Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CAS	0.16 47	0.07 1	0.29 32	0.42 481	0.17 292	0.20 102	0.18 162	0.23 26	0.20 32	0.15 47	0.19 76	0.11 18	0.10 31	0.15 4	0.14 56	0.31 486	0.04 1	0.06 2	0.04 1	0.06 12	0.16 306

111111	0.13 12	0.08 2	0.20 4	0.20 70	0.13 127	0.13 10	0.10 5	0.23 26	0.17 11	0.11 9	0.13 25	0.12 26	0.08 5	0.19 41	0.12 9	0.07 39	0.16 367	0.06 2	0.04 1	0.08 122	0.16 306

MLG-Stereo_test3	0.11 2	0.08 2	0.22 8	0.19 35	0.10 32	0.16 29	0.11 8	0.18 7	0.13 6	0.11 9	0.07 3	0.10 8	0.08 5	0.14 2	0.12 9	0.07 39	0.09 214	0.06 2	0.04 1	0.06 12	0.08 60

MLG-Stereo	0.11 2	0.08 2	0.26 18	0.19 35	0.09 10	0.15 17	0.11 8	0.18 7	0.13 6	0.09 1	0.06 1	0.10 8	0.08 5	0.18 28	0.12 9	0.06 2	0.16 367	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.07 19

LG-G_1	0.12 8	0.08 2	0.28 30	0.20 70	0.09 10	0.21 127	0.09 2	0.20 16	0.12 2	0.11 9	0.10 11	0.11 18	0.10 31	0.22 78	0.11 1	0.07 39	0.09 214	0.06 2	0.05 19	0.06 12	0.12 225

LG-G	0.12 8	0.08 2	0.28 30	0.20 70	0.09 10	0.21 127	0.09 2	0.20 16	0.12 2	0.11 9	0.10 11	0.11 18	0.10 31	0.22 78	0.11 1	0.07 39	0.09 214	0.06 2	0.05 19	0.06 12	0.12 225

SGD-Stereo	0.12 8	0.08 2	0.18 1	0.17 6	0.07 1	0.17 43	0.13 19	0.19 14	0.17 11	0.12 19	0.13 25	0.11 18	0.12 65	0.19 41	0.12 9	0.08 145	0.04 1	0.06 2	0.05 19	0.06 12	0.05 1

Reg-Stereo(zero)	0.18 70	0.08 2	0.39 82	0.19 35	0.19 345	0.24 196	0.18 162	0.29 81	0.29 152	0.24 135	0.21 102	0.24 177	0.18 180	0.22 78	0.21 217	0.07 39	0.11 273	0.06 2	0.07 98	0.06 12	0.11 184

FoundationStereo	0.13 12	0.08 2	0.18 1	0.29 399	0.30 458	0.12 6	0.13 19	0.12 1	0.18 17	0.09 1	0.08 6	0.10 8	0.08 5	0.14 2	0.11 1	0.07 39	0.31 485	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.06 6

dual_stereo	0.18 70	0.08 2	0.26 18	0.21 101	0.32 468	0.11 2	0.13 19	0.27 59	0.20 32	0.11 9	0.09 10	0.10 8	0.08 5	0.20 54	0.14 56	0.07 39	0.45 503	0.06 2	0.05 19	0.05 1	0.65 510

Pointernet	0.15 31	0.08 2	0.35 63	0.19 35	0.12 80	0.20 102	0.12 15	0.34 142	0.25 96	0.15 47	0.16 49	0.13 37	0.11 47	0.18 28	0.13 26	0.08 145	0.06 48	0.06 2	0.05 19	0.06 12	0.08 60

IGEV-Stereo+	0.14 17	0.08 2	0.26 18	0.18 15	0.14 164	0.09 1	0.10 5	0.16 3	0.17 11	0.14 35	0.08 6	0.10 8	0.10 31	0.22 78	0.14 56	0.07 39	0.15 355	0.06 2	0.06 51	0.16 399	0.29 440

CES	0.14 17	0.08 2	0.24 12	0.17 6	0.23 408	0.18 60	0.15 56	0.24 40	0.20 32	0.14 35	0.18 68	0.14 59	0.10 31	0.19 41	0.12 9	0.07 39	0.05 4	0.06 2	0.04 1	0.08 122	0.20 358

LG-Stereo_L2	0.11 2	0.09 14	0.22 8	0.18 15	0.10 32	0.12 6	0.13 19	0.18 7	0.14 9	0.10 7	0.07 3	0.08 1	0.08 5	0.17 19	0.11 1	0.06 2	0.08 174	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.07 19

LG-Stereo_L1	0.11 2	0.09 14	0.22 8	0.18 15	0.10 32	0.12 6	0.13 19	0.18 7	0.12 2	0.09 1	0.07 3	0.08 1	0.07 2	0.18 28	0.11 1	0.06 2	0.10 246	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.07 19

MLG-Stereo_test2	0.12 8	0.09 14	0.29 32	0.21 101	0.12 80	0.16 29	0.11 8	0.17 4	0.12 2	0.11 9	0.08 6	0.11 18	0.06 1	0.16 8	0.11 1	0.08 145	0.13 309	0.06 2	0.04 1	0.06 12	0.09 96

MLG-Stereo_test1	0.11 2	0.09 14	0.26 18	0.18 15	0.11 47	0.15 17	0.11 8	0.17 4	0.11 1	0.09 1	0.06 1	0.10 8	0.07 2	0.17 19	0.12 9	0.06 2	0.15 355	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.07 19

LGtest1	0.10 1	0.09 14	0.19 3	0.18 15	0.09 10	0.13 10	0.09 2	0.17 4	0.13 6	0.10 7	0.08 6	0.09 4	0.09 16	0.16 8	0.12 9	0.08 145	0.06 48	0.06 2	0.05 19	0.06 12	0.08 60

IGEV-RUCA	0.21 153	0.09 14	0.26 18	0.20 70	0.19 345	0.28 254	0.23 328	0.24 40	0.22 53	0.21 102	0.23 119	0.29 239	0.48 443	0.26 134	0.19 176	0.09 217	0.08 174	0.18 446	0.14 417	0.18 428	0.19 341

MonSter	0.13 12	0.09 14	0.20 4	0.17 6	0.09 10	0.15 17	0.12 15	0.25 52	0.20 32	0.09 1	0.11 14	0.08 1	0.07 2	0.20 54	0.13 26	0.05 1	0.24 450	0.05 1	0.09 244	0.05 1	0.13 249

IGEV-Stereo++	0.15 31	0.09 14	0.27 26	0.21 101	0.13 127	0.14 12	0.11 8	0.23 26	0.19 23	0.15 47	0.14 41	0.11 18	0.11 47	0.19 41	0.12 9	0.06 2	0.21 419	0.06 2	0.05 19	0.06 12	0.28 435

trnet	0.14 17	0.09 14	0.26 18	0.15 2	0.07 1	0.21 127	0.12 15	0.25 52	0.26 107	0.16 54	0.21 102	0.15 73	0.13 91	0.19 41	0.14 56	0.09 217	0.05 4	0.06 2	0.04 1	0.06 12	0.06 6

AEACV	0.20 123	0.09 14	0.32 52	0.39 469	0.34 471	0.21 127	0.16 82	0.30 94	0.18 17	0.17 65	0.17 58	0.13 37	0.16 136	0.27 146	0.13 26	0.07 39	0.29 480	0.07 45	0.09 244	0.07 66	0.37 471

Any-RAFT	0.18 70	0.09 14	0.33 56	0.19 35	0.10 32	0.29 275	0.16 82	0.44 269	0.32 187	0.25 147	0.27 154	0.29 239	0.16 136	0.23 94	0.13 26	0.08 145	0.07 117	0.06 2	0.05 19	0.07 66	0.07 19

LoS	0.15 31	0.09 14	0.34 58	0.17 6	0.09 10	0.22 155	0.14 37	0.27 59	0.27 124	0.15 47	0.18 68	0.19 113	0.14 106	0.23 94	0.14 56	0.08 145	0.06 48	0.06 2	0.04 1	0.06 12	0.06 6
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.19 95	0.09 14	0.34 58	0.29 399	0.17 292	0.28 254	0.16 82	0.30 94	0.23 62	0.22 120	0.11 14	0.16 81	0.09 16	0.28 167	0.15 84	0.07 39	0.25 453	0.07 45	0.07 98	0.06 12	0.37 471

CREStereo++_RVC	0.16 47	0.09 14	0.42 107	0.17 6	0.11 47	0.18 60	0.13 19	0.23 26	0.31 177	0.21 102	0.31 193	0.13 37	0.11 47	0.17 19	0.16 102	0.07 39	0.04 1	0.06 2	0.15 428	0.06 12	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.18 70	0.09 14	0.38 76	0.18 15	0.07 1	0.33 332	0.19 205	0.39 206	0.34 214	0.24 135	0.25 133	0.18 103	0.18 180	0.25 115	0.17 125	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.05 19	0.06 12	0.05 1

CREStereo	0.14 17	0.09 14	0.27 26	0.14 1	0.08 4	0.22 155	0.15 56	0.26 56	0.26 107	0.16 54	0.21 102	0.14 59	0.13 91	0.19 41	0.14 56	0.09 217	0.05 4	0.06 2	0.04 1	0.07 66	0.06 6
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	0.16 47	0.09 14	0.31 47	0.15 2	0.09 10	0.23 174	0.15 56	0.26 56	0.24 73	0.17 65	0.21 102	0.16 81	0.14 106	0.23 94	0.14 56	0.29 482	0.05 4	0.06 2	0.04 1	0.07 66	0.07 19

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 17	0.10 31	0.27 26	0.21 101	0.11 47	0.16 29	0.14 37	0.24 40	0.17 11	0.17 65	0.20 84	0.18 103	0.11 47	0.16 8	0.17 125	0.07 39	0.08 174	0.07 45	0.07 98	0.07 66	0.09 96

DEFOM-Stereo	0.11 2	0.10 31	0.21 6	0.18 15	0.09 10	0.21 127	0.14 37	0.14 2	0.17 11	0.11 9	0.10 11	0.09 4	0.08 5	0.21 62	0.12 9	0.06 2	0.05 4	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.06 6

PAM_32	0.26 279	0.10 31	0.63 333	0.24 246	0.19 345	0.51 444	0.26 376	0.43 248	0.30 168	0.32 266	0.28 160	0.60 447	0.28 315	0.29 188	0.20 195	0.08 145	0.14 326	0.08 117	0.10 297	0.07 66	0.15 291

Occ-G	0.18 70	0.10 31	0.38 76	0.23 201	0.15 224	0.16 29	0.18 162	0.23 26	0.26 107	0.15 47	0.20 84	0.21 139	0.11 47	0.22 78	0.19 176	0.07 39	0.17 390	0.07 45	0.06 51	0.08 122	0.30 443

U	1.02 503	0.10 31	0.26 18	0.22 150	3.66 531	6.41 534	0.13 19	0.22 25	0.21 45	0.11 9	0.11 14	0.10 8	0.09 16	0.12 1	0.11 1	0.07 39	0.05 4	5.35 539	2.86 536	0.07 66	0.06 6

RAFT-Stereo-weight	0.17 61	0.10 31	0.31 47	0.20 70	0.12 80	0.20 102	0.16 82	0.38 188	0.33 203	0.25 147	0.20 84	0.19 113	0.10 31	0.19 41	0.16 102	0.07 39	0.13 309	0.07 45	0.06 51	0.06 12	0.09 96

MSKI-zero shot	0.19 95	0.10 31	0.47 144	0.30 410	0.14 164	0.21 127	0.14 37	0.33 135	0.22 53	0.24 135	0.25 133	0.22 146	0.10 31	0.32 224	0.14 56	0.07 39	0.30 481	0.07 45	0.07 98	0.06 12	0.09 96

Selective-IGEV	0.15 31	0.10 31	0.34 58	0.32 431	0.19 345	0.16 29	0.14 37	0.29 81	0.20 32	0.13 24	0.14 41	0.13 37	0.08 5	0.23 94	0.14 56	0.06 2	0.13 309	0.07 45	0.06 51	0.06 12	0.11 184

knoymous	0.18 70	0.10 31	0.35 63	0.17 6	0.11 47	0.21 127	0.17 110	0.33 135	0.24 73	0.24 135	0.28 160	0.27 213	0.16 136	0.24 101	0.17 125	0.09 217	0.06 48	0.09 197	0.06 51	0.09 194	0.10 150

riskmin	0.24 232	0.10 31	0.43 113	0.32 431	0.26 439	0.33 332	0.19 205	0.44 269	0.30 168	0.24 135	0.27 154	0.37 318	0.25 268	0.30 203	0.22 234	0.09 217	0.18 399	0.09 197	0.13 401	0.10 253	0.27 428

MC-Stereo	0.18 70	0.10 31	0.36 69	0.28 384	0.14 164	0.18 60	0.15 56	0.24 40	0.20 32	0.21 102	0.24 126	0.16 81	0.13 91	0.25 115	0.14 56	0.07 39	0.17 390	0.07 45	0.07 98	0.06 12	0.30 443

RCA-Stereo	0.17 61	0.10 31	0.33 56	0.20 70	0.11 47	0.19 72	0.17 110	0.39 206	0.36 240	0.21 102	0.25 133	0.17 92	0.17 152	0.18 28	0.15 84	0.07 39	0.14 326	0.07 45	0.06 51	0.06 12	0.08 60

test-3	0.18 70	0.10 31	0.48 159	0.23 201	0.14 164	0.18 60	0.16 82	0.32 117	0.29 152	0.26 157	0.17 58	0.22 146	0.13 91	0.26 134	0.19 176	0.06 2	0.14 326	0.08 117	0.08 168	0.06 12	0.10 150

test_1	0.18 70	0.10 31	0.48 159	0.23 201	0.14 164	0.18 60	0.16 82	0.32 117	0.29 152	0.26 157	0.17 58	0.22 146	0.13 91	0.26 134	0.19 176	0.06 2	0.14 326	0.08 117	0.08 168	0.06 12	0.10 150

DEmStereo	0.26 279	0.10 31	0.52 239	0.19 35	0.13 127	0.31 308	0.25 365	0.29 81	0.38 265	0.36 328	0.57 425	0.24 177	0.48 443	0.53 330	0.44 400	0.07 39	0.06 48	0.08 117	0.08 168	0.07 66	0.08 60

GrayStereo	0.26 279	0.10 31	0.45 124	0.27 357	0.14 164	0.23 174	0.46 473	0.36 163	0.33 203	0.40 379	0.47 378	0.30 257	0.78 486	0.29 188	0.17 125	0.07 39	0.06 48	0.08 117	0.09 244	0.07 66	0.15 291

GMM-Stereo	0.22 171	0.10 31	0.56 280	0.23 201	0.13 127	0.24 196	0.24 352	0.38 188	0.29 152	0.31 241	0.44 343	0.27 213	0.21 216	0.31 215	0.17 125	0.07 39	0.05 4	0.10 270	0.09 244	0.08 122	0.19 341

Prome-Stereo	0.22 171	0.10 31	0.43 113	0.24 246	0.13 127	0.23 174	0.23 328	0.37 177	0.27 124	0.33 279	0.58 428	0.24 177	0.28 315	0.30 203	0.16 102	0.07 39	0.05 4	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.20 358

CFNet-RSSM	0.18 70	0.10 31	0.45 124	0.20 70	0.12 80	0.20 102	0.16 82	0.40 215	0.31 177	0.23 127	0.21 102	0.26 208	0.15 120	0.21 62	0.14 56	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.07 98	0.06 12	0.06 6

Gwc-CoAtRS	0.17 61	0.10 31	0.41 98	0.20 70	0.12 80	0.20 102	0.15 56	0.34 142	0.29 152	0.23 127	0.23 119	0.27 213	0.15 120	0.21 62	0.14 56	0.07 39	0.06 48	0.07 45	0.07 98	0.06 12	0.07 19

R-Stereo Train	0.19 95	0.10 31	0.49 179	0.22 150	0.12 80	0.23 174	0.18 162	0.43 248	0.20 32	0.31 241	0.45 358	0.20 125	0.14 106	0.18 28	0.18 150	0.08 145	0.06 48	0.07 45	0.06 51	0.06 12	0.07 19

RAFT-Stereo	0.19 95	0.10 31	0.49 179	0.22 150	0.12 80	0.23 174	0.18 162	0.43 248	0.20 32	0.31 241	0.45 358	0.20 125	0.14 106	0.18 28	0.18 150	0.08 145	0.06 48	0.07 45	0.06 51	0.06 12	0.07 19
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo	1.43 513	0.11 53	17.43 544	0.18 15	0.08 4	4.86 530	0.18 162	0.31 110	0.35 224	0.37 344	2.75 528	0.41 349	0.31 359	0.58 354	0.33 349	0.07 39	0.05 4	0.09 197	0.06 51	0.06 12	0.06 6

MM-Stereo_test2	0.19 95	0.11 53	0.47 144	0.25 282	0.11 47	0.21 127	0.20 240	0.28 64	0.24 73	0.16 54	0.17 58	0.13 37	0.11 47	0.21 62	0.14 56	0.06 2	0.26 460	0.07 45	0.06 51	0.09 194	0.41 479

GREAT-IGEV	0.19 95	0.11 53	0.39 82	0.22 150	0.33 469	0.14 12	0.15 56	0.18 7	0.22 53	0.14 35	0.16 49	0.09 4	0.09 16	0.23 94	0.14 56	0.06 2	0.50 505	0.06 2	0.06 51	0.07 66	0.53 500

castereo	0.14 17	0.11 53	0.22 8	0.19 35	0.10 32	0.20 102	0.19 205	0.32 117	0.28 134	0.13 24	0.18 68	0.16 81	0.16 136	0.16 8	0.14 56	0.07 39	0.06 48	0.07 45	0.06 51	0.06 12	0.07 19

PAM	0.26 279	0.11 53	0.63 333	0.25 282	0.18 319	0.53 453	0.29 405	0.44 269	0.28 134	0.36 328	0.27 154	0.59 441	0.26 286	0.28 167	0.20 195	0.08 145	0.12 290	0.07 45	0.10 297	0.07 66	0.13 249

UGAM-zero	0.26 279	0.11 53	0.56 280	0.20 70	0.16 262	0.28 254	0.18 162	0.48 306	0.25 96	0.31 241	0.28 160	0.56 433	0.32 371	0.66 402	0.17 125	0.07 39	0.10 246	0.07 45	0.09 244	0.07 66	0.31 447

RSM++	0.14 17	0.11 53	0.25 13	0.32 431	0.17 292	0.17 43	0.15 56	0.23 26	0.21 45	0.12 19	0.12 20	0.14 59	0.09 16	0.21 62	0.13 26	0.06 2	0.05 4	0.07 45	0.07 98	0.07 66	0.11 184

RSM	0.14 17	0.11 53	0.25 13	0.29 399	0.16 262	0.16 29	0.15 56	0.24 40	0.20 32	0.13 24	0.13 25	0.15 73	0.09 16	0.22 78	0.13 26	0.06 2	0.06 48	0.07 45	0.07 98	0.07 66	0.11 184

testlalala2	0.19 95	0.11 53	0.49 179	0.37 458	0.26 439	0.24 196	0.14 37	0.37 177	0.26 107	0.25 147	0.27 154	0.21 139	0.12 65	0.17 19	0.17 125	0.07 39	0.07 117	0.07 45	0.07 98	0.07 66	0.08 60

IGEV_Zeroshot_test	0.23 204	0.11 53	0.82 405	0.21 101	0.23 408	0.20 102	0.19 205	0.38 188	0.23 62	0.34 298	0.22 111	0.29 239	0.14 106	0.24 101	0.20 195	0.07 39	0.09 214	0.08 117	0.08 168	0.08 122	0.35 462

testlalala	0.17 61	0.11 53	0.49 179	0.20 70	0.13 127	0.23 174	0.15 56	0.33 135	0.22 53	0.25 147	0.20 84	0.14 59	0.11 47	0.17 19	0.14 56	0.07 39	0.23 440	0.07 45	0.06 51	0.05 1	0.07 19

RAFT-Test	0.19 95	0.11 53	0.41 98	0.26 321	0.21 382	0.26 229	0.17 110	0.37 177	0.26 107	0.24 135	0.29 168	0.32 278	0.14 106	0.22 78	0.15 84	0.07 39	0.08 174	0.07 45	0.07 98	0.06 12	0.07 19

LoS_RVC	0.14 17	0.11 53	0.32 52	0.18 15	0.16 262	0.20 102	0.18 162	0.21 19	0.18 17	0.14 35	0.20 84	0.12 26	0.17 152	0.17 19	0.14 56	0.06 2	0.05 4	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.14 275

anonymousdsp2	0.23 204	0.11 53	0.42 107	0.26 321	0.24 422	0.25 212	0.17 110	0.43 248	0.37 255	0.30 225	0.23 119	0.24 177	0.15 120	0.32 224	0.17 125	0.07 39	0.28 469	0.07 45	0.05 19	0.08 122	0.44 486

DCANet-4	0.20 123	0.11 53	0.58 304	0.19 35	0.09 10	0.19 72	0.18 162	0.39 206	0.42 312	0.29 202	0.31 193	0.17 92	0.22 223	0.21 62	0.20 195	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.05 19	0.06 12	0.09 96

tt	4.71 532	0.11 53	3.94 525	2.06 531	1.54 529	10.14 539	16.85 540	9.28 541	4.99 532	1.41 513	1.05 490	4.68 531	4.89 532	3.36 532	5.86 536	5.73 539	9.15 544	2.23 535	2.51 534	3.02 533	1.34 530

DisPM	0.20 123	0.11 53	0.52 239	0.24 246	0.13 127	0.18 60	0.19 205	0.30 94	0.31 177	0.33 279	0.34 232	0.23 160	0.16 136	0.34 249	0.17 125	0.09 217	0.06 48	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.12 225

iRaft-Stereo_20w	0.29 336	0.11 53	0.86 421	0.33 442	0.24 422	0.32 325	0.26 376	0.60 430	0.26 107	0.41 391	0.21 102	0.28 226	0.19 201	0.32 224	0.24 262	0.07 39	0.31 485	0.07 45	0.09 244	0.08 122	0.47 490

