Low-res two-view results

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

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

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

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

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

s12784h	0.55 108	0.22 9	0.49 27	0.43 23	0.19 1	1.00 334	0.34 88	1.40 223	1.30 351	0.84 143	0.93 144	0.63 125	0.52 134	1.48 260	0.47 160	0.15 7	0.12 14	0.17 45	0.11 7	0.19 117	0.13 2

MLG-Stereo	0.31 9	0.20 3	0.42 9	0.42 17	0.20 2	0.41 32	0.19 5	0.85 49	0.24 4	0.26 3	0.22 3	0.33 15	0.27 14	1.09 170	0.27 12	0.15 7	0.11 3	0.16 24	0.11 7	0.13 1	0.13 2

LG-G_1	0.33 12	0.22 9	0.48 23	0.44 29	0.20 2	0.64 176	0.18 2	0.80 33	0.28 6	0.30 9	0.30 13	0.36 21	0.35 46	0.88 108	0.26 6	0.17 50	0.13 46	0.16 24	0.11 7	0.14 6	0.16 41

LG-G	0.33 12	0.22 9	0.48 23	0.44 29	0.20 2	0.64 176	0.18 2	0.80 33	0.28 6	0.30 9	0.30 13	0.36 21	0.35 46	0.88 108	0.26 6	0.17 50	0.13 46	0.16 24	0.11 7	0.14 6	0.16 41

SGD-Stereo	0.34 14	0.22 9	0.44 14	0.39 7	0.20 2	0.42 41	0.22 14	0.71 17	0.33 13	0.43 44	0.34 18	0.27 6	0.35 46	1.15 184	0.33 38	0.21 191	0.11 3	0.16 24	0.13 41	0.17 54	0.15 20

trnet	0.40 31	0.23 21	0.40 3	0.37 1	0.20 2	0.53 106	0.29 53	0.81 36	1.15 261	0.59 88	0.72 99	0.53 85	0.43 79	0.56 18	0.37 79	0.18 84	0.13 46	0.15 6	0.10 1	0.14 6	0.14 8

xyz-stereo	7.03 523	0.24 35	70.23 550	0.44 29	0.21 7	29.74 541	0.49 247	1.03 100	0.77 96	1.45 389	26.78 541	1.17 312	1.19 403	4.72 450	1.32 397	0.16 19	0.12 14	0.20 135	0.14 62	0.17 54	0.14 8

StereoAnything_RVC	0.49 84	1.60 502	0.87 211	0.37 1	0.21 7	0.26 3	0.21 11	0.53 4	0.23 2	0.23 1	0.21 2	0.19 1	0.35 46	1.29 213	0.23 1	0.22 225	0.11 3	0.15 6	0.11 7	2.36 502	0.13 2

CASnet	0.42 44	0.26 61	0.52 40	0.52 134	0.21 7	0.49 73	0.35 100	0.85 49	0.85 127	0.84 143	0.69 89	0.48 61	0.31 27	0.57 23	0.34 43	0.19 122	0.12 14	0.27 331	0.22 272	0.23 235	0.15 20
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.45 56	0.23 21	0.50 32	0.43 23	0.21 7	0.65 182	0.26 36	0.83 42	0.88 135	0.95 170	0.99 164	0.51 74	0.45 90	0.56 18	0.36 66	0.19 122	0.24 365	0.16 24	0.13 41	0.17 54	0.27 282

LGtest1	0.28 3	0.23 21	0.46 16	0.42 17	0.22 11	0.41 32	0.19 5	0.58 6	0.29 8	0.30 9	0.25 6	0.29 7	0.29 19	0.57 23	0.26 6	0.18 84	0.12 14	0.16 24	0.12 24	0.14 6	0.16 41

MonSter	0.29 4	0.19 1	0.48 23	0.37 1	0.22 11	0.55 123	0.31 64	0.60 10	0.44 18	0.29 8	0.29 12	0.23 2	0.20 2	0.60 31	0.26 6	0.11 1	0.11 3	0.14 1	0.11 7	0.14 6	0.14 8

CREStereo	0.40 31	0.24 35	0.40 3	0.37 1	0.22 11	0.52 102	0.29 53	0.81 36	1.15 261	0.59 88	0.72 99	0.51 74	0.42 71	0.57 23	0.37 79	0.19 122	0.13 46	0.15 6	0.10 1	0.14 6	0.15 20
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
xyz-stereo-finetune	0.50 94	0.27 84	0.63 78	0.43 23	0.23 14	0.79 249	0.46 219	0.83 42	0.82 116	0.63 102	0.63 74	0.54 89	0.44 85	1.69 299	0.62 244	0.16 19	0.15 175	0.19 101	0.16 113	0.17 54	0.16 41

dual_stereo	0.29 4	0.21 5	0.39 1	0.40 11	0.23 14	0.25 2	0.22 14	0.59 8	0.32 12	0.33 15	0.26 10	0.40 29	0.23 7	0.86 100	0.30 22	0.16 19	0.13 46	0.14 1	0.11 7	0.14 6	0.14 8

MoCha-V2	0.43 48	0.23 21	0.55 45	0.56 206	0.23 14	0.44 51	0.32 72	1.35 211	0.63 61	0.54 83	0.55 59	0.42 31	0.57 154	1.12 179	0.28 16	0.15 7	0.13 46	0.15 6	0.13 41	0.17 54	0.18 73

LoS	0.41 36	0.23 21	0.46 16	0.39 7	0.23 14	0.48 67	0.40 146	1.12 136	0.94 160	0.50 69	0.66 80	0.49 64	0.42 71	0.63 46	0.39 89	0.19 122	0.14 110	0.16 24	0.11 7	0.14 6	0.15 20
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
xyz-stereo-finetune2	0.59 155	0.29 117	0.66 97	0.41 15	0.24 18	1.08 350	0.34 88	0.87 59	0.60 52	0.68 110	1.08 204	0.58 103	0.79 246	2.39 382	0.83 306	0.17 50	0.15 175	0.21 169	0.17 135	0.16 35	0.18 73

MLG-Stereo_test3	0.29 4	0.20 3	0.46 16	0.43 23	0.24 18	0.47 61	0.19 5	0.75 23	0.31 10	0.36 23	0.22 3	0.35 19	0.21 3	0.61 33	0.26 6	0.16 19	0.12 14	0.16 24	0.11 7	0.13 1	0.15 20

MLG-Stereo_test2	0.27 2	0.22 9	0.40 3	0.39 7	0.24 18	0.35 14	0.18 2	0.58 6	0.23 2	0.28 5	0.24 5	0.34 18	0.19 1	0.79 81	0.24 3	0.16 19	0.11 3	0.15 6	0.11 7	0.13 1	0.14 8

FoundationStereo	0.26 1	0.23 21	0.41 7	0.40 11	0.24 18	0.32 11	0.22 14	0.43 1	0.24 4	0.31 12	0.25 6	0.30 11	0.32 33	0.36 2	0.27 12	0.16 19	0.12 14	0.15 6	0.11 7	0.13 1	0.14 8

HUF	0.39 28	0.27 84	0.71 116	0.43 23	0.24 18	0.51 96	0.47 230	0.99 90	0.55 35	0.37 28	0.45 27	0.53 85	0.41 65	0.70 57	0.29 20	0.18 84	0.14 110	0.16 24	0.12 24	0.15 20	0.17 60

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 230	3.18 527	2.55 453	0.40 11	0.24 18	0.42 41	0.23 24	0.66 14	0.46 22	0.47 54	0.45 27	0.33 15	0.27 14	0.58 27	0.30 22	1.34 502	0.10 1	0.22 199	0.19 174	0.45 423	1.32 499

AIO-Stereo	0.39 28	0.26 61	0.54 43	0.50 101	0.24 18	0.45 53	0.39 141	1.13 140	0.57 41	0.42 42	0.49 38	0.52 81	0.25 8	0.74 62	0.32 33	0.16 19	0.13 46	0.18 77	0.14 62	0.16 35	0.15 20

WCG-NET（raft）	0.46 65	0.23 21	0.59 59	0.42 17	0.24 18	0.50 88	0.35 100	0.76 25	1.10 230	0.72 117	0.76 105	0.91 224	0.50 126	0.88 108	0.40 105	0.16 19	0.13 46	0.15 6	0.14 62	0.15 20	0.17 60

GLC_STEREO	0.41 36	0.27 84	0.43 11	0.55 185	0.24 18	0.47 61	0.30 59	0.81 36	0.64 64	0.53 82	0.74 103	0.50 71	0.31 27	0.65 48	0.45 144	0.18 84	0.20 296	0.23 233	0.19 174	0.21 196	0.21 158

PMTNet	0.47 74	0.22 9	0.43 11	0.39 7	0.24 18	0.71 212	0.26 36	0.78 30	1.03 199	0.65 104	0.69 89	0.55 92	0.48 110	0.90 116	0.36 66	0.99 491	0.13 46	0.15 6	0.10 1	0.15 20	0.15 20

MLG-Stereo_test1	0.29 4	0.21 5	0.42 9	0.41 15	0.25 28	0.37 20	0.20 9	0.71 17	0.20 1	0.25 2	0.17 1	0.33 15	0.26 10	0.92 120	0.26 6	0.15 7	0.11 3	0.16 24	0.11 7	0.13 1	0.13 2

Reg-Stereo(zero)	0.46 65	0.23 21	0.50 32	0.45 37	0.25 28	0.41 32	0.27 41	0.80 33	1.12 244	0.93 165	0.79 113	0.91 224	0.46 98	0.74 62	0.44 131	0.15 7	0.13 46	0.15 6	0.12 24	0.15 20	0.18 73

DCANet-4	0.59 155	0.28 96	1.65 400	0.44 29	0.25 28	0.48 67	0.36 109	1.15 156	1.36 376	1.13 220	1.03 181	0.56 99	0.74 221	0.77 72	0.58 228	0.17 50	0.14 110	0.17 45	0.13 41	0.15 20	0.24 225

fff	0.58 143	0.26 61	1.15 312	0.46 47	0.25 28	0.48 67	0.36 109	1.20 173	1.28 335	1.13 220	1.03 181	0.59 108	1.04 364	0.77 72	0.58 228	0.17 50	0.14 110	0.17 45	0.13 41	0.15 20	0.24 225

ADStereo(finetuned)	0.62 172	0.26 61	1.59 396	0.45 37	0.25 28	0.49 73	0.36 109	1.18 165	1.35 367	1.16 240	1.04 186	0.60 111	1.18 401	0.85 98	0.57 223	0.17 50	0.14 110	0.17 45	0.13 41	0.19 117	0.24 225

XX-TBD	0.47 74	0.71 443	0.39 1	0.81 429	0.25 28	0.57 132	0.26 36	0.73 19	1.30 351	0.78 127	1.01 171	0.45 45	0.33 36	0.49 9	0.39 89	0.20 164	0.15 175	0.15 6	0.11 7	0.17 54	0.15 20

DCANet	0.58 143	0.26 61	1.15 312	0.45 37	0.25 28	0.49 73	0.36 109	1.18 165	1.35 367	1.15 236	1.04 186	0.60 111	0.91 303	0.84 94	0.58 228	0.17 50	0.14 110	0.17 45	0.13 41	0.19 117	0.25 244

csc	0.58 143	0.26 61	1.15 312	0.46 47	0.25 28	0.48 67	0.36 109	1.20 173	1.28 335	1.13 220	1.03 181	0.59 108	1.04 364	0.77 72	0.58 228	0.17 50	0.14 110	0.17 45	0.13 41	0.15 20	0.24 225

cscssc	0.58 143	0.26 61	1.15 312	0.46 47	0.25 28	0.48 67	0.36 109	1.20 173	1.28 335	1.13 220	1.03 181	0.59 108	1.04 364	0.77 72	0.58 228	0.17 50	0.14 110	0.17 45	0.13 41	0.15 20	0.24 225

111	0.66 190	0.27 84	1.15 312	0.46 47	0.25 28	0.72 215	0.42 164	1.57 258	1.44 411	0.83 138	1.39 332	1.10 297	0.80 253	0.97 137	0.65 257	0.20 164	0.14 110	0.18 77	0.15 80	0.18 83	0.28 298

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 119	0.28 96	0.81 169	0.45 37	0.25 28	0.40 25	0.34 88	1.12 136	1.13 250	1.35 349	1.58 393	0.80 171	0.67 205	0.71 59	0.43 127	0.14 2	0.11 3	0.18 77	0.17 135	0.18 83	0.16 41

HITNet	0.71 230	0.42 344	1.07 287	0.52 134	0.25 28	1.05 342	0.48 236	2.12 397	1.08 218	1.21 274	1.23 272	0.91 224	0.84 266	0.90 116	0.91 328	0.17 50	0.12 14	0.21 169	0.17 135	0.29 327	0.18 73
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.77 261	0.39 325	1.31 360	0.55 185	0.25 28	0.91 301	0.39 141	1.48 239	1.28 335	1.49 401	1.54 378	1.02 271	0.68 209	2.12 356	0.93 335	0.19 122	0.13 46	0.19 101	0.14 62	0.19 117	0.22 186

LG-Stereo_L2	0.30 8	0.23 21	0.50 32	0.38 5	0.26 41	0.26 3	0.20 9	0.84 47	0.31 10	0.31 12	0.26 10	0.25 4	0.26 10	0.94 124	0.23 1	0.15 7	0.12 14	0.16 24	0.12 24	0.14 6	0.13 2

LG-Stereo	0.37 20	0.27 84	0.94 245	0.48 73	0.26 41	0.37 20	0.30 59	0.88 61	0.57 41	0.38 30	0.58 66	0.29 7	0.21 3	0.51 10	0.37 79	0.14 2	0.14 110	0.20 135	0.18 152	0.18 83	0.14 8

WCG-NET	0.43 48	0.23 21	0.58 53	0.42 17	0.26 41	0.46 57	0.32 72	0.77 26	1.16 268	0.77 125	0.75 104	0.58 103	0.44 85	0.62 38	0.38 85	0.16 19	0.12 14	0.16 24	0.14 62	0.15 20	0.14 8

LG-Stereo_L1	0.31 9	0.24 35	0.49 27	0.38 5	0.27 44	0.28 7	0.21 11	0.68 15	0.29 8	0.27 4	0.25 6	0.25 4	0.22 5	1.25 202	0.24 3	0.16 19	0.12 14	0.15 6	0.12 24	0.14 6	0.13 2

HART	0.48 80	0.24 35	0.63 78	0.52 134	0.27 44	0.41 32	0.29 53	1.32 207	0.54 33	0.59 88	1.47 356	0.61 117	0.34 40	1.09 170	0.32 33	0.16 19	0.14 110	0.19 101	0.14 62	0.19 117	0.18 73

SCV	0.51 97	0.29 117	0.72 118	0.63 298	0.27 44	0.40 25	0.38 128	2.32 442	0.75 94	0.36 23	0.49 38	0.55 92	0.35 46	1.31 216	0.34 43	0.25 287	0.13 46	0.17 45	0.14 62	0.18 83	0.18 73

Occ-G	0.44 53	0.23 21	0.59 59	0.44 29	0.27 44	0.43 47	0.61 335	0.85 49	0.62 59	0.48 60	0.66 80	1.00 264	0.45 90	0.79 81	0.45 144	0.17 50	0.14 110	0.18 77	0.13 41	0.16 35	0.18 73

RSM++	0.40 31	0.26 61	0.55 45	0.51 115	0.27 44	0.49 73	0.41 156	0.83 42	0.52 31	0.39 34	0.47 32	0.60 111	0.34 40	1.02 149	0.31 25	0.16 19	0.13 46	0.17 45	0.15 80	0.18 83	0.15 20

RSM	0.40 31	0.25 49	0.53 42	0.50 101	0.27 44	0.46 57	0.40 146	0.94 77	0.49 26	0.42 42	0.44 26	0.65 129	0.33 36	1.07 163	0.32 33	0.15 7	0.13 46	0.17 45	0.14 62	0.17 54	0.15 20

SMFormer	0.79 274	0.32 191	0.95 249	0.49 86	0.27 44	0.83 272	0.43 181	2.16 413	1.45 416	1.27 310	1.50 367	0.98 253	0.96 323	1.87 322	0.99 348	0.24 267	0.22 327	0.22 199	0.21 245	0.23 235	0.27 282

tta	0.79 274	0.32 191	0.95 249	0.49 86	0.27 44	0.83 272	0.43 181	2.16 413	1.45 416	1.27 310	1.50 367	0.98 253	0.96 323	1.87 322	0.99 348	0.24 267	0.22 327	0.22 199	0.21 245	0.19 117	0.22 186

qqq1	0.76 255	0.32 191	0.95 249	0.49 86	0.27 44	0.83 272	0.43 181	2.16 413	1.45 416	1.27 310	1.50 367	0.98 253	0.96 323	1.87 322	0.48 167	0.24 267	0.22 327	0.18 77	0.15 80	0.19 117	0.22 186

fff1	0.76 255	0.32 191	0.95 249	0.49 86	0.27 44	0.83 272	0.43 181	2.16 413	1.45 416	1.27 310	1.50 367	0.98 253	0.96 323	1.87 322	0.48 167	0.24 267	0.22 327	0.18 77	0.15 80	0.19 117	0.22 186

ACVNet-DCA	0.59 155	0.34 239	0.63 78	0.60 267	0.27 44	1.16 367	0.51 257	1.58 260	0.91 142	0.60 95	0.80 118	0.47 56	0.87 288	1.48 260	0.35 50	0.21 191	0.13 46	0.25 296	0.15 80	0.23 235	0.25 244

xx1	0.70 224	0.34 239	0.63 78	0.60 267	0.27 44	1.16 367	0.51 257	1.07 114	3.23 502	0.60 95	0.80 118	0.95 244	0.79 246	1.48 260	0.35 50	0.21 191	0.13 46	0.24 257	0.23 304	0.23 235	0.25 244

1test111	0.58 143	0.34 239	0.63 78	0.60 267	0.27 44	1.16 367	0.51 257	1.58 260	0.91 142	0.60 95	0.80 118	0.47 56	0.87 288	0.99 139	0.67 262	0.21 191	0.13 46	0.25 296	0.15 80	0.23 235	0.25 244

cc1	0.68 214	0.34 239	0.63 78	0.60 267	0.27 44	1.16 367	0.51 257	1.07 114	3.23 502	0.60 95	0.80 118	0.47 56	0.87 288	1.48 260	0.35 50	0.21 191	0.13 46	0.25 296	0.15 80	0.19 117	0.23 204

tt1	0.65 188	0.34 239	0.65 92	0.60 267	0.27 44	1.14 360	0.48 236	1.08 119	2.62 490	0.59 88	0.79 113	0.49 64	0.80 253	1.57 273	0.35 50	0.21 191	0.13 46	0.25 296	0.16 113	0.20 153	0.23 204

GCAP-Stereo	0.43 48	0.32 191	0.80 164	0.50 101	0.27 44	0.53 106	0.31 64	1.05 109	0.67 71	0.69 111	0.71 96	0.58 103	0.42 71	0.51 10	0.35 50	0.18 84	0.15 175	0.18 77	0.13 41	0.17 54	0.15 20

Any-RAFT	0.55 108	0.27 84	0.49 27	0.50 101	0.27 44	0.98 332	0.25 28	1.71 298	1.08 218	0.90 157	0.99 164	1.13 306	0.46 98	0.74 62	0.35 50	0.19 122	0.13 46	0.17 45	0.13 41	0.16 35	0.19 107

Selective-IGEV	0.42 44	0.26 61	0.56 49	0.48 73	0.27 44	0.45 53	0.33 79	1.56 255	0.61 57	0.36 23	0.47 32	0.52 81	0.30 23	1.08 166	0.33 38	0.15 7	0.13 46	0.17 45	0.13 41	0.16 35	0.15 20

EGLCR-Stereo	0.41 36	0.24 35	0.59 59	0.45 37	0.27 44	0.54 119	0.22 14	1.23 185	0.56 39	0.44 46	0.43 23	0.68 137	0.29 19	0.89 113	0.34 43	0.17 50	0.12 14	0.20 135	0.17 135	0.17 54	0.18 73

Patchmatch Stereo++	0.57 131	0.33 210	0.82 178	0.52 134	0.27 44	0.63 167	0.28 47	1.14 144	0.73 82	1.13 220	0.96 149	0.82 183	0.60 181	1.40 239	0.52 193	0.23 247	0.14 110	0.24 257	0.20 203	0.27 294	0.20 132
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	0.56 119	0.33 210	0.81 169	0.52 134	0.27 44	0.63 167	0.41 156	1.14 144	0.73 82	1.13 220	0.96 149	0.82 183	0.60 181	1.09 170	0.52 193	0.23 247	0.14 110	0.24 257	0.20 203	0.27 294	0.20 132

ROB_FTStereo_v2	0.57 131	0.33 210	0.81 169	0.52 134	0.27 44	0.62 159	0.42 164	1.14 144	0.73 82	1.13 220	0.97 158	0.82 183	0.60 181	1.15 184	0.53 202	0.23 247	0.14 110	0.24 257	0.20 203	0.27 294	0.20 132

ROB_FTStereo	0.56 119	0.33 210	0.82 178	0.52 134	0.27 44	0.62 159	0.25 28	1.14 144	0.74 89	1.13 220	0.96 149	0.82 183	0.60 181	1.18 192	0.52 193	0.23 247	0.14 110	0.24 257	0.20 203	0.27 294	0.20 132

HUI-Stereo	0.54 105	0.33 210	0.81 169	0.52 134	0.27 44	0.62 159	0.29 53	1.14 144	0.74 89	1.13 220	0.96 149	0.82 183	0.60 181	0.83 91	0.52 193	0.23 247	0.14 110	0.24 257	0.20 203	0.27 294	0.20 132

iGMRVC	0.58 143	0.33 210	0.81 169	0.52 134	0.27 44	0.62 159	0.38 128	1.14 144	0.73 82	1.13 220	0.97 158	0.82 183	0.59 175	1.54 270	0.53 202	0.23 247	0.14 110	0.24 257	0.20 203	0.27 294	0.20 132

iRAFT	0.57 131	0.33 210	0.82 178	0.52 134	0.27 44	0.63 167	0.28 47	1.14 144	0.73 82	1.13 220	0.96 149	0.82 183	0.60 181	1.40 239	0.52 193	0.23 247	0.14 110	0.24 257	0.20 203	0.27 294	0.20 132

