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

CAS	0.16 19	0.07 1	0.29 10	0.42 418	0.17 249	0.20 68	0.18 123	0.23 7	0.20 11	0.15 18	0.19 40	0.11 5	0.10 9	0.15 2	0.14 34	0.31 421	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 3	0.16 259

Pointernet	0.15 9	0.08 2	0.35 30	0.19 21	0.12 55	0.20 68	0.12 5	0.34 102	0.25 60	0.15 18	0.16 24	0.13 17	0.11 19	0.18 18	0.13 10	0.08 105	0.06 37	0.06 1	0.05 9	0.06 3	0.08 45

IGEV-Stereo+	0.14 1	0.08 2	0.26 4	0.18 10	0.14 133	0.09 1	0.10 1	0.16 1	0.17 1	0.14 11	0.08 1	0.10 1	0.10 9	0.22 57	0.14 34	0.07 19	0.15 308	0.06 1	0.06 29	0.16 339	0.29 383

CES	0.14 1	0.08 2	0.24 1	0.17 5	0.23 356	0.18 30	0.15 35	0.24 15	0.20 11	0.14 11	0.18 36	0.14 33	0.10 9	0.19 28	0.12 2	0.07 19	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.08 83	0.20 307

IGEV-Stereo++	0.15 9	0.09 5	0.27 7	0.21 73	0.13 97	0.14 4	0.11 3	0.23 7	0.19 6	0.15 18	0.14 19	0.11 5	0.11 19	0.19 28	0.12 2	0.06 1	0.21 365	0.06 1	0.05 9	0.06 3	0.28 378

trnet	0.14 1	0.09 5	0.26 4	0.15 2	0.07 1	0.21 90	0.12 5	0.25 23	0.26 69	0.16 23	0.21 65	0.15 41	0.13 52	0.19 28	0.14 34	0.09 167	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.06 3	0.06 5

AEACV	0.20 85	0.09 5	0.32 21	0.39 408	0.34 407	0.21 90	0.16 58	0.30 59	0.18 2	0.17 32	0.17 28	0.13 17	0.16 93	0.27 111	0.13 10	0.07 19	0.29 421	0.07 20	0.09 198	0.07 40	0.37 412

Any-RAFT	0.18 41	0.09 5	0.33 24	0.19 21	0.10 20	0.29 220	0.16 58	0.44 213	0.32 140	0.25 100	0.27 109	0.29 191	0.16 93	0.23 68	0.13 10	0.08 105	0.07 100	0.06 1	0.05 9	0.07 40	0.07 14

LoS	0.15 9	0.09 5	0.34 26	0.17 5	0.09 7	0.22 114	0.14 20	0.27 28	0.27 84	0.15 18	0.18 36	0.19 72	0.14 65	0.23 68	0.14 34	0.08 105	0.06 37	0.06 1	0.04 1	0.06 3	0.06 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.19 61	0.09 5	0.34 26	0.29 343	0.17 249	0.28 201	0.16 58	0.30 59	0.23 28	0.22 76	0.11 2	0.16 46	0.09 4	0.28 130	0.15 54	0.07 19	0.25 395	0.07 20	0.07 60	0.06 3	0.37 412

CREStereo++_RVC	0.16 19	0.09 5	0.42 67	0.17 5	0.11 28	0.18 30	0.13 8	0.23 7	0.31 131	0.21 59	0.31 144	0.13 17	0.11 19	0.17 11	0.16 66	0.07 19	0.04 1	0.06 1	0.15 364	0.06 3	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.18 41	0.09 5	0.38 42	0.18 10	0.07 1	0.33 276	0.19 158	0.39 157	0.34 165	0.24 89	0.25 91	0.18 63	0.18 136	0.25 85	0.17 84	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.05 9	0.06 3	0.05 1

CREStereo	0.14 1	0.09 5	0.27 7	0.14 1	0.08 3	0.22 114	0.15 35	0.26 25	0.26 69	0.16 23	0.21 65	0.14 33	0.13 52	0.19 28	0.14 34	0.09 167	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 40	0.06 5
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
PMTNet	0.16 19	0.09 5	0.31 18	0.15 2	0.09 7	0.23 132	0.15 35	0.26 25	0.24 38	0.17 32	0.21 65	0.16 46	0.14 65	0.23 68	0.14 34	0.29 417	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 40	0.07 14

Occ-G	0.18 41	0.10 15	0.38 42	0.23 162	0.15 189	0.16 12	0.18 123	0.23 7	0.26 69	0.15 18	0.20 48	0.21 96	0.11 19	0.22 57	0.19 133	0.07 19	0.17 338	0.07 20	0.06 29	0.08 83	0.30 386

U	1.02 439	0.10 15	0.26 4	0.22 115	3.66 467	6.41 469	0.13 8	0.22 6	0.21 19	0.11 1	0.11 2	0.10 1	0.09 4	0.12 1	0.11 1	0.07 19	0.05 3	5.35 472	2.86 469	0.07 40	0.06 5

RAFT-Stereo-weight	0.17 33	0.10 15	0.31 18	0.20 47	0.12 55	0.20 68	0.16 58	0.38 140	0.33 154	0.25 100	0.20 48	0.19 72	0.10 9	0.19 28	0.16 66	0.07 19	0.13 267	0.07 20	0.06 29	0.06 3	0.09 74

MSKI-zero shot	0.19 61	0.10 15	0.47 100	0.30 352	0.14 133	0.21 90	0.14 20	0.33 95	0.22 22	0.24 89	0.25 91	0.22 101	0.10 9	0.32 176	0.14 34	0.07 19	0.30 422	0.07 20	0.07 60	0.06 3	0.09 74

Selective-IGEV	0.15 9	0.10 15	0.34 26	0.32 370	0.19 300	0.16 12	0.14 20	0.29 47	0.20 11	0.13 3	0.14 19	0.13 17	0.08 1	0.23 68	0.14 34	0.06 1	0.13 267	0.07 20	0.06 29	0.06 3	0.11 155

knoymous	0.18 41	0.10 15	0.35 30	0.17 5	0.11 28	0.21 90	0.17 79	0.33 95	0.24 38	0.24 89	0.28 114	0.27 165	0.16 93	0.24 75	0.17 84	0.09 167	0.06 37	0.09 149	0.06 29	0.09 151	0.10 121

riskmin	0.24 183	0.10 15	0.43 72	0.32 370	0.26 382	0.33 276	0.19 158	0.44 213	0.30 123	0.24 89	0.27 109	0.37 266	0.25 217	0.30 160	0.22 186	0.09 167	0.18 347	0.09 149	0.13 339	0.10 202	0.27 372

MC-Stereo	0.18 41	0.10 15	0.36 36	0.28 330	0.14 133	0.18 30	0.15 35	0.24 15	0.20 11	0.21 59	0.24 85	0.16 46	0.13 52	0.25 85	0.14 34	0.07 19	0.17 338	0.07 20	0.07 60	0.06 3	0.30 386

RCA-Stereo	0.17 33	0.10 15	0.33 24	0.20 47	0.11 28	0.19 41	0.17 79	0.39 157	0.36 187	0.21 59	0.25 91	0.17 54	0.17 108	0.18 18	0.15 54	0.07 19	0.14 281	0.07 20	0.06 29	0.06 3	0.08 45

test-3	0.18 41	0.10 15	0.48 114	0.23 162	0.14 133	0.18 30	0.16 58	0.32 80	0.29 109	0.26 110	0.17 28	0.22 101	0.13 52	0.26 101	0.19 133	0.06 1	0.14 281	0.08 82	0.08 125	0.06 3	0.10 121

test_1	0.18 41	0.10 15	0.48 114	0.23 162	0.14 133	0.18 30	0.16 58	0.32 80	0.29 109	0.26 110	0.17 28	0.22 101	0.13 52	0.26 101	0.19 133	0.06 1	0.14 281	0.08 82	0.08 125	0.06 3	0.10 121

DEmStereo	0.26 229	0.10 15	0.52 190	0.19 21	0.13 97	0.31 253	0.25 305	0.29 47	0.38 210	0.36 273	0.57 361	0.24 130	0.48 379	0.53 271	0.44 337	0.07 19	0.06 37	0.08 82	0.08 125	0.07 40	0.08 45

GrayStereo	0.26 229	0.10 15	0.45 83	0.27 305	0.14 133	0.23 132	0.46 408	0.36 117	0.33 154	0.40 319	0.47 317	0.30 208	0.78 421	0.29 149	0.17 84	0.07 19	0.06 37	0.08 82	0.09 198	0.07 40	0.15 248

GMM-Stereo	0.22 125	0.10 15	0.56 228	0.23 162	0.13 97	0.24 152	0.24 292	0.38 140	0.29 109	0.31 191	0.44 284	0.27 165	0.21 170	0.31 171	0.17 84	0.07 19	0.05 3	0.10 218	0.09 198	0.08 83	0.19 293

Prome-Stereo	0.22 125	0.10 15	0.43 72	0.24 205	0.13 97	0.23 132	0.23 269	0.37 129	0.27 84	0.33 227	0.58 364	0.24 130	0.28 260	0.30 160	0.16 66	0.07 19	0.05 3	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.20 307

CFNet-RSSM	0.18 41	0.10 15	0.45 83	0.20 47	0.12 55	0.20 68	0.16 58	0.40 166	0.31 131	0.23 83	0.21 65	0.26 160	0.15 78	0.21 43	0.14 34	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.07 60	0.06 3	0.06 5

Gwc-CoAtRS	0.17 33	0.10 15	0.41 58	0.20 47	0.12 55	0.20 68	0.15 35	0.34 102	0.29 109	0.23 83	0.23 79	0.27 165	0.15 78	0.21 43	0.14 34	0.07 19	0.06 37	0.07 20	0.07 60	0.06 3	0.07 14

R-Stereo Train	0.19 61	0.10 15	0.49 134	0.22 115	0.12 55	0.23 132	0.18 123	0.43 194	0.20 11	0.31 191	0.45 298	0.20 83	0.14 65	0.18 18	0.18 108	0.08 105	0.06 37	0.07 20	0.06 29	0.06 3	0.07 14

RAFT-Stereo	0.19 61	0.10 15	0.49 134	0.22 115	0.12 55	0.23 132	0.18 123	0.43 194	0.20 11	0.31 191	0.45 298	0.20 83	0.14 65	0.18 18	0.18 108	0.08 105	0.06 37	0.07 20	0.06 29	0.06 3	0.07 14
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UGAM-zero	0.26 229	0.11 34	0.56 228	0.20 47	0.16 221	0.28 201	0.18 123	0.48 247	0.25 60	0.31 191	0.28 114	0.56 371	0.32 308	0.66 336	0.17 84	0.07 19	0.10 210	0.07 20	0.09 198	0.07 40	0.31 390

RSM++	0.14 1	0.11 34	0.25 2	0.32 370	0.17 249	0.17 20	0.15 35	0.23 7	0.21 19	0.12 2	0.12 4	0.14 33	0.09 4	0.21 43	0.13 10	0.06 1	0.05 3	0.07 20	0.07 60	0.07 40	0.11 155

RSM	0.14 1	0.11 34	0.25 2	0.29 343	0.16 221	0.16 12	0.15 35	0.24 15	0.20 11	0.13 3	0.13 9	0.15 41	0.09 4	0.22 57	0.13 10	0.06 1	0.06 37	0.07 20	0.07 60	0.07 40	0.11 155

testlalala2	0.19 61	0.11 34	0.49 134	0.37 397	0.26 382	0.24 152	0.14 20	0.37 129	0.26 69	0.25 100	0.27 109	0.21 96	0.12 31	0.17 11	0.17 84	0.07 19	0.07 100	0.07 20	0.07 60	0.07 40	0.08 45

IGEV_Zeroshot_test	0.23 155	0.11 34	0.82 342	0.21 73	0.23 356	0.20 68	0.19 158	0.38 140	0.23 28	0.34 245	0.22 73	0.29 191	0.14 65	0.24 75	0.20 150	0.07 19	0.09 185	0.08 82	0.08 125	0.08 83	0.35 403

testlalala	0.17 33	0.11 34	0.49 134	0.20 47	0.13 97	0.23 132	0.15 35	0.33 95	0.22 22	0.25 100	0.20 48	0.14 33	0.11 19	0.17 11	0.14 34	0.07 19	0.23 384	0.07 20	0.06 29	0.05 1	0.07 14

RAFT-Test	0.19 61	0.11 34	0.41 58	0.26 271	0.21 331	0.26 180	0.17 79	0.37 129	0.26 69	0.24 89	0.29 121	0.32 229	0.14 65	0.22 57	0.15 54	0.07 19	0.08 150	0.07 20	0.07 60	0.06 3	0.07 14

LoS_RVC	0.14 1	0.11 34	0.32 21	0.18 10	0.16 221	0.20 68	0.18 123	0.21 4	0.18 2	0.14 11	0.20 48	0.12 8	0.17 108	0.17 11	0.14 34	0.06 1	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.14 235

anonymousdsp2	0.23 155	0.11 34	0.42 67	0.26 271	0.24 367	0.25 165	0.17 79	0.43 194	0.37 202	0.30 176	0.23 79	0.24 130	0.15 78	0.32 176	0.17 84	0.07 19	0.28 410	0.07 20	0.05 9	0.08 83	0.44 425

DCANet-4	0.20 85	0.11 34	0.58 251	0.19 21	0.09 7	0.19 41	0.18 123	0.39 157	0.42 255	0.29 154	0.31 144	0.17 54	0.22 176	0.21 43	0.20 150	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.05 9	0.06 3	0.09 74

tt	4.71 467	0.11 34	3.94 461	2.06 467	1.54 465	10.14 474	16.85 475	9.28 476	4.99 467	1.41 449	1.05 427	4.68 467	4.89 467	3.36 468	5.86 471	5.73 472	9.15 479	2.23 468	2.51 468	3.02 469	1.34 466

DisPM	0.20 85	0.11 34	0.52 190	0.24 205	0.13 97	0.18 30	0.19 158	0.30 59	0.31 131	0.33 227	0.34 178	0.23 114	0.16 93	0.34 199	0.17 84	0.09 167	0.06 37	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.12 193

iRaft-Stereo_20w	0.29 276	0.11 34	0.86 356	0.33 381	0.24 367	0.32 269	0.26 316	0.60 364	0.26 69	0.41 329	0.21 65	0.28 178	0.19 155	0.32 176	0.24 210	0.07 19	0.31 426	0.07 20	0.09 198	0.08 83	0.47 430

GLC_STEREO	0.15 9	0.11 34	0.31 18	0.22 115	0.09 7	0.17 20	0.15 35	0.24 15	0.28 93	0.17 32	0.20 48	0.17 54	0.11 19	0.24 75	0.17 84	0.07 19	0.09 185	0.09 149	0.08 125	0.07 40	0.07 14

CrosDoStereo	0.32 305	0.11 34	0.53 201	0.19 21	0.12 55	0.22 114	1.07 454	0.36 117	0.38 210	0.38 296	0.60 372	0.28 178	0.45 366	0.61 310	0.56 371	0.08 105	0.06 37	0.08 82	0.09 198	0.08 83	0.09 74

PFNet+	0.21 111	0.11 34	0.54 212	0.22 115	0.12 55	0.17 20	0.18 123	0.31 74	0.36 187	0.33 227	0.32 153	0.24 130	0.16 93	0.33 185	0.18 108	0.10 226	0.07 100	0.11 269	0.10 244	0.08 83	0.12 193

NF-Stereo	0.22 125	0.11 34	0.52 190	0.25 236	0.12 55	0.21 90	0.18 123	0.40 166	0.35 174	0.28 130	0.30 133	0.22 101	0.17 108	0.52 269	0.21 170	0.09 167	0.06 37	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.13 213

OCTAStereo	0.22 125	0.11 34	0.52 190	0.25 236	0.12 55	0.21 90	0.18 123	0.40 166	0.35 174	0.28 130	0.30 133	0.22 101	0.17 108	0.51 263	0.21 170	0.09 167	0.06 37	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.13 213

PSM-softLoss	0.22 125	0.11 34	0.53 201	0.25 236	0.12 55	0.20 68	0.17 79	0.39 157	0.29 109	0.29 154	0.32 153	0.24 130	0.16 93	0.53 271	0.21 170	0.09 167	0.06 37	0.10 218	0.09 198	0.08 83	0.12 193

KMStereo	0.22 125	0.11 34	0.53 201	0.25 236	0.12 55	0.20 68	0.17 79	0.39 157	0.29 109	0.29 154	0.32 153	0.24 130	0.16 93	0.53 271	0.21 170	0.09 167	0.06 37	0.10 218	0.09 198	0.08 83	0.12 193

PSM-AAD	0.26 229	0.11 34	0.43 72	0.24 205	0.12 55	0.27 186	0.37 380	0.36 117	0.30 123	0.36 273	0.39 234	0.28 178	0.77 420	0.30 160	0.16 66	0.07 19	0.06 37	0.12 300	0.11 273	0.09 151	0.21 316

FTStereo	0.28 258	0.11 34	0.56 228	0.24 205	0.13 97	0.21 90	0.52 421	0.36 117	0.28 93	0.38 296	0.94 423	0.30 208	0.56 397	0.33 185	0.18 108	0.08 105	0.06 37	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.19 293

KYRaft	0.23 155	0.11 34	0.43 72	0.23 162	0.12 55	0.23 132	0.23 269	0.37 129	0.26 69	0.35 262	0.53 345	0.34 243	0.26 234	0.29 149	0.16 66	0.07 19	0.05 3	0.09 149	0.10 244	0.08 83	0.30 386

ASMatch	0.23 155	0.11 34	0.55 218	0.25 236	0.14 133	0.19 41	0.16 58	0.32 80	0.30 123	0.28 130	0.68 393	0.28 178	0.26 234	0.50 257	0.22 186	0.07 19	0.06 37	0.08 82	0.07 60	0.06 3	0.11 155

DeepStereo_LL	0.32 305	0.11 34	0.53 201	0.19 21	0.12 55	0.22 114	1.07 454	0.36 117	0.38 210	0.38 296	0.60 372	0.28 178	0.45 366	0.61 310	0.56 371	0.08 105	0.06 37	0.08 82	0.09 198	0.08 83	0.09 74

SST-Stereo	0.22 125	0.11 34	0.52 190	0.25 236	0.14 133	0.19 41	0.17 79	0.32 80	0.26 69	0.34 245	0.33 170	0.29 191	0.25 217	0.56 286	0.18 108	0.08 105	0.05 3	0.10 218	0.08 125	0.09 151	0.07 14

RAFT_R40	0.22 125	0.11 34	0.52 190	0.25 236	0.13 97	0.18 30	0.18 123	0.32 80	0.31 131	0.33 227	0.33 170	0.30 208	0.23 187	0.55 281	0.19 133	0.08 105	0.05 3	0.10 218	0.08 125	0.09 151	0.07 14

DRaft	0.25 208	0.11 34	0.47 100	0.18 10	0.12 55	0.28 201	0.23 269	0.34 102	0.40 236	0.38 296	0.60 372	0.20 83	0.41 354	0.48 251	0.41 324	0.07 19	0.06 37	0.08 82	0.08 125	0.07 40	0.08 45

PFNet	0.24 183	0.11 34	0.63 279	0.25 236	0.14 133	0.22 114	0.19 158	0.40 166	0.35 174	0.36 273	0.32 153	0.27 165	0.20 160	0.63 321	0.23 202	0.09 167	0.05 3	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.08 45

