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

StereoAnything_RVC	0.22 11	0.85 484	0.41 109	0.28 1	0.16 2	0.23 16	0.18 9	0.23 1	0.19 5	0.16 1	0.16 6	0.15 1	0.21 29	0.32 8	0.19 1	0.16 162	0.09 2	0.12 3	0.09 5	0.16 175	0.10 2

FoundationStereo	0.18 1	0.15 11	0.26 6	0.31 7	0.17 10	0.23 16	0.20 15	0.24 2	0.16 4	0.19 5	0.16 6	0.21 7	0.19 18	0.27 2	0.22 13	0.14 54	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.10 1	0.10 2

MLG-Stereo_test2	0.18 1	0.14 2	0.26 6	0.31 7	0.17 10	0.24 20	0.17 2	0.27 3	0.15 2	0.18 3	0.19 10	0.22 9	0.14 1	0.32 8	0.19 1	0.13 27	0.09 2	0.12 3	0.09 5	0.11 5	0.10 2

MLG-Stereo_test1	0.18 1	0.14 2	0.28 14	0.34 26	0.17 10	0.24 20	0.17 2	0.27 3	0.13 1	0.18 3	0.14 1	0.23 13	0.15 4	0.32 8	0.20 4	0.12 7	0.09 2	0.13 26	0.09 5	0.10 1	0.10 2

IGEV-Stereo+	0.25 22	0.15 11	0.28 14	0.32 14	0.19 26	0.13 1	0.17 2	0.29 5	0.30 24	0.22 14	0.15 2	0.22 9	0.22 37	0.42 53	0.22 13	0.14 54	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.15 128	1.09 508

LG-Stereo_L1	0.18 1	0.14 2	0.29 20	0.31 7	0.21 57	0.19 4	0.19 13	0.30 6	0.20 6	0.16 1	0.15 2	0.19 5	0.17 9	0.35 23	0.20 4	0.13 27	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.11 5	0.10 2

dual_stereo	0.20 7	0.15 11	0.27 11	0.32 14	0.17 10	0.16 2	0.20 15	0.30 6	0.21 9	0.24 18	0.20 12	0.25 20	0.14 1	0.55 124	0.25 36	0.14 54	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.10 1	0.10 2

MLG-Stereo	0.18 1	0.14 2	0.28 14	0.34 26	0.16 2	0.26 37	0.17 2	0.31 8	0.15 2	0.19 5	0.15 2	0.23 13	0.15 4	0.32 8	0.20 4	0.11 2	0.09 2	0.13 26	0.09 5	0.10 1	0.10 2

MLG-Stereo_test3	0.20 7	0.14 2	0.28 14	0.33 22	0.17 10	0.38 154	0.18 9	0.32 9	0.22 11	0.25 20	0.16 6	0.25 20	0.17 9	0.32 8	0.21 12	0.13 27	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.11 5	0.11 14

DEFOM-Stereo	0.23 17	0.16 23	0.29 20	0.34 26	0.20 42	0.59 280	0.20 15	0.32 9	0.31 26	0.23 15	0.19 10	0.18 2	0.18 13	0.42 53	0.22 13	0.12 7	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.11 5	0.12 40

LG-Stereo_L2	0.19 6	0.14 2	0.30 26	0.31 7	0.20 42	0.20 6	0.18 9	0.33 11	0.22 11	0.19 5	0.15 2	0.20 6	0.18 13	0.34 19	0.20 4	0.13 27	0.09 2	0.13 26	0.09 5	0.11 5	0.09 1

LGtest1	0.20 7	0.15 11	0.30 26	0.35 40	0.17 10	0.26 37	0.17 2	0.33 11	0.21 9	0.21 10	0.16 6	0.23 13	0.21 29	0.33 14	0.20 4	0.15 119	0.10 22	0.13 26	0.10 32	0.12 17	0.11 14

LG-Stereo	0.25 22	0.18 52	0.43 140	0.40 161	0.20 42	0.22 11	0.26 76	0.33 11	0.39 64	0.27 33	0.45 76	0.22 9	0.16 8	0.38 33	0.28 88	0.11 2	0.12 147	0.17 152	0.15 160	0.13 45	0.10 2

GREAT-IGEV	0.23 17	0.15 11	0.33 37	0.30 5	0.23 99	0.20 6	0.26 76	0.35 14	0.34 37	0.21 10	0.31 38	0.22 9	0.21 29	0.50 102	0.22 13	0.12 7	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.13 45	0.12 40

LG-G_1	0.22 11	0.14 2	0.31 30	0.34 26	0.16 2	0.52 235	0.17 2	0.36 15	0.20 6	0.21 10	0.22 14	0.26 23	0.19 18	0.37 28	0.20 4	0.14 54	0.10 22	0.13 26	0.09 5	0.11 5	0.11 14

LG-G	0.22 11	0.14 2	0.31 30	0.34 26	0.16 2	0.52 235	0.17 2	0.36 15	0.20 6	0.21 10	0.22 14	0.26 23	0.19 18	0.37 28	0.20 4	0.14 54	0.10 22	0.13 26	0.09 5	0.11 5	0.11 14

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 19	0.17 33	0.34 42	0.40 161	0.21 57	0.18 3	0.21 28	0.36 15	0.27 18	0.30 46	0.52 109	0.28 29	0.28 85	0.27 2	0.24 29	0.14 54	0.10 22	0.13 26	0.10 32	0.14 86	0.14 105

S2M2	0.26 30	0.23 196	0.34 42	0.32 14	0.25 169	0.24 20	0.13 1	0.36 15	0.42 89	0.25 20	0.37 60	0.29 30	0.25 55	0.31 7	0.26 48	0.22 327	0.19 365	0.17 152	0.19 299	0.21 294	0.19 253

SGD-Stereo	0.22 11	0.16 23	0.28 14	0.32 14	0.16 2	0.28 62	0.20 15	0.39 19	0.29 21	0.25 20	0.29 34	0.21 7	0.27 74	0.38 33	0.27 70	0.16 162	0.09 2	0.13 26	0.11 51	0.13 45	0.11 14

IGEV-RUCA	0.26 30	0.16 23	0.36 63	0.40 161	0.27 241	0.32 107	0.20 15	0.39 19	0.36 48	0.27 33	0.31 38	0.25 20	0.21 29	0.50 102	0.24 29	0.20 291	0.11 81	0.13 26	0.10 32	0.17 201	0.16 175

MonSter	0.20 7	0.14 2	0.27 11	0.31 7	0.16 2	0.22 11	0.21 28	0.39 19	0.34 37	0.20 8	0.25 21	0.18 2	0.15 4	0.39 36	0.19 1	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 5	0.11 5	0.10 2

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 341	3.08 532	2.41 502	0.32 14	0.18 19	0.29 72	0.20 15	0.39 19	0.33 33	0.29 40	0.25 21	0.18 2	0.18 13	0.32 8	0.22 13	1.08 507	0.09 2	0.17 152	0.16 188	0.15 128	0.96 501

MGS-Stereo	0.29 55	0.20 107	0.42 121	0.37 81	0.24 140	0.37 148	0.30 130	0.40 23	0.50 125	0.32 53	0.51 102	0.40 98	0.24 48	0.45 67	0.28 88	0.16 162	0.12 147	0.15 89	0.13 106	0.15 128	0.14 105

UniTT-Stereo	0.27 38	0.18 52	0.40 101	0.40 161	0.28 264	0.30 80	0.28 100	0.40 23	0.33 33	0.30 46	0.46 80	0.27 26	0.25 55	0.48 88	0.35 169	0.17 200	0.13 214	0.14 49	0.12 74	0.14 86	0.13 77

castereo++	0.26 30	0.17 33	0.29 20	0.34 26	0.20 42	0.74 353	0.20 15	0.41 25	0.49 121	0.24 18	0.24 20	0.35 66	0.27 74	0.41 48	0.20 4	0.14 54	0.09 2	0.14 49	0.09 5	0.11 5	0.11 14

AEACV	0.28 48	0.18 52	0.34 42	0.36 64	0.45 433	0.27 49	0.27 87	0.41 25	0.39 64	0.31 49	0.46 80	0.31 38	0.36 155	0.38 33	0.25 36	0.14 54	0.11 81	0.15 89	0.13 106	0.13 45	0.13 77

XX-TBD	0.32 82	0.53 440	0.26 6	0.53 411	0.21 57	0.38 154	0.24 55	0.41 25	0.77 228	0.55 138	0.70 167	0.31 38	0.26 68	0.33 14	0.28 88	0.16 162	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.13 45	0.11 14

WCG-NET	0.29 55	0.15 11	0.35 51	0.34 26	0.19 26	0.32 107	0.27 87	0.42 28	0.82 269	0.46 109	0.49 93	0.39 91	0.25 55	0.42 53	0.27 70	0.12 7	0.09 2	0.13 26	0.11 51	0.12 17	0.11 14

LoS_RVC	0.28 48	0.17 33	0.29 20	0.33 22	0.32 348	0.43 195	0.34 193	0.42 28	0.34 37	0.33 55	0.51 102	0.29 30	0.38 169	0.37 28	0.28 88	0.11 2	0.10 22	0.11 1	0.08 1	0.11 5	0.26 367

SMoEStereo_RVC	0.27 38	0.20 107	0.37 72	0.36 64	0.23 99	0.36 137	0.31 153	0.43 30	0.36 48	0.38 72	0.30 37	0.32 46	0.24 48	0.56 134	0.24 29	0.12 7	0.10 22	0.16 113	0.12 74	0.12 17	0.12 40

mms	0.27 38	0.21 137	0.36 63	0.38 100	0.25 169	0.31 94	0.32 166	0.43 30	0.33 33	0.29 40	0.34 53	0.34 59	0.20 24	0.48 88	0.26 48	0.13 27	0.11 81	0.16 113	0.13 106	0.15 128	0.13 77

U	3.17 517	0.17 33	0.35 51	0.41 188	0.71 485	57.93 552	0.20 15	0.43 30	0.39 64	0.26 26	0.23 16	0.23 13	0.22 37	0.26 1	0.22 13	0.16 162	0.10 22	0.74 492	0.13 106	0.13 45	0.11 14

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 22	0.32 356	0.25 1	0.52 402	0.20 42	0.29 72	0.22 38	0.44 33	0.38 59	0.27 33	0.25 21	0.24 17	0.29 102	0.46 73	0.23 21	0.14 54	0.09 2	0.12 3	0.09 5	0.14 86	0.11 14

IGEV-Stereo++	0.22 11	0.16 23	0.29 20	0.38 100	0.20 42	0.22 11	0.18 9	0.44 33	0.36 48	0.23 15	0.29 34	0.24 17	0.17 9	0.28 4	0.23 21	0.12 7	0.10 22	0.12 3	0.10 32	0.12 17	0.11 14

Occ-G	0.27 38	0.15 11	0.32 34	0.35 40	0.21 57	0.28 62	0.32 166	0.44 33	0.34 37	0.29 40	0.43 72	0.49 151	0.25 55	0.50 102	0.30 119	0.14 54	0.11 81	0.14 49	0.11 51	0.13 45	0.13 77

AIO_rvc	0.24 19	0.17 33	0.37 72	0.35 40	0.20 42	0.26 37	0.33 182	0.45 36	0.23 13	0.26 26	0.25 21	0.33 54	0.15 4	0.55 124	0.24 29	0.12 7	0.09 2	0.13 26	0.10 32	0.12 17	0.11 14

AIO_test	0.24 19	0.17 33	0.33 37	0.35 40	0.21 57	0.31 94	0.38 259	0.45 36	0.26 16	0.26 26	0.28 31	0.32 46	0.21 29	0.40 44	0.26 48	0.13 27	0.10 22	0.13 26	0.11 51	0.13 45	0.11 14

rvit_stereo_0081	0.33 90	0.25 249	0.49 199	0.43 260	0.26 206	0.31 94	0.37 242	0.45 36	0.56 138	0.37 66	0.40 66	0.39 91	0.38 169	0.44 61	0.35 169	0.22 327	0.16 300	0.19 230	0.16 188	0.20 282	0.14 105

rvit_stereo_0082	0.33 90	0.25 249	0.49 199	0.43 260	0.26 206	0.31 94	0.37 242	0.45 36	0.56 138	0.37 66	0.40 66	0.39 91	0.38 169	0.44 61	0.35 169	0.22 327	0.16 300	0.19 230	0.16 188	0.20 282	0.14 105

RAStereo	0.25 22	0.17 33	0.33 37	0.40 161	0.21 57	0.24 20	0.26 76	0.45 36	0.46 110	0.23 15	0.34 53	0.30 34	0.19 18	0.34 19	0.26 48	0.15 119	0.12 147	0.16 113	0.13 106	0.14 86	0.11 14

MaDis-Stereo	0.27 38	0.19 76	0.39 89	0.37 81	0.26 206	0.28 62	0.28 100	0.45 36	0.37 55	0.27 33	0.27 27	0.40 98	0.27 74	0.40 44	0.30 119	0.16 162	0.14 251	0.16 113	0.13 106	0.15 128	0.12 40

111111	0.22 11	0.15 11	0.29 20	0.37 81	0.23 99	0.21 10	0.19 13	0.46 42	0.29 21	0.20 8	0.20 12	0.29 30	0.14 1	0.44 61	0.22 13	0.14 54	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.12 17	0.12 40

fffft	0.26 30	0.18 52	0.39 89	0.37 81	0.23 99	0.29 72	0.35 216	0.46 42	0.26 16	0.37 66	0.23 16	0.27 26	0.22 37	0.55 124	0.28 88	0.12 7	0.09 2	0.16 113	0.13 106	0.13 45	0.13 77
1: 1. 1
ours_stereo	0.27 38	0.22 167	0.35 51	0.38 100	0.24 140	0.30 80	0.32 166	0.46 42	0.39 64	0.27 33	0.34 53	0.35 66	0.23 43	0.49 97	0.27 70	0.13 27	0.11 81	0.16 113	0.12 74	0.14 86	0.12 40

rvit_stereo_0081_aga	0.32 82	0.29 329	0.50 211	0.43 260	0.29 287	0.36 137	0.32 166	0.46 42	0.42 89	0.40 87	0.44 74	0.41 103	0.34 141	0.43 58	0.31 131	0.23 353	0.17 332	0.19 230	0.16 188	0.20 282	0.15 144

test_for_model	0.90 438	3.60 533	0.42 121	2.47 522	2.11 522	0.39 162	0.28 100	0.46 42	0.48 118	0.76 250	0.32 45	0.30 34	0.28 85	0.35 23	0.27 70	0.69 493	0.12 147	0.13 26	0.09 5	3.76 532	0.74 492

plain	0.32 82	0.21 137	0.59 298	0.40 161	0.29 287	0.27 49	0.30 130	0.46 42	0.36 48	0.32 53	0.66 154	0.31 38	0.33 135	0.68 253	0.32 138	0.18 233	0.13 214	0.20 267	0.15 160	0.18 230	0.13 77

TANstereo	0.31 77	0.16 23	0.34 42	0.31 7	0.17 10	0.55 252	0.23 50	0.46 42	0.56 138	0.60 150	0.69 164	0.37 77	0.26 68	0.36 26	0.28 88	0.16 162	0.16 300	0.13 26	0.10 32	0.14 86	0.15 144

rvit_stereo_0083	0.34 99	0.25 249	0.53 249	0.45 299	0.28 264	0.35 129	0.35 216	0.47 49	0.64 164	0.38 72	0.47 86	0.42 110	0.37 161	0.41 48	0.39 214	0.22 327	0.20 374	0.20 267	0.17 240	0.21 294	0.15 144

CREStereo++_RVC	0.32 82	0.16 23	0.25 1	0.32 14	0.24 140	0.27 49	0.22 38	0.48 50	0.89 311	0.47 112	0.80 217	0.29 30	0.25 55	0.37 28	0.34 160	0.14 54	0.09 2	0.13 26	0.52 493	0.14 86	0.10 2
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
MIF-Stereo (partial)	0.32 82	0.19 76	0.41 109	0.41 188	0.32 348	0.29 72	0.24 55	0.49 51	0.44 100	0.31 49	0.63 145	0.37 77	0.36 155	0.60 168	0.32 138	0.17 200	0.13 214	0.19 230	0.17 240	0.18 230	0.15 144

GLC_STEREO	0.30 64	0.20 107	0.28 14	0.44 285	0.19 26	0.31 94	0.25 65	0.49 51	0.43 96	0.37 66	0.47 86	0.40 98	0.23 43	0.51 109	0.37 189	0.15 119	0.18 347	0.19 230	0.16 188	0.16 175	0.14 105

GIP-stereo	0.25 22	0.19 76	0.32 34	0.38 100	0.25 169	0.26 37	0.20 15	0.50 53	0.41 82	0.25 20	0.39 65	0.35 66	0.20 24	0.33 14	0.22 13	0.16 162	0.11 81	0.13 26	0.10 32	0.12 17	0.12 40

tt45	0.28 48	0.18 52	0.36 63	0.36 64	0.24 140	0.37 148	0.28 100	0.50 53	0.31 26	0.41 90	0.27 27	0.38 83	0.25 55	0.61 174	0.26 48	0.13 27	0.11 81	0.16 113	0.13 106	0.12 17	0.15 144

testlalala	0.29 55	0.20 107	0.45 154	0.34 26	0.24 140	0.44 203	0.29 112	0.50 53	0.30 24	0.70 214	0.50 95	0.35 66	0.25 55	0.33 14	0.25 36	0.15 119	0.11 81	0.14 49	0.09 5	0.12 17	0.13 77

CAS	0.37 133	0.13 1	0.27 11	1.34 504	0.31 323	0.46 212	0.38 259	0.50 53	0.48 118	0.35 61	0.52 109	0.24 17	0.19 18	0.30 5	0.28 88	1.03 506	0.08 1	0.12 3	0.08 1	0.12 17	0.28 387

rvit_stereo_0080	0.32 82	0.26 283	0.45 154	0.39 124	0.28 264	0.27 49	0.46 345	0.51 57	0.46 110	0.36 64	0.42 70	0.41 103	0.29 102	0.41 48	0.34 160	0.22 327	0.17 332	0.17 152	0.16 188	0.23 339	0.16 175

whm_eth	0.32 82	0.26 283	0.45 154	0.39 124	0.28 264	0.27 49	0.46 345	0.51 57	0.46 110	0.36 64	0.42 70	0.41 103	0.29 102	0.41 48	0.34 160	0.22 327	0.17 332	0.17 152	0.16 188	0.23 339	0.16 175

CES	0.29 55	0.15 11	0.25 1	0.31 7	0.71 485	0.36 137	0.27 87	0.51 57	0.47 116	0.34 59	0.48 88	0.27 26	0.23 43	0.40 44	0.24 29	0.13 27	0.11 81	0.12 3	0.08 1	0.13 45	0.32 410

castereo	0.29 55	0.17 33	0.34 42	0.36 64	0.21 57	0.40 170	0.41 311	0.52 60	0.67 179	0.27 33	0.41 68	0.37 77	0.36 155	0.34 19	0.25 36	0.13 27	0.09 2	0.13 26	0.10 32	0.12 17	0.10 2

AIO-Stereo	0.26 30	0.19 76	0.36 63	0.39 124	0.18 19	0.28 62	0.30 130	0.52 60	0.29 21	0.30 46	0.31 38	0.32 46	0.17 9	0.55 124	0.23 21	0.13 27	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.13 45	0.11 14

rvit_stereo_ft	0.35 105	0.26 283	0.54 262	0.53 411	0.32 348	0.33 117	0.46 345	0.52 60	0.52 132	0.35 61	0.41 68	0.41 103	0.34 141	0.49 97	0.36 180	0.22 327	0.14 251	0.19 230	0.18 271	0.19 265	0.15 144

CroCo-Stereo Lap2	0.29 55	0.25 249	0.44 146	0.50 373	0.30 311	0.19 4	0.31 153	0.52 60	0.41 82	0.25 20	0.28 31	0.46 135	0.31 122	0.39 36	0.30 119	0.15 119	0.15 274	0.16 113	0.13 106	0.17 201	0.16 175

sCroCo_RVC	0.36 115	0.29 329	0.73 363	0.52 402	0.39 402	0.42 191	0.31 153	0.52 60	0.46 110	0.31 49	0.48 88	0.38 83	0.32 129	0.46 73	0.33 148	0.22 327	0.23 400	0.19 230	0.19 299	0.21 294	0.22 320

CREStereo	0.28 48	0.16 23	0.25 1	0.28 1	0.17 10	0.38 154	0.25 65	0.52 60	0.76 225	0.43 99	0.51 102	0.32 46	0.28 85	0.39 36	0.27 70	0.16 162	0.11 81	0.12 3	0.09 5	0.12 17	0.12 40
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
HUF	0.25 22	0.17 33	0.38 82	0.33 22	0.19 26	0.25 34	0.39 277	0.53 66	0.36 48	0.26 26	0.23 16	0.33 54	0.27 74	0.36 26	0.25 36	0.14 54	0.11 81	0.13 26	0.10 32	0.12 17	0.12 40

rvit_0105_6	0.40 179	0.28 315	0.68 338	0.51 385	0.30 311	0.39 162	0.41 311	0.53 66	0.68 181	0.41 90	0.45 76	0.50 153	0.45 213	0.55 124	0.37 189	0.28 401	0.26 426	0.24 358	0.22 363	0.22 319	0.17 218

GCAP-BAT	0.32 82	0.21 137	0.45 154	0.34 26	0.29 287	0.28 62	0.27 87	0.53 66	0.32 30	0.61 155	0.66 154	0.47 140	0.25 55	0.59 156	0.28 88	0.15 119	0.12 147	0.15 89	0.10 32	0.12 17	0.12 40

trnet	0.28 48	0.15 11	0.25 1	0.29 3	0.16 2	0.38 154	0.23 50	0.53 66	0.77 228	0.43 99	0.52 109	0.34 59	0.28 85	0.39 36	0.27 70	0.15 119	0.11 81	0.12 3	0.08 1	0.11 5	0.11 14

