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.

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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

StereoAnything_RVC	0.45 76	1.43 500	0.48 42	0.35 2	0.20 3	0.26 3	0.21 11	0.43 2	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 49	1.27 223	0.22 1	0.21 218	0.11 6	0.14 1	0.10 2	2.37 506	0.11 1

MonSter	0.28 6	0.18 1	0.39 14	0.36 3	0.21 9	0.55 124	0.31 65	0.55 8	0.43 24	0.28 7	0.29 13	0.23 2	0.21 2	0.56 27	0.25 8	0.11 1	0.10 1	0.14 1	0.11 8	0.14 10	0.11 1

DEFOM-Stereo	0.33 16	0.20 7	0.40 15	0.42 30	0.28 88	0.80 267	0.23 22	0.48 5	0.37 16	0.37 31	0.31 16	0.23 2	0.24 7	1.20 206	0.27 16	0.16 33	0.12 29	0.14 1	0.11 8	0.14 10	0.14 41

dual_stereo	0.27 3	0.19 4	0.35 1	0.39 13	0.21 9	0.25 2	0.22 14	0.48 5	0.31 12	0.32 16	0.26 10	0.37 26	0.24 7	0.83 102	0.29 21	0.16 33	0.12 29	0.14 1	0.11 8	0.14 10	0.11 1

Pointernet	0.37 28	0.20 7	0.57 98	0.43 37	0.28 88	0.51 101	0.27 43	0.93 105	0.61 72	0.47 61	0.63 77	0.49 65	0.38 59	0.49 11	0.33 59	0.17 74	0.13 86	0.14 1	0.11 8	0.13 1	0.12 9

LoS_RVC	0.42 52	0.26 99	0.40 15	0.44 58	0.82 457	0.51 101	0.44 200	0.64 16	0.41 20	0.44 51	0.78 114	0.44 36	0.47 103	0.56 27	0.36 92	0.13 2	0.12 29	0.14 1	0.10 2	0.13 1	0.84 486

CAS	0.63 197	0.18 1	0.37 5	2.27 509	0.84 459	0.57 134	0.54 286	0.79 54	0.62 74	0.48 65	0.70 95	0.36 21	0.26 10	0.45 7	0.35 83	2.24 509	0.10 1	0.14 1	0.09 1	0.15 22	1.06 498

111111	0.34 17	0.20 7	0.41 19	0.45 70	0.42 284	0.37 20	0.22 14	0.95 117	0.38 17	0.31 14	0.31 16	0.40 30	0.27 12	0.96 141	0.26 13	0.17 74	0.12 29	0.15 8	0.11 8	0.15 22	0.13 18

LG-Stereo_L2	0.29 8	0.20 7	0.45 34	0.37 5	0.25 40	0.26 3	0.20 8	0.78 49	0.28 10	0.28 7	0.26 10	0.24 4	0.26 10	0.91 127	0.23 2	0.15 13	0.11 6	0.15 8	0.12 27	0.14 10	0.11 1

LG-Stereo_L1	0.30 10	0.20 7	0.44 27	0.37 5	0.26 46	0.29 8	0.21 11	0.66 20	0.26 8	0.25 3	0.25 7	0.24 4	0.22 5	1.24 216	0.23 2	0.15 13	0.11 6	0.15 8	0.12 27	0.14 10	0.11 1

MLG-Stereo_test2	0.26 2	0.20 7	0.36 3	0.37 5	0.22 15	0.35 14	0.18 2	0.45 4	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 17	0.20 1	0.77 83	0.23 2	0.16 33	0.11 6	0.15 8	0.11 8	0.13 1	0.11 1

SGD-Stereo	0.32 14	0.20 7	0.40 15	0.38 11	0.19 1	0.43 46	0.22 14	0.64 16	0.33 13	0.42 44	0.34 18	0.27 6	0.35 42	1.15 193	0.30 29	0.20 186	0.10 1	0.15 8	0.13 42	0.17 62	0.13 18

GREAT-IGEV	0.32 14	0.20 7	0.42 23	0.37 5	0.29 105	0.36 18	0.28 47	0.56 9	0.58 64	0.28 7	0.50 46	0.29 7	0.29 19	0.84 105	0.27 16	0.14 6	0.11 6	0.15 8	0.11 8	0.17 62	0.14 41

Reg-Stereo(zero)	0.44 68	0.22 35	0.45 34	0.43 37	0.23 20	0.38 23	0.25 28	0.76 42	1.08 248	0.90 162	0.78 114	0.90 221	0.47 103	0.70 63	0.36 92	0.15 13	0.12 29	0.15 8	0.12 27	0.15 22	0.15 69

FoundationStereo	0.24 1	0.21 21	0.36 3	0.38 11	0.22 15	0.32 11	0.22 14	0.39 1	0.23 5	0.30 13	0.25 7	0.30 11	0.33 34	0.34 2	0.26 13	0.16 33	0.12 29	0.15 8	0.11 8	0.13 1	0.12 9

IGEV-Stereo++	0.30 10	0.20 7	0.40 15	0.46 76	0.30 126	0.33 12	0.22 14	0.75 39	0.45 28	0.32 16	0.41 22	0.32 14	0.48 114	0.38 3	0.27 16	0.15 13	0.11 6	0.15 8	0.12 27	0.15 22	0.13 18

IGEV-Stereo+	0.45 76	0.21 21	0.43 26	0.41 23	0.39 262	0.15 1	0.19 5	0.44 3	0.36 14	0.26 5	0.25 7	0.31 13	0.41 67	1.43 265	0.30 29	0.17 74	0.12 29	0.15 8	0.11 8	1.16 495	1.70 510

WCG-NET（raft）	0.45 76	0.21 21	0.55 85	0.40 16	0.24 28	0.50 85	0.36 110	0.73 34	1.09 256	0.71 117	0.76 110	0.92 233	0.51 129	0.84 105	0.34 74	0.16 33	0.12 29	0.15 8	0.14 66	0.14 10	0.14 41

trnet	0.39 36	0.21 21	0.37 5	0.36 3	0.20 3	0.53 110	0.29 52	0.78 49	1.12 268	0.59 98	0.71 98	0.53 87	0.42 71	0.54 21	0.34 74	0.18 113	0.13 86	0.15 8	0.10 2	0.14 10	0.13 18

MoCha-V2	0.40 43	0.20 7	0.49 47	0.50 138	0.21 9	0.44 51	0.33 79	0.93 105	0.53 56	0.53 83	0.53 52	0.42 31	0.58 174	1.09 180	0.27 16	0.14 6	0.12 29	0.15 8	0.12 27	0.17 62	0.15 69

CES	0.48 96	0.20 7	0.37 5	0.39 13	1.39 500	0.55 124	0.35 96	0.98 129	0.66 98	0.44 51	0.66 81	0.35 19	0.27 12	0.56 27	0.33 59	0.15 13	0.13 86	0.15 8	0.10 2	0.19 132	1.46 505

CREStereo++_RVC	0.47 90	0.21 21	0.38 8	0.45 70	0.38 251	0.45 54	0.25 28	0.75 39	1.29 370	0.80 137	1.21 271	0.47 54	0.37 53	0.53 19	0.44 161	0.16 33	0.11 6	0.15 8	0.80 496	0.18 93	0.11 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
XX-TBD	0.46 83	0.70 454	0.35 1	0.79 434	0.25 40	0.58 137	0.26 37	0.69 25	1.27 361	0.76 125	1.00 170	0.45 44	0.33 34	0.47 9	0.37 104	0.19 154	0.15 192	0.15 8	0.11 8	0.17 62	0.14 41

CREStereo	0.39 36	0.21 21	0.38 8	0.34 1	0.22 15	0.53 110	0.29 52	0.77 45	1.11 264	0.58 90	0.71 98	0.51 75	0.41 67	0.54 21	0.34 74	0.18 113	0.13 86	0.15 8	0.10 2	0.14 10	0.14 41
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	0.46 83	0.21 21	0.38 8	0.37 5	0.23 20	0.71 220	0.27 43	0.74 38	1.04 229	0.64 106	0.70 95	0.55 92	0.47 103	0.86 114	0.35 83	1.00 492	0.13 86	0.15 8	0.10 2	0.15 22	0.13 18

pmcnn	2.37 492	0.42 363	2.71 493	0.63 339	0.43 294	1.54 423	1.19 462	2.01 432	1.53 444	2.64 491	7.60 521	18.07 539	1.45 438	3.44 432	2.78 479	0.18 113	0.15 192	0.15 8	0.12 27	0.20 166	0.18 145

MLG-Stereo_test3	0.28 6	0.18 1	0.42 23	0.40 16	0.23 20	0.47 59	0.19 5	0.61 14	0.29 11	0.35 23	0.21 2	0.35 19	0.21 2	0.60 44	0.25 8	0.15 13	0.11 6	0.16 27	0.11 8	0.13 1	0.13 18

MLG-Stereo_test1	0.27 3	0.19 4	0.38 8	0.40 16	0.24 28	0.38 23	0.20 8	0.59 12	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 15	0.27 12	0.90 126	0.25 8	0.14 6	0.11 6	0.16 27	0.11 8	0.13 1	0.12 9

MLG-Stereo	0.29 8	0.19 4	0.38 8	0.41 23	0.20 3	0.42 39	0.20 8	0.66 20	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 15	0.28 15	1.09 180	0.25 8	0.14 6	0.11 6	0.16 27	0.11 8	0.13 1	0.12 9

LG-G_1	0.31 12	0.20 7	0.44 27	0.42 30	0.20 3	0.64 168	0.18 2	0.70 27	0.25 6	0.29 10	0.29 13	0.36 21	0.35 42	0.87 117	0.24 5	0.16 33	0.12 29	0.16 27	0.11 8	0.13 1	0.13 18

LG-G	0.31 12	0.20 7	0.44 27	0.42 30	0.20 3	0.64 168	0.18 2	0.70 27	0.25 6	0.29 10	0.29 13	0.36 21	0.35 42	0.87 117	0.24 5	0.16 33	0.12 29	0.16 27	0.11 8	0.13 1	0.13 18

G2L-Stereo_aug	0.82 315	0.26 99	1.04 354	0.51 168	0.38 251	0.97 329	0.53 279	1.44 275	1.41 425	1.51 414	1.43 350	1.53 393	0.95 332	2.47 397	0.96 363	0.19 154	0.14 137	0.16 27	0.14 66	0.17 62	0.19 185

LGtest1	0.27 3	0.21 21	0.44 27	0.41 23	0.21 9	0.42 39	0.19 5	0.56 9	0.26 8	0.29 10	0.24 6	0.29 7	0.29 19	0.55 26	0.25 8	0.18 113	0.12 29	0.16 27	0.12 27	0.14 10	0.13 18

SCV_C0	0.43 58	0.26 99	0.65 141	0.43 37	0.29 105	0.47 59	0.31 65	1.34 250	0.73 118	0.38 36	0.49 43	0.54 89	0.29 19	1.24 216	0.30 29	0.17 74	0.13 86	0.16 27	0.13 42	0.20 166	0.15 69

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 43	0.67 446	0.42 23	0.64 348	0.29 105	0.48 63	0.25 28	0.85 77	0.44 26	0.38 36	0.36 20	0.30 11	0.70 218	1.15 193	0.29 21	0.16 33	0.11 6	0.16 27	0.11 8	0.18 93	0.12 9

AIO_rvc	0.36 23	0.23 46	0.49 47	0.43 37	0.27 65	0.59 142	0.38 130	0.94 112	0.45 28	0.33 21	0.46 33	0.49 65	0.22 5	0.84 105	0.30 29	0.16 33	0.11 6	0.16 27	0.12 27	0.15 22	0.13 18

HUF	0.36 23	0.23 46	0.52 66	0.40 16	0.22 15	0.54 117	0.47 231	0.82 69	0.43 24	0.36 28	0.43 26	0.50 71	0.42 71	0.64 49	0.29 21	0.17 74	0.12 29	0.16 27	0.12 27	0.15 22	0.14 41

AIO_test	0.35 22	0.22 35	0.44 27	0.43 37	0.27 65	0.57 134	0.44 200	0.79 54	0.41 20	0.32 16	0.47 35	0.46 47	0.30 23	0.69 59	0.30 29	0.16 33	0.11 6	0.16 27	0.13 42	0.15 22	0.12 9

IGEV-RUCA	0.37 28	0.23 46	0.48 42	0.49 127	0.36 220	0.60 150	0.23 22	0.64 16	0.49 37	0.39 40	0.49 43	0.44 36	0.31 27	0.85 110	0.30 29	0.24 284	0.13 86	0.16 27	0.12 27	0.20 166	0.19 185

castereo	0.41 50	0.22 35	0.46 38	0.44 58	0.30 126	0.61 156	0.56 310	0.97 125	0.80 138	0.38 36	0.69 91	0.45 44	0.69 213	0.51 14	0.30 29	0.16 33	0.11 6	0.16 27	0.13 42	0.16 38	0.12 9

GIP-stereo	0.34 17	0.23 46	0.45 34	0.50 138	0.36 220	0.38 23	0.23 22	0.78 49	0.52 52	0.34 22	0.51 48	0.46 47	0.38 59	0.51 14	0.27 16	0.20 186	0.12 29	0.16 27	0.12 27	0.16 38	0.14 41

WCG-NET	0.42 52	0.21 21	0.54 75	0.40 16	0.25 40	0.47 59	0.32 72	0.73 34	1.15 294	0.76 125	0.73 103	0.58 106	0.45 89	0.60 44	0.34 74	0.15 13	0.11 6	0.16 27	0.14 66	0.15 22	0.13 18

test_for_model	1.30 428	3.71 532	0.58 104	3.22 523	2.84 523	0.59 142	0.33 79	1.40 264	0.83 147	1.42 395	0.61 73	0.52 82	0.37 53	0.51 14	0.33 59	2.46 510	0.15 192	0.16 27	0.11 8	4.39 533	1.50 506

IGEV++	0.40 43	0.22 35	0.51 59	0.52 190	0.29 105	0.45 54	0.25 28	1.65 331	0.46 34	0.37 31	0.57 66	0.46 47	0.45 89	0.50 12	0.38 114	0.19 154	0.12 29	0.16 27	0.13 42	0.16 38	0.15 69

Any-RAFT	0.53 119	0.24 60	0.47 40	0.47 87	0.27 65	1.00 338	0.25 28	1.58 315	1.05 233	0.85 155	0.99 166	1.06 281	0.47 103	0.70 63	0.32 46	0.18 113	0.13 86	0.16 27	0.13 42	0.16 38	0.16 95

LoS	0.40 43	0.21 21	0.44 27	0.37 5	0.22 15	0.50 85	0.40 152	1.00 135	0.94 183	0.48 65	0.66 81	0.48 58	0.40 65	0.60 44	0.37 104	0.18 113	0.14 137	0.16 27	0.11 8	0.14 10	0.14 41
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 43	0.31 234	0.73 206	0.58 280	0.27 65	0.26 3	0.33 79	0.95 117	0.81 141	0.42 44	0.47 35	0.65 132	0.47 103	0.39 5	0.34 74	0.18 113	0.15 192	0.16 27	0.14 66	0.19 132	0.16 95
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
TANstereo	0.44 68	0.21 21	0.44 27	0.41 23	0.21 9	0.65 184	0.26 37	0.79 54	0.83 147	0.93 170	0.98 164	0.51 75	0.46 94	0.54 21	0.35 83	0.18 113	0.24 374	0.16 27	0.13 42	0.16 38	0.26 320

raftrobust	0.52 109	0.25 83	0.56 88	0.65 362	0.52 357	0.49 75	0.34 91	0.98 129	0.91 173	1.30 341	0.87 134	0.63 126	0.81 262	0.78 86	0.41 138	0.19 154	0.15 192	0.16 27	0.14 66	0.15 22	0.16 95

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 23	0.23 46	0.54 75	0.50 138	0.28 88	0.36 18	0.22 14	1.02 141	0.39 18	0.42 44	0.64 80	0.36 21	0.51 129	0.39 5	0.29 21	0.18 113	0.12 29	0.17 50	0.13 42	0.18 93	0.18 145

SCV	0.46 83	0.26 99	0.55 85	0.47 87	0.25 40	0.39 26	0.38 130	1.98 425	0.60 71	0.35 23	0.48 37	0.55 92	0.36 49	1.28 225	0.32 46	0.24 284	0.12 29	0.17 50	0.13 42	0.18 93	0.14 41

castereo++	0.38 33	0.23 46	0.41 19	0.43 37	0.31 152	0.97 329	0.22 14	0.86 79	0.58 64	0.32 16	0.44 28	0.51 75	0.39 61	0.93 135	0.24 5	0.17 74	0.11 6	0.17 50	0.12 27	0.14 10	0.14 41

AIO-Stereo	0.37 28	0.25 83	0.51 59	0.47 87	0.23 20	0.45 54	0.39 145	1.07 175	0.52 52	0.41 42	0.48 37	0.52 82	0.25 9	0.72 70	0.30 29	0.16 33	0.12 29	0.17 50	0.13 42	0.16 38	0.13 18

RSM++	0.38 33	0.24 60	0.51 59	0.47 87	0.26 46	0.50 85	0.41 165	0.79 54	0.45 28	0.37 31	0.45 31	0.60 114	0.35 42	1.02 161	0.30 29	0.15 13	0.13 86	0.17 50	0.14 66	0.18 93	0.13 18

RSM	0.39 36	0.24 60	0.49 47	0.46 76	0.26 46	0.47 59	0.40 152	0.92 99	0.44 26	0.41 42	0.42 23	0.65 132	0.33 34	1.07 175	0.29 21	0.15 13	0.12 29	0.17 50	0.13 42	0.17 62	0.13 18

RAFT-Stereo-weight	0.47 90	0.24 60	0.53 70	0.48 112	0.27 65	0.60 150	0.35 96	1.02 141	1.07 242	0.99 189	0.78 114	0.76 162	0.28 15	0.76 80	0.36 92	0.16 33	0.12 29	0.17 50	0.15 81	0.16 38	0.15 69

testlalala2	0.58 171	0.27 125	0.68 157	1.72 502	1.27 498	0.68 203	0.42 169	0.93 105	0.70 108	0.90 162	0.93 147	0.76 162	0.34 40	0.52 17	0.40 127	0.18 113	0.15 192	0.17 50	0.13 42	0.17 62	0.17 120

MSKI-zero shot	0.55 149	0.26 99	0.57 98	0.51 168	0.26 46	0.69 208	0.28 47	1.18 209	0.64 81	0.91 167	1.32 314	0.82 184	0.33 34	1.92 344	0.32 46	0.17 74	0.12 29	0.17 50	0.13 42	0.16 38	0.16 95

UniTT-Stereo	0.36 23	0.23 46	0.59 111	0.48 112	0.36 220	0.40 28	0.32 72	0.53 7	0.49 37	0.54 85	0.55 60	0.36 21	0.31 27	0.58 32	0.51 218	0.20 186	0.15 192	0.17 50	0.15 81	0.19 132	0.15 69

testlalala_base	0.77 289	0.40 351	0.70 176	0.65 362	0.50 335	0.79 259	0.28 47	1.50 289	0.51 48	0.73 123	0.90 140	0.69 146	0.54 144	0.66 56	0.40 127	2.82 514	0.14 137	0.17 50	0.12 27	2.68 510	0.19 185

GCAP-Stereo	0.40 43	0.28 146	0.68 157	0.47 87	0.25 40	0.53 110	0.32 72	0.82 69	0.58 64	0.65 108	0.69 91	0.58 106	0.42 71	0.47 9	0.29 21	0.17 74	0.14 137	0.17 50	0.13 42	0.17 62	0.14 41

RAFT-Test	0.54 134	0.25 83	0.64 134	0.47 87	0.30 126	0.97 329	0.27 43	1.24 234	0.81 141	0.96 179	1.12 231	1.28 345	0.48 114	0.71 67	0.36 92	0.17 74	0.13 86	0.17 50	0.14 66	0.16 38	0.16 95

Selective-IGEV	0.39 36	0.24 60	0.50 52	0.44 58	0.25 40	0.46 57	0.33 79	1.25 236	0.40 19	0.35 23	0.45 31	0.52 82	0.30 23	1.07 175	0.30 29	0.14 6	0.12 29	0.17 50	0.13 42	0.16 38	0.13 18

Selective-RAFT	0.52 109	0.28 146	0.79 252	0.55 245	0.27 65	0.91 304	0.33 79	0.80 62	0.88 161	0.58 90	0.63 77	0.81 179	0.77 241	1.29 229	0.48 200	0.19 154	0.14 137	0.17 50	0.15 81	0.19 132	0.17 120

MC-Stereo	0.43 58	0.23 46	0.48 42	0.51 168	0.28 88	0.39 26	0.32 72	0.88 88	0.68 103	0.60 100	0.84 128	0.56 99	0.61 187	1.03 162	0.31 44	0.17 74	0.11 6	0.17 50	0.15 81	0.16 38	0.13 18

RCA-Stereo	0.50 106	0.23 46	0.58 104	0.48 112	0.33 190	0.55 124	0.45 217	0.97 125	1.38 411	0.68 112	1.05 198	0.63 126	0.80 258	0.59 33	0.32 46	0.17 74	0.12 29	0.17 50	0.14 66	0.16 38	0.14 41

DCANet-4	0.54 134	0.26 99	1.07 365	0.42 30	0.24 28	0.48 63	0.36 110	0.99 131	1.30 376	1.10 227	1.02 184	0.56 99	0.75 229	0.73 74	0.52 225	0.16 33	0.13 86	0.17 50	0.13 42	0.15 22	0.19 185

fff	0.53 119	0.24 60	0.70 176	0.43 37	0.24 28	0.48 63	0.36 110	1.07 175	1.25 350	1.10 227	1.02 184	0.57 101	1.06 378	0.73 74	0.52 225	0.16 33	0.13 86	0.17 50	0.13 42	0.15 22	0.19 185

ADStereo(finetuned)	0.57 165	0.24 60	1.06 360	0.43 37	0.24 28	0.49 75	0.35 96	1.05 160	1.30 376	1.12 235	1.03 193	0.58 106	1.20 407	0.84 105	0.51 218	0.16 33	0.13 86	0.17 50	0.13 42	0.18 93	0.19 185

s12784h	0.52 109	0.20 7	0.38 8	0.41 23	0.19 1	0.96 325	0.34 91	1.17 204	1.25 350	0.81 141	0.90 140	0.63 126	0.50 126	1.45 269	0.42 149	0.14 6	0.12 29	0.17 50	0.11 8	0.18 93	0.11 1