RAFT-IKP	0.57 131	0.33 210	0.82 178	0.52 134	0.27 44	0.57 132	0.35 100	1.14 144	0.73 82	1.13 220	0.96 149	0.83 192	0.61 190	1.26 206	0.53 202	0.23 247	0.14 110	0.24 257	0.20 203	0.27 294	0.20 132

TestStereo	0.65 188	0.42 344	0.83 187	0.52 134	0.27 44	0.57 132	0.44 200	1.07 114	0.92 147	0.85 145	1.01 171	0.68 137	0.56 151	3.22 418	0.47 160	0.23 247	0.15 175	0.24 257	0.18 152	0.28 310	0.18 73

RAStereo	0.36 18	0.22 9	0.85 202	0.48 73	0.28 72	0.27 6	0.28 47	0.77 26	0.65 67	0.33 15	0.43 23	0.44 35	0.31 27	0.45 7	0.35 50	0.18 84	0.15 175	0.19 101	0.15 80	0.19 117	0.15 20

RAFT-Stereo-weight	0.49 84	0.26 61	0.58 53	0.49 86	0.28 72	0.61 156	0.34 88	1.16 161	1.11 237	1.06 202	0.79 113	0.75 158	0.28 16	0.79 81	0.42 122	0.16 19	0.13 46	0.17 45	0.15 80	0.16 35	0.18 73

MGS-Stereo	0.43 48	0.28 96	0.61 72	0.46 47	0.28 72	0.49 73	0.33 79	0.60 10	0.89 136	0.47 54	1.32 306	0.51 74	0.32 33	0.66 50	0.39 89	0.20 164	0.16 209	0.18 77	0.16 113	0.18 83	0.18 73

MSKI-zero shot	0.56 119	0.30 142	0.61 72	0.55 185	0.28 72	0.68 197	0.28 47	1.25 191	0.68 74	0.92 162	1.33 311	0.81 177	0.33 36	1.94 332	0.36 66	0.18 84	0.13 46	0.17 45	0.13 41	0.16 35	0.19 107

CASS	0.67 201	0.36 277	0.84 196	0.57 228	0.28 72	0.82 265	0.43 181	1.62 273	0.92 147	1.39 364	1.28 294	0.87 202	0.84 266	0.88 108	0.59 235	0.36 414	0.19 283	0.26 317	0.22 272	0.29 327	0.43 411
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.55 108	0.29 117	0.85 202	0.58 240	0.28 72	0.91 301	0.34 88	1.00 92	0.96 169	0.59 88	0.64 75	0.80 171	0.76 227	1.34 226	0.51 185	0.21 191	0.15 175	0.17 45	0.15 80	0.19 117	0.19 107

qqq	0.62 172	0.36 277	0.88 216	0.50 101	0.28 72	0.64 176	0.62 338	1.58 260	0.91 142	0.83 138	0.96 149	0.95 244	0.79 246	0.99 139	0.67 262	0.21 191	0.23 355	0.24 257	0.23 304	0.23 235	0.25 244

raft_robust	0.71 230	0.32 191	0.75 141	0.54 172	0.28 72	0.54 119	0.35 100	1.54 249	1.24 307	1.18 255	1.07 197	0.73 155	0.53 136	3.65 427	0.40 105	0.19 122	0.16 209	0.20 135	0.22 272	0.21 196	0.19 107

NRIStereo	0.62 172	0.31 174	0.78 155	0.56 206	0.28 72	0.63 167	0.33 79	1.16 161	0.92 147	1.15 236	0.87 132	0.90 220	0.58 171	2.24 367	0.56 220	0.22 225	0.14 110	0.21 169	0.19 174	0.22 216	0.18 73

RAFT-345	0.86 317	0.26 61	0.73 131	0.53 157	0.28 72	0.53 106	0.41 156	0.85 49	1.31 358	1.33 336	2.32 466	0.85 199	0.53 136	5.69 467	0.48 167	0.19 122	0.14 110	0.22 199	0.17 135	0.17 54	0.17 60

CroCo-Stereo	0.42 44	0.33 210	0.83 187	0.59 259	0.28 72	0.26 3	0.33 79	1.22 180	0.85 127	0.43 44	0.49 38	0.65 129	0.46 98	0.40 3	0.36 66	0.19 122	0.15 175	0.16 24	0.14 62	0.20 153	0.17 60
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
EAI-Stereo	0.76 255	0.31 174	0.74 136	0.55 185	0.28 72	0.70 210	1.72 487	2.57 476	0.90 141	0.75 122	3.03 484	0.57 101	0.43 79	1.10 174	0.49 178	0.19 122	0.14 110	0.17 45	0.18 152	0.17 54	0.21 158

CFNet-RSSM	0.57 131	0.25 49	0.76 146	0.49 86	0.28 72	0.59 144	0.27 41	1.89 344	1.17 273	1.09 206	0.95 147	1.06 279	0.53 136	0.74 62	0.41 114	0.17 50	0.13 46	0.17 45	0.15 80	0.16 35	0.16 41

BEATNet_4x	0.82 290	0.54 393	2.02 427	0.56 206	0.28 72	1.04 339	0.55 297	2.14 406	1.13 250	1.24 289	1.26 280	1.00 264	0.94 316	1.13 181	1.23 383	0.21 191	0.14 110	0.24 257	0.20 203	0.37 386	0.23 204

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 22	0.25 49	0.61 72	0.53 157	0.29 86	0.36 17	0.22 14	1.24 187	0.42 17	0.45 50	0.65 79	0.37 26	0.51 129	0.41 6	0.30 22	0.18 84	0.12 14	0.17 45	0.13 41	0.18 83	0.20 132

DEFOM-Stereo	0.34 14	0.23 21	0.46 16	0.44 29	0.29 86	0.79 249	0.23 24	0.50 3	0.39 15	0.38 30	0.32 16	0.23 2	0.25 8	1.21 198	0.28 16	0.17 50	0.12 14	0.15 6	0.11 7	0.14 6	0.16 41

Pointernet	0.41 36	0.21 5	0.63 78	0.45 37	0.29 86	0.51 96	0.27 41	1.54 249	0.70 78	0.48 60	0.64 75	0.49 64	0.37 54	0.51 10	0.36 66	0.18 84	0.13 46	0.14 1	0.11 7	0.14 6	0.14 8

test_sample2	0.67 201	0.31 174	0.89 220	0.54 172	0.29 86	0.80 256	0.63 343	1.83 325	1.10 230	0.93 165	1.06 194	0.94 240	0.92 311	1.24 201	0.59 235	0.23 247	0.20 296	0.22 199	0.21 245	0.24 264	0.25 244

IPLGR	0.62 172	0.28 96	1.32 363	0.50 101	0.29 86	0.65 182	0.34 88	1.47 237	1.19 280	1.21 274	1.07 197	0.70 145	0.65 199	1.05 156	0.55 214	0.18 84	0.15 175	0.20 135	0.17 135	0.21 196	0.20 132

test-3	0.56 119	0.24 35	0.82 178	0.50 101	0.29 86	0.57 132	0.34 88	1.09 126	1.03 199	1.33 336	0.69 89	0.87 202	0.45 90	1.68 295	0.39 89	0.17 50	0.12 14	0.20 135	0.17 135	0.17 54	0.16 41

test_1	0.56 119	0.24 35	0.82 178	0.50 101	0.29 86	0.57 132	0.34 88	1.09 126	1.03 199	1.28 315	0.69 89	0.87 202	0.45 90	1.67 293	0.39 89	0.17 50	0.12 14	0.20 135	0.17 135	0.17 54	0.16 41

CrosDoStereo	1.56 442	0.26 61	0.78 155	0.51 115	0.29 86	0.66 188	11.86 529	1.18 165	1.00 189	1.35 349	1.76 420	0.99 258	1.83 467	6.64 489	0.83 306	0.19 122	0.15 175	0.20 135	0.22 272	0.18 83	0.25 244

PSM-AAD	0.80 279	0.29 117	0.58 53	0.58 240	0.29 86	0.76 231	1.19 456	1.08 119	0.94 160	1.65 431	1.58 393	0.81 177	2.12 484	1.67 293	0.44 131	0.19 122	0.14 110	0.38 427	0.32 410	0.22 216	0.68 469

KYRaft	0.77 261	0.29 117	0.68 104	0.59 259	0.29 86	0.66 188	0.83 401	1.05 109	0.89 136	1.63 429	2.22 462	1.15 310	0.99 339	1.59 280	0.41 114	0.21 191	0.14 110	0.22 199	0.28 369	0.21 196	1.01 488

DeepStereo_LL	1.56 442	0.26 61	0.78 155	0.51 115	0.29 86	0.66 188	11.86 529	1.18 165	1.00 189	1.35 349	1.76 420	0.99 258	1.83 467	6.64 489	0.83 306	0.19 122	0.15 175	0.20 135	0.22 272	0.18 83	0.25 244

THIR-Stereo	1.02 367	0.29 117	0.73 131	0.51 115	0.29 86	0.94 315	1.31 466	1.08 119	0.98 176	1.35 349	1.91 443	1.16 311	1.54 443	6.37 486	0.79 295	0.20 164	0.14 110	0.21 169	0.22 272	0.19 117	0.25 244

RAFT-RH_RVC	1.04 370	0.26 61	0.76 146	0.53 157	0.29 86	0.80 256	0.32 72	0.85 49	1.12 244	2.04 466	4.63 503	1.03 274	0.57 154	5.93 473	0.52 193	0.20 164	0.13 46	0.26 317	0.20 203	0.16 35	0.19 107

CRE-IMP	0.57 131	0.32 191	0.82 178	0.54 172	0.29 86	0.77 240	0.25 28	1.19 169	0.79 108	1.09 206	0.95 147	0.81 177	0.57 154	1.11 177	0.57 223	0.22 225	0.14 110	0.23 233	0.19 174	0.28 310	0.24 225

iRaftStereo_RVC	0.49 84	0.28 96	0.72 118	0.53 157	0.29 86	0.52 102	0.33 79	1.14 144	0.84 123	0.85 145	0.99 164	0.55 92	0.36 51	0.83 91	0.40 105	0.18 84	0.13 46	0.22 199	0.20 203	0.20 153	0.18 73

AFF-stereo	0.60 163	0.28 96	0.72 118	0.48 73	0.29 86	0.34 13	0.37 119	1.22 180	1.20 284	1.21 274	1.59 397	1.10 297	0.70 216	1.01 146	0.44 131	0.14 2	0.12 14	0.19 101	0.20 203	0.18 83	0.15 20

S2M2	0.35 17	0.28 96	0.47 21	0.43 23	0.30 102	0.31 10	0.16 1	0.61 12	0.68 74	0.32 14	0.49 38	0.47 56	0.34 40	0.40 3	0.33 38	0.25 287	0.22 327	0.20 135	0.22 272	0.25 276	0.23 204

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 36	0.68 439	0.45 15	0.66 333	0.30 102	0.48 67	0.25 28	0.87 59	0.46 22	0.39 34	0.37 20	0.30 11	0.69 213	1.16 187	0.31 25	0.17 50	0.11 3	0.16 24	0.12 24	0.18 83	0.14 8

castereo	0.43 48	0.25 49	0.50 32	0.46 47	0.30 102	0.60 149	0.56 304	1.23 185	0.83 120	0.39 34	0.70 93	0.45 45	0.68 209	0.54 15	0.33 38	0.17 50	0.11 3	0.17 45	0.13 41	0.16 35	0.14 8

fffy	0.44 53	0.29 117	0.67 101	0.47 61	0.30 102	0.46 57	0.34 88	0.98 82	0.57 41	0.40 40	0.59 69	0.55 92	0.41 65	1.26 206	0.37 79	0.16 19	0.14 110	0.19 101	0.16 113	0.19 117	0.20 132

gcap-zeroshot	0.59 155	0.30 142	1.11 300	0.51 115	0.30 102	0.79 249	0.36 109	1.86 336	0.86 129	0.90 157	0.68 84	1.44 373	0.50 126	0.82 85	0.35 50	0.19 122	0.16 209	0.18 77	0.15 80	0.18 83	0.18 73

11t1	0.57 131	0.30 142	0.84 196	0.54 172	0.30 102	0.83 272	0.41 156	1.34 210	0.79 108	0.88 152	0.82 123	0.70 145	0.70 216	0.96 133	0.67 262	0.21 191	0.21 312	0.20 135	0.16 113	0.21 196	0.26 264

1111x	1.96 469	0.32 191	1.54 392	0.54 172	0.30 102	1.00 334	0.69 358	2.47 465	1.33 362	1.21 274	1.44 350	1.21 318	1.11 383	8.49 512	16.14 530	0.22 225	0.23 355	0.22 199	0.23 304	0.25 276	0.26 264

anonymousdsp2	0.58 143	0.29 117	0.93 238	0.51 115	0.30 102	0.75 226	0.46 219	1.95 361	0.87 132	0.81 135	0.78 111	0.76 160	0.48 110	1.10 174	0.45 144	0.19 122	0.14 110	0.18 77	0.13 41	0.20 153	0.22 186

knoymous	0.53 102	0.32 191	0.51 36	0.46 47	0.30 102	0.57 132	0.54 287	1.10 132	0.78 99	0.99 176	0.84 126	0.95 244	0.57 154	0.89 113	0.51 185	0.21 191	0.14 110	0.26 317	0.14 62	0.23 235	0.25 244

MC-Stereo	0.46 65	0.24 35	0.58 53	0.63 298	0.30 102	0.38 23	0.32 72	0.98 82	0.74 89	0.66 107	0.85 128	0.56 99	0.60 181	1.07 163	0.32 33	0.17 50	0.12 14	0.17 45	0.15 80	0.16 35	0.16 41

SA	0.69 223	0.31 174	0.97 257	0.64 312	0.30 102	0.56 130	0.38 128	1.84 327	1.35 367	0.99 176	1.37 325	0.69 142	0.94 316	1.88 328	0.43 127	0.20 164	0.16 209	0.25 296	0.23 304	0.22 216	0.19 107

GMOStereo	0.55 108	0.28 96	0.72 118	0.52 134	0.30 102	0.53 106	0.43 181	1.02 93	0.98 176	1.44 383	1.14 237	0.88 208	0.57 154	0.62 38	0.39 89	0.16 19	0.14 110	0.24 257	0.22 272	0.20 153	0.18 73

error version	0.55 108	0.28 96	0.72 118	0.52 134	0.30 102	0.53 106	0.43 181	1.02 93	0.98 176	1.44 383	1.14 237	0.88 208	0.57 154	0.62 38	0.39 89	0.16 19	0.14 110	0.24 257	0.22 272	0.20 153	0.18 73

test-v	0.55 108	0.28 96	0.72 118	0.52 134	0.30 102	0.53 106	0.43 181	1.02 93	0.98 176	1.44 383	1.14 237	0.88 208	0.57 154	0.62 38	0.39 89	0.16 19	0.14 110	0.24 257	0.22 272	0.20 153	0.18 73

test_3	0.57 131	0.24 35	0.87 211	0.55 185	0.30 102	0.60 149	0.40 146	1.07 114	1.08 218	1.20 267	0.68 84	0.92 232	0.43 79	1.68 295	0.40 105	0.16 19	0.13 46	0.22 199	0.19 174	0.21 196	0.17 60

DeepStereo_RVC	0.57 131	0.31 174	0.78 155	0.53 157	0.30 102	0.57 132	0.32 72	1.11 134	0.80 111	1.17 244	0.94 146	0.83 192	0.93 313	1.01 146	0.61 241	0.23 247	0.14 110	0.21 169	0.19 174	0.24 264	0.26 264

test-2	0.55 108	0.28 96	0.72 118	0.52 134	0.30 102	0.53 106	0.43 181	1.02 93	0.98 176	1.44 383	1.14 237	0.88 208	0.57 154	0.62 38	0.39 89	0.16 19	0.14 110	0.24 257	0.22 272	0.20 153	0.18 73

Gwc-CoAtRS	0.55 108	0.27 84	0.73 131	0.49 86	0.30 102	0.63 167	0.25 28	1.38 217	1.12 244	1.05 196	1.02 174	1.10 297	0.55 146	0.72 60	0.44 131	0.17 50	0.14 110	0.17 45	0.15 80	0.16 35	0.17 60

SGM_RVC	1.88 463	0.40 331	0.90 229	0.63 298	0.30 102	2.81 489	1.26 464	2.73 486	1.81 462	4.09 507	2.85 481	3.88 500	3.19 502	8.42 511	2.44 465	0.33 388	0.31 414	0.30 367	0.28 369	0.31 349	0.31 338
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MM-Stereo_test1	0.51 97	0.26 61	0.59 59	0.53 157	0.31 121	0.50 88	0.53 274	1.06 111	1.09 226	0.88 152	0.70 93	0.54 89	0.59 175	1.18 192	0.35 50	0.19 122	0.17 236	0.20 135	0.17 135	0.20 153	0.18 73

GREAT-IGEV	0.34 14	0.22 9	0.54 43	0.40 11	0.31 121	0.36 17	0.28 47	0.59 8	0.66 69	0.28 5	0.51 45	0.29 7	0.29 19	0.86 100	0.28 16	0.15 7	0.12 14	0.15 6	0.11 7	0.17 54	0.16 41

SCV_C0	0.48 80	0.29 117	0.88 216	0.46 47	0.31 121	0.46 57	0.31 64	1.67 278	0.87 132	0.40 40	0.52 47	0.54 89	0.29 19	1.27 209	0.34 43	0.18 84	0.14 110	0.17 45	0.14 62	0.20 153	0.18 73

AIO_rvc	0.38 22	0.25 49	0.65 92	0.47 61	0.31 121	0.55 123	0.38 128	0.98 82	0.51 30	0.35 20	0.48 34	0.49 64	0.22 5	0.87 105	0.31 25	0.16 19	0.12 14	0.16 24	0.12 24	0.15 20	0.15 20

AIO_test	0.38 22	0.24 35	0.59 59	0.47 61	0.31 121	0.55 123	0.44 200	0.86 56	0.50 28	0.34 19	0.48 34	0.46 47	0.30 23	0.76 70	0.31 25	0.17 50	0.12 14	0.17 45	0.13 41	0.16 35	0.15 20

SMoEStereo_RVC	0.41 36	0.26 61	0.55 45	0.46 47	0.31 121	0.60 149	0.36 109	0.85 49	0.47 24	0.47 54	0.43 23	0.42 31	0.34 40	1.40 239	0.31 25	0.15 7	0.12 14	0.20 135	0.15 80	0.16 35	0.18 73

ours_stereo	0.40 31	0.30 142	0.57 51	0.47 61	0.31 121	0.40 25	0.44 200	0.79 32	0.58 44	0.36 23	0.58 66	0.46 47	0.33 36	1.14 183	0.33 38	0.17 50	0.13 46	0.19 101	0.15 80	0.19 117	0.20 132

tg	0.54 105	0.25 49	0.70 113	0.52 134	0.31 121	0.89 295	0.29 53	1.12 136	0.98 176	0.85 145	1.03 181	0.62 120	0.42 71	1.37 231	0.41 114	0.17 50	0.13 46	0.22 199	0.21 245	0.17 54	0.17 60

UGAM-zero	1.05 375	0.33 210	1.04 275	0.49 86	0.31 121	0.67 193	0.26 36	2.37 451	0.80 111	1.05 196	1.11 217	2.86 486	1.81 465	6.26 480	0.50 181	0.18 84	0.15 175	0.19 101	0.16 113	0.17 54	0.21 158

test_sample6	0.77 261	0.36 277	1.07 287	0.56 206	0.31 121	0.82 265	0.56 304	2.12 397	1.24 307	1.21 274	1.40 337	0.90 220	0.90 300	1.45 253	0.87 316	0.28 350	0.23 355	0.28 345	0.29 387	0.28 310	0.30 328

test_sample5	0.75 247	0.36 277	1.04 275	0.55 185	0.31 121	0.84 280	0.53 274	2.12 397	1.23 303	1.18 255	1.30 299	0.88 208	0.86 279	1.37 231	0.76 284	0.26 312	0.22 327	0.27 331	0.28 369	0.28 310	0.29 312

DualNet	0.75 247	0.36 277	1.04 275	0.55 185	0.31 121	0.84 280	0.53 274	2.12 397	1.23 303	1.21 274	1.40 337	0.88 208	0.86 279	1.37 231	0.76 284	0.26 312	0.22 327	0.27 331	0.28 369	0.28 310	0.29 312

Sa-1000	0.76 255	0.30 142	0.92 236	0.62 288	0.31 121	0.78 241	0.37 119	2.00 374	1.38 383	1.30 322	2.04 452	0.86 200	0.74 221	1.87 322	0.40 105	0.19 122	0.14 110	0.25 296	0.24 317	0.21 196	0.19 107

PFNet+	0.62 172	0.31 174	0.99 261	0.57 228	0.31 121	0.57 132	0.30 59	0.99 90	1.25 315	1.33 336	1.10 210	0.79 169	0.57 154	1.35 227	0.53 202	0.26 312	0.17 236	0.28 345	0.26 343	0.21 196	0.27 282

LCNet	0.73 239	0.30 142	0.58 53	0.58 240	0.31 121	0.68 197	0.53 274	1.09 126	0.94 160	1.19 262	1.34 315	0.96 249	1.32 420	2.50 391	0.46 150	0.19 122	0.13 46	0.21 169	0.25 326	0.28 310	0.69 471

TransformOpticalFlow	0.97 353	0.30 142	0.96 256	0.54 172	0.31 121	0.65 182	0.54 287	1.87 337	1.19 280	1.12 217	1.44 350	1.34 356	0.98 336	6.68 491	0.44 131	0.19 122	0.12 14	0.21 169	0.19 174	0.18 83	0.23 204

NF-Stereo	0.82 290	0.33 210	0.83 187	0.65 319	0.31 121	0.63 167	0.43 181	1.35 211	0.93 154	1.30 322	1.02 174	0.81 177	0.57 154	5.37 463	0.55 214	0.26 312	0.14 110	0.24 257	0.20 203	0.20 153	0.30 328

OCTAStereo	0.82 290	0.33 210	0.83 187	0.65 319	0.31 121	0.62 159	0.44 200	1.35 211	0.93 154	1.30 322	1.02 174	0.81 177	0.57 154	5.32 458	0.55 214	0.26 312	0.14 110	0.24 257	0.20 203	0.20 153	0.30 328

SST-Stereo	0.85 312	0.30 142	0.81 169	0.63 298	0.31 121	0.70 210	0.25 28	1.16 161	0.95 165	1.47 393	1.11 217	0.99 258	0.86 279	5.69 467	0.53 202	0.23 247	0.13 46	0.23 233	0.19 174	0.23 235	0.19 107