CASnet	0.30 64	0.20 107	0.34 42	0.42 220	0.17 10	0.25 34	0.24 55	0.53 66	0.56 138	0.54 136	0.54 119	0.39 91	0.24 48	0.41 48	0.26 48	0.15 119	0.10 22	0.22 324	0.18 271	0.18 230	0.12 40
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.29 55	0.18 52	0.35 51	0.40 161	0.21 57	0.26 37	0.26 76	0.53 66	0.40 76	0.38 72	0.61 141	0.41 103	0.31 122	0.57 143	0.27 70	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.12 74	0.12 17	0.12 40

WCG-NET（raft）	0.31 77	0.16 23	0.39 89	0.33 22	0.19 26	0.35 129	0.27 87	0.54 72	0.79 239	0.45 103	0.55 125	0.47 140	0.27 74	0.56 134	0.28 88	0.13 27	0.10 22	0.12 3	0.11 51	0.12 17	0.12 40

RSM++	0.26 30	0.19 76	0.36 63	0.37 81	0.21 57	0.28 62	0.29 112	0.54 72	0.34 37	0.26 26	0.23 16	0.36 76	0.21 29	0.52 110	0.24 29	0.12 7	0.11 81	0.14 49	0.12 74	0.14 86	0.11 14

LoS	0.30 64	0.16 23	0.32 34	0.30 5	0.19 26	0.32 107	0.29 112	0.54 72	0.73 211	0.35 61	0.52 109	0.42 110	0.29 102	0.48 88	0.29 105	0.15 119	0.11 81	0.13 26	0.09 5	0.12 17	0.12 40
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
999	0.28 48	0.17 33	0.38 82	0.37 81	0.25 169	0.30 80	0.27 87	0.55 75	0.42 89	0.26 26	0.31 38	0.39 91	0.24 48	0.65 222	0.26 48	0.14 54	0.11 81	0.15 89	0.12 74	0.12 17	0.15 144

fffy	0.29 55	0.22 167	0.38 82	0.38 100	0.23 99	0.33 117	0.29 112	0.55 75	0.42 89	0.33 55	0.37 60	0.39 91	0.27 74	0.52 110	0.28 88	0.13 27	0.12 147	0.16 113	0.13 106	0.14 86	0.12 40

RSM	0.26 30	0.19 76	0.35 51	0.37 81	0.21 57	0.27 49	0.33 182	0.55 75	0.28 19	0.26 26	0.25 21	0.38 83	0.20 24	0.59 156	0.23 21	0.12 7	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.14 86	0.11 14

GMOStereo	0.38 151	0.19 76	0.42 121	0.43 260	0.24 140	0.40 170	0.39 277	0.55 75	0.64 164	0.89 339	0.84 235	0.65 236	0.37 161	0.39 36	0.29 105	0.14 54	0.12 147	0.20 267	0.18 271	0.15 128	0.12 40

error version	0.38 151	0.19 76	0.42 121	0.43 260	0.24 140	0.40 170	0.39 277	0.55 75	0.64 164	0.89 339	0.84 235	0.65 236	0.37 161	0.39 36	0.29 105	0.14 54	0.12 147	0.20 267	0.18 271	0.15 128	0.12 40

test-v	0.38 151	0.19 76	0.42 121	0.43 260	0.24 140	0.40 170	0.39 277	0.55 75	0.64 164	0.89 339	0.84 235	0.65 236	0.37 161	0.39 36	0.29 105	0.14 54	0.12 147	0.20 267	0.18 271	0.15 128	0.12 40

CroCo-Stereo	0.27 38	0.23 196	0.40 101	0.49 362	0.22 72	0.20 6	0.29 112	0.55 75	0.45 104	0.29 40	0.27 27	0.42 110	0.26 68	0.30 5	0.26 48	0.15 119	0.13 214	0.13 26	0.12 74	0.16 175	0.13 77
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
test-2	0.38 151	0.19 76	0.42 121	0.43 260	0.24 140	0.40 170	0.39 277	0.55 75	0.64 164	0.89 339	0.84 235	0.65 236	0.37 161	0.39 36	0.29 105	0.14 54	0.12 147	0.20 267	0.18 271	0.15 128	0.12 40

xyz-stereo-finetune2	0.37 133	0.20 107	0.40 101	0.32 14	0.19 26	0.80 373	0.29 112	0.56 83	0.33 33	0.53 134	0.79 206	0.43 119	0.48 229	0.70 268	0.46 264	0.13 27	0.12 147	0.17 152	0.13 106	0.12 17	0.14 105

IGEV++	0.25 22	0.17 33	0.35 51	0.40 161	0.23 99	0.24 20	0.23 50	0.56 83	0.24 14	0.29 40	0.36 57	0.30 34	0.22 37	0.33 14	0.29 105	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.10 32	0.13 45	0.14 105

rrr	0.31 77	0.24 218	0.56 278	0.36 64	0.27 241	0.38 154	0.31 153	0.56 83	0.44 100	0.39 77	0.31 38	0.35 66	0.27 74	0.62 196	0.25 36	0.16 162	0.12 147	0.16 113	0.13 106	0.14 86	0.14 105

AnonymousM	0.42 201	0.86 485	0.31 30	0.35 40	0.23 99	0.30 80	0.37 242	0.56 83	0.44 100	0.72 226	0.50 95	0.47 140	0.29 102	0.42 53	0.35 169	0.16 162	0.12 147	1.51 506	0.32 444	0.12 17	0.11 14

rvit_0105_4	0.42 201	0.30 344	0.77 375	0.52 402	0.29 287	0.41 181	0.44 335	0.57 87	0.75 220	0.45 103	0.48 88	0.56 176	0.49 234	0.58 148	0.37 189	0.28 401	0.26 426	0.25 371	0.22 363	0.24 352	0.19 253

MoCha-V2	0.26 30	0.16 23	0.30 26	0.41 188	0.18 19	0.27 49	0.26 76	0.57 87	0.28 19	0.37 66	0.27 27	0.33 54	0.34 141	0.56 134	0.23 21	0.12 7	0.10 22	0.12 3	0.10 32	0.13 45	0.13 77

PMTNet	0.33 90	0.17 33	0.26 6	0.29 3	0.18 19	0.44 203	0.22 38	0.57 87	0.66 173	0.46 109	0.54 119	0.38 83	0.34 141	0.50 102	0.25 36	0.75 494	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.13 45	0.12 40

gcap-zeroshot	0.35 105	0.20 107	0.61 304	0.39 124	0.23 99	0.53 240	0.27 87	0.58 90	0.35 42	0.64 176	0.49 93	0.87 338	0.34 141	0.49 97	0.25 36	0.14 54	0.12 147	0.15 89	0.12 74	0.13 45	0.14 105

EGLCR-Stereo	0.27 38	0.17 33	0.36 63	0.35 40	0.21 57	0.37 148	0.20 15	0.58 90	0.37 55	0.29 40	0.28 31	0.42 110	0.18 13	0.47 81	0.27 70	0.14 54	0.10 22	0.16 113	0.14 136	0.13 45	0.12 40

test_4	0.37 133	0.19 76	0.34 42	0.45 299	0.26 206	0.20 6	0.34 193	0.58 90	0.42 89	0.60 150	1.45 446	0.43 119	0.26 68	0.67 244	0.29 105	0.12 7	0.10 22	0.17 152	0.19 299	0.15 128	0.12 40

4D-IteraStereo	0.33 90	0.19 76	0.43 140	0.40 161	0.24 140	0.32 107	0.27 87	0.59 93	0.72 201	0.66 187	0.53 116	0.42 110	0.22 37	0.46 73	0.30 119	0.14 54	0.09 2	0.20 267	0.16 188	0.16 175	0.12 40

Selective-IGEV	0.25 22	0.18 52	0.37 72	0.37 81	0.20 42	0.27 49	0.25 65	0.59 93	0.25 15	0.27 33	0.26 26	0.34 59	0.18 13	0.62 196	0.23 21	0.12 7	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.13 45	0.11 14

xyz-stereo-finetune	0.34 99	0.19 76	0.38 82	0.34 26	0.18 19	0.57 267	0.32 166	0.60 95	0.70 192	0.47 112	0.54 119	0.38 83	0.35 148	0.57 143	0.38 204	0.13 27	0.12 147	0.16 113	0.13 106	0.13 45	0.13 77

SCV_C0	0.28 48	0.20 107	0.40 101	0.36 64	0.25 169	0.23 16	0.28 100	0.60 95	0.41 82	0.31 49	0.36 57	0.37 77	0.20 24	0.61 174	0.23 21	0.13 27	0.11 81	0.13 26	0.11 51	0.16 175	0.13 77

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 99	0.28 315	0.48 191	0.37 81	0.25 169	0.47 215	0.30 130	0.60 95	0.92 328	0.43 99	0.37 60	0.30 34	0.29 102	0.50 102	0.30 119	0.17 200	0.14 251	0.18 197	0.15 160	0.18 230	0.16 175

testlalala_base	0.49 270	0.26 283	0.44 146	0.47 344	0.34 372	0.57 267	0.26 76	0.60 95	0.37 55	0.52 126	0.56 128	0.46 135	0.31 122	0.45 67	0.33 148	1.56 513	0.11 81	0.14 49	0.10 32	1.85 505	0.15 144

GCAP-Stereo	0.29 55	0.21 137	0.45 154	0.39 124	0.20 42	0.39 162	0.22 38	0.60 95	0.46 110	0.47 112	0.50 95	0.39 91	0.27 74	0.34 19	0.24 29	0.14 54	0.12 147	0.14 49	0.11 51	0.13 45	0.12 40

sAnonymous2	0.42 201	0.41 411	0.96 425	0.48 352	0.37 388	0.41 181	0.48 360	0.60 95	0.52 132	0.39 77	0.48 88	0.35 66	0.44 206	0.44 61	0.30 119	0.19 270	0.14 251	0.19 230	0.17 240	0.55 479	0.43 457

CroCo_RVC	0.42 201	0.41 411	0.96 425	0.48 352	0.37 388	0.41 181	0.48 360	0.60 95	0.52 132	0.39 77	0.48 88	0.35 66	0.44 206	0.44 61	0.30 119	0.19 270	0.14 251	0.19 230	0.17 240	0.55 479	0.43 457

test_xeample3	0.31 77	0.23 196	0.56 278	0.36 64	0.26 206	0.35 129	0.32 166	0.60 95	0.38 59	0.44 102	0.32 45	0.33 54	0.28 85	0.66 234	0.27 70	0.14 54	0.12 147	0.16 113	0.12 74	0.14 86	0.14 105

xyz-stereo	4.31 522	0.17 33	61.72 551	0.35 40	0.16 2	13.86 536	0.38 259	0.61 103	0.69 188	1.05 415	3.09 504	0.77 306	0.88 423	1.24 438	0.46 264	0.13 27	0.10 22	0.16 113	0.12 74	0.13 45	0.11 14

H2IRNET	0.38 151	0.21 137	0.36 63	0.39 124	0.25 169	0.26 37	0.24 55	0.61 103	0.74 217	0.39 77	0.89 262	0.74 289	0.53 246	0.53 115	0.44 254	0.16 162	0.13 214	0.19 230	0.20 322	0.17 201	0.15 144

RAFT-RH_RVC	0.57 347	0.18 52	0.44 146	0.38 100	0.23 99	0.56 258	0.24 55	0.61 103	0.73 211	1.18 444	3.90 516	0.55 170	0.40 188	0.67 244	0.38 204	0.14 54	0.11 81	0.20 267	0.15 160	0.12 17	0.14 105

CRE-IMP	0.37 133	0.23 196	0.53 249	0.42 220	0.24 140	0.40 170	0.21 28	0.61 103	0.45 104	0.65 181	0.73 172	0.53 166	0.37 161	0.63 207	0.40 235	0.18 233	0.11 81	0.19 230	0.16 188	0.21 294	0.19 253

MM-Stereo_test1	0.34 99	0.19 76	0.37 72	0.42 220	0.23 99	0.35 129	0.44 335	0.62 107	0.56 138	0.61 155	0.51 102	0.38 83	0.36 155	0.65 222	0.27 70	0.15 119	0.13 214	0.17 152	0.14 136	0.15 128	0.13 77

rvit_0105_5	0.44 220	0.32 356	0.79 379	0.51 385	0.29 287	0.44 203	0.43 327	0.62 107	0.76 225	0.51 123	0.52 109	0.61 211	0.53 246	0.58 148	0.38 204	0.28 401	0.25 417	0.25 371	0.24 390	0.22 319	0.20 284

Selective-RAFT	0.36 115	0.23 196	0.54 262	0.45 299	0.22 72	0.64 306	0.27 87	0.62 107	0.65 170	0.41 90	0.38 64	0.55 170	0.39 184	0.59 156	0.36 180	0.14 54	0.12 147	0.14 49	0.12 74	0.16 175	0.14 105

ProNet	0.30 64	0.22 167	0.41 109	0.36 64	0.25 169	0.33 117	0.42 320	0.62 107	0.41 82	0.33 55	0.31 38	0.32 46	0.28 85	0.60 168	0.28 88	0.13 27	0.11 81	0.16 113	0.13 106	0.13 45	0.14 105

RAFT_CTSACE	0.46 236	0.20 107	0.48 191	0.46 324	0.27 241	0.34 126	0.39 277	0.62 107	0.74 217	0.78 269	1.44 443	0.86 332	0.38 169	1.09 419	0.27 70	0.13 27	0.13 214	0.18 197	0.16 188	0.16 175	0.12 40

RAFT-345	0.41 194	0.19 76	0.42 121	0.39 124	0.23 99	0.32 107	0.25 65	0.62 107	0.56 138	0.74 240	1.77 469	0.44 123	0.35 148	0.67 244	0.37 189	0.14 54	0.11 81	0.18 197	0.14 136	0.14 86	0.13 77

XX-Stereo	0.38 151	0.18 52	0.52 241	0.58 442	0.38 394	0.39 162	0.20 15	0.62 107	0.31 26	0.47 112	1.29 417	0.72 280	0.25 55	0.59 156	0.28 88	0.16 162	0.11 81	0.17 152	0.16 188	0.14 86	0.11 14

GMStereo	0.40 179	0.38 392	0.61 304	0.41 188	0.27 241	0.47 215	0.35 216	0.62 107	1.04 386	0.57 144	0.54 119	0.38 83	0.36 155	0.56 134	0.41 240	0.20 291	0.13 214	0.16 113	0.17 240	0.24 352	0.20 284
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
knoymous	0.37 133	0.22 167	0.34 42	0.32 14	0.22 72	0.38 154	0.29 112	0.63 115	0.65 170	0.69 208	0.69 164	0.60 209	0.40 188	0.61 174	0.36 180	0.17 200	0.11 81	0.20 267	0.12 74	0.18 230	0.19 253

Patchmatch Stereo++	0.36 115	0.24 218	0.51 220	0.42 220	0.22 72	0.24 20	0.21 28	0.63 115	0.39 64	0.63 166	0.73 172	0.57 180	0.38 169	0.61 174	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.21 294	0.16 175
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 115	0.24 218	0.51 220	0.42 220	0.22 72	0.24 20	0.31 153	0.63 115	0.39 64	0.63 166	0.73 172	0.57 180	0.38 169	0.59 156	0.38 204	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.21 294	0.16 175

ROB_FTStereo_v2	0.36 115	0.24 218	0.51 220	0.42 220	0.22 72	0.24 20	0.31 153	0.63 115	0.39 64	0.63 166	0.73 172	0.57 180	0.38 169	0.60 168	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.21 294	0.16 175

ROB_FTStereo	0.36 115	0.24 218	0.51 220	0.42 220	0.22 72	0.24 20	0.20 15	0.63 115	0.39 64	0.63 166	0.73 172	0.57 180	0.38 169	0.60 168	0.38 204	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.21 294	0.16 175

HUI-Stereo	0.36 115	0.24 218	0.51 220	0.42 220	0.22 72	0.24 20	0.22 38	0.63 115	0.40 76	0.64 176	0.73 172	0.58 195	0.38 169	0.53 115	0.38 204	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.21 294	0.16 175

iGMRVC	0.36 115	0.24 218	0.51 220	0.42 220	0.22 72	0.24 20	0.29 112	0.63 115	0.39 64	0.63 166	0.73 172	0.57 180	0.38 169	0.61 174	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.21 294	0.16 175

iRAFT	0.36 115	0.24 218	0.51 220	0.42 220	0.22 72	0.24 20	0.21 28	0.63 115	0.39 64	0.63 166	0.73 172	0.57 180	0.38 169	0.61 174	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.21 294	0.16 175

test-1	0.37 133	0.20 107	0.76 372	0.47 344	0.27 241	0.44 203	0.36 229	0.63 115	0.65 170	0.49 120	0.67 161	0.54 168	0.35 148	0.42 53	0.30 119	0.14 54	0.12 147	0.16 113	0.14 136	0.15 128	0.18 242

RAFT-IKP	0.36 115	0.24 218	0.51 220	0.42 220	0.22 72	0.24 20	0.27 87	0.63 115	0.39 64	0.63 166	0.73 172	0.57 180	0.38 169	0.61 174	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.21 294	0.16 175

Reg-Stereo(zero)	0.31 77	0.17 33	0.30 26	0.35 40	0.19 26	0.33 117	0.21 28	0.64 125	0.72 201	0.52 126	0.52 109	0.51 157	0.29 102	0.48 88	0.27 70	0.13 27	0.10 22	0.12 3	0.10 32	0.12 17	0.13 77

testlalala2	0.37 133	0.19 76	0.45 154	0.94 491	0.56 464	0.45 210	0.25 65	0.64 125	0.51 131	0.69 208	0.57 130	0.44 123	0.24 48	0.35 23	0.33 148	0.15 119	0.13 214	0.14 49	0.10 32	0.13 45	0.14 105

DeepStereo_RVC	0.37 133	0.22 167	0.51 220	0.41 188	0.24 140	0.26 37	0.22 38	0.64 125	0.40 76	0.69 208	0.67 161	0.57 180	0.50 237	0.58 148	0.42 245	0.17 200	0.12 147	0.18 197	0.16 188	0.19 265	0.19 253

MM-Stereo_test2	0.30 64	0.18 52	0.41 109	0.41 188	0.25 169	0.41 181	0.41 311	0.65 128	0.43 96	0.38 72	0.36 57	0.31 38	0.26 68	0.55 124	0.25 36	0.12 7	0.11 81	0.15 89	0.12 74	0.15 128	0.12 40

SCV	0.27 38	0.20 107	0.37 72	0.36 64	0.22 72	0.27 49	0.33 182	0.65 128	0.31 26	0.25 20	0.29 34	0.37 77	0.23 43	0.52 110	0.23 21	0.19 270	0.11 81	0.14 49	0.11 51	0.15 128	0.12 40

rvit_0105_3	0.48 257	0.35 373	0.85 404	0.56 432	0.31 323	0.48 220	0.48 360	0.65 128	0.81 256	0.66 187	0.59 135	0.66 248	0.56 264	0.66 234	0.41 240	0.30 418	0.27 432	0.29 416	0.28 425	0.21 294	0.21 301

UGAM	0.54 322	0.23 196	0.51 220	0.46 324	0.26 206	0.40 170	0.52 388	0.65 128	1.19 434	0.78 269	1.15 381	1.38 453	0.56 264	1.03 411	0.56 320	0.18 233	0.15 274	0.25 371	0.21 341	0.15 128	0.13 77

MSKI-zero shot	0.33 90	0.19 76	0.36 63	0.41 188	0.22 72	0.32 107	0.22 38	0.65 128	0.45 104	0.52 126	0.64 148	0.60 209	0.19 18	0.78 319	0.27 70	0.14 54	0.11 81	0.14 49	0.10 32	0.13 45	0.13 77

DEmStereo	0.49 270	0.18 52	0.53 249	0.39 124	0.26 206	0.57 267	0.33 182	0.65 128	0.75 220	0.90 346	1.65 461	0.57 180	1.02 445	0.63 207	0.44 254	0.14 54	0.12 147	0.16 113	0.16 188	0.14 86	0.17 218

ff7	0.30 64	0.22 167	0.42 121	0.37 81	0.26 206	0.31 94	0.34 193	0.66 134	0.35 42	0.39 77	0.33 47	0.31 38	0.28 85	0.61 174	0.26 48	0.14 54	0.11 81	0.17 152	0.12 74	0.15 128	0.16 175

IGEVStereo-DCA	0.30 64	0.24 218	0.42 121	0.36 64	0.27 241	0.38 154	0.34 193	0.66 134	0.35 42	0.39 77	0.31 38	0.35 66	0.27 74	0.62 196	0.25 36	0.16 162	0.12 147	0.16 113	0.12 74	0.14 86	0.16 175

ffff	0.30 64	0.22 167	0.42 121	0.37 81	0.26 206	0.31 94	0.34 193	0.66 134	0.35 42	0.39 77	0.33 47	0.31 38	0.28 85	0.61 174	0.26 48	0.14 54	0.11 81	0.17 152	0.12 74	0.15 128	0.16 175

11t	0.30 64	0.22 167	0.42 121	0.37 81	0.26 206	0.31 94	0.34 193	0.66 134	0.35 42	0.39 77	0.33 47	0.31 38	0.28 85	0.61 174	0.26 48	0.14 54	0.11 81	0.17 152	0.12 74	0.15 128	0.16 175

DCRE	0.38 151	0.19 76	0.47 178	0.45 299	0.33 360	0.45 210	0.40 291	0.66 134	0.53 135	0.49 120	0.95 291	0.57 180	0.39 184	0.53 115	0.32 138	0.14 54	0.13 214	0.15 89	0.14 136	0.14 86	0.15 144

ccc-4	0.30 64	0.22 167	0.42 121	0.37 81	0.26 206	0.31 94	0.34 193	0.66 134	0.35 42	0.39 77	0.33 47	0.31 38	0.28 85	0.61 174	0.26 48	0.14 54	0.11 81	0.17 152	0.12 74	0.15 128	0.16 175

iRaft-Stereo_5w	0.46 236	0.22 167	0.53 249	0.43 260	0.30 311	0.30 80	0.53 392	0.66 134	0.71 199	0.62 159	0.89 262	1.01 381	0.67 333	0.76 304	0.67 355	0.13 27	0.12 147	0.17 152	0.15 160	0.15 128	0.17 218

test-3	0.35 105	0.17 33	0.48 191	0.40 161	0.22 72	0.42 191	0.22 38	0.66 134	0.80 247	0.72 226	0.45 76	0.63 223	0.29 102	0.45 67	0.32 138	0.13 27	0.09 2	0.17 152	0.13 106	0.13 45	0.11 14

test_1	0.35 105	0.17 33	0.48 191	0.40 161	0.22 72	0.42 191	0.22 38	0.66 134	0.80 247	0.70 214	0.45 76	0.63 223	0.29 102	0.45 67	0.32 138	0.13 27	0.09 2	0.17 152	0.13 106	0.13 45	0.11 14

