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

asda	0.21 13	0.19 141	0.29 52	0.31 21	0.17 17	0.25 40	0.23 70	0.36 32	0.28 35	0.27 43	0.24 24	0.18 10	0.21 51	0.40 66	0.21 17	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 26	0.11 25	0.10 31

qwe	0.22 25	0.18 102	0.28 42	0.31 21	0.18 42	0.29 86	0.21 45	0.38 43	0.32 65	0.35 101	0.30 53	0.20 20	0.20 37	0.43 89	0.21 17	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 26	0.12 62	0.09 4

4.25_new	0.22 25	0.21 213	0.32 84	0.32 54	0.18 42	0.31 113	0.27 127	0.32 15	0.24 20	0.29 62	0.27 35	0.20 20	0.23 75	0.34 30	0.23 55	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 26	0.11 25	0.09 4

4.5w_new	0.22 25	0.21 213	0.32 84	0.32 54	0.18 42	0.31 113	0.27 127	0.32 15	0.24 20	0.29 62	0.27 35	0.20 20	0.23 75	0.34 30	0.23 55	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 26	0.11 25	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 25	0.21 213	0.32 84	0.32 54	0.18 42	0.31 113	0.27 127	0.32 15	0.24 20	0.29 62	0.27 35	0.20 20	0.23 75	0.34 30	0.23 55	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 26	0.11 25	0.09 4

4w-stereo	0.21 13	0.19 141	0.31 71	0.31 21	0.17 17	0.29 86	0.19 19	0.31 13	0.21 13	0.31 73	0.24 24	0.20 20	0.24 85	0.41 74	0.22 31	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 70	0.11 25	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 25	0.18 102	0.29 52	0.30 9	0.18 42	0.27 57	0.23 70	0.37 34	0.28 35	0.31 73	0.26 31	0.22 31	0.26 108	0.50 157	0.24 67	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 26	0.11 25	0.09 4

2w_stereo	0.22 25	0.18 102	0.30 64	0.32 54	0.16 7	0.28 74	0.38 316	0.38 43	0.35 94	0.32 88	0.33 67	0.17 4	0.18 20	0.29 7	0.22 31	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 70	0.12 62	0.10 31

MonSter	0.20 10	0.14 14	0.25 10	0.31 21	0.15 1	0.22 13	0.22 56	0.39 50	0.33 72	0.20 8	0.25 29	0.17 4	0.15 4	0.38 56	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 26	0.11 25	0.09 4

xxxyy	0.22 25	0.18 102	0.31 71	0.31 21	0.18 42	0.31 113	0.18 11	0.32 15	0.31 56	0.31 73	0.37 91	0.20 20	0.22 60	0.45 105	0.24 67	0.10 10	0.09 37	0.11 1	0.09 26	0.10 4	0.10 31

xtttt	0.22 25	0.18 102	0.31 71	0.31 21	0.18 42	0.31 113	0.18 11	0.32 15	0.31 56	0.31 73	0.37 91	0.20 20	0.22 60	0.45 105	0.24 67	0.10 10	0.09 37	0.11 1	0.09 26	0.10 4	0.10 31

rrrtt	0.23 42	0.17 78	0.32 84	0.31 21	0.17 17	0.43 230	0.20 27	0.37 34	0.30 48	0.37 111	0.28 44	0.22 31	0.25 92	0.42 82	0.22 31	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 26	0.09 1	0.10 31

asd	0.21 13	0.18 102	0.29 52	0.32 54	0.18 42	0.27 57	0.22 56	0.35 29	0.22 15	0.31 73	0.22 16	0.19 15	0.21 51	0.44 100	0.21 17	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 70	0.11 25	0.09 4

2.25w	0.22 25	0.18 102	0.31 71	0.31 21	0.18 42	0.31 113	0.18 11	0.32 15	0.31 56	0.31 73	0.37 91	0.20 20	0.22 60	0.45 105	0.24 67	0.10 10	0.09 37	0.11 1	0.09 26	0.10 4	0.10 31

4.5_new	0.21 13	0.20 176	0.29 52	0.30 9	0.17 17	0.24 26	0.26 111	0.32 15	0.28 35	0.32 88	0.28 44	0.19 15	0.17 13	0.29 7	0.21 17	0.10 10	0.08 2	0.12 42	0.10 70	0.13 97	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 13	0.20 176	0.29 52	0.30 9	0.17 17	0.24 26	0.26 111	0.32 15	0.28 35	0.32 88	0.28 44	0.19 15	0.17 13	0.29 7	0.21 17	0.10 10	0.08 2	0.12 42	0.10 70	0.13 97	0.09 4

2.5w	0.21 13	0.18 102	0.31 71	0.32 54	0.18 42	0.31 113	0.25 97	0.31 13	0.23 17	0.28 49	0.35 81	0.18 10	0.17 13	0.39 61	0.21 17	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 70	0.11 25	0.09 4

2.75w_new	0.21 13	0.18 102	0.28 42	0.29 5	0.17 17	0.23 17	0.34 234	0.36 32	0.28 35	0.34 96	0.26 31	0.17 4	0.22 60	0.36 41	0.23 55	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 26	0.10 4	0.09 4

3.25w_new	0.23 42	0.17 78	0.32 84	0.31 21	0.17 17	0.43 230	0.20 27	0.37 34	0.30 48	0.37 111	0.28 44	0.22 31	0.25 92	0.42 82	0.22 31	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 26	0.09 1	0.10 31

3.25w	0.23 42	0.17 78	0.32 84	0.31 21	0.17 17	0.43 230	0.20 27	0.37 34	0.30 48	0.37 111	0.28 44	0.22 31	0.25 92	0.42 82	0.22 31	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 26	0.09 1	0.10 31

3.75w	0.22 25	0.17 78	0.30 64	0.31 21	0.19 67	0.43 230	0.24 86	0.35 29	0.24 20	0.31 73	0.27 35	0.17 4	0.22 60	0.37 48	0.20 9	0.10 10	0.07 1	0.11 1	0.09 26	0.11 25	0.09 4

3w_stereo	0.24 59	0.20 176	0.37 147	0.33 66	0.16 7	0.32 132	0.42 375	0.41 67	0.38 123	0.31 73	0.27 35	0.16 2	0.26 108	0.34 30	0.22 31	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 26	0.12 62	0.11 82

1w_stereo	0.24 59	0.15 41	0.29 52	0.34 77	0.18 42	0.31 113	0.41 365	0.40 58	0.43 148	0.31 73	0.38 96	0.17 4	0.24 85	0.45 105	0.23 55	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 26	0.11 25	0.09 4

(5qrfij	0.24 59	0.14 14	0.26 15	0.31 21	0.18 42	0.40 200	0.19 19	0.45 93	0.34 77	0.29 62	0.45 116	0.25 55	0.20 37	0.47 129	0.22 31	0.11 24	0.08 2	0.11 1	0.08 1	0.10 4	0.10 31

*5drh	0.23 42	0.14 14	0.26 15	0.31 21	0.17 17	0.41 217	0.18 11	0.41 67	0.34 77	0.29 62	0.42 107	0.25 55	0.21 51	0.36 41	0.20 9	0.11 24	0.08 2	0.11 1	0.08 1	0.10 4	0.10 31

￥25erdr	0.23 42	0.15 41	0.27 28	0.31 21	0.17 17	0.48 263	0.21 45	0.40 58	0.34 77	0.28 49	0.35 81	0.27 66	0.16 10	0.49 149	0.25 89	0.11 24	0.08 2	0.11 1	0.08 1	0.10 4	0.09 4

$5dtd	0.22 25	0.14 14	0.26 15	0.31 21	0.17 17	0.39 194	0.25 97	0.39 50	0.25 25	0.25 27	0.31 63	0.27 66	0.19 28	0.35 38	0.24 67	0.11 24	0.08 2	0.11 1	0.08 1	0.10 4	0.10 31

^frffs	0.23 42	0.14 14	0.28 42	0.31 21	0.17 17	0.45 250	0.25 97	0.41 67	0.32 65	0.27 43	0.41 102	0.24 45	0.22 60	0.41 74	0.22 31	0.11 24	0.08 2	0.11 1	0.08 1	0.11 25	0.10 31

&EFD	0.23 42	0.14 14	0.27 28	0.31 21	0.18 42	0.37 172	0.24 86	0.42 73	0.34 77	0.26 33	0.41 102	0.24 45	0.20 37	0.48 141	0.20 9	0.11 24	0.08 2	0.11 1	0.08 1	0.10 4	0.10 31

*wqe	0.24 59	0.14 14	0.27 28	0.31 21	0.17 17	0.40 200	0.23 70	0.44 86	0.35 94	0.28 49	0.47 128	0.24 45	0.19 28	0.47 129	0.22 31	0.11 24	0.08 2	0.11 1	0.08 1	0.10 4	0.09 4

(q45	0.24 59	0.14 14	0.26 15	0.31 21	0.17 17	0.40 200	0.21 45	0.44 86	0.35 94	0.27 43	0.43 111	0.25 55	0.20 37	0.48 141	0.21 17	0.11 24	0.08 2	0.11 1	0.08 1	0.10 4	0.10 31

)tte	0.24 59	0.14 14	0.26 15	0.31 21	0.17 17	0.42 225	0.20 27	0.44 86	0.33 72	0.28 49	0.48 131	0.24 45	0.20 37	0.48 141	0.21 17	0.11 24	0.08 2	0.11 1	0.08 1	0.10 4	0.10 31

monsterstereo	0.22 25	0.14 14	0.26 15	0.34 77	0.18 42	0.21 10	0.20 27	0.37 34	0.35 94	0.33 93	0.40 99	0.19 15	0.18 20	0.45 105	0.21 17	0.11 24	0.09 37	0.12 42	0.09 26	0.13 97	0.08 1

monsters	0.22 25	0.14 14	0.26 15	0.31 21	0.19 67	0.23 17	0.19 19	0.44 86	0.33 72	0.36 105	0.30 53	0.16 2	0.18 20	0.43 89	0.19 3	0.11 24	0.09 37	0.11 1	0.09 26	0.10 4	0.10 31

IGEV	0.20 10	0.12 1	0.23 1	0.31 21	0.20 93	0.23 17	0.19 19	0.40 58	0.29 43	0.22 16	0.34 76	0.20 20	0.15 4	0.31 15	0.19 3	0.11 24	0.10 71	0.12 42	0.10 70	0.10 4	0.10 31

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 28	0.34 77	0.15 1	0.27 57	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 40	0.15 4	0.32 20	0.20 9	0.11 24	0.09 37	0.13 71	0.09 26	0.10 4	0.09 4

LG-Stereo	0.24 59	0.18 102	0.40 189	0.39 203	0.20 93	0.22 13	0.27 127	0.32 15	0.36 104	0.26 33	0.44 113	0.22 31	0.16 10	0.37 48	0.27 138	0.11 24	0.12 206	0.16 163	0.15 211	0.13 97	0.09 4

GREAT-IGEV	0.22 25	0.15 41	0.31 71	0.29 5	0.22 131	0.21 10	0.26 111	0.33 25	0.31 56	0.20 8	0.30 53	0.22 31	0.22 60	0.47 129	0.22 31	0.11 24	0.09 37	0.12 42	0.09 26	0.13 97	0.10 31

LoS_RVC	0.27 90	0.16 56	0.27 28	0.32 54	0.30 365	0.44 240	0.34 234	0.41 67	0.33 72	0.31 73	0.51 148	0.29 73	0.32 174	0.36 41	0.28 158	0.11 24	0.10 71	0.11 1	0.08 1	0.11 25	0.19 343

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 183	0.17 78	0.41 199	0.35 111	0.19 67	0.33 139	0.29 155	0.65 196	0.73 271	0.68 259	1.01 373	0.56 222	0.40 236	0.42 82	0.30 179	0.11 24	0.09 37	0.15 137	0.14 186	0.13 97	0.10 31

AFF-stereo	0.38 215	0.19 141	0.39 178	0.37 146	0.21 112	0.27 57	0.31 193	0.65 196	0.66 236	0.64 229	1.13 425	0.76 348	0.39 230	0.55 190	0.33 208	0.11 24	0.09 37	0.16 163	0.16 243	0.13 97	0.11 82

&5qef	0.23 42	0.13 2	0.26 15	0.31 21	0.17 17	0.34 149	0.24 86	0.38 43	0.27 28	0.28 49	0.54 164	0.23 40	0.20 37	0.48 141	0.21 17	0.12 42	0.08 2	0.11 1	0.08 1	0.11 25	0.10 31

#25fwe	0.23 42	0.14 14	0.28 42	0.30 9	0.19 67	0.49 268	0.17 3	0.40 58	0.30 48	0.25 27	0.30 53	0.27 66	0.16 10	0.49 149	0.24 67	0.12 42	0.08 2	0.11 1	0.08 1	0.10 4	0.11 82

#5drz	0.22 25	0.13 2	0.25 10	0.30 9	0.17 17	0.42 225	0.25 97	0.39 50	0.30 48	0.30 70	0.33 67	0.23 40	0.21 51	0.30 12	0.23 55	0.12 42	0.08 2	0.11 1	0.08 1	0.11 25	0.09 4

@esxe	0.25 71	0.14 14	0.27 28	0.31 21	0.19 67	0.44 240	0.23 70	0.38 43	0.43 148	0.37 111	0.51 148	0.24 45	0.26 108	0.45 105	0.26 119	0.12 42	0.08 2	0.11 1	0.08 1	0.11 25	0.10 31

$eesxe	0.23 42	0.14 14	0.28 42	0.31 21	0.17 17	0.43 230	0.20 27	0.43 82	0.33 72	0.28 49	0.35 81	0.25 55	0.15 4	0.45 105	0.24 67	0.12 42	0.08 2	0.11 1	0.08 1	0.10 4	0.10 31

xyz-stereo-finetune	0.33 144	0.18 102	0.36 131	0.33 66	0.18 42	0.57 317	0.31 193	0.58 147	0.69 251	0.45 152	0.54 164	0.38 130	0.33 184	0.56 200	0.36 256	0.12 42	0.12 206	0.16 163	0.13 155	0.13 97	0.12 127

xyz-stereo	4.23 573	0.17 78	61.76 601	0.34 77	0.16 7	12.16 584	0.37 294	0.58 147	0.68 244	1.01 459	3.36 560	0.77 354	0.82 459	1.21 497	0.40 293	0.12 42	0.10 71	0.16 163	0.11 95	0.13 97	0.10 31

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 28	0.33 66	0.17 17	0.24 26	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 40	0.15 4	0.31 15	0.20 9	0.12 42	0.09 37	0.12 42	0.09 26	0.10 4	0.09 4

MM-Stereo_test2	0.30 122	0.18 102	0.39 178	0.40 238	0.24 200	0.42 225	0.42 375	0.63 182	0.41 138	0.37 111	0.35 81	0.32 85	0.26 108	0.53 179	0.25 89	0.12 42	0.10 71	0.15 137	0.12 121	0.15 186	0.10 31

HART	0.29 108	0.16 56	0.32 84	0.40 238	0.21 112	0.32 132	0.26 111	0.62 174	0.31 56	0.33 93	0.65 197	0.41 150	0.22 60	0.55 190	0.25 89	0.12 42	0.10 71	0.15 137	0.11 95	0.15 186	0.11 82

HI	0.45 288	0.21 213	0.36 131	0.34 77	0.35 429	0.28 74	0.31 193	0.72 260	0.46 166	0.87 388	1.13 425	1.09 456	0.76 438	0.69 335	0.56 387	0.12 42	0.10 71	0.17 201	0.17 292	0.17 260	0.15 228

CoSv	0.45 288	0.21 213	0.36 131	0.34 77	0.35 429	0.28 74	0.31 193	0.72 260	0.46 166	0.87 388	1.13 425	1.09 456	0.76 438	0.69 335	0.56 387	0.12 42	0.10 71	0.17 201	0.17 292	0.17 260	0.15 228

AIO_rvc	0.23 42	0.16 56	0.32 84	0.34 77	0.19 67	0.26 44	0.33 223	0.40 58	0.22 15	0.26 33	0.24 24	0.34 101	0.15 4	0.51 164	0.24 67	0.12 42	0.09 37	0.13 71	0.10 70	0.12 62	0.10 31

AIO_test	0.23 42	0.16 56	0.28 42	0.34 77	0.20 93	0.30 98	0.39 339	0.38 43	0.25 25	0.25 27	0.28 44	0.32 85	0.22 60	0.38 56	0.25 89	0.12 42	0.09 37	0.13 71	0.10 70	0.12 62	0.09 4

fffft	0.25 71	0.17 78	0.37 147	0.36 130	0.22 131	0.28 74	0.36 280	0.42 73	0.24 20	0.36 105	0.23 18	0.27 66	0.22 60	0.52 170	0.27 138	0.12 42	0.09 37	0.16 163	0.12 121	0.12 62	0.12 127
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.22 25	0.15 41	0.26 15	0.33 66	0.20 93	0.61 343	0.21 45	0.30 10	0.31 56	0.23 18	0.19 11	0.18 10	0.18 20	0.41 74	0.22 31	0.12 42	0.10 71	0.12 42	0.09 26	0.11 25	0.11 82

SMoEStereo_RVC	0.26 80	0.19 141	0.35 124	0.35 111	0.22 131	0.36 167	0.32 213	0.39 50	0.34 77	0.37 111	0.30 53	0.33 97	0.24 85	0.53 179	0.24 67	0.12 42	0.10 71	0.16 163	0.12 121	0.12 62	0.11 82

mms	0.26 80	0.21 213	0.33 98	0.37 146	0.25 232	0.30 98	0.33 223	0.40 58	0.32 65	0.28 49	0.34 76	0.34 101	0.20 37	0.45 105	0.26 119	0.12 42	0.11 151	0.16 163	0.12 121	0.14 140	0.11 82

fffy	0.28 97	0.21 213	0.34 114	0.37 146	0.23 171	0.33 139	0.29 155	0.51 114	0.41 138	0.32 88	0.37 91	0.39 134	0.27 119	0.50 157	0.27 138	0.12 42	0.11 151	0.16 163	0.13 155	0.14 140	0.11 82

WCG-NET	0.28 97	0.15 41	0.33 98	0.33 66	0.19 67	0.33 139	0.27 127	0.39 50	0.80 317	0.46 158	0.49 135	0.39 134	0.25 92	0.40 66	0.25 89	0.12 42	0.09 37	0.13 71	0.11 95	0.12 62	0.10 31

IGEV-Stereo++	0.21 13	0.15 41	0.27 28	0.37 146	0.19 67	0.22 13	0.18 11	0.42 73	0.35 94	0.22 16	0.28 44	0.24 45	0.18 20	0.27 5	0.22 31	0.12 42	0.09 37	0.12 42	0.10 70	0.12 62	0.10 31

AIO-Stereo	0.25 71	0.18 102	0.34 114	0.37 146	0.18 42	0.28 74	0.30 171	0.48 101	0.27 28	0.29 62	0.30 53	0.32 85	0.17 13	0.52 170	0.23 55	0.12 42	0.10 71	0.14 97	0.11 95	0.13 97	0.10 31

RSM++	0.25 71	0.18 102	0.34 114	0.36 130	0.20 93	0.28 74	0.30 171	0.51 114	0.32 65	0.25 27	0.22 16	0.37 122	0.21 51	0.50 157	0.24 67	0.12 42	0.10 71	0.14 97	0.12 121	0.14 140	0.10 31

RSM	0.25 71	0.18 102	0.33 98	0.36 130	0.20 93	0.27 57	0.34 234	0.51 114	0.27 28	0.26 33	0.23 18	0.39 134	0.21 51	0.56 200	0.22 31	0.12 42	0.10 71	0.14 97	0.11 95	0.14 140	0.10 31

MoCha-V2	0.25 71	0.15 41	0.29 52	0.40 238	0.18 42	0.27 57	0.26 111	0.49 104	0.27 28	0.36 105	0.27 35	0.33 97	0.35 195	0.49 149	0.22 31	0.12 42	0.10 71	0.12 42	0.10 70	0.13 97	0.11 82

Selective-IGEV	0.24 59	0.18 102	0.35 124	0.35 111	0.19 67	0.27 57	0.25 97	0.55 134	0.23 17	0.27 43	0.25 29	0.34 101	0.19 28	0.58 232	0.22 31	0.12 42	0.10 71	0.14 97	0.11 95	0.12 62	0.10 31

RAFT_CTSACE	0.45 288	0.20 176	0.44 243	0.45 371	0.27 302	0.34 149	0.39 339	0.60 162	0.73 271	0.76 314	1.44 493	0.83 371	0.38 219	1.08 479	0.26 119	0.12 42	0.13 271	0.18 246	0.16 243	0.15 186	0.11 82

test_4	0.36 183	0.18 102	0.31 71	0.44 348	0.25 232	0.20 5	0.34 234	0.56 136	0.41 138	0.59 198	1.45 496	0.43 168	0.25 92	0.63 280	0.28 158	0.12 42	0.10 71	0.17 201	0.19 349	0.15 186	0.11 82

test-3	0.34 150	0.16 56	0.43 231	0.39 203	0.21 112	0.43 230	0.22 56	0.63 182	0.78 306	0.71 281	0.45 116	0.64 276	0.27 119	0.43 89	0.31 186	0.12 42	0.09 37	0.17 201	0.13 155	0.12 62	0.10 31

test_1	0.34 150	0.16 56	0.43 231	0.39 203	0.21 112	0.43 230	0.23 70	0.63 182	0.78 306	0.68 259	0.45 116	0.64 276	0.27 119	0.43 89	0.31 186	0.12 42	0.09 37	0.17 201	0.13 155	0.12 62	0.10 31

test_3	0.36 183	0.19 141	0.44 243	0.44 348	0.23 171	0.48 263	0.36 280	0.66 205	0.82 330	0.64 229	0.45 116	0.68 302	0.25 92	0.41 74	0.31 186	0.12 42	0.10 71	0.18 246	0.16 243	0.15 186	0.11 82

cross-raft	0.34 150	0.20 176	0.37 147	0.44 348	0.23 171	0.32 132	0.35 258	0.74 273	0.40 134	0.60 202	0.77 242	0.57 227	0.27 119	0.43 89	0.28 158	0.12 42	0.10 71	0.15 137	0.13 155	0.15 186	0.11 82

s12784h	0.36 183	0.15 41	0.24 5	0.34 77	0.15 1	0.77 414	0.29 155	0.80 302	0.83 335	0.56 191	0.57 177	0.43 168	0.40 236	0.57 212	0.33 208	0.12 42	0.10 71	0.14 97	0.09 26	0.14 140	0.09 4

#75ew	0.23 42	0.14 14	0.26 15	0.30 9	0.18 42	0.44 240	0.19 19	0.38 43	0.28 35	0.30 70	0.33 67	0.26 61	0.20 37	0.40 66	0.23 55	0.13 75	0.09 37	0.11 1	0.08 1	0.11 25	0.11 82

#wrr	0.23 42	0.14 14	0.29 52	0.31 21	0.18 42	0.37 172	0.24 86	0.40 58	0.27 28	0.27 43	0.37 91	0.25 55	0.19 28	0.38 56	0.23 55	0.13 75	0.09 37	0.11 1	0.08 1	0.11 25	0.10 31

%deaf	0.23 42	0.13 2	0.27 28	0.30 9	0.18 42	0.39 194	0.19 19	0.39 50	0.27 28	0.28 49	0.35 81	0.24 45	0.20 37	0.44 100	0.24 67	0.13 75	0.09 37	0.11 1	0.08 1	0.12 62	0.10 31

DilatedVolume-Stereo	0.30 122	0.15 41	0.34 114	0.33 66	0.20 93	0.53 288	0.25 97	0.56 136	0.43 148	0.56 191	0.50 139	0.35 110	0.29 147	0.49 149	0.28 158	0.13 75	0.11 151	0.12 42	0.11 95	0.11 25	0.10 31

xyz-stereo-finetune2	0.36 183	0.19 141	0.38 159	0.32 54	0.19 67	0.82 437	0.29 155	0.52 123	0.32 65	0.51 173	0.78 253	0.43 168	0.45 264	0.69 335	0.44 322	0.13 75	0.12 206	0.17 201	0.13 155	0.12 62	0.13 161

