	0.15 164	0.20 287	0.18 264

IPLGR_C	0.40 197	0.21 169	0.64 355	0.45 324	0.33 367	0.52 235	0.34 192	0.66 160	0.62 164	0.82 304	0.92 285	0.45 130	0.32 130	0.52 124	0.46 295	0.17 219	0.12 164	0.15 91	0.14 139	0.13 55	0.14 159

TRStereo	0.37 154	0.27 322	0.59 331	0.47 354	0.41 417	0.29 75	0.30 129	0.84 268	0.59 160	0.52 134	0.41 68	0.52 162	0.26 68	0.73 309	0.27 95	0.17 219	0.12 164	0.19 239	0.19 302	0.13 55	0.11 40

IRAFT_RVC	0.42 215	0.20 136	0.48 256	0.44 301	0.24 153	0.27 49	0.54 404	0.74 227	0.77 249	0.76 268	0.80 219	0.73 288	0.51 251	0.70 294	0.36 210	0.17 219	0.10 30	0.21 310	0.16 196	0.16 180	0.14 159

CRE-IMP	0.36 137	0.23 226	0.49 269	0.42 262	0.24 153	0.41 186	0.21 27	0.57 97	0.41 96	0.65 192	0.72 171	0.53 166	0.37 169	0.61 215	0.38 234	0.17 219	0.11 109	0.19 239	0.15 164	0.21 310	0.18 264

RAFT	0.45 242	0.22 205	0.45 207	0.47 354	0.26 226	0.54 248	0.47 359	0.66 160	0.58 159	0.80 284	0.82 230	0.94 366	0.57 282	0.75 321	0.34 177	0.17 219	0.15 288	0.22 324	0.20 327	0.16 180	0.12 82

CFNet_pseudo	0.46 252	0.24 263	0.52 299	0.37 99	0.27 255	0.58 274	0.30 129	0.86 275	0.88 318	0.82 304	1.03 338	0.75 296	0.47 227	0.58 186	0.44 276	0.17 219	0.12 164	0.24 359	0.16 196	0.24 362	0.19 297

RAFT + AFF	0.53 334	0.29 348	0.75 407	0.51 405	0.32 356	0.63 312	0.60 422	1.00 330	0.91 341	0.78 278	0.87 262	0.83 325	0.58 291	0.80 342	0.47 302	0.17 219	0.20 379	0.23 344	0.22 366	0.18 237	0.18 264

ACVNet	0.46 252	0.23 226	0.36 86	0.39 156	0.28 278	0.58 274	0.40 307	0.87 282	0.80 269	0.64 183	0.96 301	0.79 312	0.60 302	0.63 234	0.67 371	0.17 219	0.15 288	0.16 116	0.15 164	0.18 237	0.15 182

acv_ft	0.51 318	0.23 226	0.56 322	0.44 301	0.28 278	0.86 400	0.39 295	0.91 298	0.80 269	0.97 393	0.96 301	0.79 312	0.59 298	0.63 234	0.87 417	0.17 219	0.15 288	0.16 116	0.15 164	0.17 214	0.15 182

MSMDNet	0.48 278	0.24 263	0.52 299	0.39 156	0.27 255	0.63 312	0.30 129	0.96 318	0.96 366	0.86 333	1.07 357	0.79 312	0.44 213	0.57 166	0.43 260	0.17 219	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.23 349	0.19 297

HSM-Net_RVC	0.53 334	0.22 205	0.35 79	0.37 99	0.21 66	0.85 397	0.37 251	1.23 430	0.93 352	0.90 361	1.15 389	1.26 430	0.63 320	0.72 304	0.48 306	0.17 219	0.13 226	0.16 116	0.15 164	0.17 214	0.15 182
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.46 252	0.24 263	0.52 299	0.37 99	0.27 255	0.58 274	0.31 151	0.86 275	0.88 318	0.82 304	1.02 333	0.75 296	0.47 227	0.58 186	0.44 276	0.17 219	0.12 164	0.24 359	0.16 196	0.24 362	0.19 297

HSM	0.51 318	0.24 263	0.41 152	0.39 156	0.24 153	0.75 360	0.40 307	1.22 426	0.75 234	0.81 295	0.91 281	1.21 426	0.69 357	0.87 376	0.46 295	0.17 219	0.13 226	0.17 154	0.14 139	0.17 214	0.17 246

StereoDRNet-Refined	0.58 373	0.32 366	0.54 311	0.46 345	0.30 318	0.96 414	0.40 307	1.00 330	0.94 359	1.12 442	1.08 360	0.96 370	0.67 347	0.90 387	0.89 429	0.17 219	0.13 226	0.22 324	0.21 348	0.20 287	0.19 297
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LE_ROB	4.42 526	0.24 263	2.75 509	0.42 262	0.23 124	1.57 482	0.90 477	1.71 498	17.88 542	16.56 544	4.88 526	5.17 522	18.85 544	1.63 484	14.62 535	0.17 219	0.14 259	0.16 116	0.16 196	0.19 271	0.17 246

SCV	0.26 37	0.19 103	0.33 54	0.35 66	0.21 66	0.27 49	0.34 192	0.56 93	0.28 23	0.24 20	0.28 33	0.37 77	0.23 43	0.49 107	0.22 15	0.18 248	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.15 142	0.11 40

test_sample1	0.42 215	0.22 205	0.46 224	0.34 35	0.23 124	0.58 274	0.35 215	0.99 326	0.49 129	0.62 165	0.75 186	0.69 260	0.61 308	0.58 186	0.44 276	0.18 248	0.14 259	0.17 154	0.15 164	0.17 214	0.17 246

mmm	0.44 232	0.27 322	0.46 224	0.38 128	0.24 153	0.61 295	0.35 215	0.94 307	0.53 141	0.72 247	1.05 348	0.63 223	0.50 246	0.57 166	0.45 285	0.18 248	0.15 288	0.23 344	0.20 327	0.20 287	0.18 264

11t1	0.36 137	0.21 169	0.42 173	0.35 66	0.22 85	0.62 303	0.29 113	0.69 188	0.43 106	0.60 156	0.53 118	0.53 166	0.48 232	0.56 154	0.40 247	0.18 248	0.14 259	0.16 116	0.13 109	0.17 214	0.17 246

1111x	0.55 348	0.22 205	0.46 224	0.38 128	0.20 50	0.66 329	0.43 336	1.23 430	0.99 378	0.71 235	0.99 320	0.95 368	0.69 357	0.90 387	1.08 456	0.18 248	0.17 338	0.18 199	0.19 302	0.20 287	0.18 264

EKT-Stereo	0.35 119	0.23 226	0.39 132	0.43 282	0.29 304	0.38 161	0.31 151	0.69 188	0.64 182	0.45 107	0.63 145	0.49 152	0.27 76	0.56 154	0.33 162	0.18 248	0.14 259	0.18 199	0.15 164	0.16 180	0.16 227

gwcnet-sp	0.48 278	0.23 226	0.70 385	0.40 191	0.26 226	0.81 382	0.41 322	0.89 289	0.84 292	0.91 366	0.76 191	0.66 248	0.61 308	0.66 262	0.50 309	0.18 248	0.17 338	0.18 199	0.18 272	0.18 237	0.18 264

scenet	0.48 278	0.23 226	0.70 385	0.40 191	0.26 226	0.81 382	0.41 322	0.89 289	0.84 292	0.91 366	0.76 191	0.66 248	0.61 308	0.66 262	0.50 309	0.18 248	0.17 338	0.18 199	0.18 272	0.18 237	0.18 264

ssnet	0.48 278	0.23 226	0.70 385	0.40 191	0.26 226	0.81 382	0.41 322	0.89 289	0.84 292	0.91 366	0.76 191	0.66 248	0.61 308	0.66 262	0.50 309	0.18 248	0.17 338	0.18 199	0.18 272	0.18 237	0.18 264

DisPM	0.39 185	0.19 103	0.44 195	0.41 222	0.27 255	0.24 21	0.31 151	0.65 151	0.57 158	0.87 340	0.87 262	0.60 210	0.32 130	0.76 325	0.32 150	0.18 248	0.12 164	0.19 239	0.17 245	0.15 142	0.20 319

hknet	0.49 295	0.25 286	0.51 294	0.45 324	0.29 304	0.77 367	0.40 307	0.94 307	0.83 287	0.75 261	0.80 219	0.97 372	0.61 308	0.73 309	0.45 285	0.18 248	0.14 259	0.22 324	0.19 302	0.18 237	0.18 264

Patchmatch Stereo++	0.35 119	0.23 226	0.47 236	0.41 222	0.22 85	0.24 21	0.22 35	0.59 108	0.36 64	0.63 173	0.73 175	0.58 189	0.38 173	0.58 186	0.36 210	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.20 287	0.15 182
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
NF-Stereo	0.38 169	0.20 136	0.45 207	0.41 222	0.25 185	0.26 36	0.31 151	0.69 188	0.70 206	0.65 192	0.77 195	0.57 181	0.30 118	0.67 273	0.35 194	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.16 180	0.27 390

OCTAStereo	0.38 169	0.20 136	0.46 224	0.41 222	0.25 185	0.26 36	0.31 151	0.69 188	0.70 206	0.65 192	0.77 195	0.58 189	0.30 118	0.67 273	0.35 194	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.16 180	0.27 390

PSM-adaLoss	0.35 119	0.23 226	0.47 236	0.41 222	0.22 85	0.24 21	0.31 151	0.59 108	0.36 64	0.63 173	0.73 175	0.58 189	0.38 173	0.56 154	0.35 194	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.20 287	0.15 182

ROB_FTStereo_v2	0.35 119	0.23 226	0.47 236	0.41 222	0.22 85	0.24 21	0.31 151	0.59 108	0.36 64	0.63 173	0.73 175	0.57 181	0.38 173	0.57 166	0.36 210	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.20 287	0.15 182

ROB_FTStereo	0.35 119	0.23 226	0.47 236	0.41 222	0.22 85	0.25 33	0.21 27	0.59 108	0.36 64	0.63 173	0.73 175	0.58 189	0.38 173	0.57 166	0.35 194	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.20 287	0.15 182

HUI-Stereo	0.35 119	0.23 226	0.47 236	0.41 222	0.22 85	0.24 21	0.22 35	0.60 118	0.36 64	0.63 173	0.73 175	0.58 189	0.38 173	0.50 112	0.35 194	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.20 287	0.15 182

RE-Stereo	0.38 169	0.20 136	0.46 224	0.41 222	0.25 185	0.26 36	0.31 151	0.69 188	0.70 206	0.65 192	0.77 195	0.58 189	0.30 118	0.67 273	0.35 194	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.16 180	0.27 390

Pruner-Stereo	0.38 169	0.20 136	0.45 207	0.40 191	0.25 185	0.22 11	0.24 59	0.67 170	0.55 150	0.89 354	0.76 191	0.68 256	0.29 104	0.62 223	0.35 194	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.17 245	0.17 214	0.18 264

TVStereo	0.38 169	0.20 136	0.46 224	0.41 222	0.25 185	0.26 36	0.31 151	0.69 188	0.70 206	0.65 192	0.77 195	0.58 189	0.30 118	0.67 273	0.35 194	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.16 180	0.27 390

iGMRVC	0.35 119	0.23 226	0.47 236	0.41 222	0.22 85	0.24 21	0.30 129	0.59 108	0.36 64	0.63 173	0.73 175	0.58 189	0.38 173	0.58 186	0.36 210	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.20 287	0.15 182

iRAFT	0.35 119	0.23 226	0.47 236	0.41 222	0.22 85	0.24 21	0.22 35	0.59 108	0.36 64	0.63 173	0.73 175	0.58 189	0.38 173	0.58 186	0.36 210	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.20 287	0.15 182

RAFT-IKP	0.35 119	0.23 226	0.47 236	0.41 222	0.22 85	0.24 21	0.28 103	0.59 108	0.36 64	0.63 173	0.73 175	0.57 181	0.38 173	0.58 186	0.36 210	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.20 287	0.15 182

TestStereo	0.38 169	0.31 362	0.40 143	0.45 324	0.20 50	0.40 172	0.37 251	0.66 160	0.65 187	0.53 137	0.78 206	0.47 141	0.40 190	0.55 144	0.37 226	0.18 248	0.13 226	0.20 269	0.15 164	0.22 332	0.13 115

SFCPSM	0.47 267	0.21 169	0.55 316	0.40 191	0.27 255	0.87 401	0.37 251	1.33 455	0.77 249	0.80 284	0.84 241	0.54 170	0.49 235	0.57 166	0.37 226	0.18 248	0.13 226	0.18 199	0.20 327	0.16 180	0.15 182

delet	0.55 348	0.24 263	0.55 316	0.44 301	0.33 367	1.07 435	0.50 378	1.00 330	0.86 305	0.85 326	0.96 301	0.90 356	0.63 320	0.83 356	0.74 389	0.18 248	0.18 355	0.20 269	0.21 348	0.16 180	0.15 182