DCANet	0.54 134	0.24 60	0.70 176	0.43 37	0.24 28	0.49 75	0.36 110	1.05 160	1.30 376	1.12 235	1.03 193	0.58 106	0.92 313	0.81 97	0.52 225	0.16 33	0.13 86	0.17 50	0.13 42	0.18 93	0.19 185

csc	0.53 119	0.24 60	0.70 176	0.43 37	0.24 28	0.48 63	0.36 110	1.07 175	1.25 350	1.10 227	1.02 184	0.57 101	1.06 378	0.73 74	0.52 225	0.16 33	0.13 86	0.17 50	0.13 42	0.15 22	0.19 185

cscssc	0.53 119	0.24 60	0.70 176	0.43 37	0.24 28	0.48 63	0.36 110	1.07 175	1.25 350	1.10 227	1.02 184	0.57 101	1.06 378	0.73 74	0.52 225	0.16 33	0.13 86	0.17 50	0.13 42	0.15 22	0.19 185

111	0.60 180	0.23 46	0.70 176	0.43 37	0.24 28	0.72 223	0.42 169	1.18 209	1.41 425	0.80 137	1.38 337	1.10 299	0.79 252	0.96 141	0.58 250	0.18 113	0.13 86	0.17 50	0.15 81	0.17 62	0.19 185

EAI-Stereo	0.65 217	0.28 146	0.69 170	0.53 207	0.27 65	0.60 150	0.40 152	2.28 478	0.64 81	0.71 117	3.18 488	0.57 101	0.43 78	1.06 171	0.41 138	0.18 113	0.13 86	0.17 50	0.17 140	0.17 62	0.17 120

CFNet-RSSM	0.54 134	0.24 60	0.70 176	0.48 112	0.28 88	0.60 150	0.27 43	1.49 285	1.14 283	1.06 209	0.93 147	1.08 287	0.54 144	0.70 63	0.35 83	0.16 33	0.12 29	0.17 50	0.15 81	0.16 38	0.14 41

Gwc-CoAtRS	0.52 109	0.24 60	0.68 157	0.48 112	0.29 105	0.64 168	0.25 28	1.16 202	1.08 248	1.01 197	1.00 170	1.12 304	0.56 156	0.69 59	0.37 104	0.16 33	0.13 86	0.17 50	0.15 81	0.15 22	0.15 69

R-Stereo Train	0.57 165	0.26 99	0.63 127	0.54 222	0.36 220	0.69 208	0.54 286	1.22 228	0.72 114	1.61 432	1.50 375	0.75 158	0.53 139	0.64 49	0.44 161	0.18 113	0.15 192	0.17 50	0.15 81	0.17 62	0.17 120

RAFT-Stereo	0.57 165	0.26 99	0.63 127	0.54 222	0.36 220	0.69 208	0.54 286	1.22 228	0.72 114	1.61 432	1.50 375	0.75 158	0.53 139	0.64 49	0.44 161	0.18 113	0.15 192	0.17 50	0.15 81	0.17 62	0.17 120
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	1.12 407	0.30 201	0.91 304	0.66 369	0.77 443	0.97 329	0.57 321	1.37 256	1.35 400	1.02 201	1.34 323	2.11 462	1.43 434	7.09 500	1.39 424	0.19 154	0.17 258	0.17 50	0.19 179	0.18 93	0.16 95

iResNet_ROB	0.77 289	0.30 201	0.99 330	0.57 274	0.36 220	0.83 283	0.36 110	2.33 481	1.58 448	1.27 325	1.30 302	1.25 334	0.84 279	1.65 304	0.79 323	0.20 186	0.14 137	0.17 50	0.12 27	0.18 93	0.27 330

MM-Stereo_test2	0.43 58	0.24 60	0.67 153	0.51 168	0.32 170	0.55 124	0.45 217	0.97 125	0.77 130	0.59 98	0.51 48	0.49 65	0.42 71	0.80 92	0.30 29	0.15 13	0.13 86	0.18 82	0.14 66	0.19 132	0.14 41

999	0.48 96	0.22 35	0.49 47	0.48 112	0.34 207	0.75 235	0.31 65	0.85 77	0.55 59	0.37 31	0.48 37	0.50 71	0.36 49	2.45 393	0.39 122	0.16 33	0.13 86	0.18 82	0.15 81	0.16 38	0.19 185

mms	0.40 43	0.27 125	0.52 66	0.46 76	0.32 170	0.43 46	0.46 224	0.70 27	0.46 34	0.35 23	0.58 69	0.44 36	0.30 23	1.36 247	0.33 59	0.16 33	0.13 86	0.18 82	0.15 81	0.19 132	0.15 69

GCAP-BAT	0.49 102	0.31 234	0.64 134	0.41 23	0.46 319	0.70 215	0.35 96	0.77 45	0.64 81	0.86 157	1.00 170	0.77 165	0.37 53	1.18 203	0.36 92	0.18 113	0.14 137	0.18 82	0.13 42	0.17 62	0.15 69

Occ-G	0.42 52	0.21 21	0.48 42	0.41 23	0.26 46	0.42 39	0.62 342	0.77 45	0.49 37	0.43 49	0.66 81	1.02 272	0.46 94	0.78 86	0.41 138	0.16 33	0.13 86	0.18 82	0.13 42	0.16 38	0.16 95

gcap-zeroshot	0.53 119	0.28 146	0.89 297	0.49 127	0.28 88	0.76 241	0.37 124	1.34 250	0.73 118	0.89 160	0.67 84	1.35 360	0.51 129	0.79 90	0.33 59	0.18 113	0.15 192	0.18 82	0.15 81	0.17 62	0.16 95

MGS-Stereo	0.42 52	0.26 99	0.58 104	0.44 58	0.28 88	0.50 85	0.34 91	0.57 11	0.83 147	0.46 58	1.31 308	0.52 82	0.33 34	0.65 54	0.36 92	0.19 154	0.16 229	0.18 82	0.15 81	0.17 62	0.16 95

qqq1	0.72 252	0.30 201	0.86 273	0.46 76	0.26 46	0.82 278	0.43 187	2.05 438	1.39 416	1.23 305	1.47 365	0.98 256	0.95 332	1.71 318	0.44 161	0.24 284	0.20 313	0.18 82	0.15 81	0.18 93	0.18 145

fff1	0.72 252	0.30 201	0.86 273	0.46 76	0.26 46	0.82 278	0.43 187	2.05 438	1.39 416	1.23 305	1.47 365	0.98 256	0.95 332	1.71 318	0.44 161	0.24 284	0.20 313	0.18 82	0.15 81	0.18 93	0.18 145

DLNR_Zeroshot_test	23.17 543	48.52 556	43.29 548	176.68 556	78.69 552	0.35 14	0.21 11	23.41 543	0.75 121	0.66 111	0.86 131	0.59 113	0.30 23	1.56 292	0.44 161	9.57 540	0.12 29	0.18 82	0.14 66	76.92 555	0.16 95

testlalala	0.45 76	0.28 146	0.59 111	0.42 30	0.39 262	0.71 220	0.39 145	1.08 181	0.45 28	1.24 313	0.80 124	0.61 118	0.36 49	0.54 21	0.33 59	0.20 186	0.13 86	0.18 82	0.12 27	0.15 22	0.15 69

AEACV	0.37 28	0.24 60	0.52 66	0.47 87	0.51 346	0.37 20	0.38 130	0.65 19	0.53 56	0.42 44	0.56 63	0.46 47	0.60 178	0.53 19	0.30 29	0.16 33	0.13 86	0.18 82	0.15 81	0.17 62	0.14 41

anonymousdsp2	0.53 119	0.27 125	0.74 222	0.48 112	0.29 105	0.76 241	0.47 231	1.61 323	0.82 146	0.77 130	0.77 112	0.75 158	0.47 103	1.03 162	0.40 127	0.18 113	0.13 86	0.18 82	0.13 42	0.19 132	0.18 145

iRaft-Stereo_20w	0.65 217	0.31 234	1.00 335	0.47 87	0.34 207	0.73 226	0.30 59	2.96 501	0.70 108	1.15 258	1.14 240	0.76 162	0.65 207	1.11 186	0.38 114	0.17 74	0.13 86	0.18 82	0.16 120	0.19 132	0.18 145

GwcNet-ADL	0.64 209	0.31 234	0.79 252	0.56 258	0.41 279	0.60 150	0.58 325	1.41 266	1.26 355	1.08 213	1.13 236	0.91 224	0.60 178	1.04 168	0.78 317	0.27 348	0.18 279	0.18 82	0.18 157	0.25 281	0.29 346

GANet-ADL	0.60 180	0.35 316	0.72 194	0.64 348	0.40 272	0.68 203	0.51 260	1.49 285	1.12 268	0.95 177	1.08 209	0.91 224	0.57 165	0.76 80	0.55 242	0.26 332	0.18 279	0.18 82	0.16 120	0.23 254	0.25 296

cross-raft	0.54 134	0.25 83	0.61 119	0.52 190	0.29 105	0.68 203	0.37 124	1.46 280	0.76 127	1.01 197	1.06 200	1.28 345	0.46 94	0.71 67	0.35 83	0.15 13	0.12 29	0.18 82	0.16 120	0.19 132	0.14 41

RALCasStereoNet	0.54 134	0.30 201	0.66 148	0.59 293	0.51 346	0.61 156	0.52 271	0.94 112	0.93 180	0.70 115	1.01 176	0.78 169	0.44 86	1.33 238	0.47 195	0.20 186	0.16 229	0.18 82	0.16 120	0.20 166	0.19 185

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 134	0.25 83	0.68 157	0.43 37	0.24 28	0.40 28	0.34 91	1.04 152	1.09 256	1.32 355	1.60 398	0.80 175	0.68 210	0.67 58	0.39 122	0.13 2	0.10 1	0.18 82	0.17 140	0.17 62	0.13 18

MLCV	0.72 252	0.34 295	1.10 375	0.51 168	0.23 20	0.91 304	0.39 145	1.33 245	1.23 341	1.46 401	1.55 385	1.01 270	0.64 201	1.95 349	0.80 327	0.18 113	0.12 29	0.18 82	0.14 66	0.19 132	0.17 120

iResNet	0.75 281	0.40 351	1.36 417	0.67 381	0.29 105	0.92 311	0.59 333	1.52 298	1.25 350	1.28 327	1.48 370	0.94 238	0.76 237	1.62 301	0.78 317	0.18 113	0.14 137	0.18 82	0.15 81	0.22 229	0.23 270

xyz-stereo-finetune	0.48 96	0.25 83	0.54 75	0.42 30	0.23 20	0.80 267	0.42 169	0.80 62	0.80 138	0.61 101	0.62 75	0.54 89	0.43 78	1.70 316	0.58 250	0.15 13	0.15 192	0.19 103	0.15 81	0.16 38	0.15 69

coex_refinement	0.80 304	0.28 146	0.73 206	0.70 400	0.51 346	0.95 320	0.60 337	1.78 368	1.23 341	1.36 372	1.37 332	1.82 436	0.81 262	1.32 235	1.13 390	0.26 332	0.17 258	0.19 103	0.20 211	0.24 269	0.25 296

HART	0.45 76	0.22 35	0.54 75	0.50 138	0.26 46	0.41 32	0.29 52	1.03 146	0.50 40	0.58 90	1.45 358	0.61 118	0.35 42	1.08 179	0.30 29	0.15 13	0.13 86	0.19 103	0.14 66	0.19 132	0.14 41

fffft	0.38 33	0.23 46	0.51 59	0.44 58	0.32 170	0.43 46	0.48 241	0.76 42	0.36 14	0.44 51	0.34 18	0.38 28	0.31 27	1.31 231	0.32 46	0.14 6	0.11 6	0.19 103	0.15 81	0.16 38	0.16 95
1: 1. 1
tt45	0.45 76	0.23 46	0.46 38	0.45 70	0.33 190	0.79 259	0.32 72	0.78 49	0.41 20	0.51 81	0.44 28	0.49 65	0.37 53	2.14 366	0.34 74	0.16 33	0.13 86	0.19 103	0.16 120	0.17 62	0.18 145

ours_stereo	0.39 36	0.28 146	0.51 59	0.46 76	0.30 126	0.40 28	0.44 200	0.73 34	0.56 61	0.35 23	0.56 63	0.46 47	0.33 34	1.11 186	0.32 46	0.16 33	0.13 86	0.19 103	0.15 81	0.19 132	0.14 41

fffy	0.42 52	0.27 125	0.57 98	0.46 76	0.29 105	0.48 63	0.35 96	0.91 96	0.55 59	0.40 41	0.58 69	0.55 92	0.41 67	1.26 220	0.36 92	0.15 13	0.13 86	0.19 103	0.16 120	0.18 93	0.14 41

PAM	0.76 287	0.29 181	1.08 369	0.52 190	0.33 190	1.38 405	0.39 145	2.01 432	0.67 99	1.06 209	0.96 154	2.89 489	1.43 434	0.86 114	0.35 83	0.19 154	0.12 29	0.19 103	0.17 140	0.19 132	0.20 217

UGAM-zero	1.00 377	0.30 201	0.93 310	0.47 87	0.30 126	0.57 134	0.25 28	2.25 474	0.63 77	1.01 197	1.10 218	2.73 485	1.85 473	6.26 484	0.40 127	0.17 74	0.14 137	0.19 103	0.15 81	0.16 38	0.17 120

model_zeroshot	0.48 96	0.29 181	0.86 273	0.51 168	0.36 220	0.69 208	0.37 124	1.12 194	0.62 74	0.85 155	0.84 128	0.66 136	0.37 53	0.73 74	0.34 74	0.20 186	0.16 229	0.19 103	0.16 120	0.17 62	0.16 95

RAStereo	0.34 17	0.21 21	0.66 148	0.47 87	0.27 65	0.26 3	0.29 52	0.69 25	0.63 77	0.32 16	0.42 23	0.45 44	0.31 27	0.45 7	0.34 74	0.17 74	0.15 192	0.19 103	0.15 81	0.18 93	0.13 18

11t1	0.52 109	0.28 146	0.68 157	0.51 168	0.28 88	0.83 283	0.39 145	1.22 228	0.63 77	0.84 150	0.74 106	0.68 141	0.68 210	0.91 127	0.57 247	0.21 218	0.18 279	0.19 103	0.16 120	0.20 166	0.21 234

IGEVStereo-DCA	0.46 83	0.28 146	0.56 88	0.43 37	0.33 190	0.49 75	0.42 169	0.87 80	0.50 40	0.47 61	0.48 37	0.48 58	0.46 94	2.03 356	0.30 29	0.19 154	0.14 137	0.19 103	0.15 81	0.16 38	0.18 145

rrr	0.46 83	0.28 146	0.73 206	0.43 37	0.33 190	0.49 75	0.38 130	0.76 42	0.50 40	0.47 61	0.48 37	0.48 58	0.46 94	2.03 356	0.30 29	0.19 154	0.14 137	0.19 103	0.15 81	0.16 38	0.16 95

MaDis-Stereo	0.36 23	0.25 83	0.58 104	0.44 58	0.34 207	0.30 9	0.30 59	0.72 32	0.50 40	0.37 31	0.36 20	0.58 106	0.49 122	0.52 17	0.36 92	0.19 154	0.16 229	0.19 103	0.15 81	0.18 93	0.14 41

IGEV_Zeroshot_test	0.53 119	0.30 201	0.99 330	0.56 258	0.35 211	0.41 32	0.32 72	1.37 256	0.63 77	1.00 194	1.09 214	0.95 246	0.41 67	0.83 102	0.39 122	0.18 113	0.12 29	0.19 103	0.18 157	0.19 132	0.17 120

HH	0.63 197	0.30 201	0.77 241	0.50 138	0.32 170	0.49 75	0.46 224	1.65 331	0.64 81	0.69 113	1.09 214	1.63 412	0.85 282	1.90 342	0.37 104	0.18 113	0.13 86	0.19 103	0.17 140	0.19 132	0.16 95

HanStereo	0.63 197	0.30 201	0.77 241	0.50 138	0.32 170	0.49 75	0.46 224	1.65 331	0.64 81	0.69 113	1.09 214	1.63 412	0.85 282	1.90 342	0.37 104	0.18 113	0.13 86	0.19 103	0.17 140	0.19 132	0.16 95

EGLCR-Stereo	0.37 28	0.22 35	0.51 59	0.43 37	0.26 46	0.44 51	0.22 14	0.99 131	0.48 36	0.42 44	0.42 23	0.67 139	0.29 19	0.86 114	0.33 59	0.17 74	0.12 29	0.19 103	0.17 140	0.17 62	0.15 69

DCRE	0.82 315	0.26 99	0.70 176	0.58 280	0.44 301	0.54 117	0.48 241	0.95 117	0.78 133	0.78 132	7.33 520	0.86 204	0.52 134	0.76 80	0.41 138	0.16 33	0.16 229	0.19 103	0.17 140	0.18 93	0.17 120

ProNet	0.43 58	0.28 146	0.58 104	0.43 37	0.30 126	0.56 129	0.52 271	1.00 135	0.58 64	0.44 51	0.49 43	0.43 34	0.43 78	1.28 225	0.36 92	0.15 13	0.13 86	0.19 103	0.16 120	0.17 62	0.16 95

CroCo-Stereo Lap2	0.44 68	0.34 295	0.77 241	0.61 318	0.79 448	0.28 7	0.35 96	0.75 39	0.71 113	0.38 36	0.50 46	0.72 154	0.55 151	0.57 31	0.47 195	0.17 74	0.18 279	0.19 103	0.16 120	0.21 206	0.20 217

CIPLG	0.62 190	0.33 272	0.96 324	0.58 280	0.50 335	0.75 235	0.48 241	1.05 160	0.96 190	1.40 387	1.57 393	0.64 129	0.48 114	0.89 124	0.70 289	0.23 269	0.15 192	0.19 103	0.16 120	0.19 132	0.21 234

IPLG	0.69 239	0.27 125	0.97 326	0.51 168	0.43 294	0.79 259	0.33 79	1.21 220	1.06 237	1.30 341	1.10 218	0.52 82	0.55 151	3.16 423	0.63 270	0.16 33	0.14 137	0.19 103	0.16 120	0.18 93	0.17 120

IPLGR_C	0.62 190	0.33 272	0.99 330	0.58 280	0.49 328	0.76 241	0.48 241	1.10 186	0.96 190	1.40 387	1.56 389	0.62 123	0.48 114	0.80 92	0.71 294	0.23 269	0.15 192	0.19 103	0.16 120	0.19 132	0.21 234

MIPNet	0.56 158	0.28 146	0.94 314	0.49 127	0.33 190	0.66 192	0.38 130	1.35 253	1.08 248	1.06 209	0.92 144	0.60 114	0.79 252	0.73 74	0.52 225	0.17 74	0.14 137	0.19 103	0.16 120	0.18 93	0.17 120

ACRE	0.61 186	0.33 272	1.01 339	0.58 280	0.49 328	0.75 235	0.47 231	1.06 173	0.95 185	1.37 375	1.55 385	0.62 123	0.46 94	0.83 102	0.70 289	0.23 269	0.15 192	0.19 103	0.16 120	0.18 93	0.21 234

GrayStereo	0.82 315	0.26 99	0.58 104	0.63 339	0.37 234	0.76 241	1.86 497	1.11 192	0.87 157	1.99 467	1.89 441	1.08 287	1.82 472	1.39 257	0.48 200	0.19 154	0.14 137	0.19 103	0.21 255	0.18 93	0.39 409

Prome-Stereo	0.75 281	0.27 125	0.53 70	0.55 245	0.32 170	0.59 142	0.97 434	0.89 89	0.88 161	1.45 399	2.46 476	0.91 224	1.41 432	1.58 295	0.44 161	0.18 113	0.13 86	0.19 103	0.17 140	0.20 166	0.92 489

raft+_RVC	0.53 119	0.26 99	0.54 75	0.60 304	0.47 324	0.54 117	0.54 286	1.27 238	0.99 209	0.76 125	1.03 193	0.70 150	0.56 156	0.93 135	0.47 195	0.18 113	0.14 137	0.19 103	0.18 157	0.18 93	0.15 69

test_xeample3	0.42 52	0.28 146	0.69 170	0.43 37	0.33 190	0.56 129	0.38 130	0.79 54	0.45 28	0.53 83	0.46 33	0.44 36	0.44 86	1.38 252	0.31 44	0.18 113	0.14 137	0.19 103	0.15 81	0.17 62	0.16 95

AFF-stereo	0.58 171	0.25 83	0.64 134	0.46 76	0.29 105	0.34 13	0.38 130	1.15 200	1.14 283	1.17 277	1.60 398	1.10 299	0.71 222	0.97 149	0.43 158	0.13 2	0.11 6	0.19 103	0.19 179	0.17 62	0.14 41

HSM-Net_RVC	0.87 340	0.29 181	0.53 70	0.53 207	0.30 126	1.15 368	0.55 302	3.57 509	1.28 366	1.53 416	1.74 421	1.68 420	0.93 322	1.49 277	0.77 315	0.22 244	0.17 258	0.19 103	0.18 157	0.20 166	0.19 185
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	1.16 418	0.52 404	1.49 440	0.65 362	0.45 308	0.75 235	0.69 367	1.42 268	1.55 447	1.34 367	1.87 439	1.53 393	0.78 248	7.43 506	1.38 421	0.25 310	0.17 258	0.19 103	0.16 120	0.22 229	0.26 320

iResNetv2_ROB	0.80 304	0.37 333	1.71 453	0.56 258	0.37 234	0.94 316	0.64 349	1.73 348	1.34 391	1.23 305	1.42 346	1.26 338	0.92 313	1.85 338	0.56 244	0.23 269	0.15 192	0.19 103	0.14 66	0.24 269	0.19 185

xyz-stereo	7.16 526	0.22 35	69.90 553	0.42 30	0.21 9	32.92 549	0.49 251	0.87 80	0.76 127	1.38 380	27.04 544	1.19 318	1.16 397	4.69 451	0.97 365	0.16 33	0.12 29	0.20 138	0.14 66	0.16 38	0.12 9

LG-Stereo	0.34 17	0.25 83	0.78 249	0.47 87	0.26 46	0.37 20	0.30 59	0.71 31	0.52 52	0.36 28	0.57 66	0.29 7	0.21 2	0.50 12	0.36 92	0.13 2	0.13 86	0.20 138	0.18 157	0.18 93	0.12 9

S2M2	0.34 17	0.28 146	0.45 34	0.40 16	0.30 126	0.31 10	0.16 1	0.60 13	0.64 81	0.31 14	0.48 37	0.47 54	0.34 40	0.38 3	0.32 46	0.25 310	0.22 353	0.20 138	0.22 284	0.25 281	0.22 251