PFNet+	0.41 194	0.20 107	0.53 249	0.40 161	0.25 169	0.28 62	0.22 38	0.66 134	0.76 225	0.85 308	0.79 206	0.63 223	0.34 141	0.75 294	0.37 189	0.20 291	0.14 251	0.23 344	0.20 322	0.17 201	0.21 301

RALCasStereoNet	0.37 133	0.23 196	0.41 109	0.44 285	0.28 264	0.36 137	0.38 259	0.66 134	0.67 179	0.51 123	0.74 184	0.51 157	0.29 102	0.64 214	0.38 204	0.17 200	0.14 251	0.15 89	0.13 106	0.17 201	0.17 218

HART	0.30 64	0.17 33	0.33 37	0.41 188	0.21 57	0.32 107	0.26 76	0.67 145	0.32 30	0.33 55	0.66 154	0.41 103	0.22 37	0.58 148	0.25 36	0.12 7	0.11 81	0.15 89	0.11 51	0.15 128	0.12 40

AAGNet	1.40 485	0.20 107	0.52 241	0.45 299	0.26 206	0.29 72	0.29 112	0.67 145	0.71 199	0.97 386	0.86 248	0.66 248	0.60 290	0.66 234	19.98 538	0.17 200	0.11 81	0.19 230	0.15 160	0.20 282	0.13 77

PSM-AAD	0.48 257	0.21 137	0.39 89	0.44 285	0.23 99	0.56 258	0.47 353	0.67 145	0.73 211	1.08 426	1.12 367	0.58 195	0.87 419	0.63 207	0.33 148	0.15 119	0.11 81	0.25 371	0.26 413	0.18 230	0.42 452

DRaft	0.49 270	0.18 52	0.50 211	0.38 100	0.25 169	0.57 267	0.39 277	0.67 145	0.86 288	1.02 401	1.75 468	0.50 153	0.79 395	0.65 222	0.42 245	0.14 54	0.11 81	0.16 113	0.16 188	0.14 86	0.17 218

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 133	0.18 52	0.45 154	0.36 64	0.19 26	0.33 117	0.28 100	0.67 145	0.77 228	0.72 226	0.99 315	0.56 176	0.39 184	0.44 61	0.31 131	0.11 2	0.09 2	0.15 89	0.14 136	0.13 45	0.11 14

AFF-stereo	0.39 164	0.20 107	0.42 121	0.37 81	0.22 72	0.27 49	0.31 153	0.67 145	0.72 201	0.66 187	1.12 367	0.75 294	0.38 169	0.57 143	0.35 169	0.11 2	0.09 2	0.16 113	0.16 188	0.14 86	0.12 40

anonymousdsp	0.30 64	0.22 167	0.41 109	0.38 100	0.26 206	0.31 94	0.35 216	0.68 151	0.36 48	0.40 87	0.33 47	0.32 46	0.28 85	0.62 196	0.26 48	0.14 54	0.10 22	0.17 152	0.12 74	0.15 128	0.16 175

DisPM	0.40 179	0.20 107	0.50 211	0.42 220	0.27 241	0.24 20	0.30 130	0.68 151	0.61 159	0.88 332	0.87 255	0.59 205	0.32 129	0.80 325	0.34 160	0.19 270	0.12 147	0.19 230	0.17 240	0.16 175	0.21 301

IGEV-Stereo	0.30 64	0.22 167	0.41 109	0.38 100	0.26 206	0.30 80	0.35 216	0.68 151	0.36 48	0.40 87	0.33 47	0.32 46	0.28 85	0.62 196	0.26 48	0.14 54	0.10 22	0.17 152	0.12 74	0.15 128	0.16 175
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.42 201	0.23 196	0.71 352	0.45 299	0.33 360	0.51 227	0.33 182	0.68 151	0.68 181	0.84 296	0.96 295	0.47 140	0.33 135	0.56 134	0.52 300	0.17 200	0.12 147	0.16 113	0.14 136	0.13 45	0.16 175

ACRE	0.42 201	0.23 196	0.73 363	0.45 299	0.33 360	0.50 222	0.33 182	0.68 151	0.70 192	0.82 283	0.92 282	0.46 135	0.32 129	0.53 115	0.52 300	0.17 200	0.12 147	0.15 89	0.14 136	0.13 45	0.16 175

NRIStereo	0.37 133	0.21 137	0.49 199	0.42 220	0.23 99	0.33 117	0.25 65	0.68 151	0.59 149	0.65 181	0.63 145	0.55 170	0.37 161	0.67 244	0.40 235	0.16 162	0.12 147	0.18 197	0.15 160	0.17 201	0.15 144

KYRaft	0.48 257	0.21 137	0.41 109	0.45 299	0.23 99	0.43 195	0.36 229	0.68 151	0.45 104	0.94 366	1.72 467	0.78 309	0.40 188	0.65 222	0.32 138	0.16 162	0.11 81	0.18 197	0.22 363	0.17 201	0.76 494

SST-Stereo	0.41 194	0.20 107	0.48 191	0.43 260	0.25 169	0.25 34	0.21 28	0.68 151	0.50 125	1.08 426	0.79 206	0.71 265	0.42 197	0.81 330	0.38 204	0.17 200	0.11 81	0.20 267	0.16 188	0.19 265	0.15 144

THIR-Stereo	0.51 296	0.19 76	0.47 178	0.39 124	0.23 99	0.74 353	0.64 429	0.68 151	0.88 306	1.03 405	1.40 434	0.71 265	0.75 378	0.64 214	0.43 247	0.16 162	0.11 81	0.17 152	0.18 271	0.15 128	0.17 218

RAFT	0.46 236	0.23 196	0.52 241	0.48 352	0.27 241	0.55 252	0.47 353	0.68 151	0.60 156	0.83 290	0.82 227	1.00 377	0.56 264	0.76 304	0.37 189	0.18 233	0.16 300	0.22 324	0.20 322	0.16 175	0.14 105

model_zeroshot	0.35 105	0.20 107	0.56 278	0.41 188	0.30 311	0.51 227	0.26 76	0.69 161	0.48 118	0.65 181	0.51 102	0.52 161	0.25 55	0.46 73	0.27 70	0.17 200	0.13 214	0.15 89	0.14 136	0.13 45	0.14 105

RAFT-Stereo-weight	0.33 90	0.19 76	0.36 63	0.39 124	0.23 99	0.28 62	0.29 112	0.69 161	0.83 275	0.55 138	0.51 102	0.58 195	0.20 24	0.48 88	0.30 119	0.13 27	0.10 22	0.14 49	0.12 74	0.13 45	0.12 40

DCANet-4	0.38 151	0.22 167	0.58 290	0.35 40	0.19 26	0.30 80	0.30 130	0.69 161	0.97 359	0.70 214	0.79 206	0.40 98	0.46 220	0.46 73	0.37 189	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.12 17	0.15 144

IPLGR_C	0.42 201	0.23 196	0.71 352	0.46 324	0.33 360	0.51 227	0.34 193	0.69 161	0.69 188	0.84 296	0.92 282	0.46 135	0.33 135	0.53 115	0.53 311	0.17 200	0.12 147	0.16 113	0.14 136	0.13 45	0.16 175

test_3	0.37 133	0.19 76	0.50 211	0.45 299	0.24 140	0.47 215	0.36 229	0.69 161	0.84 276	0.66 187	0.46 80	0.68 258	0.25 55	0.45 67	0.32 138	0.12 7	0.10 22	0.18 197	0.16 188	0.15 128	0.12 40

CrosDoStereo	0.51 296	0.19 76	0.46 167	0.39 124	0.24 140	0.39 162	1.14 489	0.69 161	0.87 295	0.94 366	1.36 428	0.62 218	0.75 378	0.68 253	0.46 264	0.15 119	0.12 147	0.17 152	0.18 271	0.14 86	0.16 175

LCNet	0.42 201	0.21 137	0.34 42	0.44 285	0.24 140	0.47 215	0.28 100	0.69 161	0.57 145	0.72 226	1.03 335	0.66 248	0.58 280	0.60 168	0.35 169	0.15 119	0.10 22	0.19 230	0.19 299	0.22 319	0.37 436

FTStereo	0.56 341	0.21 137	0.39 89	0.42 220	0.25 169	0.39 162	0.73 450	0.69 161	0.45 104	1.09 430	3.23 505	0.69 260	0.71 353	0.55 124	0.34 160	0.15 119	0.13 214	0.19 230	0.17 240	0.15 128	0.32 410

DeepStereo_LL	0.51 296	0.19 76	0.46 167	0.39 124	0.24 140	0.39 162	1.14 489	0.69 161	0.87 295	0.94 366	1.36 428	0.62 218	0.75 378	0.68 253	0.46 264	0.15 119	0.12 147	0.17 152	0.18 271	0.14 86	0.16 175

RAFT_R40	0.41 194	0.20 107	0.47 178	0.44 285	0.25 169	0.23 16	0.25 65	0.69 161	0.70 192	0.98 389	0.78 201	0.72 280	0.43 199	0.80 325	0.39 214	0.17 200	0.11 81	0.20 267	0.16 188	0.18 230	0.15 144

Prome-Stereo	0.46 236	0.20 107	0.37 72	0.45 299	0.26 206	0.40 170	0.42 320	0.69 161	0.49 121	0.96 383	1.84 472	0.58 195	0.64 314	0.63 207	0.32 138	0.15 119	0.11 81	0.16 113	0.14 136	0.17 201	0.30 398

TestStereo	0.39 164	0.32 356	0.42 121	0.45 299	0.20 42	0.41 181	0.38 259	0.69 161	0.66 173	0.56 141	0.78 201	0.48 145	0.43 199	0.59 156	0.37 189	0.18 233	0.13 214	0.20 267	0.15 160	0.23 339	0.14 105

LL-Strereo2	0.36 115	0.25 249	0.52 241	0.43 260	0.27 241	0.36 137	0.27 87	0.70 173	0.46 110	0.55 138	0.53 116	0.65 236	0.24 48	0.69 260	0.32 138	0.14 54	0.13 214	0.23 344	0.20 322	0.19 265	0.14 105

riskmin	0.41 194	0.21 137	0.44 146	0.34 26	0.24 140	0.58 273	0.32 166	0.70 173	0.86 288	0.52 126	0.57 130	0.78 309	0.60 290	0.58 148	0.39 214	0.17 200	0.12 147	0.19 230	0.13 106	0.19 265	0.22 320

RCA-Stereo	0.36 115	0.18 52	0.37 72	0.38 100	0.23 99	0.31 94	0.33 182	0.70 173	1.25 443	0.45 103	0.65 150	0.46 135	0.43 199	0.40 44	0.29 105	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.12 74	0.12 17	0.12 40

PSM-softLoss	0.40 179	0.21 137	0.53 249	0.42 220	0.26 206	0.29 72	0.34 193	0.70 173	0.49 121	0.63 166	0.82 227	0.59 205	0.33 135	0.75 294	0.43 247	0.20 291	0.12 147	0.20 267	0.18 271	0.17 201	0.22 320

KMStereo	0.40 179	0.21 137	0.53 249	0.42 220	0.26 206	0.29 72	0.34 193	0.70 173	0.49 121	0.63 166	0.82 227	0.59 205	0.33 135	0.75 294	0.43 247	0.20 291	0.12 147	0.20 267	0.18 271	0.17 201	0.22 320

rafts_anoy	0.38 151	0.22 167	0.38 82	0.43 260	0.28 264	0.32 107	0.32 166	0.70 173	0.91 322	0.59 148	0.66 154	0.45 131	0.33 135	0.49 97	0.41 240	0.16 162	0.12 147	0.21 310	0.23 376	0.18 230	0.16 175

iRaftStereo_RVC	0.33 90	0.20 107	0.40 101	0.40 161	0.23 99	0.31 94	0.29 112	0.70 173	0.55 137	0.49 120	0.66 154	0.37 77	0.23 43	0.47 81	0.33 148	0.14 54	0.11 81	0.19 230	0.17 240	0.16 175	0.13 77

xx1	0.40 179	0.25 249	0.35 51	0.42 220	0.23 99	0.53 240	0.37 242	0.71 180	1.17 429	0.42 94	0.50 95	0.65 236	0.56 264	0.61 174	0.26 48	0.17 200	0.11 81	0.20 267	0.19 299	0.18 230	0.19 253

cc1	0.38 151	0.25 249	0.35 51	0.42 220	0.23 99	0.53 240	0.37 242	0.71 180	1.17 429	0.42 94	0.50 95	0.34 59	0.47 225	0.61 174	0.26 48	0.17 200	0.11 81	0.19 230	0.13 106	0.16 175	0.17 218

UDGNet	0.50 283	0.82 479	0.56 278	0.51 385	0.32 348	0.41 181	0.34 193	0.71 180	0.93 334	0.65 181	0.60 138	0.58 195	0.44 206	0.65 222	0.43 247	0.33 434	0.15 274	0.67 491	0.20 322	0.49 467	0.23 344

HHNet	0.42 201	0.19 76	0.43 140	0.35 40	0.38 394	0.33 117	0.33 182	0.71 180	0.78 232	0.87 322	1.30 419	0.52 161	0.36 155	0.53 115	0.37 189	0.16 162	0.11 81	0.19 230	0.15 160	0.15 128	0.25 363

NF-Stereo	0.39 164	0.21 137	0.51 220	0.42 220	0.25 169	0.26 37	0.30 130	0.71 180	0.72 201	0.66 187	0.77 192	0.57 180	0.31 122	0.69 260	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.16 175	0.27 377

OCTAStereo	0.39 164	0.21 137	0.51 220	0.42 220	0.25 169	0.26 37	0.30 130	0.71 180	0.72 201	0.66 187	0.77 192	0.58 195	0.31 122	0.69 260	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.16 175	0.27 377

GrayStereo	0.49 270	0.20 107	0.44 146	0.47 344	0.29 287	0.51 227	0.62 424	0.71 180	0.66 173	1.04 410	1.46 447	0.77 306	0.73 369	0.58 148	0.35 169	0.15 119	0.12 147	0.17 152	0.17 240	0.15 128	0.30 398

RE-Stereo	0.39 164	0.21 137	0.51 220	0.42 220	0.25 169	0.26 37	0.30 130	0.71 180	0.72 201	0.66 187	0.77 192	0.57 180	0.31 122	0.70 268	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.16 175	0.27 377

Pruner-Stereo	0.39 164	0.21 137	0.51 220	0.41 188	0.25 169	0.22 11	0.24 55	0.71 180	0.59 149	0.90 346	0.75 186	0.67 255	0.30 118	0.64 214	0.39 214	0.19 270	0.12 147	0.20 267	0.17 240	0.17 201	0.19 253

TVStereo	0.39 164	0.21 137	0.51 220	0.42 220	0.25 169	0.26 37	0.30 130	0.71 180	0.72 201	0.66 187	0.77 192	0.57 180	0.31 122	0.70 268	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.16 175	0.27 377

MyStereo8	0.42 201	0.21 137	0.64 319	0.43 260	0.29 287	0.55 252	0.28 100	0.72 190	0.50 125	0.73 233	1.01 323	0.57 180	0.44 206	0.52 110	0.52 300	0.15 119	0.12 147	0.16 113	0.14 136	0.19 265	0.21 301

AE-Stereo	0.36 115	0.21 137	0.47 178	0.49 362	0.31 323	0.50 222	0.34 193	0.72 190	0.73 211	0.34 59	0.55 125	0.52 161	0.28 85	0.48 88	0.31 131	0.13 27	0.13 214	0.18 197	0.16 188	0.15 128	0.14 105

ffm	0.47 247	0.28 315	0.68 338	0.39 124	0.26 206	0.56 258	0.40 291	0.72 190	1.13 418	0.76 250	0.98 307	0.71 265	0.55 257	0.61 174	0.26 48	0.17 200	0.11 81	0.25 371	0.21 341	0.16 175	0.17 218

ff1	0.56 341	0.28 315	0.68 338	0.39 124	0.26 206	0.56 258	0.40 291	0.72 190	1.13 418	0.76 250	0.98 307	0.71 265	0.55 257	1.25 439	1.46 468	0.17 200	0.11 81	0.25 371	0.21 341	0.16 175	0.17 218

tt1	0.37 133	0.25 249	0.35 51	0.43 260	0.23 99	0.52 235	0.37 242	0.72 190	1.13 418	0.42 94	0.46 80	0.35 66	0.44 206	0.61 174	0.26 48	0.17 200	0.11 81	0.19 230	0.13 106	0.16 175	0.17 218

EKT-Stereo	0.36 115	0.24 218	0.44 146	0.44 285	0.30 311	0.37 148	0.30 130	0.72 190	0.68 181	0.47 112	0.63 145	0.49 151	0.28 85	0.59 156	0.34 160	0.19 270	0.14 251	0.18 197	0.15 160	0.16 175	0.18 242

MIM_Stereo	0.39 164	0.18 52	0.59 298	0.38 100	0.25 169	0.27 49	0.24 55	0.72 190	0.56 138	0.72 226	1.00 319	0.62 218	0.29 102	0.67 244	0.39 214	0.13 27	0.14 251	0.17 152	0.16 188	0.14 86	0.12 40

ADStereo(finetuned)	0.39 164	0.18 52	0.58 290	0.35 40	0.19 26	0.30 80	0.30 130	0.72 190	0.96 354	0.72 226	0.77 192	0.45 131	0.68 341	0.46 73	0.36 180	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.13 45	0.15 144

dd	0.44 220	0.40 405	0.62 310	0.44 285	0.26 206	0.51 227	0.38 259	0.72 190	1.07 400	0.60 150	0.66 154	0.43 119	0.40 188	0.68 253	0.53 311	0.24 363	0.15 274	0.21 310	0.16 188	0.24 352	0.19 253

GMM-Stereo	0.44 220	0.20 107	0.39 89	0.42 220	0.25 169	0.50 222	0.44 335	0.72 190	0.57 145	0.77 258	1.37 431	0.76 301	0.38 169	0.62 196	0.34 160	0.15 119	0.10 22	0.20 267	0.19 299	0.17 201	0.28 387

DCANet	0.38 151	0.18 52	0.46 167	0.35 40	0.19 26	0.30 80	0.30 130	0.72 190	0.96 354	0.72 226	0.77 192	0.45 131	0.56 264	0.47 81	0.36 180	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.13 45	0.15 144

aanetorigin	0.85 432	0.58 459	1.98 495	0.50 373	0.40 405	0.66 320	0.70 438	0.72 190	1.01 373	2.44 505	2.00 479	1.32 437	1.25 468	0.96 386	1.16 451	0.20 291	0.19 365	0.20 267	0.20 322	0.27 382	0.33 419

rvit_105_1	0.56 341	0.42 416	0.84 398	0.59 444	0.37 388	0.59 280	0.68 434	0.73 202	0.97 359	0.82 283	0.69 164	0.75 294	0.63 306	0.80 325	0.56 320	0.34 442	0.29 441	0.31 427	0.34 452	0.23 339	0.23 344

fff	0.39 164	0.18 52	0.46 167	0.35 40	0.19 26	0.30 80	0.30 130	0.73 202	1.08 404	0.70 214	0.79 206	0.44 123	0.62 301	0.47 81	0.37 189	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.12 17	0.15 144

OMP-Stereo	0.43 214	0.23 196	0.50 211	0.53 411	0.25 169	0.36 137	0.24 55	0.73 202	0.81 256	0.78 269	0.64 148	0.88 342	0.41 192	0.95 383	0.36 180	0.15 119	0.12 147	0.20 267	0.15 160	0.16 175	0.13 77

IIG-Stereo	0.45 229	0.22 167	0.48 191	0.51 385	0.26 206	0.43 195	0.21 28	0.73 202	0.80 247	0.84 296	0.95 291	0.82 324	0.46 220	0.95 383	0.37 189	0.16 162	0.12 147	0.19 230	0.15 160	0.15 128	0.12 40

raftrobust	0.35 105	0.20 107	0.39 89	0.43 260	0.29 287	0.31 94	0.25 65	0.73 202	0.66 173	0.59 148	0.56 128	0.44 123	0.45 213	0.55 124	0.31 131	0.16 162	0.12 147	0.14 49	0.12 74	0.12 17	0.14 105

csc	0.39 164	0.18 52	0.46 167	0.35 40	0.19 26	0.30 80	0.30 130	0.73 202	1.08 404	0.70 214	0.79 206	0.44 123	0.62 301	0.47 81	0.37 189	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.12 17	0.15 144

cscssc	0.39 164	0.18 52	0.46 167	0.35 40	0.19 26	0.30 80	0.30 130	0.73 202	1.08 404	0.70 214	0.79 206	0.44 123	0.62 301	0.47 81	0.37 189	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.12 17	0.15 144

MM-Stereo_test3	0.35 105	0.19 76	0.33 37	0.42 220	0.26 206	0.34 126	0.44 335	0.74 209	0.93 334	0.47 112	0.52 109	0.42 110	0.29 102	0.46 73	0.29 105	0.17 200	0.15 274	0.17 152	0.13 106	0.14 86	0.15 144

AIO-test1	0.39 164	0.18 52	0.42 121	0.51 385	0.25 169	0.44 203	0.30 130	0.74 209	1.20 437	0.41 90	0.71 168	0.45 131	0.29 102	0.56 134	0.27 70	0.15 119	0.13 214	0.19 230	0.21 341	0.13 45	0.18 242

tg	0.34 99	0.19 76	0.40 101	0.40 161	0.23 99	0.38 154	0.26 76	0.74 209	0.60 156	0.48 118	0.65 150	0.42 110	0.24 48	0.57 143	0.33 148	0.14 54	0.10 22	0.18 197	0.17 240	0.14 86	0.12 40

