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

LoS_RVC	0.13 2	0.10 24	0.19 1	0.18 8	0.16 228	0.20 55	0.18 86	0.20 2	0.17 3	0.13 2	0.19 25	0.12 3	0.15 49	0.17 11	0.13 24	0.06 1	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.12 253

CES	0.14 6	0.08 2	0.19 1	0.17 5	0.22 318	0.18 13	0.16 38	0.23 6	0.19 7	0.14 8	0.17 19	0.14 21	0.10 4	0.18 19	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.08 81	0.18 320

EGLCR-Stereo	0.13 2	0.08 2	0.20 3	0.18 8	0.09 7	0.21 73	0.13 3	0.27 21	0.21 26	0.13 2	0.10 1	0.15 27	0.09 2	0.20 28	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.06 18

CAS	0.15 21	0.07 1	0.21 4	0.41 366	0.16 228	0.20 55	0.18 86	0.22 3	0.19 7	0.15 11	0.19 25	0.11 2	0.09 2	0.14 1	0.13 24	0.29 370	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.14 282

CREStereo	0.13 2	0.08 2	0.21 4	0.14 1	0.08 2	0.22 93	0.15 26	0.25 11	0.24 54	0.16 24	0.21 43	0.14 21	0.13 32	0.18 19	0.13 24	0.09 164	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18
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
CASnet	0.14 6	0.12 81	0.22 6	0.22 129	0.08 2	0.16 6	0.15 26	0.27 21	0.25 58	0.22 54	0.20 35	0.15 27	0.11 8	0.17 11	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.11 229	0.09 183	0.08 81	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-IGEV	0.12 1	0.09 9	0.22 6	0.19 26	0.10 20	0.15 4	0.14 13	0.27 21	0.15 2	0.13 2	0.14 14	0.13 11	0.08 1	0.21 39	0.12 6	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.05 1

AEACV	0.13 2	0.09 9	0.23 8	0.18 8	0.19 281	0.19 34	0.16 38	0.23 6	0.14 1	0.13 2	0.17 19	0.13 11	0.16 63	0.16 7	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.08 109	0.07 37	0.06 18

PMTNet	0.15 21	0.08 2	0.23 8	0.15 2	0.09 7	0.23 110	0.16 38	0.25 11	0.23 44	0.17 28	0.21 43	0.16 34	0.14 42	0.22 44	0.13 24	0.29 370	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18

GLC_STEREO	0.15 21	0.10 24	0.24 10	0.21 86	0.09 7	0.17 9	0.15 26	0.23 6	0.27 74	0.17 28	0.20 35	0.17 39	0.11 8	0.23 51	0.16 67	0.07 16	0.09 251	0.09 120	0.08 109	0.07 37	0.06 18

AnonymousM	0.17 36	0.19 250	0.24 10	0.18 8	0.10 20	0.18 13	0.17 59	0.30 54	0.23 44	0.26 85	0.20 35	0.18 46	0.14 42	0.19 25	0.14 40	0.09 164	0.06 72	0.38 373	0.15 317	0.06 6	0.05 1

CroCo-Stereo	0.14 6	0.13 136	0.24 10	0.25 245	0.11 42	0.11 1	0.18 86	0.32 67	0.23 44	0.12 1	0.12 2	0.18 46	0.12 14	0.14 1	0.13 24	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.07 37	0.06 18
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
ProNet	0.14 6	0.12 81	0.25 13	0.19 26	0.11 42	0.19 34	0.19 123	0.27 21	0.20 16	0.14 8	0.13 6	0.13 11	0.12 14	0.24 57	0.12 6	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.07 37	0.07 65

MC-Stereo	0.14 6	0.09 9	0.25 13	0.21 86	0.09 7	0.18 13	0.16 38	0.23 6	0.19 7	0.18 39	0.23 49	0.16 34	0.13 32	0.22 44	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.05 1

RCA-Stereo	0.16 28	0.09 9	0.25 13	0.20 57	0.10 20	0.19 34	0.17 59	0.36 123	0.35 156	0.20 41	0.25 64	0.17 39	0.17 86	0.18 19	0.14 40	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.05 1

MyStereo07	0.16 28	0.12 81	0.26 16	0.22 129	0.14 164	0.25 135	0.23 220	0.29 40	0.21 26	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.13 32	0.25 80	0.13 24	0.07 16	0.07 158	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.08 111

StereoIM	0.14 6	0.13 136	0.26 16	0.19 26	0.14 164	0.16 6	0.13 3	0.25 11	0.21 26	0.13 2	0.14 14	0.14 21	0.11 8	0.17 11	0.17 90	0.08 99	0.07 158	0.08 65	0.06 23	0.07 37	0.06 18

iRaftStereo_RVC	0.16 28	0.12 81	0.26 16	0.21 86	0.11 42	0.20 55	0.17 59	0.32 67	0.23 44	0.20 41	0.25 64	0.18 46	0.12 14	0.20 28	0.15 51	0.07 16	0.05 6	0.09 120	0.09 183	0.08 81	0.07 65

CREStereo++_RVC	0.15 21	0.08 2	0.26 16	0.17 5	0.11 42	0.18 13	0.13 3	0.22 3	0.30 114	0.21 50	0.30 99	0.13 11	0.11 8	0.16 7	0.15 51	0.07 16	0.04 1	0.06 1	0.15 317	0.06 6	0.05 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
s12784h	0.17 36	0.09 9	0.26 16	0.18 8	0.07 1	0.32 227	0.19 123	0.37 129	0.32 132	0.23 57	0.25 64	0.18 46	0.17 86	0.25 80	0.16 67	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.05 1

ff7	0.14 6	0.12 81	0.27 21	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 86	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 57	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

IGEVStereo-DCA	0.14 6	0.11 63	0.27 21	0.19 26	0.12 77	0.20 55	0.18 86	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.12 2	0.14 21	0.12 14	0.28 120	0.14 40	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

ffff	0.14 6	0.12 81	0.27 21	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 86	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 57	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

11t	0.14 6	0.12 81	0.27 21	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 86	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 57	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

anonymousdsp	0.14 6	0.12 81	0.27 21	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 86	0.28 33	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 57	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.07 65

LoS	0.14 6	0.08 2	0.27 21	0.16 3	0.09 7	0.22 93	0.14 13	0.26 14	0.26 65	0.15 11	0.18 22	0.18 46	0.13 32	0.22 44	0.14 40	0.08 99	0.06 72	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.06 18

ccc-4	0.14 6	0.12 81	0.27 21	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 86	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 57	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

IGEV-Stereo	0.14 6	0.12 81	0.27 21	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 86	0.28 33	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 57	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.07 65
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
anonymousdsp2	0.17 36	0.10 24	0.28 29	0.20 57	0.11 42	0.25 135	0.17 59	0.41 163	0.31 124	0.23 57	0.23 49	0.22 74	0.15 49	0.25 80	0.15 51	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.08 81	0.07 65

CroCo-Stereo Lap2	0.15 21	0.15 189	0.28 29	0.25 245	0.18 263	0.11 1	0.19 123	0.28 33	0.21 26	0.13 2	0.16 16	0.15 27	0.12 14	0.17 11	0.14 40	0.07 16	0.07 158	0.08 65	0.06 23	0.08 81	0.07 65

BUS	0.23 159	0.12 81	0.28 29	0.25 245	0.14 164	0.43 305	0.17 59	0.56 303	0.34 150	0.34 211	0.35 148	0.32 186	0.20 129	0.26 93	0.21 160	0.10 206	0.07 158	0.11 229	0.10 215	0.09 142	0.09 161

BSDual-CNN	0.23 159	0.12 81	0.28 29	0.25 245	0.14 164	0.35 258	0.21 184	0.56 303	0.34 150	0.34 211	0.35 148	0.38 227	0.24 169	0.26 93	0.21 160	0.10 206	0.07 158	0.11 229	0.10 215	0.09 142	0.09 161

psmg	0.23 159	0.12 81	0.28 29	0.21 86	0.14 164	0.35 258	0.23 220	0.51 251	0.34 150	0.35 227	0.38 177	0.38 227	0.24 169	0.26 93	0.21 160	0.10 206	0.08 223	0.10 182	0.10 215	0.09 142	0.08 111

TANstereo	0.15 21	0.09 9	0.28 29	0.16 3	0.08 2	0.25 135	0.14 13	0.23 6	0.28 87	0.24 70	0.30 99	0.16 34	0.12 14	0.17 11	0.13 24	0.08 99	0.07 158	0.06 1	0.05 9	0.06 6	0.07 65

XX-TBD	0.15 21	0.18 235	0.28 29	0.22 129	0.10 20	0.22 93	0.15 26	0.22 3	0.27 74	0.22 54	0.26 70	0.14 21	0.12 14	0.16 7	0.13 24	0.08 99	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18

x	0.19 89	0.11 63	0.29 36	0.20 57	0.11 42	0.26 152	0.18 86	0.41 163	0.29 105	0.25 76	0.29 88	0.28 153	0.24 169	0.26 93	0.23 188	0.09 164	0.07 158	0.08 65	0.07 50	0.09 142	0.08 111

LCNet	0.21 116	0.11 63	0.29 36	0.25 245	0.12 77	0.23 110	0.19 123	0.34 87	0.26 65	0.28 98	0.35 148	0.26 130	0.30 245	0.35 177	0.17 90	0.07 16	0.05 6	0.09 120	0.10 215	0.13 264	0.22 349

raftrobust	0.16 28	0.13 136	0.29 36	0.22 129	0.15 205	0.19 34	0.13 3	0.32 67	0.26 65	0.26 85	0.20 35	0.19 57	0.17 86	0.21 39	0.15 51	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.07 65

222	0.41 322	0.10 24	0.29 36	0.19 26	0.11 42	0.36 263	0.20 161	0.57 310	0.39 193	0.35 227	0.44 239	0.30 170	0.27 210	0.55 239	3.56 410	0.11 233	0.07 158	0.08 65	0.08 109	0.09 142	0.09 161

xxxx	0.34 284	0.10 24	0.29 36	0.19 26	0.11 42	0.37 268	0.20 161	0.58 317	0.38 187	0.29 123	0.42 218	0.38 227	0.24 169	0.46 206	2.20 403	0.11 233	0.07 158	0.09 120	0.08 109	0.09 142	0.09 161

test_xeample	0.34 284	0.10 24	0.29 36	0.19 26	0.11 42	0.33 236	0.23 220	0.55 289	0.38 187	0.32 186	0.45 251	0.29 160	0.26 193	0.57 250	2.24 405	0.10 206	0.07 158	0.09 120	0.08 109	0.09 142	0.09 161

11t1	0.18 53	0.10 24	0.30 42	0.20 57	0.11 42	0.27 159	0.17 59	0.35 104	0.23 44	0.25 76	0.23 49	0.23 93	0.23 154	0.25 80	0.18 104	0.09 164	0.07 158	0.07 14	0.06 23	0.09 142	0.09 161

MIF-Stereo	0.14 6	0.10 24	0.30 42	0.21 86	0.13 131	0.17 9	0.13 3	0.19 1	0.18 5	0.15 11	0.20 35	0.10 1	0.11 8	0.18 19	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.08 81	0.06 18

Selective-RAFT	0.17 36	0.12 81	0.30 42	0.24 208	0.10 20	0.29 191	0.15 26	0.32 67	0.31 124	0.17 28	0.17 19	0.21 67	0.18 108	0.28 120	0.17 90	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.06 18

raft_robust	0.22 142	0.17 223	0.30 42	0.22 129	0.12 77	0.23 110	0.22 200	0.49 230	0.48 280	0.32 186	0.32 116	0.26 130	0.23 154	0.53 234	0.15 51	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.10 215	0.08 81	0.06 18

CSP-Net	0.27 221	0.15 189	0.30 42	0.21 86	0.14 164	0.44 307	0.24 242	0.50 238	0.40 206	0.41 287	0.43 230	0.42 261	0.26 193	0.66 292	0.28 224	0.12 260	0.08 223	0.08 65	0.08 109	0.10 189	0.09 161

GMOStereo	0.18 53	0.14 164	0.30 42	0.22 129	0.12 77	0.20 55	0.27 272	0.26 14	0.28 87	0.31 168	0.32 116	0.26 130	0.17 86	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 158	0.10 182	0.08 109	0.08 81	0.05 1

error version	0.18 53	0.14 164	0.30 42	0.22 129	0.12 77	0.20 55	0.27 272	0.26 14	0.28 87	0.31 168	0.32 116	0.26 130	0.17 86	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 158	0.10 182	0.08 109	0.08 81	0.05 1

test-v	0.18 53	0.14 164	0.30 42	0.22 129	0.12 77	0.20 55	0.27 272	0.26 14	0.28 87	0.31 168	0.32 116	0.26 130	0.17 86	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 158	0.10 182	0.08 109	0.08 81	0.05 1

PSM-AAD	0.25 204	0.10 24	0.30 42	0.24 208	0.12 77	0.26 152	0.38 336	0.34 87	0.28 87	0.35 227	0.39 189	0.28 153	0.79 371	0.30 145	0.16 67	0.07 16	0.06 72	0.12 262	0.11 248	0.08 81	0.21 344

KYRaft	0.22 142	0.10 24	0.30 42	0.23 171	0.12 77	0.23 110	0.23 220	0.35 104	0.24 54	0.35 227	0.54 299	0.34 199	0.26 193	0.29 133	0.15 51	0.07 16	0.05 6	0.09 120	0.10 215	0.08 81	0.31 368

test-2	0.18 53	0.14 164	0.30 42	0.22 129	0.12 77	0.20 55	0.27 272	0.26 14	0.28 87	0.31 168	0.32 116	0.26 130	0.17 86	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 158	0.10 182	0.08 109	0.08 81	0.05 1

Prome-Stereo	0.21 116	0.10 24	0.30 42	0.24 208	0.12 77	0.23 110	0.23 220	0.36 123	0.25 58	0.33 195	0.59 314	0.24 104	0.28 223	0.29 133	0.16 67	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.20 337

AE-Stereo	0.17 36	0.11 63	0.31 54	0.24 208	0.14 164	0.23 110	0.18 86	0.34 87	0.29 105	0.15 11	0.25 64	0.21 67	0.13 32	0.20 28	0.14 40	0.07 16	0.08 223	0.09 120	0.10 215	0.07 37	0.06 18

mmm	0.21 116	0.12 81	0.31 54	0.22 129	0.12 77	0.28 172	0.21 184	0.41 163	0.27 74	0.29 123	0.38 177	0.29 160	0.24 169	0.29 133	0.22 174	0.09 164	0.07 158	0.11 229	0.09 183	0.10 189	0.09 161

Any-RAFT	0.17 36	0.08 2	0.31 54	0.19 26	0.10 20	0.29 191	0.16 38	0.42 175	0.30 114	0.24 70	0.27 75	0.27 138	0.16 63	0.21 39	0.12 6	0.08 99	0.05 6	0.06 1	0.05 9	0.07 37	0.06 18

qqq	0.20 102	0.12 81	0.31 54	0.20 57	0.11 42	0.23 110	0.19 123	0.41 163	0.27 74	0.24 70	0.28 79	0.28 153	0.24 169	0.34 168	0.22 174	0.08 99	0.07 158	0.10 182	0.09 183	0.09 142	0.09 161

test-3	0.16 28	0.09 9	0.31 54	0.21 86	0.11 42	0.18 13	0.16 38	0.30 54	0.27 74	0.26 85	0.16 16	0.22 74	0.12 14	0.26 93	0.18 104	0.06 1	0.04 1	0.08 65	0.08 109	0.06 6	0.06 18

test_1	0.16 28	0.09 9	0.31 54	0.21 86	0.11 42	0.18 13	0.16 38	0.30 54	0.27 74	0.25 76	0.16 16	0.22 74	0.12 14	0.26 93	0.18 104	0.06 1	0.04 1	0.08 65	0.08 109	0.06 6	0.06 18

CASS	0.21 116	0.15 189	0.32 60	0.26 273	0.11 42	0.28 172	0.19 123	0.39 146	0.30 114	0.32 186	0.34 141	0.25 111	0.24 169	0.25 80	0.20 139	0.13 276	0.08 223	0.11 229	0.09 183	0.11 225	0.11 231
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.17 36	0.09 9	0.32 60	0.17 5	0.11 42	0.21 73	0.17 59	0.32 67	0.23 44	0.23 57	0.28 79	0.27 138	0.16 63	0.23 51	0.16 67	0.09 164	0.06 72	0.09 120	0.06 23	0.09 142	0.09 161