RAFT_R40	0.84 305	0.30 142	0.83 187	0.63 298	0.31 121	0.66 188	0.43 181	1.15 156	0.99 185	1.47 393	1.10 210	1.00 264	0.84 266	5.44 464	0.53 202	0.23 247	0.13 46	0.23 233	0.20 203	0.23 235	0.19 107

DRaft	0.81 288	0.26 61	0.77 149	0.47 61	0.31 121	0.95 321	0.52 268	1.13 140	0.99 185	1.78 445	2.01 451	0.80 171	1.71 458	2.64 398	0.74 278	0.19 122	0.14 110	0.20 135	0.20 203	0.18 83	0.24 225

RE-Stereo	0.82 290	0.33 210	0.84 196	0.65 319	0.31 121	0.63 167	0.44 200	1.35 211	0.93 154	1.30 322	1.02 174	0.80 171	0.57 154	5.34 461	0.55 214	0.26 312	0.14 110	0.24 257	0.20 203	0.20 153	0.31 338

Pruner-Stereo	0.64 184	0.31 174	0.79 159	0.66 333	0.31 121	0.61 156	0.42 164	1.22 180	1.09 226	1.53 407	1.09 208	0.94 240	0.55 146	1.37 231	0.56 220	0.25 287	0.14 110	0.24 257	0.21 245	0.21 196	0.25 244

TVStereo	0.82 290	0.33 210	0.84 196	0.65 319	0.31 121	0.63 167	0.44 200	1.35 211	0.93 154	1.30 322	1.02 174	0.80 171	0.57 154	5.34 461	0.55 214	0.26 312	0.14 110	0.24 257	0.20 203	0.20 153	0.31 338

IRAFT_RVC	0.90 334	0.30 142	0.89 220	0.67 347	0.31 121	0.64 176	1.00 434	1.40 223	0.97 173	1.23 285	1.04 186	1.00 264	0.96 323	5.77 470	0.57 223	0.24 267	0.13 46	0.25 296	0.21 245	0.20 153	0.21 158

cross-raft	0.56 119	0.26 61	0.65 92	0.55 185	0.31 121	0.66 188	0.37 119	1.68 281	0.82 116	1.06 202	1.07 197	1.25 331	0.45 90	0.74 62	0.39 89	0.15 7	0.13 46	0.19 101	0.16 113	0.19 117	0.17 60

222	1.67 449	0.31 174	0.93 238	0.59 259	0.31 121	1.05 342	0.43 181	2.39 453	1.47 422	1.37 356	1.55 381	0.94 240	0.94 316	1.98 338	17.76 532	0.24 267	0.22 327	0.21 169	0.20 203	0.22 216	0.26 264

xxxx	1.61 445	0.32 191	0.98 259	0.58 240	0.31 121	1.15 364	0.43 181	2.43 458	1.41 398	1.17 244	1.40 337	1.21 318	0.86 279	1.94 332	16.68 531	0.24 267	0.24 365	0.21 169	0.20 203	0.23 235	0.27 282

test_xeample	1.55 441	0.31 174	0.94 245	0.54 172	0.31 121	0.94 315	0.58 317	2.40 455	1.40 394	1.29 320	1.55 381	0.89 218	0.88 294	1.72 302	15.94 529	0.22 225	0.22 327	0.22 199	0.21 245	0.23 235	0.25 244

ARAFT	0.82 290	0.40 331	1.77 408	0.53 157	0.31 121	0.89 295	0.81 396	2.32 442	1.08 218	1.66 434	1.25 278	1.04 275	0.64 195	1.91 329	0.52 193	0.20 164	0.15 175	0.28 345	0.27 359	0.17 54	0.18 73

HSM-Net_RVC	0.91 339	0.31 174	0.60 66	0.54 172	0.31 121	1.15 364	0.60 330	3.76 506	1.30 351	1.57 418	1.75 419	1.67 414	1.01 348	1.61 287	0.90 324	0.23 247	0.17 236	0.19 101	0.18 152	0.20 153	0.22 186
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.80 279	0.45 356	1.47 379	0.72 389	0.31 121	0.96 327	0.64 345	1.80 318	1.28 335	1.31 328	1.48 359	0.94 240	0.78 238	1.77 307	0.99 348	0.19 122	0.14 110	0.18 77	0.15 80	0.22 216	0.27 282

castereo++	0.41 36	0.26 61	0.51 36	0.44 29	0.32 153	0.96 327	0.22 14	1.13 140	0.61 57	0.33 15	0.45 27	0.50 71	0.39 62	0.94 124	0.25 5	0.18 84	0.12 14	0.17 45	0.12 24	0.14 6	0.16 41

PAM_32	0.87 321	0.30 142	1.08 290	0.56 206	0.32 153	2.10 468	0.36 109	2.26 432	1.01 192	1.13 220	1.05 193	3.14 493	1.47 438	1.00 143	0.42 122	0.19 122	0.14 110	0.20 135	0.18 152	0.19 117	0.25 244

ITSA-stereo	0.85 312	0.38 316	0.92 236	0.58 240	0.32 153	0.86 288	0.49 247	2.33 448	1.69 449	1.16 240	1.12 221	0.95 244	0.85 271	2.46 385	1.18 372	0.27 333	0.23 355	0.28 345	0.28 369	0.28 310	0.41 399

test_sample4	0.74 243	0.36 277	1.09 293	0.55 185	0.32 153	0.92 308	0.51 257	2.14 406	1.25 315	1.22 282	1.22 264	0.86 200	0.82 258	1.29 213	0.76 284	0.26 312	0.21 312	0.26 317	0.26 343	0.27 294	0.28 298

test_sample3	0.73 239	0.35 268	1.06 282	0.55 185	0.32 153	0.97 331	0.51 257	2.12 397	1.25 315	1.16 240	1.17 248	0.88 208	0.78 238	1.27 209	0.79 295	0.26 312	0.21 312	0.25 296	0.25 326	0.26 288	0.27 282

CAS++	0.48 80	0.34 239	0.59 59	0.48 73	0.32 153	0.45 53	0.29 53	1.73 302	0.78 99	0.71 113	0.73 102	0.36 21	0.28 16	0.70 57	0.35 50	0.27 333	0.22 327	0.26 317	0.21 245	0.29 327	0.22 186
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV++	0.45 56	0.24 35	0.63 78	0.58 240	0.32 153	0.42 41	0.25 28	2.16 413	0.65 67	0.38 30	0.58 66	0.46 47	0.44 85	0.56 18	0.40 105	0.20 164	0.13 46	0.16 24	0.13 41	0.17 54	0.18 73

MIM_Stereo	0.60 163	0.26 61	1.02 270	0.49 86	0.32 153	0.52 102	0.28 47	1.41 227	0.82 116	1.02 189	1.16 245	0.93 234	0.53 136	1.48 260	0.63 248	0.17 50	0.17 236	0.20 135	0.19 174	0.17 54	0.18 73

ProNet	0.46 65	0.30 142	0.69 110	0.46 47	0.32 153	0.57 132	0.52 268	1.15 156	0.67 71	0.44 46	0.50 42	0.44 35	0.43 79	1.31 216	0.38 85	0.16 19	0.15 175	0.19 101	0.16 113	0.18 83	0.18 73

TestStereo1	0.66 190	0.29 117	0.95 249	0.82 432	0.32 153	0.47 61	0.43 181	1.52 243	1.22 299	0.99 176	1.32 306	0.65 129	0.76 227	1.78 309	0.44 131	0.20 164	0.16 209	0.22 199	0.19 174	0.21 196	0.20 132

x	0.59 155	0.34 239	0.79 159	0.51 115	0.32 153	0.69 206	0.46 219	1.64 274	0.97 173	0.86 150	0.86 130	0.83 192	0.74 221	0.75 69	0.70 270	0.21 191	0.22 327	0.22 199	0.20 203	0.21 196	0.24 225

SA-5K	0.66 190	0.29 117	0.95 249	0.82 432	0.32 153	0.47 61	0.43 181	1.52 243	1.22 299	0.99 176	1.32 306	0.65 129	0.76 227	1.78 309	0.44 131	0.20 164	0.16 209	0.22 199	0.19 174	0.21 196	0.20 132

test_4	0.55 108	0.23 21	0.67 101	0.56 206	0.32 153	0.71 212	0.39 141	0.83 42	0.72 81	0.93 165	1.87 438	0.70 145	0.41 65	1.21 198	0.39 89	0.16 19	0.13 46	0.21 169	0.23 304	0.20 153	0.18 73

AAGNet	1.84 462	0.30 142	0.79 159	0.66 333	0.32 153	0.65 182	0.50 255	1.02 93	1.01 192	1.47 393	1.21 262	0.99 258	1.16 391	2.76 405	22.69 539	0.24 267	0.13 46	0.22 199	0.20 203	0.24 264	0.16 41

OMP-Stereo	0.95 348	0.35 268	0.79 159	0.92 461	0.32 153	0.49 73	0.35 100	1.22 180	1.11 237	1.58 419	1.12 221	1.44 373	0.69 213	6.92 494	0.51 185	0.20 164	0.15 175	0.24 257	0.19 174	0.21 196	0.16 41

PSM-softLoss	0.80 279	0.33 210	0.89 220	0.63 298	0.32 153	0.55 123	0.40 146	1.26 192	0.78 99	1.25 292	1.07 197	0.83 192	0.51 129	5.33 459	0.61 241	0.25 287	0.15 175	0.25 296	0.22 272	0.20 153	0.26 264

KMStereo	0.80 279	0.33 210	0.89 220	0.63 298	0.32 153	0.55 123	0.40 146	1.26 192	0.78 99	1.25 292	1.07 197	0.83 192	0.51 129	5.33 459	0.61 241	0.25 287	0.15 175	0.25 296	0.22 272	0.20 153	0.26 264

PFNet	0.92 342	0.28 96	1.20 337	0.68 359	0.32 153	0.62 159	0.55 297	1.27 196	1.01 192	1.47 393	1.09 208	0.97 252	0.68 209	6.58 488	0.59 235	0.21 191	0.13 46	0.24 257	0.19 174	0.20 153	0.20 132

AnonymousM	0.63 181	1.14 480	0.43 11	0.46 47	0.32 153	0.43 47	0.46 219	1.27 196	0.78 99	1.00 180	0.66 80	0.68 137	0.45 90	0.61 33	0.46 150	0.21 191	0.16 209	1.84 506	0.98 503	0.15 20	0.15 20

GMStereo	0.58 143	0.50 378	1.09 293	0.52 134	0.32 153	0.80 256	0.43 181	1.02 93	1.41 398	0.89 156	0.77 109	0.52 81	0.46 98	0.89 113	0.56 220	0.25 287	0.16 209	0.20 135	0.22 272	0.31 349	0.27 282
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MM-Stereo_test2	0.44 53	0.25 49	0.70 113	0.54 172	0.33 173	0.55 123	0.45 213	1.02 93	0.84 123	0.61 99	0.51 45	0.49 64	0.42 71	0.82 85	0.32 33	0.16 19	0.13 46	0.18 77	0.14 62	0.19 117	0.17 60

mms	0.42 44	0.29 117	0.60 66	0.47 61	0.33 173	0.43 47	0.46 219	0.75 23	0.50 28	0.36 23	0.61 72	0.44 35	0.30 23	1.39 237	0.34 43	0.16 19	0.14 110	0.18 77	0.15 80	0.19 117	0.21 158

IGEV-Stereo++	0.32 11	0.22 9	0.47 21	0.48 73	0.33 173	0.33 12	0.22 14	0.78 30	0.48 25	0.35 20	0.41 22	0.32 14	0.47 105	0.40 3	0.29 20	0.15 7	0.12 14	0.15 6	0.12 24	0.15 20	0.15 20

test_sample1	0.67 201	0.32 191	0.90 229	0.54 172	0.33 173	0.76 231	0.48 236	1.75 306	1.06 213	0.95 170	0.99 164	0.91 224	1.10 380	1.25 202	0.79 295	0.22 225	0.19 283	0.21 169	0.20 203	0.21 196	0.25 244

ff7	0.45 56	0.30 142	0.64 87	0.47 61	0.33 173	0.49 73	0.42 164	0.93 67	0.59 46	0.50 69	0.53 51	0.44 35	0.48 110	1.41 242	0.36 66	0.18 84	0.13 46	0.21 169	0.15 80	0.18 83	0.21 158

ffff	0.45 56	0.30 142	0.64 87	0.47 61	0.33 173	0.49 73	0.42 164	0.93 67	0.59 46	0.50 69	0.53 51	0.44 35	0.48 110	1.41 242	0.36 66	0.18 84	0.13 46	0.21 169	0.15 80	0.18 83	0.21 158

11t	0.45 56	0.30 142	0.64 87	0.47 61	0.33 173	0.49 73	0.42 164	0.93 67	0.59 46	0.50 69	0.53 51	0.44 35	0.48 110	1.41 242	0.36 66	0.18 84	0.13 46	0.21 169	0.15 80	0.18 83	0.21 158

RAFT-Test	0.58 143	0.27 84	0.81 169	0.50 101	0.33 173	0.95 321	0.27 41	1.40 223	0.89 136	1.00 180	1.12 221	1.39 365	0.48 110	0.74 62	0.41 114	0.17 50	0.14 110	0.17 45	0.14 62	0.16 35	0.18 73

RCA-Stereo	0.52 101	0.26 61	0.66 97	0.49 86	0.33 173	0.54 119	0.44 200	1.20 173	1.41 398	0.69 111	1.06 194	0.63 125	0.79 246	0.62 38	0.35 50	0.17 50	0.12 14	0.17 45	0.14 62	0.16 35	0.16 41

ccc-4	0.45 56	0.30 142	0.64 87	0.47 61	0.33 173	0.49 73	0.42 164	0.93 67	0.59 46	0.50 69	0.53 51	0.44 35	0.48 110	1.41 242	0.36 66	0.18 84	0.13 46	0.21 169	0.15 80	0.18 83	0.21 158

dd	0.62 172	0.51 382	1.17 327	0.56 206	0.33 173	0.74 221	0.46 219	1.03 100	1.40 394	0.80 130	0.87 132	0.60 111	0.57 154	1.02 149	0.86 311	0.28 350	0.18 266	0.26 317	0.19 174	0.35 376	0.27 282

STrans-v2	1.06 377	0.31 174	1.02 270	0.52 134	0.33 173	0.67 193	0.78 381	2.66 484	1.26 323	1.15 236	1.46 354	1.37 363	1.40 429	6.68 491	0.46 150	0.19 122	0.13 46	0.21 169	0.18 152	0.18 83	0.21 158

IIG-Stereo	0.97 353	0.34 239	0.80 164	0.90 459	0.33 173	0.61 156	0.26 36	1.27 196	1.08 218	1.69 437	1.37 325	1.44 373	0.74 221	6.94 495	0.53 202	0.21 191	0.14 110	0.23 233	0.18 152	0.20 153	0.15 20

DEmStereo	0.98 356	0.25 49	0.85 202	0.49 86	0.33 173	1.02 337	0.55 297	0.97 78	0.93 154	1.41 372	2.13 457	1.01 269	2.01 474	5.62 466	0.78 290	0.19 122	0.15 175	0.20 135	0.20 203	0.18 83	0.25 244

Prome-Stereo	0.76 255	0.29 117	0.57 51	0.58 240	0.33 173	0.58 143	0.94 424	0.98 82	0.92 147	1.46 392	2.45 473	0.91 224	1.38 426	1.60 285	0.44 131	0.19 122	0.13 46	0.19 101	0.18 152	0.20 153	0.87 484

FENet	0.62 172	0.30 142	0.68 104	0.57 228	0.33 173	0.82 265	0.40 146	1.41 227	1.12 244	1.03 192	0.87 132	0.98 253	0.84 266	1.00 143	0.70 270	0.23 247	0.16 209	0.23 233	0.20 203	0.22 216	0.24 225

fffft	0.39 28	0.24 35	0.56 49	0.45 37	0.34 189	0.42 41	0.48 236	0.85 49	0.39 15	0.45 50	0.35 19	0.38 27	0.31 27	1.32 222	0.34 43	0.14 2	0.12 14	0.19 101	0.15 80	0.16 35	0.18 73
1: 1. 1
tt45	0.47 74	0.25 49	0.52 40	0.47 61	0.34 189	0.78 241	0.32 72	0.86 56	0.45 21	0.52 79	0.45 27	0.49 64	0.37 54	2.12 356	0.36 66	0.16 19	0.13 46	0.19 101	0.16 113	0.17 54	0.21 158

mmm	0.68 214	0.37 298	0.91 233	0.54 172	0.34 189	0.86 288	0.58 317	1.72 301	1.02 196	1.13 220	1.41 342	0.83 192	0.78 238	0.95 132	0.67 262	0.22 225	0.20 296	0.29 356	0.26 343	0.27 294	0.27 282

IGEVStereo-DCA	0.49 84	0.33 210	0.64 87	0.46 47	0.34 189	0.50 88	0.42 164	0.93 67	0.59 46	0.48 60	0.48 34	0.48 61	0.45 90	2.28 372	0.44 131	0.19 122	0.14 110	0.19 101	0.15 80	0.17 54	0.21 158

rrr	0.57 131	0.33 210	2.43 448	0.46 47	0.34 189	0.50 88	0.38 128	0.84 47	0.55 35	0.48 60	0.48 34	0.48 61	0.45 90	2.28 372	0.44 131	0.19 122	0.14 110	0.19 101	0.15 80	0.17 54	0.18 73

HH	0.68 214	0.33 210	0.83 187	0.53 157	0.34 189	0.92 308	0.45 213	1.79 314	0.74 89	0.71 113	1.13 232	1.60 401	0.83 263	1.95 335	0.39 89	0.18 84	0.14 110	0.19 101	0.17 135	0.19 117	0.19 107

HanStereo	0.68 214	0.33 210	0.83 187	0.53 157	0.34 189	0.92 308	0.45 213	1.79 314	0.74 89	0.71 113	1.13 232	1.60 401	0.83 263	1.95 335	0.39 89	0.18 84	0.14 110	0.19 101	0.17 135	0.19 117	0.19 107

anonymousdsp	0.45 56	0.30 142	0.60 66	0.48 73	0.34 189	0.49 73	0.42 164	0.97 78	0.60 52	0.51 77	0.53 51	0.46 47	0.47 105	1.36 228	0.35 50	0.18 84	0.13 46	0.21 169	0.15 80	0.18 83	0.21 158

riskmin	0.62 172	0.29 117	0.73 131	0.50 101	0.34 189	0.86 288	0.44 200	1.74 304	1.07 215	0.76 124	0.76 105	1.19 315	1.01 348	0.84 94	0.60 238	0.20 164	0.16 209	0.24 257	0.16 113	0.24 264	0.29 312

IGEV-Stereo	0.45 56	0.30 142	0.60 66	0.48 73	0.34 189	0.49 73	0.42 164	0.98 82	0.60 52	0.51 77	0.53 51	0.46 47	0.47 105	1.36 228	0.35 50	0.18 84	0.13 46	0.21 169	0.15 80	0.18 83	0.21 158
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
MIPNet	0.60 163	0.31 174	1.07 287	0.51 115	0.34 189	0.68 197	0.40 146	1.67 278	1.14 256	1.11 209	0.93 144	0.60 111	0.78 238	0.77 72	0.58 228	0.18 84	0.14 110	0.19 101	0.16 113	0.18 83	0.21 158

FTStereo	0.92 342	0.28 96	0.61 72	0.57 228	0.34 189	0.65 182	1.80 494	1.09 126	0.84 123	1.75 441	4.13 497	1.04 275	1.62 447	1.59 280	0.48 167	0.21 191	0.17 236	0.23 233	0.22 272	0.19 117	0.58 453

RAFT	0.67 201	0.32 191	0.83 187	0.63 298	0.34 189	0.69 206	0.57 310	1.14 144	0.84 123	1.12 217	1.20 256	1.75 427	0.92 311	1.09 170	0.60 238	0.22 225	0.19 283	0.27 331	0.24 317	0.22 216	0.23 204

test-1	0.56 119	0.28 96	1.13 305	0.58 240	0.34 189	0.60 149	0.38 128	1.56 255	0.98 176	0.80 130	1.02 174	0.83 192	0.52 134	0.64 47	0.46 150	0.17 50	0.16 209	0.20 135	0.17 135	0.20 153	0.26 264

GMM-Stereo	0.75 247	0.27 84	0.66 97	0.56 206	0.34 189	0.71 212	0.97 429	1.09 126	0.91 142	1.37 356	1.79 424	1.11 302	0.79 246	2.08 352	0.48 167	0.19 122	0.12 14	0.25 296	0.25 326	0.21 196	0.78 478

test_xeample3	0.57 131	0.33 210	3.11 468	0.46 47	0.34 189	0.55 123	0.38 128	0.86 56	0.49 26	0.54 83	0.46 31	0.44 35	0.44 85	1.49 267	0.45 144	0.18 84	0.14 110	0.19 101	0.15 80	0.17 54	0.18 73

LE_ROB	8.35 526	0.47 364	27.42 541	0.83 436	0.34 189	2.84 491	3.36 523	4.03 510	27.04 543	25.20 543	8.72 525	8.55 523	27.35 543	7.37 500	22.13 535	0.22 225	0.20 296	0.20 135	0.21 245	0.25 276	0.25 244

999	0.49 84	0.25 49	0.55 45	0.51 115	0.35 206	0.74 221	0.31 64	0.89 65	0.59 46	0.39 34	0.50 42	0.50 71	0.36 51	2.41 383	0.41 114	0.17 50	0.13 46	0.18 77	0.15 80	0.16 35	0.23 204

PAM	0.86 317	0.31 174	1.19 333	0.55 185	0.35 206	2.17 469	0.47 230	2.26 432	0.87 132	1.18 255	0.96 149	3.01 488	1.41 431	0.90 116	0.40 105	0.19 122	0.13 46	0.19 101	0.18 152	0.20 153	0.27 282

rvit_stereo_0081	0.46 65	0.34 239	0.72 118	0.56 206	0.35 206	0.41 32	0.44 200	0.74 21	1.04 205	0.49 64	0.52 47	0.51 74	0.49 121	0.86 100	0.47 160	0.25 287	0.20 296	0.22 199	0.19 174	0.26 288	0.19 107

rvit_stereo_0082	0.46 65	0.34 239	0.72 118	0.56 206	0.35 206	0.41 32	0.44 200	0.74 21	1.04 205	0.49 64	0.52 47	0.51 74	0.49 121	0.86 100	0.47 160	0.25 287	0.20 296	0.22 199	0.19 174	0.26 288	0.19 107

test_sample7	0.78 265	0.39 325	0.89 220	0.55 185	0.35 206	0.93 312	0.75 374	1.99 370	1.27 327	1.25 292	1.22 264	1.09 293	1.01 348	1.31 216	0.73 274	0.32 382	0.32 426	0.32 384	0.32 410	0.33 366	0.33 356

