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	0.61 222	0.37 63	0.91 4	1.96 516	2.40 520	0.20 2	0.16 21	0.26 1	0.86 407	0.16 1	0.12 2	0.19 17	0.17 20	0.58 159	0.32 126	0.10 88	2.98 526	0.08 7	0.06 8	0.07 1	0.20 87

DEFOM-Stereo	0.26 2	0.61 190	1.22 16	0.24 10	0.14 15	0.49 94	0.18 33	0.31 2	0.31 3	0.20 7	0.18 7	0.15 3	0.14 8	0.42 80	0.19 5	0.08 4	0.06 1	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.16 55

IGEV-Stereo+	0.48 106	0.32 22	1.43 30	0.26 36	0.46 347	0.30 12	0.13 6	0.32 3	0.57 126	0.80 408	0.24 24	0.19 17	0.19 45	0.57 153	0.46 209	0.10 88	1.36 464	0.08 7	0.22 357	0.46 452	1.04 430

SGD-Stereo	0.23 1	0.31 11	0.87 2	0.23 7	0.11 1	0.40 45	0.16 21	0.33 4	0.40 17	0.20 7	0.19 11	0.18 12	0.17 20	0.38 53	0.17 1	0.11 172	0.06 1	0.08 7	0.07 29	0.10 26	0.09 2

GREAT-IGEV	0.92 417	0.56 172	2.08 120	0.98 457	2.29 519	0.47 83	0.18 33	0.35 5	0.78 344	0.74 388	0.33 84	0.15 3	0.18 37	1.00 267	0.55 252	0.09 30	3.79 529	0.07 1	0.26 380	0.22 243	3.26 525

UniTT-Stereo	0.36 31	0.66 207	2.43 212	0.28 64	0.24 168	0.30 12	0.18 33	0.35 5	0.36 8	0.26 46	0.37 106	0.18 12	0.18 37	0.33 27	0.30 100	0.11 172	0.08 45	0.09 46	0.08 50	0.25 288	0.09 2

MLG-Stereo_test1	0.36 31	0.45 123	1.50 40	0.24 10	0.35 280	0.45 64	0.13 6	0.36 7	0.51 77	0.20 7	0.10 1	0.18 12	0.12 3	0.33 27	0.18 2	0.08 4	1.36 464	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.47 273

LGtest1	0.26 2	0.43 104	0.82 1	0.23 7	0.21 119	0.31 15	0.11 2	0.36 7	0.43 29	0.24 30	0.18 7	0.16 6	0.14 8	0.30 9	0.28 82	0.10 88	0.16 231	0.08 7	0.06 8	0.10 26	0.42 238

S2M2	0.27 4	0.32 22	1.41 29	0.24 10	0.17 50	0.24 4	0.09 1	0.36 7	0.50 70	0.17 2	0.25 32	0.22 31	0.17 20	0.27 4	0.29 93	0.16 344	0.12 170	0.11 165	0.12 195	0.15 96	0.12 16

MLG-Stereo_test2	0.46 89	0.49 136	1.77 57	0.79 435	0.70 414	0.63 291	0.12 3	0.37 10	0.48 55	0.39 90	0.15 6	0.24 49	0.10 1	0.46 91	0.20 7	0.16 344	1.21 441	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.66 344

LG-Stereo_L1	0.30 9	0.42 94	0.97 6	0.35 208	0.28 217	0.28 7	0.21 72	0.39 11	0.30 2	0.19 4	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.45 88	0.22 14	0.08 4	0.71 396	0.08 7	0.06 8	0.08 4	0.51 293

MLG-Stereo_test3	0.31 10	0.44 115	1.03 9	0.48 336	0.40 314	0.36 35	0.13 6	0.39 11	0.46 44	0.28 55	0.19 11	0.17 8	0.12 3	0.25 2	0.18 2	0.09 30	0.53 361	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.45 266

mms	0.39 46	0.63 199	1.31 22	0.34 186	0.65 405	0.32 18	0.22 88	0.39 11	0.39 13	0.27 53	0.31 70	0.23 39	0.17 20	0.57 153	0.22 14	0.08 4	0.21 280	0.10 99	0.08 50	0.24 266	1.16 438

GLC_STEREO	0.31 10	0.30 9	1.80 62	0.29 82	0.12 4	0.41 47	0.20 50	0.39 11	0.42 24	0.26 46	0.31 70	0.25 58	0.19 45	0.36 47	0.26 60	0.09 30	0.11 152	0.12 219	0.10 110	0.13 62	0.15 42

LG-Stereo_L2	0.29 6	0.42 94	0.97 6	0.36 226	0.25 176	0.31 15	0.22 88	0.40 15	0.28 1	0.19 4	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.44 86	0.23 30	0.08 4	0.49 352	0.08 7	0.06 8	0.08 4	0.58 322

SMoEStereo_RVC	0.36 31	0.83 278	1.48 38	0.26 36	0.15 22	0.46 72	0.22 88	0.40 15	0.43 29	0.23 23	0.24 24	0.21 29	0.18 37	0.47 96	0.59 269	0.07 2	0.07 9	0.10 99	0.08 50	0.24 266	0.42 238

999	0.35 25	0.74 250	1.38 26	0.27 48	0.18 65	0.50 104	0.23 123	0.40 15	0.41 19	0.21 12	0.33 84	0.23 39	0.18 37	0.74 216	0.37 164	0.09 30	0.08 45	0.09 46	0.08 50	0.26 308	0.26 131

rvit_stereo_0083	0.28 5	0.37 63	0.88 3	0.28 64	0.18 65	0.28 7	0.22 88	0.40 15	0.58 133	0.25 37	0.30 60	0.27 79	0.27 134	0.38 53	0.25 46	0.14 297	0.12 170	0.13 280	0.10 110	0.13 62	0.14 33

ours_stereo	0.37 37	0.67 208	1.63 49	0.30 103	0.50 352	0.35 31	0.22 88	0.41 19	0.38 11	0.21 12	0.32 81	0.23 39	0.17 20	0.47 96	0.22 14	0.08 4	0.09 97	0.10 99	0.08 50	0.24 266	0.77 376

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 81	1.36 424	1.30 20	0.24 10	0.12 4	0.33 24	0.20 50	0.41 19	0.37 9	0.32 69	0.21 18	0.16 6	0.14 8	0.29 7	0.62 283	0.55 479	1.42 472	0.11 165	0.13 217	0.25 288	0.56 315

MGS-Stereo	0.35 25	0.48 132	1.99 102	0.26 36	0.14 15	0.41 47	0.22 88	0.41 19	0.48 55	0.24 30	0.51 197	0.25 58	0.18 37	0.33 27	0.22 14	0.10 88	0.08 45	0.09 46	0.08 50	0.47 456	0.10 6

TANstereo	0.39 46	0.70 228	2.48 257	0.23 7	0.12 4	0.54 148	0.16 21	0.41 19	0.47 51	0.45 121	0.51 197	0.26 68	0.22 70	0.34 33	0.21 9	0.10 88	0.10 125	0.08 7	0.07 29	0.09 11	0.18 71

MLG-Stereo	0.38 42	0.43 104	1.46 34	0.24 10	0.42 332	0.44 61	0.13 6	0.42 23	0.51 77	0.27 53	0.14 5	0.17 8	0.13 7	0.35 43	0.18 2	0.08 4	1.45 474	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.47 273

WCG-NET	0.41 55	0.80 271	1.77 57	0.25 20	0.13 11	0.43 55	0.24 149	0.42 23	0.59 144	0.38 85	0.41 129	0.26 68	0.24 90	0.37 50	0.24 35	0.08 4	0.81 405	0.08 7	0.07 29	0.26 308	0.31 168

WCG-NET（raft）	0.44 77	0.97 326	1.78 59	0.24 10	0.17 50	0.43 55	0.24 149	0.42 23	0.52 89	0.38 85	0.35 98	0.46 201	0.25 109	0.41 73	0.26 60	0.08 4	1.08 430	0.08 7	0.08 50	0.27 322	0.40 225

CREStereo++_RVC	0.38 42	0.37 63	2.47 251	0.25 20	0.16 31	0.54 148	0.15 14	0.42 23	0.57 126	0.37 81	0.52 206	0.24 49	0.19 45	0.31 13	0.27 69	0.09 30	0.06 1	0.08 7	0.30 404	0.09 11	0.22 101
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
rvit_stereo_0081_aga	0.34 20	0.67 208	1.79 60	0.27 48	0.20 107	0.34 26	0.21 72	0.43 27	0.48 55	0.26 46	0.28 48	0.27 79	0.21 62	0.33 27	0.25 46	0.14 297	0.11 152	0.11 165	0.10 110	0.14 85	0.18 71

U	3.41 522	0.37 63	1.27 18	0.27 48	13.75 539	19.65 545	0.15 14	0.43 27	0.33 4	0.18 3	0.19 11	0.27 79	0.15 12	0.23 1	0.19 5	0.10 88	0.06 1	17.75 544	12.73 540	0.11 36	0.10 6

LoS_RVC	0.34 20	0.38 73	1.96 97	0.27 48	0.35 280	0.43 55	0.22 88	0.43 27	0.34 5	0.24 30	0.34 91	0.23 39	0.28 148	0.34 33	0.22 14	0.08 4	0.07 9	0.07 1	0.05 1	0.10 26	0.35 192

tt45	0.35 25	0.80 271	1.46 34	0.26 36	0.17 50	0.55 161	0.22 88	0.44 30	0.39 13	0.24 30	0.26 38	0.25 58	0.18 37	0.64 182	0.36 159	0.09 30	0.08 45	0.10 99	0.08 50	0.24 266	0.29 150

XX-TBD	0.40 52	1.04 342	2.49 263	0.35 208	0.13 11	0.51 112	0.17 26	0.44 30	0.52 89	0.38 85	0.51 197	0.23 39	0.19 45	0.31 13	0.25 46	0.10 88	0.07 9	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.18 71

fffy	0.39 46	0.67 208	1.57 42	0.45 324	0.52 358	0.37 38	0.22 88	0.45 32	0.35 6	0.21 12	0.30 60	0.26 68	0.20 55	0.45 88	0.24 35	0.08 4	0.29 314	0.10 99	0.08 50	0.25 288	0.77 376

rvit_stereo_0081	0.29 6	0.46 126	1.13 13	0.28 64	0.17 50	0.32 18	0.22 88	0.45 32	0.58 133	0.25 37	0.26 38	0.26 68	0.22 70	0.36 47	0.25 46	0.14 297	0.10 125	0.11 165	0.10 110	0.13 62	0.11 13

rvit_stereo_0082	0.29 6	0.46 126	1.13 13	0.28 64	0.17 50	0.32 18	0.22 88	0.45 32	0.58 133	0.25 37	0.26 38	0.26 68	0.22 70	0.36 47	0.25 46	0.14 297	0.10 125	0.11 165	0.10 110	0.13 62	0.11 13

RAStereo	0.33 16	0.81 275	2.22 158	0.27 48	0.18 65	0.25 5	0.20 50	0.45 32	0.38 11	0.21 12	0.26 38	0.20 21	0.16 16	0.26 3	0.26 60	0.10 88	0.08 45	0.10 99	0.08 50	0.13 62	0.09 2

