Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

IGEV-Stereo++	0.11 1	0.08 3	0.15 1	0.19 36	0.11 53	0.14 4	0.10 1	0.22 8	0.18 11	0.10 1	0.13 10	0.10 2	0.11 18	0.14 2	0.11 1	0.06 1	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.06 8	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.12 2	0.08 3	0.17 2	0.18 12	0.13 162	0.09 1	0.11 3	0.16 1	0.15 2	0.10 1	0.08 1	0.10 2	0.10 10	0.21 64	0.11 1	0.07 22	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.16 344	0.24 411

RSM++	0.12 2	0.09 15	0.19 3	0.20 79	0.09 10	0.17 22	0.15 36	0.21 6	0.19 16	0.12 4	0.12 4	0.14 33	0.09 4	0.20 48	0.12 11	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.05 1

LoS_RVC	0.13 6	0.10 36	0.19 3	0.18 12	0.16 273	0.20 77	0.18 120	0.20 4	0.17 8	0.13 7	0.19 42	0.12 8	0.15 81	0.17 17	0.13 35	0.06 1	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.12 299

CES	0.14 17	0.08 3	0.19 3	0.17 6	0.22 367	0.18 30	0.16 58	0.23 16	0.19 16	0.14 18	0.17 30	0.14 33	0.10 10	0.18 30	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.08 101	0.18 370

RSM	0.12 2	0.09 15	0.20 6	0.20 79	0.09 10	0.16 14	0.15 36	0.23 16	0.18 11	0.13 7	0.13 10	0.15 41	0.09 4	0.21 64	0.12 11	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.05 1

EGLCR-Stereo	0.13 6	0.08 3	0.20 6	0.18 12	0.09 10	0.21 100	0.13 9	0.27 40	0.21 39	0.13 7	0.10 2	0.15 41	0.09 4	0.20 48	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

Occ-G	0.13 6	0.08 3	0.21 8	0.17 6	0.10 28	0.15 6	0.19 157	0.22 8	0.19 16	0.13 7	0.19 42	0.21 95	0.11 18	0.17 17	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.07 51	0.06 28

U	1.00 440	0.09 15	0.21 8	0.21 117	3.68 467	6.12 470	0.14 20	0.21 6	0.21 39	0.11 3	0.11 3	0.10 2	0.09 4	0.12 1	0.11 1	0.07 22	0.05 7	5.42 472	2.90 470	0.07 51	0.06 28

trnet	0.13 6	0.08 3	0.21 8	0.15 2	0.07 1	0.21 100	0.12 5	0.24 26	0.24 75	0.16 39	0.21 69	0.15 41	0.13 54	0.18 30	0.13 35	0.08 119	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.06 8	0.05 1

CAS	0.15 36	0.07 1	0.21 8	0.41 419	0.16 273	0.20 77	0.18 120	0.22 8	0.19 16	0.15 22	0.19 42	0.11 6	0.09 4	0.14 2	0.13 35	0.29 421	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 8	0.14 330

CREStereo	0.13 6	0.08 3	0.21 8	0.14 1	0.08 3	0.22 124	0.15 36	0.25 27	0.24 75	0.16 39	0.21 69	0.14 33	0.13 54	0.18 30	0.13 35	0.09 191	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.07 51	0.06 28
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
AIO-Stereo	0.13 6	0.10 36	0.22 13	0.20 79	0.09 10	0.16 14	0.15 36	0.27 40	0.16 4	0.13 7	0.15 22	0.13 17	0.08 1	0.18 30	0.11 1	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

CASnet	0.14 17	0.12 106	0.22 13	0.22 171	0.08 3	0.16 14	0.15 36	0.27 40	0.25 86	0.22 83	0.20 58	0.15 41	0.11 18	0.17 17	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.11 271	0.09 219	0.08 101	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-IGEV	0.12 2	0.09 15	0.22 13	0.19 36	0.10 28	0.15 6	0.14 20	0.27 40	0.15 2	0.13 7	0.14 20	0.13 17	0.08 1	0.21 64	0.12 11	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.05 1

WCG-NET	0.14 17	0.09 15	0.23 16	0.19 36	0.11 53	0.21 100	0.13 9	0.28 54	0.21 39	0.18 61	0.19 42	0.18 63	0.12 30	0.22 74	0.12 11	0.08 119	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.06 28

WCG-NET（raft）	0.14 17	0.09 15	0.23 16	0.17 6	0.08 3	0.19 53	0.16 58	0.23 16	0.26 95	0.18 61	0.19 42	0.20 84	0.12 30	0.21 64	0.12 11	0.06 1	0.06 83	0.06 1	0.05 11	0.06 8	0.05 1

IGEV++	0.13 6	0.10 36	0.23 16	0.21 117	0.10 28	0.15 6	0.15 36	0.29 65	0.16 4	0.12 4	0.15 22	0.12 8	0.12 30	0.17 17	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.05 11	0.07 51	0.07 85

AEACV	0.13 6	0.09 15	0.23 16	0.18 12	0.19 330	0.19 53	0.16 58	0.23 16	0.14 1	0.13 7	0.17 30	0.13 17	0.16 95	0.16 10	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.08 136	0.07 51	0.06 28

PMTNet	0.15 36	0.08 3	0.23 16	0.15 2	0.09 10	0.23 143	0.16 58	0.25 27	0.23 63	0.17 48	0.21 69	0.16 50	0.14 69	0.22 74	0.13 35	0.29 421	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.07 51	0.06 28

rvit_stereo_0081	0.16 47	0.11 82	0.24 21	0.21 117	0.12 95	0.16 14	0.17 85	0.22 8	0.33 179	0.16 39	0.18 37	0.18 63	0.14 69	0.20 48	0.16 96	0.11 266	0.08 260	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.07 85

rvit_stereo_0082	0.16 47	0.11 82	0.24 21	0.21 117	0.12 95	0.16 14	0.17 85	0.22 8	0.33 179	0.16 39	0.18 37	0.18 63	0.14 69	0.20 48	0.16 96	0.11 266	0.08 260	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.07 85

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 61	0.13 164	0.24 21	0.19 36	0.13 162	0.24 162	0.17 85	0.30 81	0.37 221	0.43 353	0.17 30	0.13 17	0.12 30	0.19 41	0.15 75	0.08 119	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.08 142

GLC_STEREO	0.15 36	0.10 36	0.24 21	0.21 117	0.09 10	0.17 22	0.15 36	0.23 16	0.27 105	0.17 48	0.20 58	0.17 55	0.11 18	0.23 83	0.16 96	0.07 22	0.09 292	0.09 151	0.08 136	0.07 51	0.06 28

AnonymousM	0.17 61	0.19 298	0.24 21	0.18 12	0.10 28	0.18 30	0.17 85	0.30 81	0.23 63	0.26 119	0.20 58	0.18 63	0.14 69	0.19 41	0.14 59	0.09 191	0.06 83	0.38 426	0.15 365	0.06 8	0.05 1

CroCo-Stereo	0.14 17	0.13 164	0.24 21	0.25 292	0.11 53	0.11 2	0.18 120	0.32 98	0.23 63	0.12 4	0.12 4	0.18 63	0.12 30	0.14 2	0.13 35	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.05 11	0.07 51	0.06 28
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
rvit_stereo_0080	0.15 36	0.13 164	0.25 27	0.19 36	0.13 162	0.15 6	0.20 198	0.28 54	0.24 75	0.15 22	0.17 30	0.19 77	0.13 54	0.19 41	0.15 75	0.11 266	0.08 260	0.08 88	0.08 136	0.10 218	0.07 85

whm_eth	0.15 36	0.13 164	0.25 27	0.19 36	0.13 162	0.15 6	0.20 198	0.28 54	0.24 75	0.15 22	0.17 30	0.19 77	0.13 54	0.19 41	0.15 75	0.11 266	0.08 260	0.08 88	0.08 136	0.10 218	0.07 85

ProNet	0.14 17	0.12 106	0.25 27	0.19 36	0.11 53	0.19 53	0.19 157	0.27 40	0.20 28	0.14 18	0.13 10	0.13 17	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.07 51	0.07 85

MC-Stereo	0.14 17	0.09 15	0.25 27	0.21 117	0.09 10	0.18 30	0.16 58	0.23 16	0.19 16	0.18 61	0.23 79	0.16 50	0.13 54	0.22 74	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.05 1

RCA-Stereo	0.16 47	0.09 15	0.25 27	0.20 79	0.10 28	0.19 53	0.17 85	0.36 157	0.35 200	0.20 69	0.25 97	0.17 55	0.17 120	0.18 30	0.14 59	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.05 1

rvit_stereo_0083	0.16 47	0.12 106	0.26 32	0.21 117	0.13 162	0.17 22	0.17 85	0.22 8	0.34 188	0.16 39	0.21 69	0.19 77	0.16 95	0.21 64	0.16 96	0.11 266	0.10 312	0.10 219	0.08 136	0.09 163	0.07 85

RAFT-Stereo-weight	0.15 36	0.09 15	0.26 32	0.20 79	0.10 28	0.19 53	0.17 85	0.36 157	0.29 137	0.24 100	0.20 58	0.19 77	0.10 10	0.18 30	0.15 75	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.05 1

MoCha-V2	0.13 6	0.08 3	0.26 32	0.23 214	0.09 10	0.16 14	0.15 36	0.26 30	0.16 4	0.15 22	0.15 22	0.13 17	0.14 69	0.20 48	0.11 1	0.06 1	0.07 183	0.06 1	0.06 33	0.06 8	0.05 1

MyStereo07	0.16 47	0.12 106	0.26 32	0.22 171	0.14 203	0.25 175	0.23 272	0.29 65	0.21 39	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.13 54	0.25 114	0.13 35	0.07 22	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.08 142

MaDis-Stereo	0.14 17	0.13 164	0.26 32	0.19 36	0.14 203	0.16 14	0.13 9	0.25 27	0.21 39	0.13 7	0.14 20	0.14 33	0.11 18	0.17 17	0.17 124	0.08 119	0.07 183	0.08 88	0.06 33	0.07 51	0.06 28

iRaftStereo_RVC	0.16 47	0.12 106	0.26 32	0.21 117	0.11 53	0.20 77	0.17 85	0.32 98	0.23 63	0.20 69	0.25 97	0.18 63	0.12 30	0.20 48	0.15 75	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.09 219	0.08 101	0.07 85

CREStereo++_RVC	0.15 36	0.08 3	0.26 32	0.17 6	0.11 53	0.18 30	0.13 9	0.22 8	0.30 148	0.21 78	0.30 138	0.13 17	0.11 18	0.16 10	0.15 75	0.07 22	0.04 1	0.06 1	0.15 365	0.06 8	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.17 61	0.09 15	0.26 32	0.18 12	0.07 1	0.32 275	0.19 157	0.37 165	0.32 167	0.23 86	0.25 97	0.18 63	0.17 120	0.25 114	0.16 96	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.05 1

RAStereo	0.13 6	0.12 106	0.27 40	0.22 171	0.11 53	0.15 6	0.18 120	0.23 16	0.23 63	0.13 7	0.17 30	0.11 6	0.09 4	0.15 5	0.13 35	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.06 33	0.07 51	0.05 1

Pointernet	0.13 6	0.07 1	0.27 40	0.19 36	0.11 53	0.20 77	0.12 5	0.31 89	0.24 75	0.15 22	0.15 22	0.13 17	0.11 18	0.17 17	0.13 35	0.08 119	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.06 8	0.05 1

CAS++	0.16 47	0.12 106	0.27 40	0.18 12	0.12 95	0.17 22	0.15 36	0.42 214	0.24 75	0.19 66	0.18 37	0.13 17	0.10 10	0.21 64	0.12 11	0.12 300	0.10 312	0.11 271	0.08 136	0.10 218	0.09 196
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 95	0.21 100	0.18 120	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

IGEVStereo-DCA	0.14 17	0.11 82	0.27 40	0.19 36	0.12 95	0.20 77	0.18 120	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.12 4	0.14 33	0.12 30	0.28 157	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

ffff	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 95	0.21 100	0.18 120	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

11t	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 95	0.21 100	0.18 120	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

anonymousdsp	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 95	0.21 100	0.18 120	0.28 54	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.07 85

LoS	0.14 17	0.08 3	0.27 40	0.16 4	0.09 10	0.22 124	0.14 20	0.26 30	0.26 95	0.15 22	0.18 37	0.18 63	0.13 54	0.22 74	0.14 59	0.08 119	0.06 83	0.06 1	0.04 1	0.06 8	0.06 28
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ccc-4	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 95	0.21 100	0.18 120	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

IGEV-Stereo	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 95	0.21 100	0.18 120	0.28 54	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.07 85
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
rvit_stereo_0081_aga	0.16 47	0.14 202	0.28 51	0.21 117	0.13 162	0.19 53	0.17 85	0.23 16	0.24 75	0.17 48	0.21 69	0.19 77	0.13 54	0.19 41	0.14 59	0.11 266	0.08 260	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.07 85

test_sample2	0.21 151	0.10 36	0.28 51	0.19 36	0.11 53	0.27 201	0.21 227	0.43 225	0.29 137	0.26 119	0.31 152	0.30 213	0.24 214	0.45 247	0.18 143	0.09 191	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.09 163	0.09 196

test_sample1	0.20 134	0.10 36	0.28 51	0.19 36	0.12 95	0.28 215	0.19 157	0.41 201	0.25 86	0.26 119	0.31 152	0.29 197	0.26 240	0.44 244	0.21 203	0.09 191	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.09 163	0.09 196

anonymousdsp2	0.17 61	0.10 36	0.28 51	0.20 79	0.11 53	0.25 175	0.17 85	0.41 201	0.31 159	0.23 86	0.23 79	0.22 104	0.15 81	0.25 114	0.15 75	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.08 101	0.07 85

CroCo-Stereo Lap2	0.15 36	0.15 232	0.28 51	0.25 292	0.18 312	0.11 2	0.19 157	0.28 54	0.21 39	0.13 7	0.16 27	0.15 41	0.12 30	0.17 17	0.14 59	0.07 22	0.07 183	0.08 88	0.06 33	0.08 101	0.07 85

BUS	0.23 196	0.12 106	0.28 51	0.25 292	0.14 203	0.43 358	0.17 85	0.56 357	0.34 188	0.34 260	0.35 196	0.32 233	0.20 166	0.26 129	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.11 271	0.10 253	0.09 163	0.09 196

BSDual-CNN	0.23 196	0.12 106	0.28 51	0.25 292	0.14 203	0.35 310	0.21 227	0.56 357	0.34 188	0.34 260	0.35 196	0.38 277	0.24 214	0.26 129	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.11 271	0.10 253	0.09 163	0.09 196

psmg	0.23 196	0.12 106	0.28 51	0.21 117	0.14 203	0.35 310	0.23 272	0.51 299	0.34 188	0.35 276	0.38 227	0.38 277	0.24 214	0.26 129	0.21 203	0.10 235	0.08 260	0.10 219	0.10 253	0.09 163	0.08 142

TANstereo	0.15 36	0.09 15	0.28 51	0.16 4	0.08 3	0.25 175	0.14 20	0.23 16	0.28 119	0.24 100	0.30 138	0.16 50	0.12 30	0.17 17	0.13 35	0.08 119	0.07 183	0.06 1	0.05 11	0.06 8	0.07 85

XX-TBD	0.15 36	0.18 283	0.28 51	0.22 171	0.10 28	0.22 124	0.15 36	0.22 8	0.27 105	0.22 83	0.26 105	0.14 33	0.12 30	0.16 10	0.13 35	0.08 119	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.07 51	0.06 28

x	0.19 120	0.11 82	0.29 61	0.20 79	0.11 53	0.26 193	0.18 120	0.41 201	0.29 137	0.25 108	0.29 126	0.28 188	0.24 214	0.26 129	0.23 238	0.09 191	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.09 163	0.08 142

LCNet	0.21 151	0.11 82	0.29 61	0.25 292	0.12 95	0.23 143	0.19 157	0.34 119	0.26 95	0.28 138	0.35 196	0.26 164	0.30 294	0.35 216	0.17 124	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.10 253	0.13 311	0.22 400

raftrobust	0.16 47	0.13 164	0.29 61	0.22 171	0.15 248	0.19 53	0.13 9	0.32 98	0.26 95	0.26 119	0.20 58	0.19 77	0.17 120	0.21 64	0.15 75	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.07 85

222	0.41 372	0.10 36	0.29 61	0.19 36	0.11 53	0.36 315	0.20 198	0.57 364	0.39 244	0.35 276	0.44 294	0.30 213	0.27 258	0.55 286	3.56 466	0.11 266	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.09 163	0.09 196

xxxx	0.34 335	0.10 36	0.29 61	0.19 36	0.11 53	0.37 320	0.20 198	0.58 371	0.38 235	0.29 165	0.42 271	0.38 277	0.24 214	0.46 250	2.20 459	0.11 266	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.09 196

test_xeample	0.34 335	0.10 36	0.29 61	0.19 36	0.11 53	0.33 286	0.23 272	0.55 342	0.38 235	0.32 231	0.45 306	0.29 197	0.26 240	0.57 299	2.24 461	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.09 196

rvit_stereo_ft	0.17 61	0.14 202	0.30 67	0.25 292	0.14 203	0.17 22	0.21 227	0.28 54	0.26 95	0.16 39	0.19 42	0.20 84	0.16 95	0.22 74	0.17 124	0.11 266	0.07 183	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.07 85

11t1	0.18 82	0.10 36	0.30 67	0.20 79	0.11 53	0.27 201	0.17 85	0.35 139	0.23 63	0.25 108	0.23 79	0.23 124	0.23 196	0.25 114	0.18 143	0.09 191	0.07 183	0.07 21	0.06 33	0.09 163	0.09 196

UniTT-Stereo	0.14 17	0.10 36	0.30 67	0.21 117	0.13 162	0.17 22	0.13 9	0.19 3	0.18 11	0.15 22	0.20 58	0.10 2	0.11 18	0.18 30	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.06 28