H2IRNET	0.57 131	0.28 96	0.75 141	0.49 86	0.35 206	0.40 25	0.27 41	1.03 100	1.18 279	0.62 101	1.26 280	1.07 282	0.85 271	1.02 149	0.64 252	0.20 164	0.16 209	0.23 233	0.25 326	0.22 216	0.20 132

MaDis-Stereo	0.38 22	0.27 84	0.72 118	0.45 37	0.35 206	0.30 9	0.31 64	0.81 36	0.54 33	0.38 30	0.38 21	0.58 103	0.49 121	0.53 13	0.39 89	0.20 164	0.16 209	0.19 101	0.15 80	0.19 117	0.15 20

DisPM	0.68 214	0.30 142	0.85 202	0.66 333	0.35 206	0.60 149	0.44 200	1.10 132	1.10 230	1.56 415	1.10 210	0.80 171	0.58 171	2.37 380	0.46 150	0.25 287	0.14 110	0.23 233	0.21 245	0.20 153	0.26 264

IGEV-RUCA	0.38 22	0.24 35	0.51 36	0.51 115	0.36 214	0.59 144	0.23 24	0.68 15	0.52 31	0.39 34	0.50 42	0.44 35	0.31 27	0.86 100	0.31 25	0.24 267	0.13 46	0.16 24	0.12 24	0.20 153	0.21 158

rvit_stereo_0083	0.49 84	0.34 239	0.85 202	0.57 228	0.36 214	0.49 73	0.43 181	0.73 19	1.05 211	0.50 69	0.57 65	0.55 92	0.50 126	0.92 120	0.50 181	0.25 287	0.25 377	0.24 257	0.20 203	0.25 276	0.19 107

rvit_stereo_0080	0.47 74	0.35 268	0.87 211	0.48 73	0.36 214	0.42 41	0.54 287	0.93 67	0.78 99	0.52 79	0.60 70	0.55 92	0.47 105	0.62 38	0.48 167	0.27 333	0.21 312	0.20 135	0.20 203	0.31 349	0.20 132

whm_eth	0.47 74	0.35 268	0.87 211	0.48 73	0.36 214	0.42 41	0.54 287	0.93 67	0.78 99	0.52 79	0.60 70	0.55 92	0.47 105	0.62 38	0.48 167	0.27 333	0.21 312	0.20 135	0.20 203	0.31 349	0.20 132

UniTT-Stereo	0.38 22	0.24 35	0.67 101	0.49 86	0.36 214	0.40 25	0.32 72	0.55 5	0.55 35	0.55 86	0.55 59	0.36 21	0.31 27	0.59 29	0.52 193	0.21 191	0.15 175	0.17 45	0.15 80	0.19 117	0.17 60

iRaft-Stereo_20w	0.71 230	0.33 210	1.25 350	0.50 101	0.36 214	0.82 265	0.31 64	3.16 498	0.89 136	1.24 289	1.14 237	0.79 169	0.65 199	1.15 184	0.43 127	0.18 84	0.13 46	0.18 77	0.17 135	0.20 153	0.23 204

ASMatch	0.89 326	0.29 117	0.72 118	0.56 206	0.36 214	0.47 61	0.37 119	1.16 161	0.95 165	1.11 209	3.26 487	0.95 244	0.96 323	4.88 451	0.53 202	0.20 164	0.16 209	0.22 199	0.19 174	0.20 153	0.30 328

DIP-Stereo	0.64 184	0.32 191	0.91 233	0.49 86	0.36 214	0.91 301	0.33 79	2.51 472	0.77 96	1.25 292	1.00 169	0.68 137	0.51 129	0.92 120	0.65 257	0.19 122	0.15 175	0.21 169	0.17 135	0.19 117	0.22 186
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CBMV	1.04 370	0.48 370	0.88 216	0.56 206	0.36 214	1.52 417	1.55 478	1.87 337	1.59 441	2.11 469	1.67 408	1.46 379	1.35 423	1.92 330	1.31 391	0.35 407	0.35 442	0.39 431	0.33 423	0.34 374	0.34 364
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_5	0.61 169	0.41 341	1.19 333	0.67 347	0.37 223	0.57 132	0.56 304	1.08 119	1.28 335	0.65 104	0.68 84	0.77 164	0.67 205	0.91 119	0.51 185	0.33 388	0.32 426	0.30 367	0.27 359	0.28 310	0.28 298

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 74	0.38 316	0.75 141	0.48 73	0.37 223	0.67 193	0.35 100	0.82 41	1.14 256	0.61 99	0.64 75	0.39 28	0.39 62	0.74 62	0.39 89	0.20 164	0.17 236	0.22 199	0.18 152	0.24 264	0.20 132

CoDeX	0.78 265	0.31 174	1.04 275	0.56 206	0.37 223	1.13 357	0.60 330	2.77 488	1.29 347	1.17 244	1.26 280	0.91 224	0.87 288	1.42 247	0.74 278	0.21 191	0.16 209	0.21 169	0.18 152	0.21 196	0.21 158

IGEV_Zeroshot_test	0.59 155	0.33 210	1.11 300	0.63 298	0.37 223	0.41 32	0.33 79	1.80 318	0.79 108	1.04 194	1.10 210	1.06 279	0.43 79	0.87 105	0.48 167	0.18 84	0.13 46	0.19 101	0.18 152	0.20 153	0.23 204

ToySt	0.73 239	0.35 268	1.64 398	0.54 172	0.37 223	0.92 308	0.81 396	1.21 178	1.03 199	0.86 150	1.12 221	1.31 349	1.01 348	1.04 153	0.88 317	0.19 122	0.20 296	0.24 257	0.24 317	0.27 294	0.28 298

RAFT+CT+SA	0.63 181	0.30 142	0.73 131	0.69 372	0.37 223	0.40 25	0.55 297	1.93 357	1.04 205	0.72 117	1.23 272	0.62 120	0.69 213	1.69 299	0.42 122	0.19 122	0.13 46	0.22 199	0.22 272	0.21 196	0.19 107

GrayStereo	0.83 299	0.28 96	0.62 77	0.66 333	0.37 223	0.76 231	1.79 491	1.19 169	0.91 142	1.98 463	1.89 439	1.07 282	1.76 462	1.43 249	0.50 181	0.20 164	0.15 175	0.19 101	0.21 245	0.18 83	0.41 399

ACVNet	0.66 190	0.33 210	0.74 136	0.55 185	0.37 223	0.80 256	0.47 230	1.46 234	1.11 237	1.01 185	1.31 301	1.07 282	0.91 303	0.82 85	1.09 363	0.22 225	0.19 283	0.21 169	0.18 152	0.23 235	0.19 107

R-Stereo Train	0.60 163	0.30 142	0.72 118	0.57 228	0.37 223	0.68 197	0.52 268	1.45 232	0.78 99	1.61 424	1.50 367	0.76 160	0.53 136	0.67 51	0.51 185	0.19 122	0.16 209	0.18 77	0.15 80	0.18 83	0.19 107

RAFT-Stereo	0.60 163	0.30 142	0.72 118	0.57 228	0.37 223	0.68 197	0.52 268	1.45 232	0.78 99	1.61 424	1.50 367	0.76 160	0.53 136	0.67 51	0.51 185	0.19 122	0.16 209	0.18 77	0.15 80	0.18 83	0.19 107
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet_ROB	0.82 290	0.36 277	1.13 305	0.60 267	0.37 223	0.91 301	0.38 128	2.41 456	1.61 444	1.35 349	1.35 320	1.25 331	0.97 333	1.75 305	0.88 317	0.21 191	0.14 110	0.17 45	0.12 24	0.19 117	0.30 328

SGM-Forest	1.29 422	0.40 331	0.74 136	0.54 172	0.37 223	1.55 420	1.26 464	1.82 323	1.39 392	2.22 472	1.81 430	1.64 410	1.02 356	7.65 504	1.20 375	0.39 425	0.37 451	0.39 431	0.34 428	0.37 386	0.34 364
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
rvit_0105_6	0.56 119	0.38 316	1.13 305	0.67 347	0.38 235	0.50 88	0.51 257	0.88 61	1.33 362	0.54 83	0.56 62	0.65 129	0.57 154	0.97 137	0.46 150	0.32 382	0.31 414	0.28 345	0.25 326	0.29 327	0.23 204

rvit_0105_4	0.58 143	0.40 331	1.19 333	0.68 359	0.38 235	0.53 106	0.55 297	0.93 67	1.27 327	0.56 87	0.61 72	0.72 154	0.63 191	1.01 146	0.47 160	0.33 388	0.33 432	0.29 356	0.25 326	0.29 327	0.26 264

GMStereo_Zeroshot	0.70 224	0.64 425	1.11 300	0.65 319	0.38 235	0.84 280	0.37 119	1.09 126	1.16 268	1.14 234	1.07 197	1.26 337	0.55 146	1.23 200	0.65 257	0.34 397	0.17 236	0.31 373	0.18 152	0.57 455	0.23 204

PCWNet_CMD	0.68 214	0.34 239	0.93 238	0.51 115	0.38 235	0.80 256	0.42 164	1.51 241	1.34 364	1.17 244	1.31 301	1.23 326	0.65 199	0.94 124	0.62 244	0.21 191	0.17 236	0.27 331	0.19 174	0.43 410	0.28 298

CREStereo++_RVC	0.49 84	0.22 9	0.46 16	0.48 73	0.38 235	0.45 53	0.25 28	0.77 26	1.30 351	0.82 137	1.23 272	0.47 56	0.37 54	0.55 16	0.44 131	0.16 19	0.11 3	0.16 24	0.80 495	0.18 83	0.12 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
GES	0.70 224	0.37 298	1.05 280	0.62 288	0.38 235	0.94 315	0.57 310	2.37 451	0.92 147	1.05 196	1.12 221	0.67 135	0.77 231	1.02 149	0.65 257	0.28 350	0.20 296	0.20 135	0.20 203	0.22 216	0.31 338

MSMDNet	0.68 214	0.34 239	0.93 238	0.52 134	0.38 235	0.80 256	0.42 164	1.52 243	1.35 367	1.17 244	1.31 301	1.23 326	0.65 199	0.94 124	0.62 244	0.21 191	0.17 236	0.26 317	0.19 174	0.41 405	0.28 298

AdaStereo	0.74 243	0.48 370	0.86 209	0.75 411	0.38 235	0.94 315	0.56 304	2.05 387	1.24 307	1.15 236	1.22 264	1.07 282	0.67 205	1.05 156	0.73 274	0.33 388	0.16 209	0.32 384	0.22 272	0.29 327	0.23 204
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.
iResNetv2_ROB	0.88 324	0.43 348	2.62 458	0.60 267	0.38 235	0.94 315	0.67 352	1.88 342	1.38 383	1.27 310	1.45 352	1.26 337	1.05 369	1.92 330	0.64 252	0.24 267	0.15 175	0.19 101	0.14 62	0.24 264	0.21 158

G2L-Stereo_aug	0.85 312	0.29 117	1.20 337	0.53 157	0.39 244	0.96 327	0.54 287	1.60 267	1.42 406	1.55 413	1.43 347	1.51 388	1.06 370	2.43 384	1.07 361	0.19 122	0.14 110	0.16 24	0.14 62	0.17 54	0.21 158

model_zeroshot	0.53 102	0.31 174	1.00 266	0.57 228	0.39 244	0.74 221	0.39 141	1.38 217	0.67 71	0.88 152	0.85 128	0.71 152	0.37 54	0.77 72	0.39 89	0.21 191	0.17 236	0.19 101	0.17 135	0.17 54	0.22 186

CBFPSM	0.95 348	0.37 298	2.10 433	0.51 115	0.39 244	1.73 436	0.87 412	1.59 265	1.13 250	1.11 209	1.00 169	2.34 470	1.64 452	1.42 247	1.44 409	0.19 122	0.18 266	0.20 135	0.20 203	0.22 216	0.36 376

ssnet_v2	0.92 342	0.39 325	1.22 343	0.66 333	0.39 244	1.31 390	0.96 428	2.32 442	1.45 416	1.48 399	1.17 248	1.53 392	0.91 303	1.16 187	1.71 443	0.31 375	0.27 391	0.30 367	0.29 387	0.28 310	0.29 312

hknet	0.82 290	0.34 239	1.15 312	0.55 185	0.39 244	1.25 384	0.66 350	2.65 481	1.10 230	1.25 292	1.12 221	1.58 400	0.85 271	1.41 242	0.79 295	0.23 247	0.18 266	0.25 296	0.22 272	0.23 235	0.24 225

dad	0.90 334	0.73 449	1.28 356	0.59 259	0.39 244	0.83 272	0.45 213	1.24 187	1.54 433	1.52 404	1.28 294	1.36 359	0.86 279	2.54 394	0.91 328	0.43 436	0.27 391	0.82 489	0.26 343	0.44 421	0.34 364

CFNet_pseudo	0.68 214	0.34 239	0.93 238	0.50 101	0.39 244	0.72 215	0.42 164	1.44 230	1.25 315	1.17 244	1.35 320	1.22 322	0.66 203	1.04 153	0.64 252	0.21 191	0.17 236	0.33 395	0.19 174	0.39 397	0.28 298

SFCPSM	0.74 243	0.30 142	1.06 282	0.52 134	0.39 244	1.36 399	0.64 345	2.42 457	1.11 237	1.18 255	1.21 262	0.81 177	0.78 238	1.08 166	0.57 223	0.22 225	0.17 236	0.22 199	0.24 317	0.23 235	0.21 158

ccs_rob	0.68 214	0.34 239	0.93 238	0.50 101	0.39 244	0.72 215	0.42 164	1.43 229	1.25 315	1.17 244	1.34 315	1.22 322	0.66 203	1.04 153	0.64 252	0.21 191	0.17 236	0.35 410	0.20 203	0.40 401	0.29 312

HSM	1.22 409	0.34 239	0.81 169	0.61 280	0.39 244	1.22 380	0.63 343	2.45 460	1.25 315	1.32 331	1.26 280	1.91 436	1.08 374	9.21 517	0.75 281	0.23 247	0.17 236	0.20 135	0.16 113	0.22 216	0.24 225

CBMV_ROB	0.99 359	0.46 359	0.68 104	0.53 157	0.39 244	1.40 406	0.48 236	2.09 393	1.30 351	1.53 407	2.29 465	1.36 359	1.23 405	2.46 385	1.04 359	0.44 445	0.42 468	0.47 455	0.44 455	0.41 405	0.39 391

rvit_0105_3	0.66 190	0.47 364	1.27 353	0.74 403	0.40 255	0.63 167	0.70 365	1.22 180	1.28 335	0.83 138	0.71 96	0.82 183	0.72 220	0.93 123	0.58 228	0.37 417	0.34 435	0.34 403	0.32 410	0.28 310	0.31 338

DualNet (step1)	0.89 326	0.51 382	1.35 365	0.58 240	0.40 255	1.07 346	0.80 392	1.99 370	1.27 327	1.25 292	1.22 264	1.09 293	1.01 348	1.31 216	0.73 274	0.59 474	0.32 426	0.62 481	0.67 488	0.45 423	0.48 422

test_sample9	1.96 469	0.51 382	1.35 365	0.58 240	0.40 255	1.07 346	0.80 392	1.99 370	1.27 327	1.25 292	1.22 264	1.09 293	1.01 348	2.46 385	8.57 508	0.59 474	12.85 541	0.62 481	0.67 488	0.45 423	0.48 422

test_sample8	2.29 483	0.51 382	1.35 365	0.58 240	0.40 255	1.07 346	0.80 392	2.03 380	1.22 299	2.28 475	1.33 311	4.98 510	2.51 494	2.46 385	8.57 508	0.59 474	12.85 541	0.62 481	0.67 488	0.45 423	0.48 422

ffm	0.79 274	0.36 277	1.51 384	0.56 206	0.40 255	0.76 231	0.59 323	1.08 119	2.62 490	1.19 262	1.49 360	1.07 282	0.85 271	1.57 273	0.35 50	0.21 191	0.13 46	0.31 373	0.28 369	0.20 153	0.23 204

ff1	1.88 463	0.36 277	1.51 384	0.56 206	0.40 255	0.76 231	0.59 323	1.08 119	2.62 490	1.19 262	1.49 360	1.07 282	0.85 271	9.88 526	13.82 523	0.21 191	0.13 46	0.31 373	0.28 369	0.20 153	0.23 204

mmx	1.89 466	0.36 277	1.51 384	0.56 206	0.40 255	0.76 231	0.59 323	2.32 442	1.41 398	1.19 262	1.49 360	1.07 282	0.85 271	9.88 526	13.82 523	0.25 287	0.21 312	0.31 373	0.28 369	0.32 360	0.29 312

xxx	1.89 466	0.36 277	1.51 384	0.56 206	0.40 255	0.76 231	0.59 323	2.32 442	1.41 398	1.19 262	1.49 360	1.07 282	0.85 271	9.88 526	13.82 523	0.25 287	0.21 312	0.31 373	0.28 369	0.32 360	0.29 312

plain	0.49 84	0.29 117	1.23 345	0.51 115	0.40 255	0.35 14	0.37 119	1.04 105	0.62 59	0.44 46	0.76 105	0.42 31	0.41 65	1.17 191	0.46 150	0.23 247	0.15 175	0.24 257	0.19 174	0.25 276	0.18 73

testlalala	0.49 84	0.30 142	0.70 113	0.44 29	0.40 255	0.68 197	0.38 128	1.38 217	0.58 44	1.28 315	0.82 123	0.61 117	0.36 51	0.57 23	0.34 43	0.21 191	0.14 110	0.18 77	0.12 24	0.15 20	0.16 41

LL-Strereo2	0.56 119	0.36 277	0.77 149	0.56 206	0.40 255	0.68 197	0.37 119	1.21 178	0.83 120	0.96 173	0.79 113	0.91 224	0.41 65	1.08 166	0.48 167	0.18 84	0.17 236	0.29 356	0.25 326	0.22 216	0.19 107

AACVNet	0.90 334	0.40 331	0.98 259	0.86 446	0.40 255	0.80 256	0.49 247	1.81 321	0.86 129	1.11 209	1.34 315	1.32 353	0.99 339	4.23 436	0.86 311	0.26 312	0.22 327	0.28 345	0.22 272	0.30 342	0.28 298

SGM-ForestM	7.81 525	0.48 370	11.02 514	0.74 403	0.40 255	16.83 533	12.72 533	7.91 529	8.13 524	11.53 534	10.25 528	22.44 543	14.01 533	17.02 536	20.52 534	0.38 419	0.39 461	0.37 423	0.36 435	0.37 386	0.38 388

NOSS_ROB	1.29 422	0.49 375	0.68 104	0.60 267	0.40 255	1.09 353	0.77 378	1.94 358	1.44 411	1.04 194	1.46 354	1.10 297	0.81 257	10.57 531	0.78 290	0.46 449	0.43 469	0.48 457	0.45 458	0.45 423	0.43 411

GIP-stereo	0.37 20	0.25 49	0.49 27	0.55 185	0.41 269	0.37 20	0.22 14	1.03 100	0.56 39	0.35 20	0.52 47	0.46 47	0.37 54	0.55 16	0.28 16	0.20 164	0.13 46	0.16 24	0.12 24	0.16 35	0.16 41

rvit_stereo_0081_aga	0.46 65	0.37 298	0.91 233	0.52 134	0.41 269	0.49 73	0.40 146	0.88 61	0.66 69	0.59 88	0.56 62	0.53 85	0.43 79	0.67 51	0.44 131	0.27 333	0.21 312	0.22 199	0.20 203	0.26 288	0.19 107

AE-Stereo	0.58 143	0.29 117	0.81 169	0.62 288	0.41 269	0.69 206	0.46 219	2.49 469	1.25 315	0.49 64	0.77 109	0.69 142	0.46 98	0.61 33	0.42 122	0.17 50	0.16 209	0.21 169	0.20 203	0.19 117	0.18 73

StereoVision	0.67 201	0.37 298	1.02 270	0.60 267	0.41 269	0.50 88	0.41 156	1.32 207	0.96 169	0.73 119	2.48 475	0.82 183	0.57 154	1.06 161	0.50 181	0.26 312	0.28 396	0.29 356	0.28 369	0.37 386	0.22 186

GwcNet-ADL	0.67 201	0.33 210	0.90 229	0.58 240	0.41 269	0.60 149	0.59 323	1.55 252	1.28 335	1.11 209	1.13 232	0.90 220	0.59 175	1.11 177	0.91 328	0.28 350	0.18 266	0.18 77	0.18 152	0.25 276	0.33 356

GANet-ADL	0.63 181	0.38 316	0.82 178	0.67 347	0.41 269	0.68 197	0.51 257	1.64 274	1.16 268	0.98 175	1.10 210	0.90 220	0.58 171	0.81 84	0.63 248	0.27 333	0.18 266	0.18 77	0.16 113	0.23 235	0.27 282

ICVP	0.66 190	0.35 268	0.71 116	0.63 298	0.41 269	0.85 287	0.56 304	1.78 311	0.96 169	0.92 162	1.24 276	0.88 208	0.75 226	0.76 70	0.93 335	0.31 375	0.22 327	0.22 199	0.21 245	0.24 264	0.28 298
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
UCFNet_RVC	0.72 236	0.37 298	0.59 59	0.66 333	0.41 269	0.89 295	0.68 355	1.78 311	1.15 261	1.01 185	1.20 256	1.22 322	0.95 321	1.07 163	0.66 261	0.28 350	0.21 312	0.34 403	0.31 403	0.33 366	0.29 312

DN-CSS_ROB	0.67 201	0.36 277	1.36 370	0.59 259	0.41 269	0.54 119	0.45 213	1.30 203	0.95 165	1.05 196	1.47 356	0.69 142	0.64 195	1.80 316	0.60 238	0.19 122	0.15 175	0.25 296	0.23 304	0.22 216	0.23 204