MM-Stereo_test3	0.50 106	0.24 60	0.54 75	0.54 222	0.74 432	0.49 75	0.53 279	1.09 183	1.05 233	0.62 104	0.95 151	0.61 118	0.42 71	0.77 83	0.38 114	0.20 186	0.17 258	0.20 138	0.16 120	0.18 93	0.18 145

MM-Stereo_test1	0.49 102	0.24 60	0.56 88	0.51 168	0.30 126	0.50 85	0.54 286	0.91 96	1.03 224	0.84 150	0.69 91	0.54 89	0.60 178	1.16 197	0.33 59	0.18 113	0.16 229	0.20 138	0.17 140	0.19 132	0.15 69

HI	0.64 209	0.32 250	0.68 157	0.47 87	0.51 346	0.41 32	0.36 110	1.04 152	0.75 121	1.31 351	1.43 350	1.62 407	1.12 390	0.94 138	0.88 346	0.15 13	0.12 29	0.20 138	0.20 211	0.20 166	0.18 145

CoSv	0.64 209	0.32 250	0.68 157	0.47 87	0.51 346	0.41 32	0.36 110	1.04 152	0.75 121	1.31 351	1.43 350	1.62 407	1.12 390	0.94 138	0.88 346	0.15 13	0.12 29	0.20 138	0.20 211	0.20 166	0.18 145

SMoEStereo_RVC	0.39 36	0.25 83	0.50 52	0.45 70	0.30 126	0.61 156	0.36 110	0.72 32	0.45 28	0.46 58	0.43 26	0.42 31	0.35 42	1.39 257	0.29 21	0.15 13	0.12 29	0.20 138	0.15 81	0.16 38	0.15 69

PAM_32	0.77 289	0.28 146	1.03 350	0.52 190	0.30 126	1.32 395	0.35 96	1.97 423	0.65 96	1.02 201	1.06 200	3.05 490	1.49 444	0.96 141	0.36 92	0.19 154	0.13 86	0.20 138	0.18 157	0.19 132	0.19 185

rvit_stereo_0080	0.44 68	0.32 250	0.71 188	0.47 87	0.36 220	0.42 39	0.55 302	0.82 69	0.68 103	0.50 77	0.60 71	0.55 92	0.47 103	0.59 33	0.44 161	0.26 332	0.21 335	0.20 138	0.20 211	0.31 356	0.19 185

test_sample1	0.61 186	0.29 181	0.75 225	0.50 138	0.31 152	0.76 241	0.48 241	1.59 316	0.84 151	0.90 162	0.94 150	0.88 212	0.95 332	1.16 197	0.67 281	0.22 244	0.18 279	0.20 138	0.19 179	0.21 206	0.21 234

MyStereo8	0.65 217	0.29 181	1.00 335	0.58 280	0.49 328	0.91 304	0.35 96	1.18 209	1.31 380	1.16 268	1.27 293	0.90 221	0.64 201	0.72 70	0.95 359	0.18 113	0.14 137	0.20 138	0.18 157	0.22 229	0.26 320

whm_eth	0.44 68	0.32 250	0.71 188	0.47 87	0.36 220	0.42 39	0.55 302	0.82 69	0.68 103	0.50 77	0.60 71	0.55 92	0.47 103	0.59 33	0.44 161	0.26 332	0.21 335	0.20 138	0.20 211	0.31 356	0.19 185

MIM_Stereo	0.57 165	0.24 60	0.92 308	0.46 76	0.30 126	0.54 117	0.28 47	1.27 238	0.75 121	1.00 194	1.16 253	0.93 235	0.53 139	1.45 269	0.61 263	0.16 33	0.16 229	0.20 138	0.19 179	0.17 62	0.14 41

CBFPSM	0.92 351	0.33 272	1.86 464	0.49 127	0.38 251	1.75 441	0.84 404	1.39 262	1.12 268	1.09 219	0.99 166	2.37 472	1.66 461	1.32 235	1.42 433	0.19 154	0.18 279	0.20 138	0.20 211	0.21 206	0.33 381

iinet-f	0.99 372	0.45 376	3.71 502	0.55 245	0.43 294	1.81 449	0.68 363	1.14 198	1.14 283	1.18 282	1.42 346	1.58 402	1.44 436	1.34 241	1.59 449	0.24 284	0.23 365	0.20 138	0.19 179	0.26 293	0.25 296

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 372	0.40 351	1.82 461	0.66 369	0.62 402	2.05 468	0.78 389	1.91 407	1.29 370	1.54 420	1.42 346	1.51 391	1.23 413	1.99 352	1.33 414	0.23 269	0.14 137	0.20 138	0.15 81	0.27 307	0.26 320

raft_robust	0.68 237	0.30 201	0.64 134	0.52 190	0.26 46	0.54 117	0.35 96	1.33 245	1.24 347	1.16 268	1.07 204	0.60 114	0.54 144	3.58 435	0.37 104	0.18 113	0.14 137	0.20 138	0.22 284	0.20 166	0.16 95

test_4	0.53 119	0.22 35	0.56 88	0.54 222	0.32 170	0.64 168	0.39 145	0.80 62	0.62 74	0.92 169	1.87 439	0.68 141	0.42 71	1.16 197	0.37 104	0.15 13	0.13 86	0.20 138	0.22 284	0.20 166	0.15 69

CSP-Net	0.97 366	0.38 340	0.83 265	0.53 207	0.41 279	1.63 431	0.77 387	2.00 428	1.05 233	1.25 318	1.20 269	1.33 355	0.83 275	4.93 458	0.85 342	0.32 389	0.22 353	0.20 138	0.20 211	0.23 254	0.25 296

IPLGR	0.58 171	0.27 125	1.14 385	0.48 112	0.28 88	0.65 184	0.33 79	1.22 228	1.13 280	1.18 282	1.05 198	0.69 146	0.66 209	0.96 141	0.52 225	0.17 74	0.15 192	0.20 138	0.17 140	0.20 166	0.18 145

test-3	0.54 134	0.22 35	0.68 157	0.47 87	0.27 65	0.58 137	0.35 96	0.92 99	1.00 214	1.32 355	0.69 91	0.87 208	0.45 89	1.68 314	0.37 104	0.16 33	0.11 6	0.20 138	0.16 120	0.17 62	0.13 18

test_1	0.54 134	0.22 35	0.68 157	0.47 87	0.27 65	0.58 137	0.35 96	0.92 99	1.00 214	1.28 327	0.68 87	0.87 208	0.45 89	1.67 309	0.37 104	0.16 33	0.11 6	0.20 138	0.16 120	0.17 62	0.13 18

CrosDoStereo	1.58 452	0.24 60	0.72 194	0.48 112	0.29 105	0.67 196	12.49 535	1.10 186	0.98 202	1.34 367	1.75 424	1.00 263	1.89 475	6.65 491	0.81 329	0.19 154	0.15 192	0.20 138	0.22 284	0.18 93	0.19 185

STrans-v2	1.04 391	0.28 146	0.96 324	0.49 127	0.32 170	0.68 203	0.79 392	2.47 493	1.12 268	1.12 235	1.46 364	1.40 366	1.46 439	6.70 495	0.43 158	0.18 113	0.13 86	0.20 138	0.18 157	0.18 93	0.18 145

TransformOpticalFlow	0.96 360	0.28 146	0.89 297	0.52 190	0.31 152	0.66 192	0.54 286	1.75 354	1.12 268	1.09 219	1.44 356	1.37 365	1.01 362	6.70 495	0.42 149	0.19 154	0.12 29	0.20 138	0.19 179	0.18 93	0.19 185

DeepStereo_LL	1.58 452	0.24 60	0.72 194	0.48 112	0.29 105	0.67 196	12.49 535	1.10 186	0.98 202	1.34 367	1.75 424	1.00 263	1.89 475	6.65 491	0.81 329	0.19 154	0.15 192	0.20 138	0.22 284	0.18 93	0.19 185

DEmStereo	0.97 366	0.23 46	0.79 252	0.47 87	0.32 170	1.04 346	0.56 310	0.93 105	0.89 164	1.39 386	2.14 461	1.02 272	2.07 486	5.64 474	0.77 315	0.17 74	0.15 192	0.20 138	0.20 211	0.18 93	0.20 217

DRaft	0.80 304	0.24 60	0.70 176	0.45 70	0.30 126	0.97 329	0.53 279	1.05 160	0.97 197	1.78 449	2.02 453	0.80 175	1.74 464	2.73 408	0.72 297	0.17 74	0.14 137	0.20 138	0.20 211	0.18 93	0.21 234

test-1	0.52 109	0.26 99	1.04 354	0.56 258	0.32 170	0.61 156	0.38 130	1.10 186	0.91 173	0.78 132	1.01 176	0.77 165	0.52 134	0.60 44	0.42 149	0.17 74	0.14 137	0.20 138	0.17 140	0.20 166	0.23 270

XX-Stereo	0.63 197	0.26 99	1.90 465	0.81 440	0.67 415	0.43 46	0.23 22	1.03 146	0.58 64	0.65 108	1.56 389	1.41 369	0.39 61	1.28 225	0.35 83	0.20 186	0.14 137	0.20 138	0.19 179	0.18 93	0.14 41

GES	0.66 224	0.34 295	0.90 301	0.59 293	0.38 251	0.94 316	0.57 321	2.11 448	0.86 153	1.02 201	1.11 224	0.66 136	0.79 252	0.99 153	0.61 263	0.27 348	0.19 295	0.20 138	0.20 211	0.21 206	0.30 360

GMStereo	0.55 149	0.45 376	0.94 314	0.50 138	0.32 170	0.64 168	0.43 187	1.00 135	1.40 421	0.82 145	0.73 103	0.51 75	0.45 89	0.85 110	0.55 242	0.24 284	0.15 192	0.20 138	0.21 255	0.31 356	0.24 284
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HSM	1.19 420	0.32 250	0.65 141	0.57 274	0.38 251	1.23 382	0.59 333	2.25 474	1.19 321	1.30 341	1.25 283	1.94 448	1.03 369	9.32 522	0.71 294	0.22 244	0.16 229	0.20 138	0.16 120	0.21 206	0.21 234

LE_ROB	8.05 527	0.37 333	23.53 537	0.74 422	0.33 190	2.77 493	2.87 525	3.71 511	27.24 546	25.39 546	8.87 528	8.46 525	26.71 546	6.65 491	21.99 538	0.21 218	0.19 295	0.20 138	0.21 255	0.25 281	0.22 251

xyz-stereo-finetune2	0.58 171	0.27 125	0.57 98	0.40 16	0.24 28	1.09 356	0.32 72	0.79 54	0.53 56	0.65 108	1.07 204	0.58 106	0.80 258	2.47 397	0.80 327	0.16 33	0.15 192	0.21 173	0.17 140	0.16 38	0.17 120

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 370	0.39 345	3.21 497	0.50 138	0.63 403	0.64 168	0.39 145	2.36 484	0.75 121	0.95 177	4.63 504	1.81 434	0.56 156	0.96 141	0.41 138	0.18 113	0.13 86	0.21 173	0.26 351	0.32 364	0.35 390

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 252	0.35 316	1.70 451	0.49 127	0.56 371	0.63 165	0.38 130	2.41 489	0.65 96	0.77 130	1.07 204	1.82 436	0.95 332	0.93 135	0.43 158	0.20 186	0.13 86	0.21 173	0.25 334	0.28 325	0.26 320

AE-Stereo	0.49 102	0.27 125	0.67 153	0.60 304	0.39 262	0.67 196	0.46 224	1.18 209	1.09 256	0.47 61	0.75 108	0.69 146	0.47 103	0.59 33	0.40 127	0.16 33	0.15 192	0.21 173	0.20 211	0.19 132	0.15 69

CoDeX	0.73 270	0.29 181	0.93 310	0.54 222	0.36 220	1.14 362	0.61 339	2.34 483	1.17 306	1.16 268	1.25 283	0.91 224	0.87 295	1.33 238	0.64 274	0.20 186	0.16 229	0.21 173	0.18 157	0.20 166	0.18 145

ff7	0.43 58	0.27 125	0.56 88	0.44 58	0.33 190	0.50 85	0.42 169	0.87 80	0.50 40	0.49 70	0.53 52	0.44 36	0.48 114	1.38 252	0.33 59	0.17 74	0.12 29	0.21 173	0.15 81	0.18 93	0.18 145

ffff	0.43 58	0.27 125	0.56 88	0.44 58	0.33 190	0.50 85	0.42 169	0.87 80	0.50 40	0.49 70	0.53 52	0.44 36	0.48 114	1.38 252	0.33 59	0.17 74	0.12 29	0.21 173	0.15 81	0.18 93	0.18 145

11t	0.43 58	0.27 125	0.56 88	0.44 58	0.33 190	0.50 85	0.42 169	0.87 80	0.50 40	0.49 70	0.53 52	0.44 36	0.48 114	1.38 252	0.33 59	0.17 74	0.12 29	0.21 173	0.15 81	0.18 93	0.18 145

EKT-Stereo	0.53 119	0.30 201	0.73 206	0.58 280	0.60 394	0.51 101	0.48 241	0.94 112	0.90 168	0.71 117	0.88 136	0.77 165	0.43 78	1.07 175	0.40 127	0.22 244	0.16 229	0.21 173	0.18 157	0.20 166	0.22 251

anonymousdsp	0.43 58	0.27 125	0.53 70	0.44 58	0.32 170	0.50 85	0.42 169	0.89 89	0.51 48	0.49 70	0.53 52	0.47 54	0.47 103	1.33 238	0.33 59	0.17 74	0.12 29	0.21 173	0.15 81	0.18 93	0.18 145

ccc-4	0.43 58	0.27 125	0.56 88	0.44 58	0.33 190	0.50 85	0.42 169	0.87 80	0.50 40	0.49 70	0.53 52	0.44 36	0.48 114	1.38 252	0.33 59	0.17 74	0.12 29	0.21 173	0.15 81	0.18 93	0.18 145

IER	0.70 243	0.31 234	1.02 346	0.48 112	0.52 357	1.34 399	0.51 260	1.17 204	0.99 209	1.23 305	1.34 323	1.12 304	1.11 387	0.99 153	0.71 294	0.20 186	0.16 229	0.21 173	0.21 255	0.20 166	0.19 185

RAFT_CTSACE	0.63 197	0.26 99	0.88 291	0.55 245	0.51 346	0.71 220	0.44 200	0.80 62	0.97 197	0.97 182	1.84 434	1.18 317	0.68 210	1.47 275	0.36 92	0.16 33	0.15 192	0.21 173	0.20 211	0.20 166	0.14 41

CRFU-Net	0.86 336	0.39 345	1.00 335	0.65 362	0.57 374	1.78 448	0.86 410	2.15 455	0.81 141	1.38 380	1.18 258	1.64 415	1.19 404	1.35 242	0.90 352	0.26 332	0.22 353	0.21 173	0.19 179	0.23 254	0.24 284

IGEV-Stereo	0.43 58	0.27 125	0.54 75	0.45 70	0.32 170	0.50 85	0.42 169	0.90 95	0.51 48	0.49 70	0.53 52	0.47 54	0.47 103	1.32 235	0.33 59	0.17 74	0.12 29	0.21 173	0.15 81	0.18 93	0.18 145
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PSMNet-ADL	0.72 252	0.35 316	0.62 124	0.69 395	0.46 319	1.14 362	0.44 200	1.37 256	1.01 217	0.83 147	1.17 256	1.33 355	0.96 340	1.43 265	0.95 359	0.33 397	0.22 353	0.21 173	0.23 307	0.27 307	0.29 346

ADLNet2	0.88 341	0.34 295	1.17 389	0.77 430	0.64 406	1.12 360	0.76 384	1.74 352	1.24 347	1.21 294	1.65 411	1.71 423	1.05 375	1.67 309	1.17 396	0.24 284	0.21 335	0.21 173	0.22 284	0.26 293	0.29 346

LCNet	0.72 252	0.28 146	0.52 66	0.55 245	0.31 152	0.69 208	0.54 286	1.00 135	0.88 161	1.19 286	1.34 323	0.97 254	1.34 429	2.56 401	0.45 174	0.18 113	0.13 86	0.21 173	0.25 334	0.27 307	0.73 481

NRIStereo	0.60 180	0.29 181	0.69 170	0.53 207	0.28 88	0.63 165	0.33 79	1.08 181	0.87 157	1.14 252	0.87 134	0.91 224	0.59 175	2.24 377	0.49 207	0.20 186	0.14 137	0.21 173	0.19 179	0.21 206	0.17 120

THIR-Stereo	1.02 386	0.27 125	0.69 170	0.49 127	0.28 88	0.95 320	1.34 472	1.03 146	0.97 197	1.34 367	1.90 442	1.17 314	1.58 450	6.44 488	0.78 317	0.19 154	0.14 137	0.21 173	0.22 284	0.19 132	0.20 217

DeepStereo_RVC	0.55 149	0.29 181	0.72 194	0.51 168	0.30 126	0.59 142	0.33 79	1.03 146	0.70 108	1.16 268	0.93 147	0.83 191	0.94 327	0.96 141	0.54 238	0.21 218	0.14 137	0.21 173	0.19 179	0.24 269	0.24 284

RALAANet	0.60 180	0.33 272	0.87 284	0.62 330	0.50 335	0.69 208	0.31 65	1.21 220	1.06 237	1.09 219	1.16 253	0.88 212	0.46 94	1.22 209	0.42 149	0.19 154	0.15 192	0.21 173	0.17 140	0.27 307	0.17 120

222	1.61 457	0.29 181	0.67 153	0.56 258	0.29 105	1.06 350	0.42 169	2.17 464	1.31 380	1.31 351	1.52 378	0.92 233	0.94 327	1.76 328	17.65 535	0.24 284	0.20 313	0.21 173	0.19 179	0.22 229	0.23 270

xxxx	1.51 448	0.28 146	0.68 157	0.54 222	0.28 88	1.16 370	0.44 200	2.19 467	1.29 370	1.09 219	1.36 330	1.22 323	0.85 282	1.79 331	15.70 534	0.24 284	0.21 335	0.21 173	0.20 211	0.22 229	0.23 270

ACVNet	0.63 197	0.31 234	0.54 75	0.54 222	0.36 220	0.80 267	0.46 224	1.37 256	1.07 242	0.93 170	1.30 302	1.08 287	0.85 282	0.80 92	0.94 356	0.21 218	0.19 295	0.21 173	0.18 157	0.22 229	0.18 145

acv_ft	0.75 281	0.31 234	0.95 318	0.70 400	0.86 464	1.24 383	0.53 279	1.44 275	1.07 242	1.24 313	1.30 302	1.08 287	0.92 313	0.80 92	1.34 416	0.21 218	0.19 295	0.21 173	0.18 157	0.21 206	0.18 145

DIP-Stereo	0.62 190	0.30 201	0.83 265	0.48 112	0.36 220	0.95 320	0.33 79	2.37 486	0.67 99	1.25 318	1.00 170	0.68 141	0.51 129	0.91 127	0.61 263	0.18 113	0.15 192	0.21 173	0.17 140	0.19 132	0.19 185
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.65 217	0.40 351	0.77 241	0.48 112	0.24 28	1.05 347	0.49 251	1.76 360	1.02 220	1.18 282	1.18 258	0.89 220	0.80 258	0.85 110	0.79 323	0.17 74	0.12 29	0.21 173	0.17 140	0.29 336	0.15 69
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
AIO-test1	0.56 158	0.25 83	0.55 85	0.64 348	0.78 445	0.80 267	0.36 110	1.18 209	1.34 391	0.57 88	0.88 136	0.61 118	0.50 126	1.12 189	0.35 83	0.17 74	0.17 258	0.22 201	0.24 320	0.18 93	0.23 270

tg	0.52 109	0.24 60	0.61 119	0.49 127	0.30 126	0.90 301	0.29 52	1.07 175	0.83 147	0.83 147	1.02 184	0.62 123	0.43 78	1.35 242	0.41 138	0.17 74	0.12 29	0.22 201	0.20 211	0.17 62	0.15 69

rvit_stereo_0081_aga	0.44 68	0.34 295	0.73 206	0.51 168	0.41 279	0.50 85	0.40 152	0.81 66	0.57 63	0.58 90	0.56 63	0.53 87	0.43 78	0.66 56	0.40 127	0.26 332	0.21 335	0.22 201	0.20 211	0.26 293	0.18 145

rvit_stereo_0081	0.44 68	0.33 272	0.64 134	0.54 222	0.35 211	0.41 32	0.44 200	0.66 20	0.95 185	0.48 65	0.52 50	0.50 71	0.46 94	0.82 100	0.44 161	0.25 310	0.20 313	0.22 201	0.19 179	0.25 281	0.17 120

ACV-stereo	0.99 372	0.51 400	1.41 424	0.56 258	0.41 279	2.43 484	0.57 321	1.15 200	1.18 313	0.81 141	1.01 176	3.39 496	2.14 488	1.60 298	1.07 378	0.27 348	0.22 353	0.22 201	0.22 284	0.28 325	0.32 375

rvit_stereo_0082	0.44 68	0.33 272	0.64 134	0.54 222	0.35 211	0.41 32	0.44 200	0.66 20	0.95 185	0.48 65	0.52 50	0.50 71	0.46 94	0.82 100	0.44 161	0.25 310	0.20 313	0.22 201	0.19 179	0.25 281	0.17 120

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 243	3.18 529	2.55 488	0.39 13	0.23 20	0.44 51	0.23 22	0.63 15	0.42 23	0.44 51	0.44 28	0.34 17	0.28 15	0.56 27	0.29 21	1.35 503	0.10 1	0.22 201	0.19 179	0.46 434	1.31 503

rvit_stereo_ft	0.47 90	0.35 316	0.87 284	0.67 381	0.42 284	0.40 28	0.59 333	0.81 66	0.74 120	0.46 58	0.55 60	0.57 101	0.49 122	0.65 54	0.50 213	0.25 310	0.17 258	0.22 201	0.22 284	0.24 269	0.17 120

test_sample2	0.62 190	0.29 181	0.74 222	0.50 138	0.28 88	0.80 267	0.61 339	1.61 323	1.00 214	0.88 159	0.99 166	0.94 238	0.83 275	1.16 197	0.51 218	0.23 269	0.18 279	0.22 201	0.21 255	0.23 254	0.22 251