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 42	0.30 9	0.19 67	0.20 5	0.18 11	0.30 10	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 15	0.18 20	0.33 26	0.19 3	0.13 75	0.09 37	0.13 71	0.09 26	0.10 4	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 42	0.30 9	0.20 93	0.20 5	0.19 19	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 10	0.17 13	0.33 26	0.19 3	0.13 75	0.09 37	0.12 42	0.09 26	0.11 25	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 10	0.13 2	0.27 28	0.33 66	0.17 17	0.38 187	0.18 11	0.30 10	0.19 8	0.24 22	0.15 3	0.26 61	0.17 13	0.32 20	0.21 17	0.13 75	0.09 37	0.12 42	0.09 26	0.11 25	0.10 31

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 21	0.16 7	0.24 26	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 31	0.14 1	0.32 20	0.19 3	0.13 75	0.09 37	0.12 42	0.09 26	0.11 25	0.09 4

Reg-Stereo(zero)	0.30 122	0.16 56	0.28 42	0.34 77	0.18 42	0.32 132	0.20 27	0.63 182	0.68 244	0.50 170	0.52 158	0.51 204	0.30 162	0.45 105	0.25 89	0.13 75	0.10 71	0.12 42	0.10 70	0.12 62	0.11 82

SCV_C0	0.26 80	0.18 102	0.34 114	0.35 111	0.24 200	0.23 17	0.28 145	0.51 114	0.36 104	0.31 73	0.36 87	0.37 122	0.20 37	0.57 212	0.22 31	0.13 75	0.10 71	0.13 71	0.11 95	0.16 226	0.12 127

FoundationStereo	0.17 1	0.14 14	0.25 10	0.30 9	0.16 7	0.23 17	0.20 27	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 20	0.19 28	0.26 2	0.21 17	0.13 75	0.09 37	0.12 42	0.09 26	0.10 4	0.09 4

HUF	0.24 59	0.16 56	0.33 98	0.32 54	0.18 42	0.25 40	0.40 350	0.42 73	0.34 77	0.25 27	0.23 18	0.32 85	0.28 133	0.34 30	0.24 67	0.13 75	0.10 71	0.13 71	0.09 26	0.12 62	0.10 31

castereo	0.28 97	0.16 56	0.32 84	0.35 111	0.21 112	0.40 200	0.42 375	0.50 112	0.66 236	0.26 33	0.41 102	0.37 122	0.36 211	0.33 26	0.24 67	0.13 75	0.09 37	0.13 71	0.10 70	0.11 25	0.10 31

tt45	0.27 90	0.17 78	0.34 114	0.35 111	0.23 171	0.38 187	0.28 145	0.46 96	0.28 35	0.40 135	0.27 35	0.38 130	0.25 92	0.57 212	0.26 119	0.13 75	0.11 151	0.16 163	0.13 155	0.12 62	0.14 205

999	0.27 90	0.16 56	0.35 124	0.36 130	0.24 200	0.31 113	0.27 127	0.49 104	0.38 123	0.26 33	0.30 53	0.39 134	0.23 75	0.63 280	0.25 89	0.13 75	0.10 71	0.14 97	0.12 121	0.12 62	0.14 205

ours_stereo	0.26 80	0.21 213	0.33 98	0.38 175	0.23 171	0.30 98	0.33 223	0.42 73	0.38 123	0.26 33	0.34 76	0.35 110	0.23 75	0.47 129	0.27 138	0.13 75	0.11 151	0.16 163	0.12 121	0.14 140	0.10 31

dual_stereo	0.19 7	0.14 14	0.24 5	0.31 21	0.16 7	0.16 3	0.20 27	0.29 8	0.20 11	0.23 18	0.20 12	0.22 31	0.14 1	0.52 170	0.24 67	0.13 75	0.10 71	0.11 1	0.09 26	0.10 4	0.09 4

Occ-G	0.26 80	0.14 14	0.28 42	0.34 77	0.20 93	0.27 57	0.34 234	0.41 67	0.31 56	0.29 62	0.43 111	0.49 198	0.25 92	0.47 129	0.28 158	0.13 75	0.11 151	0.14 97	0.11 95	0.12 62	0.12 127

WCG-NET（raft）	0.31 128	0.15 41	0.36 131	0.32 54	0.19 67	0.35 158	0.27 127	0.51 114	0.78 306	0.45 152	0.55 171	0.48 192	0.27 119	0.54 185	0.26 119	0.13 75	0.10 71	0.12 42	0.11 95	0.12 62	0.11 82

RAFT-Stereo-weight	0.32 134	0.18 102	0.33 98	0.39 203	0.22 131	0.26 44	0.29 155	0.67 215	0.80 317	0.53 182	0.51 148	0.58 235	0.20 37	0.47 129	0.27 138	0.13 75	0.10 71	0.14 97	0.11 95	0.13 97	0.11 82

gcap-zeroshot	0.34 150	0.18 102	0.52 346	0.38 175	0.22 131	0.49 268	0.27 127	0.52 123	0.34 77	0.64 229	0.50 139	0.83 371	0.34 192	0.48 141	0.24 67	0.13 75	0.11 151	0.15 137	0.12 121	0.13 97	0.12 127

AE-Stereo	0.34 150	0.21 213	0.42 220	0.48 407	0.31 387	0.48 263	0.35 258	0.61 168	0.62 210	0.32 88	0.55 171	0.52 208	0.27 119	0.47 129	0.29 173	0.13 75	0.13 271	0.18 246	0.16 243	0.15 186	0.12 127

MIM_Stereo	0.38 215	0.17 78	0.53 354	0.37 146	0.24 200	0.27 57	0.24 86	0.70 248	0.54 190	0.72 293	1.00 370	0.63 269	0.29 147	0.64 293	0.38 280	0.13 75	0.14 305	0.17 201	0.16 243	0.14 140	0.11 82

CES	0.28 97	0.14 14	0.23 1	0.30 9	0.70 533	0.37 172	0.27 127	0.48 101	0.46 166	0.34 96	0.48 131	0.27 66	0.22 60	0.39 61	0.23 55	0.13 75	0.11 151	0.12 42	0.08 1	0.13 97	0.17 292

Selective-RAFT	0.35 165	0.23 273	0.51 341	0.44 348	0.21 112	0.64 367	0.27 127	0.59 152	0.63 221	0.40 135	0.38 96	0.55 219	0.40 236	0.57 212	0.35 240	0.13 75	0.11 151	0.14 97	0.12 121	0.16 226	0.13 161

ProNet	0.29 108	0.21 213	0.38 159	0.35 111	0.24 200	0.32 132	0.43 382	0.57 141	0.37 118	0.33 93	0.30 53	0.32 85	0.28 133	0.57 212	0.26 119	0.13 75	0.11 151	0.16 163	0.13 155	0.13 97	0.13 161

MC-Stereo	0.28 97	0.17 78	0.32 84	0.38 175	0.20 93	0.26 44	0.26 111	0.49 104	0.37 118	0.37 111	0.61 187	0.41 150	0.31 169	0.55 190	0.25 89	0.13 75	0.09 37	0.14 97	0.12 121	0.12 62	0.11 82

RCA-Stereo	0.35 165	0.17 78	0.34 114	0.38 175	0.22 131	0.31 113	0.34 234	0.68 225	1.24 496	0.45 152	0.65 197	0.47 187	0.43 250	0.38 56	0.27 138	0.13 75	0.10 71	0.14 97	0.11 95	0.11 25	0.11 82

raft_robust	0.41 254	0.23 273	0.36 131	0.42 309	0.21 112	0.40 200	0.33 223	0.79 299	0.98 421	0.79 328	0.87 309	0.39 134	0.33 184	0.84 409	0.29 173	0.13 75	0.12 206	0.16 163	0.17 292	0.15 186	0.12 127

iRaft-Stereo_5w	0.45 288	0.21 213	0.48 304	0.42 309	0.28 325	0.31 113	0.54 450	0.63 182	0.62 210	0.62 211	0.89 321	1.01 430	0.69 405	0.75 369	0.66 415	0.13 75	0.12 206	0.17 201	0.15 211	0.14 140	0.15 228

IPLG	0.39 231	0.20 176	0.59 378	0.40 238	0.24 200	0.54 294	0.27 127	0.75 279	0.63 221	0.84 369	0.81 273	0.32 85	0.32 174	0.60 253	0.45 331	0.13 75	0.11 151	0.16 163	0.13 155	0.13 97	0.12 127

IPLGR	0.39 231	0.21 213	0.63 397	0.39 203	0.22 131	0.49 268	0.29 155	0.76 286	0.74 278	0.78 324	0.77 242	0.44 174	0.42 244	0.47 129	0.38 280	0.13 75	0.12 206	0.16 163	0.14 186	0.15 186	0.13 161

GMOStereo	0.37 200	0.19 141	0.38 159	0.43 329	0.24 200	0.37 172	0.38 316	0.52 123	0.62 210	0.87 388	0.84 288	0.64 276	0.35 195	0.37 48	0.28 158	0.13 75	0.11 151	0.20 316	0.18 319	0.15 186	0.11 82

error version	0.37 200	0.19 141	0.38 159	0.43 329	0.24 200	0.37 172	0.38 316	0.52 123	0.62 210	0.87 388	0.84 288	0.64 276	0.35 195	0.37 48	0.28 158	0.13 75	0.11 151	0.20 316	0.18 319	0.15 186	0.11 82

test-v	0.37 200	0.19 141	0.38 159	0.43 329	0.24 200	0.37 172	0.38 316	0.52 123	0.62 210	0.87 388	0.84 288	0.64 276	0.35 195	0.37 48	0.28 158	0.13 75	0.11 151	0.20 316	0.18 319	0.15 186	0.11 82

DRaft	0.49 343	0.17 78	0.47 284	0.37 146	0.25 232	0.58 322	0.40 350	0.65 196	0.85 348	1.02 462	1.75 519	0.50 200	0.82 459	0.63 280	0.40 293	0.13 75	0.11 151	0.16 163	0.16 243	0.14 140	0.15 228

RAFT-RH_RVC	0.56 406	0.17 78	0.41 199	0.37 146	0.23 171	0.57 317	0.24 86	0.60 162	0.70 252	1.19 499	3.94 567	0.56 222	0.38 219	0.65 300	0.36 256	0.13 75	0.11 151	0.20 316	0.14 186	0.12 62	0.13 161

test-2	0.37 200	0.19 141	0.38 159	0.43 329	0.24 200	0.37 172	0.38 316	0.52 123	0.62 210	0.87 388	0.84 288	0.64 276	0.35 195	0.37 48	0.28 158	0.13 75	0.11 151	0.20 316	0.18 319	0.15 186	0.11 82

CREStereo++_RVC	0.32 134	0.15 41	0.23 1	0.31 21	0.24 200	0.27 57	0.22 56	0.46 96	0.88 366	0.46 158	0.80 266	0.30 75	0.26 108	0.36 41	0.33 208	0.13 75	0.09 37	0.13 71	0.51 540	0.13 97	0.09 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
CFNet-RSSM	0.34 150	0.17 78	0.45 255	0.39 203	0.22 131	0.35 158	0.23 70	0.73 271	0.84 340	0.65 238	0.54 164	0.57 227	0.28 133	0.46 122	0.26 119	0.13 75	0.10 71	0.14 97	0.12 121	0.13 97	0.11 82

MLCV	0.47 313	0.24 310	0.61 385	0.37 146	0.17 17	0.61 343	0.33 223	0.80 302	0.87 362	0.94 429	1.13 425	0.72 323	0.43 250	0.89 432	0.51 365	0.13 75	0.10 71	0.13 71	0.11 95	0.14 140	0.12 127

water-stereo	0.28 97	0.14 14	0.29 52	0.35 111	0.19 67	0.36 167	0.23 70	0.62 174	0.38 123	0.39 129	0.62 190	0.41 150	0.35 195	0.28 6	0.27 138	0.14 117	0.13 271	0.13 71	0.12 121	0.12 62	0.10 31

depthmonostereo	0.29 108	0.14 14	0.31 71	0.35 111	0.17 17	0.46 256	0.27 127	0.69 233	0.57 203	0.35 101	0.42 107	0.31 82	0.35 195	0.35 38	0.27 138	0.14 117	0.12 206	0.13 71	0.12 121	0.11 25	0.10 31

111111	0.21 13	0.14 14	0.27 28	0.37 146	0.22 131	0.21 10	0.19 19	0.43 82	0.27 28	0.20 8	0.20 12	0.29 73	0.14 1	0.41 74	0.22 31	0.14 117	0.10 71	0.12 42	0.09 26	0.12 62	0.12 127

LG-G_1	0.21 13	0.13 2	0.30 64	0.34 77	0.16 7	0.52 280	0.17 3	0.34 26	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 61	0.19 28	0.37 48	0.20 9	0.14 117	0.10 71	0.13 71	0.09 26	0.11 25	0.10 31

LG-G	0.21 13	0.13 2	0.30 64	0.34 77	0.16 7	0.52 280	0.17 3	0.34 26	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 61	0.19 28	0.37 48	0.20 9	0.14 117	0.10 71	0.13 71	0.09 26	0.11 25	0.10 31

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 42	0.16 56	0.32 84	0.39 203	0.21 112	0.18 4	0.21 45	0.34 26	0.26 27	0.28 49	0.51 148	0.28 72	0.29 147	0.26 2	0.24 67	0.14 117	0.10 71	0.13 71	0.10 70	0.14 140	0.12 127

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 71	0.31 409	0.24 5	0.51 452	0.19 67	0.29 86	0.22 56	0.40 58	0.37 118	0.26 33	0.24 24	0.24 45	0.31 169	0.44 100	0.22 31	0.14 117	0.09 37	0.12 42	0.09 26	0.14 140	0.10 31

castereo++	0.26 80	0.16 56	0.26 15	0.33 66	0.19 67	0.75 407	0.20 27	0.37 34	0.47 171	0.23 18	0.23 18	0.35 110	0.28 133	0.39 61	0.19 3	0.14 117	0.09 37	0.14 97	0.09 26	0.11 25	0.10 31

tg	0.33 144	0.18 102	0.37 147	0.39 203	0.22 131	0.38 187	0.26 111	0.70 248	0.56 201	0.47 163	0.65 197	0.42 160	0.24 85	0.55 190	0.33 208	0.14 117	0.10 71	0.18 246	0.17 292	0.14 140	0.11 82

UGAM-zero	0.46 298	0.19 141	0.62 388	0.37 146	0.23 171	0.34 149	0.21 45	1.15 443	0.39 133	0.66 250	0.61 187	1.70 525	0.91 478	0.75 369	0.25 89	0.14 117	0.11 151	0.15 137	0.12 121	0.13 97	0.13 161

IGEV-Stereo+	0.23 42	0.14 14	0.26 15	0.32 54	0.19 67	0.12 1	0.17 3	0.29 8	0.29 43	0.21 11	0.15 3	0.22 31	0.22 60	0.40 66	0.22 31	0.14 117	0.10 71	0.12 42	0.09 26	0.15 186	0.86 550

IGEV++	0.24 59	0.17 78	0.31 71	0.38 175	0.22 131	0.24 26	0.22 56	0.50 112	0.23 17	0.28 49	0.35 81	0.30 75	0.22 60	0.31 15	0.28 158	0.14 117	0.10 71	0.13 71	0.10 70	0.13 97	0.13 161

MyStereo07	0.32 134	0.22 252	0.34 114	0.42 309	0.28 325	0.40 200	0.50 424	0.72 260	0.37 118	0.37 111	0.34 76	0.32 85	0.31 169	0.59 247	0.27 138	0.14 117	0.13 271	0.18 246	0.17 292	0.17 260	0.16 274

MyStereo06	0.38 215	0.21 213	0.61 385	0.41 269	0.28 325	0.41 217	0.50 424	0.95 359	0.35 94	0.62 211	0.54 164	0.76 348	0.27 119	0.50 157	0.29 173	0.14 117	0.13 271	0.18 246	0.17 292	0.17 260	0.15 228

MyStereo05	0.44 278	0.21 213	0.45 255	0.41 269	0.28 325	0.41 217	0.50 424	0.93 347	1.09 471	0.76 314	0.61 187	0.51 204	0.57 330	0.73 356	0.42 301	0.14 117	0.13 271	0.18 246	0.17 292	0.17 260	0.15 228

MyStereo04	0.44 278	0.22 252	0.44 243	0.42 309	0.28 325	0.40 200	0.50 424	1.00 375	1.08 469	0.62 211	0.58 181	0.55 219	0.57 330	0.71 346	0.44 322	0.14 117	0.13 271	0.18 246	0.17 292	0.17 260	0.16 274

ff7	0.29 108	0.21 213	0.38 159	0.36 130	0.26 273	0.31 113	0.35 258	0.62 174	0.34 77	0.38 121	0.33 67	0.32 85	0.29 147	0.58 232	0.25 89	0.14 117	0.10 71	0.17 201	0.12 121	0.14 140	0.15 228

ffff	0.29 108	0.21 213	0.38 159	0.36 130	0.26 273	0.31 113	0.35 258	0.62 174	0.34 77	0.38 121	0.33 67	0.32 85	0.29 147	0.58 232	0.25 89	0.14 117	0.10 71	0.17 201	0.12 121	0.14 140	0.15 228

11t	0.29 108	0.21 213	0.38 159	0.36 130	0.26 273	0.31 113	0.35 258	0.62 174	0.34 77	0.38 121	0.33 67	0.32 85	0.29 147	0.58 232	0.25 89	0.14 117	0.10 71	0.17 201	0.12 121	0.14 140	0.15 228

IGEV_Zeroshot_test	0.34 150	0.18 102	0.67 418	0.39 203	0.28 325	0.30 98	0.25 97	0.74 273	0.31 56	0.62 211	0.57 177	0.54 216	0.25 92	0.53 179	0.27 138	0.14 117	0.10 71	0.15 137	0.14 186	0.14 140	0.12 127

MSKI-zero shot	0.32 134	0.17 78	0.34 114	0.39 203	0.21 112	0.32 132	0.22 56	0.61 168	0.43 148	0.52 179	0.64 194	0.61 261	0.20 37	0.74 363	0.25 89	0.14 117	0.10 71	0.14 97	0.10 70	0.12 62	0.12 127

CASnet	0.30 122	0.20 176	0.33 98	0.41 269	0.16 7	0.26 44	0.24 86	0.52 123	0.53 186	0.52 179	0.54 164	0.39 134	0.24 85	0.40 66	0.26 119	0.14 117	0.10 71	0.22 371	0.18 319	0.18 284	0.11 82
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.28 97	0.19 141	0.43 231	0.34 77	0.23 171	0.45 250	0.30 171	0.43 82	0.29 43	0.68 259	0.49 135	0.35 110	0.25 92	0.32 20	0.25 89	0.14 117	0.11 151	0.14 97	0.09 26	0.11 25	0.11 82

AEACV	0.27 90	0.17 78	0.31 71	0.34 77	0.45 486	0.26 44	0.28 145	0.37 34	0.32 65	0.30 70	0.46 122	0.31 82	0.37 215	0.36 41	0.24 67	0.14 117	0.10 71	0.15 137	0.12 121	0.13 97	0.11 82

GCAP-Stereo	0.28 97	0.19 141	0.40 189	0.38 175	0.19 67	0.38 187	0.23 70	0.57 141	0.41 138	0.45 152	0.49 135	0.39 134	0.27 119	0.33 26	0.23 55	0.14 117	0.12 206	0.14 97	0.11 95	0.12 62	0.11 82

RAFT-Test	0.34 150	0.18 102	0.37 147	0.38 175	0.23 171	0.50 272	0.23 70	0.69 233	0.40 134	0.60 202	0.85 298	0.61 261	0.28 133	0.46 122	0.27 138	0.14 117	0.11 151	0.14 97	0.11 95	0.13 97	0.12 127

LL-Strereo2	0.35 165	0.24 310	0.48 304	0.41 269	0.26 273	0.35 158	0.24 86	0.67 215	0.44 155	0.54 186	0.51 148	0.66 294	0.25 92	0.66 308	0.30 179	0.14 117	0.12 206	0.23 391	0.20 374	0.18 284	0.13 161

4D-IteraStereo	0.33 144	0.18 102	0.40 189	0.40 238	0.24 200	0.32 132	0.27 127	0.58 147	0.72 264	0.65 238	0.54 164	0.42 160	0.23 75	0.45 105	0.28 158	0.14 117	0.09 37	0.19 286	0.16 243	0.16 226	0.11 82

anonymousdsp2	0.35 165	0.20 176	0.43 231	0.37 146	0.24 200	0.48 263	0.31 193	0.86 320	0.65 233	0.55 188	0.50 139	0.50 200	0.34 192	0.56 200	0.31 186	0.14 117	0.10 71	0.14 97	0.10 70	0.16 226	0.14 205

anonymousdsp	0.29 108	0.21 213	0.38 159	0.37 146	0.25 232	0.30 98	0.35 258	0.63 182	0.35 94	0.39 129	0.33 67	0.33 97	0.28 133	0.59 247	0.25 89	0.14 117	0.10 71	0.17 201	0.12 121	0.14 140	0.15 228

EGLCR-Stereo	0.25 71	0.16 56	0.33 98	0.34 77	0.20 93	0.35 158	0.20 27	0.52 123	0.36 104	0.28 49	0.27 35	0.41 150	0.18 20	0.45 105	0.26 119	0.14 117	0.10 71	0.16 163	0.14 186	0.13 97	0.11 82

DCRE	0.37 200	0.18 102	0.46 272	0.45 371	0.32 403	0.42 225	0.37 294	0.63 182	0.51 180	0.47 163	0.94 336	0.56 222	0.36 211	0.52 170	0.32 196	0.14 117	0.13 271	0.15 137	0.14 186	0.14 140	0.13 161

CroCo-Stereo Lap2	0.28 97	0.24 310	0.39 178	0.50 436	0.29 351	0.20 5	0.31 193	0.49 104	0.38 123	0.24 22	0.27 35	0.46 184	0.31 169	0.39 61	0.30 179	0.14 117	0.15 334	0.16 163	0.13 155	0.16 226	0.15 228

DCANet-4	0.36 183	0.20 176	0.48 304	0.34 77	0.19 67	0.29 86	0.30 171	0.66 205	0.92 394	0.69 268	0.78 253	0.40 144	0.47 273	0.45 105	0.34 223	0.14 117	0.10 71	0.14 97	0.11 95	0.11 25	0.13 161

ccc-4	0.29 108	0.21 213	0.38 159	0.36 130	0.26 273	0.31 113	0.35 258	0.62 174	0.34 77	0.38 121	0.33 67	0.32 85	0.29 147	0.58 232	0.25 89	0.14 117	0.10 71	0.17 201	0.12 121	0.14 140	0.15 228

fff	0.37 200	0.16 56	0.41 199	0.34 77	0.19 67	0.29 86	0.30 171	0.69 233	1.06 460	0.69 268	0.78 253	0.42 160	0.63 368	0.46 122	0.34 223	0.14 117	0.10 71	0.14 97	0.11 95	0.11 25	0.13 161

ADStereo(finetuned)	0.37 200	0.16 56	0.49 316	0.34 77	0.19 67	0.30 98	0.30 171	0.68 225	0.91 389	0.70 274	0.77 242	0.43 168	0.69 405	0.45 105	0.33 208	0.14 117	0.10 71	0.14 97	0.11 95	0.13 97	0.12 127

RAFT+CT+SA	0.39 231	0.23 273	0.36 131	0.51 452	0.27 302	0.29 86	0.46 398	0.75 279	0.80 317	0.51 173	0.89 321	0.41 150	0.40 236	0.78 384	0.32 196	0.14 117	0.11 151	0.18 246	0.18 319	0.15 186	0.14 205

test_5	0.43 271	0.24 310	0.43 231	0.52 464	0.28 325	0.28 74	0.42 375	0.72 260	0.82 330	0.62 211	0.91 328	0.72 323	0.55 321	0.79 389	0.35 240	0.14 117	0.11 151	0.18 246	0.18 319	0.18 284	0.16 274