ACV-stereo	1.00 362	0.55 397	1.47 379	0.59 259	0.42 278	2.38 479	0.58 317	1.20 173	1.21 291	0.83 138	1.01 171	3.36 495	2.10 480	1.64 289	1.17 371	0.28 350	0.22 327	0.23 233	0.22 272	0.29 327	0.35 373

rvit_stereo_ft	0.49 84	0.38 316	1.03 274	0.68 359	0.42 278	0.40 25	0.58 317	0.93 67	0.86 129	0.47 54	0.55 59	0.57 101	0.48 110	0.67 51	0.53 202	0.26 312	0.17 236	0.22 199	0.22 272	0.24 264	0.19 107

ttt	1.26 418	0.36 277	0.79 159	0.65 319	0.42 278	0.94 315	0.57 310	2.33 448	1.38 383	1.25 292	1.65 405	0.92 232	0.78 238	2.64 398	8.73 510	0.30 371	0.28 396	0.26 317	0.25 326	0.29 327	0.32 347

UDGNet	0.75 247	1.23 486	0.99 261	0.82 432	0.42 278	0.76 231	0.38 128	0.98 82	1.37 381	0.83 138	0.88 135	0.70 145	0.60 181	1.25 202	0.57 223	0.57 471	0.19 283	1.03 497	0.26 343	0.79 479	0.35 373

pmcnn	2.84 498	0.46 359	5.19 492	0.68 359	0.42 278	1.55 420	1.16 453	2.32 442	1.60 443	2.72 488	7.49 518	17.96 535	1.48 440	6.04 475	6.64 501	0.18 84	0.15 175	0.15 6	0.12 24	0.20 153	0.20 132

G2L-Stereo	0.84 305	0.35 268	1.15 312	0.63 298	0.43 283	0.78 241	0.69 358	1.69 290	1.20 284	1.36 354	1.18 251	1.43 372	0.78 238	2.47 390	1.26 387	0.25 287	0.20 296	0.26 317	0.21 245	0.20 153	0.27 282

UGAM	1.17 399	0.29 117	1.08 290	0.55 185	0.43 283	0.69 206	0.71 368	1.14 144	1.35 367	1.00 180	1.49 360	1.90 434	0.86 279	9.61 521	0.89 320	0.21 191	0.19 283	0.30 367	0.25 326	0.20 153	0.18 73

DCVSM-stereo	0.75 247	0.36 277	0.82 178	0.58 240	0.43 283	0.78 241	0.42 164	1.30 203	1.05 211	1.79 446	1.04 186	1.60 401	1.08 374	1.12 179	0.86 311	0.25 287	0.27 391	0.29 356	0.24 317	0.30 342	0.37 380

iinet-f	1.04 370	0.50 378	4.24 485	0.58 240	0.43 283	1.78 445	0.70 365	1.29 202	1.16 268	1.25 292	1.42 343	1.57 399	1.42 432	1.47 258	1.70 441	0.26 312	0.23 355	0.20 135	0.20 203	0.26 288	0.26 264

CSP-Net	1.00 362	0.41 341	0.99 261	0.56 206	0.43 283	1.62 428	0.76 377	2.16 413	1.16 268	1.33 336	1.22 264	1.32 353	0.89 297	4.67 447	0.93 335	0.35 407	0.24 365	0.20 135	0.20 203	0.23 235	0.30 328

LMCR-Stereo	0.87 321	0.50 378	0.99 261	0.80 425	0.43 283	1.32 391	0.55 297	2.79 491	1.03 199	1.55 413	1.49 360	0.74 156	1.01 348	1.76 306	0.99 348	0.30 371	0.17 236	0.22 199	0.18 152	0.31 349	0.22 186

PSMNet-RSSM	0.78 265	0.32 191	0.89 220	0.65 319	0.43 283	0.73 219	0.58 317	2.14 406	1.19 280	1.18 255	1.38 330	1.31 349	1.07 373	1.43 249	0.82 305	0.28 350	0.21 312	0.27 331	0.29 387	0.25 276	0.26 264

FADNet_RVC	0.88 324	0.56 401	2.15 437	0.57 228	0.43 283	1.17 374	0.46 219	1.68 281	1.12 244	0.91 159	1.24 276	0.91 224	0.94 316	2.22 364	1.20 375	0.28 350	0.22 327	0.32 384	0.28 369	0.46 430	0.42 407

CFNet	0.99 359	0.40 331	1.23 345	0.65 319	0.43 283	1.03 338	0.49 247	2.01 375	1.35 367	1.02 189	1.39 332	1.10 297	0.86 279	5.47 465	0.89 320	0.24 267	0.18 266	0.28 345	0.27 359	0.27 294	0.22 186

StereoDRNet-Refined	0.84 305	0.43 348	1.01 268	0.66 333	0.43 283	1.32 391	0.49 247	1.64 274	1.24 307	1.53 407	1.45 352	1.49 384	0.97 333	1.32 222	1.31 391	0.21 191	0.17 236	0.27 331	0.25 326	0.25 276	0.34 364
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DDVS	0.80 279	0.43 348	1.09 293	0.64 312	0.44 293	1.27 387	0.43 181	1.49 240	0.94 160	1.21 274	1.16 245	1.42 367	0.63 191	2.14 358	1.02 356	0.29 365	0.22 327	0.26 317	0.23 304	0.31 349	0.37 380

CFNet_ucs	0.73 239	0.34 239	0.94 245	0.53 157	0.44 293	0.76 231	0.46 219	1.73 302	1.34 364	1.24 289	1.54 378	1.08 292	0.64 195	1.05 156	0.64 252	0.26 312	0.20 296	0.37 423	0.22 272	0.42 408	0.30 328

IPLG	0.72 236	0.29 117	1.12 304	0.53 157	0.44 293	0.79 249	0.33 79	1.35 211	1.10 230	1.32 331	1.11 217	0.52 81	0.54 143	3.13 414	0.71 273	0.17 50	0.14 110	0.20 135	0.17 135	0.18 83	0.21 158

hitnet-ft	0.84 305	0.38 316	0.75 141	0.59 259	0.44 293	0.99 333	0.47 230	1.61 270	1.38 383	1.21 274	1.22 264	1.82 433	0.99 339	1.87 322	1.09 363	0.33 388	0.29 405	0.34 403	0.27 359	0.36 380	0.33 356

111111	0.36 18	0.22 9	0.49 27	0.47 61	0.45 297	0.36 17	0.22 14	1.04 105	0.44 18	0.33 15	0.33 17	0.40 29	0.26 10	0.99 139	0.27 12	0.17 50	0.12 14	0.15 6	0.11 7	0.15 20	0.15 20

gwcnet-sp	0.80 279	0.37 298	1.94 420	0.62 288	0.45 297	1.38 400	0.53 274	1.68 281	1.20 284	1.37 356	1.08 204	0.93 234	0.82 258	1.45 253	0.79 295	0.22 225	0.22 327	0.22 199	0.21 245	0.23 235	0.25 244

scenet	0.80 279	0.37 298	1.94 420	0.62 288	0.45 297	1.38 400	0.53 274	1.68 281	1.20 284	1.37 356	1.08 204	0.93 234	0.82 258	1.45 253	0.79 295	0.22 225	0.22 327	0.22 199	0.21 245	0.23 235	0.25 244

ssnet	0.80 279	0.37 298	1.94 420	0.62 288	0.45 297	1.38 400	0.53 274	1.68 281	1.20 284	1.37 356	1.08 204	0.93 234	0.82 258	1.45 253	0.79 295	0.22 225	0.22 327	0.22 199	0.21 245	0.23 235	0.25 244

BUS	0.78 265	0.34 239	0.77 149	0.55 185	0.45 297	2.30 475	0.42 164	2.65 481	1.04 205	1.25 292	1.12 221	1.02 271	0.70 216	0.94 124	0.75 281	0.25 287	0.18 266	0.25 296	0.22 272	0.23 235	0.24 225

BSDual-CNN	0.75 247	0.34 239	0.77 149	0.55 185	0.45 297	1.25 384	0.66 350	2.65 481	1.04 205	1.25 292	1.12 221	1.11 302	0.77 231	0.94 124	0.76 284	0.25 287	0.18 266	0.25 296	0.22 272	0.23 235	0.24 225

psmg	0.75 247	0.34 239	0.77 149	0.52 134	0.45 297	1.46 413	0.73 372	2.15 411	1.04 205	1.25 292	1.33 311	1.11 302	0.77 231	0.94 124	0.76 284	0.25 287	0.20 296	0.25 296	0.26 343	0.23 235	0.24 225

DMCA	0.71 230	0.36 277	1.17 327	0.53 157	0.45 297	0.84 280	0.46 219	1.52 243	1.09 226	1.20 267	1.12 221	1.21 318	0.74 221	0.87 105	1.09 363	0.25 287	0.20 296	0.27 331	0.19 174	0.24 264	0.29 312

DFGA-Net	0.77 261	0.47 364	1.75 406	0.55 185	0.46 305	0.83 272	0.44 200	1.38 217	1.10 230	1.05 196	1.20 256	0.70 145	0.58 171	2.27 370	1.31 391	0.19 122	0.17 236	0.24 257	0.24 317	0.28 310	0.30 328

IGEV-Stereo+	0.46 65	0.23 21	0.51 36	0.42 17	0.46 305	0.15 1	0.19 5	0.45 2	0.37 14	0.28 5	0.25 6	0.31 13	0.41 65	1.43 249	0.31 25	0.18 84	0.13 46	0.15 6	0.12 24	1.09 492	1.74 504

HHNet	0.64 184	0.28 96	0.69 110	0.45 37	0.46 305	0.50 88	0.57 310	1.13 140	1.03 199	1.26 305	2.21 461	0.70 145	0.59 175	1.10 174	0.51 185	0.21 191	0.13 46	0.23 233	0.19 174	0.20 153	0.31 338

FADNet-RVC-Resample	0.91 339	0.51 382	2.92 463	0.64 312	0.46 305	1.07 346	0.60 330	1.76 308	1.24 307	1.10 208	0.98 163	1.06 279	0.98 336	2.17 361	0.95 342	0.24 267	0.22 327	0.30 367	0.32 410	0.36 380	0.40 395

AANet_RVC	1.22 409	0.60 410	1.94 420	0.69 372	0.46 305	0.75 226	0.69 358	1.51 241	1.57 439	1.36 354	1.90 441	1.51 388	0.87 288	7.23 498	1.89 450	0.26 312	0.19 283	0.19 101	0.16 113	0.23 235	0.37 380

DeepPruner_ROB	0.79 274	0.55 397	1.14 310	0.61 280	0.46 305	0.78 241	0.54 287	1.83 325	1.00 189	1.42 376	1.27 289	1.23 326	0.77 231	1.56 271	0.89 320	0.35 407	0.28 396	0.27 331	0.26 343	0.32 360	0.34 364

DISCO	1.06 377	0.37 298	1.19 333	0.73 397	0.46 305	2.04 464	0.84 403	2.26 432	1.54 433	1.25 292	1.36 324	2.38 472	1.08 374	2.60 397	1.62 431	0.24 267	0.19 283	0.22 199	0.20 203	0.32 360	0.29 312

SANet	2.26 482	0.70 441	6.94 498	0.69 372	0.46 305	2.76 488	1.76 489	2.61 479	5.84 522	2.45 481	3.52 491	3.71 497	3.38 507	5.90 471	2.14 456	0.34 397	0.31 414	0.32 384	0.29 387	0.54 450	0.43 411

iRaft-Stereo_5w	0.89 326	0.31 174	1.04 275	0.56 206	0.47 313	0.47 61	0.68 355	1.19 169	1.08 218	0.80 130	1.35 320	1.46 379	0.90 300	5.11 454	1.16 370	0.18 84	0.15 175	0.22 199	0.19 174	0.21 196	0.24 225

PSMNet-ADL	0.75 247	0.36 277	0.69 110	0.71 384	0.47 313	1.13 357	0.46 219	1.47 237	1.07 215	0.85 145	1.18 251	1.31 349	0.94 316	1.56 271	1.06 360	0.34 397	0.22 327	0.22 199	0.23 304	0.27 294	0.36 376

MyStereo07	0.50 94	0.30 142	0.58 53	0.58 240	0.48 315	0.59 144	0.78 381	1.19 169	0.60 52	0.49 64	0.54 57	0.43 34	0.55 146	1.32 222	0.36 66	0.18 84	0.18 266	0.24 257	0.21 245	0.23 235	0.23 204

MyStereo06	0.67 201	0.29 117	1.06 282	0.58 240	0.48 315	0.62 159	0.72 369	2.26 432	0.89 136	1.07 204	1.12 221	1.22 322	0.56 151	0.83 91	0.47 160	0.17 50	0.17 236	0.24 257	0.21 245	0.23 235	0.23 204

MyStereo05	0.70 224	0.29 117	1.22 343	0.58 240	0.48 315	0.62 159	0.72 369	1.52 243	1.54 433	1.17 244	0.91 140	0.77 164	0.79 246	1.45 253	0.68 266	0.17 50	0.17 236	0.24 257	0.21 245	0.23 235	0.23 204

MyStereo04	0.71 230	0.30 142	1.28 356	0.58 240	0.48 315	0.59 144	0.78 381	1.74 304	1.49 427	0.94 168	0.91 140	0.74 156	0.86 279	1.59 280	0.69 267	0.18 84	0.18 266	0.24 257	0.21 245	0.23 235	0.23 204

HBP-ISP	1.00 362	0.60 410	0.85 202	0.64 312	0.48 315	1.63 429	0.77 378	2.24 431	1.30 351	1.33 336	1.53 377	0.87 202	0.99 339	3.26 420	0.76 284	0.46 449	0.44 470	0.54 468	0.48 464	0.48 435	0.42 407

GANet	1.41 429	0.52 388	1.18 332	0.74 403	0.48 315	1.40 406	1.69 483	1.87 337	1.28 335	1.56 415	2.39 469	1.56 397	1.25 409	9.13 515	1.20 375	0.31 375	0.32 426	0.34 403	0.29 387	0.40 401	0.33 356

rvit_105_1	0.76 255	0.54 393	1.27 353	0.80 425	0.49 321	0.74 221	0.86 409	1.39 221	1.23 303	1.00 180	0.80 118	0.93 234	0.78 238	1.29 213	0.78 290	0.43 436	0.36 446	0.36 420	0.42 449	0.30 342	0.36 376

4D-IteraStereo	0.50 94	0.26 61	0.84 196	0.51 115	0.49 321	0.64 176	0.31 64	0.91 66	1.02 196	1.05 196	0.72 99	0.76 160	0.32 33	0.69 55	0.40 105	0.18 84	0.11 3	0.23 233	0.20 203	0.19 117	0.16 41

DCRE	0.85 312	0.28 96	0.76 146	0.60 267	0.49 321	0.59 144	0.53 274	1.04 105	0.92 147	0.80 130	7.34 517	0.87 202	0.57 154	0.78 80	0.43 127	0.16 19	0.17 236	0.19 101	0.17 135	0.18 83	0.22 186

DMCA-RVC	0.83 299	0.46 359	2.19 440	0.68 359	0.49 321	0.84 280	0.48 236	1.44 230	1.07 215	1.56 415	1.04 186	1.29 344	0.86 279	1.49 267	0.92 332	0.27 333	0.22 327	0.35 410	0.28 369	0.32 360	0.28 298

FADNet-RVC	0.96 352	0.72 446	2.96 464	0.64 312	0.49 321	0.90 299	0.59 323	1.85 334	1.27 327	0.92 162	0.97 158	1.36 359	0.90 300	2.36 377	1.31 391	0.30 371	0.29 405	0.32 384	0.32 410	0.42 408	0.37 380

GCAP-BAT	0.54 105	0.33 210	0.75 141	0.45 37	0.50 326	0.84 280	0.35 100	0.98 82	0.80 111	0.88 152	1.04 186	0.88 208	0.37 54	1.25 202	0.41 114	0.19 122	0.15 175	0.18 77	0.13 41	0.17 54	0.22 186

test_5	0.70 224	0.32 191	0.99 261	0.69 372	0.50 326	0.89 295	0.51 257	1.88 342	1.14 256	0.78 127	1.13 232	1.04 275	0.89 297	1.59 280	0.46 150	0.19 122	0.14 110	0.23 233	0.22 272	0.22 216	0.20 132

IPLGR_C	0.67 201	0.38 316	1.20 337	0.60 267	0.50 326	0.75 226	0.48 236	1.28 200	1.13 250	1.42 376	1.57 391	0.62 120	0.48 110	0.85 98	0.80 302	0.24 267	0.15 175	0.19 101	0.16 113	0.19 117	0.29 312

ACRE	0.66 190	0.37 298	1.27 353	0.60 267	0.50 326	0.74 221	0.47 230	1.26 192	1.10 230	1.40 370	1.56 387	0.62 120	0.46 98	0.88 108	0.78 290	0.24 267	0.15 175	0.19 101	0.16 113	0.19 117	0.29 312

GEStereo_RVC	0.93 347	0.40 331	1.15 312	0.67 347	0.50 326	0.95 321	0.78 381	2.73 486	1.21 291	1.20 267	1.12 221	1.25 331	0.91 303	3.21 417	0.95 342	0.31 375	0.20 296	0.23 233	0.20 203	0.28 310	0.31 338

Anonymous3	0.64 184	0.47 364	1.31 360	0.59 259	0.50 326	0.93 312	0.69 358	1.11 134	0.83 120	0.74 120	0.89 137	0.65 129	0.68 209	1.08 166	0.54 211	0.40 427	0.31 414	0.26 317	0.26 343	0.31 349	0.30 328

RALAANet	0.62 172	0.37 298	0.97 257	0.66 333	0.50 326	0.67 193	0.31 64	1.27 196	1.09 226	1.11 209	1.17 248	0.88 208	0.46 98	1.27 209	0.45 144	0.20 164	0.15 175	0.21 169	0.18 152	0.27 294	0.19 107

RAFT + AFF	1.07 382	0.47 364	1.36 370	0.68 359	0.50 326	1.20 378	1.22 459	2.58 477	1.26 323	1.33 336	1.56 387	1.19 315	1.49 441	3.89 434	1.01 353	0.22 225	0.26 383	0.30 367	0.27 359	0.29 327	0.32 347

NaN_ROB	1.23 413	0.63 422	1.76 407	0.67 347	0.50 326	1.59 425	2.00 497	1.87 337	1.52 430	2.14 471	1.26 280	1.40 366	1.09 377	4.60 445	1.75 444	0.28 350	0.34 435	0.28 345	0.29 387	0.30 342	0.37 380

ETE_ROB	1.01 366	0.69 440	1.49 382	0.72 389	0.50 326	1.15 364	1.12 445	1.91 348	1.24 307	1.94 460	1.50 367	1.73 422	1.06 370	1.78 309	1.33 398	0.33 388	0.26 383	0.38 427	0.34 428	0.40 401	0.44 414

HI	0.67 201	0.34 239	0.80 164	0.51 115	0.51 336	0.41 32	0.37 119	1.15 156	0.80 111	1.34 343	1.42 343	1.60 401	1.11 383	0.96 133	0.90 324	0.16 19	0.12 14	0.20 135	0.21 245	0.20 153	0.20 132

CoSv	0.67 201	0.34 239	0.80 164	0.51 115	0.51 336	0.41 32	0.37 119	1.15 156	0.80 111	1.34 343	1.42 343	1.60 401	1.11 383	0.96 133	0.90 324	0.16 19	0.12 14	0.20 135	0.21 245	0.20 153	0.20 132

RAFT_CTSACE	0.66 190	0.29 117	1.14 310	0.57 228	0.51 336	0.68 197	0.44 200	0.88 61	0.98 176	1.03 192	1.83 431	1.23 326	0.67 205	1.48 260	0.38 85	0.16 19	0.16 209	0.21 169	0.20 203	0.20 153	0.17 60

CIPLG	0.67 201	0.37 298	1.17 327	0.60 267	0.51 336	0.75 226	0.48 236	1.26 192	1.11 237	1.43 380	1.58 393	0.64 128	0.48 110	0.94 124	0.78 290	0.24 267	0.15 175	0.19 101	0.16 113	0.19 117	0.29 312

MeshStereo	2.36 485	0.60 410	1.05 280	0.63 298	0.51 336	2.58 483	0.99 432	3.46 502	2.21 481	7.38 529	5.06 508	7.50 517	3.10 501	7.02 497	2.54 467	0.44 445	0.44 470	0.45 449	0.40 445	0.43 410	0.45 416
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
coex_refinement	0.84 305	0.30 142	0.89 220	0.72 389	0.52 341	0.95 321	0.60 330	1.92 355	1.29 347	1.38 361	1.37 325	1.80 432	0.82 258	1.48 260	1.31 391	0.27 333	0.17 236	0.19 101	0.20 203	0.25 276	0.27 282

AEACV	0.41 36	0.25 49	0.60 66	0.55 185	0.52 341	0.43 47	0.38 128	0.98 82	0.63 61	0.44 46	0.56 62	0.46 47	0.59 175	0.56 18	0.31 25	0.17 50	0.13 46	0.18 77	0.16 113	0.17 54	0.17 60

fast-acv-ft	1.00 362	0.48 370	1.85 416	0.61 280	0.52 341	1.77 442	0.69 358	1.52 243	1.47 422	1.34 343	1.85 435	1.73 422	1.24 408	1.62 288	1.56 422	0.27 333	0.28 396	0.28 345	0.28 369	0.28 310	0.31 338

sAnonymous2	0.59 155	0.61 415	1.82 412	0.61 280	0.52 341	0.51 96	0.54 287	0.97 78	0.70 78	0.50 69	0.68 84	0.46 47	0.63 191	0.61 33	0.41 114	0.22 225	0.17 236	0.23 233	0.21 245	0.85 480	0.56 447

CroCo_RVC	0.59 155	0.61 415	1.82 412	0.61 280	0.52 341	0.51 96	0.54 287	0.97 78	0.70 78	0.50 69	0.68 84	0.46 47	0.63 191	0.61 33	0.41 114	0.22 225	0.17 236	0.23 233	0.21 245	0.85 480	0.56 447

CSAN	1.61 445	0.67 436	3.24 472	0.74 403	0.52 341	1.77 442	1.74 488	1.98 366	1.94 469	2.47 484	2.33 467	1.93 440	2.04 477	6.45 487	1.95 452	0.43 436	0.36 446	0.41 442	0.42 449	0.43 410	0.44 414