RE-Stereo	0.22 125	0.11 34	0.52 190	0.25 236	0.12 55	0.21 90	0.18 123	0.40 166	0.35 174	0.28 130	0.30 133	0.22 101	0.17 108	0.51 263	0.21 170	0.09 167	0.06 37	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.13 213

TVStereo	0.22 125	0.11 34	0.52 190	0.25 236	0.12 55	0.21 90	0.18 123	0.40 166	0.35 174	0.28 130	0.30 133	0.22 101	0.17 108	0.51 263	0.21 170	0.09 167	0.06 37	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.13 213

RAFT-345	0.22 125	0.11 34	0.55 218	0.22 115	0.12 55	0.20 68	0.16 58	0.27 28	0.28 93	0.27 120	0.65 386	0.20 83	0.17 108	0.55 281	0.22 186	0.07 19	0.06 37	0.08 82	0.07 60	0.06 3	0.07 14

TANstereo	0.16 19	0.11 34	0.43 72	0.16 4	0.08 3	0.25 165	0.14 20	0.23 7	0.29 109	0.25 100	0.30 133	0.16 46	0.12 31	0.18 18	0.13 10	0.08 105	0.07 100	0.06 1	0.05 9	0.07 40	0.08 45

XX-Stereo	0.25 208	0.11 34	1.09 398	0.35 392	0.38 419	0.23 132	0.13 8	0.43 194	0.19 6	0.20 53	0.40 243	0.31 218	0.10 9	0.33 185	0.13 10	0.08 105	0.11 235	0.08 82	0.09 198	0.07 40	0.10 121

EAI-Stereo	0.29 276	0.11 34	0.38 42	0.22 115	0.18 275	0.33 276	1.66 464	0.53 288	0.27 84	0.27 120	0.50 329	0.17 54	0.16 93	0.25 85	0.25 224	0.07 19	0.07 100	0.07 20	0.11 273	0.07 40	0.10 121

WCG-NET	0.16 19	0.12 69	0.30 13	0.19 21	0.11 28	0.21 90	0.13 8	0.29 47	0.22 22	0.19 45	0.22 73	0.18 63	0.12 31	0.23 68	0.14 34	0.08 105	0.08 150	0.07 20	0.06 29	0.08 83	0.10 121

GCAP-BAT	0.20 85	0.12 69	0.48 114	0.25 236	0.17 249	0.24 152	0.16 58	0.32 80	0.21 19	0.28 130	0.30 133	0.26 160	0.12 31	0.28 130	0.19 133	0.07 19	0.25 395	0.07 20	0.08 125	0.06 3	0.19 293

AIO-Stereo	0.16 19	0.12 69	0.29 10	0.30 352	0.20 318	0.16 12	0.14 20	0.28 32	0.22 22	0.14 11	0.15 21	0.13 17	0.08 1	0.20 38	0.15 54	0.06 1	0.16 319	0.07 20	0.08 125	0.06 3	0.24 347

test_sample2	0.23 155	0.12 69	0.39 47	0.20 47	0.11 28	0.28 201	0.22 242	0.45 220	0.33 154	0.27 120	0.34 178	0.30 208	0.25 217	0.46 246	0.23 202	0.09 167	0.15 308	0.09 149	0.08 125	0.10 202	0.19 293

MGS-Stereo	0.15 9	0.12 69	0.38 42	0.19 21	0.11 28	0.18 30	0.17 79	0.21 4	0.23 28	0.14 11	0.24 85	0.16 46	0.10 9	0.19 28	0.13 10	0.07 19	0.06 37	0.07 20	0.06 29	0.10 202	0.07 14

MoCha-V2	0.18 41	0.12 69	0.40 52	0.30 352	0.24 367	0.16 12	0.15 35	0.28 32	0.19 6	0.16 23	0.16 24	0.13 17	0.13 52	0.30 160	0.13 10	0.06 1	0.28 410	0.06 1	0.06 29	0.06 3	0.25 358

AE-Stereo	0.21 111	0.12 69	0.50 155	0.25 236	0.15 189	0.24 152	0.18 123	0.40 166	0.34 165	0.19 45	0.26 98	0.21 96	0.13 52	0.22 57	0.16 66	0.07 19	0.26 402	0.09 149	0.10 244	0.07 40	0.31 390

11t1	0.21 111	0.12 69	0.45 83	0.20 47	0.15 189	0.27 186	0.17 79	0.37 129	0.28 93	0.27 120	0.25 91	0.24 130	0.23 187	0.28 130	0.25 224	0.09 167	0.19 351	0.07 20	0.07 60	0.09 151	0.23 335

UniTT-Stereo	0.15 9	0.12 69	0.45 83	0.21 73	0.14 133	0.17 20	0.13 8	0.20 3	0.19 6	0.16 23	0.20 48	0.10 1	0.11 19	0.18 18	0.17 84	0.08 105	0.06 37	0.07 20	0.06 29	0.08 83	0.07 14

HH	0.22 125	0.12 69	0.55 218	0.32 370	0.16 221	0.27 186	0.18 123	0.36 117	0.25 60	0.20 53	0.26 98	0.34 243	0.18 136	0.33 185	0.15 54	0.07 19	0.16 319	0.07 20	0.07 60	0.07 40	0.31 390

HanStereo	0.22 125	0.12 69	0.55 218	0.32 370	0.16 221	0.27 186	0.18 123	0.36 117	0.25 60	0.20 53	0.26 98	0.34 243	0.18 136	0.33 185	0.15 54	0.07 19	0.16 319	0.07 20	0.07 60	0.07 40	0.31 390

test_3	0.20 85	0.12 69	0.49 134	0.26 271	0.14 133	0.22 114	0.25 305	0.34 102	0.33 154	0.25 100	0.18 36	0.23 114	0.13 52	0.25 85	0.20 150	0.06 1	0.14 281	0.09 149	0.10 244	0.07 40	0.10 121

LCNet	0.22 125	0.12 69	0.42 67	0.26 271	0.12 55	0.23 132	0.19 158	0.36 117	0.28 93	0.28 130	0.35 186	0.26 160	0.30 284	0.35 206	0.17 84	0.07 19	0.05 3	0.09 149	0.10 244	0.13 302	0.22 327

HHNet	0.23 155	0.12 69	0.66 290	0.19 21	0.18 275	0.20 68	0.20 189	0.36 117	0.32 140	0.33 227	0.59 368	0.19 72	0.21 170	0.24 75	0.31 277	0.08 105	0.06 37	0.09 149	0.07 60	0.08 83	0.12 193

AAGNet	0.34 320	0.12 69	0.53 201	0.26 271	0.16 221	0.20 68	0.19 158	0.31 74	0.29 109	0.35 262	0.35 186	0.27 165	0.30 284	0.44 238	2.56 462	0.08 105	0.05 3	0.10 218	0.07 60	0.09 151	0.07 14

NRIStereo	0.20 85	0.12 69	0.50 155	0.23 162	0.11 28	0.24 152	0.19 158	0.30 59	0.28 93	0.26 110	0.26 98	0.25 141	0.18 136	0.34 199	0.19 133	0.08 105	0.06 37	0.09 149	0.07 60	0.09 151	0.09 74

Pruner-Stereo	0.20 85	0.12 69	0.49 134	0.29 343	0.12 55	0.19 41	0.17 79	0.32 80	0.31 131	0.33 227	0.32 153	0.25 141	0.15 78	0.25 85	0.22 186	0.09 167	0.06 37	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.10 121

DeepStereo_RVC	0.19 61	0.12 69	0.47 100	0.22 115	0.11 28	0.19 41	0.16 58	0.29 47	0.24 38	0.28 130	0.27 109	0.23 114	0.28 260	0.24 75	0.19 133	0.08 105	0.06 37	0.09 149	0.07 60	0.09 151	0.10 121

cross-raft	0.18 41	0.12 69	0.40 52	0.27 305	0.16 221	0.20 68	0.24 292	0.34 102	0.24 38	0.23 83	0.28 114	0.29 191	0.15 78	0.19 28	0.16 66	0.06 1	0.05 3	0.08 82	0.07 60	0.07 40	0.07 14

test-1	0.20 85	0.12 69	0.49 134	0.23 162	0.23 356	0.22 114	0.23 269	0.36 117	0.29 109	0.21 59	0.25 91	0.24 130	0.14 65	0.18 18	0.22 186	0.07 19	0.14 281	0.08 82	0.07 60	0.06 3	0.14 235

SFCPSM	0.23 155	0.12 69	0.51 169	0.21 73	0.14 133	0.34 291	0.22 242	0.57 334	0.41 243	0.29 154	0.32 153	0.23 114	0.22 176	0.28 130	0.20 150	0.10 226	0.07 100	0.09 149	0.10 244	0.09 151	0.09 74

HSM-Net_RVC	0.28 258	0.12 69	0.48 114	0.19 21	0.11 28	0.35 304	0.21 212	0.64 389	0.44 276	0.40 319	0.43 274	0.50 352	0.27 240	0.75 365	0.25 224	0.08 105	0.07 100	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.09 74
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
rvit_stereo_0083	0.17 33	0.13 91	0.29 10	0.21 73	0.13 97	0.17 20	0.17 79	0.23 7	0.36 187	0.16 23	0.22 73	0.19 72	0.17 108	0.21 43	0.17 84	0.11 260	0.10 210	0.10 218	0.08 125	0.09 151	0.08 45

rvit_stereo_0081	0.16 19	0.13 91	0.30 13	0.21 73	0.12 55	0.17 20	0.17 79	0.24 15	0.34 165	0.17 32	0.19 40	0.18 63	0.15 78	0.20 38	0.17 84	0.11 260	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.09 151	0.07 14

rvit_stereo_0082	0.16 19	0.13 91	0.30 13	0.21 73	0.12 55	0.17 20	0.17 79	0.24 15	0.34 165	0.17 32	0.19 40	0.18 63	0.15 78	0.20 38	0.17 84	0.11 260	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.09 151	0.07 14

test_sample1	0.24 183	0.13 91	0.40 52	0.20 47	0.13 97	0.29 220	0.19 158	0.43 194	0.30 123	0.27 120	0.34 178	0.31 218	0.28 260	0.45 244	0.27 246	0.09 167	0.16 319	0.08 82	0.08 125	0.09 151	0.22 327

CAS++	0.17 33	0.13 91	0.35 30	0.18 10	0.13 97	0.17 20	0.16 58	0.42 187	0.25 60	0.19 45	0.18 36	0.13 17	0.10 9	0.22 57	0.12 2	0.12 295	0.10 210	0.11 269	0.08 125	0.10 202	0.09 74
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV++	0.19 61	0.13 91	0.38 42	0.30 352	0.19 300	0.15 8	0.15 35	0.32 80	0.18 2	0.13 3	0.16 24	0.12 8	0.11 19	0.24 75	0.15 54	0.07 19	0.32 427	0.07 20	0.05 9	0.07 40	0.42 421

SMFormer	0.27 250	0.13 91	0.47 100	0.20 47	0.10 20	0.28 201	0.19 158	0.54 300	0.48 315	0.35 262	0.42 261	0.31 218	0.27 240	0.60 304	0.34 295	0.10 226	0.16 319	0.08 82	0.09 198	0.10 202	0.16 259

tta	0.27 250	0.13 91	0.47 100	0.20 47	0.10 20	0.28 201	0.19 158	0.54 300	0.48 315	0.35 262	0.42 261	0.31 218	0.27 240	0.60 304	0.34 295	0.10 226	0.16 319	0.08 82	0.09 198	0.08 83	0.13 213

qqq1	0.26 229	0.13 91	0.47 100	0.20 47	0.10 20	0.28 201	0.19 158	0.54 300	0.48 315	0.35 262	0.42 261	0.31 218	0.27 240	0.60 304	0.21 170	0.10 226	0.16 319	0.07 20	0.07 60	0.08 83	0.13 213

fff1	0.26 229	0.13 91	0.47 100	0.20 47	0.10 20	0.28 201	0.19 158	0.54 300	0.48 315	0.35 262	0.42 261	0.31 218	0.27 240	0.60 304	0.21 170	0.10 226	0.16 319	0.07 20	0.07 60	0.08 83	0.13 213

CoDeX	0.24 183	0.13 91	0.48 114	0.22 115	0.14 133	0.29 220	0.21 212	0.55 316	0.42 255	0.29 154	0.36 201	0.28 178	0.23 187	0.48 251	0.20 150	0.09 167	0.06 37	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.08 45

ff7	0.18 41	0.13 91	0.41 58	0.21 73	0.15 189	0.21 90	0.17 79	0.28 32	0.23 28	0.21 59	0.13 9	0.12 8	0.12 31	0.27 111	0.13 10	0.07 19	0.25 395	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.36 404

ffff	0.18 41	0.13 91	0.41 58	0.21 73	0.15 189	0.21 90	0.17 79	0.28 32	0.23 28	0.21 59	0.13 9	0.12 8	0.12 31	0.27 111	0.13 10	0.07 19	0.25 395	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.36 404

11t	0.18 41	0.13 91	0.41 58	0.21 73	0.15 189	0.21 90	0.17 79	0.28 32	0.23 28	0.21 59	0.13 9	0.12 8	0.12 31	0.27 111	0.13 10	0.07 19	0.25 395	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.36 404

MIF-Stereo (partial)	0.18 41	0.13 91	0.50 155	0.22 115	0.15 189	0.16 12	0.13 8	0.29 47	0.26 69	0.17 32	0.26 98	0.16 46	0.17 108	0.25 85	0.18 108	0.09 167	0.06 37	0.10 218	0.08 125	0.09 151	0.08 45

EKT-Stereo	0.39 345	0.13 91	0.53 201	0.42 418	3.94 468	0.22 114	0.17 79	0.38 140	0.30 123	0.21 59	0.20 48	0.23 114	0.15 78	0.30 160	0.18 108	0.10 226	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.09 151	0.12 193

CASnet	0.15 9	0.13 91	0.30 13	0.22 115	0.08 3	0.15 8	0.14 20	0.28 32	0.26 69	0.23 83	0.20 48	0.15 41	0.11 19	0.18 18	0.13 10	0.07 19	0.05 3	0.11 269	0.09 198	0.08 83	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.20 85	0.13 91	0.49 134	0.28 330	0.20 318	0.21 90	0.17 79	0.29 47	0.24 38	0.22 76	0.13 9	0.12 8	0.12 31	0.32 176	0.13 10	0.07 19	0.26 402	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.48 433

anonymousa	0.26 229	0.13 91	0.56 228	0.29 343	0.30 400	0.31 253	0.20 189	0.38 140	0.36 187	0.33 227	0.51 332	0.41 295	0.27 240	0.25 85	0.24 210	0.08 105	0.18 347	0.09 149	0.18 389	0.08 83	0.17 275

ProNet	0.16 19	0.13 91	0.36 36	0.21 73	0.15 189	0.20 68	0.19 158	0.29 47	0.23 28	0.14 11	0.13 9	0.13 17	0.12 31	0.25 85	0.13 10	0.06 1	0.09 185	0.07 20	0.06 29	0.07 40	0.22 327

ccc-4	0.18 41	0.13 91	0.41 58	0.21 73	0.15 189	0.21 90	0.17 79	0.28 32	0.23 28	0.21 59	0.13 9	0.12 8	0.12 31	0.27 111	0.13 10	0.07 19	0.25 395	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.36 404

BUS	0.24 183	0.13 91	0.36 36	0.25 236	0.14 133	0.44 353	0.17 79	0.59 355	0.36 187	0.34 245	0.35 186	0.31 218	0.22 176	0.27 111	0.22 186	0.10 226	0.07 100	0.11 269	0.10 244	0.09 151	0.10 121

BSDual-CNN	0.24 183	0.13 91	0.36 36	0.25 236	0.14 133	0.35 304	0.22 242	0.59 355	0.36 187	0.34 245	0.35 186	0.38 272	0.25 217	0.27 111	0.28 253	0.10 226	0.07 100	0.11 269	0.10 244	0.09 151	0.10 121

IGEV-Stereo	0.20 85	0.13 91	0.49 134	0.28 330	0.20 318	0.21 90	0.17 79	0.29 47	0.24 38	0.22 76	0.13 9	0.12 8	0.12 31	0.32 176	0.13 10	0.07 19	0.26 402	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.48 433
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.24 183	0.13 91	0.36 36	0.21 73	0.14 133	0.35 304	0.23 269	0.54 300	0.36 187	0.36 273	0.38 219	0.38 272	0.25 217	0.27 111	0.28 253	0.10 226	0.08 150	0.10 218	0.10 244	0.09 151	0.09 74

DAS	0.28 258	0.13 91	0.49 134	0.24 205	0.18 275	0.30 233	0.24 292	0.48 247	0.48 315	0.42 333	0.45 298	0.34 243	0.31 297	0.76 371	0.24 210	0.09 167	0.07 100	0.09 149	0.07 60	0.10 202	0.11 155

SepStereo	0.27 250	0.13 91	0.49 134	0.24 205	0.18 275	0.30 233	0.24 292	0.48 247	0.48 315	0.42 333	0.45 298	0.34 243	0.31 297	0.64 326	0.24 210	0.09 167	0.07 100	0.09 149	0.07 60	0.10 202	0.11 155

Patchmatch Stereo++	0.19 61	0.13 91	0.51 169	0.22 115	0.11 28	0.19 41	0.14 20	0.30 59	0.24 38	0.28 130	0.29 121	0.25 141	0.18 136	0.27 111	0.18 108	0.09 167	0.06 37	0.10 218	0.08 125	0.10 202	0.09 74
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 61	0.13 91	0.51 169	0.22 115	0.11 28	0.19 41	0.15 35	0.30 59	0.24 38	0.28 130	0.29 121	0.25 141	0.18 136	0.25 85	0.17 84	0.09 167	0.06 37	0.10 218	0.08 125	0.10 202	0.09 74

ROB_FTStereo_v2	0.19 61	0.13 91	0.51 169	0.22 115	0.11 28	0.19 41	0.15 35	0.30 59	0.24 38	0.28 130	0.29 121	0.25 141	0.18 136	0.25 85	0.18 108	0.09 167	0.06 37	0.10 218	0.08 125	0.10 202	0.09 74

ROB_FTStereo	0.19 61	0.13 91	0.51 169	0.22 115	0.11 28	0.19 41	0.13 8	0.30 59	0.24 38	0.28 130	0.29 121	0.25 141	0.18 136	0.25 85	0.17 84	0.09 167	0.06 37	0.10 218	0.08 125	0.10 202	0.09 74

HUI-Stereo	0.19 61	0.13 91	0.52 190	0.22 115	0.11 28	0.19 41	0.14 20	0.30 59	0.24 38	0.28 130	0.29 121	0.25 141	0.18 136	0.23 68	0.17 84	0.09 167	0.06 37	0.10 218	0.08 125	0.10 202	0.09 74

iGMRVC	0.19 61	0.13 91	0.51 169	0.22 115	0.11 28	0.19 41	0.15 35	0.30 59	0.24 38	0.28 130	0.29 121	0.25 141	0.18 136	0.27 111	0.18 108	0.09 167	0.06 37	0.10 218	0.08 125	0.10 202	0.09 74

RAFT-RH_RVC	0.26 229	0.13 91	0.57 236	0.22 115	0.12 55	0.25 165	0.14 20	0.27 28	0.29 109	0.38 296	1.14 431	0.23 114	0.18 136	0.58 292	0.24 210	0.07 19	0.06 37	0.10 218	0.07 60	0.06 3	0.08 45

iRAFT	0.19 61	0.13 91	0.51 169	0.22 115	0.11 28	0.19 41	0.14 20	0.30 59	0.24 38	0.28 130	0.29 121	0.25 141	0.18 136	0.27 111	0.18 108	0.09 167	0.06 37	0.10 218	0.08 125	0.10 202	0.09 74