CASnet	0.32 14	0.40 85	1.80 62	0.28 64	0.11 1	0.47 83	0.19 38	0.45 32	0.47 51	0.39 90	0.31 70	0.23 39	0.17 20	0.31 13	0.21 9	0.11 172	0.06 1	0.15 342	0.12 195	0.16 116	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-RH_RVC	0.65 274	0.73 240	2.78 379	0.39 273	0.29 223	0.60 234	0.18 33	0.45 32	0.63 175	0.75 391	1.89 488	0.47 210	0.29 166	1.59 365	1.21 406	0.15 327	0.07 9	0.13 280	0.13 217	0.11 36	0.10 6

fffft	0.36 31	0.70 228	1.51 41	0.25 20	0.15 22	0.42 52	0.24 149	0.46 38	0.42 24	0.22 18	0.19 11	0.20 21	0.16 16	0.47 96	0.69 307	0.07 2	0.09 97	0.10 99	0.08 50	0.30 352	0.45 266
1: 1. 1
Occ-G	0.68 306	0.54 161	2.08 120	0.99 462	0.74 418	0.38 42	0.25 175	0.46 38	0.78 344	0.40 94	0.36 100	0.46 201	0.22 70	0.90 256	0.70 309	0.09 30	1.53 477	0.09 46	0.16 280	0.31 361	2.06 493

MC-Stereo	0.58 187	0.37 63	2.00 103	0.88 442	0.64 402	0.54 148	0.19 38	0.46 38	0.39 13	0.58 257	0.39 118	0.27 79	0.27 134	0.71 207	0.32 126	0.09 30	1.20 438	0.09 46	0.16 280	0.22 243	1.92 487

LG-G_1	0.41 55	0.43 104	1.62 47	0.50 354	0.35 280	0.50 104	0.12 3	0.47 41	0.44 37	0.33 71	0.20 15	0.19 17	0.15 12	0.94 260	0.21 9	0.09 30	0.61 376	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.87 404

LG-G	0.41 55	0.43 104	1.62 47	0.50 354	0.35 280	0.50 104	0.12 3	0.47 41	0.44 37	0.33 71	0.20 15	0.19 17	0.15 12	0.94 260	0.21 9	0.09 30	0.61 376	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.87 404

StereoAnything_RVC	1.22 463	1.71 477	3.17 432	2.52 521	2.63 522	0.26 6	0.15 14	0.47 41	0.54 104	0.49 154	0.71 377	0.52 236	0.19 45	1.60 368	0.57 258	0.11 172	4.13 532	0.08 7	0.05 1	0.76 487	3.79 528

MaDis-Stereo	0.35 25	0.89 302	2.15 141	0.25 20	0.29 223	0.29 10	0.17 26	0.47 41	0.41 19	0.21 12	0.22 20	0.28 86	0.21 62	0.32 23	0.31 116	0.10 88	0.09 97	0.10 99	0.08 50	0.11 36	0.12 16

111111	0.39 46	0.28 3	0.93 5	0.33 162	0.42 332	0.43 55	0.13 6	0.48 45	0.39 13	0.24 30	0.31 70	0.18 12	0.17 20	0.43 82	0.23 30	0.09 30	1.32 461	0.08 7	0.06 8	0.25 288	1.00 425

CES	0.33 16	0.32 22	1.46 34	0.25 20	0.50 352	0.40 45	0.20 50	0.48 45	0.48 55	0.22 18	0.29 53	0.26 68	0.19 45	0.35 43	0.22 14	0.09 30	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.16 116	0.54 307

GMStereo	0.44 77	1.32 409	2.65 326	0.28 64	0.16 31	0.42 52	0.22 88	0.48 45	0.63 175	0.41 96	0.36 100	0.26 68	0.25 109	0.41 73	0.30 100	0.14 297	0.08 45	0.10 99	0.12 195	0.17 139	0.13 21
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.35 25	0.38 73	1.75 56	0.21 3	0.14 15	0.57 190	0.24 149	0.48 45	0.44 37	0.28 55	0.32 81	0.26 68	0.24 90	0.41 73	0.24 35	0.42 468	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.18 163	0.15 42

MM-Stereo_test2	0.65 274	0.43 104	2.54 280	0.62 398	0.18 65	0.50 104	0.25 175	0.49 49	0.47 51	0.36 78	0.26 38	0.24 49	0.23 85	0.40 64	0.38 172	0.08 4	2.33 516	0.09 46	0.10 110	0.38 411	2.66 515

MonSter	0.47 95	0.29 4	1.07 11	0.22 4	0.18 65	0.51 112	0.14 12	0.49 49	0.35 6	0.26 46	0.18 7	0.15 3	0.11 2	0.88 253	0.47 214	0.06 1	2.11 505	0.07 1	0.81 506	0.07 1	1.01 426

RSM++	0.48 106	0.52 155	1.27 18	1.62 497	1.27 486	0.39 44	0.20 50	0.49 49	0.56 119	0.22 18	0.25 32	0.24 49	0.17 20	0.39 57	0.23 30	0.09 30	0.11 152	0.09 46	0.35 437	0.29 343	0.80 387

ff7	0.65 274	0.58 176	2.09 124	0.39 273	0.60 386	0.56 168	0.23 123	0.49 49	0.62 164	1.00 440	0.24 24	0.20 21	0.24 90	0.71 207	0.24 35	0.09 30	2.09 501	0.10 99	0.18 307	0.24 266	2.22 505

IGEVStereo-DCA	0.74 340	0.74 250	2.09 124	0.76 428	0.77 425	0.45 64	0.23 123	0.49 49	0.62 164	0.71 379	0.22 20	0.30 96	0.28 148	1.29 316	1.53 434	0.10 88	1.50 475	0.10 99	0.18 307	0.24 266	2.22 505

ffff	0.65 274	0.58 176	2.09 124	0.39 273	0.60 386	0.56 168	0.23 123	0.49 49	0.62 164	1.00 440	0.24 24	0.20 21	0.24 90	0.71 207	0.24 35	0.09 30	2.09 501	0.10 99	0.18 307	0.24 266	2.22 505

11t	0.65 274	0.58 176	2.09 124	0.39 273	0.60 386	0.56 168	0.23 123	0.49 49	0.62 164	1.00 440	0.24 24	0.20 21	0.24 90	0.71 207	0.24 35	0.09 30	2.09 501	0.10 99	0.18 307	0.24 266	2.22 505

CAS	0.39 46	0.31 11	1.79 60	0.81 439	0.34 272	0.51 112	0.23 123	0.49 49	0.42 24	0.23 23	0.31 70	0.20 21	0.17 20	0.30 9	0.25 46	0.77 492	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 26	0.41 233

ccc-4	0.65 274	0.58 176	2.09 124	0.39 273	0.60 386	0.56 168	0.23 123	0.49 49	0.62 164	1.00 440	0.24 24	0.20 21	0.24 90	0.71 207	0.24 35	0.09 30	2.09 501	0.10 99	0.18 307	0.24 266	2.22 505

UDGNet	0.50 125	1.36 424	2.44 220	0.37 239	0.19 96	0.58 201	0.23 123	0.49 49	0.69 251	0.42 102	0.39 118	0.34 123	0.29 166	0.55 146	0.32 126	0.25 439	0.10 125	0.37 468	0.19 325	0.30 352	0.17 62

RAFT-345	0.56 172	0.37 63	2.68 345	0.40 286	0.34 272	0.58 201	0.41 353	0.49 49	0.70 262	0.51 185	0.99 446	0.43 165	0.28 148	1.56 353	0.81 346	0.10 88	0.07 9	0.11 165	0.09 74	0.11 36	0.09 2

sCroCo_RVC	0.37 37	0.39 79	2.38 189	0.35 208	0.27 205	0.31 15	0.22 88	0.49 49	0.48 55	0.23 23	0.34 91	0.25 58	0.24 90	0.35 43	0.25 46	0.15 327	0.17 244	0.12 219	0.11 158	0.15 96	0.15 42

trnet	0.31 10	0.31 11	1.65 51	0.20 2	0.12 4	0.55 161	0.15 14	0.50 61	0.51 77	0.28 55	0.34 91	0.24 49	0.21 62	0.34 33	0.24 35	0.11 172	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.09 11	0.12 16

LoS	0.34 20	0.35 48	1.88 80	0.25 20	0.13 11	0.53 137	0.20 50	0.50 61	0.53 100	0.26 46	0.28 48	0.37 134	0.24 90	0.40 64	0.25 46	0.10 88	0.08 45	0.08 7	0.06 8	0.15 96	0.10 6
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_4	0.47 95	0.80 271	2.15 141	0.36 226	0.29 223	0.59 220	0.28 223	0.50 61	0.42 24	0.43 110	0.76 397	0.39 144	0.22 70	0.73 213	0.49 228	0.08 4	0.18 251	0.11 165	0.15 259	0.29 343	0.27 138

dd	0.48 106	1.32 409	2.41 203	0.31 119	0.17 50	0.58 201	0.26 192	0.50 61	0.71 276	0.42 102	0.41 129	0.34 123	0.28 148	0.47 96	0.41 183	0.18 376	0.10 125	0.13 280	0.12 195	0.22 243	0.16 55

CREStereo	0.31 10	0.35 48	1.66 52	0.19 1	0.13 11	0.55 161	0.17 26	0.50 61	0.50 70	0.28 55	0.34 91	0.24 49	0.21 62	0.34 33	0.23 30	0.11 172	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.10 26	0.12 16
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
AIO_rvc	0.95 427	1.02 335	2.57 295	2.80 527	1.91 511	0.37 38	0.24 149	0.52 66	0.60 150	0.98 437	0.29 53	0.25 58	0.18 37	2.16 451	0.29 93	0.11 172	1.39 470	0.08 7	0.11 158	0.26 308	2.87 518

RSM	0.47 95	0.51 151	1.36 23	1.37 482	1.04 462	0.37 38	0.21 72	0.52 66	0.55 113	0.23 23	0.28 48	0.28 86	0.17 20	0.40 64	0.22 14	0.09 30	0.24 292	0.09 46	0.35 437	0.24 266	0.80 387

AAGNet	0.92 417	0.40 85	2.53 275	0.60 390	1.01 458	0.62 276	0.45 378	0.52 66	0.68 239	0.58 257	0.53 213	0.50 224	0.72 412	1.22 300	7.32 530	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.16 116	0.10 6

NRIStereo	0.50 125	0.34 40	2.44 220	0.52 361	0.16 31	0.94 440	0.73 457	0.52 66	0.65 192	0.48 138	0.40 127	0.59 273	0.29 166	0.78 229	0.33 139	0.11 172	0.13 186	0.11 165	0.09 74	0.22 243	0.25 123

DeepStereo_RVC	0.47 95	0.37 63	2.19 149	0.55 374	0.18 65	0.60 234	0.58 421	0.52 66	0.62 164	0.49 154	0.45 150	0.39 144	0.85 438	0.47 96	0.34 148	0.12 215	0.08 45	0.11 165	0.09 74	0.15 96	0.19 78

GCAP-Stereo	0.59 205	1.35 419	2.44 220	0.49 348	1.02 460	0.52 129	0.14 12	0.53 71	0.54 104	0.44 117	0.50 194	0.30 96	0.22 70	0.68 196	0.41 183	0.09 30	1.30 458	0.09 46	0.07 29	0.23 259	0.54 307

ProNet	0.46 89	0.60 184	1.85 74	0.35 208	0.67 407	0.49 94	0.25 175	0.53 71	0.57 126	0.21 12	0.24 24	0.22 31	0.20 55	0.52 132	0.22 14	0.09 30	0.47 348	0.10 99	0.09 74	0.23 259	1.33 458

