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

LG-G_1	0.23 38	0.37 208	0.71 38	0.23 56	0.11 1	0.51 170	0.12 4	0.44 58	0.39 82	0.19 20	0.15 12	0.19 63	0.15 21	0.36 121	0.16 4	0.09 88	0.08 133	0.08 49	0.06 25	0.09 44	0.11 124

LG-G	0.23 38	0.37 208	0.71 38	0.23 56	0.11 1	0.51 170	0.12 4	0.44 58	0.39 82	0.19 20	0.15 12	0.19 63	0.15 21	0.36 121	0.16 4	0.09 88	0.08 133	0.08 49	0.06 25	0.09 44	0.11 124

SGD-Stereo	0.22 31	0.28 114	0.77 42	0.22 35	0.11 1	0.40 65	0.16 50	0.31 4	0.36 53	0.19 20	0.19 19	0.17 45	0.17 32	0.37 130	0.16 4	0.10 181	0.06 21	0.08 49	0.07 71	0.10 70	0.07 7

CASnet	0.28 71	0.31 150	1.20 97	0.28 161	0.11 1	0.47 138	0.19 81	0.44 58	0.44 130	0.38 173	0.31 123	0.23 83	0.17 32	0.29 52	0.19 27	0.10 181	0.06 21	0.15 390	0.12 263	0.16 206	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
s12784h	0.36 141	0.28 114	1.58 168	0.23 56	0.11 1	0.62 337	0.24 204	0.79 331	0.64 336	0.44 206	0.52 275	0.28 140	0.26 169	0.50 225	0.24 133	0.11 243	0.06 21	0.09 99	0.06 25	0.16 206	0.06 1

3w_stereo	0.21 9	0.22 36	0.59 16	0.22 35	0.12 6	0.37 47	0.22 140	0.50 107	0.38 68	0.22 46	0.21 28	0.12 2	0.22 108	0.26 22	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.08 21	0.08 37

xyz-stereo-finetune2	0.35 134	0.45 269	1.04 76	0.21 7	0.12 6	0.58 267	0.23 171	0.50 107	0.45 145	0.31 141	0.46 215	0.30 152	0.41 312	0.81 324	0.51 354	0.08 45	0.07 56	0.11 213	0.09 128	0.12 100	0.09 69

xyz-stereo-finetune	0.31 99	0.46 272	0.79 44	0.21 7	0.12 6	0.53 196	0.25 224	0.52 133	0.54 236	0.28 130	0.32 129	0.29 147	0.23 126	0.59 259	0.55 368	0.08 45	0.07 56	0.10 148	0.08 97	0.13 130	0.08 37

xyz-stereo	3.02 569	0.29 124	30.64 600	0.23 56	0.12 6	15.52 586	0.24 204	0.51 117	0.47 171	0.59 379	7.99 578	0.64 359	0.47 372	1.39 384	0.50 349	0.09 88	0.07 56	0.34 512	0.07 71	0.13 130	0.08 37

MLG-Stereo	0.21 9	0.33 171	0.60 17	0.23 56	0.12 6	0.44 108	0.13 8	0.39 24	0.46 154	0.13 1	0.10 2	0.17 45	0.13 8	0.35 112	0.15 2	0.08 45	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.09 44	0.09 69

LGtest1	0.21 9	0.37 208	0.70 36	0.22 35	0.12 6	0.31 19	0.11 2	0.36 12	0.39 82	0.17 11	0.13 10	0.16 33	0.14 11	0.25 12	0.27 169	0.10 181	0.09 203	0.08 49	0.06 25	0.10 70	0.10 100

StereoAnything_RVC	0.35 134	1.25 525	1.82 265	0.20 4	0.12 6	0.26 7	0.15 35	0.43 49	0.37 62	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 77	0.46 193	0.14 1	0.11 243	0.09 203	0.08 49	0.05 1	0.76 538	0.18 310

WCG-NET	0.30 91	0.42 245	1.26 107	0.24 72	0.12 6	0.43 97	0.24 204	0.40 26	0.56 254	0.35 156	0.37 160	0.26 120	0.24 137	0.29 52	0.19 27	0.08 45	0.12 318	0.08 49	0.07 71	0.22 321	0.10 100

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 147	1.34 537	1.24 104	0.23 56	0.12 6	0.33 27	0.20 100	0.40 26	0.33 18	0.25 103	0.21 28	0.16 33	0.14 11	0.27 27	0.63 396	0.55 532	0.06 21	0.11 213	0.13 295	0.25 361	0.49 518

WCG-NET（raft）	0.32 106	0.53 301	1.21 99	0.23 56	0.12 6	0.44 108	0.24 204	0.40 26	0.50 190	0.35 156	0.35 151	0.47 270	0.25 155	0.35 112	0.20 49	0.08 45	0.29 497	0.08 49	0.07 71	0.22 321	0.11 124

trnet	0.28 71	0.26 87	1.32 116	0.19 1	0.12 6	0.54 204	0.15 35	0.48 93	0.46 154	0.27 125	0.33 138	0.24 96	0.21 99	0.30 61	0.21 70	0.10 181	0.07 56	0.08 49	0.05 1	0.09 44	0.07 7

GCAP-Stereo	0.34 123	0.89 445	1.76 217	0.26 120	0.12 6	0.52 189	0.14 20	0.49 99	0.38 68	0.29 134	0.30 110	0.29 147	0.22 108	0.30 61	0.20 49	0.09 88	0.17 414	0.09 99	0.07 71	0.21 304	0.11 124

GLC_STEREO	0.28 71	0.27 93	1.36 123	0.28 161	0.12 6	0.41 73	0.20 100	0.37 15	0.38 68	0.26 117	0.30 110	0.25 106	0.19 77	0.33 94	0.24 133	0.09 88	0.11 292	0.12 268	0.10 163	0.13 130	0.09 69

TANstereo	0.33 115	0.49 287	1.75 211	0.23 56	0.12 6	0.54 204	0.16 50	0.40 26	0.45 145	0.45 216	0.51 262	0.26 120	0.22 108	0.29 52	0.20 49	0.10 181	0.10 245	0.08 49	0.06 25	0.08 21	0.11 124

S2M2_XL	0.20 1	0.32 158	1.10 83	0.19 1	0.13 20	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 19	0.15 27	0.14 11	0.19 1	0.21 70	0.11 243	0.09 203	0.10 148	0.08 97	0.10 70	0.08 37

depthmonostereo	0.26 59	0.23 54	0.65 30	0.41 412	0.13 20	0.41 73	0.19 81	0.51 117	0.40 95	0.25 103	0.29 95	0.26 120	0.28 202	0.44 172	0.23 104	0.09 88	0.10 245	0.09 99	0.07 71	0.10 70	0.08 37

2w_stereo	0.21 9	0.19 7	0.51 2	0.22 35	0.13 20	0.41 73	0.20 100	0.50 107	0.34 24	0.25 103	0.23 46	0.13 3	0.23 126	0.24 7	0.22 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

DEFOM-Stereo	0.22 31	0.22 36	0.91 59	0.23 56	0.13 20	0.49 153	0.18 72	0.30 3	0.28 4	0.19 20	0.17 14	0.14 13	0.14 11	0.41 152	0.16 4	0.08 45	0.06 21	0.07 1	0.06 25	0.09 44	0.09 69

RSM++	0.27 63	0.26 87	0.87 53	0.28 161	0.13 20	0.39 60	0.20 100	0.45 68	0.45 145	0.20 27	0.24 57	0.24 96	0.17 32	0.36 121	0.20 49	0.08 45	0.07 56	0.09 99	0.35 502	0.26 381	0.18 310

LoS	0.31 99	0.30 136	1.52 160	0.23 56	0.13 20	0.54 204	0.20 100	0.48 93	0.49 180	0.25 103	0.28 87	0.37 185	0.24 137	0.38 138	0.23 104	0.10 181	0.08 133	0.08 49	0.05 1	0.15 170	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
fff	0.43 209	0.77 401	1.95 327	0.24 72	0.13 20	0.51 170	0.22 140	0.77 300	0.75 445	0.54 307	0.47 221	0.31 155	0.65 448	0.36 121	0.34 253	0.09 88	0.07 56	0.08 49	0.07 71	0.08 21	0.22 363

XX-TBD	0.34 123	0.77 401	1.75 211	0.34 316	0.13 20	0.51 170	0.17 58	0.43 49	0.50 190	0.37 165	0.49 250	0.23 83	0.18 54	0.28 38	0.24 133	0.10 181	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.09 44	0.07 7

csc	0.43 209	0.77 401	1.95 327	0.24 72	0.13 20	0.51 170	0.22 140	0.77 300	0.75 445	0.54 307	0.47 221	0.31 155	0.65 448	0.36 121	0.34 253	0.09 88	0.07 56	0.08 49	0.07 71	0.08 21	0.22 363

cscssc	0.43 209	0.77 401	1.95 327	0.24 72	0.13 20	0.51 170	0.22 140	0.77 300	0.75 445	0.54 307	0.47 221	0.31 155	0.65 448	0.36 121	0.34 253	0.09 88	0.07 56	0.08 49	0.07 71	0.08 21	0.22 363

111	0.48 268	1.09 501	1.95 327	0.24 72	0.13 20	0.59 284	0.26 246	0.83 352	0.78 463	0.48 244	0.52 275	0.56 319	0.38 279	0.49 219	0.38 277	0.09 88	0.07 56	0.09 99	0.07 71	0.23 334	0.35 473

CREStereo	0.28 71	0.30 136	1.33 118	0.19 1	0.13 20	0.55 217	0.17 58	0.48 93	0.46 154	0.27 125	0.33 138	0.24 96	0.21 99	0.31 70	0.21 70	0.11 243	0.07 56	0.08 49	0.05 1	0.10 70	0.07 7
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
xxxyy	0.21 9	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 8	0.42 39	0.34 24	0.23 67	0.27 77	0.14 13	0.18 54	0.33 94	0.24 133	0.06 1	0.06 21	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

xtttt	0.21 9	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 8	0.42 39	0.34 24	0.23 67	0.27 77	0.14 13	0.18 54	0.33 94	0.24 133	0.06 1	0.06 21	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

rrrtt	0.20 1	0.20 12	0.52 6	0.21 7	0.14 32	0.37 47	0.14 20	0.43 49	0.35 33	0.23 67	0.21 28	0.16 33	0.18 54	0.27 27	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.08 37

water-stereo	0.24 43	0.17 1	0.88 54	0.24 72	0.14 32	0.37 47	0.17 58	0.43 49	0.32 11	0.26 117	0.35 151	0.26 120	0.24 137	0.22 3	0.25 152	0.09 88	0.09 203	0.09 99	0.08 97	0.10 70	0.10 100

2.25w	0.21 9	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 8	0.42 39	0.34 24	0.23 67	0.27 77	0.14 13	0.18 54	0.33 94	0.24 133	0.06 1	0.06 21	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

2.75w_new	0.21 9	0.21 21	0.57 13	0.20 4	0.14 32	0.40 65	0.18 72	0.47 85	0.36 53	0.24 85	0.20 22	0.13 3	0.19 77	0.31 70	0.21 70	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.06 1	0.07 7

3.25w_new	0.20 1	0.20 12	0.52 6	0.21 7	0.14 32	0.37 47	0.14 20	0.43 49	0.35 33	0.23 67	0.21 28	0.16 33	0.18 54	0.27 27	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.08 37

3.25w	0.20 1	0.20 12	0.52 6	0.21 7	0.14 32	0.37 47	0.14 20	0.43 49	0.35 33	0.23 67	0.21 28	0.16 33	0.18 54	0.27 27	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.08 37

LG-Stereo_L2	0.21 9	0.31 150	0.85 49	0.22 35	0.14 32	0.31 19	0.22 140	0.38 18	0.25 2	0.17 11	0.11 4	0.13 3	0.12 4	0.32 82	0.18 15	0.08 45	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.08 21	0.10 100

LG-Stereo_L1	0.21 9	0.31 150	0.85 49	0.22 35	0.14 32	0.28 9	0.21 119	0.38 18	0.26 3	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 130	0.18 15	0.08 45	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.08 21	0.10 100

MLG-Stereo_test3	0.21 9	0.35 196	0.65 30	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 8	0.37 15	0.40 95	0.21 35	0.12 8	0.17 45	0.12 4	0.25 12	0.16 4	0.08 45	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.09 44	0.10 100

SMoEStereo_RVC	0.29 81	0.26 87	1.03 75	0.25 90	0.14 32	0.46 133	0.22 140	0.36 12	0.38 68	0.23 67	0.23 46	0.21 73	0.18 54	0.45 184	0.60 389	0.07 23	0.06 21	0.10 148	0.08 97	0.20 290	0.20 341

MGS-Stereo	0.32 106	0.34 187	1.70 191	0.25 90	0.14 32	0.40 65	0.22 140	0.38 18	0.43 126	0.24 85	0.51 262	0.25 106	0.18 54	0.31 70	0.20 49	0.09 88	0.08 133	0.09 99	0.08 97	0.47 508	0.08 37

IGEV++	0.34 123	0.43 250	1.32 116	0.31 235	0.14 32	0.32 24	0.21 119	0.70 242	0.34 24	0.22 46	0.28 87	0.22 75	0.27 187	0.35 112	0.27 169	0.09 88	0.39 523	0.08 49	0.15 346	0.25 361	0.45 511

ACVNet-DCA	0.42 203	0.64 351	2.07 356	0.35 332	0.14 32	0.76 444	0.25 224	0.76 289	0.52 205	0.31 141	0.38 169	0.24 96	0.38 279	0.69 296	0.19 27	0.10 181	0.24 473	0.11 213	0.09 128	0.12 100	0.14 212

xx1	0.46 247	0.64 351	2.07 356	0.35 332	0.14 32	0.76 444	0.25 224	0.74 265	1.01 513	0.31 141	0.38 169	0.46 262	0.36 258	0.69 296	0.19 27	0.10 181	0.24 473	0.12 268	0.12 263	0.12 100	0.14 212

1test111	0.44 219	0.64 351	2.07 356	0.35 332	0.14 32	0.76 444	0.25 224	0.76 289	0.52 205	0.31 141	0.38 169	0.24 96	0.38 279	0.96 338	0.30 213	0.10 181	0.24 473	0.11 213	0.09 128	0.12 100	0.14 212

cc1	0.47 262	0.64 351	2.07 356	0.35 332	0.14 32	0.76 444	0.25 224	0.74 265	1.01 513	0.31 141	0.38 169	0.24 96	0.38 279	0.69 296	0.19 27	0.10 181	0.24 473	0.11 213	0.09 128	0.25 361	0.40 501

tt1	0.44 219	0.64 351	1.83 271	0.35 332	0.14 32	0.76 444	0.25 224	0.74 265	0.88 492	0.31 141	0.37 160	0.25 106	0.35 252	0.63 271	0.19 27	0.10 181	0.24 473	0.11 213	0.09 128	0.25 361	0.36 481

RCA-Stereo	0.34 123	0.32 158	1.30 113	0.26 120	0.14 32	0.58 267	0.23 171	0.78 315	0.62 316	0.40 181	0.44 203	0.28 140	0.35 252	0.29 52	0.20 49	0.09 88	0.10 245	0.09 99	0.07 71	0.19 275	0.08 37

DCANet-4	0.40 177	0.27 93	2.21 390	0.25 90	0.14 32	0.51 170	0.22 140	0.77 300	0.72 413	0.54 307	0.47 221	0.28 140	0.37 272	0.37 130	0.34 253	0.09 88	0.07 56	0.08 49	0.07 71	0.08 21	0.22 363

ADStereo(finetuned)	0.45 237	0.77 401	2.12 370	0.25 90	0.14 32	0.51 170	0.22 140	0.77 300	0.72 413	0.54 307	0.48 233	0.31 155	0.76 477	0.37 130	0.38 277	0.09 88	0.07 56	0.09 99	0.07 71	0.13 130	0.23 387

DCANet	0.42 203	0.77 401	1.95 327	0.25 90	0.14 32	0.51 170	0.22 140	0.77 300	0.72 413	0.54 307	0.48 233	0.31 155	0.41 312	0.36 121	0.39 288	0.09 88	0.07 56	0.09 99	0.07 71	0.13 130	0.23 387

PMTNet	0.31 99	0.35 196	1.30 113	0.20 4	0.14 32	0.57 250	0.25 224	0.46 73	0.42 116	0.27 125	0.32 129	0.27 131	0.24 137	0.39 144	0.23 104	0.43 520	0.07 56	0.08 49	0.05 1	0.18 254	0.07 7

HITNet	0.46 247	0.92 450	2.09 362	0.33 285	0.14 32	0.55 217	0.22 140	0.83 352	0.56 254	0.51 276	0.49 250	0.48 281	0.37 272	0.48 209	0.54 367	0.09 88	0.06 21	0.10 148	0.08 97	0.23 334	0.09 69
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.48 268	0.89 445	1.85 276	0.29 191	0.14 32	0.59 284	0.23 171	0.72 250	0.59 276	0.66 436	0.66 402	0.55 307	0.36 258	1.03 347	0.49 344	0.09 88	0.06 21	0.09 99	0.07 71	0.19 275	0.11 124

DilatedVolume-Stereo	0.26 59	0.20 12	0.64 25	0.25 90	0.15 58	0.41 73	0.18 72	0.42 39	0.35 33	0.34 154	0.34 146	0.25 106	0.23 126	0.43 163	0.53 361	0.09 88	0.09 203	0.08 49	0.10 163	0.12 100	0.11 124

4.5_new	0.21 9	0.22 36	0.63 23	0.21 7	0.15 58	0.40 65	0.17 58	0.40 26	0.35 33	0.25 103	0.22 40	0.14 13	0.14 11	0.22 3	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.08 21	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 9	0.22 36	0.63 23	0.21 7	0.15 58	0.40 65	0.17 58	0.40 26	0.35 33	0.25 103	0.22 40	0.14 13	0.14 11	0.22 3	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.08 21	0.07 7

4w-stereo	0.20 1	0.21 21	0.57 13	0.21 7	0.15 58	0.39 60	0.13 8	0.39 24	0.33 18	0.22 46	0.21 28	0.13 3	0.20 87	0.29 52	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

2.5w	0.21 9	0.23 54	0.50 1	0.22 35	0.15 58	0.39 60	0.19 81	0.47 85	0.36 53	0.21 35	0.22 40	0.13 3	0.17 32	0.33 94	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

3.5w_stereo	0.21 9	0.22 36	0.55 12	0.21 7	0.15 58	0.40 65	0.14 20	0.43 49	0.33 18	0.21 35	0.24 57	0.14 13	0.18 54	0.34 106	0.22 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.08 37

LG-Stereo	0.27 63	0.25 72	0.95 66	0.25 90	0.15 58	0.43 97	0.21 119	0.50 107	0.40 95	0.18 16	0.29 95	0.25 106	0.16 24	0.28 38	0.35 261	0.07 23	0.07 56	0.11 213	0.10 163	0.24 349	0.10 100

MM-Stereo_test2	0.38 156	0.28 114	2.46 441	0.43 428	0.15 58	0.50 161	0.25 224	0.47 85	0.38 68	0.33 152	0.26 73	0.23 83	0.22 108	0.34 106	0.29 195	0.08 45	0.09 203	0.09 99	0.10 163	0.36 457	0.22 363

HART	0.38 156	0.53 301	1.66 182	0.26 120	0.15 58	0.30 15	0.19 81	0.67 228	0.46 154	0.29 134	0.52 275	0.38 192	0.16 24	0.41 152	0.20 49	0.08 45	0.68 551	0.09 99	0.07 71	0.34 442	0.21 350

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 71	0.28 114	1.09 81	0.33 285	0.15 58	0.30 15	0.16 50	0.58 178	0.42 116	0.19 20	0.19 19	0.17 45	0.26 169	0.38 138	0.37 270	0.09 88	0.08 133	0.08 49	0.25 453	0.10 70	0.06 1

fffft	0.29 81	0.21 21	1.10 83	0.24 72	0.15 58	0.42 88	0.24 204	0.42 39	0.38 68	0.21 35	0.18 16	0.20 65	0.16 24	0.44 172	0.70 415	0.07 23	0.06 21	0.10 148	0.08 97	0.28 396	0.20 341
1: 1. 1
fffy	0.28 71	0.24 67	1.19 92	0.27 136	0.15 58	0.37 47	0.22 140	0.42 39	0.32 11	0.20 27	0.29 95	0.26 120	0.20 87	0.44 172	0.20 49	0.08 45	0.10 245	0.10 148	0.08 97	0.22 321	0.18 310

dual_stereo	0.23 38	0.25 72	0.66 34	0.21 7	0.15 58	0.27 8	0.15 35	0.62 202	0.40 95	0.15 4	0.13 10	0.18 57	0.14 11	0.37 130	0.19 27	0.09 88	0.31 503	0.07 1	0.10 163	0.07 3	0.07 7

Occ-G	0.30 91	0.30 136	1.33 118	0.23 56	0.15 58	0.36 42	0.25 224	0.43 49	0.31 7	0.26 117	0.35 151	0.46 262	0.22 108	0.30 61	0.25 152	0.09 88	0.07 56	0.09 99	0.16 365	0.31 420	0.08 37

SMFormer	0.50 297	0.46 272	1.60 171	0.30 208	0.15 58	0.45 113	0.24 204	0.90 408	0.72 413	0.56 336	0.64 391	0.51 289	0.41 312	1.87 468	0.49 344	0.13 326	0.10 245	0.11 213	0.10 163	0.15 170	0.16 272

tta	0.50 297	0.46 272	1.60 171	0.30 208	0.15 58	0.45 113	0.24 204	0.90 408	0.72 413	0.56 336	0.64 391	0.51 289	0.41 312	1.87 468	0.49 344	0.13 326	0.10 245	0.11 213	0.10 163	0.14 153	0.11 124

qqq1	0.48 268	0.46 272	1.60 171	0.30 208	0.15 58	0.45 113	0.24 204	0.90 408	0.72 413	0.56 336	0.64 391	0.51 289	0.41 312	1.87 468	0.23 104	0.13 326	0.10 245	0.09 99	0.08 97	0.14 153	0.11 124

fff1	0.48 268	0.46 272	1.60 171	0.30 208	0.15 58	0.45 113	0.24 204	0.90 408	0.72 413	0.56 336	0.64 391	0.51 289	0.41 312	1.87 468	0.23 104	0.13 326	0.10 245	0.09 99	0.08 97	0.14 153	0.11 124

anonymousdsp2	0.34 123	0.24 67	1.16 89	0.28 161	0.15 58	0.57 250	0.23 171	0.79 331	0.47 171	0.38 173	0.37 160	0.40 206	0.25 155	0.47 204	0.21 70	0.09 88	0.07 56	0.10 148	0.13 295	0.19 275	0.27 425

Selective-RAFT	0.35 134	0.26 87	1.48 151	0.31 235	0.15 58	0.61 317	0.19 81	0.60 196	0.54 236	0.28 130	0.29 95	0.40 206	0.33 242	0.50 225	0.27 169	0.10 181	0.07 56	0.09 99	0.35 502	0.19 275	0.08 37

ProNet	0.30 91	0.54 306	1.29 110	0.25 90	0.15 58	0.47 138	0.25 224	0.48 93	0.39 82	0.21 35	0.23 46	0.22 75	0.20 87	0.44 172	0.19 27	0.08 45	0.08 133	0.10 148	0.08 97	0.23 334	0.12 161

MC-Stereo	0.32 106	0.31 150	1.46 144	0.31 235	0.15 58	0.53 196	0.19 81	0.44 58	0.35 33	0.36 161	0.38 169	0.27 131	0.27 187	0.42 160	0.19 27	0.09 88	0.13 337	0.09 99	0.16 365	0.20 290	0.13 195

qqq	0.38 156	0.21 21	1.34 121	0.28 161	0.15 58	0.45 113	0.26 246	0.76 289	0.52 205	0.39 179	0.41 186	0.46 262	0.36 258	0.96 338	0.30 213	0.11 243	0.14 354	0.12 268	0.12 263	0.12 100	0.14 212