GLC_STEREO	0.15 31	0.11 53	0.31 47	0.22 150	0.09 10	0.17 43	0.15 56	0.24 40	0.28 134	0.17 65	0.20 84	0.17 92	0.11 47	0.24 101	0.17 125	0.07 39	0.09 214	0.09 197	0.08 168	0.07 66	0.07 19

CrosDoStereo	0.32 366	0.11 53	0.53 250	0.19 35	0.12 80	0.22 155	1.07 518	0.36 163	0.38 265	0.38 353	0.60 436	0.28 226	0.45 430	0.61 373	0.56 436	0.08 145	0.06 48	0.08 117	0.09 244	0.08 122	0.09 96

PFNet+	0.21 153	0.11 53	0.54 262	0.22 150	0.12 80	0.17 43	0.18 162	0.31 110	0.36 240	0.33 279	0.32 202	0.24 177	0.16 136	0.33 234	0.18 150	0.10 278	0.07 117	0.11 325	0.10 297	0.08 122	0.12 225

NF-Stereo	0.22 171	0.11 53	0.52 239	0.25 282	0.12 80	0.21 127	0.18 162	0.40 215	0.35 224	0.28 178	0.30 182	0.22 146	0.17 152	0.52 327	0.21 217	0.09 217	0.06 48	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.13 249

OCTAStereo	0.22 171	0.11 53	0.52 239	0.25 282	0.12 80	0.21 127	0.18 162	0.40 215	0.35 224	0.28 178	0.30 182	0.22 146	0.17 152	0.51 320	0.21 217	0.09 217	0.06 48	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.13 249

PSM-softLoss	0.22 171	0.11 53	0.53 250	0.25 282	0.12 80	0.20 102	0.17 110	0.39 206	0.29 152	0.29 202	0.32 202	0.24 177	0.16 136	0.53 330	0.21 217	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.09 244	0.08 122	0.12 225

KMStereo	0.22 171	0.11 53	0.53 250	0.25 282	0.12 80	0.20 102	0.17 110	0.39 206	0.29 152	0.29 202	0.32 202	0.24 177	0.16 136	0.53 330	0.21 217	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.09 244	0.08 122	0.12 225

PSM-AAD	0.26 279	0.11 53	0.43 113	0.24 246	0.12 80	0.27 236	0.37 445	0.36 163	0.30 168	0.36 328	0.39 291	0.28 226	0.77 485	0.30 203	0.16 102	0.07 39	0.06 48	0.12 358	0.11 330	0.09 194	0.21 367

FTStereo	0.28 316	0.11 53	0.56 280	0.24 246	0.13 127	0.21 127	0.52 485	0.36 163	0.28 134	0.38 353	0.94 486	0.30 257	0.56 462	0.33 234	0.18 150	0.08 145	0.06 48	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.19 341

KYRaft	0.23 204	0.11 53	0.43 113	0.23 201	0.12 80	0.23 174	0.23 328	0.37 177	0.26 107	0.35 316	0.53 408	0.34 293	0.26 286	0.29 188	0.16 102	0.07 39	0.05 4	0.09 197	0.10 297	0.08 122	0.30 443

ASMatch	0.23 204	0.11 53	0.55 270	0.25 282	0.14 164	0.19 72	0.16 82	0.32 117	0.30 168	0.28 178	0.68 456	0.28 226	0.26 286	0.50 314	0.22 234	0.07 39	0.06 48	0.08 117	0.07 98	0.06 12	0.11 184

DeepStereo_LL	0.32 366	0.11 53	0.53 250	0.19 35	0.12 80	0.22 155	1.07 518	0.36 163	0.38 265	0.38 353	0.60 436	0.28 226	0.45 430	0.61 373	0.56 436	0.08 145	0.06 48	0.08 117	0.09 244	0.08 122	0.09 96

SST-Stereo	0.22 171	0.11 53	0.52 239	0.25 282	0.14 164	0.19 72	0.17 110	0.32 117	0.26 107	0.34 298	0.33 222	0.29 239	0.25 268	0.56 347	0.18 150	0.08 145	0.05 4	0.10 270	0.08 168	0.09 194	0.07 19

RAFT_R40	0.22 171	0.11 53	0.52 239	0.25 282	0.13 127	0.18 60	0.18 162	0.32 117	0.31 177	0.33 279	0.33 222	0.30 257	0.23 234	0.55 341	0.19 176	0.08 145	0.05 4	0.10 270	0.08 168	0.09 194	0.07 19

DRaft	0.25 257	0.11 53	0.47 144	0.18 15	0.12 80	0.28 254	0.23 328	0.34 142	0.40 291	0.38 353	0.60 436	0.20 125	0.41 418	0.48 308	0.41 385	0.07 39	0.06 48	0.08 117	0.08 168	0.07 66	0.08 60

PFNet	0.24 232	0.11 53	0.63 333	0.25 282	0.14 164	0.22 155	0.19 205	0.40 215	0.35 224	0.36 328	0.32 202	0.27 213	0.20 206	0.63 387	0.23 253	0.09 217	0.05 4	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.08 60

RE-Stereo	0.22 171	0.11 53	0.52 239	0.25 282	0.12 80	0.21 127	0.18 162	0.40 215	0.35 224	0.28 178	0.30 182	0.22 146	0.17 152	0.51 320	0.21 217	0.09 217	0.06 48	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.13 249

TVStereo	0.22 171	0.11 53	0.52 239	0.25 282	0.12 80	0.21 127	0.18 162	0.40 215	0.35 224	0.28 178	0.30 182	0.22 146	0.17 152	0.51 320	0.21 217	0.09 217	0.06 48	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.13 249

RAFT-345	0.22 171	0.11 53	0.55 270	0.22 150	0.12 80	0.20 102	0.16 82	0.27 59	0.28 134	0.27 168	0.65 450	0.20 125	0.17 152	0.55 341	0.22 234	0.07 39	0.06 48	0.08 117	0.07 98	0.06 12	0.07 19

TANstereo	0.16 47	0.11 53	0.43 113	0.16 4	0.08 4	0.25 212	0.14 37	0.23 26	0.29 152	0.25 147	0.30 182	0.16 81	0.12 65	0.18 28	0.13 26	0.08 145	0.07 117	0.06 2	0.05 19	0.07 66	0.08 60

XX-Stereo	0.25 257	0.11 53	1.09 462	0.35 453	0.38 482	0.23 174	0.13 19	0.43 248	0.19 23	0.20 95	0.40 300	0.31 267	0.10 31	0.33 234	0.13 26	0.08 145	0.11 273	0.08 117	0.09 244	0.07 66	0.10 150

EAI-Stereo	0.29 336	0.11 53	0.38 76	0.22 150	0.18 319	0.33 332	1.66 528	0.53 349	0.27 124	0.27 168	0.50 391	0.17 92	0.16 136	0.25 115	0.25 276	0.07 39	0.07 117	0.07 45	0.11 330	0.07 66	0.10 150

S2M2	0.13 12	0.12 93	0.26 18	0.17 6	0.12 80	0.12 6	0.07 1	0.18 7	0.21 45	0.12 19	0.15 45	0.14 59	0.12 65	0.16 8	0.15 84	0.13 373	0.09 214	0.09 197	0.10 297	0.11 305	0.09 96

AIO_test	0.20 123	0.12 93	0.46 138	0.45 485	0.38 482	0.15 17	0.17 110	0.28 64	0.20 32	0.19 85	0.13 25	0.14 59	0.09 16	0.39 277	0.13 26	0.07 39	0.21 419	0.06 2	0.06 51	0.06 12	0.34 459

GIP-stereo	0.16 47	0.12 93	0.25 13	0.24 246	0.22 397	0.15 17	0.14 37	0.32 117	0.21 45	0.11 9	0.16 49	0.13 37	0.09 16	0.20 54	0.13 26	0.07 39	0.13 309	0.06 2	0.05 19	0.06 12	0.32 452

fffft	0.14 17	0.12 93	0.30 40	0.19 35	0.10 32	0.17 43	0.18 162	0.23 26	0.17 11	0.14 35	0.11 14	0.13 37	0.10 31	0.24 101	0.18 150	0.06 2	0.05 4	0.07 45	0.06 51	0.07 66	0.09 96
1: 1. 1
WCG-NET	0.15 31	0.12 93	0.31 47	0.18 15	0.09 10	0.18 60	0.17 110	0.23 26	0.29 152	0.18 82	0.22 111	0.15 73	0.12 65	0.19 41	0.13 26	0.06 2	0.12 290	0.07 45	0.05 19	0.06 12	0.06 6

GCAP-BAT	0.20 123	0.12 93	0.48 159	0.25 282	0.17 292	0.24 196	0.16 82	0.32 117	0.21 45	0.28 178	0.30 182	0.26 208	0.12 65	0.28 167	0.19 176	0.07 39	0.25 453	0.07 45	0.08 168	0.06 12	0.19 341

AIO-Stereo	0.16 47	0.12 93	0.29 32	0.30 410	0.20 367	0.16 29	0.14 37	0.28 64	0.22 53	0.14 35	0.15 45	0.13 37	0.08 5	0.20 54	0.15 84	0.06 2	0.16 367	0.07 45	0.08 168	0.06 12	0.24 401

test_sample2	0.23 204	0.12 93	0.39 82	0.20 70	0.11 47	0.28 254	0.22 299	0.45 278	0.33 203	0.27 168	0.34 232	0.30 257	0.25 268	0.46 303	0.23 253	0.09 217	0.15 355	0.09 197	0.08 168	0.10 253	0.19 341

MGS-Stereo	0.15 31	0.12 93	0.38 76	0.19 35	0.11 47	0.18 60	0.17 110	0.21 19	0.23 62	0.14 35	0.24 126	0.16 81	0.10 31	0.19 41	0.13 26	0.07 39	0.06 48	0.07 45	0.06 51	0.10 253	0.07 19

MoCha-V2	0.18 70	0.12 93	0.40 91	0.30 410	0.24 422	0.16 29	0.15 56	0.28 64	0.19 23	0.16 54	0.16 49	0.13 37	0.13 91	0.30 203	0.13 26	0.06 2	0.28 469	0.06 2	0.06 51	0.06 12	0.25 412

AE-Stereo	0.21 153	0.12 93	0.50 201	0.25 282	0.15 224	0.24 196	0.18 162	0.40 215	0.34 214	0.19 85	0.26 141	0.21 139	0.13 91	0.22 78	0.16 102	0.07 39	0.26 460	0.09 197	0.10 297	0.07 66	0.31 447

11t1	0.21 153	0.12 93	0.45 124	0.20 70	0.15 224	0.27 236	0.17 110	0.37 177	0.28 134	0.27 168	0.25 133	0.24 177	0.23 234	0.28 167	0.25 276	0.09 217	0.19 403	0.07 45	0.07 98	0.09 194	0.23 388

UniTT-Stereo	0.15 31	0.12 93	0.45 124	0.21 101	0.14 164	0.17 43	0.13 19	0.20 16	0.19 23	0.16 54	0.20 84	0.10 8	0.11 47	0.18 28	0.17 125	0.08 145	0.06 48	0.07 45	0.06 51	0.08 122	0.07 19

HH	0.22 171	0.12 93	0.55 270	0.32 431	0.16 262	0.27 236	0.18 162	0.36 163	0.25 96	0.20 95	0.26 141	0.34 293	0.18 180	0.33 234	0.15 84	0.07 39	0.16 367	0.07 45	0.07 98	0.07 66	0.31 447

HanStereo	0.22 171	0.12 93	0.55 270	0.32 431	0.16 262	0.27 236	0.18 162	0.36 163	0.25 96	0.20 95	0.26 141	0.34 293	0.18 180	0.33 234	0.15 84	0.07 39	0.16 367	0.07 45	0.07 98	0.07 66	0.31 447

test_3	0.20 123	0.12 93	0.49 179	0.26 321	0.14 164	0.22 155	0.25 365	0.34 142	0.33 203	0.25 147	0.18 68	0.23 160	0.13 91	0.25 115	0.20 195	0.06 2	0.14 326	0.09 197	0.10 297	0.07 66	0.10 150

LCNet	0.22 171	0.12 93	0.42 107	0.26 321	0.12 80	0.23 174	0.19 205	0.36 163	0.28 134	0.28 178	0.35 240	0.26 208	0.30 341	0.35 256	0.17 125	0.07 39	0.05 4	0.09 197	0.10 297	0.13 359	0.22 380

HHNet	0.23 204	0.12 93	0.66 349	0.19 35	0.18 319	0.20 102	0.20 240	0.36 163	0.32 187	0.33 279	0.59 432	0.19 113	0.21 216	0.24 101	0.31 332	0.08 145	0.06 48	0.09 197	0.07 98	0.08 122	0.12 225

AAGNet	0.34 383	0.12 93	0.53 250	0.26 321	0.16 262	0.20 102	0.19 205	0.31 110	0.29 152	0.35 316	0.35 240	0.27 213	0.30 341	0.44 295	2.56 526	0.08 145	0.05 4	0.10 270	0.07 98	0.09 194	0.07 19

NRIStereo	0.20 123	0.12 93	0.50 201	0.23 201	0.11 47	0.24 196	0.19 205	0.30 94	0.28 134	0.26 157	0.26 141	0.25 189	0.18 180	0.34 249	0.19 176	0.08 145	0.06 48	0.09 197	0.07 98	0.09 194	0.09 96

Pruner-Stereo	0.20 123	0.12 93	0.49 179	0.29 399	0.12 80	0.19 72	0.17 110	0.32 117	0.31 177	0.33 279	0.32 202	0.25 189	0.15 120	0.25 115	0.22 234	0.09 217	0.06 48	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.10 150

DeepStereo_RVC	0.19 95	0.12 93	0.47 144	0.22 150	0.11 47	0.19 72	0.16 82	0.29 81	0.24 73	0.28 178	0.27 154	0.23 160	0.28 315	0.24 101	0.19 176	0.08 145	0.06 48	0.09 197	0.07 98	0.09 194	0.10 150

cross-raft	0.18 70	0.12 93	0.40 91	0.27 357	0.16 262	0.20 102	0.24 352	0.34 142	0.24 73	0.23 127	0.28 160	0.29 239	0.15 120	0.19 41	0.16 102	0.06 2	0.05 4	0.08 117	0.07 98	0.07 66	0.07 19

test-1	0.20 123	0.12 93	0.49 179	0.23 201	0.23 408	0.22 155	0.23 328	0.36 163	0.29 152	0.21 102	0.25 133	0.24 177	0.14 106	0.18 28	0.22 234	0.07 39	0.14 326	0.08 117	0.07 98	0.06 12	0.14 275

SFCPSM	0.23 204	0.12 93	0.51 218	0.21 101	0.14 164	0.34 348	0.22 299	0.57 398	0.41 300	0.29 202	0.32 202	0.23 160	0.22 223	0.28 167	0.20 195	0.10 278	0.07 117	0.09 197	0.10 297	0.09 194	0.09 96

HSM-Net_RVC	0.28 316	0.12 93	0.48 159	0.19 35	0.11 47	0.35 363	0.21 266	0.64 454	0.44 335	0.40 379	0.43 333	0.50 412	0.27 293	0.75 431	0.25 276	0.08 145	0.07 117	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.09 96
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
G2L-Stereo_aug	0.27 306	0.13 119	0.65 343	0.19 35	0.12 80	0.33 332	0.22 299	0.42 238	0.52 414	0.41 391	0.44 343	0.46 388	0.30 341	0.53 330	0.32 340	0.08 145	0.06 48	0.06 2	0.05 19	0.08 122	0.09 96

LG-Stereo	0.14 17	0.13 119	0.30 40	0.21 101	0.11 47	0.16 29	0.18 162	0.23 26	0.19 23	0.12 19	0.18 68	0.11 18	0.09 16	0.15 4	0.14 56	0.06 2	0.07 117	0.08 117	0.08 168	0.07 66	0.07 19

MM-Stereo_test1	0.20 123	0.13 119	0.45 124	0.24 246	0.12 80	0.20 102	0.21 266	0.36 163	0.32 187	0.23 127	0.22 111	0.15 73	0.14 106	0.28 167	0.16 102	0.07 39	0.24 450	0.08 117	0.07 98	0.09 194	0.21 367

castereo++	0.14 17	0.13 119	0.25 13	0.19 35	0.10 32	0.27 236	0.13 19	0.24 40	0.26 107	0.11 9	0.13 25	0.16 81	0.10 31	0.18 28	0.11 1	0.07 39	0.08 174	0.07 45	0.06 51	0.05 1	0.07 19

999	0.15 31	0.13 119	0.30 40	0.19 35	0.12 80	0.20 102	0.17 110	0.25 52	0.20 32	0.14 35	0.16 49	0.14 59	0.11 47	0.36 261	0.16 102	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.06 51	0.06 12	0.08 60

rvit_stereo_0083	0.17 61	0.13 119	0.29 32	0.21 101	0.13 127	0.17 43	0.17 110	0.23 26	0.36 240	0.16 54	0.22 111	0.19 113	0.17 152	0.21 62	0.17 125	0.11 315	0.10 246	0.10 270	0.08 168	0.09 194	0.08 60

rvit_stereo_0081	0.16 47	0.13 119	0.30 40	0.21 101	0.12 80	0.17 43	0.17 110	0.24 40	0.34 214	0.17 65	0.19 76	0.18 103	0.15 120	0.20 54	0.17 125	0.11 315	0.08 174	0.09 197	0.08 168	0.09 194	0.07 19

rvit_stereo_0082	0.16 47	0.13 119	0.30 40	0.21 101	0.12 80	0.17 43	0.17 110	0.24 40	0.34 214	0.17 65	0.19 76	0.18 103	0.15 120	0.20 54	0.17 125	0.11 315	0.08 174	0.09 197	0.08 168	0.09 194	0.07 19

test_sample1	0.24 232	0.13 119	0.40 91	0.20 70	0.13 127	0.29 275	0.19 205	0.43 248	0.30 168	0.27 168	0.34 232	0.31 267	0.28 315	0.45 301	0.27 298	0.09 217	0.16 367	0.08 117	0.08 168	0.09 194	0.22 380

CAS++	0.17 61	0.13 119	0.35 63	0.18 15	0.13 127	0.17 43	0.16 82	0.42 238	0.25 96	0.19 85	0.18 68	0.13 37	0.10 31	0.22 78	0.12 9	0.12 354	0.10 246	0.11 325	0.08 168	0.10 253	0.09 96
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV++	0.19 95	0.13 119	0.38 76	0.30 410	0.19 345	0.15 17	0.15 56	0.32 117	0.18 17	0.13 24	0.16 49	0.12 26	0.11 47	0.24 101	0.15 84	0.07 39	0.32 487	0.07 45	0.05 19	0.07 66	0.42 482

SMFormer	0.27 306	0.13 119	0.47 144	0.20 70	0.10 32	0.28 254	0.19 205	0.54 362	0.48 378	0.35 316	0.42 319	0.31 267	0.27 293	0.60 367	0.34 356	0.10 278	0.16 367	0.08 117	0.09 244	0.10 253	0.16 306

tta	0.27 306	0.13 119	0.47 144	0.20 70	0.10 32	0.28 254	0.19 205	0.54 362	0.48 378	0.35 316	0.42 319	0.31 267	0.27 293	0.60 367	0.34 356	0.10 278	0.16 367	0.08 117	0.09 244	0.08 122	0.13 249

qqq1	0.26 279	0.13 119	0.47 144	0.20 70	0.10 32	0.28 254	0.19 205	0.54 362	0.48 378	0.35 316	0.42 319	0.31 267	0.27 293	0.60 367	0.21 217	0.10 278	0.16 367	0.07 45	0.07 98	0.08 122	0.13 249

fff1	0.26 279	0.13 119	0.47 144	0.20 70	0.10 32	0.28 254	0.19 205	0.54 362	0.48 378	0.35 316	0.42 319	0.31 267	0.27 293	0.60 367	0.21 217	0.10 278	0.16 367	0.07 45	0.07 98	0.08 122	0.13 249

CoDeX	0.24 232	0.13 119	0.48 159	0.22 150	0.14 164	0.29 275	0.21 266	0.55 380	0.42 312	0.29 202	0.36 255	0.28 226	0.23 234	0.48 308	0.20 195	0.09 217	0.06 48	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.08 60

ff7	0.18 70	0.13 119	0.41 98	0.21 101	0.15 224	0.21 127	0.17 110	0.28 64	0.23 62	0.21 102	0.13 25	0.12 26	0.12 65	0.27 146	0.13 26	0.07 39	0.25 453	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.36 463

ffff	0.18 70	0.13 119	0.41 98	0.21 101	0.15 224	0.21 127	0.17 110	0.28 64	0.23 62	0.21 102	0.13 25	0.12 26	0.12 65	0.27 146	0.13 26	0.07 39	0.25 453	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.36 463

11t	0.18 70	0.13 119	0.41 98	0.21 101	0.15 224	0.21 127	0.17 110	0.28 64	0.23 62	0.21 102	0.13 25	0.12 26	0.12 65	0.27 146	0.13 26	0.07 39	0.25 453	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.36 463

MIF-Stereo (partial)	0.18 70	0.13 119	0.50 201	0.22 150	0.15 224	0.16 29	0.13 19	0.29 81	0.26 107	0.17 65	0.26 141	0.16 81	0.17 152	0.25 115	0.18 150	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.09 194	0.08 60

EKT-Stereo	0.39 409	0.13 119	0.53 250	0.42 481	3.94 532	0.22 155	0.17 110	0.38 188	0.30 168	0.21 102	0.20 84	0.23 160	0.15 120	0.30 203	0.18 150	0.10 278	0.08 174	0.09 197	0.08 168	0.09 194	0.12 225