CRE-IMP	0.19 61	0.13 91	0.51 169	0.23 162	0.11 28	0.24 152	0.17 79	0.31 74	0.24 38	0.27 120	0.26 98	0.24 130	0.17 108	0.24 75	0.19 133	0.09 167	0.05 3	0.10 218	0.07 60	0.10 202	0.10 121

RAFT-IKP	0.19 61	0.13 91	0.51 169	0.22 115	0.11 28	0.18 30	0.15 35	0.30 59	0.24 38	0.28 130	0.29 121	0.25 141	0.18 136	0.26 101	0.18 108	0.09 167	0.06 37	0.10 218	0.08 125	0.10 202	0.09 74

ICVP	0.24 183	0.13 91	0.45 83	0.26 271	0.14 133	0.30 233	0.25 305	0.47 237	0.35 174	0.29 154	0.43 274	0.35 257	0.25 217	0.28 130	0.25 224	0.12 295	0.09 185	0.09 149	0.09 198	0.09 151	0.11 155
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.22 125	0.13 91	0.48 114	0.22 115	0.12 55	0.27 186	0.18 123	0.43 194	0.37 202	0.31 191	0.32 153	0.29 191	0.23 187	0.27 111	0.24 210	0.10 226	0.07 100	0.09 149	0.09 198	0.09 151	0.11 155

DIP-Stereo	0.20 85	0.13 91	0.48 114	0.20 47	0.13 97	0.28 201	0.12 5	0.43 194	0.26 69	0.27 120	0.32 153	0.21 96	0.17 108	0.26 101	0.20 150	0.08 105	0.06 37	0.08 82	0.06 29	0.07 40	0.10 121
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
model_zeroshot	0.21 111	0.14 131	0.51 169	0.34 386	0.18 275	0.26 180	0.16 58	0.41 184	0.24 38	0.33 227	0.20 48	0.25 141	0.12 31	0.26 101	0.16 66	0.09 167	0.21 365	0.07 20	0.08 125	0.07 40	0.13 213

WCG-NET（raft）	0.16 19	0.14 131	0.32 21	0.18 10	0.09 7	0.19 41	0.16 58	0.24 15	0.27 84	0.19 45	0.19 40	0.20 83	0.12 31	0.22 57	0.13 10	0.06 1	0.17 338	0.06 1	0.05 9	0.07 40	0.07 14

test_sample5	0.26 229	0.14 131	0.51 169	0.21 73	0.12 55	0.31 253	0.21 212	0.53 288	0.38 210	0.33 227	0.43 274	0.29 191	0.25 217	0.56 286	0.24 210	0.10 226	0.14 281	0.10 218	0.10 244	0.11 254	0.16 259

test_sample4	0.26 229	0.14 131	0.53 201	0.21 73	0.12 55	0.32 269	0.21 212	0.53 288	0.38 210	0.33 227	0.38 219	0.28 178	0.25 217	0.54 276	0.25 224	0.10 226	0.14 281	0.10 218	0.09 198	0.11 254	0.16 259

test_sample3	0.25 208	0.14 131	0.52 190	0.20 47	0.12 55	0.33 276	0.20 189	0.53 288	0.38 210	0.32 216	0.35 186	0.29 191	0.24 206	0.54 276	0.25 224	0.10 226	0.14 281	0.09 149	0.09 198	0.11 254	0.15 248

gcap-zeroshot	0.19 61	0.14 131	0.51 169	0.21 73	0.15 189	0.27 186	0.15 35	0.32 80	0.24 38	0.26 110	0.20 48	0.34 243	0.15 78	0.22 57	0.14 34	0.07 19	0.08 150	0.07 20	0.07 60	0.06 3	0.09 74

DualNet	0.26 229	0.14 131	0.51 169	0.21 73	0.12 55	0.31 253	0.21 212	0.53 288	0.38 210	0.34 245	0.44 284	0.29 191	0.25 217	0.56 286	0.24 210	0.10 226	0.14 281	0.10 218	0.10 244	0.11 254	0.16 259

ttt	0.33 312	0.14 131	0.54 212	0.22 115	0.14 133	0.30 233	0.22 242	0.59 355	0.51 339	0.31 191	0.46 310	0.30 208	0.23 187	0.71 352	1.07 420	0.13 314	0.22 375	0.10 218	0.11 273	0.12 289	0.24 347

PCWNet_CMD	0.23 155	0.14 131	0.48 114	0.21 73	0.13 97	0.28 201	0.17 79	0.47 237	0.47 309	0.30 176	0.36 201	0.37 266	0.24 206	0.29 149	0.21 170	0.09 167	0.06 37	0.10 218	0.08 125	0.11 254	0.11 155

CFNet_ucs	0.25 208	0.14 131	0.51 169	0.20 47	0.15 189	0.29 220	0.18 123	0.51 273	0.46 297	0.32 216	0.42 261	0.38 272	0.23 187	0.31 171	0.22 186	0.11 260	0.08 150	0.12 300	0.09 198	0.13 302	0.13 213

testlalala_base	0.23 155	0.14 131	0.48 114	0.26 271	0.16 221	0.25 165	0.17 79	0.37 129	0.19 6	0.20 53	0.26 98	0.17 54	0.14 65	0.19 28	0.18 108	0.42 434	0.23 384	0.07 20	0.06 29	0.50 428	0.14 235

Selective-RAFT	0.19 61	0.14 131	0.37 41	0.24 205	0.11 28	0.30 233	0.15 35	0.35 111	0.34 165	0.17 32	0.17 28	0.22 101	0.18 136	0.29 149	0.18 108	0.07 19	0.16 319	0.07 20	0.07 60	0.08 83	0.08 45

CRFU-Net	0.29 276	0.14 131	0.48 114	0.26 271	0.15 189	0.46 363	0.22 242	0.52 278	0.32 140	0.44 349	0.42 261	0.48 342	0.47 375	0.44 238	0.31 277	0.12 295	0.10 210	0.09 149	0.08 125	0.10 202	0.11 155

IPLGR	0.22 125	0.14 131	0.75 320	0.21 73	0.11 28	0.25 165	0.18 123	0.44 213	0.38 210	0.29 154	0.28 114	0.21 96	0.19 155	0.37 219	0.19 133	0.07 19	0.06 37	0.08 82	0.07 60	0.07 40	0.07 14

GANet-ADL	0.22 125	0.14 131	0.51 169	0.23 162	0.14 133	0.29 220	0.19 158	0.48 247	0.36 187	0.26 110	0.33 170	0.32 229	0.20 160	0.26 101	0.22 186	0.11 260	0.07 100	0.07 20	0.06 29	0.09 151	0.11 155

STrans-v2	0.25 208	0.14 131	0.56 228	0.21 73	0.12 55	0.23 132	0.20 189	0.50 263	0.31 131	0.31 191	0.42 261	0.35 257	0.35 324	0.62 318	0.24 210	0.07 19	0.05 3	0.08 82	0.07 60	0.06 3	0.08 45

TransformOpticalFlow	0.24 183	0.14 131	0.57 236	0.24 205	0.11 28	0.21 90	0.19 158	0.43 194	0.34 165	0.30 176	0.43 274	0.36 262	0.31 297	0.61 310	0.20 150	0.07 19	0.05 3	0.08 82	0.07 60	0.06 3	0.08 45

CFNet_pseudo	0.23 155	0.14 131	0.48 114	0.20 47	0.13 97	0.27 186	0.17 79	0.46 227	0.45 287	0.30 176	0.37 212	0.38 272	0.23 187	0.30 160	0.22 186	0.09 167	0.06 37	0.11 269	0.08 125	0.11 254	0.11 155

GES	0.23 155	0.14 131	0.54 212	0.21 73	0.14 133	0.28 201	0.19 158	0.51 273	0.35 174	0.31 191	0.36 201	0.25 141	0.24 206	0.30 160	0.23 202	0.11 260	0.09 185	0.08 82	0.08 125	0.10 202	0.12 193

222	0.45 374	0.14 131	0.43 72	0.19 21	0.15 189	0.36 311	0.20 189	0.60 364	0.43 266	0.37 288	0.45 298	0.30 208	0.28 260	0.59 299	3.72 466	0.11 260	0.19 351	0.08 82	0.09 198	0.09 151	0.27 372

xxxx	0.39 345	0.14 131	0.47 100	0.20 47	0.16 221	0.38 325	0.20 189	0.61 371	0.43 266	0.30 176	0.44 284	0.38 272	0.25 217	0.50 257	2.41 460	0.11 260	0.21 365	0.09 149	0.10 244	0.10 202	0.26 369

test_xeample	0.39 345	0.14 131	0.46 95	0.19 21	0.16 221	0.34 291	0.22 242	0.59 355	0.43 266	0.33 227	0.47 317	0.30 208	0.27 240	0.60 304	2.44 461	0.10 226	0.21 365	0.09 149	0.09 198	0.09 151	0.25 358

MSMDNet	0.23 155	0.14 131	0.49 134	0.20 47	0.13 97	0.28 201	0.17 79	0.47 237	0.47 309	0.30 176	0.36 201	0.37 266	0.24 206	0.29 149	0.21 170	0.09 167	0.07 100	0.09 149	0.08 125	0.11 254	0.11 155

ccs_rob	0.23 155	0.14 131	0.48 114	0.20 47	0.13 97	0.27 186	0.17 79	0.46 227	0.45 287	0.30 176	0.37 212	0.38 272	0.23 187	0.30 160	0.22 186	0.09 167	0.06 37	0.11 269	0.08 125	0.12 289	0.11 155

RAStereo	0.14 1	0.15 155	0.40 52	0.22 115	0.11 28	0.15 8	0.18 123	0.25 23	0.24 38	0.13 3	0.17 28	0.11 5	0.09 4	0.15 2	0.13 10	0.08 105	0.06 37	0.08 82	0.06 29	0.07 40	0.05 1

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 229	0.15 155	0.96 380	0.21 73	0.25 378	0.30 233	0.21 212	0.54 300	0.28 93	0.25 100	0.29 121	0.46 330	0.23 187	0.28 130	0.20 150	0.08 105	0.10 210	0.08 82	0.12 311	0.11 254	0.17 275

test_sample6	0.27 250	0.15 155	0.50 155	0.22 115	0.12 55	0.30 233	0.22 242	0.54 300	0.39 226	0.34 245	0.44 284	0.29 191	0.25 217	0.58 292	0.26 235	0.11 260	0.14 281	0.10 218	0.10 244	0.11 254	0.16 259

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 41	0.15 155	0.27 7	0.20 47	0.13 97	0.24 152	0.17 79	0.31 74	0.37 202	0.43 343	0.17 28	0.13 17	0.12 31	0.20 38	0.16 66	0.08 105	0.07 100	0.09 149	0.07 60	0.09 151	0.08 45

MyStereo07	0.18 41	0.15 155	0.44 80	0.22 115	0.16 221	0.25 165	0.22 242	0.31 74	0.26 69	0.22 76	0.13 9	0.12 8	0.13 52	0.33 185	0.14 34	0.07 19	0.13 267	0.09 149	0.09 198	0.09 151	0.11 155

MyStereo06	0.23 155	0.15 155	0.74 317	0.22 115	0.14 133	0.25 165	0.22 242	0.43 194	0.25 60	0.36 273	0.24 85	0.34 243	0.18 136	0.24 75	0.20 150	0.07 19	0.12 251	0.09 149	0.09 198	0.09 151	0.11 155

MyStereo05	0.24 183	0.15 155	0.58 251	0.22 115	0.14 133	0.25 165	0.22 242	0.50 263	0.54 356	0.32 216	0.23 79	0.26 160	0.23 187	0.32 176	0.25 224	0.07 19	0.12 251	0.09 149	0.09 198	0.09 151	0.11 155

MyStereo04	0.24 183	0.15 155	0.58 251	0.22 115	0.16 221	0.25 165	0.22 242	0.51 273	0.54 356	0.29 154	0.23 79	0.27 165	0.23 187	0.32 176	0.25 224	0.07 19	0.13 267	0.09 149	0.09 198	0.09 151	0.11 155

mmm	0.25 208	0.15 155	0.44 80	0.23 162	0.20 318	0.28 201	0.21 212	0.43 194	0.32 140	0.31 191	0.40 243	0.30 208	0.24 206	0.31 171	0.28 253	0.09 167	0.21 365	0.11 269	0.12 311	0.10 202	0.26 369

DCRE	0.24 183	0.15 155	0.45 83	0.26 271	0.26 382	0.23 132	0.21 212	0.37 129	0.29 109	0.23 83	0.81 411	0.23 114	0.16 93	0.24 75	0.18 108	0.07 19	0.14 281	0.07 20	0.08 125	0.07 40	0.25 358

fff	0.20 85	0.15 155	0.57 236	0.19 21	0.09 7	0.19 41	0.18 123	0.38 140	0.46 297	0.29 154	0.31 144	0.18 63	0.28 260	0.21 43	0.20 150	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.05 9	0.06 3	0.09 74

ADStereo(finetuned)	0.21 111	0.15 155	0.59 258	0.19 21	0.09 7	0.19 41	0.18 123	0.37 129	0.41 243	0.30 176	0.31 144	0.19 72	0.31 297	0.21 43	0.20 150	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.05 9	0.07 40	0.10 121

x	0.23 155	0.15 155	0.45 83	0.20 47	0.15 189	0.27 186	0.17 79	0.43 194	0.35 174	0.26 110	0.31 144	0.29 191	0.25 217	0.29 149	0.30 268	0.09 167	0.22 375	0.08 82	0.09 198	0.09 151	0.24 347

IER	0.24 183	0.15 155	0.50 155	0.21 73	0.15 189	0.31 253	0.20 189	0.44 213	0.38 210	0.34 245	0.41 254	0.32 229	0.34 317	0.31 171	0.23 202	0.09 167	0.07 100	0.08 82	0.08 125	0.09 151	0.09 74

hknet	0.26 229	0.15 155	0.49 134	0.25 236	0.16 221	0.35 304	0.22 242	0.59 355	0.40 236	0.34 245	0.35 186	0.43 312	0.28 260	0.38 221	0.26 235	0.09 167	0.07 100	0.11 269	0.10 244	0.09 151	0.10 121

GwcNet-ADL	0.23 155	0.15 155	0.58 251	0.24 205	0.13 97	0.23 132	0.24 292	0.51 273	0.41 243	0.28 130	0.29 121	0.30 208	0.20 160	0.27 111	0.28 253	0.09 167	0.07 100	0.07 20	0.07 60	0.09 151	0.11 155

THIR-Stereo	0.30 289	0.15 155	0.46 95	0.19 21	0.11 28	0.28 201	0.70 435	0.33 95	0.36 187	0.37 288	0.64 384	0.33 236	0.49 383	0.58 292	0.44 337	0.08 105	0.06 37	0.08 82	0.09 198	0.07 40	0.08 45

IRAFT_RVC	0.23 155	0.15 155	0.54 212	0.26 271	0.12 55	0.19 41	0.23 269	0.41 184	0.39 226	0.31 191	0.30 133	0.29 191	0.24 206	0.55 281	0.23 202	0.08 105	0.06 37	0.10 218	0.08 125	0.08 83	0.08 45

sCroCo_RVC	0.19 61	0.15 155	0.60 265	0.27 305	0.18 275	0.23 132	0.16 58	0.28 32	0.24 38	0.14 11	0.22 73	0.17 54	0.14 65	0.22 57	0.16 66	0.11 260	0.11 235	0.09 149	0.09 198	0.09 151	0.10 121

DCANet	0.20 85	0.15 155	0.57 236	0.19 21	0.09 7	0.19 41	0.18 123	0.37 129	0.41 243	0.30 176	0.31 144	0.19 72	0.23 187	0.21 43	0.20 150	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.05 9	0.07 40	0.10 121

csc	0.20 85	0.15 155	0.57 236	0.19 21	0.09 7	0.19 41	0.18 123	0.38 140	0.46 297	0.29 154	0.31 144	0.18 63	0.28 260	0.21 43	0.20 150	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.05 9	0.06 3	0.09 74

cscssc	0.20 85	0.15 155	0.57 236	0.19 21	0.09 7	0.19 41	0.18 123	0.38 140	0.46 297	0.29 154	0.31 144	0.18 63	0.28 260	0.21 43	0.20 150	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.05 9	0.06 3	0.09 74

UPFNet	0.27 250	0.15 155	0.47 100	0.25 236	0.20 318	0.37 319	0.27 322	0.50 263	0.40 236	0.36 273	0.38 219	0.37 266	0.29 278	0.40 225	0.34 295	0.10 226	0.10 210	0.10 218	0.10 244	0.10 202	0.08 45

rvit_0105_6	0.20 85	0.16 178	0.41 58	0.23 162	0.14 133	0.18 30	0.20 189	0.31 74	0.39 226	0.18 43	0.22 73	0.23 114	0.18 136	0.26 101	0.18 108	0.16 358	0.13 267	0.13 324	0.11 273	0.11 254	0.09 74

test_sample7	0.28 258	0.16 178	0.47 100	0.21 73	0.14 133	0.29 220	0.22 242	0.54 300	0.43 266	0.38 296	0.36 201	0.38 272	0.32 308	0.41 228	0.26 235	0.14 335	0.21 365	0.13 324	0.12 311	0.13 302	0.25 358

ACVNet-DCA	0.21 111	0.16 178	0.50 155	0.27 305	0.13 97	0.31 253	0.19 158	0.43 194	0.32 140	0.21 59	0.20 48	0.13 17	0.17 108	0.28 130	0.12 2	0.08 105	0.28 410	0.08 82	0.06 29	0.09 151	0.23 335

xx1	0.23 155	0.16 178	0.50 155	0.27 305	0.13 97	0.31 253	0.19 158	0.39 157	0.48 315	0.21 59	0.20 48	0.28 178	0.25 217	0.28 130	0.12 2	0.08 105	0.28 410	0.10 218	0.11 273	0.09 151	0.23 335

1test111	0.22 125	0.16 178	0.50 155	0.27 305	0.13 97	0.31 253	0.19 158	0.43 194	0.32 140	0.21 59	0.20 48	0.13 17	0.17 108	0.36 210	0.28 253	0.08 105	0.28 410	0.08 82	0.06 29	0.09 151	0.23 335

cc1	0.22 125	0.16 178	0.50 155	0.27 305	0.13 97	0.31 253	0.19 158	0.39 157	0.48 315	0.21 59	0.20 48	0.13 17	0.17 108	0.28 130	0.12 2	0.08 105	0.28 410	0.08 82	0.06 29	0.08 83	0.37 412

tt1	0.22 125	0.16 178	0.49 134	0.26 271	0.15 189	0.31 253	0.19 158	0.38 140	0.46 297	0.21 59	0.19 40	0.13 17	0.16 93	0.28 130	0.12 2	0.08 105	0.28 410	0.08 82	0.06 29	0.08 83	0.37 412

plain	0.18 41	0.16 178	0.59 258	0.21 73	0.13 97	0.16 12	0.17 79	0.29 47	0.23 28	0.16 23	0.26 98	0.13 17	0.17 108	0.27 111	0.17 84	0.09 167	0.06 37	0.10 218	0.07 60	0.10 202	0.07 14

gwcnet-sp	0.25 208	0.16 178	0.70 305	0.23 162	0.14 133	0.34 291	0.22 242	0.46 227	0.41 243	0.37 288	0.35 186	0.27 165	0.27 240	0.36 210	0.26 235	0.09 167	0.08 150	0.09 149	0.09 198	0.10 202	0.10 121

scenet	0.25 208	0.16 178	0.70 305	0.23 162	0.14 133	0.34 291	0.22 242	0.46 227	0.41 243	0.37 288	0.35 186	0.27 165	0.27 240	0.36 210	0.26 235	0.09 167	0.08 150	0.09 149	0.09 198	0.10 202	0.10 121