FADNet-RVC-Resample	0.56 359	0.33 374	1.16 460	0.49 375	0.34 376	0.71 348	0.43 336	1.01 339	0.93 352	0.82 304	0.87 262	0.74 294	0.67 347	0.73 309	0.45 285	0.18 248	0.18 355	0.26 390	0.27 422	0.26 378	0.27 390

ADCRef	0.80 426	0.43 425	1.32 479	0.50 389	0.45 439	1.07 435	0.51 393	1.07 362	0.98 373	1.17 447	1.42 440	0.87 342	0.91 431	0.85 368	3.19 507	0.18 248	0.16 319	0.23 344	0.23 379	0.22 332	0.21 337

AANet_RVC	0.57 366	0.32 366	0.54 311	0.45 324	0.27 255	0.57 271	0.48 367	1.00 330	1.28 458	0.86 333	1.33 426	0.87 342	0.58 291	1.07 430	0.75 390	0.18 248	0.12 164	0.15 91	0.13 109	0.18 237	0.18 264

test_sample2	0.42 215	0.22 205	0.43 183	0.33 26	0.21 66	0.58 274	0.39 295	0.95 314	0.67 193	0.63 173	0.77 195	0.69 260	0.57 282	0.61 215	0.38 234	0.19 278	0.14 259	0.18 199	0.16 196	0.19 271	0.18 264

DispNO	0.47 267	0.23 226	0.71 390	0.39 156	0.31 340	0.60 293	0.38 273	0.89 289	0.77 249	0.75 261	0.84 241	0.72 277	0.54 268	0.73 309	0.46 295	0.19 278	0.14 259	0.20 269	0.18 272	0.16 180	0.17 246

SMFormer	0.51 318	0.23 226	0.62 341	0.34 35	0.20 50	0.62 303	0.34 192	1.21 418	1.02 391	0.81 295	1.01 325	0.71 268	0.65 337	0.84 361	0.55 338	0.19 278	0.15 288	0.18 199	0.16 196	0.18 237	0.18 264

tta	0.51 318	0.23 226	0.62 341	0.34 35	0.20 50	0.62 303	0.34 192	1.21 418	1.02 391	0.81 295	1.01 325	0.71 268	0.65 337	0.84 361	0.55 338	0.19 278	0.15 288	0.18 199	0.16 196	0.15 142	0.14 159

qqq1	0.49 295	0.23 226	0.62 341	0.34 35	0.20 50	0.62 303	0.34 192	1.21 418	1.02 391	0.81 295	1.01 325	0.71 268	0.65 337	0.84 361	0.34 177	0.19 278	0.15 288	0.14 53	0.12 79	0.15 142	0.14 159

fff1	0.49 295	0.23 226	0.62 341	0.34 35	0.20 50	0.62 303	0.34 192	1.21 418	1.02 391	0.81 295	1.01 325	0.71 268	0.65 337	0.84 361	0.34 177	0.19 278	0.15 288	0.14 53	0.12 79	0.15 142	0.14 159

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 388	0.28 336	0.99 444	0.40 191	0.30 318	1.03 428	0.56 414	1.10 372	0.99 378	0.97 393	1.22 404	1.06 399	0.69 357	1.07 430	0.95 438	0.19 278	0.11 109	0.16 116	0.13 109	0.22 332	0.21 337

GwcNet-ADL	0.44 232	0.22 205	0.48 256	0.45 324	0.30 318	0.40 172	0.37 251	0.92 300	0.97 369	0.71 235	0.78 206	0.61 215	0.42 198	0.62 223	0.50 309	0.19 278	0.14 259	0.15 91	0.14 139	0.18 237	0.18 264

PFNet+	0.40 197	0.19 103	0.49 269	0.39 156	0.25 185	0.28 64	0.23 48	0.64 150	0.70 206	0.85 326	0.79 216	0.64 230	0.35 151	0.72 304	0.34 177	0.19 278	0.14 259	0.23 344	0.20 327	0.16 180	0.20 319

PSM-softLoss	0.38 169	0.20 136	0.48 256	0.41 222	0.26 226	0.30 85	0.35 215	0.69 188	0.46 121	0.62 165	0.82 230	0.59 204	0.33 140	0.70 294	0.39 240	0.19 278	0.12 164	0.20 269	0.18 272	0.16 180	0.22 355

KMStereo	0.38 169	0.20 136	0.48 256	0.41 222	0.26 226	0.30 85	0.35 215	0.69 188	0.46 121	0.62 165	0.82 230	0.59 204	0.33 140	0.70 294	0.39 240	0.19 278	0.12 164	0.20 269	0.18 272	0.16 180	0.22 355

LMCR-Stereo	0.53 334	0.30 357	0.53 307	0.58 445	0.30 318	0.83 393	0.36 237	1.19 412	0.76 242	0.88 350	1.04 344	0.56 176	0.62 314	0.82 348	0.67 371	0.19 278	0.15 288	0.19 239	0.14 139	0.23 349	0.17 246

sAnonymous2	0.40 197	0.39 412	0.85 425	0.48 360	0.37 392	0.40 172	0.46 352	0.57 97	0.52 138	0.38 77	0.46 82	0.35 66	0.42 198	0.43 64	0.30 133	0.19 278	0.14 259	0.18 199	0.17 245	0.57 484	0.44 467

CroCo_RVC	0.40 197	0.39 412	0.85 425	0.48 360	0.37 392	0.40 172	0.46 352	0.57 97	0.52 138	0.38 77	0.46 82	0.35 66	0.42 198	0.43 64	0.30 133	0.19 278	0.14 259	0.18 199	0.17 245	0.57 484	0.44 467

test_xeample	1.01 456	0.21 169	0.42 173	0.35 66	0.21 66	0.71 348	0.39 295	1.23 430	0.86 305	0.81 295	1.04 344	0.69 260	0.61 308	0.69 288	10.93 531	0.19 278	0.15 288	0.18 199	0.17 245	0.18 237	0.17 246

GMStereo	0.39 185	0.37 396	0.54 311	0.40 191	0.26 226	0.42 193	0.36 237	0.59 108	1.04 401	0.55 143	0.51 105	0.37 77	0.35 151	0.54 139	0.41 251	0.19 278	0.13 226	0.16 116	0.17 245	0.24 362	0.18 264
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.54 346	0.26 305	0.66 367	0.44 301	0.40 410	0.99 421	0.41 322	0.98 324	0.75 234	0.83 316	0.89 274	1.04 392	0.72 379	0.73 309	0.62 357	0.19 278	0.14 259	0.20 269	0.17 245	0.20 287	0.17 246

FENet	0.42 215	0.22 205	0.38 113	0.39 156	0.24 153	0.55 253	0.32 171	0.79 253	0.70 206	0.71 235	0.72 171	0.63 223	0.57 282	0.62 223	0.44 276	0.19 278	0.13 226	0.19 239	0.17 245	0.18 237	0.19 297

SuperB	1.04 461	0.37 396	4.81 520	0.43 282	0.31 340	0.99 421	0.46 352	1.02 342	2.09 498	1.09 437	1.09 364	0.75 296	0.81 408	1.06 427	1.76 486	0.19 278	0.15 288	0.17 154	0.15 164	2.82 527	0.26 381

ADCP+	1.06 465	0.35 385	1.51 492	0.49 375	0.51 457	1.45 475	0.55 408	1.25 441	1.03 396	1.16 446	1.15 389	1.10 411	1.07 457	1.56 478	6.75 526	0.19 278	0.16 319	0.23 344	0.21 348	0.28 391	0.21 337

CFNet	0.51 318	0.29 348	0.46 224	0.41 222	0.27 255	0.70 343	0.32 171	1.13 384	1.00 384	0.72 247	1.07 357	0.85 331	0.60 302	0.76 325	0.52 326	0.19 278	0.14 259	0.23 344	0.23 379	0.21 310	0.16 227

iResNetv2_ROB	0.52 328	0.27 322	0.69 381	0.38 128	0.25 185	0.62 303	0.35 215	1.17 407	1.01 388	0.99 401	1.06 354	0.88 347	0.67 347	0.66 262	0.39 240	0.19 278	0.13 226	0.15 91	0.11 53	0.18 237	0.16 227

DISCO	0.70 404	0.26 305	0.68 375	0.44 301	0.31 340	1.14 447	0.51 393	1.23 430	1.23 446	0.81 295	1.05 348	1.50 465	0.85 420	1.82 493	1.03 450	0.19 278	0.15 288	0.18 199	0.16 196	0.24 362	0.23 361

G2L-Stereo	0.49 295	0.23 226	0.48 256	0.43 282	0.26 226	0.47 217	0.42 331	0.93 302	0.78 258	0.84 323	0.86 254	0.91 358	0.52 253	0.78 336	0.70 378	0.20 301	0.17 338	0.22 324	0.18 272	0.17 214	0.21 337

IGEV-RUCA	0.25 29	0.16 32	0.34 70	0.39 156	0.27 255	0.33 117	0.20 15	0.38 23	0.36 64	0.26 29	0.31 44	0.25 21	0.21 29	0.48 103	0.24 34	0.20 301	0.11 109	0.13 28	0.10 35	0.17 214	0.15 182

DCVSM-stereo	0.49 295	0.27 322	0.53 307	0.39 156	0.29 304	0.51 231	0.26 75	0.75 233	0.75 234	1.11 441	0.75 186	1.05 397	0.72 379	0.60 207	0.47 302	0.20 301	0.19 369	0.24 359	0.20 327	0.25 372	0.30 411

mmx	0.53 334	0.26 305	0.49 269	0.37 99	0.25 185	0.55 253	0.37 251	1.16 402	1.03 396	0.73 254	0.96 301	0.71 268	0.53 257	1.01 417	0.88 419	0.20 301	0.15 288	0.25 372	0.21 348	0.22 332	0.20 319

xxx	0.53 334	0.26 305	0.49 269	0.37 99	0.25 185	0.55 253	0.37 251	1.16 402	1.03 396	0.73 254	0.96 301	0.71 268	0.53 257	1.01 417	0.88 419	0.20 301	0.15 288	0.25 372	0.21 348	0.22 332	0.20 319

iinet-f	0.67 397	0.26 305	2.15 504	0.39 156	0.31 340	1.19 455	0.56 414	0.84 268	0.84 292	0.80 284	1.17 396	1.05 397	0.84 419	0.71 299	1.21 467	0.20 301	0.18 355	0.17 154	0.15 164	0.20 287	0.20 319

BUS	0.45 242	0.25 286	0.43 183	0.45 324	0.28 278	0.70 343	0.34 192	0.94 307	0.76 242	0.75 261	0.80 219	0.65 243	0.49 235	0.64 247	0.51 319	0.20 301	0.14 259	0.22 324	0.19 302	0.18 237	0.18 264

BSDual-CNN	0.46 252	0.25 286	0.43 183	0.45 324	0.28 278	0.77 367	0.40 307	0.94 307	0.76 242	0.75 261	0.80 219	0.76 302	0.54 268	0.64 247	0.43 260	0.20 301	0.14 259	0.22 324	0.19 302	0.18 237	0.18 264

psmg	0.49 295	0.25 286	0.43 183	0.41 222	0.28 278	0.85 397	0.43 336	0.99 326	0.76 242	0.91 366	0.94 289	0.76 302	0.54 268	0.64 247	0.43 260	0.20 301	0.15 288	0.20 269	0.20 327	0.18 237	0.18 264

ADLNet2	0.55 348	0.25 286	0.65 361	0.47 354	0.30 318	0.83 393	0.50 378	1.05 354	0.95 365	0.80 284	0.98 315	0.99 376	0.69 357	0.77 332	0.73 386	0.20 301	0.16 319	0.17 154	0.18 272	0.21 310	0.21 337

222	1.18 476	0.22 205	0.44 195	0.37 99	0.22 85	0.79 374	0.37 251	1.31 452	0.89 331	0.92 374	1.08 360	0.72 277	0.71 375	0.66 262	13.89 534	0.20 301	0.15 288	0.17 154	0.16 196	0.18 237	0.19 297

xxxx	1.01 456	0.22 205	0.43 183	0.36 83	0.21 66	0.82 390	0.36 237	1.32 453	0.88 318	0.71 235	0.94 289	0.97 372	0.63 320	0.64 247	10.58 530	0.20 301	0.16 319	0.18 199	0.17 245	0.19 271	0.19 297

UPFNet	0.53 334	0.24 263	0.51 294	0.45 324	0.38 401	0.84 396	0.49 373	0.99 326	0.75 234	0.87 340	0.88 270	0.86 336	0.64 331	0.80 342	0.71 383	0.20 301	0.20 379	0.20 269	0.20 327	0.19 271	0.15 182

aanetorigin	0.83 436	0.56 459	1.87 499	0.49 375	0.38 401	0.56 266	0.66 433	0.70 202	1.00 384	2.42 505	2.02 480	1.31 437	1.18 467	0.93 403	1.13 463	0.20 301	0.18 355	0.20 269	0.19 302	0.27 388	0.30 411

EDNetEfficientorigin	9.93 534	1.15 501	175.16 553	0.48 360	0.36 386	1.04 432	0.68 440	1.24 437	2.69 510	3.17 519	2.50 491	2.30 493	2.07 507	1.76 490	2.21 497	0.20 301	0.18 355	0.24 359	0.19 302	0.51 473	0.50 484