CASnet	0.15 31	0.13 119	0.30 40	0.22 150	0.08 4	0.15 17	0.14 37	0.28 64	0.26 107	0.23 127	0.20 84	0.15 73	0.11 47	0.18 28	0.13 26	0.07 39	0.05 4	0.11 325	0.09 244	0.08 122	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.20 123	0.13 119	0.49 179	0.28 384	0.20 367	0.21 127	0.17 110	0.29 81	0.24 73	0.22 120	0.13 25	0.12 26	0.12 65	0.32 224	0.13 26	0.07 39	0.26 460	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.48 493

anonymousa	0.26 279	0.13 119	0.56 280	0.29 399	0.30 458	0.31 308	0.20 240	0.38 188	0.36 240	0.33 279	0.51 394	0.41 349	0.27 293	0.25 115	0.24 262	0.08 145	0.18 399	0.09 197	0.18 454	0.08 122	0.17 324

ProNet	0.16 47	0.13 119	0.36 69	0.21 101	0.15 224	0.20 102	0.19 205	0.29 81	0.23 62	0.14 35	0.13 25	0.13 37	0.12 65	0.25 115	0.13 26	0.06 2	0.09 214	0.07 45	0.06 51	0.07 66	0.22 380

ccc-4	0.18 70	0.13 119	0.41 98	0.21 101	0.15 224	0.21 127	0.17 110	0.28 64	0.23 62	0.21 102	0.13 25	0.12 26	0.12 65	0.27 146	0.13 26	0.07 39	0.25 453	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.36 463

BUS	0.24 232	0.13 119	0.36 69	0.25 282	0.14 164	0.44 413	0.17 110	0.59 420	0.36 240	0.34 298	0.35 240	0.31 267	0.22 223	0.27 146	0.22 234	0.10 278	0.07 117	0.11 325	0.10 297	0.09 194	0.10 150

BSDual-CNN	0.24 232	0.13 119	0.36 69	0.25 282	0.14 164	0.35 363	0.22 299	0.59 420	0.36 240	0.34 298	0.35 240	0.38 324	0.25 268	0.27 146	0.28 306	0.10 278	0.07 117	0.11 325	0.10 297	0.09 194	0.10 150

IGEV-Stereo	0.20 123	0.13 119	0.49 179	0.28 384	0.20 367	0.21 127	0.17 110	0.29 81	0.24 73	0.22 120	0.13 25	0.12 26	0.12 65	0.32 224	0.13 26	0.07 39	0.26 460	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.48 493
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.24 232	0.13 119	0.36 69	0.21 101	0.14 164	0.35 363	0.23 328	0.54 362	0.36 240	0.36 328	0.38 273	0.38 324	0.25 268	0.27 146	0.28 306	0.10 278	0.08 174	0.10 270	0.10 297	0.09 194	0.09 96

DAS	0.28 316	0.13 119	0.49 179	0.24 246	0.18 319	0.30 288	0.24 352	0.48 306	0.48 378	0.42 396	0.45 358	0.34 293	0.31 359	0.76 437	0.24 262	0.09 217	0.07 117	0.09 197	0.07 98	0.10 253	0.11 184

SepStereo	0.27 306	0.13 119	0.49 179	0.24 246	0.18 319	0.30 288	0.24 352	0.48 306	0.48 378	0.42 396	0.45 358	0.34 293	0.31 359	0.64 392	0.24 262	0.09 217	0.07 117	0.09 197	0.07 98	0.10 253	0.11 184

Patchmatch Stereo++	0.19 95	0.13 119	0.51 218	0.22 150	0.11 47	0.19 72	0.14 37	0.30 94	0.24 73	0.28 178	0.29 168	0.25 189	0.18 180	0.27 146	0.18 150	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.10 253	0.09 96
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 95	0.13 119	0.51 218	0.22 150	0.11 47	0.19 72	0.15 56	0.30 94	0.24 73	0.28 178	0.29 168	0.25 189	0.18 180	0.25 115	0.17 125	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.10 253	0.09 96

ROB_FTStereo_v2	0.19 95	0.13 119	0.51 218	0.22 150	0.11 47	0.19 72	0.15 56	0.30 94	0.24 73	0.28 178	0.29 168	0.25 189	0.18 180	0.25 115	0.18 150	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.10 253	0.09 96

ROB_FTStereo	0.19 95	0.13 119	0.51 218	0.22 150	0.11 47	0.19 72	0.13 19	0.30 94	0.24 73	0.28 178	0.29 168	0.25 189	0.18 180	0.25 115	0.17 125	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.10 253	0.09 96

HUI-Stereo	0.19 95	0.13 119	0.52 239	0.22 150	0.11 47	0.19 72	0.14 37	0.30 94	0.24 73	0.28 178	0.29 168	0.25 189	0.18 180	0.23 94	0.17 125	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.10 253	0.09 96

iGMRVC	0.19 95	0.13 119	0.51 218	0.22 150	0.11 47	0.19 72	0.15 56	0.30 94	0.24 73	0.28 178	0.29 168	0.25 189	0.18 180	0.27 146	0.18 150	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.10 253	0.09 96

RAFT-RH_RVC	0.26 279	0.13 119	0.57 289	0.22 150	0.12 80	0.25 212	0.14 37	0.27 59	0.29 152	0.38 353	1.14 494	0.23 160	0.18 180	0.58 354	0.24 262	0.07 39	0.06 48	0.10 270	0.07 98	0.06 12	0.08 60

iRAFT	0.19 95	0.13 119	0.51 218	0.22 150	0.11 47	0.19 72	0.14 37	0.30 94	0.24 73	0.28 178	0.29 168	0.25 189	0.18 180	0.27 146	0.18 150	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.10 253	0.09 96

CRE-IMP	0.19 95	0.13 119	0.51 218	0.23 201	0.11 47	0.24 196	0.17 110	0.31 110	0.24 73	0.27 168	0.26 141	0.24 177	0.17 152	0.24 101	0.19 176	0.09 217	0.05 4	0.10 270	0.07 98	0.10 253	0.10 150

RAFT-IKP	0.19 95	0.13 119	0.51 218	0.22 150	0.11 47	0.18 60	0.15 56	0.30 94	0.24 73	0.28 178	0.29 168	0.25 189	0.18 180	0.26 134	0.18 150	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.10 253	0.09 96

ICVP	0.24 232	0.13 119	0.45 124	0.26 321	0.14 164	0.30 288	0.25 365	0.47 295	0.35 224	0.29 202	0.43 333	0.35 307	0.25 268	0.28 167	0.25 276	0.12 354	0.09 214	0.09 197	0.09 244	0.09 194	0.11 184
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.22 171	0.13 119	0.48 159	0.22 150	0.12 80	0.27 236	0.18 162	0.43 248	0.37 255	0.31 241	0.32 202	0.29 239	0.23 234	0.27 146	0.24 262	0.10 278	0.07 117	0.09 197	0.09 244	0.09 194	0.11 184

DIP-Stereo	0.20 123	0.13 119	0.48 159	0.20 70	0.13 127	0.28 254	0.12 15	0.43 248	0.26 107	0.27 168	0.32 202	0.21 139	0.17 152	0.26 134	0.20 195	0.08 145	0.06 48	0.08 117	0.06 51	0.07 66	0.10 150
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HART	0.20 123	0.14 164	0.42 107	0.26 321	0.24 422	0.17 43	0.16 82	0.32 117	0.25 96	0.15 47	0.26 141	0.17 92	0.09 16	0.24 101	0.14 56	0.06 2	0.36 493	0.07 45	0.05 19	0.08 122	0.27 428

SCV_C0	0.19 95	0.14 164	0.40 91	0.30 410	0.20 367	0.15 17	0.16 82	0.35 151	0.26 107	0.17 65	0.16 49	0.13 37	0.09 16	0.31 215	0.14 56	0.07 39	0.22 430	0.06 2	0.06 51	0.09 194	0.25 412

tt45	0.15 31	0.14 164	0.29 32	0.19 35	0.11 47	0.23 174	0.18 162	0.23 26	0.18 17	0.16 54	0.13 25	0.14 59	0.10 31	0.31 215	0.15 84	0.07 39	0.05 4	0.08 117	0.06 51	0.07 66	0.08 60

mms	0.15 31	0.14 164	0.25 13	0.20 70	0.15 224	0.17 43	0.17 110	0.21 19	0.19 23	0.14 35	0.18 68	0.14 59	0.09 16	0.26 134	0.15 84	0.06 2	0.07 117	0.08 117	0.06 51	0.07 66	0.19 341

ours_stereo	0.15 31	0.14 164	0.29 32	0.21 101	0.14 164	0.17 43	0.18 162	0.21 19	0.20 32	0.13 24	0.18 68	0.14 59	0.10 31	0.24 101	0.15 84	0.06 2	0.06 48	0.08 117	0.06 51	0.07 66	0.13 249

fffy	0.15 31	0.14 164	0.31 47	0.21 101	0.14 164	0.19 72	0.18 162	0.24 40	0.19 23	0.13 24	0.17 58	0.15 73	0.13 91	0.25 115	0.15 84	0.06 2	0.08 174	0.08 117	0.06 51	0.07 66	0.15 291

model_zeroshot	0.21 153	0.14 164	0.51 218	0.34 447	0.18 319	0.26 229	0.16 82	0.41 233	0.24 73	0.33 279	0.20 84	0.25 189	0.12 65	0.26 134	0.16 102	0.09 217	0.21 419	0.07 45	0.08 168	0.07 66	0.13 249

DCVSM-stereo	0.25 257	0.14 164	0.53 250	0.21 101	0.14 164	0.27 236	0.14 37	0.35 151	0.35 224	0.42 396	0.33 222	0.46 388	0.30 341	0.31 215	0.27 298	0.11 315	0.10 246	0.12 358	0.10 297	0.12 345	0.15 291

WCG-NET（raft）	0.16 47	0.14 164	0.32 52	0.18 15	0.09 10	0.19 72	0.16 82	0.24 40	0.27 124	0.19 85	0.19 76	0.20 125	0.12 65	0.22 78	0.13 26	0.06 2	0.17 390	0.06 2	0.05 19	0.07 66	0.07 19

test_sample5	0.26 279	0.14 164	0.51 218	0.21 101	0.12 80	0.31 308	0.21 266	0.53 349	0.38 265	0.33 279	0.43 333	0.29 239	0.25 268	0.56 347	0.24 262	0.10 278	0.14 326	0.10 270	0.10 297	0.11 305	0.16 306

test_sample4	0.26 279	0.14 164	0.53 250	0.21 101	0.12 80	0.32 325	0.21 266	0.53 349	0.38 265	0.33 279	0.38 273	0.28 226	0.25 268	0.54 336	0.25 276	0.10 278	0.14 326	0.10 270	0.09 244	0.11 305	0.16 306

test_sample3	0.25 257	0.14 164	0.52 239	0.20 70	0.12 80	0.33 332	0.20 240	0.53 349	0.38 265	0.32 266	0.35 240	0.29 239	0.24 255	0.54 336	0.25 276	0.10 278	0.14 326	0.09 197	0.09 244	0.11 305	0.15 291

gcap-zeroshot	0.19 95	0.14 164	0.51 218	0.21 101	0.15 224	0.27 236	0.15 56	0.32 117	0.24 73	0.26 157	0.20 84	0.34 293	0.15 120	0.22 78	0.14 56	0.07 39	0.08 174	0.07 45	0.07 98	0.06 12	0.09 96

DualNet	0.26 279	0.14 164	0.51 218	0.21 101	0.12 80	0.31 308	0.21 266	0.53 349	0.38 265	0.34 298	0.44 343	0.29 239	0.25 268	0.56 347	0.24 262	0.10 278	0.14 326	0.10 270	0.10 297	0.11 305	0.16 306

ttt	0.33 373	0.14 164	0.54 262	0.22 150	0.14 164	0.30 288	0.22 299	0.59 420	0.51 403	0.31 241	0.46 370	0.30 257	0.23 234	0.71 418	1.07 485	0.13 373	0.22 430	0.10 270	0.11 330	0.12 345	0.24 401

PCWNet_CMD	0.23 204	0.14 164	0.48 159	0.21 101	0.13 127	0.28 254	0.17 110	0.47 295	0.47 370	0.30 225	0.36 255	0.37 318	0.24 255	0.29 188	0.21 217	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.11 305	0.11 184

CFNet_ucs	0.25 257	0.14 164	0.51 218	0.20 70	0.15 224	0.29 275	0.18 162	0.51 333	0.46 357	0.32 266	0.42 319	0.38 324	0.23 234	0.31 215	0.22 234	0.11 315	0.08 174	0.12 358	0.09 244	0.13 359	0.13 249

testlalala_base	0.23 204	0.14 164	0.48 159	0.26 321	0.16 262	0.25 212	0.17 110	0.37 177	0.19 23	0.20 95	0.26 141	0.17 92	0.14 106	0.19 41	0.18 150	0.42 499	0.23 440	0.07 45	0.06 51	0.50 493	0.14 275

Selective-RAFT	0.19 95	0.14 164	0.37 74	0.24 246	0.11 47	0.30 288	0.15 56	0.35 151	0.34 214	0.17 65	0.17 58	0.22 146	0.18 180	0.29 188	0.18 150	0.07 39	0.16 367	0.07 45	0.07 98	0.08 122	0.08 60

CRFU-Net	0.29 336	0.14 164	0.48 159	0.26 321	0.15 224	0.46 423	0.22 299	0.52 339	0.32 187	0.44 413	0.42 319	0.48 402	0.47 439	0.44 295	0.31 332	0.12 354	0.10 246	0.09 197	0.08 168	0.10 253	0.11 184

IPLGR	0.22 171	0.14 164	0.75 381	0.21 101	0.11 47	0.25 212	0.18 162	0.44 269	0.38 265	0.29 202	0.28 160	0.21 139	0.19 201	0.37 271	0.19 176	0.07 39	0.06 48	0.08 117	0.07 98	0.07 66	0.07 19

GANet-ADL	0.22 171	0.14 164	0.51 218	0.23 201	0.14 164	0.29 275	0.19 205	0.48 306	0.36 240	0.26 157	0.33 222	0.32 278	0.20 206	0.26 134	0.22 234	0.11 315	0.07 117	0.07 45	0.06 51	0.09 194	0.11 184

STrans-v2	0.25 257	0.14 164	0.56 280	0.21 101	0.12 80	0.23 174	0.20 240	0.50 323	0.31 177	0.31 241	0.42 319	0.35 307	0.35 388	0.62 384	0.24 262	0.07 39	0.05 4	0.08 117	0.07 98	0.06 12	0.08 60

TransformOpticalFlow	0.24 232	0.14 164	0.57 289	0.24 246	0.11 47	0.21 127	0.19 205	0.43 248	0.34 214	0.30 225	0.43 333	0.36 312	0.31 359	0.61 373	0.20 195	0.07 39	0.05 4	0.08 117	0.07 98	0.06 12	0.08 60

CFNet_pseudo	0.23 204	0.14 164	0.48 159	0.20 70	0.13 127	0.27 236	0.17 110	0.46 285	0.45 346	0.30 225	0.37 266	0.38 324	0.23 234	0.30 203	0.22 234	0.09 217	0.06 48	0.11 325	0.08 168	0.11 305	0.11 184

GES	0.23 204	0.14 164	0.54 262	0.21 101	0.14 164	0.28 254	0.19 205	0.51 333	0.35 224	0.31 241	0.36 255	0.25 189	0.24 255	0.30 203	0.23 253	0.11 315	0.09 214	0.08 117	0.08 168	0.10 253	0.12 225

222	0.45 438	0.14 164	0.43 113	0.19 35	0.15 224	0.36 370	0.20 240	0.60 430	0.43 323	0.37 344	0.45 358	0.30 257	0.28 315	0.59 362	3.72 530	0.11 315	0.19 403	0.08 117	0.09 244	0.09 194	0.27 428

xxxx	0.39 409	0.14 164	0.47 144	0.20 70	0.16 262	0.38 384	0.20 240	0.61 437	0.43 323	0.30 225	0.44 343	0.38 324	0.25 268	0.50 314	2.41 524	0.11 315	0.21 419	0.09 197	0.10 297	0.10 253	0.26 424

test_xeample	0.39 409	0.14 164	0.46 138	0.19 35	0.16 262	0.34 348	0.22 299	0.59 420	0.43 323	0.33 279	0.47 378	0.30 257	0.27 293	0.60 367	2.44 525	0.10 278	0.21 419	0.09 197	0.09 244	0.09 194	0.25 412

MSMDNet	0.23 204	0.14 164	0.49 179	0.20 70	0.13 127	0.28 254	0.17 110	0.47 295	0.47 370	0.30 225	0.36 255	0.37 318	0.24 255	0.29 188	0.21 217	0.09 217	0.07 117	0.09 197	0.08 168	0.11 305	0.11 184

ccs_rob	0.23 204	0.14 164	0.48 159	0.20 70	0.13 127	0.27 236	0.17 110	0.46 285	0.45 346	0.30 225	0.37 266	0.38 324	0.23 234	0.30 203	0.22 234	0.09 217	0.06 48	0.11 325	0.08 168	0.12 345	0.11 184

MM-Stereo_test3	0.19 95	0.15 195	0.39 82	0.25 282	0.15 224	0.19 72	0.22 299	0.42 238	0.40 291	0.17 65	0.24 126	0.17 92	0.12 65	0.22 78	0.16 102	0.08 145	0.21 419	0.08 117	0.06 51	0.09 194	0.11 184

ISRNet	0.28 316	0.15 195	0.54 262	0.27 357	0.19 345	0.24 196	0.15 56	0.47 295	0.45 346	0.40 379	0.49 388	0.42 361	0.27 293	0.33 234	0.30 322	0.20 458	0.12 290	0.17 438	0.16 438	0.16 399	0.21 367

SCV	0.18 70	0.15 195	0.37 74	0.26 321	0.20 367	0.16 29	0.16 82	0.35 151	0.23 62	0.14 35	0.16 49	0.13 37	0.09 16	0.31 215	0.12 9	0.08 145	0.19 403	0.07 45	0.07 98	0.09 194	0.26 424

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 12	0.15 195	0.21 6	0.27 357	0.09 10	0.15 17	0.13 19	0.23 26	0.21 45	0.12 19	0.11 14	0.10 8	0.13 91	0.22 78	0.13 26	0.07 39	0.05 4	0.06 2	0.05 19	0.07 66	0.07 19

HUF	0.26 279	0.15 195	0.79 396	0.39 469	0.31 465	0.16 29	0.17 110	0.36 163	0.25 96	0.19 85	0.14 41	0.23 160	0.11 47	0.32 224	0.14 56	0.08 145	0.60 517	0.06 2	0.05 19	0.07 66	0.56 501

FACV-RUCA	0.22 171	0.15 195	0.38 76	0.24 246	0.23 408	0.26 229	0.19 205	0.41 233	0.35 224	0.26 157	0.32 202	0.22 146	0.25 268	0.24 101	0.19 176	0.10 278	0.07 117	0.15 421	0.08 168	0.16 399	0.14 275

SMoEStereo_RVC	0.14 17	0.15 195	0.29 32	0.19 35	0.10 32	0.19 72	0.17 110	0.21 19	0.21 45	0.15 47	0.13 25	0.12 26	0.11 47	0.25 115	0.16 102	0.06 2	0.05 4	0.08 117	0.06 51	0.06 12	0.08 60

tg	0.18 70	0.15 195	0.34 58	0.22 150	0.11 47	0.23 174	0.15 56	0.35 151	0.27 124	0.20 95	0.25 133	0.20 125	0.12 65	0.25 115	0.16 102	0.07 39	0.07 117	0.09 197	0.09 244	0.08 122	0.13 249

RAStereo	0.14 17	0.15 195	0.40 91	0.22 150	0.11 47	0.15 17	0.18 162	0.25 52	0.24 73	0.13 24	0.17 58	0.11 18	0.09 16	0.15 4	0.13 26	0.08 145	0.06 48	0.08 117	0.06 51	0.07 66	0.05 1

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 279	0.15 195	0.96 444	0.21 101	0.25 435	0.30 288	0.21 266	0.54 362	0.28 134	0.25 147	0.29 168	0.46 388	0.23 234	0.28 167	0.20 195	0.08 145	0.10 246	0.08 117	0.12 371	0.11 305	0.17 324

test_sample6	0.27 306	0.15 195	0.50 201	0.22 150	0.12 80	0.30 288	0.22 299	0.54 362	0.39 281	0.34 298	0.44 343	0.29 239	0.25 268	0.58 354	0.26 287	0.11 315	0.14 326	0.10 270	0.10 297	0.11 305	0.16 306

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 70	0.15 195	0.27 26	0.20 70	0.13 127	0.24 196	0.17 110	0.31 110	0.37 255	0.43 407	0.17 58	0.13 37	0.12 65	0.20 54	0.16 102	0.08 145	0.07 117	0.09 197	0.07 98	0.09 194	0.08 60

MyStereo07	0.18 70	0.15 195	0.44 121	0.22 150	0.16 262	0.25 212	0.22 299	0.31 110	0.26 107	0.22 120	0.13 25	0.12 26	0.13 91	0.33 234	0.14 56	0.07 39	0.13 309	0.09 197	0.09 244	0.09 194	0.11 184

MyStereo06	0.23 204	0.15 195	0.74 378	0.22 150	0.14 164	0.25 212	0.22 299	0.43 248	0.25 96	0.36 328	0.24 126	0.34 293	0.18 180	0.24 101	0.20 195	0.07 39	0.12 290	0.09 197	0.09 244	0.09 194	0.11 184

MyStereo05	0.24 232	0.15 195	0.58 304	0.22 150	0.14 164	0.25 212	0.22 299	0.50 323	0.54 421	0.32 266	0.23 119	0.26 208	0.23 234	0.32 224	0.25 276	0.07 39	0.12 290	0.09 197	0.09 244	0.09 194	0.11 184

MyStereo04	0.24 232	0.15 195	0.58 304	0.22 150	0.16 262	0.25 212	0.22 299	0.51 333	0.54 421	0.29 202	0.23 119	0.27 213	0.23 234	0.32 224	0.25 276	0.07 39	0.13 309	0.09 197	0.09 244	0.09 194	0.11 184

mmm	0.25 257	0.15 195	0.44 121	0.23 201	0.20 367	0.28 254	0.21 266	0.43 248	0.32 187	0.31 241	0.40 300	0.30 257	0.24 255	0.31 215	0.28 306	0.09 217	0.21 419	0.11 325	0.12 371	0.10 253	0.26 424