IGEV-Stereo	0.29 108	0.21 213	0.38 159	0.37 146	0.25 232	0.30 98	0.35 258	0.63 182	0.35 94	0.39 129	0.33 67	0.33 97	0.28 133	0.59 247	0.25 89	0.14 117	0.10 71	0.17 201	0.12 121	0.14 140	0.15 228
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.39 231	0.19 141	0.57 373	0.37 146	0.27 302	0.31 113	0.24 86	1.44 523	0.29 43	0.69 268	0.53 162	0.60 256	0.42 244	0.83 404	0.27 138	0.14 117	0.11 151	0.14 97	0.13 155	0.15 186	0.13 161

GLC_STEREO	0.29 108	0.19 141	0.27 28	0.44 348	0.19 67	0.31 113	0.26 111	0.47 99	0.43 148	0.37 111	0.47 128	0.41 150	0.23 75	0.50 157	0.34 223	0.14 117	0.18 402	0.19 286	0.16 243	0.16 226	0.13 161

MIPNet	0.37 200	0.21 213	0.59 378	0.39 203	0.25 232	0.50 272	0.28 145	0.77 289	0.70 252	0.65 238	0.60 184	0.40 144	0.49 281	0.44 100	0.37 272	0.14 117	0.11 151	0.16 163	0.13 155	0.14 140	0.13 161

LCNet	0.41 254	0.20 176	0.32 84	0.44 348	0.24 200	0.47 260	0.29 155	0.67 215	0.53 186	0.72 293	1.03 385	0.66 294	0.60 350	0.58 232	0.34 223	0.14 117	0.10 71	0.19 286	0.19 349	0.21 357	0.36 487

STrans-v2	0.46 298	0.20 176	0.48 304	0.40 238	0.24 200	0.55 299	0.50 424	1.07 407	0.73 271	0.65 238	1.05 395	0.72 323	0.69 405	0.72 351	0.33 208	0.14 117	0.10 71	0.17 201	0.14 186	0.13 97	0.12 127

FTStereo	0.56 406	0.20 176	0.37 147	0.41 269	0.25 232	0.40 200	0.79 512	0.66 205	0.43 148	1.09 485	3.27 555	0.70 310	0.73 429	0.55 190	0.33 208	0.14 117	0.13 271	0.19 286	0.17 292	0.15 186	0.30 458

ASMatch	0.48 325	0.19 141	0.45 255	0.39 203	0.28 325	0.37 172	0.26 111	0.74 273	0.68 244	0.76 314	2.34 535	0.61 261	0.52 299	0.62 269	0.37 272	0.14 117	0.12 206	0.17 201	0.15 211	0.14 140	0.21 384

DEmStereo	0.48 325	0.17 78	0.50 329	0.38 175	0.25 232	0.59 335	0.34 234	0.63 182	0.74 278	0.89 402	1.66 512	0.58 235	1.06 503	0.60 253	0.42 301	0.14 117	0.11 151	0.16 163	0.16 243	0.14 140	0.15 228

GrayStereo	0.49 343	0.19 141	0.42 220	0.46 392	0.28 325	0.53 288	0.67 483	0.69 233	0.63 221	1.02 462	1.47 499	0.78 356	0.76 438	0.56 200	0.33 208	0.14 117	0.12 206	0.17 201	0.17 292	0.15 186	0.29 450

RAFT-345	0.40 243	0.18 102	0.40 189	0.38 175	0.22 131	0.33 139	0.26 111	0.61 168	0.51 180	0.74 305	1.79 520	0.45 176	0.33 184	0.66 308	0.36 256	0.14 117	0.11 151	0.18 246	0.14 186	0.13 97	0.13 161

test-1	0.36 183	0.19 141	0.71 437	0.46 392	0.26 273	0.44 240	0.36 280	0.60 162	0.59 206	0.48 166	0.67 208	0.53 212	0.36 211	0.40 66	0.29 173	0.14 117	0.11 151	0.16 163	0.14 186	0.15 186	0.16 274

Prome-Stereo	0.46 298	0.19 141	0.35 124	0.44 348	0.26 273	0.40 200	0.45 394	0.68 225	0.44 155	0.96 437	1.84 522	0.59 250	0.67 395	0.61 261	0.32 196	0.14 117	0.11 151	0.16 163	0.14 186	0.16 226	0.29 450

iRaftStereo_RVC	0.32 134	0.19 141	0.37 147	0.39 203	0.22 131	0.31 113	0.29 155	0.68 225	0.51 180	0.49 167	0.66 204	0.37 122	0.23 75	0.45 105	0.33 208	0.14 117	0.10 71	0.18 246	0.17 292	0.15 186	0.12 127

DCANet	0.36 183	0.16 56	0.41 199	0.34 77	0.19 67	0.30 98	0.30 171	0.68 225	0.91 389	0.70 274	0.77 242	0.43 168	0.57 330	0.45 105	0.34 223	0.14 117	0.10 71	0.14 97	0.11 95	0.13 97	0.12 127

csc	0.37 200	0.16 56	0.41 199	0.34 77	0.19 67	0.29 86	0.30 171	0.69 233	1.06 460	0.69 268	0.78 253	0.42 160	0.63 368	0.46 122	0.34 223	0.14 117	0.10 71	0.14 97	0.11 95	0.11 25	0.13 161

cscssc	0.37 200	0.16 56	0.41 199	0.34 77	0.19 67	0.29 86	0.30 171	0.69 233	1.06 460	0.69 268	0.78 253	0.42 160	0.63 368	0.46 122	0.34 223	0.14 117	0.10 71	0.14 97	0.11 95	0.11 25	0.13 161

111	0.40 243	0.17 78	0.41 199	0.34 77	0.19 67	0.52 280	0.28 145	0.74 273	1.16 481	0.50 170	0.91 328	0.63 269	0.48 278	0.61 261	0.35 240	0.14 117	0.10 71	0.14 97	0.12 121	0.13 97	0.13 161

test_xeample3	0.29 108	0.21 213	0.41 199	0.35 111	0.26 273	0.35 158	0.32 213	0.56 136	0.36 104	0.43 147	0.32 66	0.34 101	0.28 133	0.54 185	0.23 55	0.14 117	0.11 151	0.16 163	0.12 121	0.14 140	0.13 161

EAI-Stereo	0.34 150	0.19 141	0.44 243	0.39 203	0.21 112	0.31 113	0.30 171	1.15 443	0.30 48	0.49 167	0.75 232	0.36 120	0.28 133	0.62 269	0.27 138	0.14 117	0.11 151	0.14 97	0.13 155	0.13 97	0.12 127

Gwc-CoAtRS	0.34 150	0.17 78	0.44 243	0.39 203	0.23 171	0.34 149	0.22 56	0.70 248	0.75 281	0.60 202	0.59 182	0.58 235	0.29 147	0.45 105	0.26 119	0.14 117	0.11 151	0.14 97	0.12 121	0.12 62	0.12 127

HITNet	0.41 254	0.26 352	0.45 255	0.33 66	0.17 17	0.63 360	0.30 171	0.93 347	0.64 228	0.71 281	0.82 277	0.64 276	0.52 299	0.59 247	0.43 306	0.14 117	0.10 71	0.15 137	0.13 155	0.19 318	0.12 127
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DFGA-Net	0.45 288	0.29 395	0.80 468	0.42 309	0.32 403	0.53 288	0.35 258	0.78 295	0.89 379	0.66 250	0.75 232	0.48 192	0.39 230	0.74 363	0.60 398	0.15 178	0.13 271	0.19 286	0.18 319	0.20 334	0.17 292

LGtest1	0.19 7	0.14 14	0.29 52	0.34 77	0.16 7	0.26 44	0.17 3	0.32 15	0.20 11	0.21 11	0.15 3	0.23 40	0.20 37	0.32 20	0.20 9	0.15 178	0.10 71	0.13 71	0.09 26	0.12 62	0.11 82

MM-Stereo_test1	0.33 144	0.19 141	0.36 131	0.41 269	0.23 171	0.36 167	0.45 394	0.58 147	0.54 190	0.60 202	0.50 139	0.38 130	0.37 215	0.60 253	0.26 119	0.15 178	0.13 271	0.17 201	0.14 186	0.15 186	0.12 127

AIO-test2	0.39 231	0.21 213	0.41 199	0.47 401	0.25 232	0.45 250	0.35 258	0.77 289	1.27 505	0.36 105	0.87 309	0.37 122	0.30 162	0.47 129	0.27 138	0.15 178	0.13 271	0.21 357	0.23 426	0.15 186	0.13 161

AIO-test1	0.38 215	0.18 102	0.38 159	0.50 436	0.24 200	0.46 256	0.30 171	0.70 248	1.19 487	0.40 135	0.71 216	0.45 176	0.29 147	0.53 179	0.27 138	0.15 178	0.13 271	0.19 286	0.21 395	0.13 97	0.17 292

GIP-stereo	0.24 59	0.18 102	0.30 64	0.37 146	0.24 200	0.26 44	0.20 27	0.46 96	0.36 104	0.24 22	0.39 98	0.35 110	0.20 37	0.31 15	0.21 17	0.15 178	0.10 71	0.13 71	0.10 70	0.12 62	0.11 82

PAM_32	0.46 298	0.19 141	0.67 418	0.39 203	0.24 200	0.75 407	0.27 127	0.95 359	0.34 77	0.68 259	0.44 113	1.91 533	0.65 385	0.62 269	0.26 119	0.15 178	0.10 71	0.16 163	0.15 211	0.14 140	0.13 161

PAM	0.46 298	0.19 141	0.70 432	0.40 238	0.26 273	0.75 407	0.33 223	0.85 316	0.34 77	0.70 274	0.46 122	1.83 528	0.63 368	0.61 261	0.26 119	0.15 178	0.10 71	0.16 163	0.14 186	0.14 140	0.13 161

GCAP-BAT	0.30 122	0.21 213	0.42 220	0.33 66	0.27 302	0.26 44	0.27 127	0.45 93	0.30 48	0.60 202	0.64 194	0.45 176	0.23 75	0.56 200	0.26 119	0.15 178	0.12 206	0.15 137	0.10 70	0.12 62	0.11 82

RAStereo	0.24 59	0.17 78	0.29 52	0.40 238	0.21 112	0.23 17	0.26 111	0.42 73	0.45 162	0.23 18	0.34 76	0.30 75	0.19 28	0.34 30	0.25 89	0.15 178	0.12 206	0.16 163	0.13 155	0.14 140	0.11 82

Pointernet	0.27 90	0.14 14	0.33 98	0.35 111	0.23 171	0.35 158	0.21 45	0.72 260	0.38 123	0.39 129	0.36 87	0.34 101	0.25 92	0.36 41	0.25 89	0.15 178	0.10 71	0.12 42	0.08 1	0.11 25	0.10 31

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 325	0.21 213	1.26 521	0.39 203	0.51 504	0.28 74	0.30 171	1.25 488	0.44 155	0.68 259	1.11 414	0.86 382	0.33 184	0.67 319	0.27 138	0.15 178	0.11 151	0.17 201	0.20 374	0.22 379	0.24 416

U	0.45 288	0.16 56	0.32 84	0.40 238	0.71 534	3.55 568	0.20 27	0.41 67	0.38 123	0.26 33	0.23 18	0.24 45	0.22 60	0.26 2	0.22 31	0.15 178	0.09 37	0.88 545	0.13 155	0.13 97	0.11 82

trnet	0.27 90	0.14 14	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 172	0.23 70	0.52 123	0.72 264	0.42 144	0.51 148	0.34 101	0.26 108	0.39 61	0.25 89	0.15 178	0.11 151	0.12 42	0.08 1	0.11 25	0.10 31

testlalala2	0.36 183	0.18 102	0.45 255	0.89 538	0.53 509	0.44 240	0.26 111	0.61 168	0.49 174	0.68 259	0.56 174	0.44 174	0.24 85	0.34 30	0.31 186	0.15 178	0.12 206	0.14 97	0.10 70	0.13 97	0.13 161

H2IRNET	0.37 200	0.20 176	0.33 98	0.38 175	0.25 232	0.27 57	0.23 70	0.59 152	0.72 264	0.39 129	0.90 325	0.74 340	0.55 321	0.52 170	0.43 306	0.15 178	0.13 271	0.18 246	0.20 374	0.16 226	0.13 161

MGS-Stereo	0.28 97	0.19 141	0.40 189	0.36 130	0.23 171	0.37 172	0.30 171	0.39 50	0.44 155	0.31 73	0.51 148	0.40 144	0.24 85	0.43 89	0.26 119	0.15 178	0.12 206	0.15 137	0.13 155	0.14 140	0.13 161

MyStereo8	0.40 243	0.20 176	0.54 358	0.41 269	0.29 351	0.53 288	0.29 155	0.65 196	0.49 174	0.71 281	0.98 363	0.58 235	0.43 250	0.50 157	0.51 365	0.15 178	0.12 206	0.16 163	0.14 186	0.19 318	0.19 343

IGEVStereo-DCA	0.29 108	0.22 252	0.38 159	0.35 111	0.27 302	0.37 172	0.35 258	0.62 174	0.34 77	0.38 121	0.30 53	0.35 110	0.27 119	0.51 164	0.22 31	0.15 178	0.12 206	0.16 163	0.12 121	0.13 97	0.15 228

rrr	0.29 108	0.22 252	0.41 199	0.35 111	0.27 302	0.37 172	0.32 213	0.52 123	0.42 146	0.38 121	0.30 53	0.35 110	0.27 119	0.51 164	0.22 31	0.15 178	0.12 206	0.16 163	0.13 155	0.13 97	0.14 205

Any-RAFT	0.35 165	0.16 56	0.30 64	0.34 77	0.21 112	0.52 280	0.22 56	0.88 332	0.73 271	0.53 182	0.73 221	0.64 276	0.28 133	0.46 122	0.24 67	0.15 178	0.10 71	0.13 71	0.10 70	0.13 97	0.12 127

HH	0.35 165	0.20 176	0.47 284	0.40 238	0.25 232	0.33 139	0.31 193	0.76 286	0.38 123	0.43 147	0.57 177	0.79 358	0.44 259	0.71 346	0.25 89	0.15 178	0.11 151	0.15 137	0.14 186	0.14 140	0.12 127

HanStereo	0.35 165	0.20 176	0.47 284	0.40 238	0.25 232	0.33 139	0.31 193	0.76 286	0.38 123	0.43 147	0.57 177	0.79 358	0.44 259	0.71 346	0.25 89	0.15 178	0.11 151	0.15 137	0.14 186	0.14 140	0.12 127

LoS	0.29 108	0.15 41	0.30 64	0.29 5	0.18 42	0.33 139	0.29 155	0.51 114	0.72 264	0.34 96	0.52 158	0.41 150	0.28 133	0.47 129	0.28 158	0.15 178	0.11 151	0.13 71	0.09 26	0.11 25	0.11 82
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Sa-1000	0.48 325	0.24 310	0.41 199	0.45 371	0.25 232	0.59 335	0.34 234	0.81 305	0.93 400	0.82 350	1.50 500	0.53 212	0.45 264	0.92 444	0.30 179	0.15 178	0.12 206	0.21 357	0.19 349	0.15 186	0.13 161

CrosDoStereo	0.50 359	0.18 102	0.45 255	0.38 175	0.24 200	0.40 200	1.18 543	0.67 215	0.86 353	0.94 429	1.37 479	0.63 269	0.77 444	0.65 300	0.45 331	0.15 178	0.12 206	0.17 201	0.18 319	0.14 140	0.14 205

HHNet	0.41 254	0.17 78	0.41 199	0.34 77	0.37 439	0.33 139	0.34 234	0.69 233	0.75 281	0.86 380	1.30 469	0.52 208	0.32 174	0.52 170	0.35 240	0.15 178	0.11 151	0.19 286	0.15 211	0.15 186	0.24 416

TransformOpticalFlow	0.44 278	0.20 176	0.47 284	0.41 269	0.23 171	0.37 172	0.47 405	0.94 352	0.76 289	0.65 238	1.14 430	0.73 334	0.56 328	0.76 373	0.32 196	0.15 178	0.10 71	0.17 201	0.15 211	0.14 140	0.13 161

OMP-Stereo	0.42 261	0.22 252	0.46 272	0.52 464	0.24 200	0.36 167	0.25 97	0.71 256	0.78 306	0.77 320	0.64 194	0.89 397	0.39 230	0.91 441	0.35 240	0.15 178	0.12 206	0.20 316	0.15 211	0.15 186	0.12 127

IIG-Stereo	0.43 271	0.21 213	0.44 243	0.50 436	0.25 232	0.44 240	0.21 45	0.71 256	0.76 289	0.83 362	0.95 345	0.83 371	0.43 250	0.90 434	0.35 240	0.15 178	0.12 206	0.19 286	0.14 186	0.15 186	0.11 82

NRIStereo	0.36 183	0.20 176	0.45 255	0.41 269	0.23 171	0.34 149	0.26 111	0.65 196	0.55 195	0.64 229	0.63 191	0.56 222	0.37 215	0.65 300	0.37 272	0.15 178	0.11 151	0.18 246	0.15 211	0.17 260	0.14 205

PSM-AAD	0.48 325	0.20 176	0.37 147	0.43 329	0.23 171	0.56 312	0.50 424	0.65 196	0.70 252	1.07 479	1.12 418	0.58 235	0.92 482	0.61 261	0.32 196	0.15 178	0.11 151	0.25 419	0.26 463	0.18 284	0.43 514

DeepStereo_LL	0.50 359	0.18 102	0.45 255	0.38 175	0.24 200	0.40 200	1.18 543	0.67 215	0.86 353	0.94 429	1.37 479	0.63 269	0.77 444	0.65 300	0.45 331	0.15 178	0.12 206	0.17 201	0.18 319	0.14 140	0.14 205

THIR-Stereo	0.50 359	0.18 102	0.45 255	0.38 175	0.23 171	0.75 407	0.67 483	0.66 205	0.87 362	1.02 462	1.40 485	0.72 323	0.76 438	0.62 269	0.42 301	0.15 178	0.11 151	0.17 201	0.18 319	0.14 140	0.15 228

AnonymousM	0.41 254	0.81 531	0.29 52	0.34 77	0.22 131	0.28 74	0.38 316	0.53 133	0.41 138	0.70 274	0.49 135	0.47 187	0.27 119	0.41 74	0.31 186	0.15 178	0.12 206	1.51 554	0.26 463	0.12 62	0.10 31

CroCo-Stereo	0.26 80	0.22 252	0.36 131	0.48 407	0.22 131	0.20 5	0.29 155	0.51 114	0.44 155	0.28 49	0.23 18	0.42 160	0.26 108	0.29 7	0.26 119	0.15 178	0.13 271	0.13 71	0.11 95	0.16 226	0.12 127
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
GMM-Stereo	0.44 278	0.19 141	0.36 131	0.42 309	0.25 232	0.51 276	0.47 405	0.71 256	0.53 186	0.76 314	1.37 479	0.76 348	0.38 219	0.60 253	0.33 208	0.15 178	0.10 71	0.20 316	0.19 349	0.16 226	0.27 437

raft+_RVC	0.38 215	0.19 141	0.35 124	0.37 146	0.25 232	0.45 250	0.37 294	0.78 295	0.89 379	0.51 173	0.78 253	0.50 200	0.29 147	0.53 179	0.40 293	0.15 178	0.12 206	0.17 201	0.15 211	0.14 140	0.12 127

TANstereo	0.30 122	0.15 41	0.31 71	0.30 9	0.17 17	0.55 299	0.23 70	0.44 86	0.55 195	0.59 198	0.68 210	0.37 122	0.26 108	0.35 38	0.27 138	0.15 178	0.16 365	0.12 42	0.10 70	0.13 97	0.14 205

RALAANet	0.38 215	0.23 273	0.48 304	0.42 309	0.29 351	0.35 158	0.25 97	0.86 320	0.64 228	0.67 253	0.65 197	0.60 256	0.29 147	0.60 253	0.34 223	0.15 178	0.12 206	0.17 201	0.15 211	0.21 357	0.13 161

ARAFT	0.47 313	0.24 310	0.79 466	0.42 309	0.25 232	0.55 299	0.55 454	0.75 279	0.81 325	0.89 402	0.75 232	0.73 334	0.47 273	0.88 426	0.37 272	0.15 178	0.12 206	0.23 391	0.22 413	0.14 140	0.13 161

MMNet	0.55 395	0.25 333	0.61 385	0.43 329	0.34 423	1.07 482	0.39 339	0.87 327	0.91 389	0.91 414	0.93 335	0.86 382	0.76 438	0.81 393	0.76 438	0.15 178	0.14 305	0.18 246	0.19 349	0.20 334	0.16 274

DIP-Stereo	0.39 231	0.21 213	0.50 329	0.41 269	0.28 325	0.62 351	0.27 127	0.77 289	0.40 134	0.64 229	0.86 301	0.52 208	0.33 184	0.66 308	0.42 301	0.15 178	0.13 271	0.17 201	0.14 186	0.15 186	0.15 228
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 231	0.18 102	0.42 220	0.42 309	0.26 273	0.40 200	0.32 213	0.72 260	0.34 77	0.89 402	1.28 463	0.57 227	0.35 195	0.42 82	0.32 196	0.15 178	0.12 206	0.14 97	0.12 121	0.14 140	0.13 161

RAFT-Stereo	0.39 231	0.18 102	0.42 220	0.42 309	0.26 273	0.40 200	0.32 213	0.72 260	0.34 77	0.89 402	1.28 463	0.57 227	0.35 195	0.42 82	0.32 196	0.15 178	0.12 206	0.14 97	0.12 121	0.14 140	0.13 161
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.49 343	0.29 395	0.79 466	0.42 309	0.21 112	0.61 343	0.40 350	0.82 307	0.99 426	0.87 388	1.12 418	0.69 306	0.53 303	0.78 384	0.51 365	0.15 178	0.11 151	0.14 97	0.12 121	0.17 260	0.15 228

DN-CSS_ROB	0.43 271	0.26 352	0.62 388	0.40 238	0.29 351	0.44 240	0.27 127	0.77 289	0.75 281	0.72 293	1.09 411	0.48 192	0.43 250	0.69 335	0.37 272	0.15 178	0.12 206	0.21 357	0.19 349	0.18 284	0.16 274

pmcnn	1.23 527	0.29 395	0.96 487	0.40 238	0.23 171	0.95 458	0.69 493	1.16 449	1.28 506	1.67 532	2.33 534	11.15 584	0.86 469	0.93 450	0.88 467	0.15 178	0.12 206	0.12 42	0.10 70	0.15 186	0.15 228

G2L-Stereo_test	0.48 325	0.20 176	0.40 189	0.34 77	0.23 171	0.57 317	0.58 464	1.10 417	0.77 296	0.86 380	0.94 336	0.95 414	0.54 315	0.68 329	0.60 398	0.16 226	0.12 206	0.14 97	0.12 121	0.15 186	0.15 228

SGD-Stereo	0.22 25	0.15 41	0.27 28	0.31 21	0.15 1	0.29 86	0.20 27	0.37 34	0.29 43	0.24 22	0.29 52	0.21 30	0.27 119	0.36 41	0.25 89	0.16 226	0.09 37	0.13 71	0.10 70	0.13 97	0.10 31

MM-Stereo_test3	0.34 150	0.19 141	0.31 71	0.41 269	0.25 232	0.35 158	0.44 391	0.72 260	0.92 394	0.46 158	0.52 158	0.41 150	0.29 147	0.44 100	0.28 158	0.16 226	0.15 334	0.17 201	0.13 155	0.14 140	0.13 161

StereoAnything_RVC	0.21 13	0.68 522	0.39 178	0.28 3	0.15 1	0.23 17	0.18 11	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 60	0.30 12	0.18 1	0.16 226	0.09 37	0.12 42	0.08 1	0.16 226	0.09 4

model_zeroshot	0.33 144	0.18 102	0.48 304	0.39 203	0.28 325	0.45 250	0.25 97	0.63 182	0.45 162	0.61 209	0.50 139	0.51 204	0.25 92	0.45 105	0.26 119	0.16 226	0.13 271	0.15 137	0.14 186	0.13 97	0.13 161

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 261	0.20 176	0.74 450	0.38 175	0.43 475	0.39 194	0.26 111	0.94 352	0.49 174	0.53 182	0.77 242	0.93 410	0.45 264	0.63 280	0.24 67	0.16 226	0.10 71	0.17 201	0.18 319	0.20 334	0.20 366