Selective-RAFT	0.17 61	0.12 106	0.30 67	0.24 256	0.10 28	0.29 235	0.15 36	0.32 98	0.31 159	0.17 48	0.17 30	0.21 95	0.18 143	0.28 157	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.06 28

raft_robust	0.22 179	0.17 269	0.30 67	0.22 171	0.12 95	0.23 143	0.22 249	0.49 276	0.48 334	0.32 231	0.32 159	0.26 164	0.23 196	0.53 279	0.15 75	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.10 253	0.08 101	0.06 28

CSP-Net	0.27 268	0.15 232	0.30 67	0.21 117	0.14 203	0.44 360	0.24 294	0.50 284	0.40 259	0.41 339	0.43 283	0.42 313	0.26 240	0.66 343	0.28 278	0.12 300	0.08 260	0.08 88	0.08 136	0.10 218	0.09 196

GMOStereo	0.18 82	0.14 202	0.30 67	0.22 171	0.12 95	0.20 77	0.27 325	0.26 30	0.28 119	0.31 210	0.32 159	0.26 164	0.17 120	0.15 5	0.12 11	0.07 22	0.07 183	0.10 219	0.08 136	0.08 101	0.05 1

error version	0.18 82	0.14 202	0.30 67	0.22 171	0.12 95	0.20 77	0.27 325	0.26 30	0.28 119	0.31 210	0.32 159	0.26 164	0.17 120	0.15 5	0.12 11	0.07 22	0.07 183	0.10 219	0.08 136	0.08 101	0.05 1

test-v	0.18 82	0.14 202	0.30 67	0.22 171	0.12 95	0.20 77	0.27 325	0.26 30	0.28 119	0.31 210	0.32 159	0.26 164	0.17 120	0.15 5	0.12 11	0.07 22	0.07 183	0.10 219	0.08 136	0.08 101	0.05 1

PSM-AAD	0.25 248	0.10 36	0.30 67	0.24 256	0.12 95	0.26 193	0.38 391	0.34 119	0.28 119	0.35 276	0.39 240	0.28 188	0.79 425	0.30 184	0.16 96	0.07 22	0.06 83	0.12 304	0.11 288	0.08 101	0.21 395

KYRaft	0.22 179	0.10 36	0.30 67	0.23 214	0.12 95	0.23 143	0.23 272	0.35 139	0.24 75	0.35 276	0.54 353	0.34 246	0.26 240	0.29 172	0.15 75	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.10 253	0.08 101	0.31 422

test-2	0.18 82	0.14 202	0.30 67	0.22 171	0.12 95	0.20 77	0.27 325	0.26 30	0.28 119	0.31 210	0.32 159	0.26 164	0.17 120	0.15 5	0.12 11	0.07 22	0.07 183	0.10 219	0.08 136	0.08 101	0.05 1

Prome-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.30 67	0.24 256	0.12 95	0.23 143	0.23 272	0.36 157	0.25 86	0.33 242	0.59 369	0.24 136	0.28 272	0.29 172	0.16 96	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.20 388

AE-Stereo	0.17 61	0.11 82	0.31 80	0.24 256	0.14 203	0.23 143	0.18 120	0.34 119	0.29 137	0.15 22	0.25 97	0.21 95	0.13 54	0.20 48	0.14 59	0.07 22	0.08 260	0.09 151	0.10 253	0.07 51	0.06 28

mmm	0.21 151	0.12 106	0.31 80	0.22 171	0.12 95	0.28 215	0.21 227	0.41 201	0.27 105	0.29 165	0.38 227	0.29 197	0.24 214	0.29 172	0.22 221	0.09 191	0.07 183	0.11 271	0.09 219	0.10 218	0.09 196

Any-RAFT	0.17 61	0.08 3	0.31 80	0.19 36	0.10 28	0.29 235	0.16 58	0.42 214	0.30 148	0.24 100	0.27 111	0.27 173	0.16 95	0.21 64	0.12 11	0.08 119	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.07 51	0.06 28

qqq	0.20 134	0.12 106	0.31 80	0.20 79	0.11 53	0.23 143	0.19 157	0.41 201	0.27 105	0.24 100	0.28 115	0.28 188	0.24 214	0.34 207	0.22 221	0.08 119	0.07 183	0.10 219	0.09 219	0.09 163	0.09 196

test-3	0.16 47	0.09 15	0.31 80	0.21 117	0.11 53	0.18 30	0.16 58	0.30 81	0.27 105	0.26 119	0.16 27	0.22 104	0.12 30	0.26 129	0.18 143	0.06 1	0.04 1	0.08 88	0.08 136	0.06 8	0.06 28

test_1	0.16 47	0.09 15	0.31 80	0.21 117	0.11 53	0.18 30	0.16 58	0.30 81	0.27 105	0.25 108	0.16 27	0.22 104	0.12 30	0.26 129	0.18 143	0.06 1	0.04 1	0.08 88	0.08 136	0.06 8	0.06 28

MGS-Stereo	0.14 17	0.11 82	0.32 86	0.19 36	0.11 53	0.18 30	0.17 85	0.20 4	0.22 48	0.14 18	0.24 90	0.15 41	0.10 10	0.18 30	0.12 11	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.10 218	0.06 28

CASS	0.21 151	0.15 232	0.32 86	0.26 324	0.11 53	0.28 215	0.19 157	0.39 182	0.30 148	0.32 231	0.34 185	0.25 143	0.24 214	0.25 114	0.20 181	0.13 317	0.08 260	0.11 271	0.09 219	0.11 262	0.11 278
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.17 61	0.09 15	0.32 86	0.17 6	0.11 53	0.21 100	0.17 85	0.32 98	0.23 63	0.23 86	0.28 115	0.27 173	0.16 95	0.23 83	0.16 96	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.06 33	0.09 163	0.09 196

TestStereo1	0.21 151	0.16 253	0.32 86	0.26 324	0.13 162	0.26 193	0.27 325	0.40 189	0.36 212	0.29 165	0.39 240	0.22 104	0.21 173	0.33 201	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.07 85

SA-5K	0.21 151	0.16 253	0.32 86	0.26 324	0.13 162	0.26 193	0.27 325	0.40 189	0.36 212	0.29 165	0.39 240	0.22 104	0.21 173	0.33 201	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.07 85

test_3	0.18 82	0.11 82	0.32 86	0.24 256	0.11 53	0.22 124	0.25 309	0.31 89	0.31 159	0.25 108	0.18 37	0.23 124	0.13 54	0.25 114	0.19 168	0.06 1	0.05 7	0.09 151	0.10 253	0.07 51	0.06 28

PSMNet-ADL	0.25 248	0.15 232	0.32 86	0.26 324	0.14 203	0.31 267	0.22 249	0.44 230	0.36 212	0.27 128	0.33 178	0.41 305	0.28 272	0.61 317	0.29 288	0.11 266	0.09 292	0.09 151	0.11 288	0.10 218	0.10 246

GrayStereo	0.25 248	0.09 15	0.32 86	0.26 324	0.13 162	0.23 143	0.47 416	0.34 119	0.30 148	0.39 322	0.47 322	0.30 213	0.79 425	0.29 172	0.16 96	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.09 219	0.07 51	0.13 313

RAFT	0.21 151	0.17 269	0.32 86	0.24 256	0.12 95	0.25 175	0.27 325	0.35 139	0.28 119	0.33 242	0.33 178	0.38 277	0.22 185	0.29 172	0.17 124	0.08 119	0.08 260	0.11 271	0.10 253	0.10 218	0.06 28

raft+_RVC	0.18 82	0.14 202	0.32 86	0.21 117	0.15 248	0.21 100	0.16 58	0.38 170	0.34 188	0.21 78	0.28 115	0.20 84	0.15 81	0.24 89	0.19 168	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.08 142

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 61	0.14 202	0.32 86	0.20 79	0.09 10	0.19 53	0.17 85	0.32 98	0.30 148	0.25 108	0.33 178	0.20 84	0.17 120	0.19 41	0.15 75	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.05 1

AFF-stereo	0.18 82	0.15 232	0.32 86	0.21 117	0.10 28	0.18 30	0.18 120	0.33 112	0.27 105	0.25 108	0.37 215	0.25 143	0.17 120	0.24 89	0.15 75	0.06 1	0.05 7	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.05 1

R-Stereo Train	0.18 82	0.09 15	0.32 86	0.22 171	0.12 95	0.22 124	0.19 157	0.42 214	0.19 16	0.31 210	0.45 306	0.20 84	0.14 69	0.18 30	0.15 75	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.06 28

RAFT-Stereo	0.18 82	0.09 15	0.32 86	0.22 171	0.12 95	0.22 124	0.19 157	0.42 214	0.19 16	0.31 210	0.45 306	0.20 84	0.14 69	0.18 30	0.15 75	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.06 28
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SPstereo	0.14 17	0.14 202	0.33 100	0.20 79	0.09 10	0.21 100	0.10 1	0.26 30	0.20 28	0.18 61	0.19 42	0.15 41	0.13 54	0.17 17	0.13 35	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.06 28

RAFT+CT+SA	0.21 151	0.18 283	0.33 100	0.25 292	0.18 312	0.23 143	0.29 343	0.40 189	0.36 212	0.24 100	0.38 227	0.18 63	0.16 95	0.32 195	0.16 96	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.12 323	0.09 163	0.09 196

RALCasStereoNet	0.18 82	0.15 232	0.33 100	0.21 117	0.14 203	0.21 100	0.18 120	0.31 89	0.25 86	0.21 78	0.29 126	0.22 104	0.15 81	0.27 145	0.17 124	0.08 119	0.10 312	0.07 21	0.06 33	0.09 163	0.09 196

HCRNet	0.24 222	0.25 349	0.33 100	0.34 396	0.16 273	0.27 201	0.18 120	0.43 225	0.35 200	0.30 193	0.35 196	0.32 233	0.22 185	0.44 244	0.20 181	0.13 317	0.08 260	0.13 324	0.11 288	0.10 218	0.09 196

EAI-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.33 100	0.21 117	0.12 95	0.30 252	0.46 412	0.46 250	0.20 28	0.25 108	0.50 331	0.17 55	0.16 95	0.24 89	0.23 238	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.10 253	0.06 8	0.07 85

DIP-Stereo	0.18 82	0.12 106	0.33 100	0.20 79	0.13 162	0.28 215	0.12 5	0.42 214	0.25 86	0.27 128	0.32 159	0.21 95	0.17 120	0.25 114	0.20 181	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.06 33	0.07 51	0.08 142
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
rvit_0105_6	0.19 120	0.14 202	0.34 106	0.23 214	0.14 203	0.18 30	0.20 198	0.29 65	0.37 221	0.18 61	0.22 76	0.23 124	0.17 120	0.26 129	0.17 124	0.15 352	0.13 360	0.13 324	0.11 288	0.11 262	0.08 142

test_for_model	0.29 298	0.89 446	0.34 106	0.69 439	0.49 430	0.20 77	0.16 58	0.30 81	0.23 63	0.28 138	0.15 22	0.13 17	0.11 18	0.17 17	0.13 35	0.29 421	0.10 312	0.06 1	0.04 1	0.86 451	0.18 370

ttt	0.29 298	0.12 106	0.34 106	0.21 117	0.13 162	0.29 235	0.20 198	0.56 357	0.47 325	0.31 210	0.44 294	0.30 213	0.22 185	0.65 338	0.85 414	0.13 317	0.10 312	0.10 219	0.10 253	0.11 262	0.11 278

MIF-Stereo (partial)	0.16 47	0.10 36	0.34 106	0.21 117	0.15 248	0.15 6	0.13 9	0.28 54	0.25 86	0.17 48	0.26 105	0.15 41	0.16 95	0.25 114	0.17 124	0.09 191	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.09 163	0.08 142

riskmin	0.18 82	0.09 15	0.34 106	0.18 12	0.12 95	0.24 162	0.16 58	0.34 119	0.28 119	0.21 78	0.23 79	0.33 240	0.24 214	0.23 83	0.17 124	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.06 33	0.10 218	0.10 246

test_4	0.18 82	0.12 106	0.34 106	0.23 214	0.12 95	0.18 30	0.22 249	0.26 30	0.24 75	0.24 100	0.47 322	0.22 104	0.13 54	0.24 89	0.16 96	0.06 1	0.05 7	0.09 151	0.09 219	0.07 51	0.05 1

DRaft	0.24 222	0.10 36	0.34 106	0.18 12	0.12 95	0.28 215	0.23 272	0.33 112	0.39 244	0.38 307	0.61 380	0.21 95	0.41 358	0.48 256	0.42 351	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.08 142

Pruner-Stereo	0.19 120	0.11 82	0.34 106	0.29 368	0.12 95	0.19 53	0.17 85	0.31 89	0.29 137	0.33 242	0.32 159	0.25 143	0.15 81	0.24 89	0.21 203	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.09 196

UCFNet_RVC	0.24 222	0.16 253	0.34 106	0.18 12	0.15 248	0.33 286	0.16 58	0.46 250	0.35 200	0.29 165	0.35 196	0.39 289	0.25 231	0.34 207	0.22 221	0.13 317	0.08 260	0.13 324	0.14 357	0.13 311	0.12 299

DLCB_ROB	0.28 287	0.16 253	0.34 106	0.27 348	0.16 273	0.38 327	0.25 309	0.48 268	0.43 281	0.46 366	0.46 315	0.51 358	0.33 318	0.53 279	0.33 310	0.10 235	0.10 312	0.11 271	0.11 288	0.10 218	0.09 196

test_sample7	0.25 248	0.15 232	0.35 116	0.20 79	0.14 203	0.28 215	0.21 227	0.51 299	0.38 235	0.37 296	0.34 185	0.37 269	0.30 294	0.39 229	0.23 238	0.14 340	0.09 292	0.13 324	0.12 323	0.13 311	0.12 299

H2IRNET	0.18 82	0.13 164	0.35 116	0.21 117	0.12 95	0.20 77	0.15 36	0.27 40	0.30 148	0.17 48	0.31 152	0.25 143	0.20 166	0.24 89	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.10 253	0.09 163	0.06 28

tt1	0.18 82	0.14 202	0.35 116	0.23 214	0.11 53	0.30 252	0.19 157	0.35 139	0.44 295	0.17 48	0.19 42	0.13 17	0.16 95	0.27 145	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.08 88	0.06 33	0.08 101	0.08 142

testlalala_base	0.20 134	0.13 164	0.35 116	0.25 292	0.15 248	0.25 175	0.16 58	0.34 119	0.17 8	0.19 66	0.26 105	0.17 55	0.14 69	0.18 30	0.16 96	0.39 433	0.09 292	0.07 21	0.05 11	0.45 428	0.08 142

DisPM	0.19 120	0.10 36	0.35 116	0.23 214	0.13 162	0.18 30	0.20 198	0.29 65	0.29 137	0.33 242	0.34 185	0.23 124	0.16 95	0.33 201	0.16 96	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.07 51	0.11 278

Sa-1000	0.22 179	0.15 232	0.35 116	0.23 214	0.13 162	0.28 215	0.23 272	0.47 257	0.39 244	0.30 193	0.50 331	0.26 164	0.19 157	0.33 201	0.16 96	0.07 22	0.06 83	0.10 219	0.11 288	0.08 101	0.06 28

OMP-Stereo	0.23 196	0.14 202	0.35 116	0.29 368	0.13 162	0.21 100	0.16 58	0.37 165	0.33 179	0.34 260	0.30 138	0.34 246	0.19 157	0.70 353	0.24 249	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.07 67	0.07 51	0.06 28

IIG-Stereo	0.23 196	0.13 164	0.35 116	0.29 368	0.12 95	0.23 143	0.14 20	0.38 170	0.31 159	0.34 260	0.37 215	0.33 240	0.21 173	0.70 353	0.26 271	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.07 67	0.07 51	0.06 28

NF-Stereo	0.20 134	0.10 36	0.35 116	0.24 256	0.12 95	0.21 100	0.18 120	0.38 170	0.32 167	0.28 138	0.30 138	0.22 104	0.16 95	0.51 268	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.13 313

OCTAStereo	0.20 134	0.10 36	0.35 116	0.24 256	0.12 95	0.21 100	0.18 120	0.38 170	0.32 167	0.28 138	0.30 138	0.22 104	0.16 95	0.51 268	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.13 313

NRIStereo	0.18 82	0.11 82	0.35 116	0.23 214	0.11 53	0.24 162	0.20 198	0.29 65	0.26 95	0.26 119	0.25 97	0.25 143	0.18 143	0.34 207	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.08 142

RE-Stereo	0.20 134	0.10 36	0.35 116	0.24 256	0.12 95	0.21 100	0.18 120	0.38 170	0.32 167	0.28 138	0.30 138	0.22 104	0.16 95	0.51 268	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.13 313

TVStereo	0.20 134	0.10 36	0.35 116	0.24 256	0.12 95	0.21 100	0.18 120	0.38 170	0.32 167	0.28 138	0.30 138	0.22 104	0.16 95	0.51 268	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.13 313

rafts_anoy	0.18 82	0.15 232	0.35 116	0.22 171	0.14 203	0.19 53	0.17 85	0.32 98	0.30 148	0.23 86	0.25 97	0.20 84	0.16 95	0.22 74	0.19 168	0.08 119	0.07 183	0.10 219	0.12 323	0.09 163	0.08 142

ACVNet	0.23 196	0.13 164	0.35 116	0.18 12	0.15 248	0.27 201	0.23 272	0.39 182	0.44 295	0.28 138	0.41 256	0.38 277	0.26 240	0.27 145	0.32 303	0.08 119	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.10 218	0.07 85

CFNet-ft	0.24 222	0.15 232	0.35 116	0.18 12	0.15 248	0.30 252	0.21 227	0.39 182	0.36 212	0.28 138	0.40 248	0.43 316	0.25 231	0.47 254	0.24 249	0.12 300	0.07 183	0.12 304	0.11 288	0.12 297	0.09 196

CFNet_RVC	0.24 222	0.15 232	0.35 116	0.18 12	0.15 248	0.30 252	0.21 227	0.39 182	0.36 212	0.28 138	0.40 248	0.43 316	0.25 231	0.47 254	0.24 249	0.12 300	0.07 183	0.12 304	0.11 288	0.12 297	0.09 196