H2IRNET	0.56 158	0.26 99	0.66 148	0.47 87	0.35 211	0.41 32	0.26 37	0.92 99	1.17 306	0.61 101	1.28 298	1.08 287	0.86 290	0.99 153	0.63 270	0.19 154	0.16 229	0.22 201	0.25 334	0.21 206	0.18 145

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 83	0.36 326	0.71 188	0.47 87	0.36 220	0.67 196	0.35 96	0.78 49	1.12 268	0.61 101	0.62 75	0.39 29	0.39 61	0.71 67	0.39 122	0.20 186	0.17 258	0.22 201	0.18 157	0.23 254	0.19 185

SMFormer	0.75 281	0.30 201	0.86 273	0.46 76	0.26 46	0.82 278	0.43 187	2.05 438	1.39 416	1.23 305	1.47 365	0.98 256	0.95 332	1.71 318	0.82 334	0.24 284	0.20 313	0.22 201	0.21 255	0.23 254	0.24 284

tta	0.75 281	0.30 201	0.86 273	0.46 76	0.26 46	0.82 278	0.43 187	2.05 438	1.39 416	1.23 305	1.47 365	0.98 256	0.95 332	1.71 318	0.82 334	0.24 284	0.20 313	0.22 201	0.21 255	0.18 93	0.18 145

1111x	1.70 465	0.29 181	0.86 273	0.51 168	0.27 65	1.01 339	0.68 363	2.22 471	1.28 366	1.13 249	1.40 343	1.21 321	1.10 386	5.53 470	15.20 532	0.22 244	0.21 335	0.22 201	0.22 284	0.24 269	0.22 251

gwcnet-sp	0.74 273	0.33 272	1.44 426	0.57 274	0.45 308	1.40 408	0.54 286	1.50 289	1.14 283	1.30 341	1.02 184	0.94 238	0.82 267	1.39 257	0.76 309	0.21 218	0.21 335	0.22 201	0.21 255	0.22 229	0.22 251

scenet	0.74 273	0.33 272	1.44 426	0.57 274	0.45 308	1.40 408	0.54 286	1.50 289	1.14 283	1.30 341	1.02 184	0.94 238	0.82 267	1.39 257	0.76 309	0.21 218	0.21 335	0.22 201	0.21 255	0.22 229	0.22 251

ssnet	0.74 273	0.33 272	1.44 426	0.57 274	0.45 308	1.40 408	0.54 286	1.50 289	1.14 283	1.30 341	1.02 184	0.94 238	0.82 267	1.39 257	0.76 309	0.21 218	0.21 335	0.22 201	0.21 255	0.22 229	0.22 251

TestStereo1	0.63 197	0.28 146	0.75 225	0.76 427	0.31 152	0.48 63	0.43 187	1.30 243	1.21 332	0.97 182	1.31 308	0.64 129	0.77 241	1.75 323	0.42 149	0.20 186	0.15 192	0.22 201	0.18 157	0.21 206	0.17 120

x	0.54 134	0.31 234	0.61 119	0.47 87	0.30 126	0.67 196	0.47 231	1.53 304	0.79 137	0.81 141	0.83 126	0.78 169	0.70 218	0.70 63	0.62 266	0.21 218	0.19 295	0.22 201	0.19 179	0.21 206	0.20 217

RAFT+CT+SA	0.58 171	0.29 181	0.60 116	0.66 369	0.37 234	0.42 39	0.55 302	1.27 238	1.03 224	0.70 115	1.22 273	0.60 114	0.70 218	1.64 303	0.41 138	0.18 113	0.13 86	0.22 201	0.22 284	0.21 206	0.18 145

SA-5K	0.63 197	0.28 146	0.75 225	0.76 427	0.31 152	0.48 63	0.43 187	1.30 243	1.21 332	0.97 182	1.31 308	0.64 129	0.77 241	1.75 323	0.42 149	0.20 186	0.15 192	0.22 201	0.18 157	0.21 206	0.17 120

iRaft-Stereo_5w	0.85 331	0.29 181	0.91 304	0.53 207	0.43 294	0.49 75	0.68 363	0.99 131	0.87 157	0.79 135	1.34 323	1.46 381	0.91 310	5.11 459	1.11 387	0.17 74	0.14 137	0.22 201	0.18 157	0.20 166	0.20 217

test_3	0.55 149	0.23 46	0.71 188	0.53 207	0.28 88	0.61 156	0.40 152	0.92 99	1.05 233	1.19 286	0.68 87	0.93 235	0.44 86	1.67 309	0.39 122	0.15 13	0.12 29	0.22 201	0.19 179	0.21 206	0.14 41

AAGNet	1.83 470	0.28 146	0.72 194	0.61 318	0.32 170	0.67 196	0.51 260	0.96 124	0.98 202	1.47 402	1.20 269	1.00 263	1.18 401	2.83 410	22.77 542	0.22 244	0.13 86	0.22 201	0.19 179	0.23 254	0.15 69

KYRaft	0.75 281	0.28 146	0.62 124	0.56 258	0.29 105	0.67 196	0.86 410	0.94 112	0.84 151	1.62 435	2.21 464	1.16 313	1.02 367	1.57 293	0.40 127	0.20 186	0.13 86	0.22 201	0.28 381	0.20 166	1.02 493

ASMatch	0.88 341	0.26 99	0.69 170	0.51 168	0.35 211	0.48 63	0.37 124	1.12 194	0.92 178	1.10 227	3.28 489	0.96 252	0.98 350	4.90 456	0.49 207	0.19 154	0.16 229	0.22 201	0.19 179	0.19 132	0.27 330

RAFT-345	0.84 327	0.25 83	0.66 148	0.50 138	0.27 65	0.54 117	0.42 169	0.83 73	1.11 264	1.32 355	2.34 470	0.86 204	0.54 144	5.72 475	0.47 195	0.18 113	0.13 86	0.22 201	0.17 140	0.17 62	0.16 95

LMCR-Stereo	0.82 315	0.46 378	0.88 291	0.75 425	0.43 294	1.33 397	0.56 310	2.43 491	0.98 202	1.53 416	1.49 372	0.74 156	1.00 360	1.63 302	0.89 349	0.28 361	0.17 258	0.22 201	0.17 140	0.29 336	0.20 217

ICVP	0.63 197	0.33 272	0.57 98	0.61 318	0.40 272	0.80 267	0.58 325	1.61 323	0.89 164	0.90 162	1.24 279	0.88 212	0.73 225	0.72 70	0.88 346	0.29 371	0.21 335	0.22 201	0.21 255	0.24 269	0.27 330
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.47 90	0.26 99	0.64 134	0.50 138	0.29 105	0.53 110	0.33 79	1.05 160	0.77 130	0.84 150	1.00 170	0.55 92	0.37 53	0.81 97	0.40 127	0.17 74	0.12 29	0.22 201	0.20 211	0.19 132	0.15 69

sAnonymous2	0.55 149	0.56 417	1.46 433	0.60 304	0.51 346	0.48 63	0.52 271	0.79 54	0.68 103	0.50 77	0.67 84	0.46 47	0.62 192	0.59 33	0.40 127	0.22 244	0.17 258	0.22 201	0.21 255	0.86 482	0.56 456

CroCo_RVC	0.55 149	0.56 417	1.46 433	0.60 304	0.51 346	0.48 63	0.52 271	0.79 54	0.68 103	0.50 77	0.67 84	0.46 47	0.62 192	0.59 33	0.40 127	0.22 244	0.17 258	0.22 201	0.21 255	0.86 482	0.56 456

test_xeample	1.45 444	0.28 146	0.65 141	0.51 168	0.28 88	0.94 316	0.59 333	2.14 453	1.29 370	1.24 313	1.51 377	0.88 212	0.86 290	1.46 271	15.10 531	0.22 244	0.20 313	0.22 201	0.20 211	0.22 229	0.22 251

SFCPSM	0.70 243	0.28 146	1.02 346	0.51 168	0.38 251	1.37 402	0.66 356	2.00 428	1.03 224	1.17 277	1.21 271	0.82 184	0.78 248	1.03 162	0.53 232	0.21 218	0.17 258	0.22 201	0.24 320	0.21 206	0.19 185

cf-r	0.73 270	0.30 201	0.77 241	0.55 245	0.63 403	0.78 254	0.48 241	1.79 374	1.15 294	1.13 249	1.26 290	1.43 371	0.87 295	1.40 263	0.85 342	0.25 310	0.18 279	0.22 201	0.23 307	0.19 132	0.19 185

GANet-RSSM	0.72 252	0.28 146	0.63 127	0.64 348	0.58 383	0.80 267	0.58 325	1.89 400	1.08 248	1.04 208	1.25 283	1.15 312	1.04 371	1.49 277	0.62 266	0.25 310	0.19 295	0.22 201	0.22 284	0.22 229	0.21 234

SuperB	2.53 498	0.59 427	18.45 530	0.69 395	0.50 335	1.87 456	0.88 414	1.67 337	2.39 488	1.50 411	1.42 346	1.14 311	1.15 396	4.28 445	5.07 499	0.24 284	0.19 295	0.22 201	0.19 179	7.86 538	0.34 385

DISCO	1.03 388	0.34 295	1.11 377	0.69 395	0.45 308	2.07 469	0.84 404	2.13 449	1.50 439	1.15 258	1.33 316	2.40 474	1.07 381	2.60 403	1.51 445	0.23 269	0.18 279	0.22 201	0.20 211	0.31 356	0.27 330

MyStereo06	0.61 186	0.28 146	0.95 318	0.56 258	0.46 319	0.61 156	0.73 376	1.78 368	0.67 99	1.03 205	1.12 231	1.13 309	0.56 156	0.78 86	0.41 138	0.17 74	0.16 229	0.23 239	0.20 211	0.22 229	0.20 217

MyStereo05	0.66 224	0.28 146	1.07 365	0.56 258	0.46 319	0.61 156	0.73 376	1.34 250	1.41 425	1.15 258	0.91 142	0.77 165	0.80 258	1.41 264	0.63 270	0.17 74	0.16 229	0.23 239	0.20 211	0.22 229	0.20 217

MIF-Stereo (partial)	0.45 76	0.25 83	0.70 176	0.50 138	0.52 357	0.35 14	0.26 37	0.91 96	0.59 70	0.45 57	0.71 98	0.51 75	0.51 129	1.11 186	0.45 174	0.20 186	0.16 229	0.23 239	0.20 211	0.24 269	0.18 145

4D-IteraStereo	0.48 96	0.24 60	0.76 235	0.50 138	0.44 301	0.66 192	0.31 65	0.87 80	1.02 220	1.03 205	0.72 101	0.78 169	0.32 33	0.64 49	0.37 104	0.17 74	0.11 6	0.23 239	0.19 179	0.19 132	0.13 18

anonymousa	0.72 252	0.27 125	0.75 225	0.47 87	0.63 403	1.43 414	0.45 217	1.24 234	0.89 164	1.28 327	1.75 424	1.62 407	1.13 394	0.69 59	0.59 253	0.19 154	0.16 229	0.23 239	0.25 334	0.20 166	0.18 145

DisPM	0.66 224	0.28 146	0.72 194	0.61 318	0.35 211	0.62 164	0.45 217	1.02 141	0.99 209	1.56 424	1.10 218	0.80 175	0.59 175	2.37 388	0.41 138	0.23 269	0.14 137	0.23 239	0.21 255	0.20 166	0.25 296

test_5	0.65 217	0.30 201	0.75 225	0.67 381	0.50 335	0.92 311	0.52 271	1.39 262	1.12 268	0.76 125	1.11 224	1.00 263	0.90 307	1.53 286	0.45 174	0.18 113	0.13 86	0.23 239	0.22 284	0.21 206	0.19 185

GLC_STEREO	0.39 36	0.25 83	0.41 19	0.54 222	0.23 20	0.48 63	0.30 59	0.73 34	0.58 64	0.52 82	0.73 103	0.51 75	0.31 27	0.64 49	0.42 149	0.17 74	0.20 313	0.23 239	0.19 179	0.21 206	0.17 120

TRStereo	0.60 180	0.60 435	0.97 326	0.74 422	0.67 415	0.46 57	0.38 130	1.85 390	0.89 164	0.79 135	0.80 124	0.88 212	0.39 61	1.10 183	0.41 138	0.23 269	0.15 192	0.23 239	0.24 320	0.17 62	0.15 69

HHNet	0.62 190	0.26 99	0.63 127	0.43 37	0.45 308	0.50 85	0.58 325	1.07 175	1.01 217	1.25 318	2.23 465	0.70 150	0.61 187	1.07 175	0.47 195	0.20 186	0.13 86	0.23 239	0.19 179	0.19 132	0.30 360

IIG-Stereo	0.96 360	0.31 234	0.72 194	0.88 466	0.33 190	0.61 156	0.26 37	1.19 217	1.03 224	1.69 442	1.37 332	1.46 381	0.75 229	6.96 499	0.51 218	0.19 154	0.14 137	0.23 239	0.18 157	0.20 166	0.14 41

FTStereo	0.91 349	0.26 99	0.56 88	0.54 222	0.33 190	0.66 192	1.87 498	1.00 135	0.75 121	1.75 446	4.15 499	1.04 279	1.65 457	1.57 293	0.46 188	0.19 154	0.16 229	0.23 239	0.21 255	0.18 93	0.63 469

SST-Stereo	0.83 322	0.28 146	0.72 194	0.59 293	0.31 152	0.72 223	0.26 37	1.09 183	0.86 153	1.47 402	1.10 218	1.00 263	0.87 295	5.73 476	0.45 174	0.22 244	0.13 86	0.23 239	0.19 179	0.23 254	0.18 145

RAFT_R40	0.83 322	0.28 146	0.73 206	0.59 293	0.31 152	0.69 208	0.44 200	1.10 186	0.95 185	1.47 402	1.10 218	1.00 263	0.85 282	5.53 470	0.46 188	0.22 244	0.13 86	0.23 239	0.20 211	0.23 254	0.18 145

CRE-IMP	0.55 149	0.30 201	0.74 222	0.52 190	0.29 105	0.79 259	0.25 28	1.04 152	0.72 114	1.09 219	0.95 151	0.81 179	0.57 165	1.10 183	0.50 213	0.21 218	0.14 137	0.23 239	0.19 179	0.28 325	0.22 251

GEStereo_RVC	0.90 346	0.37 333	0.99 330	0.64 348	0.50 335	0.95 320	0.79 392	2.42 490	1.17 306	1.16 268	1.11 224	1.26 338	0.92 313	3.24 424	0.90 352	0.29 371	0.19 295	0.23 239	0.20 211	0.27 307	0.29 346

sCroCo_RVC	0.49 102	0.40 351	1.02 346	0.65 362	0.60 394	0.52 105	0.40 152	0.83 73	0.61 72	0.44 51	0.74 106	0.49 65	0.50 126	0.63 48	0.48 200	0.26 332	0.27 394	0.23 239	0.22 284	0.29 336	0.25 296

MMNet	0.84 327	0.32 250	1.09 372	0.60 304	0.59 391	1.85 454	0.49 251	1.51 296	1.27 361	1.37 375	1.15 248	1.26 338	1.18 401	1.67 309	1.22 400	0.19 154	0.18 279	0.23 239	0.22 284	0.25 281	0.21 234

FENet	0.60 180	0.28 146	0.63 127	0.54 222	0.33 190	0.83 283	0.38 130	1.27 238	1.07 242	1.00 194	0.86 131	0.99 262	0.85 282	0.96 141	0.68 285	0.22 244	0.15 192	0.23 239	0.20 211	0.22 229	0.23 270

GwcNet-RSSM	0.77 289	0.32 250	1.01 339	0.62 330	0.54 363	0.78 254	0.51 260	1.73 348	1.20 326	1.09 219	1.37 332	1.46 381	0.85 282	1.53 286	1.09 381	0.25 310	0.18 279	0.23 239	0.24 320	0.20 166	0.19 185

DFGA-Net	0.72 252	0.40 351	1.40 419	0.52 190	0.45 308	0.83 283	0.44 200	1.28 242	1.08 248	0.99 189	1.19 265	0.70 150	0.55 151	2.14 366	1.16 393	0.18 113	0.16 229	0.24 259	0.23 307	0.27 307	0.25 296

rvit_stereo_0083	0.47 90	0.33 272	0.81 258	0.56 258	0.36 220	0.50 85	0.44 200	0.68 24	0.95 185	0.49 70	0.57 66	0.55 92	0.49 122	0.88 119	0.46 188	0.25 310	0.25 381	0.24 259	0.20 211	0.24 269	0.17 120

DispNO	0.93 354	0.30 201	1.34 416	0.55 245	0.55 369	0.89 298	0.49 251	1.48 283	1.21 332	1.17 277	1.27 293	1.19 318	0.90 307	5.23 461	0.74 301	0.22 244	0.17 258	0.24 259	0.21 255	0.19 132	0.20 217

MyStereo07	0.48 96	0.29 181	0.50 52	0.55 245	0.45 308	0.59 142	0.79 392	1.05 160	0.51 48	0.48 65	0.53 52	0.43 34	0.55 151	1.30 230	0.34 74	0.17 74	0.16 229	0.24 259	0.20 211	0.23 254	0.20 217

MyStereo04	0.67 233	0.29 181	1.07 365	0.55 245	0.45 308	0.59 142	0.79 392	1.50 289	1.40 421	0.91 167	0.91 142	0.74 156	0.86 290	1.52 282	0.62 266	0.17 74	0.16 229	0.24 259	0.20 211	0.23 254	0.20 217

xx1	0.67 233	0.31 234	0.50 52	0.54 222	0.26 46	1.18 373	0.51 260	0.93 105	3.05 503	0.58 90	0.79 119	0.95 246	0.77 241	1.46 271	0.32 46	0.20 186	0.12 29	0.24 259	0.23 307	0.22 229	0.21 234

tt1	0.62 190	0.32 250	0.51 59	0.54 222	0.26 46	1.16 370	0.48 241	0.95 117	2.47 491	0.57 88	0.77 112	0.49 65	0.81 262	1.55 290	0.32 46	0.20 186	0.12 29	0.24 259	0.15 81	0.19 132	0.20 217

plain	0.46 83	0.27 125	1.01 339	0.50 138	0.40 272	0.35 14	0.37 124	0.87 80	0.56 61	0.43 49	0.76 110	0.42 31	0.40 65	1.13 191	0.45 174	0.21 218	0.15 192	0.24 259	0.19 179	0.24 269	0.16 95

ToySt	0.66 224	0.33 272	1.23 395	0.51 168	0.33 190	0.86 295	0.68 363	1.10 186	0.97 197	0.84 150	1.08 209	1.25 334	0.94 327	1.01 158	0.74 301	0.19 154	0.19 295	0.24 259	0.24 320	0.27 307	0.23 270

riskmin	0.56 158	0.27 125	0.60 116	0.43 37	0.31 152	0.83 283	0.42 169	1.14 198	1.04 229	0.73 123	0.75 108	1.11 303	1.01 362	0.81 97	0.51 218	0.20 186	0.14 137	0.24 259	0.15 81	0.24 269	0.25 296

qqq	0.57 165	0.34 295	0.71 188	0.47 87	0.27 65	0.64 168	0.62 342	1.42 268	0.78 133	0.80 137	0.92 144	0.95 246	0.77 241	0.88 119	0.59 253	0.21 218	0.20 313	0.24 259	0.23 307	0.22 229	0.21 234

Wz-Net-LNSev	1.03 388	0.67 446	2.71 493	0.64 348	0.84 459	1.75 441	1.00 440	1.80 377	1.32 384	1.28 327	1.25 283	1.65 417	1.22 411	1.39 257	1.40 425	0.28 361	0.26 386	0.24 259	0.23 307	0.33 373	0.32 375

AASNet	0.76 287	0.35 316	0.91 304	0.79 434	0.81 455	1.14 362	0.56 310	2.02 436	1.08 248	1.22 299	1.24 279	0.93 235	0.76 237	0.77 83	1.16 393	0.27 348	0.23 365	0.24 259	0.20 211	0.28 325	0.24 284

GMOStereo	0.53 119	0.26 99	0.65 141	0.50 138	0.29 105	0.52 105	0.43 187	0.89 89	0.96 190	1.41 389	1.14 240	0.85 200	0.56 156	0.59 33	0.38 114	0.16 33	0.14 137	0.24 259	0.21 255	0.20 166	0.15 69

error version	0.53 119	0.26 99	0.65 141	0.50 138	0.29 105	0.52 105	0.43 187	0.89 89	0.96 190	1.41 389	1.14 240	0.85 200	0.56 156	0.59 33	0.38 114	0.16 33	0.14 137	0.24 259	0.21 255	0.20 166	0.15 69

test-v	0.53 119	0.26 99	0.65 141	0.50 138	0.29 105	0.52 105	0.43 187	0.89 89	0.96 190	1.41 389	1.14 240	0.85 200	0.56 156	0.59 33	0.38 114	0.16 33	0.14 137	0.24 259	0.21 255	0.20 166	0.15 69

Patchmatch Stereo++	0.55 149	0.30 201	0.73 206	0.50 138	0.27 65	0.65 184	0.29 52	1.05 160	0.64 81	1.12 235	0.96 154	0.83 191	0.60 178	1.37 248	0.45 174	0.22 244	0.14 137	0.24 259	0.20 211	0.26 293	0.18 145
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
OMP-Stereo	0.94 356	0.33 272	0.72 194	0.90 471	0.31 152	0.49 75	0.36 110	1.16 202	1.06 237	1.58 430	1.12 231	1.46 381	0.69 213	6.94 498	0.49 207	0.19 154	0.14 137	0.24 259	0.18 157	0.20 166	0.14 41

NF-Stereo	0.80 304	0.30 201	0.75 225	0.60 304	0.31 152	0.64 168	0.44 200	1.21 220	0.90 168	1.29 332	1.02 184	0.82 184	0.57 165	5.40 468	0.48 200	0.23 269	0.14 137	0.24 259	0.20 211	0.20 166	0.30 360

OCTAStereo	0.80 304	0.30 201	0.75 225	0.60 304	0.31 152	0.64 168	0.44 200	1.21 220	0.90 168	1.29 332	1.01 176	0.82 184	0.57 165	5.35 463	0.48 200	0.24 284	0.14 137	0.24 259	0.20 211	0.20 166	0.30 360

PSM-adaLoss	0.54 134	0.30 201	0.73 206	0.50 138	0.27 65	0.65 184	0.41 165	1.04 152	0.64 81	1.12 235	0.96 154	0.82 184	0.61 187	1.06 171	0.45 174	0.22 244	0.14 137	0.24 259	0.20 211	0.26 293	0.18 145