Patchmatch Stereo++	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.48 336	0.17 50	0.61 254	0.26 192	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.43 165	0.28 148	0.56 149	0.30 100	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.48 336	0.18 65	0.61 254	0.28 223	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.43 165	0.28 148	0.49 122	0.30 100	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

ROB_FTStereo_v2	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.49 348	0.17 50	0.61 254	0.28 223	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.44 180	0.28 148	0.48 109	0.30 100	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

ROB_FTStereo	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.48 336	0.18 65	0.61 254	0.26 192	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.43 165	0.28 148	0.51 128	0.30 100	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

HUI-Stereo	0.43 64	0.36 52	2.45 238	0.48 336	0.18 65	0.61 254	0.27 210	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.44 180	0.28 148	0.47 96	0.30 100	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

iGMRVC	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.48 336	0.18 65	0.61 254	0.27 210	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.43 165	0.28 148	0.57 153	0.31 116	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

iRAFT	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.48 336	0.17 50	0.61 254	0.26 192	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.43 165	0.28 148	0.56 149	0.30 100	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

RAFT-IKP	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.48 336	0.16 31	0.60 234	0.28 223	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.43 165	0.28 148	0.51 128	0.31 116	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

IGEV-Stereo++	0.58 187	0.29 4	1.66 52	0.37 239	0.53 365	0.47 83	0.13 6	0.54 81	0.37 9	1.02 445	0.25 32	0.17 8	0.22 70	1.04 274	0.27 69	0.08 4	1.98 499	0.08 7	0.06 8	0.17 139	1.92 487

4D-IteraStereo	0.62 242	1.29 406	3.04 421	0.27 48	0.30 236	0.46 72	0.26 192	0.54 81	0.51 77	0.41 96	0.31 70	0.39 144	0.19 45	0.53 139	0.65 297	0.09 30	0.47 348	0.12 219	0.11 158	0.21 226	2.14 497

anonymousdsp	0.86 396	0.59 183	2.65 326	1.33 478	1.25 483	0.56 168	0.23 123	0.54 81	0.71 276	1.13 456	0.25 32	0.22 31	0.24 90	1.24 305	0.24 35	0.09 30	2.34 517	0.10 99	0.18 307	0.25 288	3.12 523

DisPM	0.48 106	0.41 91	2.54 280	0.61 396	0.18 65	0.59 220	0.62 435	0.54 81	0.67 212	0.61 297	0.53 213	0.38 140	0.26 120	0.76 220	0.31 116	0.13 261	0.07 9	0.12 219	0.11 158	0.12 46	0.15 42

IGEV-Stereo	0.86 396	0.60 184	2.65 326	1.35 480	1.25 483	0.56 168	0.23 123	0.54 81	0.71 276	1.14 457	0.25 32	0.22 31	0.24 90	1.24 305	0.24 35	0.09 30	2.34 517	0.10 99	0.18 307	0.25 288	3.13 524
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PFNet+	0.50 125	0.43 104	2.54 280	0.49 348	0.18 65	0.58 201	0.76 459	0.54 81	0.72 285	0.56 234	0.48 168	0.39 144	0.26 120	0.94 260	0.33 139	0.14 297	0.09 97	0.14 316	0.13 217	0.12 46	0.16 55

ASMatch	0.61 222	0.47 129	2.72 362	0.91 449	0.36 291	0.56 168	0.24 149	0.54 81	0.67 212	0.48 138	1.20 463	0.47 210	0.65 393	1.33 321	0.93 362	0.10 88	0.08 45	0.11 165	0.11 158	0.10 26	0.17 62

DEmStereo	0.69 313	0.40 85	2.42 207	0.42 300	0.18 65	0.66 332	0.88 470	0.54 81	0.64 185	0.60 287	1.00 447	0.45 192	1.24 470	1.53 349	2.21 469	0.10 88	0.08 45	0.10 99	0.10 110	0.11 36	0.14 33

CRE-IMP	0.46 89	0.31 11	2.40 198	0.53 365	0.17 50	0.79 399	0.68 449	0.54 81	0.66 199	0.47 135	0.43 135	0.44 180	0.26 120	0.43 82	0.33 139	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.09 74	0.17 139	0.23 110

xyz-stereo-finetune2	0.40 52	0.89 302	1.40 28	0.22 4	0.12 4	0.58 201	0.23 123	0.55 90	0.50 70	0.33 71	0.47 160	0.30 96	0.41 255	0.81 239	0.60 273	0.09 30	0.07 9	0.11 165	0.09 74	0.12 46	0.12 16

LG-Stereo	0.36 31	0.61 190	1.37 25	0.26 36	0.37 297	0.43 55	0.20 50	0.55 90	0.44 37	0.25 37	0.30 60	0.50 224	0.17 20	0.30 9	0.37 164	0.10 88	0.18 251	0.11 165	0.10 110	0.24 266	0.43 246

AIO-Stereo	0.64 266	0.60 184	1.63 49	1.31 476	1.45 493	0.38 42	0.20 50	0.55 90	0.83 386	0.31 66	0.31 70	0.23 39	0.15 12	0.39 57	0.63 290	0.10 88	1.25 446	0.09 46	0.41 459	0.21 226	1.73 483

H2IRNET	0.48 106	1.04 342	2.57 295	0.31 119	0.19 96	0.54 148	0.19 38	0.55 90	0.53 100	0.28 55	0.56 255	0.47 210	0.35 203	0.47 96	0.40 178	0.11 172	0.08 45	0.12 219	0.14 239	0.37 404	0.26 131

TestStereo	0.49 121	0.88 297	2.38 189	0.30 103	0.16 31	0.43 55	0.25 175	0.55 90	0.46 44	0.38 85	0.46 154	0.34 123	0.28 148	1.96 431	0.28 82	0.11 172	0.08 45	0.12 219	0.09 74	0.15 96	0.13 21

xyz-stereo	3.06 519	0.44 115	30.74 550	0.24 10	0.12 4	15.34 538	0.24 149	0.56 95	0.49 60	0.62 310	7.90 530	0.64 299	0.49 330	1.44 338	1.05 382	0.09 30	0.07 9	0.34 464	0.08 50	0.13 62	0.19 78

rvit_0105_6	0.36 31	0.55 169	1.48 38	0.31 119	0.18 65	0.35 31	0.26 192	0.56 95	0.66 199	0.26 46	0.29 53	0.33 118	0.26 120	0.41 73	0.27 69	0.18 376	0.16 231	0.15 342	0.13 217	0.15 96	0.25 123

MIF-Stereo (partial)	0.41 55	0.71 232	2.67 338	0.27 48	0.24 168	0.32 18	0.17 26	0.56 95	0.46 44	0.26 46	0.37 106	0.25 58	0.26 120	0.46 91	0.35 156	0.11 172	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.21 226	0.15 42

dad	0.58 187	1.35 419	2.39 196	0.31 119	0.20 107	0.62 276	0.26 192	0.56 95	0.79 357	0.66 354	0.64 323	0.64 299	0.36 206	0.87 247	0.48 219	0.28 450	0.15 217	0.40 471	0.18 307	0.24 266	0.22 101

DRaft	0.65 274	0.47 129	2.38 189	0.25 20	0.17 50	0.64 303	0.65 440	0.56 95	0.57 126	0.67 356	0.98 443	0.38 140	0.99 456	1.42 333	2.06 458	0.11 172	0.14 201	0.10 99	0.14 239	0.18 163	0.21 94

sAnonymous2	0.45 81	0.88 297	2.97 410	0.31 119	0.25 176	0.34 26	0.28 223	0.56 95	0.49 60	0.25 37	0.30 60	0.23 39	0.29 166	0.31 13	0.22 14	0.12 215	0.09 97	0.12 219	0.13 217	0.38 411	0.43 246

CroCo_RVC	0.45 81	0.88 297	2.97 410	0.31 119	0.25 176	0.34 26	0.28 223	0.56 95	0.49 60	0.25 37	0.30 60	0.23 39	0.29 166	0.31 13	0.22 14	0.12 215	0.09 97	0.12 219	0.13 217	0.38 411	0.43 246

xyz-stereo-finetune	0.37 37	0.90 308	1.23 17	0.22 4	0.12 4	0.53 137	0.26 192	0.57 102	0.58 133	0.30 63	0.33 84	0.29 93	0.24 90	0.60 166	0.62 283	0.09 30	0.08 45	0.10 99	0.08 50	0.13 62	0.14 33

Reg-Stereo(zero)	0.66 293	0.26 1	2.13 139	0.25 20	1.15 478	0.99 445	0.97 477	0.57 102	0.81 373	0.52 195	0.46 154	0.54 246	0.59 374	0.47 96	1.14 397	0.08 4	0.88 411	0.08 7	0.36 444	0.12 46	0.80 387

castereo++	0.39 46	0.83 278	1.38 26	0.29 82	0.18 65	0.53 137	0.20 50	0.57 102	0.58 133	0.20 7	0.27 44	0.32 110	0.17 20	0.34 33	0.22 14	0.09 30	0.54 364	0.09 46	0.29 395	0.15 96	0.52 300

SST-Stereo	0.56 172	0.30 9	2.44 220	0.71 425	0.55 369	0.62 276	0.65 440	0.57 102	0.67 212	0.59 276	0.53 213	0.51 229	0.59 374	1.57 358	0.31 116	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.11 13

rvit_stereo_0080	0.33 16	0.77 259	1.43 30	0.24 10	0.18 65	0.34 26	0.27 210	0.58 106	0.51 77	0.25 37	0.27 44	0.27 79	0.22 70	0.32 23	0.27 69	0.14 297	0.10 125	0.10 99	0.10 110	0.15 96	0.17 62

MyStereo07	0.56 172	0.68 217	2.42 207	0.30 103	0.41 320	0.61 254	0.31 278	0.58 106	0.72 285	1.17 461	0.26 38	0.20 21	0.27 134	1.28 315	0.28 82	0.09 30	0.59 374	0.12 219	0.21 346	0.16 116	0.48 280

whm_eth	0.33 16	0.77 259	1.43 30	0.24 10	0.18 65	0.34 26	0.27 210	0.58 106	0.51 77	0.25 37	0.27 44	0.27 79	0.22 70	0.32 23	0.27 69	0.14 297	0.10 125	0.10 99	0.10 110	0.15 96	0.17 62

GMOStereo	0.58 187	0.89 302	2.46 246	0.29 82	0.99 453	0.51 112	0.32 289	0.58 106	0.46 44	0.58 257	0.48 168	0.54 246	0.27 134	0.31 13	0.25 46	0.09 30	1.64 480	0.13 280	0.11 158	0.34 380	0.42 238

error version	0.58 187	0.89 302	2.46 246	0.29 82	0.99 453	0.51 112	0.32 289	0.58 106	0.46 44	0.58 257	0.48 168	0.54 246	0.27 134	0.31 13	0.25 46	0.09 30	1.64 480	0.13 280	0.11 158	0.34 380	0.42 238

test-v	0.58 187	0.89 302	2.46 246	0.29 82	0.99 453	0.51 112	0.32 289	0.58 106	0.46 44	0.58 257	0.48 168	0.54 246	0.27 134	0.31 13	0.25 46	0.09 30	1.64 480	0.13 280	0.11 158	0.34 380	0.42 238