AnonymousM	0.37 147	0.44 261	1.50 157	0.25 90	0.15 58	0.52 189	0.23 171	0.60 196	0.42 116	0.42 195	0.32 129	0.30 152	0.25 155	0.34 106	0.23 104	0.11 243	0.09 203	0.71 540	0.36 510	0.12 100	0.07 7

iRaftStereo_RVC	0.37 147	0.53 301	1.41 134	0.28 161	0.15 58	0.52 189	0.20 100	0.54 158	0.46 154	0.37 165	0.43 192	0.41 212	0.23 126	0.36 121	0.26 161	0.09 88	0.15 379	0.12 268	0.11 225	0.41 489	0.37 488

AFF-stereo	0.44 219	0.96 468	1.78 231	0.31 235	0.15 58	0.50 161	0.21 119	0.64 211	0.63 328	0.47 226	0.64 391	0.49 283	0.34 250	0.46 193	0.31 225	0.08 45	0.09 203	0.10 148	0.10 163	0.37 465	0.10 100

BEATNet_4x	0.47 262	0.73 386	1.91 309	0.33 285	0.15 58	0.56 232	0.25 224	0.85 369	0.58 269	0.54 307	0.51 262	0.57 325	0.42 329	0.57 250	0.61 392	0.11 243	0.08 133	0.12 268	0.09 128	0.20 290	0.16 272

^frffs	0.26 59	0.30 136	1.19 92	0.22 35	0.16 85	0.45 113	0.16 50	0.51 117	0.39 82	0.23 67	0.32 129	0.16 33	0.22 108	0.27 27	0.24 133	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.09 69

asda	0.22 31	0.25 72	0.70 36	0.21 7	0.16 85	0.43 97	0.16 50	0.44 58	0.35 33	0.22 46	0.20 22	0.14 13	0.20 87	0.25 12	0.22 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

1w_stereo	0.22 31	0.17 1	0.52 6	0.23 56	0.16 85	0.44 108	0.22 140	0.55 162	0.40 95	0.25 103	0.29 95	0.13 3	0.26 169	0.28 38	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.08 21	0.07 7

SCV_C0	0.33 115	0.43 250	1.42 138	0.25 90	0.16 85	0.35 36	0.20 100	0.68 232	0.44 130	0.24 85	0.27 77	0.29 147	0.20 87	0.58 253	0.18 15	0.09 88	0.08 133	0.08 49	0.30 480	0.26 381	0.17 290

tg	0.37 147	0.55 315	1.35 122	0.28 161	0.16 85	0.57 250	0.18 72	0.57 172	0.49 180	0.37 165	0.44 203	0.38 192	0.24 137	0.46 193	0.24 133	0.09 88	0.08 133	0.11 213	0.11 225	0.43 497	0.36 481

11t1	0.33 115	0.19 7	1.41 134	0.33 285	0.16 85	0.48 146	0.21 119	0.67 228	0.48 174	0.40 181	0.34 146	0.32 163	0.33 242	0.42 160	0.27 169	0.11 243	0.12 318	0.10 148	0.08 97	0.13 130	0.14 212

ff7	0.32 106	0.52 296	1.38 127	0.25 90	0.16 85	0.56 232	0.23 171	0.46 73	0.41 107	0.24 85	0.23 46	0.20 65	0.23 126	0.48 209	0.19 27	0.09 88	0.08 133	0.10 148	0.18 395	0.23 334	0.22 363

IGEVStereo-DCA	0.33 115	0.34 187	1.38 127	0.27 136	0.16 85	0.45 113	0.23 171	0.46 73	0.41 107	0.24 85	0.21 28	0.26 120	0.25 155	0.64 273	0.52 357	0.09 88	0.07 56	0.10 148	0.18 395	0.16 206	0.22 363

ffff	0.32 106	0.52 296	1.38 127	0.25 90	0.16 85	0.56 232	0.23 171	0.46 73	0.41 107	0.24 85	0.23 46	0.20 65	0.23 126	0.48 209	0.19 27	0.09 88	0.08 133	0.10 148	0.18 395	0.23 334	0.22 363

rrr	0.46 247	0.34 187	3.08 524	0.27 136	0.16 85	0.45 113	0.28 288	1.09 522	0.51 198	0.24 85	0.21 28	0.26 120	0.25 155	0.64 273	0.52 357	0.09 88	0.07 56	0.10 148	0.29 471	0.16 206	0.25 408

11t	0.32 106	0.52 296	1.38 127	0.25 90	0.16 85	0.56 232	0.23 171	0.46 73	0.41 107	0.24 85	0.23 46	0.20 65	0.23 126	0.48 209	0.19 27	0.09 88	0.08 133	0.10 148	0.18 395	0.23 334	0.22 363

anonymousdsp	0.34 123	0.53 301	1.47 148	0.25 90	0.16 85	0.56 232	0.23 171	0.49 99	0.40 95	0.25 103	0.24 57	0.22 75	0.24 137	0.55 246	0.19 27	0.09 88	0.11 292	0.10 148	0.18 395	0.24 349	0.29 438

ccc-4	0.32 106	0.52 296	1.38 127	0.25 90	0.16 85	0.56 232	0.23 171	0.46 73	0.41 107	0.24 85	0.23 46	0.20 65	0.23 126	0.48 209	0.19 27	0.09 88	0.08 133	0.10 148	0.18 395	0.23 334	0.22 363

IGEV-Stereo	0.34 123	0.54 306	1.47 148	0.25 90	0.16 85	0.56 232	0.23 171	0.49 99	0.40 95	0.25 103	0.24 57	0.22 75	0.24 137	0.54 242	0.19 27	0.09 88	0.10 245	0.10 148	0.18 395	0.24 349	0.29 438
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Patchmatch Stereo++	0.39 171	0.27 93	1.78 231	0.44 435	0.16 85	0.61 317	0.27 271	0.51 117	0.52 205	0.47 226	0.43 192	0.43 229	0.28 202	0.54 242	0.28 179	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.17 228	0.12 161
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	0.48 268	0.25 72	1.81 258	0.52 480	0.16 85	0.61 317	0.44 432	0.66 219	0.61 298	0.50 263	0.47 221	0.37 185	0.26 169	1.45 394	0.79 437	0.11 243	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.13 130	0.16 272

OCTAStereo	0.48 268	0.25 72	1.81 258	0.52 480	0.16 85	0.61 317	0.43 421	0.66 219	0.61 298	0.50 263	0.47 221	0.37 185	0.26 169	1.44 390	0.80 438	0.11 243	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.13 130	0.17 290

NRIStereo	0.46 247	0.25 72	1.77 226	0.47 459	0.16 85	0.95 498	0.74 514	0.51 117	0.56 254	0.48 244	0.39 177	0.59 335	0.29 216	0.77 317	0.32 236	0.11 243	0.13 337	0.11 213	0.09 128	0.21 304	0.24 399

THIR-Stereo	0.86 491	0.62 336	2.13 372	0.25 90	0.16 85	0.58 267	2.74 574	0.59 186	0.51 198	0.62 408	1.62 531	0.97 492	1.80 551	1.69 433	2.25 533	0.10 181	0.08 133	0.14 363	0.11 225	0.15 170	0.11 124

DRaft	0.62 396	0.38 218	1.76 217	0.24 72	0.16 85	0.64 365	0.66 498	0.53 145	0.53 224	0.67 440	0.99 495	0.38 192	1.00 509	1.44 390	2.10 528	0.10 181	0.14 354	0.10 148	0.14 323	0.18 254	0.21 350

RE-Stereo	0.48 268	0.25 72	1.81 258	0.52 480	0.16 85	0.61 317	0.43 421	0.66 219	0.60 281	0.50 263	0.47 221	0.37 185	0.26 169	1.44 390	0.78 433	0.11 243	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.13 130	0.17 290

TVStereo	0.48 268	0.25 72	1.81 258	0.52 480	0.16 85	0.61 317	0.43 421	0.66 219	0.60 281	0.50 263	0.47 221	0.37 185	0.26 169	1.44 390	0.78 433	0.11 243	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.13 130	0.17 290

iRAFT	0.39 171	0.27 93	1.78 231	0.44 435	0.16 85	0.61 317	0.27 271	0.51 117	0.52 205	0.47 226	0.43 192	0.43 229	0.28 202	0.54 242	0.28 179	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.17 228	0.12 161

RAFT-IKP	0.38 156	0.27 93	1.79 251	0.44 435	0.16 85	0.60 296	0.28 288	0.51 117	0.52 205	0.47 226	0.43 192	0.43 229	0.28 202	0.50 225	0.28 179	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.17 228	0.12 161

CREStereo++_RVC	0.33 115	0.29 124	1.74 205	0.24 72	0.16 85	0.54 204	0.15 35	0.40 26	0.55 243	0.37 165	0.51 262	0.24 96	0.19 77	0.27 27	0.26 161	0.09 88	0.06 21	0.08 49	0.30 480	0.08 21	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.45 237	0.54 306	2.11 367	0.29 191	0.16 85	0.43 97	0.24 204	0.54 158	0.45 145	0.37 165	0.46 215	0.34 175	0.27 187	1.98 485	0.27 169	0.11 243	0.08 133	0.12 268	0.09 128	0.14 153	0.08 37

test_xeample3	0.46 247	0.34 187	2.99 519	0.37 371	0.16 85	0.49 153	0.33 364	1.06 517	0.44 130	0.25 103	0.23 46	0.24 96	0.25 155	0.49 219	0.56 376	0.09 88	0.07 56	0.10 148	0.40 518	0.17 228	0.26 418

ARAFT	0.60 383	1.23 522	3.10 526	0.28 161	0.16 85	0.64 365	0.36 383	0.90 408	0.67 373	0.61 397	0.49 250	0.55 307	0.31 232	1.24 374	0.32 236	0.10 181	0.08 133	0.14 363	0.13 295	0.37 465	0.21 350

GMStereo	0.38 156	0.99 484	1.91 309	0.27 136	0.16 85	0.39 60	0.23 171	0.47 85	0.62 316	0.38 173	0.34 146	0.25 106	0.25 155	0.39 144	0.29 195	0.14 367	0.08 133	0.10 148	0.12 263	0.15 170	0.11 124
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
&5qef	0.25 53	0.33 171	0.97 70	0.21 7	0.17 114	0.37 47	0.14 20	0.49 99	0.38 68	0.23 67	0.33 138	0.16 33	0.22 108	0.32 82	0.24 133	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.09 69

#5drz	0.23 38	0.30 136	0.95 66	0.21 7	0.17 114	0.43 97	0.15 35	0.44 58	0.32 11	0.26 117	0.23 46	0.15 27	0.20 87	0.24 7	0.20 49	0.08 45	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.08 21	0.07 7

*wqe	0.27 63	0.32 158	1.38 127	0.22 35	0.17 114	0.41 73	0.15 35	0.52 133	0.40 95	0.23 67	0.30 110	0.17 45	0.17 32	0.31 70	0.24 133	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

asd	0.20 1	0.22 36	0.65 30	0.22 35	0.17 114	0.41 73	0.14 20	0.35 9	0.32 11	0.24 85	0.20 22	0.15 27	0.18 54	0.26 22	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.08 21	0.08 37

MLG-Stereo_test2	0.21 9	0.36 205	0.68 35	0.21 7	0.17 114	0.45 113	0.12 4	0.35 9	0.42 116	0.15 4	0.11 4	0.22 75	0.10 1	0.28 38	0.16 4	0.09 88	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.09 44	0.09 69

S2M2	0.24 43	0.29 124	0.90 57	0.23 56	0.17 114	0.24 5	0.09 1	0.36 12	0.45 145	0.17 11	0.25 66	0.23 83	0.17 32	0.24 7	0.28 179	0.15 384	0.12 318	0.11 213	0.12 263	0.15 170	0.11 124

castereo++	0.28 71	0.43 250	0.93 63	0.28 161	0.17 114	0.53 196	0.21 119	0.55 162	0.45 145	0.17 11	0.26 73	0.32 163	0.17 32	0.33 94	0.16 4	0.09 88	0.08 133	0.09 99	0.29 471	0.13 130	0.06 1

MonSter	0.20 1	0.22 36	0.65 30	0.21 7	0.17 114	0.33 27	0.15 35	0.46 73	0.32 11	0.16 9	0.17 14	0.14 13	0.11 2	0.27 27	0.23 104	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 71	0.07 3	0.09 69

tt45	0.29 81	0.24 67	1.06 78	0.25 90	0.17 114	0.55 217	0.22 140	0.41 33	0.35 33	0.24 85	0.25 66	0.25 106	0.18 54	0.64 273	0.34 253	0.08 45	0.07 56	0.10 148	0.08 97	0.21 304	0.11 124

ours_stereo	0.27 63	0.25 72	1.21 99	0.25 90	0.17 114	0.35 36	0.23 171	0.38 18	0.35 33	0.20 27	0.31 123	0.23 83	0.17 32	0.41 152	0.20 49	0.08 45	0.07 56	0.10 148	0.08 97	0.22 321	0.18 310

rvit_stereo_0081	0.25 53	0.21 21	0.61 18	0.28 161	0.17 114	0.31 19	0.22 140	0.42 39	0.53 224	0.24 85	0.25 66	0.25 106	0.21 99	0.34 106	0.23 104	0.13 326	0.10 245	0.11 213	0.10 163	0.12 100	0.09 69

rvit_stereo_0082	0.25 53	0.21 21	0.61 18	0.28 161	0.17 114	0.31 19	0.22 140	0.42 39	0.53 224	0.24 85	0.25 66	0.25 106	0.21 99	0.34 106	0.23 104	0.13 326	0.10 245	0.11 213	0.10 163	0.12 100	0.09 69

test_sample2	0.41 184	0.19 7	1.23 102	0.31 235	0.17 114	0.51 170	0.27 271	0.81 339	0.55 243	0.44 206	0.45 207	0.46 262	0.38 279	1.51 405	0.30 213	0.12 296	0.09 203	0.11 213	0.10 163	0.14 153	0.14 212

CAS++	0.31 99	0.33 171	1.43 139	0.25 90	0.17 114	0.31 19	0.20 100	0.78 315	0.41 107	0.30 137	0.30 110	0.21 73	0.16 24	0.33 94	0.18 15	0.15 384	0.12 318	0.13 327	0.10 163	0.15 170	0.11 124
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	0.40 177	0.61 330	1.90 303	0.29 191	0.17 114	0.54 204	0.18 72	0.52 133	0.50 190	0.27 125	0.56 319	0.47 270	0.35 252	0.46 193	0.33 246	0.10 181	0.07 56	0.12 268	0.14 323	0.32 427	0.12 161

mmm	0.38 156	0.21 21	1.18 90	0.35 332	0.17 114	0.49 153	0.26 246	0.78 315	0.52 205	0.50 263	0.57 327	0.41 212	0.37 272	0.71 303	0.31 225	0.11 243	0.13 337	0.14 363	0.13 295	0.15 170	0.14 212

1111x	0.74 462	0.21 21	1.93 315	0.31 235	0.17 114	0.63 354	0.32 356	1.03 511	0.74 432	0.52 284	0.62 363	0.57 325	0.47 372	2.38 516	4.25 566	0.12 296	0.14 354	0.11 213	0.12 263	0.12 100	0.14 212

Any-RAFT	0.38 156	0.25 72	1.89 298	0.27 136	0.17 114	0.68 403	0.21 119	0.78 315	0.53 224	0.43 200	0.43 192	0.54 303	0.30 224	0.41 152	0.20 49	0.10 181	0.12 318	0.08 49	0.06 25	0.10 70	0.09 69

CASS	0.39 171	0.30 136	1.61 175	0.32 264	0.17 114	0.53 196	0.24 204	0.70 242	0.49 180	0.59 379	0.54 298	0.40 206	0.40 301	0.41 152	0.30 213	0.17 419	0.10 245	0.14 363	0.11 225	0.18 254	0.17 290
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
x	0.35 134	0.20 12	1.36 123	0.33 285	0.17 114	0.47 138	0.24 204	0.75 276	0.54 236	0.40 181	0.40 182	0.42 225	0.34 250	0.45 184	0.32 236	0.11 243	0.14 354	0.11 213	0.09 128	0.12 100	0.14 212

dd	0.42 203	0.96 468	1.77 226	0.31 235	0.17 114	0.57 250	0.26 246	0.49 99	0.68 375	0.41 190	0.40 182	0.34 175	0.27 187	0.45 184	0.40 296	0.17 419	0.10 245	0.13 327	0.12 263	0.21 304	0.12 161

PSM-softLoss	0.48 268	0.27 93	1.85 276	0.51 476	0.17 114	0.61 317	0.40 405	0.61 198	0.57 258	0.52 284	0.48 233	0.39 198	0.25 155	1.46 395	0.77 431	0.12 296	0.08 133	0.13 327	0.12 263	0.12 100	0.14 212

KMStereo	0.48 268	0.27 93	1.85 276	0.51 476	0.17 114	0.61 317	0.40 405	0.61 198	0.57 258	0.52 284	0.48 233	0.39 198	0.25 155	1.46 395	0.77 431	0.12 296	0.08 133	0.13 327	0.12 263	0.12 100	0.14 212

PSM-adaLoss	0.38 156	0.27 93	1.78 231	0.44 435	0.17 114	0.60 296	0.29 312	0.51 117	0.52 205	0.47 226	0.43 192	0.44 240	0.28 202	0.47 204	0.28 179	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.17 228	0.12 161

ROB_FTStereo_v2	0.38 156	0.27 93	1.78 231	0.44 435	0.17 114	0.61 317	0.28 288	0.51 117	0.52 205	0.47 226	0.43 192	0.44 240	0.28 202	0.47 204	0.28 179	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.17 228	0.12 161

ROB_FTStereo	0.38 156	0.27 93	1.78 231	0.44 435	0.17 114	0.61 317	0.26 246	0.51 117	0.52 205	0.47 226	0.43 192	0.43 229	0.28 202	0.49 219	0.28 179	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.17 228	0.12 161

HUI-Stereo	0.38 156	0.27 93	1.79 251	0.44 435	0.17 114	0.61 317	0.28 288	0.51 117	0.52 205	0.47 226	0.43 192	0.44 240	0.28 202	0.45 184	0.28 179	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.17 228	0.12 161

DEmStereo	0.68 430	0.31 150	2.25 400	0.42 423	0.17 114	0.66 385	0.89 527	0.51 117	0.59 276	0.60 388	1.01 498	0.45 249	1.26 524	1.54 409	2.26 534	0.10 181	0.08 133	0.10 148	0.10 163	0.10 70	0.11 124

DeepStereo_RVC	0.44 219	0.28 114	1.92 312	0.49 469	0.17 114	0.60 296	0.59 484	0.50 107	0.52 205	0.49 256	0.45 207	0.39 198	0.86 493	0.45 184	0.33 246	0.11 243	0.08 133	0.11 213	0.09 128	0.15 170	0.19 326

iGMRVC	0.39 171	0.27 93	1.78 231	0.44 435	0.17 114	0.61 317	0.27 271	0.51 117	0.52 205	0.47 226	0.43 192	0.44 240	0.28 202	0.55 246	0.28 179	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.17 228	0.12 161

CRE-IMP	0.41 184	0.22 36	1.76 217	0.48 467	0.17 114	0.79 461	0.69 506	0.52 133	0.52 205	0.47 226	0.42 190	0.45 249	0.26 169	0.41 152	0.31 225	0.11 243	0.07 56	0.12 268	0.09 128	0.17 228	0.23 387

CroCo-Stereo	0.30 91	0.45 269	1.08 79	0.31 235	0.17 114	0.19 2	0.21 119	0.73 261	0.50 190	0.21 35	0.24 57	0.55 307	0.22 108	0.27 27	0.26 161	0.09 88	0.08 133	0.08 49	0.07 71	0.12 100	0.09 69
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
cross-raft	0.40 177	0.27 93	2.22 394	0.30 208	0.17 114	0.49 153	0.35 376	0.71 245	0.39 82	0.43 200	0.45 207	0.64 359	0.25 155	0.32 82	0.25 152	0.08 45	0.08 133	0.09 99	0.23 443	0.11 89	0.14 212

test_xeample	0.72 450	0.21 21	1.36 123	0.27 136	0.17 114	0.59 284	0.28 288	1.01 501	0.70 393	0.55 325	0.67 405	0.44 240	0.39 293	1.88 475	5.17 571	0.12 296	0.10 245	0.11 213	0.10 163	0.13 130	0.15 245

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 203	0.86 435	1.78 231	0.28 161	0.17 114	0.52 189	0.20 100	0.62 202	0.61 298	0.50 263	0.61 358	0.39 198	0.32 238	0.35 112	0.30 213	0.07 23	0.10 245	0.09 99	0.09 128	0.35 452	0.10 100

FENet	0.44 219	0.30 136	2.42 432	0.32 264	0.17 114	0.58 267	0.22 140	0.77 300	0.59 276	0.47 226	0.42 190	0.55 307	0.38 279	0.49 219	0.47 333	0.12 296	0.09 203	0.12 268	0.11 225	0.13 130	0.16 272

iResNet	0.51 314	0.76 392	2.59 468	0.41 412	0.17 114	0.64 365	0.27 271	0.82 346	0.70 393	0.57 347	0.64 391	0.43 229	0.36 258	0.70 301	0.52 357	0.10 181	0.07 56	0.09 99	0.08 97	0.21 304	0.13 195

*5drh	0.25 53	0.34 187	0.98 73	0.21 7	0.18 151	0.43 97	0.13 8	0.51 117	0.40 95	0.23 67	0.29 95	0.17 45	0.17 32	0.27 27	0.23 104	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.06 25	0.09 44	0.08 37

#75ew	0.28 71	0.30 136	1.81 258	0.21 7	0.18 151	0.41 73	0.14 20	0.44 58	0.35 33	0.23 67	0.23 46	0.16 33	0.17 32	0.26 22	0.24 133	0.09 88	0.07 56	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.09 69

&EFD	0.24 43	0.33 171	0.86 51	0.21 7	0.18 151	0.41 73	0.15 35	0.50 107	0.38 68	0.20 27	0.28 87	0.16 33	0.19 77	0.27 27	0.21 70	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

4.25_new	0.21 9	0.23 54	0.64 25	0.22 35	0.18 151	0.41 73	0.17 58	0.41 33	0.35 33	0.22 46	0.21 28	0.14 13	0.18 54	0.25 12	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 9	0.23 54	0.64 25	0.22 35	0.18 151	0.41 73	0.17 58	0.41 33	0.35 33	0.22 46	0.21 28	0.14 13	0.18 54	0.25 12	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 9	0.23 54	0.64 25	0.22 35	0.18 151	0.41 73	0.17 58	0.41 33	0.35 33	0.22 46	0.21 28	0.14 13	0.18 54	0.25 12	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 147	0.37 208	1.21 99	0.26 120	0.18 151	0.73 430	0.18 72	0.53 145	0.41 107	0.35 156	0.30 110	0.58 332	0.22 108	0.33 94	0.95 452	0.09 88	0.07 56	0.09 99	0.35 502	0.13 130	0.15 245