ROB_FTStereo_v2	0.54 134	0.30 201	0.73 206	0.50 138	0.27 65	0.64 168	0.42 169	1.05 160	0.64 81	1.12 235	0.96 154	0.83 191	0.60 178	1.12 189	0.46 188	0.22 244	0.14 137	0.24 259	0.20 211	0.26 293	0.18 145

ROB_FTStereo	0.54 134	0.30 201	0.73 206	0.50 138	0.27 65	0.64 168	0.25 28	1.05 160	0.64 81	1.12 235	0.95 151	0.82 184	0.61 187	1.15 193	0.45 174	0.22 244	0.14 137	0.24 259	0.20 211	0.26 293	0.18 145

HUI-Stereo	0.52 109	0.30 201	0.73 206	0.50 138	0.27 65	0.65 184	0.30 59	1.04 152	0.64 81	1.12 235	0.96 154	0.83 191	0.60 178	0.79 90	0.45 174	0.22 244	0.14 137	0.24 259	0.20 211	0.26 293	0.18 145

PFNet	0.91 349	0.26 99	1.10 375	0.63 339	0.32 170	0.64 168	0.56 310	1.17 204	0.99 209	1.47 402	1.08 209	0.98 256	0.69 213	6.62 490	0.54 238	0.20 186	0.12 29	0.24 259	0.19 179	0.20 166	0.17 120

RE-Stereo	0.80 304	0.30 201	0.75 225	0.60 304	0.31 152	0.64 168	0.44 200	1.21 220	0.90 168	1.29 332	1.01 176	0.81 179	0.57 165	5.37 466	0.48 200	0.24 284	0.14 137	0.24 259	0.20 211	0.20 166	0.30 360

Pruner-Stereo	0.62 190	0.29 181	0.70 176	0.61 318	0.31 152	0.63 165	0.43 187	1.17 204	0.99 209	1.53 416	1.08 209	0.95 246	0.55 151	1.35 242	0.51 218	0.23 269	0.14 137	0.24 259	0.21 255	0.21 206	0.23 270

TVStereo	0.80 304	0.30 201	0.75 225	0.60 304	0.31 152	0.64 168	0.44 200	1.21 220	0.90 168	1.29 332	1.01 176	0.81 179	0.57 165	5.37 466	0.48 200	0.24 284	0.14 137	0.24 259	0.20 211	0.20 166	0.30 360

iGMRVC	0.56 158	0.30 201	0.73 206	0.50 138	0.27 65	0.65 184	0.38 130	1.05 160	0.64 81	1.12 235	0.96 154	0.83 191	0.60 178	1.52 282	0.46 188	0.22 244	0.14 137	0.24 259	0.20 211	0.26 293	0.18 145

iRAFT	0.55 149	0.30 201	0.73 206	0.50 138	0.27 65	0.65 184	0.29 52	1.05 160	0.64 81	1.12 235	0.96 154	0.83 191	0.60 178	1.37 248	0.45 174	0.22 244	0.14 137	0.24 259	0.20 211	0.26 293	0.18 145

test-2	0.53 119	0.26 99	0.65 141	0.50 138	0.29 105	0.52 105	0.43 187	0.89 89	0.96 190	1.41 389	1.14 240	0.85 200	0.56 156	0.59 33	0.38 114	0.16 33	0.14 137	0.24 259	0.21 255	0.20 166	0.15 69

RAFT-IKP	0.54 134	0.30 201	0.73 206	0.50 138	0.27 65	0.59 142	0.36 110	1.04 152	0.64 81	1.12 235	0.96 154	0.83 191	0.61 187	1.22 209	0.45 174	0.22 244	0.14 137	0.24 259	0.20 211	0.26 293	0.18 145

rafts_anoy	0.52 109	0.29 181	0.59 111	0.59 293	0.50 335	0.53 110	0.40 152	1.11 192	1.03 224	0.84 150	0.83 126	0.68 141	0.54 144	0.72 70	0.51 218	0.19 154	0.14 137	0.24 259	0.26 351	0.21 206	0.18 145

TestStereo	0.64 209	0.39 345	0.71 188	0.51 168	0.27 65	0.56 129	0.42 169	1.03 146	0.91 173	0.80 137	1.00 170	0.68 141	0.52 134	3.25 425	0.45 174	0.22 244	0.15 192	0.24 259	0.18 157	0.27 307	0.16 95

delet	0.85 331	0.32 250	0.95 318	0.65 362	0.66 411	1.64 433	0.84 404	1.75 354	1.35 400	1.32 355	1.30 302	1.30 349	0.88 300	1.68 314	1.10 384	0.21 218	0.21 335	0.24 259	0.24 320	0.21 206	0.21 234

UPFNet	0.80 304	0.32 250	0.90 301	0.59 293	0.74 432	1.26 386	0.80 398	1.52 298	1.10 262	1.30 341	1.12 231	1.30 349	0.84 279	1.67 309	1.09 381	0.24 284	0.24 374	0.24 259	0.23 307	0.25 281	0.18 145

ac_64	0.82 315	0.29 181	0.81 258	0.71 408	0.60 394	1.05 347	0.54 286	1.99 427	0.92 178	1.18 282	1.06 200	1.99 453	1.08 382	1.94 348	0.97 365	0.27 348	0.22 353	0.24 259	0.23 307	0.22 229	0.19 185

HGLStereo	0.85 331	0.38 340	0.94 314	0.80 437	1.03 477	1.17 372	0.58 325	1.52 298	1.20 326	1.19 286	1.62 405	1.13 309	1.20 407	1.80 332	1.06 375	0.24 284	0.24 374	0.24 259	0.21 255	0.23 254	0.27 330

BEATNet_4x	0.73 270	0.49 390	1.17 389	0.53 207	0.26 46	1.03 344	0.55 302	1.82 381	1.06 237	1.21 294	1.22 273	0.96 252	0.91 310	1.01 158	1.06 375	0.21 218	0.14 137	0.24 259	0.19 179	0.37 389	0.21 234

test_sample3	0.68 237	0.32 250	0.88 291	0.52 190	0.30 126	0.97 329	0.52 271	1.86 393	1.15 294	1.08 213	1.11 224	0.88 212	0.71 222	1.17 201	0.68 285	0.25 310	0.20 313	0.25 298	0.25 334	0.25 281	0.25 296

ACVNet-DCA	0.56 158	0.31 234	0.50 52	0.54 222	0.26 46	1.18 373	0.51 260	1.42 268	0.78 133	0.58 90	0.79 119	0.48 58	0.88 300	1.46 271	0.32 46	0.20 186	0.12 29	0.25 298	0.15 81	0.22 229	0.21 234

1test111	0.54 134	0.31 234	0.50 52	0.54 222	0.26 46	1.18 373	0.51 260	1.42 268	0.78 133	0.58 90	0.79 119	0.48 58	0.88 300	0.88 119	0.59 253	0.20 186	0.12 29	0.25 298	0.15 81	0.22 229	0.21 234

cc1	0.64 209	0.31 234	0.50 52	0.54 222	0.26 46	1.18 373	0.51 260	0.93 105	3.05 503	0.58 90	0.79 119	0.48 58	0.88 300	1.46 271	0.32 46	0.20 186	0.12 29	0.25 298	0.15 81	0.19 132	0.19 185

BUS	0.74 273	0.32 250	0.68 157	0.54 222	0.44 301	2.34 480	0.42 169	2.16 458	0.98 202	1.20 290	1.11 224	1.03 276	0.62 192	0.91 127	0.70 289	0.24 284	0.17 258	0.25 298	0.22 284	0.22 229	0.22 251

BSDual-CNN	0.71 250	0.32 250	0.68 157	0.54 222	0.44 301	1.27 387	0.65 351	2.16 458	0.98 202	1.20 290	1.11 224	1.12 304	0.74 227	0.91 127	0.66 278	0.24 284	0.17 258	0.25 298	0.22 284	0.22 229	0.22 251

hknet	0.77 289	0.32 250	0.95 318	0.54 222	0.38 251	1.27 387	0.65 351	2.16 458	1.07 242	1.20 290	1.11 224	1.59 403	0.81 262	1.37 248	0.66 278	0.22 244	0.17 258	0.25 298	0.22 284	0.22 229	0.22 251

Sa-1000	0.72 252	0.29 181	0.76 235	0.59 293	0.30 126	0.73 226	0.37 124	1.62 327	1.33 388	1.28 327	2.04 455	0.86 204	0.75 229	1.84 335	0.38 114	0.19 154	0.14 137	0.25 298	0.23 307	0.20 166	0.16 95

SA	0.66 224	0.30 201	0.82 261	0.61 318	0.30 126	0.58 137	0.38 130	1.44 275	1.30 376	0.96 179	1.36 330	0.66 136	0.95 332	1.85 338	0.42 149	0.19 154	0.15 192	0.25 298	0.23 307	0.21 206	0.17 120

psmg	0.72 252	0.32 250	0.68 157	0.50 138	0.44 301	1.48 417	0.75 381	1.94 416	0.98 202	1.21 294	1.33 316	1.12 304	0.74 227	0.91 127	0.66 278	0.24 284	0.19 295	0.25 298	0.25 334	0.23 254	0.22 251

DAS	0.84 327	0.34 295	1.03 350	0.64 348	0.69 423	0.77 249	0.63 347	1.54 306	1.20 326	1.79 452	1.55 385	0.95 246	1.04 371	2.83 410	0.60 261	0.21 218	0.16 229	0.25 298	0.18 157	0.27 307	0.22 251

SepStereo	0.82 315	0.34 295	1.03 350	0.64 348	0.69 423	0.77 249	0.63 347	1.54 306	1.20 326	1.79 452	1.55 385	0.95 246	1.04 371	2.30 383	0.60 261	0.21 218	0.16 229	0.25 298	0.18 157	0.27 307	0.22 251

PSM-softLoss	0.78 297	0.31 234	0.77 241	0.58 280	0.32 170	0.56 129	0.40 152	1.18 209	0.70 108	1.24 313	1.07 204	0.83 191	0.52 134	5.36 464	0.53 232	0.24 284	0.15 192	0.25 298	0.22 284	0.20 166	0.25 296

KMStereo	0.78 297	0.31 234	0.77 241	0.58 280	0.32 170	0.56 129	0.40 152	1.18 209	0.70 108	1.24 313	1.07 204	0.83 191	0.52 134	5.36 464	0.53 232	0.24 284	0.15 192	0.25 298	0.22 284	0.20 166	0.25 296

IRAFT_RVC	0.88 341	0.28 146	0.76 235	0.63 339	0.31 152	0.65 184	1.02 443	1.22 228	0.94 183	1.22 299	1.04 196	1.01 270	0.98 350	5.82 478	0.53 232	0.22 244	0.12 29	0.25 298	0.20 211	0.20 166	0.19 185

GMM-Stereo	0.74 273	0.25 83	0.59 111	0.54 222	0.34 207	0.72 223	0.99 438	1.01 140	0.87 157	1.36 372	1.78 427	1.12 304	0.81 262	2.09 362	0.46 188	0.18 113	0.12 29	0.25 298	0.25 334	0.20 166	0.85 487

UNet	0.83 322	0.34 295	1.31 408	0.58 280	0.74 432	1.58 427	0.49 251	1.41 266	1.04 229	1.21 294	1.08 209	1.54 395	1.12 390	1.65 304	1.09 381	0.23 269	0.17 258	0.25 298	0.20 211	0.25 281	0.22 251

DSFCA	0.93 354	0.34 295	1.06 360	0.52 190	0.65 408	1.55 424	0.93 428	1.49 285	1.19 321	1.56 424	1.15 248	1.50 389	0.96 340	3.07 418	1.02 372	0.30 375	0.26 386	0.25 298	0.25 334	0.28 325	0.24 284

DN-CSS_ROB	0.64 209	0.32 250	1.05 356	0.55 245	0.40 272	0.54 117	0.45 217	1.21 220	0.93 180	1.03 205	1.47 365	0.69 146	0.63 197	1.76 328	0.49 207	0.18 113	0.14 137	0.25 298	0.22 284	0.22 229	0.20 217

G2L-Stereo	0.80 304	0.32 250	0.95 318	0.60 304	0.42 284	0.78 254	0.69 367	1.50 289	1.09 256	1.33 363	1.14 240	1.45 378	0.72 224	2.45 393	1.10 384	0.25 310	0.20 313	0.26 317	0.21 255	0.20 166	0.26 320

AIO-test2	0.57 165	0.28 146	0.63 127	0.61 318	0.58 383	0.79 259	0.51 260	1.18 209	1.40 421	0.63 105	1.15 248	0.51 75	0.43 78	1.09 180	0.35 83	0.21 218	0.17 258	0.26 317	0.30 401	0.20 166	0.19 185

DDVS	0.78 297	0.41 359	0.94 314	0.60 304	0.43 294	1.30 392	0.43 187	1.40 264	0.91 173	1.20 290	1.15 248	1.43 371	0.64 201	2.18 372	0.89 349	0.28 361	0.22 353	0.26 317	0.23 307	0.31 356	0.33 381

test_sample4	0.69 239	0.33 272	0.91 304	0.51 168	0.30 126	0.92 311	0.52 271	1.87 395	1.15 294	1.14 252	1.18 258	0.87 208	0.75 229	1.18 203	0.68 285	0.25 310	0.20 313	0.26 317	0.26 351	0.26 293	0.25 296

CAS++	0.47 90	0.31 234	0.56 88	0.47 87	0.32 170	0.42 39	0.28 47	1.76 360	0.72 114	0.71 117	0.72 101	0.37 26	0.28 15	0.69 59	0.33 59	0.27 348	0.22 353	0.26 317	0.21 255	0.29 336	0.19 185
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ttt	0.94 356	0.34 295	0.59 111	0.61 318	0.37 234	0.94 316	0.50 259	2.17 464	1.34 391	1.23 305	1.61 402	0.91 224	0.76 237	1.85 338	3.97 495	0.30 375	0.26 386	0.26 317	0.24 320	0.29 336	0.29 346

CASS	0.65 217	0.34 295	0.72 194	0.56 258	0.27 65	0.78 254	0.42 169	1.59 316	0.86 153	1.30 341	1.25 283	0.87 208	0.84 279	0.84 105	0.54 238	0.35 414	0.19 295	0.26 317	0.21 255	0.28 325	0.42 418
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.51 108	0.29 181	0.47 40	0.43 37	0.30 126	0.55 124	0.55 302	1.02 141	0.77 130	0.98 186	0.85 130	0.94 238	0.56 156	0.85 110	0.45 174	0.20 186	0.14 137	0.26 317	0.14 66	0.23 254	0.23 270

dd	0.59 177	0.48 387	0.97 326	0.55 245	0.32 170	0.64 168	0.47 231	1.02 141	1.34 391	0.78 132	0.86 131	0.58 106	0.54 144	1.01 158	0.86 344	0.28 361	0.18 279	0.26 317	0.19 179	0.32 364	0.24 284

RAFT-RH_RVC	1.03 388	0.24 60	0.67 153	0.49 127	0.28 88	0.81 276	0.33 79	0.83 73	1.08 248	2.05 470	4.65 506	1.04 279	0.57 165	5.98 483	0.50 213	0.18 113	0.13 86	0.26 317	0.20 211	0.16 38	0.17 120

Anonymous3	0.61 186	0.44 369	1.11 377	0.59 293	0.49 328	0.93 315	0.65 351	0.93 105	0.81 141	0.72 122	0.88 136	0.65 132	0.69 213	1.06 171	0.53 232	0.35 414	0.30 416	0.26 317	0.26 351	0.31 356	0.27 330

ADLNet	0.85 331	0.36 326	0.89 297	0.85 457	0.72 428	1.24 383	0.76 384	1.82 381	1.36 403	1.52 415	1.35 329	1.27 342	0.99 358	1.23 211	1.15 392	0.27 348	0.20 313	0.26 317	0.25 334	0.28 325	0.30 360

aanetorigin	1.23 421	0.79 464	2.78 495	0.70 400	0.79 448	0.99 336	1.06 448	1.06 173	1.37 407	3.52 507	2.61 479	1.72 424	1.63 455	1.99 352	1.78 454	0.25 310	0.24 374	0.26 317	0.25 334	0.38 398	0.45 429

EDNetEfficient	2.37 492	1.10 484	8.08 517	0.74 422	0.71 426	0.98 335	1.56 483	1.46 280	4.06 514	4.90 521	2.82 483	2.25 465	3.48 510	2.95 414	9.97 520	0.26 332	0.24 374	0.26 317	0.30 401	0.68 474	0.61 467

MSMDNet	0.66 224	0.32 250	0.87 284	0.49 127	0.37 234	0.79 259	0.40 152	1.43 274	1.31 380	1.15 258	1.31 308	1.24 330	0.63 197	0.88 119	0.57 247	0.21 218	0.16 229	0.26 317	0.19 179	0.39 402	0.24 284

DLCB_ROB	0.86 336	0.40 351	0.78 249	0.68 392	0.54 363	1.11 357	0.84 404	1.49 285	1.23 341	1.64 439	1.65 411	1.70 422	0.91 310	1.70 316	1.05 373	0.25 310	0.24 374	0.26 317	0.27 361	0.27 307	0.24 284

test_sample6	0.71 250	0.34 295	0.87 284	0.52 190	0.30 126	0.82 278	0.58 325	1.79 374	1.15 294	1.14 252	1.33 316	0.91 224	0.79 252	1.31 231	0.74 301	0.27 348	0.21 335	0.27 333	0.29 392	0.28 325	0.27 330

test_sample5	0.69 239	0.34 295	0.87 284	0.52 190	0.30 126	0.84 291	0.54 286	1.83 386	1.14 283	1.11 233	1.25 283	0.88 212	0.78 248	1.23 211	0.65 275	0.26 332	0.20 313	0.27 333	0.27 361	0.27 307	0.26 320

DualNet	0.70 243	0.34 295	0.87 284	0.52 190	0.30 126	0.84 291	0.54 286	1.83 386	1.14 283	1.14 252	1.33 316	0.88 212	0.78 248	1.23 211	0.65 275	0.26 332	0.20 313	0.27 333	0.27 361	0.27 307	0.26 320

CASnet	0.41 50	0.25 83	0.48 42	0.50 138	0.20 3	0.50 85	0.36 110	0.81 66	0.80 138	0.83 147	0.68 87	0.48 58	0.31 27	0.54 21	0.32 46	0.18 113	0.12 29	0.27 333	0.22 284	0.23 254	0.14 41
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.66 224	0.32 250	0.88 291	0.49 127	0.37 234	0.78 254	0.40 152	1.42 268	1.31 380	1.16 268	1.31 308	1.25 334	0.62 192	0.89 124	0.57 247	0.20 186	0.16 229	0.27 333	0.19 179	0.40 406	0.25 296

LL-Strereo	1.33 433	0.39 345	1.38 418	0.61 318	0.61 397	0.75 235	0.66 356	1.63 329	1.17 306	1.56 424	1.60 398	2.03 458	2.12 487	9.72 528	0.97 365	0.21 218	0.18 279	0.27 333	0.23 307	0.22 229	0.25 296

RAFT	0.64 209	0.30 201	0.73 206	0.59 293	0.33 190	0.68 203	0.58 325	1.04 152	0.76 127	1.08 213	1.19 265	1.65 417	0.93 322	1.06 171	0.56 244	0.21 218	0.18 279	0.27 333	0.24 320	0.22 229	0.17 120

PSMNet-RSSM	0.72 252	0.30 201	0.61 119	0.63 339	0.42 284	0.73 226	0.56 310	1.92 410	1.10 262	1.09 219	1.37 332	1.22 323	0.98 350	1.28 225	0.72 297	0.27 348	0.19 295	0.27 333	0.29 392	0.24 269	0.24 284

DMCA	0.67 233	0.34 295	0.90 301	0.51 168	0.44 301	0.86 295	0.47 231	1.42 268	1.02 220	1.17 277	1.12 231	1.23 328	0.75 229	0.78 86	0.95 359	0.25 310	0.19 295	0.27 333	0.19 179	0.24 269	0.27 330

RTSC	1.29 426	0.73 456	2.44 485	0.83 451	0.57 374	1.85 454	0.65 351	1.88 398	2.00 478	2.20 475	1.66 413	1.60 405	1.26 418	2.33 385	3.92 493	0.32 389	0.23 365	0.27 333	0.29 392	0.37 389	0.37 400

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 301	0.43 366	1.05 356	0.64 348	0.58 383	0.95 320	0.53 279	1.53 304	1.18 313	1.37 375	1.15 248	1.43 371	0.88 300	1.61 300	0.84 339	0.25 310	0.22 353	0.27 333	0.27 361	0.29 336	0.29 346
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.74 273	0.48 387	0.87 284	0.57 274	0.44 301	0.79 259	0.54 286	1.73 348	0.96 190	1.38 380	1.27 293	1.24 330	0.73 225	1.43 265	0.73 300	0.34 407	0.28 401	0.27 333	0.26 351	0.31 356	0.31 370

StereoDRNet-Refined	0.80 304	0.41 359	0.88 291	0.62 330	0.42 284	1.33 397	0.48 241	1.52 298	1.17 306	1.45 399	1.44 356	1.44 376	0.90 307	1.26 220	1.24 402	0.20 186	0.16 229	0.27 333	0.24 320	0.25 281	0.28 342
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
rvit_0105_6	0.53 119	0.37 333	0.98 329	0.65 362	0.38 251	0.51 101	0.51 260	0.77 45	1.20 326	0.54 85	0.55 60	0.65 132	0.53 139	0.94 138	0.44 161	0.32 389	0.32 430	0.28 346	0.24 320	0.28 325	0.21 234

ITSA-stereo	0.82 315	0.36 326	0.82 261	0.54 222	0.31 152	0.80 267	0.47 231	2.17 464	1.67 454	1.13 249	1.13 236	0.94 238	0.86 290	2.46 395	1.00 370	0.26 332	0.23 365	0.28 346	0.27 361	0.28 325	0.36 395

fast-acv-ft	0.94 356	0.44 369	1.40 419	0.58 280	0.51 346	1.77 446	0.69 367	1.36 255	1.42 429	1.29 332	1.86 437	1.74 427	1.25 416	1.52 282	1.38 421	0.26 332	0.28 401	0.28 346	0.28 381	0.27 307	0.26 320

Wz-Net-MNSev	1.11 405	0.58 424	2.23 480	0.66 369	0.71 426	1.95 462	1.46 478	1.98 425	1.45 433	1.79 452	1.43 350	1.49 388	1.33 428	1.97 351	1.42 433	0.27 348	0.23 365	0.28 346	0.28 381	0.34 376	0.31 370