RAFT_R40	0.55 164	0.31 11	2.44 220	0.57 387	0.42 332	0.62 276	0.52 402	0.58 106	0.66 199	0.56 234	0.54 232	0.54 246	0.50 335	1.56 353	0.53 244	0.11 172	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.16 116	0.10 6

test-2	0.58 187	0.89 302	2.46 246	0.29 82	0.99 453	0.51 112	0.32 289	0.58 106	0.46 44	0.58 257	0.48 168	0.54 246	0.27 134	0.31 13	0.25 46	0.09 30	1.64 480	0.13 280	0.11 158	0.34 380	0.42 238

iRaftStereo_RVC	0.47 95	0.84 282	1.91 86	0.29 82	0.15 22	0.53 137	0.20 50	0.58 106	0.50 70	0.37 81	0.43 135	0.42 164	0.23 85	0.38 53	0.28 82	0.09 30	0.70 393	0.12 219	0.11 158	0.43 441	0.77 376

HI	0.47 95	0.82 276	2.49 263	0.29 82	0.22 131	0.45 64	0.20 50	0.59 115	0.43 29	0.59 276	0.59 278	0.65 303	0.45 297	0.48 109	0.40 178	0.08 4	0.09 97	0.10 99	0.11 158	0.24 266	0.20 87

CoSv	0.47 95	0.82 276	2.49 263	0.29 82	0.22 131	0.45 64	0.20 50	0.59 115	0.43 29	0.59 276	0.59 278	0.65 303	0.45 297	0.48 109	0.40 178	0.08 4	0.09 97	0.10 99	0.11 158	0.24 266	0.20 87

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 14	0.40 85	1.21 15	0.35 208	0.16 31	0.29 10	0.16 21	0.59 115	0.56 119	0.20 7	0.20 15	0.17 8	0.26 120	0.40 64	0.38 172	0.09 30	0.08 45	0.08 7	0.25 373	0.12 46	0.43 246

rvit_stereo_ft	0.38 42	1.01 333	1.86 78	0.33 162	0.21 119	0.28 7	0.27 210	0.59 115	0.55 113	0.24 30	0.28 48	0.28 86	0.27 134	0.35 43	0.28 82	0.14 297	0.09 97	0.11 165	0.11 158	0.14 85	0.31 168

Pruner-Stereo	0.55 164	0.38 73	2.49 263	1.78 506	0.19 96	0.63 291	0.45 378	0.59 115	0.67 212	0.61 297	0.48 168	0.41 159	0.25 109	0.49 122	0.99 374	0.13 261	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.13 62	0.14 33

raftrobust	0.52 137	1.14 363	2.15 141	0.33 162	0.99 453	0.53 137	0.21 72	0.59 115	0.50 70	0.53 204	0.36 100	0.31 104	0.33 193	0.47 96	0.42 188	0.10 88	0.55 367	0.09 46	0.08 50	0.22 243	0.46 271

aanetorigin	0.81 373	1.03 339	2.64 325	0.44 317	0.44 337	0.59 220	1.00 483	0.59 115	0.70 262	1.54 495	1.22 465	0.82 390	1.08 463	1.06 275	1.07 386	0.18 376	0.15 217	0.17 376	0.21 346	0.53 466	0.65 343

tg	0.45 81	0.83 278	1.85 74	0.29 82	0.16 31	0.57 190	0.18 33	0.60 122	0.56 119	0.37 81	0.44 147	0.38 140	0.24 90	0.48 109	0.28 82	0.09 30	0.30 315	0.11 165	0.11 158	0.44 445	0.77 376

DCVSM-stereo	0.52 137	0.37 63	2.45 238	0.30 103	0.22 131	0.54 148	0.52 402	0.60 122	0.52 89	0.69 366	0.47 160	0.79 374	0.49 330	0.56 149	0.90 360	0.13 261	0.14 201	0.15 342	0.13 217	0.20 214	0.21 94

rvit_stereo_0075_2	0.45 81	0.45 123	2.60 305	0.34 186	0.32 256	0.41 47	0.21 72	0.60 122	0.54 104	0.39 90	0.51 197	0.40 153	0.29 166	0.46 91	0.31 116	0.21 412	0.15 217	0.22 422	0.15 259	0.18 163	0.33 177

GMStereo_Zeroshot	0.44 77	0.44 115	1.84 70	0.44 317	0.20 107	0.52 129	0.19 38	0.60 122	0.54 104	0.58 257	0.59 278	0.63 291	0.29 166	0.59 160	0.34 148	0.16 344	0.09 97	0.16 361	0.09 74	0.26 308	0.26 131

knoymous	0.37 37	0.34 40	1.83 67	0.25 20	0.18 65	0.45 64	0.24 149	0.60 122	0.40 17	0.42 102	0.39 118	0.54 246	0.25 109	0.41 73	0.29 93	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.07 29	0.13 62	0.20 87

MoCha-V2	0.74 340	0.78 265	2.18 147	1.01 463	1.55 499	0.36 35	0.19 38	0.61 127	0.49 60	0.33 71	0.34 91	0.30 96	0.27 134	1.56 353	0.47 214	0.09 30	1.94 496	0.08 7	0.37 446	0.18 163	1.62 479

LL-Strereo2	0.62 242	1.36 424	2.47 251	1.37 482	0.96 449	0.54 148	0.28 223	0.61 127	0.49 60	0.42 102	0.34 91	0.44 180	0.21 62	0.57 153	0.53 244	0.11 172	0.26 304	0.16 361	0.14 239	0.18 163	0.98 423

Selective-IGEV	0.57 179	0.42 94	1.87 79	1.67 501	1.33 487	0.36 35	0.20 50	0.61 127	0.71 276	0.22 18	0.31 70	0.22 31	0.19 45	0.52 132	0.36 159	0.09 30	0.97 417	0.09 46	0.15 259	0.20 214	0.85 399

FTStereo	0.79 368	0.32 22	2.83 391	0.70 423	0.21 119	0.73 366	1.75 514	0.61 127	0.60 150	1.07 450	1.62 483	1.28 475	2.11 505	0.75 218	0.30 100	0.19 392	0.08 45	0.12 219	0.11 158	0.12 46	0.39 218

ACV-stereo	0.71 324	0.85 286	3.01 417	0.33 162	0.25 176	1.01 448	0.59 424	0.62 131	0.54 104	0.42 102	0.45 150	1.54 490	1.44 480	1.40 328	0.73 322	0.14 297	0.13 186	0.12 219	0.11 158	0.20 214	0.35 192

LCNet	0.58 187	0.43 104	2.42 207	0.91 449	0.22 131	0.95 442	0.29 251	0.62 131	0.64 185	0.52 195	0.55 242	0.41 159	0.75 423	0.84 243	0.27 69	0.10 88	0.07 9	0.12 219	0.18 307	0.97 496	0.40 225

PSM-AAD	0.67 299	0.29 4	2.41 203	0.37 239	0.23 156	0.86 419	1.15 493	0.62 131	0.66 199	0.64 330	0.71 377	0.67 315	2.90 513	0.65 186	0.32 126	0.10 88	0.08 45	0.17 376	0.15 259	0.14 85	0.34 185

KYRaft	0.52 137	0.35 48	2.40 198	0.34 186	0.21 119	0.75 375	0.43 366	0.62 131	0.63 175	0.64 330	0.92 433	0.53 239	0.72 412	0.60 166	0.26 60	0.10 88	0.07 9	0.12 219	0.14 239	0.13 62	0.54 307

THIR-Stereo	0.88 403	0.85 286	2.33 181	0.26 36	0.16 31	0.59 220	2.69 520	0.62 131	0.54 104	0.62 310	1.61 482	0.96 434	1.77 496	1.67 376	2.20 468	0.10 88	0.08 45	0.14 316	0.11 158	0.16 116	0.21 94

GMM-Stereo	0.53 151	0.33 33	2.89 400	0.53 365	0.24 168	0.77 389	0.46 384	0.62 131	0.65 192	0.58 257	0.73 384	0.47 210	0.43 280	0.68 196	0.29 93	0.10 88	0.06 1	0.13 280	0.13 217	0.14 85	0.44 261

RALCasStereoNet	0.65 274	1.34 416	2.56 291	0.43 312	0.96 449	0.50 104	0.26 192	0.62 131	0.56 119	0.43 110	0.49 182	0.36 129	0.28 148	0.72 212	0.53 244	0.10 88	1.18 436	0.09 46	0.08 50	0.27 322	1.27 453

UGAM	0.69 313	0.84 282	2.66 330	0.40 286	0.20 107	0.53 137	0.34 311	0.63 138	0.74 310	0.45 121	0.74 387	0.95 433	0.36 206	2.57 478	0.42 188	0.11 172	0.45 344	0.17 376	0.19 325	0.43 441	0.57 320

plain	0.43 64	0.73 240	2.80 382	0.28 64	0.19 96	0.33 24	0.21 72	0.63 138	0.50 70	0.24 30	0.38 112	0.24 49	0.25 109	0.48 109	0.32 126	0.12 215	0.08 45	0.13 280	0.09 74	0.43 441	0.13 21

CroCo-Stereo Lap2	0.38 42	0.91 312	2.02 108	0.33 162	0.38 306	0.23 3	0.21 72	0.63 138	0.51 77	0.23 23	0.28 48	0.29 93	0.23 85	0.34 33	0.28 82	0.10 88	0.09 97	0.10 99	0.08 50	0.22 243	0.15 42

rvit_0105_4	0.40 52	0.64 202	1.98 100	0.31 119	0.18 65	0.37 38	0.29 251	0.64 141	0.67 212	0.28 55	0.32 81	0.36 129	0.28 148	0.45 88	0.27 69	0.18 376	0.16 231	0.15 342	0.14 239	0.15 96	0.25 123

PSM-softLoss	0.52 137	0.34 40	2.47 251	0.55 374	0.17 50	0.61 254	0.39 347	0.64 141	0.67 212	0.52 195	0.48 168	0.39 144	0.25 109	1.46 340	0.77 333	0.13 261	0.08 45	0.13 280	0.12 195	0.12 46	0.15 42

KMStereo	0.52 137	0.34 40	2.47 251	0.55 374	0.17 50	0.61 254	0.39 347	0.64 141	0.67 212	0.52 195	0.48 168	0.39 144	0.25 109	1.46 340	0.77 333	0.13 261	0.08 45	0.13 280	0.12 195	0.12 46	0.15 42

PFNet	0.62 242	0.42 94	2.69 352	0.43 312	0.55 369	0.62 276	0.27 210	0.64 141	0.72 285	0.61 297	0.56 255	0.45 192	0.33 193	1.86 414	1.12 395	0.28 450	0.09 97	0.12 219	0.16 280	0.26 308	0.27 138

AnonymousM	0.45 81	0.49 136	1.83 67	0.29 82	0.15 22	0.53 137	0.22 88	0.64 141	0.66 199	0.47 135	0.33 84	0.30 96	0.25 109	0.49 122	0.29 93	0.12 215	0.27 311	0.71 492	0.37 446	0.12 46	0.41 233

Gwc-CoAtRS	0.41 55	0.37 63	2.06 117	0.28 64	0.41 320	0.48 89	0.19 38	0.64 141	0.49 60	0.45 121	0.39 118	0.57 266	0.26 120	0.37 50	0.28 82	0.09 30	0.19 257	0.09 46	0.31 411	0.11 36	0.25 123

Selective-RAFT	0.46 89	0.48 132	1.88 80	0.32 140	0.16 31	0.61 254	0.19 38	0.66 147	0.62 164	0.28 55	0.30 60	0.41 159	0.33 193	0.51 128	0.32 126	0.11 172	1.09 432	0.09 46	0.35 437	0.19 194	0.37 201