999	0.29 81	0.25 72	1.05 77	0.26 120	0.18 151	0.49 153	0.23 171	0.38 18	0.37 62	0.20 27	0.32 129	0.23 83	0.18 54	0.73 306	0.36 264	0.08 45	0.07 56	0.09 99	0.08 97	0.24 349	0.10 100

mms	0.27 63	0.26 87	0.91 59	0.25 90	0.18 151	0.32 24	0.23 171	0.37 15	0.31 7	0.21 35	0.30 110	0.23 83	0.17 32	0.46 193	0.21 70	0.08 45	0.10 245	0.10 148	0.08 97	0.22 321	0.47 514

rvit_0105_6	0.31 99	0.29 124	1.00 74	0.31 235	0.18 151	0.35 36	0.25 224	0.51 117	0.61 298	0.25 103	0.28 87	0.32 163	0.25 155	0.39 144	0.25 152	0.18 430	0.16 396	0.15 390	0.13 295	0.14 153	0.13 195

rvit_0105_5	0.36 141	0.39 227	1.48 151	0.30 208	0.18 151	0.41 73	0.30 320	0.64 211	0.62 316	0.30 137	0.33 138	0.37 185	0.29 216	0.41 152	0.28 179	0.18 430	0.16 396	0.15 390	0.15 346	0.15 170	0.14 212

rvit_0105_4	0.35 134	0.35 196	1.45 143	0.31 235	0.18 151	0.37 47	0.28 288	0.59 186	0.62 316	0.27 125	0.31 123	0.35 179	0.27 187	0.43 163	0.25 152	0.18 430	0.16 396	0.15 390	0.13 295	0.15 170	0.12 161

rvit_stereo_0083	0.25 53	0.19 7	0.58 15	0.28 161	0.18 151	0.28 9	0.22 140	0.38 18	0.54 236	0.23 67	0.30 110	0.27 131	0.26 169	0.37 130	0.24 133	0.14 367	0.12 318	0.13 327	0.10 163	0.12 100	0.10 100

model_zeroshot	0.44 219	0.68 368	1.97 341	0.28 161	0.18 151	0.69 409	0.21 119	0.63 208	0.40 95	1.00 510	0.34 146	0.42 225	0.20 87	0.69 296	0.24 133	0.10 181	0.22 462	0.10 148	0.22 439	0.12 100	0.10 100

ITSA-stereo	0.48 268	0.33 171	1.20 97	0.33 285	0.18 151	0.60 296	0.29 312	0.94 443	0.80 471	0.50 263	0.49 250	0.53 297	0.59 424	1.25 375	0.64 401	0.15 384	0.12 318	0.17 425	0.16 365	0.18 254	0.23 387

RAStereo	0.28 71	0.48 284	1.52 160	0.26 120	0.18 151	0.25 6	0.19 81	0.42 39	0.35 33	0.20 27	0.25 66	0.20 65	0.16 24	0.24 7	0.24 133	0.09 88	0.08 133	0.10 148	0.08 97	0.12 100	0.08 37

rvit_stereo_0080	0.27 63	0.38 218	0.76 40	0.24 72	0.18 151	0.34 31	0.27 271	0.54 158	0.44 130	0.24 85	0.26 73	0.27 131	0.22 108	0.29 52	0.23 104	0.13 326	0.10 245	0.10 148	0.10 163	0.15 170	0.11 124

test_sample6	0.52 327	0.44 261	1.81 258	0.33 285	0.18 151	0.55 217	0.27 271	0.94 443	0.66 364	0.54 307	0.62 363	0.47 270	0.36 258	1.97 484	0.38 277	0.14 367	0.10 245	0.13 327	0.13 295	0.17 228	0.16 272

test_sample5	0.51 314	0.43 250	1.83 271	0.32 264	0.18 151	0.55 217	0.26 246	0.92 427	0.65 349	0.53 294	0.59 336	0.45 249	0.36 258	1.87 468	0.36 264	0.13 326	0.10 245	0.13 327	0.12 263	0.17 228	0.16 272

test_sample1	0.40 177	0.18 5	1.19 92	0.31 235	0.18 151	0.48 146	0.23 171	0.78 315	0.49 180	0.44 206	0.44 203	0.45 249	0.41 312	1.39 384	0.33 246	0.11 243	0.09 203	0.10 148	0.09 128	0.12 100	0.13 195

DualNet	0.51 314	0.43 250	1.83 271	0.32 264	0.18 151	0.55 217	0.26 246	0.92 427	0.65 349	0.54 307	0.62 363	0.45 249	0.36 258	1.87 468	0.36 264	0.13 326	0.10 245	0.13 327	0.12 263	0.17 228	0.16 272

whm_eth	0.27 63	0.38 218	0.76 40	0.24 72	0.18 151	0.34 31	0.27 271	0.54 158	0.44 130	0.24 85	0.26 73	0.27 131	0.22 108	0.29 52	0.23 104	0.13 326	0.10 245	0.10 148	0.10 163	0.15 170	0.11 124

IGEV_Zeroshot_test	0.53 333	0.33 171	2.91 512	0.32 264	0.18 151	0.54 204	0.21 119	0.72 250	0.42 116	0.81 485	0.51 262	0.71 407	0.41 312	0.48 209	1.13 477	0.09 88	0.15 379	0.10 148	0.35 502	0.19 275	0.09 69

ToySt	0.44 219	0.61 330	1.89 298	0.29 191	0.18 151	0.55 217	0.35 376	0.67 228	0.53 224	0.39 179	0.50 258	0.59 335	0.43 339	0.51 228	0.49 344	0.10 181	0.12 318	0.13 327	0.16 365	0.24 349	0.19 326

knoymous	0.34 123	0.25 72	1.75 211	0.24 72	0.18 151	0.45 113	0.24 204	0.57 172	0.38 68	0.41 190	0.39 177	0.55 307	0.25 155	0.38 138	0.23 104	0.11 243	0.08 133	0.12 268	0.07 71	0.13 130	0.12 161

DisPM	0.43 209	0.33 171	1.78 231	0.57 501	0.18 151	0.59 284	0.63 496	0.53 145	0.61 298	0.60 388	0.53 286	0.38 192	0.26 169	0.75 310	0.29 195	0.12 296	0.07 56	0.12 268	0.11 225	0.11 89	0.14 212

MIPNet	0.83 487	0.81 418	2.40 429	0.61 512	0.18 151	1.48 533	1.39 558	1.60 552	0.74 432	1.94 552	0.85 471	0.73 414	1.68 547	0.87 333	0.31 225	0.09 88	0.08 133	0.11 213	0.32 492	0.25 361	0.12 161

IPLGR	0.54 338	0.56 318	2.68 479	0.36 350	0.18 151	0.62 337	0.54 468	1.02 504	0.64 336	0.73 464	0.46 215	0.47 270	0.45 351	1.12 359	0.29 195	0.09 88	0.08 133	0.11 213	0.09 128	0.19 275	0.12 161

PFNet+	0.45 237	0.37 208	1.86 284	0.46 454	0.18 151	0.58 267	0.77 518	0.52 133	0.64 336	0.56 336	0.48 233	0.39 198	0.26 169	0.93 335	0.32 236	0.13 326	0.09 203	0.14 363	0.13 295	0.12 100	0.15 245

GES	0.44 219	0.28 114	1.88 291	0.30 208	0.18 151	0.61 317	0.30 320	0.88 396	0.46 154	0.47 226	0.52 275	0.39 198	0.42 329	0.58 253	0.67 408	0.15 384	0.11 292	0.12 268	0.10 163	0.15 170	0.17 290

222	0.78 475	0.23 54	1.23 102	0.28 161	0.18 151	0.62 337	0.24 204	1.02 504	0.70 393	0.58 365	0.66 402	0.46 262	0.42 329	1.80 455	6.53 577	0.13 326	0.10 245	0.11 213	0.10 163	0.12 100	0.17 290

xxxx	0.70 438	0.21 21	1.33 118	0.28 161	0.18 151	0.63 354	0.24 204	1.02 504	0.69 384	0.50 263	0.62 363	0.58 332	0.38 279	1.47 402	5.21 572	0.13 326	0.12 318	0.11 213	0.10 163	0.12 100	0.15 245

DIP-Stereo	0.37 147	0.34 187	1.50 157	0.27 136	0.18 151	0.63 354	0.17 58	0.92 427	0.53 224	0.49 256	0.48 233	0.30 152	0.30 224	0.39 144	0.30 213	0.10 181	0.08 133	0.10 148	0.08 97	0.15 170	0.12 161
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	0.36 141	0.21 21	1.70 191	0.29 191	0.18 151	0.55 217	0.26 246	0.78 315	0.36 53	0.57 347	0.67 405	0.33 169	0.24 137	0.32 82	0.23 104	0.10 181	0.08 133	0.09 99	0.07 71	0.09 44	0.12 161

RAFT-Stereo	0.36 141	0.21 21	1.70 191	0.29 191	0.18 151	0.55 217	0.26 246	0.78 315	0.36 53	0.57 347	0.67 405	0.33 169	0.24 137	0.32 82	0.23 104	0.10 181	0.08 133	0.09 99	0.07 71	0.09 44	0.12 161
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
(5qrfij	0.32 106	0.32 158	2.32 411	0.22 35	0.19 186	0.42 88	0.13 8	0.52 133	0.39 82	0.23 67	0.29 95	0.16 33	0.18 54	0.32 82	0.23 104	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

$eesxe	0.24 43	0.32 158	0.89 56	0.22 35	0.19 186	0.42 88	0.14 20	0.50 107	0.36 53	0.23 67	0.24 57	0.15 27	0.17 32	0.28 38	0.23 104	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.08 21	0.09 69

%deaf	0.24 43	0.32 158	0.95 66	0.22 35	0.19 186	0.42 88	0.13 8	0.45 68	0.36 53	0.20 27	0.31 123	0.16 33	0.22 108	0.28 38	0.22 90	0.08 45	0.07 56	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

(q45	0.32 106	0.32 158	2.29 407	0.22 35	0.19 186	0.43 97	0.14 20	0.53 145	0.40 95	0.22 46	0.29 95	0.17 45	0.17 32	0.31 70	0.23 104	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

)tte	0.31 99	0.32 158	2.16 385	0.22 35	0.19 186	0.43 97	0.14 20	0.52 133	0.39 82	0.23 67	0.30 110	0.17 45	0.18 54	0.31 70	0.23 104	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

rvit_0105_3	0.39 171	0.47 281	1.46 144	0.33 285	0.19 186	0.45 113	0.35 376	0.69 235	0.65 349	0.37 165	0.37 160	0.40 206	0.31 232	0.44 172	0.30 213	0.18 430	0.17 414	0.17 425	0.18 395	0.15 170	0.15 245

UGAM	0.58 369	0.47 281	2.21 390	0.30 208	0.19 186	0.53 196	0.34 368	0.59 186	0.63 328	0.44 206	0.73 443	0.78 435	0.37 272	2.58 535	0.39 288	0.10 181	0.08 133	0.17 425	0.14 323	0.42 495	0.17 290

test_sample4	0.50 297	0.42 245	1.88 291	0.32 264	0.19 186	0.56 232	0.26 246	0.93 435	0.65 349	0.54 307	0.54 298	0.45 249	0.36 258	1.79 451	0.36 264	0.13 326	0.10 245	0.13 327	0.12 263	0.17 228	0.16 272

test_sample3	0.50 297	0.41 238	1.88 291	0.32 264	0.19 186	0.57 250	0.25 224	0.92 427	0.64 336	0.52 284	0.49 250	0.47 270	0.35 252	1.79 451	0.37 270	0.13 326	0.10 245	0.12 268	0.11 225	0.16 206	0.16 272

GMStereo_Zeroshot	0.41 184	0.36 205	1.54 162	0.41 412	0.19 186	0.52 189	0.19 81	0.59 186	0.52 205	0.57 347	0.59 336	0.63 350	0.29 216	0.58 253	0.33 246	0.15 384	0.09 203	0.16 408	0.09 128	0.24 349	0.12 161

plain	0.37 147	0.47 281	2.15 378	0.27 136	0.19 186	0.33 27	0.20 100	0.58 178	0.46 154	0.23 67	0.37 160	0.23 83	0.25 155	0.45 184	0.28 179	0.11 243	0.08 133	0.13 327	0.09 128	0.42 495	0.12 161

EGLCR-Stereo	0.29 81	0.27 93	0.97 70	0.30 208	0.19 186	0.56 232	0.17 58	0.68 232	0.36 53	0.30 137	0.18 16	0.27 131	0.17 32	0.38 138	0.19 27	0.09 88	0.07 56	0.10 148	0.08 97	0.10 70	0.35 473

UDGNet	0.44 219	1.02 493	1.74 205	0.35 332	0.19 186	0.58 267	0.23 171	0.49 99	0.66 364	0.41 190	0.38 169	0.34 175	0.29 216	0.53 238	0.30 213	0.24 485	0.10 245	0.37 519	0.19 415	0.27 390	0.15 245

dad	0.51 314	1.01 490	1.74 205	0.29 191	0.19 186	0.60 296	0.26 246	0.52 133	0.75 445	0.63 417	0.63 375	0.63 350	0.33 242	0.85 329	0.47 333	0.27 499	0.15 379	0.40 522	0.18 395	0.22 321	0.14 212

Pruner-Stereo	0.51 314	0.27 93	1.78 231	1.79 566	0.19 186	0.62 337	0.45 439	0.57 172	0.60 281	0.61 397	0.48 233	0.41 212	0.24 137	0.46 193	1.00 461	0.12 296	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.12 100	0.13 195

RAFT	0.45 237	0.92 450	1.59 169	0.34 316	0.19 186	0.46 133	0.35 376	0.65 217	0.49 180	0.49 256	0.49 250	0.70 403	0.40 301	0.47 204	0.32 236	0.11 243	0.16 396	0.14 363	0.13 295	0.51 516	0.13 195

CFNet_pseudo	0.45 237	0.46 272	2.23 398	0.25 90	0.19 186	0.56 232	0.21 119	0.77 300	0.60 281	0.49 256	0.56 319	0.69 393	0.47 372	0.52 232	0.31 225	0.11 243	0.10 245	0.15 390	0.10 163	0.17 228	0.14 212

HSM-Net_RVC	0.67 423	0.34 187	2.23 398	0.26 120	0.19 186	0.67 391	0.29 312	1.26 538	0.69 384	0.72 460	0.70 432	0.78 435	0.42 329	3.77 567	0.41 302	0.13 326	0.09 203	0.10 148	0.09 128	0.12 100	0.11 124
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.45 237	0.46 272	2.22 394	0.26 120	0.19 186	0.56 232	0.21 119	0.77 300	0.60 281	0.49 256	0.56 319	0.69 393	0.47 372	0.52 232	0.31 225	0.11 243	0.09 203	0.16 408	0.10 163	0.17 228	0.14 212

￥25erdr	0.24 43	0.32 158	0.92 62	0.22 35	0.20 205	0.45 113	0.14 20	0.47 85	0.37 62	0.22 46	0.28 87	0.17 45	0.18 54	0.29 52	0.22 90	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.08 21	0.09 69

$5dtd	0.24 43	0.34 187	0.96 69	0.22 35	0.20 205	0.43 97	0.15 35	0.44 58	0.34 24	0.22 46	0.24 57	0.17 45	0.16 24	0.25 12	0.23 104	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.08 21	0.09 69

@esxe	0.25 53	0.31 150	0.90 57	0.22 35	0.20 205	0.42 88	0.15 35	0.49 99	0.38 68	0.22 46	0.33 138	0.15 27	0.24 137	0.30 61	0.25 152	0.08 45	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.08 21	0.08 37

#wrr	0.24 43	0.31 150	0.79 44	0.21 7	0.20 205	0.40 65	0.15 35	0.53 145	0.35 33	0.21 35	0.27 77	0.16 33	0.24 137	0.25 12	0.23 104	0.08 45	0.07 56	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

qwe	0.21 9	0.22 36	0.61 18	0.21 7	0.20 205	0.41 73	0.15 35	0.46 73	0.35 33	0.26 117	0.22 40	0.14 13	0.14 11	0.31 70	0.22 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.08 21	0.07 7

3.75w	0.21 9	0.21 21	0.61 18	0.21 7	0.20 205	0.44 108	0.16 50	0.44 58	0.30 6	0.22 46	0.20 22	0.13 3	0.18 54	0.29 52	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.08 37

GIP-stereo	0.26 59	0.22 36	0.78 43	0.29 191	0.20 205	0.42 88	0.17 58	0.64 211	0.39 82	0.18 16	0.24 57	0.23 83	0.18 54	0.25 12	0.47 333	0.09 88	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.17 228	0.08 37

rvit_stereo_0081_aga	0.27 63	0.29 124	1.08 79	0.26 120	0.20 205	0.33 27	0.21 119	0.41 33	0.42 116	0.26 117	0.28 87	0.27 131	0.21 99	0.31 70	0.21 70	0.14 367	0.10 245	0.11 213	0.10 163	0.14 153	0.10 100

Pointernet	0.29 81	0.25 72	1.49 154	0.24 72	0.20 205	0.47 138	0.15 35	0.62 202	0.47 171	0.22 46	0.29 95	0.26 120	0.20 87	0.28 38	0.20 49	0.10 181	0.07 56	0.07 1	0.12 263	0.10 70	0.07 7

test_sample7	0.47 262	0.33 171	1.49 154	0.34 316	0.20 205	0.51 170	0.30 320	0.93 435	0.66 364	0.57 347	0.51 262	0.55 307	0.45 351	1.11 356	0.38 277	0.17 419	0.14 354	0.16 408	0.15 346	0.19 275	0.18 310

PCWNet_CMD	0.46 247	0.45 269	2.28 405	0.26 120	0.20 205	0.55 217	0.21 119	0.75 276	0.64 336	0.48 244	0.55 308	0.68 386	0.57 417	0.46 193	0.30 213	0.11 243	0.10 245	0.14 363	0.10 163	0.18 254	0.14 212

riskmin	0.37 147	0.22 36	1.74 205	0.32 264	0.20 205	0.48 146	0.20 100	0.66 219	0.46 154	0.36 161	0.34 146	0.69 393	0.45 351	0.39 144	0.27 169	0.11 243	0.08 133	0.12 268	0.08 97	0.13 130	0.16 272

GwcNet-ADL	0.50 297	0.74 389	2.90 511	0.31 235	0.20 205	0.58 267	0.29 312	0.87 388	0.64 336	0.47 226	0.47 221	0.56 319	0.33 242	0.46 193	0.46 324	0.13 326	0.12 318	0.09 99	0.09 128	0.14 153	0.21 350

GANet-ADL	0.44 219	0.41 238	2.31 410	0.33 285	0.20 205	0.57 250	0.25 224	0.75 276	0.54 236	0.42 195	0.59 336	0.56 319	0.30 224	0.40 149	0.38 277	0.14 367	0.11 292	0.09 99	0.08 97	0.22 321	0.17 290

MSMDNet	0.46 247	0.44 261	2.28 405	0.26 120	0.20 205	0.55 217	0.21 119	0.75 276	0.64 336	0.48 244	0.55 308	0.68 386	0.56 412	0.46 193	0.30 213	0.11 243	0.10 245	0.13 327	0.10 163	0.18 254	0.15 245

AdaStereo	0.44 219	0.38 218	1.79 251	0.34 316	0.20 205	0.57 250	0.28 288	0.92 427	0.69 384	0.52 284	0.55 308	0.61 343	0.33 242	0.48 209	0.39 288	0.17 419	0.08 133	0.17 425	0.11 225	0.18 254	0.12 161
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.
CBMV	0.71 447	0.76 392	2.64 474	0.33 285	0.20 205	0.78 457	0.79 519	0.98 473	0.78 463	0.85 495	0.71 436	0.86 465	1.10 519	1.46 395	0.62 394	0.18 430	0.20 447	0.21 467	0.19 415	0.25 361	0.33 467
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
#25fwe	0.24 43	0.33 171	0.94 65	0.21 7	0.21 222	0.42 88	0.12 4	0.45 68	0.33 18	0.22 46	0.20 22	0.17 45	0.13 8	0.30 61	0.28 179	0.08 45	0.07 56	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.09 69

111111	0.24 43	0.21 21	0.82 48	0.24 72	0.21 222	0.43 97	0.13 8	0.45 68	0.35 33	0.22 46	0.27 77	0.18 57	0.16 24	0.35 112	0.18 15	0.09 88	0.06 21	0.08 49	0.06 25	0.25 361	0.08 37

MLG-Stereo_test1	0.21 9	0.33 171	0.61 18	0.23 56	0.21 222	0.45 113	0.13 8	0.33 6	0.46 154	0.13 1	0.09 1	0.18 57	0.12 4	0.32 82	0.15 2	0.08 45	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.09 44	0.09 69

HI	0.41 184	0.63 347	1.72 198	0.27 136	0.21 222	0.45 113	0.19 81	0.55 162	0.41 107	0.57 347	0.59 336	0.65 363	0.45 351	0.45 184	0.39 288	0.08 45	0.09 203	0.10 148	0.11 225	0.20 290	0.10 100

CoSv	0.41 184	0.63 347	1.72 198	0.27 136	0.21 222	0.45 113	0.19 81	0.55 162	0.41 107	0.57 347	0.59 336	0.65 363	0.45 351	0.45 184	0.39 288	0.08 45	0.09 203	0.10 148	0.11 225	0.20 290	0.10 100

rvit_stereo_ft	0.31 99	0.61 330	1.18 90	0.32 264	0.21 222	0.28 9	0.27 271	0.55 162	0.48 174	0.23 67	0.27 77	0.28 140	0.26 169	0.32 82	0.25 152	0.13 326	0.09 203	0.11 213	0.11 225	0.13 130	0.14 212

ffm	0.47 262	0.23 54	2.01 345	0.30 208	0.21 222	0.57 250	0.26 246	0.74 265	0.88 492	0.53 294	0.63 375	0.66 370	0.39 293	0.63 271	0.19 27	0.10 181	0.24 473	0.15 390	0.13 295	0.25 361	0.36 481

ff1	0.73 459	0.23 54	2.01 345	0.30 208	0.21 222	0.57 250	0.26 246	0.74 265	0.88 492	0.53 294	0.63 375	0.66 370	0.39 293	2.52 531	3.43 558	0.10 181	0.24 473	0.15 390	0.13 295	0.25 361	0.36 481

mmx	0.72 450	0.23 54	2.01 345	0.30 208	0.21 222	0.57 250	0.26 246	0.99 485	0.76 454	0.53 294	0.63 375	0.66 370	0.39 293	2.52 531	3.43 558	0.13 326	0.10 245	0.15 390	0.13 295	0.15 170	0.15 245

xxx	0.72 450	0.23 54	2.01 345	0.30 208	0.21 222	0.57 250	0.26 246	0.99 485	0.76 454	0.53 294	0.63 375	0.66 370	0.39 293	2.52 531	3.43 558	0.13 326	0.10 245	0.15 390	0.13 295	0.15 170	0.15 245

MIM_Stereo	0.41 184	0.60 326	1.88 291	0.31 235	0.21 222	0.50 161	0.19 81	0.64 211	0.44 130	0.43 200	0.53 286	0.43 229	0.27 187	0.51 228	0.28 179	0.08 45	0.14 354	0.11 213	0.10 163	0.26 381	0.26 418

BUS	0.41 184	0.27 93	1.13 85	0.30 208	0.21 222	0.91 494	0.23 171	1.00 493	0.61 298	0.63 417	0.53 286	0.66 370	0.30 224	0.43 163	0.32 236	0.13 326	0.10 245	0.14 363	0.12 263	0.12 100	0.11 124

BSDual-CNN	0.41 184	0.27 93	1.13 85	0.30 208	0.21 222	0.76 444	0.31 333	1.00 493	0.61 298	0.63 417	0.53 286	0.63 350	0.37 272	0.43 163	0.38 277	0.13 326	0.10 245	0.14 363	0.12 263	0.12 100	0.11 124

test_4	0.40 177	0.37 208	2.01 345	0.29 191	0.21 222	0.50 161	0.28 288	0.47 85	0.39 82	0.42 195	0.76 451	0.38 192	0.22 108	0.52 232	0.33 246	0.08 45	0.07 56	0.11 213	0.15 346	0.28 396	0.07 7

iRaft-Stereo_5w	0.54 338	1.01 490	2.08 361	0.27 136	0.21 222	0.49 153	0.28 288	0.73 261	0.58 269	0.40 181	0.61 358	0.62 347	0.46 364	1.78 447	0.47 333	0.09 88	0.07 56	0.11 213	0.10 163	0.39 481	0.12 161

psmg	0.41 184	0.27 93	1.13 85	0.27 136	0.21 222	0.75 440	0.36 383	0.90 408	0.61 298	0.59 379	0.59 336	0.63 350	0.37 272	0.43 163	0.38 277	0.13 326	0.10 245	0.13 327	0.12 263	0.13 130	0.11 124