TestStereo1	0.21 116	0.16 207	0.32 60	0.26 273	0.13 131	0.26 152	0.27 272	0.40 153	0.36 166	0.29 123	0.39 189	0.22 74	0.21 134	0.33 162	0.17 90	0.07 16	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.07 65

SA-5K	0.21 116	0.16 207	0.32 60	0.26 273	0.13 131	0.26 152	0.27 272	0.40 153	0.36 166	0.29 123	0.39 189	0.22 74	0.21 134	0.33 162	0.17 90	0.07 16	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.07 65

test_3	0.18 53	0.11 63	0.32 60	0.24 208	0.11 42	0.22 93	0.25 256	0.31 59	0.31 124	0.25 76	0.18 22	0.23 93	0.13 32	0.25 80	0.19 128	0.06 1	0.05 6	0.09 120	0.10 215	0.07 37	0.06 18

PSMNet-ADL	0.25 204	0.15 189	0.32 60	0.26 273	0.14 164	0.31 219	0.22 200	0.44 189	0.36 166	0.27 89	0.33 135	0.41 254	0.28 223	0.61 267	0.29 234	0.11 233	0.09 251	0.09 120	0.11 248	0.10 189	0.10 206

GrayStereo	0.25 204	0.09 9	0.32 60	0.26 273	0.13 131	0.23 110	0.47 361	0.34 87	0.30 114	0.39 270	0.47 268	0.30 170	0.79 371	0.29 133	0.16 67	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.09 183	0.07 37	0.13 265

RAFT	0.21 116	0.17 223	0.32 60	0.24 208	0.12 77	0.25 135	0.27 272	0.35 104	0.28 87	0.33 195	0.33 135	0.38 227	0.22 145	0.29 133	0.17 90	0.08 99	0.08 223	0.11 229	0.10 215	0.10 189	0.06 18

raft+_RVC	0.18 53	0.14 164	0.32 60	0.21 86	0.15 205	0.21 73	0.16 38	0.38 135	0.34 150	0.21 50	0.28 79	0.20 59	0.15 49	0.24 57	0.19 128	0.08 99	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.08 111

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 36	0.14 164	0.32 60	0.20 57	0.09 7	0.19 34	0.17 59	0.32 67	0.30 114	0.25 76	0.33 135	0.20 59	0.17 86	0.19 25	0.15 51	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.07 37	0.05 1

AFF-stereo	0.18 53	0.15 189	0.32 60	0.21 86	0.10 20	0.18 13	0.18 86	0.33 81	0.27 74	0.25 76	0.37 167	0.25 111	0.17 86	0.24 57	0.15 51	0.06 1	0.05 6	0.08 65	0.08 109	0.07 37	0.05 1

R-Stereo Train	0.18 53	0.09 9	0.32 60	0.22 129	0.12 77	0.22 93	0.19 123	0.42 175	0.19 7	0.31 168	0.45 251	0.20 59	0.14 42	0.18 19	0.15 51	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.06 18

RAFT-Stereo	0.18 53	0.09 9	0.32 60	0.22 129	0.12 77	0.22 93	0.19 123	0.42 175	0.19 7	0.31 168	0.45 251	0.20 59	0.14 42	0.18 19	0.15 51	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.06 18
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT+CT+SA	0.21 116	0.18 235	0.33 73	0.25 245	0.18 263	0.23 110	0.29 289	0.40 153	0.36 166	0.24 70	0.38 177	0.18 46	0.16 63	0.32 156	0.16 67	0.07 16	0.05 6	0.09 120	0.12 280	0.09 142	0.09 161

RALCasStereoNet	0.18 53	0.15 189	0.33 73	0.21 86	0.14 164	0.21 73	0.18 86	0.31 59	0.25 58	0.21 50	0.29 88	0.22 74	0.15 49	0.27 108	0.17 90	0.08 99	0.10 269	0.07 14	0.06 23	0.09 142	0.09 161

HCRNet	0.24 182	0.25 297	0.33 73	0.34 344	0.16 228	0.27 159	0.18 86	0.43 185	0.35 156	0.30 151	0.35 148	0.32 186	0.22 145	0.44 202	0.20 139	0.13 276	0.08 223	0.13 281	0.11 248	0.10 189	0.09 161

EAI-Stereo	0.21 116	0.10 24	0.33 73	0.21 86	0.12 77	0.30 208	0.46 357	0.46 206	0.20 16	0.25 76	0.50 277	0.17 39	0.16 63	0.24 57	0.23 188	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.10 215	0.06 6	0.07 65

DIP-Stereo	0.18 53	0.12 81	0.33 73	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.12 1	0.42 175	0.25 58	0.27 89	0.32 116	0.21 67	0.17 86	0.25 80	0.20 139	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.06 23	0.07 37	0.08 111
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ttt	0.29 248	0.12 81	0.34 78	0.21 86	0.13 131	0.29 191	0.20 161	0.56 303	0.47 271	0.31 168	0.44 239	0.30 170	0.22 145	0.65 288	0.85 360	0.13 276	0.10 269	0.10 182	0.10 215	0.11 225	0.11 231

MIF-Stereo (partial)	0.16 28	0.10 24	0.34 78	0.21 86	0.15 205	0.15 4	0.13 3	0.28 33	0.25 58	0.17 28	0.26 70	0.15 27	0.16 63	0.25 80	0.17 90	0.09 164	0.06 72	0.10 182	0.08 109	0.09 142	0.08 111

riskmin	0.18 53	0.09 9	0.34 78	0.18 8	0.12 77	0.24 125	0.16 38	0.34 87	0.28 87	0.21 50	0.23 49	0.33 193	0.24 169	0.23 51	0.17 90	0.09 164	0.06 72	0.09 120	0.06 23	0.10 189	0.10 206

test_4	0.18 53	0.12 81	0.34 78	0.23 171	0.12 77	0.18 13	0.22 200	0.26 14	0.24 54	0.24 70	0.47 268	0.22 74	0.13 32	0.24 57	0.16 67	0.06 1	0.05 6	0.09 120	0.09 183	0.07 37	0.05 1

DRaft	0.24 182	0.10 24	0.34 78	0.18 8	0.12 77	0.28 172	0.23 220	0.33 81	0.39 193	0.38 255	0.61 326	0.21 67	0.41 305	0.48 211	0.42 297	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 109	0.07 37	0.08 111

Pruner-Stereo	0.19 89	0.11 63	0.34 78	0.29 316	0.12 77	0.19 34	0.17 59	0.31 59	0.29 105	0.33 195	0.32 116	0.25 111	0.15 49	0.24 57	0.21 160	0.09 164	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.09 161

UCFNet_RVC	0.24 182	0.16 207	0.34 78	0.18 8	0.15 205	0.33 236	0.16 38	0.46 206	0.35 156	0.29 123	0.35 148	0.39 238	0.25 184	0.34 168	0.22 174	0.13 276	0.08 223	0.13 281	0.14 309	0.13 264	0.12 253

DLCB_ROB	0.28 238	0.16 207	0.34 78	0.27 296	0.16 228	0.38 275	0.25 256	0.48 224	0.43 226	0.46 313	0.46 261	0.51 306	0.33 266	0.53 234	0.33 256	0.10 206	0.10 269	0.11 229	0.11 248	0.10 189	0.09 161

tt1	0.18 53	0.14 164	0.35 86	0.23 171	0.11 42	0.30 208	0.19 123	0.35 104	0.44 240	0.17 28	0.19 25	0.13 11	0.16 63	0.27 108	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.08 65	0.06 23	0.08 81	0.08 111

DisPM	0.19 89	0.10 24	0.35 86	0.23 171	0.13 131	0.18 13	0.20 161	0.29 40	0.29 105	0.33 195	0.34 141	0.23 93	0.16 63	0.33 162	0.16 67	0.09 164	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.07 37	0.11 231

Sa-1000	0.22 142	0.15 189	0.35 86	0.23 171	0.13 131	0.28 172	0.23 220	0.47 213	0.39 193	0.30 151	0.50 277	0.26 130	0.19 121	0.33 162	0.16 67	0.07 16	0.06 72	0.10 182	0.11 248	0.08 81	0.06 18

OMP-Stereo	0.23 159	0.14 164	0.35 86	0.29 316	0.13 131	0.21 73	0.16 38	0.37 129	0.33 143	0.34 211	0.30 99	0.34 199	0.19 121	0.70 300	0.24 197	0.07 16	0.06 72	0.09 120	0.07 50	0.07 37	0.06 18

IIG-Stereo	0.23 159	0.13 136	0.35 86	0.29 316	0.12 77	0.23 110	0.14 13	0.38 135	0.31 124	0.34 211	0.37 167	0.33 193	0.21 134	0.70 300	0.26 218	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.07 50	0.07 37	0.06 18

NF-Stereo	0.20 102	0.10 24	0.35 86	0.24 208	0.12 77	0.21 73	0.18 86	0.38 135	0.32 132	0.28 98	0.30 99	0.22 74	0.16 63	0.51 223	0.20 139	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.13 265

OCTAStereo	0.20 102	0.10 24	0.35 86	0.24 208	0.12 77	0.21 73	0.18 86	0.38 135	0.32 132	0.28 98	0.30 99	0.22 74	0.16 63	0.51 223	0.20 139	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.13 265

NRIStereo	0.18 53	0.11 63	0.35 86	0.23 171	0.11 42	0.24 125	0.20 161	0.29 40	0.26 65	0.26 85	0.25 64	0.25 111	0.18 108	0.34 168	0.18 104	0.07 16	0.06 72	0.09 120	0.07 50	0.09 142	0.08 111

RE-Stereo	0.20 102	0.10 24	0.35 86	0.24 208	0.12 77	0.21 73	0.18 86	0.38 135	0.32 132	0.28 98	0.30 99	0.22 74	0.16 63	0.51 223	0.20 139	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.13 265

TVStereo	0.20 102	0.10 24	0.35 86	0.24 208	0.12 77	0.21 73	0.18 86	0.38 135	0.32 132	0.28 98	0.30 99	0.22 74	0.16 63	0.51 223	0.20 139	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.13 265

rafts_anoy	0.18 53	0.15 189	0.35 86	0.22 129	0.14 164	0.19 34	0.17 59	0.32 67	0.30 114	0.23 57	0.25 64	0.20 59	0.16 63	0.22 44	0.19 128	0.08 99	0.07 158	0.10 182	0.12 280	0.09 142	0.08 111

ACVNet	0.23 159	0.13 136	0.35 86	0.18 8	0.15 205	0.27 159	0.23 220	0.39 146	0.44 240	0.28 98	0.41 204	0.38 227	0.26 193	0.27 108	0.32 249	0.08 99	0.07 158	0.08 65	0.07 50	0.10 189	0.07 65

CFNet-ft	0.24 182	0.15 189	0.35 86	0.18 8	0.15 205	0.30 208	0.21 184	0.39 146	0.36 166	0.28 98	0.40 196	0.43 264	0.25 184	0.47 209	0.24 197	0.12 260	0.07 158	0.12 262	0.11 248	0.12 251	0.09 161

CFNet_RVC	0.24 182	0.15 189	0.35 86	0.18 8	0.15 205	0.30 208	0.21 184	0.39 146	0.36 166	0.28 98	0.40 196	0.43 264	0.25 184	0.47 209	0.24 197	0.12 260	0.07 158	0.12 262	0.11 248	0.12 251	0.09 161

HSM	0.28 238	0.16 207	0.35 86	0.20 57	0.15 205	0.33 236	0.19 123	0.53 272	0.37 175	0.36 242	0.38 177	0.67 353	0.31 256	0.89 352	0.23 188	0.08 99	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.08 111

StereoDRNet-Refined	0.27 221	0.17 223	0.35 86	0.25 245	0.14 164	0.37 268	0.21 184	0.47 213	0.41 217	0.44 306	0.51 283	0.41 254	0.28 223	0.45 204	0.37 271	0.09 164	0.06 72	0.11 229	0.11 248	0.10 189	0.10 206
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.31 262	0.20 258	0.35 86	0.24 208	0.16 228	0.32 227	0.19 123	0.52 261	0.48 280	0.33 195	0.36 158	0.42 261	0.28 223	0.93 358	0.24 197	0.19 347	0.20 358	0.24 356	0.22 358	0.17 311	0.17 306

SA	0.22 142	0.16 207	0.36 103	0.23 171	0.13 131	0.24 125	0.23 220	0.45 197	0.40 206	0.27 89	0.44 239	0.23 93	0.23 154	0.33 162	0.17 90	0.07 16	0.06 72	0.10 182	0.11 248	0.08 81	0.06 18

GANet-RSSM	0.24 182	0.14 164	0.36 103	0.21 86	0.14 164	0.27 159	0.21 184	0.45 197	0.33 143	0.29 123	0.39 189	0.39 238	0.28 223	0.58 255	0.23 188	0.11 233	0.07 158	0.09 120	0.09 183	0.10 189	0.09 161

PSMNet-RSSM	0.24 182	0.15 189	0.36 103	0.21 86	0.14 164	0.25 135	0.20 161	0.48 224	0.37 175	0.30 151	0.44 239	0.38 227	0.26 193	0.52 229	0.22 174	0.12 260	0.07 158	0.11 229	0.13 298	0.10 189	0.09 161

DSFCA	0.27 221	0.13 136	0.36 103	0.20 57	0.17 244	0.38 275	0.31 303	0.47 213	0.43 226	0.43 301	0.37 167	0.39 238	0.29 236	0.52 229	0.32 249	0.12 260	0.10 269	0.10 182	0.11 248	0.11 225	0.10 206

DMCA	0.22 142	0.14 164	0.36 103	0.22 129	0.14 164	0.27 159	0.20 161	0.43 185	0.38 187	0.31 168	0.32 116	0.33 193	0.24 169	0.24 57	0.28 224	0.11 233	0.08 223	0.10 182	0.08 109	0.10 189	0.11 231

StereoVision	0.22 142	0.18 235	0.37 108	0.27 296	0.17 244	0.23 110	0.22 200	0.38 135	0.31 124	0.20 41	0.51 283	0.22 74	0.16 63	0.28 120	0.18 104	0.11 233	0.12 303	0.13 281	0.13 298	0.10 189	0.07 65

NINENet	0.25 204	0.15 189	0.37 108	0.23 171	0.16 228	0.43 305	0.17 59	0.60 330	0.46 266	0.32 186	0.37 167	0.32 186	0.20 129	0.42 196	0.21 160	0.10 206	0.10 269	0.12 262	0.08 109	0.11 225	0.10 206

AACVNet	0.26 214	0.16 207	0.37 108	0.22 129	0.14 164	0.29 191	0.19 123	0.41 163	0.31 124	0.38 255	0.42 218	0.43 264	0.28 223	0.73 310	0.25 206	0.11 233	0.08 223	0.11 229	0.09 183	0.13 264	0.11 231

PFNet+	0.20 102	0.10 24	0.37 108	0.21 86	0.12 77	0.17 9	0.19 123	0.29 40	0.34 150	0.33 195	0.32 116	0.24 104	0.16 63	0.32 156	0.17 90	0.10 206	0.07 158	0.11 229	0.10 215	0.08 81	0.12 253

Patchmatch Stereo++	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 129	0.10 20	0.18 13	0.14 13	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 88	0.25 111	0.17 86	0.26 93	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.10 182	0.08 109	0.10 189	0.08 111
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
AAGNet	0.33 277	0.11 63	0.37 108	0.25 245	0.16 228	0.20 55	0.19 123	0.30 54	0.27 74	0.35 227	0.35 148	0.27 138	0.30 245	0.44 202	2.66 407	0.08 99	0.05 6	0.10 182	0.07 50	0.08 81	0.06 18

PSM-adaLoss	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 129	0.10 20	0.18 13	0.16 38	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 88	0.25 111	0.18 108	0.24 57	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.10 182	0.08 109	0.10 189	0.08 111

ROB_FTStereo_v2	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 129	0.10 20	0.18 13	0.16 38	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 88	0.25 111	0.17 86	0.24 57	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.10 182	0.08 109	0.10 189	0.08 111

ROB_FTStereo	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 129	0.10 20	0.18 13	0.14 13	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.28 79	0.25 111	0.17 86	0.24 57	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.10 182	0.08 109	0.10 189	0.08 111

HUI-Stereo	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 129	0.10 20	0.18 13	0.14 13	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.28 79	0.25 111	0.17 86	0.22 44	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.10 182	0.08 109	0.10 189	0.08 111

SST-Stereo	0.21 116	0.10 24	0.37 108	0.24 208	0.13 131	0.19 34	0.17 59	0.31 59	0.24 54	0.34 211	0.33 135	0.29 160	0.25 184	0.56 247	0.17 90	0.08 99	0.05 6	0.10 182	0.08 109	0.09 142	0.07 65