Pointernet	0.27 38	0.15 11	0.35 51	0.36 64	0.23 99	0.35 129	0.21 28	0.74 209	0.41 82	0.39 77	0.37 60	0.34 59	0.25 55	0.37 28	0.27 70	0.15 119	0.11 81	0.12 3	0.09 5	0.11 5	0.11 14

11t1	0.38 151	0.23 196	0.49 199	0.36 64	0.23 99	0.61 287	0.31 153	0.74 209	0.47 116	0.62 159	0.55 125	0.55 170	0.49 234	0.58 148	0.45 260	0.18 233	0.15 274	0.16 113	0.13 106	0.17 201	0.19 253

RAFT-Test	0.35 105	0.19 76	0.42 121	0.39 124	0.24 140	0.50 222	0.23 50	0.74 209	0.44 100	0.62 159	0.85 244	0.64 230	0.28 85	0.48 88	0.30 119	0.14 54	0.11 81	0.14 49	0.11 51	0.13 45	0.13 77

Gwc-CoAtRS	0.35 105	0.18 52	0.46 167	0.39 124	0.23 99	0.34 126	0.22 38	0.74 209	0.77 228	0.62 159	0.60 138	0.58 195	0.29 102	0.47 81	0.29 105	0.14 54	0.11 81	0.14 49	0.12 74	0.13 45	0.13 77

R-Stereo Train	0.40 179	0.19 76	0.47 178	0.43 260	0.27 241	0.41 181	0.31 153	0.74 209	0.38 59	0.90 346	1.28 413	0.58 195	0.35 148	0.43 58	0.35 169	0.15 119	0.13 214	0.14 49	0.12 74	0.14 86	0.14 105

RAFT-Stereo	0.40 179	0.19 76	0.47 178	0.43 260	0.27 241	0.41 181	0.31 153	0.74 209	0.38 59	0.90 346	1.28 413	0.58 195	0.35 148	0.43 58	0.35 169	0.15 119	0.13 214	0.14 49	0.12 74	0.14 86	0.14 105
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HI	0.46 236	0.22 167	0.41 109	0.35 40	0.35 378	0.27 49	0.32 166	0.75 218	0.50 125	0.90 346	1.13 374	1.12 418	0.73 369	0.70 268	0.57 326	0.12 7	0.10 22	0.17 152	0.17 240	0.17 201	0.16 175

CoSv	0.46 236	0.22 167	0.41 109	0.35 40	0.35 378	0.27 49	0.32 166	0.75 218	0.50 125	0.90 346	1.13 374	1.12 418	0.73 369	0.70 268	0.57 326	0.12 7	0.10 22	0.17 152	0.17 240	0.17 201	0.16 175

GMStereo_Zeroshot	0.51 296	0.46 427	0.80 380	0.50 373	0.28 264	0.57 267	0.30 130	0.75 218	0.79 239	0.88 332	0.94 287	0.90 350	0.37 161	0.77 311	0.46 264	0.27 390	0.14 251	0.26 389	0.15 160	0.39 443	0.19 253

StereoVision	0.43 214	0.29 329	0.54 262	0.50 373	0.28 264	0.37 148	0.38 259	0.75 218	0.63 160	0.46 109	1.11 365	0.53 166	0.38 169	0.57 143	0.34 160	0.21 307	0.24 409	0.25 371	0.24 390	0.26 373	0.17 218

ASMatch	0.48 257	0.20 107	0.47 178	0.39 124	0.28 264	0.37 148	0.26 76	0.76 222	0.72 201	0.77 258	2.29 484	0.61 211	0.51 242	0.64 214	0.39 214	0.15 119	0.12 147	0.17 152	0.15 160	0.14 86	0.22 320

PFNet	0.43 214	0.19 76	0.61 304	0.44 285	0.24 140	0.42 191	0.31 153	0.76 222	0.81 256	1.01 397	0.74 184	0.67 255	0.41 192	0.75 294	0.39 214	0.16 162	0.10 22	0.20 267	0.15 160	0.16 175	0.14 105

IRAFT_RVC	0.43 214	0.20 107	0.52 241	0.45 299	0.24 140	0.26 37	0.51 382	0.76 222	0.78 232	0.77 258	0.80 217	0.73 285	0.50 237	0.74 287	0.39 214	0.18 233	0.10 22	0.21 310	0.17 240	0.17 201	0.15 144

Anonymous3	0.47 247	0.35 373	0.91 417	0.50 373	0.38 394	0.81 379	0.55 402	0.76 222	0.66 173	0.52 126	0.65 150	0.44 123	0.45 213	0.66 234	0.39 214	0.25 375	0.25 417	0.22 324	0.21 341	0.23 339	0.24 355

111	0.42 201	0.18 52	0.46 167	0.35 40	0.19 26	0.52 235	0.28 100	0.76 222	1.16 426	0.52 126	0.92 282	0.65 236	0.51 242	0.65 222	0.37 189	0.15 119	0.10 22	0.14 49	0.12 74	0.13 45	0.16 175

test_5	0.44 220	0.25 249	0.48 191	0.53 411	0.28 264	0.28 62	0.42 320	0.77 227	0.87 295	0.63 166	0.91 276	0.73 285	0.53 246	0.82 335	0.36 180	0.14 54	0.11 81	0.18 197	0.18 271	0.18 230	0.16 175

IPLG	0.40 179	0.21 137	0.64 319	0.41 188	0.25 169	0.54 247	0.27 87	0.77 227	0.68 181	0.85 308	0.82 227	0.33 54	0.32 129	0.64 214	0.49 288	0.13 27	0.11 81	0.16 113	0.14 136	0.14 86	0.14 105

cross-raft	0.34 99	0.20 107	0.38 82	0.45 299	0.24 140	0.32 107	0.35 216	0.77 227	0.42 89	0.62 159	0.77 192	0.58 195	0.27 74	0.46 73	0.31 131	0.12 7	0.10 22	0.15 89	0.13 106	0.15 128	0.12 40

DCVSM-stereo	0.51 296	0.28 315	0.56 278	0.39 124	0.29 287	0.55 252	0.28 100	0.78 230	0.78 232	1.11 437	0.77 192	1.04 390	0.76 387	0.65 222	0.52 300	0.20 291	0.20 374	0.24 358	0.21 341	0.25 363	0.31 406

ACV-stereo	0.63 383	0.37 384	1.03 436	0.44 285	0.31 323	1.27 459	0.41 311	0.78 230	0.84 276	0.65 181	0.76 189	2.07 489	1.00 443	0.84 341	0.68 360	0.22 327	0.17 332	0.19 230	0.18 271	0.22 319	0.23 344

MyStereo07	0.33 90	0.23 196	0.37 72	0.43 260	0.29 287	0.40 170	0.48 360	0.78 230	0.38 59	0.38 72	0.34 53	0.32 46	0.30 118	0.63 207	0.28 88	0.14 54	0.13 214	0.19 230	0.17 240	0.18 230	0.17 218

anonymousa	0.51 296	0.21 137	0.47 178	0.39 124	0.25 169	0.89 399	0.36 229	0.78 230	0.63 160	0.88 332	1.54 454	1.09 409	0.67 333	0.53 115	0.46 264	0.17 200	0.14 251	0.19 230	0.21 341	0.16 175	0.16 175

MIPNet	0.39 164	0.22 167	0.66 326	0.40 161	0.25 169	0.53 240	0.29 112	0.78 230	0.74 217	0.68 205	0.60 138	0.40 98	0.48 229	0.45 67	0.39 214	0.14 54	0.11 81	0.16 113	0.13 106	0.14 86	0.14 105

IPLGR	0.40 179	0.22 167	0.70 350	0.40 161	0.22 72	0.51 227	0.29 112	0.78 230	0.78 232	0.80 277	0.77 192	0.44 123	0.41 192	0.48 88	0.40 235	0.14 54	0.12 147	0.16 113	0.14 136	0.16 175	0.14 105

CFNet-RSSM	0.35 105	0.18 52	0.47 178	0.39 124	0.22 72	0.35 129	0.23 50	0.78 230	0.86 288	0.67 196	0.54 119	0.56 176	0.28 85	0.49 97	0.28 88	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.12 74	0.13 45	0.12 40

AIO-test2	0.40 179	0.21 137	0.44 146	0.48 352	0.26 206	0.44 203	0.38 259	0.79 237	1.28 449	0.37 66	0.87 255	0.38 83	0.30 118	0.50 102	0.28 88	0.16 162	0.13 214	0.21 310	0.24 390	0.15 128	0.15 144

RAFT+CT+SA	0.40 179	0.24 218	0.40 101	0.53 411	0.27 241	0.28 62	0.45 342	0.79 237	0.81 256	0.51 123	0.90 268	0.42 110	0.39 184	0.81 330	0.33 148	0.15 119	0.11 81	0.18 197	0.18 271	0.15 128	0.15 144

SA	0.45 229	0.26 283	0.50 211	0.47 344	0.24 140	0.46 212	0.36 229	0.79 237	1.00 371	0.61 155	1.04 338	0.50 153	0.50 237	0.98 395	0.33 148	0.16 162	0.13 214	0.21 310	0.19 299	0.15 128	0.14 105

raft_robust	0.41 194	0.24 218	0.39 89	0.43 260	0.22 72	0.40 170	0.33 182	0.80 240	0.98 364	0.80 277	0.88 259	0.41 103	0.32 129	0.89 357	0.30 119	0.14 54	0.12 147	0.16 113	0.18 271	0.15 128	0.13 77

DN-CSS_ROB	0.45 229	0.27 299	0.74 367	0.41 188	0.29 287	0.43 195	0.29 112	0.80 240	0.78 232	0.73 233	1.08 358	0.48 145	0.45 213	0.81 330	0.40 235	0.15 119	0.12 147	0.21 310	0.19 299	0.18 230	0.17 218

DFGA-Net	0.47 247	0.31 353	0.93 418	0.43 260	0.33 360	0.56 258	0.35 216	0.81 242	0.89 311	0.70 214	0.76 189	0.48 145	0.43 199	0.78 319	0.64 350	0.16 162	0.14 251	0.19 230	0.19 299	0.20 282	0.19 253

GCST	0.85 432	1.25 502	0.80 380	1.58 507	1.03 500	1.04 428	0.24 55	0.81 242	0.81 256	0.99 394	0.67 161	0.78 309	0.35 148	0.98 395	0.38 204	0.97 502	0.65 502	1.20 503	0.81 506	0.93 495	0.72 491

Anonymous_2	0.84 427	0.45 422	0.66 326	0.41 188	0.45 433	0.82 382	0.53 392	0.81 242	0.81 256	0.73 233	0.61 141	0.91 356	0.76 387	0.77 311	0.61 341	0.51 481	0.55 498	0.54 485	4.92 536	0.54 477	0.42 452

TestStereo1	0.44 220	0.24 218	0.45 154	0.52 402	0.25 169	0.35 129	0.40 291	0.81 242	0.94 343	0.70 214	0.96 295	0.48 145	0.45 213	0.94 377	0.33 148	0.16 162	0.13 214	0.18 197	0.16 188	0.15 128	0.14 105

SA-5K	0.44 220	0.24 218	0.45 154	0.52 402	0.25 169	0.35 129	0.40 291	0.81 242	0.94 343	0.70 214	0.96 295	0.48 145	0.45 213	0.94 377	0.33 148	0.16 162	0.13 214	0.18 197	0.16 188	0.15 128	0.14 105

raft+_RVC	0.38 151	0.20 107	0.38 82	0.39 124	0.27 241	0.44 203	0.35 216	0.81 242	0.90 316	0.52 126	0.78 201	0.50 153	0.29 102	0.56 134	0.41 240	0.15 119	0.12 147	0.17 152	0.15 160	0.14 86	0.13 77

IER	0.48 257	0.25 249	0.60 303	0.38 100	0.28 264	0.67 329	0.38 259	0.82 248	0.68 181	0.88 332	0.95 291	0.74 289	0.79 395	0.62 196	0.46 264	0.17 200	0.14 251	0.17 152	0.17 240	0.17 201	0.16 175

ARAFT	0.48 257	0.25 249	0.82 387	0.42 220	0.25 169	0.56 258	0.54 399	0.82 248	0.82 269	0.92 356	0.75 186	0.75 294	0.48 229	0.89 357	0.37 189	0.15 119	0.12 147	0.23 344	0.22 363	0.14 86	0.14 105

CBFPSM	0.61 374	0.25 249	1.41 471	0.39 124	0.27 241	1.10 437	0.67 431	0.83 250	0.84 276	0.82 283	0.81 225	1.33 442	0.85 412	0.72 283	0.86 395	0.16 162	0.15 274	0.15 89	0.17 240	0.17 201	0.23 344

s12784h	0.37 133	0.15 11	0.26 6	0.34 26	0.15 1	0.80 373	0.29 112	0.83 250	0.87 295	0.58 147	0.58 133	0.43 119	0.41 192	0.59 156	0.35 169	0.12 7	0.10 22	0.14 49	0.09 5	0.14 86	0.10 2

FENet	0.43 214	0.23 196	0.40 101	0.40 161	0.24 140	0.54 247	0.33 182	0.83 250	0.72 201	0.74 240	0.73 172	0.63 223	0.56 264	0.65 222	0.45 260	0.19 270	0.13 214	0.19 230	0.17 240	0.18 230	0.20 284

MLCV	0.49 270	0.26 283	0.73 363	0.38 100	0.18 19	0.64 306	0.33 182	0.84 253	0.89 311	0.96 383	1.12 367	0.72 280	0.45 213	1.00 405	0.59 335	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.14 86	0.14 105

ISRNet	0.57 347	0.25 249	0.72 358	0.57 436	0.36 385	0.43 195	0.28 100	0.85 254	0.84 276	1.09 430	1.25 404	0.91 356	0.61 296	0.68 253	0.60 336	0.35 448	0.26 426	0.36 446	0.33 450	0.30 400	0.42 452

rvit_stereo_0075_2	0.48 257	0.38 392	0.74 367	0.54 423	0.46 442	0.43 195	0.35 216	0.85 254	0.68 181	0.56 141	0.73 172	0.59 205	0.47 225	0.64 214	0.47 275	0.33 434	0.23 400	0.35 441	0.26 413	0.32 410	0.26 367

Sa-1000	0.49 270	0.25 249	0.45 154	0.46 324	0.25 169	0.64 306	0.34 193	0.85 254	0.95 347	0.85 308	1.51 453	0.55 170	0.44 206	0.94 377	0.31 131	0.16 162	0.12 147	0.21 310	0.20 322	0.15 128	0.14 105

dad	0.61 374	0.53 440	0.72 358	0.44 285	0.31 323	0.64 306	0.37 242	0.85 254	1.28 449	1.05 415	1.17 391	1.18 424	0.61 296	0.70 268	0.54 316	0.36 451	0.23 400	0.37 451	0.21 341	0.31 404	0.23 344

IGEV_Zeroshot_test	0.36 115	0.19 76	0.71 352	0.41 188	0.29 287	0.30 80	0.25 65	0.86 258	0.40 76	0.64 176	0.57 130	0.56 176	0.25 55	0.56 134	0.29 105	0.15 119	0.11 81	0.16 113	0.14 136	0.14 86	0.14 105

G2L-Stereo_aug	0.54 322	0.20 107	0.57 287	0.36 64	0.23 99	0.70 335	0.39 277	0.87 259	1.11 412	1.02 401	1.06 347	1.05 394	0.78 393	0.88 354	0.67 355	0.16 162	0.12 147	0.13 26	0.11 51	0.14 86	0.16 175

FACV-RUCA	0.45 229	0.28 315	0.51 220	0.46 324	0.33 360	0.62 291	0.34 193	0.87 259	0.75 220	0.60 150	0.84 235	0.48 145	0.54 253	0.56 134	0.39 214	0.22 327	0.15 274	0.35 441	0.16 188	0.29 392	0.22 320

CAS++	0.33 90	0.25 249	0.39 89	0.38 100	0.26 206	0.32 107	0.24 55	0.87 259	0.53 135	0.48 118	0.46 80	0.26 23	0.21 29	0.50 102	0.26 48	0.23 353	0.20 374	0.22 324	0.17 240	0.21 294	0.17 218
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
HH	0.37 133	0.22 167	0.49 199	0.41 188	0.26 206	0.36 137	0.30 130	0.87 259	0.41 82	0.45 103	0.59 135	0.78 309	0.43 199	0.77 311	0.26 48	0.15 119	0.11 81	0.15 89	0.14 136	0.14 86	0.14 105

HanStereo	0.37 133	0.22 167	0.49 199	0.41 188	0.26 206	0.36 137	0.30 130	0.87 259	0.41 82	0.45 103	0.59 135	0.78 309	0.43 199	0.77 311	0.26 48	0.15 119	0.11 81	0.15 89	0.14 136	0.14 86	0.14 105

iinet-f	0.69 396	0.29 329	2.34 501	0.41 188	0.31 323	1.16 449	0.58 415	0.87 259	0.85 282	0.86 318	1.17 391	1.04 390	0.83 405	0.76 304	1.26 457	0.21 307	0.18 347	0.17 152	0.16 188	0.21 294	0.21 301

HCRNet	0.46 236	0.35 373	0.45 154	0.54 423	0.26 206	0.52 235	0.29 112	0.87 259	0.64 164	0.75 244	0.82 227	0.76 301	0.53 246	0.70 268	0.38 204	0.24 363	0.16 300	0.24 358	0.20 322	0.21 294	0.20 284

DIP-Stereo	0.40 179	0.22 167	0.58 290	0.42 220	0.29 287	0.62 291	0.27 87	0.87 259	0.42 89	0.65 181	0.86 248	0.52 161	0.35 148	0.67 244	0.43 247	0.15 119	0.13 214	0.17 152	0.14 136	0.15 128	0.17 218
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ToySt	0.52 310	0.27 299	0.93 418	0.42 220	0.28 264	0.67 329	0.56 406	0.88 267	0.79 239	0.61 155	0.85 244	0.92 361	0.70 348	0.72 283	0.61 341	0.16 162	0.17 332	0.21 310	0.21 341	0.22 319	0.21 301

DAS	0.54 322	0.26 283	0.66 326	0.49 362	0.31 323	0.61 287	0.43 327	0.89 268	1.01 373	0.95 371	1.16 386	0.71 265	0.85 412	0.89 357	0.47 275	0.18 233	0.14 251	0.18 197	0.15 160	0.22 319	0.19 253

SepStereo	0.54 322	0.26 283	0.66 326	0.49 362	0.31 323	0.61 287	0.43 327	0.89 268	1.01 373	0.95 371	1.16 386	0.71 265	0.85 412	0.97 393	0.47 275	0.18 233	0.14 251	0.18 197	0.15 160	0.22 319	0.19 253

CFNet_pseudo	0.47 247	0.25 249	0.55 266	0.38 100	0.28 264	0.58 273	0.32 166	0.89 268	0.90 316	0.83 290	1.03 335	0.75 294	0.48 229	0.61 174	0.46 264	0.17 200	0.13 214	0.24 358	0.16 188	0.26 373	0.21 301

RALAANet	0.40 179	0.24 218	0.56 278	0.43 260	0.30 311	0.36 137	0.25 65	0.89 268	0.69 188	0.69 208	0.65 150	0.61 211	0.30 118	0.63 207	0.35 169	0.16 162	0.13 214	0.18 197	0.15 160	0.21 294	0.14 105

DMCA-RVC	0.54 322	0.32 356	0.83 391	0.51 385	0.32 348	0.59 280	0.38 259	0.89 268	0.70 192	0.95 371	0.88 259	0.90 350	0.69 343	0.75 294	0.63 348	0.23 353	0.18 347	0.31 427	0.24 390	0.27 382	0.21 301

ccs_rob	0.47 247	0.25 249	0.55 266	0.38 100	0.28 264	0.58 273	0.32 166	0.89 268	0.90 316	0.83 290	1.02 325	0.75 294	0.48 229	0.61 174	0.46 264	0.17 200	0.12 147	0.24 358	0.16 188	0.26 373	0.21 301

DispNO	0.48 257	0.24 218	0.84 398	0.40 161	0.31 323	0.58 273	0.39 277	0.91 274	0.79 239	0.79 274	0.83 232	0.71 265	0.59 286	0.75 294	0.50 291	0.19 270	0.14 251	0.20 267	0.18 271	0.16 175	0.17 218

ACVNet-DCA	0.36 115	0.25 249	0.35 51	0.42 220	0.23 99	0.53 240	0.37 242	0.91 274	0.59 149	0.42 94	0.50 95	0.34 59	0.47 225	0.61 174	0.26 48	0.17 200	0.11 81	0.19 230	0.13 106	0.18 230	0.19 253

1test111	0.37 133	0.25 249	0.35 51	0.42 220	0.23 99	0.53 240	0.37 242	0.91 274	0.59 149	0.42 94	0.50 95	0.34 59	0.47 225	0.59 156	0.48 279	0.17 200	0.11 81	0.19 230	0.13 106	0.18 230	0.19 253

anonymousdsp2	0.37 133	0.21 137	0.49 199	0.38 100	0.24 140	0.48 220	0.31 153	0.91 274	0.68 181	0.57 144	0.51 102	0.51 157	0.34 141	0.59 156	0.33 148	0.14 54	0.11 81	0.14 49	0.10 32	0.16 175	0.16 175

fast-acv-ft	0.66 387	0.32 356	0.80 380	0.46 324	0.34 372	1.26 458	0.50 379	0.91 274	1.00 371	1.05 415	1.36 428	1.28 431	0.84 408	0.81 330	0.90 405	0.22 327	0.24 409	0.23 344	0.23 376	0.21 294	0.22 320

qqq	0.42 201	0.28 315	0.50 211	0.37 81	0.22 72	0.47 215	0.39 277	0.91 274	0.59 149	0.57 144	0.71 168	0.65 236	0.56 264	0.59 156	0.48 279	0.17 200	0.17 332	0.20 267	0.19 299	0.18 230	0.19 253

ACVNet	0.47 247	0.24 218	0.39 89	0.40 161	0.28 264	0.58 273	0.40 291	0.91 274	0.81 256	0.67 196	0.96 295	0.79 316	0.66 324	0.65 222	0.71 366	0.18 233	0.15 274	0.16 113	0.15 160	0.18 230	0.15 144