IPLG	0.69 434	0.84 428	2.43 436	0.35 332	0.21 222	1.65 543	0.61 490	1.36 542	0.58 269	1.39 542	0.51 262	0.37 185	0.87 494	1.41 388	0.36 264	0.09 88	0.07 56	0.14 363	0.12 263	0.32 427	0.11 124

AACVNet	0.54 338	0.78 409	1.73 201	0.36 350	0.21 222	0.57 250	0.25 224	0.71 245	0.51 198	0.55 325	0.59 336	0.64 359	0.41 312	2.13 500	0.41 302	0.14 367	0.11 292	0.14 363	0.11 225	0.33 435	0.15 245

PSMNet-ADL	0.51 314	0.38 218	1.65 178	0.35 332	0.21 222	0.67 391	0.26 246	0.74 265	0.55 243	0.42 195	0.52 275	0.70 403	0.45 351	1.91 478	0.57 380	0.15 384	0.13 337	0.11 213	0.13 295	0.15 170	0.20 341

FTStereo	0.76 467	0.18 5	2.35 420	0.71 522	0.21 222	0.73 430	1.79 565	0.57 172	0.53 224	1.07 515	1.63 532	1.29 528	2.13 555	0.75 310	0.29 195	0.19 445	0.08 133	0.12 268	0.11 225	0.11 89	0.40 501

KYRaft	0.48 268	0.29 124	1.75 211	0.33 285	0.21 222	0.75 440	0.44 432	0.58 178	0.57 258	0.64 427	0.93 486	0.53 297	0.72 467	0.60 265	0.24 133	0.10 181	0.07 56	0.12 268	0.14 323	0.12 100	0.54 522

IRAFT_RVC	0.54 338	0.53 301	1.78 231	0.46 454	0.21 222	0.58 267	0.43 421	0.65 217	0.66 364	0.54 307	0.50 258	0.49 283	0.51 393	1.58 418	1.01 465	0.11 243	0.25 486	0.13 327	0.10 163	0.15 170	0.13 195

LMCR-Stereo	0.52 327	0.71 377	2.39 427	0.40 405	0.21 222	0.74 434	0.31 333	1.02 504	0.64 336	0.61 397	0.63 375	0.39 198	0.51 393	0.62 268	0.42 304	0.19 445	0.09 203	0.12 268	0.09 128	0.23 334	0.12 161

ACVNet	0.45 237	0.44 261	1.79 251	0.28 161	0.21 222	0.59 284	0.36 383	0.66 219	0.68 375	0.45 216	0.59 336	0.69 393	0.40 301	0.44 172	0.55 368	0.11 243	0.09 203	0.10 148	0.09 128	0.34 442	0.10 100

StereoDRNet-Refined	0.50 297	0.41 238	1.50 157	0.33 285	0.21 222	0.68 403	0.26 246	0.81 339	0.68 375	0.67 440	0.68 413	0.73 414	0.42 329	1.10 353	0.59 387	0.11 243	0.08 133	0.14 363	0.14 323	0.25 361	0.21 350
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 297	1.15 512	1.73 201	0.31 235	0.21 222	0.58 267	0.22 140	0.95 456	0.82 477	0.58 365	0.62 363	0.57 325	0.39 293	0.84 327	0.40 296	0.11 243	0.08 133	0.09 99	0.06 25	0.21 304	0.13 195

G2L-ROB	0.51 314	0.95 465	1.96 336	0.29 191	0.22 248	0.59 284	0.28 288	0.76 289	0.57 258	0.55 325	0.45 207	0.70 403	0.32 238	1.38 383	0.47 333	0.11 243	0.07 56	0.09 99	0.08 97	0.20 290	0.13 195

SCV	0.35 134	0.59 324	1.37 126	0.34 316	0.22 248	0.28 9	0.23 171	0.72 250	0.35 33	0.19 20	0.30 110	0.24 96	0.20 87	0.64 273	0.19 27	0.11 243	0.08 133	0.09 99	0.29 471	0.34 442	0.29 438

FoundationStereo	0.20 1	0.30 136	0.81 46	0.21 7	0.22 248	0.21 3	0.16 50	0.25 1	0.38 68	0.15 4	0.11 4	0.18 57	0.17 32	0.23 6	0.16 4	0.09 88	0.13 337	0.08 49	0.06 25	0.07 3	0.07 7

DCVSM-stereo	0.49 286	0.29 124	2.49 448	0.29 191	0.22 248	0.53 196	0.52 460	0.58 178	0.49 180	0.69 449	0.46 215	0.79 440	0.48 381	0.53 238	0.42 304	0.13 326	0.14 354	0.15 390	0.12 263	0.20 290	0.20 341

IGEV-Stereo++	0.23 38	0.23 54	0.64 25	0.24 72	0.22 248	0.47 138	0.13 8	0.52 133	0.33 18	0.18 16	0.24 57	0.17 45	0.22 108	0.32 82	0.19 27	0.08 45	0.06 21	0.08 49	0.06 25	0.17 228	0.09 69

DualNet (step1)	0.59 377	0.62 336	1.93 315	0.27 136	0.22 248	0.68 403	0.31 333	0.93 435	0.66 364	0.57 347	0.51 262	0.55 307	0.45 351	1.11 356	0.38 277	0.61 534	0.14 354	0.87 544	0.56 539	0.25 361	0.23 387

test_sample9	0.94 501	0.62 336	1.93 315	0.27 136	0.22 248	0.68 403	0.31 333	0.93 435	0.66 364	0.57 347	0.51 262	0.55 307	0.45 351	1.91 478	2.55 540	0.61 534	4.16 581	0.87 544	0.56 539	0.25 361	0.23 387

test_sample8	1.12 516	0.62 336	1.93 315	0.27 136	0.22 248	0.68 403	0.31 333	0.95 456	0.61 298	1.18 529	0.56 319	2.53 553	1.31 528	1.91 478	2.55 540	0.61 534	4.16 581	0.87 544	0.56 539	0.25 361	0.23 387

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 297	0.33 171	0.93 63	0.26 120	0.22 248	0.46 133	0.20 100	1.10 523	1.34 538	3.16 574	0.32 129	0.22 75	0.20 87	0.30 61	0.22 90	0.10 181	0.09 203	0.11 213	0.09 128	0.15 170	0.19 326

CFNet_ucs	0.48 268	0.50 293	2.32 411	0.26 120	0.22 248	0.57 250	0.22 140	0.85 369	0.65 349	0.53 294	0.64 391	0.68 386	0.44 347	0.54 242	0.31 225	0.13 326	0.12 318	0.16 408	0.11 225	0.19 275	0.17 290

gwcnet-sp	0.49 286	0.43 250	2.54 461	0.31 235	0.22 248	0.67 391	0.31 333	0.78 315	0.65 349	0.58 365	0.47 221	0.46 262	0.43 339	0.76 313	0.46 324	0.11 243	0.11 292	0.11 213	0.11 225	0.15 170	0.14 212

scenet	0.49 286	0.43 250	2.54 461	0.31 235	0.22 248	0.67 391	0.31 333	0.78 315	0.65 349	0.58 365	0.47 221	0.46 262	0.43 339	0.76 313	0.46 324	0.11 243	0.11 292	0.11 213	0.11 225	0.15 170	0.14 212

ssnet_v2	0.55 350	0.60 326	1.86 284	0.32 264	0.22 248	0.72 424	0.44 432	0.94 443	0.74 432	0.63 417	0.54 298	0.81 446	0.47 372	0.77 317	0.70 415	0.16 405	0.14 354	0.14 363	0.14 323	0.30 412	0.30 447

ssnet	0.49 286	0.43 250	2.54 461	0.31 235	0.22 248	0.67 391	0.31 333	0.78 315	0.65 349	0.58 365	0.47 221	0.46 262	0.43 339	0.76 313	0.46 324	0.11 243	0.11 292	0.11 213	0.11 225	0.15 170	0.14 212

LCNet	0.54 338	0.37 208	1.78 231	0.92 539	0.22 248	0.96 499	0.30 320	0.59 186	0.58 269	0.51 276	0.55 308	0.41 212	0.76 477	0.84 327	0.26 161	0.09 88	0.06 21	0.12 268	0.18 395	0.98 545	0.39 497

ICVP	0.46 247	0.29 124	2.41 430	0.33 285	0.22 248	0.59 284	0.55 471	0.75 276	0.50 190	0.44 206	0.60 351	0.49 283	0.35 252	0.53 238	0.37 270	0.16 405	0.16 396	0.14 363	0.11 225	0.15 170	0.15 245
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
hitnet-ft	0.67 423	0.80 413	1.90 303	0.28 161	0.22 248	0.69 409	0.36 383	0.85 369	0.65 349	0.56 336	0.84 467	1.03 503	0.95 507	2.32 511	0.55 368	0.23 477	0.14 354	0.41 523	0.13 295	0.24 349	0.17 290

iResNetv2_ROB	0.59 377	1.43 540	2.96 514	0.40 405	0.22 248	0.58 267	0.28 288	0.91 418	0.73 428	0.57 347	0.63 375	0.60 341	0.41 312	0.74 309	0.35 261	0.11 243	0.08 133	0.10 148	0.07 71	0.43 497	0.17 290

CBMV_ROB	0.76 467	0.42 245	2.68 479	0.33 285	0.22 248	0.74 434	0.47 450	0.96 461	0.76 454	1.04 514	0.96 490	0.88 471	0.93 501	2.06 493	1.19 482	0.22 474	0.24 473	0.27 493	0.25 453	0.25 361	0.28 432

DN-CSS_ROB	0.48 268	1.23 522	1.99 342	0.39 396	0.22 248	0.56 232	0.19 81	0.75 276	0.61 298	0.45 216	0.62 363	0.41 212	0.31 232	0.70 301	0.32 236	0.11 243	0.08 133	0.14 363	0.13 295	0.36 457	0.12 161

MyStereo07	0.34 123	0.40 232	1.46 144	0.29 191	0.23 268	0.60 296	0.31 333	0.53 145	0.42 116	0.25 103	0.25 66	0.20 65	0.26 169	0.57 250	0.19 27	0.09 88	0.18 424	0.12 268	0.11 225	0.16 206	0.19 326

MyStereo06	0.54 338	0.41 238	2.68 479	0.30 208	0.23 268	0.60 296	0.30 320	0.81 339	0.44 130	0.84 492	0.52 275	0.78 435	0.58 421	0.48 209	1.10 473	0.09 88	0.17 414	0.12 268	0.10 163	0.16 206	0.20 341

MyStereo05	0.49 286	0.41 238	2.72 485	0.30 208	0.23 268	0.60 296	0.30 320	0.82 346	0.77 458	0.52 284	0.37 160	0.51 289	0.42 329	0.52 232	0.38 277	0.09 88	0.17 414	0.12 268	0.10 163	0.16 206	0.20 341

MyStereo04	0.48 268	0.40 232	2.65 476	0.29 191	0.23 268	0.60 296	0.31 333	0.83 352	0.75 445	0.47 226	0.36 157	0.53 297	0.42 329	0.53 238	0.39 288	0.09 88	0.18 424	0.12 268	0.11 225	0.16 206	0.19 326

CBFPSM	0.56 358	0.91 449	1.82 265	0.28 161	0.23 268	0.71 418	0.37 391	0.72 250	0.64 336	0.50 263	0.49 250	1.03 503	0.83 486	0.62 268	1.35 493	0.10 181	0.12 318	0.10 148	0.10 163	0.18 254	0.19 326

DCRE	0.50 297	0.63 347	2.13 372	0.30 208	0.23 268	0.45 113	0.24 204	0.59 186	0.53 224	0.50 263	2.10 542	0.42 225	0.26 169	0.35 112	0.23 104	0.09 88	0.14 354	0.10 148	0.32 492	0.16 206	0.15 245

CSP-Net	0.50 297	0.39 227	1.25 105	0.29 191	0.23 268	0.77 452	0.35 376	0.86 379	0.57 258	0.59 379	0.59 336	0.65 363	0.40 301	1.77 446	0.44 319	0.16 405	0.11 292	0.10 148	0.10 163	0.20 290	0.14 212

STrans-v2	0.67 423	0.56 318	2.64 474	0.27 136	0.23 268	0.57 250	0.33 364	0.96 461	0.69 384	0.92 502	0.85 471	0.89 473	0.93 501	1.83 460	1.21 485	0.09 88	0.07 56	0.10 148	0.09 128	0.11 89	0.12 161

IIG-Stereo	0.59 377	0.65 358	1.74 205	0.54 489	0.23 268	0.61 317	0.21 119	0.73 261	0.65 349	0.64 427	0.69 422	0.69 393	0.38 279	2.09 497	1.39 496	0.11 243	0.07 56	0.11 213	0.09 128	0.15 170	0.09 69

PSM-AAD	0.63 402	0.22 36	1.77 226	0.37 371	0.23 268	0.86 482	1.17 548	0.59 186	0.60 281	0.64 427	0.71 436	0.68 386	2.93 563	0.65 283	0.31 225	0.09 88	0.07 56	0.17 425	0.15 346	0.13 130	0.33 467

GrayStereo	0.66 418	0.19 7	1.76 217	0.90 537	0.23 268	0.62 337	1.42 562	0.62 202	0.60 281	0.72 460	0.78 455	0.56 319	3.07 566	0.60 265	0.26 161	0.09 88	0.08 133	0.10 148	0.21 431	0.11 89	0.18 310

Prome-Stereo	0.49 286	0.30 136	1.76 217	0.60 511	0.23 268	0.63 354	0.42 414	0.62 202	0.60 281	0.59 379	1.03 502	0.43 229	0.72 467	0.60 265	0.33 246	0.09 88	0.07 56	0.10 148	0.09 128	0.11 89	0.43 508

RALAANet	0.43 209	0.98 480	1.90 303	0.32 264	0.23 268	0.48 146	0.19 81	0.67 228	0.53 224	0.48 244	0.45 207	0.39 198	0.30 224	0.48 209	0.37 270	0.10 181	0.08 133	0.11 213	0.14 323	0.27 390	0.10 100

IGEV	0.22 31	0.28 114	0.88 54	0.21 7	0.24 281	0.42 88	0.17 58	0.35 9	0.37 62	0.20 27	0.22 40	0.14 13	0.12 4	0.24 7	0.20 49	0.08 45	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.09 44	0.07 7

DFGA-Net	0.51 314	1.06 497	1.75 211	0.30 208	0.24 281	0.54 204	0.22 140	0.63 208	0.60 281	0.48 244	0.51 262	0.35 179	0.27 187	1.82 459	0.53 361	0.10 181	0.08 133	0.12 268	0.12 263	0.37 465	0.15 245

G2L-Stereo_test	0.55 350	0.97 476	1.89 298	0.33 285	0.24 281	0.75 440	0.38 397	0.79 331	0.60 281	0.60 388	0.54 298	0.74 420	0.39 293	1.56 411	0.43 313	0.10 181	0.08 133	0.08 49	0.08 97	0.28 396	0.13 195

rvit_105_1	0.44 219	0.54 306	1.46 144	0.36 350	0.24 281	0.51 170	0.45 439	0.75 276	0.74 432	0.45 216	0.44 203	0.44 240	0.36 258	0.62 268	0.38 277	0.20 455	0.18 424	0.18 445	0.22 439	0.18 254	0.18 310

AIO-Stereo	0.30 91	0.27 93	1.25 105	0.27 136	0.24 281	0.37 47	0.20 100	0.52 133	0.36 53	0.21 35	0.30 110	0.23 83	0.14 11	0.31 70	0.20 49	0.08 45	0.07 56	0.09 99	0.38 513	0.19 275	0.31 455

RSM	0.28 71	0.26 87	0.97 70	0.25 90	0.24 281	0.37 47	0.21 119	0.49 99	0.44 130	0.21 35	0.27 77	0.28 140	0.17 32	0.38 138	0.20 49	0.07 23	0.07 56	0.09 99	0.34 499	0.21 304	0.16 272

ttt	0.66 418	0.22 36	1.68 185	0.34 316	0.24 281	0.60 296	0.26 246	1.00 493	0.77 458	0.55 325	0.67 405	0.54 303	0.36 258	2.14 501	3.03 547	0.16 405	0.13 337	0.13 327	0.12 263	0.15 170	0.17 290

MIF-Stereo (partial)	0.34 123	0.41 238	1.93 315	0.26 120	0.24 281	0.32 24	0.17 58	0.53 145	0.42 116	0.25 103	0.37 160	0.25 106	0.26 169	0.44 172	0.31 225	0.11 243	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.19 275	0.14 212

UniTT-Stereo	0.30 91	0.36 205	1.68 185	0.27 136	0.24 281	0.29 13	0.18 72	0.33 6	0.34 24	0.26 117	0.37 160	0.18 57	0.18 54	0.31 70	0.27 169	0.10 181	0.08 133	0.08 49	0.07 71	0.25 361	0.08 37

LL-Strereo2	0.41 184	0.90 448	1.83 271	0.44 435	0.24 281	0.54 204	0.27 271	0.58 178	0.45 145	0.41 190	0.33 138	0.44 240	0.21 99	0.44 172	0.34 253	0.09 88	0.08 133	0.16 408	0.14 323	0.17 228	0.17 290

hknet	0.47 262	0.29 124	1.70 191	0.30 208	0.24 281	0.76 444	0.31 333	1.00 493	0.64 336	0.63 417	0.53 286	0.80 443	0.38 279	0.77 317	0.37 270	0.11 243	0.10 245	0.14 363	0.12 263	0.12 100	0.11 124

GMM-Stereo	0.50 297	0.23 54	2.41 430	0.54 489	0.24 281	0.77 452	0.46 442	0.59 186	0.57 258	0.58 365	0.73 443	0.47 270	0.43 339	0.68 290	0.27 169	0.10 181	0.06 21	0.13 327	0.13 295	0.14 153	0.44 510

Anonymous3	0.42 203	0.35 196	2.09 362	0.33 285	0.24 281	0.72 424	0.31 333	0.74 265	0.55 243	0.35 156	0.40 182	0.33 169	0.29 216	0.44 172	0.28 179	0.18 430	0.18 424	0.13 327	0.13 295	0.17 228	0.17 290

sAnonymous2	0.38 156	0.62 336	2.15 378	0.31 235	0.24 281	0.34 31	0.27 271	0.53 145	0.46 154	0.24 85	0.29 95	0.23 83	0.28 202	0.28 38	0.22 90	0.12 296	0.09 203	0.11 213	0.13 295	0.38 472	0.35 473

CroCo_RVC	0.38 156	0.62 336	2.15 378	0.31 235	0.24 281	0.34 31	0.27 271	0.53 145	0.46 154	0.24 85	0.29 95	0.23 83	0.28 202	0.28 38	0.22 90	0.12 296	0.09 203	0.11 213	0.13 295	0.38 472	0.35 473

DMCA	0.41 184	0.52 296	1.26 107	0.31 235	0.24 281	0.59 284	0.26 246	0.77 300	0.63 328	0.58 365	0.48 233	0.57 325	0.35 252	0.40 149	0.50 349	0.14 367	0.10 245	0.14 363	0.10 163	0.15 170	0.15 245

FADNet_RVC	0.81 485	1.14 508	2.42 432	0.30 208	0.24 281	0.71 418	0.24 204	0.95 456	0.61 298	0.44 206	0.56 319	0.59 335	0.42 329	1.52 407	0.68 411	0.94 550	0.96 565	0.28 497	1.00 565	0.90 544	1.36 567

TDLM	0.67 423	0.92 450	1.76 217	0.37 371	0.24 281	0.66 385	0.56 476	0.82 346	0.74 432	1.16 522	0.62 363	0.61 343	0.48 381	2.70 544	0.50 349	0.20 455	0.11 292	0.35 513	0.14 323	0.32 427	0.16 272

coex_refinement	0.58 369	0.94 458	1.87 289	0.38 386	0.25 299	0.64 365	0.34 368	0.83 352	0.65 349	0.60 388	0.63 375	0.81 446	0.48 381	1.85 467	0.56 376	0.13 326	0.09 203	0.10 148	0.10 163	0.16 206	0.16 272

ACV-stereo	0.66 418	0.76 392	2.86 502	0.32 264	0.25 299	1.01 506	0.60 486	0.59 186	0.52 205	0.41 190	0.45 207	1.55 540	0.94 504	1.40 387	0.69 413	0.14 367	0.13 337	0.12 268	0.11 225	0.20 290	0.19 326

iinet-f	0.57 364	0.93 456	2.27 403	0.31 235	0.25 299	0.83 474	0.33 364	0.81 339	0.65 349	0.54 307	0.63 375	0.73 414	0.67 455	0.73 306	0.67 408	0.13 326	0.13 337	0.11 213	0.10 163	0.43 497	0.16 272

IER	0.43 209	0.38 218	1.69 187	0.26 120	0.25 299	0.66 385	0.26 246	0.71 245	0.55 243	0.54 307	0.59 336	0.60 341	0.53 400	0.52 232	0.39 288	0.11 243	0.08 133	0.11 213	0.11 225	0.14 153	0.11 124

NINENet	0.50 297	0.33 171	1.69 187	0.55 496	0.25 299	0.91 494	0.23 171	0.98 473	0.71 403	0.53 294	0.55 308	0.66 370	0.30 224	1.22 369	0.32 236	0.15 384	0.13 337	0.16 408	0.11 225	0.16 206	0.13 195

HHNet	0.60 383	0.65 358	2.60 471	0.36 350	0.25 299	0.64 365	0.61 490	0.64 211	0.62 316	0.55 325	1.13 511	0.32 163	0.60 427	0.42 160	1.79 515	0.15 384	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.18 254	0.15 245

GEStereo_RVC	0.54 338	0.87 438	1.95 327	0.47 459	0.25 299	0.62 337	0.37 391	1.00 493	0.74 432	0.53 294	0.54 298	0.59 335	0.44 347	1.10 353	0.46 324	0.15 384	0.11 292	0.12 268	0.10 163	0.26 381	0.19 326

PSMNet-RSSM	0.53 333	0.82 422	1.78 231	0.31 235	0.25 299	0.58 267	0.28 288	0.84 363	0.60 281	0.50 263	0.61 358	0.67 379	0.43 339	1.68 431	0.42 304	0.15 384	0.10 245	0.14 363	0.16 365	0.15 170	0.13 195

GwcNet-RSSM	0.57 364	0.94 458	2.13 372	0.32 264	0.25 299	0.60 296	0.30 320	0.80 335	0.66 364	0.52 284	0.64 391	0.71 407	0.40 301	1.79 451	0.50 349	0.13 326	0.09 203	0.12 268	0.12 263	0.21 304	0.15 245

GANet	0.75 464	0.84 428	2.01 345	0.40 405	0.25 299	0.74 434	0.66 498	0.87 388	0.73 428	0.71 457	1.07 507	0.84 458	0.59 424	2.71 546	1.15 480	0.17 419	0.16 396	0.44 526	0.16 365	0.31 420	0.20 341

CFNet	0.58 369	0.96 468	1.78 231	0.33 285	0.25 299	0.63 354	0.22 140	0.88 396	0.75 445	0.46 224	0.59 336	0.58 332	0.40 301	2.29 509	0.48 339	0.12 296	0.09 203	0.15 390	0.14 323	0.30 412	0.15 245

