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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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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

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

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Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
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

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

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

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

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	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

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

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

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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

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

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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

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

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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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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.
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

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

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

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

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

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

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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

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

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-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

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

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

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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

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
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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	0.88 324	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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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.
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
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
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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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