DLCB_ROB	0.58 373	0.28 336	0.47 236	0.49 375	0.32 356	0.77 367	0.50 378	0.99 326	0.92 346	1.04 423	1.14 383	1.21 426	0.69 357	0.88 379	0.69 375	0.20 301	0.20 379	0.22 324	0.22 366	0.21 310	0.18 264

coex_refinement	0.53 334	0.21 169	0.39 132	0.44 301	0.30 318	0.76 366	0.39 295	1.09 370	0.90 334	0.85 326	1.12 371	1.00 379	0.56 280	0.63 234	0.81 401	0.21 317	0.13 226	0.16 116	0.16 196	0.20 287	0.21 337

ACV-stereo	0.62 386	0.34 379	1.00 445	0.43 282	0.31 340	1.20 456	0.40 307	0.75 233	0.83 287	0.64 183	0.77 195	2.10 489	1.03 452	0.81 345	0.64 363	0.21 317	0.17 338	0.18 199	0.18 272	0.21 310	0.21 337

ITSA-stereo	0.53 334	0.28 336	0.52 299	0.40 191	0.23 124	0.56 266	0.34 192	1.24 437	1.24 448	0.80 284	0.81 226	0.72 277	0.58 291	0.82 348	0.65 365	0.21 317	0.17 338	0.23 344	0.21 348	0.22 332	0.26 381

test_sample5	0.47 267	0.26 305	0.49 269	0.36 83	0.22 85	0.64 319	0.39 295	1.13 384	0.81 277	0.77 274	0.94 289	0.64 230	0.54 268	0.65 254	0.43 260	0.21 317	0.16 319	0.22 324	0.20 327	0.22 332	0.20 319

test_sample4	0.47 267	0.26 305	0.50 282	0.35 66	0.22 85	0.69 337	0.38 273	1.15 396	0.81 277	0.78 278	0.82 230	0.62 221	0.53 257	0.63 234	0.44 276	0.21 317	0.15 288	0.21 310	0.19 302	0.21 310	0.19 297

test_sample3	0.46 252	0.25 286	0.50 282	0.35 66	0.23 124	0.69 337	0.37 251	1.15 396	0.81 277	0.75 261	0.79 216	0.66 248	0.49 235	0.63 234	0.46 295	0.21 317	0.15 288	0.20 269	0.19 302	0.21 310	0.19 297

DualNet	0.48 278	0.26 305	0.49 269	0.36 83	0.22 85	0.64 319	0.39 295	1.13 384	0.81 277	0.80 284	1.03 338	0.64 230	0.54 268	0.65 254	0.43 260	0.21 317	0.16 319	0.22 324	0.20 327	0.22 332	0.20 319

StereoVision	0.42 215	0.28 336	0.45 207	0.49 375	0.28 278	0.38 161	0.38 273	0.72 214	0.62 164	0.44 105	1.14 383	0.54 170	0.39 184	0.56 154	0.34 177	0.21 317	0.24 413	0.25 372	0.24 394	0.26 378	0.16 227

CFNet_ucs	0.50 311	0.24 263	0.55 316	0.38 128	0.31 340	0.58 274	0.33 181	0.98 324	0.93 352	0.88 350	1.19 402	0.80 320	0.49 235	0.63 234	0.43 260	0.21 317	0.15 288	0.26 390	0.18 272	0.26 378	0.22 355

fast-acv-ft	0.64 389	0.30 357	0.73 398	0.45 324	0.34 376	1.17 452	0.49 373	0.86 275	0.98 373	1.02 414	1.36 428	1.29 434	0.85 420	0.76 325	0.81 401	0.21 317	0.23 405	0.23 344	0.23 379	0.21 310	0.20 319

CRFU-Net	0.57 366	0.27 322	0.57 326	0.46 345	0.30 318	1.20 456	0.52 396	1.10 372	0.56 156	1.00 406	0.98 315	1.06 399	0.79 404	0.81 345	0.71 383	0.21 317	0.19 369	0.18 199	0.16 196	0.18 237	0.19 297

AACVNet	0.50 311	0.23 226	0.49 269	0.46 345	0.29 304	0.52 235	0.38 273	0.90 294	0.55 150	0.81 295	1.03 338	1.00 379	0.70 370	0.83 356	0.54 333	0.21 317	0.18 355	0.24 359	0.18 272	0.23 349	0.20 319

GANet-ADL	0.42 215	0.25 286	0.45 207	0.43 282	0.29 304	0.54 248	0.35 215	0.89 289	0.86 305	0.63 173	0.72 171	0.68 256	0.42 198	0.52 124	0.41 251	0.21 317	0.14 259	0.15 91	0.13 109	0.18 237	0.19 297

sCroCo_RVC	0.35 119	0.28 336	0.69 381	0.51 405	0.39 405	0.41 186	0.31 151	0.49 61	0.45 117	0.31 50	0.48 90	0.38 85	0.32 130	0.46 86	0.32 150	0.21 317	0.22 395	0.19 239	0.19 302	0.21 310	0.20 319

psm_up	0.55 348	0.26 305	0.47 236	0.49 375	0.32 356	0.65 326	0.56 414	1.04 349	0.82 282	0.82 304	0.88 270	1.01 383	0.94 441	0.74 316	0.61 354	0.21 317	0.25 421	0.26 390	0.23 379	0.21 310	0.20 319

EDNetEfficient	1.46 491	0.80 482	6.12 522	0.47 354	0.39 405	0.69 337	0.83 467	0.90 294	2.77 511	3.50 522	1.96 478	1.66 475	2.03 506	1.26 456	4.18 516	0.21 317	0.18 355	0.21 310	0.20 327	0.41 453	0.39 453

ac_64	0.52 328	0.22 205	0.50 282	0.45 324	0.28 278	0.80 377	0.45 348	1.02 342	0.61 163	0.91 366	0.83 236	1.07 404	0.68 353	0.74 316	0.70 378	0.21 317	0.18 355	0.20 269	0.19 302	0.18 237	0.15 182

HGLStereo	0.56 359	0.28 336	0.57 326	0.50 389	0.37 392	0.80 377	0.45 348	1.02 342	0.78 258	0.86 333	1.14 383	0.89 351	0.82 412	0.76 325	0.73 386	0.21 317	0.20 379	0.19 239	0.18 272	0.19 271	0.21 337

cf-r	0.47 267	0.23 226	0.41 152	0.39 156	0.23 124	0.59 287	0.37 251	0.88 287	0.85 300	0.72 247	1.05 348	0.94 366	0.62 314	0.56 154	0.54 333	0.21 317	0.14 259	0.17 154	0.19 302	0.15 142	0.15 182

GANet-RSSM	0.47 267	0.21 169	0.37 102	0.38 128	0.25 185	0.58 274	0.36 237	1.07 362	0.78 258	0.68 213	1.01 325	0.86 336	0.67 347	0.62 223	0.44 276	0.21 317	0.15 288	0.18 199	0.18 272	0.18 237	0.17 246

GwcNet-RSSM	0.49 295	0.24 263	0.42 173	0.40 191	0.23 124	0.55 253	0.38 273	0.93 302	0.93 352	0.71 235	1.16 394	0.86 336	0.60 302	0.62 223	0.66 368	0.21 317	0.14 259	0.19 239	0.20 327	0.16 180	0.15 182

DMCA	0.45 242	0.26 305	0.50 282	0.38 128	0.28 278	0.51 231	0.34 192	0.93 302	0.68 198	0.75 261	0.83 236	0.79 312	0.53 257	0.51 118	0.54 333	0.21 317	0.16 319	0.21 310	0.16 196	0.19 271	0.21 337

FADNet_RVC	0.55 348	0.37 396	1.17 464	0.44 301	0.31 340	0.56 266	0.34 192	1.06 358	0.88 318	0.67 207	0.90 278	0.61 215	0.65 337	0.93 403	0.70 378	0.21 317	0.18 355	0.26 390	0.23 379	0.31 410	0.28 397

ADCL	1.04 461	0.38 406	1.35 481	0.50 389	0.39 405	1.61 484	0.89 475	1.29 448	1.39 468	1.29 462	1.50 452	1.24 429	1.24 472	1.37 471	4.87 519	0.21 317	0.19 369	0.25 372	0.25 403	0.29 395	0.27 390

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 334	0.32 366	0.64 355	0.44 301	0.30 318	0.66 329	0.44 345	1.04 349	0.88 318	0.91 366	0.91 281	0.99 376	0.60 302	0.68 283	0.60 351	0.21 317	0.17 338	0.22 324	0.22 366	0.21 310	0.21 337
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
S2M2	0.26 37	0.22 205	0.33 54	0.31 12	0.25 185	0.24 21	0.13 1	0.35 18	0.41 96	0.25 25	0.36 59	0.30 32	0.25 55	0.30 7	0.26 77	0.22 342	0.19 369	0.17 154	0.19 302	0.21 310	0.18 264

FACV-RUCA	0.43 225	0.28 336	0.47 236	0.45 324	0.33 367	0.58 274	0.34 192	0.82 261	0.73 224	0.57 148	0.84 241	0.47 141	0.50 246	0.54 139	0.39 240	0.22 342	0.15 288	0.35 442	0.16 196	0.28 391	0.21 337

DDVS	0.52 328	0.30 357	0.56 322	0.41 222	0.31 340	0.71 348	0.34 192	0.91 298	0.67 193	0.85 326	0.89 274	1.12 415	0.46 223	0.86 373	0.60 351	0.22 342	0.16 319	0.22 324	0.18 272	0.25 372	0.26 381

rvit_stereo_0083	0.34 104	0.24 263	0.50 282	0.44 301	0.27 255	0.34 127	0.35 215	0.45 51	0.62 164	0.37 71	0.47 88	0.42 114	0.35 151	0.40 48	0.36 210	0.22 342	0.20 379	0.20 269	0.17 245	0.20 287	0.14 159

rvit_stereo_0081	0.32 88	0.24 263	0.47 236	0.43 282	0.26 226	0.30 85	0.37 251	0.42 37	0.55 150	0.36 66	0.40 66	0.39 89	0.35 151	0.43 64	0.33 162	0.22 342	0.16 319	0.19 239	0.16 196	0.19 271	0.13 115

rvit_stereo_0082	0.32 88	0.24 263	0.47 236	0.43 282	0.26 226	0.30 85	0.37 251	0.42 37	0.55 150	0.36 66	0.40 66	0.39 89	0.35 151	0.43 64	0.33 162	0.22 342	0.16 319	0.19 239	0.16 196	0.19 271	0.13 115

rvit_stereo_0080	0.31 82	0.25 286	0.40 143	0.39 156	0.28 278	0.27 49	0.46 352	0.49 61	0.44 110	0.35 64	0.42 71	0.40 99	0.28 90	0.41 54	0.33 162	0.22 342	0.17 338	0.17 154	0.16 196	0.22 332	0.15 182

rvit_stereo_ft	0.33 98	0.25 286	0.47 236	0.52 417	0.32 356	0.33 117	0.47 359	0.49 61	0.50 133	0.34 60	0.41 68	0.41 105	0.32 130	0.48 103	0.34 177	0.22 342	0.14 259	0.19 239	0.18 272	0.19 271	0.14 159

test_sample6	0.49 295	0.26 305	0.50 282	0.37 99	0.22 85	0.63 312	0.40 307	1.12 382	0.83 287	0.80 284	1.03 338	0.66 248	0.55 273	0.67 273	0.46 295	0.22 342	0.16 319	0.22 324	0.22 366	0.23 349	0.21 337

whm_eth	0.31 82	0.25 286	0.40 143	0.39 156	0.28 278	0.27 49	0.46 352	0.49 61	0.44 110	0.35 64	0.42 71	0.40 99	0.28 90	0.41 54	0.33 162	0.22 342	0.17 338	0.17 154	0.16 196	0.22 332	0.15 182

Wz-Net-MNSev	0.76 417	0.40 417	1.34 480	0.50 389	0.40 410	1.44 474	0.83 467	1.15 396	1.16 433	1.25 460	1.20 403	1.13 421	0.81 408	1.16 441	1.00 448	0.22 342	0.19 369	0.24 359	0.23 379	0.28 391	0.26 381

NINENet	0.50 311	0.29 348	0.51 294	0.45 324	0.32 356	0.70 343	0.34 192	1.10 372	0.88 318	0.80 284	0.94 289	0.65 243	0.49 235	0.73 309	0.51 319	0.22 342	0.20 379	0.25 372	0.18 272	0.22 332	0.21 337

ADLNet	0.55 348	0.27 322	0.51 294	0.44 301	0.35 382	0.78 371	0.46 352	1.08 366	0.86 305	0.99 401	0.98 315	0.92 362	0.63 320	0.69 288	0.81 401	0.22 342	0.16 319	0.22 324	0.22 366	0.21 310	0.21 337