CASS	0.22 125	0.16 178	0.40 52	0.26 271	0.12 55	0.29 220	0.19 158	0.40 166	0.32 140	0.34 245	0.35 186	0.25 141	0.25 217	0.26 101	0.21 170	0.13 314	0.08 150	0.11 269	0.09 198	0.11 254	0.12 193
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.25 208	0.16 178	0.70 305	0.23 162	0.14 133	0.34 291	0.22 242	0.46 227	0.41 243	0.37 288	0.35 186	0.27 165	0.27 240	0.36 210	0.26 235	0.09 167	0.08 150	0.09 149	0.09 198	0.10 202	0.10 121

qqq	0.24 183	0.16 178	0.46 95	0.20 47	0.15 189	0.23 132	0.20 189	0.43 194	0.32 140	0.26 110	0.31 144	0.28 178	0.25 217	0.36 210	0.28 253	0.08 105	0.22 375	0.10 218	0.11 273	0.09 151	0.23 335

NINENet	0.27 250	0.16 178	0.49 134	0.23 162	0.16 221	0.44 353	0.17 79	0.63 383	0.49 328	0.33 227	0.38 219	0.31 218	0.22 176	0.43 235	0.22 186	0.11 260	0.10 210	0.12 300	0.08 125	0.12 289	0.11 155

test_4	0.19 61	0.16 178	0.39 47	0.24 205	0.13 97	0.19 41	0.21 212	0.27 28	0.24 38	0.24 89	0.47 317	0.22 101	0.13 52	0.27 111	0.18 108	0.06 1	0.06 37	0.09 149	0.09 198	0.07 40	0.06 5

PSMNet-ADL	0.26 229	0.16 178	0.39 47	0.27 305	0.14 133	0.32 269	0.22 242	0.45 220	0.37 202	0.28 130	0.34 178	0.41 295	0.28 260	0.61 310	0.32 283	0.11 260	0.10 210	0.09 149	0.11 273	0.10 202	0.13 213

OMP-Stereo	0.24 183	0.16 178	0.48 114	0.30 352	0.13 97	0.21 90	0.16 58	0.38 140	0.35 174	0.34 245	0.30 133	0.33 236	0.20 160	0.70 347	0.24 210	0.08 105	0.06 37	0.09 149	0.07 60	0.08 83	0.07 14

IIG-Stereo	0.24 183	0.16 178	0.47 100	0.29 343	0.12 55	0.23 132	0.14 20	0.40 166	0.33 154	0.35 262	0.37 212	0.33 236	0.22 176	0.70 347	0.26 235	0.08 105	0.06 37	0.09 149	0.07 60	0.08 83	0.07 14

CroCo-Stereo	0.15 9	0.16 178	0.34 26	0.25 236	0.12 55	0.11 2	0.18 123	0.35 111	0.24 38	0.13 3	0.13 9	0.18 63	0.12 31	0.15 2	0.13 10	0.08 105	0.06 37	0.07 20	0.05 9	0.07 40	0.06 5
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
iRaftStereo_RVC	0.17 33	0.16 178	0.35 30	0.21 73	0.11 28	0.20 68	0.17 79	0.34 102	0.25 60	0.20 53	0.25 91	0.19 72	0.12 31	0.21 43	0.16 66	0.07 19	0.12 251	0.10 218	0.09 198	0.09 151	0.14 235

pcwnet_v2	0.32 305	0.16 178	1.22 417	0.23 162	0.19 300	0.32 269	0.19 158	0.61 371	0.61 382	0.37 288	0.45 298	0.35 257	0.29 278	0.37 219	0.26 235	0.14 335	0.11 235	0.12 300	0.11 273	0.14 323	0.18 278

UNet	0.28 258	0.16 178	0.70 305	0.24 205	0.20 318	0.44 353	0.21 212	0.52 278	0.42 255	0.36 273	0.40 243	0.43 312	0.33 316	0.41 228	0.32 283	0.09 167	0.07 100	0.10 218	0.09 198	0.10 202	0.09 74

ac_64	0.28 258	0.16 178	0.62 274	0.25 236	0.17 249	0.36 311	0.22 242	0.48 247	0.35 174	0.36 273	0.37 212	0.51 355	0.30 284	0.62 318	0.34 295	0.11 260	0.09 185	0.10 218	0.10 244	0.09 151	0.09 74

DISCO	0.33 312	0.16 178	0.55 218	0.26 271	0.16 221	0.48 375	0.25 305	0.52 278	0.58 372	0.38 296	0.45 298	0.63 393	0.37 334	0.65 330	0.50 355	0.10 226	0.07 100	0.09 149	0.08 125	0.13 302	0.13 213

MDST_ROB	0.51 392	0.16 178	0.97 382	0.31 365	0.21 331	1.35 451	0.34 370	0.80 426	0.59 379	1.09 439	0.74 403	0.49 348	0.37 334	1.31 440	0.60 377	0.14 335	0.12 251	0.16 366	0.13 339	0.13 302	0.18 278

rvit_0105_4	0.21 111	0.17 203	0.49 134	0.23 162	0.14 133	0.20 68	0.23 269	0.35 111	0.40 236	0.19 45	0.24 85	0.25 141	0.20 160	0.28 130	0.18 108	0.16 358	0.13 267	0.12 300	0.11 273	0.11 254	0.10 121

rvit_stereo_0081_aga	0.17 33	0.17 203	0.40 52	0.21 73	0.14 133	0.20 68	0.17 79	0.24 15	0.26 69	0.18 43	0.21 65	0.20 83	0.14 65	0.20 38	0.15 54	0.12 295	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.10 202	0.08 45

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 258	0.17 203	0.96 380	0.29 343	0.31 405	0.29 220	0.21 212	0.53 288	0.28 93	0.27 120	0.55 353	0.41 295	0.18 136	0.30 160	0.22 186	0.08 105	0.10 210	0.08 82	0.13 339	0.12 289	0.20 307

rvit_stereo_0080	0.16 19	0.17 203	0.35 30	0.19 21	0.13 97	0.14 4	0.20 189	0.29 47	0.26 69	0.16 23	0.17 28	0.19 72	0.14 65	0.19 28	0.16 66	0.11 260	0.08 150	0.08 82	0.08 125	0.10 202	0.08 45

IGEVStereo-DCA	0.20 85	0.17 203	0.41 58	0.22 115	0.15 189	0.20 68	0.17 79	0.28 32	0.23 28	0.19 45	0.12 4	0.14 33	0.12 31	0.38 221	0.31 277	0.07 19	0.16 319	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.36 404

rrr	0.22 125	0.17 203	0.79 335	0.22 115	0.15 189	0.20 68	0.18 123	0.40 166	0.27 84	0.19 45	0.12 4	0.14 33	0.12 31	0.38 221	0.31 277	0.07 19	0.16 319	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.28 378

ffm	0.27 250	0.17 203	0.84 350	0.21 73	0.13 97	0.29 220	0.21 212	0.38 140	0.46 297	0.31 191	0.44 284	0.34 243	0.24 206	0.28 130	0.12 2	0.08 105	0.28 410	0.12 300	0.11 273	0.08 83	0.37 412

ff1	0.36 328	0.17 203	0.84 350	0.21 73	0.13 97	0.29 220	0.21 212	0.38 140	0.46 297	0.31 191	0.44 284	0.34 243	0.24 206	0.91 404	1.30 431	0.08 105	0.28 410	0.12 300	0.11 273	0.08 83	0.37 412

mmx	0.37 335	0.17 203	0.84 350	0.21 73	0.13 97	0.29 220	0.21 212	0.57 334	0.48 315	0.31 191	0.44 284	0.34 243	0.24 206	0.91 404	1.30 431	0.10 226	0.20 360	0.12 300	0.11 273	0.11 254	0.23 335

1111x	0.39 345	0.17 203	0.80 338	0.23 162	0.15 189	0.33 276	0.27 322	0.62 379	0.48 315	0.32 216	0.43 274	0.40 289	0.29 278	0.86 394	1.60 446	0.09 167	0.23 384	0.09 149	0.12 311	0.10 202	0.23 335

whm_eth	0.16 19	0.17 203	0.35 30	0.19 21	0.13 97	0.14 4	0.20 189	0.29 47	0.26 69	0.16 23	0.17 28	0.19 72	0.14 65	0.19 28	0.16 66	0.11 260	0.08 150	0.08 82	0.08 125	0.10 202	0.08 45

xxx	0.37 335	0.17 203	0.84 350	0.21 73	0.13 97	0.29 220	0.21 212	0.57 334	0.48 315	0.31 191	0.44 284	0.34 243	0.24 206	0.91 404	1.30 431	0.10 226	0.20 360	0.12 300	0.11 273	0.11 254	0.23 335

MaDis-Stereo	0.15 9	0.17 203	0.39 47	0.19 21	0.15 189	0.16 12	0.13 8	0.26 25	0.22 22	0.13 3	0.15 21	0.14 33	0.11 19	0.17 11	0.17 84	0.08 105	0.07 100	0.08 82	0.06 29	0.07 40	0.06 5

MIM_Stereo	0.20 85	0.17 203	0.55 218	0.20 47	0.21 331	0.17 20	0.14 20	0.37 129	0.27 84	0.28 130	0.35 186	0.23 114	0.13 52	0.28 130	0.16 66	0.06 1	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.15 248

CSP-Net	0.28 258	0.17 203	0.41 58	0.22 115	0.14 133	0.44 353	0.24 292	0.52 278	0.42 255	0.42 333	0.44 284	0.42 306	0.27 240	0.66 336	0.30 268	0.12 295	0.09 185	0.08 82	0.08 125	0.10 202	0.10 121

GMOStereo	0.20 85	0.17 203	0.45 83	0.23 162	0.18 275	0.21 90	0.27 322	0.28 32	0.28 93	0.31 191	0.32 153	0.28 178	0.17 108	0.16 5	0.13 10	0.07 19	0.23 384	0.10 218	0.08 125	0.08 83	0.07 14

error version	0.20 85	0.17 203	0.45 83	0.23 162	0.18 275	0.21 90	0.27 322	0.28 32	0.28 93	0.31 191	0.32 153	0.28 178	0.17 108	0.16 5	0.13 10	0.07 19	0.23 384	0.10 218	0.08 125	0.08 83	0.07 14

test-v	0.20 85	0.17 203	0.45 83	0.23 162	0.18 275	0.21 90	0.27 322	0.28 32	0.28 93	0.31 191	0.32 153	0.28 178	0.17 108	0.16 5	0.13 10	0.07 19	0.23 384	0.10 218	0.08 125	0.08 83	0.07 14

test-2	0.20 85	0.17 203	0.45 83	0.23 162	0.18 275	0.21 90	0.27 322	0.28 32	0.28 93	0.31 191	0.32 153	0.28 178	0.17 108	0.16 5	0.13 10	0.07 19	0.23 384	0.10 218	0.08 125	0.08 83	0.07 14

test_xeample3	0.22 125	0.17 203	0.81 339	0.21 73	0.15 189	0.20 68	0.18 123	0.40 166	0.25 60	0.19 45	0.12 4	0.13 17	0.12 31	0.34 199	0.33 291	0.07 19	0.20 360	0.07 20	0.08 125	0.08 83	0.34 401

AdaStereo	0.25 208	0.17 203	0.47 100	0.25 236	0.13 97	0.33 276	0.17 79	0.57 334	0.43 266	0.34 245	0.38 219	0.35 257	0.21 170	0.32 176	0.24 210	0.14 335	0.06 37	0.13 324	0.09 198	0.11 254	0.09 74
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.
rvit_0105_5	0.22 125	0.18 224	0.51 169	0.23 162	0.13 97	0.22 114	0.25 305	0.38 140	0.40 236	0.21 59	0.23 79	0.27 165	0.20 160	0.27 111	0.20 150	0.15 348	0.13 267	0.12 300	0.12 311	0.10 202	0.10 121

UGAM	0.28 258	0.18 224	0.57 236	0.26 271	0.13 97	0.23 132	0.26 316	0.33 95	0.45 287	0.32 216	0.42 261	0.45 323	0.22 176	0.92 409	0.23 202	0.08 105	0.09 185	0.14 344	0.13 339	0.10 202	0.10 121

rvit_stereo_0075_2	0.25 208	0.18 224	0.65 285	0.27 305	0.22 346	0.22 114	0.15 35	0.41 184	0.36 187	0.27 120	0.37 212	0.29 191	0.21 170	0.29 149	0.20 150	0.17 372	0.12 251	0.19 388	0.12 311	0.14 323	0.14 235

H2IRNET	0.19 61	0.18 224	0.50 155	0.22 115	0.12 55	0.20 68	0.16 58	0.28 32	0.31 131	0.17 32	0.32 153	0.25 141	0.20 160	0.24 75	0.19 133	0.08 105	0.06 37	0.09 149	0.10 244	0.10 202	0.08 45

CroCo-Stereo Lap2	0.16 19	0.18 224	0.39 47	0.26 271	0.18 275	0.11 2	0.19 158	0.30 59	0.22 22	0.13 3	0.16 24	0.15 41	0.11 19	0.17 11	0.15 54	0.07 19	0.07 100	0.08 82	0.06 29	0.08 83	0.07 14

delet	0.29 276	0.18 224	0.58 251	0.24 205	0.19 300	0.41 339	0.30 346	0.52 278	0.51 339	0.35 262	0.42 261	0.37 266	0.31 297	0.49 253	0.36 305	0.10 226	0.09 185	0.11 269	0.12 311	0.09 151	0.09 74

ACVNet	0.24 183	0.18 224	0.51 169	0.18 10	0.15 189	0.27 186	0.23 269	0.40 166	0.45 287	0.29 154	0.41 254	0.38 272	0.28 260	0.28 130	0.35 301	0.09 167	0.07 100	0.08 82	0.07 60	0.10 202	0.09 74

acv_ft	0.26 229	0.18 224	0.56 228	0.24 205	0.19 300	0.34 291	0.21 212	0.47 237	0.45 287	0.39 310	0.41 254	0.38 272	0.28 260	0.28 130	0.36 305	0.09 167	0.07 100	0.08 82	0.07 60	0.11 254	0.09 74

DSFCA	0.29 276	0.18 224	0.48 114	0.21 73	0.17 249	0.39 329	0.32 361	0.49 255	0.44 276	0.44 349	0.38 219	0.40 289	0.30 284	0.53 271	0.38 313	0.12 295	0.10 210	0.10 218	0.11 273	0.11 254	0.11 155

DMCA	0.24 183	0.18 224	0.51 169	0.23 162	0.14 133	0.27 186	0.20 189	0.45 220	0.40 236	0.32 216	0.33 170	0.33 236	0.25 217	0.27 111	0.30 268	0.11 260	0.08 150	0.10 218	0.08 125	0.11 254	0.12 193

NVstereo2D	0.32 305	0.18 224	0.63 279	0.24 205	0.23 356	0.43 348	0.28 335	0.60 364	0.58 372	0.28 130	0.39 234	0.42 306	0.30 284	0.71 352	0.30 268	0.13 314	0.09 185	0.13 324	0.10 244	0.20 380	0.18 278

HSM	0.29 276	0.18 224	0.48 114	0.21 73	0.15 189	0.33 276	0.20 189	0.55 316	0.39 226	0.36 273	0.39 234	0.67 407	0.32 308	0.88 397	0.24 210	0.09 167	0.07 100	0.08 82	0.07 60	0.09 151	0.10 121

rvit_stereo_ft	0.18 41	0.19 236	0.43 72	0.25 236	0.14 133	0.17 20	0.21 212	0.30 59	0.28 93	0.17 32	0.19 40	0.20 83	0.17 108	0.22 57	0.18 108	0.11 260	0.07 100	0.09 149	0.09 198	0.10 202	0.08 45

ToySt	0.28 258	0.19 236	0.68 298	0.22 115	0.19 300	0.31 253	0.31 355	0.43 194	0.43 266	0.28 130	0.38 219	0.42 306	0.32 308	0.33 185	0.32 283	0.08 105	0.14 281	0.10 218	0.12 311	0.11 254	0.24 347

IPLG	0.23 155	0.19 236	0.65 285	0.21 73	0.12 55	0.28 201	0.17 79	0.45 220	0.32 140	0.33 227	0.32 153	0.16 46	0.17 108	0.50 257	0.23 202	0.07 19	0.06 37	0.08 82	0.07 60	0.07 40	0.08 45

MIPNet	0.22 125	0.19 236	0.64 282	0.22 115	0.12 55	0.28 201	0.20 189	0.48 247	0.39 226	0.31 191	0.24 85	0.19 72	0.24 206	0.28 130	0.20 150	0.07 19	0.05 3	0.08 82	0.07 60	0.07 40	0.08 45

Anonymous3	0.24 183	0.19 236	0.76 324	0.27 305	0.18 275	0.41 339	0.24 292	0.45 220	0.36 187	0.23 83	0.27 109	0.20 83	0.18 136	0.28 130	0.19 133	0.12 295	0.11 235	0.10 218	0.10 244	0.11 254	0.13 213

raftrobust	0.19 61	0.19 236	0.42 67	0.23 162	0.24 367	0.19 41	0.13 8	0.33 95	0.28 93	0.26 110	0.20 48	0.19 72	0.17 108	0.23 68	0.17 84	0.08 105	0.10 210	0.07 20	0.06 29	0.07 40	0.09 74

ADLNet	0.30 289	0.19 236	0.59 258	0.23 162	0.19 300	0.34 291	0.23 269	0.56 325	0.44 276	0.43 343	0.41 254	0.43 312	0.28 260	0.56 286	0.36 305	0.11 260	0.08 150	0.11 269	0.11 273	0.11 254	0.15 248

MMNet	0.28 258	0.19 236	0.54 212	0.24 205	0.17 249	0.47 369	0.22 242	0.47 237	0.53 351	0.40 319	0.43 274	0.36 262	0.34 317	0.40 225	0.35 301	0.08 105	0.08 150	0.09 149	0.09 198	0.10 202	0.09 74

HGLStereo	0.29 276	0.19 236	0.60 265	0.24 205	0.21 331	0.33 276	0.23 269	0.52 278	0.44 276	0.36 273	0.49 327	0.41 295	0.35 324	0.46 246	0.34 295	0.11 260	0.11 235	0.09 149	0.09 198	0.11 254	0.12 193

GANet-RSSM	0.26 229	0.19 236	0.54 212	0.21 73	0.14 133	0.27 186	0.22 242	0.47 237	0.34 165	0.30 176	0.40 243	0.41 295	0.30 284	0.59 299	0.25 224	0.11 260	0.08 150	0.09 149	0.09 198	0.10 202	0.10 121

FAT-Stereo	0.36 328	0.19 236	0.75 320	0.26 271	0.18 275	0.34 291	0.30 346	0.62 379	0.61 382	0.47 367	0.61 380	0.59 379	0.50 384	0.61 310	0.36 305	0.13 314	0.14 281	0.13 324	0.12 311	0.14 323	0.20 307

RASNet	0.30 289	0.19 236	0.59 258	0.23 162	0.19 300	0.33 276	0.20 189	0.50 263	0.41 243	0.31 191	0.44 284	0.47 338	0.38 339	0.79 379	0.40 319	0.09 167	0.07 100	0.07 20	0.09 198	0.08 83	0.10 121