HSM	0.28 287	0.16 253	0.35 116	0.20 79	0.15 248	0.33 286	0.19 157	0.53 325	0.37 221	0.36 291	0.38 227	0.67 406	0.31 308	0.89 406	0.23 238	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.08 142

StereoDRNet-Refined	0.27 268	0.17 269	0.35 116	0.25 292	0.14 203	0.37 320	0.21 227	0.47 257	0.41 269	0.44 359	0.51 337	0.41 305	0.28 272	0.45 247	0.37 325	0.09 191	0.06 83	0.11 271	0.11 288	0.10 218	0.10 246
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.31 313	0.20 310	0.35 116	0.24 256	0.16 273	0.32 275	0.19 157	0.52 314	0.48 334	0.33 242	0.36 206	0.42 313	0.28 272	0.93 413	0.24 249	0.19 394	0.20 409	0.24 405	0.22 407	0.17 359	0.17 357

GCAP-BAT	0.16 47	0.11 82	0.36 136	0.18 12	0.13 162	0.21 100	0.16 58	0.23 16	0.18 11	0.26 119	0.28 115	0.20 84	0.11 18	0.24 89	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.05 1	0.06 28

gcap-zeroshot	0.17 61	0.11 82	0.36 136	0.20 79	0.12 95	0.26 193	0.16 58	0.30 81	0.22 48	0.26 119	0.20 58	0.30 213	0.14 69	0.20 48	0.13 35	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

testlalala	0.15 36	0.10 36	0.36 136	0.19 36	0.12 95	0.23 143	0.16 58	0.26 30	0.19 16	0.24 100	0.19 42	0.14 33	0.11 18	0.16 10	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.05 1	0.05 1

SA	0.22 179	0.16 253	0.36 136	0.23 214	0.13 162	0.24 162	0.23 272	0.45 240	0.40 259	0.27 128	0.44 294	0.23 124	0.23 196	0.33 201	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.10 219	0.11 288	0.08 101	0.06 28

GANet-RSSM	0.24 222	0.14 202	0.36 136	0.21 117	0.14 203	0.27 201	0.21 227	0.45 240	0.33 179	0.29 165	0.39 240	0.39 289	0.28 272	0.58 305	0.23 238	0.11 266	0.07 183	0.09 151	0.09 219	0.10 218	0.09 196

PSMNet-RSSM	0.24 222	0.15 232	0.36 136	0.21 117	0.14 203	0.25 175	0.20 198	0.48 268	0.37 221	0.30 193	0.44 294	0.38 277	0.26 240	0.52 274	0.22 221	0.12 300	0.07 183	0.11 271	0.13 346	0.10 218	0.09 196

DSFCA	0.27 268	0.13 164	0.36 136	0.20 79	0.17 292	0.38 327	0.31 357	0.47 257	0.43 281	0.43 353	0.37 215	0.39 289	0.29 285	0.52 274	0.32 303	0.12 300	0.10 312	0.10 219	0.11 288	0.11 262	0.10 246

DMCA	0.22 179	0.14 202	0.36 136	0.22 171	0.14 203	0.27 201	0.20 198	0.43 225	0.38 235	0.31 210	0.32 159	0.33 240	0.24 214	0.24 89	0.28 278	0.11 266	0.08 260	0.10 219	0.08 136	0.10 218	0.11 278

StereoVision	0.22 179	0.18 283	0.37 144	0.27 348	0.17 292	0.23 143	0.22 249	0.38 170	0.31 159	0.20 69	0.51 337	0.22 104	0.16 95	0.28 157	0.18 143	0.11 266	0.12 349	0.13 324	0.13 346	0.10 218	0.07 85

NINENet	0.25 248	0.15 232	0.37 144	0.23 214	0.16 273	0.43 358	0.17 85	0.60 384	0.46 320	0.32 231	0.37 215	0.32 233	0.20 166	0.42 238	0.21 203	0.10 235	0.10 312	0.12 304	0.08 136	0.11 262	0.10 246

AACVNet	0.26 261	0.16 253	0.37 144	0.22 171	0.14 203	0.29 235	0.19 157	0.41 201	0.31 159	0.38 307	0.42 271	0.43 316	0.28 272	0.73 363	0.25 258	0.11 266	0.08 260	0.11 271	0.09 219	0.13 311	0.11 278

PFNet+	0.20 134	0.10 36	0.37 144	0.21 117	0.12 95	0.17 22	0.19 157	0.29 65	0.34 188	0.33 242	0.32 159	0.24 136	0.16 95	0.32 195	0.17 124	0.10 235	0.07 183	0.11 271	0.10 253	0.08 101	0.12 299

Patchmatch Stereo++	0.18 82	0.12 106	0.37 144	0.22 171	0.10 28	0.18 30	0.14 20	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.17 120	0.26 129	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.10 218	0.08 142
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.33 328	0.11 82	0.37 144	0.25 292	0.16 273	0.20 77	0.19 157	0.30 81	0.27 105	0.35 276	0.35 196	0.27 173	0.30 294	0.44 244	2.66 463	0.08 119	0.05 7	0.10 219	0.07 67	0.08 101	0.06 28

PSM-adaLoss	0.18 82	0.12 106	0.37 144	0.22 171	0.10 28	0.18 30	0.16 58	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.18 143	0.24 89	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.10 218	0.08 142

ROB_FTStereo_v2	0.18 82	0.12 106	0.37 144	0.22 171	0.10 28	0.18 30	0.16 58	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.17 120	0.24 89	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.10 218	0.08 142

ROB_FTStereo	0.18 82	0.12 106	0.37 144	0.22 171	0.10 28	0.18 30	0.14 20	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.28 115	0.25 143	0.17 120	0.24 89	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.10 218	0.08 142

HUI-Stereo	0.18 82	0.12 106	0.37 144	0.22 171	0.10 28	0.18 30	0.14 20	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.28 115	0.25 143	0.17 120	0.22 74	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.10 218	0.08 142

SST-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.37 144	0.24 256	0.13 162	0.19 53	0.17 85	0.31 89	0.24 75	0.34 260	0.33 178	0.29 197	0.25 231	0.56 296	0.17 124	0.08 119	0.05 7	0.10 219	0.08 136	0.09 163	0.07 85

RAFT_R40	0.21 151	0.10 36	0.37 144	0.24 256	0.13 162	0.18 30	0.18 120	0.31 89	0.29 137	0.33 242	0.33 178	0.30 213	0.24 214	0.55 286	0.18 143	0.08 119	0.05 7	0.10 219	0.08 136	0.08 101	0.07 85

iGMRVC	0.18 82	0.12 106	0.37 144	0.22 171	0.10 28	0.18 30	0.15 36	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.17 120	0.27 145	0.17 124	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.10 218	0.08 142

iRAFT	0.18 82	0.12 106	0.37 144	0.22 171	0.10 28	0.18 30	0.14 20	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.17 120	0.26 129	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.10 218	0.08 142

CRE-IMP	0.18 82	0.12 106	0.37 144	0.22 171	0.11 53	0.24 162	0.17 85	0.29 65	0.21 39	0.27 128	0.26 105	0.24 136	0.17 120	0.23 83	0.18 143	0.08 119	0.05 7	0.10 219	0.07 67	0.10 218	0.10 246

RAFT-IKP	0.18 82	0.12 106	0.37 144	0.22 171	0.10 28	0.18 30	0.15 36	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.18 143	0.25 114	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.10 218	0.08 142

RALAANet	0.19 120	0.18 283	0.37 144	0.23 214	0.14 203	0.23 143	0.13 9	0.37 165	0.29 137	0.28 138	0.26 105	0.25 143	0.15 81	0.26 129	0.18 143	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.06 28

Gwc-CoAtRS	0.17 61	0.10 36	0.37 144	0.20 79	0.12 95	0.19 53	0.15 36	0.32 98	0.28 119	0.23 86	0.23 79	0.27 173	0.15 81	0.20 48	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

AdaStereo	0.24 222	0.16 253	0.37 144	0.24 256	0.12 95	0.32 275	0.17 85	0.54 332	0.42 276	0.33 242	0.38 227	0.35 260	0.21 173	0.30 184	0.22 221	0.14 340	0.06 83	0.13 324	0.08 136	0.11 262	0.08 142
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
rvit_0105_5	0.21 151	0.15 232	0.38 163	0.23 214	0.13 162	0.22 124	0.24 294	0.36 157	0.39 244	0.21 78	0.23 79	0.26 164	0.19 157	0.26 129	0.19 168	0.15 352	0.13 360	0.12 304	0.12 323	0.10 218	0.09 196

rvit_0105_4	0.20 134	0.15 232	0.38 163	0.23 214	0.14 203	0.20 77	0.22 249	0.33 112	0.39 244	0.19 66	0.24 90	0.25 143	0.19 157	0.27 145	0.17 124	0.16 367	0.13 360	0.13 324	0.11 288	0.11 262	0.08 142

ACVNet-DCA	0.18 82	0.14 202	0.38 163	0.23 214	0.11 53	0.31 267	0.19 157	0.41 201	0.27 105	0.17 48	0.19 42	0.13 17	0.18 143	0.28 157	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.08 88	0.06 33	0.09 163	0.09 196

xx1	0.20 134	0.14 202	0.38 163	0.23 214	0.11 53	0.31 267	0.19 157	0.35 139	0.47 325	0.17 48	0.19 42	0.28 188	0.24 214	0.28 157	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.10 219	0.09 219	0.09 163	0.09 196

1test111	0.19 120	0.14 202	0.38 163	0.23 214	0.11 53	0.31 267	0.19 157	0.41 201	0.27 105	0.17 48	0.19 42	0.13 17	0.18 143	0.34 207	0.22 221	0.08 119	0.05 7	0.08 88	0.06 33	0.09 163	0.09 196

cc1	0.18 82	0.14 202	0.38 163	0.23 214	0.11 53	0.31 267	0.19 157	0.35 139	0.47 325	0.17 48	0.19 42	0.13 17	0.18 143	0.28 157	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.08 88	0.06 33	0.08 101	0.08 142

EKT-Stereo	0.38 359	0.12 106	0.38 163	0.42 420	3.88 469	0.21 100	0.17 85	0.35 139	0.28 119	0.20 69	0.20 58	0.23 124	0.15 81	0.28 157	0.16 96	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.09 196

MIM_Stereo	0.18 82	0.12 106	0.38 163	0.20 79	0.11 53	0.17 22	0.14 20	0.35 139	0.25 86	0.27 128	0.35 196	0.23 124	0.13 54	0.27 145	0.16 96	0.06 1	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.08 101	0.06 28

RAFT-Test	0.17 61	0.10 36	0.38 163	0.19 36	0.12 95	0.25 175	0.17 85	0.33 112	0.23 63	0.23 86	0.29 126	0.27 173	0.14 69	0.20 48	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

test_5	0.23 196	0.19 298	0.38 163	0.26 324	0.18 312	0.25 175	0.29 343	0.40 189	0.37 221	0.29 165	0.40 248	0.25 143	0.22 185	0.34 207	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.09 219	0.10 218	0.10 246

UDGNet	0.23 196	0.31 389	0.38 163	0.24 256	0.14 203	0.24 162	0.18 120	0.32 98	0.43 281	0.29 165	0.28 115	0.24 136	0.19 157	0.29 172	0.20 181	0.15 352	0.07 183	0.21 396	0.11 288	0.14 325	0.10 246

UPFNet	0.25 248	0.12 106	0.38 163	0.24 256	0.19 330	0.37 320	0.28 338	0.48 268	0.38 235	0.34 260	0.37 215	0.37 269	0.28 272	0.39 229	0.33 310	0.10 235	0.09 292	0.10 219	0.10 253	0.10 218	0.08 142

TDLM	0.30 306	0.21 323	0.38 163	0.28 365	0.15 248	0.33 286	0.32 362	0.52 314	0.47 325	0.38 307	0.43 283	0.39 289	0.29 285	0.91 410	0.28 278	0.14 340	0.08 260	0.13 324	0.11 288	0.12 297	0.10 246

model_zeroshot	0.17 61	0.11 82	0.39 176	0.20 79	0.12 95	0.24 162	0.15 36	0.34 119	0.22 48	0.30 193	0.20 58	0.22 104	0.12 30	0.24 89	0.14 59	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.07 85

LL-Strereo2	0.18 82	0.18 283	0.39 176	0.22 171	0.12 95	0.24 162	0.13 9	0.31 89	0.23 63	0.24 100	0.20 58	0.24 136	0.12 30	0.26 129	0.15 75	0.06 1	0.06 83	0.12 304	0.09 219	0.08 101	0.07 85

IER	0.23 196	0.12 106	0.39 176	0.20 79	0.14 203	0.31 267	0.19 157	0.42 214	0.36 212	0.33 242	0.40 248	0.32 233	0.33 318	0.29 172	0.22 221	0.09 191	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.09 163	0.08 142

PSM-softLoss	0.21 151	0.10 36	0.39 176	0.24 256	0.12 95	0.20 77	0.18 120	0.38 170	0.26 95	0.29 165	0.32 159	0.24 136	0.16 95	0.52 274	0.20 181	0.09 191	0.06 83	0.10 219	0.09 219	0.08 101	0.12 299

KMStereo	0.21 151	0.10 36	0.39 176	0.24 256	0.12 95	0.20 77	0.18 120	0.38 170	0.26 95	0.29 165	0.32 159	0.24 136	0.16 95	0.52 274	0.20 181	0.09 191	0.06 83	0.10 219	0.09 219	0.08 101	0.12 299

IRAFT_RVC	0.22 179	0.12 106	0.39 176	0.26 324	0.11 53	0.18 30	0.24 294	0.40 189	0.37 221	0.31 210	0.30 138	0.29 197	0.24 214	0.55 286	0.22 221	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.08 101	0.07 85

rvit_0105_3	0.23 196	0.17 269	0.40 182	0.25 292	0.15 248	0.24 162	0.28 338	0.38 170	0.41 269	0.25 108	0.25 97	0.28 188	0.21 173	0.28 157	0.20 181	0.15 352	0.13 360	0.14 346	0.15 365	0.10 218	0.09 196

SMFormer	0.25 248	0.12 106	0.40 182	0.19 36	0.10 28	0.27 201	0.19 157	0.51 299	0.45 306	0.34 260	0.41 256	0.31 224	0.26 240	0.58 305	0.28 278	0.10 235	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.09 163	0.09 196

tta	0.24 222	0.12 106	0.40 182	0.19 36	0.10 28	0.27 201	0.19 157	0.51 299	0.45 306	0.34 260	0.41 256	0.31 224	0.26 240	0.58 305	0.28 278	0.10 235	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.08 101	0.07 85

qqq1	0.24 222	0.12 106	0.40 182	0.19 36	0.10 28	0.27 201	0.19 157	0.51 299	0.45 306	0.34 260	0.41 256	0.31 224	0.26 240	0.58 305	0.16 96	0.10 235	0.07 183	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.07 85

fff1	0.24 222	0.12 106	0.40 182	0.19 36	0.10 28	0.27 201	0.19 157	0.51 299	0.45 306	0.34 260	0.41 256	0.31 224	0.26 240	0.58 305	0.16 96	0.10 235	0.07 183	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.07 85

1111x	0.32 322	0.11 82	0.40 182	0.22 171	0.11 53	0.32 275	0.26 320	0.59 376	0.43 281	0.31 210	0.41 256	0.39 289	0.28 272	0.76 376	1.37 442	0.09 191	0.08 260	0.09 151	0.10 253	0.09 163	0.08 142

DCRE	0.20 134	0.13 164	0.40 182	0.21 117	0.15 248	0.20 77	0.19 157	0.30 81	0.27 105	0.22 83	0.80 411	0.23 124	0.16 95	0.23 83	0.15 75	0.07 22	0.07 183	0.07 21	0.08 136	0.07 51	0.06 28

fff	0.19 120	0.13 164	0.40 182	0.18 12	0.09 10	0.19 53	0.18 120	0.35 139	0.43 281	0.29 165	0.30 138	0.18 63	0.28 272	0.20 48	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.05 1	0.07 85

hknet	0.25 248	0.14 202	0.40 182	0.25 292	0.15 248	0.35 310	0.21 227	0.56 357	0.37 221	0.34 260	0.35 196	0.43 316	0.27 258	0.37 223	0.21 203	0.09 191	0.07 183	0.11 271	0.10 253	0.09 163	0.09 196

dd	0.22 179	0.26 360	0.40 182	0.22 171	0.12 95	0.25 175	0.21 227	0.32 98	0.44 295	0.29 165	0.28 115	0.25 143	0.16 95	0.30 184	0.25 258	0.12 300	0.07 183	0.10 219	0.08 136	0.11 262	0.09 196

DeepStereo_RVC	0.18 82	0.11 82	0.40 182	0.21 117	0.11 53	0.19 53	0.16 58	0.28 54	0.22 48	0.27 128	0.27 111	0.23 124	0.28 272	0.24 89	0.18 143	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.10 246

test-1	0.17 61	0.11 82	0.40 182	0.23 214	0.13 162	0.22 124	0.23 272	0.34 119	0.26 95	0.20 69	0.24 90	0.22 104	0.14 69	0.16 10	0.20 181	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.08 142

TestStereo	0.21 151	0.19 298	0.40 182	0.25 292	0.10 28	0.22 124	0.21 227	0.31 89	0.31 159	0.23 86	0.34 185	0.22 104	0.18 143	0.62 325	0.18 143	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.07 67	0.11 262	0.06 28

DCANet	0.18 82	0.13 164	0.40 182	0.19 36	0.09 10	0.19 53	0.18 120	0.34 119	0.39 244	0.29 165	0.31 152	0.18 63	0.23 196	0.20 48	0.19 168	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.07 85

csc	0.19 120	0.13 164	0.40 182	0.18 12	0.09 10	0.19 53	0.18 120	0.35 139	0.43 281	0.29 165	0.30 138	0.18 63	0.28 272	0.20 48	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.05 1	0.07 85

cscssc	0.19 120	0.13 164	0.40 182	0.18 12	0.09 10	0.19 53	0.18 120	0.35 139	0.43 281	0.29 165	0.30 138	0.18 63	0.28 272	0.20 48	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.05 1	0.07 85