AACVNet	0.86 336	0.35 316	0.79 252	0.82 448	0.39 262	0.76 241	0.49 251	1.61 323	0.81 141	1.08 213	1.33 316	1.30 349	0.93 322	4.34 446	0.74 301	0.25 310	0.21 335	0.28 346	0.22 284	0.29 336	0.25 296

PFNet+	0.59 177	0.28 146	0.77 241	0.53 207	0.30 126	0.59 142	0.31 65	0.92 99	1.14 283	1.33 363	1.10 218	0.79 173	0.57 165	1.31 231	0.49 207	0.25 310	0.17 258	0.28 346	0.26 351	0.21 206	0.25 296

HCRNet	0.70 243	0.39 345	0.73 206	0.60 304	0.59 391	0.76 241	0.35 96	1.22 228	1.13 280	1.02 201	0.99 166	1.02 272	0.76 237	2.19 374	0.70 289	0.28 361	0.19 295	0.28 346	0.23 307	0.25 281	0.23 270

ARAFT	0.77 289	0.36 326	1.49 440	0.51 168	0.31 152	0.90 301	0.82 402	1.90 403	1.06 237	1.62 435	1.24 279	1.02 272	0.64 201	1.84 335	0.50 213	0.18 113	0.14 137	0.28 346	0.27 361	0.17 62	0.16 95

CFNet	0.96 360	0.36 326	1.01 339	0.62 330	0.42 284	0.99 336	0.47 231	1.90 403	1.32 384	0.99 189	1.39 341	1.10 299	0.86 290	5.58 473	0.79 323	0.23 269	0.17 258	0.28 346	0.27 361	0.26 293	0.21 234

NaN_ROB	1.13 410	0.55 414	1.15 386	0.64 348	0.48 325	1.61 429	2.03 507	1.72 347	1.48 436	2.09 472	1.27 293	1.40 366	1.08 382	3.94 438	1.30 411	0.28 361	0.34 436	0.28 346	0.28 381	0.30 347	0.33 381

rvit_0105_4	0.56 158	0.38 340	1.06 360	0.66 369	0.38 251	0.53 110	0.53 279	0.84 76	1.17 306	0.56 87	0.61 73	0.72 154	0.59 175	0.98 150	0.45 174	0.32 389	0.33 434	0.29 356	0.25 334	0.29 336	0.23 270

DCVSM-stereo	0.72 252	0.35 316	0.76 235	0.55 245	0.42 284	0.73 226	0.38 130	1.21 220	1.02 220	1.79 452	1.04 196	1.62 407	1.03 369	1.04 168	0.79 323	0.24 284	0.27 394	0.29 356	0.24 320	0.30 347	0.36 395

mmm	0.63 197	0.35 316	0.72 194	0.51 168	0.30 126	0.86 295	0.54 286	1.59 316	0.86 153	1.07 212	1.38 337	0.79 173	0.75 229	0.91 127	0.58 250	0.22 244	0.18 279	0.29 356	0.25 334	0.25 281	0.23 270

StereoVision	0.65 217	0.34 295	0.86 273	0.59 293	0.40 272	0.50 85	0.41 165	1.09 183	0.93 180	0.71 117	2.50 477	0.82 184	0.57 165	1.03 162	0.49 207	0.25 310	0.28 401	0.29 356	0.28 381	0.36 385	0.20 217

LL-Strereo2	0.52 109	0.33 272	0.69 170	0.52 190	0.37 234	0.70 215	0.30 59	1.13 197	0.67 99	0.94 175	0.78 114	0.91 224	0.42 71	1.05 170	0.42 149	0.17 74	0.16 229	0.29 356	0.25 334	0.21 206	0.16 95

WZ-Net	1.95 478	0.95 474	10.10 520	0.86 459	0.78 445	1.69 436	1.60 486	2.20 470	1.98 477	2.08 471	1.93 444	2.30 468	1.97 480	5.30 462	3.17 486	0.34 407	0.26 386	0.29 356	0.31 406	0.51 446	0.47 435

pcwnet_v2	0.97 366	0.37 333	4.33 503	0.62 330	0.54 363	0.79 259	0.45 217	2.02 436	1.58 448	1.42 395	1.64 409	1.09 297	0.79 252	1.24 216	0.67 281	0.32 389	0.25 381	0.29 356	0.27 361	0.37 389	0.35 390

GwcNet	1.08 397	0.51 400	2.33 482	0.79 434	1.18 492	1.76 443	0.70 370	1.68 338	1.47 435	1.41 389	1.64 409	1.74 427	1.04 371	2.20 375	1.41 429	0.30 375	0.29 412	0.29 356	0.27 361	0.30 347	0.35 390

DPSNet	1.69 464	0.59 427	4.33 503	0.70 400	0.57 374	2.02 467	1.62 487	3.35 507	1.78 464	1.48 408	1.38 337	2.17 463	2.84 503	4.77 453	3.66 491	0.48 459	0.31 422	0.29 356	0.25 334	0.64 468	0.48 438

StereoDRNet	0.98 370	0.47 383	1.70 451	0.76 427	0.94 472	1.51 420	0.91 422	1.92 410	1.32 384	1.61 432	1.13 236	1.47 386	0.97 343	1.75 323	1.46 440	0.28 361	0.23 365	0.29 356	0.27 361	0.35 378	0.27 330

PWCDC_ROB	1.29 426	0.75 461	1.33 413	1.05 485	0.88 467	1.73 440	0.52 271	1.89 400	3.28 505	1.29 332	4.88 509	1.22 323	1.46 439	1.77 330	1.45 437	0.60 478	0.26 386	0.29 356	0.25 334	0.52 448	0.37 400

rvit_0105_5	0.58 171	0.39 345	1.05 356	0.66 369	0.37 234	0.58 137	0.56 310	0.94 112	1.18 313	0.64 106	0.68 87	0.75 158	0.63 197	0.88 119	0.50 213	0.32 389	0.32 430	0.30 367	0.27 361	0.28 325	0.25 296

UGAM	1.14 412	0.27 125	0.95 318	0.53 207	0.42 284	0.70 215	0.72 375	0.95 117	1.32 384	0.98 186	1.48 370	1.78 433	0.87 295	9.65 527	0.87 345	0.21 218	0.18 279	0.30 367	0.24 320	0.19 132	0.16 95

ssnet_v2	0.88 341	0.36 326	1.02 346	0.62 330	0.38 251	1.32 395	0.97 434	2.07 444	1.34 391	1.37 375	1.18 258	1.54 395	0.92 313	1.10 183	1.65 450	0.30 375	0.27 394	0.30 367	0.28 381	0.27 307	0.26 320

RAFT + AFF	1.00 377	0.42 363	1.09 372	0.67 381	0.50 335	1.22 381	1.24 465	2.24 473	1.19 321	1.30 341	1.56 389	1.17 314	1.49 444	3.44 432	0.83 336	0.21 218	0.25 381	0.30 367	0.26 351	0.27 307	0.27 330

FADNet-RVC-Resample	0.84 327	0.47 383	2.10 472	0.61 318	0.45 308	1.07 352	0.61 339	1.59 316	1.20 326	1.08 213	0.98 164	1.03 276	0.98 350	2.17 369	0.72 297	0.23 269	0.22 353	0.30 367	0.32 414	0.35 378	0.34 385

SGM_RVC	1.68 463	0.36 326	0.61 119	0.59 293	0.29 105	2.25 476	1.18 461	2.38 487	1.68 456	3.60 508	2.67 481	3.69 499	2.42 496	8.13 515	1.90 460	0.31 382	0.31 422	0.30 367	0.28 381	0.30 347	0.29 346
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
YMNet	1.00 377	0.54 409	1.40 419	0.81 440	0.85 462	1.87 456	0.62 342	1.55 310	1.18 313	1.63 437	1.99 448	1.77 431	0.97 343	1.50 279	1.45 437	0.33 397	0.37 454	0.31 373	0.32 414	0.32 364	0.29 346

YMNet_1	1.00 377	0.54 409	1.40 419	0.81 440	0.85 462	1.87 456	0.62 342	1.55 310	1.18 313	1.63 437	1.99 448	1.77 431	0.97 343	1.50 279	1.45 437	0.33 397	0.37 454	0.31 373	0.32 414	0.32 364	0.29 346

ffm	0.72 252	0.33 272	0.85 267	0.53 207	0.37 234	0.74 230	0.56 310	0.95 117	2.47 491	1.15 258	1.45 358	1.06 281	0.82 267	1.55 290	0.32 46	0.20 186	0.12 29	0.31 373	0.27 361	0.19 132	0.20 217

ff1	1.37 437	0.33 272	0.85 267	0.53 207	0.37 234	0.74 230	0.56 310	0.95 117	2.47 491	1.15 258	1.45 358	1.06 281	0.82 267	7.22 501	7.61 510	0.20 186	0.12 29	0.31 373	0.27 361	0.19 132	0.20 217

mmx	1.39 439	0.33 272	0.85 267	0.53 207	0.37 234	0.74 230	0.56 310	2.13 449	1.37 407	1.15 258	1.45 358	1.06 281	0.82 267	7.22 501	7.61 510	0.24 284	0.19 295	0.31 373	0.27 361	0.30 347	0.25 296

xxx	1.39 439	0.33 272	0.85 267	0.53 207	0.37 234	0.74 230	0.56 310	2.13 449	1.37 407	1.15 258	1.45 358	1.06 281	0.82 267	7.22 501	7.61 510	0.24 284	0.19 295	0.31 373	0.27 361	0.30 347	0.25 296

GMStereo_Zeroshot	0.67 233	0.61 437	1.01 339	0.64 348	0.37 234	0.84 291	0.35 96	1.05 160	1.12 268	1.12 235	1.06 200	1.27 342	0.54 144	1.19 205	0.59 253	0.32 389	0.17 258	0.31 373	0.18 157	0.52 448	0.22 251

Wz-Net-SNSev	1.49 445	1.23 493	6.27 513	0.68 392	0.67 415	1.37 402	1.41 475	2.00 428	1.39 416	1.48 408	1.61 402	2.29 467	1.32 427	3.93 437	2.14 470	0.31 382	0.28 401	0.31 373	0.33 423	0.42 413	0.36 395

NINENet	0.77 289	0.37 333	0.78 249	0.62 330	0.51 346	2.34 480	0.42 169	1.83 386	1.04 229	1.14 252	1.23 277	1.03 276	0.62 192	1.24 216	0.70 289	0.28 361	0.23 365	0.31 373	0.21 255	0.26 293	0.25 296

SACVNet	0.85 331	0.46 378	0.85 267	0.81 440	0.56 371	0.80 267	0.79 392	1.68 338	1.12 268	1.34 367	1.33 316	1.25 334	0.94 327	2.39 390	0.76 309	0.34 407	0.26 386	0.31 373	0.29 392	0.35 378	0.44 427

psm_up	0.77 289	0.34 295	0.70 176	0.66 369	0.58 383	1.05 347	0.92 424	1.52 298	1.12 268	1.26 322	1.16 253	1.31 353	1.23 413	1.20 206	0.81 329	0.25 310	0.29 412	0.31 373	0.27 361	0.27 307	0.25 296

FADNet_RVC	0.83 322	0.51 400	1.83 463	0.54 222	0.42 284	1.19 377	0.46 224	1.51 296	1.09 256	0.89 160	1.24 279	0.91 224	0.87 295	2.11 364	1.11 387	0.27 348	0.22 353	0.31 373	0.28 381	0.43 419	0.38 406

FADNet	0.92 351	0.61 437	1.81 460	0.62 330	0.55 369	0.96 325	0.57 321	1.78 368	1.33 388	0.93 170	1.01 176	1.36 362	1.01 362	2.71 407	0.75 306	0.33 397	0.34 436	0.31 373	0.34 428	0.59 461	0.40 410

DRN-Test	1.00 377	0.44 369	1.13 381	0.70 400	0.81 455	1.62 430	0.79 392	2.14 453	1.44 432	1.78 449	1.33 316	1.43 371	1.05 375	2.18 372	1.53 446	0.27 348	0.21 335	0.31 373	0.30 401	0.32 364	0.28 342

test_sample7	0.74 273	0.37 333	0.76 235	0.52 190	0.35 211	0.91 304	0.67 359	1.78 368	1.21 332	1.22 299	1.18 258	1.08 287	0.92 313	1.23 211	0.67 281	0.31 382	0.28 401	0.32 387	0.31 406	0.33 373	0.29 346

coex-ft	8.13 528	2.13 520	98.04 555	0.67 381	0.53 360	1.71 437	1.56 483	1.65 331	11.11 530	18.17 545	3.75 495	3.88 501	7.61 530	2.98 417	6.49 505	0.30 375	0.30 416	0.32 387	0.31 406	0.66 472	0.50 444

FINET	0.97 366	0.54 409	1.60 446	0.63 339	0.79 448	1.08 353	1.07 449	1.56 313	2.20 485	1.15 258	1.49 372	0.94 238	0.88 300	2.32 384	1.05 373	0.42 440	0.35 447	0.32 387	0.28 381	0.43 419	0.38 406

FADNet-RVC	0.88 341	0.67 446	1.93 467	0.60 304	0.48 325	0.91 304	0.60 337	1.71 346	1.18 313	0.90 162	0.96 154	1.36 362	0.92 313	2.25 379	1.17 396	0.30 375	0.29 412	0.32 387	0.32 414	0.41 409	0.35 390

ADCRef	1.35 435	0.55 414	2.37 484	0.72 411	0.77 443	1.94 461	0.78 389	1.91 407	1.27 361	1.57 428	1.59 397	1.36 362	1.41 432	1.54 288	7.53 509	0.23 269	0.20 313	0.32 387	0.30 401	0.29 336	0.29 346

ADCP+	1.99 481	0.48 387	7.73 515	0.66 369	0.91 468	2.30 478	1.05 446	1.82 381	1.34 391	1.54 420	1.32 314	1.74 427	1.61 454	2.17 369	13.37 527	0.24 284	0.21 335	0.32 387	0.28 381	0.37 389	0.29 346

AdaStereo	0.70 243	0.43 366	0.75 225	0.73 419	0.37 234	0.92 311	0.53 279	1.85 390	1.18 313	1.12 235	1.23 277	1.07 286	0.65 207	0.96 141	0.63 270	0.31 382	0.15 192	0.32 387	0.21 255	0.29 336	0.22 251
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.
SANet	1.88 474	0.57 421	2.18 479	0.63 339	0.40 272	2.80 495	1.57 485	2.39 488	5.88 524	2.36 483	3.57 493	3.72 500	2.97 505	4.74 452	1.76 453	0.34 407	0.30 416	0.32 387	0.29 392	0.48 438	0.37 400

Wz-Net-TNSev	1.88 474	2.08 519	7.66 514	0.67 381	0.64 406	2.42 483	1.83 495	2.33 481	1.74 462	1.57 428	1.56 389	2.58 479	1.90 477	4.86 454	3.12 483	0.39 429	0.37 454	0.33 395	0.37 440	0.53 450	0.58 461

CFNet_pseudo	0.66 224	0.32 250	0.86 273	0.48 112	0.39 262	0.70 215	0.40 152	1.33 245	1.22 338	1.16 268	1.34 323	1.24 330	0.64 201	0.98 150	0.59 253	0.21 218	0.16 229	0.33 395	0.19 179	0.36 385	0.25 296

EDNetEfficientorigin	10.57 532	1.47 502	177.42 556	0.67 381	0.53 360	1.58 427	1.16 459	1.90 403	3.37 507	4.71 520	3.38 490	3.10 494	2.69 502	3.13 422	3.58 490	0.25 310	0.23 365	0.33 395	0.27 361	0.83 481	0.81 484

CFNet-ft	0.72 252	0.32 250	0.54 75	0.66 369	0.54 363	0.83 283	0.55 302	1.37 256	1.15 294	0.93 170	1.28 298	1.57 399	0.97 343	1.35 242	0.81 329	0.26 332	0.20 313	0.33 395	0.25 334	0.30 347	0.23 270

STTStereo	0.78 297	0.50 397	1.22 394	0.64 348	0.54 363	0.89 298	0.54 286	1.44 275	1.11 264	1.38 380	1.09 214	1.27 342	0.85 282	1.43 265	0.83 336	0.29 371	0.27 394	0.33 395	0.39 444	0.32 364	0.30 360

PA-Net	1.01 383	0.57 421	1.29 406	0.64 348	0.74 432	1.19 377	0.84 404	1.69 340	1.43 431	1.16 268	1.19 265	1.32 354	1.19 404	3.42 430	1.25 403	0.29 371	0.45 477	0.33 395	0.49 468	0.32 364	0.47 435
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	1.36 436	0.47 383	0.86 273	0.67 381	0.45 308	1.34 399	1.73 490	1.64 330	1.24 347	1.49 410	2.38 471	1.55 397	1.20 407	9.30 521	0.93 354	0.30 375	0.31 422	0.33 395	0.28 381	0.39 402	0.30 360

TDLM	1.06 392	0.44 369	0.79 252	0.63 339	0.50 335	0.89 298	1.44 477	1.48 283	1.26 355	1.12 235	1.40 343	1.08 287	0.98 350	6.65 491	0.78 317	0.33 397	0.21 335	0.33 395	0.26 351	0.37 389	0.24 284

CFNet_RVC	0.72 252	0.32 250	0.54 75	0.66 369	0.54 363	0.83 283	0.55 302	1.37 256	1.15 294	0.93 170	1.28 298	1.57 399	0.97 343	1.35 242	0.81 329	0.26 332	0.20 313	0.33 395	0.25 334	0.30 347	0.23 270

XPNet_ROB	0.96 360	0.49 390	1.09 372	0.72 411	0.57 374	1.11 357	1.14 456	1.66 336	1.23 341	1.85 459	1.39 341	1.64 415	1.11 387	1.80 332	1.42 433	0.38 426	0.30 416	0.33 395	0.29 392	0.37 389	0.34 385

rvit_0105_3	0.63 197	0.44 369	1.08 369	0.72 411	0.40 272	0.64 168	0.71 372	1.03 146	1.17 306	0.82 145	0.70 95	0.80 175	0.70 218	0.91 127	0.56 244	0.35 414	0.34 436	0.34 405	0.32 414	0.27 307	0.28 342

Syn2CoEx	1.14 412	0.69 451	1.66 449	0.80 437	0.67 415	1.40 408	0.88 414	2.06 443	1.54 445	1.25 318	1.58 396	1.42 370	1.50 446	4.09 440	1.40 425	0.36 418	0.32 430	0.34 405	0.29 392	0.29 336	0.34 385

psmorigin	1.52 449	0.69 451	10.52 523	0.68 392	0.59 391	1.13 361	0.70 370	1.57 314	1.19 321	1.99 467	1.79 428	2.26 466	1.47 441	2.09 362	1.36 420	0.39 429	0.40 465	0.34 405	0.33 423	0.43 419	0.56 456

hitnet-ft	0.79 301	0.35 316	0.57 98	0.58 280	0.42 284	0.96 325	0.46 224	1.47 282	1.33 388	1.19 286	1.22 273	1.81 434	0.98 350	1.66 308	0.94 356	0.33 397	0.28 401	0.34 405	0.27 361	0.35 378	0.31 370

FAT-Stereo	1.07 394	0.41 359	1.32 411	0.72 411	0.58 383	1.08 353	0.89 416	1.96 419	1.65 452	1.75 446	1.98 447	2.03 458	1.48 442	2.02 355	1.18 399	0.42 440	0.35 447	0.34 405	0.29 392	0.35 378	0.53 451

ADCL	1.72 468	0.57 421	3.66 500	0.67 381	0.61 397	2.61 490	1.85 496	1.96 419	1.67 454	1.90 463	1.83 432	2.06 461	1.90 477	2.13 365	9.15 519	0.26 332	0.24 374	0.34 405	0.32 414	0.38 398	0.35 390

CVANet_RVC	1.07 394	0.43 366	0.76 235	0.60 304	0.50 335	0.90 301	0.97 434	1.52 298	1.26 355	1.33 363	1.38 337	1.24 330	1.18 401	6.75 497	0.75 306	0.34 407	0.23 365	0.34 405	0.29 392	0.42 413	0.27 330

UCFNet_RVC	0.69 239	0.35 316	0.49 47	0.64 348	0.39 262	0.85 294	0.58 325	1.75 354	1.14 283	0.97 182	1.19 265	1.17 314	0.93 322	0.99 153	0.62 266	0.28 361	0.20 313	0.34 405	0.31 406	0.32 364	0.27 330

DMCA-RVC	0.74 273	0.40 351	1.27 404	0.66 369	0.49 328	0.77 249	0.47 231	1.35 253	1.01 217	1.53 416	1.01 176	1.29 348	0.82 267	1.31 231	0.78 317	0.27 348	0.21 335	0.35 413	0.27 361	0.32 364	0.24 284

S-Stereo	1.15 416	0.46 378	2.17 477	0.81 440	0.80 453	1.21 380	1.19 462	1.93 414	2.02 479	1.47 402	2.11 458	1.57 399	1.17 398	2.05 359	1.41 429	0.40 432	0.40 465	0.35 413	0.31 406	0.44 425	0.70 478

RTS	2.67 500	1.38 495	15.28 528	0.99 481	1.26 496	3.78 509	1.96 503	2.15 455	2.62 497	2.61 489	2.85 484	2.60 480	1.59 451	6.27 485	5.71 502	0.40 432	0.28 401	0.35 413	0.35 433	0.50 442	0.48 438

RTSA	2.67 500	1.38 495	15.28 528	0.99 481	1.26 496	3.78 509	1.96 503	2.15 455	2.62 497	2.61 489	2.85 484	2.60 480	1.59 451	6.27 485	5.71 502	0.40 432	0.28 401	0.35 413	0.35 433	0.50 442	0.48 438

AnyNet_C32	1.96 479	1.10 484	5.17 507	0.90 471	1.11 483	2.12 472	2.37 518	1.85 390	1.48 436	2.45 486	1.70 417	2.05 460	1.64 456	2.50 399	10.28 523	0.37 422	0.34 436	0.35 413	0.41 449	0.49 441	0.54 452

RYNet	1.17 419	0.49 390	1.24 398	0.70 400	0.97 476	1.71 437	0.92 424	1.91 407	1.46 434	1.38 380	1.14 240	1.88 438	1.30 425	4.24 442	1.87 457	0.26 332	0.21 335	0.35 413	0.27 361	0.55 454	0.54 452

ccs_rob	0.66 224	0.33 272	0.86 273	0.48 112	0.39 262	0.70 215	0.40 152	1.33 245	1.22 338	1.16 268	1.34 323	1.23 328	0.64 201	0.98 150	0.59 253	0.21 218	0.16 229	0.35 413	0.20 211	0.37 389	0.25 296