DCRE	0.24 232	0.15 195	0.45 124	0.26 321	0.26 439	0.23 174	0.21 266	0.37 177	0.29 152	0.23 127	0.81 474	0.23 160	0.16 136	0.24 101	0.18 150	0.07 39	0.14 326	0.07 45	0.08 168	0.07 66	0.25 412

fff	0.20 123	0.15 195	0.57 289	0.19 35	0.09 10	0.19 72	0.18 162	0.38 188	0.46 357	0.29 202	0.31 193	0.18 103	0.28 315	0.21 62	0.20 195	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.05 19	0.06 12	0.09 96

ADStereo(finetuned)	0.21 153	0.15 195	0.59 311	0.19 35	0.09 10	0.19 72	0.18 162	0.37 177	0.41 300	0.30 225	0.31 193	0.19 113	0.31 359	0.21 62	0.20 195	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.05 19	0.07 66	0.10 150

x	0.23 204	0.15 195	0.45 124	0.20 70	0.15 224	0.27 236	0.17 110	0.43 248	0.35 224	0.26 157	0.31 193	0.29 239	0.25 268	0.29 188	0.30 322	0.09 217	0.22 430	0.08 117	0.09 244	0.09 194	0.24 401

IER	0.24 232	0.15 195	0.50 201	0.21 101	0.15 224	0.31 308	0.20 240	0.44 269	0.38 265	0.34 298	0.41 311	0.32 278	0.34 381	0.31 215	0.23 253	0.09 217	0.07 117	0.08 117	0.08 168	0.09 194	0.09 96

hknet	0.26 279	0.15 195	0.49 179	0.25 282	0.16 262	0.35 363	0.22 299	0.59 420	0.40 291	0.34 298	0.35 240	0.43 368	0.28 315	0.38 274	0.26 287	0.09 217	0.07 117	0.11 325	0.10 297	0.09 194	0.10 150

GwcNet-ADL	0.23 204	0.15 195	0.58 304	0.24 246	0.13 127	0.23 174	0.24 352	0.51 333	0.41 300	0.28 178	0.29 168	0.30 257	0.20 206	0.27 146	0.28 306	0.09 217	0.07 117	0.07 45	0.07 98	0.09 194	0.11 184

THIR-Stereo	0.30 349	0.15 195	0.46 138	0.19 35	0.11 47	0.28 254	0.70 499	0.33 135	0.36 240	0.37 344	0.64 448	0.33 285	0.49 448	0.58 354	0.44 400	0.08 145	0.06 48	0.08 117	0.09 244	0.07 66	0.08 60

IRAFT_RVC	0.23 204	0.15 195	0.54 262	0.26 321	0.12 80	0.19 72	0.23 328	0.41 233	0.39 281	0.31 241	0.30 182	0.29 239	0.24 255	0.55 341	0.23 253	0.08 145	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.08 122	0.08 60

sCroCo_RVC	0.19 95	0.15 195	0.60 318	0.27 357	0.18 319	0.23 174	0.16 82	0.28 64	0.24 73	0.14 35	0.22 111	0.17 92	0.14 106	0.22 78	0.16 102	0.11 315	0.11 273	0.09 197	0.09 244	0.09 194	0.10 150

DCANet	0.20 123	0.15 195	0.57 289	0.19 35	0.09 10	0.19 72	0.18 162	0.37 177	0.41 300	0.30 225	0.31 193	0.19 113	0.23 234	0.21 62	0.20 195	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.05 19	0.07 66	0.10 150

csc	0.20 123	0.15 195	0.57 289	0.19 35	0.09 10	0.19 72	0.18 162	0.38 188	0.46 357	0.29 202	0.31 193	0.18 103	0.28 315	0.21 62	0.20 195	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.05 19	0.06 12	0.09 96

cscssc	0.20 123	0.15 195	0.57 289	0.19 35	0.09 10	0.19 72	0.18 162	0.38 188	0.46 357	0.29 202	0.31 193	0.18 103	0.28 315	0.21 62	0.20 195	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.05 19	0.06 12	0.09 96

UPFNet	0.27 306	0.15 195	0.47 144	0.25 282	0.20 367	0.37 378	0.27 384	0.50 323	0.40 291	0.36 328	0.38 273	0.37 318	0.29 335	0.40 279	0.34 356	0.10 278	0.10 246	0.10 270	0.10 297	0.10 253	0.08 60

xyz-stereo-finetune2	0.18 70	0.16 226	0.32 52	0.16 4	0.09 10	0.27 236	0.19 205	0.29 81	0.21 45	0.23 127	0.29 168	0.21 139	0.23 234	0.37 271	0.23 253	0.06 2	0.05 4	0.08 117	0.06 51	0.06 12	0.07 19

HI	0.21 153	0.16 226	0.50 201	0.18 15	0.15 224	0.17 43	0.16 82	0.35 151	0.22 53	0.38 353	0.38 273	0.36 312	0.24 255	0.29 188	0.22 234	0.06 2	0.05 4	0.08 117	0.09 244	0.09 194	0.08 60

CoSv	0.21 153	0.16 226	0.50 201	0.18 15	0.15 224	0.17 43	0.16 82	0.35 151	0.22 53	0.38 353	0.38 273	0.36 312	0.24 255	0.29 188	0.22 234	0.06 2	0.05 4	0.08 117	0.09 244	0.09 194	0.08 60

AIO_rvc	0.20 123	0.16 226	0.49 179	0.41 478	0.29 455	0.15 17	0.17 110	0.21 19	0.19 23	0.17 65	0.14 41	0.13 37	0.08 5	0.35 256	0.13 26	0.07 39	0.19 403	0.06 2	0.05 19	0.06 12	0.41 479

DDVS	0.26 279	0.16 226	0.45 124	0.25 282	0.17 292	0.34 348	0.21 266	0.43 248	0.31 177	0.34 298	0.41 311	0.47 398	0.21 216	0.52 327	0.29 319	0.11 315	0.09 214	0.11 325	0.09 244	0.13 359	0.16 306

rvit_0105_6	0.20 123	0.16 226	0.41 98	0.23 201	0.14 164	0.18 60	0.20 240	0.31 110	0.39 281	0.18 82	0.22 111	0.23 160	0.18 180	0.26 134	0.18 150	0.16 421	0.13 309	0.13 383	0.11 330	0.11 305	0.09 96

ITSA-stereo	0.26 279	0.16 226	0.39 82	0.24 246	0.11 47	0.28 254	0.18 162	0.58 411	0.59 443	0.32 266	0.32 202	0.33 285	0.28 315	0.51 320	0.34 356	0.11 315	0.08 174	0.11 325	0.11 330	0.11 305	0.15 291

test_sample7	0.28 316	0.16 226	0.47 144	0.21 101	0.14 164	0.29 275	0.22 299	0.54 362	0.43 323	0.38 353	0.36 255	0.38 324	0.32 371	0.41 282	0.26 287	0.14 397	0.21 419	0.13 383	0.12 371	0.13 359	0.25 412

ACVNet-DCA	0.21 153	0.16 226	0.50 201	0.27 357	0.13 127	0.31 308	0.19 205	0.43 248	0.32 187	0.21 102	0.20 84	0.13 37	0.17 152	0.28 167	0.12 9	0.08 145	0.28 469	0.08 117	0.06 51	0.09 194	0.23 388

xx1	0.23 204	0.16 226	0.50 201	0.27 357	0.13 127	0.31 308	0.19 205	0.39 206	0.48 378	0.21 102	0.20 84	0.28 226	0.25 268	0.28 167	0.12 9	0.08 145	0.28 469	0.10 270	0.11 330	0.09 194	0.23 388

1test111	0.22 171	0.16 226	0.50 201	0.27 357	0.13 127	0.31 308	0.19 205	0.43 248	0.32 187	0.21 102	0.20 84	0.13 37	0.17 152	0.36 261	0.28 306	0.08 145	0.28 469	0.08 117	0.06 51	0.09 194	0.23 388

cc1	0.22 171	0.16 226	0.50 201	0.27 357	0.13 127	0.31 308	0.19 205	0.39 206	0.48 378	0.21 102	0.20 84	0.13 37	0.17 152	0.28 167	0.12 9	0.08 145	0.28 469	0.08 117	0.06 51	0.08 122	0.37 471

tt1	0.22 171	0.16 226	0.49 179	0.26 321	0.15 224	0.31 308	0.19 205	0.38 188	0.46 357	0.21 102	0.19 76	0.13 37	0.16 136	0.28 167	0.12 9	0.08 145	0.28 469	0.08 117	0.06 51	0.08 122	0.37 471

plain	0.18 70	0.16 226	0.59 311	0.21 101	0.13 127	0.16 29	0.17 110	0.29 81	0.23 62	0.16 54	0.26 141	0.13 37	0.17 152	0.27 146	0.17 125	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.07 98	0.10 253	0.07 19

gwcnet-sp	0.25 257	0.16 226	0.70 365	0.23 201	0.14 164	0.34 348	0.22 299	0.46 285	0.41 300	0.37 344	0.35 240	0.27 213	0.27 293	0.36 261	0.26 287	0.09 217	0.08 174	0.09 197	0.09 244	0.10 253	0.10 150

scenet	0.25 257	0.16 226	0.70 365	0.23 201	0.14 164	0.34 348	0.22 299	0.46 285	0.41 300	0.37 344	0.35 240	0.27 213	0.27 293	0.36 261	0.26 287	0.09 217	0.08 174	0.09 197	0.09 244	0.10 253	0.10 150

CASS	0.22 171	0.16 226	0.40 91	0.26 321	0.12 80	0.29 275	0.19 205	0.40 215	0.32 187	0.34 298	0.35 240	0.25 189	0.25 268	0.26 134	0.21 217	0.13 373	0.08 174	0.11 325	0.09 244	0.11 305	0.12 225
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.25 257	0.16 226	0.70 365	0.23 201	0.14 164	0.34 348	0.22 299	0.46 285	0.41 300	0.37 344	0.35 240	0.27 213	0.27 293	0.36 261	0.26 287	0.09 217	0.08 174	0.09 197	0.09 244	0.10 253	0.10 150

qqq	0.24 232	0.16 226	0.46 138	0.20 70	0.15 224	0.23 174	0.20 240	0.43 248	0.32 187	0.26 157	0.31 193	0.28 226	0.25 268	0.36 261	0.28 306	0.08 145	0.22 430	0.10 270	0.11 330	0.09 194	0.23 388

NINENet	0.27 306	0.16 226	0.49 179	0.23 201	0.16 262	0.44 413	0.17 110	0.63 449	0.49 391	0.33 279	0.38 273	0.31 267	0.22 223	0.43 291	0.22 234	0.11 315	0.10 246	0.12 358	0.08 168	0.12 345	0.11 184

test_4	0.19 95	0.16 226	0.39 82	0.24 246	0.13 127	0.19 72	0.21 266	0.27 59	0.24 73	0.24 135	0.47 378	0.22 146	0.13 91	0.27 146	0.18 150	0.06 2	0.06 48	0.09 197	0.09 244	0.07 66	0.06 6

PSMNet-ADL	0.26 279	0.16 226	0.39 82	0.27 357	0.14 164	0.32 325	0.22 299	0.45 278	0.37 255	0.28 178	0.34 232	0.41 349	0.28 315	0.61 373	0.32 340	0.11 315	0.10 246	0.09 197	0.11 330	0.10 253	0.13 249

OMP-Stereo	0.24 232	0.16 226	0.48 159	0.30 410	0.13 127	0.21 127	0.16 82	0.38 188	0.35 224	0.34 298	0.30 182	0.33 285	0.20 206	0.70 413	0.24 262	0.08 145	0.06 48	0.09 197	0.07 98	0.08 122	0.07 19

IIG-Stereo	0.24 232	0.16 226	0.47 144	0.29 399	0.12 80	0.23 174	0.14 37	0.40 215	0.33 203	0.35 316	0.37 266	0.33 285	0.22 223	0.70 413	0.26 287	0.08 145	0.06 48	0.09 197	0.07 98	0.08 122	0.07 19

CroCo-Stereo	0.15 31	0.16 226	0.34 58	0.25 282	0.12 80	0.11 2	0.18 162	0.35 151	0.24 73	0.13 24	0.13 25	0.18 103	0.12 65	0.15 4	0.13 26	0.08 145	0.06 48	0.07 45	0.05 19	0.07 66	0.06 6
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
iRaftStereo_RVC	0.17 61	0.16 226	0.35 63	0.21 101	0.11 47	0.20 102	0.17 110	0.34 142	0.25 96	0.20 95	0.25 133	0.19 113	0.12 65	0.21 62	0.16 102	0.07 39	0.12 290	0.10 270	0.09 244	0.09 194	0.14 275

pcwnet_v2	0.32 366	0.16 226	1.22 481	0.23 201	0.19 345	0.32 325	0.19 205	0.61 437	0.61 447	0.37 344	0.45 358	0.35 307	0.29 335	0.37 271	0.26 287	0.14 397	0.11 273	0.12 358	0.11 330	0.14 381	0.18 327

UNet	0.28 316	0.16 226	0.70 365	0.24 246	0.20 367	0.44 413	0.21 266	0.52 339	0.42 312	0.36 328	0.40 300	0.43 368	0.33 379	0.41 282	0.32 340	0.09 217	0.07 117	0.10 270	0.09 244	0.10 253	0.09 96

ac_64	0.28 316	0.16 226	0.62 328	0.25 282	0.17 292	0.36 370	0.22 299	0.48 306	0.35 224	0.36 328	0.37 266	0.51 415	0.30 341	0.62 384	0.34 356	0.11 315	0.09 214	0.10 270	0.10 297	0.09 194	0.09 96

DISCO	0.33 373	0.16 226	0.55 270	0.26 321	0.16 262	0.48 435	0.25 365	0.52 339	0.58 436	0.38 353	0.45 358	0.63 457	0.37 398	0.65 396	0.50 420	0.10 278	0.07 117	0.09 197	0.08 168	0.13 359	0.13 249

MDST_ROB	0.51 456	0.16 226	0.97 446	0.31 425	0.21 382	1.35 514	0.34 435	0.80 491	0.59 443	1.09 503	0.74 466	0.49 408	0.37 398	1.31 505	0.60 442	0.14 397	0.12 290	0.16 429	0.13 401	0.13 359	0.18 327

xyz-stereo-finetune	0.17 61	0.17 257	0.29 32	0.17 6	0.08 4	0.24 196	0.21 266	0.30 94	0.32 187	0.19 85	0.22 111	0.19 113	0.15 120	0.30 203	0.22 234	0.06 2	0.06 48	0.08 117	0.06 51	0.06 12	0.07 19

rvit_0105_4	0.21 153	0.17 257	0.49 179	0.23 201	0.14 164	0.20 102	0.23 328	0.35 151	0.40 291	0.19 85	0.24 126	0.25 189	0.20 206	0.28 167	0.18 150	0.16 421	0.13 309	0.12 358	0.11 330	0.11 305	0.10 150

rvit_stereo_0081_aga	0.17 61	0.17 257	0.40 91	0.21 101	0.14 164	0.20 102	0.17 110	0.24 40	0.26 107	0.18 82	0.21 102	0.20 125	0.14 106	0.20 54	0.15 84	0.12 354	0.08 174	0.09 197	0.08 168	0.10 253	0.08 60

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 316	0.17 257	0.96 444	0.29 399	0.31 465	0.29 275	0.21 266	0.53 349	0.28 134	0.27 168	0.55 416	0.41 349	0.18 180	0.30 203	0.22 234	0.08 145	0.10 246	0.08 117	0.13 401	0.12 345	0.20 358

rvit_stereo_0080	0.16 47	0.17 257	0.35 63	0.19 35	0.13 127	0.14 12	0.20 240	0.29 81	0.26 107	0.16 54	0.17 58	0.19 113	0.14 106	0.19 41	0.16 102	0.11 315	0.08 174	0.08 117	0.08 168	0.10 253	0.08 60

IGEVStereo-DCA	0.20 123	0.17 257	0.41 98	0.22 150	0.15 224	0.20 102	0.17 110	0.28 64	0.23 62	0.19 85	0.12 20	0.14 59	0.12 65	0.38 274	0.31 332	0.07 39	0.16 367	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.36 463

rrr	0.22 171	0.17 257	0.79 396	0.22 150	0.15 224	0.20 102	0.18 162	0.40 215	0.27 124	0.19 85	0.12 20	0.14 59	0.12 65	0.38 274	0.31 332	0.07 39	0.16 367	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.28 435

ffm	0.27 306	0.17 257	0.84 414	0.21 101	0.13 127	0.29 275	0.21 266	0.38 188	0.46 357	0.31 241	0.44 343	0.34 293	0.24 255	0.28 167	0.12 9	0.08 145	0.28 469	0.12 358	0.11 330	0.08 122	0.37 471

ff1	0.36 392	0.17 257	0.84 414	0.21 101	0.13 127	0.29 275	0.21 266	0.38 188	0.46 357	0.31 241	0.44 343	0.34 293	0.24 255	0.91 470	1.30 496	0.08 145	0.28 469	0.12 358	0.11 330	0.08 122	0.37 471

mmx	0.37 399	0.17 257	0.84 414	0.21 101	0.13 127	0.29 275	0.21 266	0.57 398	0.48 378	0.31 241	0.44 343	0.34 293	0.24 255	0.91 470	1.30 496	0.10 278	0.20 414	0.12 358	0.11 330	0.11 305	0.23 388

1111x	0.39 409	0.17 257	0.80 400	0.23 201	0.15 224	0.33 332	0.27 384	0.62 445	0.48 378	0.32 266	0.43 333	0.40 341	0.29 335	0.86 460	1.60 511	0.09 217	0.23 440	0.09 197	0.12 371	0.10 253	0.23 388

whm_eth	0.16 47	0.17 257	0.35 63	0.19 35	0.13 127	0.14 12	0.20 240	0.29 81	0.26 107	0.16 54	0.17 58	0.19 113	0.14 106	0.19 41	0.16 102	0.11 315	0.08 174	0.08 117	0.08 168	0.10 253	0.08 60

xxx	0.37 399	0.17 257	0.84 414	0.21 101	0.13 127	0.29 275	0.21 266	0.57 398	0.48 378	0.31 241	0.44 343	0.34 293	0.24 255	0.91 470	1.30 496	0.10 278	0.20 414	0.12 358	0.11 330	0.11 305	0.23 388

MaDis-Stereo	0.15 31	0.17 257	0.39 82	0.19 35	0.15 224	0.16 29	0.13 19	0.26 56	0.22 53	0.13 24	0.15 45	0.14 59	0.11 47	0.17 19	0.17 125	0.08 145	0.07 117	0.08 117	0.06 51	0.07 66	0.06 6

MIM_Stereo	0.20 123	0.17 257	0.55 270	0.20 70	0.21 382	0.17 43	0.14 37	0.37 177	0.27 124	0.28 178	0.35 240	0.23 160	0.13 91	0.28 167	0.16 102	0.06 2	0.08 174	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.15 291

CSP-Net	0.28 316	0.17 257	0.41 98	0.22 150	0.14 164	0.44 413	0.24 352	0.52 339	0.42 312	0.42 396	0.44 343	0.42 361	0.27 293	0.66 402	0.30 322	0.12 354	0.09 214	0.08 117	0.08 168	0.10 253	0.10 150

GMOStereo	0.20 123	0.17 257	0.45 124	0.23 201	0.18 319	0.21 127	0.27 384	0.28 64	0.28 134	0.31 241	0.32 202	0.28 226	0.17 152	0.16 8	0.13 26	0.07 39	0.23 440	0.10 270	0.08 168	0.08 122	0.07 19

error version	0.20 123	0.17 257	0.45 124	0.23 201	0.18 319	0.21 127	0.27 384	0.28 64	0.28 134	0.31 241	0.32 202	0.28 226	0.17 152	0.16 8	0.13 26	0.07 39	0.23 440	0.10 270	0.08 168	0.08 122	0.07 19

test-v	0.20 123	0.17 257	0.45 124	0.23 201	0.18 319	0.21 127	0.27 384	0.28 64	0.28 134	0.31 241	0.32 202	0.28 226	0.17 152	0.16 8	0.13 26	0.07 39	0.23 440	0.10 270	0.08 168	0.08 122	0.07 19

test-2	0.20 123	0.17 257	0.45 124	0.23 201	0.18 319	0.21 127	0.27 384	0.28 64	0.28 134	0.31 241	0.32 202	0.28 226	0.17 152	0.16 8	0.13 26	0.07 39	0.23 440	0.10 270	0.08 168	0.08 122	0.07 19

test_xeample3	0.22 171	0.17 257	0.81 401	0.21 101	0.15 224	0.20 102	0.18 162	0.40 215	0.25 96	0.19 85	0.12 20	0.13 37	0.12 65	0.34 249	0.33 349	0.07 39	0.20 414	0.07 45	0.08 168	0.08 122	0.34 459

AdaStereo	0.25 257	0.17 257	0.47 144	0.25 282	0.13 127	0.33 332	0.17 110	0.57 398	0.43 323	0.34 298	0.38 273	0.35 307	0.21 216	0.32 224	0.24 262	0.14 397	0.06 48	0.13 383	0.09 244	0.11 305	0.09 96
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
rvit_0105_5	0.22 171	0.18 279	0.51 218	0.23 201	0.13 127	0.22 155	0.25 365	0.38 188	0.40 291	0.21 102	0.23 119	0.27 213	0.20 206	0.27 146	0.20 195	0.15 411	0.13 309	0.12 358	0.12 371	0.10 253	0.10 150

UGAM	0.28 316	0.18 279	0.57 289	0.26 321	0.13 127	0.23 174	0.26 376	0.33 135	0.45 346	0.32 266	0.42 319	0.45 380	0.22 223	0.92 475	0.23 253	0.08 145	0.09 214	0.14 405	0.13 401	0.10 253	0.10 150

rvit_stereo_0075_2	0.25 257	0.18 279	0.65 343	0.27 357	0.22 397	0.22 155	0.15 56	0.41 233	0.36 240	0.27 168	0.37 266	0.29 239	0.21 216	0.29 188	0.20 195	0.17 435	0.12 290	0.19 453	0.12 371	0.14 381	0.14 275