RAFT_R40	0.21 116	0.10 24	0.37 108	0.24 208	0.13 131	0.18 13	0.18 86	0.31 59	0.29 105	0.33 195	0.33 135	0.30 170	0.24 169	0.55 239	0.18 104	0.08 99	0.05 6	0.10 182	0.08 109	0.08 81	0.07 65

iGMRVC	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 129	0.10 20	0.18 13	0.15 26	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 88	0.25 111	0.17 86	0.27 108	0.17 90	0.08 99	0.06 72	0.10 182	0.08 109	0.10 189	0.08 111

iRAFT	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 129	0.10 20	0.18 13	0.14 13	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 88	0.25 111	0.17 86	0.26 93	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.10 182	0.08 109	0.10 189	0.08 111

CRE-IMP	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 129	0.11 42	0.24 125	0.17 59	0.29 40	0.21 26	0.27 89	0.26 70	0.24 104	0.17 86	0.23 51	0.18 104	0.08 99	0.05 6	0.10 182	0.07 50	0.10 189	0.10 206

RAFT-IKP	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 129	0.10 20	0.18 13	0.15 26	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 88	0.25 111	0.18 108	0.25 80	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.10 182	0.08 109	0.10 189	0.08 111

RALAANet	0.19 89	0.18 235	0.37 108	0.23 171	0.14 164	0.23 110	0.13 3	0.37 129	0.29 105	0.28 98	0.26 70	0.25 111	0.15 49	0.26 93	0.18 104	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.09 142	0.06 18

Gwc-CoAtRS	0.17 36	0.10 24	0.37 108	0.20 57	0.12 77	0.19 34	0.15 26	0.32 67	0.28 87	0.23 57	0.23 49	0.27 138	0.15 49	0.20 28	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.06 18

AdaStereo	0.24 182	0.16 207	0.37 108	0.24 208	0.12 77	0.32 227	0.17 59	0.54 279	0.42 221	0.33 195	0.38 177	0.35 213	0.21 134	0.30 145	0.22 174	0.14 299	0.06 72	0.13 281	0.08 109	0.11 225	0.08 111
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.
ACVNet-DCA	0.18 53	0.14 164	0.38 127	0.23 171	0.11 42	0.31 219	0.19 123	0.41 163	0.27 74	0.17 28	0.19 25	0.13 11	0.18 108	0.28 120	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.08 65	0.06 23	0.09 142	0.09 161

xx1	0.20 102	0.14 164	0.38 127	0.23 171	0.11 42	0.31 219	0.19 123	0.35 104	0.47 271	0.17 28	0.19 25	0.28 153	0.24 169	0.28 120	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.10 182	0.09 183	0.09 142	0.09 161

1test111	0.19 89	0.14 164	0.38 127	0.23 171	0.11 42	0.31 219	0.19 123	0.41 163	0.27 74	0.17 28	0.19 25	0.13 11	0.18 108	0.34 168	0.22 174	0.08 99	0.05 6	0.08 65	0.06 23	0.09 142	0.09 161

cc1	0.18 53	0.14 164	0.38 127	0.23 171	0.11 42	0.31 219	0.19 123	0.35 104	0.47 271	0.17 28	0.19 25	0.13 11	0.18 108	0.28 120	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.08 65	0.06 23	0.08 81	0.08 111

EKT-Stereo	0.38 308	0.12 81	0.38 127	0.42 367	3.88 415	0.21 73	0.17 59	0.35 104	0.28 87	0.20 41	0.20 35	0.23 93	0.15 49	0.28 120	0.16 67	0.09 164	0.07 158	0.09 120	0.07 50	0.09 142	0.09 161

MIM_Stereo	0.18 53	0.12 81	0.38 127	0.20 57	0.11 42	0.17 9	0.14 13	0.35 104	0.25 58	0.27 89	0.35 148	0.23 93	0.13 32	0.27 108	0.16 67	0.06 1	0.07 158	0.08 65	0.08 109	0.08 81	0.06 18

RAFT-Test	0.17 36	0.10 24	0.38 127	0.19 26	0.12 77	0.25 135	0.17 59	0.33 81	0.23 44	0.23 57	0.29 88	0.27 138	0.14 42	0.20 28	0.14 40	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.06 18

test_5	0.23 159	0.19 250	0.38 127	0.26 273	0.18 263	0.25 135	0.29 289	0.40 153	0.37 175	0.29 123	0.40 196	0.25 111	0.22 145	0.34 168	0.18 104	0.07 16	0.05 6	0.09 120	0.09 183	0.10 189	0.10 206

UDGNet	0.23 159	0.31 336	0.38 127	0.24 208	0.14 164	0.24 125	0.18 86	0.32 67	0.43 226	0.29 123	0.28 79	0.24 104	0.19 121	0.29 133	0.20 139	0.15 310	0.07 158	0.21 347	0.11 248	0.14 276	0.10 206

UPFNet	0.25 204	0.12 81	0.38 127	0.24 208	0.19 281	0.37 268	0.28 285	0.48 224	0.38 187	0.34 211	0.37 167	0.37 222	0.28 223	0.39 189	0.33 256	0.10 206	0.09 251	0.10 182	0.10 215	0.10 189	0.08 111

TDLM	0.30 255	0.21 271	0.38 127	0.28 313	0.15 205	0.33 236	0.32 308	0.52 261	0.47 271	0.38 255	0.43 230	0.39 238	0.29 236	0.91 356	0.28 224	0.14 299	0.08 223	0.13 281	0.11 248	0.12 251	0.10 206

LL-Strereo2	0.18 53	0.18 235	0.39 138	0.22 129	0.12 77	0.24 125	0.13 3	0.31 59	0.23 44	0.24 70	0.20 35	0.24 104	0.12 14	0.26 93	0.15 51	0.06 1	0.06 72	0.12 262	0.09 183	0.08 81	0.07 65

IER	0.23 159	0.12 81	0.39 138	0.20 57	0.14 164	0.31 219	0.19 123	0.42 175	0.36 166	0.33 195	0.40 196	0.32 186	0.33 266	0.29 133	0.22 174	0.09 164	0.07 158	0.08 65	0.08 109	0.09 142	0.08 111

PSM-softLoss	0.21 116	0.10 24	0.39 138	0.24 208	0.12 77	0.20 55	0.18 86	0.38 135	0.26 65	0.29 123	0.32 116	0.24 104	0.16 63	0.52 229	0.20 139	0.09 164	0.06 72	0.10 182	0.09 183	0.08 81	0.12 253

KMStereo	0.21 116	0.10 24	0.39 138	0.24 208	0.12 77	0.20 55	0.18 86	0.38 135	0.26 65	0.29 123	0.32 116	0.24 104	0.16 63	0.52 229	0.20 139	0.09 164	0.06 72	0.10 182	0.09 183	0.08 81	0.12 253

IRAFT_RVC	0.22 142	0.12 81	0.39 138	0.26 273	0.11 42	0.18 13	0.24 242	0.40 153	0.37 175	0.31 168	0.30 99	0.29 160	0.24 169	0.55 239	0.22 174	0.08 99	0.06 72	0.10 182	0.08 109	0.08 81	0.07 65

SMFormer	0.25 204	0.12 81	0.40 143	0.19 26	0.10 20	0.27 159	0.19 123	0.51 251	0.45 252	0.34 211	0.41 204	0.31 178	0.26 193	0.58 255	0.28 224	0.10 206	0.07 158	0.08 65	0.08 109	0.09 142	0.09 161

tta	0.24 182	0.12 81	0.40 143	0.19 26	0.10 20	0.27 159	0.19 123	0.51 251	0.45 252	0.34 211	0.41 204	0.31 178	0.26 193	0.58 255	0.28 224	0.10 206	0.07 158	0.08 65	0.08 109	0.08 81	0.07 65

qqq1	0.24 182	0.12 81	0.40 143	0.19 26	0.10 20	0.27 159	0.19 123	0.51 251	0.45 252	0.34 211	0.41 204	0.31 178	0.26 193	0.58 255	0.16 67	0.10 206	0.07 158	0.07 14	0.06 23	0.08 81	0.07 65

fff1	0.24 182	0.12 81	0.40 143	0.19 26	0.10 20	0.27 159	0.19 123	0.51 251	0.45 252	0.34 211	0.41 204	0.31 178	0.26 193	0.58 255	0.16 67	0.10 206	0.07 158	0.07 14	0.06 23	0.08 81	0.07 65

1111x	0.32 271	0.11 63	0.40 143	0.22 129	0.11 42	0.32 227	0.26 267	0.59 322	0.43 226	0.31 168	0.41 204	0.39 238	0.28 223	0.76 323	1.37 387	0.09 164	0.08 223	0.09 120	0.10 215	0.09 142	0.08 111

DCRE	0.20 102	0.13 136	0.40 143	0.21 86	0.15 205	0.20 55	0.19 123	0.30 54	0.27 74	0.22 54	0.80 356	0.23 93	0.16 63	0.23 51	0.15 51	0.07 16	0.07 158	0.07 14	0.08 109	0.07 37	0.06 18

fff	0.19 89	0.13 136	0.40 143	0.18 8	0.09 7	0.19 34	0.18 86	0.35 104	0.43 226	0.29 123	0.30 99	0.18 46	0.28 223	0.20 28	0.18 104	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

hknet	0.25 204	0.14 164	0.40 143	0.25 245	0.15 205	0.35 258	0.21 184	0.56 303	0.37 175	0.34 211	0.35 148	0.43 264	0.27 210	0.37 183	0.21 160	0.09 164	0.07 158	0.11 229	0.10 215	0.09 142	0.09 161

dd	0.22 142	0.26 308	0.40 143	0.22 129	0.12 77	0.25 135	0.21 184	0.32 67	0.44 240	0.29 123	0.28 79	0.25 111	0.16 63	0.30 145	0.25 206	0.12 260	0.07 158	0.10 182	0.08 109	0.11 225	0.09 161

DeepStereo_RVC	0.18 53	0.11 63	0.40 143	0.21 86	0.11 42	0.19 34	0.16 38	0.28 33	0.22 33	0.27 89	0.27 75	0.23 93	0.28 223	0.24 57	0.18 104	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.07 50	0.09 142	0.10 206

test-1	0.17 36	0.11 63	0.40 143	0.23 171	0.13 131	0.22 93	0.23 220	0.34 87	0.26 65	0.20 41	0.24 59	0.22 74	0.14 42	0.16 7	0.20 139	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.08 111

TestStereo	0.21 116	0.19 250	0.40 143	0.25 245	0.10 20	0.22 93	0.21 184	0.31 59	0.31 124	0.23 57	0.34 141	0.22 74	0.18 108	0.62 275	0.18 104	0.08 99	0.06 72	0.10 182	0.07 50	0.11 225	0.06 18

DCANet	0.18 53	0.13 136	0.40 143	0.19 26	0.09 7	0.19 34	0.18 86	0.34 87	0.39 193	0.29 123	0.31 113	0.18 46	0.23 154	0.20 28	0.19 128	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.07 65

csc	0.19 89	0.13 136	0.40 143	0.18 8	0.09 7	0.19 34	0.18 86	0.35 104	0.43 226	0.29 123	0.30 99	0.18 46	0.28 223	0.20 28	0.18 104	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

cscssc	0.19 89	0.13 136	0.40 143	0.18 8	0.09 7	0.19 34	0.18 86	0.35 104	0.43 226	0.29 123	0.30 99	0.18 46	0.28 223	0.20 28	0.18 104	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

111	0.20 102	0.17 223	0.40 143	0.18 8	0.09 7	0.24 125	0.17 59	0.41 163	0.45 252	0.23 57	0.29 88	0.29 160	0.21 134	0.24 57	0.18 104	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.07 37	0.08 111

GMStereo	0.19 89	0.25 297	0.40 143	0.21 86	0.12 77	0.22 93	0.19 123	0.29 40	0.40 206	0.25 76	0.23 49	0.16 34	0.15 49	0.25 80	0.19 128	0.09 164	0.06 72	0.08 65	0.08 109	0.10 189	0.08 111
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.17 36	0.10 24	0.40 143	0.20 57	0.11 42	0.20 55	0.15 26	0.36 123	0.30 114	0.23 57	0.21 43	0.26 130	0.15 49	0.20 28	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.05 1

delet	0.27 221	0.14 164	0.40 143	0.23 171	0.19 281	0.41 290	0.29 289	0.49 230	0.48 280	0.33 195	0.41 204	0.37 222	0.30 245	0.48 211	0.34 260	0.09 164	0.09 251	0.11 229	0.12 280	0.08 81	0.08 111

acv_ft	0.25 204	0.13 136	0.40 143	0.23 171	0.19 281	0.34 249	0.21 184	0.45 197	0.44 240	0.38 255	0.41 204	0.38 227	0.27 210	0.27 108	0.35 264	0.08 99	0.07 158	0.08 65	0.07 50	0.11 225	0.07 65

hitnet-ft	0.29 248	0.17 223	0.40 143	0.19 26	0.14 164	0.39 282	0.23 220	0.44 189	0.41 217	0.36 242	0.46 261	0.53 313	0.34 273	0.76 323	0.32 249	0.14 299	0.10 269	0.13 281	0.10 215	0.15 288	0.13 265

iResNet_ROB	0.25 204	0.19 250	0.40 143	0.20 57	0.12 77	0.30 208	0.16 38	0.55 289	0.53 310	0.38 255	0.43 230	0.37 222	0.26 193	0.38 187	0.22 174	0.08 99	0.06 72	0.06 1	0.04 1	0.09 142	0.09 161

RAFT_CTSACE	0.21 116	0.16 207	0.41 165	0.25 245	0.15 205	0.22 93	0.24 242	0.32 67	0.28 87	0.33 195	0.51 283	0.29 160	0.17 86	0.32 156	0.13 24	0.06 1	0.07 158	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.06 18

SACVNet	0.30 255	0.20 258	0.41 165	0.25 245	0.18 263	0.34 249	0.25 256	0.52 261	0.40 206	0.41 287	0.44 239	0.46 284	0.32 263	0.71 303	0.25 206	0.13 276	0.10 269	0.12 262	0.12 280	0.16 296	0.17 306

THIR-Stereo	0.29 248	0.12 81	0.41 165	0.19 26	0.11 42	0.28 172	0.72 384	0.32 67	0.35 156	0.37 247	0.65 333	0.34 199	0.50 338	0.57 250	0.45 305	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.09 183	0.07 37	0.07 65

cross-raft	0.17 36	0.12 81	0.41 165	0.23 171	0.10 20	0.20 55	0.24 242	0.33 81	0.23 44	0.23 57	0.28 79	0.29 160	0.15 49	0.17 11	0.15 51	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.05 1

psm_up	0.29 248	0.16 207	0.41 165	0.26 273	0.17 244	0.32 227	0.26 267	0.55 289	0.43 226	0.36 242	0.40 196	0.45 278	0.37 289	0.58 255	0.30 240	0.11 233	0.12 303	0.13 281	0.12 280	0.10 189	0.10 206

ac_64	0.27 221	0.13 136	0.41 165	0.24 208	0.17 244	0.36 263	0.22 200	0.46 206	0.33 143	0.35 227	0.36 158	0.52 309	0.30 245	0.62 275	0.32 249	0.11 233	0.09 251	0.10 182	0.10 215	0.09 142	0.08 111

CVANet_RVC	0.30 255	0.19 250	0.41 165	0.26 273	0.16 228	0.33 236	0.26 267	0.52 261	0.47 271	0.40 278	0.46 261	0.43 264	0.31 256	0.89 352	0.26 218	0.14 299	0.09 251	0.14 300	0.13 298	0.14 276	0.10 206

DualNet	0.26 214	0.12 81	0.42 172	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.20 161	0.35 104	0.44 240	0.30 151	0.42 218	0.34 199	0.23 154	0.27 108	1.08 370	0.08 99	0.05 6	0.11 229	0.10 215	0.08 81	0.08 111

ffm	0.22 142	0.12 81	0.42 172	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.20 161	0.35 104	0.44 240	0.30 151	0.42 218	0.34 199	0.23 154	0.27 108	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.11 229	0.10 215	0.08 81	0.08 111

ff1	0.29 248	0.12 81	0.42 172	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.20 161	0.35 104	0.44 240	0.30 151	0.42 218	0.34 199	0.23 154	0.81 339	1.08 370	0.08 99	0.05 6	0.11 229	0.10 215	0.08 81	0.08 111

mmx	0.31 262	0.12 81	0.42 172	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.20 161	0.55 289	0.45 252	0.30 151	0.42 218	0.34 199	0.23 154	0.81 339	1.08 370	0.10 206	0.07 158	0.11 229	0.10 215	0.11 225	0.10 206

xxx	0.31 262	0.12 81	0.42 172	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.20 161	0.55 289	0.45 252	0.30 151	0.42 218	0.34 199	0.23 154	0.81 339	1.08 370	0.10 206	0.07 158	0.11 229	0.10 215	0.11 225	0.10 206