Prome-Stereo	0.53 151	0.36 52	2.39 196	0.60 390	0.23 156	0.63 291	0.41 353	0.66 147	0.67 212	0.59 276	1.02 450	0.43 165	0.71 411	0.61 170	0.34 148	0.10 88	0.07 9	0.10 99	0.09 74	0.13 62	0.44 261

raft+_RVC	0.62 242	1.18 378	2.43 212	0.36 226	2.08 514	0.52 129	0.25 175	0.66 147	0.54 104	0.36 78	0.46 154	0.32 110	0.28 148	0.49 122	0.43 195	0.10 88	0.91 413	0.10 99	0.09 74	0.22 243	0.70 362

DFGA-Net	0.61 222	1.55 455	2.59 299	0.32 140	0.26 192	0.54 148	0.22 88	0.67 150	0.63 175	0.50 173	0.52 206	0.35 127	0.28 148	1.84 408	0.99 374	0.10 88	0.08 45	0.12 219	0.12 195	0.38 411	0.18 71

Pointernet	0.37 37	0.31 11	1.91 86	0.25 20	0.37 297	0.47 83	0.15 14	0.67 150	0.52 89	0.23 23	0.30 60	0.28 86	0.20 55	0.32 23	0.23 30	0.10 88	0.24 292	0.07 1	0.13 217	0.10 26	0.51 293

MIM_Stereo	0.55 164	0.92 317	2.65 326	0.32 140	1.09 470	0.51 112	0.19 38	0.67 150	0.52 89	0.48 138	0.54 232	0.43 165	0.27 134	0.57 153	0.30 100	0.08 4	0.17 244	0.11 165	0.10 110	0.28 335	0.80 387

GrayStereo	0.71 324	0.27 2	2.40 198	0.89 443	0.23 156	0.62 276	1.40 509	0.67 150	0.70 262	0.72 381	0.77 401	0.55 255	3.03 514	0.60 166	0.28 82	0.10 88	0.08 45	0.10 99	0.21 346	0.12 46	0.37 201

rafts_anoy	0.60 214	1.33 413	2.59 299	0.53 365	1.09 470	0.49 94	0.25 175	0.67 150	0.53 100	0.41 96	0.38 112	0.33 118	0.30 176	0.68 196	0.41 183	0.10 88	1.13 435	0.13 280	0.15 259	0.20 214	0.29 150

MM-Stereo_test1	0.63 256	0.64 202	2.51 269	0.54 372	0.37 297	0.44 61	0.28 223	0.68 155	0.59 144	0.43 110	0.33 84	0.26 68	0.25 109	0.89 255	0.52 237	0.10 88	1.84 490	0.10 99	0.09 74	0.41 433	1.40 466

IRAFT_RVC	0.59 205	0.74 250	2.42 207	0.47 335	0.21 119	0.59 220	0.42 359	0.68 155	0.73 290	0.54 210	0.50 194	0.49 220	0.51 339	1.57 358	1.00 377	0.11 172	0.25 301	0.13 280	0.10 110	0.15 96	0.14 33

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 187	1.48 449	2.53 275	0.29 82	0.78 428	0.52 129	0.20 50	0.68 155	0.66 199	0.51 185	0.61 295	0.40 153	0.32 188	0.40 64	0.43 195	0.08 4	0.63 382	0.09 46	0.09 74	0.37 404	0.58 322

GIP-stereo	0.61 222	0.68 217	1.05 10	0.95 454	1.46 496	0.42 52	0.17 26	0.69 158	0.49 60	0.19 4	0.24 24	0.23 39	0.18 37	0.95 265	0.59 269	0.10 88	1.33 462	0.08 7	0.06 8	0.18 163	2.21 504

dual_stereo	0.94 424	0.31 11	1.80 62	0.90 445	2.52 521	0.54 148	0.15 14	0.69 158	1.02 456	0.25 37	0.18 7	0.18 12	0.14 8	0.63 176	0.35 156	0.09 30	3.76 528	0.07 1	0.47 469	0.07 1	4.59 533

rvit_0105_5	0.43 64	0.73 240	2.10 130	0.31 119	0.18 65	0.41 47	0.31 278	0.69 158	0.67 212	0.32 69	0.34 91	0.38 140	0.30 176	0.42 80	0.30 100	0.18 376	0.16 231	0.15 342	0.15 259	0.15 96	0.30 159

anonymousa	0.74 340	0.60 184	2.58 297	0.96 455	1.33 487	0.61 254	0.26 192	0.69 158	0.56 119	0.55 222	0.84 414	0.82 390	0.46 307	0.56 149	0.61 280	0.10 88	1.11 434	0.12 219	0.98 515	0.14 85	0.97 421

RAFT_CTSACE	0.58 187	1.16 372	2.76 375	0.36 226	0.29 223	0.54 148	0.29 251	0.69 158	0.51 77	0.51 185	0.75 394	0.67 315	0.37 212	0.63 176	0.47 214	0.08 4	0.49 352	0.11 165	0.10 110	0.41 433	0.32 173

RALAANet	0.52 137	1.37 429	2.63 316	0.33 162	0.23 156	0.48 89	0.19 38	0.69 158	0.55 113	0.49 154	0.46 154	0.39 144	0.31 181	0.53 139	0.53 244	0.10 88	0.33 322	0.11 165	0.17 296	0.29 343	0.13 21

AFF-stereo	0.57 179	1.51 452	2.59 299	0.33 162	0.23 156	0.51 112	0.21 72	0.69 158	0.68 239	0.49 154	0.63 310	0.49 220	0.34 201	0.50 127	0.37 164	0.08 4	0.54 364	0.10 99	0.10 110	0.40 426	0.60 330

ACVNet	0.54 160	0.87 293	2.45 238	0.28 64	0.22 131	0.59 220	0.36 329	0.69 158	0.73 290	0.49 154	0.59 278	0.69 340	0.42 268	0.47 96	0.70 309	0.11 172	0.10 125	0.10 99	0.09 74	0.36 397	0.39 218

CFNet-ft	0.60 214	1.16 372	2.45 238	0.29 82	0.30 236	0.64 303	0.28 223	0.69 158	0.57 126	0.49 154	0.57 266	0.79 374	0.44 289	1.48 343	0.62 283	0.15 327	0.10 125	0.28 446	0.14 239	0.21 226	0.29 150

CFNet_RVC	0.60 214	1.16 372	2.45 238	0.29 82	0.30 236	0.64 303	0.28 223	0.69 158	0.57 126	0.49 154	0.57 266	0.79 374	0.44 289	1.48 343	0.62 283	0.15 327	0.10 125	0.28 446	0.14 239	0.21 226	0.29 150

HHNet	0.63 256	0.67 208	3.10 426	0.37 239	0.25 176	0.64 303	0.60 428	0.70 168	0.67 212	0.55 222	1.12 460	0.32 110	0.60 382	0.43 82	1.75 444	0.16 344	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.18 163	0.22 101

NF-Stereo	0.53 151	0.33 33	2.55 288	0.55 374	0.16 31	0.61 254	0.43 366	0.70 168	0.70 262	0.50 173	0.47 160	0.37 134	0.26 120	1.44 338	0.78 337	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.13 62	0.17 62

OCTAStereo	0.53 151	0.33 33	2.54 280	0.56 383	0.16 31	0.61 254	0.42 359	0.70 168	0.70 262	0.50 173	0.47 160	0.37 134	0.26 120	1.43 334	0.79 340	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.13 62	0.17 62

RE-Stereo	0.53 151	0.33 33	2.54 280	0.56 383	0.16 31	0.61 254	0.43 366	0.70 168	0.70 262	0.50 173	0.47 160	0.37 134	0.26 120	1.43 334	0.77 333	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.13 62	0.17 62

TVStereo	0.53 151	0.33 33	2.54 280	0.56 383	0.16 31	0.61 254	0.43 366	0.70 168	0.70 262	0.50 173	0.47 160	0.37 134	0.26 120	1.43 334	0.77 333	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.13 62	0.17 62

RAFT	0.62 242	1.35 419	2.26 166	0.62 398	0.53 365	0.47 83	0.35 321	0.70 168	0.58 133	0.50 173	0.50 194	0.79 374	0.40 244	0.49 122	0.36 159	0.11 172	0.79 400	0.14 316	0.13 217	0.52 465	0.72 365

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 151	0.39 79	1.30 20	0.45 324	0.21 119	0.74 372	0.17 26	0.71 174	0.44 37	1.17 461	0.38 112	0.89 416	0.23 85	0.86 246	0.94 364	0.11 172	0.49 352	0.09 46	0.40 454	0.13 62	0.50 288

CASS	0.43 64	0.34 40	2.01 105	0.33 162	0.17 50	0.54 148	0.24 149	0.71 174	0.52 89	0.62 310	0.55 242	0.40 153	0.41 255	0.43 82	0.33 139	0.17 365	0.10 125	0.14 316	0.11 158	0.18 163	0.23 110
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HART	0.75 351	0.75 255	2.22 158	0.94 451	1.59 503	0.30 12	0.19 38	0.72 176	0.85 400	0.30 63	0.52 206	0.39 144	0.16 16	0.81 239	0.43 195	0.08 4	2.61 523	0.10 99	0.07 29	0.36 397	1.61 478

DDVS	0.67 299	0.46 126	1.74 55	2.40 519	0.35 280	0.86 419	0.98 478	0.72 176	0.52 89	0.53 204	0.57 266	0.89 416	0.37 212	1.22 300	0.57 258	0.15 327	0.14 201	0.14 316	0.12 195	0.19 194	0.42 238

11t1	0.60 214	0.49 136	2.19 149	0.35 208	0.58 380	0.48 89	0.21 72	0.72 176	0.73 290	0.49 154	0.47 160	0.35 127	0.34 201	0.61 170	0.71 315	0.12 215	1.26 450	0.10 99	0.29 395	0.16 116	1.22 448

StereoVision	0.52 137	1.12 359	2.70 359	0.34 186	0.32 256	0.47 83	0.26 192	0.73 179	0.61 155	0.33 71	0.89 427	0.45 192	0.26 120	0.52 132	0.39 176	0.14 297	0.15 217	0.16 361	0.15 259	0.22 243	0.14 33

DMCA-RVC	0.70 320	1.30 407	3.59 473	0.37 239	0.89 440	0.57 190	0.31 278	0.73 179	0.59 144	0.69 366	0.54 232	0.59 273	0.57 364	1.25 309	0.66 300	0.16 344	0.38 331	0.20 411	0.15 259	0.22 243	0.23 110

FACV-RUCA	0.61 222	0.44 115	2.11 132	0.43 312	1.73 507	0.49 94	0.28 223	0.74 181	0.68 239	0.41 96	0.53 213	0.34 123	0.64 390	0.41 73	0.33 139	0.13 261	0.11 152	0.62 487	0.12 195	0.72 482	1.02 428

rvit_0105_3	0.46 89	0.86 291	2.24 162	0.33 162	0.19 96	0.44 61	0.35 321	0.74 181	0.70 262	0.38 85	0.38 112	0.41 159	0.33 193	0.46 91	0.32 126	0.19 392	0.17 244	0.17 376	0.18 307	0.15 96	0.22 101

fast-acv-ft	0.67 299	1.24 395	3.26 438	0.39 273	0.30 236	0.80 402	0.48 390	0.74 181	0.76 325	0.60 287	0.78 405	0.76 366	0.60 382	0.70 200	0.78 337	0.16 344	0.15 217	0.18 395	0.17 296	0.38 411	0.24 119

cross-raft	0.47 95	0.34 40	2.17 144	0.70 423	0.84 435	0.50 104	0.35 321	0.74 181	0.43 29	0.44 117	0.45 150	0.63 291	0.25 109	0.37 50	0.27 69	0.08 4	0.14 201	0.10 99	0.23 362	0.11 36	0.27 138