H2IRNET	0.19 95	0.18 279	0.50 201	0.22 150	0.12 80	0.20 102	0.16 82	0.28 64	0.31 177	0.17 65	0.32 202	0.25 189	0.20 206	0.24 101	0.19 176	0.08 145	0.06 48	0.09 197	0.10 297	0.10 253	0.08 60

CroCo-Stereo Lap2	0.16 47	0.18 279	0.39 82	0.26 321	0.18 319	0.11 2	0.19 205	0.30 94	0.22 53	0.13 24	0.16 49	0.15 73	0.11 47	0.17 19	0.15 84	0.07 39	0.07 117	0.08 117	0.06 51	0.08 122	0.07 19

delet	0.29 336	0.18 279	0.58 304	0.24 246	0.19 345	0.41 399	0.30 412	0.52 339	0.51 403	0.35 316	0.42 319	0.37 318	0.31 359	0.49 310	0.36 367	0.10 278	0.09 214	0.11 325	0.12 371	0.09 194	0.09 96

ACVNet	0.24 232	0.18 279	0.51 218	0.18 15	0.15 224	0.27 236	0.23 328	0.40 215	0.45 346	0.29 202	0.41 311	0.38 324	0.28 315	0.28 167	0.35 363	0.09 217	0.07 117	0.08 117	0.07 98	0.10 253	0.09 96

acv_ft	0.26 279	0.18 279	0.56 280	0.24 246	0.19 345	0.34 348	0.21 266	0.47 295	0.45 346	0.39 370	0.41 311	0.38 324	0.28 315	0.28 167	0.36 367	0.09 217	0.07 117	0.08 117	0.07 98	0.11 305	0.09 96

DSFCA	0.29 336	0.18 279	0.48 159	0.21 101	0.17 292	0.39 388	0.32 426	0.49 315	0.44 335	0.44 413	0.38 273	0.40 341	0.30 341	0.53 330	0.38 375	0.12 354	0.10 246	0.10 270	0.11 330	0.11 305	0.11 184

DMCA	0.24 232	0.18 279	0.51 218	0.23 201	0.14 164	0.27 236	0.20 240	0.45 278	0.40 291	0.32 266	0.33 222	0.33 285	0.25 268	0.27 146	0.30 322	0.11 315	0.08 174	0.10 270	0.08 168	0.11 305	0.12 225

NVstereo2D	0.32 366	0.18 279	0.63 333	0.24 246	0.23 408	0.43 408	0.28 399	0.60 430	0.58 436	0.28 178	0.39 291	0.42 361	0.30 341	0.71 418	0.30 322	0.13 373	0.09 214	0.13 383	0.10 297	0.20 444	0.18 327

HSM	0.29 336	0.18 279	0.48 159	0.21 101	0.15 224	0.33 332	0.20 240	0.55 380	0.39 281	0.36 328	0.39 291	0.67 472	0.32 371	0.88 463	0.24 262	0.09 217	0.07 117	0.08 117	0.07 98	0.09 194	0.10 150

rvit_stereo_ft	0.18 70	0.19 291	0.43 113	0.25 282	0.14 164	0.17 43	0.21 266	0.30 94	0.28 134	0.17 65	0.19 76	0.20 125	0.17 152	0.22 78	0.18 150	0.11 315	0.07 117	0.09 197	0.09 244	0.10 253	0.08 60

ToySt	0.28 316	0.19 291	0.68 358	0.22 150	0.19 345	0.31 308	0.31 421	0.43 248	0.43 323	0.28 178	0.38 273	0.42 361	0.32 371	0.33 234	0.32 340	0.08 145	0.14 326	0.10 270	0.12 371	0.11 305	0.24 401

IPLG	0.23 204	0.19 291	0.65 343	0.21 101	0.12 80	0.28 254	0.17 110	0.45 278	0.32 187	0.33 279	0.32 202	0.16 81	0.17 152	0.50 314	0.23 253	0.07 39	0.06 48	0.08 117	0.07 98	0.07 66	0.08 60

MIPNet	0.22 171	0.19 291	0.64 338	0.22 150	0.12 80	0.28 254	0.20 240	0.48 306	0.39 281	0.31 241	0.24 126	0.19 113	0.24 255	0.28 167	0.20 195	0.07 39	0.05 4	0.08 117	0.07 98	0.07 66	0.08 60

Anonymous3	0.24 232	0.19 291	0.76 385	0.27 357	0.18 319	0.41 399	0.24 352	0.45 278	0.36 240	0.23 127	0.27 154	0.20 125	0.18 180	0.28 167	0.19 176	0.12 354	0.11 273	0.10 270	0.10 297	0.11 305	0.13 249

raftrobust	0.19 95	0.19 291	0.42 107	0.23 201	0.24 422	0.19 72	0.13 19	0.33 135	0.28 134	0.26 157	0.20 84	0.19 113	0.17 152	0.23 94	0.17 125	0.08 145	0.10 246	0.07 45	0.06 51	0.07 66	0.09 96

ADLNet	0.30 349	0.19 291	0.59 311	0.23 201	0.19 345	0.34 348	0.23 328	0.56 389	0.44 335	0.43 407	0.41 311	0.43 368	0.28 315	0.56 347	0.36 367	0.11 315	0.08 174	0.11 325	0.11 330	0.11 305	0.15 291

MMNet	0.28 316	0.19 291	0.54 262	0.24 246	0.17 292	0.47 429	0.22 299	0.47 295	0.53 416	0.40 379	0.43 333	0.36 312	0.34 381	0.40 279	0.35 363	0.08 145	0.08 174	0.09 197	0.09 244	0.10 253	0.09 96

HGLStereo	0.29 336	0.19 291	0.60 318	0.24 246	0.21 382	0.33 332	0.23 328	0.52 339	0.44 335	0.36 328	0.49 388	0.41 349	0.35 388	0.46 303	0.34 356	0.11 315	0.11 273	0.09 197	0.09 244	0.11 305	0.12 225

GANet-RSSM	0.26 279	0.19 291	0.54 262	0.21 101	0.14 164	0.27 236	0.22 299	0.47 295	0.34 214	0.30 225	0.40 300	0.41 349	0.30 341	0.59 362	0.25 276	0.11 315	0.08 174	0.09 197	0.09 244	0.10 253	0.10 150

FAT-Stereo	0.36 392	0.19 291	0.75 381	0.26 321	0.18 319	0.34 348	0.30 412	0.62 445	0.61 447	0.47 431	0.61 444	0.59 441	0.50 449	0.61 373	0.36 367	0.13 373	0.14 326	0.13 383	0.12 371	0.14 381	0.20 358

RASNet	0.30 349	0.19 291	0.59 311	0.23 201	0.19 345	0.33 332	0.20 240	0.50 323	0.41 300	0.31 241	0.44 343	0.47 398	0.38 403	0.79 445	0.40 381	0.09 217	0.07 117	0.07 45	0.09 244	0.08 122	0.10 150

StereoDRNet-Refined	0.28 316	0.19 291	0.47 144	0.25 282	0.14 164	0.36 370	0.21 266	0.49 315	0.43 323	0.46 425	0.52 401	0.42 361	0.30 341	0.46 303	0.38 375	0.10 278	0.07 117	0.11 325	0.11 330	0.10 253	0.11 184
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ACV-stereo	0.30 349	0.20 304	0.82 405	0.23 201	0.16 262	0.48 435	0.20 240	0.38 188	0.34 214	0.29 202	0.33 222	0.66 468	0.43 425	0.55 341	0.31 332	0.10 278	0.09 214	0.09 197	0.09 244	0.11 305	0.12 225

MyStereo8	0.25 257	0.20 304	0.69 359	0.24 246	0.17 292	0.31 308	0.16 82	0.50 323	0.32 187	0.29 202	0.38 273	0.25 189	0.19 201	0.33 234	0.29 319	0.08 145	0.20 414	0.08 117	0.08 168	0.10 253	0.16 306

Sa-1000	0.24 232	0.20 304	0.53 250	0.23 201	0.14 164	0.30 288	0.23 328	0.50 323	0.41 300	0.30 225	0.50 391	0.26 208	0.19 201	0.33 234	0.16 102	0.08 145	0.10 246	0.10 270	0.11 330	0.08 122	0.08 60

AnonymousM	0.19 95	0.20 304	0.30 40	0.18 15	0.10 32	0.19 72	0.17 110	0.32 117	0.27 124	0.27 168	0.21 102	0.18 103	0.14 106	0.21 62	0.16 102	0.09 217	0.08 174	0.38 491	0.15 428	0.06 12	0.08 60

S-Stereo	0.39 409	0.20 304	1.04 453	0.28 384	0.22 397	0.39 388	0.31 421	0.58 411	0.69 466	0.40 379	0.59 432	0.48 402	0.41 418	0.75 431	0.42 389	0.12 354	0.15 355	0.13 383	0.13 401	0.16 399	0.25 412

stereogan	0.39 409	0.20 304	0.78 395	0.28 384	0.22 397	0.65 472	0.26 376	0.62 445	0.65 456	0.45 420	0.60 436	0.67 472	0.45 430	0.69 410	0.37 373	0.14 397	0.14 326	0.14 405	0.12 371	0.20 444	0.19 341

DRN-Test	0.35 390	0.20 304	0.75 381	0.28 384	0.19 345	0.46 423	0.29 405	0.68 471	0.54 421	0.49 437	0.47 378	0.44 374	0.35 388	0.63 387	0.44 400	0.13 373	0.09 214	0.13 383	0.12 371	0.13 359	0.13 249

DLCB_ROB	0.30 349	0.20 304	0.45 124	0.28 384	0.17 292	0.37 378	0.25 365	0.50 323	0.45 346	0.46 425	0.47 378	0.51 415	0.34 381	0.56 347	0.38 375	0.10 278	0.10 246	0.11 325	0.11 330	0.10 253	0.11 184

rvit_0105_3	0.24 232	0.21 312	0.57 289	0.25 282	0.15 224	0.24 196	0.28 399	0.40 215	0.43 323	0.25 147	0.26 141	0.29 239	0.22 223	0.29 188	0.21 217	0.15 411	0.13 309	0.14 405	0.15 428	0.10 253	0.10 150

DualNet (step1)	0.31 360	0.21 312	0.69 359	0.18 15	0.17 292	0.36 370	0.21 266	0.54 362	0.43 323	0.38 353	0.36 255	0.38 324	0.32 371	0.41 282	0.26 287	0.24 466	0.21 419	0.28 478	0.24 476	0.18 428	0.21 367

test_sample9	0.45 438	0.21 312	0.69 359	0.18 15	0.17 292	0.36 370	0.21 266	0.54 362	0.43 323	0.38 353	0.36 255	0.38 324	0.32 371	0.70 413	1.01 478	0.24 466	1.93 531	0.28 478	0.24 476	0.18 428	0.21 367

test_sample8	0.52 459	0.21 312	0.69 359	0.18 15	0.17 292	0.36 370	0.21 266	0.57 398	0.38 265	0.63 469	0.39 291	1.16 497	0.68 482	0.70 413	1.01 478	0.24 466	1.93 531	0.28 478	0.24 476	0.18 428	0.21 367

GCAP-Stereo	0.18 70	0.21 312	0.47 144	0.23 201	0.18 319	0.21 127	0.10 5	0.28 64	0.24 73	0.20 95	0.22 111	0.15 73	0.13 91	0.21 62	0.16 102	0.07 39	0.19 403	0.07 45	0.05 19	0.06 12	0.09 96

4D-IteraStereo	0.20 123	0.21 312	0.62 328	0.21 101	0.14 164	0.19 72	0.17 110	0.29 81	0.28 134	0.24 135	0.20 84	0.20 125	0.10 31	0.22 78	0.18 150	0.07 39	0.07 117	0.10 270	0.08 168	0.08 122	0.33 456

ssnet_v2	0.30 349	0.21 312	0.63 333	0.23 201	0.15 224	0.40 394	0.30 412	0.59 420	0.48 378	0.40 379	0.37 266	0.46 388	0.30 341	0.41 282	0.44 400	0.13 373	0.11 273	0.11 325	0.11 330	0.12 345	0.11 184

RAFT_CTSACE	0.23 204	0.21 312	0.57 289	0.26 321	0.15 224	0.22 155	0.23 328	0.34 142	0.30 168	0.34 298	0.51 394	0.31 267	0.17 152	0.33 234	0.15 84	0.06 2	0.09 214	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.07 19

TRStereo	0.22 171	0.21 312	0.62 328	0.40 474	0.19 345	0.22 155	0.16 82	0.58 411	0.30 168	0.21 102	0.21 102	0.22 146	0.13 91	0.27 146	0.14 56	0.09 217	0.09 214	0.09 197	0.11 330	0.06 12	0.19 341

raft+_RVC	0.21 153	0.21 312	0.46 138	0.22 150	0.35 474	0.21 127	0.16 82	0.39 206	0.35 224	0.22 120	0.28 160	0.20 125	0.15 120	0.25 115	0.20 195	0.08 145	0.16 367	0.08 117	0.07 98	0.07 66	0.12 225

XX-TBD	0.16 47	0.21 312	0.43 113	0.22 150	0.10 32	0.23 174	0.15 56	0.23 26	0.28 134	0.22 120	0.26 141	0.14 59	0.12 65	0.16 8	0.14 56	0.08 145	0.05 4	0.06 2	0.04 1	0.07 66	0.06 6

psm_up	0.30 349	0.21 312	0.58 304	0.26 321	0.18 319	0.32 325	0.27 384	0.57 398	0.45 346	0.38 353	0.41 311	0.45 380	0.40 413	0.59 362	0.32 340	0.11 315	0.12 290	0.13 383	0.12 371	0.11 305	0.11 184

hitnet-ft	0.31 360	0.21 312	0.56 280	0.19 35	0.14 164	0.40 394	0.23 328	0.46 285	0.42 312	0.37 344	0.46 370	0.53 426	0.35 388	0.76 437	0.35 363	0.14 397	0.10 246	0.14 405	0.10 297	0.15 391	0.14 275

PSMNet-RSSM	0.26 279	0.21 312	0.50 201	0.21 101	0.14 164	0.25 212	0.21 266	0.50 323	0.38 265	0.31 241	0.45 358	0.40 341	0.27 293	0.53 330	0.24 262	0.12 354	0.08 174	0.11 325	0.13 401	0.10 253	0.10 150

CFNet-ft	0.26 279	0.21 312	0.51 218	0.19 35	0.16 262	0.31 308	0.21 266	0.40 215	0.37 255	0.29 202	0.40 300	0.46 388	0.27 293	0.49 310	0.28 306	0.12 354	0.07 117	0.12 358	0.11 330	0.12 345	0.11 184

CFNet_RVC	0.26 279	0.21 312	0.51 218	0.19 35	0.16 262	0.31 308	0.21 266	0.40 215	0.37 255	0.29 202	0.40 300	0.46 388	0.27 293	0.49 310	0.28 306	0.12 354	0.07 117	0.12 358	0.11 330	0.12 345	0.11 184

UCFNet_RVC	0.25 257	0.21 312	0.49 179	0.19 35	0.15 224	0.34 348	0.18 162	0.47 295	0.36 240	0.30 225	0.35 240	0.40 341	0.26 286	0.35 256	0.24 262	0.13 373	0.08 174	0.13 383	0.14 417	0.13 359	0.13 249

CBMV_ROB	0.36 392	0.21 312	0.57 289	0.22 150	0.14 164	0.35 363	0.20 240	0.55 380	0.47 370	0.52 448	0.58 428	0.45 380	0.53 458	0.75 431	0.50 420	0.18 446	0.19 403	0.23 467	0.21 462	0.15 391	0.20 358

coex_refinement	0.28 316	0.22 330	0.50 201	0.23 201	0.15 224	0.31 308	0.20 240	0.51 333	0.43 323	0.35 316	0.42 319	0.45 380	0.27 293	0.56 347	0.41 385	0.10 278	0.07 117	0.07 45	0.07 98	0.11 305	0.12 225

AIO-test1	0.21 153	0.22 330	0.56 280	0.31 425	0.24 422	0.21 127	0.16 82	0.42 238	0.37 255	0.17 65	0.26 141	0.18 103	0.12 65	0.29 188	0.15 84	0.08 145	0.07 117	0.10 270	0.11 330	0.07 66	0.10 150

GMStereo_Zeroshot	0.25 257	0.22 330	0.51 218	0.27 357	0.14 164	0.28 254	0.15 56	0.40 215	0.36 240	0.37 344	0.43 333	0.40 341	0.17 152	0.35 256	0.21 217	0.12 354	0.07 117	0.13 383	0.07 98	0.17 413	0.10 150

TestStereo1	0.23 204	0.22 330	0.50 201	0.27 357	0.14 164	0.26 229	0.27 384	0.43 248	0.38 265	0.29 202	0.39 291	0.23 160	0.21 216	0.33 234	0.18 150	0.08 145	0.08 174	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.10 150

SA-5K	0.23 204	0.22 330	0.50 201	0.27 357	0.14 164	0.26 229	0.27 384	0.43 248	0.38 265	0.29 202	0.39 291	0.23 160	0.21 216	0.33 234	0.18 150	0.08 145	0.08 174	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.10 150

SA	0.24 232	0.22 330	0.55 270	0.23 201	0.14 164	0.25 212	0.23 328	0.48 306	0.42 312	0.28 178	0.44 343	0.23 160	0.23 234	0.34 249	0.17 125	0.07 39	0.09 214	0.11 325	0.11 330	0.08 122	0.09 96

AACVNet	0.28 316	0.22 330	0.55 270	0.23 201	0.14 164	0.30 288	0.19 205	0.43 248	0.33 203	0.39 370	0.42 319	0.44 374	0.29 335	0.73 422	0.28 306	0.11 315	0.09 214	0.11 325	0.09 244	0.13 359	0.12 225

LMCR-Stereo	0.28 316	0.22 330	0.56 280	0.29 399	0.14 164	0.37 378	0.23 328	0.57 398	0.36 240	0.40 379	0.40 300	0.29 239	0.30 341	0.41 282	0.38 375	0.11 315	0.07 117	0.09 197	0.07 98	0.13 359	0.10 150

rafts_anoy	0.21 153	0.22 330	0.49 179	0.25 282	0.24 422	0.19 72	0.17 110	0.34 142	0.32 187	0.24 135	0.25 133	0.20 125	0.16 136	0.25 115	0.21 217	0.08 145	0.19 403	0.11 325	0.12 371	0.09 194	0.09 96

RALCasStereoNet	0.22 171	0.22 330	0.48 159	0.23 201	0.23 408	0.22 155	0.18 162	0.32 117	0.27 124	0.22 120	0.30 182	0.22 146	0.15 120	0.29 188	0.20 195	0.08 145	0.22 430	0.07 45	0.06 51	0.10 253	0.25 412

111	0.22 171	0.22 330	0.57 289	0.19 35	0.09 10	0.24 196	0.17 110	0.44 269	0.46 357	0.24 135	0.30 182	0.29 239	0.22 223	0.25 115	0.19 176	0.08 145	0.05 4	0.07 45	0.06 51	0.07 66	0.15 291

cf-r	0.26 279	0.22 330	0.66 349	0.22 150	0.14 164	0.28 254	0.22 299	0.44 269	0.42 312	0.32 266	0.42 319	0.43 368	0.27 293	0.44 295	0.27 298	0.11 315	0.07 117	0.08 117	0.10 297	0.08 122	0.09 96

edge stereo	0.40 420	0.22 330	0.87 423	0.27 357	0.22 397	0.38 384	0.26 376	0.59 420	0.56 432	0.53 454	0.60 436	0.71 480	0.50 449	0.78 441	0.43 393	0.16 421	0.15 355	0.19 453	0.14 417	0.17 413	0.19 341

iResNet	0.25 257	0.22 330	0.62 328	0.26 321	0.11 47	0.31 308	0.23 328	0.46 285	0.45 346	0.34 298	0.43 333	0.27 213	0.23 234	0.36 261	0.37 373	0.08 145	0.05 4	0.07 45	0.06 51	0.08 122	0.10 150

SGM_RVC	0.57 470	0.22 330	0.60 318	0.26 321	0.16 262	0.97 499	0.46 473	0.76 488	0.90 490	1.03 500	0.92 485	1.16 497	0.93 498	1.21 498	0.72 457	0.17 435	0.16 367	0.16 429	0.16 438	0.16 399	0.24 401
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
G2L-Stereo	0.27 306	0.23 345	0.61 324	0.22 150	0.14 164	0.25 212	0.19 205	0.48 306	0.37 255	0.33 279	0.38 273	0.40 341	0.23 234	0.61 373	0.33 349	0.11 315	0.09 214	0.10 270	0.08 168	0.09 194	0.11 184

StereoVision	0.23 204	0.23 345	0.55 270	0.27 357	0.17 292	0.23 174	0.22 299	0.40 215	0.32 187	0.21 102	0.51 394	0.22 146	0.16 136	0.29 188	0.19 176	0.11 315	0.12 290	0.13 383	0.13 401	0.10 253	0.08 60

CBFPSM	0.28 316	0.23 345	0.76 385	0.21 101	0.14 164	0.38 384	0.26 376	0.42 238	0.37 255	0.34 298	0.36 255	0.55 429	0.38 403	0.33 234	0.40 381	0.08 145	0.08 174	0.07 45	0.08 168	0.09 194	0.12 225

iinet-f	0.31 360	0.23 345	1.16 470	0.20 70	0.16 262	0.44 413	0.23 328	0.47 295	0.38 265	0.36 328	0.44 343	0.41 349	0.35 388	0.36 261	0.43 393	0.10 278	0.09 214	0.08 117	0.08 168	0.13 359	0.12 225

Anonymous_2	0.44 435	0.23 345	0.57 289	0.34 447	0.34 471	0.53 453	0.28 399	0.49 315	0.39 281	0.36 328	0.34 232	0.48 402	0.38 403	0.43 291	0.33 349	0.26 475	0.41 498	0.44 495	1.45 530	0.33 486	0.37 471

raft_robust	0.25 257	0.23 345	0.44 121	0.22 150	0.13 127	0.23 174	0.22 299	0.52 339	0.50 397	0.33 279	0.32 202	0.33 285	0.23 234	0.55 341	0.18 150	0.07 39	0.11 273	0.08 117	0.10 297	0.08 122	0.07 19