111	0.20 134	0.17 269	0.40 182	0.18 12	0.09 10	0.24 162	0.17 85	0.41 201	0.45 306	0.23 86	0.29 126	0.29 197	0.21 173	0.24 89	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.07 51	0.08 142

GMStereo	0.19 120	0.25 349	0.40 182	0.21 117	0.12 95	0.22 124	0.19 157	0.29 65	0.40 259	0.25 108	0.23 79	0.16 50	0.15 81	0.25 114	0.19 168	0.09 191	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.10 218	0.08 142
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.17 61	0.10 36	0.40 182	0.20 79	0.11 53	0.20 77	0.15 36	0.36 157	0.30 148	0.23 86	0.21 69	0.26 164	0.15 81	0.20 48	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.05 1

delet	0.27 268	0.14 202	0.40 182	0.23 214	0.19 330	0.41 343	0.29 343	0.49 276	0.48 334	0.33 242	0.41 256	0.37 269	0.30 294	0.48 256	0.34 314	0.09 191	0.09 292	0.11 271	0.12 323	0.08 101	0.08 142

acv_ft	0.25 248	0.13 164	0.40 182	0.23 214	0.19 330	0.34 298	0.21 227	0.45 240	0.44 295	0.38 307	0.41 256	0.38 277	0.27 258	0.27 145	0.35 318	0.08 119	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.11 262	0.07 85

hitnet-ft	0.29 298	0.17 269	0.40 182	0.19 36	0.14 203	0.39 335	0.23 272	0.44 230	0.41 269	0.36 291	0.46 315	0.53 366	0.34 326	0.76 376	0.32 303	0.14 340	0.10 312	0.13 324	0.10 253	0.15 337	0.13 313

iResNet_ROB	0.25 248	0.19 298	0.40 182	0.20 79	0.12 95	0.30 252	0.16 58	0.55 342	0.53 365	0.38 307	0.43 283	0.37 269	0.26 240	0.38 227	0.22 221	0.08 119	0.06 83	0.06 1	0.04 1	0.09 163	0.09 196

test_sample6	0.25 248	0.13 164	0.41 205	0.21 117	0.11 53	0.30 252	0.22 249	0.51 299	0.35 200	0.33 242	0.43 283	0.30 213	0.24 214	0.57 299	0.22 221	0.10 235	0.07 183	0.10 219	0.10 253	0.11 262	0.10 246

RAFT_CTSACE	0.21 151	0.16 253	0.41 205	0.25 292	0.15 248	0.22 124	0.24 294	0.32 98	0.28 119	0.33 242	0.51 337	0.29 197	0.17 120	0.32 195	0.13 35	0.06 1	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.06 28

SACVNet	0.30 306	0.20 310	0.41 205	0.25 292	0.18 312	0.34 298	0.25 309	0.52 314	0.40 259	0.41 339	0.44 294	0.46 336	0.32 315	0.71 356	0.25 258	0.13 317	0.10 312	0.12 304	0.12 323	0.16 344	0.17 357

THIR-Stereo	0.29 298	0.12 106	0.41 205	0.19 36	0.11 53	0.28 215	0.72 440	0.32 98	0.35 200	0.37 296	0.65 387	0.34 246	0.50 391	0.57 299	0.45 359	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.09 219	0.07 51	0.07 85

cross-raft	0.17 61	0.12 106	0.41 205	0.23 214	0.10 28	0.20 77	0.24 294	0.33 112	0.23 63	0.23 86	0.28 115	0.29 197	0.15 81	0.17 17	0.15 75	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.05 1

psm_up	0.29 298	0.16 253	0.41 205	0.26 324	0.17 292	0.32 275	0.26 320	0.55 342	0.43 281	0.36 291	0.40 248	0.45 330	0.37 342	0.58 305	0.30 294	0.11 266	0.12 349	0.13 324	0.12 323	0.10 218	0.10 246

ac_64	0.27 268	0.13 164	0.41 205	0.24 256	0.17 292	0.36 315	0.22 249	0.46 250	0.33 179	0.35 276	0.36 206	0.52 362	0.30 294	0.62 325	0.32 303	0.11 266	0.09 292	0.10 219	0.10 253	0.09 163	0.08 142

CVANet_RVC	0.30 306	0.19 298	0.41 205	0.26 324	0.16 273	0.33 286	0.26 320	0.52 314	0.47 325	0.40 330	0.46 315	0.43 316	0.31 308	0.89 406	0.26 271	0.14 340	0.09 292	0.14 346	0.13 346	0.14 325	0.10 246

test_sample5	0.24 222	0.13 164	0.42 213	0.21 117	0.12 95	0.30 252	0.21 227	0.50 284	0.34 188	0.32 231	0.41 256	0.29 197	0.23 196	0.55 286	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.10 219	0.09 219	0.11 262	0.10 246

DualNet	0.24 222	0.13 164	0.42 213	0.21 117	0.12 95	0.30 252	0.21 227	0.50 284	0.34 188	0.33 242	0.43 283	0.29 197	0.23 196	0.55 286	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.10 219	0.09 219	0.11 262	0.10 246

ffm	0.22 179	0.12 106	0.42 213	0.20 79	0.13 162	0.28 215	0.20 198	0.35 139	0.44 295	0.30 193	0.42 271	0.34 246	0.23 196	0.27 145	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.11 271	0.10 253	0.08 101	0.08 142

ff1	0.29 298	0.12 106	0.42 213	0.20 79	0.13 162	0.28 215	0.20 198	0.35 139	0.44 295	0.30 193	0.42 271	0.34 246	0.23 196	0.81 393	1.08 426	0.08 119	0.05 7	0.11 271	0.10 253	0.08 101	0.08 142

mmx	0.31 313	0.12 106	0.42 213	0.20 79	0.13 162	0.28 215	0.20 198	0.55 342	0.45 306	0.30 193	0.42 271	0.34 246	0.23 196	0.81 393	1.08 426	0.10 235	0.07 183	0.11 271	0.10 253	0.11 262	0.10 246

xxx	0.31 313	0.12 106	0.42 213	0.20 79	0.13 162	0.28 215	0.20 198	0.55 342	0.45 306	0.30 193	0.42 271	0.34 246	0.23 196	0.81 393	1.08 426	0.10 235	0.07 183	0.11 271	0.10 253	0.11 262	0.10 246

DAS	0.27 268	0.12 106	0.42 213	0.24 256	0.18 312	0.29 235	0.24 294	0.45 240	0.45 306	0.41 339	0.44 294	0.34 246	0.29 285	0.75 371	0.21 203	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.09 196

SepStereo	0.26 261	0.12 106	0.42 213	0.24 256	0.18 312	0.29 235	0.24 294	0.45 240	0.45 306	0.41 339	0.44 294	0.34 246	0.29 285	0.64 332	0.21 203	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.09 196

ADLNet	0.28 287	0.15 232	0.42 213	0.23 214	0.19 330	0.34 298	0.23 272	0.53 325	0.43 281	0.42 347	0.41 256	0.44 326	0.27 258	0.55 286	0.35 318	0.11 266	0.08 260	0.11 271	0.11 288	0.11 262	0.12 299

GES	0.22 179	0.12 106	0.42 213	0.20 79	0.14 203	0.27 201	0.19 157	0.49 276	0.33 179	0.30 193	0.36 206	0.25 143	0.23 196	0.29 172	0.22 221	0.10 235	0.08 260	0.08 88	0.07 67	0.10 218	0.11 278

HSM-Net_RVC	0.27 268	0.11 82	0.42 213	0.19 36	0.11 53	0.34 298	0.20 198	0.62 397	0.43 281	0.40 330	0.43 283	0.50 354	0.26 240	0.76 376	0.22 221	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.08 142
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test_sample4	0.24 222	0.13 164	0.43 224	0.20 79	0.12 95	0.32 275	0.21 227	0.51 299	0.34 188	0.31 210	0.37 215	0.28 188	0.23 196	0.53 279	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.10 219	0.09 219	0.11 262	0.10 246

test_sample3	0.23 196	0.12 106	0.43 224	0.19 36	0.12 95	0.32 275	0.20 198	0.50 284	0.34 188	0.31 210	0.33 178	0.29 197	0.22 185	0.53 279	0.22 221	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.10 218	0.10 246

plain	0.17 61	0.13 164	0.43 224	0.21 117	0.13 162	0.16 14	0.17 85	0.27 40	0.22 48	0.16 39	0.26 105	0.13 17	0.16 95	0.27 145	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 219	0.07 67	0.10 218	0.07 85

MSKI-zero shot	0.17 61	0.09 15	0.43 224	0.20 79	0.11 53	0.21 100	0.15 36	0.32 98	0.21 39	0.23 86	0.24 90	0.23 124	0.10 10	0.31 189	0.13 35	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.06 28

FTStereo	0.28 287	0.10 36	0.43 224	0.23 214	0.13 162	0.21 100	0.53 427	0.34 119	0.26 95	0.38 307	0.95 423	0.30 213	0.56 401	0.32 195	0.18 143	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.07 51	0.19 378

GMM-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.43 224	0.23 214	0.13 162	0.24 162	0.25 309	0.37 165	0.27 105	0.30 193	0.45 306	0.27 173	0.21 173	0.31 189	0.17 124	0.07 22	0.05 7	0.10 219	0.09 219	0.08 101	0.19 378

HITNet	0.20 134	0.17 269	0.43 224	0.19 36	0.08 3	0.27 201	0.14 20	0.42 214	0.30 148	0.29 165	0.32 159	0.27 173	0.21 173	0.28 157	0.25 258	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.09 163	0.06 28
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
XPNet_ROB	0.33 328	0.20 310	0.43 224	0.27 348	0.18 312	0.37 320	0.31 357	0.55 342	0.50 351	0.51 383	0.53 350	0.58 379	0.37 342	0.63 330	0.45 359	0.17 378	0.12 349	0.13 324	0.12 323	0.15 337	0.14 330

ssnet_v2	0.28 287	0.16 253	0.44 232	0.22 171	0.15 248	0.40 340	0.30 353	0.57 364	0.46 320	0.38 307	0.36 206	0.47 338	0.29 285	0.38 227	0.39 335	0.13 317	0.11 332	0.11 271	0.11 288	0.11 262	0.11 278

iRaft-Stereo_5w	0.23 196	0.18 283	0.44 232	0.22 171	0.13 162	0.19 53	0.19 157	0.37 165	0.32 167	0.28 138	0.37 215	0.34 246	0.23 196	0.65 338	0.27 275	0.06 1	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.09 163	0.08 142

dad	0.28 287	0.31 389	0.44 232	0.21 117	0.14 203	0.30 252	0.20 198	0.33 112	0.49 343	0.44 359	0.44 294	0.45 330	0.21 173	0.41 236	0.26 271	0.20 397	0.11 332	0.20 393	0.11 288	0.14 325	0.10 246

ICVP	0.23 196	0.13 164	0.44 232	0.26 324	0.14 203	0.29 235	0.25 309	0.45 240	0.33 179	0.29 165	0.43 283	0.35 260	0.25 231	0.26 129	0.23 238	0.12 300	0.09 292	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.10 246
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 268	0.20 310	0.44 232	0.27 348	0.16 273	0.33 286	0.25 309	0.56 357	0.54 369	0.34 260	0.38 227	0.34 246	0.25 231	0.51 268	0.28 278	0.12 300	0.08 260	0.09 151	0.08 136	0.11 262	0.11 278

cf-r	0.24 222	0.15 232	0.44 232	0.21 117	0.14 203	0.27 201	0.22 249	0.42 214	0.40 259	0.30 193	0.42 271	0.42 313	0.26 240	0.43 240	0.25 258	0.11 266	0.06 83	0.08 88	0.10 253	0.08 101	0.08 142

RASNet	0.28 287	0.14 202	0.44 232	0.22 171	0.18 312	0.32 275	0.19 157	0.48 268	0.38 235	0.29 165	0.43 283	0.47 338	0.37 342	0.79 386	0.36 324	0.09 191	0.07 183	0.07 21	0.09 219	0.07 51	0.07 85

CFNet	0.27 268	0.20 310	0.44 232	0.22 171	0.14 203	0.33 286	0.14 20	0.51 299	0.45 306	0.30 193	0.40 248	0.38 277	0.27 258	0.76 376	0.25 258	0.09 191	0.07 183	0.11 271	0.11 288	0.11 262	0.08 142

DeepPruner_ROB	0.26 261	0.19 298	0.44 232	0.21 117	0.16 273	0.30 252	0.21 227	0.52 314	0.32 167	0.35 276	0.38 227	0.39 289	0.26 240	0.42 238	0.24 249	0.15 352	0.11 332	0.11 271	0.11 288	0.14 325	0.13 313

MLCV	0.22 179	0.16 253	0.44 232	0.21 117	0.08 3	0.29 235	0.19 157	0.38 170	0.37 221	0.38 307	0.44 294	0.31 224	0.21 173	0.41 236	0.24 249	0.07 22	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.07 51	0.06 28

UGAM	0.26 261	0.14 202	0.45 242	0.25 292	0.12 95	0.23 143	0.25 309	0.32 98	0.41 269	0.31 210	0.42 271	0.41 305	0.22 185	0.92 411	0.22 221	0.08 119	0.06 83	0.14 346	0.12 323	0.10 218	0.07 85

GMStereo_Zeroshot	0.24 222	0.21 323	0.45 242	0.26 324	0.13 162	0.28 215	0.15 36	0.39 182	0.35 200	0.37 296	0.43 283	0.40 302	0.17 120	0.34 207	0.20 181	0.12 300	0.07 183	0.13 324	0.07 67	0.16 344	0.09 196

CRFU-Net	0.28 287	0.14 202	0.45 242	0.25 292	0.15 248	0.45 365	0.23 272	0.50 284	0.30 148	0.43 353	0.41 256	0.48 344	0.46 380	0.43 240	0.29 288	0.11 266	0.10 312	0.09 151	0.08 136	0.10 218	0.10 246

GANet-ADL	0.21 151	0.12 106	0.45 242	0.23 214	0.14 203	0.29 235	0.19 157	0.46 250	0.35 200	0.25 108	0.32 159	0.32 233	0.19 157	0.24 89	0.20 181	0.10 235	0.07 183	0.07 21	0.06 33	0.09 163	0.10 246

RAFT-RH_RVC	0.25 248	0.11 82	0.45 242	0.21 117	0.12 95	0.25 175	0.14 20	0.27 40	0.27 105	0.38 307	1.15 432	0.23 124	0.17 120	0.57 299	0.24 249	0.07 22	0.05 7	0.10 219	0.07 67	0.06 8	0.07 85

FENet	0.21 151	0.11 82	0.45 242	0.21 117	0.12 95	0.26 193	0.17 85	0.41 201	0.35 200	0.30 193	0.31 152	0.29 197	0.23 196	0.26 129	0.23 238	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

ETE_ROB	0.34 335	0.26 360	0.45 242	0.29 368	0.18 312	0.40 340	0.37 385	0.57 364	0.47 325	0.50 378	0.50 331	0.62 390	0.36 334	0.55 286	0.38 327	0.13 317	0.10 312	0.14 346	0.12 323	0.16 344	0.16 346

rvit_105_1	0.27 268	0.19 298	0.46 249	0.27 348	0.19 330	0.30 252	0.35 377	0.44 230	0.51 354	0.31 210	0.31 152	0.31 224	0.26 240	0.35 216	0.25 258	0.15 352	0.14 368	0.15 360	0.17 385	0.11 262	0.10 246

CoDeX	0.23 196	0.12 106	0.46 249	0.21 117	0.14 203	0.29 235	0.21 227	0.53 325	0.41 269	0.29 165	0.35 196	0.29 197	0.22 185	0.48 256	0.19 168	0.09 191	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.07 85

iRaft-Stereo_20w	0.19 120	0.10 36	0.46 249	0.19 36	0.13 162	0.25 175	0.19 157	0.52 314	0.19 16	0.29 165	0.21 69	0.22 104	0.20 166	0.28 157	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.08 136	0.08 101	0.08 142

RAFT-345	0.21 151	0.10 36	0.46 249	0.22 171	0.11 53	0.20 77	0.16 58	0.26 30	0.25 86	0.27 128	0.66 389	0.21 95	0.16 95	0.55 286	0.21 203	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.06 28

HGLStereo	0.27 268	0.14 202	0.46 249	0.24 256	0.21 351	0.33 286	0.23 272	0.50 284	0.42 276	0.35 276	0.48 328	0.41 305	0.33 318	0.45 247	0.33 310	0.11 266	0.10 312	0.09 151	0.09 219	0.10 218	0.12 299

GwcNet-RSSM	0.26 261	0.17 269	0.46 249	0.21 117	0.13 162	0.28 215	0.23 272	0.44 230	0.42 276	0.31 210	0.45 306	0.40 302	0.26 240	0.55 286	0.28 278	0.11 266	0.07 183	0.09 151	0.10 253	0.09 163	0.08 142

PS-NSSS	0.32 322	0.30 383	0.46 249	0.23 214	0.17 292	0.33 286	0.24 294	0.57 364	0.41 269	0.37 296	0.52 345	0.35 260	0.30 294	0.80 390	0.30 294	0.17 378	0.14 368	0.21 396	0.15 365	0.15 337	0.13 313

LALA_ROB	0.36 344	0.25 349	0.46 249	0.30 376	0.21 351	0.47 373	0.39 396	0.61 388	0.51 354	0.52 389	0.51 337	0.69 411	0.36 334	0.50 263	0.43 352	0.17 378	0.11 332	0.16 369	0.14 357	0.17 359	0.15 339

Anonymous_2	0.37 353	0.21 323	0.47 257	0.20 79	0.21 351	0.42 350	0.26 320	0.38 170	0.29 137	0.33 242	0.30 138	0.44 326	0.38 346	0.36 221	0.29 288	0.26 410	0.29 429	0.44 430	1.41 465	0.34 422	0.21 395