IGEV++	0.74 340	0.70 228	2.05 115	1.11 469	1.09 470	0.32 18	0.21 72	0.75 185	0.43 29	0.30 63	0.30 60	0.22 31	0.27 134	0.98 266	0.31 116	0.10 88	2.50 520	0.08 7	0.15 259	0.27 322	2.70 516

AACVNet	0.61 222	1.13 362	2.47 251	0.37 239	0.21 119	0.57 190	0.25 175	0.75 185	0.55 113	0.56 234	0.60 287	0.66 312	0.44 289	2.11 447	0.49 228	0.14 297	0.11 152	0.14 316	0.11 158	0.35 392	0.23 110

OMP-Stereo	0.64 266	0.87 293	2.38 189	0.56 383	0.37 297	0.60 234	0.26 192	0.75 185	0.71 276	0.65 346	0.60 287	0.68 329	0.32 188	2.07 440	1.18 402	0.11 172	0.08 45	0.12 219	0.09 74	0.17 139	0.28 144

castereo	0.34 20	0.48 132	1.00 8	0.25 20	0.29 223	0.41 47	0.27 210	0.76 188	0.49 60	0.23 23	0.30 60	0.24 49	0.31 181	0.29 7	0.29 93	0.09 30	0.20 271	0.09 46	0.31 411	0.12 46	0.44 261

EKT-Stereo	1.56 492	0.55 169	2.60 305	2.54 522	19.66 541	0.55 161	0.22 88	0.76 188	0.51 77	0.40 94	0.36 100	0.43 165	0.27 134	0.74 216	0.42 188	0.13 261	0.17 244	0.11 165	0.16 280	0.20 214	0.50 288

HH	0.79 368	0.52 155	2.72 362	1.45 486	0.80 430	0.91 434	0.23 123	0.76 188	0.76 325	0.64 330	0.55 242	0.87 409	0.41 255	0.94 260	0.45 204	0.09 30	1.20 438	0.10 99	0.09 74	0.16 116	2.16 498

HanStereo	0.79 368	0.52 155	2.72 362	1.45 486	0.80 430	0.91 434	0.23 123	0.76 188	0.76 325	0.64 330	0.55 242	0.87 409	0.41 255	0.94 260	0.45 204	0.09 30	1.20 438	0.10 99	0.09 74	0.16 116	2.16 498

coex-ft	6.14 531	1.98 492	60.80 552	0.34 186	0.30 236	0.80 402	1.17 497	0.76 188	4.34 523	19.82 544	2.15 495	1.61 491	8.77 534	1.82 405	10.36 535	0.44 472	2.05 500	0.18 395	0.19 325	0.39 420	4.61 534

IER	0.49 121	0.73 240	2.12 133	0.27 48	0.25 176	0.65 319	0.27 210	0.76 188	0.59 144	0.56 234	0.59 278	0.60 280	0.53 350	0.64 182	0.44 200	0.12 215	0.09 97	0.11 165	0.11 158	0.18 163	0.15 42

UCFNet_RVC	0.55 164	1.16 372	2.48 257	0.31 119	0.27 205	0.65 319	0.28 223	0.76 188	0.58 133	0.51 185	0.53 213	0.67 315	0.42 268	0.91 257	0.45 204	0.16 344	0.11 152	0.17 376	0.17 296	0.20 214	0.23 110

CBFPSM	0.62 242	1.34 416	2.12 133	0.30 103	0.23 156	0.71 356	0.38 341	0.77 195	0.68 239	0.51 185	0.49 182	1.03 448	0.82 432	0.63 176	1.35 420	0.11 172	0.12 170	0.10 99	0.10 110	0.19 194	0.37 201

test-3	0.58 187	0.43 104	2.44 220	0.52 361	0.59 381	0.46 72	0.23 123	0.77 195	0.49 60	0.52 195	0.29 53	0.44 180	0.22 70	0.59 160	0.97 366	0.08 4	1.27 451	0.10 99	0.35 437	0.29 343	0.62 333

test_1	0.58 187	0.43 104	2.44 220	0.52 361	0.59 381	0.46 72	0.23 123	0.77 195	0.49 60	0.51 185	0.29 53	0.44 180	0.22 70	0.59 160	0.97 366	0.08 4	1.27 451	0.10 99	0.35 437	0.29 343	0.63 337

PSMNet-ADL	0.56 172	0.47 129	2.03 109	0.35 208	0.22 131	0.67 339	0.27 210	0.77 195	0.58 133	0.43 110	0.53 213	0.70 346	0.45 297	1.89 421	0.64 292	0.16 344	0.13 186	0.11 165	0.13 217	0.15 96	0.51 293

CrosDoStereo	0.96 430	0.49 136	2.66 330	0.27 48	0.33 262	0.54 148	3.69 524	0.77 195	0.66 199	0.70 370	1.39 475	0.53 239	1.47 483	1.77 392	3.02 496	0.10 88	0.08 45	0.11 165	0.11 158	0.22 243	0.30 159

DeepStereo_LL	0.96 430	0.49 136	2.66 330	0.27 48	0.33 262	0.54 148	3.69 524	0.77 195	0.66 199	0.70 370	1.39 475	0.53 239	1.47 483	1.77 392	3.02 496	0.10 88	0.08 45	0.11 165	0.11 158	0.22 243	0.30 159

MLCV	0.59 205	1.41 435	2.41 203	0.31 119	0.15 22	0.60 234	0.23 123	0.77 195	0.63 175	0.67 356	0.66 338	0.55 255	0.37 212	1.16 291	1.09 390	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.21 226	0.29 150

MM-Stereo_test3	0.59 205	0.85 286	2.28 169	0.53 365	0.31 244	0.45 64	0.30 267	0.78 202	0.76 325	0.33 71	0.43 135	0.32 110	0.23 85	0.61 170	0.54 249	0.10 88	1.65 484	0.10 99	0.08 50	0.42 436	0.68 353

CAS++	0.34 20	0.39 79	1.90 83	0.25 20	0.18 65	0.32 18	0.20 50	0.78 202	0.44 37	0.31 66	0.31 70	0.21 29	0.16 16	0.34 33	0.20 7	0.15 327	0.13 186	0.13 280	0.10 110	0.15 96	0.14 33
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.52 137	0.86 291	2.38 189	0.32 140	0.60 386	0.70 351	0.20 50	0.78 202	0.58 133	0.44 117	0.36 100	0.81 385	0.24 90	0.53 139	0.30 100	0.10 88	0.35 324	0.09 46	0.31 411	0.09 11	0.40 225

PCWNet_CMD	0.48 106	0.50 144	2.23 160	0.27 48	0.20 107	0.56 168	0.22 88	0.78 202	0.67 212	0.49 154	0.55 242	0.68 329	0.56 359	0.48 109	0.32 126	0.11 172	0.10 125	0.14 316	0.10 110	0.19 194	0.43 246

ToySt	0.67 299	0.88 297	2.61 310	0.39 273	0.73 417	0.61 254	0.38 341	0.78 202	0.73 290	0.43 110	0.70 364	0.72 350	0.45 297	0.66 189	0.62 283	0.14 297	0.63 382	0.13 280	0.33 430	0.24 266	1.18 439

iRaft-Stereo_5w	0.65 274	1.35 419	2.21 156	0.30 103	0.63 398	0.49 94	0.28 223	0.78 202	0.64 185	0.41 96	0.61 295	0.62 287	0.46 307	1.79 399	0.48 219	0.10 88	0.25 301	0.11 165	0.12 195	0.40 426	0.94 413

IIG-Stereo	0.65 274	0.87 293	2.32 179	0.55 374	0.23 156	0.62 276	0.21 72	0.78 202	0.71 276	0.64 330	0.69 351	0.69 340	0.38 222	2.07 440	1.37 424	0.11 172	0.08 45	0.11 165	0.09 74	0.15 96	0.27 138

G-Net	1.02 440	0.70 228	3.23 434	0.60 390	0.66 406	2.00 505	0.71 454	0.78 202	0.70 262	1.14 457	2.53 504	1.29 477	1.01 458	1.47 342	1.74 443	0.25 439	0.24 292	0.24 436	0.26 380	0.37 404	0.40 225

MSMDNet	0.48 106	0.50 144	2.23 160	0.27 48	0.20 107	0.56 168	0.22 88	0.78 202	0.67 212	0.49 154	0.55 242	0.68 329	0.56 359	0.48 109	0.32 126	0.11 172	0.10 125	0.13 280	0.10 110	0.18 163	0.43 246

G2L-Stereo_aug	0.58 187	0.62 196	2.80 382	0.29 82	0.24 168	0.62 276	0.28 223	0.79 211	0.76 325	0.65 346	0.65 330	0.73 355	0.51 339	1.36 324	0.58 264	0.11 172	0.08 45	0.09 46	0.07 29	0.22 243	0.18 71

GCST	0.84 384	1.48 449	3.02 419	1.12 472	1.09 470	0.62 276	0.19 38	0.79 211	0.56 119	0.60 287	0.65 330	0.50 224	0.31 181	1.24 305	0.74 327	0.76 491	0.46 345	0.84 495	0.64 496	0.71 481	0.57 320

test_3	0.59 205	0.44 115	2.44 220	0.53 365	0.59 381	0.48 89	0.30 267	0.79 211	0.52 89	0.51 185	0.30 60	0.45 192	0.22 70	0.59 160	0.97 366	0.08 4	1.25 446	0.11 165	0.35 437	0.30 352	0.62 333

CroCo-Stereo	0.35 25	0.71 232	1.67 54	0.32 140	0.17 50	0.19 1	0.21 72	0.79 211	0.54 104	0.22 18	0.25 32	0.55 255	0.22 70	0.28 5	0.28 82	0.10 88	0.08 45	0.08 7	0.07 29	0.12 46	0.10 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
ICVP	0.48 106	0.33 33	2.37 186	0.34 186	0.22 131	0.60 234	0.55 412	0.79 211	0.53 100	0.45 121	0.60 287	0.49 220	0.36 206	0.55 146	0.46 209	0.16 344	0.16 231	0.14 316	0.11 158	0.16 116	0.32 173
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.50 125	0.75 255	2.08 120	0.39 273	0.29 223	0.58 201	0.22 88	0.79 211	0.67 212	0.49 154	0.49 182	0.48 218	0.37 212	1.13 287	0.40 178	0.15 327	0.10 125	0.15 342	0.13 217	0.21 226	0.19 78

DN-CSS_ROB	0.56 172	1.64 471	2.75 372	0.42 300	0.22 131	0.57 190	0.19 38	0.79 211	0.66 199	0.46 132	0.62 302	0.41 159	0.32 188	0.73 213	0.49 228	0.12 215	0.08 45	0.14 316	0.13 217	0.38 411	0.17 62

ISRNet	0.51 135	0.58 176	1.96 97	0.38 258	0.31 244	0.49 94	0.21 72	0.80 218	0.71 276	0.64 330	0.71 377	0.66 312	0.40 244	0.59 160	0.45 204	0.23 426	0.16 231	0.21 417	0.20 335	0.21 226	0.37 201