DAS	0.27 221	0.12 81	0.42 172	0.24 208	0.18 263	0.29 191	0.24 242	0.45 197	0.45 252	0.41 287	0.44 239	0.34 199	0.29 236	0.75 318	0.21 160	0.09 164	0.07 158	0.09 120	0.07 50	0.09 142	0.09 161

SepStereo	0.26 214	0.12 81	0.42 172	0.24 208	0.18 263	0.29 191	0.24 242	0.45 197	0.45 252	0.41 287	0.44 239	0.34 199	0.29 236	0.64 282	0.21 160	0.09 164	0.07 158	0.09 120	0.07 50	0.09 142	0.09 161

ADLNet	0.28 238	0.15 189	0.42 172	0.23 171	0.19 281	0.34 249	0.23 220	0.53 272	0.43 226	0.42 295	0.41 204	0.44 274	0.27 210	0.55 239	0.35 264	0.11 233	0.08 223	0.11 229	0.11 248	0.11 225	0.12 253

GES	0.22 142	0.12 81	0.42 172	0.20 57	0.14 164	0.27 159	0.19 123	0.49 230	0.33 143	0.30 151	0.36 158	0.25 111	0.23 154	0.29 133	0.22 174	0.10 206	0.08 223	0.08 65	0.07 50	0.10 189	0.11 231

HSM-Net_RVC	0.27 221	0.11 63	0.42 172	0.19 26	0.11 42	0.34 249	0.20 161	0.62 343	0.43 226	0.40 278	0.43 230	0.50 302	0.26 193	0.76 323	0.22 174	0.08 99	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.08 111
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test croco	0.17 36	0.13 136	0.43 182	0.21 86	0.13 131	0.16 6	0.17 59	0.27 21	0.22 33	0.16 24	0.26 70	0.13 11	0.16 63	0.27 108	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.10 182	0.07 50	0.10 189	0.07 65

MSKI-zero shot	0.17 36	0.09 9	0.43 182	0.20 57	0.11 42	0.21 73	0.15 26	0.32 67	0.21 26	0.23 57	0.24 59	0.23 93	0.10 4	0.31 150	0.13 24	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.06 18

FTStereo	0.28 238	0.10 24	0.43 182	0.23 171	0.13 131	0.21 73	0.53 371	0.34 87	0.26 65	0.38 255	0.95 368	0.30 170	0.56 348	0.32 156	0.18 104	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.07 37	0.19 327

GMM-Stereo	0.21 116	0.10 24	0.43 182	0.23 171	0.13 131	0.24 125	0.25 256	0.37 129	0.27 74	0.30 151	0.45 251	0.27 138	0.21 134	0.31 150	0.17 90	0.07 16	0.05 6	0.10 182	0.09 183	0.08 81	0.19 327

HITNet	0.20 102	0.17 223	0.43 182	0.19 26	0.08 2	0.27 159	0.14 13	0.42 175	0.30 114	0.29 123	0.32 116	0.27 138	0.21 134	0.28 120	0.25 206	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.09 142	0.06 18
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
XPNet_ROB	0.33 277	0.20 258	0.43 182	0.27 296	0.18 263	0.37 268	0.31 303	0.55 289	0.50 297	0.51 330	0.53 296	0.58 326	0.37 289	0.63 280	0.45 305	0.17 332	0.12 303	0.13 281	0.12 280	0.15 288	0.14 282

ssnet_v2	0.28 238	0.16 207	0.44 188	0.22 129	0.15 205	0.40 287	0.30 299	0.57 310	0.46 266	0.38 255	0.36 158	0.47 286	0.29 236	0.38 187	0.39 281	0.13 276	0.11 286	0.11 229	0.11 248	0.11 225	0.11 231

iRaft-Stereo_5w	0.23 159	0.18 235	0.44 188	0.22 129	0.13 131	0.19 34	0.19 123	0.37 129	0.32 132	0.28 98	0.37 167	0.34 199	0.23 154	0.65 288	0.27 222	0.06 1	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.09 142	0.08 111

dad	0.28 238	0.31 336	0.44 188	0.21 86	0.14 164	0.30 208	0.20 161	0.33 81	0.49 289	0.44 306	0.44 239	0.45 278	0.21 134	0.41 194	0.26 218	0.20 350	0.11 286	0.20 344	0.11 248	0.14 276	0.10 206

ICVP	0.23 159	0.13 136	0.44 188	0.26 273	0.14 164	0.29 191	0.25 256	0.45 197	0.33 143	0.29 123	0.43 230	0.35 213	0.25 184	0.26 93	0.23 188	0.12 260	0.09 251	0.09 120	0.08 109	0.09 142	0.10 206
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 221	0.20 258	0.44 188	0.27 296	0.16 228	0.33 236	0.25 256	0.56 303	0.54 314	0.34 211	0.38 177	0.34 199	0.25 184	0.51 223	0.28 224	0.12 260	0.08 223	0.09 120	0.08 109	0.11 225	0.11 231

cf-r	0.24 182	0.15 189	0.44 188	0.21 86	0.14 164	0.27 159	0.22 200	0.42 175	0.40 206	0.30 151	0.42 218	0.42 261	0.26 193	0.43 198	0.25 206	0.11 233	0.06 72	0.08 65	0.10 215	0.08 81	0.08 111

RASNet	0.28 238	0.14 164	0.44 188	0.22 129	0.18 263	0.32 227	0.19 123	0.48 224	0.38 187	0.29 123	0.43 230	0.47 286	0.37 289	0.79 332	0.36 270	0.09 164	0.07 158	0.07 14	0.09 183	0.07 37	0.07 65

CFNet	0.27 221	0.20 258	0.44 188	0.22 129	0.14 164	0.33 236	0.14 13	0.51 251	0.45 252	0.30 151	0.40 196	0.38 227	0.27 210	0.76 323	0.25 206	0.09 164	0.07 158	0.11 229	0.11 248	0.11 225	0.08 111

DeepPruner_ROB	0.26 214	0.19 250	0.44 188	0.21 86	0.16 228	0.30 208	0.21 184	0.52 261	0.32 132	0.35 227	0.38 177	0.39 238	0.26 193	0.42 196	0.24 197	0.15 310	0.11 286	0.11 229	0.11 248	0.14 276	0.13 265

MLCV	0.22 142	0.16 207	0.44 188	0.21 86	0.08 2	0.29 191	0.19 123	0.38 135	0.37 175	0.38 255	0.44 239	0.31 178	0.21 134	0.41 194	0.24 197	0.07 16	0.05 6	0.06 1	0.05 9	0.07 37	0.06 18

GMStereo_Zeroshot	0.24 182	0.21 271	0.45 198	0.26 273	0.13 131	0.28 172	0.15 26	0.39 146	0.35 156	0.37 247	0.43 230	0.40 251	0.17 86	0.34 168	0.20 139	0.12 260	0.07 158	0.13 281	0.07 50	0.16 296	0.09 161

CRFU-Net	0.28 238	0.14 164	0.45 198	0.25 245	0.15 205	0.45 312	0.23 220	0.50 238	0.30 114	0.43 301	0.41 204	0.48 292	0.46 327	0.43 198	0.29 234	0.11 233	0.10 269	0.09 120	0.08 109	0.10 189	0.10 206

GANet-ADL	0.21 116	0.12 81	0.45 198	0.23 171	0.14 164	0.29 191	0.19 123	0.46 206	0.35 156	0.25 76	0.32 116	0.32 186	0.19 121	0.24 57	0.20 139	0.10 206	0.07 158	0.07 14	0.06 23	0.09 142	0.10 206

RAFT-RH_RVC	0.25 204	0.11 63	0.45 198	0.21 86	0.12 77	0.25 135	0.14 13	0.27 21	0.27 74	0.38 255	1.15 377	0.23 93	0.17 86	0.57 250	0.24 197	0.07 16	0.05 6	0.10 182	0.07 50	0.06 6	0.07 65

FENet	0.21 116	0.11 63	0.45 198	0.21 86	0.12 77	0.26 152	0.17 59	0.41 163	0.35 156	0.30 151	0.31 113	0.29 160	0.23 154	0.26 93	0.23 188	0.09 164	0.06 72	0.09 120	0.09 183	0.09 142	0.09 161

ETE_ROB	0.34 284	0.26 308	0.45 198	0.29 316	0.18 263	0.40 287	0.37 330	0.57 310	0.47 271	0.50 325	0.50 277	0.62 337	0.36 281	0.55 239	0.38 273	0.13 276	0.10 269	0.14 300	0.12 280	0.16 296	0.16 298

CoDeX	0.23 159	0.12 81	0.46 204	0.21 86	0.14 164	0.29 191	0.21 184	0.53 272	0.41 217	0.29 123	0.35 148	0.29 160	0.22 145	0.48 211	0.19 128	0.09 164	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.07 65

iRaft-Stereo_20w	0.19 89	0.10 24	0.46 204	0.19 26	0.13 131	0.25 135	0.19 123	0.52 261	0.19 7	0.29 123	0.21 43	0.22 74	0.20 129	0.28 120	0.18 104	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.08 109	0.08 81	0.08 111

RAFT-345	0.21 116	0.10 24	0.46 204	0.22 129	0.11 42	0.20 55	0.16 38	0.26 14	0.25 58	0.27 89	0.66 335	0.21 67	0.16 63	0.55 239	0.21 160	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.06 18

HGLStereo	0.27 221	0.14 164	0.46 204	0.24 208	0.21 303	0.33 236	0.23 220	0.50 238	0.42 221	0.35 227	0.48 274	0.41 254	0.33 266	0.45 204	0.33 256	0.11 233	0.10 269	0.09 120	0.09 183	0.10 189	0.12 253

GwcNet-RSSM	0.26 214	0.17 223	0.46 204	0.21 86	0.13 131	0.28 172	0.23 220	0.44 189	0.42 221	0.31 168	0.45 251	0.40 251	0.26 193	0.55 239	0.28 224	0.11 233	0.07 158	0.09 120	0.10 215	0.09 142	0.08 111

PS-NSSS	0.32 271	0.30 331	0.46 204	0.23 171	0.17 244	0.33 236	0.24 242	0.57 310	0.41 217	0.37 247	0.52 291	0.35 213	0.30 245	0.80 336	0.30 240	0.17 332	0.14 317	0.21 347	0.15 317	0.15 288	0.13 265

LALA_ROB	0.36 293	0.25 297	0.46 204	0.30 324	0.21 303	0.47 320	0.39 341	0.61 334	0.51 300	0.52 336	0.51 283	0.69 358	0.36 281	0.50 218	0.43 298	0.17 332	0.11 286	0.16 321	0.14 309	0.17 311	0.15 291

Anonymous_2	0.37 302	0.21 271	0.47 211	0.20 57	0.21 303	0.42 297	0.26 267	0.38 135	0.29 105	0.33 195	0.30 99	0.44 274	0.38 293	0.36 181	0.29 234	0.26 359	0.29 377	0.44 377	1.41 411	0.34 370	0.21 344

TRStereo	0.19 89	0.17 223	0.47 211	0.23 171	0.19 281	0.19 34	0.16 38	0.52 261	0.28 87	0.20 41	0.19 25	0.21 67	0.13 32	0.24 57	0.13 24	0.09 164	0.06 72	0.09 120	0.11 248	0.06 6	0.06 18

DEmStereo	0.26 214	0.09 9	0.47 211	0.19 26	0.12 77	0.30 208	0.25 256	0.28 33	0.36 166	0.36 242	0.58 312	0.25 111	0.48 336	0.53 234	0.44 302	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 109	0.06 6	0.07 65

CFNet_pseudo	0.23 159	0.13 136	0.47 211	0.19 26	0.13 131	0.26 152	0.16 38	0.44 189	0.44 240	0.29 123	0.37 167	0.38 227	0.23 154	0.29 133	0.21 160	0.09 164	0.06 72	0.11 229	0.08 109	0.11 225	0.09 161

Anonymous	0.20 102	0.14 164	0.47 211	0.27 296	0.20 295	0.25 135	0.25 256	0.32 67	0.26 65	0.18 39	0.18 22	0.15 27	0.19 121	0.24 57	0.18 104	0.10 206	0.09 251	0.09 120	0.09 183	0.15 288	0.13 265

BEATNet_4x	0.22 142	0.18 235	0.47 211	0.22 129	0.10 20	0.28 172	0.14 13	0.46 206	0.32 132	0.31 168	0.34 141	0.31 178	0.25 184	0.31 150	0.29 234	0.08 99	0.06 72	0.08 65	0.06 23	0.10 189	0.08 111

ccs_rob	0.23 159	0.13 136	0.47 211	0.20 57	0.13 131	0.26 152	0.17 59	0.44 189	0.44 240	0.29 123	0.37 167	0.38 227	0.23 154	0.29 133	0.21 160	0.09 164	0.06 72	0.11 229	0.08 109	0.11 225	0.09 161

DN-CSS_ROB	0.22 142	0.25 297	0.47 211	0.24 208	0.14 164	0.25 135	0.12 1	0.40 153	0.33 143	0.29 123	0.42 218	0.22 74	0.20 129	0.33 162	0.19 128	0.07 16	0.06 72	0.11 229	0.11 248	0.11 225	0.07 65

SGM-Forest	0.36 293	0.17 223	0.47 211	0.23 171	0.16 228	0.45 312	0.41 345	0.55 289	0.48 280	0.52 336	0.60 319	0.52 309	0.41 305	0.85 345	0.50 322	0.17 332	0.17 343	0.17 327	0.15 317	0.15 288	0.15 291
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PCWNet_CMD	0.23 159	0.13 136	0.48 220	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.16 38	0.46 206	0.46 266	0.29 123	0.36 158	0.37 222	0.24 169	0.28 120	0.20 139	0.09 164	0.06 72	0.10 182	0.08 109	0.11 225	0.09 161

ToySt	0.24 182	0.16 207	0.48 220	0.21 86	0.13 131	0.29 191	0.29 289	0.39 146	0.39 193	0.27 89	0.35 148	0.39 238	0.31 256	0.31 150	0.29 234	0.08 99	0.09 251	0.10 182	0.11 248	0.11 225	0.10 206

DDUNet	0.41 322	0.50 372	0.48 220	0.44 370	0.39 369	0.46 314	0.32 308	0.50 238	0.43 226	0.45 310	0.52 291	0.57 323	0.36 281	0.48 211	0.33 256	0.33 374	0.21 359	0.55 383	0.25 362	0.37 373	0.32 371

ccnet	0.42 325	0.31 336	0.48 220	0.27 296	0.32 362	0.60 352	0.32 308	0.65 351	0.46 266	0.53 341	0.66 335	0.56 319	0.45 321	0.72 308	0.61 338	0.26 359	0.19 353	0.24 356	0.21 351	0.26 357	0.22 349

MSMDNet	0.23 159	0.13 136	0.48 220	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.16 38	0.46 206	0.46 266	0.29 123	0.36 158	0.37 222	0.24 169	0.28 120	0.20 139	0.09 164	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.11 225	0.09 161

ADStereo(finetuned)	0.19 89	0.13 136	0.49 225	0.19 26	0.09 7	0.19 34	0.18 86	0.34 87	0.39 193	0.29 123	0.31 113	0.18 46	0.31 256	0.21 39	0.19 128	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.07 65

UDG	0.40 320	0.46 363	0.49 225	0.40 365	0.35 366	0.47 320	0.27 272	0.54 279	0.47 271	0.39 270	0.45 251	0.59 328	0.44 318	0.46 206	0.39 281	0.26 359	0.19 353	0.48 379	0.22 358	0.34 370	0.26 361

AASNet	0.27 221	0.19 250	0.49 225	0.26 273	0.17 244	0.34 249	0.20 161	0.62 343	0.48 280	0.35 227	0.40 196	0.32 186	0.25 184	0.28 120	0.34 260	0.11 233	0.09 251	0.10 182	0.08 109	0.13 264	0.11 231

CrosDoStereo	0.31 262	0.10 24	0.49 225	0.18 8	0.12 77	0.22 93	1.11 406	0.34 87	0.37 175	0.38 255	0.61 326	0.28 153	0.46 327	0.61 267	0.57 329	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 109	0.07 37	0.07 65

DeepStereo_LL	0.31 262	0.10 24	0.49 225	0.18 8	0.12 77	0.22 93	1.11 406	0.34 87	0.37 175	0.38 255	0.61 326	0.28 153	0.46 327	0.61 267	0.57 329	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 109	0.07 37	0.07 65