AANet_RVC	0.68 430	1.00 486	2.09 362	0.33 285	0.25 299	0.58 267	0.32 356	0.81 339	0.80 471	0.61 397	0.94 487	0.80 443	0.41 312	2.46 526	1.02 467	0.36 517	0.14 354	0.10 148	0.09 128	0.23 334	0.22 363

DLCB_ROB	0.54 338	0.55 315	1.49 154	0.36 350	0.25 299	0.65 379	0.36 383	0.80 335	0.70 393	0.72 460	0.69 422	0.83 453	0.46 364	1.53 408	0.60 389	0.13 326	0.12 318	0.14 363	0.14 323	0.14 153	0.13 195

NOSS_ROB	0.64 406	0.65 358	1.62 176	0.46 454	0.25 299	0.67 391	0.30 320	0.93 435	0.77 458	0.59 379	0.57 327	0.77 432	0.38 279	2.78 548	0.44 319	0.23 477	0.24 473	0.28 497	0.26 460	0.27 390	0.39 497

ETE_ROB	0.60 383	0.71 377	1.55 164	0.37 371	0.25 299	0.69 409	0.51 457	1.47 546	0.70 393	0.80 480	0.69 422	0.85 461	0.49 388	1.36 382	0.58 385	0.16 405	0.13 337	0.19 451	0.16 365	0.21 304	0.23 387

MM-Stereo_test1	0.41 184	0.39 227	2.29 407	0.38 386	0.26 314	0.44 108	0.28 288	0.63 208	0.51 198	0.40 181	0.32 129	0.26 120	0.26 169	0.46 193	0.22 90	0.09 88	0.21 456	0.10 148	0.09 128	0.39 481	0.15 245

GCAP-BAT	0.43 209	0.31 150	1.82 265	0.25 90	0.26 314	0.65 379	0.23 171	0.48 93	0.37 62	0.67 440	0.82 463	0.44 240	0.24 137	0.48 209	0.87 445	0.09 88	0.13 337	0.09 99	0.22 439	0.08 21	0.09 69

CoDeX	0.52 327	0.43 250	2.25 400	0.29 191	0.26 314	0.61 317	0.32 356	0.99 485	0.68 375	0.48 244	0.55 308	0.52 295	0.40 301	1.60 421	0.35 261	0.12 296	0.09 203	0.11 213	0.10 163	0.13 130	0.12 161

HBP-ISP	0.76 467	1.30 530	3.19 536	0.35 332	0.26 314	0.85 480	0.54 468	1.03 511	0.72 413	0.80 480	0.69 422	0.68 386	0.83 486	2.04 491	0.44 319	0.23 477	0.24 473	0.29 504	0.25 453	0.28 396	0.24 399

CRFU-Net	0.56 358	0.38 218	1.86 284	0.46 454	0.26 314	0.82 472	0.36 383	0.90 408	0.49 180	0.62 408	0.59 336	0.78 435	1.35 532	1.00 343	0.48 339	0.15 384	0.14 354	0.17 425	0.10 163	0.19 275	0.14 212

TransformOpticalFlow	0.64 406	0.56 318	2.66 477	0.44 435	0.26 314	0.62 337	0.28 288	0.83 352	0.71 403	0.76 472	0.74 446	0.91 477	0.85 490	1.83 460	0.81 439	0.10 181	0.07 56	0.11 213	0.09 128	0.11 89	0.12 161

RALCasStereoNet	0.45 237	0.88 442	1.85 276	0.30 208	0.26 314	0.49 153	0.26 246	0.58 178	0.51 198	0.36 161	0.48 233	0.36 183	0.28 202	0.55 246	0.34 253	0.10 181	0.53 537	0.09 99	0.08 97	0.25 361	0.34 471

GANet-RSSM	0.55 350	0.73 386	1.90 303	0.36 350	0.26 314	0.59 284	0.27 271	0.78 315	0.52 205	0.47 226	0.57 327	0.63 350	0.45 351	1.92 482	0.43 313	0.14 367	0.10 245	0.25 489	0.11 225	0.34 442	0.14 212

FADNet-RVC	0.61 391	1.26 527	2.12 370	0.33 285	0.26 314	0.59 284	0.29 312	0.86 379	0.62 316	0.45 216	0.50 258	0.62 347	0.46 364	1.73 439	0.55 368	0.17 419	0.20 447	0.17 425	0.18 395	0.59 524	0.28 432

SuperB	1.15 520	1.14 508	5.43 571	0.36 350	0.26 314	0.81 469	0.89 527	0.88 396	1.17 529	0.67 440	0.68 413	0.63 350	1.39 536	1.74 441	3.37 556	0.15 384	0.12 318	0.17 425	0.16 365	2.80 576	0.25 408

GANetREF_RVC	0.75 464	1.15 512	2.46 441	0.47 459	0.26 314	0.83 474	0.61 490	0.97 469	0.89 496	0.62 408	0.61 358	0.72 410	0.59 424	2.42 522	0.55 368	0.32 510	0.25 486	0.36 515	0.24 445	0.39 481	0.31 455
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
CVANet_RVC	0.65 414	0.80 413	2.13 372	0.36 350	0.26 314	0.62 337	0.42 414	0.84 363	0.72 413	0.69 449	0.68 413	0.68 386	0.52 398	2.64 538	0.42 304	0.19 445	0.12 318	0.22 470	0.17 382	0.37 465	0.15 245

DeepPruner_ROB	0.50 297	0.70 375	1.94 324	0.29 191	0.26 314	0.63 354	0.31 333	0.80 335	0.48 174	0.61 397	0.55 308	0.66 370	0.38 279	0.98 340	0.40 296	0.19 445	0.14 354	0.14 363	0.14 323	0.23 334	0.17 290

monsterstereo	0.22 31	0.22 36	0.52 6	0.25 90	0.27 327	0.39 60	0.14 20	0.51 117	0.33 18	0.25 103	0.27 77	0.13 3	0.13 8	0.38 138	0.21 70	0.07 23	0.07 56	0.07 1	0.06 25	0.08 21	0.06 1

G2L-Stereo	0.55 350	0.85 432	2.18 386	0.31 235	0.27 327	0.59 284	0.27 271	0.77 300	0.55 243	0.54 307	0.52 275	0.71 407	0.36 258	1.75 443	0.50 349	0.13 326	0.11 292	0.13 327	0.11 225	0.29 401	0.15 245

DispNO	0.67 423	0.98 480	2.58 466	0.31 235	0.27 327	0.59 284	0.29 312	0.83 352	0.68 375	0.53 294	0.79 458	0.83 453	0.47 372	2.46 526	0.68 411	0.12 296	0.10 245	0.19 451	0.31 486	0.16 206	0.17 290

testlalala_base	0.46 247	0.30 136	1.82 265	0.34 316	0.27 327	0.55 217	0.21 119	0.85 369	0.32 11	0.32 150	0.39 177	0.31 155	0.23 126	0.30 61	0.28 179	0.95 551	0.30 501	0.09 99	0.21 431	1.03 546	0.18 310

test-1	0.44 219	0.48 284	1.69 187	0.30 208	0.27 327	0.50 161	0.28 288	0.80 335	0.43 126	0.40 181	0.54 298	0.41 212	0.24 137	0.31 70	1.16 481	0.09 88	0.20 447	0.10 148	0.17 382	0.11 89	0.26 418

pcwnet_v2	0.64 406	0.49 287	4.41 564	0.32 264	0.27 327	0.60 296	0.25 224	0.97 469	0.88 492	0.59 379	0.70 432	0.63 350	0.55 408	0.66 286	0.37 270	0.17 419	0.15 379	0.15 390	0.14 323	0.21 304	0.23 387

sCroCo_RVC	0.33 115	0.32 158	1.89 298	0.34 316	0.27 327	0.30 15	0.22 140	0.48 93	0.44 130	0.22 46	0.33 138	0.25 106	0.25 155	0.32 82	0.24 133	0.14 367	0.16 396	0.12 268	0.12 263	0.15 170	0.13 195

SFCPSM	0.46 247	0.24 67	2.35 420	0.27 136	0.27 327	0.70 416	0.32 356	0.96 461	0.63 328	0.49 256	0.52 275	0.43 229	0.36 258	0.52 232	0.43 313	0.12 296	0.09 203	0.12 268	0.16 365	0.16 206	0.12 161

MMNet	0.50 297	0.48 284	1.93 315	0.33 285	0.27 327	0.79 461	0.28 288	0.81 339	0.74 432	0.60 388	0.56 319	0.59 335	0.55 408	0.79 322	0.59 387	0.10 181	0.09 203	0.12 268	0.11 225	0.13 130	0.14 212

UCFNet_RVC	0.48 268	0.82 422	1.85 276	0.30 208	0.27 327	0.64 365	0.26 246	0.74 265	0.55 243	0.48 244	0.53 286	0.63 350	0.41 312	0.88 334	0.38 277	0.15 384	0.10 245	0.17 425	0.17 382	0.18 254	0.15 245

SANet	1.20 524	1.21 520	3.33 545	0.38 386	0.27 327	1.73 547	0.85 524	1.10 523	2.49 565	1.16 522	1.83 536	1.72 542	1.50 542	2.37 513	2.84 545	0.18 430	0.16 396	0.16 408	0.15 346	0.32 427	0.32 460

XPNet_ROB	0.61 391	0.72 381	1.66 182	0.37 371	0.27 327	0.67 391	0.47 450	0.89 402	0.71 403	0.78 478	0.70 432	0.81 446	0.53 400	1.70 434	0.76 429	0.21 461	0.16 396	0.16 408	0.15 346	0.20 290	0.21 350

monsters	0.22 31	0.22 36	0.52 6	0.23 56	0.28 339	0.42 88	0.14 20	0.46 73	0.31 7	0.24 85	0.20 22	0.13 3	0.14 11	0.43 163	0.20 49	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.08 97	0.06 1	0.06 1

RAFT-Stereo-weight	0.34 123	0.29 124	1.43 139	0.28 161	0.28 339	0.55 217	0.22 140	0.78 315	0.48 174	0.46 224	0.38 169	0.36 183	0.17 32	0.33 94	0.23 104	0.09 88	0.08 133	0.09 99	0.07 71	0.09 44	0.09 69

ACRE	0.56 358	1.14 508	2.77 495	0.76 526	0.28 339	0.60 296	0.56 476	0.76 289	0.58 269	0.55 325	0.62 363	0.41 212	0.29 216	0.44 172	0.39 288	0.11 243	0.19 436	0.13 327	0.14 323	0.36 457	0.18 310

SACVNet	0.60 383	0.74 389	1.90 303	0.37 371	0.28 339	0.64 365	0.37 391	0.86 379	0.61 298	0.65 434	0.62 363	0.69 393	0.44 347	2.08 495	0.42 304	0.18 430	0.14 354	0.16 408	0.15 346	0.38 472	0.24 399

cf-r	0.53 333	0.81 418	2.15 378	0.33 285	0.28 339	0.60 296	0.28 288	0.78 315	0.64 336	0.51 276	0.60 351	0.75 426	0.40 301	1.32 378	0.43 313	0.13 326	0.09 203	0.11 213	0.12 263	0.15 170	0.14 212

DSFCA	0.54 338	0.35 196	1.41 134	0.28 161	0.28 339	0.79 461	0.88 526	0.76 289	0.70 393	0.72 460	0.66 402	0.67 379	0.57 417	1.17 365	0.63 396	0.16 405	0.14 354	0.13 327	0.14 323	0.16 206	0.13 195

MeshStereo	1.21 525	1.15 512	3.01 520	0.34 316	0.28 339	1.10 518	0.69 506	1.35 541	1.01 513	2.71 568	2.41 551	2.96 556	1.45 539	2.80 550	1.40 498	0.22 474	0.22 462	0.22 470	0.19 415	0.50 514	0.26 418
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
castereo	0.30 91	0.44 261	0.81 46	0.24 72	0.29 346	0.41 73	0.27 271	0.72 250	0.45 145	0.22 46	0.30 110	0.24 96	0.31 232	0.25 12	0.21 70	0.09 88	0.07 56	0.08 49	0.31 486	0.12 100	0.09 69

MaDis-Stereo	0.29 81	0.54 306	1.44 141	0.24 72	0.29 346	0.29 13	0.16 50	0.45 68	0.37 62	0.19 20	0.21 28	0.28 140	0.22 108	0.30 61	0.29 195	0.10 181	0.09 203	0.10 148	0.08 97	0.11 89	0.11 124

TRStereo	0.53 333	0.76 392	2.38 425	0.42 423	0.29 346	0.69 409	0.23 171	1.81 557	0.55 243	0.36 161	0.32 129	0.47 270	0.40 301	0.46 193	0.25 152	0.12 296	0.11 292	0.11 213	0.41 521	0.13 130	0.32 460

RAFT-RH_RVC	0.61 391	0.50 293	2.33 415	0.36 350	0.29 346	0.60 296	0.18 72	0.44 58	0.58 269	0.76 472	1.91 538	0.47 270	0.29 216	1.60 421	1.23 487	0.14 367	0.07 56	0.13 327	0.13 295	0.10 70	0.09 69

HCRNet	0.46 247	0.49 287	1.65 178	0.38 386	0.29 346	0.58 267	0.22 140	0.75 276	0.62 316	0.47 226	0.49 250	0.48 281	0.36 258	1.12 359	0.37 270	0.15 384	0.10 245	0.15 390	0.13 295	0.17 228	0.17 290

psmorigin	1.36 536	0.60 326	13.80 586	0.37 371	0.29 346	0.62 337	0.33 364	0.77 300	0.61 298	0.96 508	0.88 476	1.17 524	0.73 470	4.00 568	0.86 444	0.19 445	0.22 462	0.17 425	0.18 395	0.24 349	0.29 438

FAT-Stereo	0.70 438	0.54 306	2.88 504	0.36 350	0.29 346	0.62 337	0.54 468	0.97 469	0.87 489	0.76 472	0.92 482	0.94 486	0.80 482	1.84 465	0.57 380	0.18 430	0.19 436	0.17 425	0.16 365	0.22 321	0.25 408

FADNet-RVC-Resample	0.67 423	1.16 517	3.16 532	0.37 371	0.29 346	0.62 337	0.38 397	0.86 379	0.63 328	0.51 276	0.50 258	0.57 325	0.45 351	1.57 414	0.49 344	0.24 485	0.32 509	0.23 477	0.19 415	0.27 390	0.62 531

RTSC	0.72 450	1.00 486	2.22 394	0.40 405	0.29 346	0.82 472	0.31 333	0.96 461	1.10 524	0.92 502	0.81 459	0.78 435	0.58 421	1.23 371	1.55 505	0.18 430	0.17 414	0.14 363	0.17 382	0.43 497	0.30 447

HSM	0.62 396	0.76 392	1.72 198	0.30 208	0.29 346	0.64 365	0.28 288	0.94 443	0.62 316	0.58 365	0.57 327	1.40 534	0.64 446	2.59 536	0.42 304	0.11 243	0.08 133	0.10 148	0.08 97	0.14 153	0.11 124

LALA_ROB	0.60 383	0.76 392	1.69 187	0.36 350	0.29 346	0.79 461	0.55 471	0.94 443	0.77 458	0.81 485	0.67 405	0.94 486	0.49 388	0.99 341	0.73 425	0.21 461	0.15 379	0.20 459	0.18 395	0.23 334	0.21 350

MM-Stereo_test3	0.40 177	0.58 322	1.75 211	0.36 350	0.30 357	0.45 113	0.30 320	0.72 250	0.59 276	0.31 141	0.43 192	0.32 163	0.23 126	0.35 112	0.29 195	0.10 181	0.20 447	0.10 148	0.08 97	0.40 486	0.11 124

4D-IteraStereo	0.44 219	0.96 468	2.63 472	0.27 136	0.30 357	0.45 113	0.25 224	0.52 133	0.50 190	0.40 181	0.31 123	0.40 206	0.19 77	0.35 112	0.32 236	0.09 88	0.06 21	0.12 268	0.11 225	0.19 275	0.30 447

coex-ft	5.95 579	1.67 551	60.57 601	0.34 316	0.30 357	0.77 452	0.69 506	0.74 265	4.41 571	19.22 592	2.15 544	1.62 541	7.97 580	1.81 458	8.96 580	0.44 521	2.08 577	0.18 445	0.19 415	0.38 472	4.62 582

fast-acv-ft	0.63 402	0.88 442	3.10 526	0.38 386	0.30 357	0.79 461	0.48 453	0.69 235	0.72 413	0.58 365	0.78 455	0.76 430	0.60 427	0.67 287	0.73 425	0.15 384	0.15 379	0.18 445	0.17 382	0.37 465	0.16 272

Selective-IGEV	0.29 81	0.23 54	1.28 109	0.27 136	0.30 357	0.35 36	0.20 100	0.56 169	0.38 68	0.21 35	0.30 110	0.22 75	0.18 54	0.37 130	0.18 15	0.07 23	0.06 21	0.08 49	0.15 346	0.16 206	0.29 438

Anonymous_2	0.74 462	0.32 158	1.65 178	0.33 285	0.30 357	0.67 391	0.32 356	0.69 235	0.46 154	0.48 244	0.41 186	0.84 458	0.58 421	0.51 228	0.40 296	0.32 510	0.38 517	1.43 566	3.69 582	0.80 541	0.27 425

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 364	0.87 438	2.11 367	0.32 264	0.30 357	0.84 476	0.40 405	0.88 396	0.72 413	0.65 434	0.73 443	0.66 370	0.57 417	0.93 335	0.71 418	0.13 326	0.07 56	0.10 148	0.08 97	0.15 170	0.14 212

RAFT_CTSACE	0.46 247	0.76 392	2.07 356	0.35 332	0.30 357	0.54 204	0.30 320	0.61 198	0.48 174	0.49 256	0.76 451	0.55 307	0.36 258	0.58 253	0.22 90	0.08 45	0.13 337	0.11 213	0.10 163	0.41 489	0.08 37

rafts_anoy	0.43 209	0.89 445	1.96 336	0.32 264	0.30 357	0.48 146	0.24 204	0.62 202	0.49 180	0.37 165	0.38 169	0.33 169	0.30 224	0.51 228	0.34 253	0.10 181	0.39 523	0.13 327	0.15 346	0.17 228	0.15 245

Syn2CoEx	0.70 438	1.07 500	2.74 491	0.43 428	0.30 357	0.64 365	0.42 414	0.99 485	0.78 463	0.62 408	0.78 455	0.74 420	0.72 467	1.92 482	0.61 392	0.20 455	0.17 414	0.19 451	0.15 346	0.29 401	0.22 363

psm_up	0.57 364	0.61 330	1.83 271	0.35 332	0.30 357	0.64 365	0.37 391	0.90 408	0.68 375	0.59 379	0.55 308	0.68 386	0.54 403	1.91 478	0.46 324	0.16 405	0.15 379	0.16 408	0.15 346	0.23 334	0.13 195

CFNet-ft	0.51 314	0.76 392	1.79 251	0.28 161	0.30 357	0.63 354	0.28 288	0.66 219	0.55 243	0.45 216	0.57 327	0.74 420	0.41 312	1.46 395	0.42 304	0.14 367	0.10 245	0.28 497	0.13 295	0.18 254	0.14 212

FADNet	0.64 406	1.22 521	2.06 354	0.32 264	0.30 357	0.66 385	0.29 312	0.88 396	0.72 413	0.44 206	0.48 233	0.66 370	0.57 417	1.84 465	0.45 323	0.46 525	0.20 447	0.17 425	0.19 415	0.59 524	0.24 399

STTStereo	0.51 314	0.69 372	2.14 377	0.36 350	0.30 357	0.61 317	0.32 356	0.77 300	0.60 281	0.60 388	0.54 298	0.67 379	0.43 339	0.86 330	0.42 304	0.16 405	0.15 379	0.17 425	0.20 425	0.16 206	0.15 245

CFNet_RVC	0.51 314	0.76 392	1.79 251	0.28 161	0.30 357	0.63 354	0.28 288	0.66 219	0.55 243	0.45 216	0.57 327	0.74 420	0.41 312	1.46 395	0.42 304	0.14 367	0.10 245	0.28 497	0.13 295	0.18 254	0.14 212

NCCL2	0.65 414	0.94 458	1.96 336	0.43 428	0.30 357	0.71 418	0.68 504	0.84 363	0.65 349	0.70 453	0.60 351	0.86 465	0.54 403	1.56 411	0.57 380	0.20 455	0.16 396	0.67 538	0.25 453	0.22 321	0.24 399

FBW_ROB	0.83 487	0.77 401	1.77 226	0.44 435	0.30 357	0.87 486	0.46 442	1.10 523	0.91 499	0.81 485	0.75 449	1.01 499	0.61 436	3.66 566	1.23 487	0.26 494	0.23 470	0.36 515	0.25 453	0.27 390	0.62 531

ISRNet	0.47 262	0.44 261	1.55 164	0.37 371	0.31 374	0.49 153	0.19 81	0.75 276	0.66 364	0.63 417	0.71 436	0.67 379	0.39 293	0.58 253	0.44 319	0.23 477	0.16 396	0.21 467	0.20 425	0.21 304	0.25 408

MoCha-V2	0.36 141	0.32 158	1.41 134	0.36 350	0.31 374	0.35 36	0.19 81	0.57 172	0.39 82	0.30 137	0.32 129	0.28 140	0.27 187	0.47 204	0.24 133	0.08 45	0.56 539	0.08 49	0.38 513	0.18 254	0.12 161

Wz-Net-TNSev	0.91 497	1.73 557	3.08 524	0.36 350	0.31 374	1.00 505	0.71 510	1.06 517	0.97 507	0.71 457	0.72 441	1.09 514	0.87 494	2.42 522	1.59 506	0.20 455	0.20 447	0.16 408	0.20 425	0.44 505	0.35 473

Wz-Net-SNSev	0.76 467	1.32 534	3.11 528	0.40 405	0.31 374	0.71 418	0.60 486	0.98 473	0.87 489	0.67 440	0.83 464	0.96 489	0.60 427	1.67 430	0.97 454	0.16 405	0.15 379	0.16 408	0.17 382	0.36 457	0.24 399

CIPLG	0.56 358	1.19 518	2.46 441	0.80 530	0.31 374	0.61 317	0.57 480	0.76 289	0.57 258	0.56 336	0.63 375	0.41 212	0.30 224	0.45 184	0.40 296	0.11 243	0.20 447	0.13 327	0.13 295	0.35 452	0.19 326

IPLGR_C	0.58 369	1.25 525	2.72 485	0.80 530	0.31 374	0.60 296	0.61 490	0.76 289	0.58 269	0.56 336	0.62 363	0.41 212	0.31 232	0.43 163	0.40 296	0.11 243	0.22 462	0.13 327	0.15 346	0.35 452	0.19 326

PS-NSSS	0.63 402	1.00 486	1.81 258	0.30 208	0.31 374	0.63 354	0.34 368	0.98 473	0.69 384	0.54 307	0.74 446	0.51 289	0.41 312	2.43 524	0.48 339	0.24 485	0.17 414	0.27 493	0.18 395	0.27 390	0.21 350

PSMNet_ROB	0.66 418	1.01 490	2.33 415	0.38 386	0.31 374	0.72 424	0.55 471	0.86 379	0.69 384	0.54 307	0.60 351	0.75 426	0.47 372	2.00 489	0.82 440	0.17 419	0.13 337	0.19 451	0.19 415	0.24 349	0.27 425

rvit_stereo_0075_2	0.40 177	0.40 232	1.88 291	0.33 285	0.32 382	0.41 73	0.22 140	0.58 178	0.53 224	0.38 173	0.51 262	0.40 206	0.27 187	0.44 172	0.29 195	0.20 455	0.15 379	0.22 470	0.15 346	0.18 254	0.23 387

gcap-zeroshot	0.41 184	0.62 336	1.78 231	0.31 235	0.32 382	0.69 409	0.21 119	0.74 265	0.52 205	0.43 200	0.35 151	0.62 347	0.24 137	0.41 152	0.24 133	0.09 88	0.16 396	0.09 99	0.31 486	0.08 21	0.09 69