GES	0.44 232	0.23 226	0.57 326	0.40 191	0.30 318	0.59 287	0.36 237	0.96 318	0.68 198	0.74 259	0.83 236	0.47 141	0.48 232	0.67 273	0.43 260	0.22 342	0.16 319	0.17 154	0.16 196	0.18 237	0.23 361

RYNet	0.72 412	0.35 385	0.64 355	0.53 425	0.67 482	1.31 465	0.67 435	1.20 416	1.18 437	1.05 425	0.87 262	1.27 431	0.93 440	0.93 403	1.27 472	0.22 342	0.16 319	0.26 390	0.23 379	0.40 447	0.39 453

rvit_stereo_0081_aga	0.31 82	0.28 336	0.44 195	0.42 262	0.29 304	0.34 127	0.31 151	0.44 48	0.40 92	0.39 85	0.44 74	0.40 99	0.32 130	0.42 60	0.29 127	0.23 357	0.17 338	0.19 239	0.16 196	0.20 287	0.15 182

CAS++	0.32 88	0.24 263	0.36 86	0.37 99	0.26 226	0.28 64	0.23 48	0.87 282	0.50 133	0.47 118	0.45 77	0.26 22	0.21 29	0.49 107	0.24 34	0.23 357	0.19 369	0.22 324	0.17 245	0.21 310	0.16 227
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AASNet	0.53 334	0.25 286	0.52 299	0.49 375	0.32 356	0.74 357	0.40 307	1.50 481	0.86 305	0.86 333	0.92 285	0.64 230	0.59 298	0.59 201	0.79 396	0.23 357	0.19 369	0.20 269	0.16 196	0.21 310	0.19 297

PSMNet-ADL	0.48 278	0.27 322	0.40 143	0.48 360	0.30 318	0.68 335	0.37 251	0.90 294	0.80 269	0.61 163	0.80 219	0.92 362	0.62 314	0.72 304	0.63 360	0.23 357	0.18 355	0.18 199	0.20 327	0.22 332	0.20 319

ICVP	0.46 252	0.25 286	0.38 113	0.48 360	0.28 278	0.58 274	0.43 336	1.00 330	0.70 206	0.67 207	0.95 297	0.75 296	0.55 273	0.53 133	0.54 333	0.23 357	0.17 338	0.19 239	0.17 245	0.19 271	0.20 319
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PSMNet-RSSM	0.48 278	0.22 205	0.38 113	0.42 262	0.25 185	0.50 227	0.37 251	1.10 372	0.77 249	0.70 228	1.06 354	0.84 329	0.64 331	0.62 223	0.47 302	0.23 357	0.15 288	0.23 344	0.25 403	0.20 287	0.19 297

CFNet-ft	0.48 278	0.23 226	0.36 86	0.40 191	0.26 226	0.64 319	0.37 251	0.87 282	0.85 300	0.64 183	1.00 322	1.01 383	0.64 331	0.61 215	0.53 329	0.23 357	0.15 288	0.24 359	0.21 348	0.23 349	0.18 264

DMCA-RVC	0.51 318	0.30 357	0.59 331	0.50 389	0.32 356	0.54 248	0.38 273	0.86 275	0.68 198	0.94 381	0.86 254	0.91 358	0.68 353	0.70 294	0.59 348	0.23 357	0.18 355	0.31 427	0.23 379	0.26 378	0.19 297

CFNet_RVC	0.48 278	0.23 226	0.36 86	0.40 191	0.26 226	0.64 319	0.37 251	0.87 282	0.85 300	0.64 183	1.00 322	1.01 383	0.64 331	0.61 215	0.53 329	0.23 357	0.15 288	0.24 359	0.21 348	0.23 349	0.18 264

DRN-Test	0.66 393	0.32 366	0.66 367	0.50 389	0.39 405	1.15 449	0.61 427	1.49 480	1.01 388	1.12 442	1.08 360	1.06 399	0.69 357	0.77 332	0.94 435	0.23 357	0.17 338	0.26 390	0.25 403	0.25 372	0.21 337

StereoDRNet	0.64 389	0.33 374	0.68 375	0.51 405	0.43 428	1.03 428	0.53 400	1.47 477	0.99 378	1.10 439	0.87 262	1.07 404	0.71 375	0.82 348	0.88 419	0.23 357	0.19 369	0.25 372	0.23 379	0.27 388	0.19 297

ttt	0.51 318	0.25 286	0.43 183	0.38 128	0.24 153	0.65 326	0.38 273	1.18 410	1.05 405	0.72 247	1.08 360	0.63 223	0.49 235	0.84 361	0.59 348	0.24 368	0.21 389	0.22 324	0.20 327	0.24 362	0.24 369

coex-ft	6.43 531	1.51 512	87.33 552	0.49 375	0.38 401	1.34 466	1.21 498	1.16 402	8.09 528	12.12 536	2.79 499	2.77 501	3.31 521	1.16 441	3.15 506	0.24 368	0.23 405	0.27 402	0.24 394	0.45 462	0.37 445

Wz-Net-LNSev	0.71 408	0.51 446	1.36 485	0.50 389	0.41 417	1.15 449	0.69 445	1.21 418	1.07 418	1.02 414	1.12 371	1.08 406	0.87 425	0.89 385	0.89 429	0.24 368	0.22 395	0.21 310	0.19 302	0.26 378	0.26 381

dd	0.43 225	0.38 406	0.55 316	0.44 301	0.25 185	0.47 217	0.38 273	0.70 202	1.05 405	0.59 152	0.65 151	0.42 114	0.39 184	0.66 262	0.50 309	0.24 368	0.15 288	0.21 310	0.15 164	0.22 332	0.18 264

GEStereo_RVC	0.55 348	0.29 348	0.63 350	0.49 375	0.31 340	0.70 343	0.54 404	1.22 426	0.92 346	0.82 304	0.85 251	0.85 331	0.63 320	0.90 387	0.65 365	0.24 368	0.16 319	0.19 239	0.16 196	0.21 310	0.22 355

Anonymous3	0.46 252	0.34 379	0.86 430	0.50 389	0.37 392	0.81 382	0.50 378	0.72 214	0.65 187	0.51 128	0.65 151	0.45 130	0.45 218	0.64 247	0.38 234	0.24 368	0.24 413	0.22 324	0.21 348	0.23 349	0.23 361

HCRNet	0.44 232	0.34 379	0.41 152	0.53 425	0.26 226	0.53 243	0.29 113	0.83 265	0.63 175	0.71 235	0.81 226	0.77 308	0.50 246	0.66 262	0.36 210	0.24 368	0.16 319	0.24 359	0.20 327	0.21 310	0.18 264

PA-Net	0.67 397	0.43 425	0.83 423	0.50 389	0.53 462	0.94 408	0.68 440	1.10 372	1.14 431	0.80 284	0.88 270	0.87 342	0.77 397	1.02 422	0.88 419	0.24 368	0.41 484	0.29 418	0.44 477	0.26 378	0.34 433
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	0.49 295	0.26 305	0.35 79	0.39 156	0.26 226	0.64 319	0.36 237	1.15 396	0.84 292	0.67 207	0.88 270	0.88 347	0.59 298	0.58 186	0.45 285	0.24 368	0.17 338	0.27 402	0.27 422	0.25 372	0.23 361

NaN_ROB	0.69 402	0.44 429	0.69 381	0.51 405	0.33 367	0.97 416	1.06 488	1.22 426	1.19 439	1.24 459	0.96 301	1.08 406	0.78 402	1.20 446	0.67 371	0.24 368	0.30 448	0.23 344	0.24 394	0.23 349	0.25 376

ssnet_v2	0.58 373	0.28 336	0.56 322	0.43 282	0.29 304	0.95 411	0.59 420	1.13 384	0.99 378	0.93 378	0.80 219	0.99 376	0.64 331	0.82 348	0.94 435	0.25 378	0.22 395	0.23 344	0.24 394	0.20 287	0.19 297

Wz-Net-SNSev	0.91 448	0.73 476	2.13 503	0.56 438	0.45 439	0.95 411	1.13 493	1.34 457	1.24 448	1.02 414	1.30 422	1.46 459	0.86 422	1.81 492	1.50 480	0.25 378	0.23 405	0.25 372	0.26 416	0.32 415	0.29 403

GwcNet	0.69 402	0.36 390	1.10 454	0.51 405	0.42 423	1.08 439	0.50 378	1.21 418	1.16 433	1.00 406	1.37 431	1.06 399	0.79 404	0.92 397	0.94 435	0.25 378	0.24 413	0.24 359	0.22 366	0.23 349	0.26 381

DSFCA	0.55 348	0.25 286	0.62 341	0.40 191	0.36 386	0.74 357	0.52 396	1.04 349	0.82 282	1.06 428	0.84 241	0.89 351	0.63 320	0.99 413	0.58 343	0.25 378	0.21 389	0.21 310	0.21 348	0.21 310	0.19 297

STTStereo	0.55 348	0.37 396	0.76 412	0.44 301	0.31 340	0.60 293	0.44 345	0.96 318	0.86 305	0.99 401	0.90 278	0.96 370	0.58 291	0.71 299	0.61 354	0.25 378	0.23 405	0.26 390	0.32 448	0.24 362	0.23 361

RTSC	0.87 440	0.48 436	1.23 470	0.52 417	0.37 392	1.13 446	0.50 378	1.34 457	1.79 492	1.51 472	1.24 409	1.12 415	0.81 408	1.62 482	2.16 496	0.25 378	0.19 369	0.23 344	0.24 394	0.30 404	0.31 418

GANet	0.70 404	0.37 396	0.55 316	0.51 405	0.34 376	0.94 408	0.96 481	1.08 366	0.94 359	1.04 423	1.98 479	1.13 421	0.88 428	1.12 438	0.66 368	0.25 378	0.26 427	0.27 402	0.22 366	0.31 410	0.22 355

MDST_ROB	0.91 448	0.27 322	0.85 425	0.63 462	0.41 417	2.53 502	0.71 455	1.60 491	1.13 429	2.83 512	1.73 467	0.97 372	0.69 357	1.61 481	0.73 386	0.25 378	0.22 395	0.32 433	0.28 427	0.25 372	0.24 369

FBW_ROB	0.88 442	0.50 443	0.85 425	0.55 435	0.40 410	1.17 452	0.78 463	1.50 481	1.37 465	1.33 465	1.27 414	1.48 463	1.00 450	2.57 513	0.98 444	0.25 378	0.32 462	0.45 469	0.30 435	0.34 427	0.28 397

PWC_ROB	0.87 440	0.52 453	1.28 474	0.50 389	0.32 356	0.91 403	0.37 251	1.36 463	1.46 475	1.61 478	2.59 495	1.16 425	1.01 451	1.34 465	1.40 479	0.25 378	0.18 355	0.28 410	0.20 327	0.29 395	0.28 397

TCMNet	0.66 393	0.39 412	0.98 443	0.59 449	0.61 478	0.96 414	0.55 408	1.05 354	0.90 334	0.84 323	1.14 383	0.89 351	0.65 337	0.85 368	1.01 449	0.26 388	0.26 427	0.31 427	0.28 427	0.32 415	0.29 403

test_sample7	0.52 328	0.29 348	0.50 282	0.36 83	0.27 255	0.62 303	0.41 322	1.06 358	0.88 318	0.92 374	0.86 254	0.85 331	0.69 357	0.68 283	0.50 309	0.26 388	0.20 379	0.27 402	0.26 416	0.27 388	0.24 369

GMStereo_Zeroshot	0.49 295	0.44 429	0.74 403	0.49 375	0.27 255	0.56 266	0.29 113	0.73 225	0.76 242	0.86 333	0.94 289	0.91 358	0.36 165	0.74 316	0.43 260	0.26 388	0.14 259	0.26 390	0.15 164	0.36 435	0.18 264

CSP-Net	0.56 359	0.27 322	0.49 269	0.41 222	0.28 278	1.22 458	0.50 378	1.23 430	0.72 217	0.95 388	0.95 297	0.89 351	0.62 314	0.83 356	0.62 357	0.26 388	0.17 338	0.17 154	0.17 245	0.18 237	0.17 246

APVNet	0.71 408	0.37 396	0.89 433	0.56 438	0.45 439	1.18 454	0.68 440	1.41 471	0.85 300	0.81 295	1.15 389	1.04 392	0.81 408	1.10 435	1.17 464	0.26 388	0.28 439	0.32 433	0.31 442	0.29 395	0.30 411

FADNet-RVC	0.60 383	0.53 456	1.14 459	0.46 345	0.39 405	0.61 295	0.39 295	1.12 382	0.87 314	0.70 228	0.84 241	1.04 392	0.55 273	0.94 410	0.69 375	0.26 388	0.25 421	0.28 410	0.28 427	0.31 410	0.31 418

S-Stereo	0.74 415	0.35 385	0.96 440	0.56 438	0.45 439	0.82 390	0.60 422	1.24 437	1.60 487	0.96 389	1.41 439	1.12 415	0.94 441	0.80 342	1.04 453	0.26 388	0.31 457	0.28 410	0.25 403	0.32 415	0.47 477