CFNet-ft	0.50 283	0.25 249	0.39 89	0.41 188	0.26 206	0.66 320	0.37 242	0.91 274	0.87 295	0.67 196	1.00 319	1.05 394	0.70 348	0.68 253	0.57 326	0.23 353	0.16 300	0.24 358	0.21 341	0.24 352	0.19 253

CFNet_RVC	0.50 283	0.25 249	0.39 89	0.41 188	0.26 206	0.66 320	0.37 242	0.91 274	0.87 295	0.67 196	1.00 319	1.05 394	0.70 348	0.68 253	0.57 326	0.23 353	0.16 300	0.24 358	0.21 341	0.24 352	0.19 253

cf-r	0.49 270	0.24 218	0.49 199	0.40 161	0.23 99	0.58 273	0.38 259	0.92 283	0.87 295	0.77 258	1.06 347	0.98 370	0.67 333	0.59 156	0.61 341	0.21 307	0.14 251	0.17 152	0.19 299	0.15 128	0.16 175

iResNet	0.52 310	0.31 353	0.86 405	0.44 285	0.22 72	0.66 320	0.47 353	0.92 283	1.02 378	0.89 339	1.12 367	0.69 260	0.55 257	0.86 346	0.60 336	0.15 119	0.11 81	0.15 89	0.12 74	0.17 201	0.17 218

Any-RAFT	0.36 115	0.17 33	0.31 30	0.35 40	0.21 57	0.51 227	0.21 28	0.93 285	0.75 220	0.56 141	0.73 172	0.66 248	0.29 102	0.48 88	0.25 36	0.15 119	0.10 22	0.13 26	0.10 32	0.13 45	0.13 77

gwcnet-sp	0.50 283	0.25 249	0.84 398	0.41 188	0.27 241	0.79 367	0.40 291	0.93 285	0.85 282	0.95 371	0.79 206	0.65 236	0.63 306	0.69 260	0.52 300	0.18 233	0.17 332	0.18 197	0.18 271	0.18 230	0.19 253

scenet	0.50 283	0.25 249	0.84 398	0.41 188	0.27 241	0.79 367	0.40 291	0.93 285	0.85 282	0.95 371	0.79 206	0.65 236	0.63 306	0.69 260	0.52 300	0.18 233	0.17 332	0.18 197	0.18 271	0.18 230	0.19 253

ssnet	0.50 283	0.25 249	0.84 398	0.41 188	0.27 241	0.79 367	0.40 291	0.93 285	0.85 282	0.95 371	0.79 206	0.65 236	0.63 306	0.69 260	0.52 300	0.18 233	0.17 332	0.18 197	0.18 271	0.18 230	0.19 253

MMNet	0.57 347	0.26 283	0.67 331	0.45 299	0.35 378	1.04 428	0.39 277	0.93 285	0.98 364	0.96 383	0.97 303	0.86 332	0.80 399	0.83 337	0.80 386	0.16 162	0.15 274	0.19 230	0.19 299	0.20 282	0.17 218

x	0.41 194	0.25 249	0.46 167	0.36 64	0.24 140	0.54 247	0.31 153	0.94 290	0.58 148	0.60 150	0.72 170	0.61 211	0.53 246	0.52 110	0.50 291	0.18 233	0.16 300	0.17 152	0.16 188	0.17 201	0.18 242

PSMNet-ADL	0.50 283	0.28 315	0.43 140	0.49 362	0.31 323	0.70 335	0.38 259	0.94 290	0.81 256	0.62 159	0.80 217	0.91 356	0.62 301	0.76 304	0.68 360	0.24 363	0.18 347	0.19 230	0.20 322	0.22 319	0.22 320

GANet-ADL	0.44 220	0.27 299	0.48 191	0.44 285	0.30 311	0.54 247	0.36 229	0.94 290	0.88 306	0.64 176	0.72 170	0.68 258	0.44 206	0.55 124	0.44 254	0.22 327	0.15 274	0.15 89	0.13 106	0.18 230	0.21 301

DDVS	0.53 317	0.32 356	0.63 314	0.42 220	0.31 323	0.71 341	0.35 216	0.95 293	0.69 188	0.86 318	0.90 268	1.11 412	0.46 220	0.90 365	0.67 355	0.23 353	0.17 332	0.22 324	0.18 271	0.25 363	0.28 387

SDNR	0.89 437	0.39 397	1.66 490	0.42 220	0.39 402	3.35 516	0.32 166	0.95 293	1.05 388	1.05 415	2.12 482	0.62 218	0.71 353	1.40 458	0.78 378	0.53 483	0.56 499	0.36 446	0.27 419	0.46 460	0.50 476

GwcNet-ADL	0.45 229	0.24 218	0.51 220	0.46 324	0.30 311	0.41 181	0.40 291	0.95 293	0.98 364	0.73 233	0.78 201	0.61 211	0.41 192	0.67 244	0.55 318	0.20 291	0.14 251	0.15 89	0.14 136	0.19 265	0.22 320

EDNetEfficient	1.47 489	0.82 479	6.28 521	0.48 352	0.40 405	0.73 349	0.83 466	0.95 293	2.77 510	3.48 522	1.95 476	1.64 475	2.12 504	1.42 462	3.84 512	0.21 307	0.19 365	0.21 310	0.21 341	0.43 453	0.42 452

acv_ft	0.52 310	0.24 218	0.64 319	0.45 299	0.28 264	0.85 391	0.40 291	0.95 293	0.81 256	1.00 395	0.96 295	0.79 316	0.62 301	0.65 222	0.88 397	0.18 233	0.15 274	0.16 113	0.15 160	0.18 230	0.15 144

MyStereo05	0.46 236	0.22 167	0.51 220	0.42 220	0.29 287	0.43 195	0.48 360	0.96 298	1.12 413	0.77 258	0.62 144	0.51 157	0.57 276	0.79 322	0.43 247	0.14 54	0.13 214	0.18 197	0.17 240	0.17 201	0.17 218

AACVNet	0.52 310	0.25 249	0.56 278	0.48 352	0.29 287	0.55 252	0.38 259	0.96 298	0.59 149	0.83 290	1.03 335	1.03 385	0.77 392	0.91 368	0.58 333	0.22 327	0.18 347	0.24 358	0.18 271	0.24 352	0.22 320

TRStereo	0.39 164	0.32 356	0.64 319	0.49 362	0.41 410	0.30 80	0.30 130	0.97 300	0.63 160	0.53 134	0.43 72	0.52 161	0.26 68	0.77 311	0.29 105	0.18 233	0.12 147	0.19 230	0.19 299	0.13 45	0.13 77

GwcNet-RSSM	0.51 296	0.25 249	0.51 220	0.41 188	0.24 140	0.56 258	0.41 311	0.97 300	0.96 354	0.75 244	1.17 391	0.89 347	0.66 324	0.66 234	0.74 372	0.22 327	0.15 274	0.19 230	0.21 341	0.17 201	0.16 175

G2L-Stereo	0.51 296	0.25 249	0.55 266	0.44 285	0.27 241	0.46 212	0.47 353	0.98 302	0.81 256	0.86 318	0.90 268	0.91 356	0.56 264	0.88 354	0.80 386	0.21 307	0.17 332	0.22 324	0.18 271	0.17 201	0.22 320

PCWNet_CMD	0.49 270	0.25 249	0.56 278	0.40 161	0.27 241	0.64 306	0.32 166	0.98 302	0.99 367	0.87 322	1.07 352	0.78 309	0.46 220	0.61 174	0.44 254	0.17 200	0.13 214	0.21 310	0.16 188	0.26 373	0.20 284

hitnet-ft	0.57 347	0.29 329	0.43 140	0.42 220	0.29 287	0.81 379	0.40 291	0.98 302	0.91 322	0.84 296	1.01 323	1.13 420	0.72 364	0.83 337	0.71 366	0.28 401	0.21 382	0.28 408	0.22 363	0.29 392	0.27 377

DMCA	0.47 247	0.27 299	0.59 298	0.39 124	0.29 287	0.53 240	0.34 193	0.98 302	0.70 192	0.78 269	0.83 232	0.79 316	0.55 257	0.54 123	0.57 326	0.21 307	0.16 300	0.21 310	0.16 188	0.19 265	0.22 320

CASS	0.46 236	0.28 315	0.45 154	0.48 352	0.22 72	0.63 297	0.34 193	0.99 306	0.66 173	0.76 250	0.86 248	0.61 211	0.58 280	0.58 148	0.44 254	0.29 411	0.16 300	0.22 324	0.18 271	0.23 339	0.28 387
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.47 247	0.26 283	0.47 178	0.46 324	0.29 287	0.78 361	0.34 193	0.99 306	0.80 247	0.77 258	0.80 217	0.64 230	0.54 253	0.66 234	0.56 320	0.21 307	0.15 274	0.22 324	0.19 299	0.18 230	0.19 253

BSDual-CNN	0.48 257	0.26 283	0.47 178	0.46 324	0.29 287	0.75 357	0.46 345	0.99 306	0.80 247	0.77 258	0.80 217	0.76 301	0.59 286	0.66 234	0.48 279	0.21 307	0.15 274	0.22 324	0.19 299	0.18 230	0.19 253

hknet	0.51 296	0.26 283	0.58 290	0.46 324	0.29 287	0.75 357	0.46 345	0.99 306	0.89 311	0.77 258	0.80 217	0.96 367	0.67 333	0.75 294	0.50 291	0.19 270	0.15 274	0.22 324	0.19 299	0.18 230	0.19 253

MSMDNet	0.49 270	0.25 249	0.56 278	0.40 161	0.27 241	0.64 306	0.32 166	0.99 306	0.99 367	0.87 322	1.07 352	0.79 316	0.46 220	0.61 174	0.44 254	0.17 200	0.13 214	0.20 267	0.16 188	0.25 363	0.20 284

HITNet	0.43 214	0.27 299	0.50 211	0.34 26	0.18 19	0.65 313	0.32 166	0.99 306	0.70 192	0.73 233	0.86 248	0.66 248	0.56 264	0.61 174	0.47 275	0.14 54	0.10 22	0.15 89	0.13 106	0.18 230	0.13 77
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
mmm	0.47 247	0.28 315	0.51 220	0.39 124	0.25 169	0.61 287	0.38 259	1.00 312	0.60 156	0.77 258	1.07 352	0.65 236	0.53 246	0.61 174	0.49 288	0.18 233	0.15 274	0.23 344	0.20 322	0.21 294	0.20 284

test_sample2	0.45 229	0.24 218	0.49 199	0.34 26	0.21 57	0.60 286	0.43 327	1.01 313	0.73 211	0.67 196	0.80 217	0.70 262	0.64 314	0.65 222	0.41 240	0.19 270	0.15 274	0.18 197	0.16 188	0.19 265	0.19 253

UNet	0.55 332	0.27 299	0.72 358	0.45 299	0.41 410	0.97 410	0.40 291	1.01 313	0.80 247	0.87 322	0.90 268	1.03 385	0.75 378	0.76 304	0.67 355	0.19 270	0.15 274	0.20 267	0.17 240	0.21 294	0.18 242

STTStereo	0.57 347	0.39 397	0.87 410	0.45 299	0.32 348	0.62 291	0.45 342	1.01 313	0.87 295	1.01 397	0.91 276	0.95 364	0.58 280	0.77 311	0.66 352	0.25 375	0.24 409	0.27 397	0.33 450	0.25 363	0.26 367

MyStereo04	0.45 229	0.23 196	0.52 241	0.43 260	0.29 287	0.40 170	0.48 360	1.02 316	1.12 413	0.62 159	0.58 133	0.55 170	0.56 264	0.77 311	0.45 260	0.14 54	0.13 214	0.19 230	0.17 240	0.18 230	0.17 218

G-Net	0.95 445	0.48 435	1.13 444	0.67 467	0.49 449	2.07 495	0.63 427	1.02 316	0.90 316	1.77 485	2.62 496	1.28 431	1.60 486	1.09 419	1.06 441	0.37 455	0.30 446	0.35 441	0.25 403	0.46 460	0.45 463

RASNet	0.57 347	0.24 218	0.61 304	0.39 124	0.23 99	0.71 341	0.40 291	1.02 316	0.93 334	0.77 258	1.05 341	1.05 394	0.98 442	0.99 400	1.03 433	0.16 162	0.14 251	0.14 49	0.17 240	0.15 128	0.14 105

DANet	0.74 406	0.47 433	0.98 430	0.60 446	0.41 410	0.92 402	0.41 311	1.02 316	0.87 295	1.22 451	1.22 400	1.33 442	0.88 423	1.26 442	1.37 463	0.27 390	0.24 409	0.31 427	0.25 403	0.37 437	0.36 430
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DLCB_ROB	0.60 370	0.29 329	0.53 249	0.50 373	0.33 360	0.76 360	0.51 382	1.02 316	0.94 343	1.07 425	1.16 386	1.21 426	0.73 369	0.98 395	0.75 374	0.21 307	0.20 374	0.22 324	0.23 376	0.22 319	0.20 284

UPFNet	0.55 332	0.26 283	0.59 298	0.46 324	0.38 394	0.83 385	0.48 360	1.03 321	0.80 247	0.92 356	0.91 276	0.85 328	0.67 333	0.87 348	0.78 378	0.20 291	0.21 382	0.20 267	0.20 322	0.20 282	0.15 144

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 220	0.22 167	0.83 391	0.39 124	0.45 433	0.41 181	0.26 76	1.04 322	0.50 125	0.54 136	0.76 189	1.03 385	0.43 199	0.67 244	0.28 88	0.16 162	0.11 81	0.17 152	0.19 299	0.21 294	0.21 301

CFNet_ucs	0.51 296	0.25 249	0.58 290	0.39 124	0.31 323	0.59 280	0.35 216	1.04 322	0.95 347	0.89 339	1.19 396	0.80 320	0.49 234	0.66 234	0.45 260	0.21 307	0.16 300	0.26 389	0.18 271	0.27 382	0.23 344

LL-Strereo	0.58 359	0.29 329	0.83 391	0.48 352	0.35 378	0.39 162	0.48 360	1.04 322	0.99 367	0.87 322	0.79 206	1.08 404	1.15 462	1.35 457	0.51 295	0.18 233	0.15 274	0.22 324	0.19 299	0.17 201	0.21 301

TransformOpticalFlow	0.46 236	0.21 137	0.49 199	0.42 220	0.24 140	0.36 137	0.46 345	1.04 322	0.84 276	0.67 196	1.14 378	0.73 285	0.56 264	0.78 319	0.33 148	0.15 119	0.10 22	0.17 152	0.15 160	0.14 86	0.15 144

delet	0.57 347	0.25 249	0.63 314	0.46 324	0.34 372	1.05 433	0.51 382	1.04 322	0.94 343	0.90 346	0.99 315	0.90 350	0.68 341	0.87 348	0.78 378	0.18 233	0.18 347	0.20 267	0.21 341	0.17 201	0.17 218

AANet_RVC	0.59 363	0.35 373	0.68 338	0.47 344	0.28 264	0.57 267	0.47 353	1.04 322	1.28 449	0.87 322	1.33 423	0.86 332	0.63 306	1.16 429	0.89 399	0.19 270	0.13 214	0.15 89	0.14 136	0.18 230	0.20 284

StereoDRNet-Refined	0.61 374	0.33 364	0.63 314	0.47 344	0.31 323	0.94 405	0.41 311	1.04 322	0.97 359	1.15 442	1.13 374	1.00 377	0.74 375	0.93 374	0.93 412	0.18 233	0.13 214	0.22 324	0.21 341	0.20 282	0.21 301
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample1	0.44 220	0.24 218	0.52 241	0.35 40	0.23 99	0.59 280	0.36 229	1.05 329	0.57 145	0.66 187	0.78 201	0.70 262	0.71 353	0.62 196	0.51 295	0.18 233	0.15 274	0.17 152	0.16 188	0.18 230	0.18 242

MyStereo06	0.40 179	0.22 167	0.65 324	0.42 220	0.29 287	0.43 195	0.48 360	1.05 329	0.43 96	0.64 176	0.54 119	0.78 309	0.27 74	0.53 115	0.31 131	0.14 54	0.13 214	0.18 197	0.17 240	0.17 201	0.17 218

ICVP	0.48 257	0.26 283	0.42 121	0.49 362	0.28 264	0.63 297	0.43 327	1.05 329	0.72 201	0.68 205	0.95 291	0.75 294	0.56 264	0.55 124	0.61 341	0.24 363	0.18 347	0.19 230	0.17 240	0.19 265	0.21 301
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT + AFF	0.54 322	0.30 344	0.84 398	0.51 385	0.32 348	0.63 297	0.57 408	1.05 329	0.95 347	0.80 277	0.87 255	0.85 328	0.57 276	0.87 348	0.51 295	0.18 233	0.21 382	0.23 344	0.22 363	0.19 265	0.19 253

PS-NSSS	0.60 370	0.46 427	0.68 338	0.43 260	0.34 372	0.66 320	0.57 408	1.05 329	0.91 322	0.80 277	1.28 413	0.72 280	0.67 333	0.89 357	0.61 341	0.32 427	0.26 426	0.40 460	0.27 419	0.35 427	0.29 393

YMNet	0.68 391	0.40 405	1.01 432	0.53 411	0.46 442	1.04 428	0.48 360	1.06 334	0.81 256	1.21 447	1.31 420	1.11 412	0.73 369	0.89 357	0.96 419	0.27 390	0.31 454	0.25 371	0.25 403	0.25 363	0.24 355

YMNet_1	0.68 391	0.40 405	1.01 432	0.53 411	0.46 442	1.04 428	0.48 360	1.06 334	0.81 256	1.21 447	1.31 420	1.11 412	0.73 369	0.89 357	0.96 419	0.27 390	0.31 454	0.25 371	0.25 403	0.25 363	0.24 355

GES	0.46 236	0.25 249	0.62 310	0.41 188	0.30 311	0.62 291	0.37 242	1.06 334	0.70 192	0.75 244	0.83 232	0.47 140	0.52 245	0.69 260	0.46 264	0.23 353	0.17 332	0.17 152	0.16 188	0.18 230	0.24 355

CBMV_ROB	0.62 380	0.39 397	0.41 109	0.41 188	0.28 264	0.86 393	0.28 100	1.06 334	1.02 378	0.95 371	1.33 423	0.81 322	0.84 408	0.94 377	0.56 320	0.37 455	0.37 474	0.43 466	0.40 466	0.33 415	0.32 410

psmg	0.50 283	0.26 283	0.47 178	0.42 220	0.29 287	0.82 382	0.42 320	1.07 338	0.80 247	0.95 371	0.94 287	0.76 301	0.59 286	0.66 234	0.48 279	0.21 307	0.16 300	0.20 267	0.20 322	0.19 265	0.19 253

psm_up	0.57 347	0.27 299	0.52 241	0.50 373	0.33 360	0.65 313	0.60 420	1.07 338	0.84 276	0.87 322	0.91 276	1.00 377	1.06 450	0.80 325	0.66 352	0.22 327	0.25 417	0.26 389	0.23 376	0.22 319	0.21 301

HGLStereo	0.58 359	0.30 344	0.65 324	0.51 385	0.38 394	0.78 361	0.45 342	1.07 338	0.82 269	0.89 339	1.16 386	0.88 342	0.91 430	0.80 325	0.74 372	0.21 307	0.21 382	0.20 267	0.18 271	0.19 265	0.22 320

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 399	0.84 483	0.80 380	0.55 429	0.38 394	1.38 465	0.57 408	1.07 338	0.81 256	0.90 346	0.94 287	0.95 364	0.54 253	1.01 406	0.61 341	0.41 466	0.30 446	0.57 487	0.31 441	0.86 492	0.39 439

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 332	0.33 364	0.71 352	0.46 324	0.31 323	0.66 320	0.43 327	1.07 338	0.89 311	0.93 359	0.91 276	0.98 370	0.61 296	0.76 304	0.64 350	0.22 327	0.18 347	0.22 324	0.22 363	0.22 319	0.24 355
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
psmorigin	0.84 427	0.53 440	2.21 499	0.50 373	0.41 410	0.86 393	0.57 408	1.08 343	0.90 316	1.50 469	1.42 440	1.50 464	1.09 453	1.29 446	1.03 433	0.32 427	0.33 466	0.27 397	0.27 419	0.34 422	0.45 463

DSFCA	0.57 347	0.27 299	0.71 352	0.41 188	0.36 385	0.78 361	0.53 392	1.08 343	0.85 282	1.08 426	0.84 235	0.90 350	0.66 324	1.05 414	0.63 348	0.26 380	0.22 391	0.21 310	0.21 341	0.22 319	0.20 284

BEATNet_4x	0.49 270	0.35 373	0.72 358	0.38 100	0.20 42	0.65 313	0.36 229	1.08 343	0.78 232	0.78 269	0.88 259	0.73 285	0.64 314	0.71 278	0.60 336	0.16 162	0.12 147	0.16 113	0.15 160	0.24 352	0.18 242

FADNet-RVC-Resample	0.58 359	0.35 373	1.34 465	0.50 373	0.34 372	0.73 349	0.43 327	1.09 346	0.96 354	0.83 290	0.87 255	0.76 301	0.66 324	0.77 311	0.52 300	0.19 270	0.18 347	0.26 389	0.27 419	0.28 390	0.29 393

SuperB	1.00 453	0.41 411	4.03 513	0.45 299	0.32 348	0.99 417	0.49 373	1.09 346	2.09 498	1.10 434	1.10 360	0.74 289	0.83 405	1.13 423	1.75 479	0.20 291	0.15 274	0.17 152	0.15 160	2.50 521	0.27 377

TDLM	0.59 363	0.35 373	0.57 287	0.53 411	0.32 348	0.67 329	0.72 445	1.09 346	1.03 382	0.84 296	1.11 365	0.84 326	0.71 353	0.96 386	0.61 341	0.28 401	0.18 347	0.26 389	0.22 363	0.27 382	0.21 301

NOSS_ROB	0.59 363	0.40 405	0.42 121	0.45 299	0.31 323	0.79 367	0.53 392	1.09 346	1.12 413	0.69 208	0.92 282	0.77 306	0.63 306	0.81 330	0.52 300	0.39 461	0.38 475	0.44 468	0.42 476	0.38 439	0.36 430