StereoVision	0.45 237	0.72 381	1.94 324	0.33 285	0.32 382	0.47 138	0.26 246	0.68 232	0.57 258	0.32 150	0.89 478	0.45 249	0.27 187	0.49 219	0.36 264	0.13 326	0.15 379	0.16 408	0.15 346	0.19 275	0.13 195

iRaft-Stereo_20w	0.58 369	0.39 227	1.96 336	0.45 449	0.32 382	0.92 496	0.57 480	1.14 528	0.56 254	0.81 485	0.40 182	0.55 307	0.69 460	0.65 283	1.04 470	0.09 88	0.16 396	0.09 99	0.36 510	0.17 228	0.25 408

test-3	0.43 209	0.20 12	1.70 191	0.34 316	0.32 382	0.45 113	0.23 171	0.71 245	0.46 154	0.51 276	0.29 95	0.45 249	0.21 99	0.59 259	0.98 455	0.08 45	0.07 56	0.10 148	0.35 502	0.29 401	0.28 432

test_1	0.43 209	0.20 12	1.70 191	0.34 316	0.32 382	0.45 113	0.23 171	0.71 245	0.46 154	0.50 263	0.29 95	0.45 249	0.21 99	0.59 259	0.98 455	0.08 45	0.07 56	0.10 148	0.35 502	0.29 401	0.29 438

test_3	0.44 219	0.20 12	1.70 191	0.36 350	0.32 382	0.47 138	0.30 320	0.73 261	0.49 180	0.50 263	0.30 110	0.45 249	0.22 108	0.59 259	0.98 455	0.08 45	0.10 245	0.11 213	0.35 502	0.29 401	0.28 432

CrosDoStereo	0.94 501	0.37 208	2.53 455	0.25 90	0.32 382	0.54 204	3.76 578	0.72 250	0.60 281	0.70 453	1.40 524	0.53 297	1.49 540	1.78 447	3.09 548	0.10 181	0.08 133	0.11 213	0.11 225	0.21 304	0.11 124

DeepStereo_LL	0.94 501	0.37 208	2.53 455	0.25 90	0.32 382	0.54 204	3.76 578	0.72 250	0.60 281	0.70 453	1.40 524	0.53 297	1.49 540	1.78 447	3.09 548	0.10 181	0.08 133	0.11 213	0.11 225	0.21 304	0.11 124

UPFNet	0.46 247	0.28 114	1.73 201	0.33 285	0.32 382	0.65 379	0.38 397	0.83 352	0.59 276	0.57 347	0.52 275	0.61 343	0.40 301	0.75 310	0.52 357	0.13 326	0.12 318	0.13 327	0.12 263	0.15 170	0.11 124

ADCL	0.99 506	0.79 411	2.43 436	0.39 396	0.32 382	1.50 535	1.90 566	0.92 427	0.97 507	1.26 535	1.27 516	1.00 498	1.42 538	1.14 362	3.31 554	0.17 419	0.14 354	0.22 470	0.21 431	0.30 412	0.22 363

MSMD_ROB	1.34 534	0.96 468	2.38 425	0.39 396	0.32 382	1.96 553	0.62 494	0.91 418	1.43 542	2.94 572	2.60 555	4.77 572	1.95 553	2.43 524	1.33 492	0.29 504	0.26 488	0.32 509	0.32 492	0.30 412	0.30 447

SGM-Forest	1.04 513	0.42 245	3.59 551	0.41 412	0.32 382	1.05 509	1.32 554	0.94 443	0.83 481	1.16 522	2.23 548	1.03 503	1.39 536	2.49 529	2.35 536	0.21 461	0.21 456	0.20 459	0.19 415	0.23 334	0.32 460
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AIO-test1	0.45 237	0.87 438	2.27 403	0.33 285	0.33 395	0.50 161	0.22 140	0.74 265	0.66 364	0.29 134	0.41 186	0.29 147	0.22 108	0.73 306	0.29 195	0.09 88	0.08 133	0.12 268	0.14 323	0.30 412	0.22 363

MyStereo8	0.54 338	0.80 413	2.76 493	0.32 264	0.33 395	0.71 418	0.20 100	0.87 388	0.57 258	0.51 276	0.59 336	0.50 286	0.33 242	0.68 290	0.55 368	0.10 181	0.29 497	0.10 148	0.13 295	0.21 304	0.34 471

testlalala	0.36 141	0.30 136	1.77 226	0.28 161	0.33 395	0.60 296	0.22 140	0.55 162	0.51 198	0.55 325	0.35 151	0.31 155	0.20 87	0.26 22	0.22 90	0.10 181	0.13 337	0.09 99	0.24 445	0.08 21	0.07 7

GASNet	0.73 459	1.47 542	3.04 521	0.47 459	0.33 395	0.57 250	0.34 368	0.91 418	0.75 445	0.58 365	0.58 333	0.74 420	0.55 408	2.03 490	0.65 404	0.21 461	0.15 379	0.19 451	0.17 382	0.51 516	0.28 432

Wz-Net-MNSev	0.65 414	0.97 476	2.19 388	0.36 350	0.33 395	0.90 492	0.60 486	0.92 427	0.81 476	0.75 469	0.72 441	0.73 414	0.65 448	1.39 384	0.71 418	0.16 405	0.13 337	0.14 363	0.14 323	0.24 349	0.18 310

AASNet	0.56 358	1.03 494	2.34 417	0.37 371	0.33 395	0.65 379	0.29 312	0.96 461	0.73 428	0.54 307	0.60 351	0.55 307	0.38 279	0.59 259	0.58 385	0.14 367	0.12 318	0.13 327	0.10 163	0.43 497	0.24 399

RAFT + AFF	0.64 406	1.20 519	1.95 327	0.34 316	0.33 395	0.67 391	0.52 460	0.99 485	0.74 432	0.53 294	0.58 333	0.57 325	0.80 482	1.76 444	0.51 354	0.12 296	0.27 494	0.15 390	0.14 323	0.43 497	0.29 438

UNet	0.54 338	0.44 261	2.83 501	0.31 235	0.33 395	0.74 434	0.27 271	0.82 346	0.61 298	0.53 294	0.54 298	0.72 410	0.54 403	0.78 321	0.56 376	0.11 243	0.09 203	0.13 327	0.11 225	0.14 153	0.12 161

Reg-Stereo(zero)	0.46 247	0.17 1	2.10 366	0.24 72	0.34 403	0.51 170	0.42 414	0.50 107	0.54 236	0.37 165	0.46 215	0.54 303	0.60 427	0.43 163	1.10 473	0.08 45	0.09 203	0.08 49	0.22 439	0.12 100	0.22 363

IGEV-Stereo+	0.29 81	0.29 124	0.86 51	0.25 90	0.34 403	0.30 15	0.14 20	0.32 5	0.53 224	0.18 16	0.12 8	0.18 57	0.19 77	0.49 219	0.17 14	0.09 88	0.08 133	0.08 49	0.20 425	0.46 507	0.59 529

LoS_RVC	0.29 81	0.33 171	1.19 92	0.25 90	0.34 403	0.43 97	0.22 140	0.42 39	0.32 11	0.22 46	0.33 138	0.23 83	0.24 137	0.31 70	0.21 70	0.07 23	0.07 56	0.07 1	0.05 1	0.10 70	0.31 455

CAS	0.35 134	0.25 72	1.30 113	0.79 529	0.34 403	0.51 170	0.23 171	0.46 73	0.39 82	0.22 46	0.31 123	0.20 65	0.17 32	0.28 38	0.23 104	0.73 542	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.37 488

anonymousa	0.48 268	0.46 272	2.44 438	0.29 191	0.34 403	0.61 317	0.25 224	0.66 219	0.54 236	0.53 294	0.77 454	0.73 414	0.46 364	0.33 94	0.31 225	0.10 181	0.09 203	0.12 268	0.29 471	0.10 70	0.19 326

DAS	0.56 358	0.35 196	1.55 164	0.33 285	0.34 403	0.50 161	0.42 414	0.83 352	0.74 432	0.83 490	0.68 413	0.56 319	0.48 381	2.40 520	0.46 324	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.09 128	0.18 254	0.15 245

SepStereo	0.52 327	0.35 196	1.55 164	0.33 285	0.34 403	0.50 161	0.42 414	0.83 352	0.74 432	0.83 490	0.68 413	0.56 319	0.48 381	1.56 411	0.46 324	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.09 128	0.18 254	0.15 245

RAFT-345	0.53 333	0.30 136	2.34 417	0.38 386	0.34 403	0.58 267	0.42 414	0.47 85	0.61 298	0.51 276	1.00 497	0.43 229	0.28 202	1.57 414	0.82 440	0.10 181	0.07 56	0.11 213	0.09 128	0.10 70	0.08 37

ADLNet	0.60 383	0.71 377	1.95 327	0.35 332	0.34 403	0.67 391	0.34 368	0.90 408	0.74 432	0.68 447	0.62 363	0.80 443	0.45 351	1.78 447	0.64 401	0.14 367	0.11 292	0.14 363	0.14 323	0.29 401	0.21 350

ac_64	0.55 350	0.46 272	1.92 312	0.36 350	0.34 403	0.63 354	0.31 333	0.82 346	0.61 298	0.55 325	0.51 262	0.89 473	0.48 381	1.83 460	0.55 368	0.14 367	0.11 292	0.12 268	0.12 263	0.18 254	0.12 161

DISCO	0.57 364	0.34 187	1.87 289	0.45 449	0.34 403	0.84 476	0.35 376	0.84 363	0.78 463	0.59 379	0.63 375	1.06 510	0.53 400	1.10 353	0.82 440	0.12 296	0.09 203	0.11 213	0.10 163	0.22 321	0.18 310

WCMA_ROB	1.12 516	0.83 426	2.66 477	0.58 503	0.34 403	1.17 525	0.71 510	0.93 435	0.94 503	1.74 550	2.63 557	3.09 559	1.71 549	1.70 434	1.84 517	0.26 494	0.21 456	0.20 459	0.21 431	0.28 396	0.43 508

DDVS	0.62 396	0.40 232	1.40 133	2.21 573	0.35 415	0.87 486	1.00 536	0.69 235	0.50 190	0.53 294	0.56 319	0.90 475	0.37 272	1.22 369	0.47 333	0.15 384	0.14 354	0.14 363	0.12 263	0.19 275	0.22 363

AEACV	0.33 115	0.24 67	1.44 141	0.28 161	0.35 415	0.47 138	0.21 119	0.43 49	0.28 4	0.26 117	0.25 66	0.22 75	0.38 279	0.30 61	0.18 15	0.09 88	0.35 511	0.09 99	0.36 510	0.23 334	0.25 408

delet	0.52 327	0.54 306	1.62 176	0.31 235	0.35 415	0.74 434	0.46 442	0.85 369	0.74 432	0.55 325	0.60 351	0.67 379	0.50 391	1.12 359	0.57 380	0.11 243	0.11 292	0.13 327	0.14 323	0.16 206	0.12 161

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 471	1.04 495	2.06 354	0.94 541	0.35 415	0.89 491	0.40 405	0.85 369	0.63 328	0.55 325	0.63 375	0.75 426	0.38 279	2.38 516	0.48 339	1.10 557	0.31 503	0.36 515	0.21 431	0.53 520	0.55 525

XQC	0.73 459	0.98 480	2.39 427	0.46 454	0.35 415	0.81 469	0.46 442	1.00 493	1.00 511	0.80 480	0.69 422	0.88 471	0.74 475	1.32 378	1.20 483	0.24 485	0.16 396	0.23 477	0.20 425	0.41 489	0.33 467

ADCMid	0.96 505	1.32 534	2.74 491	0.38 386	0.35 415	0.99 502	0.58 482	0.94 443	0.86 486	1.23 531	1.01 498	1.01 499	1.00 509	1.05 349	3.97 561	0.21 461	0.19 436	0.42 524	0.32 492	0.40 486	0.29 438

ADCRef	0.80 479	0.96 468	2.29 407	0.37 371	0.35 415	0.96 499	0.51 457	0.87 388	0.75 445	0.88 496	0.83 464	0.61 343	1.36 533	1.02 345	3.27 553	0.13 326	0.11 292	0.17 425	0.19 415	0.25 361	0.21 350

NVstereo2D	0.58 369	0.40 232	2.03 352	0.35 332	0.35 415	0.69 409	0.39 402	0.91 418	0.80 471	0.47 226	0.53 286	0.67 379	0.46 364	1.99 488	0.48 339	0.19 445	0.11 292	0.17 425	0.13 295	0.25 361	0.25 408

WZ-Net	0.92 499	1.31 531	3.76 552	0.41 412	0.36 423	0.86 482	0.71 510	1.00 493	1.06 520	0.82 489	0.92 482	1.06 510	1.05 514	2.16 502	1.61 507	0.19 445	0.13 337	0.15 390	0.16 365	0.32 427	0.28 432

GMOStereo	0.41 184	0.62 336	1.78 231	0.28 161	0.36 423	0.51 170	0.31 333	0.53 145	0.44 130	0.57 347	0.48 233	0.41 212	0.27 187	0.28 38	0.23 104	0.08 45	0.38 517	0.13 327	0.11 225	0.34 442	0.11 124

error version	0.41 184	0.62 336	1.78 231	0.28 161	0.36 423	0.51 170	0.31 333	0.53 145	0.44 130	0.57 347	0.48 233	0.41 212	0.27 187	0.28 38	0.23 104	0.08 45	0.38 517	0.13 327	0.11 225	0.34 442	0.11 124

test-v	0.41 184	0.62 336	1.78 231	0.28 161	0.36 423	0.51 170	0.31 333	0.53 145	0.44 130	0.57 347	0.48 233	0.41 212	0.27 187	0.28 38	0.23 104	0.08 45	0.38 517	0.13 327	0.11 225	0.34 442	0.11 124

ADLNet2	0.68 430	0.84 428	3.19 536	0.33 285	0.36 423	0.64 365	0.37 391	0.89 402	0.79 468	0.54 307	0.65 400	0.93 482	0.48 381	2.07 494	0.56 376	0.13 326	0.11 292	0.11 213	0.11 225	0.33 435	0.18 310

ASMatch	0.60 383	0.43 250	2.58 466	0.91 538	0.36 423	0.56 232	0.25 224	0.52 133	0.61 298	0.47 226	1.21 513	0.47 270	0.66 453	1.34 380	0.94 450	0.10 181	0.08 133	0.11 213	0.11 225	0.10 70	0.16 272

test-2	0.41 184	0.62 336	1.78 231	0.28 161	0.36 423	0.51 170	0.31 333	0.53 145	0.44 130	0.57 347	0.48 233	0.41 212	0.27 187	0.28 38	0.23 104	0.08 45	0.38 517	0.13 327	0.11 225	0.34 442	0.11 124

APVNet	0.70 438	0.67 366	2.71 483	0.38 386	0.36 423	0.85 480	0.43 421	0.91 418	0.68 375	0.55 325	0.69 422	0.75 426	0.55 408	2.31 510	0.78 433	0.17 419	0.17 414	0.24 484	0.19 415	0.33 435	0.23 387

ADCS	1.05 514	1.36 539	2.98 518	0.42 423	0.36 423	0.96 499	0.81 523	1.06 517	1.12 526	1.25 532	0.97 492	1.08 512	0.90 499	1.25 375	4.86 570	0.21 461	0.21 456	0.22 470	0.23 443	0.36 457	0.38 491

DPSNet	0.86 491	0.60 326	2.34 417	0.58 503	0.36 423	1.07 515	0.75 515	1.30 539	1.05 517	0.70 453	0.68 413	0.94 486	1.29 525	2.08 495	1.82 516	0.26 494	0.23 470	0.16 408	0.17 382	0.48 509	0.40 501

PWCDC_ROB	0.72 450	1.06 497	2.09 362	0.47 459	0.36 423	0.78 457	0.26 246	0.98 473	1.34 538	0.61 397	2.07 540	0.64 359	0.61 436	0.83 325	0.71 418	0.31 509	0.14 354	0.15 390	0.12 263	0.60 527	0.21 350

AIO-test2	0.49 286	1.15 512	1.96 336	0.42 423	0.37 434	0.50 161	0.23 171	0.79 331	0.70 393	0.33 152	0.53 286	0.27 131	0.22 108	0.67 287	0.29 195	0.73 542	0.08 133	0.13 327	0.17 382	0.17 228	0.18 310

Wz-Net-LNSev	0.59 377	0.96 468	2.47 445	0.34 316	0.37 434	0.79 461	0.44 432	0.86 379	0.77 458	0.61 397	0.67 405	0.79 440	0.56 412	0.64 273	0.62 394	0.15 384	0.14 354	0.12 268	0.12 263	0.18 254	0.19 326

OMP-Stereo	0.59 377	0.65 358	1.74 205	0.56 498	0.37 434	0.60 296	0.26 246	0.70 242	0.65 349	0.66 436	0.60 351	0.69 393	0.32 238	2.09 497	1.20 483	0.10 181	0.07 56	0.12 268	0.09 128	0.17 228	0.10 100

S-Stereo	0.80 479	0.69 372	3.89 555	0.39 396	0.37 434	0.69 409	0.70 509	0.94 443	0.98 510	0.62 408	0.91 480	0.83 453	0.60 427	2.37 513	0.66 405	0.18 430	0.21 456	0.17 425	0.18 395	0.30 412	0.35 473

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 350	0.92 450	2.36 423	0.38 386	0.37 434	0.60 296	0.28 288	0.82 346	0.62 316	0.62 408	0.55 308	0.72 410	0.45 351	1.00 343	0.43 313	0.15 384	0.11 292	0.14 363	0.14 323	0.15 170	0.16 272
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CSAN	1.25 529	1.12 504	3.04 521	0.51 476	0.37 434	1.06 510	1.15 547	1.22 534	1.08 522	1.17 527	1.91 538	1.04 506	1.31 528	5.96 577	2.43 538	0.26 494	0.22 462	0.24 484	0.24 445	0.31 420	0.30 447

GREAT-IGEV	0.37 147	0.28 114	1.48 151	0.25 90	0.38 440	0.46 133	0.18 72	0.33 6	0.34 24	0.15 4	0.29 95	0.15 27	0.17 32	0.36 121	0.23 104	0.07 23	0.76 558	0.07 1	0.26 460	0.21 304	1.03 559

CroCo-Stereo Lap2	0.33 115	0.61 330	1.47 148	0.32 264	0.38 440	0.23 4	0.22 140	0.58 178	0.46 154	0.22 46	0.27 77	0.29 147	0.23 126	0.32 82	0.26 161	0.09 88	0.09 203	0.10 148	0.08 97	0.21 304	0.14 212

CC-Net-ROB	0.85 490	1.15 512	2.13 372	0.88 536	0.38 440	0.88 490	0.44 432	1.06 517	0.79 468	0.58 365	0.69 422	0.65 363	0.50 391	2.74 547	0.51 354	0.93 549	0.39 523	0.87 544	0.29 471	0.54 521	0.54 522

AIO_rvc	0.41 184	0.64 351	1.29 110	0.58 503	0.39 443	0.37 47	0.24 204	0.50 107	0.43 126	0.28 130	0.23 46	0.25 106	0.16 24	0.99 341	0.19 27	0.10 181	0.16 396	0.08 49	0.11 225	0.25 361	0.85 545

FC-DCNN v2	1.54 547	0.58 322	2.80 499	0.44 435	0.39 443	2.05 558	0.66 498	1.90 560	1.84 558	2.79 570	2.97 564	4.41 570	3.07 566	2.65 539	2.30 535	0.29 504	0.26 488	0.31 506	0.30 480	0.32 427	0.38 491

XX-Stereo	0.55 350	0.54 306	3.50 549	0.48 467	0.39 443	0.54 204	0.17 58	0.89 402	0.40 95	0.44 206	0.65 400	0.85 461	0.19 77	0.77 317	0.21 70	0.10 181	0.14 354	0.10 148	0.32 492	0.17 228	0.14 212

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 511	1.67 551	2.32 411	0.47 459	0.39 443	1.47 532	0.95 530	0.95 456	0.91 499	0.84 492	0.94 487	1.05 508	0.60 427	2.95 553	0.72 422	0.41 519	0.72 557	0.32 509	0.55 536	0.74 535	1.22 564

stereogan	0.69 434	0.51 295	2.44 438	0.39 396	0.39 443	1.01 506	0.41 411	0.94 443	0.92 502	0.73 464	0.85 471	1.15 521	0.69 460	1.57 414	0.53 361	0.19 445	0.18 424	0.20 459	0.16 365	0.36 457	0.24 399

Nwc_Net	0.68 430	0.83 426	2.53 455	0.41 412	0.39 443	0.77 452	0.38 397	1.01 501	0.70 393	0.60 388	0.99 495	0.98 493	0.68 458	1.41 388	0.63 396	0.23 477	0.15 379	0.23 477	0.25 453	0.23 334	0.18 310

ADCP+	0.94 501	1.12 504	3.14 530	0.34 316	0.39 443	1.06 510	0.79 519	0.89 402	0.80 471	0.66 436	0.67 405	0.85 461	1.55 543	0.93 335	4.55 568	0.13 326	0.11 292	0.16 408	0.15 346	0.26 381	0.25 408

FC-DCNN	1.49 545	0.59 324	2.88 504	0.44 435	0.39 443	1.97 555	0.66 498	1.67 554	1.70 552	2.72 569	2.89 561	4.22 566	2.97 565	2.55 534	2.19 530	0.29 504	0.26 488	0.31 506	0.30 480	0.32 427	0.39 497

PWC_ROB	0.70 438	0.94 458	1.88 291	0.39 396	0.39 443	0.62 337	0.30 320	0.98 473	0.94 503	0.91 501	1.29 518	0.77 432	0.62 441	1.62 425	1.03 469	0.18 430	0.11 292	0.18 445	0.13 295	0.51 516	0.22 363

RAFT_R40	0.50 297	0.21 21	1.76 217	0.50 471	0.40 452	0.61 317	0.53 464	0.56 169	0.60 281	0.56 336	0.54 298	0.55 307	0.51 393	1.57 414	0.53 361	0.11 243	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.16 206	0.09 69

FINET	0.65 414	0.95 465	3.06 523	0.35 332	0.40 452	0.58 267	0.48 453	0.92 427	1.10 524	0.57 347	0.68 413	0.47 270	0.44 347	1.15 364	0.60 389	0.23 477	0.21 456	0.17 425	0.15 346	0.26 381	0.25 408

HGLStereo	0.54 338	0.69 372	2.00 344	0.35 332	0.40 452	0.66 385	0.30 320	0.83 352	0.62 316	0.57 347	0.69 422	0.69 393	0.54 403	1.07 350	0.55 368	0.13 326	0.13 337	0.13 327	0.11 225	0.19 275	0.17 290

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 534	1.70 555	2.50 452	0.56 498	0.40 452	2.15 561	0.99 533	1.24 536	1.26 535	1.02 511	1.10 509	1.29 528	0.88 497	3.10 557	1.08 472	1.66 569	0.83 561	0.68 539	0.88 560	1.57 562	1.80 575

AF-Net	0.69 434	0.92 450	2.21 390	0.41 412	0.40 452	0.68 403	0.40 405	1.02 504	0.86 486	0.69 449	1.03 502	1.04 506	0.84 489	1.19 366	0.78 433	0.22 474	0.14 354	0.25 489	0.17 382	0.30 412	0.18 310

SHD	0.72 450	0.77 401	2.36 423	0.45 449	0.40 452	0.71 418	0.32 356	1.02 504	1.25 534	1.07 515	0.84 467	0.90 475	0.73 470	1.09 352	0.98 455	0.21 461	0.18 424	0.20 459	0.21 431	0.32 427	0.31 455