ADLNet2	0.31 360	0.23 345	0.77 391	0.23 201	0.18 319	0.36 370	0.24 352	0.55 380	0.54 421	0.33 279	0.38 273	0.45 380	0.31 359	0.70 413	0.36 367	0.10 278	0.08 174	0.09 197	0.09 244	0.12 345	0.11 184

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 123	0.23 345	0.49 179	0.21 101	0.16 262	0.19 72	0.17 110	0.35 151	0.32 187	0.26 157	0.33 222	0.20 125	0.17 152	0.21 62	0.17 125	0.06 2	0.10 246	0.07 45	0.07 98	0.07 66	0.11 184

RYNet	0.38 404	0.23 345	0.65 343	0.26 321	0.28 445	0.62 467	0.33 431	0.61 437	0.62 451	0.42 396	0.39 291	0.58 440	0.40 413	0.89 465	0.57 438	0.11 315	0.09 214	0.12 358	0.11 330	0.19 437	0.22 380

HITNet	0.22 171	0.23 345	0.60 318	0.20 70	0.09 10	0.27 236	0.15 56	0.45 278	0.33 203	0.29 202	0.33 222	0.27 213	0.22 223	0.29 188	0.27 298	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.06 51	0.09 194	0.11 184
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.25 257	0.23 345	0.59 311	0.22 150	0.09 10	0.30 288	0.18 162	0.40 215	0.38 265	0.38 353	0.44 343	0.31 267	0.22 223	0.44 295	0.32 340	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.06 51	0.07 66	0.08 60

rvit_105_1	0.28 316	0.24 356	0.65 343	0.27 357	0.19 345	0.31 308	0.35 437	0.46 285	0.53 416	0.31 241	0.32 202	0.32 278	0.27 293	0.36 261	0.26 287	0.16 421	0.14 326	0.15 421	0.17 449	0.11 305	0.11 184

DispNO	0.29 336	0.24 356	0.83 410	0.23 201	0.17 292	0.25 212	0.22 299	0.47 295	0.42 312	0.33 279	0.39 291	0.38 324	0.28 315	0.78 441	0.35 363	0.09 217	0.07 117	0.10 270	0.10 297	0.09 194	0.09 96

RAFT+CT+SA	0.23 204	0.24 356	0.48 159	0.25 282	0.18 319	0.23 174	0.29 405	0.42 238	0.38 265	0.24 135	0.39 291	0.20 125	0.17 152	0.34 249	0.17 125	0.07 39	0.07 117	0.09 197	0.12 371	0.09 194	0.13 249

iRaft-Stereo_5w	0.25 257	0.24 356	0.50 201	0.23 201	0.18 319	0.19 72	0.19 205	0.39 206	0.35 224	0.28 178	0.36 255	0.34 293	0.23 234	0.66 402	0.28 306	0.07 39	0.07 117	0.08 117	0.07 98	0.09 194	0.14 275

RAFT	0.24 232	0.24 356	0.46 138	0.27 357	0.15 224	0.26 229	0.26 376	0.37 177	0.31 177	0.34 298	0.34 232	0.41 349	0.22 223	0.30 203	0.18 150	0.08 145	0.15 355	0.11 325	0.10 297	0.11 305	0.13 249

GEStereo_RVC	0.29 336	0.24 356	0.60 318	0.27 357	0.16 262	0.33 332	0.25 365	0.58 411	0.56 432	0.35 316	0.38 273	0.34 293	0.25 268	0.51 320	0.29 319	0.12 354	0.08 174	0.09 197	0.08 168	0.11 305	0.13 249

TestStereo	0.22 171	0.24 356	0.48 159	0.25 282	0.11 47	0.22 155	0.22 299	0.32 117	0.31 177	0.24 135	0.34 232	0.23 160	0.19 201	0.62 384	0.19 176	0.08 145	0.07 117	0.10 270	0.07 98	0.11 305	0.07 19

sAnonymous2	0.21 153	0.24 356	0.79 396	0.24 246	0.17 292	0.22 155	0.20 240	0.36 163	0.29 152	0.17 65	0.19 76	0.17 92	0.16 136	0.18 28	0.15 84	0.10 278	0.07 117	0.09 197	0.08 168	0.23 459	0.18 327

CroCo_RVC	0.21 153	0.24 356	0.79 396	0.24 246	0.17 292	0.22 155	0.20 240	0.36 163	0.29 152	0.17 65	0.19 76	0.17 92	0.16 136	0.18 28	0.15 84	0.10 278	0.07 117	0.09 197	0.08 168	0.23 459	0.18 327

RALAANet	0.21 153	0.24 356	0.53 250	0.23 201	0.14 164	0.22 155	0.13 19	0.38 188	0.30 168	0.29 202	0.26 141	0.25 189	0.15 120	0.28 167	0.20 195	0.08 145	0.08 174	0.09 197	0.08 168	0.10 253	0.07 19

AFF-stereo	0.20 123	0.24 356	0.49 179	0.22 150	0.11 47	0.18 60	0.18 162	0.35 151	0.29 152	0.25 147	0.36 255	0.25 189	0.17 152	0.25 115	0.17 125	0.06 2	0.09 214	0.08 117	0.08 168	0.08 122	0.11 184

STTStereo	0.30 349	0.24 356	0.83 410	0.25 282	0.17 292	0.30 288	0.24 352	0.49 315	0.39 281	0.39 370	0.41 311	0.44 374	0.28 315	0.41 282	0.30 322	0.13 373	0.13 309	0.13 383	0.16 438	0.12 345	0.12 225

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 336	0.24 356	0.81 401	0.26 321	0.18 319	0.30 288	0.22 299	0.52 339	0.41 300	0.38 353	0.42 319	0.42 361	0.28 315	0.46 303	0.31 332	0.11 315	0.08 174	0.10 270	0.11 330	0.10 253	0.12 225
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NOSS_ROB	0.33 373	0.24 356	0.49 179	0.27 357	0.16 262	0.34 348	0.19 205	0.55 380	0.50 397	0.34 298	0.37 266	0.42 361	0.30 341	0.93 477	0.25 276	0.19 455	0.20 414	0.24 469	0.22 470	0.17 413	0.25 412

pmcnn	0.54 463	0.24 356	1.06 456	0.25 282	0.26 439	0.40 394	0.31 421	0.55 380	0.55 428	0.56 461	1.22 498	2.53 523	0.39 410	0.84 457	1.08 487	0.09 217	0.06 48	0.06 2	0.05 19	0.10 253	0.14 275

LL-Strereo2	0.21 153	0.25 371	0.53 250	0.32 431	0.20 367	0.25 212	0.14 37	0.32 117	0.25 96	0.25 147	0.20 84	0.24 177	0.12 65	0.28 167	0.18 150	0.07 39	0.07 117	0.12 358	0.09 244	0.09 194	0.16 306

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 373	0.25 371	0.82 405	0.22 150	0.17 292	0.46 423	0.28 399	0.53 349	0.53 416	0.43 407	0.57 425	0.44 374	0.31 359	0.50 314	0.48 413	0.10 278	0.06 48	0.08 117	0.06 51	0.11 305	0.12 225

test_5	0.25 257	0.25 371	0.57 289	0.27 357	0.18 319	0.25 212	0.29 405	0.42 238	0.39 281	0.29 202	0.40 300	0.27 213	0.23 234	0.35 256	0.19 176	0.07 39	0.07 117	0.09 197	0.09 244	0.10 253	0.14 275

SACVNet	0.32 366	0.25 371	0.59 311	0.26 321	0.19 345	0.35 363	0.25 365	0.54 362	0.41 300	0.43 407	0.45 358	0.46 388	0.34 381	0.71 418	0.30 322	0.14 397	0.10 246	0.12 358	0.12 371	0.16 399	0.20 358

GwcNet-RSSM	0.28 316	0.25 371	0.61 324	0.22 150	0.14 164	0.28 254	0.24 352	0.46 285	0.44 335	0.33 279	0.46 370	0.41 349	0.28 315	0.55 341	0.31 332	0.11 315	0.07 117	0.09 197	0.10 297	0.10 253	0.09 96

BEATNet_4x	0.25 257	0.25 371	0.66 349	0.23 201	0.10 32	0.29 275	0.14 37	0.49 315	0.34 214	0.31 241	0.35 240	0.32 278	0.26 286	0.34 249	0.33 349	0.08 145	0.06 48	0.08 117	0.07 98	0.11 305	0.13 249

DANet	0.37 399	0.25 371	0.67 352	0.37 458	0.22 397	0.42 404	0.25 365	0.50 323	0.44 335	0.52 448	0.50 391	0.59 441	0.42 422	0.78 441	0.53 428	0.13 373	0.12 290	0.14 405	0.12 371	0.17 413	0.21 367
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	0.34 383	0.25 371	0.77 391	0.27 357	0.17 292	0.34 348	0.28 399	0.55 380	0.50 397	0.43 407	0.46 370	0.44 374	0.31 359	0.90 468	0.27 298	0.15 411	0.10 246	0.14 405	0.14 417	0.15 391	0.15 291

DeepPruner_ROB	0.28 316	0.25 371	0.64 338	0.22 150	0.16 262	0.30 288	0.21 266	0.54 362	0.33 203	0.36 328	0.38 273	0.38 324	0.26 286	0.45 301	0.28 306	0.15 411	0.11 273	0.11 325	0.11 330	0.14 381	0.14 275

CBMV	0.36 392	0.25 371	0.61 324	0.24 246	0.14 164	0.42 404	0.33 431	0.56 389	0.52 414	0.54 457	0.52 401	0.51 415	0.58 465	0.63 387	0.43 393	0.15 411	0.16 367	0.18 446	0.16 438	0.13 359	0.19 341
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.33 373	0.26 381	0.64 338	0.28 384	0.23 408	0.48 435	0.27 384	0.54 362	0.47 370	0.49 437	0.56 421	0.51 415	0.30 341	0.41 282	0.44 400	0.13 373	0.16 367	0.13 383	0.12 371	0.14 381	0.14 275

YMNet_1	0.33 373	0.26 381	0.64 338	0.28 384	0.23 408	0.48 435	0.27 384	0.54 362	0.47 370	0.49 437	0.56 421	0.51 415	0.30 341	0.41 282	0.44 400	0.13 373	0.16 367	0.13 383	0.12 371	0.14 381	0.14 275

fast-acv-ft	0.33 373	0.26 381	0.88 429	0.25 282	0.18 319	0.49 441	0.27 384	0.44 269	0.50 397	0.40 379	0.55 416	0.49 408	0.36 393	0.39 277	0.41 385	0.11 315	0.11 273	0.11 325	0.12 371	0.13 359	0.11 184

APVNet	0.38 404	0.26 381	0.87 423	0.26 321	0.22 397	0.52 450	0.35 437	0.64 454	0.46 357	0.40 379	0.52 401	0.48 402	0.39 410	0.84 457	0.48 413	0.13 373	0.14 326	0.15 421	0.16 438	0.16 399	0.16 306

RP	0.38 404	0.26 381	0.67 352	0.31 425	0.24 422	0.37 378	0.29 405	0.53 349	0.61 447	0.42 396	0.65 450	0.62 453	0.51 451	0.63 387	0.43 393	0.17 435	0.15 355	0.17 438	0.15 428	0.17 413	0.19 341

G-Net	0.47 448	0.26 381	1.02 452	0.34 447	0.28 445	0.89 493	0.35 437	0.47 295	0.46 357	0.68 476	1.20 496	0.64 462	0.59 467	0.61 373	0.60 442	0.16 421	0.14 326	0.17 438	0.13 401	0.22 454	0.21 367

DPSNet	0.51 456	0.26 381	1.16 470	0.28 384	0.21 382	0.76 480	0.56 490	0.89 503	0.82 482	0.49 437	0.51 394	0.64 462	0.81 490	0.89 465	0.85 468	0.17 435	0.16 367	0.13 383	0.13 401	0.26 469	0.27 428

XPNet_ROB	0.35 390	0.26 381	0.58 304	0.28 384	0.19 345	0.37 378	0.31 421	0.57 398	0.51 403	0.52 448	0.54 411	0.57 435	0.38 403	0.65 396	0.48 413	0.17 435	0.12 290	0.13 383	0.12 371	0.16 399	0.17 324

AIO-test2	0.22 171	0.27 389	0.54 262	0.29 399	0.16 262	0.22 155	0.16 82	0.44 269	0.43 323	0.17 65	0.29 168	0.16 81	0.11 47	0.27 146	0.14 56	0.19 455	0.07 117	0.10 270	0.11 330	0.08 122	0.09 96

AASNet	0.29 336	0.27 389	0.67 352	0.26 321	0.18 319	0.34 348	0.21 266	0.64 454	0.49 391	0.36 328	0.41 311	0.32 278	0.26 286	0.33 234	0.39 379	0.12 354	0.09 214	0.10 270	0.08 168	0.14 381	0.12 225

ACRE	0.23 204	0.27 389	0.83 410	0.24 246	0.15 224	0.24 196	0.20 240	0.38 188	0.32 187	0.32 266	0.33 222	0.23 160	0.15 120	0.26 134	0.22 234	0.09 217	0.07 117	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.09 96

HCRNet	0.25 257	0.27 389	0.42 107	0.34 447	0.17 292	0.27 236	0.18 162	0.45 278	0.37 255	0.31 241	0.35 240	0.32 278	0.23 234	0.44 295	0.21 217	0.13 373	0.08 174	0.13 383	0.11 330	0.11 305	0.09 96

DMCA-RVC	0.30 349	0.27 389	0.93 439	0.28 384	0.17 292	0.30 288	0.21 266	0.43 248	0.36 240	0.40 379	0.38 273	0.39 338	0.36 393	0.44 295	0.34 356	0.13 373	0.10 246	0.16 429	0.12 371	0.13 359	0.11 184

TDLM	0.32 366	0.27 389	0.52 239	0.30 410	0.15 224	0.33 332	0.32 426	0.54 362	0.50 397	0.44 413	0.43 333	0.39 338	0.30 341	0.92 475	0.30 322	0.14 397	0.09 214	0.13 383	0.12 371	0.13 359	0.14 275

iResNet_ROB	0.27 306	0.27 389	0.48 159	0.21 101	0.12 80	0.32 325	0.17 110	0.57 398	0.55 428	0.39 370	0.44 343	0.37 318	0.28 315	0.43 291	0.28 306	0.08 145	0.06 48	0.06 2	0.05 19	0.09 194	0.11 184

WCMA_ROB	0.55 464	0.27 389	0.76 385	0.26 321	0.22 397	0.62 467	0.36 443	0.57 398	0.58 436	0.97 496	1.40 504	1.28 502	0.94 499	0.80 448	0.80 464	0.20 458	0.17 390	0.16 429	0.16 438	0.19 437	0.29 440

TCMNet	0.34 383	0.28 397	0.81 401	0.29 399	0.30 458	0.40 394	0.28 399	0.53 349	0.49 391	0.38 353	0.46 370	0.40 341	0.30 341	0.61 373	0.42 389	0.14 397	0.13 309	0.15 421	0.14 417	0.18 428	0.19 341

CIPLG	0.23 204	0.28 397	0.75 381	0.24 246	0.16 262	0.25 212	0.20 240	0.38 188	0.33 203	0.32 266	0.34 232	0.23 160	0.15 120	0.27 146	0.22 234	0.09 217	0.07 117	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.09 96

GANet	0.40 420	0.28 397	0.67 352	0.31 425	0.18 319	0.43 408	0.39 456	0.60 430	0.46 357	0.48 436	0.78 470	0.55 429	0.45 430	0.96 480	0.55 435	0.13 373	0.14 326	0.13 383	0.12 371	0.15 391	0.16 306

StereoDRNet	0.34 383	0.28 397	0.70 365	0.28 384	0.21 382	0.43 408	0.30 412	0.63 449	0.51 403	0.47 431	0.40 300	0.48 402	0.31 359	0.58 354	0.44 400	0.12 354	0.10 246	0.12 358	0.11 330	0.13 359	0.13 249

SDNR	0.47 448	0.29 401	0.92 435	0.24 246	0.37 479	1.27 510	0.17 110	0.54 362	0.58 436	0.44 413	0.85 478	0.55 429	0.28 315	1.19 497	0.52 424	0.23 464	0.24 450	0.17 438	0.13 401	0.19 437	0.26 424

IPLGR_C	0.23 204	0.29 401	0.81 401	0.24 246	0.16 262	0.24 196	0.20 240	0.38 188	0.33 203	0.32 266	0.33 222	0.23 160	0.15 120	0.26 134	0.22 234	0.09 217	0.07 117	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.09 96

psmorigin	0.52 459	0.29 401	3.10 523	0.24 246	0.19 345	0.39 388	0.24 352	0.52 339	0.45 346	0.66 474	0.68 456	0.70 479	0.52 453	0.86 460	0.49 419	0.15 411	0.17 390	0.13 383	0.14 417	0.16 399	0.23 388

GwcNet	0.37 399	0.29 401	1.12 464	0.25 282	0.24 422	0.48 435	0.27 384	0.58 411	0.60 445	0.39 370	0.54 411	0.51 415	0.34 381	0.60 367	0.46 408	0.13 373	0.12 290	0.12 358	0.11 330	0.13 359	0.15 291

Nwc_Net	0.39 409	0.29 401	0.84 414	0.32 431	0.24 422	0.45 421	0.30 412	0.67 466	0.51 403	0.39 370	0.70 460	0.59 441	0.48 443	0.61 373	0.45 407	0.16 421	0.12 290	0.19 453	0.21 462	0.14 381	0.15 291

CFNet	0.29 336	0.29 401	0.57 289	0.23 201	0.14 164	0.34 348	0.15 56	0.53 349	0.46 357	0.31 241	0.40 300	0.38 324	0.27 293	0.76 437	0.28 306	0.10 278	0.07 117	0.11 325	0.11 330	0.11 305	0.09 96

ARAFT	0.26 279	0.30 407	0.87 423	0.22 150	0.12 80	0.30 288	0.24 352	0.46 285	0.34 214	0.33 279	0.28 160	0.29 239	0.20 206	0.49 310	0.19 176	0.08 145	0.06 48	0.12 358	0.11 330	0.09 194	0.09 96

GMStereo	0.21 153	0.30 407	0.57 289	0.21 101	0.12 80	0.24 196	0.18 162	0.30 94	0.41 300	0.26 157	0.24 126	0.17 92	0.16 136	0.25 115	0.19 176	0.10 278	0.07 117	0.08 117	0.08 168	0.11 305	0.09 96
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCL	0.50 453	0.30 407	1.15 468	0.28 384	0.19 345	0.77 483	0.64 495	0.57 398	0.73 475	0.57 464	0.73 465	0.55 429	0.60 468	0.66 402	1.53 508	0.11 315	0.10 246	0.13 383	0.13 401	0.15 391	0.16 306

AF-Net	0.40 420	0.31 410	0.74 378	0.33 442	0.24 422	0.43 408	0.30 412	0.64 454	0.67 460	0.44 413	0.69 459	0.65 464	0.52 453	0.59 362	0.48 413	0.16 421	0.12 290	0.19 453	0.14 417	0.16 399	0.14 275

NCC-stereo	0.42 429	0.31 410	0.87 423	0.32 431	0.29 455	0.47 429	0.37 445	0.68 471	0.53 416	0.42 396	0.58 428	0.57 435	0.52 453	0.75 431	0.54 432	0.18 446	0.14 326	0.18 446	0.25 479	0.17 413	0.18 327

Abc-Net	0.42 429	0.31 410	0.87 423	0.32 431	0.29 455	0.47 429	0.37 445	0.68 471	0.53 416	0.42 396	0.58 428	0.57 435	0.52 453	0.75 431	0.54 432	0.18 446	0.14 326	0.18 446	0.25 479	0.17 413	0.18 327
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AANet_RVC	0.33 373	0.31 410	0.69 359	0.23 201	0.14 164	0.30 288	0.23 328	0.49 315	0.55 428	0.39 370	0.60 436	0.43 368	0.30 341	0.88 463	0.54 432	0.11 315	0.08 174	0.07 45	0.07 98	0.10 253	0.12 225

LALA_ROB	0.38 404	0.31 410	0.65 343	0.30 410	0.21 382	0.46 423	0.39 456	0.63 449	0.54 421	0.53 454	0.52 401	0.69 476	0.36 393	0.52 327	0.48 413	0.18 446	0.11 273	0.16 429	0.14 417	0.17 413	0.16 306

PSMNet_ROB	0.36 392	0.31 410	0.71 372	0.31 425	0.21 382	0.44 413	0.44 469	0.61 437	0.49 391	0.39 370	0.45 358	0.49 408	0.32 371	0.66 402	0.53 428	0.14 397	0.10 246	0.15 421	0.14 417	0.13 359	0.13 249

MeshStereo	0.60 475	0.31 410	0.71 372	0.22 150	0.17 292	0.66 473	0.36 443	0.81 493	0.63 453	1.48 522	1.32 501	1.65 509	0.83 491	1.18 496	0.74 458	0.17 435	0.17 390	0.17 438	0.14 417	0.17 413	0.19 341
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
dd	0.23 204	0.32 417	0.55 270	0.23 201	0.12 80	0.27 236	0.21 266	0.32 117	0.45 346	0.30 225	0.29 168	0.25 189	0.17 152	0.31 215	0.26 287	0.13 373	0.07 117	0.10 270	0.08 168	0.12 345	0.09 96

DGSMNet	0.63 481	0.32 417	1.01 451	0.54 494	0.73 508	0.62 467	1.36 526	0.62 445	0.58 436	0.38 353	0.62 446	0.52 422	0.34 381	0.65 396	0.47 411	0.54 501	0.61 518	0.67 506	0.61 514	0.65 502	0.69 514