ADCMid	1.14 471	0.52 453	2.23 505	0.53 425	0.43 428	1.07 435	0.75 459	1.23 430	1.05 405	2.15 499	1.44 445	1.50 465	1.43 483	1.56 478	5.01 520	0.26 388	0.24 413	0.29 418	0.31 442	0.37 440	0.33 426

ETE_ROB	0.70 404	0.49 439	0.73 398	0.56 438	0.36 386	0.79 374	0.87 474	1.14 393	0.93 352	1.19 451	1.18 398	1.39 454	0.82 412	0.99 413	0.80 398	0.26 388	0.21 389	0.31 427	0.26 416	0.33 421	0.34 433

YMNet	0.66 393	0.38 406	0.90 434	0.52 417	0.46 446	1.08 439	0.49 373	1.00 330	0.77 249	1.18 449	1.29 419	1.12 415	0.74 384	0.85 368	0.86 411	0.27 397	0.31 457	0.25 372	0.25 403	0.24 362	0.23 361

YMNet_1	0.66 393	0.38 406	0.90 434	0.52 417	0.46 446	1.08 439	0.49 373	1.00 330	0.77 249	1.18 449	1.29 419	1.12 415	0.74 384	0.85 368	0.86 411	0.27 397	0.31 457	0.25 372	0.25 403	0.24 362	0.23 361

rvit_0105_6	0.38 169	0.28 336	0.64 355	0.50 389	0.30 318	0.39 168	0.38 273	0.51 71	0.67 193	0.40 90	0.45 77	0.50 154	0.41 196	0.54 139	0.36 210	0.27 397	0.26 427	0.24 359	0.21 348	0.22 332	0.16 227

rvit_0105_5	0.42 215	0.31 362	0.73 398	0.50 389	0.29 304	0.44 201	0.42 331	0.61 124	0.74 231	0.51 128	0.51 105	0.60 210	0.47 227	0.57 166	0.38 234	0.27 397	0.25 421	0.25 372	0.23 379	0.22 332	0.18 264

WZ-Net	1.19 477	0.59 463	4.07 517	0.62 461	0.51 457	1.34 466	1.31 506	1.32 453	1.74 491	1.53 474	1.65 461	1.74 478	1.28 476	2.25 507	2.01 493	0.27 397	0.21 389	0.23 344	0.25 403	0.40 447	0.39 453

SACVNet	0.58 373	0.34 379	0.55 316	0.55 435	0.36 386	0.63 312	0.48 367	1.13 384	0.77 249	1.02 414	1.06 354	1.02 388	0.74 384	0.90 387	0.51 319	0.27 397	0.21 389	0.25 372	0.24 394	0.29 395	0.36 440

pcwnet_v2	0.58 373	0.28 336	0.84 424	0.45 324	0.35 382	0.61 295	0.35 215	1.27 445	1.21 443	0.99 401	1.27 414	0.72 277	0.58 291	0.67 273	0.48 306	0.27 397	0.21 389	0.24 359	0.23 379	0.29 395	0.29 403

DANet	0.71 408	0.45 433	0.91 436	0.59 449	0.40 410	0.81 382	0.40 307	0.97 321	0.84 292	1.20 454	1.22 404	1.33 445	0.88 428	1.16 441	1.24 468	0.27 397	0.23 405	0.31 427	0.25 403	0.35 431	0.32 422
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AdaStereo	0.50 311	0.32 366	0.47 236	0.48 360	0.25 185	0.67 333	0.32 171	1.17 407	0.88 318	0.75 261	0.99 320	0.75 296	0.49 235	0.67 273	0.46 295	0.27 397	0.12 164	0.28 410	0.18 272	0.23 349	0.18 264
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.
SGM_RVC	0.97 453	0.28 336	0.41 152	0.39 156	0.22 85	1.55 480	0.73 457	1.51 484	1.25 453	2.25 502	1.92 476	2.58 499	1.56 488	2.02 501	1.19 466	0.27 397	0.27 435	0.27 402	0.25 403	0.25 372	0.25 376
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_0105_4	0.41 208	0.29 348	0.71 390	0.50 389	0.29 304	0.41 186	0.41 322	0.55 91	0.73 224	0.45 107	0.48 90	0.55 173	0.44 213	0.57 166	0.36 210	0.28 407	0.26 427	0.25 372	0.22 366	0.23 349	0.18 264

hitnet-ft	0.55 348	0.27 322	0.39 132	0.41 222	0.28 278	0.78 371	0.40 307	0.92 300	0.90 334	0.82 304	1.01 325	1.13 421	0.70 370	0.78 336	0.67 371	0.28 407	0.20 379	0.28 410	0.22 366	0.29 395	0.26 381

FAT-Stereo	0.73 414	0.33 374	0.75 407	0.49 375	0.37 392	0.71 348	0.59 420	1.36 463	1.30 460	1.03 422	1.40 437	1.59 474	1.15 463	0.87 376	0.86 411	0.28 407	0.28 439	0.28 410	0.23 379	0.28 391	0.38 451

stereogan	0.80 426	0.31 362	0.71 390	0.59 449	0.50 454	1.72 491	0.48 367	1.35 460	1.37 465	1.00 406	1.46 450	1.56 471	0.95 444	1.29 459	0.84 406	0.28 407	0.29 444	0.29 418	0.25 403	0.38 444	0.38 451

TDLM	0.57 366	0.33 374	0.49 269	0.51 405	0.30 318	0.66 329	0.73 457	1.03 346	1.01 388	0.82 304	1.10 366	0.84 329	0.70 370	0.86 373	0.58 343	0.28 407	0.17 338	0.25 372	0.22 366	0.26 378	0.19 297

SANet	1.07 467	0.41 421	1.06 450	0.48 360	0.30 318	1.41 471	0.94 479	1.42 472	3.36 517	1.58 475	2.43 489	2.33 495	1.70 495	1.34 465	1.07 455	0.28 407	0.24 413	0.26 390	0.23 379	0.34 427	0.30 411

CBMV	0.64 389	0.35 385	0.41 152	0.42 262	0.25 185	1.01 423	0.77 461	1.13 384	1.09 423	1.17 447	1.22 404	1.04 392	0.75 388	0.88 379	0.63 360	0.28 407	0.30 448	0.34 440	0.30 435	0.26 378	0.26 381
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_3	0.47 267	0.34 379	0.77 417	0.54 431	0.31 340	0.49 224	0.47 359	0.63 137	0.79 267	0.65 192	0.59 137	0.64 230	0.50 246	0.65 254	0.39 240	0.29 414	0.27 435	0.29 418	0.28 427	0.21 310	0.20 319

CASS	0.45 242	0.27 322	0.42 173	0.48 360	0.22 85	0.61 295	0.34 192	0.97 321	0.62 164	0.71 235	0.85 251	0.61 215	0.55 273	0.57 166	0.41 251	0.29 414	0.16 319	0.22 324	0.18 272	0.22 332	0.28 397
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet	0.61 385	0.51 446	1.10 454	0.45 324	0.44 435	0.65 326	0.41 322	1.19 412	1.05 405	0.70 228	0.84 241	0.98 375	0.66 344	0.82 348	0.50 309	0.29 414	0.30 448	0.27 402	0.30 435	0.46 465	0.35 438

AnyNet_C32	1.16 475	0.62 469	2.40 506	0.57 444	0.55 467	1.41 471	1.34 507	1.18 410	1.24 448	1.49 470	1.42 440	1.39 454	1.20 471	1.55 476	4.82 518	0.29 414	0.28 439	0.29 418	0.34 453	0.38 444	0.42 460

CVANet_RVC	0.57 366	0.33 374	0.44 195	0.47 354	0.32 356	0.67 333	0.61 427	1.05 354	0.93 352	0.85 326	1.04 344	1.01 383	0.73 382	0.83 356	0.52 326	0.29 414	0.19 369	0.27 402	0.25 403	0.31 410	0.21 337

DeepPruner_ROB	0.53 334	0.34 379	0.59 331	0.41 222	0.30 318	0.50 227	0.43 336	1.19 412	0.70 206	0.85 326	1.05 348	0.86 336	0.55 273	0.84 361	0.51 319	0.29 414	0.23 405	0.22 324	0.22 366	0.26 378	0.25 376

PSMNet_ROB	0.64 389	0.37 396	0.65 361	0.56 438	0.42 423	0.97 416	0.83 467	1.21 418	0.92 346	0.79 282	1.02 333	1.08 406	0.63 320	0.82 348	0.91 433	0.29 414	0.20 379	0.31 427	0.31 442	0.26 378	0.23 361

Syn2CoEx	0.71 408	0.51 446	0.95 438	0.64 463	0.45 439	0.91 403	0.53 400	1.48 478	1.13 429	0.93 378	1.35 427	1.02 388	0.99 448	0.92 397	0.80 398	0.30 421	0.27 435	0.28 410	0.24 394	0.23 349	0.24 369

Nwc_Net	0.78 422	0.38 406	0.73 398	0.60 455	0.55 467	1.05 433	0.55 408	1.67 496	1.05 405	0.88 350	1.86 475	1.40 456	1.09 458	1.10 435	0.87 417	0.30 421	0.25 421	0.36 447	0.38 461	0.29 395	0.29 403

ADCPNet	1.03 460	0.48 436	2.70 508	0.54 431	0.42 423	1.40 469	0.75 459	1.13 384	1.07 418	1.22 456	1.42 440	1.68 476	1.09 458	1.36 470	3.45 511	0.30 421	0.28 439	0.29 418	0.32 448	0.37 440	0.35 438

GASNet	0.67 397	0.72 475	0.96 440	0.70 480	0.48 450	0.62 303	0.47 359	1.08 366	1.03 396	0.94 381	0.82 230	0.93 364	0.83 417	1.33 463	0.80 398	0.31 424	0.22 395	0.29 418	0.28 427	0.44 458	0.24 369

psmorigin	0.82 430	0.51 446	2.09 502	0.49 375	0.41 417	0.85 397	0.50 378	1.04 349	0.88 318	1.45 469	1.43 443	1.50 465	1.06 455	1.22 452	0.97 441	0.31 424	0.32 462	0.27 402	0.27 422	0.33 421	0.42 460

NCC-stereo	0.78 422	0.40 417	0.76 412	0.61 457	0.67 482	0.81 382	0.69 445	1.54 488	1.11 425	0.90 361	1.36 428	1.33 445	1.16 464	1.19 444	0.88 419	0.31 424	0.30 448	0.37 452	0.48 485	0.33 421	0.33 426

Abc-Net	0.78 422	0.40 417	0.76 412	0.61 457	0.67 482	0.81 382	0.69 445	1.54 488	1.11 425	0.90 361	1.36 428	1.33 445	1.16 464	1.19 444	0.88 419	0.31 424	0.30 448	0.37 452	0.48 485	0.33 421	0.33 426
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.93 451	0.50 443	1.18 465	0.59 449	0.46 446	0.97 416	0.48 367	1.70 497	2.15 499	1.58 475	1.37 431	1.42 457	1.19 469	1.31 461	1.60 481	0.31 424	0.26 427	0.32 433	0.33 451	0.40 447	0.42 460

RTS	1.98 505	0.96 494	11.36 529	0.65 468	0.57 473	2.77 508	1.40 510	1.39 467	2.26 501	1.89 490	2.56 492	1.32 442	1.25 473	5.20 526	4.05 514	0.31 424	0.22 395	0.29 418	0.29 433	0.40 447	0.37 445

RTSA	1.98 505	0.96 494	11.36 529	0.65 468	0.57 473	2.77 508	1.40 510	1.39 467	2.26 501	1.89 490	2.56 492	1.32 442	1.25 473	5.20 526	4.05 514	0.31 424	0.22 395	0.29 418	0.29 433	0.40 447	0.37 445

SGM-ForestM	4.04 523	0.32 366	0.46 224	0.43 282	0.27 255	7.50 530	1.45 514	3.84 524	4.24 523	8.19 534	6.76 532	19.00 542	9.08 531	10.74 536	6.62 525	0.31 424	0.33 468	0.32 433	0.32 448	0.29 395	0.29 403

PS-NSSS	0.58 373	0.44 429	0.62 341	0.42 262	0.33 367	0.66 329	0.58 418	1.02 342	0.86 305	0.77 274	1.28 416	0.72 277	0.64 331	0.82 348	0.59 348	0.31 424	0.26 427	0.40 460	0.27 422	0.33 421	0.26 381

NCCL2	0.72 412	0.41 421	0.65 361	0.64 463	0.44 435	0.98 420	1.20 496	1.11 377	1.00 384	0.98 399	0.96 301	1.49 464	0.87 425	0.90 387	0.79 396	0.31 424	0.26 427	0.39 457	0.39 465	0.32 415	0.32 422