PAM	0.50 283	0.21 137	0.75 370	0.41 188	0.26 206	1.11 441	0.37 242	1.10 350	0.39 64	0.75 244	0.46 80	1.92 484	0.61 296	0.62 196	0.28 88	0.16 162	0.10 22	0.16 113	0.14 136	0.14 86	0.15 144

ADLNet2	0.57 347	0.26 283	0.71 352	0.48 352	0.31 323	0.83 385	0.51 382	1.10 350	0.99 367	0.85 308	0.99 315	0.99 375	0.70 348	0.79 322	0.78 378	0.21 307	0.17 332	0.18 197	0.18 271	0.22 319	0.22 320

TCMNet	0.68 391	0.41 411	1.08 440	0.60 446	0.61 476	0.97 410	0.55 402	1.11 352	0.93 334	0.87 322	1.14 378	0.89 347	0.65 322	0.92 370	1.06 441	0.26 380	0.26 426	0.31 427	0.28 425	0.33 415	0.30 398

DualNet (step1)	0.60 370	0.37 384	0.83 391	0.39 124	0.31 323	0.72 345	0.49 373	1.11 352	0.92 328	0.93 359	0.89 262	0.86 332	0.71 353	0.74 287	0.53 311	0.42 468	0.22 391	0.40 460	0.41 471	0.36 431	0.35 424

test_sample9	1.17 468	0.37 384	0.83 391	0.39 124	0.31 323	0.72 345	0.49 373	1.11 352	0.92 328	0.93 359	0.89 262	0.86 332	0.71 353	1.29 446	2.03 488	0.42 468	9.50 541	0.40 460	0.41 471	0.36 431	0.35 424

test_sample7	0.54 322	0.30 344	0.55 266	0.37 81	0.28 264	0.63 297	0.47 353	1.11 352	0.92 328	0.93 359	0.89 262	0.86 332	0.71 353	0.74 287	0.53 311	0.27 390	0.22 391	0.27 397	0.26 413	0.27 382	0.26 367

ac_64	0.54 322	0.24 218	0.58 290	0.46 324	0.28 264	0.79 367	0.44 335	1.11 352	0.63 160	0.94 366	0.85 244	1.06 399	0.70 348	0.76 304	0.72 369	0.22 327	0.18 347	0.20 267	0.19 299	0.18 230	0.16 175

PAM_32	0.50 283	0.20 107	0.69 347	0.40 161	0.24 140	1.09 436	0.29 112	1.12 357	0.40 76	0.74 240	0.44 74	1.98 487	0.64 314	0.64 214	0.27 70	0.16 162	0.11 81	0.17 152	0.15 160	0.14 86	0.15 144

SQANet	0.87 435	0.76 474	0.76 372	1.16 499	0.99 497	1.10 437	0.51 382	1.12 357	0.85 282	0.93 359	1.05 341	1.03 385	0.76 387	1.07 415	0.70 363	0.79 495	0.25 417	1.04 501	0.36 456	1.56 503	0.70 490

GASNet	0.70 397	0.77 475	1.16 447	0.71 478	0.49 449	0.62 291	0.48 360	1.12 357	1.05 388	0.98 389	0.84 235	0.94 363	0.82 403	1.41 461	0.85 394	0.33 434	0.22 391	0.29 416	0.28 425	0.44 456	0.26 367

GANet-RSSM	0.49 270	0.22 167	0.42 121	0.39 124	0.26 206	0.58 273	0.41 311	1.12 357	0.82 269	0.73 233	1.02 325	0.88 342	0.75 378	0.67 244	0.48 279	0.22 327	0.16 300	0.18 197	0.19 299	0.18 230	0.18 242

FADNet_RVC	0.58 359	0.39 397	1.26 454	0.45 299	0.32 348	0.55 252	0.34 193	1.12 357	0.90 316	0.68 205	0.90 268	0.61 211	0.71 353	1.03 411	0.80 386	0.21 307	0.18 347	0.27 397	0.23 376	0.33 415	0.30 398

CVANet_RVC	0.59 363	0.35 373	0.54 262	0.49 362	0.33 360	0.70 335	0.67 431	1.12 357	0.97 359	0.88 332	1.05 341	1.01 381	0.72 364	0.94 377	0.55 318	0.30 418	0.20 374	0.28 408	0.26 413	0.32 410	0.23 344

NVstereo2D	0.62 380	0.32 356	0.82 387	0.50 373	0.44 427	0.88 396	0.48 360	1.12 357	1.17 429	0.67 196	0.90 268	0.90 350	0.69 343	1.02 409	0.69 362	0.33 434	0.16 300	0.29 416	0.20 322	0.43 453	0.46 467

ADCRef	0.84 427	0.46 427	1.60 484	0.52 402	0.45 433	1.08 435	0.52 388	1.13 364	1.03 382	1.22 451	1.43 442	0.87 338	0.93 434	0.91 368	3.35 507	0.19 270	0.16 300	0.23 344	0.23 376	0.23 339	0.22 320

SGM-Forest	0.65 386	0.33 364	0.43 140	0.44 285	0.30 311	1.01 422	0.54 399	1.13 364	1.09 410	1.11 437	1.21 398	1.10 410	0.76 387	0.99 400	0.71 366	0.32 427	0.33 466	0.33 438	0.30 432	0.30 400	0.28 387
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADLNet	0.57 347	0.29 329	0.58 290	0.46 324	0.35 378	0.80 373	0.46 345	1.14 366	0.88 306	1.03 405	0.98 307	0.92 361	0.66 324	0.71 278	0.83 391	0.22 327	0.16 300	0.22 324	0.22 363	0.22 319	0.23 344

PA-Net	0.70 397	0.46 427	0.96 425	0.51 385	0.53 459	0.94 405	0.73 450	1.14 366	1.15 424	0.83 290	0.90 268	0.88 342	0.76 387	1.19 433	0.96 419	0.25 375	0.41 484	0.29 416	0.44 477	0.27 382	0.39 439
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PASM	0.96 446	0.71 472	2.05 497	0.72 479	0.72 487	0.84 390	0.92 474	1.14 366	1.34 460	1.25 456	1.22 400	1.34 445	1.07 451	1.31 453	1.11 447	0.53 483	0.57 500	0.59 489	0.67 499	0.56 484	0.57 487

HBP-ISP	0.61 374	0.47 433	0.45 154	0.46 324	0.33 360	0.79 367	0.29 112	1.15 369	1.05 388	0.85 308	1.18 395	0.67 255	0.71 353	0.92 370	0.57 326	0.37 455	0.38 475	0.47 473	0.41 471	0.39 443	0.32 410

GANet	0.74 406	0.38 392	0.63 314	0.54 423	0.35 378	1.01 422	0.95 477	1.15 369	0.95 347	1.09 430	2.00 479	1.14 421	0.92 432	1.29 446	0.75 374	0.25 375	0.27 432	0.27 397	0.23 376	0.32 410	0.24 355

coex_refinement	0.54 322	0.22 167	0.44 146	0.45 299	0.31 323	0.75 357	0.40 291	1.16 371	0.92 328	0.87 322	1.12 367	0.99 375	0.57 276	0.69 260	0.90 405	0.21 307	0.14 251	0.16 113	0.16 188	0.21 294	0.22 320

PSMNet-RUCA	0.78 416	0.78 477	1.23 452	1.01 493	0.91 489	0.68 333	0.53 392	1.16 371	1.06 392	0.79 274	1.10 360	0.82 324	0.72 364	0.94 377	0.70 363	0.55 487	0.27 432	0.76 494	0.46 478	0.70 487	0.49 473

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 388	0.30 344	1.20 449	0.42 220	0.31 323	1.00 418	0.58 415	1.16 371	1.07 400	1.01 397	1.25 404	1.08 404	0.75 378	1.18 432	1.03 433	0.20 291	0.12 147	0.16 113	0.13 106	0.22 319	0.22 320

SACVNet	0.61 374	0.36 382	0.67 331	0.57 436	0.37 388	0.65 313	0.47 353	1.16 371	0.80 247	1.04 410	1.06 347	1.02 383	0.81 402	0.99 400	0.57 326	0.28 401	0.21 382	0.25 371	0.24 390	0.30 400	0.39 439

STrans-v2	0.47 247	0.21 137	0.49 199	0.41 188	0.25 169	0.54 247	0.49 373	1.16 371	0.82 269	0.67 196	1.05 341	0.71 265	0.67 333	0.74 287	0.34 160	0.15 119	0.11 81	0.17 152	0.15 160	0.14 86	0.14 105

PSMNet-RSSM	0.50 283	0.24 218	0.41 109	0.43 260	0.26 206	0.51 227	0.40 291	1.16 371	0.79 239	0.75 244	1.07 352	0.87 338	0.69 343	0.66 234	0.52 300	0.24 363	0.16 300	0.23 344	0.26 413	0.20 282	0.20 284

FADNet-RVC	0.62 380	0.56 455	1.29 459	0.47 344	0.39 402	0.63 297	0.40 291	1.16 371	0.91 322	0.71 225	0.86 248	1.04 390	0.55 257	0.99 400	0.78 378	0.27 390	0.26 426	0.28 408	0.29 431	0.32 410	0.31 406

NCCL2	0.74 406	0.45 422	0.77 375	0.65 463	0.45 433	0.97 410	1.16 491	1.16 371	1.02 378	1.00 395	0.98 307	1.48 462	0.88 423	0.99 400	0.89 399	0.31 422	0.27 432	0.39 457	0.39 463	0.33 415	0.34 421

DDUNet	1.10 460	2.58 528	0.83 391	1.21 501	1.27 506	1.02 424	0.69 437	1.17 379	0.95 347	0.98 389	1.26 408	1.28 431	0.84 408	0.97 393	0.79 385	0.85 498	0.40 482	2.00 513	0.60 497	1.34 502	0.94 498

CBMV	0.68 391	0.37 384	0.50 211	0.43 260	0.26 206	1.00 418	0.71 440	1.17 379	1.16 426	1.24 455	1.29 417	1.06 399	0.86 416	0.98 395	0.75 374	0.29 411	0.30 446	0.34 440	0.30 432	0.26 373	0.27 377
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
test_sample6	0.51 296	0.27 299	0.55 266	0.38 100	0.23 99	0.64 306	0.39 277	1.18 381	0.88 306	0.84 296	1.06 347	0.66 248	0.61 296	0.75 294	0.52 300	0.23 353	0.17 332	0.22 324	0.22 363	0.24 352	0.23 344

NINENet	0.52 310	0.30 344	0.55 266	0.46 324	0.33 360	0.78 361	0.34 193	1.18 381	0.91 322	0.84 296	0.97 303	0.64 230	0.54 253	0.74 287	0.56 320	0.23 353	0.20 374	0.25 371	0.18 271	0.22 319	0.22 320

UDG	0.93 440	1.03 495	0.75 370	1.00 492	0.97 495	1.02 424	0.57 408	1.18 381	1.01 373	0.93 359	1.02 325	1.32 437	1.03 446	0.88 354	0.92 410	0.55 487	0.33 466	1.82 510	0.41 471	1.20 501	0.74 492

UCFNet_RVC	0.50 283	0.27 299	0.37 72	0.40 161	0.27 241	0.66 320	0.42 320	1.18 381	0.86 288	0.70 214	0.89 262	0.91 356	0.60 290	0.62 196	0.48 279	0.24 363	0.18 347	0.28 408	0.27 419	0.25 363	0.24 355

test_sample8	1.36 482	0.37 384	0.83 391	0.39 124	0.31 323	0.72 345	0.49 373	1.19 385	0.79 239	1.51 470	0.96 295	3.29 508	1.64 488	1.29 446	2.03 488	0.42 468	9.50 541	0.40 460	0.41 471	0.36 431	0.35 424

test_sample5	0.50 283	0.28 315	0.55 266	0.37 81	0.23 99	0.65 313	0.38 259	1.19 385	0.86 288	0.81 281	0.97 303	0.64 230	0.60 290	0.72 283	0.48 279	0.22 327	0.16 300	0.22 324	0.21 341	0.23 339	0.22 320

DualNet	0.51 296	0.28 315	0.55 266	0.37 81	0.23 99	0.65 313	0.38 259	1.19 385	0.86 288	0.84 296	1.06 347	0.64 230	0.60 290	0.72 283	0.48 279	0.22 327	0.16 300	0.22 324	0.21 341	0.23 339	0.22 320

CRFU-Net	0.59 363	0.29 329	0.62 310	0.47 344	0.31 323	1.20 455	0.51 382	1.19 385	0.59 149	1.05 415	1.00 319	1.06 399	0.87 419	0.83 337	0.77 377	0.22 327	0.19 365	0.18 197	0.16 188	0.19 265	0.20 284

GANetREF_RVC	0.82 421	0.77 475	0.95 424	0.68 470	0.43 422	1.15 447	1.06 484	1.19 385	1.20 437	1.03 405	1.02 325	1.10 410	0.89 426	1.20 436	0.78 378	0.49 478	0.39 479	0.58 488	0.39 463	0.69 486	0.49 473
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
ETE_ROB	0.73 401	0.52 438	0.93 418	0.57 436	0.37 388	0.80 373	0.86 471	1.19 385	0.95 347	1.20 446	1.22 400	1.39 455	0.86 416	1.07 415	0.88 397	0.27 390	0.21 382	0.31 427	0.27 419	0.34 422	0.35 424

ssnet_v2	0.61 374	0.29 329	0.69 347	0.45 299	0.30 311	0.93 403	0.62 424	1.20 391	1.03 382	0.97 386	0.81 225	0.98 370	0.67 333	0.84 341	0.97 424	0.26 380	0.23 400	0.23 344	0.24 390	0.20 282	0.21 301

CC-Net-ROB	0.84 427	1.01 494	0.93 418	0.60 446	0.45 433	1.25 457	0.71 440	1.20 391	1.05 388	0.84 296	1.24 403	0.90 350	0.78 393	1.14 425	0.70 363	0.48 477	0.34 469	1.71 508	0.38 461	0.78 490	0.40 444

WCMA_ROB	1.22 471	0.39 397	0.93 418	0.51 385	0.45 433	1.44 468	0.79 460	1.20 391	1.30 455	2.99 516	3.94 517	3.30 509	2.17 506	1.42 462	1.31 460	0.46 472	0.35 471	0.35 441	0.37 458	0.41 447	0.42 452

test_sample3	0.49 270	0.27 299	0.55 266	0.36 64	0.23 99	0.70 335	0.37 242	1.21 394	0.87 295	0.79 274	0.84 235	0.66 248	0.53 246	0.70 268	0.50 291	0.21 307	0.16 300	0.20 267	0.19 299	0.21 294	0.21 301

coex-ft	6.50 531	1.57 511	87.99 552	0.49 362	0.38 394	1.41 466	1.21 494	1.21 394	7.96 528	12.14 536	2.78 499	2.74 499	3.83 521	1.30 452	3.19 506	0.24 363	0.23 400	0.27 397	0.24 390	0.48 463	0.40 444

RP	0.80 418	0.38 392	0.73 363	0.67 467	0.59 471	0.82 382	0.57 408	1.21 394	1.28 449	1.03 405	1.68 463	1.45 457	1.49 483	1.08 418	0.90 405	0.36 451	0.31 454	0.37 451	0.30 432	0.36 431	0.36 430

ADCPNet	1.11 463	0.53 440	3.26 508	0.55 429	0.44 427	1.47 470	0.83 466	1.21 394	1.17 429	1.26 458	1.42 440	1.67 476	1.12 457	1.48 469	3.86 513	0.30 418	0.29 441	0.30 426	0.32 444	0.37 437	0.37 436

CFNet	0.53 317	0.30 344	0.53 249	0.42 220	0.28 264	0.73 349	0.35 216	1.21 394	1.01 373	0.74 240	1.07 352	0.85 328	0.60 290	0.83 337	0.58 333	0.19 270	0.15 274	0.23 344	0.23 376	0.21 294	0.17 218

iResNetv2_ROB	0.55 332	0.29 329	0.86 405	0.39 124	0.25 169	0.67 329	0.37 242	1.21 394	1.02 378	1.02 401	1.10 360	0.89 347	0.79 395	0.74 287	0.43 247	0.19 270	0.13 214	0.15 89	0.11 51	0.19 265	0.16 175

XPNet_ROB	0.73 401	0.38 392	0.80 380	0.53 411	0.40 405	0.80 373	0.83 466	1.21 394	0.96 354	1.37 464	1.17 391	1.37 449	0.87 419	1.14 425	0.99 426	0.33 434	0.25 417	0.27 397	0.24 390	0.31 404	0.29 393

test_sample4	0.49 270	0.27 299	0.55 266	0.36 64	0.23 99	0.70 335	0.37 242	1.22 401	0.86 288	0.82 283	0.86 248	0.62 218	0.58 280	0.71 278	0.49 288	0.21 307	0.16 300	0.21 310	0.20 322	0.22 319	0.21 301

EAI-Stereo	0.36 115	0.21 137	0.46 167	0.40 161	0.22 72	0.33 117	0.36 229	1.22 401	0.32 30	0.52 126	0.75 186	0.35 66	0.28 85	0.65 222	0.30 119	0.14 54	0.11 81	0.14 49	0.14 136	0.14 86	0.13 77

FINET	0.75 410	0.45 422	1.38 468	0.48 352	0.46 442	0.98 415	1.00 481	1.22 401	1.69 488	0.91 355	1.25 404	0.74 289	0.74 375	1.09 419	0.82 390	0.37 455	0.31 454	0.27 397	0.24 390	0.35 427	0.34 421

DeepPruner_ROB	0.55 332	0.37 384	0.67 331	0.42 220	0.31 323	0.50 222	0.43 327	1.22 401	0.73 211	0.86 318	1.05 341	0.85 328	0.58 280	0.90 365	0.56 320	0.29 411	0.23 400	0.22 324	0.22 363	0.26 373	0.26 367

pmcnn	1.27 476	0.31 353	1.14 446	0.41 188	0.23 99	0.97 410	0.71 440	1.23 405	1.32 457	1.83 487	2.34 486	11.25 533	0.89 426	1.04 413	0.96 419	0.15 119	0.12 147	0.12 3	0.10 32	0.15 128	0.16 175

mmx	0.59 363	0.28 315	0.68 338	0.39 124	0.26 206	0.56 258	0.40 291	1.24 406	1.06 392	0.76 250	0.98 307	0.71 265	0.55 257	1.25 439	1.46 468	0.21 307	0.16 300	0.25 371	0.21 341	0.24 352	0.22 320

ttt	0.56 341	0.27 299	0.49 199	0.39 124	0.25 169	0.65 313	0.42 320	1.24 406	1.08 404	0.76 250	1.10 360	0.63 223	0.51 242	0.95 383	1.03 433	0.25 375	0.22 391	0.22 324	0.21 341	0.25 363	0.25 363

xxx	0.59 363	0.28 315	0.68 338	0.39 124	0.26 206	0.56 258	0.40 291	1.24 406	1.06 392	0.76 250	0.98 307	0.71 265	0.55 257	1.25 439	1.46 468	0.21 307	0.16 300	0.25 371	0.21 341	0.24 352	0.22 320

Wz-Net-MNSev	0.81 420	0.42 416	1.64 487	0.51 385	0.41 410	1.46 469	0.95 477	1.24 406	1.26 447	1.31 461	1.25 404	1.17 423	0.83 405	1.21 437	1.06 441	0.22 327	0.19 365	0.24 358	0.23 376	0.29 392	0.26 367

FADNet	0.63 383	0.53 440	1.20 449	0.46 324	0.44 427	0.66 320	0.41 311	1.24 406	1.07 400	0.70 214	0.84 235	0.98 370	0.65 322	0.87 348	0.54 316	0.29 411	0.30 446	0.27 397	0.30 432	0.48 463	0.36 430

AdaStereo	0.52 310	0.34 369	0.53 249	0.49 362	0.25 169	0.71 341	0.36 229	1.24 406	0.91 322	0.77 258	0.98 307	0.75 294	0.50 237	0.71 278	0.51 295	0.27 390	0.13 214	0.28 408	0.18 271	0.23 339	0.18 242
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.
LALA_ROB	0.76 413	0.46 427	0.86 405	0.55 429	0.41 410	1.00 418	0.93 476	1.25 412	1.13 418	1.23 453	1.15 381	1.55 470	0.80 399	1.11 422	0.96 419	0.33 434	0.23 400	0.35 441	0.30 432	0.35 427	0.32 410

PSMNet_ROB	0.67 388	0.39 397	0.76 372	0.57 436	0.43 422	1.00 418	0.85 470	1.25 412	0.93 334	0.82 283	1.04 338	1.08 404	0.64 314	0.89 357	1.02 432	0.29 411	0.21 382	0.31 427	0.31 441	0.27 382	0.25 363

SMFormer	0.53 317	0.24 218	0.67 331	0.35 40	0.20 42	0.63 297	0.34 193	1.26 414	1.06 392	0.85 308	1.02 325	0.71 265	0.66 324	0.96 386	0.60 336	0.19 270	0.16 300	0.18 197	0.17 240	0.19 265	0.20 284

tta	0.53 317	0.24 218	0.67 331	0.35 40	0.20 42	0.63 297	0.34 193	1.26 414	1.06 392	0.85 308	1.02 325	0.71 265	0.66 324	0.96 386	0.60 336	0.19 270	0.16 300	0.18 197	0.17 240	0.15 128	0.16 175

qqq1	0.51 296	0.24 218	0.67 331	0.35 40	0.20 42	0.63 297	0.34 193	1.26 414	1.06 392	0.85 308	1.02 325	0.71 265	0.66 324	0.96 386	0.36 180	0.19 270	0.16 300	0.14 49	0.12 74	0.15 128	0.16 175

fff1	0.51 296	0.24 218	0.67 331	0.35 40	0.20 42	0.63 297	0.34 193	1.26 414	1.06 392	0.85 308	1.02 325	0.71 265	0.66 324	0.96 386	0.36 180	0.19 270	0.16 300	0.14 49	0.12 74	0.15 128	0.16 175

MSMD_ROB	1.25 474	0.51 436	0.64 319	0.60 446	0.50 453	1.66 483	0.67 431	1.26 414	1.26 447	2.64 507	3.82 514	3.06 504	3.20 519	1.45 466	0.91 408	0.46 472	0.41 484	0.49 480	0.51 491	0.47 462	0.45 463