FADNet-RVC-Resample	0.31 360	0.32 417	1.16 470	0.27 357	0.17 292	0.33 332	0.21 266	0.49 315	0.40 291	0.36 328	0.38 273	0.34 293	0.27 293	0.54 336	0.27 298	0.10 278	0.10 246	0.14 405	0.13 401	0.13 359	0.18 327

ETE_ROB	0.36 392	0.32 417	0.64 338	0.30 410	0.18 319	0.40 394	0.38 453	0.59 420	0.49 391	0.50 442	0.52 401	0.62 453	0.37 398	0.58 354	0.43 393	0.13 373	0.10 246	0.14 405	0.12 371	0.17 413	0.18 327

DFGA-Net	0.26 279	0.33 421	0.70 365	0.22 150	0.15 224	0.25 212	0.17 110	0.41 233	0.40 291	0.30 225	0.32 202	0.21 139	0.18 180	0.61 373	0.33 349	0.08 145	0.06 48	0.10 270	0.09 244	0.11 305	0.09 96

FC-DCNN v2	0.75 492	0.33 421	0.82 405	0.33 442	0.28 445	0.85 490	0.40 460	0.88 501	0.86 486	1.46 516	1.65 513	2.08 516	1.40 515	1.14 494	0.95 474	0.24 466	0.22 430	0.27 472	0.26 483	0.26 469	0.32 452

LL-Strereo	0.32 366	0.33 421	0.77 391	0.26 321	0.24 422	0.22 155	0.23 328	0.58 411	0.44 335	0.35 316	0.32 202	0.41 349	0.40 413	0.93 477	0.25 276	0.08 145	0.13 309	0.11 325	0.09 244	0.09 194	0.22 380

RAFT + AFF	0.30 349	0.33 421	0.76 385	0.25 282	0.17 292	0.30 288	0.33 431	0.55 380	0.42 312	0.28 178	0.30 182	0.31 267	0.31 359	0.64 392	0.32 340	0.09 217	0.11 273	0.11 325	0.10 297	0.12 345	0.16 306

aanetorigin	0.40 420	0.33 421	1.14 467	0.25 282	0.19 345	0.30 288	0.37 445	0.34 142	0.47 370	0.95 494	0.82 475	0.52 422	0.56 462	0.50 314	0.52 424	0.11 315	0.09 214	0.10 270	0.10 297	0.16 399	0.19 341

ADCRef	0.41 425	0.33 421	1.05 454	0.26 321	0.21 382	0.49 441	0.27 384	0.54 362	0.51 403	0.51 445	0.59 432	0.35 307	0.47 439	0.54 336	1.35 502	0.09 217	0.08 174	0.12 358	0.12 371	0.12 345	0.13 249

FC-DCNN	0.73 488	0.33 421	0.84 414	0.33 442	0.28 445	0.82 489	0.40 460	0.82 494	0.83 483	1.43 514	1.60 512	1.97 514	1.38 513	1.10 491	0.93 471	0.24 466	0.22 430	0.27 472	0.26 483	0.26 469	0.32 452

NCCL2	0.37 399	0.33 421	0.59 311	0.37 458	0.23 408	0.42 404	0.41 464	0.56 389	0.44 335	0.47 431	0.47 378	0.61 450	0.39 410	0.58 354	0.41 385	0.16 421	0.13 309	0.21 460	0.22 470	0.16 399	0.18 327

DN-CSS_ROB	0.24 232	0.33 421	0.69 359	0.25 282	0.14 164	0.26 229	0.13 19	0.42 238	0.35 224	0.30 225	0.42 319	0.22 146	0.20 206	0.34 249	0.22 234	0.07 39	0.06 48	0.11 325	0.11 330	0.11 305	0.09 96

ccnet	0.43 433	0.34 430	0.62 328	0.28 384	0.33 469	0.60 465	0.34 435	0.68 471	0.47 370	0.54 457	0.66 452	0.56 433	0.46 437	0.73 422	0.66 452	0.26 475	0.19 403	0.24 469	0.22 470	0.27 474	0.25 412

SHD	0.45 438	0.34 430	0.89 431	0.37 458	0.28 445	0.46 423	0.23 328	0.72 482	0.96 497	0.65 472	0.61 444	0.61 450	0.48 443	0.64 392	0.69 455	0.16 421	0.16 367	0.16 429	0.16 438	0.21 450	0.25 412

FBW_ROB	0.46 445	0.34 430	0.71 372	0.32 431	0.20 367	0.51 444	0.32 426	0.73 483	0.63 453	0.60 466	0.57 425	0.65 464	0.44 428	1.42 510	0.62 446	0.14 397	0.17 390	0.22 465	0.16 438	0.17 413	0.23 388

MSMD_ROB	0.63 481	0.34 430	0.70 365	0.30 410	0.25 435	0.88 492	0.35 437	0.58 411	0.67 460	1.13 504	1.52 508	1.75 512	1.05 504	0.90 468	0.60 442	0.24 466	0.22 430	0.27 472	0.27 486	0.25 465	0.27 428

HBP-ISP	0.34 383	0.35 434	0.76 385	0.23 201	0.17 292	0.33 332	0.22 299	0.56 389	0.47 370	0.42 396	0.49 388	0.33 285	0.41 418	0.73 422	0.27 298	0.18 446	0.19 403	0.24 469	0.20 460	0.16 399	0.16 306

Wz-Net-LNSev	0.36 392	0.35 434	1.06 456	0.26 321	0.21 382	0.47 429	0.33 431	0.56 389	0.58 436	0.45 420	0.54 411	0.50 412	0.37 398	0.40 279	0.42 389	0.12 354	0.11 273	0.10 270	0.09 244	0.14 381	0.15 291

Wz-Net-MNSev	0.39 409	0.35 434	0.99 450	0.26 321	0.21 382	0.59 464	0.39 456	0.58 411	0.61 447	0.49 437	0.56 421	0.53 426	0.37 398	0.61 373	0.47 411	0.11 315	0.09 214	0.11 325	0.11 330	0.15 391	0.15 291

FADNet_RVC	0.31 360	0.35 434	0.98 448	0.24 246	0.16 262	0.30 288	0.17 110	0.52 339	0.39 281	0.30 225	0.38 273	0.30 257	0.29 335	0.54 336	0.33 349	0.14 397	0.14 326	0.14 405	0.16 438	0.21 450	0.24 401

RGC	0.41 425	0.35 434	0.76 385	0.35 453	0.28 445	0.41 399	0.29 405	0.60 430	0.55 428	0.47 431	0.64 448	0.63 457	0.47 439	0.74 426	0.46 408	0.16 421	0.15 355	0.21 460	0.21 462	0.19 437	0.21 367

PA-Net	0.40 420	0.35 434	1.05 454	0.32 431	0.28 445	0.39 388	0.43 467	0.53 349	0.56 432	0.35 316	0.43 333	0.41 349	0.36 393	0.83 456	0.61 445	0.12 354	0.23 440	0.16 429	0.23 474	0.13 359	0.20 358
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ADCP+	0.48 451	0.36 440	1.47 494	0.26 321	0.22 397	0.57 460	0.40 460	0.56 389	0.54 421	0.46 425	0.52 401	0.46 388	0.53 458	0.59 362	1.93 517	0.10 278	0.08 174	0.11 325	0.11 330	0.14 381	0.15 291

ADCPNet	0.51 456	0.36 440	1.82 508	0.27 357	0.23 408	0.71 476	0.39 456	0.56 389	0.54 421	0.52 448	0.60 436	0.66 468	0.57 464	0.64 392	1.23 492	0.15 411	0.18 399	0.14 405	0.23 474	0.19 437	0.22 380

PS-NSSS	0.33 373	0.36 440	0.61 324	0.24 246	0.18 319	0.33 332	0.24 352	0.59 420	0.42 312	0.38 353	0.52 401	0.36 312	0.31 359	0.80 448	0.32 340	0.18 446	0.14 326	0.21 460	0.15 428	0.17 413	0.14 275

UDGNet	0.24 232	0.37 443	0.53 250	0.25 282	0.14 164	0.24 196	0.18 162	0.32 117	0.44 335	0.29 202	0.28 160	0.24 177	0.20 206	0.30 203	0.21 217	0.16 421	0.07 117	0.21 460	0.11 330	0.16 399	0.11 184

SuperB	0.50 453	0.37 443	2.16 514	0.23 201	0.15 224	0.41 399	0.32 426	0.50 323	0.83 483	0.44 413	0.51 394	0.33 285	0.45 430	0.69 410	1.07 485	0.10 278	0.08 174	0.09 197	0.08 168	0.95 519	0.18 327

RTSC	0.43 433	0.37 443	0.95 443	0.30 410	0.20 367	0.50 443	0.23 328	0.65 460	0.86 486	0.56 461	0.54 411	0.51 415	0.36 393	0.71 418	0.92 470	0.13 373	0.14 326	0.11 325	0.13 401	0.18 428	0.19 341

DeepPrunerF	0.46 445	0.37 443	1.50 496	0.34 447	0.30 458	0.36 370	0.37 445	0.64 454	1.15 510	0.41 391	0.45 358	0.40 341	0.41 418	0.82 452	0.53 428	0.18 446	0.14 326	0.23 467	0.21 462	0.17 413	0.18 327

iResNetv2_ROB	0.29 336	0.37 443	0.92 435	0.24 246	0.13 127	0.30 288	0.19 205	0.55 380	0.51 403	0.39 370	0.46 370	0.39 338	0.27 293	0.36 261	0.30 322	0.09 217	0.06 48	0.07 45	0.05 19	0.13 359	0.11 184

PDISCO_ROB	0.45 438	0.37 443	0.89 431	0.44 483	0.37 479	0.70 475	0.35 437	0.75 486	0.78 478	0.45 420	0.53 408	0.65 464	0.40 413	0.68 409	0.52 424	0.22 463	0.12 290	0.21 460	0.19 456	0.26 469	0.22 380

dad	0.30 349	0.38 449	0.60 318	0.22 150	0.14 164	0.32 325	0.21 266	0.35 151	0.51 403	0.45 420	0.45 358	0.46 388	0.23 234	0.41 282	0.27 298	0.21 460	0.11 273	0.20 458	0.11 330	0.15 391	0.11 184

FCDSN-DC	0.67 484	0.38 449	0.83 410	0.37 458	0.30 458	0.66 473	0.37 445	0.69 477	0.70 468	1.15 506	1.53 509	1.70 511	1.38 513	1.00 483	0.83 466	0.24 466	0.22 430	0.27 472	0.26 483	0.27 474	0.32 452
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NaN_ROB	0.44 435	0.38 449	0.94 442	0.30 410	0.20 367	0.52 450	0.49 480	0.61 437	0.60 445	0.56 461	0.47 378	0.49 408	0.42 422	1.24 499	0.76 460	0.12 354	0.18 399	0.12 358	0.13 401	0.12 345	0.18 327

PWC_ROB	0.41 425	0.38 449	0.92 435	0.26 321	0.20 367	0.39 388	0.19 205	0.61 437	0.69 466	0.58 465	0.84 477	0.52 422	0.44 428	0.74 426	0.62 446	0.13 373	0.09 214	0.14 405	0.10 297	0.17 413	0.18 327

Syn2CoEx	0.39 409	0.39 453	1.08 461	0.35 453	0.21 382	0.41 399	0.29 405	0.63 449	0.51 403	0.43 407	0.56 421	0.45 380	0.45 430	0.69 410	0.39 379	0.17 435	0.14 326	0.16 429	0.12 371	0.13 359	0.16 306

EDNetEfficient	0.64 483	0.39 453	2.52 516	0.26 321	0.26 439	0.39 388	0.49 480	0.42 238	1.06 501	1.38 511	0.86 479	0.61 450	0.97 500	0.66 402	1.62 512	0.11 315	0.10 246	0.10 270	0.12 371	0.20 444	0.19 341

LE_ROB	1.82 524	0.39 453	3.15 524	0.50 492	0.55 498	0.79 485	1.00 514	0.89 503	6.48 535	7.40 538	2.07 521	2.07 515	5.08 533	1.33 507	3.96 531	0.11 315	0.09 214	0.12 358	0.11 330	0.11 305	0.13 249

ELAS_RVC	0.80 496	0.40 456	1.10 463	0.40 474	0.35 474	0.93 494	1.10 521	0.87 500	1.12 508	1.40 512	1.39 502	1.27 501	1.55 521	1.13 492	1.13 488	0.29 482	0.27 464	0.30 481	0.28 487	0.31 481	0.36 463
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 496	0.40 456	0.91 434	0.39 469	0.35 474	1.52 518	0.81 508	0.97 505	0.98 498	1.47 521	1.58 511	1.19 499	1.33 512	1.01 484	1.21 491	0.29 482	0.27 464	0.30 481	0.29 489	0.32 484	0.36 463
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	0.62 478	0.41 458	0.93 439	0.44 483	0.39 484	0.63 470	0.51 484	0.86 499	1.27 511	0.93 493	1.09 491	0.81 484	0.85 492	0.89 465	0.89 469	0.21 460	0.23 440	0.22 465	0.19 456	0.28 477	0.41 479

PASM	0.49 452	0.41 458	1.15 468	0.37 458	0.35 474	0.42 404	0.42 465	0.54 362	0.65 456	0.54 457	0.54 411	0.63 457	0.48 443	0.94 479	0.51 423	0.27 479	0.30 481	0.30 481	0.33 491	0.29 479	0.29 440

SANet	0.58 472	0.41 458	1.38 489	0.27 357	0.16 262	0.72 477	0.48 477	0.71 479	1.34 512	0.69 477	0.97 487	0.94 490	0.78 486	0.97 482	0.93 471	0.14 397	0.12 290	0.12 358	0.12 371	0.18 428	0.20 358

PWCDC_ROB	0.41 425	0.41 458	0.77 391	0.34 447	0.21 382	0.43 408	0.20 240	0.60 430	0.90 490	0.44 413	1.24 499	0.36 312	0.38 403	0.56 347	0.48 413	0.18 446	0.11 273	0.11 325	0.10 297	0.20 444	0.16 306

FADNet-RVC	0.34 383	0.43 462	0.97 446	0.25 282	0.20 367	0.33 332	0.20 240	0.51 333	0.42 312	0.34 298	0.40 300	0.41 349	0.29 335	0.65 396	0.36 367	0.14 397	0.14 326	0.14 405	0.15 428	0.19 437	0.20 358

FADNet	0.34 383	0.43 462	0.88 429	0.24 246	0.22 397	0.37 378	0.19 205	0.56 389	0.49 391	0.32 266	0.36 255	0.43 368	0.32 371	0.65 396	0.30 322	0.17 435	0.16 367	0.14 405	0.16 438	0.25 465	0.21 367

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 404	0.43 462	0.72 377	0.35 453	0.19 345	0.51 444	0.25 365	0.56 389	0.39 281	0.42 396	0.47 378	0.47 398	0.27 293	0.74 426	0.32 340	0.38 495	0.19 403	0.27 472	0.17 449	0.29 479	0.27 428

SGM-Forest	0.42 429	0.44 465	0.92 435	0.24 246	0.16 262	0.45 421	0.40 460	0.58 411	0.50 397	0.54 457	0.63 447	0.52 422	0.51 451	0.91 470	0.66 452	0.17 435	0.17 390	0.17 438	0.15 428	0.15 391	0.21 367
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.47 448	0.45 466	1.07 458	0.40 474	0.28 445	0.58 462	0.38 453	0.67 466	0.76 477	0.53 454	0.47 378	0.59 441	0.47 439	0.74 426	0.80 464	0.18 446	0.14 326	0.18 446	0.16 438	0.26 469	0.24 401

ADCMid	0.53 461	0.45 466	1.46 493	0.27 357	0.22 397	0.51 444	0.38 453	0.61 437	0.58 436	0.75 481	0.67 454	0.62 453	0.66 481	0.66 402	1.75 513	0.13 373	0.12 290	0.17 438	0.17 449	0.20 444	0.21 367

StereoAnything_RVC	0.22 171	0.47 468	0.67 352	0.30 410	0.31 465	0.11 2	0.11 8	0.18 7	0.15 10	0.09 1	0.11 14	0.09 4	0.09 16	0.27 146	0.12 9	0.09 217	0.39 495	0.06 2	0.04 1	0.24 463	0.49 495

PSMNet-RUCA	0.39 409	0.47 468	0.84 414	0.46 488	0.41 487	0.34 348	0.26 376	0.59 420	0.46 357	0.40 379	0.51 394	0.44 374	0.33 379	0.43 291	0.31 332	0.25 473	0.14 326	0.33 488	0.21 462	0.32 484	0.23 388

SAMSARA	0.62 478	0.47 468	0.93 439	0.70 503	0.50 492	1.15 505	1.29 525	0.79 490	0.70 468	0.77 485	0.55 416	0.92 489	0.58 465	0.87 462	0.77 461	0.19 455	0.27 464	0.18 446	0.19 456	0.27 474	0.28 435

CSAN	0.55 464	0.47 468	1.19 478	0.37 458	0.23 408	0.57 460	0.61 493	0.65 460	0.72 472	0.65 472	0.78 470	0.66 468	0.65 480	1.41 509	0.77 461	0.21 460	0.17 390	0.20 458	0.21 462	0.18 428	0.21 367

FINET	0.58 472	0.48 472	1.35 488	0.38 467	0.37 479	0.96 498	1.13 522	0.84 498	1.05 500	0.50 442	0.70 460	0.45 380	0.61 472	0.63 387	0.62 446	0.26 475	0.28 469	0.14 405	0.13 401	0.20 444	0.44 486

LSM	1.68 522	0.48 472	2.91 521	2.28 533	17.60 544	0.52 450	0.55 489	0.65 460	0.78 478	0.84 488	1.11 492	0.63 457	0.55 460	0.79 445	0.53 428	0.16 421	0.25 453	0.18 446	0.21 462	0.25 465	2.37 534

WZ-Net	0.56 468	0.49 474	2.14 513	0.30 410	0.24 422	0.58 462	0.48 477	0.65 460	0.80 480	0.51 445	0.72 462	0.68 474	0.60 468	1.06 489	1.01 478	0.13 373	0.10 246	0.11 325	0.12 371	0.19 437	0.23 388

AnyNet_C32	0.55 464	0.51 475	1.34 487	0.29 399	0.28 445	0.61 466	0.62 494	0.57 398	0.62 451	0.63 469	0.68 456	0.54 428	0.55 460	0.82 452	1.81 514	0.15 411	0.15 355	0.15 421	0.18 454	0.21 450	0.25 412

Consistency-Raft	0.56 468	0.52 476	1.12 464	0.45 485	0.49 491	0.48 435	0.45 470	0.73 483	0.74 476	0.45 420	0.82 475	0.46 388	0.60 468	0.51 320	0.63 449	0.39 497	0.40 496	0.44 495	0.51 506	0.53 496	0.38 478

GANetREF_RVC	0.45 438	0.52 476	0.87 423	0.39 469	0.20 367	0.51 444	0.50 482	0.68 471	0.67 460	0.47 431	0.46 370	0.50 412	0.43 425	0.91 470	0.40 381	0.28 481	0.21 419	0.32 485	0.19 456	0.28 477	0.23 388
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
Wz-Net-SNSev	0.45 438	0.53 478	1.42 492	0.31 425	0.21 382	0.44 413	0.45 470	0.64 454	0.68 464	0.46 425	0.66 452	0.62 453	0.40 413	0.78 441	0.65 450	0.12 354	0.11 273	0.12 358	0.13 401	0.17 413	0.19 341

UDG	0.42 429	0.54 479	0.67 352	0.41 478	0.35 474	0.47 429	0.27 384	0.57 398	0.48 378	0.40 379	0.46 370	0.59 441	0.45 430	0.47 307	0.46 408	0.26 475	0.19 403	0.49 497	0.22 470	0.37 488	0.30 443

anonymity	0.57 470	0.55 480	0.74 378	0.48 490	0.63 502	0.56 458	0.43 467	0.71 479	0.51 403	0.64 471	0.55 416	0.57 435	0.61 472	0.65 396	0.57 438	0.55 502	0.55 512	0.50 498	0.54 507	0.51 495	0.61 504

CC-Net-ROB	0.46 445	0.55 480	0.86 421	0.38 467	0.23 408	0.51 444	0.30 412	0.69 477	0.51 403	0.46 425	0.51 394	0.48 402	0.38 403	0.96 480	0.40 381	0.36 492	0.23 440	0.56 501	0.25 479	0.34 487	0.22 380

RTS	0.81 498	0.56 482	4.76 526	0.37 458	0.30 458	1.11 502	0.52 485	0.67 466	1.07 502	0.76 483	0.91 483	0.60 447	0.61 472	1.64 513	1.24 493	0.15 411	0.13 309	0.15 421	0.15 428	0.22 454	0.24 401

RTSA	0.81 498	0.56 482	4.76 526	0.37 458	0.30 458	1.11 502	0.52 485	0.67 466	1.07 502	0.76 483	0.91 483	0.60 447	0.61 472	1.64 513	1.24 493	0.15 411	0.13 309	0.15 421	0.15 428	0.22 454	0.24 401

ADCS	0.62 478	0.56 482	1.54 499	0.30 410	0.25 435	0.56 458	0.46 473	0.71 479	0.86 486	0.77 485	0.72 462	0.68 474	0.62 476	0.82 452	2.33 523	0.17 435	0.16 367	0.16 429	0.17 449	0.23 459	0.27 428

SGM-ForestM	1.59 518	0.56 482	1.52 498	0.41 478	0.34 471	2.77 527	1.67 529	1.69 522	1.73 518	2.48 528	2.27 525	6.02 535	2.90 529	3.08 528	2.83 527	0.25 473	0.30 481	0.19 453	0.20 460	0.18 428	0.45 489

SQANet	0.44 435	0.57 486	0.89 431	0.49 491	0.39 484	0.47 429	0.23 328	0.53 349	0.44 335	0.41 391	0.48 387	0.47 398	0.34 381	0.58 354	0.43 393	0.38 495	0.15 355	0.40 493	0.21 462	0.50 493	0.34 459