TRStereo	0.19 120	0.17 269	0.47 257	0.23 214	0.19 330	0.19 53	0.16 58	0.52 314	0.28 119	0.20 69	0.19 42	0.21 95	0.13 54	0.24 89	0.13 35	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.11 288	0.06 8	0.06 28

DEmStereo	0.26 261	0.09 15	0.47 257	0.19 36	0.12 95	0.30 252	0.25 309	0.28 54	0.36 212	0.36 291	0.58 367	0.25 143	0.48 389	0.53 279	0.44 356	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.06 8	0.07 85

CFNet_pseudo	0.23 196	0.13 164	0.47 257	0.19 36	0.13 162	0.26 193	0.16 58	0.44 230	0.44 295	0.29 165	0.37 215	0.38 277	0.23 196	0.29 172	0.21 203	0.09 191	0.06 83	0.11 271	0.08 136	0.11 262	0.09 196

BEATNet_4x	0.22 179	0.18 283	0.47 257	0.22 171	0.10 28	0.28 215	0.14 20	0.46 250	0.32 167	0.31 210	0.34 185	0.31 224	0.25 231	0.31 189	0.29 288	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.06 33	0.10 218	0.08 142

ccs_rob	0.23 196	0.13 164	0.47 257	0.20 79	0.13 162	0.26 193	0.17 85	0.44 230	0.44 295	0.29 165	0.37 215	0.38 277	0.23 196	0.29 172	0.21 203	0.09 191	0.06 83	0.11 271	0.08 136	0.11 262	0.09 196

DN-CSS_ROB	0.22 179	0.25 349	0.47 257	0.24 256	0.14 203	0.25 175	0.12 5	0.40 189	0.33 179	0.29 165	0.42 271	0.22 104	0.20 166	0.33 201	0.19 168	0.07 22	0.06 83	0.11 271	0.11 288	0.11 262	0.07 85

SGM-Forest	0.36 344	0.17 269	0.47 257	0.23 214	0.16 273	0.45 365	0.41 401	0.55 342	0.48 334	0.52 389	0.60 374	0.52 362	0.41 358	0.85 399	0.50 375	0.17 378	0.17 394	0.17 375	0.15 365	0.15 337	0.15 339
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PCWNet_CMD	0.23 196	0.13 164	0.48 265	0.20 79	0.13 162	0.28 215	0.16 58	0.46 250	0.46 320	0.29 165	0.36 206	0.37 269	0.24 214	0.28 157	0.20 181	0.09 191	0.06 83	0.10 219	0.08 136	0.11 262	0.09 196

ToySt	0.24 222	0.16 253	0.48 265	0.21 117	0.13 162	0.29 235	0.29 343	0.39 182	0.39 244	0.27 128	0.35 196	0.39 289	0.31 308	0.31 189	0.29 288	0.08 119	0.09 292	0.10 219	0.11 288	0.11 262	0.10 246

DDUNet	0.41 372	0.50 424	0.48 265	0.44 423	0.39 421	0.46 367	0.32 362	0.50 284	0.43 281	0.45 363	0.52 345	0.57 376	0.36 334	0.48 256	0.33 310	0.33 426	0.21 410	0.55 436	0.25 414	0.37 425	0.32 425

ccnet	0.42 375	0.31 389	0.48 265	0.27 348	0.32 414	0.60 405	0.32 362	0.65 405	0.46 320	0.53 394	0.66 389	0.56 372	0.45 374	0.72 361	0.61 391	0.26 410	0.19 404	0.24 405	0.21 400	0.26 408	0.22 400

MSMDNet	0.23 196	0.13 164	0.48 265	0.20 79	0.13 162	0.28 215	0.16 58	0.46 250	0.46 320	0.29 165	0.36 206	0.37 269	0.24 214	0.28 157	0.20 181	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.11 262	0.09 196

ADStereo(finetuned)	0.19 120	0.13 164	0.49 270	0.19 36	0.09 10	0.19 53	0.18 120	0.34 119	0.39 244	0.29 165	0.31 152	0.18 63	0.31 308	0.21 64	0.19 168	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.07 85

UDG	0.40 370	0.46 415	0.49 270	0.40 418	0.35 418	0.47 373	0.27 325	0.54 332	0.47 325	0.39 322	0.45 306	0.59 381	0.44 371	0.46 250	0.39 335	0.26 410	0.19 404	0.48 432	0.22 407	0.34 422	0.26 415

AASNet	0.27 268	0.19 298	0.49 270	0.26 324	0.17 292	0.34 298	0.20 198	0.62 397	0.48 334	0.35 276	0.40 248	0.32 233	0.25 231	0.28 157	0.34 314	0.11 266	0.09 292	0.10 219	0.08 136	0.13 311	0.11 278

CrosDoStereo	0.31 313	0.10 36	0.49 270	0.18 12	0.12 95	0.22 124	1.11 462	0.34 119	0.37 221	0.38 307	0.61 380	0.28 188	0.46 380	0.61 317	0.57 382	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.07 85

DeepStereo_LL	0.31 313	0.10 36	0.49 270	0.18 12	0.12 95	0.22 124	1.11 462	0.34 119	0.37 221	0.38 307	0.61 380	0.28 188	0.46 380	0.61 317	0.57 382	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.07 85

LMCR-Stereo	0.26 261	0.18 283	0.49 270	0.28 365	0.14 203	0.36 315	0.23 272	0.54 332	0.34 188	0.39 322	0.40 248	0.29 197	0.29 285	0.37 223	0.27 275	0.11 266	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.13 311	0.09 196

sCroCo_RVC	0.18 82	0.14 202	0.49 270	0.27 348	0.18 312	0.22 124	0.17 85	0.27 40	0.23 63	0.14 18	0.22 76	0.17 55	0.14 69	0.21 64	0.15 75	0.10 235	0.11 332	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

MMNet	0.27 268	0.14 202	0.49 270	0.24 256	0.17 292	0.47 373	0.22 249	0.45 240	0.51 354	0.39 322	0.41 256	0.36 265	0.33 318	0.39 229	0.34 314	0.08 119	0.07 183	0.09 151	0.09 219	0.10 218	0.08 142

GANet	0.36 344	0.22 335	0.49 270	0.29 368	0.17 292	0.41 343	0.38 391	0.57 364	0.45 306	0.46 366	0.75 405	0.55 370	0.40 354	0.94 415	0.41 348	0.13 317	0.13 360	0.13 324	0.11 288	0.14 325	0.11 278

NCCL2	0.35 340	0.26 360	0.49 270	0.36 406	0.22 367	0.41 343	0.41 401	0.53 325	0.42 276	0.47 374	0.46 315	0.61 388	0.39 351	0.55 286	0.37 325	0.16 367	0.13 360	0.21 396	0.21 400	0.16 344	0.16 346

rvit_stereo_0075_2	0.24 222	0.17 269	0.50 280	0.26 324	0.22 367	0.22 124	0.15 36	0.40 189	0.35 200	0.27 128	0.37 215	0.29 197	0.20 166	0.28 157	0.19 168	0.17 378	0.12 349	0.19 389	0.12 323	0.13 311	0.13 313

DualNet (step1)	0.28 287	0.19 298	0.50 280	0.18 12	0.16 273	0.34 298	0.20 198	0.51 299	0.38 235	0.37 296	0.34 185	0.37 269	0.30 294	0.39 229	0.23 238	0.23 401	0.09 292	0.28 414	0.24 411	0.18 370	0.16 346

test_sample9	0.42 375	0.19 298	0.50 280	0.18 12	0.16 273	0.34 298	0.20 198	0.51 299	0.38 235	0.37 296	0.34 185	0.37 269	0.30 294	0.66 343	0.91 417	0.23 401	1.82 465	0.28 414	0.24 411	0.18 370	0.16 346

test_sample8	0.49 395	0.19 298	0.50 280	0.18 12	0.16 273	0.34 298	0.20 198	0.55 342	0.34 188	0.62 404	0.38 227	1.15 433	0.67 417	0.66 343	0.91 417	0.23 401	1.82 465	0.28 414	0.24 411	0.18 370	0.16 346

testlalala2	0.18 82	0.10 36	0.50 280	0.36 406	0.25 391	0.23 143	0.14 20	0.34 119	0.24 75	0.25 108	0.25 97	0.21 95	0.12 30	0.16 10	0.16 96	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

CFNet_ucs	0.24 222	0.13 164	0.50 280	0.20 79	0.15 248	0.28 215	0.17 85	0.49 276	0.45 306	0.32 231	0.42 271	0.39 289	0.22 185	0.31 189	0.21 203	0.11 266	0.08 260	0.12 304	0.09 219	0.12 297	0.11 278

4D-IteraStereo	0.17 61	0.16 253	0.50 280	0.21 117	0.14 203	0.19 53	0.17 85	0.28 54	0.28 119	0.23 86	0.20 58	0.20 84	0.11 18	0.19 41	0.14 59	0.06 1	0.04 1	0.10 219	0.08 136	0.08 101	0.06 28

anonymousa	0.23 196	0.11 82	0.50 280	0.21 117	0.16 273	0.31 267	0.20 198	0.36 157	0.35 200	0.32 231	0.50 331	0.39 289	0.26 240	0.22 74	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.11 288	0.07 51	0.08 142

RAFT + AFF	0.27 268	0.23 342	0.50 280	0.25 292	0.17 292	0.30 252	0.33 372	0.52 314	0.40 259	0.28 138	0.30 138	0.30 213	0.31 308	0.62 325	0.24 249	0.09 191	0.10 312	0.11 271	0.10 253	0.11 262	0.11 278

AANet_RVC	0.31 313	0.22 335	0.50 280	0.23 214	0.14 203	0.30 252	0.24 294	0.47 257	0.54 369	0.38 307	0.60 374	0.43 316	0.29 285	0.87 402	0.40 342	0.11 266	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.09 163	0.09 196

SGM_RVC	0.50 398	0.19 298	0.50 280	0.25 292	0.15 248	0.69 413	0.39 396	0.68 419	0.82 421	0.95 432	0.84 415	1.13 430	0.76 423	1.16 433	0.60 390	0.16 367	0.16 389	0.16 369	0.16 377	0.16 344	0.17 357
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ASMatch	0.23 196	0.11 82	0.51 291	0.24 256	0.14 203	0.19 53	0.17 85	0.31 89	0.28 119	0.28 138	0.68 394	0.27 173	0.26 240	0.50 263	0.22 221	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.11 278

SFCPSM	0.22 179	0.10 36	0.51 291	0.21 117	0.14 203	0.34 298	0.22 249	0.55 342	0.39 244	0.29 165	0.32 159	0.23 124	0.21 173	0.27 145	0.19 168	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.08 142

RP	0.35 340	0.22 335	0.51 291	0.31 382	0.24 384	0.37 320	0.28 338	0.50 284	0.58 382	0.40 330	0.63 385	0.61 388	0.47 383	0.61 317	0.39 335	0.16 367	0.15 382	0.17 375	0.15 365	0.17 359	0.17 357

DISCO	0.32 322	0.13 164	0.51 291	0.25 292	0.16 273	0.48 377	0.25 309	0.50 284	0.57 380	0.37 296	0.45 306	0.62 390	0.36 334	0.64 332	0.49 370	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.12 297	0.11 278

DCANet-4	0.19 120	0.10 36	0.52 295	0.19 36	0.09 10	0.19 53	0.18 120	0.36 157	0.39 244	0.29 165	0.30 138	0.17 55	0.22 185	0.20 48	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.05 1	0.07 85

MIPNet	0.21 151	0.15 232	0.52 295	0.21 117	0.12 95	0.27 201	0.20 198	0.45 240	0.37 221	0.30 193	0.23 79	0.19 77	0.24 214	0.27 145	0.19 168	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.06 28

HHNet	0.22 179	0.12 106	0.52 295	0.18 12	0.18 312	0.20 77	0.20 198	0.34 119	0.31 159	0.32 231	0.59 369	0.20 84	0.21 173	0.24 89	0.31 298	0.08 119	0.05 7	0.09 151	0.07 67	0.08 101	0.11 278

IPLG	0.21 151	0.15 232	0.53 298	0.21 117	0.12 95	0.28 215	0.17 85	0.42 214	0.30 148	0.33 242	0.32 159	0.15 41	0.17 120	0.50 263	0.21 203	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.06 28

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 344	0.36 402	0.53 298	0.34 396	0.19 330	0.51 385	0.24 294	0.55 342	0.38 235	0.41 339	0.47 322	0.47 338	0.27 258	0.73 363	0.30 294	0.36 429	0.19 404	0.27 408	0.17 385	0.26 408	0.23 406

CBMV_ROB	0.33 328	0.18 283	0.53 298	0.21 117	0.14 203	0.33 286	0.20 198	0.51 299	0.45 306	0.51 383	0.55 357	0.45 330	0.42 366	0.71 356	0.32 303	0.18 389	0.19 404	0.23 403	0.21 400	0.14 325	0.15 339

UGAM-zero	0.23 196	0.10 36	0.54 301	0.19 36	0.13 162	0.21 100	0.14 20	0.44 230	0.22 48	0.28 138	0.28 115	0.51 358	0.33 318	0.65 338	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.08 136	0.06 8	0.07 85

STrans-v2	0.24 222	0.13 164	0.54 301	0.21 117	0.12 95	0.23 143	0.21 227	0.47 257	0.28 119	0.31 210	0.42 271	0.36 265	0.35 330	0.62 325	0.23 238	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.06 28

NVstereo2D	0.31 313	0.16 253	0.54 301	0.24 256	0.22 367	0.42 350	0.28 338	0.58 371	0.56 377	0.28 138	0.38 227	0.40 302	0.30 294	0.71 356	0.28 278	0.13 317	0.08 260	0.13 324	0.10 253	0.19 377	0.16 346

FBW_ROB	0.43 380	0.26 360	0.54 301	0.31 382	0.20 344	0.51 385	0.32 362	0.70 421	0.60 386	0.59 401	0.55 357	0.65 401	0.41 358	1.40 445	0.51 377	0.13 317	0.17 394	0.21 396	0.16 377	0.17 359	0.18 370

PSMNet_ROB	0.33 328	0.24 345	0.54 301	0.31 382	0.21 351	0.42 350	0.43 406	0.59 376	0.47 325	0.37 296	0.44 294	0.49 348	0.31 308	0.64 332	0.43 352	0.14 340	0.10 312	0.15 360	0.14 357	0.13 311	0.11 278

CBMV	0.33 328	0.21 323	0.54 301	0.23 214	0.13 162	0.42 350	0.33 372	0.53 325	0.48 334	0.52 389	0.49 329	0.50 354	0.41 358	0.56 296	0.31 298	0.15 352	0.16 389	0.18 382	0.16 377	0.13 311	0.13 313
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo04	0.23 196	0.12 106	0.55 307	0.22 171	0.14 203	0.25 175	0.23 272	0.49 276	0.52 361	0.28 138	0.23 79	0.27 173	0.23 196	0.30 184	0.22 221	0.07 22	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.08 142

HH	0.18 82	0.12 106	0.55 307	0.22 171	0.12 95	0.18 30	0.18 120	0.34 119	0.19 16	0.20 69	0.24 90	0.34 246	0.18 143	0.29 172	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.06 28

HanStereo	0.18 82	0.12 106	0.55 307	0.22 171	0.12 95	0.18 30	0.18 120	0.34 119	0.19 16	0.20 69	0.24 90	0.34 246	0.18 143	0.29 172	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.06 28

CIPLG	0.21 151	0.21 323	0.55 307	0.23 214	0.15 248	0.25 175	0.20 198	0.35 139	0.29 137	0.31 210	0.33 178	0.22 104	0.15 81	0.26 129	0.20 181	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.08 142

TransformOpticalFlow	0.24 222	0.13 164	0.56 311	0.23 214	0.11 53	0.21 100	0.19 157	0.40 189	0.32 167	0.30 193	0.43 283	0.36 265	0.31 308	0.61 317	0.20 181	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.07 85

test_xeample3	0.16 47	0.11 82	0.56 311	0.19 36	0.12 95	0.20 77	0.18 120	0.35 139	0.20 28	0.16 39	0.12 4	0.13 17	0.12 30	0.24 89	0.15 75	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.08 136	0.07 51	0.07 85

AF-Net	0.37 353	0.26 360	0.56 311	0.32 388	0.23 379	0.41 343	0.29 343	0.61 388	0.64 395	0.42 347	0.68 394	0.65 401	0.49 390	0.57 299	0.44 356	0.15 352	0.11 332	0.19 389	0.14 357	0.15 337	0.13 313

GCST	0.47 390	0.60 431	0.57 314	1.04 455	0.48 429	0.38 327	0.11 3	0.40 189	0.32 167	0.41 339	0.34 185	0.29 197	0.17 120	0.46 250	0.19 168	0.69 446	0.42 439	0.79 448	0.62 450	0.62 438	0.46 438

MyStereo06	0.20 134	0.12 106	0.57 314	0.21 117	0.14 203	0.25 175	0.23 272	0.40 189	0.21 39	0.30 193	0.24 90	0.31 224	0.18 143	0.22 74	0.18 143	0.07 22	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.08 142

MyStereo05	0.23 196	0.12 106	0.57 314	0.21 117	0.14 203	0.25 175	0.23 272	0.48 268	0.52 361	0.31 210	0.23 79	0.25 143	0.22 185	0.30 184	0.21 203	0.07 22	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.08 142

rrr	0.17 61	0.11 82	0.57 314	0.19 36	0.12 95	0.20 77	0.18 120	0.35 139	0.22 48	0.15 22	0.12 4	0.14 33	0.12 30	0.28 157	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

PFNet	0.23 196	0.10 36	0.57 314	0.24 256	0.14 203	0.22 124	0.19 157	0.39 182	0.33 179	0.35 276	0.32 159	0.27 173	0.19 157	0.64 332	0.22 221	0.09 191	0.05 7	0.09 151	0.07 67	0.08 101	0.07 85