LMCR-Stereo	0.26 214	0.18 235	0.49 225	0.28 313	0.14 164	0.36 263	0.23 220	0.54 279	0.34 150	0.39 270	0.40 196	0.29 160	0.29 236	0.37 183	0.27 222	0.11 233	0.07 158	0.09 120	0.07 50	0.13 264	0.09 161

sCroCo_RVC	0.18 53	0.14 164	0.49 225	0.27 296	0.18 263	0.22 93	0.17 59	0.27 21	0.23 44	0.14 8	0.22 47	0.17 39	0.14 42	0.21 39	0.15 51	0.10 206	0.11 286	0.09 120	0.09 183	0.09 142	0.09 161

MMNet	0.27 221	0.14 164	0.49 225	0.24 208	0.17 244	0.47 320	0.22 200	0.45 197	0.51 300	0.39 270	0.41 204	0.36 218	0.33 266	0.39 189	0.34 260	0.08 99	0.07 158	0.09 120	0.09 183	0.10 189	0.08 111

GANet	0.36 293	0.22 283	0.49 225	0.29 316	0.17 244	0.41 290	0.38 336	0.57 310	0.45 252	0.46 313	0.75 350	0.55 317	0.40 301	0.94 361	0.41 294	0.13 276	0.13 313	0.13 281	0.11 248	0.14 276	0.11 231

NCCL2	0.35 289	0.26 308	0.49 225	0.36 354	0.22 318	0.41 290	0.41 345	0.53 272	0.42 221	0.47 321	0.46 261	0.61 335	0.39 298	0.55 239	0.37 271	0.16 322	0.13 313	0.21 347	0.21 351	0.16 296	0.16 298

CFNet_ucs	0.24 182	0.13 136	0.50 235	0.20 57	0.15 205	0.28 172	0.17 59	0.49 230	0.45 252	0.32 186	0.42 218	0.39 238	0.22 145	0.31 150	0.21 160	0.11 233	0.08 223	0.12 262	0.09 183	0.12 251	0.11 231

4D-IteraStereo	0.17 36	0.16 207	0.50 235	0.21 86	0.14 164	0.19 34	0.17 59	0.28 33	0.28 87	0.23 57	0.20 35	0.20 59	0.11 8	0.19 25	0.14 40	0.06 1	0.04 1	0.10 182	0.08 109	0.08 81	0.06 18

anonymousa	0.23 159	0.11 63	0.50 235	0.21 86	0.16 228	0.31 219	0.20 161	0.36 123	0.35 156	0.32 186	0.50 277	0.39 238	0.26 193	0.22 44	0.20 139	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.11 248	0.07 37	0.08 111

RAFT + AFF	0.27 221	0.23 290	0.50 235	0.25 245	0.17 244	0.30 208	0.33 318	0.52 261	0.40 206	0.28 98	0.30 99	0.30 170	0.31 256	0.62 275	0.24 197	0.09 164	0.10 269	0.11 229	0.10 215	0.11 225	0.11 231

AANet_RVC	0.31 262	0.22 283	0.50 235	0.23 171	0.14 164	0.30 208	0.24 242	0.47 213	0.54 314	0.38 255	0.60 319	0.43 264	0.29 236	0.87 348	0.40 288	0.11 233	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.09 142	0.09 161

SGM_RVC	0.50 345	0.19 250	0.50 235	0.25 245	0.15 205	0.69 360	0.39 341	0.68 365	0.82 367	0.95 378	0.84 360	1.13 377	0.76 369	1.16 378	0.60 337	0.16 322	0.16 338	0.16 321	0.16 328	0.16 296	0.17 306
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ASMatch	0.23 159	0.11 63	0.51 241	0.24 208	0.14 164	0.19 34	0.17 59	0.31 59	0.28 87	0.28 98	0.68 339	0.27 138	0.26 193	0.50 218	0.22 174	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.11 231

SFCPSM	0.22 142	0.10 24	0.51 241	0.21 86	0.14 164	0.34 249	0.22 200	0.55 289	0.39 193	0.29 123	0.32 116	0.23 93	0.21 134	0.27 108	0.19 128	0.09 164	0.07 158	0.09 120	0.09 183	0.09 142	0.08 111

RP	0.35 289	0.22 283	0.51 241	0.31 331	0.24 334	0.37 268	0.28 285	0.50 238	0.58 328	0.40 278	0.63 331	0.61 335	0.47 330	0.61 267	0.39 281	0.16 322	0.15 331	0.17 327	0.15 317	0.17 311	0.17 306

DISCO	0.32 271	0.13 136	0.51 241	0.25 245	0.16 228	0.48 324	0.25 256	0.50 238	0.57 326	0.37 247	0.45 251	0.62 337	0.36 281	0.64 282	0.49 317	0.09 164	0.07 158	0.09 120	0.08 109	0.12 251	0.11 231

DCANet-4	0.19 89	0.10 24	0.52 245	0.19 26	0.09 7	0.19 34	0.18 86	0.36 123	0.39 193	0.29 123	0.30 99	0.17 39	0.22 145	0.20 28	0.18 104	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

MIPNet	0.21 116	0.15 189	0.52 245	0.21 86	0.12 77	0.27 159	0.20 161	0.45 197	0.37 175	0.30 151	0.23 49	0.19 57	0.24 169	0.27 108	0.19 128	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.06 18

HHNet	0.22 142	0.12 81	0.52 245	0.18 8	0.18 263	0.20 55	0.20 161	0.34 87	0.31 124	0.32 186	0.59 314	0.20 59	0.21 134	0.24 57	0.31 244	0.08 99	0.05 6	0.09 120	0.07 50	0.08 81	0.11 231

IPLG	0.21 116	0.15 189	0.53 248	0.21 86	0.12 77	0.28 172	0.17 59	0.42 175	0.30 114	0.33 195	0.32 116	0.15 27	0.17 86	0.50 218	0.21 160	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.06 18

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 293	0.36 350	0.53 248	0.34 344	0.19 281	0.51 332	0.24 242	0.55 289	0.38 187	0.41 287	0.47 268	0.47 286	0.27 210	0.73 310	0.30 240	0.36 376	0.19 353	0.27 359	0.17 337	0.26 357	0.23 355

CBMV_ROB	0.33 277	0.18 235	0.53 248	0.21 86	0.14 164	0.33 236	0.20 161	0.51 251	0.45 252	0.51 330	0.55 303	0.45 278	0.42 313	0.71 303	0.32 249	0.18 342	0.19 353	0.23 354	0.21 351	0.14 276	0.15 291

STrans-v2	0.24 182	0.13 136	0.54 251	0.21 86	0.12 77	0.23 110	0.21 184	0.47 213	0.28 87	0.31 168	0.42 218	0.36 218	0.35 277	0.62 275	0.23 188	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.06 18

NVstereo2D	0.31 262	0.16 207	0.54 251	0.24 208	0.22 318	0.42 297	0.28 285	0.58 317	0.56 323	0.28 98	0.38 177	0.40 251	0.30 245	0.71 303	0.28 224	0.13 276	0.08 223	0.13 281	0.10 215	0.19 326	0.16 298

FBW_ROB	0.43 329	0.26 308	0.54 251	0.31 331	0.20 295	0.51 332	0.32 308	0.70 367	0.60 332	0.59 348	0.55 303	0.65 348	0.41 305	1.40 390	0.51 324	0.13 276	0.17 343	0.21 347	0.16 328	0.17 311	0.18 320

PSMNet_ROB	0.33 277	0.24 293	0.54 251	0.31 331	0.21 303	0.42 297	0.43 350	0.59 322	0.47 271	0.37 247	0.44 239	0.49 296	0.31 256	0.64 282	0.43 298	0.14 299	0.10 269	0.15 312	0.14 309	0.13 264	0.11 231

CBMV	0.33 277	0.21 271	0.54 251	0.23 171	0.13 131	0.42 297	0.33 318	0.53 272	0.48 280	0.52 336	0.49 275	0.50 302	0.41 305	0.56 247	0.31 244	0.15 310	0.16 338	0.18 334	0.16 328	0.13 264	0.13 265
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo04	0.23 159	0.12 81	0.55 256	0.22 129	0.14 164	0.25 135	0.23 220	0.49 230	0.52 306	0.28 98	0.23 49	0.27 138	0.23 154	0.30 145	0.22 174	0.07 16	0.07 158	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.08 111

HH	0.18 53	0.12 81	0.55 256	0.22 129	0.12 77	0.18 13	0.18 86	0.34 87	0.19 7	0.20 41	0.24 59	0.34 199	0.18 108	0.29 133	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.07 37	0.06 18

HanStereo	0.18 53	0.12 81	0.55 256	0.22 129	0.12 77	0.18 13	0.18 86	0.34 87	0.19 7	0.20 41	0.24 59	0.34 199	0.18 108	0.29 133	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.07 37	0.06 18

CIPLG	0.21 116	0.21 271	0.55 256	0.23 171	0.15 205	0.25 135	0.20 161	0.35 104	0.29 105	0.31 168	0.33 135	0.22 74	0.15 49	0.26 93	0.20 139	0.08 99	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.08 111

whm_eth	0.23 159	0.18 235	0.56 260	0.24 208	0.19 281	0.21 73	0.18 86	0.37 129	0.40 206	0.31 168	0.60 319	0.15 27	0.17 86	0.26 93	0.19 128	0.09 164	0.08 223	0.10 182	0.09 183	0.09 142	0.11 231

TransformOpticalFlow	0.24 182	0.13 136	0.56 260	0.23 171	0.11 42	0.21 73	0.19 123	0.40 153	0.32 132	0.30 151	0.43 230	0.36 218	0.31 256	0.61 267	0.20 139	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.07 65

test_xeample3	0.16 28	0.11 63	0.56 260	0.19 26	0.12 77	0.20 55	0.18 86	0.35 104	0.20 16	0.16 24	0.12 2	0.13 11	0.12 14	0.24 57	0.15 51	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.08 109	0.07 37	0.07 65

AF-Net	0.37 302	0.26 308	0.56 260	0.32 337	0.23 329	0.41 290	0.29 289	0.61 334	0.64 341	0.42 295	0.68 339	0.65 348	0.49 337	0.57 250	0.44 302	0.15 310	0.11 286	0.19 341	0.14 309	0.15 288	0.13 265

MyStereo06	0.20 102	0.12 81	0.57 264	0.21 86	0.14 164	0.25 135	0.23 220	0.40 153	0.21 26	0.30 151	0.24 59	0.31 178	0.18 108	0.22 44	0.18 104	0.07 16	0.07 158	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.08 111

MyStereo05	0.23 159	0.12 81	0.57 264	0.21 86	0.14 164	0.25 135	0.23 220	0.48 224	0.52 306	0.31 168	0.23 49	0.25 111	0.22 145	0.30 145	0.21 160	0.07 16	0.07 158	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.08 111

rrr	0.17 36	0.11 63	0.57 264	0.19 26	0.12 77	0.20 55	0.18 86	0.35 104	0.22 33	0.15 11	0.12 2	0.14 21	0.12 14	0.28 120	0.14 40	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

PFNet	0.23 159	0.10 24	0.57 264	0.24 208	0.14 164	0.22 93	0.19 123	0.39 146	0.33 143	0.35 227	0.32 116	0.27 138	0.19 121	0.64 282	0.22 174	0.09 164	0.05 6	0.09 120	0.07 50	0.08 81	0.07 65

LL-Strereo	0.29 248	0.25 297	0.58 268	0.25 245	0.21 303	0.23 110	0.24 242	0.55 289	0.42 221	0.34 211	0.32 116	0.41 254	0.40 301	0.94 361	0.23 188	0.08 99	0.07 158	0.11 229	0.09 183	0.09 142	0.09 161

GwcNet-ADL	0.22 142	0.14 164	0.58 268	0.24 208	0.13 131	0.22 93	0.23 220	0.49 230	0.40 206	0.27 89	0.29 88	0.30 170	0.20 129	0.26 93	0.23 188	0.09 164	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.09 142	0.09 161

sAnonymous2	0.20 102	0.21 271	0.58 268	0.24 208	0.17 244	0.22 93	0.19 123	0.34 87	0.28 87	0.17 28	0.19 25	0.17 39	0.16 63	0.17 11	0.14 40	0.10 206	0.07 158	0.09 120	0.08 109	0.23 346	0.17 306

CroCo_RVC	0.20 102	0.21 271	0.58 268	0.24 208	0.17 244	0.22 93	0.19 123	0.34 87	0.28 87	0.17 28	0.19 25	0.17 39	0.16 63	0.17 11	0.14 40	0.10 206	0.07 158	0.09 120	0.08 109	0.23 346	0.17 306

RYNet	0.37 302	0.18 235	0.59 272	0.25 245	0.28 351	0.61 353	0.32 308	0.59 322	0.59 329	0.41 287	0.38 177	0.57 323	0.39 298	0.87 348	0.53 327	0.11 233	0.08 223	0.12 262	0.11 248	0.18 322	0.18 320

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 221	0.21 271	0.59 272	0.25 245	0.18 263	0.29 191	0.22 200	0.50 238	0.40 206	0.38 255	0.41 204	0.43 264	0.27 210	0.43 198	0.29 234	0.11 233	0.08 223	0.10 182	0.10 215	0.10 189	0.11 231
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IPLGR_C	0.21 116	0.22 283	0.60 274	0.23 171	0.15 205	0.24 125	0.20 161	0.35 104	0.29 105	0.31 168	0.32 116	0.22 74	0.15 49	0.25 80	0.20 139	0.08 99	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.08 111

DANet	0.35 289	0.23 290	0.60 274	0.36 354	0.22 318	0.39 282	0.25 256	0.48 224	0.43 226	0.52 336	0.50 277	0.59 328	0.41 305	0.76 323	0.49 317	0.13 276	0.11 286	0.14 300	0.12 280	0.17 311	0.15 291
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWCDC_ROB	0.38 308	0.30 331	0.60 274	0.33 342	0.20 295	0.42 297	0.19 123	0.58 317	0.89 373	0.42 295	1.26 381	0.36 218	0.34 273	0.50 218	0.38 273	0.18 342	0.11 286	0.11 229	0.09 183	0.19 326	0.13 265

IPLGR	0.21 116	0.13 136	0.61 277	0.21 86	0.11 42	0.25 135	0.18 86	0.41 163	0.37 175	0.28 98	0.27 75	0.21 67	0.19 121	0.37 183	0.18 104	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.06 18

FCDSN-DC	0.63 366	0.31 336	0.61 277	0.36 354	0.30 359	0.65 356	0.37 330	0.66 357	0.68 349	1.14 388	1.54 393	1.71 393	1.26 394	0.92 357	0.64 344	0.24 357	0.22 364	0.27 359	0.26 366	0.27 360	0.27 364
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DMCA-RVC	0.27 221	0.21 271	0.61 277	0.28 313	0.17 244	0.29 191	0.21 184	0.42 175	0.35 156	0.40 278	0.37 167	0.39 238	0.36 281	0.43 198	0.30 240	0.13 276	0.10 269	0.15 312	0.11 248	0.13 264	0.10 206

STTStereo	0.28 238	0.20 258	0.61 277	0.25 245	0.17 244	0.29 191	0.24 242	0.47 213	0.39 193	0.39 270	0.41 204	0.44 274	0.28 223	0.40 192	0.28 224	0.13 276	0.12 303	0.13 281	0.16 328	0.12 251	0.11 231

DRN-Test	0.33 277	0.17 223	0.61 277	0.27 296	0.19 281	0.46 314	0.29 289	0.65 351	0.51 300	0.47 321	0.46 261	0.44 274	0.34 273	0.62 275	0.41 294	0.12 260	0.08 223	0.13 281	0.12 280	0.12 251	0.10 206

StereoDRNet	0.32 271	0.22 283	0.61 277	0.27 296	0.21 303	0.42 297	0.30 299	0.61 334	0.48 280	0.46 313	0.39 189	0.48 292	0.30 245	0.57 250	0.40 288	0.11 233	0.09 251	0.12 262	0.11 248	0.12 251	0.10 206

iResNet	0.24 182	0.18 235	0.61 277	0.25 245	0.11 42	0.29 191	0.21 184	0.42 175	0.43 226	0.33 195	0.43 230	0.27 138	0.22 145	0.34 168	0.26 218	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.08 81	0.07 65

MSMD_ROB	0.60 364	0.33 343	0.61 277	0.30 324	0.25 341	0.86 376	0.35 323	0.55 289	0.67 346	1.10 386	1.49 390	1.76 394	0.97 385	0.88 351	0.49 317	0.23 354	0.21 359	0.27 359	0.27 368	0.25 350	0.24 359