PWC_ROB	1.24 422	0.76 462	2.46 486	0.72 411	0.78 445	1.15 368	0.49 251	1.75 354	1.92 474	2.31 478	3.07 486	1.59 403	1.40 431	2.46 395	2.10 469	0.33 397	0.22 353	0.35 413	0.24 320	0.38 398	0.41 414

rvit_105_1	0.72 252	0.52 404	1.01 339	0.78 432	0.49 328	0.75 235	0.87 412	1.12 194	1.18 313	0.99 189	0.79 119	0.90 221	0.77 241	1.26 220	0.75 306	0.41 436	0.36 452	0.36 421	0.41 449	0.30 347	0.33 381

GASNet	0.99 372	0.97 475	1.72 454	0.98 480	0.68 421	0.83 283	0.67 359	1.60 320	1.28 366	1.31 351	1.22 273	1.22 323	1.21 410	2.41 391	1.41 429	0.43 445	0.26 386	0.36 421	0.34 428	0.55 454	0.31 370

SGM-ForestM	6.52 523	0.38 340	1.26 401	0.63 339	0.35 211	13.59 535	5.32 531	6.32 530	6.70 526	11.14 536	9.18 529	22.51 547	13.93 535	16.89 539	20.07 537	0.36 418	0.37 454	0.36 421	0.35 433	0.36 385	0.34 385

CFNet_ucs	0.70 243	0.33 272	0.88 291	0.50 138	0.43 294	0.74 230	0.44 200	1.60 320	1.29 370	1.22 299	1.54 383	1.09 297	0.63 197	0.99 153	0.59 253	0.25 310	0.20 313	0.37 424	0.21 255	0.40 406	0.28 342

MDST_ROB	1.67 461	0.34 295	1.58 445	0.92 476	0.58 383	4.26 517	1.11 452	2.83 498	1.41 425	4.49 518	2.55 478	1.45 378	0.97 343	7.79 512	1.17 396	0.31 382	0.25 381	0.37 424	0.33 423	0.31 356	0.30 360

PSMNet_ROB	0.90 346	0.52 404	1.17 389	0.72 411	0.61 397	1.27 387	1.12 454	1.76 360	1.12 268	1.09 219	1.28 298	1.45 378	0.89 306	1.65 304	1.42 433	0.33 397	0.25 381	0.37 424	0.39 444	0.35 378	0.29 346

TCMNet	1.01 383	0.60 435	2.10 472	0.86 459	1.33 499	1.14 362	0.67 359	1.69 340	1.23 341	1.11 233	1.57 393	1.30 349	0.97 343	2.01 354	1.50 444	0.31 382	0.31 422	0.38 427	0.34 428	0.42 413	0.36 395

PSM-AAD	0.79 301	0.27 125	0.53 70	0.55 245	0.28 88	0.77 249	1.24 465	0.99 131	0.91 173	1.66 440	1.57 393	0.81 179	2.19 490	1.65 304	0.44 161	0.19 154	0.14 137	0.38 427	0.32 414	0.21 206	0.70 478

SHD	1.31 430	0.71 455	2.34 483	0.86 459	0.75 439	1.77 446	0.65 351	2.22 471	2.50 494	2.40 485	1.71 418	1.91 443	1.60 453	1.93 347	2.37 473	0.38 426	0.31 422	0.38 427	0.40 448	0.48 438	0.50 444

ADCPNet	1.85 472	0.69 451	8.07 516	0.71 408	0.58 383	2.79 494	1.22 464	1.94 416	1.54 445	1.88 460	1.69 416	2.46 477	2.04 483	2.37 388	6.48 504	0.38 426	0.37 454	0.38 427	0.43 454	0.47 435	0.45 429

NVstereo2D	0.92 351	0.41 359	1.48 438	0.72 411	0.72 428	1.20 379	0.87 412	1.75 354	1.38 411	0.99 189	1.13 236	1.26 338	0.98 350	2.21 376	0.89 349	0.43 445	0.20 313	0.38 427	0.24 320	0.57 457	0.63 469

ETE_ROB	0.96 360	0.64 443	1.16 387	0.69 395	0.48 325	1.14 362	1.13 455	1.77 364	1.19 321	1.91 464	1.45 358	1.73 425	1.05 375	1.60 298	1.14 391	0.32 389	0.26 386	0.38 427	0.34 428	0.39 402	0.41 414

stereogan	1.15 416	0.42 363	1.40 419	0.86 459	0.84 459	2.38 482	0.71 372	1.88 398	1.73 460	1.72 444	1.94 446	2.31 469	1.29 421	2.07 360	1.08 379	0.36 418	0.35 447	0.39 433	0.31 406	0.51 446	0.46 432

ADCMid	1.89 477	0.73 456	5.06 506	0.72 411	0.67 415	2.00 466	1.14 456	1.97 423	1.48 436	2.86 498	1.81 431	2.37 472	2.05 485	2.24 377	10.39 524	0.33 397	0.31 422	0.39 433	0.43 454	0.50 442	0.44 427

WCMA_ROB	1.84 471	0.47 383	1.31 408	0.69 395	0.57 374	2.11 471	1.14 456	1.87 395	1.73 460	4.04 512	6.43 515	5.62 515	3.61 511	2.59 402	1.94 462	0.52 464	0.44 473	0.39 433	0.42 452	0.48 438	0.47 435

SGM-Forest	1.24 422	0.38 340	0.60 116	0.52 190	0.37 234	1.56 425	1.30 470	1.65 331	1.36 403	2.11 473	1.79 428	1.63 412	0.93 322	7.48 508	0.95 359	0.36 418	0.37 454	0.39 433	0.34 428	0.37 389	0.32 375
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.95 359	0.44 369	0.66 148	0.53 207	0.35 211	1.53 422	1.63 488	1.69 340	1.42 429	2.00 469	1.60 398	1.43 371	1.17 398	1.59 297	0.99 369	0.34 407	0.34 436	0.39 433	0.33 423	0.33 373	0.32 375
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0075_2	0.64 209	0.46 378	1.05 356	0.66 369	0.66 411	0.53 110	0.48 241	1.20 219	1.12 268	0.76 125	0.92 144	0.78 169	0.53 139	1.03 162	0.59 253	0.37 422	0.28 401	0.40 438	0.31 406	0.37 389	0.32 375

ADCS	2.25 487	0.99 478	5.55 508	0.81 440	0.74 432	2.19 474	1.80 492	2.27 477	2.14 483	2.80 497	2.13 460	2.40 474	2.03 482	2.64 405	13.69 528	0.41 436	0.39 463	0.40 438	0.45 458	0.58 459	0.56 456

AnyNet_C01	2.26 488	1.78 508	10.22 522	0.93 477	0.74 432	2.92 498	2.20 513	2.29 479	1.80 466	2.53 488	2.41 474	2.71 484	1.73 463	3.41 429	6.72 506	0.41 436	0.39 463	0.40 438	0.42 452	0.67 473	0.63 469

DANet	1.08 397	0.61 437	1.32 411	0.85 457	0.72 428	1.37 402	0.51 260	1.54 306	1.15 294	1.78 449	1.54 383	2.01 455	1.11 387	2.90 413	2.00 465	0.33 397	0.30 416	0.40 438	0.30 401	0.44 425	0.45 429
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	1.41 442	0.59 427	1.26 401	0.70 400	0.50 335	1.76 443	1.78 491	1.77 364	1.90 473	2.35 481	2.32 468	1.92 446	1.94 479	5.56 472	1.49 443	0.43 445	0.35 447	0.40 438	0.41 449	0.43 419	0.41 414

APVNet	1.06 392	0.53 408	1.42 425	0.84 452	0.79 448	1.92 459	0.82 402	1.90 403	1.08 248	1.08 213	1.43 350	1.56 398	1.13 394	3.07 418	1.58 447	0.31 382	0.34 436	0.42 443	0.36 437	0.36 385	0.37 400

SAMSARA	1.55 451	0.84 466	2.61 490	1.22 493	1.07 479	2.50 486	1.93 501	2.05 438	1.89 471	2.75 494	1.66 413	2.81 486	1.69 462	3.08 420	1.97 464	0.46 457	0.51 488	0.42 443	0.46 461	0.58 459	0.59 463

ISRNet	0.80 304	0.33 272	1.07 365	0.81 440	0.66 411	0.60 150	0.34 91	1.19 217	1.13 280	1.59 431	1.53 379	1.35 360	0.77 241	1.27 223	0.94 356	0.39 429	0.34 436	0.43 445	0.38 442	0.34 376	0.49 442

SDNR	1.62 458	0.51 400	2.17 477	0.53 207	0.56 371	3.80 511	0.45 217	1.54 306	1.29 370	1.33 363	2.41 474	1.08 287	0.96 340	11.18 534	1.16 393	0.66 484	0.63 498	0.43 445	0.32 414	0.64 468	0.67 475

Nwc_Net	1.09 400	0.49 390	1.33 413	0.89 470	0.80 453	1.49 419	0.66 356	2.19 467	1.27 361	1.32 355	2.26 466	1.96 450	1.54 447	1.92 344	1.34 416	0.40 432	0.30 416	0.43 445	0.45 458	0.38 398	0.37 400

LALA_ROB	1.01 383	0.59 427	1.16 387	0.67 381	0.51 346	1.63 431	1.26 469	1.69 340	1.38 411	1.81 456	1.37 332	1.94 448	1.02 367	1.58 295	1.38 421	0.37 422	0.27 394	0.43 445	0.37 440	0.43 419	0.37 400

XQC	1.37 437	0.87 470	2.56 489	0.84 452	0.69 423	1.83 452	0.89 416	2.07 444	1.88 470	1.88 460	1.53 379	1.91 443	1.55 449	2.85 412	3.05 481	0.48 459	0.29 412	0.44 449	0.39 444	0.69 475	0.60 466

G-Net	1.66 460	0.63 441	1.56 443	1.11 490	0.74 432	2.98 500	0.91 422	1.55 310	1.22 338	2.76 495	8.18 527	2.32 470	2.53 500	1.92 344	1.87 457	0.48 459	0.44 473	0.45 450	0.31 406	0.60 465	0.57 460

NCC-stereo	1.10 402	0.54 409	1.24 398	0.84 452	0.94 472	1.29 390	0.89 416	2.01 432	1.34 391	1.32 355	1.74 421	1.88 438	1.74 464	2.35 386	1.25 403	0.45 451	0.37 454	0.45 450	0.58 481	0.42 413	0.42 418

Abc-Net	1.10 402	0.54 409	1.24 398	0.84 452	0.94 472	1.29 390	0.89 416	2.01 432	1.34 391	1.32 355	1.74 421	1.88 438	1.74 464	2.35 386	1.25 403	0.45 451	0.37 454	0.45 450	0.58 481	0.42 413	0.42 418
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	1.00 377	0.56 417	1.06 360	0.75 425	0.57 374	1.31 394	1.72 489	1.77 364	1.36 403	1.50 411	1.17 256	1.91 443	1.17 398	1.54 288	1.29 410	0.35 414	0.31 422	0.45 450	0.44 456	0.40 406	0.40 410

MeshStereo	2.26 488	0.56 417	0.92 308	0.61 318	0.49 328	2.60 489	1.02 443	3.18 504	2.05 481	7.40 533	4.98 510	7.58 521	2.98 506	6.37 487	1.96 463	0.43 445	0.43 470	0.45 450	0.39 444	0.43 419	0.42 418
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FACV-RUCA	0.63 197	0.34 295	0.82 261	0.62 330	0.65 408	0.81 276	0.41 165	1.44 275	1.07 242	0.86 157	1.14 240	0.61 118	0.69 213	0.80 92	0.53 232	0.28 361	0.19 295	0.47 455	0.21 255	0.35 378	0.25 296

CBMV_ROB	0.90 346	0.44 369	0.63 127	0.51 168	0.37 234	1.25 385	0.49 251	1.77 364	1.27 361	1.41 389	2.00 450	1.33 355	1.08 382	2.17 369	0.76 309	0.43 445	0.42 469	0.47 455	0.44 456	0.41 409	0.36 395

RP	1.09 400	0.50 397	1.12 379	0.90 471	1.04 478	1.11 357	0.84 404	1.80 377	1.62 450	1.55 423	2.00 450	1.90 442	1.78 467	1.84 335	1.25 403	0.52 464	0.36 452	0.48 457	0.36 437	0.45 428	0.43 425

NOSS_ROB	1.26 425	0.46 378	0.62 124	0.56 258	0.38 251	1.06 350	0.78 389	1.73 348	1.40 421	1.01 197	1.43 350	1.10 299	0.75 229	10.62 533	0.65 275	0.45 451	0.43 470	0.48 457	0.45 458	0.44 425	0.41 414

AF-Net	1.13 410	0.52 404	1.33 413	0.86 459	0.91 468	1.38 405	0.71 372	2.16 458	1.62 450	1.56 424	2.40 473	1.99 453	1.65 457	1.81 334	1.48 442	0.48 459	0.28 401	0.49 459	0.33 423	0.39 402	0.32 375

LSM	6.33 522	1.10 484	13.19 525	1.41 499	68.17 551	1.64 433	1.90 500	1.92 410	2.46 490	2.99 502	3.11 487	1.88 438	1.80 469	2.61 404	2.06 468	0.41 436	0.58 496	0.50 460	0.57 480	0.64 468	17.66 546

FC-DCNN v2	2.81 506	0.59 427	0.85 267	0.73 419	0.57 374	2.97 499	1.05 446	3.39 508	2.61 496	6.98 529	7.67 523	10.38 531	6.31 526	5.75 477	3.37 489	0.53 470	0.48 482	0.51 461	0.50 471	0.53 450	0.51 448

FC-DCNN	2.72 505	0.59 427	0.86 273	0.73 419	0.57 374	2.91 496	1.04 445	3.01 502	2.60 495	6.83 528	7.64 522	9.92 528	6.33 527	5.21 460	3.14 484	0.53 470	0.48 482	0.51 461	0.50 471	0.53 450	0.51 448

FCDSN-DC	2.32 490	0.63 441	0.81 258	0.84 452	0.75 439	2.23 475	0.94 430	2.09 447	1.80 466	5.45 526	7.72 524	7.77 523	6.93 529	3.39 427	1.80 455	0.52 464	0.48 482	0.52 463	0.51 474	0.57 457	0.58 461
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 469	0.87 470	3.56 499	0.80 437	0.75 439	3.72 508	2.44 520	1.82 381	1.82 468	1.74 445	1.91 443	1.92 446	1.26 418	7.69 511	1.28 409	0.45 451	0.47 481	0.52 463	0.77 494	0.50 442	0.50 444

DeepPrunerF	1.60 455	0.73 456	5.81 511	0.88 466	1.19 493	0.91 304	0.95 432	2.19 467	5.24 522	1.17 277	1.30 302	1.19 318	1.30 425	4.90 456	1.66 452	0.42 440	0.34 436	0.52 463	0.47 463	0.41 409	0.40 410

MANE	6.19 521	0.59 427	1.03 350	0.93 477	1.22 495	13.38 534	2.69 521	12.81 537	17.94 542	8.21 534	10.82 533	14.72 535	11.68 531	11.39 535	11.90 526	0.59 477	0.50 487	0.52 463	1.76 523	0.55 454	0.54 452

PS-NSSS	0.99 372	0.58 424	0.93 310	0.58 280	0.57 374	0.91 304	0.80 398	1.81 380	1.14 283	1.14 252	1.67 415	1.00 263	0.83 275	4.62 450	0.78 317	0.37 422	0.31 422	0.52 463	0.32 414	0.45 428	0.38 406

BEATNet-Init1	26.87 545	13.43 540	70.68 554	0.91 474	0.68 421	57.02 554	21.06 539	32.82 551	32.67 548	52.12 555	53.61 554	66.05 555	49.56 555	48.79 556	34.71 550	0.49 463	0.44 473	0.53 468	0.53 476	0.63 466	0.59 463

HBP-ISP	0.96 360	0.58 424	0.72 194	0.61 318	0.46 319	1.64 433	0.76 384	1.86 393	1.28 366	1.30 341	1.53 379	0.86 204	0.94 327	3.27 426	0.69 288	0.45 451	0.44 473	0.54 469	0.48 465	0.47 435	0.40 410

edge stereo	1.11 405	0.50 397	1.30 407	0.71 408	0.65 408	1.14 362	0.75 381	1.93 414	1.37 407	1.71 443	1.83 432	2.54 478	1.44 436	2.43 392	1.23 401	0.42 440	0.41 467	0.54 469	0.35 433	0.42 413	0.46 432

STTRV1_RVC	1.58 452	0.68 450	1.96 469	0.88 466	1.12 485	1.57 426	0.90 421	2.25 474	1.75 463	1.29 332	2.02 453	1.40 366	1.22 411	9.77 529	1.31 412	0.81 488	0.33 434	0.54 469	0.49 468	0.73 479	0.52 450

PDISCO_ROB	1.32 432	0.65 444	1.44 426	1.36 495	1.46 502	2.55 487	0.92 424	2.45 492	2.07 482	1.37 375	1.49 372	1.65 417	1.00 360	2.82 409	1.35 419	1.01 493	0.27 394	0.54 469	0.47 463	0.71 477	0.73 481

MSMD_ROB	1.99 481	0.59 427	0.89 297	0.70 400	0.61 397	3.95 513	0.94 430	1.80 377	1.79 465	4.41 516	4.43 500	8.17 524	3.66 512	3.40 428	1.33 414	0.52 464	0.48 482	0.54 469	0.58 481	0.53 450	0.50 444

DGSMNet	1.14 412	0.76 462	2.49 487	0.81 440	0.86 464	1.39 407	1.39 474	2.13 449	1.35 400	1.26 322	1.63 408	1.48 387	0.98 350	1.75 323	1.10 384	0.45 451	0.43 470	0.55 474	0.49 468	0.75 480	0.70 478

MFN_U_SF_RVC	1.52 449	0.84 466	3.42 498	0.87 465	0.66 411	2.56 488	0.95 432	2.36 484	1.70 457	1.98 466	1.86 437	2.45 476	1.79 468	2.95 414	2.58 475	0.52 464	0.48 482	0.55 474	0.59 484	0.59 461	0.61 467

ELAS	2.37 492	0.74 459	1.54 442	0.99 481	0.92 470	4.78 519	2.33 517	3.33 506	3.37 507	5.05 524	4.77 508	3.67 498	4.53 519	3.42 430	4.50 497	0.62 480	0.53 490	0.55 474	0.53 476	0.63 466	0.64 473
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FBW_ROB	1.71 467	0.62 440	1.45 431	0.67 381	0.61 397	1.81 449	1.08 450	2.52 494	1.70 457	1.77 448	1.73 420	1.98 452	1.25 416	12.57 536	1.84 456	0.34 407	0.37 454	0.56 477	0.38 442	0.45 428	0.43 425

ELAS_RVC	2.48 497	0.74 459	1.90 465	1.05 485	0.92 470	2.76 492	4.01 529	2.76 497	4.11 515	4.69 519	4.63 504	4.62 505	5.96 524	3.97 439	3.96 494	0.63 482	0.53 490	0.56 477	0.52 475	0.64 468	0.63 469
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ccnet	1.12 407	0.67 446	1.01 339	0.78 432	0.73 431	1.72 439	0.99 438	1.84 389	1.26 355	1.47 402	1.85 436	1.75 430	1.29 421	1.75 323	1.88 459	0.57 473	0.53 490	0.57 479	0.55 478	0.59 461	0.54 452

RGC	1.14 412	0.79 464	1.26 401	0.91 474	0.96 475	1.52 421	0.77 387	1.92 410	1.26 355	1.54 420	1.93 444	2.02 457	1.54 447	2.25 379	1.31 412	0.44 450	0.35 447	0.58 480	0.48 465	0.47 435	0.46 432

PVD	1.70 465	0.84 466	2.26 481	0.94 479	0.83 458	2.48 485	0.97 434	2.59 496	3.35 506	3.01 504	2.77 482	2.34 471	2.47 498	2.67 406	3.14 484	0.47 458	0.45 477	0.59 481	0.48 465	0.59 461	0.75 483

DualNet (step1)	0.83 322	0.49 390	1.13 381	0.56 258	0.39 262	1.02 341	0.73 376	1.78 368	1.21 332	1.22 299	1.18 258	1.08 287	0.92 313	1.23 211	0.67 281	0.57 473	0.28 401	0.62 482	0.67 489	0.45 428	0.42 418

test_sample9	1.86 473	0.49 390	1.13 381	0.56 258	0.39 262	1.02 341	0.73 376	1.78 368	1.21 332	1.22 299	1.18 258	1.08 287	0.92 313	2.27 381	7.92 514	0.57 473	12.61 545	0.62 482	0.67 489	0.45 428	0.42 418

test_sample8	2.19 486	0.49 390	1.13 381	0.56 258	0.39 262	1.02 341	0.73 376	1.82 381	1.15 294	2.26 476	1.30 302	4.94 510	2.52 499	2.27 381	7.92 514	0.57 473	12.61 545	0.62 482	0.67 489	0.45 428	0.42 418

GANetREF_RVC	1.07 394	0.86 469	1.31 408	0.82 448	0.53 360	1.41 413	1.31 471	1.76 360	1.52 442	1.27 325	1.31 308	1.46 381	1.24 415	2.03 356	0.96 363	0.56 472	0.45 477	0.67 485	0.50 471	0.88 484	0.59 463
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
MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 483	1.15 490	3.10 496	1.05 485	0.76 442	5.03 522	2.40 519	2.16 458	2.62 497	1.89 462	2.28 467	2.69 483	1.65 457	9.35 523	2.04 466	0.64 483	0.51 488	0.68 486	0.71 492	1.09 494	0.67 475

PASM	1.34 434	0.92 473	2.62 491	0.86 459	0.87 466	1.03 344	1.08 450	1.50 289	1.51 441	1.82 457	1.41 345	1.68 420	1.26 418	4.87 455	1.34 416	0.61 479	0.65 501	0.68 486	0.78 495	0.69 475	0.68 477

MADNet+	2.69 502	3.22 530	11.53 524	1.44 500	1.12 485	3.19 502	1.81 493	2.85 499	2.37 487	1.68 441	2.07 457	2.85 488	2.18 489	7.41 505	5.23 500	0.79 487	0.76 503	0.69 488	0.65 488	0.98 487	0.95 490