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 150	0.27 369	0.45 255	0.36 130	0.25 232	0.48 263	0.30 171	0.58 147	0.90 382	0.42 144	0.36 87	0.30 75	0.29 147	0.49 149	0.30 179	0.16 226	0.14 305	0.18 246	0.15 211	0.18 284	0.15 228

ACVNet-DCA	0.35 165	0.23 273	0.33 98	0.41 269	0.22 131	0.55 299	0.38 316	0.85 316	0.54 190	0.41 139	0.50 139	0.34 101	0.49 281	0.57 212	0.25 89	0.16 226	0.10 71	0.19 286	0.13 155	0.18 284	0.17 292

xx1	0.39 231	0.23 273	0.33 98	0.41 269	0.22 131	0.55 299	0.38 316	0.67 215	1.06 460	0.41 139	0.50 139	0.65 289	0.53 303	0.57 212	0.25 89	0.16 226	0.10 71	0.20 316	0.19 349	0.18 284	0.17 292

1test111	0.36 183	0.23 273	0.33 98	0.41 269	0.22 131	0.55 299	0.38 316	0.85 316	0.54 190	0.41 139	0.50 139	0.34 101	0.49 281	0.55 190	0.45 331	0.16 226	0.10 71	0.19 286	0.13 155	0.18 284	0.17 292

cc1	0.37 200	0.23 273	0.33 98	0.41 269	0.22 131	0.55 299	0.38 316	0.67 215	1.06 460	0.41 139	0.50 139	0.34 101	0.49 281	0.57 212	0.25 89	0.16 226	0.10 71	0.19 286	0.13 155	0.16 226	0.15 228

ffm	0.44 278	0.26 352	0.49 316	0.37 146	0.25 232	0.55 299	0.37 294	0.68 225	1.04 449	0.73 300	0.96 349	0.71 314	0.53 303	0.57 212	0.25 89	0.16 226	0.10 71	0.25 419	0.21 395	0.16 226	0.16 274

ff1	0.49 343	0.26 352	0.49 316	0.37 146	0.25 232	0.55 299	0.37 294	0.68 225	1.04 449	0.73 300	0.96 349	0.71 314	0.53 303	1.01 464	0.88 467	0.16 226	0.10 71	0.25 419	0.21 395	0.16 226	0.16 274

tt1	0.36 183	0.24 310	0.32 84	0.41 269	0.22 131	0.54 294	0.38 316	0.68 225	1.04 449	0.41 139	0.46 122	0.35 110	0.45 264	0.57 212	0.25 89	0.16 226	0.10 71	0.19 286	0.13 155	0.16 226	0.16 274

MaDis-Stereo	0.26 80	0.18 102	0.36 131	0.36 130	0.26 273	0.27 57	0.27 127	0.43 82	0.35 94	0.27 43	0.26 31	0.41 150	0.28 133	0.40 66	0.28 158	0.16 226	0.14 305	0.16 163	0.13 155	0.14 140	0.12 127

CBFPSM	0.59 427	0.22 252	1.31 525	0.38 175	0.27 302	1.12 493	0.65 480	0.79 299	0.82 330	0.80 330	0.81 273	1.35 499	0.87 472	0.67 319	0.76 438	0.16 226	0.15 334	0.15 137	0.16 243	0.17 260	0.22 402

ToySt	0.49 343	0.27 369	0.75 454	0.40 238	0.27 302	0.64 367	0.49 419	0.84 313	0.77 296	0.60 202	0.83 283	0.88 393	0.66 392	0.70 341	0.56 387	0.16 226	0.17 385	0.21 357	0.20 374	0.21 357	0.19 343

anonymousa	0.49 343	0.20 176	0.42 220	0.38 175	0.23 171	0.91 450	0.35 258	0.75 279	0.62 210	0.85 373	1.54 504	1.06 445	0.66 392	0.51 164	0.43 306	0.16 226	0.13 271	0.19 286	0.21 395	0.16 226	0.14 205

TestStereo1	0.43 271	0.23 273	0.41 199	0.51 452	0.24 200	0.34 149	0.40 350	0.77 289	0.90 382	0.68 259	0.96 349	0.48 192	0.46 269	0.91 441	0.32 196	0.16 226	0.13 271	0.18 246	0.15 211	0.14 140	0.13 161

SA-5K	0.43 271	0.23 273	0.41 199	0.51 452	0.24 200	0.34 149	0.40 350	0.77 289	0.90 382	0.68 259	0.96 349	0.48 192	0.46 269	0.91 441	0.32 196	0.16 226	0.13 271	0.18 246	0.15 211	0.14 140	0.13 161

SA	0.44 278	0.25 333	0.46 272	0.46 392	0.24 200	0.43 230	0.36 280	0.75 279	0.96 414	0.59 198	1.03 385	0.48 192	0.52 299	0.94 457	0.32 196	0.16 226	0.12 206	0.21 357	0.19 349	0.15 186	0.13 161

CIPLG	0.41 254	0.21 213	0.63 397	0.45 371	0.33 414	0.52 280	0.33 223	0.65 196	0.60 208	0.82 350	0.96 349	0.46 184	0.32 174	0.55 190	0.44 322	0.16 226	0.12 206	0.15 137	0.14 186	0.13 97	0.14 205

ACRE	0.40 243	0.21 213	0.65 408	0.45 371	0.33 414	0.51 276	0.33 223	0.66 205	0.63 221	0.80 330	0.92 332	0.45 176	0.32 174	0.52 170	0.45 331	0.16 226	0.12 206	0.15 137	0.14 186	0.13 97	0.14 205

AAGNet	1.43 538	0.20 176	0.48 304	0.44 348	0.25 232	0.29 86	0.31 193	0.65 196	0.68 244	0.97 441	0.86 301	0.67 301	0.62 362	0.64 293	20.63 588	0.16 226	0.11 151	0.19 286	0.15 211	0.19 318	0.12 127

KYRaft	0.48 325	0.20 176	0.38 159	0.44 348	0.23 171	0.44 240	0.37 294	0.66 205	0.41 138	0.94 429	1.73 516	0.79 358	0.41 242	0.63 280	0.31 186	0.16 226	0.11 151	0.18 246	0.22 413	0.16 226	0.78 545

SST-Stereo	0.40 243	0.19 141	0.45 255	0.42 309	0.25 232	0.25 40	0.21 45	0.66 205	0.47 171	1.08 483	0.79 263	0.72 323	0.43 250	0.77 380	0.35 240	0.16 226	0.11 151	0.20 316	0.16 243	0.19 318	0.15 228

RAFT_R40	0.40 243	0.19 141	0.44 243	0.43 329	0.25 232	0.23 17	0.26 111	0.67 215	0.67 239	0.98 446	0.78 253	0.72 323	0.43 250	0.76 373	0.35 240	0.16 226	0.11 151	0.20 316	0.16 243	0.18 284	0.14 205

PFNet	0.42 261	0.18 102	0.58 377	0.43 329	0.24 200	0.43 230	0.32 213	0.74 273	0.78 306	1.00 454	0.74 230	0.68 302	0.39 230	0.72 351	0.37 272	0.16 226	0.10 71	0.20 316	0.15 211	0.16 226	0.13 161

DeepStereo_RVC	0.36 183	0.21 213	0.47 284	0.40 238	0.24 200	0.26 44	0.22 56	0.60 162	0.38 123	0.69 268	0.67 208	0.57 227	0.51 297	0.56 200	0.39 286	0.16 226	0.12 206	0.18 246	0.15 211	0.19 318	0.18 310

rafts_anoy	0.37 200	0.21 213	0.36 131	0.41 269	0.26 273	0.30 98	0.33 223	0.67 215	0.90 382	0.58 196	0.66 204	0.45 176	0.33 184	0.47 129	0.39 286	0.16 226	0.11 151	0.21 357	0.23 426	0.17 260	0.14 205

XX-TBD	0.32 134	0.53 503	0.26 15	0.51 452	0.20 93	0.37 172	0.24 86	0.40 58	0.73 271	0.54 186	0.69 211	0.31 82	0.25 92	0.32 20	0.27 138	0.16 226	0.10 71	0.12 42	0.09 26	0.13 97	0.11 82

raftrobust	0.34 150	0.19 141	0.36 131	0.41 269	0.27 302	0.30 98	0.25 97	0.71 256	0.63 221	0.58 196	0.55 171	0.45 176	0.46 269	0.51 164	0.29 173	0.16 226	0.12 206	0.14 97	0.12 121	0.12 62	0.13 161

RALCasStereoNet	0.36 183	0.21 213	0.37 147	0.42 309	0.26 273	0.35 158	0.38 316	0.63 182	0.64 228	0.50 170	0.72 217	0.51 204	0.29 147	0.59 247	0.36 256	0.16 226	0.14 305	0.15 137	0.13 155	0.17 260	0.16 274

XX-Stereo	0.37 200	0.17 78	0.45 255	0.55 482	0.36 433	0.38 187	0.20 27	0.60 162	0.30 48	0.46 158	1.30 469	0.73 334	0.26 108	0.56 200	0.26 119	0.16 226	0.11 151	0.17 201	0.16 243	0.14 140	0.10 31

CREStereo	0.28 97	0.15 41	0.24 5	0.27 1	0.17 17	0.37 172	0.25 97	0.51 114	0.72 264	0.42 144	0.51 148	0.32 85	0.26 108	0.38 56	0.25 89	0.16 226	0.11 151	0.12 42	0.08 1	0.12 62	0.11 82
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
BEATNet_4x	0.46 298	0.32 413	0.56 369	0.37 146	0.19 67	0.63 360	0.35 258	1.01 384	0.72 264	0.77 320	0.83 283	0.70 310	0.59 346	0.68 329	0.53 375	0.16 226	0.12 206	0.16 163	0.14 186	0.24 409	0.16 274

RASNet	0.53 381	0.22 252	0.52 346	0.38 175	0.22 131	0.68 383	0.38 316	0.97 366	0.88 366	0.73 300	1.04 391	1.03 437	0.92 482	0.90 434	0.86 458	0.16 226	0.14 305	0.14 97	0.17 292	0.15 186	0.13 161

iResNet_ROB	0.52 375	0.21 213	0.53 354	0.37 146	0.21 112	0.61 343	0.29 155	1.51 532	1.32 510	0.90 409	1.02 381	0.80 366	0.62 362	0.76 373	0.43 306	0.16 226	0.12 206	0.13 71	0.09 26	0.15 186	0.18 310

S2M2_XL	0.19 7	0.18 102	0.27 28	0.27 1	0.20 93	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 11	0.26 31	0.17 4	0.17 13	0.24 1	0.21 17	0.17 264	0.16 365	0.15 137	0.13 155	0.15 186	0.12 127

G2L-ROB	0.47 313	0.19 141	0.42 220	0.35 111	0.22 131	0.57 317	0.42 375	1.14 439	0.71 263	0.84 369	0.75 232	1.09 456	0.53 303	0.74 363	0.53 375	0.17 264	0.12 206	0.14 97	0.12 121	0.17 260	0.19 343

UGAM	0.52 375	0.22 252	0.46 272	0.45 371	0.25 232	0.41 217	0.52 442	0.62 174	1.16 481	0.76 314	1.13 425	1.32 490	0.57 330	1.00 463	0.53 375	0.17 264	0.14 305	0.25 419	0.21 395	0.15 186	0.13 161

CoDeX	0.47 313	0.20 176	0.49 316	0.42 309	0.25 232	0.75 407	0.36 280	1.27 492	0.80 317	0.82 350	0.96 349	0.62 267	0.57 330	0.60 253	0.36 256	0.17 264	0.12 206	0.17 201	0.15 211	0.16 226	0.14 205

plain	0.31 128	0.20 176	0.50 329	0.39 203	0.29 351	0.27 57	0.30 171	0.44 86	0.35 94	0.31 73	0.66 204	0.30 75	0.31 169	0.65 300	0.31 186	0.17 264	0.13 271	0.20 316	0.15 211	0.17 260	0.12 127

MIF-Stereo (partial)	0.31 128	0.18 102	0.37 147	0.41 269	0.31 387	0.28 74	0.23 70	0.47 99	0.42 146	0.31 73	0.63 191	0.36 120	0.35 195	0.57 212	0.31 186	0.17 264	0.13 271	0.19 286	0.17 292	0.18 284	0.14 205

UniTT-Stereo	0.27 90	0.17 78	0.37 147	0.40 238	0.27 302	0.30 98	0.28 145	0.39 50	0.31 56	0.29 62	0.46 122	0.27 66	0.25 92	0.47 129	0.34 223	0.17 264	0.13 271	0.13 71	0.12 121	0.14 140	0.12 127

PCWNet_CMD	0.48 325	0.24 310	0.52 346	0.39 203	0.27 302	0.63 360	0.30 171	0.95 359	0.96 414	0.86 380	1.07 404	0.79 358	0.44 259	0.57 212	0.43 306	0.17 264	0.12 206	0.21 357	0.16 243	0.24 409	0.19 343

LL-Strereo	0.57 413	0.27 369	0.68 422	0.48 407	0.34 423	0.39 194	0.48 413	0.94 352	0.97 417	0.83 362	0.78 253	1.10 459	1.18 515	1.33 511	0.49 354	0.17 264	0.14 305	0.22 371	0.19 349	0.16 226	0.17 292

knoymous	0.36 183	0.20 176	0.31 71	0.31 21	0.22 131	0.36 167	0.29 155	0.61 168	0.64 228	0.67 253	0.70 214	0.60 256	0.40 236	0.58 232	0.34 223	0.17 264	0.11 151	0.20 316	0.11 95	0.17 260	0.18 310

riskmin	0.38 215	0.20 176	0.39 178	0.32 54	0.23 171	0.53 288	0.30 171	0.63 182	0.80 317	0.49 167	0.56 174	0.73 334	0.58 339	0.55 190	0.36 256	0.17 264	0.11 151	0.19 286	0.13 155	0.19 318	0.20 366

qqq	0.40 243	0.26 352	0.44 243	0.36 130	0.22 131	0.46 256	0.36 280	0.85 316	0.54 190	0.56 191	0.69 211	0.65 289	0.53 303	0.55 190	0.45 331	0.17 264	0.16 365	0.20 316	0.19 349	0.18 284	0.17 292

x	0.39 231	0.24 310	0.41 199	0.34 77	0.23 171	0.52 280	0.32 213	0.86 320	0.52 183	0.57 194	0.70 214	0.59 250	0.50 292	0.49 149	0.46 341	0.17 264	0.15 334	0.17 201	0.15 211	0.17 260	0.16 274

IER	0.46 298	0.23 273	0.50 329	0.38 175	0.28 325	0.69 385	0.35 258	0.80 302	0.66 236	0.83 362	0.94 336	0.75 342	0.77 444	0.60 253	0.42 301	0.17 264	0.14 305	0.17 201	0.17 292	0.17 260	0.15 228

DAS	0.51 366	0.25 333	0.60 383	0.48 407	0.31 387	0.58 322	0.41 365	0.83 310	0.97 417	0.89 402	1.12 418	0.70 310	0.75 435	0.82 396	0.43 306	0.17 264	0.13 271	0.18 246	0.15 211	0.20 334	0.18 310

SepStereo	0.51 366	0.25 333	0.60 383	0.48 407	0.31 387	0.58 322	0.41 365	0.83 310	0.97 417	0.89 402	1.12 418	0.70 310	0.75 435	0.93 450	0.43 306	0.17 264	0.13 271	0.18 246	0.15 211	0.20 334	0.18 310

IPLGR_C	0.40 243	0.21 213	0.64 402	0.45 371	0.33 414	0.52 280	0.34 234	0.66 205	0.62 210	0.82 350	0.92 332	0.45 176	0.32 174	0.52 170	0.46 341	0.17 264	0.12 206	0.15 137	0.14 186	0.13 97	0.14 205

TRStereo	0.37 200	0.27 369	0.59 378	0.47 401	0.41 464	0.29 86	0.30 171	0.84 313	0.59 206	0.52 179	0.41 102	0.52 208	0.26 108	0.73 356	0.27 138	0.17 264	0.12 206	0.19 286	0.19 349	0.13 97	0.11 82

IRAFT_RVC	0.42 261	0.20 176	0.48 304	0.44 348	0.24 200	0.27 57	0.54 450	0.74 273	0.77 296	0.76 314	0.80 266	0.73 334	0.51 297	0.70 341	0.36 256	0.17 264	0.10 71	0.21 357	0.16 243	0.16 226	0.14 205

CRE-IMP	0.36 183	0.23 273	0.49 316	0.42 309	0.24 200	0.41 217	0.21 45	0.57 141	0.41 138	0.65 238	0.72 217	0.53 212	0.37 215	0.61 261	0.38 280	0.17 264	0.11 151	0.19 286	0.15 211	0.21 357	0.18 310

RAFT	0.45 288	0.22 252	0.45 255	0.47 401	0.26 273	0.54 294	0.47 405	0.66 205	0.58 205	0.80 330	0.82 277	0.94 412	0.57 330	0.75 369	0.34 223	0.17 264	0.15 334	0.22 371	0.20 374	0.16 226	0.12 127

CFNet_pseudo	0.46 298	0.24 310	0.52 346	0.37 146	0.27 302	0.58 322	0.30 171	0.86 320	0.88 366	0.82 350	1.03 385	0.75 342	0.47 273	0.58 232	0.44 322	0.17 264	0.12 206	0.24 406	0.16 243	0.24 409	0.19 343

RAFT + AFF	0.53 381	0.29 395	0.75 454	0.51 452	0.32 403	0.63 360	0.60 469	1.00 375	0.91 389	0.78 324	0.87 309	0.83 371	0.58 339	0.80 390	0.47 348	0.17 264	0.20 426	0.23 391	0.22 413	0.18 284	0.18 310

ACVNet	0.46 298	0.23 273	0.36 131	0.39 203	0.28 325	0.58 322	0.40 350	0.87 327	0.80 317	0.64 229	0.96 349	0.79 358	0.60 350	0.63 280	0.67 418	0.17 264	0.15 334	0.16 163	0.15 211	0.18 284	0.15 228

acv_ft	0.51 366	0.23 273	0.56 369	0.44 348	0.28 325	0.86 447	0.39 339	0.91 343	0.80 317	0.97 441	0.96 349	0.79 358	0.59 346	0.63 280	0.87 464	0.17 264	0.15 334	0.16 163	0.15 211	0.17 260	0.15 228

MSMDNet	0.48 325	0.24 310	0.52 346	0.39 203	0.27 302	0.63 360	0.30 171	0.96 363	0.96 414	0.86 380	1.07 404	0.79 358	0.44 259	0.57 212	0.43 306	0.17 264	0.12 206	0.20 316	0.16 243	0.23 396	0.19 343

HSM-Net_RVC	0.53 381	0.22 252	0.35 124	0.37 146	0.21 112	0.85 444	0.37 294	1.23 477	0.93 400	0.90 409	1.15 436	1.26 478	0.63 368	0.72 351	0.48 352	0.17 264	0.13 271	0.16 163	0.15 211	0.17 260	0.15 228
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.46 298	0.24 310	0.52 346	0.37 146	0.27 302	0.58 322	0.31 193	0.86 320	0.88 366	0.82 350	1.02 381	0.75 342	0.47 273	0.58 232	0.44 322	0.17 264	0.12 206	0.24 406	0.16 243	0.24 409	0.19 343

HSM	0.51 366	0.24 310	0.41 199	0.39 203	0.24 200	0.75 407	0.40 350	1.22 473	0.75 281	0.81 341	0.91 328	1.21 474	0.69 405	0.87 423	0.46 341	0.17 264	0.13 271	0.17 201	0.14 186	0.17 260	0.17 292

StereoDRNet-Refined	0.58 420	0.32 413	0.54 358	0.46 392	0.30 365	0.96 461	0.40 350	1.00 375	0.94 407	1.12 490	1.08 407	0.96 417	0.67 395	0.90 434	0.89 477	0.17 264	0.13 271	0.22 371	0.21 395	0.20 334	0.19 343
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LE_ROB	4.42 574	0.24 310	2.75 557	0.42 309	0.23 171	1.57 530	0.90 525	1.71 546	17.88 592	16.56 594	4.88 575	5.17 571	18.85 594	1.63 532	14.62 584	0.17 264	0.14 305	0.16 163	0.16 243	0.19 318	0.17 292

SCV	0.26 80	0.19 141	0.33 98	0.35 111	0.21 112	0.27 57	0.34 234	0.56 136	0.28 35	0.24 22	0.28 44	0.37 122	0.23 75	0.49 149	0.22 31	0.18 295	0.10 71	0.14 97	0.11 95	0.15 186	0.11 82

test_sample1	0.42 261	0.22 252	0.46 272	0.34 77	0.23 171	0.58 322	0.35 258	0.99 371	0.49 174	0.62 211	0.75 232	0.69 306	0.61 356	0.58 232	0.44 322	0.18 295	0.14 305	0.17 201	0.15 211	0.17 260	0.17 292

mmm	0.44 278	0.27 369	0.46 272	0.38 175	0.24 200	0.61 343	0.35 258	0.94 352	0.53 186	0.72 293	1.05 395	0.63 269	0.50 292	0.57 212	0.45 331	0.18 295	0.15 334	0.23 391	0.20 374	0.20 334	0.18 310

11t1	0.36 183	0.21 213	0.42 220	0.35 111	0.22 131	0.62 351	0.29 155	0.69 233	0.43 148	0.60 202	0.53 162	0.53 212	0.48 278	0.56 200	0.40 293	0.18 295	0.14 305	0.16 163	0.13 155	0.17 260	0.17 292

1111x	0.55 395	0.22 252	0.46 272	0.38 175	0.20 93	0.66 377	0.43 382	1.23 477	0.99 426	0.71 281	0.99 368	0.95 414	0.69 405	0.90 434	1.08 504	0.18 295	0.17 385	0.18 246	0.19 349	0.20 334	0.18 310

EKT-Stereo	0.35 165	0.23 273	0.39 178	0.43 329	0.29 351	0.38 187	0.31 193	0.69 233	0.64 228	0.45 152	0.63 191	0.49 198	0.27 119	0.56 200	0.33 208	0.18 295	0.14 305	0.18 246	0.15 211	0.16 226	0.16 274

gwcnet-sp	0.48 325	0.23 273	0.70 432	0.40 238	0.26 273	0.81 429	0.41 365	0.89 334	0.84 340	0.91 414	0.76 238	0.66 294	0.61 356	0.66 308	0.50 355	0.18 295	0.17 385	0.18 246	0.18 319	0.18 284	0.18 310

scenet	0.48 325	0.23 273	0.70 432	0.40 238	0.26 273	0.81 429	0.41 365	0.89 334	0.84 340	0.91 414	0.76 238	0.66 294	0.61 356	0.66 308	0.50 355	0.18 295	0.17 385	0.18 246	0.18 319	0.18 284	0.18 310

ssnet	0.48 325	0.23 273	0.70 432	0.40 238	0.26 273	0.81 429	0.41 365	0.89 334	0.84 340	0.91 414	0.76 238	0.66 294	0.61 356	0.66 308	0.50 355	0.18 295	0.17 385	0.18 246	0.18 319	0.18 284	0.18 310

DisPM	0.39 231	0.19 141	0.44 243	0.41 269	0.27 302	0.24 26	0.31 193	0.65 196	0.57 203	0.87 388	0.87 309	0.60 256	0.32 174	0.76 373	0.32 196	0.18 295	0.12 206	0.19 286	0.17 292	0.15 186	0.20 366

hknet	0.49 343	0.25 333	0.51 341	0.45 371	0.29 351	0.77 414	0.40 350	0.94 352	0.83 335	0.75 307	0.80 266	0.97 419	0.61 356	0.73 356	0.45 331	0.18 295	0.14 305	0.22 371	0.19 349	0.18 284	0.18 310