SGM-Forest	0.62 386	0.32 366	0.39 132	0.43 282	0.30 318	1.02 425	0.55 408	1.09 370	1.05 405	1.06 428	1.18 398	1.10 411	0.67 347	0.88 379	0.62 357	0.31 424	0.33 468	0.33 438	0.30 435	0.30 404	0.28 397
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
rvit_105_1	0.54 346	0.40 417	0.76 412	0.58 445	0.37 392	0.59 287	0.68 440	0.70 202	0.94 359	0.82 304	0.69 165	0.73 288	0.58 291	0.78 336	0.54 333	0.32 435	0.29 444	0.31 427	0.34 453	0.23 349	0.20 319

rvit_stereo_0075_2	0.47 267	0.37 396	0.70 385	0.53 425	0.46 446	0.43 196	0.36 237	0.81 259	0.67 193	0.55 143	0.74 184	0.59 204	0.43 204	0.63 234	0.43 260	0.32 435	0.23 405	0.35 442	0.25 403	0.30 404	0.25 376

Wz-Net-TNSev	1.14 471	1.06 500	4.32 519	0.49 375	0.42 423	1.51 478	1.11 492	1.48 478	1.40 470	1.22 456	1.26 413	1.58 473	1.43 483	1.76 490	1.70 483	0.32 435	0.31 457	0.26 390	0.30 435	0.41 453	0.41 459

UDGNet	0.48 278	0.77 480	0.50 282	0.48 360	0.31 340	0.41 186	0.34 192	0.70 202	0.92 346	0.65 192	0.60 139	0.58 189	0.43 204	0.63 234	0.41 251	0.32 435	0.15 288	0.66 491	0.19 302	0.36 435	0.21 337

AF-Net	0.81 429	0.39 412	0.68 375	0.64 463	0.54 465	0.91 403	0.51 393	1.61 492	1.31 461	0.96 389	2.02 480	1.46 459	1.26 475	1.11 437	0.99 445	0.32 435	0.24 413	0.39 457	0.27 422	0.30 404	0.25 376

RGC	0.79 425	0.59 463	0.71 390	0.65 468	0.65 481	0.92 407	0.58 418	1.29 448	1.05 405	1.07 431	1.45 448	1.47 462	1.03 452	1.21 450	0.88 419	0.32 435	0.30 448	0.48 477	0.40 467	0.37 440	0.37 445

NVstereo2D	0.60 383	0.30 357	0.75 407	0.48 360	0.43 428	0.89 402	0.48 367	1.05 354	1.15 432	0.66 204	0.86 254	0.88 347	0.70 370	0.99 413	0.65 365	0.32 435	0.15 288	0.28 410	0.20 327	0.40 447	0.36 440

XPNet_ROB	0.70 404	0.35 385	0.68 375	0.52 417	0.40 410	0.79 374	0.85 473	1.16 402	0.94 359	1.33 465	1.15 389	1.38 453	0.83 417	1.03 424	0.90 431	0.32 435	0.25 421	0.26 390	0.24 394	0.31 410	0.28 397

RP	0.76 417	0.36 390	0.63 350	0.66 471	0.58 475	0.80 377	0.55 408	1.14 393	1.22 445	0.97 393	1.65 461	1.43 458	1.32 477	1.01 417	0.84 406	0.33 443	0.30 448	0.36 447	0.30 435	0.34 427	0.34 433

edge stereo	0.76 417	0.38 406	0.74 403	0.52 417	0.43 428	0.80 377	0.53 400	1.28 447	1.06 412	1.28 461	1.38 436	1.81 479	1.11 460	1.08 432	0.85 410	0.33 443	0.32 462	0.41 464	0.28 427	0.32 415	0.36 440

ADCS	1.51 493	0.61 466	3.42 512	0.59 449	0.51 457	1.27 463	1.08 491	1.59 490	1.81 493	1.91 493	1.66 463	1.51 468	1.42 482	1.94 499	8.60 528	0.33 443	0.32 462	0.33 438	0.36 457	0.44 458	0.42 460

AnyNet_C01	1.56 494	1.05 499	7.45 524	0.64 463	0.54 465	1.99 496	1.38 509	1.43 474	1.36 463	1.63 481	1.92 476	1.84 481	1.33 478	2.40 509	4.03 513	0.33 443	0.32 462	0.32 433	0.34 453	0.44 458	0.45 471

LSM	4.74 528	0.77 480	10.16 527	0.70 480	56.56 548	1.02 425	1.00 486	1.24 437	1.62 488	2.04 495	2.34 486	1.33 445	1.17 466	1.38 472	1.09 457	0.33 443	0.49 496	0.39 457	0.46 478	0.51 473	10.09 538

LALA_ROB	0.74 415	0.43 425	0.69 381	0.54 431	0.40 410	1.01 423	0.95 480	1.21 418	1.07 418	1.22 456	1.12 371	1.56 471	0.79 404	1.04 426	0.86 411	0.33 443	0.22 395	0.35 442	0.30 435	0.35 431	0.31 418

test_for_model	0.82 430	3.60 533	0.39 132	2.35 521	2.07 521	0.39 168	0.28 103	0.42 37	0.45 117	0.71 235	0.31 44	0.30 32	0.27 76	0.34 23	0.25 48	0.34 449	0.11 109	0.13 28	0.09 9	3.49 532	0.18 264

DGSMNet	0.76 417	0.55 458	1.29 476	0.58 445	0.62 479	0.94 408	0.70 450	1.26 443	1.11 425	0.83 316	1.24 409	1.00 379	0.71 375	1.03 424	0.81 401	0.34 449	0.29 444	0.41 464	0.40 467	0.57 484	0.55 489

DeepPrunerF	0.89 444	0.52 453	3.43 513	0.68 477	0.81 488	0.72 355	0.72 456	1.22 426	1.99 497	0.93 378	1.01 325	0.87 342	0.86 422	1.08 432	0.95 438	0.34 449	0.28 439	0.43 466	0.39 465	0.30 404	0.32 422

DPSNet	0.99 455	0.42 423	1.88 500	0.53 425	0.41 417	1.59 483	1.26 502	2.21 507	1.43 471	1.10 439	1.11 367	1.46 459	1.95 504	1.34 465	1.26 470	0.34 449	0.25 421	0.25 372	0.21 348	0.46 465	0.37 445

PWCDC_ROB	0.89 444	0.49 439	0.80 421	0.74 484	0.40 410	1.03 428	0.39 295	1.33 455	2.35 506	1.02 414	3.77 513	0.81 323	0.92 435	1.20 446	0.90 431	0.34 449	0.22 395	0.24 359	0.20 327	0.34 427	0.29 403

ISRNet	0.56 359	0.24 263	0.66 367	0.56 438	0.36 386	0.44 201	0.25 66	0.82 261	0.84 292	1.07 431	1.25 411	0.91 358	0.60 302	0.66 262	0.58 343	0.35 454	0.26 427	0.36 447	0.33 451	0.30 404	0.42 460

HBP-ISP	0.59 380	0.45 433	0.43 183	0.45 324	0.33 367	0.70 343	0.28 103	1.11 377	1.00 384	0.83 316	1.18 398	0.65 243	0.68 353	0.88 379	0.52 326	0.35 454	0.38 477	0.47 473	0.41 472	0.38 444	0.31 418

dad	0.58 373	0.50 443	0.64 355	0.43 282	0.30 318	0.59 287	0.36 237	0.78 249	1.25 453	1.01 411	1.17 396	1.15 424	0.53 257	0.68 283	0.50 309	0.35 454	0.23 405	0.37 452	0.21 348	0.29 395	0.20 319

MeshStereo	1.34 484	0.43 425	0.54 311	0.44 301	0.34 376	1.66 487	0.60 422	1.94 501	1.37 465	4.47 526	3.25 504	4.71 517	1.94 503	1.92 497	1.17 464	0.35 454	0.35 472	0.37 452	0.31 442	0.32 415	0.32 422
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
FINET	0.67 397	0.42 423	1.00 445	0.46 345	0.43 428	0.83 393	0.89 475	1.08 366	1.50 477	0.87 340	1.14 383	0.71 268	0.68 353	0.92 397	0.70 378	0.36 458	0.30 448	0.26 390	0.24 394	0.35 431	0.33 426

G-Net	0.95 452	0.46 435	1.04 448	0.64 463	0.48 450	2.12 498	0.64 431	1.01 339	0.87 314	1.75 486	2.82 502	1.30 436	1.64 494	1.06 427	0.96 440	0.36 458	0.29 444	0.35 442	0.25 403	0.45 462	0.42 460

CBMV_ROB	0.59 380	0.37 396	0.38 113	0.39 156	0.28 278	0.74 357	0.28 103	1.00 330	0.98 373	0.94 381	1.25 411	0.81 323	0.78 402	0.87 376	0.50 309	0.36 458	0.37 475	0.43 466	0.40 467	0.33 421	0.30 411

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 459	0.57 461	1.51 492	0.67 474	0.50 454	2.57 503	1.66 517	1.20 416	1.43 471	1.38 467	1.57 458	1.33 445	0.92 435	1.64 485	0.88 419	0.37 461	0.39 481	0.46 472	0.60 497	0.41 453	0.40 456

XQC	0.89 444	0.65 471	1.31 477	0.67 474	0.52 461	1.22 458	0.68 440	1.26 443	1.52 478	1.14 445	1.11 367	1.28 433	1.04 454	1.40 473	1.77 487	0.38 462	0.24 413	0.37 452	0.31 442	0.53 478	0.47 477

NOSS_ROB	0.57 366	0.39 412	0.39 132	0.44 301	0.30 318	0.73 356	0.54 404	1.03 346	1.08 421	0.67 207	0.87 262	0.76 302	0.57 282	0.77 332	0.47 302	0.38 462	0.38 477	0.44 468	0.42 476	0.37 440	0.34 433

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 397	0.81 483	0.73 398	0.53 425	0.37 392	1.40 469	0.53 400	1.04 349	0.79 267	0.88 350	0.94 289	0.95 368	0.53 257	0.93 403	0.58 343	0.39 464	0.30 448	0.57 487	0.31 442	0.53 478	0.30 411

PVD	1.28 483	0.67 473	1.28 474	0.74 484	0.62 479	1.50 477	0.84 470	1.99 503	2.96 512	2.18 500	2.36 488	1.85 483	1.95 504	1.92 497	1.94 491	0.39 464	0.36 474	0.49 480	0.37 458	0.51 473	0.64 491

SAMSARA	1.07 467	0.65 471	1.19 466	1.06 498	0.90 490	1.76 492	1.76 521	1.46 476	1.44 473	1.51 472	1.16 394	2.00 488	1.14 462	1.48 474	1.31 474	0.39 464	0.44 492	0.35 442	0.38 461	0.49 470	0.49 483

CSAN	0.83 436	0.49 439	0.77 417	0.60 455	0.41 417	1.14 447	1.06 488	1.19 412	1.46 475	1.32 463	1.43 443	1.37 452	1.19 469	1.27 458	0.86 411	0.39 464	0.31 457	0.36 447	0.37 458	0.35 431	0.34 433

MFN_U_SF_RVC	1.09 469	0.59 463	1.97 501	0.67 474	0.44 435	1.93 495	0.60 422	1.85 500	1.36 463	1.61 478	1.54 456	1.95 487	1.37 479	1.64 485	1.73 484	0.40 468	0.37 475	0.45 469	0.48 485	0.44 458	0.44 467

DualNet (step1)	0.57 366	0.36 390	0.72 395	0.38 128	0.30 318	0.71 348	0.43 336	1.06 358	0.88 318	0.92 374	0.86 254	0.85 331	0.69 357	0.68 283	0.50 309	0.41 469	0.20 379	0.40 460	0.41 472	0.36 435	0.33 426

test_sample9	1.05 464	0.36 390	0.72 395	0.38 128	0.30 318	0.71 348	0.43 336	1.06 358	0.88 318	0.92 374	0.86 254	0.85 331	0.69 357	1.20 446	1.36 475	0.41 469	8.41 536	0.40 460	0.41 472	0.36 435	0.33 426

test_sample8	1.25 481	0.36 390	0.72 395	0.38 128	0.30 318	0.71 348	0.43 336	1.13 384	0.75 234	1.50 471	0.95 297	3.29 509	1.59 490	1.20 446	1.36 475	0.41 469	8.41 536	0.40 460	0.41 472	0.36 435	0.33 426

BEATNet-Init1	15.13 538	0.82 486	50.86 550	0.72 483	0.53 462	38.10 549	7.03 534	11.83 537	14.25 536	29.78 549	30.17 549	48.21 552	22.64 546	26.78 547	18.11 537	0.42 472	0.38 477	0.47 473	0.46 478	0.51 473	0.48 480

WCMA_ROB	1.14 471	0.36 390	0.76 412	0.49 375	0.44 435	1.23 460	0.67 435	1.11 377	1.23 446	2.84 513	3.95 519	3.28 508	1.83 500	1.25 455	0.99 445	0.44 473	0.34 470	0.34 440	0.37 458	0.41 453	0.40 456

MSMD_ROB	1.21 478	0.49 439	0.62 341	0.59 449	0.50 454	1.62 486	0.67 435	1.23 430	1.24 448	2.45 506	3.77 513	3.09 505	2.98 519	1.32 462	0.81 401	0.45 474	0.41 484	0.49 480	0.51 492	0.47 467	0.44 467