PA-Net	0.84 489	1.00 486	3.49 548	0.63 514	0.40 452	0.70 416	0.52 460	0.86 379	0.84 483	0.52 284	0.59 336	0.70 403	0.54 403	2.35 512	2.23 532	0.17 419	0.27 494	0.19 451	0.28 468	0.22 321	0.36 481
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
YMNet	0.62 396	0.72 381	1.93 315	0.41 412	0.41 459	0.87 486	0.43 421	0.87 388	0.71 403	0.74 467	0.81 459	0.83 453	0.46 364	0.86 330	0.93 448	0.19 445	0.22 462	0.20 459	0.17 382	0.41 489	0.21 350

YMNet_1	0.62 396	0.72 381	1.93 315	0.41 412	0.41 459	0.87 486	0.43 421	0.87 388	0.71 403	0.74 467	0.81 459	0.83 453	0.46 364	0.86 330	0.93 448	0.19 445	0.22 462	0.20 459	0.17 382	0.41 489	0.21 350

HH	0.49 286	0.49 287	2.78 497	0.50 471	0.41 459	0.38 58	0.23 171	0.72 250	0.38 68	0.63 417	0.48 233	0.87 467	0.41 312	0.64 273	0.21 70	0.09 88	0.17 414	0.10 148	0.09 128	0.16 206	0.12 161

HanStereo	0.49 286	0.49 287	2.78 497	0.50 471	0.41 459	0.38 58	0.23 171	0.72 250	0.38 68	0.63 417	0.48 233	0.87 467	0.41 312	0.64 273	0.21 70	0.09 88	0.17 414	0.10 148	0.09 128	0.16 206	0.12 161

FCDSN-DC	1.29 531	0.54 306	2.50 452	0.47 459	0.41 459	1.12 519	0.60 486	1.10 523	1.27 536	2.23 560	2.87 560	3.67 563	3.12 568	2.39 519	1.69 510	0.30 507	0.26 488	0.31 506	0.30 480	0.35 452	0.38 491
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Gwc-CoAtRS	0.38 156	0.33 171	1.92 312	0.27 136	0.41 459	0.48 146	0.19 81	0.59 186	0.46 154	0.43 200	0.39 177	0.57 325	0.26 169	0.32 82	0.26 161	0.09 88	0.09 203	0.09 99	0.31 486	0.11 89	0.09 69

acv_ft	0.48 268	0.44 261	1.76 217	0.32 264	0.41 459	0.63 354	0.28 288	0.81 339	0.68 375	0.61 397	0.59 336	0.69 393	0.45 351	0.44 172	0.63 396	0.11 243	0.09 203	0.10 148	0.09 128	0.41 489	0.10 100

MFN_U_SF_RVC	1.55 548	2.39 578	3.16 532	0.65 518	0.41 459	1.12 519	0.46 442	1.23 535	1.33 537	1.61 548	1.20 512	1.43 535	0.98 508	1.76 444	1.97 519	1.90 572	1.80 571	1.98 575	2.15 576	1.63 563	1.77 574

RYNet	0.70 438	0.56 318	2.25 400	0.35 332	0.41 459	0.86 482	0.43 421	0.94 443	0.82 477	0.62 408	0.53 286	0.91 477	0.60 427	2.70 544	1.00 461	0.14 367	0.11 292	0.16 408	0.14 323	0.25 361	0.27 425

MSKI-zero shot	0.46 247	0.38 218	2.47 445	0.27 136	0.43 468	0.56 232	0.20 100	0.77 300	0.43 126	0.60 388	0.51 262	0.44 240	0.17 32	0.68 290	0.21 70	0.09 88	0.29 497	0.09 99	0.32 492	0.14 153	0.10 100

RAFT-Test	0.44 219	0.38 218	2.01 345	0.27 136	0.44 469	0.64 365	0.37 391	0.72 250	0.57 258	0.45 216	0.48 233	0.65 363	0.24 137	0.35 112	0.29 195	0.09 88	0.11 292	0.09 99	0.38 513	0.10 70	0.11 124

CFNet-RSSM	0.41 184	0.32 158	2.20 389	0.27 136	0.44 469	0.52 189	0.19 81	0.76 289	0.48 174	0.43 200	0.36 157	0.54 303	0.26 169	0.33 94	0.25 152	0.09 88	0.08 133	0.09 99	0.38 513	0.10 70	0.09 69

aanetorigin	0.77 471	0.80 413	2.59 468	0.43 428	0.44 469	0.58 267	1.01 538	0.57 172	0.68 375	1.53 547	1.23 514	0.81 446	1.08 517	1.07 350	1.07 471	0.18 430	0.15 379	0.17 425	0.21 431	0.54 521	0.30 447

RP	0.67 423	0.82 422	1.94 324	0.43 428	0.44 469	0.65 379	0.45 439	0.89 402	0.82 477	0.66 436	0.92 482	0.99 496	0.76 477	1.55 410	0.66 405	0.25 490	0.18 424	0.23 477	0.20 425	0.31 420	0.22 363

RGC	0.71 447	0.97 476	2.18 386	0.44 435	0.44 469	0.73 430	0.40 405	0.94 443	0.71 403	0.71 457	1.04 505	1.01 499	0.71 464	1.74 441	0.70 415	0.23 477	0.18 424	0.28 497	0.26 460	0.29 401	0.27 425

PASM	0.72 450	0.68 368	1.91 309	0.47 459	0.44 469	0.60 296	0.51 457	0.76 289	0.80 471	0.77 476	0.67 405	0.87 467	0.61 436	2.40 520	0.67 408	0.32 510	0.35 511	0.36 515	0.41 521	0.45 506	0.39 497

DRN-Test	0.64 406	0.43 250	2.44 438	0.39 396	0.44 469	0.80 468	0.41 411	1.02 504	0.78 463	0.80 480	0.63 375	0.69 393	0.56 412	1.79 451	0.69 413	0.15 384	0.12 318	0.17 425	0.16 365	0.18 254	0.17 290

MDST_ROB	1.17 523	0.42 245	3.87 554	0.54 489	0.44 469	4.11 574	0.58 482	1.31 540	0.84 483	2.12 554	1.12 510	0.98 493	0.71 464	4.24 571	0.99 460	0.16 405	0.14 354	0.19 451	0.17 382	0.18 254	0.35 473

LL-Strereo	0.72 450	1.29 529	2.49 448	0.36 350	0.45 477	0.55 217	0.32 356	0.93 435	0.71 403	0.67 440	0.58 333	0.85 461	0.79 481	2.67 542	0.46 324	0.10 181	0.18 424	0.14 363	0.12 263	0.40 486	0.42 507

ccnet	0.71 447	0.41 238	1.59 169	0.40 405	0.45 477	1.06 510	0.55 471	0.98 473	0.71 403	0.88 496	0.97 492	0.82 451	0.88 497	1.68 431	0.94 450	0.32 510	0.26 488	0.32 509	0.27 465	0.34 442	0.30 447

GwcNet	0.69 434	0.71 377	3.12 529	0.36 350	0.45 477	0.81 469	0.44 432	0.86 379	0.84 483	0.60 388	0.74 446	0.82 451	0.49 388	1.65 427	0.66 405	0.16 405	0.15 379	0.15 390	0.15 346	0.31 420	0.24 399

NCC-stereo	0.79 477	0.94 458	2.42 432	0.59 507	0.45 477	1.90 550	0.46 442	0.99 485	0.72 413	0.64 427	0.84 467	0.91 477	0.73 470	1.80 455	1.00 461	0.27 499	0.19 436	0.23 477	0.31 486	0.24 349	0.22 363

Abc-Net	0.79 477	0.94 458	2.42 432	0.59 507	0.45 477	1.90 550	0.46 442	0.99 485	0.72 413	0.64 427	0.84 467	0.91 477	0.73 470	1.80 455	1.00 461	0.27 499	0.19 436	0.23 477	0.31 486	0.24 349	0.22 363
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
StereoDRNet	0.64 406	0.88 442	2.35 420	0.41 412	0.45 477	0.73 430	0.47 450	0.94 443	0.74 432	0.75 469	0.54 298	0.74 420	0.47 372	1.70 434	0.72 422	0.15 384	0.14 354	0.15 390	0.14 323	0.20 290	0.19 326

raftrobust	0.38 156	0.68 368	1.54 162	0.32 264	0.46 483	0.52 189	0.21 119	0.56 169	0.42 116	0.52 284	0.35 151	0.31 155	0.33 242	0.37 130	0.30 213	0.10 181	0.11 292	0.08 49	0.07 71	0.21 304	0.19 326

RASNet	0.61 391	0.68 368	2.03 352	0.35 332	0.46 483	0.65 379	0.28 288	0.78 315	0.70 393	0.48 244	0.64 391	0.93 482	0.61 436	2.21 505	0.73 425	0.12 296	0.09 203	0.09 99	0.10 163	0.14 153	0.11 124

AE-Stereo	0.42 203	0.29 124	1.65 178	0.43 428	0.47 485	0.56 232	0.23 171	0.86 379	0.46 154	0.31 141	0.41 186	0.43 229	0.24 137	0.34 106	0.24 133	0.09 88	0.48 535	0.11 213	0.45 526	0.22 321	0.19 326

SGM-ForestM	2.98 568	1.70 555	3.52 550	0.67 520	0.47 485	5.18 577	3.36 576	3.30 575	2.86 569	4.44 577	3.79 571	9.80 583	5.50 576	6.29 578	6.52 576	0.27 499	0.36 513	0.24 484	0.27 465	0.38 472	0.58 528

DANet	0.80 479	0.65 358	2.21 390	1.19 554	0.48 487	0.74 434	1.25 551	0.89 402	1.53 547	0.89 498	0.71 436	0.96 489	0.56 412	1.83 460	0.96 453	0.18 430	0.16 396	0.19 451	0.16 365	0.26 381	0.29 438
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UGAM-zero	0.63 402	0.39 227	2.49 448	0.30 208	0.49 488	0.67 391	0.19 81	0.91 418	0.45 145	0.77 476	0.45 207	1.16 523	0.82 485	2.05 492	0.29 195	0.09 88	0.15 379	0.09 99	0.44 525	0.11 89	0.22 363

STTRV1_RVC	0.80 479	0.55 315	2.89 507	0.42 423	0.49 488	0.79 461	0.44 432	1.15 531	0.82 477	0.62 408	0.89 478	0.72 410	0.63 444	2.69 543	0.64 401	0.48 526	0.64 544	0.27 493	0.24 445	0.35 452	0.27 425

CES	0.30 91	0.27 93	1.09 81	0.23 56	0.50 490	0.40 65	0.20 100	0.46 73	0.44 130	0.22 46	0.28 87	0.26 120	0.19 77	0.33 94	0.21 70	0.09 88	0.07 56	0.08 49	0.05 1	0.15 170	0.49 518

PVD	0.90 496	0.85 432	2.15 378	0.53 486	0.50 490	0.99 502	0.56 476	1.15 531	1.64 550	1.41 543	1.41 526	1.11 518	1.13 521	1.35 381	1.31 490	0.26 494	0.28 496	0.28 497	0.26 460	0.37 465	0.49 518

DeepPrunerF	0.86 491	0.86 435	2.91 512	0.45 449	0.50 490	0.64 365	0.48 453	1.14 528	2.64 566	0.63 417	0.61 358	0.65 363	0.62 441	2.21 505	1.31 490	0.23 477	0.19 436	0.30 505	0.28 468	0.36 457	0.25 408

ELAS_RVC	1.37 538	0.78 409	3.21 538	0.55 496	0.50 490	1.49 534	2.48 572	1.48 547	1.71 553	2.13 557	2.09 541	2.07 547	2.56 561	1.90 477	2.02 522	0.35 515	0.36 513	0.37 519	0.34 499	0.49 512	0.47 514
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 539	0.79 411	2.86 502	0.53 486	0.50 490	2.81 568	2.20 569	1.61 553	1.50 546	2.28 562	2.35 549	1.82 543	2.13 555	1.73 439	2.22 531	0.35 515	0.37 515	0.35 513	0.35 502	0.49 512	0.47 514
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	1.21 525	1.31 531	6.39 574	0.52 480	0.51 495	1.61 539	0.79 519	1.03 511	1.37 540	1.13 519	1.30 519	1.10 516	0.85 490	2.65 539	2.08 525	0.21 461	0.24 473	0.18 445	0.18 395	0.43 497	0.32 460

RTSA	1.21 525	1.31 531	6.39 574	0.52 480	0.51 495	1.61 539	0.79 519	1.03 511	1.37 540	1.13 519	1.30 519	1.10 516	0.85 490	2.65 539	2.08 525	0.21 461	0.24 473	0.18 445	0.18 395	0.43 497	0.32 460

TCMNet	0.66 418	0.85 432	2.55 465	0.50 471	0.52 497	0.72 424	0.39 402	0.87 388	0.72 413	0.58 365	0.68 413	0.63 350	0.46 364	1.70 434	0.63 396	0.18 430	0.18 424	0.23 477	0.18 395	0.38 472	0.27 425

SST-Stereo	0.52 327	0.20 12	1.76 217	0.62 513	0.53 498	0.62 337	0.66 498	0.55 162	0.61 298	0.58 365	0.53 286	0.52 295	0.60 427	1.59 420	0.29 195	0.11 243	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.16 206	0.10 100

AnyNet_C01	1.14 518	1.49 543	4.23 563	0.54 489	0.53 498	1.51 536	1.37 556	1.04 515	1.07 521	1.17 527	1.33 522	1.15 521	1.08 517	1.61 424	2.74 543	0.25 490	0.22 462	0.28 497	0.24 445	0.48 509	0.40 501

raft_robust	0.55 350	0.84 428	1.73 201	0.28 161	0.54 500	0.53 196	0.25 224	0.88 396	0.75 445	0.48 244	0.46 215	0.76 430	0.75 476	1.46 395	0.27 169	0.09 88	0.10 245	0.10 148	0.30 480	0.26 381	0.16 272

AnyNet_C32	1.00 509	1.33 536	2.53 455	0.49 469	0.54 500	1.15 523	1.14 546	0.91 418	0.89 496	1.11 518	0.95 489	0.87 467	0.93 501	1.50 404	4.07 563	0.21 461	0.20 447	0.25 489	0.24 445	0.38 472	0.33 467

PWCK	1.49 545	1.90 565	3.22 539	1.09 549	0.54 500	1.71 545	1.73 564	1.49 548	1.53 547	1.44 545	1.80 535	1.82 543	1.30 527	3.34 561	1.76 514	1.07 556	0.56 539	0.97 551	0.58 544	1.38 561	0.65 534

PFNet	0.60 383	0.33 171	2.47 445	0.41 412	0.55 503	0.62 337	0.27 271	0.61 198	0.63 328	0.61 397	0.56 319	0.45 249	0.32 238	1.88 475	1.14 478	0.28 503	0.09 203	0.12 268	0.16 365	0.26 381	0.20 341

NVStereoNet_ROB	1.16 522	0.95 465	2.54 461	0.58 503	0.55 503	0.78 457	0.63 496	1.00 493	1.08 522	1.03 512	4.07 572	1.48 537	1.22 523	2.88 552	1.27 489	0.50 527	0.46 529	0.54 531	0.62 547	0.50 514	0.63 533
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet-RUCA	0.58 369	0.82 422	1.89 298	0.59 507	0.56 505	0.64 365	0.36 383	0.84 363	0.69 384	0.51 276	0.68 413	0.53 297	0.43 339	0.56 249	0.43 313	0.34 514	0.18 424	0.44 526	0.29 471	0.48 509	0.30 447

testlalala2	0.44 219	0.28 114	2.59 468	0.64 515	0.56 505	0.57 250	0.20 100	0.78 315	0.52 205	0.40 181	0.39 177	0.45 249	0.21 99	0.27 27	0.22 90	0.09 88	0.10 245	0.08 49	0.29 471	0.12 100	0.10 100

NaN_ROB	1.14 518	0.94 458	2.96 514	0.53 486	0.56 505	1.13 521	0.99 533	0.98 473	1.00 511	1.09 517	0.87 474	0.77 432	1.06 516	5.90 576	2.72 542	0.16 405	0.23 470	0.16 408	0.24 445	0.22 321	0.36 481

TestStereo1	0.49 286	0.81 418	1.85 276	0.39 396	0.57 508	0.56 232	0.34 368	0.75 276	0.69 384	0.44 206	0.63 375	0.35 179	0.42 329	0.64 273	0.29 195	0.10 181	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.33 435	0.26 418

SA-5K	0.49 286	0.81 418	1.85 276	0.39 396	0.57 508	0.56 232	0.34 368	0.75 276	0.69 384	0.44 206	0.63 375	0.35 179	0.42 329	0.64 273	0.29 195	0.10 181	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.33 435	0.26 418

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 391	0.61 330	3.35 546	0.33 285	0.58 510	0.66 385	0.20 100	0.98 473	0.55 243	0.73 464	0.52 275	0.99 496	0.65 448	0.58 253	0.29 195	0.10 181	0.16 396	0.10 148	0.41 521	0.29 401	0.20 341

SAMSARA	0.91 497	0.97 476	2.22 394	0.80 530	0.58 510	1.32 527	1.31 553	1.01 501	0.94 503	1.36 538	0.87 474	1.38 533	0.90 499	1.72 438	1.02 467	0.24 485	0.30 501	0.22 470	0.25 453	0.36 457	0.35 473

GCST	0.72 450	1.10 502	2.15 378	1.11 551	0.59 512	0.62 337	0.19 81	0.75 276	0.53 224	0.56 336	0.63 375	0.47 270	0.31 232	1.11 356	0.33 246	0.75 544	0.45 527	0.84 543	0.64 550	0.69 532	0.54 522

UDG	0.77 471	1.23 522	2.15 378	0.67 520	0.59 512	0.78 457	0.38 397	0.90 408	0.70 393	0.61 397	0.69 422	1.01 499	0.67 455	1.02 345	0.73 425	0.45 523	0.34 510	0.87 544	0.51 533	0.67 531	0.46 513

EAI-Stereo	0.78 475	0.25 72	1.67 184	0.54 489	0.59 512	1.95 552	2.05 568	1.11 527	0.64 336	0.95 507	1.49 527	0.50 286	0.67 455	0.59 259	1.44 500	0.09 88	0.19 436	0.09 99	0.49 530	0.13 130	0.22 363

MADNet+	1.36 536	1.93 568	5.95 572	0.81 533	0.59 512	1.57 538	1.09 542	1.39 545	1.22 532	0.84 492	1.01 498	1.25 527	1.12 520	3.19 558	2.36 537	0.45 523	0.47 532	0.38 521	0.34 499	0.59 524	0.57 526

PDISCO_ROB	0.75 464	1.06 497	2.11 367	0.64 515	0.59 512	1.13 521	0.43 421	1.14 528	1.05 517	0.64 427	0.71 436	0.96 489	0.61 436	1.21 367	0.76 429	0.37 518	0.18 424	0.27 493	0.24 445	0.56 523	0.32 460

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 438	0.65 358	3.45 547	0.50 471	0.60 517	0.75 440	0.23 171	0.96 461	0.60 281	0.76 472	1.30 519	0.81 446	0.60 427	0.57 250	0.82 440	0.10 181	0.16 396	0.11 213	0.43 524	0.31 420	0.22 363

Sa-1000	0.51 314	0.72 381	1.90 303	0.31 235	0.60 517	0.60 296	0.31 333	0.94 443	0.71 403	0.52 284	0.83 464	0.42 225	0.33 242	0.68 290	0.28 179	0.10 181	0.09 203	0.13 327	0.29 471	0.29 401	0.10 100

PAM_32	0.70 438	0.35 196	2.73 490	0.54 489	0.61 519	1.07 515	0.43 421	0.84 363	0.49 180	0.90 500	0.91 480	1.23 525	0.77 480	0.65 283	1.10 473	0.10 181	0.19 436	0.10 148	0.49 530	0.15 170	0.38 491

SA	0.50 297	0.75 391	1.95 327	0.31 235	0.61 519	0.57 250	0.31 333	0.91 418	0.73 428	0.42 195	0.62 363	0.38 192	0.47 372	0.68 290	0.29 195	0.09 88	0.09 203	0.13 327	0.32 492	0.30 412	0.10 100

PAM	0.70 438	0.35 196	2.72 485	0.56 498	0.62 521	1.08 517	0.53 464	0.85 369	0.44 130	0.93 504	0.92 482	1.24 526	0.68 458	0.64 273	1.01 465	0.10 181	0.19 436	0.10 148	0.48 528	0.14 153	0.38 491

Consistency-Raft	0.88 494	0.93 456	3.23 540	0.99 545	0.64 522	0.77 452	0.55 471	0.98 473	0.97 507	0.61 397	1.03 502	0.65 363	1.05 514	0.79 322	1.38 495	0.44 521	0.46 529	0.51 530	0.58 544	0.65 529	0.47 514

test_5	0.51 314	0.87 438	1.99 342	0.37 371	0.65 523	0.58 267	0.35 376	0.78 315	0.62 316	0.48 244	0.55 308	0.45 249	0.40 301	0.72 305	0.30 213	0.09 88	0.07 56	0.12 268	0.12 263	0.33 435	0.38 491

AIO_test	0.39 171	0.37 208	1.19 92	0.73 523	0.67 524	0.35 36	0.25 224	0.47 85	0.34 24	0.34 154	0.22 40	0.33 169	0.17 32	1.31 377	0.19 27	0.11 243	0.15 379	0.08 49	0.21 431	0.15 170	0.23 387

G-Net	0.99 506	0.64 351	2.76 493	0.57 501	0.67 524	2.03 557	0.72 513	0.76 289	0.67 373	1.14 521	2.56 554	1.30 531	1.02 511	1.48 403	1.74 513	0.25 490	0.24 473	0.24 484	0.26 460	0.37 465	0.31 455

ADCPNet	0.99 506	0.99 484	3.93 558	0.37 371	0.68 526	1.36 529	0.62 494	0.87 388	0.76 454	0.78 478	0.81 459	1.08 512	1.18 522	1.14 362	2.49 539	0.21 461	0.69 553	0.21 467	0.95 563	0.29 401	0.37 488

DDUNet	0.77 471	1.12 504	1.88 291	0.76 526	0.69 527	0.84 476	0.43 421	0.85 369	0.65 349	0.67 440	0.75 449	0.91 477	0.52 398	1.03 347	0.57 380	0.54 530	0.37 515	0.95 550	0.52 535	0.71 534	0.57 526

SPS-STEREO	1.07 515	1.13 507	2.88 504	0.65 518	0.69 527	0.99 502	0.68 504	1.05 516	0.87 489	1.36 538	1.23 514	1.46 536	0.94 504	1.87 468	1.72 512	0.66 538	0.61 542	0.58 532	0.57 542	0.65 529	0.77 541
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
raft+_RVC	0.44 219	0.67 366	1.85 276	0.34 316	0.71 529	0.51 170	0.25 224	0.64 211	0.51 198	0.35 156	0.45 207	0.32 163	0.28 202	0.43 163	0.32 236	0.09 88	0.19 436	0.10 148	0.09 128	0.20 290	0.40 501

otaku	1.03 512	1.68 553	2.72 485	0.95 542	0.73 530	1.03 508	0.59 484	0.99 485	0.86 486	0.69 449	1.61 530	0.98 493	0.64 446	1.46 395	1.14 478	0.95 551	0.46 529	0.72 541	0.40 518	1.24 555	0.78 542