StereoDRNet-Refined	0.28 258	0.19 236	0.47 100	0.25 236	0.14 133	0.36 311	0.21 212	0.49 255	0.43 266	0.46 361	0.52 338	0.42 306	0.30 284	0.46 246	0.38 313	0.10 226	0.07 100	0.11 269	0.11 273	0.10 202	0.11 155
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo8	0.25 208	0.20 249	0.69 299	0.24 205	0.17 249	0.31 253	0.16 58	0.50 263	0.32 140	0.29 154	0.38 219	0.25 141	0.19 155	0.33 185	0.29 266	0.08 105	0.20 360	0.08 82	0.08 125	0.10 202	0.16 259

Sa-1000	0.24 183	0.20 249	0.53 201	0.23 162	0.14 133	0.30 233	0.23 269	0.50 263	0.41 243	0.30 176	0.50 329	0.26 160	0.19 155	0.33 185	0.16 66	0.08 105	0.10 210	0.10 218	0.11 273	0.08 83	0.08 45

AnonymousM	0.19 61	0.20 249	0.30 13	0.18 10	0.10 20	0.19 41	0.17 79	0.32 80	0.27 84	0.27 120	0.21 65	0.18 63	0.14 65	0.21 43	0.16 66	0.09 167	0.08 150	0.38 426	0.15 364	0.06 3	0.08 45

S-Stereo	0.39 345	0.20 249	1.04 389	0.28 330	0.22 346	0.39 329	0.31 355	0.58 347	0.69 401	0.40 319	0.59 368	0.48 342	0.41 354	0.75 365	0.42 327	0.12 295	0.15 308	0.13 324	0.13 339	0.16 339	0.25 358

stereogan	0.39 345	0.20 249	0.78 334	0.28 330	0.22 346	0.65 408	0.26 316	0.62 379	0.65 391	0.45 356	0.60 372	0.67 407	0.45 366	0.69 344	0.37 311	0.14 335	0.14 281	0.14 344	0.12 311	0.20 380	0.19 293

DRN-Test	0.35 326	0.20 249	0.75 320	0.28 330	0.19 300	0.46 363	0.29 340	0.68 406	0.54 356	0.49 374	0.47 317	0.44 318	0.35 324	0.63 321	0.44 337	0.13 314	0.09 185	0.13 324	0.12 311	0.13 302	0.13 213

DLCB_ROB	0.30 289	0.20 249	0.45 83	0.28 330	0.17 249	0.37 319	0.25 305	0.50 263	0.45 287	0.46 361	0.47 317	0.51 355	0.34 317	0.56 286	0.38 313	0.10 226	0.10 210	0.11 269	0.11 273	0.10 202	0.11 155

rvit_0105_3	0.24 183	0.21 256	0.57 236	0.25 236	0.15 189	0.24 152	0.28 335	0.40 166	0.43 266	0.25 100	0.26 98	0.29 191	0.22 176	0.29 149	0.21 170	0.15 348	0.13 267	0.14 344	0.15 364	0.10 202	0.10 121

DualNet (step1)	0.31 299	0.21 256	0.69 299	0.18 10	0.17 249	0.36 311	0.21 212	0.54 300	0.43 266	0.38 296	0.36 201	0.38 272	0.32 308	0.41 228	0.26 235	0.24 401	0.21 365	0.28 414	0.24 411	0.18 366	0.21 316

test_sample9	0.45 374	0.21 256	0.69 299	0.18 10	0.17 249	0.36 311	0.21 212	0.54 300	0.43 266	0.38 296	0.36 201	0.38 272	0.32 308	0.70 347	1.01 413	0.24 401	1.93 465	0.28 414	0.24 411	0.18 366	0.21 316

test_sample8	0.52 395	0.21 256	0.69 299	0.18 10	0.17 249	0.36 311	0.21 212	0.57 334	0.38 210	0.63 404	0.39 234	1.16 432	0.68 417	0.70 347	1.01 413	0.24 401	1.93 465	0.28 414	0.24 411	0.18 366	0.21 316

SPstereo	0.18 41	0.21 256	0.47 100	0.23 162	0.18 275	0.21 90	0.10 1	0.28 32	0.24 38	0.20 53	0.22 73	0.15 41	0.13 52	0.21 43	0.16 66	0.07 19	0.19 351	0.07 20	0.05 9	0.06 3	0.09 74

4D-IteraStereo	0.20 85	0.21 256	0.62 274	0.21 73	0.14 133	0.19 41	0.17 79	0.29 47	0.28 93	0.24 89	0.20 48	0.20 83	0.10 9	0.22 57	0.18 108	0.07 19	0.07 100	0.10 218	0.08 125	0.08 83	0.33 398

ssnet_v2	0.30 289	0.21 256	0.63 279	0.23 162	0.15 189	0.40 335	0.30 346	0.59 355	0.48 315	0.40 319	0.37 212	0.46 330	0.30 284	0.41 228	0.44 337	0.13 314	0.11 235	0.11 269	0.11 273	0.12 289	0.11 155

RAFT_CTSACE	0.23 155	0.21 256	0.57 236	0.26 271	0.15 189	0.22 114	0.23 269	0.34 102	0.30 123	0.34 245	0.51 332	0.31 218	0.17 108	0.33 185	0.15 54	0.06 1	0.09 185	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.07 14

TRStereo	0.22 125	0.21 256	0.62 274	0.40 412	0.19 300	0.22 114	0.16 58	0.58 347	0.30 123	0.21 59	0.21 65	0.22 101	0.13 52	0.27 111	0.14 34	0.09 167	0.09 185	0.09 149	0.11 273	0.06 3	0.19 293

raft+_RVC	0.21 111	0.21 256	0.46 95	0.22 115	0.35 410	0.21 90	0.16 58	0.39 157	0.35 174	0.22 76	0.28 114	0.20 83	0.15 78	0.25 85	0.20 150	0.08 105	0.16 319	0.08 82	0.07 60	0.07 40	0.12 193

XX-TBD	0.16 19	0.21 256	0.43 72	0.22 115	0.10 20	0.23 132	0.15 35	0.23 7	0.28 93	0.22 76	0.26 98	0.14 33	0.12 31	0.16 5	0.14 34	0.08 105	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 40	0.06 5

psm_up	0.30 289	0.21 256	0.58 251	0.26 271	0.18 275	0.32 269	0.27 322	0.57 334	0.45 287	0.38 296	0.41 254	0.45 323	0.40 349	0.59 299	0.32 283	0.11 260	0.12 251	0.13 324	0.12 311	0.11 254	0.11 155

hitnet-ft	0.31 299	0.21 256	0.56 228	0.19 21	0.14 133	0.40 335	0.23 269	0.46 227	0.42 255	0.37 288	0.46 310	0.53 364	0.35 324	0.76 371	0.35 301	0.14 335	0.10 210	0.14 344	0.10 244	0.15 331	0.14 235

PSMNet-RSSM	0.26 229	0.21 256	0.50 155	0.21 73	0.14 133	0.25 165	0.21 212	0.50 263	0.38 210	0.31 191	0.45 298	0.40 289	0.27 240	0.53 271	0.24 210	0.12 295	0.08 150	0.11 269	0.13 339	0.10 202	0.10 121

CFNet-ft	0.26 229	0.21 256	0.51 169	0.19 21	0.16 221	0.31 253	0.21 212	0.40 166	0.37 202	0.29 154	0.40 243	0.46 330	0.27 240	0.49 253	0.28 253	0.12 295	0.07 100	0.12 300	0.11 273	0.12 289	0.11 155

CFNet_RVC	0.26 229	0.21 256	0.51 169	0.19 21	0.16 221	0.31 253	0.21 212	0.40 166	0.37 202	0.29 154	0.40 243	0.46 330	0.27 240	0.49 253	0.28 253	0.12 295	0.07 100	0.12 300	0.11 273	0.12 289	0.11 155

UCFNet_RVC	0.25 208	0.21 256	0.49 134	0.19 21	0.15 189	0.34 291	0.18 123	0.47 237	0.36 187	0.30 176	0.35 186	0.40 289	0.26 234	0.35 206	0.24 210	0.13 314	0.08 150	0.13 324	0.14 355	0.13 302	0.13 213

CBMV_ROB	0.36 328	0.21 256	0.57 236	0.22 115	0.14 133	0.35 304	0.20 189	0.55 316	0.47 309	0.52 383	0.58 364	0.45 323	0.53 393	0.75 365	0.50 355	0.18 383	0.19 351	0.23 403	0.21 398	0.15 331	0.20 307

GMStereo_Zeroshot	0.25 208	0.22 274	0.51 169	0.27 305	0.14 133	0.28 201	0.15 35	0.40 166	0.36 187	0.37 288	0.43 274	0.40 289	0.17 108	0.35 206	0.21 170	0.12 295	0.07 100	0.13 324	0.07 60	0.17 351	0.10 121

TestStereo1	0.23 155	0.22 274	0.50 155	0.27 305	0.14 133	0.26 180	0.27 322	0.43 194	0.38 210	0.29 154	0.39 234	0.23 114	0.21 170	0.33 185	0.18 108	0.08 105	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.10 121

SA-5K	0.23 155	0.22 274	0.50 155	0.27 305	0.14 133	0.26 180	0.27 322	0.43 194	0.38 210	0.29 154	0.39 234	0.23 114	0.21 170	0.33 185	0.18 108	0.08 105	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.10 121

SA	0.24 183	0.22 274	0.55 218	0.23 162	0.14 133	0.25 165	0.23 269	0.48 247	0.42 255	0.28 130	0.44 284	0.23 114	0.23 187	0.34 199	0.17 84	0.07 19	0.09 185	0.11 269	0.11 273	0.08 83	0.09 74

AACVNet	0.28 258	0.22 274	0.55 218	0.23 162	0.14 133	0.30 233	0.19 158	0.43 194	0.33 154	0.39 310	0.42 261	0.44 318	0.29 278	0.73 356	0.28 253	0.11 260	0.09 185	0.11 269	0.09 198	0.13 302	0.12 193

LMCR-Stereo	0.28 258	0.22 274	0.56 228	0.29 343	0.14 133	0.37 319	0.23 269	0.57 334	0.36 187	0.40 319	0.40 243	0.29 191	0.30 284	0.41 228	0.38 313	0.11 260	0.07 100	0.09 149	0.07 60	0.13 302	0.10 121

rafts_anoy	0.21 111	0.22 274	0.49 134	0.25 236	0.24 367	0.19 41	0.17 79	0.34 102	0.32 140	0.24 89	0.25 91	0.20 83	0.16 93	0.25 85	0.21 170	0.08 105	0.19 351	0.11 269	0.12 311	0.09 151	0.09 74

RALCasStereoNet	0.22 125	0.22 274	0.48 114	0.23 162	0.23 356	0.22 114	0.18 123	0.32 80	0.27 84	0.22 76	0.30 133	0.22 101	0.15 78	0.29 149	0.20 150	0.08 105	0.22 375	0.07 20	0.06 29	0.10 202	0.25 358

111	0.22 125	0.22 274	0.57 236	0.19 21	0.09 7	0.24 152	0.17 79	0.44 213	0.46 297	0.24 89	0.30 133	0.29 191	0.22 176	0.25 85	0.19 133	0.08 105	0.05 3	0.07 20	0.06 29	0.07 40	0.15 248

cf-r	0.26 229	0.22 274	0.66 290	0.22 115	0.14 133	0.28 201	0.22 242	0.44 213	0.42 255	0.32 216	0.42 261	0.43 312	0.27 240	0.44 238	0.27 246	0.11 260	0.07 100	0.08 82	0.10 244	0.08 83	0.09 74

edge stereo	0.40 355	0.22 274	0.87 358	0.27 305	0.22 346	0.38 325	0.26 316	0.59 355	0.56 368	0.53 389	0.60 372	0.71 415	0.50 384	0.78 375	0.43 330	0.16 358	0.15 308	0.19 388	0.14 355	0.17 351	0.19 293

iResNet	0.25 208	0.22 274	0.62 274	0.26 271	0.11 28	0.31 253	0.23 269	0.46 227	0.45 287	0.34 245	0.43 274	0.27 165	0.23 187	0.36 210	0.37 311	0.08 105	0.05 3	0.07 20	0.06 29	0.08 83	0.10 121

SGM_RVC	0.57 406	0.22 274	0.60 265	0.26 271	0.16 221	0.97 436	0.46 408	0.76 423	0.90 425	1.03 436	0.92 422	1.16 432	0.93 433	1.21 433	0.72 392	0.17 372	0.16 319	0.16 366	0.16 374	0.16 339	0.24 347
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
StereoVision	0.23 155	0.23 287	0.55 218	0.27 305	0.17 249	0.23 132	0.22 242	0.40 166	0.32 140	0.21 59	0.51 332	0.22 101	0.16 93	0.29 149	0.19 133	0.11 260	0.12 251	0.13 324	0.13 339	0.10 202	0.08 45

CBFPSM	0.28 258	0.23 287	0.76 324	0.21 73	0.14 133	0.38 325	0.26 316	0.42 187	0.37 202	0.34 245	0.36 201	0.55 367	0.38 339	0.33 185	0.40 319	0.08 105	0.08 150	0.07 20	0.08 125	0.09 151	0.12 193

iinet-f	0.31 299	0.23 287	1.16 406	0.20 47	0.16 221	0.44 353	0.23 269	0.47 237	0.38 210	0.36 273	0.44 284	0.41 295	0.35 324	0.36 210	0.43 330	0.10 226	0.09 185	0.08 82	0.08 125	0.13 302	0.12 193

Anonymous_2	0.44 371	0.23 287	0.57 236	0.34 386	0.34 407	0.53 390	0.28 335	0.49 255	0.39 226	0.36 273	0.34 178	0.48 342	0.38 339	0.43 235	0.33 291	0.26 409	0.41 436	0.44 430	1.45 465	0.33 421	0.37 412

raft_robust	0.25 208	0.23 287	0.44 80	0.22 115	0.13 97	0.23 132	0.22 242	0.52 278	0.50 333	0.33 227	0.32 153	0.33 236	0.23 187	0.55 281	0.18 108	0.07 19	0.11 235	0.08 82	0.10 244	0.08 83	0.07 14

ADLNet2	0.31 299	0.23 287	0.77 330	0.23 162	0.18 275	0.36 311	0.24 292	0.55 316	0.54 356	0.33 227	0.38 219	0.45 323	0.31 297	0.70 347	0.36 305	0.10 226	0.08 150	0.09 149	0.09 198	0.12 289	0.11 155

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 85	0.23 287	0.49 134	0.21 73	0.16 221	0.19 41	0.17 79	0.35 111	0.32 140	0.26 110	0.33 170	0.20 83	0.17 108	0.21 43	0.17 84	0.06 1	0.10 210	0.07 20	0.07 60	0.07 40	0.11 155

RYNet	0.38 340	0.23 287	0.65 285	0.26 271	0.28 388	0.62 403	0.33 366	0.61 371	0.62 386	0.42 333	0.39 234	0.58 378	0.40 349	0.89 399	0.57 373	0.11 260	0.09 185	0.12 300	0.11 273	0.19 373	0.22 327

HITNet	0.22 125	0.23 287	0.60 265	0.20 47	0.09 7	0.27 186	0.15 35	0.45 220	0.33 154	0.29 154	0.33 170	0.27 165	0.22 176	0.29 149	0.27 246	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.06 29	0.09 151	0.11 155
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.25 208	0.23 287	0.59 258	0.22 115	0.09 7	0.30 233	0.18 123	0.40 166	0.38 210	0.38 296	0.44 284	0.31 218	0.22 176	0.44 238	0.32 283	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.06 29	0.07 40	0.08 45

rvit_105_1	0.28 258	0.24 297	0.65 285	0.27 305	0.19 300	0.31 253	0.35 372	0.46 227	0.53 351	0.31 191	0.32 153	0.32 229	0.27 240	0.36 210	0.26 235	0.16 358	0.14 281	0.15 360	0.17 384	0.11 254	0.11 155

DispNO	0.29 276	0.24 297	0.83 346	0.23 162	0.17 249	0.25 165	0.22 242	0.47 237	0.42 255	0.33 227	0.39 234	0.38 272	0.28 260	0.78 375	0.35 301	0.09 167	0.07 100	0.10 218	0.10 244	0.09 151	0.09 74

RAFT+CT+SA	0.23 155	0.24 297	0.48 114	0.25 236	0.18 275	0.23 132	0.29 340	0.42 187	0.38 210	0.24 89	0.39 234	0.20 83	0.17 108	0.34 199	0.17 84	0.07 19	0.07 100	0.09 149	0.12 311	0.09 151	0.13 213

iRaft-Stereo_5w	0.25 208	0.24 297	0.50 155	0.23 162	0.18 275	0.19 41	0.19 158	0.39 157	0.35 174	0.28 130	0.36 201	0.34 243	0.23 187	0.66 336	0.28 253	0.07 19	0.07 100	0.08 82	0.07 60	0.09 151	0.14 235

RAFT	0.24 183	0.24 297	0.46 95	0.27 305	0.15 189	0.26 180	0.26 316	0.37 129	0.31 131	0.34 245	0.34 178	0.41 295	0.22 176	0.30 160	0.18 108	0.08 105	0.15 308	0.11 269	0.10 244	0.11 254	0.13 213

GEStereo_RVC	0.29 276	0.24 297	0.60 265	0.27 305	0.16 221	0.33 276	0.25 305	0.58 347	0.56 368	0.35 262	0.38 219	0.34 243	0.25 217	0.51 263	0.29 266	0.12 295	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.11 254	0.13 213

TestStereo	0.22 125	0.24 297	0.48 114	0.25 236	0.11 28	0.22 114	0.22 242	0.32 80	0.31 131	0.24 89	0.34 178	0.23 114	0.19 155	0.62 318	0.19 133	0.08 105	0.07 100	0.10 218	0.07 60	0.11 254	0.07 14

sAnonymous2	0.21 111	0.24 297	0.79 335	0.24 205	0.17 249	0.22 114	0.20 189	0.36 117	0.29 109	0.17 32	0.19 40	0.17 54	0.16 93	0.18 18	0.15 54	0.10 226	0.07 100	0.09 149	0.08 125	0.23 395	0.18 278

CroCo_RVC	0.21 111	0.24 297	0.79 335	0.24 205	0.17 249	0.22 114	0.20 189	0.36 117	0.29 109	0.17 32	0.19 40	0.17 54	0.16 93	0.18 18	0.15 54	0.10 226	0.07 100	0.09 149	0.08 125	0.23 395	0.18 278

RALAANet	0.21 111	0.24 297	0.53 201	0.23 162	0.14 133	0.22 114	0.13 8	0.38 140	0.30 123	0.29 154	0.26 98	0.25 141	0.15 78	0.28 130	0.20 150	0.08 105	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.10 202	0.07 14

AFF-stereo	0.20 85	0.24 297	0.49 134	0.22 115	0.11 28	0.18 30	0.18 123	0.35 111	0.29 109	0.25 100	0.36 201	0.25 141	0.17 108	0.25 85	0.17 84	0.06 1	0.09 185	0.08 82	0.08 125	0.08 83	0.11 155

STTStereo	0.30 289	0.24 297	0.83 346	0.25 236	0.17 249	0.30 233	0.24 292	0.49 255	0.39 226	0.39 310	0.41 254	0.44 318	0.28 260	0.41 228	0.30 268	0.13 314	0.13 267	0.13 324	0.16 374	0.12 289	0.12 193