FC-DCNN v2	1.65 499	0.51 446	0.65 361	0.61 457	0.49 452	1.61 484	0.70 450	1.75 499	1.56 483	4.74 530	4.91 527	6.46 528	3.31 521	1.91 496	1.11 458	0.46 475	0.42 486	0.47 473	0.46 478	0.48 468	0.46 472

FCDSN-DC	1.39 489	0.56 459	0.65 361	0.74 484	0.59 476	1.38 468	0.63 429	1.35 460	1.39 468	3.26 520	4.50 524	4.61 515	2.63 514	1.58 480	1.03 450	0.46 475	0.42 486	0.48 477	0.47 483	0.50 472	0.50 484
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CC-Net-ROB	0.82 430	0.96 494	0.85 425	0.58 445	0.45 439	1.27 463	0.70 450	1.17 407	1.02 391	0.83 316	1.23 408	0.90 356	0.77 397	1.06 427	0.69 375	0.46 475	0.34 470	1.71 508	0.38 461	0.59 487	0.36 440

FC-DCNN	1.59 495	0.51 446	0.66 367	0.61 457	0.49 452	1.56 481	0.70 450	1.66 495	1.53 479	4.64 527	4.62 525	5.85 524	3.34 523	1.84 494	1.11 458	0.46 475	0.42 486	0.47 473	0.46 478	0.48 468	0.46 472

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 484	0.87 488	1.76 497	0.86 488	0.56 470	4.29 523	1.79 522	1.50 481	1.98 496	1.61 478	1.85 474	1.84 481	1.41 481	1.89 495	1.36 475	0.48 479	0.40 483	0.56 486	0.57 495	0.69 490	0.48 480

GANetREF_RVC	0.80 426	0.75 478	0.86 430	0.66 471	0.42 423	1.15 449	0.98 482	1.14 393	1.19 439	1.01 411	1.02 333	1.10 411	0.90 430	1.15 440	0.76 391	0.48 479	0.39 481	0.57 487	0.38 461	0.63 488	0.46 472
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
ccnet	0.82 430	0.57 461	0.75 407	0.54 431	0.59 476	1.09 442	0.66 433	1.38 466	0.94 359	1.12 442	1.44 445	1.29 434	0.92 435	0.95 412	1.24 468	0.49 481	0.42 486	0.50 482	0.47 483	0.51 473	0.46 472

MANE	4.13 524	0.51 446	0.64 355	0.66 471	0.56 470	6.89 529	0.99 484	7.55 532	12.04 531	6.68 533	8.57 534	10.69 533	9.45 532	7.59 533	6.39 524	0.49 481	0.43 490	0.48 477	0.98 513	0.49 470	0.48 480

PDISCO_ROB	0.91 448	0.48 436	1.06 450	0.99 493	0.97 496	1.67 489	0.63 429	1.64 494	1.59 484	1.06 428	1.18 398	1.31 437	0.79 404	1.55 476	0.97 441	0.49 481	0.22 395	0.45 469	0.40 467	0.45 462	0.37 445

SDNR	0.86 439	0.37 396	1.47 490	0.40 191	0.38 401	3.38 518	0.33 181	0.90 294	0.98 373	0.99 401	2.09 483	0.59 204	0.71 375	1.29 459	0.70 378	0.51 484	0.56 499	0.36 447	0.26 416	0.43 457	0.46 472

Anonymous_2	0.82 430	0.44 429	0.63 350	0.40 191	0.43 428	0.80 377	0.52 396	0.72 214	0.77 249	0.71 235	0.60 139	0.87 342	0.76 391	0.75 321	0.58 343	0.52 485	0.54 498	0.54 485	4.82 536	0.56 482	0.40 456

PASM	0.90 447	0.64 470	1.69 494	0.69 479	0.69 485	0.78 371	0.84 470	1.03 346	1.26 456	1.19 451	1.15 389	1.31 437	0.98 447	1.24 454	1.03 450	0.52 485	0.56 499	0.59 490	0.66 499	0.56 482	0.54 488

ELAS_RVC	1.60 496	0.61 466	1.01 447	0.70 480	0.56 470	2.00 497	1.89 524	1.96 502	2.65 509	3.33 521	3.26 505	3.03 502	3.41 524	2.49 511	2.09 495	0.52 485	0.45 493	0.50 482	0.48 485	0.54 480	0.52 486
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 498	0.61 466	0.95 438	0.68 477	0.55 467	3.01 516	1.55 515	2.39 509	2.33 505	3.64 523	3.89 517	2.75 500	2.90 518	2.15 505	2.27 502	0.52 485	0.45 493	0.50 482	0.48 485	0.54 480	0.52 486
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.76 417	0.75 478	1.08 453	1.01 496	0.90 490	0.69 337	0.50 378	1.11 377	1.03 396	0.78 278	1.11 367	0.80 320	0.72 379	0.88 379	0.63 360	0.53 489	0.27 435	0.76 493	0.46 478	0.66 489	0.47 477

UDG	0.88 442	0.82 486	0.67 371	1.00 495	0.96 495	1.02 425	0.57 417	1.13 384	0.99 378	0.90 361	0.97 314	1.31 437	0.99 448	0.85 368	0.84 406	0.54 490	0.32 462	1.77 509	0.40 467	0.94 496	0.66 492

DispFullNet	1.60 496	2.63 530	2.75 509	2.56 525	1.79 516	1.24 461	0.47 359	1.37 465	1.45 474	1.87 489	1.50 452	1.55 470	2.46 510	2.04 502	1.04 453	0.59 491	0.18 355	2.32 521	0.68 501	2.29 520	1.14 514

SQANet	0.82 430	0.74 477	0.67 371	1.13 499	0.98 498	1.11 443	0.47 359	1.07 362	0.83 287	0.91 366	1.05 348	1.03 390	0.74 384	1.01 417	0.64 363	0.61 492	0.24 413	1.03 501	0.35 456	1.18 503	0.58 490

Consistency-Raft	1.01 456	0.81 483	1.24 471	0.84 487	0.97 496	0.81 382	0.84 470	1.30 451	1.59 484	1.05 425	1.68 466	1.12 415	0.91 431	0.92 397	1.11 458	0.65 493	0.74 507	0.79 495	0.90 509	1.06 501	0.79 498

MADNet+	2.23 511	2.43 526	10.85 528	1.22 502	0.91 492	2.76 507	1.40 510	2.12 506	1.67 490	1.32 463	1.74 469	1.86 484	1.74 496	6.25 528	4.41 517	0.65 493	0.64 502	0.58 489	0.54 494	0.80 492	0.76 495

CAS	0.34 104	0.13 1	0.25 9	1.28 504	0.30 318	0.46 214	0.38 273	0.48 58	0.47 126	0.34 60	0.52 114	0.24 17	0.19 17	0.29 5	0.27 95	0.69 495	0.08 1	0.12 4	0.08 1	0.12 25	0.15 182

otaku	1.04 461	0.93 491	0.88 432	1.33 505	1.05 503	1.66 487	0.70 450	1.40 470	1.18 437	1.08 435	1.32 425	1.33 445	0.91 431	1.23 453	0.76 391	0.72 496	0.46 495	1.24 504	0.50 490	1.40 504	0.75 494

PMTNet	0.32 88	0.16 32	0.24 4	0.29 4	0.18 21	0.45 209	0.22 35	0.56 93	0.63 175	0.46 113	0.54 120	0.39 89	0.34 148	0.48 103	0.24 34	0.75 497	0.10 30	0.12 4	0.08 1	0.12 25	0.11 40

NVStereoNet_ROB	1.24 480	0.90 490	1.13 458	0.86 488	0.88 489	1.11 443	0.99 484	1.42 472	1.53 479	1.59 477	2.48 490	2.24 492	1.53 485	1.96 500	1.30 473	0.76 498	0.70 504	0.78 494	1.00 514	0.71 491	0.88 502
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	2.78 514	1.26 504	7.04 523	1.16 500	1.48 508	8.00 531	6.02 533	2.60 510	1.92 495	2.12 498	2.64 496	3.34 510	3.05 520	6.49 529	3.39 509	0.78 499	0.76 512	0.75 492	0.76 504	0.97 499	1.18 519

Ntro	1.09 469	0.97 497	0.91 436	1.44 506	1.19 505	1.69 490	0.80 465	1.35 460	1.25 453	1.00 406	1.29 419	1.31 437	0.97 446	1.26 456	0.84 406	0.84 500	0.43 490	1.36 505	0.50 490	1.56 505	0.78 496

DDUNet	1.06 465	2.56 529	0.68 375	1.21 501	1.26 506	1.03 428	0.69 445	1.11 377	0.94 359	0.96 389	1.22 404	1.27 431	0.82 412	0.93 403	0.72 385	0.84 500	0.38 477	1.99 512	0.60 497	1.10 502	0.85 500

MFMNet_re	1.14 471	0.97 497	1.19 466	0.99 493	0.95 494	1.25 462	1.22 499	1.39 467	1.55 481	1.69 485	1.67 465	1.21 426	1.53 485	1.12 438	0.99 445	0.87 502	0.75 511	0.79 495	0.75 503	0.90 493	0.94 504

GCST	0.83 436	1.22 503	0.74 403	1.58 507	1.01 500	1.06 434	0.23 48	0.78 249	0.78 258	0.97 393	0.65 151	0.78 310	0.35 151	0.92 397	0.34 177	0.96 503	0.65 503	1.20 503	0.81 506	0.91 494	0.70 493

anonymity	0.97 453	0.89 489	1.05 449	0.92 491	1.03 501	0.97 416	0.81 466	1.29 448	0.91 341	1.07 431	0.98 315	1.00 379	0.95 444	1.02 422	0.92 434	0.96 503	0.95 523	0.90 498	0.91 512	0.92 495	0.94 504

SPS-STEREO	1.25 481	0.93 491	1.06 450	1.04 497	1.03 501	1.41 471	0.91 478	1.51 484	1.19 439	2.09 497	1.83 472	1.94 486	1.39 480	1.62 482	1.39 478	0.97 505	0.94 522	0.90 498	0.89 508	0.96 498	0.96 507
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 486	0.94 493	1.25 472	0.96 492	1.00 499	1.52 479	1.02 487	1.34 457	1.21 443	2.64 508	2.65 497	2.44 496	1.56 488	1.64 485	1.26 470	0.97 505	0.95 523	0.90 498	0.90 509	0.94 496	0.96 507

WAO-7	1.90 503	1.20 502	1.35 481	1.27 503	1.06 504	2.84 510	1.56 516	3.23 517	3.06 515	2.23 501	3.33 509	3.17 506	2.28 509	3.12 514	2.21 497	1.02 507	0.91 518	1.06 502	1.03 517	1.04 500	0.97 510

ACVNet_2	1.65 499	1.27 505	1.41 488	1.75 510	1.62 510	2.22 499	1.20 496	2.30 508	2.62 508	1.78 487	2.56 492	3.03 502	1.61 491	1.54 475	1.12 462	1.06 508	0.58 501	1.82 510	0.70 502	1.82 510	0.96 507

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 359	3.08 532	2.43 507	0.31 12	0.18 21	0.29 75	0.20 15	0.37 19	0.32 38	0.28 40	0.24 23	0.18 3	0.18 12	0.31 9	0.22 15	1.09 509	0.08 1	0.17 154	0.16 196	0.14 95	0.97 510

WAO-8	2.92 515	1.55 513	1.35 481	1.79 511	1.63 512	5.23 525	1.22 499	4.58 527	12.56 533	2.84 513	4.07 521	4.83 518	2.72 516	3.49 518	2.25 500	1.27 510	0.91 518	1.99 512	1.15 522	1.86 511	1.15 515

Venus	2.92 515	1.55 513	1.35 481	1.79 511	1.63 512	5.23 525	1.22 499	4.58 527	12.56 533	2.84 513	4.06 520	4.83 518	2.72 516	3.49 518	2.25 500	1.27 510	0.91 518	1.99 512	1.15 522	1.86 511	1.15 515

Dean	1.98 505	1.36 508	1.36 485	2.12 517	1.81 517	2.74 505	1.36 508	3.37 521	3.80 521	2.08 496	3.32 508	3.21 507	1.82 498	1.71 489	1.67 482	1.27 510	0.77 513	1.99 512	0.90 509	1.86 511	1.03 512

ACVNet_1	1.46 491	1.33 507	1.12 457	1.91 515	1.62 510	1.83 493	0.98 482	2.00 504	1.85 494	1.39 468	1.53 455	2.32 494	1.53 485	1.34 465	1.11 458	1.30 513	0.50 497	2.06 518	0.58 496	1.93 516	0.95 506

ACVNet-4b	1.35 486	1.31 506	1.10 454	1.90 514	1.59 509	1.92 494	0.77 461	1.52 487	1.62 488	1.05 425	1.60 460	2.11 490	0.94 441	1.64 485	0.77 395	1.30 513	0.35 472	2.03 516	0.67 500	1.88 514	0.84 499

WAO-6	2.04 508	1.50 511	1.16 460	1.70 509	1.67 514	2.69 504	1.44 513	3.06 514	3.63 520	1.98 494	3.27 506	3.54 513	2.07 507	2.36 508	2.22 499	1.31 515	0.91 518	2.04 517	1.22 524	1.73 509	1.27 521