Patchmatch Stereo++	0.35 165	0.23 273	0.47 284	0.41 269	0.22 131	0.24 26	0.22 56	0.59 152	0.36 104	0.63 219	0.73 221	0.58 235	0.38 219	0.58 232	0.36 256	0.18 295	0.12 206	0.20 316	0.16 243	0.20 334	0.15 228
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.38 215	0.20 176	0.45 255	0.41 269	0.25 232	0.26 44	0.31 193	0.69 233	0.70 252	0.65 238	0.77 242	0.57 227	0.30 162	0.67 319	0.35 240	0.18 295	0.12 206	0.20 316	0.16 243	0.16 226	0.27 437

OCTAStereo	0.38 215	0.20 176	0.46 272	0.41 269	0.25 232	0.26 44	0.31 193	0.69 233	0.70 252	0.65 238	0.77 242	0.58 235	0.30 162	0.67 319	0.35 240	0.18 295	0.12 206	0.20 316	0.16 243	0.16 226	0.27 437

PSM-adaLoss	0.35 165	0.23 273	0.47 284	0.41 269	0.22 131	0.24 26	0.31 193	0.59 152	0.36 104	0.63 219	0.73 221	0.58 235	0.38 219	0.56 200	0.35 240	0.18 295	0.12 206	0.20 316	0.16 243	0.20 334	0.15 228

ROB_FTStereo_v2	0.35 165	0.23 273	0.47 284	0.41 269	0.22 131	0.24 26	0.31 193	0.59 152	0.36 104	0.63 219	0.73 221	0.57 227	0.38 219	0.57 212	0.36 256	0.18 295	0.12 206	0.20 316	0.16 243	0.20 334	0.15 228

ROB_FTStereo	0.35 165	0.23 273	0.47 284	0.41 269	0.22 131	0.25 40	0.21 45	0.59 152	0.36 104	0.63 219	0.73 221	0.58 235	0.38 219	0.57 212	0.35 240	0.18 295	0.12 206	0.20 316	0.16 243	0.20 334	0.15 228

HUI-Stereo	0.35 165	0.23 273	0.47 284	0.41 269	0.22 131	0.24 26	0.22 56	0.60 162	0.36 104	0.63 219	0.73 221	0.58 235	0.38 219	0.50 157	0.35 240	0.18 295	0.12 206	0.20 316	0.16 243	0.20 334	0.15 228

RE-Stereo	0.38 215	0.20 176	0.46 272	0.41 269	0.25 232	0.26 44	0.31 193	0.69 233	0.70 252	0.65 238	0.77 242	0.58 235	0.30 162	0.67 319	0.35 240	0.18 295	0.12 206	0.20 316	0.16 243	0.16 226	0.27 437

Pruner-Stereo	0.38 215	0.20 176	0.45 255	0.40 238	0.25 232	0.22 13	0.24 86	0.67 215	0.55 195	0.89 402	0.76 238	0.68 302	0.29 147	0.62 269	0.35 240	0.18 295	0.12 206	0.20 316	0.17 292	0.17 260	0.18 310

TVStereo	0.38 215	0.20 176	0.46 272	0.41 269	0.25 232	0.26 44	0.31 193	0.69 233	0.70 252	0.65 238	0.77 242	0.58 235	0.30 162	0.67 319	0.35 240	0.18 295	0.12 206	0.20 316	0.16 243	0.16 226	0.27 437

iGMRVC	0.35 165	0.23 273	0.47 284	0.41 269	0.22 131	0.24 26	0.30 171	0.59 152	0.36 104	0.63 219	0.73 221	0.58 235	0.38 219	0.58 232	0.36 256	0.18 295	0.12 206	0.20 316	0.16 243	0.20 334	0.15 228

iRAFT	0.35 165	0.23 273	0.47 284	0.41 269	0.22 131	0.24 26	0.22 56	0.59 152	0.36 104	0.63 219	0.73 221	0.58 235	0.38 219	0.58 232	0.36 256	0.18 295	0.12 206	0.20 316	0.16 243	0.20 334	0.15 228

RAFT-IKP	0.35 165	0.23 273	0.47 284	0.41 269	0.22 131	0.24 26	0.28 145	0.59 152	0.36 104	0.63 219	0.73 221	0.57 227	0.38 219	0.58 232	0.36 256	0.18 295	0.12 206	0.20 316	0.16 243	0.20 334	0.15 228

TestStereo	0.38 215	0.31 409	0.40 189	0.45 371	0.20 93	0.40 200	0.37 294	0.66 205	0.65 233	0.53 182	0.78 253	0.47 187	0.40 236	0.55 190	0.37 272	0.18 295	0.13 271	0.20 316	0.15 211	0.22 379	0.13 161

SFCPSM	0.47 313	0.21 213	0.55 363	0.40 238	0.27 302	0.87 448	0.37 294	1.33 503	0.77 296	0.80 330	0.84 288	0.54 216	0.49 281	0.57 212	0.37 272	0.18 295	0.13 271	0.18 246	0.20 374	0.16 226	0.15 228

delet	0.55 395	0.24 310	0.55 363	0.44 348	0.33 414	1.07 482	0.50 424	1.00 375	0.86 353	0.85 373	0.96 349	0.90 402	0.63 368	0.83 404	0.74 436	0.18 295	0.18 402	0.20 316	0.21 395	0.16 226	0.15 228

FADNet-RVC-Resample	0.56 406	0.33 421	1.16 507	0.49 422	0.34 423	0.71 395	0.43 382	1.01 384	0.93 400	0.82 350	0.87 309	0.74 340	0.67 395	0.73 356	0.45 331	0.18 295	0.18 402	0.26 437	0.27 469	0.26 425	0.27 437

ADCRef	0.80 473	0.43 472	1.32 527	0.50 436	0.45 486	1.07 482	0.51 439	1.07 407	0.98 421	1.17 495	1.42 488	0.87 388	0.91 478	0.85 416	3.19 555	0.18 295	0.16 365	0.23 391	0.23 426	0.22 379	0.21 384

AANet_RVC	0.57 413	0.32 413	0.54 358	0.45 371	0.27 302	0.57 317	0.48 413	1.00 375	1.28 506	0.86 380	1.33 473	0.87 388	0.58 339	1.07 477	0.75 437	0.18 295	0.12 206	0.15 137	0.13 155	0.18 284	0.18 310

test_sample2	0.42 261	0.22 252	0.43 231	0.33 66	0.21 112	0.58 322	0.39 339	0.95 359	0.67 239	0.63 219	0.77 242	0.69 306	0.57 330	0.61 261	0.38 280	0.19 325	0.14 305	0.18 246	0.16 243	0.19 318	0.18 310

DispNO	0.47 313	0.23 273	0.71 437	0.39 203	0.31 387	0.60 341	0.38 316	0.89 334	0.77 296	0.75 307	0.84 288	0.72 323	0.54 315	0.73 356	0.46 341	0.19 325	0.14 305	0.20 316	0.18 319	0.16 226	0.17 292

SMFormer	0.51 366	0.23 273	0.62 388	0.34 77	0.20 93	0.62 351	0.34 234	1.21 465	1.02 439	0.81 341	1.01 373	0.71 314	0.65 385	0.84 409	0.55 385	0.19 325	0.15 334	0.18 246	0.16 243	0.18 284	0.18 310

tta	0.51 366	0.23 273	0.62 388	0.34 77	0.20 93	0.62 351	0.34 234	1.21 465	1.02 439	0.81 341	1.01 373	0.71 314	0.65 385	0.84 409	0.55 385	0.19 325	0.15 334	0.18 246	0.16 243	0.15 186	0.14 205

qqq1	0.49 343	0.23 273	0.62 388	0.34 77	0.20 93	0.62 351	0.34 234	1.21 465	1.02 439	0.81 341	1.01 373	0.71 314	0.65 385	0.84 409	0.34 223	0.19 325	0.15 334	0.14 97	0.12 121	0.15 186	0.14 205

fff1	0.49 343	0.23 273	0.62 388	0.34 77	0.20 93	0.62 351	0.34 234	1.21 465	1.02 439	0.81 341	1.01 373	0.71 314	0.65 385	0.84 409	0.34 223	0.19 325	0.15 334	0.14 97	0.12 121	0.15 186	0.14 205

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 435	0.28 383	0.99 491	0.40 238	0.30 365	1.03 475	0.56 460	1.10 417	0.99 426	0.97 441	1.22 451	1.06 445	0.69 405	1.07 477	0.95 486	0.19 325	0.11 151	0.16 163	0.13 155	0.22 379	0.21 384

GwcNet-ADL	0.44 278	0.22 252	0.48 304	0.45 371	0.30 365	0.40 200	0.37 294	0.92 345	0.97 417	0.71 281	0.78 253	0.61 261	0.42 244	0.62 269	0.50 355	0.19 325	0.14 305	0.15 137	0.14 186	0.18 284	0.18 310

PFNet+	0.40 243	0.19 141	0.49 316	0.39 203	0.25 232	0.28 74	0.23 70	0.64 195	0.70 252	0.85 373	0.79 263	0.64 276	0.35 195	0.72 351	0.34 223	0.19 325	0.14 305	0.23 391	0.20 374	0.16 226	0.20 366

PSM-softLoss	0.38 215	0.20 176	0.48 304	0.41 269	0.26 273	0.30 98	0.35 258	0.69 233	0.46 166	0.62 211	0.82 277	0.59 250	0.33 184	0.70 341	0.39 286	0.19 325	0.12 206	0.20 316	0.18 319	0.16 226	0.22 402

KMStereo	0.38 215	0.20 176	0.48 304	0.41 269	0.26 273	0.30 98	0.35 258	0.69 233	0.46 166	0.62 211	0.82 277	0.59 250	0.33 184	0.70 341	0.39 286	0.19 325	0.12 206	0.20 316	0.18 319	0.16 226	0.22 402

LMCR-Stereo	0.53 381	0.30 404	0.53 354	0.58 492	0.30 365	0.83 440	0.36 280	1.19 459	0.76 289	0.88 398	1.04 391	0.56 222	0.62 362	0.82 396	0.67 418	0.19 325	0.15 334	0.19 286	0.14 186	0.23 396	0.17 292

sAnonymous2	0.40 243	0.39 459	0.85 472	0.48 407	0.37 439	0.40 200	0.46 398	0.57 141	0.52 183	0.38 121	0.46 122	0.35 110	0.42 244	0.43 89	0.30 179	0.19 325	0.14 305	0.18 246	0.17 292	0.57 531	0.44 515

CroCo_RVC	0.40 243	0.39 459	0.85 472	0.48 407	0.37 439	0.40 200	0.46 398	0.57 141	0.52 183	0.38 121	0.46 122	0.35 110	0.42 244	0.43 89	0.30 179	0.19 325	0.14 305	0.18 246	0.17 292	0.57 531	0.44 515

test_xeample	1.01 504	0.21 213	0.42 220	0.35 111	0.21 112	0.71 395	0.39 339	1.23 477	0.86 353	0.81 341	1.04 391	0.69 306	0.61 356	0.69 335	10.93 580	0.19 325	0.15 334	0.18 246	0.17 292	0.18 284	0.17 292

GMStereo	0.39 231	0.37 443	0.54 358	0.40 238	0.26 273	0.42 225	0.36 280	0.59 152	1.04 449	0.55 188	0.51 148	0.37 122	0.35 195	0.54 185	0.41 297	0.19 325	0.13 271	0.16 163	0.17 292	0.24 409	0.18 310
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.54 393	0.26 352	0.66 414	0.44 348	0.40 457	0.99 468	0.41 365	0.98 369	0.75 281	0.83 362	0.89 321	1.04 439	0.72 426	0.73 356	0.62 404	0.19 325	0.14 305	0.20 316	0.17 292	0.20 334	0.17 292

FENet	0.42 261	0.22 252	0.38 159	0.39 203	0.24 200	0.55 299	0.32 213	0.79 299	0.70 252	0.71 281	0.72 217	0.63 269	0.57 330	0.62 269	0.44 322	0.19 325	0.13 271	0.19 286	0.17 292	0.18 284	0.19 343

SuperB	1.04 509	0.37 443	4.81 568	0.43 329	0.31 387	0.99 468	0.46 398	1.02 387	2.09 546	1.09 485	1.09 411	0.75 342	0.81 455	1.06 474	1.76 534	0.19 325	0.15 334	0.17 201	0.15 211	2.82 576	0.26 428

ADCP+	1.06 513	0.35 432	1.51 540	0.49 422	0.51 504	1.45 523	0.55 454	1.25 488	1.03 444	1.16 494	1.15 436	1.10 459	1.07 505	1.56 526	6.75 575	0.19 325	0.16 365	0.23 391	0.21 395	0.28 438	0.21 384

CFNet	0.51 366	0.29 395	0.46 272	0.41 269	0.27 302	0.70 390	0.32 213	1.13 430	1.00 432	0.72 293	1.07 404	0.85 377	0.60 350	0.76 373	0.52 372	0.19 325	0.14 305	0.23 391	0.23 426	0.21 357	0.16 274

iResNetv2_ROB	0.52 375	0.27 369	0.69 428	0.38 175	0.25 232	0.62 351	0.35 258	1.17 454	1.01 436	0.99 449	1.06 401	0.88 393	0.67 395	0.66 308	0.39 286	0.19 325	0.13 271	0.15 137	0.11 95	0.18 284	0.16 274

DISCO	0.70 451	0.26 352	0.68 422	0.44 348	0.31 387	1.14 495	0.51 439	1.23 477	1.23 494	0.81 341	1.05 395	1.50 513	0.85 467	1.82 541	1.03 498	0.19 325	0.15 334	0.18 246	0.16 243	0.24 409	0.23 408

G2L-Stereo	0.49 343	0.23 273	0.48 304	0.43 329	0.26 273	0.47 260	0.42 375	0.93 347	0.78 306	0.84 369	0.86 301	0.91 404	0.52 299	0.78 384	0.70 425	0.20 348	0.17 385	0.22 371	0.18 319	0.17 260	0.21 384

IGEV-RUCA	0.25 71	0.16 56	0.34 114	0.39 203	0.27 302	0.33 139	0.20 27	0.38 43	0.36 104	0.26 33	0.31 63	0.25 55	0.21 51	0.48 141	0.24 67	0.20 348	0.11 151	0.13 71	0.10 70	0.17 260	0.15 228

DCVSM-stereo	0.49 343	0.27 369	0.53 354	0.39 203	0.29 351	0.51 276	0.26 111	0.75 279	0.75 281	1.11 489	0.75 232	1.05 443	0.72 426	0.60 253	0.47 348	0.20 348	0.19 416	0.24 406	0.20 374	0.25 419	0.30 458

mmx	0.53 381	0.26 352	0.49 316	0.37 146	0.25 232	0.55 299	0.37 294	1.16 449	1.03 444	0.73 300	0.96 349	0.71 314	0.53 303	1.01 464	0.88 467	0.20 348	0.15 334	0.25 419	0.21 395	0.22 379	0.20 366

xxx	0.53 381	0.26 352	0.49 316	0.37 146	0.25 232	0.55 299	0.37 294	1.16 449	1.03 444	0.73 300	0.96 349	0.71 314	0.53 303	1.01 464	0.88 467	0.20 348	0.15 334	0.25 419	0.21 395	0.22 379	0.20 366

iinet-f	0.67 444	0.26 352	2.15 552	0.39 203	0.31 387	1.19 503	0.56 460	0.84 313	0.84 340	0.80 330	1.17 443	1.05 443	0.84 466	0.71 346	1.21 515	0.20 348	0.18 402	0.17 201	0.15 211	0.20 334	0.20 366

BUS	0.45 288	0.25 333	0.43 231	0.45 371	0.28 325	0.70 390	0.34 234	0.94 352	0.76 289	0.75 307	0.80 266	0.65 289	0.49 281	0.64 293	0.51 365	0.20 348	0.14 305	0.22 371	0.19 349	0.18 284	0.18 310

BSDual-CNN	0.46 298	0.25 333	0.43 231	0.45 371	0.28 325	0.77 414	0.40 350	0.94 352	0.76 289	0.75 307	0.80 266	0.76 348	0.54 315	0.64 293	0.43 306	0.20 348	0.14 305	0.22 371	0.19 349	0.18 284	0.18 310

psmg	0.49 343	0.25 333	0.43 231	0.41 269	0.28 325	0.85 444	0.43 382	0.99 371	0.76 289	0.91 414	0.94 336	0.76 348	0.54 315	0.64 293	0.43 306	0.20 348	0.15 334	0.20 316	0.20 374	0.18 284	0.18 310

ADLNet2	0.55 395	0.25 333	0.65 408	0.47 401	0.30 365	0.83 440	0.50 424	1.05 399	0.95 413	0.80 330	0.98 363	0.99 423	0.69 405	0.77 380	0.73 433	0.20 348	0.16 365	0.17 201	0.18 319	0.21 357	0.21 384

222	1.18 524	0.22 252	0.44 243	0.37 146	0.22 131	0.79 421	0.37 294	1.31 500	0.89 379	0.92 422	1.08 407	0.72 323	0.71 422	0.66 308	13.89 583	0.20 348	0.15 334	0.17 201	0.16 243	0.18 284	0.19 343

xxxx	1.01 504	0.22 252	0.43 231	0.36 130	0.21 112	0.82 437	0.36 280	1.32 501	0.88 366	0.71 281	0.94 336	0.97 419	0.63 368	0.64 293	10.58 579	0.20 348	0.16 365	0.18 246	0.17 292	0.19 318	0.19 343

UPFNet	0.53 381	0.24 310	0.51 341	0.45 371	0.38 448	0.84 443	0.49 419	0.99 371	0.75 281	0.87 388	0.88 317	0.86 382	0.64 379	0.80 390	0.71 430	0.20 348	0.20 426	0.20 316	0.20 374	0.19 318	0.15 228

aanetorigin	0.83 484	0.56 506	1.87 547	0.49 422	0.38 448	0.56 312	0.66 481	0.70 248	1.00 432	2.42 554	2.02 529	1.31 485	1.18 515	0.93 450	1.13 511	0.20 348	0.18 402	0.20 316	0.19 349	0.27 435	0.30 458

EDNetEfficientorigin	9.93 583	1.15 549	175.16 603	0.48 407	0.36 433	1.04 479	0.68 488	1.24 484	2.69 558	3.17 568	2.50 540	2.30 541	2.07 555	1.76 538	2.21 545	0.20 348	0.18 402	0.24 406	0.19 349	0.51 520	0.50 532

DLCB_ROB	0.58 420	0.28 383	0.47 284	0.49 422	0.32 403	0.77 414	0.50 424	0.99 371	0.92 394	1.04 471	1.14 430	1.21 474	0.69 405	0.88 426	0.69 422	0.20 348	0.20 426	0.22 371	0.22 413	0.21 357	0.18 310

coex_refinement	0.53 381	0.21 213	0.39 178	0.44 348	0.30 365	0.76 413	0.39 339	1.09 415	0.90 382	0.85 373	1.12 418	1.00 426	0.56 328	0.63 280	0.81 448	0.21 364	0.13 271	0.16 163	0.16 243	0.20 334	0.21 384

ACV-stereo	0.62 433	0.34 426	1.00 492	0.43 329	0.31 387	1.20 504	0.40 350	0.75 279	0.83 335	0.64 229	0.77 242	2.10 537	1.03 500	0.81 393	0.64 410	0.21 364	0.17 385	0.18 246	0.18 319	0.21 357	0.21 384

ITSA-stereo	0.53 381	0.28 383	0.52 346	0.40 238	0.23 171	0.56 312	0.34 234	1.24 484	1.24 496	0.80 330	0.81 273	0.72 323	0.58 339	0.82 396	0.65 412	0.21 364	0.17 385	0.23 391	0.21 395	0.22 379	0.26 428

test_sample5	0.47 313	0.26 352	0.49 316	0.36 130	0.22 131	0.64 367	0.39 339	1.13 430	0.81 325	0.77 320	0.94 336	0.64 276	0.54 315	0.65 300	0.43 306	0.21 364	0.16 365	0.22 371	0.20 374	0.22 379	0.20 366

test_sample4	0.47 313	0.26 352	0.50 329	0.35 111	0.22 131	0.69 385	0.38 316	1.15 443	0.81 325	0.78 324	0.82 277	0.62 267	0.53 303	0.63 280	0.44 322	0.21 364	0.15 334	0.21 357	0.19 349	0.21 357	0.19 343

test_sample3	0.46 298	0.25 333	0.50 329	0.35 111	0.23 171	0.69 385	0.37 294	1.15 443	0.81 325	0.75 307	0.79 263	0.66 294	0.49 281	0.63 280	0.46 341	0.21 364	0.15 334	0.20 316	0.19 349	0.21 357	0.19 343

DualNet	0.48 325	0.26 352	0.49 316	0.36 130	0.22 131	0.64 367	0.39 339	1.13 430	0.81 325	0.80 330	1.03 385	0.64 276	0.54 315	0.65 300	0.43 306	0.21 364	0.16 365	0.22 371	0.20 374	0.22 379	0.20 366

StereoVision	0.42 261	0.28 383	0.45 255	0.49 422	0.28 325	0.38 187	0.38 316	0.72 260	0.62 210	0.44 150	1.14 430	0.54 216	0.39 230	0.56 200	0.34 223	0.21 364	0.24 460	0.25 419	0.24 441	0.26 425	0.16 274

CFNet_ucs	0.50 359	0.24 310	0.55 363	0.38 175	0.31 387	0.58 322	0.33 223	0.98 369	0.93 400	0.88 398	1.19 449	0.80 366	0.49 281	0.63 280	0.43 306	0.21 364	0.15 334	0.26 437	0.18 319	0.26 425	0.22 402

fast-acv-ft	0.64 436	0.30 404	0.73 445	0.45 371	0.34 423	1.17 500	0.49 419	0.86 320	0.98 421	1.02 462	1.36 476	1.29 482	0.85 467	0.76 373	0.81 448	0.21 364	0.23 452	0.23 391	0.23 426	0.21 357	0.20 366

CRFU-Net	0.57 413	0.27 369	0.57 373	0.46 392	0.30 365	1.20 504	0.52 442	1.10 417	0.56 201	1.00 454	0.98 363	1.06 445	0.79 451	0.81 393	0.71 430	0.21 364	0.19 416	0.18 246	0.16 243	0.18 284	0.19 343

AACVNet	0.50 359	0.23 273	0.49 316	0.46 392	0.29 351	0.52 280	0.38 316	0.90 339	0.55 195	0.81 341	1.03 385	1.00 426	0.70 418	0.83 404	0.54 380	0.21 364	0.18 402	0.24 406	0.18 319	0.23 396	0.20 366

GANet-ADL	0.42 261	0.25 333	0.45 255	0.43 329	0.29 351	0.54 294	0.35 258	0.89 334	0.86 353	0.63 219	0.72 217	0.68 302	0.42 244	0.52 170	0.41 297	0.21 364	0.14 305	0.15 137	0.13 155	0.18 284	0.19 343

sCroCo_RVC	0.35 165	0.28 383	0.69 428	0.51 452	0.39 452	0.41 217	0.31 193	0.49 104	0.45 162	0.31 73	0.48 131	0.38 130	0.32 174	0.46 122	0.32 196	0.21 364	0.22 442	0.19 286	0.19 349	0.21 357	0.20 366

psm_up	0.55 395	0.26 352	0.47 284	0.49 422	0.32 403	0.65 374	0.56 460	1.04 394	0.82 330	0.82 350	0.88 317	1.01 430	0.94 488	0.74 363	0.61 402	0.21 364	0.25 468	0.26 437	0.23 426	0.21 357	0.20 366

EDNetEfficient	1.46 539	0.80 530	6.12 570	0.47 401	0.39 452	0.69 385	0.83 515	0.90 339	2.77 559	3.50 571	1.96 527	1.66 523	2.03 554	1.26 503	4.18 565	0.21 364	0.18 402	0.21 357	0.20 374	0.41 500	0.39 500

ac_64	0.52 375	0.22 252	0.50 329	0.45 371	0.28 325	0.80 424	0.45 394	1.02 387	0.61 209	0.91 414	0.83 283	1.07 450	0.68 401	0.74 363	0.70 425	0.21 364	0.18 402	0.20 316	0.19 349	0.18 284	0.15 228