LL-Strereo	0.29 298	0.25 349	0.58 319	0.25 292	0.21 351	0.23 143	0.24 294	0.55 342	0.42 276	0.34 260	0.32 159	0.41 305	0.40 354	0.94 415	0.23 238	0.08 119	0.07 183	0.11 271	0.09 219	0.09 163	0.09 196

GwcNet-ADL	0.22 179	0.14 202	0.58 319	0.24 256	0.13 162	0.22 124	0.23 272	0.49 276	0.40 259	0.27 128	0.29 126	0.30 213	0.20 166	0.26 129	0.23 238	0.09 191	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.09 163	0.09 196

sAnonymous2	0.20 134	0.21 323	0.58 319	0.24 256	0.17 292	0.22 124	0.19 157	0.34 119	0.28 119	0.17 48	0.19 42	0.17 55	0.16 95	0.17 17	0.14 59	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.23 397	0.17 357

CroCo_RVC	0.20 134	0.21 323	0.58 319	0.24 256	0.17 292	0.22 124	0.19 157	0.34 119	0.28 119	0.17 48	0.19 42	0.17 55	0.16 95	0.17 17	0.14 59	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.23 397	0.17 357

RYNet	0.37 353	0.18 283	0.59 323	0.25 292	0.28 403	0.61 406	0.32 362	0.59 376	0.59 383	0.41 339	0.38 227	0.57 376	0.39 351	0.87 402	0.53 380	0.11 266	0.08 260	0.12 304	0.11 288	0.18 370	0.18 370

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 268	0.21 323	0.59 323	0.25 292	0.18 312	0.29 235	0.22 249	0.50 284	0.40 259	0.38 307	0.41 256	0.43 316	0.27 258	0.43 240	0.29 288	0.11 266	0.08 260	0.10 219	0.10 253	0.10 218	0.11 278
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IPLGR_C	0.21 151	0.22 335	0.60 325	0.23 214	0.15 248	0.24 162	0.20 198	0.35 139	0.29 137	0.31 210	0.32 159	0.22 104	0.15 81	0.25 114	0.20 181	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.08 142

DANet	0.35 340	0.23 342	0.60 325	0.36 406	0.22 367	0.39 335	0.25 309	0.48 268	0.43 281	0.52 389	0.50 331	0.59 381	0.41 358	0.76 376	0.49 370	0.13 317	0.11 332	0.14 346	0.12 323	0.17 359	0.15 339
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWCDC_ROB	0.38 359	0.30 383	0.60 325	0.33 394	0.20 344	0.42 350	0.19 157	0.58 371	0.89 428	0.42 347	1.26 436	0.36 265	0.34 326	0.50 263	0.38 327	0.18 389	0.11 332	0.11 271	0.09 219	0.19 377	0.13 313

IPLGR	0.21 151	0.13 164	0.61 328	0.21 117	0.11 53	0.25 175	0.18 120	0.41 201	0.37 221	0.28 138	0.27 111	0.21 95	0.19 157	0.37 223	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.06 28

FCDSN-DC	0.63 419	0.31 389	0.61 328	0.36 406	0.30 411	0.65 409	0.37 385	0.66 411	0.68 403	1.14 442	1.54 448	1.71 447	1.26 448	0.92 411	0.64 397	0.24 407	0.22 415	0.27 408	0.26 418	0.27 412	0.27 418
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DMCA-RVC	0.27 268	0.21 323	0.61 328	0.28 365	0.17 292	0.29 235	0.21 227	0.42 214	0.35 200	0.40 330	0.37 215	0.39 289	0.36 334	0.43 240	0.30 294	0.13 317	0.10 312	0.15 360	0.11 288	0.13 311	0.10 246

STTStereo	0.28 287	0.20 310	0.61 328	0.25 292	0.17 292	0.29 235	0.24 294	0.47 257	0.39 244	0.39 322	0.41 256	0.44 326	0.28 272	0.40 234	0.28 278	0.13 317	0.12 349	0.13 324	0.16 377	0.12 297	0.11 278

DRN-Test	0.33 328	0.17 269	0.61 328	0.27 348	0.19 330	0.46 367	0.29 343	0.65 405	0.51 354	0.47 374	0.46 315	0.44 326	0.34 326	0.62 325	0.41 348	0.12 300	0.08 260	0.13 324	0.12 323	0.12 297	0.10 246

StereoDRNet	0.32 322	0.22 335	0.61 328	0.27 348	0.21 351	0.42 350	0.30 353	0.61 388	0.48 334	0.46 366	0.39 240	0.48 344	0.30 294	0.57 299	0.40 342	0.11 266	0.09 292	0.12 304	0.11 288	0.12 297	0.10 246

iResNet	0.24 222	0.18 283	0.61 328	0.25 292	0.11 53	0.29 235	0.21 227	0.42 214	0.43 281	0.33 242	0.43 283	0.27 173	0.22 185	0.34 207	0.26 271	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.07 85

MSMD_ROB	0.60 417	0.33 396	0.61 328	0.30 376	0.25 391	0.86 431	0.35 377	0.55 342	0.67 400	1.10 440	1.49 445	1.76 448	0.97 439	0.88 405	0.49 370	0.23 401	0.21 410	0.27 408	0.27 421	0.25 401	0.24 411

DispNO	0.27 268	0.18 283	0.62 336	0.23 214	0.17 292	0.25 175	0.22 249	0.45 240	0.41 269	0.32 231	0.39 240	0.38 277	0.27 258	0.77 382	0.27 275	0.09 191	0.07 183	0.10 219	0.10 253	0.08 101	0.08 142

ACRE	0.21 151	0.20 310	0.62 336	0.23 214	0.15 248	0.24 162	0.20 198	0.35 139	0.28 119	0.31 210	0.32 159	0.22 104	0.15 81	0.25 114	0.20 181	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.08 142

NaN_ROB	0.41 372	0.28 370	0.62 336	0.30 376	0.19 330	0.51 385	0.47 416	0.58 371	0.59 383	0.56 398	0.47 322	0.49 348	0.41 358	1.21 437	0.64 397	0.12 300	0.18 400	0.12 304	0.13 346	0.11 262	0.14 330

MyStereo8	0.22 179	0.15 232	0.63 339	0.21 117	0.17 292	0.31 267	0.16 58	0.36 157	0.32 167	0.28 138	0.36 206	0.25 143	0.18 143	0.25 114	0.28 278	0.08 119	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.10 218	0.12 299

gwcnet-sp	0.24 222	0.13 164	0.63 339	0.22 171	0.14 203	0.34 298	0.22 249	0.44 230	0.39 244	0.35 276	0.34 185	0.27 173	0.27 258	0.35 216	0.25 258	0.09 191	0.08 260	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

scenet	0.24 222	0.13 164	0.63 339	0.22 171	0.14 203	0.34 298	0.22 249	0.44 230	0.39 244	0.35 276	0.34 185	0.27 173	0.27 258	0.35 216	0.25 258	0.09 191	0.08 260	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

ssnet	0.24 222	0.13 164	0.63 339	0.22 171	0.14 203	0.34 298	0.22 249	0.44 230	0.39 244	0.35 276	0.34 185	0.27 173	0.27 258	0.35 216	0.25 258	0.09 191	0.08 260	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

Anonymous3	0.23 196	0.18 283	0.63 339	0.27 348	0.18 312	0.41 343	0.23 272	0.43 225	0.35 200	0.23 86	0.27 111	0.20 84	0.18 143	0.27 145	0.18 143	0.12 300	0.11 332	0.10 219	0.10 253	0.11 262	0.12 299

RGC	0.39 364	0.32 394	0.64 344	0.34 396	0.27 398	0.40 340	0.29 343	0.57 364	0.53 365	0.45 363	0.64 386	0.62 390	0.45 374	0.72 361	0.39 335	0.15 352	0.15 382	0.21 396	0.20 397	0.18 370	0.19 378

IGEV_Zeroshot_test	0.18 82	0.10 36	0.65 345	0.20 79	0.12 95	0.19 53	0.15 36	0.34 119	0.19 16	0.28 138	0.22 76	0.27 173	0.13 54	0.23 83	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.06 28

stereogan	0.37 353	0.17 269	0.65 345	0.27 348	0.22 367	0.62 407	0.26 320	0.59 376	0.63 394	0.43 353	0.60 374	0.67 406	0.42 366	0.68 348	0.35 318	0.13 317	0.14 368	0.14 346	0.12 323	0.19 377	0.17 357

CC-Net-ROB	0.43 380	0.47 417	0.65 345	0.37 412	0.23 379	0.51 385	0.29 343	0.66 411	0.49 343	0.46 366	0.51 337	0.48 344	0.38 346	0.96 418	0.35 318	0.34 427	0.23 419	0.55 436	0.25 414	0.31 419	0.20 388

WCMA_ROB	0.51 402	0.21 323	0.65 345	0.25 292	0.21 351	0.58 401	0.32 362	0.54 332	0.55 374	0.95 432	1.40 440	1.28 438	0.81 428	0.73 363	0.62 393	0.18 389	0.15 382	0.15 360	0.15 365	0.19 377	0.19 378

FC-DCNN v2	0.71 427	0.30 383	0.67 349	0.32 388	0.27 398	0.84 429	0.39 396	0.84 437	0.85 427	1.44 455	1.64 451	2.09 452	1.28 450	1.06 427	0.80 409	0.24 407	0.22 415	0.27 408	0.26 418	0.26 408	0.25 413

SQANet	0.40 370	0.48 419	0.67 349	0.48 427	0.39 421	0.48 377	0.22 249	0.51 299	0.43 281	0.40 330	0.47 322	0.47 338	0.33 318	0.54 285	0.32 303	0.36 429	0.15 382	0.40 428	0.21 400	0.45 428	0.31 422

CBFPSM	0.27 268	0.16 253	0.67 349	0.20 79	0.14 203	0.38 327	0.25 309	0.40 189	0.36 212	0.33 242	0.36 206	0.56 372	0.38 346	0.32 195	0.38 327	0.08 119	0.08 260	0.07 21	0.08 136	0.09 163	0.11 278

PDISCO_ROB	0.43 380	0.30 383	0.67 349	0.43 421	0.36 419	0.67 412	0.32 362	0.72 424	0.76 415	0.43 353	0.53 350	0.63 398	0.40 354	0.66 343	0.47 367	0.21 398	0.12 349	0.21 396	0.19 396	0.25 401	0.20 388

MeshStereo	0.58 413	0.27 367	0.67 349	0.22 171	0.17 292	0.66 411	0.37 385	0.78 429	0.61 389	1.47 459	1.30 437	1.65 445	0.79 425	1.12 431	0.59 388	0.17 378	0.17 394	0.17 375	0.14 357	0.17 359	0.14 330
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
Nwc_Net	0.37 353	0.25 349	0.68 354	0.31 382	0.24 384	0.44 360	0.30 353	0.65 405	0.50 351	0.37 296	0.69 398	0.58 379	0.45 374	0.60 312	0.40 342	0.15 352	0.12 349	0.19 389	0.21 400	0.14 325	0.13 313

UNet	0.28 287	0.14 202	0.69 355	0.23 214	0.20 344	0.44 360	0.22 249	0.50 284	0.40 259	0.34 260	0.39 240	0.43 316	0.33 318	0.40 234	0.31 298	0.09 191	0.07 183	0.10 219	0.08 136	0.10 218	0.08 142

NCC-stereo	0.39 364	0.25 349	0.69 355	0.32 388	0.28 403	0.46 367	0.36 381	0.65 405	0.52 361	0.40 330	0.57 365	0.56 372	0.47 383	0.73 363	0.45 359	0.17 378	0.14 368	0.18 382	0.25 414	0.16 344	0.16 346

Abc-Net	0.39 364	0.25 349	0.69 355	0.32 388	0.28 403	0.46 367	0.36 381	0.65 405	0.52 361	0.40 330	0.57 365	0.56 372	0.47 383	0.73 363	0.45 359	0.17 378	0.14 368	0.18 382	0.25 414	0.16 344	0.16 346
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.43 380	0.47 417	0.69 355	0.38 414	0.20 344	0.51 385	0.48 420	0.66 411	0.66 397	0.46 366	0.46 315	0.50 354	0.44 371	0.90 409	0.39 335	0.27 415	0.21 410	0.32 422	0.18 391	0.27 412	0.22 400
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FC-DCNN	0.70 426	0.30 383	0.69 355	0.32 388	0.27 398	0.81 428	0.39 396	0.79 432	0.82 421	1.41 451	1.58 450	1.98 450	1.26 448	1.02 425	0.77 406	0.24 407	0.22 415	0.27 408	0.26 418	0.26 408	0.26 415

PWC_ROB	0.38 359	0.29 377	0.69 355	0.25 292	0.20 344	0.38 327	0.19 157	0.58 371	0.67 400	0.57 400	0.85 416	0.51 358	0.40 354	0.71 356	0.52 378	0.13 317	0.09 292	0.14 346	0.10 253	0.17 359	0.14 330

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 134	0.72 437	0.70 361	0.17 6	0.08 3	0.15 6	0.15 36	0.18 2	0.16 4	0.13 7	0.12 4	0.09 1	0.08 1	0.16 10	0.13 35	0.35 428	0.04 1	0.08 88	0.07 67	0.11 262	0.23 406

anonymity	0.56 409	0.54 428	0.70 361	0.47 426	0.61 439	0.56 397	0.43 406	0.69 420	0.49 343	0.63 406	0.55 357	0.54 368	0.60 406	0.61 317	0.57 382	0.55 439	0.53 446	0.50 433	0.54 444	0.51 431	0.56 443

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 306	0.20 310	0.70 361	0.21 117	0.17 292	0.46 367	0.27 325	0.50 284	0.49 343	0.42 347	0.55 357	0.43 316	0.30 294	0.46 250	0.38 327	0.09 191	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.11 262	0.10 246

APVNet	0.36 344	0.20 310	0.70 361	0.26 324	0.22 367	0.52 394	0.35 377	0.61 388	0.44 295	0.38 307	0.52 345	0.48 344	0.38 346	0.84 398	0.46 365	0.13 317	0.14 368	0.15 360	0.16 377	0.16 344	0.15 339

HBP-ISP	0.33 328	0.30 383	0.72 365	0.22 171	0.16 273	0.32 275	0.22 249	0.54 332	0.44 295	0.41 339	0.49 329	0.33 240	0.38 346	0.73 363	0.25 258	0.18 389	0.19 404	0.24 405	0.20 397	0.16 344	0.13 313

ADLNet2	0.30 306	0.17 269	0.72 365	0.23 214	0.17 292	0.36 315	0.24 294	0.52 314	0.51 354	0.32 231	0.38 227	0.45 330	0.30 294	0.69 350	0.35 318	0.10 235	0.08 260	0.09 151	0.09 219	0.12 297	0.10 246

iResNetv2_ROB	0.27 268	0.26 360	0.72 365	0.23 214	0.13 162	0.29 235	0.18 120	0.52 314	0.49 343	0.37 296	0.45 306	0.39 289	0.25 231	0.34 207	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.05 11	0.12 297	0.09 196

FAT-Stereo	0.36 344	0.18 283	0.73 368	0.26 324	0.18 312	0.33 286	0.29 343	0.60 384	0.59 383	0.46 366	0.60 374	0.60 384	0.50 391	0.61 317	0.34 314	0.13 317	0.14 368	0.13 324	0.12 323	0.14 325	0.18 370

FADNet	0.32 322	0.36 402	0.74 369	0.23 214	0.22 367	0.37 320	0.19 157	0.53 325	0.48 334	0.32 231	0.36 206	0.43 316	0.32 315	0.64 332	0.25 258	0.16 367	0.16 389	0.14 346	0.16 377	0.24 400	0.19 378

MANE	1.41 450	0.36 402	0.74 369	0.43 421	0.41 424	2.16 462	0.80 447	2.39 467	3.38 461	2.22 462	3.06 464	3.54 465	2.73 466	2.15 460	1.94 456	0.28 419	0.27 425	0.30 420	0.46 436	0.28 416	0.34 426

ARAFT	0.24 222	0.21 323	0.78 371	0.22 171	0.12 95	0.29 235	0.24 294	0.43 225	0.32 167	0.33 242	0.28 115	0.28 188	0.19 157	0.49 261	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.12 304	0.11 288	0.09 163	0.06 28

Syn2CoEx	0.36 344	0.31 389	0.78 371	0.34 396	0.21 351	0.41 343	0.28 338	0.61 388	0.49 343	0.42 347	0.56 363	0.45 330	0.44 371	0.69 350	0.38 327	0.17 378	0.14 368	0.15 360	0.12 323	0.13 311	0.12 299

FADNet-RVC	0.31 313	0.35 399	0.78 371	0.25 292	0.20 344	0.33 286	0.20 198	0.49 276	0.40 259	0.34 260	0.39 240	0.41 305	0.29 285	0.63 330	0.31 298	0.13 317	0.14 368	0.14 346	0.15 365	0.19 377	0.19 378

RTSC	0.39 364	0.28 370	0.78 371	0.27 348	0.18 312	0.49 380	0.22 249	0.59 376	0.84 426	0.55 397	0.53 350	0.49 348	0.36 334	0.67 347	0.82 410	0.13 317	0.10 312	0.11 271	0.12 323	0.17 359	0.17 357

CSAN	0.50 398	0.35 399	0.78 371	0.36 406	0.23 379	0.56 397	0.59 432	0.61 388	0.70 407	0.64 408	0.78 409	0.65 401	0.60 406	1.38 444	0.62 393	0.21 398	0.17 394	0.20 393	0.20 397	0.18 370	0.18 370

pmcnn	0.50 398	0.20 310	0.78 371	0.24 256	0.26 396	0.39 335	0.30 353	0.51 299	0.50 351	0.54 396	1.23 435	2.52 459	0.37 342	0.77 382	0.95 420	0.08 119	0.06 83	0.06 1	0.05 11	0.10 218	0.08 142

Wz-Net-MNSev	0.36 344	0.26 360	0.79 377	0.26 324	0.21 351	0.59 402	0.38 391	0.55 342	0.56 377	0.48 377	0.54 353	0.53 366	0.36 334	0.60 312	0.44 356	0.11 266	0.09 292	0.11 271	0.11 288	0.15 337	0.13 313