RainbowNet	1.35 486	1.49 510	1.19 466	1.88 513	1.45 507	1.48 476	1.07 490	1.61 492	1.55 481	1.20 454	1.59 459	1.54 469	1.13 461	1.34 465	0.97 441	1.36 516	0.70 504	1.82 510	0.79 505	1.71 508	1.07 513

testlalala_base	0.46 252	0.25 286	0.41 152	0.46 345	0.33 367	0.58 274	0.25 66	0.57 97	0.34 45	0.51 128	0.56 129	0.46 138	0.30 118	0.43 64	0.31 140	1.47 517	0.11 109	0.14 53	0.09 9	1.59 506	0.13 115

IMH-64-1	1.86 501	1.62 515	1.16 460	2.20 518	1.89 518	2.33 500	1.30 503	2.89 512	2.29 503	1.66 482	2.80 500	2.49 497	1.61 491	2.10 503	1.78 488	1.60 518	0.74 507	2.43 522	1.02 515	2.12 517	1.17 517

IMH-64	1.86 501	1.62 515	1.16 460	2.20 518	1.89 518	2.33 500	1.30 503	2.89 512	2.29 503	1.66 482	2.80 500	2.49 497	1.61 491	2.10 503	1.78 488	1.60 518	0.74 507	2.43 522	1.02 515	2.12 517	1.17 517

PWCK	1.92 504	1.66 518	3.12 511	1.65 508	0.91 492	2.84 510	2.26 527	2.10 505	2.41 507	2.36 504	2.31 484	2.22 491	1.82 498	3.43 517	2.03 494	1.61 520	0.71 506	1.51 506	0.82 507	1.69 507	0.91 503

IMH	2.04 508	1.62 515	1.20 469	2.20 518	1.89 518	2.91 515	1.30 503	3.11 515	3.03 513	1.81 488	3.35 510	3.03 502	1.90 501	2.48 510	1.80 490	1.66 521	0.77 513	2.45 524	1.04 518	2.15 519	1.19 520

LVE	2.12 510	1.44 509	1.36 485	1.99 516	1.78 515	2.75 506	1.79 522	2.82 511	3.95 522	1.90 492	4.33 523	3.52 512	1.81 497	2.24 506	1.74 485	1.74 522	0.87 516	2.06 518	1.13 520	1.91 515	1.35 522

TorneroNet-64	3.44 518	1.86 519	1.42 489	2.58 526	2.28 524	6.87 528	1.68 518	4.70 529	12.03 530	2.31 503	5.59 531	8.25 530	2.55 513	3.97 523	2.73 504	1.81 523	0.74 507	2.57 526	1.07 519	2.35 521	1.44 523

TorneroNet	4.53 527	1.89 520	1.48 491	2.55 524	2.27 523	13.78 538	1.69 519	4.84 531	23.73 547	2.89 516	7.70 533	7.06 529	2.69 515	4.26 525	3.42 510	1.84 524	0.77 513	2.68 528	1.13 520	2.42 522	1.47 524

UNDER WATER-64	3.53 520	2.01 522	3.94 516	3.22 532	2.49 528	5.41 527	2.60 530	3.43 522	12.41 532	3.03 518	2.68 498	6.07 526	4.04 526	3.79 522	3.33 508	2.02 525	1.24 527	2.63 527	1.46 526	2.78 526	2.08 529

UNDER WATER	3.46 519	2.07 523	3.64 515	3.09 530	2.48 527	3.75 521	2.42 529	3.31 520	13.77 535	2.90 517	2.95 503	5.84 523	3.69 525	3.69 520	3.48 512	2.07 526	1.11 525	2.70 529	1.40 525	2.84 528	1.98 527

KSHMR	2.57 512	1.93 521	1.69 494	2.63 527	2.42 526	2.86 512	2.07 525	3.27 519	6.50 526	2.49 507	3.36 511	3.41 511	1.92 502	2.49 511	1.94 491	2.13 527	1.40 528	2.79 531	1.50 527	2.73 525	1.77 525

JetRed	5.27 529	5.84 534	12.81 532	2.36 522	2.83 531	12.23 536	10.50 536	4.46 526	3.60 518	3.86 524	3.83 515	4.85 520	4.18 527	6.78 530	11.96 532	2.17 528	2.96 533	2.18 520	1.97 529	3.38 531	2.68 532

notaker	2.76 513	2.29 525	1.80 498	2.96 529	2.58 530	2.90 514	1.75 520	3.24 518	3.05 514	2.78 511	4.24 522	6.15 527	2.51 512	3.34 516	2.75 505	2.31 529	1.18 526	3.00 532	1.65 528	2.84 528	1.97 526

DPSimNet_ROB	3.58 521	2.45 527	8.57 525	2.53 523	2.37 525	2.88 513	3.77 532	3.14 516	3.23 516	4.71 529	3.86 516	4.68 516	4.87 529	4.07 524	5.62 521	2.33 530	2.33 531	2.47 525	2.52 531	2.51 524	2.64 531

ktn	2.98 517	2.25 524	1.73 496	2.84 528	2.53 529	3.76 522	2.15 526	3.70 523	5.47 525	2.75 510	5.17 530	5.94 525	2.48 511	3.23 515	2.46 503	2.34 531	1.44 529	2.78 530	2.03 530	2.45 523	2.01 528

USTest	12.99 537	14.18 539	20.00 533	16.24 538	14.97 535	20.80 540	31.95 543	16.20 540	10.91 529	8.79 535	9.48 535	13.94 535	10.50 533	16.11 538	21.44 539	3.17 532	4.82 535	5.08 537	5.36 537	8.81 537	7.13 536

MADNet++	4.03 522	2.70 531	3.44 514	3.72 534	3.44 533	4.44 524	3.52 531	3.95 525	3.61 519	4.46 525	4.98 528	4.10 514	4.58 528	7.00 531	5.89 522	3.74 533	3.67 534	3.27 534	2.71 533	3.70 533	3.66 534

HanzoNet	6.76 532	2.45 527	4.22 518	3.19 531	2.94 532	3.62 520	2.28 528	4.79 530	7.20 527	14.00 540	13.19 539	17.49 540	22.30 545	13.25 537	6.19 523	4.20 534	1.93 530	3.10 533	2.56 532	3.35 530	2.88 533

DGTPSM_ROB	12.07 535	8.00 535	20.99 534	8.93 536	16.78 536	10.67 532	30.87 541	9.01 534	15.16 537	6.50 531	15.41 543	9.04 531	14.85 536	9.25 534	21.67 540	4.57 535	8.57 538	5.08 537	9.28 539	5.90 535	10.95 539

DPSMNet_ROB	12.08 536	8.00 535	21.00 535	8.97 537	16.79 537	10.67 532	30.89 542	9.02 535	15.17 538	6.51 532	15.41 543	9.04 531	14.85 536	9.27 535	21.67 540	4.58 536	8.57 538	5.09 539	9.29 540	5.90 535	10.95 539

DLNR_Zeroshot_test	20.09 541	36.28 548	38.04 544	169.85 553	61.80 549	0.23 15	0.20 15	13.88 539	0.37 78	0.44 105	0.66 158	0.43 122	0.21 29	0.62 223	0.28 113	5.46 537	0.10 30	0.15 91	0.11 53	72.60 552	0.11 40

TCMNet-wrong-test	8.97 533	10.42 538	8.74 526	19.56 539	17.61 538	12.53 537	9.01 535	13.59 538	2.18 500	4.64 527	5.11 529	14.63 536	11.09 534	7.19 532	9.73 529	5.56 538	0.89 517	3.77 535	3.11 534	10.34 538	9.80 537

tt	6.20 530	0.20 136	5.89 521	3.55 533	2.07 521	11.26 534	19.21 537	11.74 536	5.46 524	2.69 509	2.04 482	4.87 521	6.25 530	3.70 521	7.09 527	8.32 539	11.17 543	4.93 536	5.41 538	5.74 534	2.37 530

PML	40.80 553	29.24 546	11.87 531	7.20 535	14.47 534	92.13 553	213.69 554	7.63 533	23.35 546	74.72 553	190.14 554	50.17 553	26.15 547	21.39 542	12.70 533	8.76 540	2.92 532	8.45 540	3.25 535	13.26 539	4.42 535

DPSM_ROB	17.78 539	18.63 541	24.31 541	20.90 541	19.47 539	25.97 542	36.21 545	21.23 546	16.24 540	13.38 538	14.06 541	19.18 543	16.30 539	20.78 540	25.67 543	9.38 541	9.23 541	9.49 541	9.82 541	13.51 540	11.91 542

DPSM	17.78 539	18.63 541	24.31 541	20.90 541	19.47 539	25.97 542	36.21 545	21.23 546	16.24 540	13.38 538	14.06 541	19.18 543	16.30 539	20.78 540	25.67 543	9.38 541	9.23 541	9.49 541	9.82 541	13.51 540	11.91 542

xxxxx1	36.64 547	19.51 543	24.21 538	61.66 550	64.63 550	27.28 545	40.10 547	20.25 541	18.63 543	14.07 541	12.97 536	17.26 537	17.36 541	21.70 543	27.93 545	13.18 543	18.50 546	111.26 551	133.37 551	29.24 545	39.73 548

tt_ll	36.64 547	19.51 543	24.21 538	61.66 550	64.63 550	27.28 545	40.10 547	20.25 541	18.63 543	14.07 541	12.97 536	17.26 537	17.36 541	21.70 543	27.93 545	13.18 543	18.50 546	111.26 551	133.37 551	29.24 545	39.73 548

ff	36.64 547	19.51 543	24.21 538	61.66 550	64.63 550	27.28 545	40.10 547	20.25 541	18.63 543	14.07 541	12.97 536	17.26 537	17.36 541	21.70 543	27.93 545	13.18 543	18.50 546	111.26 551	133.37 551	29.24 545	39.73 548

Anonymous_1	33.25 544	18.26 540	23.92 537	20.54 540	21.28 541	25.59 541	35.94 544	22.01 548	15.57 539	13.33 537	13.49 540	18.08 541	15.29 538	20.36 539	24.60 542	16.28 546	8.84 540	66.59 550	118.00 550	155.73 553	11.23 541

CasAABBNet	35.74 545	37.43 550	48.72 548	42.22 547	39.20 546	52.24 550	73.12 552	42.61 551	32.62 550	26.78 546	27.95 545	38.58 549	32.60 549	41.67 551	51.65 552	18.74 547	18.57 549	19.15 544	19.77 544	27.20 542	23.98 544

Selective-RAFT-Error	35.84 546	37.49 551	48.83 549	42.26 548	39.24 547	52.30 551	73.09 551	42.66 552	32.61 549	26.80 547	28.30 548	38.84 551	33.51 551	41.68 552	51.59 551	18.82 548	18.58 550	19.17 545	19.80 545	27.28 543	24.05 545

LSM0	38.95 552	37.60 552	48.58 547	43.57 549	91.06 553	52.57 552	72.57 550	43.17 553	32.63 551	26.97 548	27.97 546	38.65 550	32.94 550	41.86 553	51.78 553	18.89 549	18.41 545	19.13 543	19.63 543	27.29 544	33.77 547

LRCNet_RVC	21.24 542	31.15 547	21.41 536	28.98 544	23.82 542	3.13 517	0.60 422	20.96 545	1.59 484	25.58 545	28.15 547	21.99 545	14.79 535	21.94 546	16.41 536	28.89 550	14.87 544	33.53 546	31.28 546	29.51 548	26.16 546

HaxPig	31.96 543	37.24 549	34.27 543	24.37 543	24.88 543	18.26 539	19.86 538	20.64 544	28.52 548	35.97 550	38.75 550	25.57 546	28.72 548	33.88 548	34.39 548	35.94 551	38.87 551	37.80 547	40.48 547	39.68 549	41.15 551

AVERAGE_ROB	37.58 551	40.13 553	40.15 545	34.81 546	33.82 545	28.55 548	25.10 540	32.02 550	34.06 553	41.28 551	40.66 551	34.46 548	34.81 553	39.18 549	37.57 550	42.78 552	43.44 552	43.82 548	43.03 548	40.47 550	41.51 552

MEDIAN_ROB	37.38 550	40.85 554	40.60 546	32.31 545	31.85 544	27.20 544	24.55 539	29.10 549	33.19 552	42.09 552	41.76 552	33.35 547	34.39 552	39.78 550	37.07 549	43.64 553	44.10 553	44.12 549	43.40 549	41.51 551	42.76 553

test_example2	176.61 554	205.14 555	198.86 554	188.60 554	190.98 554	152.67 554	170.61 553	94.86 554	123.55 554	178.88 554	179.48 553	158.94 554	141.34 554	192.61 554	198.96 554	203.76 554	236.37 554	164.13 554	173.55 554	218.58 554	160.41 554

ccccc		429.19 556		507.10 555	501.20 555	356.95 555		380.82 555		334.51 555		372.86 555		499.17 555		561.44 555	431.22 555	334.28 555	290.86 555	540.88 555

ASD4		8.86 537

Low-res two-view benchmark