HGLStereo	0.56 406	0.28 383	0.57 373	0.50 436	0.37 439	0.80 424	0.45 394	1.02 387	0.78 306	0.86 380	1.14 430	0.89 397	0.82 459	0.76 373	0.73 433	0.21 364	0.20 426	0.19 286	0.18 319	0.19 318	0.21 384

cf-r	0.47 313	0.23 273	0.41 199	0.39 203	0.23 171	0.59 335	0.37 294	0.88 332	0.85 348	0.72 293	1.05 395	0.94 412	0.62 362	0.56 200	0.54 380	0.21 364	0.14 305	0.17 201	0.19 349	0.15 186	0.15 228

GANet-RSSM	0.47 313	0.21 213	0.37 147	0.38 175	0.25 232	0.58 322	0.36 280	1.07 407	0.78 306	0.68 259	1.01 373	0.86 382	0.67 395	0.62 269	0.44 322	0.21 364	0.15 334	0.18 246	0.18 319	0.18 284	0.17 292

GwcNet-RSSM	0.49 343	0.24 310	0.42 220	0.40 238	0.23 171	0.55 299	0.38 316	0.93 347	0.93 400	0.71 281	1.16 441	0.86 382	0.60 350	0.62 269	0.66 415	0.21 364	0.14 305	0.19 286	0.20 374	0.16 226	0.15 228

DMCA	0.45 288	0.26 352	0.50 329	0.38 175	0.28 325	0.51 276	0.34 234	0.93 347	0.68 244	0.75 307	0.83 283	0.79 358	0.53 303	0.51 164	0.54 380	0.21 364	0.16 365	0.21 357	0.16 243	0.19 318	0.21 384

FADNet_RVC	0.55 395	0.37 443	1.17 512	0.44 348	0.31 387	0.56 312	0.34 234	1.06 403	0.88 366	0.67 253	0.90 325	0.61 261	0.65 385	0.93 450	0.70 425	0.21 364	0.18 402	0.26 437	0.23 426	0.31 457	0.28 444

ADCL	1.04 509	0.38 453	1.35 529	0.50 436	0.39 452	1.61 532	0.89 523	1.29 495	1.39 516	1.29 510	1.50 500	1.24 477	1.24 520	1.37 519	4.87 568	0.21 364	0.19 416	0.25 419	0.25 450	0.29 442	0.27 437

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 381	0.32 413	0.64 402	0.44 348	0.30 365	0.66 377	0.44 391	1.04 394	0.88 366	0.91 414	0.91 328	0.99 423	0.60 350	0.68 329	0.60 398	0.21 364	0.17 385	0.22 371	0.22 413	0.21 357	0.21 384
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
S2M2	0.26 80	0.22 252	0.33 98	0.31 21	0.25 232	0.24 26	0.13 1	0.35 29	0.41 138	0.25 27	0.36 87	0.30 75	0.25 92	0.30 12	0.26 119	0.22 389	0.19 416	0.17 201	0.19 349	0.21 357	0.18 310

FACV-RUCA	0.43 271	0.28 383	0.47 284	0.45 371	0.33 414	0.58 322	0.34 234	0.82 307	0.73 271	0.57 194	0.84 288	0.47 187	0.50 292	0.54 185	0.39 286	0.22 389	0.15 334	0.35 489	0.16 243	0.28 438	0.21 384

DDVS	0.52 375	0.30 404	0.56 369	0.41 269	0.31 387	0.71 395	0.34 234	0.91 343	0.67 239	0.85 373	0.89 321	1.12 463	0.46 269	0.86 421	0.60 398	0.22 389	0.16 365	0.22 371	0.18 319	0.25 419	0.26 428

rvit_stereo_0083	0.34 150	0.24 310	0.50 329	0.44 348	0.27 302	0.34 149	0.35 258	0.45 93	0.62 210	0.37 111	0.47 128	0.42 160	0.35 195	0.40 66	0.36 256	0.22 389	0.20 426	0.20 316	0.17 292	0.20 334	0.14 205

rvit_stereo_0081	0.32 134	0.24 310	0.47 284	0.43 329	0.26 273	0.30 98	0.37 294	0.42 73	0.55 195	0.36 105	0.40 99	0.39 134	0.35 195	0.43 89	0.33 208	0.22 389	0.16 365	0.19 286	0.16 243	0.19 318	0.13 161

rvit_stereo_0082	0.32 134	0.24 310	0.47 284	0.43 329	0.26 273	0.30 98	0.37 294	0.42 73	0.55 195	0.36 105	0.40 99	0.39 134	0.35 195	0.43 89	0.33 208	0.22 389	0.16 365	0.19 286	0.16 243	0.19 318	0.13 161

rvit_stereo_0080	0.31 128	0.25 333	0.40 189	0.39 203	0.28 325	0.27 57	0.46 398	0.49 104	0.44 155	0.35 101	0.42 107	0.40 144	0.28 133	0.41 74	0.33 208	0.22 389	0.17 385	0.17 201	0.16 243	0.22 379	0.15 228

rvit_stereo_ft	0.33 144	0.25 333	0.47 284	0.52 464	0.32 403	0.33 139	0.47 405	0.49 104	0.50 178	0.34 96	0.41 102	0.41 150	0.32 174	0.48 141	0.34 223	0.22 389	0.14 305	0.19 286	0.18 319	0.19 318	0.14 205

test_sample6	0.49 343	0.26 352	0.50 329	0.37 146	0.22 131	0.63 360	0.40 350	1.12 428	0.83 335	0.80 330	1.03 385	0.66 294	0.55 321	0.67 319	0.46 341	0.22 389	0.16 365	0.22 371	0.22 413	0.23 396	0.21 384

whm_eth	0.31 128	0.25 333	0.40 189	0.39 203	0.28 325	0.27 57	0.46 398	0.49 104	0.44 155	0.35 101	0.42 107	0.40 144	0.28 133	0.41 74	0.33 208	0.22 389	0.17 385	0.17 201	0.16 243	0.22 379	0.15 228

Wz-Net-MNSev	0.76 464	0.40 464	1.34 528	0.50 436	0.40 457	1.44 522	0.83 515	1.15 443	1.16 481	1.25 508	1.20 450	1.13 469	0.81 455	1.16 488	1.00 496	0.22 389	0.19 416	0.24 406	0.23 426	0.28 438	0.26 428

NINENet	0.50 359	0.29 395	0.51 341	0.45 371	0.32 403	0.70 390	0.34 234	1.10 417	0.88 366	0.80 330	0.94 336	0.65 289	0.49 281	0.73 356	0.51 365	0.22 389	0.20 426	0.25 419	0.18 319	0.22 379	0.21 384

ADLNet	0.55 395	0.27 369	0.51 341	0.44 348	0.35 429	0.78 418	0.46 398	1.08 411	0.86 353	0.99 449	0.98 363	0.92 408	0.63 368	0.69 335	0.81 448	0.22 389	0.16 365	0.22 371	0.22 413	0.21 357	0.21 384

GES	0.44 278	0.23 273	0.57 373	0.40 238	0.30 365	0.59 335	0.36 280	0.96 363	0.68 244	0.74 305	0.83 283	0.47 187	0.48 278	0.67 319	0.43 306	0.22 389	0.16 365	0.17 201	0.16 243	0.18 284	0.23 408

RYNet	0.72 459	0.35 432	0.64 402	0.53 472	0.67 529	1.31 513	0.67 483	1.20 463	1.18 485	1.05 473	0.87 309	1.27 479	0.93 487	0.93 450	1.27 520	0.22 389	0.16 365	0.26 437	0.23 426	0.40 494	0.39 500

rvit_stereo_0081_aga	0.31 128	0.28 383	0.44 243	0.42 309	0.29 351	0.34 149	0.31 193	0.44 86	0.40 134	0.39 129	0.44 113	0.40 144	0.32 174	0.42 82	0.29 173	0.23 404	0.17 385	0.19 286	0.16 243	0.20 334	0.15 228

CAS++	0.32 134	0.24 310	0.36 131	0.37 146	0.26 273	0.28 74	0.23 70	0.87 327	0.50 178	0.47 163	0.45 116	0.26 61	0.21 51	0.49 149	0.24 67	0.23 404	0.19 416	0.22 371	0.17 292	0.21 357	0.16 274
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AASNet	0.53 381	0.25 333	0.52 346	0.49 422	0.32 403	0.74 404	0.40 350	1.50 529	0.86 353	0.86 380	0.92 332	0.64 276	0.59 346	0.59 247	0.79 443	0.23 404	0.19 416	0.20 316	0.16 243	0.21 357	0.19 343

PSMNet-ADL	0.48 325	0.27 369	0.40 189	0.48 407	0.30 365	0.68 383	0.37 294	0.90 339	0.80 317	0.61 209	0.80 266	0.92 408	0.62 362	0.72 351	0.63 407	0.23 404	0.18 402	0.18 246	0.20 374	0.22 379	0.20 366

ICVP	0.46 298	0.25 333	0.38 159	0.48 407	0.28 325	0.58 322	0.43 382	1.00 375	0.70 252	0.67 253	0.95 345	0.75 342	0.55 321	0.53 179	0.54 380	0.23 404	0.17 385	0.19 286	0.17 292	0.19 318	0.20 366
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PSMNet-RSSM	0.48 325	0.22 252	0.38 159	0.42 309	0.25 232	0.50 272	0.37 294	1.10 417	0.77 296	0.70 274	1.06 401	0.84 375	0.64 379	0.62 269	0.47 348	0.23 404	0.15 334	0.23 391	0.25 450	0.20 334	0.19 343

CFNet-ft	0.48 325	0.23 273	0.36 131	0.40 238	0.26 273	0.64 367	0.37 294	0.87 327	0.85 348	0.64 229	1.00 370	1.01 430	0.64 379	0.61 261	0.53 375	0.23 404	0.15 334	0.24 406	0.21 395	0.23 396	0.18 310

DMCA-RVC	0.51 366	0.30 404	0.59 378	0.50 436	0.32 403	0.54 294	0.38 316	0.86 320	0.68 244	0.94 429	0.86 301	0.91 404	0.68 401	0.70 341	0.59 395	0.23 404	0.18 402	0.31 474	0.23 426	0.26 425	0.19 343

CFNet_RVC	0.48 325	0.23 273	0.36 131	0.40 238	0.26 273	0.64 367	0.37 294	0.87 327	0.85 348	0.64 229	1.00 370	1.01 430	0.64 379	0.61 261	0.53 375	0.23 404	0.15 334	0.24 406	0.21 395	0.23 396	0.18 310

DRN-Test	0.66 440	0.32 413	0.66 414	0.50 436	0.39 452	1.15 497	0.61 474	1.49 528	1.01 436	1.12 490	1.08 407	1.06 445	0.69 405	0.77 380	0.94 483	0.23 404	0.17 385	0.26 437	0.25 450	0.25 419	0.21 384

StereoDRNet	0.64 436	0.33 421	0.68 422	0.51 452	0.43 475	1.03 475	0.53 446	1.47 525	0.99 426	1.10 487	0.87 309	1.07 450	0.71 422	0.82 396	0.88 467	0.23 404	0.19 416	0.25 419	0.23 426	0.27 435	0.19 343

ttt	0.51 366	0.25 333	0.43 231	0.38 175	0.24 200	0.65 374	0.38 316	1.18 457	1.05 453	0.72 293	1.08 407	0.63 269	0.49 281	0.84 409	0.59 395	0.24 415	0.21 436	0.22 371	0.20 374	0.24 409	0.24 416

coex-ft	6.43 580	1.51 560	87.33 602	0.49 422	0.38 448	1.34 514	1.21 547	1.16 449	8.09 577	12.12 586	2.79 548	2.77 550	3.31 569	1.16 488	3.15 554	0.24 415	0.23 452	0.27 449	0.24 441	0.45 509	0.37 492

Wz-Net-LNSev	0.71 455	0.51 493	1.36 533	0.50 436	0.41 464	1.15 497	0.69 493	1.21 465	1.07 466	1.02 462	1.12 418	1.08 452	0.87 472	0.89 432	0.89 477	0.24 415	0.22 442	0.21 357	0.19 349	0.26 425	0.26 428

dd	0.43 271	0.38 453	0.55 363	0.44 348	0.25 232	0.47 260	0.38 316	0.70 248	1.05 453	0.59 198	0.65 197	0.42 160	0.39 230	0.66 308	0.50 355	0.24 415	0.15 334	0.21 357	0.15 211	0.22 379	0.18 310

GEStereo_RVC	0.55 395	0.29 395	0.63 397	0.49 422	0.31 387	0.70 390	0.54 450	1.22 473	0.92 394	0.82 350	0.85 298	0.85 377	0.63 368	0.90 434	0.65 412	0.24 415	0.16 365	0.19 286	0.16 243	0.21 357	0.22 402

Anonymous3	0.46 298	0.34 426	0.86 477	0.50 436	0.37 439	0.81 429	0.50 424	0.72 260	0.65 233	0.51 173	0.65 197	0.45 176	0.45 264	0.64 293	0.38 280	0.24 415	0.24 460	0.22 371	0.21 395	0.23 396	0.23 408

HCRNet	0.44 278	0.34 426	0.41 199	0.53 472	0.26 273	0.53 288	0.29 155	0.83 310	0.63 221	0.71 281	0.81 273	0.77 354	0.50 292	0.66 308	0.36 256	0.24 415	0.16 365	0.24 406	0.20 374	0.21 357	0.18 310

PA-Net	0.67 444	0.43 472	0.83 470	0.50 436	0.53 509	0.94 455	0.68 488	1.10 417	1.14 479	0.80 330	0.88 317	0.87 388	0.77 444	1.02 469	0.88 467	0.24 415	0.41 532	0.29 465	0.44 525	0.26 425	0.34 480
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	0.49 343	0.26 352	0.35 124	0.39 203	0.26 273	0.64 367	0.36 280	1.15 443	0.84 340	0.67 253	0.88 317	0.88 393	0.59 346	0.58 232	0.45 331	0.24 415	0.17 385	0.27 449	0.27 469	0.25 419	0.23 408

NaN_ROB	0.69 449	0.44 476	0.69 428	0.51 452	0.33 414	0.97 463	1.06 537	1.22 473	1.19 487	1.24 507	0.96 349	1.08 452	0.78 449	1.20 493	0.67 418	0.24 415	0.30 496	0.23 391	0.24 441	0.23 396	0.25 423

ssnet_v2	0.58 420	0.28 383	0.56 369	0.43 329	0.29 351	0.95 458	0.59 467	1.13 430	0.99 426	0.93 426	0.80 266	0.99 423	0.64 379	0.82 396	0.94 483	0.25 425	0.22 442	0.23 391	0.24 441	0.20 334	0.19 343

Wz-Net-SNSev	0.91 496	0.73 524	2.13 551	0.56 485	0.45 486	0.95 458	1.13 542	1.34 505	1.24 496	1.02 462	1.30 469	1.46 507	0.86 469	1.81 540	1.50 528	0.25 425	0.23 452	0.25 419	0.26 463	0.32 462	0.29 450

GwcNet	0.69 449	0.36 437	1.10 501	0.51 452	0.42 470	1.08 486	0.50 424	1.21 465	1.16 481	1.00 454	1.37 479	1.06 445	0.79 451	0.92 444	0.94 483	0.25 425	0.24 460	0.24 406	0.22 413	0.23 396	0.26 428

DSFCA	0.55 395	0.25 333	0.62 388	0.40 238	0.36 433	0.74 404	0.52 442	1.04 394	0.82 330	1.06 476	0.84 288	0.89 397	0.63 368	0.99 460	0.58 390	0.25 425	0.21 436	0.21 357	0.21 395	0.21 357	0.19 343

STTStereo	0.55 395	0.37 443	0.76 459	0.44 348	0.31 387	0.60 341	0.44 391	0.96 363	0.86 353	0.99 449	0.90 325	0.96 417	0.58 339	0.71 346	0.61 402	0.25 425	0.23 452	0.26 437	0.32 495	0.24 409	0.23 408

RTSC	0.87 488	0.48 483	1.23 518	0.52 464	0.37 439	1.13 494	0.50 424	1.34 505	1.79 540	1.51 520	1.24 456	1.12 463	0.81 455	1.62 530	2.16 544	0.25 425	0.19 416	0.23 391	0.24 441	0.30 451	0.31 465

GANet	0.70 451	0.37 443	0.55 363	0.51 452	0.34 423	0.94 455	0.96 530	1.08 411	0.94 407	1.04 471	1.98 528	1.13 469	0.88 475	1.12 485	0.66 415	0.25 425	0.26 475	0.27 449	0.22 413	0.31 457	0.22 402

MDST_ROB	0.91 496	0.27 369	0.85 472	0.63 509	0.41 464	2.53 551	0.71 503	1.60 539	1.13 477	2.83 561	1.73 516	0.97 419	0.69 405	1.61 529	0.73 433	0.25 425	0.22 442	0.32 480	0.28 474	0.25 419	0.24 416

FBW_ROB	0.88 490	0.50 490	0.85 472	0.55 482	0.40 457	1.17 500	0.78 511	1.50 529	1.37 513	1.33 513	1.27 461	1.48 511	1.00 498	2.57 561	0.98 492	0.25 425	0.32 510	0.45 517	0.30 482	0.34 474	0.28 444

PWC_ROB	0.87 488	0.52 500	1.28 522	0.50 436	0.32 403	0.91 450	0.37 294	1.36 511	1.46 523	1.61 526	2.59 544	1.16 473	1.01 499	1.34 513	1.40 527	0.25 425	0.18 402	0.28 457	0.20 374	0.29 442	0.28 444

TCMNet	0.66 440	0.39 459	0.98 490	0.59 496	0.61 525	0.96 461	0.55 454	1.05 399	0.90 382	0.84 369	1.14 430	0.89 397	0.65 385	0.85 416	1.01 497	0.26 435	0.26 475	0.31 474	0.28 474	0.32 462	0.29 450

test_sample7	0.52 375	0.29 395	0.50 329	0.36 130	0.27 302	0.62 351	0.41 365	1.06 403	0.88 366	0.92 422	0.86 301	0.85 377	0.69 405	0.68 329	0.50 355	0.26 435	0.20 426	0.27 449	0.26 463	0.27 435	0.24 416

GMStereo_Zeroshot	0.49 343	0.44 476	0.74 450	0.49 422	0.27 302	0.56 312	0.29 155	0.73 271	0.76 289	0.86 380	0.94 336	0.91 404	0.36 211	0.74 363	0.43 306	0.26 435	0.14 305	0.26 437	0.15 211	0.36 482	0.18 310

CSP-Net	0.56 406	0.27 369	0.49 316	0.41 269	0.28 325	1.22 506	0.50 424	1.23 477	0.72 264	0.95 436	0.95 345	0.89 397	0.62 362	0.83 404	0.62 404	0.26 435	0.17 385	0.17 201	0.17 292	0.18 284	0.17 292

APVNet	0.71 455	0.37 443	0.89 480	0.56 485	0.45 486	1.18 502	0.68 488	1.41 519	0.85 348	0.81 341	1.15 436	1.04 439	0.81 455	1.10 482	1.17 512	0.26 435	0.28 487	0.32 480	0.31 489	0.29 442	0.30 458

FADNet-RVC	0.60 430	0.53 503	1.14 506	0.46 392	0.39 452	0.61 343	0.39 339	1.12 428	0.87 362	0.70 274	0.84 288	1.04 439	0.55 321	0.94 457	0.69 422	0.26 435	0.25 468	0.28 457	0.28 474	0.31 457	0.31 465

S-Stereo	0.74 462	0.35 432	0.96 487	0.56 485	0.45 486	0.82 437	0.60 469	1.24 484	1.60 535	0.96 437	1.41 487	1.12 463	0.94 488	0.80 390	1.04 501	0.26 435	0.31 505	0.28 457	0.25 450	0.32 462	0.47 525

ADCMid	1.14 519	0.52 500	2.23 553	0.53 472	0.43 475	1.07 482	0.75 507	1.23 477	1.05 453	2.15 548	1.44 493	1.50 513	1.43 531	1.56 526	5.01 569	0.26 435	0.24 460	0.29 465	0.31 489	0.37 487	0.33 473

ETE_ROB	0.70 451	0.49 486	0.73 445	0.56 485	0.36 433	0.79 421	0.87 522	1.14 439	0.93 400	1.19 499	1.18 445	1.39 502	0.82 459	0.99 460	0.80 445	0.26 435	0.21 436	0.31 474	0.26 463	0.33 468	0.34 480

YMNet	0.66 440	0.38 453	0.90 481	0.52 464	0.46 493	1.08 486	0.49 419	1.00 375	0.77 296	1.18 497	1.29 466	1.12 463	0.74 431	0.85 416	0.86 458	0.27 444	0.31 505	0.25 419	0.25 450	0.24 409	0.23 408

YMNet_1	0.66 440	0.38 453	0.90 481	0.52 464	0.46 493	1.08 486	0.49 419	1.00 375	0.77 296	1.18 497	1.29 466	1.12 463	0.74 431	0.85 416	0.86 458	0.27 444	0.31 505	0.25 419	0.25 450	0.24 409	0.23 408

rvit_0105_6	0.38 215	0.28 383	0.64 402	0.50 436	0.30 365	0.39 194	0.38 316	0.51 114	0.67 239	0.40 135	0.45 116	0.50 200	0.41 242	0.54 185	0.36 256	0.27 444	0.26 475	0.24 406	0.21 395	0.22 379	0.16 274

rvit_0105_5	0.42 261	0.31 409	0.73 445	0.50 436	0.29 351	0.44 240	0.42 375	0.61 168	0.74 278	0.51 173	0.51 148	0.60 256	0.47 273	0.57 212	0.38 280	0.27 444	0.25 468	0.25 419	0.23 426	0.22 379	0.18 310

WZ-Net	1.19 525	0.59 510	4.07 565	0.62 508	0.51 504	1.34 514	1.31 555	1.32 501	1.74 539	1.53 522	1.65 510	1.74 526	1.28 524	2.25 555	2.01 541	0.27 444	0.21 436	0.23 391	0.25 450	0.40 494	0.39 500

SACVNet	0.58 420	0.34 426	0.55 363	0.55 482	0.36 433	0.63 360	0.48 413	1.13 430	0.77 296	1.02 462	1.06 401	1.02 435	0.74 431	0.90 434	0.51 365	0.27 444	0.21 436	0.25 419	0.24 441	0.29 442	0.36 487

pcwnet_v2	0.58 420	0.28 383	0.84 471	0.45 371	0.35 429	0.61 343	0.35 258	1.27 492	1.21 491	0.99 449	1.27 461	0.72 323	0.58 339	0.67 319	0.48 352	0.27 444	0.21 436	0.24 406	0.23 426	0.29 442	0.29 450

DANet	0.71 455	0.45 480	0.91 483	0.59 496	0.40 457	0.81 429	0.40 350	0.97 366	0.84 340	1.20 502	1.22 451	1.33 493	0.88 475	1.16 488	1.24 516	0.27 444	0.23 452	0.31 474	0.25 450	0.35 478	0.32 469
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AdaStereo	0.50 359	0.32 413	0.47 284	0.48 407	0.25 232	0.67 381	0.32 213	1.17 454	0.88 366	0.75 307	0.99 368	0.75 342	0.49 281	0.67 319	0.46 341	0.27 444	0.12 206	0.28 457	0.18 319	0.23 396	0.18 310
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
SGM_RVC	0.97 501	0.28 383	0.41 199	0.39 203	0.22 131	1.55 528	0.73 505	1.51 532	1.25 501	2.25 551	1.92 525	2.58 547	1.56 536	2.02 549	1.19 514	0.27 444	0.27 483	0.27 449	0.25 450	0.25 419	0.25 423
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_0105_4	0.41 254	0.29 395	0.71 437	0.50 436	0.29 351	0.41 217	0.41 365	0.55 134	0.73 271	0.45 152	0.48 131	0.55 219	0.44 259	0.57 212	0.36 256	0.28 454	0.26 475	0.25 419	0.22 413	0.23 396	0.18 310

hitnet-ft	0.55 395	0.27 369	0.39 178	0.41 269	0.28 325	0.78 418	0.40 350	0.92 345	0.90 382	0.82 350	1.01 373	1.13 469	0.70 418	0.78 384	0.67 418	0.28 454	0.20 426	0.28 457	0.22 413	0.29 442	0.26 428