SGM-ForestM	1.36 449	0.28 370	0.79 377	0.26 324	0.16 273	2.26 463	1.00 457	1.42 451	1.46 450	2.38 463	2.05 458	5.95 472	2.66 464	2.95 464	2.46 462	0.17 378	0.18 400	0.18 382	0.18 391	0.15 337	0.18 370

FINET	0.34 335	0.27 367	0.80 379	0.24 256	0.24 384	0.36 315	0.34 374	0.54 332	0.72 410	0.39 322	0.47 322	0.32 233	0.30 294	0.51 268	0.32 303	0.19 394	0.17 394	0.13 324	0.12 323	0.18 370	0.16 346

SAMSARA	0.56 409	0.39 410	0.80 379	0.60 435	0.46 427	1.00 438	1.23 465	0.67 416	0.68 403	0.71 415	0.54 353	0.89 424	0.57 403	0.81 393	0.62 393	0.19 394	0.22 415	0.18 382	0.18 391	0.27 412	0.25 413

fast-acv-ft	0.31 313	0.20 310	0.81 381	0.24 256	0.18 312	0.46 367	0.27 325	0.41 201	0.49 343	0.39 322	0.55 357	0.49 348	0.35 330	0.37 223	0.38 327	0.11 266	0.11 332	0.11 271	0.12 323	0.12 297	0.09 196

edge stereo	0.39 364	0.22 335	0.81 381	0.27 348	0.22 367	0.37 320	0.24 294	0.56 357	0.54 369	0.53 394	0.60 374	0.71 414	0.50 391	0.78 384	0.40 342	0.16 367	0.14 368	0.19 389	0.14 357	0.16 344	0.17 357

SHD	0.42 375	0.27 367	0.81 381	0.31 382	0.25 391	0.42 350	0.22 249	0.66 411	0.94 435	0.63 406	0.60 374	0.59 381	0.47 383	0.59 311	0.58 387	0.15 352	0.13 360	0.16 369	0.16 377	0.20 385	0.22 400

SDNR	0.42 375	0.21 323	0.82 384	0.21 117	0.18 312	1.27 449	0.17 85	0.50 284	0.49 343	0.42 347	0.81 412	0.38 277	0.27 258	1.19 434	0.38 327	0.23 401	0.24 421	0.17 375	0.13 346	0.17 359	0.20 388

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 196	0.13 164	0.83 385	0.20 79	0.21 351	0.23 143	0.17 85	0.48 268	0.27 105	0.23 86	0.29 126	0.39 289	0.23 196	0.25 114	0.15 75	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.11 288	0.11 262	0.10 246

XX-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.83 385	0.26 324	0.17 292	0.23 143	0.13 9	0.40 189	0.18 11	0.20 69	0.41 256	0.31 224	0.10 10	0.32 195	0.12 11	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.05 1

FADNet_RVC	0.30 306	0.28 370	0.83 385	0.23 214	0.15 248	0.30 252	0.17 85	0.49 276	0.37 221	0.30 193	0.38 227	0.30 213	0.27 258	0.52 274	0.31 298	0.14 340	0.14 368	0.14 346	0.16 377	0.21 388	0.23 406

PA-Net	0.37 353	0.28 370	0.83 385	0.31 382	0.28 403	0.39 335	0.42 404	0.51 299	0.55 374	0.34 260	0.42 271	0.41 305	0.36 334	0.79 386	0.49 370	0.12 300	0.23 419	0.16 369	0.23 409	0.12 297	0.18 370
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVStereoNet_ROB	0.67 423	0.49 423	0.83 385	0.48 427	0.40 423	0.51 385	0.46 412	0.70 421	0.77 417	0.84 425	1.72 452	1.02 429	0.83 430	1.23 438	0.79 408	0.32 425	0.38 436	0.40 428	0.46 436	0.36 424	0.41 432
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	0.91 438	0.86 443	0.84 390	0.97 450	0.75 445	0.92 435	0.71 438	1.27 446	1.10 441	0.89 427	1.45 442	1.14 431	0.96 437	1.19 434	0.84 411	0.74 447	0.51 443	0.97 451	0.55 445	0.84 449	0.60 447

IMH-64	0.91 438	0.86 443	0.84 390	0.97 450	0.75 445	0.92 435	0.71 438	1.27 446	1.10 441	0.89 427	1.45 442	1.14 431	0.96 437	1.19 434	0.84 411	0.74 447	0.51 443	0.97 451	0.55 445	0.84 449	0.60 447

PVD	0.58 413	0.34 397	0.84 390	0.39 416	0.31 413	0.59 402	0.47 416	0.80 433	1.25 445	0.92 429	1.09 428	0.79 418	0.82 429	0.85 399	0.76 403	0.21 398	0.18 400	0.22 402	0.18 391	0.27 412	0.35 427

ELAS	0.74 432	0.36 402	0.85 393	0.36 406	0.33 415	1.36 453	0.77 445	0.93 441	0.92 432	1.41 451	1.53 447	1.16 434	1.17 444	0.95 417	1.03 424	0.26 410	0.25 423	0.28 414	0.28 424	0.31 419	0.30 420
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 402	0.50 424	0.86 394	0.39 416	0.24 384	0.84 429	0.55 428	0.56 357	0.62 391	0.60 402	0.68 394	0.62 390	0.42 366	1.13 432	0.43 352	0.23 401	0.27 425	0.27 408	0.35 428	0.25 401	0.29 419

G-Net	0.46 389	0.25 349	0.86 394	0.34 396	0.28 403	0.90 434	0.35 377	0.47 257	0.45 306	0.68 412	1.22 434	0.64 400	0.60 406	0.61 317	0.57 382	0.16 367	0.14 368	0.17 375	0.13 346	0.22 394	0.19 378

otaku	0.57 412	0.62 433	0.87 396	0.63 437	0.44 426	0.73 417	0.37 385	0.65 405	0.66 397	0.51 383	0.75 405	0.66 405	0.45 374	0.69 350	0.46 365	0.53 436	0.34 434	0.55 436	0.35 428	0.60 437	0.45 435

GASNet	0.36 344	0.46 415	0.88 397	0.34 396	0.23 379	0.35 310	0.22 249	0.60 384	0.53 365	0.40 330	0.37 215	0.45 330	0.30 294	0.79 386	0.35 318	0.15 352	0.10 312	0.14 346	0.14 357	0.22 394	0.12 299

GwcNet	0.35 340	0.23 342	0.88 397	0.25 292	0.24 384	0.48 377	0.27 325	0.55 342	0.57 380	0.38 307	0.52 345	0.51 358	0.32 315	0.60 312	0.41 348	0.13 317	0.11 332	0.12 304	0.11 288	0.13 311	0.14 330

ADCRef	0.38 359	0.24 345	0.88 397	0.26 324	0.21 351	0.49 380	0.27 325	0.52 314	0.48 334	0.50 378	0.58 367	0.35 260	0.47 383	0.48 256	1.29 441	0.09 191	0.08 260	0.12 304	0.12 323	0.11 262	0.11 278

STTRV1_RVC	0.42 375	0.32 394	0.89 400	0.29 368	0.36 419	0.49 380	0.31 357	0.61 388	0.53 365	0.46 366	0.56 363	0.47 338	0.43 369	1.00 422	0.39 335	0.27 415	0.21 410	0.20 393	0.18 391	0.25 401	0.17 357

PASM	0.45 387	0.35 399	0.90 401	0.35 405	0.33 415	0.39 335	0.38 391	0.50 284	0.61 389	0.52 389	0.51 337	0.62 390	0.45 374	0.93 413	0.48 368	0.26 410	0.29 429	0.29 418	0.33 426	0.29 417	0.26 415

Wz-Net-LNSev	0.34 335	0.29 377	0.91 402	0.26 324	0.21 351	0.47 373	0.31 357	0.54 332	0.54 369	0.44 359	0.52 345	0.50 354	0.35 330	0.39 229	0.39 335	0.11 266	0.11 332	0.10 219	0.09 219	0.14 325	0.13 313

DGSMNet	0.61 418	0.29 377	0.91 402	0.51 430	0.70 443	0.62 407	1.38 466	0.59 376	0.55 374	0.37 296	0.61 380	0.52 362	0.33 318	0.65 338	0.43 352	0.53 436	0.60 453	0.67 441	0.61 449	0.63 439	0.61 450

WAO-6	1.07 445	0.93 450	0.92 404	0.96 449	0.78 449	1.28 450	0.75 442	1.34 448	2.00 456	1.02 437	1.54 448	1.59 444	1.22 446	1.31 442	1.14 431	0.78 450	0.55 449	1.02 455	0.75 456	0.83 448	0.69 453

Ntro	0.58 413	0.64 434	0.92 404	0.66 438	0.50 432	0.77 422	0.36 381	0.66 411	0.70 407	0.50 378	0.59 369	0.65 401	0.51 394	0.75 371	0.45 359	0.56 440	0.32 433	0.56 439	0.34 427	0.63 439	0.46 438

WAO-7	1.01 442	0.89 446	0.93 406	0.83 447	0.66 442	1.18 444	0.81 449	1.40 450	1.57 452	1.11 441	1.76 454	1.45 442	1.19 445	1.50 447	1.14 431	0.61 443	0.62 456	0.70 442	0.68 452	0.66 444	0.60 447

FADNet-RVC-Resample	0.29 298	0.25 349	0.93 406	0.26 324	0.16 273	0.32 275	0.21 227	0.47 257	0.39 244	0.35 276	0.38 227	0.33 240	0.27 258	0.53 279	0.24 249	0.10 235	0.10 312	0.14 346	0.13 346	0.13 311	0.16 346

DPSNet	0.47 390	0.24 345	0.93 406	0.27 348	0.20 344	0.75 421	0.57 429	0.84 437	0.79 419	0.47 374	0.51 337	0.60 384	0.69 419	0.87 402	0.71 401	0.16 367	0.13 360	0.12 304	0.10 253	0.25 401	0.21 395

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 248	0.14 202	0.95 409	0.21 117	0.27 398	0.20 77	0.19 157	0.48 268	0.25 86	0.26 119	0.55 357	0.34 246	0.18 143	0.25 114	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.12 323	0.12 297	0.12 299

MDST_ROB	0.48 393	0.14 202	0.95 409	0.30 376	0.21 351	1.33 452	0.32 362	0.77 428	0.56 377	1.06 438	0.71 399	0.49 348	0.35 330	1.26 440	0.38 327	0.13 317	0.11 332	0.16 369	0.13 346	0.12 297	0.12 299

XQC	0.43 380	0.37 407	0.96 411	0.34 396	0.25 391	0.53 395	0.34 374	0.60 384	0.73 413	0.51 383	0.46 315	0.57 376	0.47 383	0.70 353	0.72 402	0.17 378	0.12 349	0.18 382	0.15 365	0.25 401	0.23 406

SANet	0.53 407	0.28 370	0.96 411	0.26 324	0.15 248	0.69 413	0.44 409	0.67 416	1.34 446	0.67 411	0.98 425	0.94 425	0.71 421	0.89 406	0.76 403	0.14 340	0.12 349	0.12 304	0.11 288	0.17 359	0.16 346

SPS-STEREO	0.69 425	0.61 432	0.98 413	0.52 432	0.57 437	0.74 419	0.50 423	0.78 429	0.62 391	0.95 432	0.86 417	0.94 425	0.70 420	1.01 424	0.87 415	0.58 442	0.51 443	0.50 433	0.50 440	0.55 434	0.58 445
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.72 428	0.76 439	0.99 414	0.62 436	0.70 443	0.77 422	0.67 436	0.75 426	0.83 424	0.78 423	0.86 417	0.69 411	0.78 424	0.71 356	0.61 391	0.66 445	0.59 452	0.61 440	0.58 448	0.68 445	0.71 454

IMH	1.05 444	0.95 451	1.00 415	1.01 452	0.78 449	1.11 441	0.68 437	1.38 449	1.43 449	1.00 435	1.72 452	1.43 441	1.14 441	1.73 453	0.89 416	1.09 460	0.55 449	0.99 453	0.57 447	0.87 452	0.62 452

ADCL	0.47 390	0.22 335	1.00 415	0.27 348	0.19 330	0.74 419	0.64 435	0.54 332	0.69 405	0.56 398	0.71 399	0.55 370	0.60 406	0.60 312	1.43 443	0.11 266	0.09 292	0.13 324	0.13 346	0.14 325	0.14 330

ELAS_RVC	0.74 432	0.36 402	1.00 415	0.37 412	0.33 415	0.88 432	0.93 454	0.83 436	1.08 440	1.35 447	1.33 439	1.24 436	1.33 452	1.06 427	0.95 420	0.27 415	0.25 423	0.29 418	0.27 421	0.30 418	0.30 420
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.72 428	0.89 446	1.02 418	0.82 445	0.63 441	0.78 425	0.52 425	0.81 435	0.93 434	0.60 402	0.79 410	0.80 419	0.60 406	0.80 390	0.57 382	0.78 450	0.55 449	0.78 446	0.49 438	0.76 447	0.58 445

Consistency-Raft	0.55 408	0.48 419	1.02 418	0.45 424	0.49 430	0.49 380	0.47 416	0.72 424	0.72 410	0.45 363	0.82 413	0.47 338	0.60 406	0.50 263	0.63 396	0.39 433	0.39 437	0.44 430	0.51 441	0.52 432	0.37 428

iinet-f	0.30 306	0.18 283	1.03 420	0.20 79	0.15 248	0.44 360	0.22 249	0.45 240	0.37 221	0.35 276	0.44 294	0.41 305	0.34 326	0.34 207	0.40 342	0.10 235	0.09 292	0.08 88	0.08 136	0.13 311	0.11 278

S-Stereo	0.38 359	0.20 310	1.05 421	0.27 348	0.22 367	0.38 327	0.32 362	0.55 342	0.66 397	0.39 322	0.59 369	0.49 348	0.41 358	0.75 371	0.40 342	0.12 300	0.15 382	0.13 324	0.13 346	0.16 344	0.21 395

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 424	0.64 434	1.06 422	0.45 424	0.27 398	1.40 455	0.58 430	0.78 429	0.92 432	0.84 425	0.86 417	0.88 423	0.68 418	1.33 443	0.68 400	0.37 431	0.29 429	0.34 424	0.36 431	0.43 426	0.37 428

WAO-8	1.46 453	1.10 457	1.09 423	1.10 456	0.84 453	2.06 459	0.75 442	1.84 459	3.83 464	1.44 455	2.21 460	2.15 453	1.43 454	3.17 465	1.19 436	0.91 455	0.65 458	1.09 456	0.79 457	0.90 454	0.71 454

Venus	1.46 453	1.10 457	1.09 423	1.10 456	0.84 453	2.06 459	0.75 442	1.84 459	3.83 464	1.44 455	2.21 460	2.15 453	1.43 454	3.17 465	1.19 436	0.91 455	0.65 458	1.09 456	0.79 457	0.90 454	0.71 454

aanetorigin	0.39 364	0.29 377	1.09 423	0.24 256	0.19 330	0.28 215	0.37 385	0.33 112	0.47 325	0.94 430	0.82 413	0.52 362	0.54 397	0.49 261	0.50 375	0.11 266	0.09 292	0.10 219	0.10 253	0.16 344	0.15 339

AnyNet_C32	0.51 402	0.40 411	1.10 426	0.29 368	0.28 403	0.59 402	0.58 430	0.54 332	0.60 386	0.62 404	0.66 389	0.54 368	0.54 397	0.78 384	1.74 451	0.15 352	0.14 368	0.15 360	0.17 385	0.20 385	0.20 388

ADCMid	0.49 395	0.34 397	1.13 427	0.26 324	0.21 351	0.51 385	0.37 385	0.57 364	0.54 369	0.75 420	0.66 389	0.62 390	0.64 416	0.64 332	1.68 448	0.13 317	0.12 349	0.17 375	0.17 385	0.20 385	0.17 357

ADCP+	0.45 387	0.24 345	1.15 428	0.25 292	0.22 367	0.56 397	0.39 396	0.54 332	0.51 354	0.44 359	0.51 337	0.46 336	0.52 396	0.56 296	1.89 454	0.10 235	0.08 260	0.11 271	0.10 253	0.14 325	0.13 313

MFN_U_SF_RVC	0.56 409	0.51 426	1.19 429	0.38 414	0.22 367	0.69 413	0.27 325	0.80 433	0.67 400	0.73 416	0.74 404	0.87 421	0.61 415	0.81 393	0.76 403	0.29 421	0.27 425	0.32 422	0.37 432	0.32 421	0.31 422

TorneroNet-64	1.43 451	1.03 453	1.20 430	1.10 456	0.86 455	2.26 463	0.73 441	1.84 459	3.84 466	1.25 444	2.25 462	2.69 461	1.42 453	1.76 455	1.43 443	0.76 449	0.50 441	1.09 456	0.66 451	1.23 461	0.76 459

ktn	1.77 459	1.36 464	1.22 431	1.43 464	1.14 460	1.52 456	1.08 460	1.51 456	3.96 467	2.77 466	4.69 467	3.35 464	1.46 456	1.69 452	1.25 440	1.43 465	0.77 462	1.45 464	0.99 462	1.32 464	0.96 461

TorneroNet	2.22 461	1.08 456	1.24 432	1.14 460	0.90 456	5.58 468	0.80 447	2.12 465	8.69 473	2.58 464	5.42 469	3.88 466	1.97 459	1.78 457	1.87 453	0.86 453	0.54 448	1.15 460	0.74 455	1.23 461	0.85 460

ACVNet_2	0.89 437	0.87 445	1.25 433	0.82 445	0.62 440	0.97 437	0.62 434	1.14 445	1.42 448	1.00 435	1.40 440	1.47 443	0.84 431	1.11 429	0.66 399	0.61 443	0.43 440	0.78 446	0.49 438	0.75 446	0.52 441

pcwnet_v2	0.32 322	0.15 232	1.26 434	0.23 214	0.18 312	0.32 275	0.18 120	0.59 376	0.60 386	0.36 291	0.45 306	0.35 260	0.29 285	0.36 221	0.25 258	0.14 340	0.11 332	0.12 304	0.11 288	0.14 325	0.15 339