ACRE	0.21 116	0.20 258	0.62 285	0.23 171	0.15 205	0.24 125	0.20 161	0.35 104	0.28 87	0.31 168	0.32 116	0.22 74	0.15 49	0.25 80	0.20 139	0.08 99	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.08 111

NaN_ROB	0.41 322	0.28 318	0.62 285	0.30 324	0.19 281	0.51 332	0.47 361	0.58 317	0.59 329	0.56 345	0.47 268	0.49 296	0.41 305	1.21 382	0.64 344	0.12 260	0.18 349	0.12 262	0.13 298	0.11 225	0.14 282

MyStereo8	0.22 142	0.15 189	0.63 287	0.21 86	0.17 244	0.31 219	0.16 38	0.36 123	0.32 132	0.28 98	0.36 158	0.25 111	0.18 108	0.25 80	0.28 224	0.08 99	0.07 158	0.08 65	0.07 50	0.10 189	0.12 253

gwcnet-sp	0.24 182	0.13 136	0.63 287	0.22 129	0.14 164	0.34 249	0.22 200	0.44 189	0.39 193	0.35 227	0.34 141	0.27 138	0.27 210	0.35 177	0.25 206	0.09 164	0.08 223	0.09 120	0.09 183	0.09 142	0.09 161

scenet	0.24 182	0.13 136	0.63 287	0.22 129	0.14 164	0.34 249	0.22 200	0.44 189	0.39 193	0.35 227	0.34 141	0.27 138	0.27 210	0.35 177	0.25 206	0.09 164	0.08 223	0.09 120	0.09 183	0.09 142	0.09 161

ssnet	0.24 182	0.13 136	0.63 287	0.22 129	0.14 164	0.34 249	0.22 200	0.44 189	0.39 193	0.35 227	0.34 141	0.27 138	0.27 210	0.35 177	0.25 206	0.09 164	0.08 223	0.09 120	0.09 183	0.09 142	0.09 161

Anonymous3	0.23 159	0.18 235	0.63 287	0.27 296	0.18 263	0.41 290	0.23 220	0.43 185	0.35 156	0.23 57	0.27 75	0.20 59	0.18 108	0.27 108	0.18 104	0.12 260	0.11 286	0.10 182	0.10 215	0.11 225	0.12 253

RGC	0.39 314	0.32 341	0.64 292	0.34 344	0.27 348	0.40 287	0.29 289	0.57 310	0.53 310	0.45 310	0.64 332	0.62 337	0.45 321	0.72 308	0.39 281	0.15 310	0.15 331	0.21 347	0.20 348	0.18 322	0.19 327

IGEV_Zeroshot_test	0.18 53	0.10 24	0.65 293	0.20 57	0.12 77	0.19 34	0.15 26	0.34 87	0.19 7	0.28 98	0.22 47	0.27 138	0.13 32	0.23 51	0.18 104	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 109	0.07 37	0.06 18

stereogan	0.37 302	0.17 223	0.65 293	0.27 296	0.22 318	0.62 354	0.26 267	0.59 322	0.63 340	0.43 301	0.60 319	0.67 353	0.42 313	0.68 295	0.35 264	0.13 276	0.14 317	0.14 300	0.12 280	0.19 326	0.17 306

CC-Net-ROB	0.43 329	0.47 365	0.65 293	0.37 359	0.23 329	0.51 332	0.29 289	0.66 357	0.49 289	0.46 313	0.51 283	0.48 292	0.38 293	0.96 364	0.35 264	0.34 375	0.23 367	0.55 383	0.25 362	0.31 367	0.20 337

WCMA_ROB	0.51 349	0.21 271	0.65 293	0.25 245	0.21 303	0.58 348	0.32 308	0.54 279	0.55 320	0.95 378	1.40 385	1.28 384	0.81 374	0.73 310	0.62 340	0.18 342	0.15 331	0.15 312	0.15 317	0.19 326	0.19 327

SQANet	0.40 320	0.48 367	0.67 297	0.48 374	0.39 369	0.48 324	0.22 200	0.51 251	0.43 226	0.40 278	0.47 268	0.47 286	0.33 266	0.54 238	0.32 249	0.36 376	0.15 331	0.40 375	0.21 351	0.45 376	0.31 368

CBFPSM	0.27 221	0.16 207	0.67 297	0.20 57	0.14 164	0.38 275	0.25 256	0.40 153	0.36 166	0.33 195	0.36 158	0.56 319	0.38 293	0.32 156	0.38 273	0.08 99	0.08 223	0.07 14	0.08 109	0.09 142	0.11 231

PDISCO_ROB	0.43 329	0.30 331	0.67 297	0.43 368	0.36 367	0.67 359	0.32 308	0.72 370	0.76 361	0.43 301	0.53 296	0.63 345	0.40 301	0.66 292	0.47 313	0.21 351	0.12 303	0.21 347	0.19 347	0.25 350	0.20 337

MeshStereo	0.58 360	0.27 315	0.67 297	0.22 129	0.17 244	0.66 358	0.37 330	0.78 375	0.61 335	1.47 404	1.30 382	1.65 391	0.79 371	1.12 376	0.59 335	0.17 332	0.17 343	0.17 327	0.14 309	0.17 311	0.14 282
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
Nwc_Net	0.37 302	0.25 297	0.68 301	0.31 331	0.24 334	0.44 307	0.30 299	0.65 351	0.50 297	0.37 247	0.69 343	0.58 326	0.45 321	0.60 262	0.40 288	0.15 310	0.12 303	0.19 341	0.21 351	0.14 276	0.13 265

UNet	0.28 238	0.14 164	0.69 302	0.23 171	0.20 295	0.44 307	0.22 200	0.50 238	0.40 206	0.34 211	0.39 189	0.43 264	0.33 266	0.40 192	0.31 244	0.09 164	0.07 158	0.10 182	0.08 109	0.10 189	0.08 111

NCC-stereo	0.39 314	0.25 297	0.69 302	0.32 337	0.28 351	0.46 314	0.36 326	0.65 351	0.52 306	0.40 278	0.57 310	0.56 319	0.47 330	0.73 310	0.45 305	0.17 332	0.14 317	0.18 334	0.25 362	0.16 296	0.16 298

Abc-Net	0.39 314	0.25 297	0.69 302	0.32 337	0.28 351	0.46 314	0.36 326	0.65 351	0.52 306	0.40 278	0.57 310	0.56 319	0.47 330	0.73 310	0.45 305	0.17 332	0.14 317	0.18 334	0.25 362	0.16 296	0.16 298
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.43 329	0.47 365	0.69 302	0.38 361	0.20 295	0.51 332	0.48 365	0.66 357	0.66 343	0.46 313	0.46 261	0.50 302	0.44 318	0.90 355	0.39 281	0.27 364	0.21 359	0.32 369	0.18 342	0.27 360	0.22 349
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
FC-DCNN	0.70 373	0.30 331	0.69 302	0.32 337	0.27 348	0.81 374	0.39 341	0.79 378	0.82 367	1.41 397	1.58 395	1.98 396	1.26 394	1.02 371	0.77 353	0.24 357	0.22 364	0.27 359	0.26 366	0.26 357	0.26 361

PWC_ROB	0.38 308	0.29 325	0.69 302	0.25 245	0.20 295	0.38 275	0.19 123	0.58 317	0.67 346	0.57 347	0.85 361	0.51 306	0.40 301	0.71 303	0.52 325	0.13 276	0.09 251	0.14 300	0.10 215	0.17 311	0.14 282

anonymity	0.56 356	0.54 376	0.70 308	0.47 373	0.61 385	0.56 344	0.43 350	0.69 366	0.49 289	0.63 352	0.55 303	0.54 315	0.60 353	0.61 267	0.57 329	0.55 385	0.53 393	0.50 380	0.54 391	0.51 378	0.56 388

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 255	0.20 258	0.70 308	0.21 86	0.17 244	0.46 314	0.27 272	0.50 238	0.49 289	0.42 295	0.55 303	0.43 264	0.30 245	0.46 206	0.38 273	0.09 164	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.11 225	0.10 206

APVNet	0.36 293	0.20 258	0.70 308	0.26 273	0.22 318	0.52 341	0.35 323	0.61 334	0.44 240	0.38 255	0.52 291	0.48 292	0.38 293	0.84 344	0.46 311	0.13 276	0.14 317	0.15 312	0.16 328	0.16 296	0.15 291

HBP-ISP	0.33 277	0.30 331	0.72 311	0.22 129	0.16 228	0.32 227	0.22 200	0.54 279	0.44 240	0.41 287	0.49 275	0.33 193	0.38 293	0.73 310	0.25 206	0.18 342	0.19 353	0.24 356	0.20 348	0.16 296	0.13 265

ADLNet2	0.30 255	0.17 223	0.72 311	0.23 171	0.17 244	0.36 263	0.24 242	0.52 261	0.51 300	0.32 186	0.38 177	0.45 278	0.30 245	0.69 297	0.35 264	0.10 206	0.08 223	0.09 120	0.09 183	0.12 251	0.10 206

iResNetv2_ROB	0.27 221	0.26 308	0.72 311	0.23 171	0.13 131	0.29 191	0.18 86	0.52 261	0.49 289	0.37 247	0.45 251	0.39 238	0.25 184	0.34 168	0.20 139	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.12 251	0.09 161

FAT-Stereo	0.36 293	0.18 235	0.73 314	0.26 273	0.18 263	0.33 236	0.29 289	0.60 330	0.59 329	0.46 313	0.60 319	0.60 331	0.50 338	0.61 267	0.34 260	0.13 276	0.14 317	0.13 281	0.12 280	0.14 276	0.18 320

FADNet	0.32 271	0.36 350	0.74 315	0.23 171	0.22 318	0.37 268	0.19 123	0.53 272	0.48 280	0.32 186	0.36 158	0.43 264	0.32 263	0.64 282	0.25 206	0.16 322	0.16 338	0.14 300	0.16 328	0.24 349	0.19 327

MANE	1.41 395	0.36 350	0.74 315	0.43 368	0.41 372	2.16 407	0.80 391	2.39 412	3.38 406	2.22 407	3.06 408	3.54 410	2.73 410	2.15 405	1.94 401	0.28 368	0.27 373	0.30 367	0.46 383	0.28 364	0.34 372

ARAFT	0.24 182	0.21 271	0.78 317	0.22 129	0.12 77	0.29 191	0.24 242	0.43 185	0.32 132	0.33 195	0.28 79	0.28 153	0.19 121	0.49 216	0.18 104	0.07 16	0.06 72	0.12 262	0.11 248	0.09 142	0.06 18

Syn2CoEx	0.36 293	0.31 336	0.78 317	0.34 344	0.21 303	0.41 290	0.28 285	0.61 334	0.49 289	0.42 295	0.56 308	0.45 278	0.44 318	0.69 297	0.38 273	0.17 332	0.14 317	0.15 312	0.12 280	0.13 264	0.12 253

FADNet-RVC	0.31 262	0.35 347	0.78 317	0.25 245	0.20 295	0.33 236	0.20 161	0.49 230	0.40 206	0.34 211	0.39 189	0.41 254	0.29 236	0.63 280	0.31 244	0.13 276	0.14 317	0.14 300	0.15 317	0.19 326	0.19 327

RTSC	0.39 314	0.28 318	0.78 317	0.27 296	0.18 263	0.49 327	0.22 200	0.59 322	0.84 372	0.55 344	0.53 296	0.49 296	0.36 281	0.67 294	0.82 356	0.13 276	0.10 269	0.11 229	0.12 280	0.17 311	0.17 306

CSAN	0.50 345	0.35 347	0.78 317	0.36 354	0.23 329	0.56 344	0.59 376	0.61 334	0.70 353	0.64 354	0.78 354	0.65 348	0.60 353	1.38 389	0.62 340	0.21 351	0.17 343	0.20 344	0.20 348	0.18 322	0.18 320

pmcnn	0.50 345	0.20 258	0.78 317	0.24 208	0.26 346	0.39 282	0.30 299	0.51 251	0.50 297	0.54 343	1.23 380	2.52 404	0.37 289	0.77 329	0.95 364	0.08 99	0.06 72	0.06 1	0.05 9	0.10 189	0.08 111

Wz-Net-MNSev	0.36 293	0.26 308	0.79 323	0.26 273	0.21 303	0.59 349	0.38 336	0.55 289	0.56 323	0.48 324	0.54 299	0.53 313	0.36 281	0.60 262	0.44 302	0.11 233	0.09 251	0.11 229	0.11 248	0.15 288	0.13 265

SGM-ForestM	1.36 394	0.28 318	0.79 323	0.26 273	0.16 228	2.26 408	1.00 401	1.42 396	1.46 395	2.38 408	2.05 402	5.95 417	2.66 409	2.95 409	2.46 406	0.17 332	0.18 349	0.18 334	0.18 342	0.15 288	0.18 320

FINET	0.34 284	0.27 315	0.80 325	0.24 208	0.24 334	0.36 263	0.34 320	0.54 279	0.72 356	0.39 270	0.47 268	0.32 186	0.30 245	0.51 223	0.32 249	0.19 347	0.17 343	0.13 281	0.12 280	0.18 322	0.16 298

SAMSARA	0.56 356	0.39 358	0.80 325	0.60 382	0.46 375	1.00 383	1.23 409	0.67 362	0.68 349	0.71 361	0.54 299	0.89 371	0.57 350	0.81 339	0.62 340	0.19 347	0.22 364	0.18 334	0.18 342	0.27 360	0.25 360

fast-acv-ft	0.31 262	0.20 258	0.81 327	0.24 208	0.18 263	0.46 314	0.27 272	0.41 163	0.49 289	0.39 270	0.55 303	0.49 296	0.35 277	0.37 183	0.38 273	0.11 233	0.11 286	0.11 229	0.12 280	0.12 251	0.09 161

edge stereo	0.39 314	0.22 283	0.81 327	0.27 296	0.22 318	0.37 268	0.24 242	0.56 303	0.54 314	0.53 341	0.60 319	0.71 361	0.50 338	0.78 330	0.40 288	0.16 322	0.14 317	0.19 341	0.14 309	0.16 296	0.17 306

SHD	0.42 325	0.27 315	0.81 327	0.31 331	0.25 341	0.42 297	0.22 200	0.66 357	0.94 380	0.63 352	0.60 319	0.59 328	0.47 330	0.59 261	0.58 334	0.15 310	0.13 313	0.16 321	0.16 328	0.20 334	0.22 349

SDNR	0.42 325	0.21 271	0.82 330	0.21 86	0.18 263	1.27 394	0.17 59	0.50 238	0.49 289	0.42 295	0.81 357	0.38 227	0.27 210	1.19 379	0.38 273	0.23 354	0.24 369	0.17 327	0.13 298	0.17 311	0.20 337

XX-Stereo	0.21 116	0.10 24	0.83 331	0.26 273	0.17 244	0.23 110	0.13 3	0.40 153	0.18 5	0.20 41	0.41 204	0.31 178	0.10 4	0.32 156	0.12 6	0.08 99	0.06 72	0.08 65	0.08 109	0.07 37	0.05 1

FADNet_RVC	0.30 255	0.28 318	0.83 331	0.23 171	0.15 205	0.30 208	0.17 59	0.49 230	0.37 175	0.30 151	0.38 177	0.30 170	0.27 210	0.52 229	0.31 244	0.14 299	0.14 317	0.14 300	0.16 328	0.21 337	0.23 355

PA-Net	0.37 302	0.28 318	0.83 331	0.31 331	0.28 351	0.39 282	0.42 348	0.51 251	0.55 320	0.34 211	0.42 218	0.41 254	0.36 281	0.79 332	0.49 317	0.12 260	0.23 367	0.16 321	0.23 360	0.12 251	0.18 320
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVStereoNet_ROB	0.67 370	0.49 371	0.83 331	0.48 374	0.40 371	0.51 332	0.46 357	0.70 367	0.77 363	0.84 371	1.72 396	1.02 376	0.83 376	1.23 383	0.79 355	0.32 373	0.38 384	0.40 375	0.46 383	0.36 372	0.41 378
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	0.91 384	0.86 389	0.84 335	0.97 396	0.75 391	0.92 380	0.71 382	1.27 391	1.10 386	0.89 373	1.45 387	1.14 378	0.96 383	1.19 379	0.84 357	0.74 392	0.51 390	0.97 397	0.55 392	0.84 395	0.60 392