FAT-Stereo	0.73 461	0.33 421	0.75 454	0.49 422	0.37 439	0.71 395	0.59 467	1.36 511	1.30 508	1.03 470	1.40 485	1.59 522	1.15 511	0.87 423	0.86 458	0.28 454	0.28 487	0.28 457	0.23 426	0.28 438	0.38 498

stereogan	0.80 473	0.31 409	0.71 437	0.59 496	0.50 501	1.72 539	0.48 413	1.35 508	1.37 513	1.00 454	1.46 498	1.56 519	0.95 491	1.29 507	0.84 453	0.28 454	0.29 492	0.29 465	0.25 450	0.38 491	0.38 498

TDLM	0.57 413	0.33 421	0.49 316	0.51 452	0.30 365	0.66 377	0.73 505	1.03 391	1.01 436	0.82 350	1.10 413	0.84 375	0.70 418	0.86 421	0.58 390	0.28 454	0.17 385	0.25 419	0.22 413	0.26 425	0.19 343

SANet	1.07 515	0.41 468	1.06 497	0.48 407	0.30 365	1.41 519	0.94 528	1.42 520	3.36 566	1.58 523	2.43 538	2.33 543	1.70 543	1.34 513	1.07 503	0.28 454	0.24 460	0.26 437	0.23 426	0.34 474	0.30 458

CBMV	0.64 436	0.35 432	0.41 199	0.42 309	0.25 232	1.01 470	0.77 509	1.13 430	1.09 471	1.17 495	1.22 451	1.04 439	0.75 435	0.88 426	0.63 407	0.28 454	0.30 496	0.34 487	0.30 482	0.26 425	0.26 428
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_3	0.47 313	0.34 426	0.77 464	0.54 478	0.31 387	0.49 268	0.47 405	0.63 182	0.79 315	0.65 238	0.59 182	0.64 276	0.50 292	0.65 300	0.39 286	0.29 461	0.27 483	0.29 465	0.28 474	0.21 357	0.20 366

CASS	0.45 288	0.27 369	0.42 220	0.48 407	0.22 131	0.61 343	0.34 234	0.97 366	0.62 210	0.71 281	0.85 298	0.61 261	0.55 321	0.57 212	0.41 297	0.29 461	0.16 365	0.22 371	0.18 319	0.22 379	0.28 444
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet	0.61 432	0.51 493	1.10 501	0.45 371	0.44 482	0.65 374	0.41 365	1.19 459	1.05 453	0.70 274	0.84 288	0.98 422	0.66 392	0.82 396	0.50 355	0.29 461	0.30 496	0.27 449	0.30 482	0.46 512	0.35 485

AnyNet_C32	1.16 523	0.62 517	2.40 554	0.57 491	0.55 514	1.41 519	1.34 556	1.18 457	1.24 496	1.49 518	1.42 488	1.39 502	1.20 519	1.55 524	4.82 567	0.29 461	0.28 487	0.29 465	0.34 500	0.38 491	0.42 508

CVANet_RVC	0.57 413	0.33 421	0.44 243	0.47 401	0.32 403	0.67 381	0.61 474	1.05 399	0.93 400	0.85 373	1.04 391	1.01 430	0.73 429	0.83 404	0.52 372	0.29 461	0.19 416	0.27 449	0.25 450	0.31 457	0.21 384

DeepPruner_ROB	0.53 381	0.34 426	0.59 378	0.41 269	0.30 365	0.50 272	0.43 382	1.19 459	0.70 252	0.85 373	1.05 395	0.86 382	0.55 321	0.84 409	0.51 365	0.29 461	0.23 452	0.22 371	0.22 413	0.26 425	0.25 423

PSMNet_ROB	0.64 436	0.37 443	0.65 408	0.56 485	0.42 470	0.97 463	0.83 515	1.21 465	0.92 394	0.79 328	1.02 381	1.08 452	0.63 368	0.82 396	0.91 481	0.29 461	0.20 426	0.31 474	0.31 489	0.26 425	0.23 408

Syn2CoEx	0.71 455	0.51 493	0.95 485	0.64 510	0.45 486	0.91 450	0.53 446	1.48 526	1.13 477	0.93 426	1.35 475	1.02 435	0.99 496	0.92 444	0.80 445	0.30 468	0.27 483	0.28 457	0.24 441	0.23 396	0.24 416

Nwc_Net	0.78 469	0.38 453	0.73 445	0.60 502	0.55 514	1.05 480	0.55 454	1.67 544	1.05 453	0.88 398	1.86 524	1.40 504	1.09 506	1.10 482	0.87 464	0.30 468	0.25 468	0.36 494	0.38 508	0.29 442	0.29 450

ADCPNet	1.03 508	0.48 483	2.70 556	0.54 478	0.42 470	1.40 517	0.75 507	1.13 430	1.07 466	1.22 504	1.42 488	1.68 524	1.09 506	1.36 518	3.45 559	0.30 468	0.28 487	0.29 465	0.32 495	0.37 487	0.35 485

GASNet	0.67 444	0.72 523	0.96 487	0.70 528	0.48 497	0.62 351	0.47 405	1.08 411	1.03 444	0.94 429	0.82 277	0.93 410	0.83 464	1.33 511	0.80 445	0.31 471	0.22 442	0.29 465	0.28 474	0.44 505	0.24 416

psmorigin	0.82 477	0.51 493	2.09 550	0.49 422	0.41 464	0.85 444	0.50 424	1.04 394	0.88 366	1.45 517	1.43 491	1.50 513	1.06 503	1.22 499	0.97 489	0.31 471	0.32 510	0.27 449	0.27 469	0.33 468	0.42 508

NCC-stereo	0.78 469	0.40 464	0.76 459	0.61 504	0.67 529	0.81 429	0.69 493	1.54 536	1.11 473	0.90 409	1.36 476	1.33 493	1.16 512	1.19 491	0.88 467	0.31 471	0.30 496	0.37 499	0.48 533	0.33 468	0.33 473

Abc-Net	0.78 469	0.40 464	0.76 459	0.61 504	0.67 529	0.81 429	0.69 493	1.54 536	1.11 473	0.90 409	1.36 476	1.33 493	1.16 512	1.19 491	0.88 467	0.31 471	0.30 496	0.37 499	0.48 533	0.33 468	0.33 473
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.93 499	0.50 490	1.18 513	0.59 496	0.46 493	0.97 463	0.48 413	1.70 545	2.15 547	1.58 523	1.37 479	1.42 505	1.19 517	1.31 509	1.60 529	0.31 471	0.26 475	0.32 480	0.33 498	0.40 494	0.42 508

RTS	1.98 553	0.96 542	11.36 577	0.65 515	0.57 520	2.77 557	1.40 559	1.39 515	2.26 549	1.89 539	2.56 541	1.32 490	1.25 521	5.20 574	4.05 563	0.31 471	0.22 442	0.29 465	0.29 480	0.40 494	0.37 492

RTSA	1.98 553	0.96 542	11.36 577	0.65 515	0.57 520	2.77 557	1.40 559	1.39 515	2.26 549	1.89 539	2.56 541	1.32 490	1.25 521	5.20 574	4.05 563	0.31 471	0.22 442	0.29 465	0.29 480	0.40 494	0.37 492

SGM-ForestM	4.04 571	0.32 413	0.46 272	0.43 329	0.27 302	7.50 579	1.45 563	3.84 572	4.24 572	8.19 584	6.76 581	19.00 592	9.08 580	10.74 585	6.62 574	0.31 471	0.33 516	0.32 480	0.32 495	0.29 442	0.29 450

PS-NSSS	0.58 420	0.44 476	0.62 388	0.42 309	0.33 414	0.66 377	0.58 464	1.02 387	0.86 353	0.77 320	1.28 463	0.72 323	0.64 379	0.82 396	0.59 395	0.31 471	0.26 475	0.40 507	0.27 469	0.33 468	0.26 428

NCCL2	0.72 459	0.41 468	0.65 408	0.64 510	0.44 482	0.98 467	1.20 545	1.11 423	1.00 432	0.98 446	0.96 349	1.49 512	0.87 472	0.90 434	0.79 443	0.31 471	0.26 475	0.39 504	0.39 512	0.32 462	0.32 469

SGM-Forest	0.62 433	0.32 413	0.39 178	0.43 329	0.30 365	1.02 472	0.55 454	1.09 415	1.05 453	1.06 476	1.18 445	1.10 459	0.67 395	0.88 426	0.62 404	0.31 471	0.33 516	0.33 485	0.30 482	0.30 451	0.28 444
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
rvit_105_1	0.54 393	0.40 464	0.76 459	0.58 492	0.37 439	0.59 335	0.68 488	0.70 248	0.94 407	0.82 350	0.69 211	0.73 334	0.58 339	0.78 384	0.54 380	0.32 482	0.29 492	0.31 474	0.34 500	0.23 396	0.20 366

rvit_stereo_0075_2	0.47 313	0.37 443	0.70 432	0.53 472	0.46 493	0.43 230	0.36 280	0.81 305	0.67 239	0.55 188	0.74 230	0.59 250	0.43 250	0.63 280	0.43 306	0.32 482	0.23 452	0.35 489	0.25 450	0.30 451	0.25 423

Wz-Net-TNSev	1.14 519	1.06 548	4.32 567	0.49 422	0.42 470	1.51 526	1.11 541	1.48 526	1.40 518	1.22 504	1.26 460	1.58 521	1.43 531	1.76 538	1.70 531	0.32 482	0.31 505	0.26 437	0.30 482	0.41 500	0.41 507

UDGNet	0.48 325	0.77 528	0.50 329	0.48 407	0.31 387	0.41 217	0.34 234	0.70 248	0.92 394	0.65 238	0.60 184	0.58 235	0.43 250	0.63 280	0.41 297	0.32 482	0.15 334	0.66 539	0.19 349	0.36 482	0.21 384

AF-Net	0.81 476	0.39 459	0.68 422	0.64 510	0.54 512	0.91 450	0.51 439	1.61 540	1.31 509	0.96 437	2.02 529	1.46 507	1.26 523	1.11 484	0.99 493	0.32 482	0.24 460	0.39 504	0.27 469	0.30 451	0.25 423

RGC	0.79 472	0.59 510	0.71 437	0.65 515	0.65 528	0.92 454	0.58 464	1.29 495	1.05 453	1.07 479	1.45 496	1.47 510	1.03 500	1.21 497	0.88 467	0.32 482	0.30 496	0.48 525	0.40 515	0.37 487	0.37 492

NVstereo2D	0.60 430	0.30 404	0.75 454	0.48 407	0.43 475	0.89 449	0.48 413	1.05 399	1.15 480	0.66 250	0.86 301	0.88 393	0.70 418	0.99 460	0.65 412	0.32 482	0.15 334	0.28 457	0.20 374	0.40 494	0.36 487

XPNet_ROB	0.70 451	0.35 432	0.68 422	0.52 464	0.40 457	0.79 421	0.85 521	1.16 449	0.94 407	1.33 513	1.15 436	1.38 501	0.83 464	1.03 471	0.90 479	0.32 482	0.25 468	0.26 437	0.24 441	0.31 457	0.28 444

RP	0.76 464	0.36 437	0.63 397	0.66 518	0.58 522	0.80 424	0.55 454	1.14 439	1.22 493	0.97 441	1.65 510	1.43 506	1.32 525	1.01 464	0.84 453	0.33 490	0.30 496	0.36 494	0.30 482	0.34 474	0.34 480

edge stereo	0.76 464	0.38 453	0.74 450	0.52 464	0.43 475	0.80 424	0.53 446	1.28 494	1.06 460	1.28 509	1.38 484	1.81 527	1.11 508	1.08 479	0.85 457	0.33 490	0.32 510	0.41 511	0.28 474	0.32 462	0.36 487

ADCS	1.51 541	0.61 514	3.42 560	0.59 496	0.51 504	1.27 511	1.08 540	1.59 538	1.81 541	1.91 542	1.66 512	1.51 516	1.42 530	1.94 547	8.60 577	0.33 490	0.32 510	0.33 485	0.36 504	0.44 505	0.42 508

AnyNet_C01	1.56 542	1.05 547	7.45 572	0.64 510	0.54 512	1.99 544	1.38 558	1.43 522	1.36 511	1.63 529	1.92 525	1.84 529	1.33 526	2.40 557	4.03 562	0.33 490	0.32 510	0.32 480	0.34 500	0.44 505	0.45 519

LSM	4.74 576	0.77 528	10.16 575	0.70 528	56.56 598	1.02 472	1.00 535	1.24 484	1.62 536	2.04 544	2.34 535	1.33 493	1.17 514	1.38 520	1.09 505	0.33 490	0.49 544	0.39 504	0.46 526	0.51 520	10.09 588

LALA_ROB	0.74 462	0.43 472	0.69 428	0.54 478	0.40 457	1.01 470	0.95 529	1.21 465	1.07 466	1.22 504	1.12 418	1.56 519	0.79 451	1.04 473	0.86 458	0.33 490	0.22 442	0.35 489	0.30 482	0.35 478	0.31 465

test_for_model	0.82 477	3.60 582	0.39 178	2.35 570	2.07 570	0.39 194	0.28 145	0.42 73	0.45 162	0.71 281	0.31 63	0.30 75	0.27 119	0.34 30	0.25 89	0.34 496	0.11 151	0.13 71	0.09 26	3.49 581	0.18 310

DGSMNet	0.76 464	0.55 505	1.29 524	0.58 492	0.62 526	0.94 455	0.70 498	1.26 490	1.11 473	0.83 362	1.24 456	1.00 426	0.71 422	1.03 471	0.81 448	0.34 496	0.29 492	0.41 511	0.40 515	0.57 531	0.55 537

DeepPrunerF	0.89 492	0.52 500	3.43 561	0.68 525	0.81 535	0.72 402	0.72 504	1.22 473	1.99 545	0.93 426	1.01 373	0.87 388	0.86 469	1.08 479	0.95 486	0.34 496	0.28 487	0.43 513	0.39 512	0.30 451	0.32 469

DPSNet	0.99 503	0.42 470	1.88 548	0.53 472	0.41 464	1.59 531	1.26 551	2.21 555	1.43 519	1.10 487	1.11 414	1.46 507	1.95 552	1.34 513	1.26 518	0.34 496	0.25 468	0.25 419	0.21 395	0.46 512	0.37 492

PWCDC_ROB	0.89 492	0.49 486	0.80 468	0.74 532	0.40 457	1.03 475	0.39 339	1.33 503	2.35 554	1.02 462	3.77 562	0.81 369	0.92 482	1.20 493	0.90 479	0.34 496	0.22 442	0.24 406	0.20 374	0.34 474	0.29 450

ISRNet	0.56 406	0.24 310	0.66 414	0.56 485	0.36 433	0.44 240	0.25 97	0.82 307	0.84 340	1.07 479	1.25 458	0.91 404	0.60 350	0.66 308	0.58 390	0.35 501	0.26 475	0.36 494	0.33 498	0.30 451	0.42 508

HBP-ISP	0.59 427	0.45 480	0.43 231	0.45 371	0.33 414	0.70 390	0.28 145	1.11 423	1.00 432	0.83 362	1.18 445	0.65 289	0.68 401	0.88 426	0.52 372	0.35 501	0.38 525	0.47 521	0.41 520	0.38 491	0.31 465

dad	0.58 420	0.50 490	0.64 402	0.43 329	0.30 365	0.59 335	0.36 280	0.78 295	1.25 501	1.01 459	1.17 443	1.15 472	0.53 303	0.68 329	0.50 355	0.35 501	0.23 452	0.37 499	0.21 395	0.29 442	0.20 366

MeshStereo	1.34 532	0.43 472	0.54 358	0.44 348	0.34 423	1.66 535	0.60 469	1.94 549	1.37 513	4.47 575	3.25 553	4.71 566	1.94 551	1.92 545	1.17 512	0.35 501	0.35 520	0.37 499	0.31 489	0.32 462	0.32 469
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FINET	0.67 444	0.42 470	1.00 492	0.46 392	0.43 475	0.83 440	0.89 523	1.08 411	1.50 525	0.87 388	1.14 430	0.71 314	0.68 401	0.92 444	0.70 425	0.36 505	0.30 496	0.26 437	0.24 441	0.35 478	0.33 473

G-Net	0.95 500	0.46 482	1.04 495	0.64 510	0.48 497	2.12 547	0.64 479	1.01 384	0.87 362	1.75 534	2.82 551	1.30 484	1.64 542	1.06 474	0.96 488	0.36 505	0.29 492	0.35 489	0.25 450	0.45 509	0.42 508

CBMV_ROB	0.59 427	0.37 443	0.38 159	0.39 203	0.28 325	0.74 404	0.28 145	1.00 375	0.98 421	0.94 429	1.25 458	0.81 369	0.78 449	0.87 423	0.50 355	0.36 505	0.37 523	0.43 513	0.40 515	0.33 468	0.30 458

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 507	0.57 508	1.51 540	0.67 521	0.50 501	2.57 552	1.66 566	1.20 463	1.43 519	1.38 515	1.57 506	1.33 493	0.92 482	1.64 533	0.88 467	0.37 508	0.39 529	0.46 520	0.60 545	0.41 500	0.40 503

XQC	0.89 492	0.65 519	1.31 525	0.67 521	0.52 508	1.22 506	0.68 488	1.26 490	1.52 526	1.14 493	1.11 414	1.28 481	1.04 502	1.40 521	1.77 535	0.38 509	0.24 460	0.37 499	0.31 489	0.53 525	0.47 525

NOSS_ROB	0.57 413	0.39 459	0.39 178	0.44 348	0.30 365	0.73 403	0.54 450	1.03 391	1.08 469	0.67 253	0.87 309	0.76 348	0.57 330	0.77 380	0.47 348	0.38 509	0.38 525	0.44 516	0.42 524	0.37 487	0.34 480

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 444	0.81 531	0.73 445	0.53 472	0.37 439	1.40 517	0.53 446	1.04 394	0.79 315	0.88 398	0.94 336	0.95 414	0.53 303	0.93 450	0.58 390	0.39 511	0.30 496	0.57 535	0.31 489	0.53 525	0.30 458

PVD	1.28 531	0.67 521	1.28 522	0.74 532	0.62 526	1.50 525	0.84 518	1.99 551	2.96 560	2.18 549	2.36 537	1.85 531	1.95 552	1.92 545	1.94 539	0.39 511	0.36 522	0.49 528	0.37 505	0.51 520	0.64 539

SAMSARA	1.07 515	0.65 519	1.19 514	1.06 547	0.90 538	1.76 540	1.76 570	1.46 524	1.44 521	1.51 520	1.16 441	2.00 536	1.14 510	1.48 522	1.31 522	0.39 511	0.44 540	0.35 489	0.38 508	0.49 517	0.49 531

CSAN	0.83 484	0.49 486	0.77 464	0.60 502	0.41 464	1.14 495	1.06 537	1.19 459	1.46 523	1.32 511	1.43 491	1.37 500	1.19 517	1.27 506	0.86 458	0.39 511	0.31 505	0.36 494	0.37 505	0.35 478	0.34 480

MFN_U_SF_RVC	1.09 517	0.59 510	1.97 549	0.67 521	0.44 482	1.93 543	0.60 469	1.85 548	1.36 511	1.61 526	1.54 504	1.95 535	1.37 527	1.64 533	1.73 532	0.40 515	0.37 523	0.45 517	0.48 533	0.44 505	0.44 515

DualNet (step1)	0.57 413	0.36 437	0.72 442	0.38 175	0.30 365	0.71 395	0.43 382	1.06 403	0.88 366	0.92 422	0.86 301	0.85 377	0.69 405	0.68 329	0.50 355	0.41 516	0.20 426	0.40 507	0.41 520	0.36 482	0.33 473

test_sample9	1.05 512	0.36 437	0.72 442	0.38 175	0.30 365	0.71 395	0.43 382	1.06 403	0.88 366	0.92 422	0.86 301	0.85 377	0.69 405	1.20 493	1.36 523	0.41 516	8.41 586	0.40 507	0.41 520	0.36 482	0.33 473

test_sample8	1.25 529	0.36 437	0.72 442	0.38 175	0.30 365	0.71 395	0.43 382	1.13 430	0.75 281	1.50 519	0.95 345	3.29 558	1.59 538	1.20 493	1.36 523	0.41 516	8.41 586	0.40 507	0.41 520	0.36 482	0.33 473

BEATNet-Init1	15.13 588	0.82 534	50.86 600	0.72 531	0.53 509	38.10 599	7.03 583	11.83 587	14.25 586	29.78 599	30.17 599	48.21 602	22.64 596	26.78 597	18.11 586	0.42 519	0.38 525	0.47 521	0.46 526	0.51 520	0.48 528

WCMA_ROB	1.14 519	0.36 437	0.76 459	0.49 422	0.44 482	1.23 508	0.67 483	1.11 423	1.23 494	2.84 562	3.95 568	3.28 557	1.83 548	1.25 502	0.99 493	0.44 520	0.34 518	0.34 487	0.37 505	0.41 500	0.40 503

MSMD_ROB	1.21 526	0.49 486	0.62 388	0.59 496	0.50 501	1.62 534	0.67 483	1.23 477	1.24 496	2.45 555	3.77 562	3.09 554	2.98 567	1.32 510	0.81 448	0.45 521	0.41 532	0.49 528	0.51 540	0.47 514	0.44 515

FC-DCNN v2	1.65 547	0.51 493	0.65 408	0.61 504	0.49 499	1.61 532	0.70 498	1.75 547	1.56 531	4.74 579	4.91 576	6.46 577	3.31 569	1.91 544	1.11 506	0.46 522	0.42 534	0.47 521	0.46 526	0.48 515	0.46 520

FCDSN-DC	1.39 537	0.56 506	0.65 408	0.74 532	0.59 523	1.38 516	0.63 476	1.35 508	1.39 516	3.26 569	4.50 573	4.61 564	2.63 562	1.58 528	1.03 498	0.46 522	0.42 534	0.48 525	0.47 531	0.50 519	0.50 532
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CC-Net-ROB	0.82 477	0.96 542	0.85 472	0.58 492	0.45 486	1.27 511	0.70 498	1.17 454	1.02 439	0.83 362	1.23 455	0.90 402	0.77 444	1.06 474	0.69 422	0.46 522	0.34 518	1.71 556	0.38 508	0.59 535	0.36 487

FC-DCNN	1.59 543	0.51 493	0.66 414	0.61 504	0.49 499	1.56 529	0.70 498	1.66 543	1.53 527	4.64 576	4.62 574	5.85 573	3.34 571	1.84 542	1.11 506	0.46 522	0.42 534	0.47 521	0.46 526	0.48 515	0.46 520

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 532	0.87 536	1.76 545	0.86 536	0.56 517	4.29 572	1.79 571	1.50 529	1.98 544	1.61 526	1.85 523	1.84 529	1.41 529	1.89 543	1.36 523	0.48 526	0.40 531	0.56 534	0.57 543	0.69 539	0.48 528

GANetREF_RVC	0.80 473	0.75 526	0.86 477	0.66 518	0.42 470	1.15 497	0.98 531	1.14 439	1.19 487	1.01 459	1.02 381	1.10 459	0.90 477	1.15 487	0.76 438	0.48 526	0.39 529	0.57 535	0.38 508	0.63 537	0.46 520
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
ccnet	0.82 477	0.57 508	0.75 454	0.54 478	0.59 523	1.09 489	0.66 481	1.38 514	0.94 407	1.12 490	1.44 493	1.29 482	0.92 482	0.95 459	1.24 516	0.49 528	0.42 534	0.50 530	0.47 531	0.51 520	0.46 520

MANE	4.13 572	0.51 493	0.64 402	0.66 518	0.56 517	6.89 578	0.99 533	7.55 581	12.04 581	6.68 582	8.57 584	10.69 583	9.45 581	7.59 582	6.39 573	0.49 528	0.43 538	0.48 525	0.98 561	0.49 517	0.48 528

PDISCO_ROB	0.91 496	0.48 483	1.06 497	0.99 541	0.97 544	1.67 537	0.63 476	1.64 542	1.59 532	1.06 476	1.18 445	1.31 485	0.79 451	1.55 524	0.97 489	0.49 528	0.22 442	0.45 517	0.40 515	0.45 509	0.37 492