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 276	0.24 297	0.81 339	0.26 271	0.18 275	0.30 233	0.22 242	0.52 278	0.41 243	0.38 296	0.42 261	0.42 306	0.28 260	0.46 246	0.31 277	0.11 260	0.08 150	0.10 218	0.11 273	0.10 202	0.12 193
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NOSS_ROB	0.33 312	0.24 297	0.49 134	0.27 305	0.16 221	0.34 291	0.19 158	0.55 316	0.50 333	0.34 245	0.37 212	0.42 306	0.30 284	0.93 411	0.25 224	0.19 392	0.20 360	0.24 405	0.22 405	0.17 351	0.25 358

pmcnn	0.54 399	0.24 297	1.06 392	0.25 236	0.26 382	0.40 335	0.31 355	0.55 316	0.55 364	0.56 396	1.22 435	2.53 459	0.39 346	0.84 391	1.08 422	0.09 167	0.06 37	0.06 1	0.05 9	0.10 202	0.14 235

LL-Strereo2	0.21 111	0.25 312	0.53 201	0.32 370	0.20 318	0.25 165	0.14 20	0.32 80	0.25 60	0.25 100	0.20 48	0.24 130	0.12 31	0.28 130	0.18 108	0.07 19	0.07 100	0.12 300	0.09 198	0.09 151	0.16 259

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 312	0.25 312	0.82 342	0.22 115	0.17 249	0.46 363	0.28 335	0.53 288	0.53 351	0.43 343	0.57 361	0.44 318	0.31 297	0.50 257	0.48 348	0.10 226	0.06 37	0.08 82	0.06 29	0.11 254	0.12 193

test_5	0.25 208	0.25 312	0.57 236	0.27 305	0.18 275	0.25 165	0.29 340	0.42 187	0.39 226	0.29 154	0.40 243	0.27 165	0.23 187	0.35 206	0.19 133	0.07 19	0.07 100	0.09 149	0.09 198	0.10 202	0.14 235

SACVNet	0.32 305	0.25 312	0.59 258	0.26 271	0.19 300	0.35 304	0.25 305	0.54 300	0.41 243	0.43 343	0.45 298	0.46 330	0.34 317	0.71 352	0.30 268	0.14 335	0.10 210	0.12 300	0.12 311	0.16 339	0.20 307

GwcNet-RSSM	0.28 258	0.25 312	0.61 271	0.22 115	0.14 133	0.28 201	0.24 292	0.46 227	0.44 276	0.33 227	0.46 310	0.41 295	0.28 260	0.55 281	0.31 277	0.11 260	0.07 100	0.09 149	0.10 244	0.10 202	0.09 74

BEATNet_4x	0.25 208	0.25 312	0.66 290	0.23 162	0.10 20	0.29 220	0.14 20	0.49 255	0.34 165	0.31 191	0.35 186	0.32 229	0.26 234	0.34 199	0.33 291	0.08 105	0.06 37	0.08 82	0.07 60	0.11 254	0.13 213

DANet	0.37 335	0.25 312	0.67 293	0.37 397	0.22 346	0.42 344	0.25 305	0.50 263	0.44 276	0.52 383	0.50 329	0.59 379	0.42 358	0.78 375	0.53 363	0.13 314	0.12 251	0.14 344	0.12 311	0.17 351	0.21 316
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CVANet_RVC	0.34 320	0.25 312	0.77 330	0.27 305	0.17 249	0.34 291	0.28 335	0.55 316	0.50 333	0.43 343	0.46 310	0.44 318	0.31 297	0.90 402	0.27 246	0.15 348	0.10 210	0.14 344	0.14 355	0.15 331	0.15 248

DeepPruner_ROB	0.28 258	0.25 312	0.64 282	0.22 115	0.16 221	0.30 233	0.21 212	0.54 300	0.33 154	0.36 273	0.38 219	0.38 272	0.26 234	0.45 244	0.28 253	0.15 348	0.11 235	0.11 269	0.11 273	0.14 323	0.14 235

CBMV	0.36 328	0.25 312	0.61 271	0.24 205	0.14 133	0.42 344	0.33 366	0.56 325	0.52 350	0.54 392	0.52 338	0.51 355	0.58 400	0.63 321	0.43 330	0.15 348	0.16 319	0.18 382	0.16 374	0.13 302	0.19 293
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
fast-acv-ft	0.33 312	0.26 322	0.88 364	0.25 236	0.18 275	0.49 378	0.27 322	0.44 213	0.50 333	0.40 319	0.55 353	0.49 348	0.36 329	0.39 224	0.41 324	0.11 260	0.11 235	0.11 269	0.12 311	0.13 302	0.11 155

APVNet	0.38 340	0.26 322	0.87 358	0.26 271	0.22 346	0.52 387	0.35 372	0.64 389	0.46 297	0.40 319	0.52 338	0.48 342	0.39 346	0.84 391	0.48 348	0.13 314	0.14 281	0.15 360	0.16 374	0.16 339	0.16 259

RP	0.38 340	0.26 322	0.67 293	0.31 365	0.24 367	0.37 319	0.29 340	0.53 288	0.61 382	0.42 333	0.65 386	0.62 389	0.51 386	0.63 321	0.43 330	0.17 372	0.15 308	0.17 375	0.15 364	0.17 351	0.19 293

G-Net	0.47 384	0.26 322	1.02 388	0.34 386	0.28 388	0.89 430	0.35 372	0.47 237	0.46 297	0.68 411	1.20 433	0.64 398	0.59 402	0.61 310	0.60 377	0.16 358	0.14 281	0.17 375	0.13 339	0.22 390	0.21 316

DPSNet	0.51 392	0.26 322	1.16 406	0.28 330	0.21 331	0.76 417	0.56 426	0.89 438	0.82 417	0.49 374	0.51 332	0.64 398	0.81 425	0.89 399	0.85 403	0.17 372	0.16 319	0.13 324	0.13 339	0.26 405	0.27 372

XPNet_ROB	0.35 326	0.26 322	0.58 251	0.28 330	0.19 300	0.37 319	0.31 355	0.57 334	0.51 339	0.52 383	0.54 348	0.57 373	0.38 339	0.65 330	0.48 348	0.17 372	0.12 251	0.13 324	0.12 311	0.16 339	0.17 275

AASNet	0.29 276	0.27 328	0.67 293	0.26 271	0.18 275	0.34 291	0.21 212	0.64 389	0.49 328	0.36 273	0.41 254	0.32 229	0.26 234	0.33 185	0.39 317	0.12 295	0.09 185	0.10 218	0.08 125	0.14 323	0.12 193

ACRE	0.23 155	0.27 328	0.83 346	0.24 205	0.15 189	0.24 152	0.20 189	0.38 140	0.32 140	0.32 216	0.33 170	0.23 114	0.15 78	0.26 101	0.22 186	0.09 167	0.07 100	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.09 74

HCRNet	0.25 208	0.27 328	0.42 67	0.34 386	0.17 249	0.27 186	0.18 123	0.45 220	0.37 202	0.31 191	0.35 186	0.32 229	0.23 187	0.44 238	0.21 170	0.13 314	0.08 150	0.13 324	0.11 273	0.11 254	0.09 74

DMCA-RVC	0.30 289	0.27 328	0.93 375	0.28 330	0.17 249	0.30 233	0.21 212	0.43 194	0.36 187	0.40 319	0.38 219	0.39 286	0.36 329	0.44 238	0.34 295	0.13 314	0.10 210	0.16 366	0.12 311	0.13 302	0.11 155

TDLM	0.32 305	0.27 328	0.52 190	0.30 352	0.15 189	0.33 276	0.32 361	0.54 300	0.50 333	0.44 349	0.43 274	0.39 286	0.30 284	0.92 409	0.30 268	0.14 335	0.09 185	0.13 324	0.12 311	0.13 302	0.14 235

iResNet_ROB	0.27 250	0.27 328	0.48 114	0.21 73	0.12 55	0.32 269	0.17 79	0.57 334	0.55 364	0.39 310	0.44 284	0.37 266	0.28 260	0.43 235	0.28 253	0.08 105	0.06 37	0.06 1	0.05 9	0.09 151	0.11 155

WCMA_ROB	0.55 400	0.27 328	0.76 324	0.26 271	0.22 346	0.62 403	0.36 378	0.57 334	0.58 372	0.97 432	1.40 441	1.28 438	0.94 434	0.80 382	0.80 399	0.20 394	0.17 338	0.16 366	0.16 374	0.19 373	0.29 383

CIPLG	0.23 155	0.28 335	0.75 320	0.24 205	0.16 221	0.25 165	0.20 189	0.38 140	0.33 154	0.32 216	0.34 178	0.23 114	0.15 78	0.27 111	0.22 186	0.09 167	0.07 100	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.09 74

GANet	0.40 355	0.28 335	0.67 293	0.31 365	0.18 275	0.43 348	0.39 391	0.60 364	0.46 297	0.48 373	0.78 407	0.55 367	0.45 366	0.96 414	0.55 370	0.13 314	0.14 281	0.13 324	0.12 311	0.15 331	0.16 259

StereoDRNet	0.34 320	0.28 335	0.70 305	0.28 330	0.21 331	0.43 348	0.30 346	0.63 383	0.51 339	0.47 367	0.40 243	0.48 342	0.31 297	0.58 292	0.44 337	0.12 295	0.10 210	0.12 300	0.11 273	0.13 302	0.13 213

SDNR	0.47 384	0.29 338	0.92 371	0.24 205	0.37 416	1.27 447	0.17 79	0.54 300	0.58 372	0.44 349	0.85 415	0.55 367	0.28 260	1.19 432	0.52 359	0.23 399	0.24 394	0.17 375	0.13 339	0.19 373	0.26 369

IPLGR_C	0.23 155	0.29 338	0.81 339	0.24 205	0.16 221	0.24 152	0.20 189	0.38 140	0.33 154	0.32 216	0.33 170	0.23 114	0.15 78	0.26 101	0.22 186	0.09 167	0.07 100	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.09 74

psmorigin	0.52 395	0.29 338	3.10 459	0.24 205	0.19 300	0.39 329	0.24 292	0.52 278	0.45 287	0.66 409	0.68 393	0.70 414	0.52 388	0.86 394	0.49 354	0.15 348	0.17 338	0.13 324	0.14 355	0.16 339	0.23 335

GwcNet	0.37 335	0.29 338	1.12 400	0.25 236	0.24 367	0.48 375	0.27 322	0.58 347	0.60 380	0.39 310	0.54 348	0.51 355	0.34 317	0.60 304	0.46 343	0.13 314	0.12 251	0.12 300	0.11 273	0.13 302	0.15 248

Nwc_Net	0.39 345	0.29 338	0.84 350	0.32 370	0.24 367	0.45 361	0.30 346	0.67 401	0.51 339	0.39 310	0.70 397	0.59 379	0.48 379	0.61 310	0.45 342	0.16 358	0.12 251	0.19 388	0.21 398	0.14 323	0.15 248

CFNet	0.29 276	0.29 338	0.57 236	0.23 162	0.14 133	0.34 291	0.15 35	0.53 288	0.46 297	0.31 191	0.40 243	0.38 272	0.27 240	0.76 371	0.28 253	0.10 226	0.07 100	0.11 269	0.11 273	0.11 254	0.09 74

ARAFT	0.26 229	0.30 344	0.87 358	0.22 115	0.12 55	0.30 233	0.24 292	0.46 227	0.34 165	0.33 227	0.28 114	0.29 191	0.20 160	0.49 253	0.19 133	0.08 105	0.06 37	0.12 300	0.11 273	0.09 151	0.09 74

GMStereo	0.21 111	0.30 344	0.57 236	0.21 73	0.12 55	0.24 152	0.18 123	0.30 59	0.41 243	0.26 110	0.24 85	0.17 54	0.16 93	0.25 85	0.19 133	0.10 226	0.07 100	0.08 82	0.08 125	0.11 254	0.09 74
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCL	0.50 389	0.30 344	1.15 404	0.28 330	0.19 300	0.77 420	0.64 431	0.57 334	0.73 410	0.57 399	0.73 402	0.55 367	0.60 403	0.66 336	1.53 443	0.11 260	0.10 210	0.13 324	0.13 339	0.15 331	0.16 259

AF-Net	0.40 355	0.31 347	0.74 317	0.33 381	0.24 367	0.43 348	0.30 346	0.64 389	0.67 395	0.44 349	0.69 396	0.65 400	0.52 388	0.59 299	0.48 348	0.16 358	0.12 251	0.19 388	0.14 355	0.16 339	0.14 235

NCC-stereo	0.42 364	0.31 347	0.87 358	0.32 370	0.29 398	0.47 369	0.37 380	0.68 406	0.53 351	0.42 333	0.58 364	0.57 373	0.52 388	0.75 365	0.54 367	0.18 383	0.14 281	0.18 382	0.25 414	0.17 351	0.18 278

Abc-Net	0.42 364	0.31 347	0.87 358	0.32 370	0.29 398	0.47 369	0.37 380	0.68 406	0.53 351	0.42 333	0.58 364	0.57 373	0.52 388	0.75 365	0.54 367	0.18 383	0.14 281	0.18 382	0.25 414	0.17 351	0.18 278
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AANet_RVC	0.33 312	0.31 347	0.69 299	0.23 162	0.14 133	0.30 233	0.23 269	0.49 255	0.55 364	0.39 310	0.60 372	0.43 312	0.30 284	0.88 397	0.54 367	0.11 260	0.08 150	0.07 20	0.07 60	0.10 202	0.12 193

LALA_ROB	0.38 340	0.31 347	0.65 285	0.30 352	0.21 331	0.46 363	0.39 391	0.63 383	0.54 356	0.53 389	0.52 338	0.69 411	0.36 329	0.52 269	0.48 348	0.18 383	0.11 235	0.16 366	0.14 355	0.17 351	0.16 259

PSMNet_ROB	0.36 328	0.31 347	0.71 311	0.31 365	0.21 331	0.44 353	0.44 404	0.61 371	0.49 328	0.39 310	0.45 298	0.49 348	0.32 308	0.66 336	0.53 363	0.14 335	0.10 210	0.15 360	0.14 355	0.13 302	0.13 213

MeshStereo	0.60 411	0.31 347	0.71 311	0.22 115	0.17 249	0.66 409	0.36 378	0.81 428	0.63 388	1.48 458	1.32 438	1.65 445	0.83 426	1.18 431	0.74 393	0.17 372	0.17 338	0.17 375	0.14 355	0.17 351	0.19 293
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
dd	0.23 155	0.32 354	0.55 218	0.23 162	0.12 55	0.27 186	0.21 212	0.32 80	0.45 287	0.30 176	0.29 121	0.25 141	0.17 108	0.31 171	0.26 235	0.13 314	0.07 100	0.10 218	0.08 125	0.12 289	0.09 74

DGSMNet	0.63 417	0.32 354	1.01 387	0.54 429	0.73 443	0.62 403	1.36 462	0.62 379	0.58 372	0.38 296	0.62 382	0.52 360	0.34 317	0.65 330	0.47 346	0.54 436	0.61 452	0.67 441	0.61 449	0.65 438	0.69 450

FADNet-RVC-Resample	0.31 299	0.32 354	1.16 406	0.27 305	0.17 249	0.33 276	0.21 212	0.49 255	0.40 236	0.36 273	0.38 219	0.34 243	0.27 240	0.54 276	0.27 246	0.10 226	0.10 210	0.14 344	0.13 339	0.13 302	0.18 278

ETE_ROB	0.36 328	0.32 354	0.64 282	0.30 352	0.18 275	0.40 335	0.38 388	0.59 355	0.49 328	0.50 377	0.52 338	0.62 389	0.37 334	0.58 292	0.43 330	0.13 314	0.10 210	0.14 344	0.12 311	0.17 351	0.18 278

FC-DCNN v2	0.75 428	0.33 358	0.82 342	0.33 381	0.28 388	0.85 427	0.40 395	0.88 436	0.86 421	1.46 452	1.65 450	2.08 452	1.40 450	1.14 429	0.95 409	0.24 401	0.22 375	0.27 408	0.26 418	0.26 405	0.32 395

LL-Strereo	0.32 305	0.33 358	0.77 330	0.26 271	0.24 367	0.22 114	0.23 269	0.58 347	0.44 276	0.35 262	0.32 153	0.41 295	0.40 349	0.93 411	0.25 224	0.08 105	0.13 267	0.11 269	0.09 198	0.09 151	0.22 327

RAFT + AFF	0.30 289	0.33 358	0.76 324	0.25 236	0.17 249	0.30 233	0.33 366	0.55 316	0.42 255	0.28 130	0.30 133	0.31 218	0.31 297	0.64 326	0.32 283	0.09 167	0.11 235	0.11 269	0.10 244	0.12 289	0.16 259

aanetorigin	0.40 355	0.33 358	1.14 403	0.25 236	0.19 300	0.30 233	0.37 380	0.34 102	0.47 309	0.95 430	0.82 412	0.52 360	0.56 397	0.50 257	0.52 359	0.11 260	0.09 185	0.10 218	0.10 244	0.16 339	0.19 293

ADCRef	0.41 360	0.33 358	1.05 390	0.26 271	0.21 331	0.49 378	0.27 322	0.54 300	0.51 339	0.51 380	0.59 368	0.35 257	0.47 375	0.54 276	1.35 437	0.09 167	0.08 150	0.12 300	0.12 311	0.12 289	0.13 213

STTRV1_RVC	0.42 364	0.33 358	0.89 366	0.29 343	0.36 415	0.49 378	0.31 355	0.63 383	0.54 356	0.47 367	0.56 358	0.47 338	0.43 361	1.00 417	0.40 319	0.28 415	0.21 365	0.20 393	0.18 389	0.25 400	0.18 278

FC-DCNN	0.73 424	0.33 358	0.84 350	0.33 381	0.28 388	0.82 426	0.40 395	0.82 429	0.83 418	1.43 450	1.60 449	1.97 450	1.38 448	1.10 426	0.93 406	0.24 401	0.22 375	0.27 408	0.26 418	0.26 405	0.32 395

NCCL2	0.37 335	0.33 358	0.59 258	0.37 397	0.23 356	0.42 344	0.41 399	0.56 325	0.44 276	0.47 367	0.47 317	0.61 386	0.39 346	0.58 292	0.41 324	0.16 358	0.13 267	0.21 396	0.22 405	0.16 339	0.18 278

DN-CSS_ROB	0.24 183	0.33 358	0.69 299	0.25 236	0.14 133	0.26 180	0.13 8	0.42 187	0.35 174	0.30 176	0.42 261	0.22 101	0.20 160	0.34 199	0.22 186	0.07 19	0.06 37	0.11 269	0.11 273	0.11 254	0.09 74

ccnet	0.43 369	0.34 367	0.62 274	0.28 330	0.33 406	0.60 401	0.34 370	0.68 406	0.47 309	0.54 392	0.66 388	0.56 371	0.46 373	0.73 356	0.66 387	0.26 409	0.19 351	0.24 405	0.22 405	0.27 410	0.25 358

SHD	0.45 374	0.34 367	0.89 366	0.37 397	0.28 388	0.46 363	0.23 269	0.72 417	0.96 432	0.65 407	0.61 380	0.61 386	0.48 379	0.64 326	0.69 390	0.16 358	0.16 319	0.16 366	0.16 374	0.21 386	0.25 358