IMH-64	0.91 384	0.86 389	0.84 335	0.97 396	0.75 391	0.92 380	0.71 382	1.27 391	1.10 386	0.89 373	1.45 387	1.14 378	0.96 383	1.19 379	0.84 357	0.74 392	0.51 390	0.97 397	0.55 392	0.84 395	0.60 392

PVD	0.58 360	0.34 344	0.84 335	0.39 363	0.31 361	0.59 349	0.47 361	0.80 379	1.25 390	0.92 375	1.09 373	0.79 365	0.82 375	0.85 345	0.76 350	0.21 351	0.18 349	0.22 353	0.18 342	0.27 360	0.35 373

ELAS	0.74 378	0.36 350	0.85 338	0.36 354	0.33 363	1.36 398	0.77 389	0.93 386	0.92 377	1.41 397	1.53 392	1.16 380	1.17 390	0.95 363	1.03 368	0.26 359	0.25 371	0.28 364	0.28 371	0.31 367	0.30 366
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 349	0.50 372	0.86 339	0.39 363	0.24 334	0.84 375	0.55 372	0.56 303	0.62 337	0.60 349	0.68 339	0.62 337	0.42 313	1.13 377	0.43 298	0.23 354	0.27 373	0.27 359	0.35 375	0.25 350	0.29 365

G-Net	0.46 338	0.25 297	0.86 339	0.34 344	0.28 351	0.90 379	0.35 323	0.47 213	0.45 252	0.68 358	1.22 379	0.64 347	0.60 353	0.61 267	0.57 329	0.16 322	0.14 317	0.17 327	0.13 298	0.22 343	0.19 327

otaku	0.57 359	0.62 380	0.87 341	0.63 384	0.44 374	0.73 364	0.37 330	0.65 351	0.66 343	0.51 330	0.75 350	0.66 352	0.45 321	0.69 297	0.46 311	0.53 382	0.34 382	0.55 383	0.35 375	0.60 384	0.45 381

GASNet	0.36 293	0.46 363	0.88 342	0.34 344	0.23 329	0.35 258	0.22 200	0.60 330	0.53 310	0.40 278	0.37 167	0.45 278	0.30 245	0.79 332	0.35 264	0.15 310	0.10 269	0.14 300	0.14 309	0.22 343	0.12 253

GwcNet	0.35 289	0.23 290	0.88 342	0.25 245	0.24 334	0.48 324	0.27 272	0.55 289	0.57 326	0.38 255	0.52 291	0.51 306	0.32 263	0.60 262	0.41 294	0.13 276	0.11 286	0.12 262	0.11 248	0.13 264	0.14 282

ADCRef	0.38 308	0.24 293	0.88 342	0.26 273	0.21 303	0.49 327	0.27 272	0.52 261	0.48 280	0.50 325	0.58 312	0.35 213	0.47 330	0.48 211	1.29 386	0.09 164	0.08 223	0.12 262	0.12 280	0.11 225	0.11 231

STTRV1_RVC	0.42 325	0.32 341	0.89 345	0.29 316	0.36 367	0.49 327	0.31 303	0.61 334	0.53 310	0.46 313	0.56 308	0.47 286	0.43 316	1.00 368	0.39 281	0.27 364	0.21 359	0.20 344	0.18 342	0.25 350	0.17 306

PASM	0.45 336	0.35 347	0.90 346	0.35 353	0.33 363	0.39 282	0.38 336	0.50 238	0.61 335	0.52 336	0.51 283	0.62 337	0.45 321	0.93 358	0.48 314	0.26 359	0.29 377	0.29 365	0.33 373	0.29 365	0.26 361

Wz-Net-LNSev	0.34 284	0.29 325	0.91 347	0.26 273	0.21 303	0.47 320	0.31 303	0.54 279	0.54 314	0.44 306	0.52 291	0.50 302	0.35 277	0.39 189	0.39 281	0.11 233	0.11 286	0.10 182	0.09 183	0.14 276	0.13 265

DGSMNet	0.61 365	0.29 325	0.91 347	0.51 377	0.70 389	0.62 354	1.38 410	0.59 322	0.55 320	0.37 247	0.61 326	0.52 309	0.33 266	0.65 288	0.43 298	0.53 382	0.60 400	0.67 388	0.61 396	0.63 385	0.61 395

WAO-6	1.07 390	0.93 395	0.92 349	0.96 395	0.78 395	1.28 395	0.75 386	1.34 393	2.00 401	1.02 383	1.54 393	1.59 390	1.22 392	1.31 387	1.14 376	0.78 395	0.55 396	1.02 401	0.75 402	0.83 394	0.69 398

Ntro	0.58 360	0.64 381	0.92 349	0.66 385	0.50 378	0.77 368	0.36 326	0.66 357	0.70 353	0.50 325	0.59 314	0.65 348	0.51 341	0.75 318	0.45 305	0.56 386	0.32 381	0.56 386	0.34 374	0.63 385	0.46 384

WAO-7	1.01 387	0.89 392	0.93 351	0.83 393	0.66 388	1.18 389	0.81 393	1.40 395	1.57 397	1.11 387	1.76 398	1.45 388	1.19 391	1.50 392	1.14 376	0.61 389	0.62 403	0.70 389	0.68 398	0.66 390	0.60 392

FADNet-RVC-Resample	0.29 248	0.25 297	0.93 351	0.26 273	0.16 228	0.32 227	0.21 184	0.47 213	0.39 193	0.35 227	0.38 177	0.33 193	0.27 210	0.53 234	0.24 197	0.10 206	0.10 269	0.14 300	0.13 298	0.13 264	0.16 298

DPSNet	0.47 339	0.24 293	0.93 351	0.27 296	0.20 295	0.75 367	0.57 373	0.84 383	0.79 365	0.47 321	0.51 283	0.60 331	0.69 365	0.87 348	0.71 348	0.16 322	0.13 313	0.12 262	0.10 215	0.25 350	0.21 344

MDST_ROB	0.48 341	0.14 164	0.95 354	0.30 324	0.21 303	1.33 397	0.32 308	0.77 374	0.56 323	1.06 384	0.71 344	0.49 296	0.35 277	1.26 385	0.38 273	0.13 276	0.11 286	0.16 321	0.13 298	0.12 251	0.12 253

XQC	0.43 329	0.37 355	0.96 355	0.34 344	0.25 341	0.53 342	0.34 320	0.60 330	0.73 359	0.51 330	0.46 261	0.57 323	0.47 330	0.70 300	0.72 349	0.17 332	0.12 303	0.18 334	0.15 317	0.25 350	0.23 355

SANet	0.53 354	0.28 318	0.96 355	0.26 273	0.15 205	0.69 360	0.44 353	0.67 362	1.34 391	0.67 357	0.98 370	0.94 372	0.71 367	0.89 352	0.76 350	0.14 299	0.12 303	0.12 262	0.11 248	0.17 311	0.16 298

SPS-STEREO	0.69 372	0.61 379	0.98 357	0.52 379	0.57 383	0.74 365	0.50 368	0.78 375	0.62 337	0.95 378	0.86 362	0.94 372	0.70 366	1.01 370	0.87 361	0.58 388	0.51 390	0.50 380	0.50 387	0.55 381	0.58 390
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.72 374	0.76 385	0.99 358	0.62 383	0.70 389	0.77 368	0.67 380	0.75 372	0.83 370	0.78 369	0.86 362	0.69 358	0.78 370	0.71 303	0.61 338	0.66 391	0.59 399	0.61 387	0.58 395	0.68 391	0.71 399

IMH	1.05 389	0.95 396	1.00 359	1.01 398	0.78 395	1.11 386	0.68 381	1.38 394	1.43 394	1.00 381	1.72 396	1.43 387	1.14 387	1.73 398	0.89 362	1.09 405	0.55 396	0.99 399	0.57 394	0.87 397	0.62 397

ADCL	0.47 339	0.22 283	1.00 359	0.27 296	0.19 281	0.74 365	0.64 379	0.54 279	0.69 351	0.56 345	0.71 344	0.55 317	0.60 353	0.60 262	1.43 388	0.11 233	0.09 251	0.13 281	0.13 298	0.14 276	0.14 282

Anonymous Stereo	0.38 308	0.34 344	1.00 359	0.30 324	0.25 341	0.33 236	0.44 353	0.50 238	0.54 314	0.41 287	0.45 251	0.39 238	0.26 193	0.93 358	0.48 314	0.15 310	0.14 317	0.15 312	0.16 328	0.16 296	0.17 306

ELAS_RVC	0.74 378	0.36 350	1.00 359	0.37 359	0.33 363	0.88 377	0.93 398	0.83 382	1.08 385	1.35 393	1.33 384	1.24 382	1.33 397	1.06 373	0.95 364	0.27 364	0.25 371	0.29 365	0.27 368	0.30 366	0.30 366
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.72 374	0.89 392	1.02 363	0.82 391	0.63 387	0.78 371	0.52 369	0.81 381	0.93 379	0.60 349	0.79 355	0.80 366	0.60 353	0.80 336	0.57 329	0.78 395	0.55 396	0.78 393	0.49 385	0.76 393	0.58 390

Consistency-Raft	0.55 355	0.48 367	1.02 363	0.45 371	0.49 377	0.49 327	0.47 361	0.72 370	0.72 356	0.45 310	0.82 358	0.47 286	0.60 353	0.50 218	0.63 343	0.39 380	0.39 385	0.44 377	0.51 388	0.52 379	0.37 374

iinet-f	0.30 255	0.18 235	1.03 365	0.20 57	0.15 205	0.44 307	0.22 200	0.45 197	0.37 175	0.35 227	0.44 239	0.41 254	0.34 273	0.34 168	0.40 288	0.10 206	0.09 251	0.08 65	0.08 109	0.13 264	0.11 231

S-Stereo	0.38 308	0.20 258	1.05 366	0.27 296	0.22 318	0.38 275	0.32 308	0.55 289	0.66 343	0.39 270	0.59 314	0.49 296	0.41 305	0.75 318	0.40 288	0.12 260	0.15 331	0.13 281	0.13 298	0.16 296	0.21 344

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 371	0.64 381	1.06 367	0.45 371	0.27 348	1.40 400	0.58 374	0.78 375	0.92 377	0.84 371	0.86 362	0.88 370	0.68 364	1.33 388	0.68 347	0.37 378	0.29 377	0.34 371	0.36 378	0.43 374	0.37 374

WAO-8	1.46 398	1.10 402	1.09 368	1.10 401	0.84 399	2.06 404	0.75 386	1.84 404	3.83 409	1.44 401	2.21 404	2.15 398	1.43 399	3.17 410	1.19 381	0.91 400	0.65 405	1.09 402	0.79 403	0.90 399	0.71 399

Venus	1.46 398	1.10 402	1.09 368	1.10 401	0.84 399	2.06 404	0.75 386	1.84 404	3.83 409	1.44 401	2.21 404	2.15 398	1.43 399	3.17 410	1.19 381	0.91 400	0.65 405	1.09 402	0.79 403	0.90 399	0.71 399

aanetorigin	0.39 314	0.29 325	1.09 368	0.24 208	0.19 281	0.28 172	0.37 330	0.33 81	0.47 271	0.94 376	0.82 358	0.52 309	0.54 344	0.49 216	0.50 322	0.11 233	0.09 251	0.10 182	0.10 215	0.16 296	0.15 291

AnyNet_C32	0.51 349	0.40 359	1.10 371	0.29 316	0.28 351	0.59 349	0.58 374	0.54 279	0.60 332	0.62 351	0.66 335	0.54 315	0.54 344	0.78 330	1.74 396	0.15 310	0.14 317	0.15 312	0.17 337	0.20 334	0.20 337

ADCMid	0.49 343	0.34 344	1.13 372	0.26 273	0.21 303	0.51 332	0.37 330	0.57 310	0.54 314	0.75 366	0.66 335	0.62 337	0.64 363	0.64 282	1.68 393	0.13 276	0.12 303	0.17 327	0.17 337	0.20 334	0.17 306

ADCP+	0.45 336	0.24 293	1.15 373	0.25 245	0.22 318	0.56 344	0.39 341	0.54 279	0.51 300	0.44 306	0.51 283	0.46 284	0.52 343	0.56 247	1.89 399	0.10 206	0.08 223	0.11 229	0.10 215	0.14 276	0.13 265

MFN_U_SF_RVC	0.56 356	0.51 374	1.19 374	0.38 361	0.22 318	0.69 360	0.27 272	0.80 379	0.67 346	0.73 362	0.74 349	0.87 368	0.61 362	0.81 339	0.76 350	0.29 370	0.27 373	0.32 369	0.37 379	0.32 369	0.31 368

TorneroNet-64	1.43 396	1.03 398	1.20 375	1.10 401	0.86 401	2.26 408	0.73 385	1.84 404	3.84 411	1.25 390	2.25 406	2.69 406	1.42 398	1.76 400	1.43 388	0.76 394	0.50 388	1.09 402	0.66 397	1.23 406	0.76 404

ktn	1.77 404	1.36 409	1.22 376	1.43 409	1.14 406	1.52 401	1.08 404	1.51 401	3.96 412	2.77 411	4.69 411	3.35 409	1.46 401	1.69 397	1.25 385	1.43 410	0.77 409	1.45 410	0.99 408	1.32 410	0.96 406

TorneroNet	2.22 406	1.08 401	1.24 377	1.14 405	0.90 402	5.58 413	0.80 391	2.12 410	8.69 418	2.58 409	5.42 413	3.88 411	1.97 404	1.78 402	1.87 398	0.86 398	0.54 395	1.15 406	0.74 401	1.23 406	0.85 405

ACVNet_2	0.89 383	0.87 391	1.25 378	0.82 391	0.62 386	0.97 382	0.62 378	1.14 390	1.42 393	1.00 381	1.40 385	1.47 389	0.84 377	1.11 374	0.66 346	0.61 389	0.43 387	0.78 393	0.49 385	0.75 392	0.52 386

pcwnet_v2	0.32 271	0.15 189	1.26 379	0.23 171	0.18 263	0.32 227	0.18 86	0.59 322	0.60 332	0.36 242	0.45 251	0.35 213	0.29 236	0.36 181	0.25 206	0.14 299	0.11 286	0.12 262	0.11 248	0.14 276	0.15 291

Wz-Net-SNSev	0.43 329	0.41 362	1.27 380	0.30 324	0.21 303	0.44 307	0.41 345	0.61 334	0.65 342	0.46 313	0.65 333	0.62 337	0.39 298	0.74 317	0.59 335	0.12 260	0.11 286	0.12 262	0.13 298	0.16 296	0.14 282

LVE	1.13 391	1.02 397	1.28 381	1.01 398	0.80 398	1.29 396	0.81 393	1.47 398	1.96 399	1.07 385	1.90 399	1.90 395	1.01 386	1.48 391	0.91 363	0.93 402	0.61 402	0.94 396	0.69 399	0.87 397	0.75 403

DeepPrunerF	0.44 335	0.29 325	1.29 382	0.33 342	0.30 359	0.35 258	0.36 326	0.62 343	1.15 389	0.40 278	0.44 239	0.39 238	0.41 305	0.80 336	0.52 325	0.18 342	0.14 317	0.23 354	0.21 351	0.17 311	0.17 306

SGM+DAISY	0.87 382	0.66 383	1.30 383	0.51 377	0.60 384	1.03 384	0.84 395	0.76 373	0.73 359	1.39 395	1.51 391	1.31 385	1.22 392	1.11 374	1.08 370	0.57 387	0.53 393	0.51 382	0.51 388	0.54 380	0.61 395

ACVNet-4b	0.72 374	0.81 387	1.33 384	0.72 388	0.50 378	0.80 373	0.31 303	0.71 369	0.80 366	0.50 325	0.72 348	0.95 374	0.43 316	0.96 364	1.20 383	1.13 408	0.21 359	0.76 392	0.45 382	0.65 388	0.46 384

ADCS	0.58 360	0.40 359	1.35 385	0.29 316	0.24 334	0.55 343	0.45 355	0.67 362	0.83 370	0.76 368	0.71 344	0.68 356	0.60 353	0.76 323	2.23 404	0.16 322	0.16 338	0.16 321	0.17 337	0.22 343	0.22 349

ACVNet_1	0.72 374	0.81 387	1.37 386	0.72 388	0.53 381	0.77 368	0.42 348	0.85 385	0.90 375	0.74 365	0.75 350	1.32 386	0.72 368	1.02 371	0.55 328	0.54 384	0.31 380	0.71 390	0.35 375	0.64 387	0.45 381

notaker	1.45 397	1.34 408	1.48 387	1.40 408	1.07 405	1.18 389	0.85 396	1.48 399	1.40 392	1.51 405	3.46 409	2.40 403	1.81 403	1.76 400	1.45 391	1.11 406	0.69 408	1.38 409	0.87 405	1.31 408	0.97 407