MyStereo8	0.70 224	0.32 191	1.24 348	0.63 298	0.53 347	0.90 299	0.34 88	1.60 267	1.35 367	1.20 267	1.31 301	0.89 218	0.64 195	0.77 72	1.02 356	0.18 84	0.15 175	0.20 135	0.18 152	0.22 216	0.30 328

MIF-Stereo (partial)	0.48 80	0.28 96	0.83 187	0.51 115	0.53 347	0.39 24	0.27 41	1.03 100	0.64 64	0.47 54	0.71 96	0.51 74	0.51 129	1.13 181	0.47 160	0.20 164	0.16 209	0.23 233	0.20 203	0.24 264	0.20 132

testlalala_base	0.83 299	0.41 341	0.80 164	0.67 347	0.53 347	0.78 241	0.30 59	1.84 327	0.60 52	0.75 122	0.91 140	0.68 137	0.54 143	0.69 55	0.46 150	2.92 513	0.15 175	0.17 45	0.12 24	2.95 512	0.27 282

IER	0.74 243	0.33 210	1.25 350	0.50 101	0.53 347	1.32 391	0.55 297	1.31 205	1.08 218	1.30 322	1.34 315	1.11 302	1.10 380	1.05 156	0.81 304	0.20 164	0.17 236	0.21 169	0.21 245	0.20 153	0.21 158

NINENet	0.81 288	0.40 331	0.89 220	0.65 319	0.53 347	2.30 475	0.42 164	2.12 397	1.13 250	1.20 267	1.27 289	1.02 271	0.70 216	1.26 206	0.75 281	0.29 365	0.24 365	0.31 373	0.21 245	0.27 294	0.26 264

SuperB	2.50 490	0.72 446	18.07 528	0.72 389	0.53 347	1.85 451	0.86 409	1.80 318	2.40 484	1.54 410	1.42 343	1.13 306	1.17 394	4.18 435	4.80 492	0.25 287	0.20 296	0.23 233	0.19 174	7.64 535	0.38 388

GANetREF_RVC	1.11 390	0.90 462	1.56 393	0.88 451	0.53 347	1.41 408	1.35 468	1.91 348	1.54 433	1.28 315	1.32 306	1.46 379	1.23 405	2.04 346	1.00 352	0.57 471	0.45 472	0.67 484	0.52 472	0.91 483	0.62 460
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
LALA_ROB	1.06 377	0.66 432	1.37 373	0.70 381	0.53 347	1.61 426	1.25 463	1.81 321	1.48 426	1.82 449	1.40 337	1.93 440	1.03 358	1.68 295	1.69 439	0.38 419	0.28 396	0.43 444	0.37 439	0.43 410	0.38 388

coex-ft	8.35 526	2.39 517	100.24 552	0.68 359	0.54 355	1.77 442	1.57 480	1.71 298	11.00 526	18.91 541	3.76 493	3.85 499	8.23 527	3.29 421	6.58 500	0.31 375	0.31 414	0.32 384	0.31 403	0.69 472	0.57 450

EDNetEfficientorigin	10.59 531	1.52 498	177.33 553	0.68 359	0.54 355	1.66 431	1.20 458	1.94 358	3.39 505	4.69 516	3.37 488	3.08 491	2.79 499	3.25 419	3.63 480	0.26 312	0.24 365	0.33 395	0.28 369	0.85 480	0.87 484

TDLM	1.08 386	0.50 378	1.01 268	0.69 372	0.54 355	0.91 301	1.40 471	1.60 267	1.36 376	1.17 244	1.40 337	1.07 282	1.00 345	6.19 476	0.85 310	0.34 397	0.22 327	0.35 410	0.26 343	0.38 392	0.29 312

CVANet_RVC	1.10 388	0.49 375	1.15 312	0.65 319	0.54 355	0.93 312	1.00 434	1.69 290	1.36 376	1.42 376	1.39 332	1.24 330	1.17 394	6.22 478	0.80 302	0.35 407	0.24 365	0.35 410	0.30 399	0.44 421	0.32 347

DispNO	0.98 356	0.34 239	2.02 427	0.58 240	0.55 359	0.88 293	0.49 247	1.70 294	1.24 307	1.22 282	1.26 280	1.18 313	0.88 294	5.17 455	0.88 317	0.23 247	0.18 266	0.24 257	0.22 272	0.19 117	0.22 186

pcwnet_v2	0.91 339	0.39 325	2.74 459	0.64 312	0.55 359	0.81 264	0.49 247	2.19 424	1.63 445	1.44 383	1.64 404	1.09 293	0.79 246	1.31 216	0.70 270	0.32 382	0.25 377	0.29 356	0.27 359	0.37 386	0.37 380

GwcNet-RSSM	0.83 299	0.34 239	1.29 359	0.65 319	0.55 359	0.78 241	0.62 338	1.89 344	1.27 327	1.18 255	1.39 332	1.56 397	0.91 303	1.60 285	1.22 380	0.26 312	0.20 296	0.23 233	0.24 317	0.21 196	0.21 158

FADNet	0.98 356	0.64 425	2.57 454	0.66 333	0.55 359	0.95 321	0.57 310	1.91 348	1.38 383	0.94 168	1.02 174	1.36 359	1.00 345	2.69 401	0.97 346	0.34 397	0.34 435	0.31 373	0.34 428	0.61 464	0.42 407

DLCB_ROB	0.92 342	0.43 348	0.95 249	0.71 384	0.55 359	1.11 354	0.83 401	1.61 270	1.32 360	1.67 435	1.66 406	1.70 419	0.93 313	1.96 337	1.34 399	0.26 312	0.25 377	0.27 331	0.28 369	0.28 310	0.28 298

raft+_RVC	0.56 119	0.29 117	0.61 72	0.65 319	0.56 364	0.53 106	0.53 274	1.40 223	1.02 196	0.78 127	1.04 186	0.70 145	0.55 146	1.00 143	0.49 178	0.18 84	0.16 209	0.19 101	0.19 174	0.18 83	0.17 60

CFNet-ft	0.78 265	0.36 277	0.74 136	0.67 347	0.56 364	0.86 288	0.54 287	1.46 234	1.17 273	1.01 185	1.28 294	1.68 416	1.03 358	1.57 273	0.95 342	0.27 333	0.21 312	0.33 395	0.26 343	0.31 349	0.26 264

STTStereo	0.82 290	0.53 390	1.53 391	0.68 359	0.56 364	0.88 293	0.56 304	1.57 258	1.14 256	1.39 364	1.10 210	1.26 337	0.84 266	1.49 267	0.90 324	0.29 365	0.28 396	0.33 395	0.40 445	0.33 366	0.37 380

CFNet_RVC	0.78 265	0.36 277	0.74 136	0.67 347	0.56 364	0.86 288	0.54 287	1.46 234	1.17 273	1.01 185	1.28 294	1.68 416	1.03 358	1.57 273	0.95 342	0.27 333	0.21 312	0.33 395	0.26 343	0.31 349	0.26 264

FC-DCNN v2	2.96 502	0.61 415	1.13 305	0.75 411	0.57 368	2.90 493	1.06 440	3.59 505	2.66 494	7.05 526	7.66 521	10.26 529	7.17 525	6.27 481	4.49 489	0.54 465	0.48 479	0.51 461	0.50 468	0.53 447	0.52 436

HCRNet	0.72 236	0.40 331	0.86 209	0.61 280	0.57 368	0.75 226	0.35 100	1.39 221	1.21 291	1.11 209	0.99 164	1.01 269	0.76 227	2.18 362	0.73 274	0.28 350	0.19 283	0.28 345	0.23 304	0.25 276	0.26 264

FC-DCNN	2.88 501	0.61 415	1.15 312	0.75 411	0.57 368	2.85 492	1.05 438	3.44 501	2.64 493	6.93 525	7.63 519	9.86 526	7.02 524	5.76 469	4.31 486	0.54 465	0.48 479	0.51 461	0.50 468	0.53 447	0.52 436

SDNR	1.66 448	0.55 397	2.36 447	0.56 206	0.58 371	3.79 508	0.45 213	1.78 311	1.40 394	1.38 361	2.45 473	1.13 306	0.96 323	11.03 532	1.31 391	0.67 482	0.64 496	0.43 444	0.32 410	0.71 475	0.76 477

SACVNet	0.89 326	0.51 382	1.08 290	0.83 436	0.58 371	0.83 272	0.78 381	1.84 327	1.17 273	1.39 364	1.33 311	1.25 331	1.01 348	2.31 374	0.92 332	0.35 407	0.26 383	0.31 373	0.29 387	0.35 376	0.48 422

GANet-RSSM	0.78 265	0.31 174	0.90 229	0.67 347	0.58 371	0.80 256	0.62 338	2.04 383	1.15 261	1.11 209	1.27 289	1.26 337	1.18 401	1.68 295	0.74 278	0.26 312	0.21 312	0.22 199	0.22 272	0.23 235	0.23 204

PS-NSSS	1.02 367	0.62 421	1.17 327	0.61 280	0.58 371	0.91 301	0.79 389	2.02 376	1.19 280	1.17 244	1.68 410	1.00 264	0.85 271	4.43 441	0.86 311	0.38 419	0.31 414	0.52 463	0.32 410	0.52 442	0.45 416

NCCL2	1.06 377	0.64 425	1.35 365	0.78 423	0.58 371	1.32 391	1.69 483	1.89 344	1.38 383	1.52 404	1.20 256	1.91 436	1.17 394	1.79 314	1.50 416	0.35 407	0.31 414	0.45 449	0.44 455	0.41 405	0.45 416

XPNet_ROB	1.02 367	0.56 401	1.33 364	0.75 411	0.58 371	1.11 354	1.13 447	1.77 309	1.29 347	1.88 453	1.43 347	1.63 409	1.13 390	2.04 346	1.69 439	0.40 427	0.31 414	0.33 395	0.29 387	0.37 386	0.37 380

CRFU-Net	0.90 334	0.42 344	1.10 298	0.69 372	0.59 377	1.76 440	0.84 403	2.33 448	0.92 147	1.45 389	1.20 256	1.62 406	1.25 409	1.38 235	0.94 340	0.28 350	0.23 355	0.22 199	0.19 174	0.24 264	0.27 282

MMNet	0.89 326	0.35 268	1.44 376	0.64 312	0.59 377	1.83 448	0.48 236	1.70 294	1.38 383	1.45 389	1.19 255	1.25 331	1.16 391	1.77 307	1.27 389	0.20 164	0.19 283	0.23 233	0.22 272	0.25 276	0.24 225

psm_up	0.83 299	0.37 298	0.88 216	0.68 359	0.59 377	1.05 342	0.92 419	1.68 281	1.17 273	1.41 372	1.22 264	1.30 347	1.31 418	1.39 237	0.89 320	0.27 333	0.30 409	0.31 373	0.27 359	0.28 310	0.28 298

DPSNet	1.91 468	0.64 425	5.95 493	0.73 397	0.59 377	2.04 464	1.61 482	3.84 507	1.96 471	1.54 410	1.39 332	2.27 465	3.32 505	4.95 452	4.79 490	0.50 461	0.31 414	0.29 356	0.26 343	0.67 470	0.54 440

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 312	0.38 316	2.79 461	0.51 115	0.60 381	0.72 215	0.38 128	2.87 494	0.77 96	0.80 130	1.07 197	2.14 461	0.93 313	0.96 133	0.62 244	0.21 191	0.13 46	0.21 169	0.26 343	0.29 327	0.32 347

sCroCo_RVC	0.51 97	0.43 348	1.15 312	0.66 333	0.60 381	0.52 102	0.40 146	0.93 67	0.64 64	0.45 50	0.76 105	0.49 64	0.49 121	0.65 48	0.49 178	0.27 333	0.28 396	0.23 233	0.22 272	0.29 327	0.28 298

psmorigin	1.69 453	0.74 451	13.13 517	0.70 381	0.60 381	1.16 367	0.79 389	1.69 290	1.25 315	2.07 468	1.77 422	2.23 462	1.51 442	2.14 358	1.45 410	0.39 425	0.41 463	0.34 403	0.33 423	0.45 423	0.63 462

ac_64	0.86 317	0.32 191	1.02 270	0.74 403	0.60 381	1.04 339	0.53 274	2.20 427	0.99 185	1.23 285	1.11 217	1.96 446	1.06 370	2.01 343	1.01 353	0.30 371	0.22 327	0.24 257	0.23 304	0.22 216	0.22 186

FAT-Stereo	1.10 388	0.43 348	1.46 378	0.74 403	0.60 381	1.13 357	0.92 419	2.06 388	1.71 452	1.75 441	2.00 450	2.02 452	1.47 438	2.02 345	1.26 387	0.44 445	0.36 446	0.34 403	0.29 387	0.36 380	0.57 450

MDST_ROB	1.88 463	0.40 331	1.71 404	0.93 467	0.60 381	4.27 514	1.23 461	3.99 509	1.44 411	4.61 515	2.63 477	1.44 373	1.03 358	9.78 523	1.62 431	0.33 388	0.26 383	0.37 423	0.33 423	0.31 349	0.34 364

rafts_anoy	0.55 108	0.32 191	0.66 97	0.72 389	0.61 387	0.53 106	0.40 146	1.24 187	1.06 213	0.85 145	0.83 125	0.67 135	0.53 136	0.77 72	0.55 214	0.20 164	0.15 175	0.25 296	0.26 343	0.22 216	0.21 158

ADCPNet	1.97 471	0.78 452	9.38 509	0.74 403	0.61 387	2.73 487	1.36 469	2.11 396	1.66 447	1.92 456	1.70 413	2.45 475	2.07 478	2.50 391	6.84 502	0.38 419	0.38 456	0.38 427	0.43 453	0.47 434	0.50 430

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 305	0.46 359	1.40 375	0.69 372	0.61 387	0.95 321	0.52 268	1.68 281	1.21 291	1.39 364	1.15 243	1.42 367	0.88 294	1.78 309	0.93 335	0.26 312	0.23 355	0.27 331	0.27 359	0.30 342	0.39 391
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WCMA_ROB	2.05 472	0.55 397	1.77 408	0.74 403	0.61 387	2.24 472	1.56 479	2.17 421	1.79 460	4.16 511	6.36 513	5.66 512	4.66 516	3.19 416	2.77 470	0.55 469	0.45 472	0.40 437	0.43 453	0.48 435	0.50 430

Anonymous_2	1.37 424	0.56 401	0.94 245	0.57 228	0.62 391	1.04 339	0.65 347	1.82 323	1.01 192	1.00 180	0.79 113	1.42 367	1.27 412	1.06 161	0.83 306	0.62 477	0.67 498	1.05 498	9.88 538	1.09 492	0.55 445

MSMD_ROB	2.08 474	0.61 415	1.15 312	0.71 384	0.62 391	4.00 510	0.93 422	1.94 358	1.79 460	4.71 517	4.60 502	8.14 521	3.87 512	3.75 431	1.65 437	0.54 465	0.48 479	0.55 472	0.58 479	0.53 447	0.52 436

ADCL	1.82 460	0.70 441	4.57 488	0.70 381	0.63 393	2.56 482	1.77 490	2.08 391	1.77 456	1.95 462	1.89 439	2.04 457	1.88 470	2.36 377	9.55 514	0.27 333	0.25 377	0.35 410	0.32 410	0.39 397	0.39 391

EKT-Stereo	0.56 119	0.33 210	0.84 196	0.61 280	0.64 394	0.51 96	0.48 236	1.14 144	0.95 165	0.74 120	0.89 137	0.77 164	0.42 71	1.18 192	0.42 122	0.23 247	0.17 236	0.21 169	0.18 152	0.20 153	0.26 264

RALCasStereoNet	0.58 143	0.34 239	0.77 149	0.65 319	0.64 394	0.64 176	0.51 257	1.06 111	0.99 185	0.71 113	1.06 194	0.77 164	0.44 85	1.38 235	0.52 193	0.20 164	0.18 266	0.18 77	0.16 113	0.20 153	0.22 186

cf-r	0.79 274	0.32 191	1.06 282	0.57 228	0.64 394	0.78 241	0.51 257	2.04 383	1.22 299	1.20 267	1.27 289	1.53 392	0.91 303	1.47 258	0.94 340	0.25 287	0.19 283	0.22 199	0.23 304	0.19 117	0.21 158

RTSC	1.43 433	0.89 461	3.62 479	0.94 470	0.64 394	1.85 451	0.69 358	2.20 427	2.04 475	2.22 472	1.70 413	1.67 414	1.27 412	2.53 393	4.48 488	0.33 388	0.25 377	0.27 331	0.29 387	0.38 392	0.40 395

PSMNet_ROB	0.95 348	0.57 406	1.45 377	0.75 411	0.64 394	1.28 388	1.12 445	1.84 327	1.15 261	1.16 240	1.29 298	1.44 373	0.89 297	1.74 304	1.70 441	0.33 388	0.25 377	0.37 423	0.39 443	0.36 380	0.32 347

ISRNet	0.83 299	0.35 268	1.31 360	0.84 440	0.65 399	0.60 149	0.41 156	1.28 200	1.15 261	1.61 424	1.55 381	1.34 356	0.77 231	1.33 225	0.98 347	0.40 427	0.34 435	0.43 444	0.38 442	0.34 374	0.49 426

AIO-test2	0.61 169	0.30 142	0.93 238	0.65 319	0.65 399	0.79 249	0.50 255	1.33 209	1.40 394	0.65 104	1.15 243	0.53 85	0.42 71	1.18 192	0.36 66	0.25 287	0.18 266	0.26 317	0.31 403	0.20 153	0.21 158

FACV-RUCA	0.66 190	0.36 277	0.89 220	0.63 298	0.65 399	0.84 280	0.41 156	1.67 278	1.11 237	0.91 159	1.14 237	0.63 125	0.77 231	0.84 94	0.54 211	0.28 350	0.19 283	0.47 455	0.22 272	0.36 380	0.29 312

Wz-Net-TNSev	2.10 475	2.71 525	9.30 508	0.72 389	0.65 399	2.41 480	1.81 495	2.45 460	1.77 456	1.62 427	1.56 387	2.56 478	2.01 474	5.30 457	4.46 487	0.41 431	0.38 456	0.33 395	0.37 439	0.54 450	0.64 463

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 387	0.46 359	2.61 457	0.71 384	0.65 399	2.00 461	0.78 381	2.07 390	1.47 422	1.62 427	1.47 356	1.53 392	1.29 414	2.10 354	1.65 437	0.24 267	0.14 110	0.20 135	0.16 113	0.28 310	0.28 298

ADLNet2	0.92 342	0.37 298	1.25 350	0.80 425	0.65 399	1.12 356	0.75 374	1.95 361	1.42 406	1.26 305	1.67 408	1.68 416	1.04 364	1.80 316	1.23 383	0.25 287	0.22 327	0.21 169	0.22 272	0.27 294	0.31 338

rvit_stereo_0075_2	0.66 190	0.47 364	1.21 342	0.67 347	0.66 405	0.53 106	0.48 236	1.24 187	1.17 273	0.77 125	0.91 140	0.78 168	0.59 175	1.05 156	0.63 248	0.37 417	0.28 396	0.40 437	0.31 403	0.38 392	0.34 364

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 377	0.43 348	3.59 477	0.53 157	0.66 405	0.79 249	0.39 141	2.60 478	0.98 176	0.96 173	4.58 501	2.05 459	0.56 151	0.99 139	0.51 185	0.19 122	0.14 110	0.21 169	0.28 369	0.32 360	0.41 399

delet	0.90 334	0.34 239	1.15 312	0.69 372	0.66 405	1.63 429	0.81 396	1.95 361	1.49 427	1.42 376	1.38 330	1.29 344	0.91 303	1.78 309	1.18 372	0.22 225	0.22 327	0.24 257	0.25 326	0.22 216	0.24 225

DSFCA	0.95 348	0.38 316	1.23 345	0.55 185	0.66 405	1.50 415	0.93 422	1.58 260	1.24 307	1.59 422	1.16 245	1.48 382	0.95 321	2.96 410	1.20 375	0.31 375	0.28 396	0.25 296	0.26 343	0.29 327	0.26 264

edge stereo	1.15 396	0.54 393	1.50 383	0.73 397	0.66 405	1.18 376	0.84 403	2.13 405	1.41 398	1.73 440	1.84 432	2.53 477	1.46 436	2.46 385	1.35 401	0.43 436	0.41 463	0.54 468	0.36 435	0.43 410	0.50 430

FBW_ROB	1.78 456	0.66 432	1.90 419	0.72 389	0.66 405	1.79 446	1.07 441	2.79 491	1.77 456	1.84 450	1.79 424	1.98 447	1.37 425	12.42 534	2.22 458	0.36 414	0.38 456	0.57 476	0.39 443	0.46 430	0.51 434

Wz-Net-SNSev	1.68 451	1.45 493	8.71 507	0.71 384	0.67 411	1.35 398	1.51 474	2.15 411	1.47 422	1.51 402	1.68 410	2.27 465	1.38 426	4.23 436	2.36 464	0.32 382	0.29 405	0.31 373	0.33 423	0.43 410	0.39 391

GASNet	1.13 392	1.10 478	3.29 473	1.00 476	0.68 412	0.82 265	0.67 352	1.85 334	1.38 383	1.39 364	1.25 278	1.25 331	1.20 404	2.72 403	1.62 431	0.46 449	0.26 383	0.36 420	0.34 428	0.55 452	0.33 356

TRStereo	0.67 201	0.71 443	1.06 282	0.77 420	0.68 412	0.53 106	0.38 128	2.52 473	0.96 169	0.81 135	0.84 126	0.87 202	0.39 62	1.16 187	0.46 150	0.24 267	0.17 236	0.23 233	0.24 317	0.18 83	0.20 132

Syn2CoEx	1.23 413	0.80 453	3.07 467	0.83 436	0.68 412	1.39 403	0.87 412	2.23 429	1.57 439	1.28 315	1.58 393	1.42 367	1.57 445	3.79 432	1.48 415	0.36 414	0.32 426	0.34 403	0.30 399	0.30 342	0.41 399

DAS	0.89 326	0.37 298	1.20 337	0.66 333	0.69 415	0.82 265	0.62 338	1.79 314	1.26 323	1.93 458	1.55 381	0.96 249	1.17 394	2.72 403	0.69 267	0.22 225	0.16 209	0.25 296	0.18 152	0.29 327	0.24 225