MSKI-zero shot	0.70 320	0.44 115	2.62 315	1.47 489	0.75 420	0.56 168	0.20 50	0.80 218	0.45 43	0.60 287	0.52 206	0.44 180	0.17 20	0.70 200	0.26 60	0.09 30	2.87 524	0.09 46	0.32 419	0.14 85	0.50 288

x	0.65 274	0.62 196	2.12 133	0.36 226	0.61 395	0.48 89	0.24 149	0.80 218	0.89 422	0.50 173	0.56 255	0.44 180	0.36 206	0.62 175	0.80 342	0.11 172	1.44 473	0.11 165	0.39 453	0.16 116	1.34 460

GANet-ADL	0.48 106	0.56 172	2.51 269	0.34 186	0.20 107	0.58 201	0.25 175	0.80 218	0.57 126	0.43 110	0.61 295	0.56 262	0.31 181	0.44 86	0.44 200	0.14 297	0.11 152	0.10 99	0.09 74	0.22 243	0.38 210

Anonymous3	0.47 95	0.49 136	2.61 310	0.33 162	0.25 176	0.72 362	0.32 289	0.80 218	0.60 150	0.36 78	0.41 129	0.33 118	0.29 166	0.46 91	0.30 100	0.19 392	0.18 251	0.13 280	0.13 217	0.18 163	0.22 101

CFNet_pseudo	0.47 95	0.50 144	2.19 149	0.26 36	0.20 107	0.56 168	0.22 88	0.80 218	0.62 164	0.50 173	0.56 255	0.68 329	0.47 318	0.53 139	0.33 139	0.11 172	0.10 125	0.15 342	0.10 110	0.18 163	0.33 177

psmorigin	1.41 479	0.91 312	13.83 537	0.37 239	0.30 236	0.63 291	0.37 332	0.80 218	0.64 185	0.98 437	0.87 423	1.16 472	0.78 427	3.95 520	1.09 390	0.19 392	0.22 283	0.17 376	0.19 325	0.25 288	0.47 273

ccs_rob	0.47 95	0.50 144	2.19 149	0.26 36	0.20 107	0.56 168	0.22 88	0.80 218	0.62 164	0.50 173	0.56 255	0.68 329	0.47 318	0.53 139	0.33 139	0.11 172	0.10 125	0.16 361	0.10 110	0.18 163	0.33 177

G2L-Stereo	0.62 242	1.27 401	2.67 338	0.31 119	0.27 205	0.59 220	0.29 251	0.81 226	0.60 150	0.56 234	0.53 213	0.71 348	0.37 212	1.74 385	0.57 258	0.13 261	0.11 152	0.13 280	0.11 158	0.29 343	0.34 185

rvit_105_1	0.52 137	0.93 321	2.30 174	0.36 226	0.24 168	0.51 112	0.45 378	0.81 226	0.79 357	0.46 132	0.44 147	0.45 192	0.38 222	0.63 176	0.39 176	0.20 403	0.18 251	0.18 395	0.22 357	0.18 163	0.21 94

ACVNet-DCA	0.67 299	0.73 240	2.43 212	0.67 416	0.52 358	0.76 379	0.24 149	0.81 226	0.83 386	0.77 397	0.39 118	0.25 58	0.38 222	0.70 200	0.22 14	0.10 88	2.13 507	0.11 165	0.09 74	0.16 116	1.18 439

1test111	0.72 333	0.73 240	2.43 212	0.67 416	0.52 358	0.76 379	0.24 149	0.81 226	0.83 386	0.77 397	0.39 118	0.25 58	0.38 222	1.03 272	0.75 328	0.10 88	2.13 507	0.11 165	0.09 74	0.16 116	1.18 439

qqq	0.65 274	0.63 199	2.10 130	0.30 103	0.64 402	0.46 72	0.27 210	0.81 226	0.83 386	0.48 138	0.56 255	0.46 201	0.37 212	1.03 272	0.75 328	0.11 172	1.41 471	0.12 219	0.41 459	0.16 116	1.18 439

GANet-RSSM	0.63 256	1.14 363	2.67 338	0.38 258	0.26 192	0.59 220	0.29 251	0.81 226	0.56 119	0.50 173	0.57 266	0.67 315	0.50 335	1.91 427	0.50 232	0.14 297	0.10 125	0.24 436	0.12 195	0.36 397	0.28 144

DSFCA	0.62 242	0.77 259	1.95 93	0.29 82	0.29 223	0.79 399	0.86 467	0.81 226	0.73 290	0.73 382	0.66 338	0.67 315	0.57 364	1.17 294	1.03 380	0.16 344	0.15 217	0.13 280	0.14 239	0.19 194	0.28 144

DMCA	0.50 125	0.83 278	1.95 93	0.32 140	0.24 168	0.59 220	0.26 192	0.81 226	0.68 239	0.59 276	0.49 182	0.56 262	0.36 206	0.65 186	0.65 297	0.14 297	0.10 125	0.14 316	0.10 110	0.19 194	0.29 150

STTStereo	0.58 187	0.95 323	2.95 408	0.37 239	0.31 244	0.62 276	0.32 289	0.81 226	0.63 175	0.61 297	0.55 242	0.67 315	0.43 280	0.87 247	0.48 219	0.16 344	0.16 231	0.17 376	0.20 335	0.17 139	0.25 123

test_for_model	0.82 376	1.62 467	2.47 251	1.36 481	1.04 462	0.53 137	0.22 88	0.82 235	0.63 175	0.60 287	0.29 53	0.25 58	0.21 62	0.28 5	0.25 46	0.80 493	1.87 491	0.08 7	0.08 50	1.81 517	1.18 439

mmm	0.66 293	0.53 159	1.83 67	0.38 258	0.86 436	0.49 94	0.27 210	0.82 235	0.83 386	0.59 276	0.69 351	0.47 210	0.38 222	0.81 239	0.73 322	0.12 215	1.37 466	0.14 316	0.45 464	0.18 163	1.35 461

TestStereo1	0.59 205	1.21 385	2.63 316	0.40 286	0.60 386	0.56 168	0.34 311	0.82 235	0.73 290	0.45 121	0.63 310	0.36 129	0.42 268	0.66 189	0.42 188	0.10 88	0.32 318	0.12 219	0.10 110	0.34 380	0.52 300

SA-5K	0.59 205	1.21 385	2.63 316	0.40 286	0.60 386	0.56 168	0.34 311	0.82 235	0.73 290	0.45 121	0.63 310	0.36 129	0.42 268	0.66 189	0.42 188	0.10 88	0.32 318	0.12 219	0.10 110	0.34 380	0.52 300

CIPLG	0.63 256	1.59 462	3.16 431	0.79 435	0.31 244	0.62 276	0.57 419	0.82 235	0.68 239	0.58 257	0.63 310	0.43 165	0.31 181	0.48 109	0.42 188	0.12 215	0.20 271	0.13 280	0.13 217	0.36 397	0.21 94

IPLGR_C	0.64 266	1.66 474	3.36 446	0.80 437	0.31 244	0.60 234	0.60 428	0.82 235	0.69 251	0.58 257	0.62 302	0.44 180	0.31 181	0.47 96	0.43 195	0.12 215	0.22 283	0.13 280	0.15 259	0.35 392	0.21 94

ACRE	0.63 256	1.55 455	3.41 458	0.76 428	0.28 217	0.60 234	0.56 416	0.82 235	0.68 239	0.57 251	0.62 302	0.43 165	0.30 176	0.47 96	0.42 188	0.12 215	0.19 257	0.13 280	0.14 239	0.36 397	0.20 87

cf-r	0.62 242	1.27 401	2.99 415	0.34 186	0.28 217	0.60 234	0.28 223	0.82 235	0.70 262	0.55 222	0.61 295	0.77 368	0.41 255	1.32 319	0.52 237	0.13 261	0.09 97	0.11 165	0.12 195	0.22 243	0.27 138

R-Stereo Train	0.42 61	0.31 11	2.51 269	0.30 103	0.18 65	0.56 168	0.25 175	0.82 235	0.41 19	0.57 251	0.67 343	0.33 118	0.24 90	0.34 33	0.33 139	0.10 88	0.08 45	0.09 46	0.07 29	0.09 11	0.18 71

RAFT-Stereo	0.42 61	0.31 11	2.51 269	0.30 103	0.18 65	0.56 168	0.25 175	0.82 235	0.41 19	0.57 251	0.67 343	0.33 118	0.24 90	0.34 33	0.33 139	0.10 88	0.08 45	0.09 46	0.07 29	0.09 11	0.18 71
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.69 313	1.05 344	2.59 299	0.37 239	0.47 349	0.66 332	0.33 303	0.82 235	0.76 325	0.51 185	0.65 330	0.93 425	0.62 386	2.20 454	0.80 342	0.14 297	0.09 97	0.09 46	0.11 158	0.18 163	0.37 201

test_sample1	0.61 222	0.45 123	1.84 70	0.33 162	0.29 223	0.49 94	0.24 149	0.83 246	0.73 290	0.51 185	0.53 213	0.52 236	0.45 297	1.40 328	0.72 319	0.11 172	0.96 416	0.10 99	0.24 365	0.15 96	1.25 451

Any-RAFT	0.42 61	0.33 33	1.89 82	0.28 64	0.21 119	0.69 348	0.21 72	0.83 246	0.60 150	0.45 121	0.43 135	0.62 287	0.30 176	0.48 109	0.24 35	0.11 172	0.40 337	0.08 7	0.06 8	0.10 26	0.16 55

RAFT-Test	0.56 172	0.41 91	2.01 105	0.90 445	1.07 467	0.65 319	0.37 332	0.83 246	0.65 192	0.49 154	0.49 182	0.93 425	0.24 90	0.52 132	0.30 100	0.10 88	0.38 331	0.09 46	0.38 450	0.11 36	0.19 78

RAFT+CT+SA	0.60 214	1.25 398	2.49 263	0.38 258	0.75 420	0.55 161	0.34 311	0.83 246	0.68 239	0.39 90	0.55 242	0.44 180	0.29 166	0.75 218	0.28 82	0.09 30	0.24 292	0.11 165	0.51 480	0.30 352	0.74 372

test-1	0.61 222	0.54 161	2.09 124	0.31 119	1.37 489	0.51 112	0.28 223	0.83 246	0.50 70	0.42 102	0.55 242	0.54 246	0.24 90	0.38 53	1.25 413	0.10 88	1.08 430	0.10 99	0.17 296	0.11 36	0.77 376

FENet	0.48 106	0.58 176	2.46 246	0.33 162	0.18 65	0.58 201	0.22 88	0.83 246	0.64 185	0.49 154	0.42 132	0.55 255	0.38 222	0.52 132	0.51 235	0.12 215	0.09 97	0.12 219	0.11 158	0.17 139	0.31 168

PASM	0.82 376	1.00 330	2.68 345	0.52 361	0.48 350	0.65 319	0.59 424	0.83 246	0.89 422	0.82 416	0.73 384	0.89 416	0.68 403	2.39 467	0.73 322	0.35 463	0.37 327	0.36 466	0.41 459	0.45 448	0.51 293

DeepPruner_ROB	0.58 187	1.06 345	2.68 345	0.30 103	0.26 192	0.63 291	0.31 278	0.83 246	0.51 77	0.62 310	0.56 255	0.65 303	0.39 237	1.06 275	0.56 255	0.19 392	0.14 201	0.14 316	0.14 239	0.24 266	0.33 177