Wz-Net-SNSev	0.43 380	0.41 414	1.27 435	0.30 376	0.21 351	0.44 360	0.41 401	0.61 388	0.65 396	0.46 366	0.65 387	0.62 390	0.39 351	0.74 370	0.59 388	0.12 300	0.11 332	0.12 304	0.13 346	0.16 344	0.14 330

LVE	1.13 446	1.02 452	1.28 436	1.01 452	0.80 452	1.29 451	0.81 449	1.47 453	1.96 454	1.07 439	1.90 455	1.90 449	1.01 440	1.48 446	0.91 417	0.93 457	0.61 455	0.94 450	0.69 453	0.87 452	0.75 458

DeepPrunerF	0.44 386	0.29 377	1.29 437	0.33 394	0.30 411	0.35 310	0.36 381	0.62 397	1.15 444	0.40 330	0.44 294	0.39 289	0.41 358	0.80 390	0.52 378	0.18 389	0.14 368	0.23 403	0.21 400	0.17 359	0.17 357

SGM+DAISY	0.87 436	0.66 436	1.30 438	0.51 430	0.60 438	1.03 439	0.84 451	0.76 427	0.73 413	1.39 449	1.51 446	1.31 439	1.22 446	1.11 429	1.08 426	0.57 441	0.53 446	0.51 435	0.51 441	0.54 433	0.61 450

ACVNet-4b	0.72 428	0.81 441	1.33 439	0.72 442	0.50 432	0.80 427	0.31 357	0.71 423	0.80 420	0.50 378	0.72 403	0.95 427	0.43 369	0.96 418	1.20 438	1.13 463	0.21 410	0.76 445	0.45 435	0.65 442	0.46 438

ADCS	0.58 413	0.40 411	1.35 440	0.29 368	0.24 384	0.55 396	0.45 410	0.67 416	0.83 424	0.76 422	0.71 399	0.68 409	0.60 406	0.76 376	2.23 460	0.16 367	0.16 389	0.16 369	0.17 385	0.22 394	0.22 400

ACVNet_1	0.72 428	0.81 441	1.37 441	0.72 442	0.53 435	0.77 422	0.42 404	0.85 440	0.90 430	0.74 419	0.75 405	1.32 440	0.72 422	1.02 425	0.55 381	0.54 438	0.31 432	0.71 443	0.35 428	0.64 441	0.45 435

notaker	1.45 452	1.34 463	1.48 442	1.40 463	1.07 459	1.18 444	0.85 452	1.48 454	1.40 447	1.51 460	3.46 465	2.40 458	1.81 458	1.76 455	1.45 446	1.11 461	0.69 461	1.38 463	0.87 459	1.31 463	0.97 462

Dean	1.17 448	1.04 454	1.49 443	1.03 454	0.78 449	1.20 447	0.77 445	1.48 454	1.96 454	1.28 445	1.99 457	2.15 453	1.14 441	1.25 439	1.00 423	0.81 452	0.60 453	1.01 454	0.69 453	0.92 456	0.74 457

DispFullNet	0.66 422	0.89 446	1.59 444	0.77 444	1.21 461	0.51 385	0.23 272	0.59 376	0.72 410	0.69 414	0.61 380	0.69 411	0.91 435	0.79 386	0.48 368	0.27 415	0.12 349	0.73 444	0.30 425	0.65 442	0.40 431

KSHMR	1.89 460	1.36 464	1.60 445	1.47 465	1.22 462	1.38 454	1.06 459	1.79 458	5.97 470	1.42 453	5.65 471	2.98 463	1.14 441	2.23 461	1.20 438	1.27 464	1.12 463	1.46 465	1.10 464	1.32 464	1.15 465

ADCPNet	0.48 393	0.29 377	1.60 445	0.27 348	0.23 379	0.70 416	0.38 391	0.53 325	0.51 354	0.51 383	0.59 369	0.67 406	0.56 401	0.60 312	1.14 431	0.15 352	0.18 400	0.14 346	0.23 409	0.19 377	0.19 378

Wz-Net-TNSev	0.51 402	0.58 429	1.61 447	0.25 292	0.21 351	0.65 409	0.45 410	0.63 403	0.69 405	0.51 383	0.54 353	0.71 414	0.60 406	1.00 422	0.77 406	0.15 352	0.15 382	0.13 324	0.15 365	0.21 388	0.20 388

PWCK	1.00 440	1.17 460	1.70 448	0.91 448	0.41 424	1.19 446	0.92 453	1.10 443	1.14 443	1.16 443	1.14 431	1.25 437	0.88 434	1.75 454	1.04 425	0.87 454	0.50 441	0.87 449	0.53 443	0.96 457	0.52 441

WZ-Net	0.52 406	0.38 409	1.90 449	0.30 376	0.24 384	0.57 400	0.48 420	0.62 397	0.78 418	0.50 378	0.71 399	0.68 409	0.54 397	0.98 421	0.84 411	0.13 317	0.10 312	0.11 271	0.12 323	0.19 377	0.20 388

MADNet++	2.26 462	1.80 467	2.06 450	2.13 469	1.97 466	2.61 465	1.79 468	2.38 466	2.16 457	2.75 465	2.65 463	2.38 457	2.43 463	3.17 465	3.21 464	2.17 466	1.95 467	1.94 467	1.63 466	2.06 467	2.01 469

SuperB	0.49 395	0.28 370	2.23 451	0.23 214	0.15 248	0.41 343	0.32 362	0.47 257	0.82 421	0.43 353	0.50 331	0.33 240	0.45 374	0.68 348	1.08 426	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.98 458	0.14 330

HanzoNet	2.97 464	1.69 466	2.29 452	1.74 466	1.33 463	1.53 457	1.03 458	1.99 463	2.64 459	5.51 469	5.16 468	5.90 471	6.82 472	4.32 470	3.29 465	3.16 468	2.02 469	1.92 466	2.87 469	2.24 468	1.89 468

JetBlue	1.14 447	0.76 439	2.36 453	0.59 434	0.75 445	3.04 466	1.78 467	1.11 444	0.90 430	0.94 430	1.10 429	1.66 446	1.28 450	2.09 458	1.72 450	0.43 435	0.36 435	0.38 426	0.38 434	0.58 436	0.56 443

UNDER WATER	1.59 456	1.22 462	2.36 453	1.38 462	1.03 458	1.67 458	1.10 461	1.54 457	3.63 462	1.44 455	1.47 444	2.85 462	2.25 462	1.67 451	1.94 456	1.06 459	0.62 456	1.31 462	0.93 461	1.21 460	1.02 463

EDNetEfficient	0.63 419	0.37 407	2.40 455	0.26 324	0.25 391	0.38 327	0.49 422	0.41 201	1.06 439	1.38 448	0.87 420	0.62 390	0.95 436	0.65 338	1.65 447	0.11 266	0.09 292	0.10 219	0.11 288	0.19 377	0.17 357

UNDER WATER-64	1.55 455	1.19 461	2.52 456	1.31 461	0.95 457	2.12 461	1.21 464	1.45 452	3.19 460	1.43 454	1.32 438	2.64 460	2.04 460	1.63 450	1.83 452	1.11 461	0.67 460	1.28 461	0.92 460	1.19 459	1.02 463

LSM	1.64 457	0.40 411	2.56 457	2.02 467	17.61 479	0.51 385	0.52 425	0.61 388	0.76 415	0.82 424	1.11 430	0.63 398	0.54 397	0.75 371	0.49 370	0.16 367	0.24 421	0.18 382	0.21 400	0.25 401	2.42 470

AnyNet_C01	0.65 421	0.58 429	2.60 458	0.32 388	0.26 396	0.88 432	0.61 433	0.63 403	0.62 391	0.68 412	0.96 424	0.76 417	0.60 406	0.96 418	1.43 443	0.16 367	0.16 389	0.17 375	0.17 385	0.23 397	0.23 406

LE_ROB	1.76 458	0.20 310	2.68 459	0.48 427	0.52 434	0.78 425	0.96 455	0.84 437	6.61 471	7.40 473	2.08 459	2.08 451	4.83 467	1.27 441	3.79 467	0.10 235	0.08 260	0.12 304	0.11 288	0.11 262	0.10 246

psmorigin	0.50 398	0.25 349	3.03 460	0.24 256	0.19 330	0.38 327	0.22 249	0.50 284	0.44 295	0.64 408	0.68 394	0.71 414	0.51 394	0.85 399	0.45 359	0.14 340	0.17 394	0.13 324	0.14 357	0.16 344	0.21 395

tt	4.71 468	0.10 36	3.94 461	2.06 468	1.53 465	10.14 475	16.88 475	9.27 476	4.98 468	1.39 449	1.02 426	4.68 467	4.90 468	3.35 468	5.86 471	5.76 473	9.15 479	2.24 468	2.53 468	3.10 469	1.32 467

FADE	4.32 466	1.06 455	4.35 462	0.71 441	0.76 448	0.73 417	0.50 423	1.85 462	1.52 451	0.75 420	0.66 389	1.17 435	2.69 465	2.83 463	1.96 458	24.23 486	4.70 472	17.35 481	17.61 480	0.49 430	0.44 434

RTS	0.78 434	0.48 419	4.68 463	0.34 396	0.28 403	1.12 442	0.46 412	0.62 397	1.03 436	0.73 416	0.89 421	0.60 384	0.59 404	1.61 448	1.16 434	0.14 340	0.11 332	0.15 360	0.15 365	0.21 388	0.19 378

RTSA	0.78 434	0.48 419	4.68 463	0.34 396	0.28 403	1.12 442	0.46 412	0.62 397	1.03 436	0.73 416	0.89 421	0.60 384	0.59 404	1.61 448	1.16 434	0.14 340	0.11 332	0.15 360	0.15 365	0.21 388	0.19 378

MADNet+	1.01 442	1.16 459	4.72 465	0.70 440	0.47 428	1.24 448	0.96 455	0.97 442	0.89 428	0.65 410	0.77 408	0.87 421	0.85 433	2.09 458	1.68 448	0.38 432	0.39 437	0.31 421	0.27 421	0.43 426	0.39 430

JetRed	2.30 463	2.64 469	6.12 466	1.12 459	1.38 464	5.85 469	3.29 469	1.99 463	1.67 453	1.98 461	1.95 456	2.16 456	1.60 457	2.48 462	4.10 468	1.05 458	1.60 464	1.09 456	1.01 463	1.67 466	1.28 466

PML	16.10 481	12.82 481	6.78 467	5.23 471	7.76 471	33.92 485	66.56 488	5.30 471	10.28 474	26.12 487	68.59 488	20.51 483	13.49 482	10.06 476	6.78 473	5.96 474	2.00 468	6.04 475	2.18 467	8.96 476	2.60 471

DPSimNet_ROB	4.34 467	4.23 470	6.89 468	3.67 470	3.68 467	4.75 467	5.21 471	2.67 468	3.68 463	5.82 470	3.95 466	5.57 468	6.72 471	3.46 469	4.48 469	4.05 471	2.88 470	4.68 471	3.12 471	3.69 470	3.62 472

ASD4	7.23 470	6.65 473	7.69 469	5.24 472	5.62 470	11.85 476	20.36 476	7.57 474	7.14 472	6.55 471	5.47 470	5.99 473	5.78 469	7.22 473	9.24 474	4.85 472	4.44 471	6.40 476	5.19 472	6.53 473	4.89 473

LRCNet_RVC	10.90 475	14.34 482	9.35 470	15.35 478	8.04 472	1.08 440	0.34 374	8.78 475	0.70 407	12.63 481	16.05 481	9.85 474	6.54 470	8.57 475	6.34 472	20.27 484	5.40 473	23.70 483	21.88 482	14.87 480	13.83 482

Anonymous_1	16.62 482	9.35 474	9.84 471	10.66 475	14.64 477	18.66 482	27.12 482	12.64 480	13.51 481	10.76 480	10.30 476	10.13 475	10.60 476	11.06 480	12.74 477	15.87 483	7.74 476	16.92 480	43.48 485	58.66 488	7.68 476

xxxxx1	15.27 478	9.54 475	10.31 472	20.13 481	18.88 480	17.08 478	23.03 477	10.36 477	10.99 475	9.21 475	9.62 473	10.74 476	10.61 477	10.72 477	13.89 480	7.97 477	9.20 480	31.85 486	44.72 486	12.84 477	13.69 479

tt_ll	15.27 478	9.54 475	10.31 472	20.13 481	18.88 480	17.08 478	23.03 477	10.36 477	10.99 475	9.21 475	9.62 473	10.74 476	10.61 477	10.72 477	13.89 480	7.97 477	9.20 480	31.85 486	44.72 486	12.84 477	13.69 479

ff	15.27 478	9.54 475	10.31 472	20.13 481	18.88 480	17.08 478	23.03 477	10.36 477	10.99 475	9.21 475	9.62 473	10.74 476	10.61 477	10.72 477	13.89 480	7.97 477	9.20 480	31.85 486	44.72 486	12.84 477	13.69 479

DPSM_ROB	11.49 476	9.87 478	10.35 475	11.13 476	11.31 475	19.11 483	27.51 483	13.37 481	14.21 482	10.31 478	11.06 479	10.96 479	11.27 480	11.96 481	13.59 478	6.78 475	8.19 477	6.03 473	7.09 473	7.93 474	7.73 477

DPSM	11.49 476	9.87 478	10.35 475	11.13 476	11.31 475	19.11 483	27.51 483	13.37 481	14.21 482	10.31 478	11.06 479	10.96 479	11.27 480	11.96 481	13.59 478	6.78 475	8.19 477	6.03 473	7.09 473	7.93 474	7.73 477

DGTPSM_ROB	8.34 472	5.10 471	10.37 477	5.31 473	10.18 473	8.33 471	23.60 480	6.06 472	13.41 479	4.90 467	10.87 477	5.65 469	10.44 474	6.17 471	12.59 475	3.74 469	7.55 474	3.69 469	7.26 475	4.14 471	7.46 474

DPSMNet_ROB	8.40 473	5.11 472	10.49 478	5.58 474	10.25 474	8.34 472	23.62 481	6.07 473	13.45 480	4.93 468	10.88 478	5.66 470	10.44 474	6.24 472	12.64 476	3.98 470	7.61 475	3.76 470	7.30 476	4.20 472	7.51 475

BEATNet-Init1	4.73 469	2.61 468	13.29 479	0.58 433	0.53 435	10.12 474	3.33 470	4.83 470	5.01 469	8.75 474	8.51 472	14.08 481	7.60 473	7.70 474	5.34 470	0.28 419	0.28 428	0.34 424	0.37 432	0.57 435	0.45 435

HaxPig	17.72 483	20.22 486	19.73 480	16.53 479	16.51 478	9.27 473	9.33 472	14.34 483	13.27 478	18.65 482	18.70 482	17.35 482	16.77 483	17.04 483	16.45 483	22.05 485	20.89 486	22.27 482	21.53 481	21.29 484	22.13 486

DLNR_Zeroshot_test	10.44 474	12.10 480	19.93 481	106.08 489	23.66 486	0.14 4	0.13 9	3.22 469	0.17 8	0.16 39	0.23 79	0.16 50	0.10 10	0.31 189	0.15 75	2.36 467	0.06 83	0.07 21	0.07 67	39.70 487	0.06 28

CasAABBNet	23.10 485	19.86 483	20.64 482	22.47 484	22.73 484	38.41 486	55.50 487	26.89 486	28.70 487	20.61 484	22.15 485	22.08 485	22.75 485	23.99 485	27.36 487	13.59 480	16.48 484	12.14 477	14.27 478	15.95 481	15.53 483

Selective-RAFT-Error	23.16 486	19.93 484	20.87 483	22.54 485	22.81 485	38.52 488	55.47 486	27.01 488	28.83 488	20.66 485	22.25 486	22.09 486	22.80 487	24.09 486	27.36 487	13.61 481	16.48 484	12.15 478	14.28 479	15.99 482	15.57 484

LSM0	24.24 487	19.98 485	22.32 484	24.22 486	40.14 488	38.48 487	55.20 485	26.95 487	28.57 486	20.49 483	21.83 483	22.26 487	22.75 485	24.22 487	27.30 486	13.66 482	16.32 483	12.19 479	14.15 477	16.10 483	17.66 485

MEDIAN_ROB	21.21 484	24.62 487	23.47 485	19.58 480	19.65 483	13.22 477	10.96 473	17.88 484	17.00 484	22.14 486	22.02 484	20.86 484	20.36 484	21.06 484	19.71 484	25.63 487	24.13 487	26.21 484	25.20 483	25.17 485	25.38 487

AVERAGE_ROB	25.43 488	29.06 488	27.24 486	24.63 487	24.20 487	17.73 481	12.61 474	22.29 485	21.39 485	26.79 488	26.16 487	25.20 488	24.64 488	25.07 488	23.53 485	29.96 488	28.40 488	30.60 485	29.58 484	29.72 486	29.84 488

coex-ft	3.44 465	0.73 438	48.55 487	0.24 256	0.19 330	0.50 384	0.43 406	0.47 257	2.40 458	7.03 472	1.20 433	0.97 428	2.23 461	0.73 363	1.92 455	0.12 300	0.15 382	0.14 346	0.12 323	0.21 388	0.43 433

test_example2	101.33 489	108.28 489	68.15 488	98.43 488	106.93 489	89.75 489	102.43 489	36.80 489	97.65 489	129.04 489	130.15 489	65.26 489	66.62 489	92.11 489	80.24 489	144.10 489	199.48 489	81.81 489	103.01 489	125.01 489	101.27 489

EDNetEfficientorigin	7.51 471	0.52 427	140.47 489	0.25 292	0.17 292	0.42 350	0.29 343	0.47 257	1.03 436	1.28 445	1.02 426	0.83 420	0.84 431	0.75 371	0.99 422	0.10 235	0.09 292	0.12 304	0.10 253	0.21 388	0.22 400

Low-res two-view benchmark