FBW_ROB	0.46 381	0.34 367	0.71 311	0.32 370	0.20 318	0.51 382	0.32 361	0.73 418	0.63 388	0.60 401	0.57 361	0.65 400	0.44 364	1.42 445	0.62 381	0.14 335	0.17 338	0.22 401	0.16 374	0.17 351	0.23 335

MSMD_ROB	0.63 417	0.34 367	0.70 305	0.30 352	0.25 378	0.88 429	0.35 372	0.58 347	0.67 395	1.13 440	1.52 445	1.75 448	1.05 439	0.90 402	0.60 377	0.24 401	0.22 375	0.27 408	0.27 421	0.25 400	0.27 372

HBP-ISP	0.34 320	0.35 371	0.76 324	0.23 162	0.17 249	0.33 276	0.22 242	0.56 325	0.47 309	0.42 333	0.49 327	0.33 236	0.41 354	0.73 356	0.27 246	0.18 383	0.19 351	0.24 405	0.20 396	0.16 339	0.16 259

Wz-Net-LNSev	0.36 328	0.35 371	1.06 392	0.26 271	0.21 331	0.47 369	0.33 366	0.56 325	0.58 372	0.45 356	0.54 348	0.50 352	0.37 334	0.40 225	0.42 327	0.12 295	0.11 235	0.10 218	0.09 198	0.14 323	0.15 248

Wz-Net-MNSev	0.39 345	0.35 371	0.99 386	0.26 271	0.21 331	0.59 400	0.39 391	0.58 347	0.61 382	0.49 374	0.56 358	0.53 364	0.37 334	0.61 310	0.47 346	0.11 260	0.09 185	0.11 269	0.11 273	0.15 331	0.15 248

FADNet_RVC	0.31 299	0.35 371	0.98 384	0.24 205	0.16 221	0.30 233	0.17 79	0.52 278	0.39 226	0.30 176	0.38 219	0.30 208	0.29 278	0.54 276	0.33 291	0.14 335	0.14 281	0.14 344	0.16 374	0.21 386	0.24 347

RGC	0.41 360	0.35 371	0.76 324	0.35 392	0.28 388	0.41 339	0.29 340	0.60 364	0.55 364	0.47 367	0.64 384	0.63 393	0.47 375	0.74 360	0.46 343	0.16 358	0.15 308	0.21 396	0.21 398	0.19 373	0.21 316

PA-Net	0.40 355	0.35 371	1.05 390	0.32 370	0.28 388	0.39 329	0.43 402	0.53 288	0.56 368	0.35 262	0.43 274	0.41 295	0.36 329	0.83 390	0.61 380	0.12 295	0.23 384	0.16 366	0.23 409	0.13 302	0.20 307
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ADCP+	0.48 387	0.36 377	1.47 430	0.26 271	0.22 346	0.57 396	0.40 395	0.56 325	0.54 356	0.46 361	0.52 338	0.46 330	0.53 393	0.59 299	1.93 452	0.10 226	0.08 150	0.11 269	0.11 273	0.14 323	0.15 248

ADCPNet	0.51 392	0.36 377	1.82 444	0.27 305	0.23 356	0.71 412	0.39 391	0.56 325	0.54 356	0.52 383	0.60 372	0.66 404	0.57 399	0.64 326	1.23 427	0.15 348	0.18 347	0.14 344	0.23 409	0.19 373	0.22 327

PS-NSSS	0.33 312	0.36 377	0.61 271	0.24 205	0.18 275	0.33 276	0.24 292	0.59 355	0.42 255	0.38 296	0.52 338	0.36 262	0.31 297	0.80 382	0.32 283	0.18 383	0.14 281	0.21 396	0.15 364	0.17 351	0.14 235

UDGNet	0.24 183	0.37 380	0.53 201	0.25 236	0.14 133	0.24 152	0.18 123	0.32 80	0.44 276	0.29 154	0.28 114	0.24 130	0.20 160	0.30 160	0.21 170	0.16 358	0.07 100	0.21 396	0.11 273	0.16 339	0.11 155

SuperB	0.50 389	0.37 380	2.16 450	0.23 162	0.15 189	0.41 339	0.32 361	0.50 263	0.83 418	0.44 349	0.51 332	0.33 236	0.45 366	0.69 344	1.07 420	0.10 226	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.95 455	0.18 278

RTSC	0.43 369	0.37 380	0.95 379	0.30 352	0.20 318	0.50 381	0.23 269	0.65 395	0.86 421	0.56 396	0.54 348	0.51 355	0.36 329	0.71 352	0.92 405	0.13 314	0.14 281	0.11 269	0.13 339	0.18 366	0.19 293

DeepPrunerF	0.46 381	0.37 380	1.50 432	0.34 386	0.30 400	0.36 311	0.37 380	0.64 389	1.15 444	0.41 329	0.45 298	0.40 289	0.41 354	0.82 386	0.53 363	0.18 383	0.14 281	0.23 403	0.21 398	0.17 351	0.18 278

iResNetv2_ROB	0.29 276	0.37 380	0.92 371	0.24 205	0.13 97	0.30 233	0.19 158	0.55 316	0.51 339	0.39 310	0.46 310	0.39 286	0.27 240	0.36 210	0.30 268	0.09 167	0.06 37	0.07 20	0.05 9	0.13 302	0.11 155

PDISCO_ROB	0.45 374	0.37 380	0.89 366	0.44 420	0.37 416	0.70 411	0.35 372	0.75 421	0.78 413	0.45 356	0.53 345	0.65 400	0.40 349	0.68 343	0.52 359	0.22 398	0.12 251	0.21 396	0.19 392	0.26 405	0.22 327

dad	0.30 289	0.38 386	0.60 265	0.22 115	0.14 133	0.32 269	0.21 212	0.35 111	0.51 339	0.45 356	0.45 298	0.46 330	0.23 187	0.41 228	0.27 246	0.21 395	0.11 235	0.20 393	0.11 273	0.15 331	0.11 155

FCDSN-DC	0.67 420	0.38 386	0.83 346	0.37 397	0.30 400	0.66 409	0.37 380	0.69 412	0.70 403	1.15 442	1.53 446	1.70 447	1.38 448	1.00 417	0.83 401	0.24 401	0.22 375	0.27 408	0.26 418	0.27 410	0.32 395
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NaN_ROB	0.44 371	0.38 386	0.94 378	0.30 352	0.20 318	0.52 387	0.49 415	0.61 371	0.60 380	0.56 396	0.47 317	0.49 348	0.42 358	1.24 434	0.76 395	0.12 295	0.18 347	0.12 300	0.13 339	0.12 289	0.18 278

PWC_ROB	0.41 360	0.38 386	0.92 371	0.26 271	0.20 318	0.39 329	0.19 158	0.61 371	0.69 401	0.58 400	0.84 414	0.52 360	0.44 364	0.74 360	0.62 381	0.13 314	0.09 185	0.14 344	0.10 244	0.17 351	0.18 278

Syn2CoEx	0.39 345	0.39 390	1.08 397	0.35 392	0.21 331	0.41 339	0.29 340	0.63 383	0.51 339	0.43 343	0.56 358	0.45 323	0.45 366	0.69 344	0.39 317	0.17 372	0.14 281	0.16 366	0.12 311	0.13 302	0.16 259

EDNetEfficient	0.64 419	0.39 390	2.52 452	0.26 271	0.26 382	0.39 329	0.49 415	0.42 187	1.06 436	1.38 447	0.86 416	0.61 386	0.97 435	0.66 336	1.62 447	0.11 260	0.10 210	0.10 218	0.12 311	0.20 380	0.19 293

LE_ROB	1.82 459	0.39 390	3.15 460	0.50 427	0.55 433	0.79 422	1.00 450	0.89 438	6.48 470	7.40 472	2.07 458	2.07 451	5.08 468	1.33 442	3.96 467	0.11 260	0.09 185	0.12 300	0.11 273	0.11 254	0.13 213

ELAS_RVC	0.80 432	0.40 393	1.10 399	0.40 412	0.35 410	0.93 431	1.10 457	0.87 435	1.12 442	1.40 448	1.39 439	1.27 437	1.55 456	1.13 427	1.13 423	0.29 417	0.27 405	0.30 417	0.28 422	0.31 417	0.36 404
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 432	0.40 393	0.91 370	0.39 408	0.35 410	1.52 455	0.81 444	0.97 440	0.98 433	1.47 457	1.58 448	1.19 435	1.33 447	1.01 419	1.21 426	0.29 417	0.27 405	0.30 417	0.29 424	0.32 420	0.36 404
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	0.62 414	0.41 395	0.93 375	0.44 420	0.39 420	0.63 406	0.51 420	0.86 434	1.27 445	0.93 429	1.09 428	0.81 419	0.85 427	0.89 399	0.89 404	0.21 395	0.23 384	0.22 401	0.19 392	0.28 413	0.41 420

PASM	0.49 388	0.41 395	1.15 404	0.37 397	0.35 410	0.42 344	0.42 400	0.54 300	0.65 391	0.54 392	0.54 348	0.63 393	0.48 379	0.94 413	0.51 358	0.27 413	0.30 422	0.30 417	0.33 426	0.29 415	0.29 383

SANet	0.58 408	0.41 395	1.38 425	0.27 305	0.16 221	0.72 413	0.48 412	0.71 414	1.34 446	0.69 412	0.97 424	0.94 425	0.78 421	0.97 416	0.93 406	0.14 335	0.12 251	0.12 300	0.12 311	0.18 366	0.20 307

PWCDC_ROB	0.41 360	0.41 395	0.77 330	0.34 386	0.21 331	0.43 348	0.20 189	0.60 364	0.90 425	0.44 349	1.24 436	0.36 262	0.38 339	0.56 286	0.48 348	0.18 383	0.11 235	0.11 269	0.10 244	0.20 380	0.16 259

FADNet-RVC	0.34 320	0.43 399	0.97 382	0.25 236	0.20 318	0.33 276	0.20 189	0.51 273	0.42 255	0.34 245	0.40 243	0.41 295	0.29 278	0.65 330	0.36 305	0.14 335	0.14 281	0.14 344	0.15 364	0.19 373	0.20 307

FADNet	0.34 320	0.43 399	0.88 364	0.24 205	0.22 346	0.37 319	0.19 158	0.56 325	0.49 328	0.32 216	0.36 201	0.43 312	0.32 308	0.65 330	0.30 268	0.17 372	0.16 319	0.14 344	0.16 374	0.25 400	0.21 316

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 340	0.43 399	0.72 316	0.35 392	0.19 300	0.51 382	0.25 305	0.56 325	0.39 226	0.42 333	0.47 317	0.47 338	0.27 240	0.74 360	0.32 283	0.38 430	0.19 351	0.27 408	0.17 384	0.29 415	0.27 372

SGM-Forest	0.42 364	0.44 402	0.92 371	0.24 205	0.16 221	0.45 361	0.40 395	0.58 347	0.50 333	0.54 392	0.63 383	0.52 360	0.51 386	0.91 404	0.66 387	0.17 372	0.17 338	0.17 375	0.15 364	0.15 331	0.21 316
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.47 384	0.45 403	1.07 394	0.40 412	0.28 388	0.58 398	0.38 388	0.67 401	0.76 412	0.53 389	0.47 317	0.59 379	0.47 375	0.74 360	0.80 399	0.18 383	0.14 281	0.18 382	0.16 374	0.26 405	0.24 347

ADCMid	0.53 397	0.45 403	1.46 429	0.27 305	0.22 346	0.51 382	0.38 388	0.61 371	0.58 372	0.75 416	0.67 390	0.62 389	0.66 416	0.66 336	1.75 448	0.13 314	0.12 251	0.17 375	0.17 384	0.20 380	0.21 316

SAMSARA	0.62 414	0.47 405	0.93 375	0.70 438	0.50 427	1.15 442	1.29 461	0.79 425	0.70 403	0.77 421	0.55 353	0.92 424	0.58 400	0.87 396	0.77 396	0.19 392	0.27 405	0.18 382	0.19 392	0.27 410	0.28 378

CSAN	0.55 400	0.47 405	1.19 414	0.37 397	0.23 356	0.57 396	0.61 429	0.65 395	0.72 407	0.65 407	0.78 407	0.66 404	0.65 415	1.41 444	0.77 396	0.21 395	0.17 338	0.20 393	0.21 398	0.18 366	0.21 316

FINET	0.58 408	0.48 407	1.35 424	0.38 406	0.37 416	0.96 435	1.13 458	0.84 433	1.05 435	0.50 377	0.70 397	0.45 323	0.61 407	0.63 321	0.62 381	0.26 409	0.28 410	0.14 344	0.13 339	0.20 380	0.44 425

LSM	1.68 457	0.48 407	2.91 457	2.28 469	17.60 479	0.52 387	0.55 425	0.65 395	0.78 413	0.84 424	1.11 429	0.63 393	0.55 395	0.79 379	0.53 363	0.16 358	0.25 395	0.18 382	0.21 398	0.25 400	2.37 470

WZ-Net	0.56 404	0.49 409	2.14 449	0.30 352	0.24 367	0.58 398	0.48 412	0.65 395	0.80 415	0.51 380	0.72 399	0.68 409	0.60 403	1.06 424	1.01 413	0.13 314	0.10 210	0.11 269	0.12 311	0.19 373	0.23 335

AnyNet_C32	0.55 400	0.51 410	1.34 423	0.29 343	0.28 388	0.61 402	0.62 430	0.57 334	0.62 386	0.63 404	0.68 393	0.54 366	0.55 395	0.82 386	1.81 449	0.15 348	0.15 308	0.15 360	0.18 389	0.21 386	0.25 358

Consistency-Raft	0.56 404	0.52 411	1.12 400	0.45 422	0.49 426	0.48 375	0.45 405	0.73 418	0.74 411	0.45 356	0.82 412	0.46 330	0.60 403	0.51 263	0.63 384	0.39 432	0.40 434	0.44 430	0.51 441	0.53 432	0.38 419

GANetREF_RVC	0.45 374	0.52 411	0.87 358	0.39 408	0.20 318	0.51 382	0.50 417	0.68 406	0.67 395	0.47 367	0.46 310	0.50 352	0.43 361	0.91 404	0.40 319	0.28 415	0.21 365	0.32 421	0.19 392	0.28 413	0.23 335
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
Wz-Net-SNSev	0.45 374	0.53 413	1.42 428	0.31 365	0.21 331	0.44 353	0.45 405	0.64 389	0.68 399	0.46 361	0.66 388	0.62 389	0.40 349	0.78 375	0.65 385	0.12 295	0.11 235	0.12 300	0.13 339	0.17 351	0.19 293

UDG	0.42 364	0.54 414	0.67 293	0.41 416	0.35 410	0.47 369	0.27 322	0.57 334	0.48 315	0.40 319	0.46 310	0.59 379	0.45 366	0.47 250	0.46 343	0.26 409	0.19 351	0.49 432	0.22 405	0.37 423	0.30 386

anonymity	0.57 406	0.55 415	0.74 317	0.48 425	0.63 437	0.56 394	0.43 402	0.71 414	0.51 339	0.64 406	0.55 353	0.57 373	0.61 407	0.65 330	0.57 373	0.55 437	0.55 447	0.50 433	0.54 442	0.51 430	0.61 441

CC-Net-ROB	0.46 381	0.55 415	0.86 356	0.38 406	0.23 356	0.51 382	0.30 346	0.69 412	0.51 339	0.46 361	0.51 332	0.48 342	0.38 339	0.96 414	0.40 319	0.36 427	0.23 384	0.56 436	0.25 414	0.34 422	0.22 327

RTS	0.81 434	0.56 417	4.76 463	0.37 397	0.30 400	1.11 439	0.52 421	0.67 401	1.07 437	0.76 419	0.91 420	0.60 384	0.61 407	1.64 448	1.24 428	0.15 348	0.13 267	0.15 360	0.15 364	0.22 390	0.24 347

RTSA	0.81 434	0.56 417	4.76 463	0.37 397	0.30 400	1.11 439	0.52 421	0.67 401	1.07 437	0.76 419	0.91 420	0.60 384	0.61 407	1.64 448	1.24 428	0.15 348	0.13 267	0.15 360	0.15 364	0.22 390	0.24 347

ADCS	0.62 414	0.56 417	1.54 435	0.30 352	0.25 378	0.56 394	0.46 408	0.71 414	0.86 421	0.77 421	0.72 399	0.68 409	0.62 411	0.82 386	2.33 459	0.17 372	0.16 319	0.16 366	0.17 384	0.23 395	0.27 372

SGM-ForestM	1.59 453	0.56 417	1.52 434	0.41 416	0.34 407	2.77 464	1.67 465	1.69 457	1.73 453	2.48 463	2.27 462	6.02 471	2.90 465	3.08 464	2.83 463	0.25 408	0.30 422	0.19 388	0.20 396	0.18 366	0.45 428

SQANet	0.44 371	0.57 421	0.89 366	0.49 426	0.39 420	0.47 369	0.23 269	0.53 288	0.44 276	0.41 329	0.48 326	0.47 338	0.34 317	0.58 292	0.43 330	0.38 430	0.15 308	0.40 428	0.21 398	0.50 428	0.34 401

EDNetEfficientorigin	7.48 470	0.57 421	139.59 489	0.25 236	0.17 249	0.44 353	0.30 346	0.48 247	1.04 434	1.29 444	1.02 426	0.82 420	0.87 430	0.76 371	1.02 416	0.10 226	0.09 185	0.12 300	0.11 273	0.22 390	0.25 358

GASNet	0.39 345	0.58 423	1.27 419	0.35 392	0.23 356	0.35 304	0.23 269	0.63 383	0.56 368	0.41 329	0.38 219	0.45 323	0.30 284	0.81 385	0.42 327	0.16 358	0.11 235	0.14 344	0.14 355	0.23 395	0.12 193

MFN_U_SF_RVC	0.58 408	0.58 423	1.31 422	0.39 408	0.23 356	0.72 413	0.30 346	0.83 431	0.68 399	0.74 415	0.74 403	0.86 421	0.60 403	0.84 391	0.83 401	0.29 417	0.27 405	0.32 421	0.37 432	0.31 417	0.33 398

MANE	1.63 455	0.58 423	1.16 406	0.59 431	0.60 436	2.71 463	1.53 463	2.63 467	3.62 462	2.33 462	3.26 464	3.66 465	2.98 466	2.26 461	2.26 458	0.37 428	0.40 434	0.31 420	0.49 437	0.31 417	0.63 444

DDUNet	0.45 374	0.60 426	0.71 311	0.45 422	0.39 420	0.46 363	0.32 361	0.53 288	0.44 276	0.46 361	0.53 345	0.57 373	0.38 339	0.51 263	0.43 330	0.34 424	0.21 365	0.56 436	0.25 414	0.41 425	0.36 404

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 397	0.60 426	0.98 384	0.40 412	0.25 378	0.87 428	0.57 427	0.60 364	0.64 390	0.60 401	0.67 390	0.63 393	0.42 358	1.13 427	0.50 355	0.23 399	0.28 410	0.27 408	0.35 428	0.25 400	0.33 398

NVStereoNet_ROB	0.74 425	0.64 428	1.20 416	0.55 430	0.43 424	0.54 393	0.48 412	0.75 421	0.87 424	0.88 426	1.72 452	1.06 429	1.03 438	1.29 438	0.98 412	0.35 426	0.42 437	0.41 429	0.48 436	0.38 424	0.43 423
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
GCST	0.50 389	0.67 429	0.82 342	1.04 453	0.55 433	0.38 325	0.11 3	0.42 187	0.33 154	0.42 333	0.35 186	0.29 191	0.18 136	0.50 257	0.23 202	0.70 446	0.42 437	0.79 447	0.62 450	0.63 436	0.47 430