Wz-Net-LNSev	0.75 410	0.54 447	1.59 481	0.51 385	0.41 410	1.16 449	0.79 460	1.27 419	1.13 418	1.04 410	1.14 378	1.11 412	0.94 437	0.93 374	1.00 427	0.24 363	0.22 391	0.21 310	0.19 299	0.26 373	0.27 377

EDNetEfficientorigin	9.96 534	1.17 499	175.17 553	0.49 362	0.37 388	1.13 444	0.74 452	1.27 419	2.70 509	3.16 519	2.49 490	2.28 492	2.15 505	1.88 489	2.27 495	0.21 307	0.19 365	0.25 371	0.20 322	0.54 477	0.53 484

GwcNet	0.73 401	0.39 397	1.37 467	0.53 411	0.43 422	1.10 437	0.52 388	1.27 419	1.19 434	1.05 415	1.41 436	1.06 399	0.86 416	0.98 395	1.01 428	0.26 380	0.24 409	0.24 358	0.23 376	0.23 339	0.28 387

AnyNet_C32	1.27 476	0.72 473	3.33 509	0.59 444	0.56 464	1.51 475	1.53 508	1.27 419	1.28 449	1.52 471	1.48 450	1.38 453	1.23 466	1.64 477	5.26 518	0.30 418	0.29 441	0.29 416	0.34 452	0.38 439	0.44 461

CSAN	0.88 436	0.52 438	0.93 418	0.61 451	0.42 419	1.19 454	1.11 486	1.27 419	1.48 474	1.37 464	1.44 443	1.37 449	1.30 470	1.46 468	1.01 428	0.39 461	0.31 454	0.36 446	0.37 458	0.35 427	0.36 430

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 456	0.61 462	1.82 492	0.69 473	0.51 455	2.62 502	1.69 515	1.28 424	1.44 469	1.39 467	1.56 456	1.34 445	0.91 430	1.68 480	0.95 417	0.38 460	0.39 479	0.46 472	0.61 498	0.41 447	0.43 457

DeepPrunerF	0.93 440	0.55 453	3.88 510	0.70 476	0.81 488	0.72 345	0.74 452	1.28 424	1.97 495	0.95 371	1.02 325	0.87 338	0.85 412	1.16 429	1.07 444	0.35 448	0.29 441	0.43 466	0.40 466	0.31 404	0.33 419

RYNet	0.76 413	0.37 384	0.74 367	0.54 423	0.67 482	1.35 463	0.68 434	1.28 424	1.21 440	1.10 434	0.90 268	1.31 435	0.94 437	1.01 406	1.30 459	0.22 327	0.16 300	0.27 397	0.23 376	0.43 453	0.45 463

NaN_ROB	0.73 401	0.46 427	0.89 414	0.52 402	0.34 372	0.98 415	1.11 486	1.28 424	1.20 437	1.27 459	0.96 295	1.08 404	0.79 395	1.34 456	0.78 378	0.24 363	0.30 446	0.23 344	0.24 390	0.23 339	0.26 367

CSP-Net	0.57 347	0.29 329	0.55 266	0.42 220	0.29 287	1.20 455	0.49 373	1.29 428	0.75 220	0.98 389	0.97 303	0.88 342	0.69 343	0.85 344	0.66 352	0.27 390	0.18 347	0.17 152	0.17 240	0.18 230	0.19 253

HSM	0.53 317	0.25 249	0.46 167	0.40 161	0.25 169	0.74 353	0.44 335	1.29 428	0.78 232	0.82 283	0.92 282	1.21 426	0.75 378	0.90 365	0.48 279	0.18 233	0.14 251	0.17 152	0.14 136	0.17 201	0.18 242

UGAM-zero	0.48 257	0.21 137	0.66 326	0.38 100	0.23 99	0.36 137	0.22 38	1.30 430	0.43 96	0.67 196	0.61 141	1.74 477	0.89 426	0.79 322	0.27 70	0.15 119	0.12 147	0.15 89	0.12 74	0.13 45	0.14 105

LMCR-Stereo	0.55 332	0.33 364	0.57 287	0.60 446	0.30 311	0.80 373	0.36 229	1.30 430	0.79 239	0.90 346	1.04 338	0.57 180	0.64 314	0.87 348	0.73 371	0.20 291	0.15 274	0.19 230	0.14 136	0.25 363	0.18 242

ITSA-stereo	0.54 322	0.29 329	0.55 266	0.41 188	0.23 99	0.59 280	0.35 216	1.31 432	1.25 443	0.82 283	0.80 217	0.72 280	0.58 280	0.89 357	0.72 369	0.22 327	0.18 347	0.23 344	0.22 363	0.22 319	0.29 393

GEStereo_RVC	0.56 341	0.30 344	0.70 350	0.51 385	0.31 323	0.70 335	0.54 399	1.31 432	0.93 334	0.85 308	0.86 248	0.84 326	0.63 306	0.92 370	0.67 355	0.24 363	0.16 300	0.19 230	0.17 240	0.21 294	0.23 344

test_xeample	1.06 456	0.23 196	0.51 220	0.37 81	0.22 72	0.71 341	0.39 277	1.31 432	0.92 328	0.87 322	1.08 358	0.70 262	0.64 314	0.75 294	11.43 531	0.19 270	0.16 300	0.18 197	0.17 240	0.18 230	0.19 253

S-Stereo	0.76 413	0.36 382	1.10 441	0.57 436	0.46 442	0.83 385	0.59 418	1.31 432	1.62 484	0.98 389	1.41 436	1.11 412	0.93 434	0.85 344	1.07 444	0.27 390	0.31 454	0.28 408	0.25 403	0.33 415	0.50 476

ADCMid	1.22 471	0.57 456	3.17 507	0.54 423	0.44 427	1.07 434	0.77 456	1.31 432	1.13 418	2.14 498	1.48 450	1.49 463	1.47 482	1.65 478	5.30 520	0.26 380	0.24 409	0.29 416	0.32 444	0.38 439	0.36 430

HSM-Net_RVC	0.55 332	0.23 196	0.37 72	0.38 100	0.22 72	0.86 393	0.40 291	1.31 432	0.93 334	0.92 356	1.15 381	1.26 430	0.71 353	0.75 294	0.53 311	0.17 200	0.14 251	0.16 113	0.15 160	0.17 201	0.17 218
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
1111x	0.64 385	0.23 196	0.61 304	0.39 124	0.21 57	0.68 333	0.46 345	1.32 438	1.03 382	0.76 250	1.02 325	0.95 364	0.72 364	1.13 423	2.15 492	0.18 233	0.18 347	0.18 197	0.19 299	0.20 282	0.19 253

ADCP+	1.18 470	0.37 384	3.09 505	0.50 373	0.52 457	1.48 471	0.61 422	1.32 438	1.07 400	1.21 447	1.16 386	1.08 404	1.11 455	1.63 476	7.17 524	0.20 291	0.16 300	0.24 358	0.22 363	0.29 392	0.22 320

DISCO	0.72 400	0.27 299	0.72 358	0.45 299	0.31 323	1.12 443	0.53 392	1.32 438	1.25 443	0.84 296	1.07 352	1.52 468	0.87 419	1.82 487	1.08 446	0.20 291	0.15 274	0.18 197	0.16 188	0.24 352	0.24 355

anonymity	0.98 450	0.89 486	1.06 439	0.93 490	1.04 502	0.97 410	0.82 464	1.33 441	0.93 334	1.08 426	0.98 307	1.02 383	0.95 439	1.02 409	0.93 412	0.96 501	0.96 523	0.90 498	0.91 509	0.92 494	0.95 500

pcwnet_v2	0.60 370	0.29 329	0.89 414	0.46 324	0.36 385	0.62 291	0.38 259	1.33 441	1.24 441	1.02 401	1.27 412	0.71 265	0.59 286	0.71 278	0.51 295	0.28 401	0.21 382	0.24 358	0.23 376	0.29 392	0.30 398

edge stereo	0.79 417	0.40 405	0.82 387	0.52 402	0.44 427	0.83 385	0.58 415	1.34 443	1.08 404	1.30 460	1.38 432	1.79 479	1.13 459	1.15 428	0.92 410	0.34 442	0.32 461	0.42 465	0.28 425	0.33 415	0.39 439

Consistency-Raft	1.01 454	0.82 479	1.27 457	0.85 487	0.97 495	0.81 379	0.83 466	1.35 444	1.61 483	1.06 424	1.66 462	1.11 412	0.93 434	0.93 374	1.11 447	0.65 491	0.75 509	0.79 495	0.91 509	1.09 500	0.79 495

DGSMNet	0.80 418	0.58 459	1.42 472	0.61 451	0.65 479	0.94 405	0.75 454	1.35 444	1.16 426	0.88 332	1.26 408	1.00 377	0.75 378	1.07 415	0.89 399	0.36 451	0.31 454	0.41 464	0.40 466	0.60 485	0.59 488

RGC	0.82 421	0.62 463	0.80 380	0.67 467	0.66 481	0.91 401	0.59 418	1.35 444	1.09 410	1.12 439	1.46 447	1.50 464	1.09 453	1.28 445	0.97 424	0.34 442	0.30 446	0.48 477	0.40 466	0.38 439	0.38 438

LSM	4.83 526	0.83 482	11.23 527	0.76 484	56.73 548	1.10 437	1.18 492	1.35 444	1.70 489	2.13 495	2.34 486	1.34 445	1.19 463	1.52 471	1.23 456	0.34 442	0.50 496	0.39 457	0.47 481	0.51 472	9.82 537

CoDeX	0.48 257	0.21 137	0.53 249	0.43 260	0.25 169	0.74 353	0.38 259	1.36 448	0.82 269	0.84 296	0.96 295	0.63 223	0.57 276	0.63 207	0.40 235	0.17 200	0.13 214	0.17 152	0.15 160	0.16 175	0.15 144

ADCL	1.10 460	0.42 416	1.57 480	0.51 385	0.41 410	1.71 487	0.92 474	1.36 448	1.45 470	1.33 462	1.56 456	1.22 429	1.26 469	1.45 466	5.27 519	0.22 327	0.19 365	0.25 371	0.25 403	0.29 392	0.29 393

Ntro	1.15 465	1.00 493	1.00 431	1.49 506	1.20 505	1.69 486	0.81 462	1.39 450	1.25 443	1.01 397	1.28 413	1.31 435	1.00 443	1.31 453	0.89 399	1.10 508	0.43 489	1.36 505	0.51 491	1.95 508	0.99 504

SFCPSM	0.48 257	0.22 167	0.59 298	0.41 188	0.27 241	0.85 391	0.36 229	1.39 450	0.79 239	0.81 281	0.85 244	0.54 168	0.50 237	0.60 168	0.39 214	0.18 233	0.14 251	0.18 197	0.20 322	0.17 201	0.16 175

FAT-Stereo	0.75 410	0.34 369	0.81 386	0.51 385	0.38 394	0.78 361	0.63 427	1.39 450	1.32 457	1.05 415	1.40 434	1.58 473	1.14 460	0.92 370	0.91 408	0.29 411	0.28 439	0.28 408	0.23 376	0.28 390	0.41 449

PWCDC_ROB	0.93 440	0.54 447	0.97 429	0.78 485	0.41 410	1.03 426	0.42 320	1.39 450	2.34 504	1.04 410	3.73 513	0.80 320	1.12 457	1.29 446	1.04 438	0.37 455	0.22 391	0.24 358	0.20 322	0.36 431	0.31 406

Wz-Net-SNSev	0.99 452	0.80 478	3.00 504	0.57 436	0.46 442	0.94 405	1.22 496	1.40 454	1.28 449	1.04 410	1.33 423	1.46 458	0.90 429	2.06 495	1.65 477	0.26 380	0.24 409	0.25 371	0.26 413	0.33 415	0.30 398

FCDSN-DC	1.43 487	0.57 456	0.69 347	0.74 481	0.59 471	1.42 467	0.65 430	1.40 454	1.41 465	3.31 520	4.42 523	4.57 515	3.01 517	1.70 481	1.19 454	0.46 472	0.42 486	0.48 477	0.47 481	0.51 472	0.51 480
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WZ-Net	1.29 478	0.64 465	5.42 519	0.64 461	0.52 457	1.37 464	1.29 499	1.41 456	1.77 491	1.56 473	1.69 465	1.74 477	1.41 477	2.50 508	2.16 493	0.28 401	0.21 382	0.23 344	0.25 403	0.39 443	0.41 449

222	1.25 474	0.23 196	0.53 249	0.38 100	0.23 99	0.78 361	0.37 242	1.41 456	0.93 334	0.97 386	1.13 374	0.74 289	0.71 353	0.74 287	14.86 534	0.20 291	0.16 300	0.17 152	0.16 188	0.18 230	0.20 284

xxxx	1.07 458	0.23 196	0.53 249	0.38 100	0.22 72	0.83 385	0.36 229	1.41 456	0.95 347	0.75 244	0.99 315	0.97 368	0.64 314	0.70 268	11.37 530	0.20 291	0.17 332	0.18 197	0.17 240	0.19 265	0.20 284

stereogan	0.83 426	0.33 364	0.89 414	0.61 451	0.51 455	1.80 489	0.50 379	1.41 456	1.39 464	1.05 415	1.47 449	1.56 472	1.04 448	1.32 455	0.87 396	0.29 411	0.29 441	0.29 416	0.25 403	0.39 443	0.40 444

XQC	0.97 448	0.70 469	1.54 479	0.70 476	0.55 463	1.48 471	0.81 462	1.41 456	1.57 479	1.21 447	1.12 367	1.33 442	1.04 448	1.55 472	2.00 487	0.39 461	0.25 417	0.37 451	0.32 444	0.55 479	0.49 473

DispFullNet	1.64 494	2.64 529	3.14 506	2.57 523	1.78 515	1.32 461	0.55 402	1.42 461	1.45 470	1.89 489	1.48 450	1.55 470	2.35 509	2.08 497	1.12 449	0.60 490	0.19 365	2.33 521	0.73 502	2.35 517	1.30 514

PWC_ROB	0.92 439	0.57 456	1.64 487	0.53 411	0.33 360	0.93 403	0.39 277	1.42 461	1.51 476	1.66 479	2.57 493	1.18 424	1.11 455	1.50 470	1.54 474	0.26 380	0.18 347	0.28 408	0.20 322	0.30 400	0.32 410

ccnet	0.84 427	0.59 461	0.86 405	0.56 432	0.60 474	1.11 441	0.72 445	1.44 463	0.97 359	1.15 442	1.44 443	1.28 431	0.95 439	1.01 406	1.33 462	0.49 478	0.43 489	0.50 482	0.47 481	0.52 475	0.48 472

RTSC	0.93 440	0.54 447	1.59 481	0.56 432	0.40 405	1.17 453	0.55 402	1.44 463	1.82 492	1.53 472	1.26 408	1.15 422	0.82 403	1.70 481	2.44 496	0.26 380	0.20 374	0.23 344	0.24 390	0.31 404	0.32 410

MFMNet_re	1.17 468	0.99 491	1.31 462	1.02 495	0.95 493	1.32 461	1.32 500	1.44 463	1.58 481	1.72 484	1.70 466	1.21 426	1.57 485	1.16 429	1.04 438	0.88 499	0.76 511	0.79 495	0.75 503	0.90 493	0.94 498

otaku	1.10 460	0.96 489	0.96 425	1.37 505	1.06 503	1.65 482	0.72 445	1.46 466	1.19 434	1.10 434	1.32 422	1.32 437	0.95 439	1.29 446	0.81 389	0.89 500	0.46 493	1.24 504	0.50 490	1.86 506	0.89 497

APVNet	0.73 401	0.39 397	1.01 432	0.58 442	0.45 433	1.16 449	0.68 434	1.47 467	0.87 295	0.84 296	1.15 381	1.04 390	0.84 408	1.14 425	1.18 452	0.27 390	0.28 439	0.32 433	0.31 441	0.29 392	0.32 410

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 310	0.23 196	1.38 468	0.40 161	0.53 459	0.29 72	0.30 130	1.49 468	0.45 104	0.69 208	1.15 381	0.98 370	0.32 129	0.70 268	0.29 105	0.15 119	0.11 81	0.17 152	0.20 322	0.22 319	0.27 377

NVStereoNet_ROB	1.31 480	0.96 489	1.33 464	0.90 489	0.92 490	1.15 447	1.05 483	1.49 468	1.62 484	1.63 476	2.51 491	2.31 493	1.62 487	2.16 500	1.42 465	0.81 497	0.73 505	0.79 495	1.02 513	0.73 488	0.97 502
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.15 465	0.45 422	1.40 470	0.50 373	0.32 348	1.54 477	1.21 494	1.49 468	3.35 516	1.61 474	2.41 489	2.32 495	1.80 495	1.57 473	1.27 458	0.28 401	0.25 417	0.26 389	0.24 390	0.36 431	0.32 410

SGM+DAISY	1.52 490	0.99 491	1.61 485	1.01 493	1.02 499	1.86 492	1.19 493	1.49 468	1.38 463	2.96 514	3.00 503	2.79 500	1.94 497	1.88 489	1.62 475	0.98 504	0.97 524	0.91 500	0.91 509	0.94 496	0.99 504

StereoDRNet	0.67 388	0.35 373	0.82 387	0.53 411	0.44 427	1.03 426	0.53 392	1.51 472	1.06 392	1.13 440	0.91 276	1.07 403	0.74 375	0.87 348	0.95 417	0.24 363	0.19 365	0.25 371	0.23 376	0.27 382	0.22 320

AnyNet_C01	1.63 493	1.16 498	7.38 522	0.65 463	0.56 464	2.25 498	1.53 508	1.53 473	1.46 472	1.71 483	1.95 476	1.83 480	1.41 477	2.48 506	4.42 516	0.33 434	0.32 461	0.32 433	0.34 452	0.45 457	0.50 476

Syn2CoEx	0.74 406	0.55 453	1.17 448	0.66 465	0.45 433	0.89 399	0.56 406	1.54 474	1.15 424	0.95 371	1.35 427	1.03 385	1.03 446	0.96 386	0.89 399	0.31 422	0.27 432	0.29 416	0.24 390	0.23 339	0.27 377

AASNet	0.55 332	0.27 299	0.62 310	0.51 385	0.32 348	0.73 349	0.44 335	1.55 475	0.88 306	0.88 332	0.94 287	0.64 230	0.63 306	0.62 196	0.84 392	0.23 353	0.20 374	0.20 267	0.16 188	0.22 319	0.20 284

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 483	0.91 487	2.11 498	0.89 488	0.57 469	4.27 522	1.79 519	1.55 475	2.00 497	1.64 477	1.85 473	1.83 480	1.44 479	1.89 491	1.49 471	0.49 478	0.40 482	0.56 486	0.58 495	0.75 489	0.52 482

RTS	2.03 503	1.03 495	11.50 528	0.68 470	0.63 477	2.71 504	1.56 510	1.55 475	2.32 502	1.93 490	2.57 493	1.32 437	1.32 471	5.20 525	4.30 514	0.31 422	0.23 400	0.29 416	0.30 432	0.41 447	0.40 444

RTSA	2.03 503	1.03 495	11.50 528	0.68 470	0.63 477	2.71 504	1.56 510	1.55 475	2.32 502	1.93 490	2.57 493	1.32 437	1.32 471	5.20 525	4.30 514	0.31 422	0.23 400	0.29 416	0.30 432	0.41 447	0.40 444

DRN-Test	0.68 391	0.34 369	0.77 375	0.52 402	0.40 405	1.14 445	0.61 422	1.56 479	1.04 386	1.18 444	1.10 360	1.05 394	0.72 364	0.82 335	1.01 428	0.24 363	0.18 347	0.26 389	0.25 403	0.26 373	0.23 344

FBW_ROB	0.94 444	0.54 447	1.03 436	0.56 432	0.42 419	1.16 449	0.76 455	1.56 479	1.41 465	1.38 466	1.33 423	1.47 460	1.07 451	2.94 513	1.14 450	0.26 380	0.32 461	0.45 469	0.30 432	0.34 422	0.30 398

SPS-STEREO	1.29 478	0.94 488	1.10 441	1.05 497	1.03 500	1.48 471	0.91 472	1.57 481	1.24 441	2.13 495	1.90 475	1.94 485	1.46 480	1.77 484	1.64 476	0.97 502	0.94 522	0.90 498	0.89 508	0.96 497	0.97 502
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-TNSev	1.23 473	1.24 500	5.25 518	0.51 385	0.43 422	1.49 474	1.09 485	1.58 482	1.42 467	1.25 456	1.26 408	1.58 473	1.52 484	1.97 492	1.95 483	0.33 434	0.32 461	0.26 389	0.30 432	0.41 447	0.43 457

ACVNet-4b	1.43 487	1.34 504	1.28 458	1.95 514	1.60 509	1.93 493	0.77 456	1.59 483	1.64 486	1.05 415	1.60 460	2.10 490	0.92 432	1.79 486	0.84 392	1.76 517	0.35 471	2.03 516	0.67 499	2.16 513	1.18 509

iResNet_ROB	0.55 332	0.24 218	0.61 304	0.38 100	0.22 72	0.66 320	0.30 130	1.59 483	1.33 459	0.94 366	1.05 341	0.81 322	0.69 343	0.84 341	0.46 264	0.17 200	0.12 147	0.14 49	0.09 5	0.15 128	0.20 284

NCC-stereo	0.82 421	0.43 419	0.87 410	0.63 458	0.68 483	0.88 396	0.72 445	1.60 485	1.12 413	0.95 371	1.41 436	1.37 449	1.37 475	1.26 442	0.94 414	0.32 427	0.30 446	0.37 451	0.49 488	0.34 422	0.35 424