SepStereo	0.87 321	0.37 298	1.20 337	0.66 333	0.69 415	0.82 265	0.62 338	1.79 314	1.26 323	1.93 458	1.55 381	0.96 249	1.17 394	2.34 375	0.69 267	0.22 225	0.16 209	0.25 296	0.18 152	0.29 327	0.24 225

raftrobust	0.55 108	0.27 84	0.63 78	0.68 359	0.69 415	0.50 88	0.34 88	1.08 119	0.97 173	1.32 331	0.88 135	0.62 120	0.80 253	0.82 85	0.44 131	0.20 164	0.16 209	0.16 24	0.14 62	0.15 20	0.18 73

MFN_U_SF_RVC	1.62 447	0.96 469	4.36 487	0.92 461	0.69 415	2.62 485	1.10 443	2.50 470	1.74 455	1.99 464	1.86 437	2.45 475	1.78 464	3.08 413	2.84 471	0.54 465	0.50 485	0.56 474	0.60 483	0.60 461	0.67 465

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 399	1.06 473	1.28 356	0.88 451	0.69 415	1.92 456	0.92 419	1.71 298	1.14 256	1.17 244	1.26 280	1.49 384	0.80 253	2.04 346	0.86 311	2.02 504	0.34 435	0.79 488	0.36 435	1.38 498	1.33 500

ADCMid	2.11 476	0.90 462	8.39 505	0.75 411	0.69 415	1.98 459	1.14 450	2.18 422	1.67 448	2.85 492	1.85 435	2.35 471	2.02 476	2.35 376	10.58 518	0.34 397	0.32 426	0.39 431	0.44 455	0.51 441	0.53 439

XX-Stereo	0.97 353	0.28 96	8.28 503	0.85 443	0.70 421	0.44 51	0.22 14	1.07 114	0.69 77	0.66 107	1.56 387	1.38 364	0.38 61	1.36 228	0.38 85	0.21 191	0.14 110	0.20 135	0.19 174	0.19 117	0.16 41

MM-Stereo_test3	0.53 102	0.26 61	0.60 66	0.56 206	0.73 422	0.49 73	0.53 274	1.31 205	1.08 218	0.64 103	0.97 158	0.61 117	0.42 71	0.82 85	0.40 105	0.21 191	0.18 266	0.20 135	0.16 113	0.19 117	0.21 158

Wz-Net-MNSev	1.21 408	0.66 432	3.44 475	0.69 372	0.73 422	1.93 457	1.44 473	2.16 413	1.59 441	1.85 452	1.49 360	1.50 386	1.34 422	2.05 350	1.54 421	0.27 333	0.24 365	0.28 345	0.28 369	0.35 376	0.32 347

ADLNet	0.89 326	0.39 325	1.09 293	0.88 451	0.73 422	1.24 383	0.75 374	2.02 376	1.41 398	1.58 419	1.37 325	1.26 337	1.00 345	1.31 216	1.18 372	0.28 350	0.21 312	0.26 317	0.26 343	0.29 327	0.36 376

EDNetEfficient	2.40 488	1.14 480	8.59 506	0.77 420	0.73 422	1.06 345	1.53 477	1.54 249	4.06 512	4.87 518	2.81 479	2.23 462	3.53 508	3.04 412	9.65 515	0.27 333	0.24 365	0.27 331	0.31 403	0.70 473	0.67 465

UNet	0.86 317	0.36 277	1.52 388	0.62 288	0.74 426	1.56 422	0.49 247	1.55 252	1.12 244	1.28 315	1.10 210	1.52 391	1.10 380	1.69 299	1.14 368	0.24 267	0.18 266	0.25 296	0.21 245	0.25 276	0.25 244

UPFNet	0.84 305	0.34 239	1.09 293	0.62 288	0.74 426	1.25 384	0.78 381	1.69 290	1.20 284	1.39 364	1.13 232	1.30 347	0.87 288	1.73 303	1.22 380	0.24 267	0.26 383	0.24 257	0.23 304	0.26 288	0.20 132

DANet	1.16 397	0.64 425	1.52 388	0.88 451	0.74 426	1.52 417	0.52 268	1.68 281	1.21 291	1.81 447	1.55 381	2.02 452	1.11 383	3.30 422	2.28 460	0.34 397	0.31 414	0.40 437	0.30 399	0.46 430	0.54 440
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ccnet	1.19 404	0.71 443	1.36 370	0.81 429	0.75 429	1.72 433	1.13 447	1.98 366	1.31 358	1.52 404	1.84 432	1.75 427	1.36 424	2.01 343	2.04 453	0.57 471	0.54 488	0.57 476	0.56 477	0.60 461	0.60 458

FCDSN-DC	2.47 489	0.65 431	1.00 266	0.85 443	0.75 429	2.26 474	0.97 429	2.31 441	1.83 463	5.52 524	7.65 520	7.72 520	7.70 526	4.43 441	2.64 468	0.52 463	0.48 479	0.52 463	0.52 472	0.57 455	0.59 455
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
G-Net	1.71 454	0.67 436	2.09 432	1.14 486	0.75 429	2.96 495	0.89 414	1.58 260	1.30 351	2.76 490	8.12 524	2.29 467	2.51 494	1.94 332	2.23 459	0.49 457	0.45 472	0.45 449	0.31 403	0.62 465	0.59 455

PA-Net	1.14 394	0.63 422	2.12 435	0.67 347	0.75 429	1.19 377	0.91 417	1.91 348	1.46 421	1.18 255	1.23 272	1.33 355	1.17 394	4.31 439	1.41 406	0.29 365	0.46 476	0.33 395	0.50 468	0.33 366	0.57 450
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.99 359	0.45 356	2.21 441	0.79 424	0.75 429	1.20 378	0.86 409	1.98 366	1.41 398	1.02 189	1.18 251	1.31 349	0.97 333	2.25 368	0.93 335	0.45 448	0.22 327	0.39 431	0.25 326	0.59 458	0.68 469

XQC	1.51 438	0.98 470	3.20 469	0.92 461	0.76 434	2.01 462	1.17 454	2.53 474	1.99 472	2.01 465	1.54 378	2.00 449	1.54 443	3.16 415	3.46 479	0.49 457	0.31 414	0.45 449	0.40 445	0.71 475	0.62 460

APVNet	1.11 390	0.59 407	1.95 424	0.87 449	0.77 435	1.90 454	0.82 400	2.03 380	1.15 261	1.14 234	1.43 347	1.55 395	1.12 389	3.03 411	1.62 431	0.32 382	0.34 435	0.42 443	0.36 435	0.36 380	0.41 399

MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 458	1.11 479	4.33 486	0.84 440	0.77 435	3.70 503	2.41 516	2.04 383	1.85 464	1.75 441	1.90 441	1.92 439	1.25 409	7.33 499	1.45 410	0.47 453	0.47 477	0.53 467	0.77 493	0.50 439	0.55 445

ADCS	2.35 484	1.26 487	6.54 496	0.85 443	0.77 435	2.18 470	1.79 491	2.47 465	2.20 480	2.80 491	2.14 459	2.38 472	2.09 479	2.81 406	13.83 526	0.43 436	0.41 463	0.40 437	0.45 458	0.59 458	0.67 465

ADCRef	1.50 437	0.61 415	3.83 481	0.76 418	0.77 435	1.91 455	0.77 378	2.16 413	1.34 364	1.63 429	1.59 397	1.35 358	1.40 429	1.79 314	8.32 507	0.25 287	0.21 312	0.32 384	0.31 403	0.31 349	0.32 347

WZ-Net	2.14 478	1.08 475	11.68 516	0.89 458	0.78 439	1.76 440	1.59 481	2.39 453	2.03 474	2.11 469	1.95 446	2.30 468	2.28 488	5.94 474	3.86 484	0.35 407	0.27 391	0.29 356	0.32 410	0.52 442	0.50 430

MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 481	1.29 490	4.14 484	1.10 482	0.78 439	5.00 517	2.38 515	2.47 465	2.67 495	1.94 460	2.28 464	2.66 482	1.70 456	9.10 514	2.29 462	0.68 484	0.52 486	0.68 485	0.71 491	1.17 494	0.81 481

CroCo-Stereo Lap2	0.46 65	0.37 298	0.87 211	0.62 288	0.79 441	0.28 7	0.35 100	0.81 36	0.73 82	0.39 34	0.54 57	0.71 152	0.54 143	0.60 31	0.48 167	0.18 84	0.18 266	0.19 101	0.16 113	0.21 196	0.21 158

AnyNet_C01	2.38 486	2.21 515	10.17 511	0.99 475	0.79 441	3.12 496	2.37 513	2.69 485	1.89 466	2.58 487	2.44 472	2.70 483	1.86 469	3.65 427	7.12 503	0.41 431	0.41 463	0.40 437	0.42 449	0.68 471	0.79 479

AASNet	0.80 279	0.39 325	1.16 326	0.84 440	0.80 443	1.14 360	0.59 323	2.12 397	1.21 291	1.26 305	1.26 280	0.93 234	0.77 231	0.84 94	1.23 383	0.28 350	0.24 365	0.24 257	0.20 203	0.28 310	0.27 282

aanetorigin	1.26 418	0.85 460	3.00 465	0.72 389	0.80 443	1.08 350	1.05 438	1.12 136	1.39 392	3.53 505	2.60 476	1.72 420	1.73 460	1.98 338	1.77 447	0.26 312	0.24 365	0.26 317	0.25 326	0.38 392	0.51 434

BEATNet-Init1	27.39 542	21.01 541	73.65 551	1.07 479	0.80 443	56.07 548	22.82 536	33.14 548	31.71 545	51.78 552	52.93 551	65.63 552	48.54 551	48.75 553	36.36 547	0.52 463	0.47 477	0.54 468	0.54 475	0.64 466	0.72 472

CC-Net-ROB	1.53 439	1.31 491	1.68 403	0.92 461	0.80 443	1.75 439	0.99 432	2.04 383	1.27 327	1.12 217	1.62 399	1.20 317	0.98 336	7.82 505	0.92 332	1.15 500	0.41 463	2.20 507	0.46 460	1.37 497	0.56 447

S-Stereo	1.17 399	0.48 370	2.25 444	0.83 436	0.81 447	1.22 380	1.17 454	2.12 397	2.08 476	1.47 393	2.13 457	1.55 395	1.16 391	2.09 353	1.46 412	0.42 435	0.40 462	0.35 410	0.32 410	0.45 423	0.73 473

Nwc_Net	1.19 404	0.53 390	2.34 446	0.92 461	0.81 447	1.49 414	0.70 365	2.28 440	1.32 360	1.41 372	2.27 463	2.03 455	1.76 462	2.05 350	1.46 412	0.43 436	0.30 409	0.43 444	0.46 460	0.39 397	0.40 395

DRN-Test	1.07 382	0.49 375	1.95 424	0.75 411	0.81 447	1.61 426	0.78 381	2.26 432	1.53 431	1.84 450	1.35 320	1.42 367	1.04 364	2.26 369	1.61 429	0.28 350	0.23 355	0.31 373	0.30 399	0.33 366	0.33 356

LoS_RVC	0.45 56	0.29 117	0.48 23	0.49 86	0.83 450	0.51 96	0.43 181	0.65 13	0.44 18	0.47 54	0.78 111	0.44 35	0.60 181	0.59 29	0.37 79	0.14 2	0.12 14	0.14 1	0.10 1	0.14 6	1.08 492

PWC_ROB	1.39 427	0.93 467	4.07 483	0.77 420	0.83 450	1.16 367	0.53 274	1.87 337	2.01 473	2.36 477	3.06 485	1.65 411	1.60 446	2.65 400	2.29 462	0.34 397	0.23 355	0.36 420	0.25 326	0.39 397	0.49 426

Wz-Net-LNSev	1.17 399	0.72 446	4.71 489	0.66 333	0.84 452	1.72 433	1.13 447	1.97 365	1.43 408	1.34 343	1.32 306	1.66 412	1.30 417	1.44 252	1.51 418	0.29 365	0.26 383	0.24 257	0.23 304	0.33 366	0.35 373

stereogan	1.22 409	0.45 356	2.03 430	0.87 449	0.85 453	2.52 481	0.72 369	1.98 366	1.78 459	1.92 456	1.94 444	2.31 469	1.42 432	2.10 354	1.14 368	0.38 419	0.36 446	0.39 431	0.32 410	0.52 442	0.49 426

YMNet	1.04 370	0.59 407	1.67 401	0.86 446	0.86 454	1.84 449	0.61 335	1.70 294	1.28 335	1.65 431	1.98 447	1.75 427	0.96 323	1.57 273	1.58 424	0.34 397	0.37 451	0.32 384	0.32 410	0.33 366	0.32 347

YMNet_1	1.04 370	0.59 407	1.67 401	0.86 446	0.86 454	1.84 449	0.61 335	1.70 294	1.28 335	1.65 431	1.98 447	1.75 427	0.96 323	1.57 273	1.58 424	0.34 397	0.37 451	0.32 384	0.32 410	0.33 366	0.32 347

CAS	0.66 190	0.19 1	0.41 7	2.31 507	0.86 454	0.56 130	0.53 274	0.83 42	0.63 61	0.49 64	0.70 93	0.36 21	0.26 10	0.47 8	0.37 79	2.33 508	0.10 1	0.14 1	0.10 1	0.17 54	1.31 497

acv_ft	0.78 265	0.33 210	1.10 298	0.73 397	0.86 454	1.23 382	0.57 310	1.65 277	1.11 237	1.31 328	1.31 301	1.07 282	0.91 303	0.82 85	1.35 401	0.22 225	0.19 283	0.21 169	0.18 152	0.22 216	0.19 107

RASNet	1.16 397	0.34 239	1.11 300	0.73 397	0.86 454	1.00 334	0.60 330	1.56 255	1.43 408	1.07 204	1.37 325	2.08 460	1.44 435	7.00 496	1.56 422	0.20 164	0.17 236	0.17 45	0.19 174	0.19 117	0.19 107

ADCP+	2.12 477	0.56 401	10.01 510	0.68 359	0.91 459	2.25 473	1.04 437	1.92 355	1.50 429	1.58 419	1.34 315	1.73 422	1.62 447	2.27 370	13.20 520	0.25 287	0.22 327	0.32 384	0.29 387	0.38 392	0.34 364

DGSMNet	1.24 416	0.84 459	3.20 469	0.91 460	0.92 460	1.39 403	1.34 467	2.46 464	1.44 411	1.34 343	1.66 406	1.50 386	1.03 358	1.85 318	1.30 390	0.48 455	0.48 479	0.55 472	0.51 471	0.78 478	0.79 479

SHD	1.42 431	0.81 456	2.79 461	0.98 474	0.92 460	1.97 458	0.68 355	2.43 458	2.55 487	2.54 485	1.72 416	2.01 451	1.62 447	2.14 358	2.70 469	0.40 427	0.33 432	0.39 431	0.40 445	0.48 435	0.54 440

PWCDC_ROB	1.39 427	0.91 465	2.10 433	1.08 480	0.92 460	1.72 433	0.58 317	2.03 380	3.30 504	1.32 331	4.87 506	1.21 318	1.71 458	1.98 338	1.75 444	0.65 480	0.26 383	0.29 356	0.25 326	0.56 453	0.41 399

AF-Net	1.23 413	0.56 401	2.31 445	0.88 451	0.93 463	1.41 408	0.73 372	2.27 438	1.71 452	1.76 444	2.42 471	2.00 449	1.70 456	1.98 338	1.62 431	0.50 461	0.29 405	0.49 459	0.33 423	0.40 401	0.34 364

PASM	1.48 436	1.08 475	3.96 482	0.93 467	0.93 463	1.17 374	1.19 456	1.77 309	1.65 446	1.90 454	1.52 375	1.75 427	1.42 432	4.54 443	1.52 420	0.64 479	0.68 500	0.69 486	0.79 494	0.70 473	0.74 474

StereoDRNet	1.05 375	0.53 390	2.21 441	0.80 425	0.93 463	1.50 415	0.90 415	2.06 388	1.44 411	1.68 436	1.20 256	1.48 382	0.99 339	1.86 321	1.60 428	0.29 365	0.24 365	0.29 356	0.28 369	0.35 376	0.33 356

PVD	1.82 460	0.91 465	3.02 466	1.03 477	0.94 466	2.61 484	1.14 450	2.78 490	3.40 506	3.08 501	2.75 478	2.39 474	2.49 493	2.81 406	3.66 481	0.48 455	0.49 484	0.59 479	0.49 467	0.60 461	0.81 481

NCC-stereo	1.20 406	0.60 410	1.84 414	0.88 451	0.95 467	1.32 391	0.94 424	2.14 406	1.36 376	1.43 380	1.79 424	1.93 440	2.13 485	2.54 394	1.41 406	0.49 457	0.38 456	0.45 449	0.59 481	0.43 410	0.45 416

Abc-Net	1.20 406	0.60 410	1.84 414	0.88 451	0.95 467	1.32 391	0.94 424	2.14 406	1.36 376	1.43 380	1.79 424	1.93 440	2.13 485	2.54 394	1.41 406	0.49 457	0.38 456	0.45 449	0.59 481	0.43 410	0.45 416
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
anonymousa	0.78 265	0.30 142	0.85 202	0.51 115	0.96 469	1.41 408	0.47 230	1.61 270	0.94 160	1.33 336	1.77 422	1.66 412	1.11 383	0.72 60	0.63 248	0.19 122	0.18 266	0.23 233	0.25 326	0.20 153	0.22 186

FINET	1.54 440	0.67 436	7.28 499	0.76 418	0.97 470	1.42 411	1.38 470	2.80 493	3.12 501	1.23 285	1.68 410	1.04 275	1.11 383	3.35 423	1.78 448	0.43 436	0.37 451	0.32 384	0.29 387	0.43 410	0.41 399

RYNet	1.24 416	0.52 388	1.57 395	0.73 397	0.97 470	1.74 438	0.95 427	2.09 393	1.54 433	1.44 383	1.18 251	1.94 444	1.29 414	4.57 444	1.93 451	0.27 333	0.23 355	0.35 410	0.27 359	0.57 455	0.59 455

RGC	1.22 409	0.82 457	1.71 404	0.95 472	0.98 472	1.53 419	0.80 392	2.18 422	1.35 367	1.69 437	1.94 444	2.03 455	1.66 453	2.36 377	1.50 416	0.46 449	0.36 446	0.59 479	0.48 464	0.49 438	0.49 426

AIO-test1	0.61 169	0.27 84	0.68 104	0.68 359	1.02 473	0.79 249	0.36 109	1.59 265	1.35 367	0.59 88	0.89 137	0.60 111	0.49 121	1.20 197	0.36 66	0.18 84	0.17 236	0.23 233	0.25 326	0.18 83	0.26 264

HGLStereo	0.89 326	0.42 344	1.15 312	0.82 432	1.03 474	1.16 367	0.57 310	1.68 281	1.28 335	1.26 305	1.62 399	1.13 306	1.31 418	1.85 318	1.11 367	0.25 287	0.24 365	0.24 257	0.22 272	0.24 264	0.29 312

RP	1.17 399	0.54 393	1.48 381	0.93 467	1.05 475	1.14 360	0.85 408	1.99 370	1.70 450	1.72 439	2.07 454	1.91 436	1.93 472	2.00 342	1.37 403	0.55 469	0.37 451	0.48 457	0.37 439	0.46 430	0.46 421

LL-Strereo	1.42 431	0.44 355	2.02 427	0.62 288	1.07 476	0.73 219	0.65 347	2.02 376	1.21 291	1.60 423	1.62 399	2.02 452	2.10 480	9.67 522	1.07 361	0.22 225	0.20 296	0.27 331	0.24 317	0.23 235	0.33 356

MFMNet_re	1.47 434	1.20 484	2.50 451	1.46 498	1.08 477	1.58 424	1.51 474	1.96 364	1.87 465	2.31 476	2.20 460	1.51 388	1.88 470	1.57 273	1.34 399	0.94 490	0.83 503	0.84 490	0.80 495	1.00 486	1.06 491

PSMNet-RUCA	1.07 382	1.06 473	1.64 398	1.23 490	1.10 478	1.39 403	0.65 347	1.91 348	1.43 408	0.95 170	1.52 375	0.99 258	0.83 263	1.28 212	1.01 353	0.71 485	0.34 435	0.99 495	0.61 484	1.01 487	0.67 465

AnyNet_C32	2.14 478	1.45 493	7.38 500	0.95 472	1.12 479	2.23 471	2.34 512	2.10 395	1.54 433	2.44 480	1.79 424	2.04 457	1.66 453	2.69 401	10.48 517	0.38 419	0.35 442	0.35 410	0.42 449	0.50 439	0.60 458

ELAS_RVC	2.87 500	0.80 453	3.22 471	1.16 488	1.12 479	2.92 494	5.33 525	2.98 496	4.18 514	5.04 519	4.82 505	4.71 505	8.23 527	4.25 438	4.79 490	0.67 482	0.57 492	0.57 476	0.53 474	0.66 469	0.74 474
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
anonymity	1.14 394	0.98 470	1.24 348	1.09 481	1.13 481	1.08 350	0.90 415	2.02 376	1.23 303	1.32 331	1.27 289	1.27 342	1.09 377	1.16 187	1.03 358	1.02 492	1.01 517	0.97 493	0.97 502	0.98 485	1.01 488

SAMSARA	1.80 458	0.90 462	3.37 474	1.28 492	1.13 481	3.71 504	2.33 511	2.53 474	1.93 468	3.17 503	1.73 417	2.99 487	1.68 455	3.53 426	2.46 466	0.47 453	0.54 488	0.43 444	0.47 462	0.59 458	0.64 463

PWCK	3.24 506	2.37 516	10.86 513	2.14 505	1.14 483	3.71 504	4.19 524	3.02 497	3.55 508	3.05 500	3.63 492	3.09 492	2.35 492	8.16 509	3.41 478	2.17 507	0.96 514	1.77 504	1.01 507	2.84 508	1.40 501

SPS-STEREO	1.78 456	1.09 477	1.52 388	1.22 489	1.14 483	1.87 453	1.11 444	2.27 438	1.70 450	3.17 503	2.39 469	2.84 485	1.93 472	4.41 440	2.93 472	1.04 495	0.99 516	0.97 493	0.94 500	1.03 489	1.05 490
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GwcNet	1.26 418	0.63 422	5.13 491	0.81 429	1.15 485	1.73 436	0.69 358	1.84 327	1.53 431	1.51 402	1.71 415	1.72 420	1.09 377	2.20 363	1.61 429	0.31 375	0.30 409	0.29 356	0.27 359	0.30 342	0.41 399