EDNetEfficientorigin	7.48 536	0.57 486	139.59 554	0.25 282	0.17 292	0.44 413	0.30 412	0.48 306	1.04 499	1.29 508	1.02 489	0.82 485	0.87 495	0.76 437	1.02 481	0.10 278	0.09 214	0.12 358	0.11 330	0.22 454	0.25 412

GASNet	0.39 409	0.58 488	1.27 483	0.35 453	0.23 408	0.35 363	0.23 328	0.63 449	0.56 432	0.41 391	0.38 273	0.45 380	0.30 341	0.81 451	0.42 389	0.16 421	0.11 273	0.14 405	0.14 417	0.23 459	0.12 225

MFN_U_SF_RVC	0.58 472	0.58 488	1.31 486	0.39 469	0.23 408	0.72 477	0.30 412	0.83 496	0.68 464	0.74 480	0.74 466	0.86 486	0.60 468	0.84 457	0.83 466	0.29 482	0.27 464	0.32 485	0.37 497	0.31 481	0.33 456

MANE	1.63 520	0.58 488	1.16 470	0.59 496	0.60 501	2.71 526	1.53 527	2.63 531	3.62 527	2.33 527	3.26 529	3.66 529	2.98 530	2.26 526	2.26 522	0.37 493	0.40 496	0.31 484	0.49 502	0.31 481	0.63 507

DDUNet	0.45 438	0.60 491	0.71 372	0.45 485	0.39 484	0.46 423	0.32 426	0.53 349	0.44 335	0.46 425	0.53 408	0.57 435	0.38 403	0.51 320	0.43 393	0.34 489	0.21 419	0.56 501	0.25 479	0.41 490	0.36 463

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 461	0.60 491	0.98 448	0.40 474	0.25 435	0.87 491	0.57 491	0.60 430	0.64 455	0.60 466	0.67 454	0.63 457	0.42 422	1.13 492	0.50 420	0.23 464	0.28 469	0.27 472	0.35 493	0.25 465	0.33 456

NVStereoNet_ROB	0.74 489	0.64 493	1.20 480	0.55 495	0.43 489	0.54 457	0.48 477	0.75 486	0.87 489	0.88 490	1.72 515	1.06 494	1.03 503	1.29 503	0.98 477	0.35 491	0.42 499	0.41 494	0.48 501	0.38 489	0.43 484
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
GCST	0.50 453	0.67 494	0.82 405	1.04 517	0.55 498	0.38 384	0.11 8	0.42 238	0.33 203	0.42 396	0.35 240	0.29 239	0.18 180	0.50 314	0.23 253	0.70 511	0.42 499	0.79 512	0.62 515	0.63 500	0.47 490

AnyNet_C01	0.68 486	0.69 495	2.64 518	0.33 442	0.27 444	0.93 494	0.64 495	0.66 464	0.65 456	0.70 478	0.97 487	0.75 482	0.63 478	1.01 484	1.52 507	0.17 435	0.16 367	0.17 438	0.17 449	0.24 463	0.28 435

Wz-Net-TNSev	0.55 464	0.72 496	1.90 509	0.26 321	0.21 382	0.64 471	0.45 470	0.66 464	0.71 470	0.52 448	0.55 416	0.71 480	0.63 478	1.04 487	0.94 473	0.16 421	0.15 355	0.13 383	0.15 428	0.21 450	0.24 401

SPS-STEREO	0.74 489	0.72 496	1.18 477	0.52 493	0.57 500	0.76 480	0.50 482	0.80 491	0.66 459	0.97 496	0.88 482	0.94 490	0.74 484	1.08 490	1.04 483	0.58 505	0.51 506	0.50 498	0.50 505	0.56 497	0.72 516
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.60 475	0.73 498	1.13 466	0.64 498	0.45 490	0.73 479	0.37 445	0.67 466	0.67 460	0.52 448	0.75 468	0.66 468	0.46 437	0.74 426	0.59 441	0.55 502	0.34 491	0.56 501	0.36 495	0.65 502	0.49 495

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 487	0.73 498	1.26 482	0.47 489	0.28 445	1.42 516	0.60 492	0.82 494	0.94 496	0.85 489	0.86 479	0.88 488	0.70 483	1.32 506	0.75 459	0.37 493	0.30 481	0.34 489	0.36 495	0.44 491	0.42 482

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 123	0.74 500	0.71 372	0.17 6	0.08 4	0.15 17	0.15 56	0.19 14	0.18 17	0.13 24	0.12 20	0.10 8	0.08 5	0.16 8	0.14 56	0.34 489	0.12 290	0.08 117	0.07 98	0.11 305	0.24 401

Ntro	0.61 477	0.75 501	1.16 470	0.67 500	0.50 492	0.76 480	0.37 445	0.68 471	0.71 470	0.50 442	0.59 432	0.65 464	0.52 453	0.79 445	0.58 440	0.58 505	0.32 487	0.57 504	0.34 492	0.69 507	0.50 497

coex-ft	3.48 530	0.81 502	48.53 552	0.24 246	0.19 345	0.53 453	0.47 476	0.49 315	2.36 523	7.18 537	1.20 496	0.96 493	2.53 527	0.75 431	2.14 521	0.13 373	0.15 355	0.14 405	0.12 371	0.22 454	0.47 490

MFMNet_re	0.74 489	0.84 503	1.16 470	0.64 498	0.70 507	0.79 485	0.71 500	0.77 489	0.85 485	0.79 487	0.86 479	0.69 476	0.80 488	0.73 422	0.65 450	0.66 509	0.59 516	0.61 505	0.58 512	0.68 505	0.71 515

SGM+DAISY	1.12 509	0.86 504	1.64 502	0.68 501	0.80 515	1.68 520	1.68 530	1.08 507	1.10 504	1.53 523	1.76 517	1.47 506	1.53 520	1.24 499	1.42 506	0.66 509	0.65 523	0.52 500	0.54 507	0.57 498	0.91 523

JetBlue	1.20 511	0.89 505	2.53 517	0.59 496	0.76 509	3.16 529	2.09 531	1.16 509	0.93 493	0.95 494	1.12 493	1.65 509	1.27 510	2.15 524	1.87 516	0.43 500	0.37 494	0.38 491	0.39 499	0.62 499	0.63 507

ACVNet-4b	0.76 493	0.90 506	1.67 503	0.73 504	0.51 496	0.80 488	0.31 421	0.74 485	0.81 481	0.51 445	0.72 462	0.94 490	0.43 425	1.01 484	1.32 500	1.18 528	0.22 430	0.77 510	0.45 500	0.70 508	0.50 497

test_for_model	0.33 373	0.91 507	0.48 159	0.74 507	0.50 492	0.20 102	0.16 82	0.33 135	0.27 124	0.29 202	0.15 45	0.13 37	0.11 47	0.17 19	0.14 56	0.31 486	0.27 464	0.06 2	0.05 19	0.97 520	0.31 447

ACVNet_1	0.77 495	0.92 508	1.79 507	0.73 504	0.53 497	0.78 484	0.42 465	0.88 501	0.90 490	0.75 481	0.76 469	1.32 503	0.80 488	1.04 487	0.70 456	0.57 504	0.32 487	0.72 508	0.35 493	0.70 508	0.50 497

DispFullNet	0.67 484	0.94 509	1.63 501	0.77 508	1.19 525	0.53 453	0.25 365	0.61 437	0.72 472	0.70 478	0.60 436	0.69 476	0.90 496	0.80 448	0.52 424	0.27 479	0.13 309	0.74 509	0.31 490	0.68 505	0.44 486

IMH-64-1	0.94 500	0.95 510	1.07 458	0.98 514	0.76 509	0.93 494	0.72 501	1.30 511	1.11 506	0.91 491	1.45 505	1.14 495	1.00 501	1.25 501	0.97 475	0.77 512	0.51 506	0.97 516	0.55 510	0.90 513	0.66 511

IMH-64	0.94 500	0.95 510	1.07 458	0.98 514	0.76 509	0.93 494	0.72 501	1.30 511	1.11 506	0.91 491	1.45 505	1.14 495	1.00 501	1.25 501	0.97 475	0.77 512	0.51 506	0.97 516	0.55 510	0.90 513	0.66 511

ACVNet_2	0.94 500	0.98 512	1.71 505	0.83 510	0.63 502	1.02 500	0.64 495	1.16 509	1.43 515	1.02 498	1.39 502	1.47 506	0.86 494	1.16 495	0.79 463	0.63 508	0.43 502	0.78 511	0.49 502	0.80 510	0.57 502

WAO-7	1.05 504	1.00 513	1.19 478	0.83 510	0.67 506	1.22 508	0.84 510	1.43 515	1.56 516	1.13 504	1.75 516	1.46 505	1.25 509	1.56 512	1.28 495	0.61 507	0.62 521	0.70 507	0.68 517	0.66 504	0.62 505

RainbowNet	0.76 493	1.00 513	1.29 484	0.82 509	0.63 502	0.79 485	0.52 485	0.83 496	0.93 493	0.61 468	0.79 473	0.79 483	0.62 476	0.82 452	0.67 454	0.80 516	0.55 512	0.79 512	0.49 502	0.81 511	0.62 505

WAO-6	1.11 508	1.01 515	1.17 476	0.96 513	0.79 512	1.30 512	0.78 505	1.36 513	1.99 521	1.04 501	1.54 510	1.59 508	1.27 510	1.37 508	1.30 496	0.78 514	0.55 512	1.03 520	0.75 521	0.87 512	0.72 516

IMH	1.09 507	1.04 516	1.29 484	1.03 516	0.79 512	1.11 502	0.69 498	1.40 514	1.42 514	1.02 498	1.71 514	1.42 504	1.19 508	1.78 519	1.03 482	1.14 526	0.56 515	1.00 518	0.58 512	0.93 516	0.68 513

TorneroNet-64	1.47 514	1.15 517	1.51 497	1.11 522	0.86 519	2.27 525	0.76 503	1.84 524	3.76 528	1.29 508	2.22 524	2.68 525	1.46 516	1.81 520	1.55 509	0.79 515	0.51 506	1.10 521	0.67 516	1.31 525	0.81 522

LVE	1.18 510	1.16 518	1.67 503	1.04 517	0.81 516	1.32 513	0.82 509	1.49 517	1.94 519	1.08 502	1.90 518	1.89 513	1.07 505	1.51 511	1.04 483	0.96 522	0.61 518	0.94 515	0.69 518	0.92 515	0.79 521

Dean	1.22 512	1.17 519	1.97 510	1.04 517	0.79 512	1.21 507	0.76 503	1.51 518	1.96 520	1.30 510	1.98 520	2.14 517	1.18 507	1.30 504	1.15 489	0.83 517	0.61 518	1.01 519	0.69 518	0.97 520	0.77 520

TorneroNet	2.26 526	1.20 520	1.55 500	1.15 524	0.91 520	5.84 531	0.84 510	2.12 528	8.45 537	2.59 529	5.32 533	3.84 530	2.15 524	1.84 522	1.98 519	0.88 518	0.54 511	1.16 525	0.74 520	1.31 525	0.91 523

WAO-8	1.50 516	1.22 521	1.39 490	1.10 520	0.85 517	2.15 522	0.78 505	1.84 524	3.76 528	1.46 516	2.18 522	2.15 518	1.50 518	3.20 530	1.35 502	0.92 520	0.66 524	1.10 521	0.79 522	0.94 517	0.74 518

Venus	1.50 516	1.22 521	1.39 490	1.10 520	0.85 517	2.15 522	0.78 505	1.84 524	3.76 528	1.46 516	2.18 522	2.15 518	1.50 518	3.20 530	1.35 502	0.92 520	0.66 524	1.10 521	0.79 522	0.94 517	0.74 518

MADNet+	1.05 504	1.26 523	4.77 529	0.73 504	0.50 492	1.25 509	0.97 513	1.05 506	0.93 493	0.67 475	0.78 470	0.87 487	0.85 492	2.14 523	1.83 515	0.40 498	0.42 499	0.32 485	0.28 487	0.45 492	0.43 484

PWCK	1.05 504	1.29 524	2.12 512	0.92 512	0.42 488	1.27 510	1.01 515	1.14 508	1.14 509	1.16 507	1.14 494	1.25 500	0.90 496	1.77 518	1.15 489	0.89 519	0.51 506	0.87 514	0.54 507	1.02 522	0.57 502

UNDER WATER-64	1.61 519	1.30 525	2.93 522	1.33 525	0.96 521	2.20 524	1.25 524	1.47 516	3.15 525	1.46 516	1.31 500	2.61 524	2.22 525	1.69 515	1.93 517	1.13 525	0.67 526	1.29 526	0.94 525	1.26 523	1.09 527

UNDER WATER	1.64 521	1.34 526	2.72 520	1.40 526	1.04 522	1.70 521	1.14 523	1.57 521	3.58 526	1.46 516	1.46 507	2.82 526	2.43 526	1.74 516	2.04 520	1.08 524	0.63 522	1.31 527	0.94 525	1.29 524	1.10 528

notaker	1.49 515	1.44 527	1.77 506	1.42 527	1.08 523	1.19 506	0.87 512	1.51 518	1.40 513	1.53 523	3.41 530	2.40 521	1.94 523	1.83 521	1.57 510	1.14 526	0.69 527	1.38 528	0.88 524	1.39 528	1.03 526

ktn	1.80 523	1.46 528	1.49 495	1.44 528	1.14 524	1.50 517	1.07 518	1.53 520	3.90 531	2.77 530	4.62 531	3.42 528	1.49 517	1.74 516	1.40 505	1.45 530	0.77 528	1.46 529	0.99 527	1.41 529	1.00 525

KSHMR	1.92 525	1.47 529	1.97 510	1.48 529	1.22 526	1.39 515	1.06 517	1.81 523	5.83 534	1.43 514	5.56 534	2.95 527	1.17 506	2.24 525	1.33 501	1.29 529	1.13 529	1.47 530	1.11 529	1.37 527	1.21 529

MADNet++	2.34 527	1.81 530	2.24 515	2.15 532	1.97 530	2.79 528	2.19 532	2.42 530	2.26 522	2.79 531	2.70 527	2.43 522	2.60 528	3.18 529	3.32 528	2.19 533	1.97 533	1.93 531	1.62 531	2.02 531	2.10 532

HanzoNet	3.08 529	1.87 531	2.70 519	1.81 530	1.34 527	1.60 519	1.05 516	2.06 527	2.62 524	5.63 535	5.12 532	5.96 534	7.09 536	4.39 535	3.43 529	3.29 535	2.06 535	1.98 533	2.94 537	2.47 532	2.15 533

JetRed	2.35 528	2.70 532	6.11 531	1.14 523	1.38 528	6.03 533	3.61 533	2.12 528	1.72 517	1.99 526	1.97 519	2.15 518	1.59 522	2.49 527	4.19 532	1.05 523	1.60 530	1.10 521	1.02 528	1.72 530	1.41 531

BEATNet-Init1	4.91 533	3.27 533	14.39 543	0.69 502	0.65 505	10.19 540	3.83 534	5.04 535	5.11 533	8.73 539	8.52 537	13.95 546	7.66 537	7.79 539	5.79 535	0.32 488	0.34 491	0.34 489	0.38 498	0.64 501	0.64 509

USTest	6.84 535	5.16 534	5.45 530	7.18 538	7.26 534	14.27 542	22.53 541	8.48 539	9.29 538	5.44 534	6.42 536	6.27 537	6.69 535	6.83 538	8.49 539	1.95 531	3.27 536	2.16 534	2.54 535	3.76 534	3.31 536

DPSimNet_ROB	6.21 534	5.16 534	9.50 533	5.59 536	5.56 533	7.64 535	10.02 537	4.07 533	7.33 536	6.84 536	6.26 535	7.17 538	10.55 538	4.07 534	5.68 534	5.50 538	4.29 537	5.24 538	3.66 538	4.05 535	5.96 538

DGTPSM_ROB	8.38 537	5.24 536	10.71 541	5.32 535	10.19 537	8.34 536	23.49 545	6.11 537	13.43 544	4.93 532	10.93 542	5.64 532	10.55 538	6.17 536	12.73 541	3.74 536	7.56 539	3.68 536	7.24 541	4.09 536	7.49 539

DPSMNet_ROB	8.44 538	5.25 537	10.87 542	5.59 536	10.27 538	8.34 536	23.51 546	6.12 538	13.47 545	4.96 533	10.94 543	5.65 533	10.55 538	6.25 537	12.77 542	4.01 537	7.62 540	3.75 537	7.27 542	4.16 537	7.54 540

TCMNet-wrong-test	4.33 531	5.65 538	4.76 526	11.36 542	10.39 539	5.87 532	4.45 535	4.24 534	1.10 504	1.93 525	2.43 526	6.07 536	3.54 531	3.87 533	4.51 533	2.00 532	0.47 504	1.96 532	1.68 532	5.78 538	4.48 537

Anonymous_1	16.44 547	9.26 539	9.67 535	10.63 539	14.54 542	18.62 547	26.98 547	12.68 545	13.53 546	10.78 545	10.37 541	10.15 540	10.66 541	10.99 545	12.64 540	15.61 549	7.73 541	16.87 546	43.01 550	56.14 553	7.86 543

xxxxx1	15.30 543	9.78 540	10.23 538	20.34 546	19.47 545	17.10 543	23.00 542	10.36 542	11.04 540	9.25 540	9.66 538	10.74 541	10.66 541	10.60 542	13.72 545	8.14 543	9.35 545	31.88 551	44.61 551	12.63 542	13.46 544

tt_ll	15.30 543	9.78 540	10.23 538	20.34 546	19.47 545	17.10 543	23.00 542	10.36 542	11.04 540	9.25 540	9.66 538	10.74 541	10.66 541	10.60 542	13.72 545	8.14 543	9.35 545	31.88 551	44.61 551	12.63 542	13.46 544

ff	15.30 543	9.78 540	10.23 538	20.34 546	19.47 545	17.10 543	23.00 542	10.36 542	11.04 540	9.25 540	9.66 538	10.74 541	10.66 541	10.60 542	13.72 545	8.14 543	9.35 545	31.88 551	44.61 551	12.63 542	13.46 544

DPSM_ROB	11.46 541	9.79 543	10.18 536	11.11 540	11.31 540	19.08 548	27.38 548	13.42 546	14.23 547	10.34 543	11.13 544	10.97 544	11.33 545	11.89 546	13.49 543	6.74 541	8.19 542	6.00 540	7.05 539	7.74 539	7.76 541

DPSM	11.46 541	9.79 543	10.18 536	11.11 540	11.31 540	19.08 548	27.38 548	13.42 546	14.23 547	10.34 543	11.13 544	10.97 544	11.33 545	11.89 546	13.49 543	6.74 541	8.19 542	6.00 540	7.05 539	7.74 539	7.76 541

DLNR_Zeroshot_test	10.53 539	12.28 545	20.32 546	105.84 554	23.88 551	0.14 12	0.13 19	3.20 532	0.20 32	0.16 54	0.23 119	0.16 81	0.10 31	0.32 224	0.16 102	2.54 534	0.32 487	0.07 45	0.07 98	40.17 552	0.28 435

PML	15.86 546	13.12 546	7.07 532	5.22 534	7.66 535	32.93 550	64.30 553	5.37 536	10.12 539	25.87 552	67.29 553	20.25 548	13.20 547	10.09 541	6.81 538	5.94 540	2.00 534	6.03 542	2.18 533	9.13 541	2.62 535

LRCNet_RVC	10.94 540	14.45 547	9.66 534	15.38 543	8.02 536	1.08 501	0.35 437	8.72 540	0.72 472	12.63 546	15.84 546	9.73 539	6.52 534	8.58 540	6.38 537	20.33 550	5.39 538	23.79 548	21.95 547	15.35 545	13.96 547

CasAABBNet	23.04 550	19.69 548	20.32 546	22.42 549	22.73 549	38.35 551	55.23 552	26.99 551	28.74 552	20.67 549	22.28 550	22.11 550	22.86 550	23.84 550	27.17 552	13.52 546	16.47 549	12.08 543	14.21 544	15.57 546	15.60 548

Selective-RAFT-Error	23.11 551	19.77 549	20.60 548	22.49 550	22.80 550	38.46 553	55.19 551	27.13 553	28.90 553	20.73 550	22.38 551	22.11 550	22.91 552	23.94 551	27.18 553	13.54 547	16.57 550	12.09 544	14.21 544	15.61 547	15.65 549

LSM0	24.21 552	19.88 550	22.33 549	24.42 551	40.13 553	38.41 552	54.99 550	27.05 552	28.61 551	20.59 548	22.00 549	22.29 552	22.86 550	24.12 552	27.16 551	13.59 548	16.33 548	12.13 545	14.08 543	15.72 548	17.53 550

HaxPig	17.72 548	20.23 551	19.76 545	16.55 544	16.52 543	9.46 538	9.42 536	14.48 548	13.31 543	18.59 547	18.67 547	17.39 547	16.68 548	17.07 548	16.43 548	21.99 551	20.86 551	22.28 547	21.55 546	21.30 549	21.88 551

MEDIAN_ROB	21.20 549	24.56 552	23.42 550	19.57 545	19.62 548	13.29 541	11.21 538	18.04 549	17.02 549	22.07 551	21.92 548	20.84 549	20.24 549	21.02 549	19.68 549	25.59 552	24.08 552	26.20 549	25.19 548	25.31 550	25.19 552

AVERAGE_ROB	25.43 553	29.01 553	27.22 551	24.60 552	24.16 552	17.78 546	12.87 539	22.39 550	21.40 550	26.72 553	26.08 552	25.18 553	24.52 553	25.07 553	23.57 550	29.94 553	28.36 553	30.60 550	29.57 549	29.83 551	29.66 553

test_example2	100.95 554	107.33 554	67.16 553	98.17 553	106.88 554	89.44 554	101.34 554	37.23 554	97.88 554	129.56 554	131.26 554	65.41 554	67.34 554	91.22 554	79.29 554	143.32 554	199.32 554	81.12 554	102.17 554	121.89 554	101.70 554

ccccc		256.25 555		351.50 555	361.31 555	144.22 555		153.19 555		152.98 555		161.94 555		268.06 555		387.64 555	346.97 555	244.11 555	219.32 555	413.57 555

Low-res two-view benchmark