SDNR	0.86 487	0.37 443	1.47 538	0.40 238	0.38 448	3.38 567	0.33 223	0.90 339	0.98 421	0.99 449	2.09 532	0.59 250	0.71 422	1.29 507	0.70 425	0.51 531	0.56 547	0.36 494	0.26 463	0.43 504	0.46 520

Anonymous_2	0.82 477	0.44 476	0.63 397	0.40 238	0.43 475	0.80 424	0.52 442	0.72 260	0.77 296	0.71 281	0.60 184	0.87 388	0.76 438	0.75 369	0.58 390	0.52 532	0.54 546	0.54 533	4.82 585	0.56 529	0.40 503

PASM	0.90 495	0.64 518	1.69 542	0.69 527	0.69 532	0.78 418	0.84 518	1.03 391	1.26 504	1.19 499	1.15 436	1.31 485	0.98 495	1.24 501	1.03 498	0.52 532	0.56 547	0.59 538	0.66 547	0.56 529	0.54 536

ELAS_RVC	1.60 544	0.61 514	1.01 494	0.70 528	0.56 517	2.00 545	1.89 573	1.96 550	2.65 557	3.33 570	3.26 554	3.03 551	3.41 572	2.49 559	2.09 543	0.52 532	0.45 541	0.50 530	0.48 533	0.54 527	0.52 534
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 546	0.61 514	0.95 485	0.68 525	0.55 514	3.01 565	1.55 564	2.39 557	2.33 553	3.64 572	3.89 566	2.75 549	2.90 566	2.15 553	2.27 550	0.52 532	0.45 541	0.50 530	0.48 533	0.54 527	0.52 534
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.76 464	0.75 526	1.08 500	1.01 544	0.90 538	0.69 385	0.50 424	1.11 423	1.03 444	0.78 324	1.11 414	0.80 366	0.72 426	0.88 426	0.63 407	0.53 536	0.27 483	0.76 541	0.46 526	0.66 538	0.47 525

UDG	0.88 490	0.82 534	0.67 418	1.00 543	0.96 543	1.02 472	0.57 463	1.13 430	0.99 426	0.90 409	0.97 362	1.31 485	0.99 496	0.85 416	0.84 453	0.54 537	0.32 510	1.77 557	0.40 515	0.94 545	0.66 541

STTRV1_RVC	0.82 477	0.59 510	1.16 507	0.67 521	0.81 535	1.11 490	0.63 476	1.30 498	1.11 473	0.98 446	1.33 473	1.08 452	0.95 491	1.26 503	0.87 464	0.55 538	0.25 468	0.43 513	0.39 512	0.58 534	0.40 503

DispFullNet	1.60 544	2.63 579	2.75 557	2.56 574	1.79 565	1.24 509	0.47 405	1.37 513	1.45 522	1.87 538	1.50 500	1.55 518	2.46 558	2.04 550	1.04 501	0.59 539	0.18 402	2.32 569	0.68 549	2.29 569	1.14 563

SQANet	0.82 477	0.74 525	0.67 418	1.13 548	0.98 546	1.11 490	0.47 405	1.07 407	0.83 335	0.91 414	1.05 395	1.03 437	0.74 431	1.01 464	0.64 410	0.61 540	0.24 460	1.03 549	0.35 503	1.18 552	0.58 538

Consistency-Raft	1.01 504	0.81 531	1.24 519	0.84 535	0.97 544	0.81 429	0.84 518	1.30 498	1.59 532	1.05 473	1.68 515	1.12 463	0.91 478	0.92 444	1.11 506	0.65 541	0.74 555	0.79 543	0.90 557	1.06 550	0.79 547

MADNet+	2.23 559	2.43 575	10.85 576	1.22 551	0.91 540	2.76 556	1.40 559	2.12 554	1.67 538	1.32 511	1.74 518	1.86 532	1.74 544	6.25 577	4.41 566	0.65 541	0.64 550	0.58 537	0.54 542	0.80 541	0.76 544

CAS	0.34 150	0.13 2	0.25 10	1.28 553	0.30 365	0.46 256	0.38 316	0.48 101	0.47 171	0.34 96	0.52 158	0.24 45	0.19 28	0.29 7	0.27 138	0.69 543	0.08 2	0.12 42	0.08 1	0.12 62	0.15 228

otaku	1.04 509	0.93 539	0.88 479	1.33 554	1.05 552	1.66 535	0.70 498	1.40 518	1.18 485	1.08 483	1.32 472	1.33 493	0.91 478	1.23 500	0.76 438	0.72 544	0.46 543	1.24 552	0.50 538	1.40 553	0.75 543

PMTNet	0.32 134	0.16 56	0.24 5	0.29 5	0.18 42	0.45 250	0.22 56	0.56 136	0.63 221	0.46 158	0.54 164	0.39 134	0.34 192	0.48 141	0.24 67	0.75 545	0.10 71	0.12 42	0.08 1	0.12 62	0.11 82

NVStereoNet_ROB	1.24 528	0.90 538	1.13 505	0.86 536	0.88 537	1.11 490	0.99 533	1.42 520	1.53 527	1.59 525	2.48 539	2.24 540	1.53 533	1.96 548	1.30 521	0.76 546	0.70 552	0.78 542	1.00 562	0.71 540	0.88 551
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	2.78 562	1.26 552	7.04 571	1.16 549	1.48 557	8.00 580	6.02 582	2.60 558	1.92 543	2.12 547	2.64 545	3.34 559	3.05 568	6.49 578	3.39 557	0.78 547	0.76 560	0.75 540	0.76 552	0.97 548	1.18 568

Ntro	1.09 517	0.97 545	0.91 483	1.44 555	1.19 554	1.69 538	0.80 513	1.35 508	1.25 501	1.00 454	1.29 466	1.31 485	0.97 494	1.26 503	0.84 453	0.84 548	0.43 538	1.36 553	0.50 538	1.56 554	0.78 545

DDUNet	1.06 513	2.56 578	0.68 422	1.21 550	1.26 555	1.03 475	0.69 493	1.11 423	0.94 407	0.96 437	1.22 451	1.27 479	0.82 459	0.93 450	0.72 432	0.84 548	0.38 525	1.99 560	0.60 545	1.10 551	0.85 549

MFMNet_re	1.14 519	0.97 545	1.19 514	0.99 541	0.95 542	1.25 510	1.22 548	1.39 515	1.55 529	1.69 533	1.67 514	1.21 474	1.53 533	1.12 485	0.99 493	0.87 550	0.75 559	0.79 543	0.75 551	0.90 542	0.94 553

GCST	0.83 484	1.22 551	0.74 450	1.58 556	1.01 549	1.06 481	0.23 70	0.78 295	0.78 306	0.97 441	0.65 197	0.78 356	0.35 195	0.92 444	0.34 223	0.96 551	0.65 551	1.20 551	0.81 554	0.91 543	0.70 542

anonymity	0.97 501	0.89 537	1.05 496	0.92 539	1.03 550	0.97 463	0.81 514	1.29 495	0.91 389	1.07 479	0.98 363	1.00 426	0.95 491	1.02 469	0.92 482	0.96 551	0.95 571	0.90 546	0.91 560	0.92 544	0.94 553

SPS-STEREO	1.25 529	0.93 539	1.06 497	1.04 546	1.03 550	1.41 519	0.91 526	1.51 532	1.19 487	2.09 546	1.83 521	1.94 534	1.39 528	1.62 530	1.39 526	0.97 553	0.94 570	0.90 546	0.89 556	0.96 547	0.96 556
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 534	0.94 541	1.25 520	0.96 540	1.00 548	1.52 527	1.02 536	1.34 505	1.21 491	2.64 557	2.65 546	2.44 544	1.56 536	1.64 533	1.26 518	0.97 553	0.95 571	0.90 546	0.90 557	0.94 545	0.96 556

WAO-7	1.90 551	1.20 550	1.35 529	1.27 552	1.06 553	2.84 559	1.56 565	3.23 565	3.06 564	2.23 550	3.33 558	3.17 555	2.28 557	3.12 562	2.21 545	1.02 555	0.91 566	1.06 550	1.03 565	1.04 549	0.97 559

ACVNet_2	1.65 547	1.27 553	1.41 536	1.75 559	1.62 559	2.22 548	1.20 545	2.30 556	2.62 556	1.78 536	2.56 541	3.03 551	1.61 539	1.54 523	1.12 510	1.06 556	0.58 549	1.82 558	0.70 550	1.82 559	0.96 556

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 406	3.08 581	2.43 555	0.31 21	0.18 42	0.29 86	0.20 27	0.37 34	0.32 65	0.28 49	0.24 24	0.18 10	0.18 20	0.31 15	0.22 31	1.09 557	0.08 2	0.17 201	0.16 243	0.14 140	0.97 559

WAO-8	2.92 563	1.55 561	1.35 529	1.79 560	1.63 561	5.23 574	1.22 548	4.58 576	12.56 583	2.84 562	4.07 570	4.83 567	2.72 564	3.49 566	2.25 548	1.27 558	0.91 566	1.99 560	1.15 570	1.86 560	1.15 564

Venus	2.92 563	1.55 561	1.35 529	1.79 560	1.63 561	5.23 574	1.22 548	4.58 576	12.56 583	2.84 562	4.06 569	4.83 567	2.72 564	3.49 566	2.25 548	1.27 558	0.91 566	1.99 560	1.15 570	1.86 560	1.15 564

Dean	1.98 553	1.36 556	1.36 533	2.12 566	1.81 566	2.74 554	1.36 557	3.37 569	3.80 570	2.08 545	3.32 557	3.21 556	1.82 546	1.71 537	1.67 530	1.27 558	0.77 561	1.99 560	0.90 557	1.86 560	1.03 561

ACVNet_1	1.46 539	1.33 555	1.12 504	1.91 564	1.62 559	1.83 541	0.98 531	2.00 552	1.85 542	1.39 516	1.53 503	2.32 542	1.53 533	1.34 513	1.11 506	1.30 561	0.50 545	2.06 566	0.58 544	1.93 565	0.95 555

ACVNet-4b	1.35 534	1.31 554	1.10 501	1.90 563	1.59 558	1.92 542	0.77 509	1.52 535	1.62 536	1.05 473	1.60 508	2.11 538	0.94 488	1.64 533	0.77 442	1.30 561	0.35 520	2.03 564	0.67 548	1.88 563	0.84 548

WAO-6	2.04 556	1.50 559	1.16 507	1.70 558	1.67 563	2.69 553	1.44 562	3.06 562	3.63 569	1.98 543	3.27 555	3.54 562	2.07 555	2.36 556	2.22 547	1.31 563	0.91 566	2.04 565	1.22 572	1.73 558	1.27 570

RainbowNet	1.35 534	1.49 558	1.19 514	1.88 562	1.45 556	1.48 524	1.07 539	1.61 540	1.55 529	1.20 502	1.59 507	1.54 517	1.13 509	1.34 513	0.97 489	1.36 564	0.70 552	1.82 558	0.79 553	1.71 557	1.07 562

testlalala_base	0.46 298	0.25 333	0.41 199	0.46 392	0.33 414	0.58 322	0.25 97	0.57 141	0.34 77	0.51 173	0.56 174	0.46 184	0.30 162	0.43 89	0.31 186	1.47 565	0.11 151	0.14 97	0.09 26	1.59 555	0.13 161

IMH-64-1	1.86 549	1.62 563	1.16 507	2.20 567	1.89 567	2.33 549	1.30 552	2.89 560	2.29 551	1.66 530	2.80 549	2.49 545	1.61 539	2.10 551	1.78 536	1.60 566	0.74 555	2.43 570	1.02 563	2.12 566	1.17 566

IMH-64	1.86 549	1.62 563	1.16 507	2.20 567	1.89 567	2.33 549	1.30 552	2.89 560	2.29 551	1.66 530	2.80 549	2.49 545	1.61 539	2.10 551	1.78 536	1.60 566	0.74 555	2.43 570	1.02 563	2.12 566	1.17 566

PWCK	1.92 552	1.66 566	3.12 559	1.65 557	0.91 540	2.84 559	2.26 576	2.10 553	2.41 555	2.36 553	2.31 533	2.22 539	1.82 546	3.43 565	2.03 542	1.61 568	0.71 554	1.51 554	0.82 555	1.69 556	0.91 552

IMH	2.04 556	1.62 563	1.20 517	2.20 567	1.89 567	2.91 564	1.30 552	3.11 563	3.03 562	1.81 537	3.35 559	3.03 551	1.90 549	2.48 558	1.80 538	1.66 569	0.77 561	2.45 572	1.04 566	2.15 568	1.19 569

LVE	2.12 558	1.44 557	1.36 533	1.99 565	1.78 564	2.75 555	1.79 571	2.82 559	3.95 571	1.90 541	4.33 572	3.52 561	1.81 545	2.24 554	1.74 533	1.74 570	0.87 564	2.06 566	1.13 568	1.91 564	1.35 571

TorneroNet-64	3.44 566	1.86 567	1.42 537	2.58 575	2.28 573	6.87 577	1.68 567	4.70 578	12.03 580	2.31 552	5.59 580	8.25 579	2.55 561	3.97 571	2.73 552	1.81 571	0.74 555	2.57 574	1.07 567	2.35 570	1.44 572

TorneroNet	4.53 575	1.89 568	1.48 539	2.55 573	2.27 572	13.78 587	1.69 568	4.84 580	23.73 597	2.89 565	7.70 583	7.06 578	2.69 563	4.26 573	3.42 558	1.84 572	0.77 561	2.68 576	1.13 568	2.42 571	1.47 573

UNDER WATER-64	3.53 568	2.01 570	3.94 564	3.22 581	2.49 577	5.41 576	2.60 579	3.43 570	12.41 582	3.03 567	2.68 547	6.07 575	4.04 574	3.79 570	3.33 556	2.02 573	1.24 575	2.63 575	1.46 574	2.78 575	2.08 578

UNDER WATER	3.46 567	2.07 572	3.64 563	3.09 579	2.48 576	3.75 570	2.42 578	3.31 568	13.77 585	2.90 566	2.95 552	5.84 572	3.69 573	3.69 568	3.48 560	2.07 574	1.11 573	2.70 577	1.40 573	2.84 577	1.98 576

KSHMR	2.57 560	1.93 569	1.69 542	2.63 576	2.42 575	2.86 561	2.07 574	3.27 567	6.50 575	2.49 556	3.36 560	3.41 560	1.92 550	2.49 559	1.94 539	2.13 575	1.40 576	2.79 579	1.50 575	2.73 574	1.77 574

JetRed	5.27 578	5.84 583	12.81 580	2.36 571	2.83 580	12.23 585	10.50 585	4.46 575	3.60 567	3.86 573	3.83 564	4.85 569	4.18 575	6.78 579	11.96 581	2.17 576	2.96 582	2.18 568	1.97 577	3.38 580	2.68 581

notaker	2.76 561	2.29 574	1.80 546	2.96 578	2.58 579	2.90 563	1.75 569	3.24 566	3.05 563	2.78 560	4.24 571	6.15 576	2.51 560	3.34 564	2.75 553	2.31 577	1.18 574	3.00 580	1.65 576	2.84 577	1.97 575

DPSimNet_ROB	3.58 569	2.45 576	8.57 573	2.53 572	2.37 574	2.88 562	3.77 581	3.14 564	3.23 565	4.71 578	3.86 565	4.68 565	4.87 577	4.07 572	5.62 570	2.33 578	2.33 580	2.47 573	2.52 579	2.51 573	2.64 580

ktn	2.98 565	2.25 573	1.73 544	2.84 577	2.53 578	3.76 571	2.15 575	3.70 571	5.47 574	2.75 559	5.17 579	5.94 574	2.48 559	3.23 563	2.46 551	2.34 579	1.44 577	2.78 578	2.03 578	2.45 572	2.01 577

USTest	12.99 587	14.18 588	20.00 583	16.24 588	14.97 585	20.80 590	31.95 593	16.20 590	10.91 579	8.79 585	9.48 585	13.94 585	10.50 583	16.11 588	21.44 589	3.17 580	4.82 585	5.08 585	5.36 586	8.81 587	7.13 586

MADNet++	4.03 570	2.70 580	3.44 562	3.72 583	3.44 582	4.44 573	3.52 580	3.95 574	3.61 568	4.46 574	4.98 577	4.10 563	4.58 576	7.00 580	5.89 571	3.74 581	3.67 583	3.27 582	2.71 581	3.70 582	3.66 583

ASD4	9.96 584	8.86 586	17.78 582	7.17 584	9.80 583	16.08 588	28.92 590	9.77 585	8.20 578	7.02 583	7.08 582	8.47 580	9.57 582	11.17 586	20.26 587	4.12 582	4.14 584	5.57 588	4.74 584	5.53 583	4.90 585

HanzoNet	6.76 581	2.45 576	4.22 566	3.19 580	2.94 581	3.62 569	2.28 577	4.79 579	7.20 576	14.00 590	13.19 589	17.49 590	22.30 595	13.25 587	6.19 572	4.20 583	1.93 579	3.10 581	2.56 580	3.35 579	2.88 582

DGTPSM_ROB	12.07 585	8.00 584	20.99 584	8.93 586	16.78 586	10.67 581	30.87 591	9.01 583	15.16 587	6.50 580	15.41 593	9.04 581	14.85 586	9.25 583	21.67 590	4.57 584	8.57 588	5.08 585	9.28 588	5.90 585	10.95 589

DPSMNet_ROB	12.08 586	8.00 584	21.00 585	8.97 587	16.79 587	10.67 581	30.89 592	9.02 584	15.17 588	6.51 581	15.41 593	9.04 581	14.85 586	9.27 584	21.67 590	4.58 585	8.57 588	5.09 587	9.29 589	5.90 585	10.95 589

DLNR_Zeroshot_test	20.09 591	36.28 597	38.04 594	169.85 603	61.80 599	0.23 17	0.20 27	13.88 589	0.37 118	0.44 150	0.66 204	0.43 168	0.21 51	0.62 269	0.28 158	5.46 586	0.10 71	0.15 137	0.11 95	72.60 602	0.11 82

TCMNet-wrong-test	8.97 582	10.42 587	8.74 574	19.56 589	17.61 588	12.53 586	9.01 584	13.59 588	2.18 548	4.64 576	5.11 578	14.63 586	11.09 584	7.19 581	9.73 578	5.56 587	0.89 565	3.77 583	3.11 582	10.34 588	9.80 587

tt	6.20 579	0.20 176	5.89 569	3.55 582	2.07 570	11.26 583	19.21 586	11.74 586	5.46 573	2.69 558	2.04 531	4.87 570	6.25 578	3.70 569	7.09 576	8.32 588	11.17 593	4.93 584	5.41 587	5.74 584	2.37 579

PML	40.80 603	29.24 595	11.87 579	7.20 585	14.47 584	92.13 603	213.69 604	7.63 582	23.35 596	74.72 603	190.14 604	50.17 603	26.15 597	21.39 592	12.70 582	8.76 589	2.92 581	8.45 589	3.25 583	13.26 589	4.42 584

DPSM_ROB	17.78 589	18.63 590	24.31 591	20.90 591	19.47 589	25.97 592	36.21 595	21.23 596	16.24 590	13.38 588	14.06 591	19.18 593	16.30 589	20.78 590	25.67 593	9.38 590	9.23 591	9.49 590	9.82 590	13.51 590	11.91 592

DPSM	17.78 589	18.63 590	24.31 591	20.90 591	19.47 589	25.97 592	36.21 595	21.23 596	16.24 590	13.38 588	14.06 591	19.18 593	16.30 589	20.78 590	25.67 593	9.38 590	9.23 591	9.49 590	9.82 590	13.51 590	11.91 592

FADE	5.17 577	2.05 571	13.14 581	1.03 545	0.99 547	2.09 546	0.91 526	3.91 573	3.00 561	1.76 535	1.60 508	2.73 548	6.73 579	5.95 576	3.95 561	11.57 592	1.70 578	23.09 595	15.86 592	0.62 536	0.65 540

xxxxx1	36.64 597	19.51 592	24.21 588	61.66 600	64.63 600	27.28 595	40.10 597	20.25 591	18.63 593	14.07 591	12.97 586	17.26 587	17.36 591	21.70 593	27.93 595	13.18 593	18.50 596	111.26 601	133.37 601	29.24 595	39.73 598

tt_ll	36.64 597	19.51 592	24.21 588	61.66 600	64.63 600	27.28 595	40.10 597	20.25 591	18.63 593	14.07 591	12.97 586	17.26 587	17.36 591	21.70 593	27.93 595	13.18 593	18.50 596	111.26 601	133.37 601	29.24 595	39.73 598

ff	36.64 597	19.51 592	24.21 588	61.66 600	64.63 600	27.28 595	40.10 597	20.25 591	18.63 593	14.07 591	12.97 586	17.26 587	17.36 591	21.70 593	27.93 595	13.18 593	18.50 596	111.26 601	133.37 601	29.24 595	39.73 598

Anonymous_1	33.25 594	18.26 589	23.92 587	20.54 590	21.28 591	25.59 591	35.94 594	22.01 598	15.57 589	13.33 587	13.49 590	18.08 591	15.29 588	20.36 589	24.60 592	16.28 596	8.84 590	66.59 600	118.00 600	155.73 603	11.23 591

CasAABBNet	35.74 595	37.43 599	48.72 598	42.22 597	39.20 596	52.24 600	73.12 602	42.61 601	32.62 600	26.78 596	27.95 595	38.58 599	32.60 599	41.67 601	51.65 602	18.74 597	18.57 599	19.15 593	19.77 594	27.20 592	23.98 594

Selective-RAFT-Error	35.84 596	37.49 600	48.83 599	42.26 598	39.24 597	52.30 601	73.09 601	42.66 602	32.61 599	26.80 597	28.30 598	38.84 601	33.51 601	41.68 602	51.59 601	18.82 598	18.58 600	19.17 594	19.80 595	27.28 593	24.05 595

LSM0	38.95 602	37.60 601	48.58 597	43.57 599	91.06 603	52.57 602	72.57 600	43.17 603	32.63 601	26.97 598	27.97 596	38.65 600	32.94 600	41.86 603	51.78 603	18.89 599	18.41 595	19.13 592	19.63 593	27.29 594	33.77 597

LRCNet_RVC	21.24 592	31.15 596	21.41 586	28.98 594	23.82 592	3.13 566	0.60 469	20.96 595	1.59 532	25.58 595	28.15 597	21.99 595	14.79 585	21.94 596	16.41 585	28.89 600	14.87 594	33.53 596	31.28 596	29.51 598	26.16 596

HaxPig	31.96 593	37.24 598	34.27 593	24.37 593	24.88 593	18.26 589	19.86 587	20.64 594	28.52 598	35.97 600	38.75 600	25.57 596	28.72 598	33.88 598	34.39 598	35.94 601	38.87 601	37.80 597	40.48 597	39.68 599	41.15 601

AVERAGE_ROB	37.58 601	40.13 602	40.15 595	34.81 596	33.82 595	28.55 598	25.10 589	32.02 600	34.06 603	41.28 601	40.66 601	34.46 598	34.81 603	39.18 599	37.57 600	42.78 602	43.44 602	43.82 598	43.03 598	40.47 600	41.51 602

MEDIAN_ROB	37.38 600	40.85 603	40.60 596	32.31 595	31.85 594	27.20 594	24.55 588	29.10 599	33.19 602	42.09 602	41.76 602	33.35 597	34.39 602	39.78 600	37.07 599	43.64 603	44.10 603	44.12 599	43.40 599	41.51 601	42.76 603

test_example2	176.61 604	205.14 604	198.86 604	188.60 604	190.98 604	152.67 604	170.61 603	94.86 604	123.55 604	178.88 604	179.48 603	158.94 604	141.34 604	192.61 604	198.96 604	203.76 604	236.37 604	164.13 604	173.55 604	218.58 604	160.41 604

ccccc	429.48 605	429.19 605	527.00 605	507.10 605	501.20 605	356.95 605	342.70 605	380.82 605	297.90 605	334.51 605	389.17 605	372.86 605	449.39 605	499.17 605	553.56 605	561.44 605	431.22 605	334.28 605	290.86 605	540.88 605	489.46 605

Low-res two-view benchmark