WAO-7	1.48 544	1.63 547	2.49 448	0.93 540	0.75 531	1.72 546	1.10 543	1.84 559	1.96 560	1.43 544	2.54 553	1.97 545	1.61 546	3.06 555	2.08 525	0.69 540	0.66 546	0.94 549	0.74 554	0.80 541	0.69 536

anonymity	0.80 479	0.66 365	1.29 110	0.59 507	0.75 531	0.67 391	0.52 460	0.95 456	0.71 403	0.94 505	0.70 432	0.67 379	0.87 494	0.71 303	1.35 493	0.64 537	0.62 543	0.58 532	1.44 572	0.60 527	0.65 534

RAFT+CT+SA	0.50 297	0.86 435	1.82 265	0.37 371	0.75 531	0.54 204	0.34 368	0.77 300	0.63 328	0.38 173	0.55 308	0.34 175	0.29 216	0.68 290	0.27 169	0.09 88	0.07 56	0.11 213	0.51 533	0.29 401	0.41 506

MFMNet_re	0.92 499	1.28 528	2.53 455	0.82 534	0.76 534	0.90 492	0.75 515	0.98 473	1.04 516	1.03 512	1.05 506	0.84 458	0.94 504	0.83 325	0.72 422	0.68 539	0.60 541	0.63 536	0.60 546	0.77 539	0.74 537

HUF	0.59 377	0.65 358	2.46 441	0.45 449	0.77 535	0.34 31	0.24 204	0.46 73	0.39 82	0.31 141	0.28 87	0.25 106	0.19 77	0.67 287	0.18 15	0.12 296	2.03 576	0.08 49	0.06 25	0.31 420	1.59 572

SQANet	0.80 479	1.58 545	2.53 455	0.76 526	0.83 536	0.76 444	0.36 383	0.83 352	0.64 336	0.63 417	0.69 422	0.73 414	0.51 393	1.21 367	0.53 361	0.77 546	0.29 497	0.59 534	0.29 471	0.86 543	0.61 530

Ntro	1.00 509	1.68 553	2.80 499	0.95 542	0.85 537	1.06 510	0.53 464	0.98 473	0.90 498	0.62 408	0.76 451	0.93 482	0.66 453	1.66 428	0.98 455	0.99 554	0.45 527	0.75 542	0.40 518	1.19 551	0.75 539

ACVNet-4b	1.93 555	1.85 562	4.10 561	1.07 547	0.86 538	1.15 523	0.53 464	1.06 517	1.12 526	0.64 427	1.09 508	1.99 546	0.70 462	2.20 504	9.86 583	5.62 582	0.41 526	1.03 554	0.55 536	1.86 569	0.85 545

ACVNet_1	1.33 533	1.91 566	4.03 559	1.09 549	0.88 539	1.19 526	0.66 498	1.24 536	1.17 529	0.94 505	0.96 490	3.09 559	1.04 513	2.37 513	1.11 476	1.04 555	0.48 535	1.03 554	0.48 528	1.12 548	0.83 544

EDNetEfficientorigin	8.18 582	0.98 480	145.96 603	0.51 476	0.89 540	0.72 424	0.48 453	0.85 369	1.56 549	2.12 554	1.49 527	1.29 528	1.31 528	1.83 460	2.13 529	0.13 326	0.12 318	0.17 425	0.18 395	0.39 481	0.45 511

DMCA-RVC	0.62 396	0.96 468	2.63 472	0.36 350	0.90 541	0.56 232	0.31 333	0.69 235	0.57 258	0.68 447	0.52 275	0.59 335	0.56 412	1.23 371	0.53 361	0.16 405	0.38 517	0.20 459	0.15 346	0.20 290	0.15 245

RainbowNet	1.15 520	1.78 558	2.72 485	1.12 552	0.91 542	1.06 510	0.76 517	1.16 533	1.13 528	0.75 469	0.97 492	1.09 514	0.80 482	1.60 421	1.21 485	1.17 559	1.26 569	1.01 553	0.57 542	1.13 549	0.88 550

ACVNet_2	1.42 542	1.81 559	3.23 540	1.08 548	0.92 543	1.32 527	0.85 524	1.49 548	1.69 551	1.19 530	1.73 534	2.13 548	1.03 512	2.50 530	1.40 498	0.91 548	0.53 537	1.00 552	0.55 536	2.11 571	0.85 545

SGM_RVC	1.89 554	0.92 450	2.50 452	0.96 544	0.93 544	1.63 541	1.37 556	1.52 550	12.43 581	1.85 551	1.69 533	2.40 552	1.74 550	2.81 551	1.71 511	0.53 528	0.47 532	0.42 524	0.47 527	0.74 535	0.74 537
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AAGNet	0.88 494	0.33 171	1.79 251	0.54 489	0.98 545	0.62 337	0.46 442	0.50 107	0.60 281	0.58 365	0.53 286	0.50 286	0.73 470	1.23 371	7.48 578	0.11 243	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.14 153	0.09 69

EDNetEfficient	1.27 530	0.70 375	4.05 560	0.64 515	0.98 545	0.94 497	1.40 559	0.85 369	1.75 554	2.34 563	1.33 522	1.05 508	2.21 557	1.58 418	4.15 564	0.15 384	0.19 436	0.14 363	0.27 465	0.38 472	0.32 460

WAO-6	1.58 549	1.54 544	2.32 411	1.14 553	1.00 547	2.30 563	1.03 539	1.82 558	2.85 568	1.25 532	2.61 556	2.20 549	1.56 544	2.47 528	1.99 521	0.95 551	0.67 547	1.19 559	0.83 558	1.08 547	0.88 550

MANE	2.90 567	1.14 508	2.96 514	1.03 546	1.01 548	5.01 576	2.45 571	5.36 579	6.88 578	3.58 575	4.76 576	5.99 576	4.99 573	4.23 570	4.61 569	0.56 533	0.67 547	0.44 526	0.78 556	0.51 516	1.03 559

SGM+DAISY	1.83 553	1.43 540	3.81 553	0.87 535	1.01 548	2.38 565	2.53 573	1.36 542	1.75 554	2.92 571	3.22 567	2.65 554	2.93 563	2.22 508	3.10 550	0.72 541	0.69 553	0.63 536	0.62 547	0.77 539	0.98 553

test_for_model	0.64 406	1.60 546	1.82 265	1.23 555	1.02 550	0.53 196	0.23 171	0.75 276	0.50 190	0.57 347	0.29 95	0.25 106	0.20 87	0.26 22	0.22 90	0.76 545	0.31 503	0.08 49	0.07 71	1.68 566	0.50 521

WAO-8	2.80 564	2.14 574	2.89 507	1.91 570	1.04 551	3.98 572	0.96 531	3.26 573	6.17 574	2.15 558	3.37 568	3.31 561	2.41 559	11.84 584	2.03 523	2.05 573	1.86 573	1.54 568	0.92 561	1.22 552	0.87 548

Venus	2.80 564	2.14 574	2.89 507	1.91 570	1.04 551	3.98 572	0.96 531	3.26 573	6.17 574	2.15 558	3.37 568	3.31 561	2.41 559	11.84 584	2.03 523	2.05 573	1.86 573	1.54 568	0.92 561	1.22 552	0.87 548

Dean	1.79 552	1.83 560	3.92 556	1.29 556	1.07 553	1.55 537	1.00 536	1.95 562	2.33 562	1.47 546	4.19 573	4.26 569	1.33 531	2.21 505	1.48 502	1.14 558	0.68 551	1.18 556	0.74 554	1.24 555	0.98 553

IMH-64-1	1.39 539	1.64 549	1.86 284	1.36 557	1.11 554	1.39 530	1.19 549	1.76 555	1.45 544	1.16 522	2.21 546	1.53 538	1.38 534	1.98 485	1.52 503	1.29 561	0.67 547	1.27 560	0.69 551	1.29 557	0.98 553

IMH-64	1.39 539	1.64 549	1.86 284	1.36 557	1.11 554	1.39 530	1.19 549	1.76 555	1.45 544	1.16 522	2.21 546	1.53 538	1.38 534	1.98 485	1.52 503	1.29 561	0.67 547	1.27 560	0.69 551	1.29 557	0.98 553

IMH	2.02 557	2.15 576	2.69 482	1.68 563	1.12 556	1.66 544	0.92 529	2.10 563	1.92 559	1.32 537	2.66 558	2.21 550	1.69 548	5.78 575	1.68 509	5.54 581	0.96 565	1.31 562	0.71 553	1.32 560	0.99 558

TorneroNet-64	2.65 560	1.83 560	3.30 542	1.46 560	1.20 557	3.89 571	0.99 533	3.51 577	6.71 577	2.56 565	4.60 574	4.22 566	3.85 571	3.33 560	3.14 551	1.19 560	0.65 545	1.39 565	0.79 557	3.31 578	1.15 562

JetBlue	1.78 551	1.63 547	3.92 556	0.73 523	1.21 558	4.38 575	3.35 575	1.59 551	1.20 531	1.26 535	1.52 529	2.37 551	1.88 552	3.23 559	3.00 546	0.53 528	0.47 532	0.48 529	0.49 530	1.29 557	0.97 552

edge stereo	0.81 485	0.73 386	3.30 542	0.37 371	1.21 558	0.62 337	0.39 402	0.93 435	0.79 468	0.80 480	0.88 476	1.14 520	0.71 464	2.18 503	0.71 418	0.21 461	0.20 447	0.26 492	0.18 395	0.38 472	0.26 418

TorneroNet	5.50 577	1.92 567	3.16 532	1.47 561	1.25 560	14.07 584	1.06 541	4.90 578	20.99 598	10.17 581	16.48 590	11.88 587	6.93 578	3.34 561	4.20 565	1.30 563	0.69 553	1.45 567	0.86 559	2.61 575	1.20 563

notaker	2.66 561	2.07 570	3.31 544	2.61 577	1.43 561	1.76 548	1.11 544	2.76 569	1.79 556	2.26 561	11.53 585	3.96 564	4.29 572	3.09 556	2.76 544	1.55 568	0.88 563	1.70 573	1.07 567	2.00 570	1.35 566

pmcnn	1.32 532	1.05 496	2.77 495	0.74 525	1.43 561	0.72 424	0.56 476	0.96 461	0.91 499	0.99 509	2.92 563	6.01 577	0.70 462	2.38 516	3.32 555	0.13 326	0.10 245	0.08 49	0.06 25	0.34 442	0.22 363

UNDER WATER-64	2.47 559	1.89 564	4.86 566	1.82 569	1.44 563	3.18 570	1.57 563	2.62 566	5.64 573	2.05 553	2.13 543	4.13 565	3.76 570	2.62 537	3.42 557	1.47 566	0.85 562	1.57 570	1.07 567	1.82 568	1.49 569

UNDER WATER	2.74 562	1.85 562	4.54 565	1.81 568	1.44 563	2.34 564	1.40 559	3.24 572	6.60 576	2.60 566	2.76 559	5.75 575	5.24 575	3.02 554	4.01 562	1.45 565	0.81 560	1.59 571	1.06 566	1.80 567	1.51 570

KSHMR	4.10 573	1.97 569	5.27 569	1.71 565	1.47 565	1.96 553	1.28 552	3.19 571	17.33 592	2.12 554	15.91 588	9.18 582	1.57 545	8.42 581	1.98 520	1.52 567	1.26 569	1.67 572	1.19 569	1.67 565	1.40 568

SDNR	1.22 528	0.80 413	2.71 483	0.33 285	1.48 566	1.98 556	0.23 171	1.93 561	2.44 563	0.89 498	2.52 552	1.36 532	0.51 393	3.65 565	1.93 518	0.30 507	0.31 503	0.22 470	0.16 365	0.33 435	0.36 481

ktn	4.35 574	2.10 571	2.89 507	1.80 567	1.49 567	2.13 560	1.41 561	2.26 564	12.72 582	11.41 584	16.43 589	11.15 585	3.75 569	4.36 572	3.18 552	1.82 571	0.98 567	1.73 574	1.21 570	2.97 577	1.27 565

tt	4.93 576	0.27 93	4.20 562	2.29 574	1.58 568	10.20 582	16.97 587	9.42 585	5.02 572	1.67 549	1.28 517	4.68 571	5.03 574	3.37 563	5.92 573	6.16 583	9.47 590	2.82 579	3.18 580	3.60 579	1.53 571

FACV-RUCA	0.58 369	0.40 232	1.78 231	0.43 428	1.67 569	0.48 146	0.28 288	0.69 235	0.62 316	0.40 181	0.53 286	0.33 169	0.63 444	0.40 149	0.31 225	0.13 326	0.11 292	0.62 535	0.12 263	0.70 533	0.98 553

JetRed	3.29 570	4.93 581	10.17 579	1.45 559	1.72 570	7.44 579	5.05 580	3.06 570	2.12 561	2.41 564	2.39 550	2.99 557	2.37 558	3.51 564	6.44 575	1.32 564	1.90 575	1.37 564	1.23 571	2.21 572	1.76 573

LVE	1.96 556	2.17 577	3.14 530	1.68 563	1.80 571	1.63 541	1.03 539	2.34 565	2.81 567	1.25 532	2.89 561	4.24 568	1.29 525	2.79 549	1.44 500	2.85 577	0.91 564	1.18 556	1.46 573	1.23 554	1.10 561

IGEV-RUCA	2.28 558	0.30 136	1.15 88	0.40 405	1.86 572	2.06 559	1.90 566	1.36 542	1.80 557	3.70 576	3.76 570	5.02 573	8.19 581	2.12 499	1.63 508	0.25 490	0.76 558	2.72 578	1.91 574	2.39 574	2.36 577

MADNet++	2.79 563	2.11 573	2.97 517	2.49 575	2.28 573	2.95 569	2.31 570	2.67 567	2.47 564	3.03 573	3.13 566	2.70 555	2.92 562	4.10 569	4.48 567	2.68 576	2.24 579	3.04 581	2.44 578	2.37 573	2.34 576

FADE		3.00 580		2.11 572	2.94 574							3.05 558				94.83 603	35.90 603	65.83 600	66.18 600	1.66 564

BEATNet-Init1	12.10 585	11.19 586	27.29 598	2.99 579	3.51 575	21.84 597	11.10 583	14.34 590	13.83 587	20.34 593	20.33 595	26.35 602	20.03 592	19.06 595	14.80 590	1.74 570	1.81 572	2.05 576	2.49 579	3.69 580	3.12 579

LE_ROB	4.43 575	1.35 538	9.38 578	2.79 578	3.93 576	2.43 566	3.46 577	2.68 568	11.19 580	11.66 585	4.73 575	5.26 574	10.46 583	4.50 573	9.49 581	0.82 547	0.69 553	1.34 563	0.98 564	0.75 537	0.76 540

HanzoNet	7.64 580	2.86 579	5.05 567	7.01 583	3.97 577	2.18 562	1.34 555	3.37 576	4.05 570	13.17 586	10.58 579	10.73 584	16.52 590	8.45 582	10.51 584	10.48 589	9.72 591	5.59 585	13.46 590	6.84 586	6.83 585

DGSMNet	2.89 566	0.63 347	3.18 535	3.43 580	4.17 578	2.57 567	6.98 582	0.97 469	0.83 481	0.56 336	1.86 537	0.79 440	0.62 441	1.64 426	1.39 496	4.61 580	5.01 583	5.17 584	4.71 583	4.44 582	4.19 581

DispFullNet	1.67 550	2.10 571	5.22 568	1.53 562	8.90 579	0.86 482	0.31 333	0.96 461	0.96 506	1.37 541	1.01 498	1.13 519	1.98 554	1.51 405	0.91 447	0.54 530	0.31 503	1.18 556	0.63 549	1.13 549	0.80 543

USTest	8.10 581	7.17 585	8.96 577	9.25 585	9.05 580	15.27 585	23.78 589	9.96 586	9.47 579	5.94 580	6.75 577	7.80 580	7.48 579	8.83 583	11.21 585	2.21 575	3.56 580	2.86 580	3.20 581	5.02 583	4.16 580

PML	23.15 594	16.83 590	7.78 576	5.49 581	9.93 581	51.13 602	104.50 602	5.76 580	13.62 585	37.30 602	105.93 602	30.86 603	23.50 597	12.07 586	7.87 579	6.30 584	2.12 578	6.32 586	2.43 577	10.44 589	2.90 578

DGTPSM_ROB	8.89 583	5.62 582	12.25 581	5.92 582	11.32 582	8.54 580	24.18 590	6.40 581	13.49 583	5.15 578	11.46 583	6.19 578	10.92 584	7.00 579	13.72 586	4.47 579	7.65 584	3.92 582	7.45 586	4.38 581	7.87 586

DPSMNet_ROB	9.48 584	5.64 583	13.01 585	8.82 584	11.82 583	8.54 580	24.20 591	6.41 582	13.65 586	5.32 579	11.47 584	6.33 579	10.92 584	7.69 580	13.89 587	7.25 588	8.19 586	5.06 583	7.78 587	5.31 584	8.26 587

TCMNet-wrong-test	5.51 578	6.62 584	6.20 573	13.02 590	11.90 584	7.14 578	5.53 581	6.99 583	1.44 543	2.65 567	3.10 565	8.37 581	5.95 577	4.75 574	6.05 574	3.07 578	0.98 567	2.38 577	1.99 575	6.62 585	5.43 583

LRCNet_RVC	13.74 589	19.30 591	12.75 584	19.46 593	12.69 585	1.86 549	0.41 411	12.33 587	1.05 517	15.77 588	18.83 594	12.62 590	8.70 582	12.21 587	9.62 582	22.22 595	8.37 589	25.85 595	24.01 596	19.32 594	17.44 594

DPSM_ROB	12.34 586	11.21 588	12.51 582	12.91 588	12.80 586	19.84 594	28.28 596	14.38 591	14.28 588	10.58 582	11.26 581	12.03 588	11.85 587	13.15 590	15.34 591	7.11 586	8.31 587	6.50 587	7.35 584	8.84 587	8.31 588

DPSM	12.34 586	11.21 588	12.51 582	12.91 588	12.80 586	19.84 594	28.28 596	14.38 591	14.28 588	10.58 582	11.26 581	12.03 588	11.85 587	13.15 590	15.34 591	7.11 586	8.31 587	6.50 587	7.35 584	8.84 587	8.31 588

U	3.37 572	0.17 1	0.91 59	0.26 120	13.79 588	19.19 591	0.15 35	0.41 33	0.31 7	0.17 11	0.18 16	0.27 131	0.15 21	0.21 2	0.16 4	0.09 88	0.06 21	17.88 592	12.81 589	0.10 70	0.08 37

DPSimNet_ROB	17.97 590	20.20 597	24.98 594	17.62 591	15.92 589	21.53 596	21.00 588	13.70 588	15.61 590	23.89 598	14.69 587	22.87 596	24.58 601	12.70 589	14.56 588	18.48 593	12.91 592	20.21 593	12.05 588	17.76 590	14.17 591

ASD4	21.52 592	19.65 592	22.13 590	22.45 595	16.42 590	23.29 598	30.71 598	33.06 602	17.47 593	24.18 599	14.11 586	21.71 595	15.88 589	21.06 597	18.11 593	19.78 594	17.78 596	26.52 596	20.33 594	27.03 596	18.73 595

HaxPig	19.86 591	22.40 598	22.34 591	17.95 592	17.95 591	11.77 583	11.89 584	16.02 593	15.89 591	21.10 594	21.41 596	18.74 594	18.39 591	20.08 596	19.69 594	23.63 599	23.22 597	24.06 594	23.69 595	23.00 595	23.95 597

EKT-Stereo	1.47 543	0.49 287	1.93 315	2.57 576	19.31 592	0.55 217	0.22 140	0.69 235	0.42 116	0.38 173	0.36 157	0.43 229	0.27 187	0.69 296	0.26 161	0.12 296	0.14 354	0.11 213	0.16 365	0.20 290	0.15 245

MEDIAN_ROB	23.96 595	27.05 602	26.39 597	22.16 594	22.13 593	16.12 587	13.97 585	20.24 594	20.05 594	25.50 600	25.31 600	22.96 597	22.63 596	24.39 598	23.24 598	28.20 600	27.23 601	28.62 597	27.75 597	27.50 597	27.76 598

AVERAGE_ROB	26.93 599	30.34 603	29.27 599	25.82 596	25.34 594	19.48 593	15.17 586	23.55 598	23.00 599	28.45 601	27.87 601	26.25 601	25.86 602	26.96 602	25.55 599	31.30 601	30.07 602	31.76 598	30.81 598	30.79 601	30.93 599

CasAABBNet	24.81 596	22.53 599	24.83 593	26.08 597	25.74 595	39.86 599	57.06 601	28.87 599	28.83 601	21.16 596	22.54 598	24.22 598	23.89 599	26.38 599	30.87 601	14.25 590	16.71 594	13.09 589	14.81 592	17.78 591	16.71 592

Selective-RAFT-Error	24.87 597	22.59 600	25.14 595	26.13 598	25.82 596	39.93 600	57.03 600	28.97 600	28.95 602	21.21 597	22.65 599	24.25 599	23.98 600	26.43 600	30.83 600	14.27 591	16.71 594	13.10 590	14.82 593	17.82 592	16.76 593

Anonymous_1	22.91 593	11.20 587	12.13 580	12.75 587	26.28 597	19.43 592	27.92 595	14.08 589	13.61 584	14.96 587	10.58 579	11.26 586	11.19 586	12.55 588	14.57 589	38.28 602	7.88 585	34.96 599	63.99 599	89.57 603	10.94 590

LSM	3.31 571	1.11 503	5.29 570	9.40 586	30.65 598	0.84 476	1.12 545	0.91 418	1.22 532	1.36 538	2.19 545	0.93 482	0.83 486	1.66 428	0.90 446	0.21 461	0.31 503	0.24 484	0.28 468	0.39 481	6.33 584

DLNR_Zeroshot_test	13.43 588	19.94 593	23.55 592	121.61 604	35.03 599	0.46 133	0.15 35	8.02 584	0.35 33	0.28 130	0.37 160	0.26 120	0.17 32	0.76 313	0.29 195	6.42 585	0.26 488	0.09 99	0.38 513	50.13 602	0.18 310

xxxxx1	28.96 600	20.11 594	14.07 587	49.74 600	39.15 600	18.98 588	26.64 592	21.94 595	20.21 595	16.45 589	17.48 591	18.36 591	21.56 593	16.21 592	20.88 595	23.07 596	26.55 598	66.40 601	78.70 601	30.27 598	32.51 600

tt_ll	28.96 600	20.11 594	14.07 587	49.74 600	39.15 600	18.98 588	26.64 592	21.94 595	20.21 595	16.45 589	17.48 591	18.36 591	21.56 593	16.21 592	20.88 595	23.07 596	26.55 598	66.40 601	78.70 601	30.27 598	32.51 600

ff	28.96 600	20.11 594	14.07 587	49.74 600	39.15 600	18.98 588	26.64 592	21.94 595	20.21 595	16.45 589	17.48 591	18.36 591	21.56 593	16.21 592	20.88 595	23.07 596	26.55 598	66.40 601	78.70 601	30.27 598	32.51 600

LSM0	26.58 598	22.63 601	25.88 596	30.13 599	52.21 603	39.94 601	56.74 599	28.97 600	28.72 600	21.14 595	22.26 597	24.43 600	23.88 598	26.54 601	30.87 601	14.32 592	16.55 593	13.12 591	14.71 591	17.92 593	20.60 596

test_example2	115.39 603	123.23 604	94.57 602	115.52 603	123.55 604	101.63 603	114.33 603	53.41 603	99.48 603	134.90 603	135.05 603	85.83 604	85.11 603	111.32 603	106.15 603	152.55 604	205.26 604	99.78 604	114.96 604	140.96 604	110.20 603

ccccc	291.34 604	297.21 605	347.09 604	374.70 605	380.44 605	203.92 604	213.88 604	216.32 604	172.72 604	203.37 604	218.57 604	215.01 605	258.31 604	312.78 604	341.56 604	412.57 605	356.13 605	256.09 605	227.69 605	428.88 605	389.64 604

Low-res two-view benchmark