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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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_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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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 + 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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	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
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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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