Abc-Net	0.82 421	0.43 419	0.87 410	0.63 458	0.68 483	0.88 396	0.72 445	1.60 485	1.12 413	0.95 371	1.41 436	1.37 449	1.37 475	1.26 442	0.94 414	0.32 427	0.30 446	0.37 451	0.49 488	0.34 422	0.35 424
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM_RVC	1.04 455	0.30 344	0.47 178	0.41 188	0.23 99	1.73 488	0.77 456	1.63 487	1.30 455	2.39 503	1.99 478	2.64 498	1.78 494	2.22 501	1.40 464	0.28 401	0.27 432	0.27 397	0.25 403	0.25 363	0.25 363
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SAMSARA	1.15 465	0.69 468	1.44 474	1.09 498	0.93 491	2.10 496	1.87 522	1.64 488	1.47 473	1.64 477	1.21 398	2.06 488	1.14 460	1.61 474	1.50 472	0.39 461	0.45 491	0.36 446	0.38 461	0.50 469	0.51 480

AF-Net	0.85 432	0.41 411	0.87 410	0.66 465	0.54 462	0.96 409	0.52 388	1.66 489	1.37 461	1.03 405	2.04 481	1.46 458	1.36 473	1.19 433	1.05 440	0.34 442	0.24 409	0.39 457	0.28 425	0.31 404	0.26 367

RainbowNet	1.42 486	1.53 510	1.31 462	1.93 513	1.46 507	1.52 476	1.03 482	1.67 490	1.55 477	1.23 453	1.59 459	1.54 469	1.21 464	1.40 458	1.03 433	1.70 515	0.70 504	1.82 510	0.80 505	2.11 512	1.22 510

MDST_ROB	0.97 448	0.29 329	1.02 435	0.64 461	0.43 422	2.64 503	0.82 464	1.68 491	1.18 433	2.89 510	1.82 471	0.97 368	0.75 378	1.83 488	0.89 399	0.26 380	0.22 391	0.32 433	0.28 425	0.26 373	0.26 367

ADCS	1.60 492	0.70 469	4.02 512	0.61 451	0.53 459	1.31 460	1.11 486	1.71 492	1.86 494	1.97 493	1.68 463	1.51 466	1.46 480	2.07 496	9.20 527	0.34 442	0.32 461	0.33 438	0.36 456	0.45 457	0.46 467

Nwc_Net	0.82 421	0.40 405	0.86 405	0.62 455	0.56 464	1.04 428	0.57 408	1.72 493	1.08 404	0.93 359	1.88 474	1.44 456	1.24 467	1.19 433	0.94 414	0.31 422	0.25 417	0.36 446	0.39 463	0.31 404	0.31 406

PDISCO_ROB	0.96 446	0.51 436	1.13 444	1.03 496	1.00 498	1.81 490	0.77 456	1.72 493	1.60 482	1.09 430	1.19 396	1.34 445	0.80 399	1.62 475	1.01 428	0.58 489	0.22 391	0.45 469	0.40 466	0.50 469	0.41 449

iRaft-Stereo_20w	0.42 201	0.20 107	0.63 314	0.39 124	0.27 241	0.33 117	0.25 65	1.76 495	0.37 55	0.73 233	0.53 116	0.63 223	0.42 197	0.86 346	0.29 105	0.14 54	0.11 81	0.14 49	0.13 106	0.15 128	0.15 144

FC-DCNN	1.67 495	0.53 440	0.68 338	0.62 455	0.49 449	1.62 480	0.71 440	1.77 496	1.55 477	4.73 528	4.66 525	5.82 524	3.94 523	2.13 499	1.42 465	0.47 475	0.42 486	0.47 473	0.46 478	0.48 463	0.47 469

SHD	0.98 450	0.54 447	1.30 461	0.63 458	0.50 453	1.14 445	0.50 379	1.80 497	2.20 499	1.66 479	1.39 433	1.47 460	1.21 464	1.40 458	1.80 480	0.32 427	0.27 432	0.32 433	0.34 452	0.41 447	0.44 461

FC-DCNN v2	1.74 496	0.53 440	0.68 338	0.62 455	0.49 449	1.67 484	0.71 440	1.85 498	1.57 479	4.84 529	5.01 527	6.42 528	3.92 522	2.24 502	1.43 467	0.47 475	0.42 486	0.47 473	0.46 478	0.48 463	0.47 469

MFN_U_SF_RVC	1.14 464	0.63 464	2.33 500	0.69 473	0.46 442	2.04 494	0.70 438	1.90 499	1.37 461	1.62 475	1.56 456	1.94 485	1.36 473	1.73 483	1.90 482	0.41 466	0.38 475	0.45 469	0.48 485	0.45 457	0.47 469

LE_ROB	4.86 527	0.27 299	9.43 524	0.45 299	0.24 140	1.61 479	0.96 479	2.05 500	17.75 542	16.36 544	4.84 526	5.17 521	19.48 544	2.05 494	15.49 535	0.17 200	0.15 274	0.16 113	0.16 188	0.20 282	0.19 253

MeshStereo	1.38 483	0.45 422	0.58 290	0.45 299	0.35 378	1.63 481	0.60 420	2.07 501	1.43 468	4.49 525	3.32 509	4.67 516	2.08 503	2.08 497	1.32 461	0.36 451	0.36 473	0.37 451	0.32 444	0.32 410	0.34 421
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
ACVNet_1	1.55 491	1.36 505	1.35 466	1.96 515	1.63 510	1.83 491	0.96 479	2.09 502	1.85 493	1.43 468	1.54 454	2.31 493	1.68 491	1.42 462	1.18 452	1.76 517	0.51 497	2.05 518	0.59 496	2.24 516	1.30 514

ELAS_RVC	1.76 498	0.64 465	1.20 449	0.74 481	0.59 471	2.18 497	2.53 527	2.10 503	2.85 511	3.46 521	3.41 512	3.12 505	4.11 524	2.69 511	2.53 501	0.54 486	0.47 494	0.51 484	0.48 485	0.55 479	0.55 485
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	1.34 481	0.70 469	1.42 472	0.78 485	0.65 479	1.68 485	0.91 472	2.12 504	3.01 512	2.25 500	2.35 488	1.90 483	1.99 501	1.98 493	2.14 491	0.40 465	0.38 475	0.49 480	0.37 458	0.51 472	0.67 489

PWCK	2.06 505	1.75 518	4.11 514	1.69 508	0.93 491	3.13 515	2.86 529	2.18 505	2.41 505	2.38 502	2.33 485	2.22 491	1.85 496	3.52 517	2.20 494	1.65 514	0.73 505	1.52 507	0.83 507	1.81 504	1.02 507

MADNet+	2.28 510	2.56 526	10.82 526	1.25 502	0.96 494	2.77 508	1.44 507	2.34 506	1.76 490	1.36 463	1.78 470	1.84 482	1.74 493	6.33 528	4.57 517	0.67 492	0.66 503	0.59 489	0.54 494	0.84 491	0.81 496

ACVNet_2	1.74 496	1.30 503	1.62 486	1.81 510	1.63 510	2.28 499	1.34 502	2.35 507	2.64 508	1.82 486	2.55 492	2.99 502	1.71 492	1.67 479	1.20 455	1.48 512	0.59 501	1.81 509	0.71 501	2.09 511	1.29 513

DPSNet	1.08 459	0.44 421	2.64 503	0.54 423	0.42 419	1.59 478	1.25 497	2.39 508	1.50 475	1.13 440	1.12 367	1.51 466	2.19 507	1.44 465	1.51 473	0.35 448	0.25 417	0.25 371	0.21 341	0.49 467	0.39 439

ELAS	1.77 499	0.64 465	1.10 441	0.72 479	0.58 470	3.37 517	1.76 517	2.54 509	2.57 506	3.77 523	3.96 518	2.83 501	3.44 520	2.34 505	2.73 503	0.53 483	0.47 494	0.50 482	0.48 485	0.55 479	0.55 485
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	3.02 515	1.39 506	7.91 523	1.17 500	1.49 508	8.53 528	7.94 532	2.82 510	1.98 496	2.15 499	2.69 498	3.32 510	3.01 517	6.66 529	3.81 511	0.79 495	0.78 512	0.75 493	0.76 504	1.04 498	1.33 516

LVE	2.20 509	1.47 508	1.44 474	2.06 516	1.80 516	2.79 509	1.77 518	2.96 511	3.94 522	1.95 492	4.29 522	3.47 512	1.97 498	2.48 506	1.85 481	2.06 519	0.88 516	2.06 519	1.13 520	2.17 514	1.53 519

IMH-64-1	1.96 500	1.64 515	1.26 454	2.26 519	1.91 518	2.30 500	1.35 503	2.99 512	2.29 500	1.70 481	2.79 500	2.47 496	1.66 489	2.33 503	1.95 483	2.07 520	0.74 507	2.44 522	1.04 515	2.40 518	1.59 520

IMH-64	1.96 500	1.64 515	1.26 454	2.26 519	1.91 518	2.30 500	1.35 503	2.99 512	2.29 500	1.70 481	2.79 500	2.47 496	1.66 489	2.33 503	1.95 483	2.07 520	0.74 507	2.44 522	1.04 515	2.40 518	1.59 520

WAO-6	2.11 507	1.52 509	1.25 453	1.73 509	1.69 514	2.72 506	1.62 512	3.15 514	3.64 517	2.01 494	3.28 507	3.52 513	2.20 508	2.59 509	2.48 499	1.31 511	0.92 518	2.04 517	1.22 524	1.89 507	1.35 518

IMH	2.15 508	1.66 517	1.29 459	2.25 518	1.92 520	2.87 510	1.33 501	3.25 515	3.04 513	1.87 488	3.33 511	3.00 503	2.03 502	2.80 512	1.95 483	2.09 522	0.78 512	2.45 524	1.05 518	2.44 520	1.62 522

WAO-7	1.96 500	1.24 500	1.52 476	1.28 503	1.06 503	2.92 512	1.64 513	3.32 516	3.05 514	2.28 501	3.32 509	3.19 507	2.38 510	3.39 515	2.49 500	1.02 505	0.92 518	1.06 502	1.04 515	1.05 499	0.99 504

DPSimNet_ROB	5.19 528	2.71 530	18.56 532	2.59 524	2.49 526	4.25 521	10.93 534	3.33 517	3.93 521	5.02 530	4.52 524	5.74 522	10.18 530	5.44 527	8.79 526	2.40 526	2.47 531	2.48 525	2.54 531	2.56 522	2.87 531

notaker	2.87 512	2.31 525	2.01 496	3.03 529	2.60 530	2.94 513	1.82 520	3.43 518	3.06 515	2.89 510	4.21 521	6.15 527	2.71 512	3.42 516	2.90 504	2.67 530	1.18 526	3.00 532	1.67 528	3.13 527	2.26 527

KSHMR	2.64 511	1.96 521	1.86 494	2.69 527	2.44 525	2.88 511	2.04 523	3.46 519	6.31 526	2.51 506	3.27 506	3.39 511	1.97 498	2.59 509	2.08 490	2.48 527	1.41 528	2.80 531	1.51 527	2.98 526	2.09 525

Dean	2.07 506	1.39 506	1.69 491	2.17 517	1.83 517	2.75 507	1.28 498	3.49 520	3.80 520	2.13 495	3.30 508	3.18 506	1.98 500	1.78 485	1.72 478	1.73 516	0.79 515	1.99 512	0.91 509	2.17 514	1.34 517

UNDER WATER	3.63 519	2.12 523	4.11 514	3.17 530	2.51 527	3.77 520	2.45 526	3.53 521	13.66 535	2.98 515	2.92 502	5.75 523	4.13 525	3.85 521	3.75 510	2.84 531	1.11 525	2.71 529	1.41 525	3.26 529	2.50 529

UNDER WATER-64	3.72 520	2.07 522	4.57 516	3.30 532	2.52 528	5.61 526	2.63 528	3.67 522	12.27 531	3.09 517	2.66 497	5.99 526	4.74 527	3.93 522	3.57 508	2.54 528	1.24 527	2.65 527	1.48 526	3.21 528	2.62 530

ktn	3.02 515	2.27 524	1.85 493	2.89 528	2.54 529	3.72 518	2.14 524	3.79 523	5.33 524	2.82 509	5.09 528	5.95 525	2.54 511	3.34 514	2.58 502	2.65 529	1.44 529	2.78 530	2.03 530	2.61 523	2.10 526

MADNet++	4.18 521	2.72 531	4.00 511	3.80 534	3.44 533	4.72 523	4.05 531	4.01 524	3.74 518	4.52 526	5.14 529	4.20 514	4.89 528	7.04 531	6.39 521	3.79 533	3.70 534	3.27 534	2.70 533	3.68 531	3.74 534

SGM-ForestM	4.73 524	0.34 369	1.05 438	0.46 324	0.28 264	10.26 529	3.48 530	4.52 525	5.16 523	8.68 534	7.48 532	18.87 542	10.80 533	11.26 536	10.01 529	0.32 427	0.34 469	0.32 433	0.32 444	0.29 392	0.30 398

JetRed	5.38 529	6.17 534	12.68 531	2.38 521	2.85 531	12.60 534	11.17 535	4.60 526	3.74 518	3.87 524	3.85 515	4.83 517	4.13 525	6.81 530	12.18 532	2.18 523	2.95 533	2.19 520	1.98 529	3.49 530	3.01 532

WAO-8	3.00 513	1.60 512	1.52 476	1.82 511	1.65 512	5.57 524	1.35 503	4.65 527	12.37 532	2.89 510	4.04 519	4.89 519	2.78 513	3.73 519	2.44 496	1.29 509	0.93 520	2.00 513	1.16 522	2.02 509	1.23 511

Venus	3.00 513	1.60 512	1.52 476	1.82 511	1.65 512	5.57 524	1.35 503	4.65 527	12.37 532	2.89 510	4.04 519	4.89 519	2.78 513	3.73 519	2.44 496	1.29 509	0.93 520	2.00 513	1.16 522	2.02 509	1.23 511

TorneroNet-64	3.54 518	1.89 519	1.59 481	2.62 526	2.29 523	6.88 527	1.72 516	4.72 529	11.88 530	2.43 504	5.46 531	8.16 530	2.80 515	4.13 523	3.03 505	2.25 525	0.75 509	2.57 526	1.09 519	2.65 524	1.84 524

TorneroNet	4.49 523	1.92 520	1.65 489	2.60 525	2.29 523	14.95 537	1.86 521	4.86 530	19.56 546	3.10 518	7.52 533	7.00 529	2.90 516	4.48 524	3.66 509	2.24 524	0.78 512	2.68 528	1.14 521	2.79 525	1.80 523

HanzoNet	6.97 532	2.57 527	4.66 517	3.29 531	2.96 532	3.75 519	2.35 525	5.08 531	7.11 527	14.46 543	13.06 536	17.69 540	22.95 546	13.72 537	6.61 522	4.36 534	1.96 530	3.14 533	2.59 532	3.88 533	3.19 533

PML	40.49 553	30.31 545	12.46 530	7.19 535	14.30 534	91.44 553	212.44 554	7.73 532	23.24 547	74.44 553	185.05 554	49.81 553	25.78 547	21.34 542	12.84 533	8.71 540	2.93 532	8.43 540	3.24 535	13.77 541	4.45 535

MANE	4.73 524	0.54 447	0.77 375	0.69 473	0.60 474	10.35 530	1.67 514	8.68 533	12.66 534	6.90 533	9.43 534	11.59 534	10.59 532	8.26 533	8.41 525	0.51 481	0.45 491	0.48 477	1.02 513	0.50 469	0.50 476

DGTPSM_ROB	12.12 535	8.03 535	21.12 534	8.97 536	16.81 536	10.68 531	30.77 541	9.14 534	15.23 537	6.55 531	15.49 543	9.02 531	15.13 536	9.26 534	21.71 540	4.58 535	8.60 536	5.07 537	9.26 539	5.88 535	11.06 539

DPSMNet_ROB	12.13 536	8.03 535	21.13 535	9.02 537	16.82 537	10.68 531	30.78 542	9.15 535	15.24 538	6.56 532	15.50 544	9.02 531	15.13 536	9.28 535	21.71 540	4.59 536	8.60 536	5.08 538	9.26 539	5.89 536	11.06 539

tt	6.21 530	0.22 167	5.88 520	3.55 533	2.07 521	11.25 533	19.19 537	11.84 536	5.47 525	2.71 508	2.18 483	4.87 518	6.25 529	3.71 518	7.09 523	8.31 539	11.17 543	4.91 536	5.39 538	5.72 534	2.42 528

BEATNet-Init1	15.65 538	1.62 514	54.26 550	0.75 483	0.56 464	37.03 548	13.39 536	13.20 537	14.59 536	29.41 549	29.29 549	47.69 552	21.87 545	26.91 547	19.58 537	0.43 471	0.39 479	0.47 473	0.47 481	0.52 475	0.52 482

DLNR_Zeroshot_test	20.12 541	36.36 547	38.38 544	170.13 553	62.28 549	0.22 11	0.20 15	13.43 538	0.40 76	0.45 103	0.66 154	0.42 110	0.21 29	0.64 214	0.32 138	5.57 537	0.10 22	0.15 89	0.11 51	72.31 552	0.13 77

TCMNet-wrong-test	9.08 533	10.58 537	9.58 525	19.64 539	17.64 538	12.69 535	8.93 533	13.77 539	2.58 507	4.67 527	5.19 530	14.57 536	11.02 534	7.21 532	9.81 528	5.58 538	0.89 517	3.76 535	3.10 534	10.41 538	10.02 538

USTest	12.98 537	14.10 538	19.89 533	16.19 538	14.95 535	20.69 539	31.85 543	16.52 540	10.99 529	8.83 535	9.55 535	13.88 535	10.36 531	16.06 538	21.35 539	3.19 532	4.82 535	5.08 538	5.36 537	8.77 537	7.20 536

xxxxx1	36.77 547	19.69 542	24.00 538	62.46 550	66.77 550	27.30 544	39.89 547	20.40 541	18.80 543	14.18 540	13.11 537	17.29 537	17.30 541	21.62 543	27.81 545	13.61 543	18.98 548	111.36 551	133.25 551	28.84 545	38.64 548

tt_ll	36.77 547	19.69 542	24.00 538	62.46 550	66.77 550	27.30 544	39.89 547	20.40 541	18.80 543	14.18 540	13.11 537	17.29 537	17.30 541	21.62 543	27.81 545	13.61 543	18.98 548	111.36 551	133.25 551	28.84 545	38.64 548

ff	36.77 547	19.69 542	24.00 538	62.46 550	66.77 550	27.30 544	39.89 547	20.40 541	18.80 543	14.18 540	13.11 537	17.29 537	17.30 541	21.62 543	27.81 545	13.61 543	18.98 548	111.36 551	133.25 551	28.84 545	38.64 548

LRCNet_RVC	21.27 542	31.14 546	21.46 536	28.97 544	23.77 542	3.11 514	0.62 424	20.94 544	1.64 486	25.57 545	28.13 545	21.96 545	14.74 535	21.99 546	16.44 536	29.16 550	14.92 544	33.57 546	31.28 546	29.67 548	26.33 546

HaxPig	31.93 543	37.19 548	34.22 543	24.41 543	24.94 543	18.53 538	20.18 538	21.15 545	28.84 548	35.74 550	38.86 550	26.18 546	28.75 548	33.85 548	34.15 548	35.89 551	38.80 551	37.79 547	40.52 547	39.33 549	39.33 551

DPSM_ROB	17.80 539	18.60 540	24.24 541	20.89 541	19.49 539	25.83 541	36.10 545	21.62 546	16.41 540	13.46 538	14.26 541	19.11 543	16.15 539	20.74 540	25.59 543	9.37 541	9.23 539	9.47 541	9.81 541	13.47 539	12.09 542

DPSM	17.80 539	18.60 540	24.24 541	20.89 541	19.49 539	25.83 541	36.10 545	21.62 546	16.41 540	13.46 538	14.26 541	19.11 543	16.15 539	20.74 540	25.59 543	9.37 541	9.23 539	9.47 541	9.81 541	13.47 539	12.09 542

Anonymous_1	33.12 544	18.23 539	23.86 537	20.53 540	21.18 541	25.45 540	35.84 544	22.44 548	15.68 539	13.41 537	13.70 540	18.00 541	15.15 538	20.31 539	24.47 542	14.56 546	8.84 538	66.24 550	117.79 550	155.41 553	11.40 541

MEDIAN_ROB	37.35 550	40.72 553	40.37 546	32.26 545	31.80 544	27.29 543	25.02 539	29.47 549	33.43 552	41.99 552	41.60 552	33.48 547	34.37 552	39.66 550	36.94 549	43.49 553	43.96 553	44.07 549	43.35 549	41.32 551	42.43 553

AVERAGE_ROB	37.53 551	40.05 552	40.01 545	34.74 546	33.76 545	28.46 547	25.14 540	32.31 550	34.08 553	41.20 551	40.52 551	34.51 548	34.78 553	39.11 549	37.48 550	42.68 552	43.32 552	43.80 548	42.99 548	40.42 550	41.31 552

CasAABBNet	35.77 545	37.38 549	48.59 548	42.20 547	39.23 546	51.95 549	72.92 552	43.36 551	33.03 551	26.93 546	28.31 546	38.43 549	32.32 549	41.58 551	51.50 552	18.71 547	18.58 546	19.11 544	19.75 544	27.11 542	24.33 544

Selective-RAFT-Error	35.87 546	37.42 550	48.73 549	42.24 548	39.28 547	52.00 550	72.87 551	43.41 552	32.95 550	26.97 547	28.72 547	38.71 551	33.15 551	41.59 552	51.42 551	18.77 548	18.60 547	19.14 545	19.78 545	27.19 543	24.42 545

LSM0	38.96 552	37.52 551	48.37 547	43.79 549	91.31 553	52.31 551	72.38 550	43.71 553	32.75 549	27.16 548	28.73 548	38.51 550	32.63 550	41.75 553	51.59 553	18.85 549	18.43 545	19.09 543	19.60 543	27.21 544	33.44 547

test_example2	176.82 554	204.75 554	198.54 554	188.58 554	191.23 554	151.28 554	169.77 553	97.63 554	125.81 554	179.94 554	183.74 553	158.20 554	139.14 554	192.16 554	198.12 554	203.48 554	236.37 554	163.71 554	173.22 554	217.79 554	162.95 554

ccccc		430.66 555		506.24 555	500.20 555	349.93 555		384.19 555		330.97 555		370.48 555		498.75 555		557.84 555	430.47 555	334.14 555	290.91 555	547.74 555

Low-res two-view benchmark