ELAS	2.67 491	0.80 453	2.13 436	1.13 483	1.15 485	6.25 521	2.56 517	3.50 503	3.68 509	5.36 522	4.92 507	3.79 498	5.56 518	3.65 427	5.22 494	0.66 481	0.57 492	0.56 474	0.54 475	0.65 468	0.75 476
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	5.38 515	1.28 489	8.24 502	1.27 491	1.16 487	10.62 526	16.01 534	2.93 495	2.53 486	8.64 532	13.03 530	8.26 522	13.38 532	6.34 485	7.59 505	1.07 496	1.05 519	1.00 496	0.98 503	1.02 488	1.12 494

GCST	1.13 392	1.50 497	1.17 327	1.74 500	1.17 488	1.29 389	0.30 59	1.55 252	1.21 291	1.31 328	0.97 158	0.99 258	0.48 110	2.38 381	0.54 211	1.24 501	0.70 501	1.31 501	0.86 498	1.03 489	0.92 486

WAO-7	2.78 494	1.54 499	2.18 439	1.41 496	1.19 489	3.92 509	2.01 500	4.19 511	3.89 511	2.98 497	5.47 509	4.18 501	3.28 504	8.24 510	4.27 485	1.13 499	1.01 517	1.18 500	1.13 511	1.19 495	1.13 495

Consistency-Raft	1.27 421	1.01 472	2.17 438	1.04 478	1.20 490	0.96 327	1.00 434	1.84 327	1.95 470	1.38 361	2.11 456	1.44 373	1.03 358	1.18 192	1.40 405	0.73 486	0.83 503	0.89 491	0.99 505	1.33 496	0.95 487

DeepPrunerF	1.68 451	0.82 457	6.82 497	0.94 470	1.20 490	0.91 301	0.97 429	2.50 470	5.19 520	1.22 282	1.30 299	1.18 313	1.29 414	4.96 453	1.75 444	0.43 436	0.35 442	0.52 463	0.48 464	0.43 410	0.42 407

MADNet+	2.80 495	3.38 529	11.57 515	1.50 499	1.21 492	3.18 498	2.00 497	3.52 504	2.61 489	1.81 447	2.09 455	2.83 484	2.18 487	7.55 502	5.44 496	0.84 487	0.83 503	0.71 487	0.66 487	1.05 491	1.08 492

NVStereoNet_ROB	2.17 480	1.18 482	3.51 476	1.14 486	1.26 493	1.57 423	1.51 474	2.19 424	2.11 478	2.04 466	4.80 504	3.17 494	2.11 483	7.97 507	2.10 454	1.12 498	0.94 513	1.10 499	1.34 512	0.95 484	1.31 497
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
testlalala2	0.60 163	0.30 142	0.68 104	1.79 501	1.30 494	0.65 182	0.41 156	1.06 111	0.75 94	0.91 159	0.96 149	0.75 158	0.34 40	0.56 18	0.45 144	0.18 84	0.16 209	0.17 45	0.13 41	0.17 54	0.19 107

TCMNet	1.07 382	0.66 432	2.49 450	0.92 461	1.32 495	1.14 360	0.67 352	1.91 348	1.29 347	1.20 267	1.57 391	1.29 344	0.96 323	2.23 365	1.59 427	0.32 382	0.31 414	0.38 427	0.35 432	0.43 410	0.40 395

CES	0.51 97	0.21 5	0.40 3	0.42 17	1.40 496	0.53 106	0.34 88	1.04 105	0.68 74	0.45 50	0.67 83	0.35 19	0.28 16	0.58 27	0.35 50	0.16 19	0.13 46	0.15 6	0.10 1	0.19 117	1.69 503

RTS	2.76 492	1.55 500	15.40 520	1.13 483	1.42 497	3.75 506	2.21 506	2.45 460	2.72 496	2.91 495	2.85 481	2.58 479	1.62 447	6.28 482	5.80 497	0.41 431	0.30 409	0.35 410	0.35 432	0.52 442	0.54 440

RTSA	2.76 492	1.55 500	15.40 520	1.13 483	1.42 497	3.75 506	2.21 506	2.45 460	2.72 496	2.91 495	2.85 481	2.58 479	1.62 447	6.28 482	5.80 497	0.41 431	0.30 409	0.35 410	0.35 432	0.52 442	0.54 440

PDISCO_ROB	1.41 429	0.73 449	2.04 431	1.40 493	1.46 499	2.83 490	1.07 441	2.64 480	2.11 478	1.41 372	1.50 367	1.73 422	0.99 339	2.83 408	1.46 412	1.03 493	0.27 391	0.54 468	0.47 462	0.77 477	0.84 483

SQANet	1.38 425	0.95 468	1.37 373	1.89 504	1.47 500	1.44 412	0.81 396	1.89 344	1.13 250	1.34 343	1.26 280	1.28 343	1.02 356	1.64 289	0.91 328	2.55 510	0.35 442	1.47 502	0.56 477	2.48 504	1.74 504

otaku	1.67 449	1.18 482	1.56 393	2.27 506	1.59 501	1.98 459	1.23 461	2.23 429	1.37 381	1.48 399	1.63 403	1.73 422	1.23 405	1.85 318	1.09 363	2.96 514	0.58 494	1.74 503	0.61 484	2.94 510	2.15 510

UDG	1.47 434	2.69 523	1.13 305	1.45 497	1.65 502	1.34 397	0.79 389	1.75 306	1.27 327	1.29 320	1.74 418	1.99 448	1.39 428	1.66 292	1.51 418	0.91 489	0.55 490	2.30 509	0.76 492	1.99 499	1.20 496

Ntro	1.72 455	1.21 485	1.62 397	2.54 511	1.86 503	2.09 467	1.14 450	2.08 391	1.38 383	1.23 285	1.62 399	1.62 406	1.33 421	2.04 346	1.21 379	3.09 515	0.56 491	1.82 505	0.65 486	2.97 514	2.25 512

DDUNet	1.56 442	2.70 524	1.35 365	1.79 501	1.88 504	1.82 447	0.91 417	1.84 327	1.20 284	1.40 370	1.79 424	1.62 406	1.17 394	1.59 280	1.22 380	1.11 497	0.76 502	2.38 512	0.94 500	2.12 500	1.53 502

MANE	7.50 524	0.64 425	7.97 501	1.40 493	2.10 505	16.86 534	12.56 532	12.91 535	17.51 539	8.50 531	11.60 529	14.66 532	13.33 531	12.02 533	13.28 521	0.62 477	0.52 486	0.52 463	1.90 522	0.56 453	0.58 453

tt	6.61 521	0.28 96	6.10 494	3.77 528	2.17 506	11.53 528	19.61 535	13.53 536	5.81 521	3.00 498	2.82 480	4.97 509	6.33 521	3.83 433	7.23 504	9.13 538	11.32 540	5.87 536	6.22 536	6.01 532	2.63 519

WAO-8	4.57 513	2.01 510	2.58 455	2.37 508	2.21 507	9.75 523	1.71 485	6.04 525	16.34 531	4.11 508	7.69 522	7.41 515	3.85 510	10.02 529	3.85 482	2.05 505	1.09 520	2.44 516	1.39 513	2.56 505	1.86 507

Venus	4.57 513	2.01 510	2.58 455	2.37 508	2.21 507	9.75 523	1.71 485	6.04 525	16.34 531	4.11 508	7.69 522	7.41 515	3.85 510	10.02 529	3.85 482	2.05 505	1.09 520	2.44 516	1.39 513	2.56 505	1.86 507

RainbowNet	2.06 473	1.86 506	1.97 426	2.86 514	2.25 509	2.03 463	1.79 491	2.77 488	1.92 467	1.54 410	1.84 432	1.95 445	1.73 460	2.23 365	1.38 404	3.40 521	0.86 508	2.39 514	1.00 506	2.94 510	2.42 514

ACVNet_2	2.86 499	1.47 495	8.28 503	2.68 512	2.26 510	2.70 486	1.84 496	3.41 500	3.04 500	2.27 474	3.42 490	4.58 503	2.10 480	5.91 472	1.62 431	2.58 511	0.67 498	2.22 508	0.85 497	2.79 507	2.47 515

DispFullNet	2.39 487	2.89 526	3.74 480	3.09 519	2.27 511	2.04 464	0.84 403	2.19 424	1.73 454	2.54 485	1.98 447	2.23 462	5.83 519	3.44 425	1.84 449	1.03 493	0.33 432	2.65 520	1.97 524	2.87 509	2.34 513

WAO-6	2.98 503	1.67 504	1.88 418	2.38 510	2.30 512	3.53 502	2.37 513	4.38 514	4.64 518	2.42 478	4.50 498	4.85 506	2.99 500	5.22 456	5.37 495	1.77 503	1.16 523	2.31 510	1.47 518	2.42 503	1.99 509

ACVNet-4b	3.05 504	1.42 492	18.09 529	2.85 513	2.33 513	2.32 478	1.22 459	2.47 465	2.21 481	1.26 305	2.36 468	2.64 481	1.46 436	6.32 484	1.23 383	3.29 518	0.45 472	2.37 511	1.02 508	3.03 515	2.61 517

ACVNet_1	3.08 505	1.48 496	17.70 525	2.90 516	2.35 514	2.30 475	1.43 472	3.16 498	2.26 483	1.91 455	2.05 453	3.51 496	2.32 489	3.71 430	1.58 424	3.25 517	0.66 497	2.40 515	1.06 509	3.07 516	2.59 516

LVE	3.40 508	1.80 505	2.21 441	2.90 516	2.44 515	3.27 501	2.25 508	4.80 517	5.06 519	2.43 479	6.79 514	5.99 513	2.64 498	9.20 516	2.28 460	3.30 519	1.11 522	2.38 512	1.48 519	2.95 512	2.62 518

Dean	3.77 509	1.65 503	17.87 526	3.01 518	2.54 516	3.15 497	2.10 504	4.80 517	4.42 515	2.89 494	6.03 511	5.45 511	2.55 497	3.40 424	2.13 455	3.22 516	0.89 510	2.51 518	1.07 510	3.07 516	2.65 520

IMH-64-1	2.82 496	1.87 507	1.77 408	3.31 521	2.69 517	3.22 499	2.07 501	4.25 512	2.77 498	2.46 482	3.78 494	3.05 489	2.34 490	4.67 447	3.00 474	3.84 526	0.84 506	2.75 521	1.39 513	3.34 519	2.93 522

IMH-64	2.82 496	1.87 507	1.77 408	3.31 521	2.69 517	3.22 499	2.07 501	4.25 512	2.77 498	2.46 482	3.78 494	3.05 489	2.34 490	4.67 447	3.00 474	3.84 526	0.84 506	2.75 521	1.39 513	3.34 519	2.93 522

IMH	3.35 507	1.95 509	1.86 417	3.30 520	2.72 519	4.03 512	2.00 497	4.58 516	3.83 510	2.87 493	6.99 516	4.69 504	3.21 503	6.77 493	2.97 473	3.91 529	0.89 510	2.78 523	1.40 517	3.36 521	2.93 522

TorneroNet-64	5.41 516	2.10 513	2.43 448	3.49 525	2.83 520	9.90 525	2.13 505	8.87 531	16.79 536	5.39 523	9.18 526	10.68 531	3.92 513	9.55 520	5.11 493	3.36 520	0.86 508	2.88 524	1.62 520	3.76 522	3.37 525

test_for_model	1.38 425	3.71 530	0.65 92	3.45 523	2.88 521	0.57 132	0.33 79	1.91 348	0.93 154	1.47 393	0.64 75	0.51 74	0.37 54	0.53 13	0.35 50	2.54 509	0.16 209	0.17 45	0.12 24	4.56 530	1.84 506

JetBlue	4.18 510	2.45 520	10.42 512	1.40 493	2.89 522	10.68 527	10.68 527	3.91 508	2.52 485	2.74 489	3.39 489	4.50 502	4.27 514	7.97 507	7.67 506	0.89 488	0.97 515	0.89 491	0.92 499	2.26 501	2.21 511

TorneroNet	10.72 532	2.09 512	2.76 460	3.48 524	3.03 523	44.72 547	2.31 510	8.62 530	67.06 553	7.45 530	23.21 540	10.59 530	4.28 515	9.03 513	9.00 511	3.67 523	0.91 512	3.04 525	1.63 521	3.92 524	3.55 528

KSHMR	8.76 528	2.14 514	3.59 477	3.60 527	3.13 524	4.15 513	2.67 518	5.61 523	58.90 552	3.04 499	55.71 552	4.94 507	2.54 496	4.61 446	3.05 476	3.49 522	1.57 527	3.14 526	1.98 525	3.84 523	3.49 526

ktn	4.56 512	2.41 518	2.54 452	3.79 529	3.25 525	4.81 516	2.91 521	5.52 521	7.36 523	4.12 510	14.55 532	7.54 518	3.70 509	7.84 506	3.35 477	4.06 530	1.86 528	3.26 529	2.22 528	3.27 518	2.86 521

JetRed	7.02 522	8.94 534	25.72 537	2.89 515	3.27 526	14.25 532	12.27 531	6.69 527	4.45 516	4.46 514	4.56 499	6.65 514	5.43 517	7.46 501	14.41 528	2.60 512	3.31 530	2.61 519	2.30 529	4.34 527	3.79 529

notaker	4.29 511	2.42 519	5.06 490	3.89 530	3.29 527	4.00 510	2.25 508	4.93 519	3.47 507	4.21 513	6.79 514	7.67 519	3.37 506	9.25 518	6.47 499	4.09 531	1.42 525	3.35 530	2.13 527	4.11 526	3.54 527

UNDER WATER	5.68 518	2.46 521	15.52 522	3.98 532	3.53 528	5.15 518	2.74 519	5.58 522	16.41 534	4.00 506	4.56 499	9.12 524	6.43 522	6.22 478	9.11 512	3.85 528	1.35 524	3.18 528	1.98 525	4.51 529	3.84 531

UNDER WATER-64	5.84 519	2.48 522	17.93 527	3.97 531	3.58 529	7.70 522	3.03 522	5.72 524	14.13 528	4.18 512	4.00 496	9.27 525	6.80 523	6.20 477	9.22 513	3.67 523	1.52 526	3.14 526	1.95 523	4.43 528	3.83 530

HanzoNet	11.92 533	5.12 531	17.18 524	4.19 533	3.59 530	5.16 519	2.82 520	7.41 528	9.96 525	33.31 548	27.60 542	22.25 542	37.31 547	18.18 538	13.57 522	8.13 537	3.44 532	3.50 531	3.44 532	7.77 536	4.52 533

MADNet++	5.41 516	3.18 527	6.43 495	4.66 534	3.95 531	6.15 520	6.75 526	4.51 515	4.51 517	5.06 520	6.27 512	4.96 508	6.14 520	9.39 519	11.70 519	4.71 532	4.19 533	3.97 532	3.33 530	4.08 525	4.25 532

USTest	14.33 536	14.93 537	21.00 530	17.41 538	16.02 532	23.11 535	33.76 542	22.02 538	11.81 527	9.47 533	10.19 527	15.94 533	13.17 530	17.25 537	22.38 536	3.81 525	5.01 534	6.17 537	6.18 535	9.23 537	7.81 535

DGTPSM_ROB	13.06 534	8.27 532	22.29 532	9.53 536	18.14 533	11.53 528	31.97 540	10.82 533	16.25 529	7.14 527	19.39 538	10.12 527	16.69 535	9.85 524	22.49 537	4.77 533	8.72 535	5.37 534	10.24 539	6.15 533	11.56 537

DPSMNet_ROB	13.08 535	8.28 533	22.32 533	9.54 537	18.15 534	11.53 528	31.98 541	10.83 534	16.27 530	7.17 528	19.40 539	10.12 527	16.69 535	9.87 525	22.50 538	4.78 534	8.72 535	5.38 535	10.25 540	6.16 534	11.59 538

TCMNet-wrong-test	10.42 530	11.55 536	15.31 519	20.99 539	18.49 535	13.94 531	10.69 528	16.07 537	4.14 513	5.27 521	5.64 510	16.22 534	12.57 529	7.57 503	10.26 516	7.44 536	2.38 529	4.30 533	3.43 531	11.37 538	10.87 536

DPSimNet_ROB	24.77 541	9.69 535	61.46 549	3.56 526	19.46 536	25.95 536	77.56 552	5.09 520	16.60 535	21.50 542	29.82 544	25.12 545	85.69 553	13.37 535	23.07 540	7.23 535	17.79 543	8.55 538	7.57 537	4.57 531	31.84 546

PML	51.64 550	37.49 546	14.31 518	7.45 535	20.27 537	107.80 553	231.34 554	8.94 532	27.70 544	86.74 553	268.93 554	69.03 553	61.09 552	24.71 546	14.36 527	9.71 539	3.40 531	9.60 539	4.67 534	20.46 541	4.76 534

DPSM_ROB	19.12 537	19.13 539	25.13 535	22.15 541	20.86 538	28.06 538	37.75 544	27.18 541	16.95 537	14.25 535	15.07 533	21.66 537	18.69 538	21.83 540	26.51 542	10.15 540	9.30 538	10.45 540	10.41 541	14.00 539	12.85 540

DPSM	19.12 537	19.13 539	25.13 535	22.15 541	20.86 538	28.06 538	37.75 544	27.18 541	16.95 537	14.25 535	15.07 533	21.66 537	18.69 538	21.83 540	26.51 542	10.15 540	9.30 538	10.45 540	10.41 541	14.00 539	12.85 540

LRCNet_RVC	22.79 539	32.09 545	22.06 531	29.83 543	26.15 540	4.40 515	0.84 403	22.64 539	2.10 477	26.93 544	29.25 543	23.03 544	15.56 534	23.91 542	18.92 533	32.00 546	20.04 547	34.68 545	32.13 546	30.66 545	28.52 545

HaxPig	39.02 545	41.39 550	41.59 542	30.10 544	32.36 541	29.49 540	27.65 538	30.56 544	37.94 549	43.75 549	43.81 548	33.42 546	35.69 544	41.51 547	40.33 549	43.91 550	47.48 552	45.87 546	47.14 548	42.29 546	44.06 549

MEDIAN_ROB	42.01 547	44.30 552	44.14 545	35.08 545	34.90 542	31.33 546	29.90 539	36.77 549	40.11 551	47.14 551	46.55 550	37.49 547	38.50 550	44.30 552	42.32 550	47.93 552	49.31 553	49.68 548	49.00 549	44.98 548	46.46 550

AVERAGE_ROB	40.42 546	42.30 551	42.61 543	36.91 546	35.54 543	30.42 542	27.59 537	37.45 550	38.45 550	44.87 550	44.27 549	37.55 548	36.69 545	41.82 548	40.25 548	45.36 551	46.73 551	47.09 547	46.32 547	42.47 547	43.74 548

CasAABBNet	38.42 543	38.42 547	50.26 546	44.76 548	41.87 544	56.47 549	76.22 550	54.44 551	33.92 547	28.53 545	30.36 546	43.53 550	37.59 548	43.77 550	53.32 552	20.27 543	18.70 545	21.03 542	21.04 544	28.19 542	25.79 543

Selective-RAFT-Error	38.47 544	38.44 548	50.38 547	44.74 547	42.01 545	56.47 549	76.24 551	54.44 551	34.02 548	28.59 546	30.30 545	43.51 549	38.10 549	43.69 549	53.24 551	20.36 544	18.72 546	21.05 543	21.02 543	28.25 543	25.87 544

Anonymous_1	42.79 548	18.71 538	24.75 534	21.81 540	45.16 546	27.68 537	37.52 543	28.64 543	16.34 531	14.72 537	14.53 531	20.60 536	17.82 537	21.52 539	25.88 541	113.45 553	8.91 537	100.63 550	126.37 550	158.50 553	12.31 539

U	9.23 529	0.22 9	0.65 92	0.48 73	53.11 547	61.26 552	0.24 27	0.77 26	0.55 35	0.37 28	0.30 13	0.29 7	0.34 40	0.34 1	0.27 12	0.20 164	0.12 14	60.47 549	4.24 533	0.18 83	0.14 8

LSM	6.55 520	1.26 487	15.64 523	1.79 501	68.74 548	1.67 432	2.08 503	2.26 432	2.59 488	3.13 502	3.08 486	1.90 434	1.81 465	2.89 409	2.16 457	0.43 436	0.59 495	0.50 460	0.58 479	0.64 466	17.24 542

DLNR_Zeroshot_test	23.23 540	48.25 553	43.77 544	177.04 553	78.39 549	0.35 14	0.21 11	23.33 540	0.82 116	0.67 109	0.86 130	0.58 103	0.30 23	1.64 289	0.48 167	10.69 542	0.13 46	0.18 77	0.14 62	76.63 552	0.23 204

xxxxx1	54.34 551	26.72 542	27.03 538	114.14 550	99.00 550	30.68 543	47.19 546	32.52 545	26.09 540	17.85 538	17.48 535	21.86 539	20.92 540	24.38 543	33.78 544	34.73 547	41.33 548	157.67 551	175.68 551	65.82 549	71.99 551

tt_ll	54.34 551	26.72 542	27.03 538	114.14 550	99.00 550	30.68 543	47.19 546	32.52 545	26.09 540	17.85 538	17.48 535	21.86 539	20.92 540	24.38 543	33.78 544	34.73 547	41.33 548	157.67 551	175.68 551	65.82 549	71.99 551

ff	54.34 551	26.72 542	27.03 538	114.14 550	99.00 550	30.68 543	47.19 546	32.52 545	26.09 540	17.85 538	17.48 535	21.86 539	20.92 540	24.38 543	33.78 544	34.73 547	41.33 548	157.67 551	175.68 551	65.82 549	71.99 551

LSM0	42.92 549	38.72 549	50.66 548	47.49 549	110.18 553	56.77 551	75.87 549	54.87 553	33.74 546	29.48 547	31.12 547	43.77 551	37.12 546	43.85 551	53.44 553	20.50 545	18.67 544	21.05 543	21.07 545	28.37 544	41.73 547

test_example2	192.91 554	210.59 554	206.44 554	199.86 554	204.90 554	172.02 554	182.95 553	138.34 554	134.89 554	193.14 554	200.54 553	186.77 554	177.82 554	204.95 554	207.57 554	221.83 554	238.70 554	186.02 554	190.07 554	226.94 554	173.78 554

ccccc		492.94 555		530.37 555	529.69 555	476.06 555		494.48 555		446.40 555		473.27 555		541.46 555		660.58 555	458.79 555	353.88 555	309.98 555	597.94 555

Low-res two-view benchmark