AnyNet_C01	0.68 422	0.69 430	2.64 454	0.33 381	0.27 387	0.93 431	0.64 431	0.66 399	0.65 391	0.70 413	0.97 424	0.75 417	0.63 413	1.01 419	1.52 442	0.17 372	0.16 319	0.17 375	0.17 384	0.24 399	0.28 378

Wz-Net-TNSev	0.55 400	0.72 431	1.90 445	0.26 271	0.21 331	0.64 407	0.45 405	0.66 399	0.71 405	0.52 383	0.55 353	0.71 415	0.63 413	1.04 422	0.94 408	0.16 358	0.15 308	0.13 324	0.15 364	0.21 386	0.24 347

SPS-STEREO	0.74 425	0.72 431	1.18 413	0.52 428	0.57 435	0.76 417	0.50 417	0.80 426	0.66 394	0.97 432	0.88 419	0.94 425	0.74 419	1.08 425	1.04 418	0.58 440	0.51 441	0.50 433	0.50 440	0.56 433	0.72 452
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.60 411	0.73 433	1.13 402	0.64 433	0.45 425	0.73 415	0.37 380	0.67 401	0.67 395	0.52 383	0.75 405	0.66 404	0.46 373	0.74 360	0.59 376	0.55 437	0.34 431	0.56 436	0.36 430	0.65 438	0.49 435

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 423	0.73 433	1.26 418	0.47 424	0.28 388	1.42 453	0.60 428	0.82 429	0.94 431	0.85 425	0.86 416	0.88 423	0.70 418	1.32 441	0.75 394	0.37 428	0.30 422	0.34 424	0.36 430	0.44 426	0.42 421

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 85	0.74 435	0.71 311	0.17 5	0.08 3	0.15 8	0.15 35	0.19 2	0.18 2	0.13 3	0.12 4	0.10 1	0.08 1	0.16 5	0.14 34	0.34 424	0.12 251	0.08 82	0.07 60	0.11 254	0.24 347

Ntro	0.61 413	0.75 436	1.16 406	0.67 435	0.50 427	0.76 417	0.37 380	0.68 406	0.71 405	0.50 377	0.59 368	0.65 400	0.52 388	0.79 379	0.58 375	0.58 440	0.32 427	0.57 439	0.34 427	0.69 443	0.50 436

coex-ft	3.48 465	0.81 437	48.53 487	0.24 205	0.19 300	0.53 390	0.47 411	0.49 255	2.36 458	7.18 471	1.20 433	0.96 428	2.53 462	0.75 365	2.14 456	0.13 314	0.15 308	0.14 344	0.12 311	0.22 390	0.47 430

MFMNet_re	0.74 425	0.84 438	1.16 406	0.64 433	0.70 442	0.79 422	0.71 436	0.77 424	0.85 420	0.79 423	0.86 416	0.69 411	0.80 423	0.73 356	0.65 385	0.66 444	0.59 451	0.61 440	0.58 447	0.68 441	0.71 451

SGM+DAISY	1.12 445	0.86 439	1.64 438	0.68 436	0.80 451	1.68 457	1.68 466	1.08 442	1.10 439	1.53 459	1.76 454	1.47 442	1.53 455	1.24 434	1.42 441	0.66 444	0.65 457	0.52 435	0.54 442	0.57 434	0.91 459

JetBlue	1.20 447	0.89 440	2.53 453	0.59 431	0.76 444	3.16 466	2.09 467	1.16 444	0.93 428	0.95 430	1.12 430	1.65 445	1.27 445	2.15 459	1.87 451	0.43 435	0.37 433	0.38 426	0.39 434	0.62 435	0.63 444

ACVNet-4b	0.76 429	0.90 441	1.67 439	0.73 440	0.51 431	0.80 425	0.31 355	0.74 420	0.81 416	0.51 380	0.72 399	0.94 425	0.43 361	1.01 419	1.32 435	1.18 463	0.22 375	0.77 445	0.45 435	0.70 444	0.50 436

test_for_model	0.33 312	0.91 442	0.48 114	0.74 443	0.50 427	0.20 68	0.16 58	0.33 95	0.27 84	0.29 154	0.15 21	0.13 17	0.11 19	0.17 11	0.14 34	0.31 421	0.27 405	0.06 1	0.05 9	0.97 456	0.31 390

ACVNet_1	0.77 431	0.92 443	1.79 443	0.73 440	0.53 432	0.78 421	0.42 400	0.88 436	0.90 425	0.75 416	0.76 406	1.32 439	0.80 423	1.04 422	0.70 391	0.57 439	0.32 427	0.72 443	0.35 428	0.70 444	0.50 436

DispFullNet	0.67 420	0.94 444	1.63 437	0.77 444	1.19 461	0.53 390	0.25 305	0.61 371	0.72 407	0.70 413	0.60 372	0.69 411	0.90 431	0.80 382	0.52 359	0.27 413	0.13 267	0.74 444	0.31 425	0.68 441	0.44 425

IMH-64-1	0.94 436	0.95 445	1.07 394	0.98 450	0.76 444	0.93 431	0.72 437	1.30 446	1.11 440	0.91 427	1.45 442	1.14 430	1.00 436	1.25 436	0.97 410	0.77 447	0.51 441	0.97 451	0.55 445	0.90 449	0.66 447

IMH-64	0.94 436	0.95 445	1.07 394	0.98 450	0.76 444	0.93 431	0.72 437	1.30 446	1.11 440	0.91 427	1.45 442	1.14 430	1.00 436	1.25 436	0.97 410	0.77 447	0.51 441	0.97 451	0.55 445	0.90 449	0.66 447

ACVNet_2	0.94 436	0.98 447	1.71 441	0.83 446	0.63 437	1.02 437	0.64 431	1.16 444	1.43 449	1.02 434	1.39 439	1.47 442	0.86 429	1.16 430	0.79 398	0.63 443	0.43 440	0.78 446	0.49 437	0.80 446	0.57 439

WAO-7	1.05 440	1.00 448	1.19 414	0.83 446	0.67 441	1.22 445	0.84 446	1.43 450	1.56 451	1.13 440	1.75 453	1.46 441	1.25 444	1.56 447	1.28 430	0.61 442	0.62 455	0.70 442	0.68 452	0.66 440	0.62 442

RainbowNet	0.76 429	1.00 448	1.29 420	0.82 445	0.63 437	0.79 422	0.52 421	0.83 431	0.93 428	0.61 403	0.79 410	0.79 418	0.62 411	0.82 386	0.67 389	0.80 451	0.55 447	0.79 447	0.49 437	0.81 447	0.62 442

WAO-6	1.11 444	1.01 450	1.17 412	0.96 449	0.79 448	1.30 449	0.78 441	1.36 448	1.99 456	1.04 437	1.54 447	1.59 444	1.27 445	1.37 443	1.30 431	0.78 449	0.55 447	1.03 455	0.75 456	0.87 448	0.72 452

IMH	1.09 443	1.04 451	1.29 420	1.03 452	0.79 448	1.11 439	0.69 434	1.40 449	1.42 448	1.02 434	1.71 451	1.42 440	1.19 443	1.78 454	1.03 417	1.14 461	0.56 450	1.00 453	0.58 447	0.93 452	0.68 449

TorneroNet-64	1.47 449	1.15 452	1.51 433	1.11 458	0.86 455	2.27 462	0.76 439	1.84 459	3.76 463	1.29 444	2.22 461	2.68 461	1.46 451	1.81 455	1.55 444	0.79 450	0.51 441	1.10 456	0.67 451	1.31 461	0.81 458

LVE	1.18 446	1.16 453	1.67 439	1.04 453	0.81 452	1.32 450	0.82 445	1.49 452	1.94 454	1.08 438	1.90 455	1.89 449	1.07 440	1.51 446	1.04 418	0.96 457	0.61 452	0.94 450	0.69 453	0.92 451	0.79 457

Dean	1.22 448	1.17 454	1.97 446	1.04 453	0.79 448	1.21 444	0.76 439	1.51 453	1.96 455	1.30 446	1.98 457	2.14 453	1.18 442	1.30 439	1.15 424	0.83 452	0.61 452	1.01 454	0.69 453	0.97 456	0.77 456

FADE	4.36 466	1.19 455	4.67 462	0.71 439	0.76 444	0.73 415	0.50 417	1.87 462	1.53 450	0.75 416	0.67 390	1.17 434	2.69 464	2.88 463	2.14 456	24.66 486	4.77 471	17.17 481	17.41 480	0.51 430	0.45 428

TorneroNet	2.26 461	1.20 456	1.55 436	1.15 460	0.91 456	5.84 467	0.84 446	2.12 464	8.45 473	2.59 464	5.32 468	3.84 466	2.15 459	1.84 457	1.98 454	0.88 453	0.54 446	1.16 460	0.74 455	1.31 461	0.91 459

WAO-8	1.50 451	1.22 457	1.39 426	1.10 456	0.85 453	2.15 459	0.78 441	1.84 459	3.76 463	1.46 452	2.18 459	2.15 454	1.50 453	3.20 466	1.35 437	0.92 455	0.66 458	1.10 456	0.79 457	0.94 453	0.74 454

Venus	1.50 451	1.22 457	1.39 426	1.10 456	0.85 453	2.15 459	0.78 441	1.84 459	3.76 463	1.46 452	2.18 459	2.15 454	1.50 453	3.20 466	1.35 437	0.92 455	0.66 458	1.10 456	0.79 457	0.94 453	0.74 454

MADNet+	1.05 440	1.26 459	4.77 465	0.73 440	0.50 427	1.25 446	0.97 449	1.05 441	0.93 428	0.67 410	0.78 407	0.87 422	0.85 427	2.14 458	1.83 450	0.40 433	0.42 437	0.32 421	0.28 422	0.45 427	0.43 423

PWCK	1.05 440	1.29 460	2.12 448	0.92 448	0.42 423	1.27 447	1.01 451	1.14 443	1.14 443	1.16 443	1.14 431	1.25 436	0.90 431	1.77 453	1.15 424	0.89 454	0.51 441	0.87 449	0.54 442	1.02 458	0.57 439

UNDER WATER-64	1.61 454	1.30 461	2.93 458	1.33 461	0.96 457	2.20 461	1.25 460	1.47 451	3.15 460	1.46 452	1.31 437	2.61 460	2.22 460	1.69 450	1.93 452	1.13 460	0.67 460	1.29 461	0.94 460	1.26 459	1.09 463

UNDER WATER	1.64 456	1.34 462	2.72 456	1.40 462	1.04 458	1.70 458	1.14 459	1.57 456	3.58 461	1.46 452	1.46 444	2.82 462	2.43 461	1.74 451	2.04 455	1.08 459	0.63 456	1.31 462	0.94 460	1.29 460	1.10 464

notaker	1.49 450	1.44 463	1.77 442	1.42 463	1.08 459	1.19 443	0.87 448	1.51 453	1.40 447	1.53 459	3.41 465	2.40 457	1.94 458	1.83 456	1.57 445	1.14 461	0.69 461	1.38 463	0.88 459	1.39 464	1.03 462

ktn	1.80 458	1.46 464	1.49 431	1.44 464	1.14 460	1.50 454	1.07 454	1.53 455	3.90 466	2.77 465	4.62 466	3.42 464	1.49 452	1.74 451	1.40 440	1.45 465	0.77 462	1.46 464	0.99 462	1.41 465	1.00 461

KSHMR	1.92 460	1.47 465	1.97 446	1.48 465	1.22 462	1.39 452	1.06 453	1.81 458	5.83 469	1.43 450	5.56 469	2.95 463	1.17 441	2.24 460	1.33 436	1.29 464	1.13 463	1.47 465	1.11 464	1.37 463	1.21 465

MADNet++	2.34 462	1.81 466	2.24 451	2.15 468	1.97 466	2.79 465	2.19 468	2.42 466	2.26 457	2.79 466	2.70 463	2.43 458	2.60 463	3.18 465	3.32 464	2.19 466	1.97 467	1.93 466	1.62 466	2.02 467	2.10 468

HanzoNet	3.08 464	1.87 467	2.70 455	1.81 466	1.34 463	1.60 456	1.05 452	2.06 463	2.62 459	5.63 469	5.12 467	5.96 470	7.09 471	4.39 470	3.43 465	3.29 468	2.06 469	1.98 467	2.94 470	2.47 468	2.15 469

JetRed	2.35 463	2.70 468	6.11 466	1.14 459	1.38 464	6.03 468	3.61 469	2.12 464	1.72 452	1.99 461	1.97 456	2.15 454	1.59 457	2.49 462	4.19 468	1.05 458	1.60 464	1.10 456	1.02 463	1.72 466	1.41 467

BEATNet-Init1	4.91 468	3.27 469	14.39 479	0.69 437	0.65 440	10.19 475	3.83 470	5.04 470	5.11 468	8.73 474	8.52 472	13.95 481	7.66 472	7.79 473	5.79 470	0.32 423	0.34 431	0.34 424	0.38 433	0.64 437	0.64 446

DPSimNet_ROB	6.21 469	5.16 470	9.50 469	5.59 472	5.56 469	7.64 470	10.02 472	4.07 469	7.33 471	6.84 470	6.26 470	7.17 472	10.55 473	4.07 469	5.68 469	5.50 471	4.29 470	5.24 471	3.66 471	4.05 470	5.96 473

DGTPSM_ROB	8.38 472	5.24 471	10.71 477	5.32 471	10.19 473	8.34 471	23.49 480	6.11 472	13.43 479	4.93 467	10.93 477	5.64 468	10.55 473	6.17 471	12.73 476	3.74 469	7.56 474	3.68 469	7.24 475	4.09 471	7.49 474

DPSMNet_ROB	8.44 473	5.25 472	10.87 478	5.59 472	10.27 474	8.34 471	23.51 481	6.12 473	13.47 480	4.96 468	10.94 478	5.65 469	10.55 473	6.25 472	12.77 477	4.01 470	7.62 475	3.75 470	7.27 476	4.16 472	7.54 475

ASD4	8.08 471	7.42 473	8.23 468	6.03 474	6.01 470	14.62 477	20.55 476	9.03 475	8.06 472	7.51 473	6.52 471	7.36 473	6.42 469	8.13 474	9.88 474	5.93 473	5.10 472	6.60 476	5.79 472	6.82 473	5.52 472

Anonymous_1	16.44 482	9.26 474	9.67 471	10.63 475	14.54 477	18.62 482	26.98 482	12.68 480	13.53 481	10.78 480	10.37 476	10.15 475	10.66 476	10.99 480	12.64 475	15.61 483	7.73 476	16.87 480	43.01 485	56.14 488	7.86 478

xxxxx1	15.30 478	9.78 475	10.23 474	20.34 481	19.47 480	17.10 478	23.00 477	10.36 477	11.04 475	9.25 475	9.66 473	10.74 476	10.66 476	10.60 477	13.72 480	8.14 477	9.35 480	31.88 486	44.61 486	12.63 477	13.46 479

tt_ll	15.30 478	9.78 475	10.23 474	20.34 481	19.47 480	17.10 478	23.00 477	10.36 477	11.04 475	9.25 475	9.66 473	10.74 476	10.66 476	10.60 477	13.72 480	8.14 477	9.35 480	31.88 486	44.61 486	12.63 477	13.46 479

ff	15.30 478	9.78 475	10.23 474	20.34 481	19.47 480	17.10 478	23.00 477	10.36 477	11.04 475	9.25 475	9.66 473	10.74 476	10.66 476	10.60 477	13.72 480	8.14 477	9.35 480	31.88 486	44.61 486	12.63 477	13.46 479

DPSM_ROB	11.46 476	9.79 478	10.18 472	11.11 476	11.31 475	19.08 483	27.38 483	13.42 481	14.23 482	10.34 478	11.13 479	10.97 479	11.33 480	11.89 481	13.49 478	6.74 475	8.19 477	6.00 473	7.05 473	7.74 474	7.76 476

DPSM	11.46 476	9.79 478	10.18 472	11.11 476	11.31 475	19.08 483	27.38 483	13.42 481	14.23 482	10.34 478	11.13 479	10.97 479	11.33 480	11.89 481	13.49 478	6.74 475	8.19 477	6.00 473	7.05 473	7.74 474	7.76 476

DLNR_Zeroshot_test	10.53 474	12.28 480	20.32 481	105.84 489	23.88 486	0.14 4	0.13 8	3.20 468	0.20 11	0.16 23	0.23 79	0.16 46	0.10 9	0.32 176	0.16 66	2.54 467	0.32 427	0.07 20	0.07 60	40.17 487	0.28 378

PML	15.86 481	13.12 481	7.07 467	5.22 470	7.66 471	32.93 485	64.30 488	5.37 471	10.12 474	25.87 487	67.29 488	20.25 483	13.20 482	10.09 476	6.81 473	5.94 474	2.00 468	6.03 475	2.18 467	9.13 476	2.62 471

LRCNet_RVC	10.94 475	14.45 482	9.66 470	15.38 478	8.02 472	1.08 438	0.35 372	8.72 474	0.72 407	12.63 481	15.84 481	9.73 474	6.52 470	8.58 475	6.38 472	20.33 484	5.39 473	23.79 483	21.95 482	15.35 480	13.96 482

CasAABBNet	23.04 485	19.69 483	20.32 481	22.42 484	22.73 484	38.35 486	55.23 487	26.99 486	28.74 487	20.67 484	22.28 485	22.11 485	22.86 485	23.84 485	27.17 487	13.52 480	16.47 484	12.08 477	14.21 478	15.57 481	15.60 483

Selective-RAFT-Error	23.11 486	19.77 484	20.60 483	22.49 485	22.80 485	38.46 488	55.19 486	27.13 488	28.90 488	20.73 485	22.38 486	22.11 485	22.91 487	23.94 486	27.18 488	13.54 481	16.57 485	12.09 478	14.21 478	15.61 482	15.65 484

LSM0	24.21 487	19.88 485	22.33 484	24.42 486	40.13 488	38.41 487	54.99 485	27.05 487	28.61 486	20.59 483	22.00 484	22.29 487	22.86 485	24.12 487	27.16 486	13.59 482	16.33 483	12.13 479	14.08 477	15.72 483	17.53 485

HaxPig	17.72 483	20.23 486	19.76 480	16.55 479	16.52 478	9.46 473	9.42 471	14.48 483	13.31 478	18.59 482	18.67 482	17.39 482	16.68 483	17.07 483	16.43 483	21.99 485	20.86 486	22.28 482	21.55 481	21.30 484	21.88 486

MEDIAN_ROB	21.20 484	24.56 487	23.42 485	19.57 480	19.62 483	13.29 476	11.21 473	18.04 484	17.02 484	22.07 486	21.92 483	20.84 484	20.24 484	21.02 484	19.68 484	25.59 487	24.08 487	26.20 484	25.19 483	25.31 485	25.19 487

AVERAGE_ROB	25.43 488	29.01 488	27.22 486	24.60 487	24.16 487	17.78 481	12.87 474	22.39 485	21.40 485	26.72 488	26.08 487	25.18 488	24.52 488	25.07 488	23.57 485	29.94 488	28.36 488	30.60 485	29.57 484	29.83 486	29.66 488

test_example2	100.95 489	107.33 489	67.16 488	98.17 488	106.88 489	89.44 489	101.34 489	37.23 489	97.88 489	129.56 489	131.26 489	65.41 489	67.34 489	91.22 489	79.29 489	143.32 489	199.32 489	81.12 489	102.17 489	121.89 489	101.70 489

Low-res two-view benchmark