Dean	1.17 393	1.04 399	1.49 388	1.03 400	0.78 395	1.20 392	0.77 389	1.48 399	1.96 399	1.28 391	1.99 401	2.15 398	1.14 387	1.25 384	1.00 367	0.81 397	0.60 400	1.01 400	0.69 399	0.92 401	0.74 402

DispFullNet	0.66 369	0.89 392	1.59 389	0.77 390	1.21 407	0.51 332	0.23 220	0.59 322	0.72 356	0.69 360	0.61 326	0.69 358	0.91 381	0.79 332	0.48 314	0.27 364	0.12 303	0.73 391	0.30 372	0.65 388	0.40 377

KSHMR	1.89 405	1.36 409	1.60 390	1.47 410	1.22 408	1.38 399	1.06 403	1.79 403	5.97 415	1.42 399	5.65 415	2.98 408	1.14 387	2.23 406	1.20 383	1.27 409	1.12 410	1.46 411	1.10 410	1.32 410	1.15 410

ADCPNet	0.48 341	0.29 325	1.60 390	0.27 296	0.23 329	0.70 363	0.38 336	0.53 272	0.51 300	0.51 330	0.59 314	0.67 353	0.56 348	0.60 262	1.14 376	0.15 310	0.18 349	0.14 300	0.23 360	0.19 326	0.19 327

Wz-Net-TNSev	0.51 349	0.58 377	1.61 392	0.25 245	0.21 303	0.65 356	0.45 355	0.63 349	0.69 351	0.51 330	0.54 299	0.71 361	0.60 353	1.00 368	0.77 353	0.15 310	0.15 331	0.13 281	0.15 317	0.21 337	0.20 337

PWCK	1.00 386	1.17 405	1.70 393	0.91 394	0.41 372	1.19 391	0.92 397	1.10 388	1.14 388	1.16 389	1.14 376	1.25 383	0.88 380	1.75 399	1.04 369	0.87 399	0.50 388	0.87 395	0.53 390	0.96 402	0.52 386

WZ-Net	0.52 353	0.38 357	1.90 394	0.30 324	0.24 334	0.57 347	0.48 365	0.62 343	0.78 364	0.50 325	0.71 344	0.68 356	0.54 344	0.98 367	0.84 357	0.13 276	0.10 269	0.11 229	0.12 280	0.19 326	0.20 337

MADNet++	2.26 407	1.80 413	2.06 395	2.13 415	1.97 413	2.61 410	1.79 412	2.38 411	2.16 402	2.75 410	2.65 407	2.38 402	2.43 408	3.17 410	3.21 408	2.17 412	1.95 413	1.94 413	1.63 412	2.06 413	2.01 415

SuperB	0.49 343	0.28 318	2.23 396	0.23 171	0.15 205	0.41 290	0.32 308	0.47 213	0.82 367	0.43 301	0.50 277	0.33 193	0.45 321	0.68 295	1.08 370	0.10 206	0.07 158	0.09 120	0.08 109	0.98 403	0.14 282

HanzoNet	2.97 409	1.69 411	2.29 397	1.74 411	1.33 409	1.53 402	1.03 402	1.99 408	2.64 404	5.51 414	5.16 412	5.90 416	6.82 416	4.32 415	3.29 409	3.16 414	2.02 415	1.92 412	2.87 416	2.24 414	1.89 414

JetBlue	1.14 392	0.76 385	2.36 398	0.59 381	0.75 391	3.04 411	1.78 411	1.11 389	0.90 375	0.94 376	1.10 374	1.66 392	1.28 396	2.09 403	1.72 395	0.43 381	0.36 383	0.38 373	0.38 381	0.58 383	0.56 388

UNDER WATER	1.59 401	1.22 407	2.36 398	1.38 407	1.03 404	1.67 403	1.10 405	1.54 402	3.63 407	1.44 401	1.47 389	2.85 407	2.25 407	1.67 396	1.94 401	1.06 404	0.62 403	1.31 408	0.93 407	1.21 405	1.02 408

EDNetEfficient	0.63 366	0.37 355	2.40 400	0.26 273	0.25 341	0.38 275	0.49 367	0.41 163	1.06 384	1.38 394	0.87 365	0.62 337	0.95 382	0.65 288	1.65 392	0.11 233	0.09 251	0.10 182	0.11 248	0.19 326	0.17 306

UNDER WATER-64	1.55 400	1.19 406	2.52 401	1.31 406	0.95 403	2.12 406	1.21 408	1.45 397	3.19 405	1.43 400	1.32 383	2.64 405	2.04 405	1.63 395	1.83 397	1.11 406	0.67 407	1.28 407	0.92 406	1.19 404	1.02 408

LSM	1.64 402	0.40 359	2.56 402	2.02 413	17.61 425	0.51 332	0.52 369	0.61 334	0.76 361	0.82 370	1.11 375	0.63 345	0.54 344	0.75 318	0.49 317	0.16 322	0.24 369	0.18 334	0.21 351	0.25 350	2.42 416

AnyNet_C01	0.65 368	0.58 377	2.60 403	0.32 337	0.26 346	0.88 377	0.61 377	0.63 349	0.62 337	0.68 358	0.96 369	0.76 364	0.60 353	0.96 364	1.43 388	0.16 322	0.16 338	0.17 327	0.17 337	0.23 346	0.23 355

LE_ROB	1.76 403	0.20 258	2.68 404	0.48 374	0.52 380	0.78 371	0.96 399	0.84 383	6.61 416	7.40 418	2.08 403	2.08 397	4.83 411	1.27 386	3.79 411	0.10 206	0.08 223	0.12 262	0.11 248	0.11 225	0.10 206

SPstereo	14.25 422	1.73 412	2.83 405	1.84 412	1.57 412	23.16 429	43.27 429	35.72 437	29.56 437	20.86 434	20.62 427	26.34 437	21.82 429	25.23 437	19.62 428	1.56 411	1.42 411	2.96 415	2.17 413	1.31 408	1.33 413

psmorigin	0.50 345	0.25 297	3.03 406	0.24 208	0.19 281	0.38 275	0.22 200	0.50 238	0.44 240	0.64 354	0.68 339	0.71 361	0.51 341	0.85 345	0.45 305	0.14 299	0.17 343	0.13 281	0.14 309	0.16 296	0.21 344

tt	4.71 412	0.10 24	3.94 407	2.06 414	1.53 411	10.14 419	16.88 419	9.27 421	4.98 413	1.39 395	1.02 371	4.68 412	4.90 412	3.35 413	5.86 415	5.76 419	9.15 425	2.24 414	2.53 415	3.10 415	1.32 412

RTS	0.78 380	0.48 367	4.68 408	0.34 344	0.28 351	1.12 387	0.46 357	0.62 343	1.03 381	0.73 362	0.89 366	0.60 331	0.59 351	1.61 393	1.16 379	0.14 299	0.11 286	0.15 312	0.15 317	0.21 337	0.19 327

RTSA	0.78 380	0.48 367	4.68 408	0.34 344	0.28 351	1.12 387	0.46 357	0.62 343	1.03 381	0.73 362	0.89 366	0.60 331	0.59 351	1.61 393	1.16 379	0.14 299	0.11 286	0.15 312	0.15 317	0.21 337	0.19 327

MADNet+	1.01 387	1.16 404	4.72 410	0.70 386	0.47 376	1.24 393	0.96 399	0.97 387	0.89 373	0.65 356	0.77 353	0.87 368	0.85 379	2.09 403	1.68 393	0.38 379	0.39 385	0.31 368	0.27 368	0.43 374	0.39 376

JetRed	2.30 408	2.64 415	6.12 411	1.12 404	1.38 410	5.85 414	3.29 413	1.99 408	1.67 398	1.98 406	1.95 400	2.16 401	1.60 402	2.48 407	4.10 412	1.05 403	1.60 412	1.09 402	1.01 409	1.67 412	1.28 411

PML	16.10 426	12.82 427	6.78 412	5.23 417	7.76 417	33.92 430	66.56 436	5.30 416	10.28 419	26.12 436	68.59 436	20.51 428	13.49 426	10.06 421	6.78 417	5.96 420	2.00 414	6.04 421	2.18 414	8.96 422	2.60 417

DPSimNet_ROB	4.34 411	4.23 416	6.89 413	3.67 416	3.68 414	4.75 412	5.21 415	2.67 413	3.68 408	5.82 415	3.95 410	5.57 413	6.72 415	3.46 414	4.48 413	4.05 417	2.88 416	4.68 418	3.12 417	3.69 416	3.62 418

ASD4	7.23 414	6.65 419	7.69 414	5.24 418	5.62 416	11.85 420	20.36 420	7.57 419	7.14 417	6.55 416	5.47 414	5.99 418	5.78 413	7.22 418	9.24 418	4.85 418	4.44 417	6.40 422	5.19 418	6.53 419	4.89 419

LRCNet_RVC	10.90 419	14.34 428	9.35 415	15.35 424	8.04 418	1.08 385	0.34 320	8.78 420	0.70 353	12.63 426	16.05 425	9.85 419	6.54 414	8.57 420	6.34 416	20.27 433	5.40 419	23.70 432	21.88 431	14.87 426	13.83 428

Anonymous_1	16.62 427	9.35 420	9.84 416	10.66 421	14.64 423	18.66 426	27.12 426	12.64 425	13.51 426	10.76 425	10.30 420	10.13 420	10.60 420	11.06 425	12.74 421	15.87 432	7.74 422	16.92 429	43.48 434	58.66 437	7.68 422

xxxxx1	15.27 423	9.54 421	10.31 417	20.13 427	18.88 426	17.08 422	23.03 421	10.36 422	10.99 420	9.21 420	9.62 417	10.74 421	10.61 421	10.72 422	13.89 424	7.97 423	9.20 426	31.85 435	44.72 435	12.84 423	13.69 425

tt_ll	15.27 423	9.54 421	10.31 417	20.13 427	18.88 426	17.08 422	23.03 421	10.36 422	10.99 420	9.21 420	9.62 417	10.74 421	10.61 421	10.72 422	13.89 424	7.97 423	9.20 426	31.85 435	44.72 435	12.84 423	13.69 425

ff	15.27 423	9.54 421	10.31 417	20.13 427	18.88 426	17.08 422	23.03 421	10.36 422	10.99 420	9.21 420	9.62 417	10.74 421	10.61 421	10.72 422	13.89 424	7.97 423	9.20 426	31.85 435	44.72 435	12.84 423	13.69 425

DPSM_ROB	11.49 420	9.87 424	10.35 420	11.13 422	11.31 421	19.11 427	27.51 427	13.37 426	14.21 427	10.31 423	11.06 423	10.96 424	11.27 424	11.96 426	13.59 422	6.78 421	8.19 423	6.03 419	7.09 419	7.93 420	7.73 423

DPSM	11.49 420	9.87 424	10.35 420	11.13 422	11.31 421	19.11 427	27.51 427	13.37 426	14.21 427	10.31 423	11.06 423	10.96 424	11.27 424	11.96 426	13.59 422	6.78 421	8.19 423	6.03 419	7.09 419	7.93 420	7.73 423

DGTPSM_ROB	8.34 416	5.10 417	10.37 422	5.31 419	10.18 419	8.33 415	23.60 424	6.06 417	13.41 424	4.90 412	10.87 421	5.65 414	10.44 418	6.17 416	12.59 419	3.74 415	7.55 420	3.69 416	7.26 421	4.14 417	7.46 420

DPSMNet_ROB	8.40 417	5.11 418	10.49 423	5.58 420	10.25 420	8.34 416	23.62 425	6.07 418	13.45 425	4.93 413	10.88 422	5.66 415	10.44 418	6.24 417	12.64 420	3.98 416	7.61 421	3.76 417	7.30 422	4.20 418	7.51 421

BEATNet-Init1	4.73 413	2.61 414	13.29 424	0.58 380	0.53 381	10.12 418	3.33 414	4.83 415	5.01 414	8.75 419	8.51 416	14.08 426	7.60 417	7.70 419	5.34 414	0.28 368	0.28 376	0.34 371	0.37 379	0.57 382	0.45 381

HaxPig	17.72 428	20.22 435	19.73 425	16.53 425	16.51 424	9.27 417	9.33 416	14.34 428	13.27 423	18.65 427	18.70 426	17.35 427	16.77 427	17.04 428	16.45 427	22.05 434	20.89 435	22.27 431	21.53 430	21.29 433	22.13 435

DLNR_Zeroshot_test	10.44 418	12.10 426	19.93 426	106.08 438	23.66 435	0.14 3	0.13 3	3.22 414	0.17 3	0.16 24	0.23 49	0.16 34	0.10 4	0.31 150	0.15 51	2.36 413	0.06 72	0.07 14	0.07 50	39.70 436	0.06 18

CasAABBNet	23.10 430	19.86 429	20.64 427	22.47 430	22.73 433	38.41 431	55.50 432	26.89 434	28.70 432	20.61 429	22.15 430	22.08 433	22.75 433	23.99 433	27.36 432	13.59 426	16.48 430	12.14 423	14.27 424	15.95 427	15.53 429

MyStereo03	23.12 431	19.90 430	20.85 428	22.49 431	22.71 430	38.42 432	55.53 433	26.80 431	28.72 433	20.77 431	22.25 431	22.03 430	22.69 430	23.90 430	27.38 434	13.62 428	16.50 432	12.15 424	14.28 425	15.95 427	15.53 429

MyStereo02	23.12 431	19.90 430	20.85 428	22.49 431	22.71 430	38.42 432	55.53 433	26.80 431	28.72 433	20.77 431	22.25 431	22.03 430	22.69 430	23.90 430	27.38 434	13.62 428	16.50 432	12.15 424	14.28 425	15.95 427	15.53 429

MyStereo	23.12 431	19.90 430	20.85 428	22.49 431	22.71 430	38.42 432	55.53 433	26.80 431	28.72 433	20.77 431	22.25 431	22.03 430	22.69 430	23.90 430	27.38 434	13.62 428	16.50 432	12.15 424	14.28 425	15.95 427	15.53 429

Selective-RAFT-Error	23.16 434	19.93 433	20.87 431	22.54 434	22.81 434	38.52 436	55.47 431	27.01 436	28.83 436	20.66 430	22.25 431	22.09 434	22.80 435	24.09 434	27.36 432	13.61 427	16.48 430	12.15 424	14.28 425	15.99 431	15.57 433

LSM0	24.24 435	19.98 434	22.32 432	24.22 435	40.14 437	38.48 435	55.20 430	26.95 435	28.57 431	20.49 428	21.83 428	22.26 435	22.75 433	24.22 435	27.30 431	13.66 431	16.32 429	12.19 428	14.15 423	16.10 432	17.66 434

MEDIAN_ROB	21.21 429	24.62 436	23.47 433	19.58 426	19.65 429	13.22 421	10.96 417	17.88 429	17.00 429	22.14 435	22.02 429	20.86 429	20.36 428	21.06 429	19.71 429	25.63 436	24.13 436	26.21 433	25.20 432	25.17 434	25.38 436

AVERAGE_ROB	25.43 436	29.06 437	27.24 434	24.63 436	24.20 436	17.73 425	12.61 418	22.29 430	21.39 430	26.79 437	26.16 435	25.20 436	24.64 436	25.07 436	23.53 430	29.96 437	28.40 437	30.60 434	29.58 433	29.72 435	29.84 437

coex-ft	3.44 410	0.73 384	48.55 435	0.24 208	0.19 281	0.50 331	0.43 350	0.47 213	2.40 403	7.03 417	1.20 378	0.97 375	2.23 406	0.73 310	1.92 400	0.12 260	0.15 331	0.14 300	0.12 280	0.21 337	0.43 379

test_example2	101.33 437	108.28 438	68.15 436	98.43 437	106.93 438	89.75 437	102.43 437	36.80 438	97.65 438	129.04 438	130.15 437	65.26 438	66.62 437	92.11 438	80.24 437	144.10 438	199.48 438	81.81 438	103.01 438	125.01 438	101.27 438

EDNetEfficientorigin	7.51 415	0.52 375	140.47 437	0.25 245	0.17 244	0.42 297	0.29 289	0.47 213	1.03 381	1.28 391	1.02 371	0.83 367	0.84 377	0.75 318	0.99 366	0.10 206	0.09 251	0.12 262	0.10 215	0.21 337	0.22 349

FADE		1.06 400		0.71 387	0.76 394			1.85 407	1.52 396	0.75 366		1.17 381		2.83 408		24.23 435	4.70 418	17.35 430	17.61 429	0.49 377	0.44 380

Low-res two-view benchmark