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 402	1.02 480	1.00 335	0.82 448	0.67 415	1.93 460	0.93 428	1.62 327	1.11 264	1.15 258	1.25 283	1.50 389	0.79 252	1.96 350	0.76 309	1.89 505	0.34 436	0.79 489	0.36 437	1.25 499	0.83 485

dad	0.86 336	0.66 445	1.06 360	0.56 258	0.37 234	0.76 241	0.44 200	1.17 204	1.50 439	1.44 397	1.27 293	1.34 359	0.75 229	2.52 400	0.84 339	0.42 440	0.27 394	0.83 490	0.26 351	0.41 409	0.29 346

MFMNet_re	1.40 441	1.14 489	1.68 450	1.39 497	1.07 479	1.48 417	1.43 476	1.87 395	1.82 468	2.26 476	2.19 463	1.51 391	1.86 474	1.52 282	1.25 403	0.93 491	0.83 506	0.84 491	0.80 496	0.99 489	1.05 497

JetBlue	3.97 512	2.01 514	10.19 521	1.38 496	2.84 523	10.53 530	9.54 532	3.60 510	2.41 489	2.73 493	3.39 491	4.54 504	4.31 517	7.85 514	6.84 507	0.88 489	0.93 516	0.89 492	0.91 502	1.74 501	1.91 512

Consistency-Raft	1.25 424	0.99 478	1.93 467	1.02 484	1.21 494	0.96 325	1.01 442	1.75 354	1.92 474	1.36 372	2.12 459	1.44 376	1.01 362	1.14 192	1.40 425	0.72 486	0.82 505	0.89 492	0.98 508	1.31 500	0.95 490

anonymity	1.12 407	0.97 475	1.21 392	1.07 488	1.12 485	1.08 353	0.89 416	1.95 418	1.16 303	1.29 332	1.26 290	1.22 323	1.09 385	1.15 193	1.01 371	1.02 495	1.00 518	0.97 494	0.97 506	0.98 487	0.99 492

SPS-STEREO	1.67 461	1.04 481	1.23 395	1.21 492	1.13 488	1.82 451	1.11 452	2.16 458	1.52 442	3.07 506	2.32 468	2.82 487	1.80 469	4.11 441	2.04 466	1.03 496	0.99 517	0.97 494	0.94 504	1.03 492	1.02 493
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PSMNet-RUCA	1.02 386	0.97 475	1.44 426	1.23 494	1.10 481	1.40 408	0.62 342	1.69 340	1.38 411	0.94 175	1.53 379	0.97 254	0.83 275	1.17 201	0.93 354	0.69 485	0.34 436	0.99 496	0.60 485	0.97 486	0.64 473

SGM+DAISY	2.41 495	1.07 482	2.14 476	1.18 491	1.10 481	2.14 473	1.36 473	1.96 419	1.66 453	5.46 527	7.07 518	4.95 511	4.32 518	5.50 469	2.26 472	1.04 497	1.02 520	0.99 496	0.97 506	1.02 490	1.04 495

UDGNet	0.72 252	1.17 492	0.80 257	0.77 430	0.41 279	0.77 249	0.38 130	0.97 125	1.34 391	0.81 141	0.88 136	0.71 153	0.60 178	1.21 208	0.54 238	0.52 464	0.19 295	1.02 498	0.26 351	0.71 477	0.31 370

Anonymous_2	1.30 428	0.55 414	0.82 261	0.52 190	0.58 383	1.01 339	0.64 349	1.25 236	0.97 197	0.96 179	0.78 114	1.33 355	1.29 421	1.03 162	0.74 301	0.62 480	0.64 499	1.06 499	9.63 539	1.16 495	0.49 442

NVStereoNet_ROB	1.88 474	1.07 482	1.45 431	1.07 488	1.17 490	1.47 416	1.48 480	1.89 400	1.93 476	1.94 465	4.67 507	3.08 493	1.80 469	6.51 489	1.65 450	1.06 498	0.86 512	1.08 500	1.32 513	0.93 485	1.26 502
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-7	2.66 499	1.40 497	1.73 456	1.39 497	1.17 490	3.93 512	1.94 502	4.11 514	3.88 513	2.92 499	5.50 511	4.18 503	3.00 507	7.63 510	3.71 492	1.13 501	1.00 518	1.17 501	1.13 512	1.18 497	1.09 499

GCST	1.08 397	1.47 502	0.93 310	1.73 503	1.14 489	1.30 392	0.31 65	1.33 245	1.16 303	1.29 332	0.97 163	0.98 256	0.49 122	2.08 361	0.46 188	1.19 502	0.70 502	1.30 502	0.85 500	1.02 490	0.89 488

SQANet	1.31 430	0.88 472	1.08 369	1.83 505	1.44 501	1.44 415	0.75 381	1.74 352	1.09 256	1.32 355	1.26 290	1.28 345	1.01 362	1.50 279	0.83 336	2.50 511	0.34 436	1.47 503	0.55 478	2.32 505	1.57 507

otaku	1.60 455	1.11 487	1.21 392	2.20 508	1.56 503	1.97 463	1.24 465	2.07 444	1.36 403	1.44 397	1.62 405	1.73 425	1.19 404	1.73 322	0.98 368	2.89 516	0.57 495	1.74 504	0.60 485	2.78 512	1.94 513

PWCK	2.88 508	2.05 517	5.72 510	2.08 507	1.11 483	3.55 506	3.90 528	2.86 500	3.54 511	3.03 505	3.63 494	3.10 494	2.31 493	8.15 517	3.09 482	2.12 508	0.91 515	1.75 505	0.98 508	2.57 509	1.18 501

Ntro	1.64 459	1.15 490	1.23 395	2.48 513	1.83 505	2.09 470	1.16 459	1.96 419	1.38 411	1.21 294	1.62 405	1.62 407	1.29 421	1.87 341	1.11 387	3.04 517	0.56 494	1.82 506	0.64 487	2.80 513	2.05 514

AnonymousM	0.59 177	1.11 487	0.41 19	0.44 58	0.32 170	0.43 46	0.47 231	1.05 160	0.64 81	0.98 186	0.63 77	0.67 139	0.43 78	0.59 33	0.41 138	0.20 186	0.15 192	1.84 507	0.84 498	0.14 10	0.13 18

CC-Net-ROB	1.49 445	1.26 494	1.27 404	0.88 466	0.79 448	1.76 443	1.00 440	1.79 374	1.26 355	1.10 227	1.61 402	1.21 321	0.99 358	8.13 515	0.84 339	1.09 499	0.41 467	2.20 508	0.46 461	1.20 498	0.48 438

ACVNet_2	2.43 496	1.41 498	2.04 470	2.62 514	2.24 512	2.63 491	1.88 499	3.31 505	3.01 502	2.19 474	3.45 492	4.62 505	2.04 483	4.50 448	1.47 441	2.55 512	0.64 499	2.22 509	0.84 498	2.69 511	2.29 517

UDG	1.41 442	2.65 525	0.99 330	1.44 500	1.64 504	1.34 399	0.80 398	1.60 320	1.23 341	1.23 305	1.71 418	2.01 455	1.34 429	1.47 275	1.41 429	0.90 490	0.54 493	2.29 510	0.75 493	1.84 502	1.04 495

WAO-6	2.81 506	1.60 505	1.46 433	2.36 512	2.28 514	3.55 506	2.29 516	4.21 515	4.56 519	2.36 483	4.51 501	4.88 509	2.66 501	4.60 449	4.07 496	1.72 504	1.15 524	2.31 511	1.46 519	2.31 504	1.85 511

ACVNet-4b	2.15 484	1.41 498	1.64 447	2.80 515	2.31 515	2.31 479	1.24 465	2.32 480	2.14 483	1.26 322	2.39 472	2.66 482	1.48 442	5.95 482	1.06 375	3.20 521	0.45 477	2.37 512	0.89 501	2.83 516	2.37 518

DDUNet	1.50 447	2.69 526	1.12 379	1.77 504	1.88 506	1.84 453	0.92 424	1.70 345	1.16 303	1.38 380	1.79 428	1.60 405	1.12 390	1.37 248	1.08 379	1.10 500	0.76 503	2.37 512	0.94 504	2.00 503	1.37 504

LVE	3.31 511	1.67 506	1.64 447	2.85 517	2.42 517	3.20 503	2.26 515	4.78 520	5.05 521	2.35 481	6.91 516	6.02 516	2.37 494	9.15 519	2.17 471	3.19 520	1.08 523	2.38 514	1.47 520	2.81 514	2.40 520

RainbowNet	1.97 480	1.76 507	1.57 444	2.81 516	2.21 511	1.98 465	1.81 493	2.54 495	1.89 471	1.50 411	1.84 434	1.96 450	1.65 457	2.14 366	1.25 403	3.33 523	0.85 510	2.39 515	0.98 508	2.82 515	2.22 515

ACVNet_1	2.18 485	1.45 501	1.72 454	2.85 517	2.33 516	2.28 477	1.46 478	3.08 503	2.22 486	1.82 457	2.05 456	3.56 497	1.98 481	3.09 421	1.40 425	3.17 518	0.60 497	2.40 516	0.92 503	2.91 519	2.37 518

WAO-8	4.40 514	1.82 511	1.79 458	2.34 510	2.20 509	9.19 527	1.53 481	6.09 527	16.46 536	3.94 510	7.84 525	7.32 518	3.72 514	9.41 525	3.31 487	2.00 506	1.07 521	2.44 517	1.37 517	2.50 507	1.68 508

Venus	4.40 514	1.82 511	1.79 458	2.34 510	2.20 509	9.19 527	1.53 481	6.09 527	16.46 536	3.94 510	7.84 525	7.32 518	3.72 514	9.41 525	3.31 487	2.00 506	1.07 521	2.44 517	1.37 517	2.50 507	1.68 508

Dean	2.91 509	1.53 504	2.07 471	2.96 521	2.51 518	3.15 501	2.14 511	4.75 519	4.41 518	2.76 495	6.10 514	5.53 514	2.37 494	2.97 416	1.92 461	3.18 519	0.85 510	2.51 519	1.04 511	2.88 518	2.47 521

JetRed	6.91 525	8.80 537	25.96 541	2.85 517	3.25 528	13.98 537	11.87 534	6.25 529	4.28 517	4.45 517	4.56 502	6.69 517	5.46 521	7.46 507	14.05 529	2.59 513	3.31 532	2.59 520	2.29 530	4.20 530	3.36 531

DispFullNet	2.34 491	2.85 527	3.66 500	3.08 522	2.27 513	1.97 463	0.67 359	2.00 428	1.70 457	2.52 487	2.00 450	2.23 464	5.86 522	3.44 432	1.58 447	1.01 493	0.32 430	2.64 521	1.94 526	2.85 517	2.24 516

IMH-64-1	2.70 503	1.79 509	1.46 433	3.26 525	2.66 519	3.23 504	2.10 508	4.08 512	2.75 500	2.34 479	3.81 496	3.06 491	2.22 491	4.25 443	2.59 476	3.75 527	0.84 507	2.75 522	1.35 514	3.15 521	2.60 524

IMH-64	2.70 503	1.79 509	1.46 433	3.26 525	2.66 519	3.23 504	2.10 508	4.08 512	2.75 500	2.34 479	3.81 496	3.06 491	2.22 491	4.25 443	2.59 476	3.75 527	0.84 507	2.75 522	1.35 514	3.15 521	2.60 524

IMH	3.21 510	1.85 513	1.48 438	3.25 524	2.69 521	4.07 515	2.02 506	4.41 517	3.80 512	2.72 492	7.11 519	4.75 508	2.92 504	5.92 480	2.55 474	3.85 531	0.88 513	2.78 524	1.36 516	3.19 523	2.59 523

TorneroNet-64	5.30 520	2.03 515	1.74 457	3.43 527	2.81 522	10.09 529	2.12 510	9.10 534	17.12 541	4.96 523	9.27 530	10.72 533	3.70 513	9.20 520	4.55 498	3.31 522	0.84 507	2.88 525	1.55 521	3.49 524	3.04 527

TorneroNet	10.70 533	2.03 515	1.82 461	3.43 527	3.01 525	43.83 550	2.22 514	8.87 533	67.47 556	7.17 532	27.36 545	10.68 532	3.85 516	8.67 518	7.65 513	3.59 525	0.88 513	3.04 526	1.57 522	3.71 525	3.17 528

UNDER WATER-64	5.27 519	2.32 521	8.78 519	3.93 533	3.54 531	7.61 525	3.03 527	5.84 526	14.19 532	4.04 512	4.04 498	9.39 527	6.26 525	5.93 481	8.48 517	3.60 526	1.51 527	3.13 527	1.88 524	4.29 531	3.61 532

KSHMR	8.75 529	2.06 518	2.11 474	3.53 529	3.11 526	4.13 516	2.69 521	5.60 524	61.37 555	3.00 503	55.83 555	4.98 513	2.45 497	4.49 447	2.61 478	3.46 524	1.55 528	3.14 528	1.94 526	3.72 526	3.18 529

UNDER WATER	5.08 518	2.33 522	5.55 508	3.94 534	3.51 530	5.20 523	2.72 523	5.61 525	16.52 538	3.84 509	4.60 503	9.21 526	5.89 523	5.90 479	8.66 518	3.75 527	1.34 525	3.18 529	1.88 524	4.33 532	3.61 532

ktn	4.70 516	2.38 523	2.12 475	3.76 530	3.24 527	4.85 520	2.95 526	5.52 522	7.37 527	4.07 514	19.32 541	7.46 520	3.47 509	7.39 504	2.95 480	4.04 532	1.85 529	3.26 530	2.22 529	3.08 520	2.65 526

notaker	3.98 513	2.40 524	2.68 492	3.82 532	3.27 529	3.97 514	2.14 511	4.78 520	3.45 509	4.12 515	6.94 517	7.65 522	3.26 508	7.82 513	5.30 501	4.04 532	1.41 526	3.36 531	2.10 528	3.88 527	3.31 530

HanzoNet	11.04 534	3.62 531	8.10 518	4.08 535	3.55 532	4.90 521	2.73 524	7.19 531	10.10 528	31.86 551	28.92 546	21.96 546	36.36 548	18.08 541	10.17 522	7.94 538	3.32 533	3.47 532	3.31 531	7.06 537	4.04 534

MADNet++	5.01 517	3.14 528	4.91 505	4.55 536	3.94 533	5.20 523	4.41 530	4.40 516	4.13 516	4.95 522	6.08 513	4.74 507	5.37 520	9.40 524	10.67 525	4.65 534	4.15 535	3.97 533	3.34 532	4.09 529	4.08 535

TCMNet-wrong-test	10.31 531	11.40 539	14.84 527	20.96 542	18.45 539	13.80 536	10.76 533	15.78 539	3.53 510	5.20 525	5.52 512	16.26 537	12.61 532	7.51 509	10.15 521	7.43 537	2.37 530	4.31 534	3.43 533	11.36 540	10.61 539

DGTPSM_ROB	13.01 536	8.23 535	21.87 534	9.51 538	18.10 537	11.56 532	32.01 544	10.63 535	16.20 534	7.03 530	19.48 542	10.15 529	16.66 538	9.83 530	22.42 539	4.75 535	8.68 538	5.37 535	10.25 540	6.16 535	11.36 540

DPSMNet_ROB	13.02 537	8.23 535	21.91 535	9.53 539	18.11 538	11.56 532	32.02 545	10.64 536	16.23 535	7.05 531	19.49 543	10.16 530	16.66 538	9.85 531	22.43 540	4.77 536	8.68 538	5.38 536	10.26 541	6.17 536	11.36 540

DPSimNet_ROB	11.20 535	4.98 534	35.43 545	2.90 520	4.52 534	7.89 526	17.09 537	4.66 518	6.06 525	14.89 541	10.93 534	17.29 538	36.81 550	13.18 537	15.68 533	2.86 515	6.29 537	5.75 537	5.09 535	3.91 528	7.70 537

tt	6.58 524	0.26 99	6.10 512	3.77 531	2.16 508	11.55 531	19.63 538	13.33 538	5.74 523	2.96 501	2.65 480	4.97 512	6.33 527	3.81 436	7.24 508	9.15 539	11.32 544	5.89 538	6.24 537	6.03 534	2.55 522

USTest	14.33 538	14.94 541	21.04 533	17.44 541	16.05 536	23.26 539	33.84 546	21.73 541	11.80 531	9.36 535	10.14 531	15.97 536	13.20 534	17.28 540	22.43 540	3.78 530	5.01 536	6.17 539	6.16 536	9.25 539	7.72 538

PML	51.67 553	36.25 549	13.28 526	7.46 537	20.81 540	108.69 556	232.22 557	8.72 532	27.82 547	87.01 556	269.67 557	69.67 556	61.95 556	24.76 549	14.20 530	9.74 541	3.40 534	9.62 540	4.70 534	18.74 544	4.72 536

DPSM_ROB	19.08 540	19.14 543	25.17 539	22.15 544	20.85 541	28.17 541	37.82 548	26.56 544	16.85 539	14.14 538	14.84 536	21.70 541	18.75 541	21.87 543	26.55 545	10.16 542	9.30 541	10.47 541	10.42 542	14.03 541	12.61 543

DPSM	19.08 540	19.14 543	25.17 539	22.15 544	20.85 541	28.17 541	37.82 548	26.56 544	16.85 539	14.14 538	14.84 536	21.70 541	18.75 541	21.87 543	26.55 545	10.16 542	9.30 541	10.47 541	10.42 542	14.03 541	12.61 543

CasAABBNet	38.33 546	38.46 550	50.35 550	44.75 551	41.84 547	56.68 551	76.37 554	53.22 554	33.83 550	28.31 548	29.54 548	43.62 553	37.71 552	43.84 553	53.41 555	20.30 545	18.70 548	21.07 543	21.07 546	28.24 545	25.34 547

Selective-RAFT-Error	38.39 547	38.47 551	50.44 551	44.73 550	41.97 548	56.68 551	76.38 555	53.24 555	33.92 551	28.34 549	29.85 549	43.60 552	38.20 553	43.75 552	53.34 554	20.38 546	18.70 548	21.09 544	21.05 545	28.30 546	25.43 548

LSM0	42.82 551	38.75 552	50.81 552	47.07 552	109.38 556	57.00 553	76.02 553	53.74 556	33.71 549	29.02 550	30.41 550	43.87 554	37.22 551	43.91 554	53.54 556	20.52 547	18.62 547	21.10 545	21.11 547	28.41 547	42.22 550

ASD4	15.85 539	10.99 538	19.63 531	10.21 540	11.70 535	19.24 538	31.10 543	19.35 540	10.68 529	11.14 536	10.18 532	12.59 534	12.64 533	14.74 538	24.83 543	12.93 544	9.94 543	26.83 546	19.40 544	16.23 543	12.70 545

LRCNet_RVC	22.74 542	32.10 548	21.97 536	29.84 546	26.23 543	4.42 518	0.81 401	22.66 542	2.02 479	26.93 547	29.26 547	23.06 548	15.59 537	23.84 545	18.88 536	31.75 548	19.90 550	34.65 547	32.13 548	30.54 548	28.32 549

HaxPig	38.92 548	41.40 553	41.64 546	29.95 547	32.27 544	28.90 543	27.60 540	29.73 547	37.71 552	43.82 552	43.87 551	33.17 549	35.56 547	41.53 550	40.37 552	43.94 552	47.51 555	45.82 548	47.08 550	42.38 549	44.15 552

AVERAGE_ROB	40.43 549	42.37 554	42.73 547	36.96 549	35.58 546	30.50 544	27.61 541	36.71 553	38.39 553	44.91 553	44.36 552	37.45 551	36.70 549	41.88 551	40.35 551	45.43 553	46.81 554	47.11 549	46.35 549	42.51 550	43.87 551

MEDIAN_ROB	42.00 550	44.40 555	44.29 549	35.15 548	34.95 545	31.28 548	29.60 542	35.88 552	40.02 554	47.20 554	46.64 553	37.37 550	38.48 554	44.35 555	42.45 553	48.03 554	49.39 556	49.71 550	49.03 551	45.14 551	46.65 553

U	9.45 530	0.21 21	0.58 104	0.47 87	53.11 550	61.27 555	0.24 27	0.70 27	0.52 52	0.36 28	0.28 12	0.29 7	0.35 42	0.33 1	0.26 13	0.19 154	0.11 6	60.50 551	8.88 538	0.17 62	0.13 18

Anonymous_1	43.04 552	18.73 542	24.79 538	21.81 543	46.26 549	27.80 540	37.60 547	28.08 546	16.14 533	14.66 540	14.30 535	20.65 540	17.88 540	21.56 542	25.94 544	117.93 555	8.92 540	100.65 552	126.50 552	158.64 556	12.08 542

FADE	26.59 544	4.78 533	20.96 532	1.89 506	1.92 507	2.91 496	2.00 505	5.58 523	5.04 520	2.92 499	2.16 462	4.13 502	14.18 536	10.23 532	8.46 516	188.09 556	2.77 531	123.78 553	127.92 553	1.06 493	1.10 500

xxxxx1	54.10 554	25.67 545	27.13 542	113.43 553	96.96 553	30.69 545	47.44 550	32.38 548	25.60 543	17.75 542	17.27 538	21.81 543	21.02 543	24.43 546	33.82 547	33.37 549	40.54 551	157.71 554	175.86 554	66.16 552	72.93 554

tt_ll	54.10 554	25.67 545	27.13 542	113.43 553	96.96 553	30.69 545	47.44 550	32.38 548	25.60 543	17.75 542	17.27 538	21.81 543	21.02 543	24.43 546	33.82 547	33.37 549	40.54 551	157.71 554	175.86 554	66.16 552	72.93 554

ff	54.10 554	25.67 545	27.13 542	113.43 553	96.96 553	30.69 545	47.44 550	32.38 548	25.60 543	17.75 542	17.27 538	21.81 543	21.02 543	24.43 546	33.82 547	33.37 549	40.54 551	157.71 554	175.86 554	66.16 552	72.93 554

test_example2	192.40 557	210.76 557	206.48 557	199.83 557	204.73 557	172.94 557	183.52 556	133.93 557	133.41 557	191.38 557	196.19 556	187.13 557	178.77 557	205.33 557	208.00 557	222.09 557	238.72 557	186.54 557	190.54 557	227.34 557	170.31 557

ccccc	497.63 558	492.34 558	595.97 558	530.87 558	530.37 558	478.08 558	442.62 558	491.76 558	343.70 558	448.18 558	520.80 558	476.12 558	550.57 558	541.64 558	605.32 558	663.49 558	459.54 558	353.94 558	309.79 558	586.66 558	530.90 558

Low-res two-view benchmark