AIO-test2	0.60 214	1.55 455	2.73 367	0.63 401	0.42 332	0.50 104	0.23 123	0.84 254	0.73 290	0.34 77	0.53 213	0.37 134	0.22 70	0.70 200	0.32 126	0.75 490	0.16 231	0.13 280	0.17 296	0.21 226	0.47 273

RAFT-Stereo-weight	0.46 89	0.37 63	1.60 46	0.29 82	0.51 355	0.57 190	0.22 88	0.84 254	0.67 212	0.48 138	0.38 112	0.36 129	0.17 20	0.39 57	0.27 69	0.09 30	1.28 453	0.09 46	0.07 29	0.09 11	0.41 233

testlalala2	0.48 106	0.34 40	2.53 275	0.65 408	0.56 371	0.57 190	0.20 50	0.84 254	0.63 175	0.42 102	0.54 232	0.45 192	0.21 62	0.30 9	0.26 60	0.10 88	0.13 186	0.09 46	0.29 395	0.12 46	0.31 168

IGEV_Zeroshot_test	0.91 415	0.39 79	3.80 483	0.42 300	1.95 512	0.56 168	0.64 437	0.84 254	0.55 113	1.45 490	0.53 213	0.79 374	0.42 268	0.57 153	1.13 396	0.10 88	0.49 352	0.10 99	0.34 435	0.19 194	2.97 521

anonymousdsp2	0.88 403	0.31 11	1.96 97	1.06 465	1.56 500	0.57 190	0.22 88	0.84 254	0.98 450	1.20 468	0.37 106	0.65 303	0.26 120	1.19 298	0.46 209	0.10 88	2.40 519	0.10 99	0.13 217	0.19 194	2.96 520

gwcnet-sp	0.52 137	0.71 232	2.66 330	0.32 140	0.22 131	0.66 332	0.31 278	0.84 254	0.69 251	0.61 297	0.49 182	0.46 201	0.43 280	0.77 222	0.48 219	0.12 215	0.11 152	0.11 165	0.11 158	0.19 194	0.19 78

scenet	0.52 137	0.71 232	2.66 330	0.32 140	0.22 131	0.66 332	0.31 278	0.84 254	0.69 251	0.61 297	0.49 182	0.46 201	0.43 280	0.77 222	0.48 219	0.12 215	0.11 152	0.11 165	0.11 158	0.19 194	0.19 78

RCA-Stereo	0.45 81	0.38 73	1.80 62	0.27 48	0.25 176	0.58 201	0.23 123	0.84 254	0.66 199	0.42 102	0.44 147	0.28 86	0.35 203	0.31 13	0.21 9	0.09 30	1.01 422	0.09 46	0.07 29	0.21 226	0.53 304

ssnet	0.52 137	0.71 232	2.66 330	0.32 140	0.22 131	0.66 332	0.31 278	0.84 254	0.69 251	0.61 297	0.49 182	0.46 201	0.43 280	0.77 222	0.48 219	0.12 215	0.11 152	0.11 165	0.11 158	0.19 194	0.19 78

DCANet-4	0.43 64	0.32 22	2.31 177	0.26 36	0.14 15	0.51 112	0.22 88	0.84 254	0.78 344	0.55 222	0.48 168	0.28 86	0.37 212	0.40 64	0.37 164	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.08 4	0.43 246

ADStereo(finetuned)	0.50 125	0.91 312	2.43 212	0.26 36	0.14 15	0.51 112	0.22 88	0.84 254	0.78 344	0.56 234	0.49 182	0.32 110	0.75 423	0.40 64	0.40 178	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.13 62	0.45 266

DCANet	0.49 121	0.91 312	2.63 316	0.26 36	0.14 15	0.51 112	0.22 88	0.84 254	0.78 344	0.56 234	0.49 182	0.32 110	0.41 255	0.39 57	0.41 183	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.14 85	0.45 266

GwcNet-RSSM	0.64 266	1.38 433	2.69 352	0.33 162	0.26 192	0.60 234	0.32 289	0.84 254	0.73 290	0.56 234	0.65 330	0.72 350	0.42 268	1.78 395	0.60 273	0.14 297	0.10 125	0.12 219	0.13 217	0.26 308	0.26 131

xx1	0.71 324	0.73 240	2.43 212	0.67 416	0.52 358	0.76 379	0.24 149	0.85 267	1.05 462	0.77 397	0.39 118	0.46 201	0.37 212	0.70 200	0.22 14	0.10 88	2.13 507	0.12 219	0.41 459	0.16 116	1.18 439

cc1	0.74 340	0.73 240	2.43 212	0.67 416	0.52 358	0.76 379	0.24 149	0.85 267	1.05 462	0.77 397	0.39 118	0.25 58	0.38 222	0.70 200	0.22 14	0.10 88	2.13 507	0.11 165	0.09 74	0.25 288	2.20 503

ffm	0.78 364	0.67 208	3.39 451	0.32 140	0.22 131	0.58 201	0.28 223	0.85 267	0.96 443	0.54 210	0.74 387	0.67 315	0.40 244	0.64 182	0.22 14	0.10 88	2.16 512	0.15 342	0.33 430	0.25 288	2.19 500

ff1	1.07 449	0.67 208	3.39 451	0.32 140	0.22 131	0.58 201	0.28 223	0.85 267	0.96 443	0.54 210	0.74 387	0.67 315	0.40 244	2.75 495	3.86 510	0.10 88	2.16 512	0.15 342	0.33 430	0.25 288	2.19 500

tt1	0.74 340	0.73 240	2.34 182	0.67 416	0.63 398	0.75 375	0.24 149	0.85 267	0.96 443	0.81 412	0.38 112	0.26 68	0.35 203	0.64 182	0.22 14	0.10 88	2.16 512	0.11 165	0.09 74	0.25 288	2.19 500

EGLCR-Stereo	0.90 413	0.31 11	1.90 83	1.60 496	0.95 448	1.14 463	0.42 359	0.85 267	0.43 29	1.74 499	0.21 18	0.27 79	0.17 20	1.56 353	0.30 100	0.10 88	2.60 521	0.10 99	0.09 74	0.10 26	3.10 522

fff	0.50 125	0.90 308	2.63 316	0.25 20	0.15 22	0.51 112	0.22 88	0.85 267	0.82 379	0.55 222	0.48 168	0.31 104	0.65 393	0.39 57	0.37 164	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.08 4	0.43 246

test_5	0.61 222	1.25 398	2.76 375	0.39 273	0.64 402	0.58 201	0.35 321	0.85 267	0.66 199	0.49 154	0.56 255	0.55 255	0.40 244	0.79 232	0.32 126	0.10 88	0.19 257	0.12 219	0.12 195	0.33 373	0.85 399

s12784h	0.41 55	0.34 40	2.17 144	0.24 10	0.11 1	0.64 303	0.24 149	0.85 267	0.70 262	0.45 121	0.54 232	0.28 86	0.27 134	0.51 128	0.27 69	0.11 172	0.06 1	0.09 46	0.06 8	0.16 116	0.14 33

csc	0.50 125	0.90 308	2.63 316	0.25 20	0.15 22	0.51 112	0.22 88	0.85 267	0.82 379	0.55 222	0.48 168	0.31 104	0.65 393	0.39 57	0.37 164	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.08 4	0.43 246

cscssc	0.50 125	0.90 308	2.63 316	0.25 20	0.15 22	0.51 112	0.22 88	0.85 267	0.82 379	0.55 222	0.48 168	0.31 104	0.65 393	0.39 57	0.37 164	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.08 4	0.43 246

AIO-test1	0.58 187	1.37 429	2.77 377	0.66 413	1.08 468	0.50 104	0.23 123	0.86 278	0.69 251	0.31 66	0.42 132	0.29 93	0.22 70	0.77 222	0.34 148	0.13 261	0.15 217	0.12 219	0.16 280	0.31 361	0.30 159

test_sample2	0.59 205	0.42 94	1.84 70	0.33 162	0.18 65	0.52 129	0.28 223	0.86 278	0.70 262	0.47 135	0.53 213	0.46 201	0.41 255	1.51 347	0.66 300	0.12 215	0.93 415	0.11 165	0.24 365	0.16 116	1.01 426

CFNet-RSSM	0.44 77	0.36 52	2.38 189	0.28 64	0.43 336	0.53 137	0.20 50	0.86 278	0.52 89	0.44 117	0.36 100	0.53 239	0.26 120	0.40 64	0.27 69	0.09 30	0.08 45	0.09 46	0.38 450	0.10 26	0.22 101

MMNet	0.55 164	0.92 317	2.03 109	0.34 186	0.27 205	0.79 399	0.28 223	0.86 278	0.79 357	0.62 310	0.58 273	0.59 273	0.56 359	0.80 236	0.61 280	0.11 172	0.11 152	0.12 219	0.11 158	0.21 226	0.22 101

UNet	0.56 172	0.58 176	2.81 387	0.32 140	0.33 262	0.74 372	0.27 210	0.86 278	0.67 212	0.55 222	0.55 242	0.72 350	0.55 357	0.79 232	0.58 264	0.12 215	0.09 97	0.13 280	0.11 158	0.20 214	0.19 78

EDNetEfficientorigin	8.19 534	1.27 401	145.54 554	0.51 359	0.96 449	0.75 375	0.49 395	0.86 278	1.57 497	2.12 505	1.49 479	1.28 475	1.35 473	1.84 408	2.15 465	0.14 297	0.13 186	0.17 376	0.18 307	0.39 420	0.64 342

ac_64	0.63 256	0.77 259	2.71 360	0.37 239	0.34 272	0.64 303	0.30 267	0.86 278	0.67 212	0.58 257	0.53 213	0.88 413	0.48 325	1.84 408	0.71 315	0.15 327	0.12 170	0.12 219	0.12 195	0.21 226	0.25 123

acv_ft	0.57 179	0.87 293	2.45 238	0.33 162	0.41 320	0.63 291	0.29 251	0.86 278	0.73 290	0.64 330	0.59 278	0.69 340	0.45 297	0.47 96	0.68 305	0.11 172	0.10 125	0.10 99	0.09 74	0.43 441	0.39 218

DLCB_ROB	0.61 222	0.96 324	2.00 103	0.37 239	0.25 176	0.65 319	0.37 332	0.86 278	0.76 325	0.73 382	0.70 364	0.84 398	0.47 318	1.57 358	0.72 319	0.13 261	0.13 186	0.14 316	0.14 239	0.18 163	0.33 177

MyStereo05	0.57 179	0.72 237	2.72 362	0.31 119	0.25 176	0.60 234	0.30 267	0.87 287	0.82 379	0.54 210	0.37 106	0.53 239	0.42 268	0.63 176	0.73 322	0.09 30	0.55 367	0.12 219	0.20 335	0.16 116	0.56 315

SQANet	0.92 417	1.96 490	3.23 434	0.77 431	0.83 433	0.76 379	0.38 341	0.87 287	0.68 239	0.64 330	0.69 351	0.73 355	0.52 347	1.35 323	1.36 422	0.80 493	0.30 315	0.60 486	0.29 395	0.93 494	0.70 362

iinet-f	0.62 242	1.18 378	2.55 288	0.33 162	0.25 176	0.82 411	0.34 311	0.87 287	0.69 251	0.56 234	0.64 323	0.73 355	0.67 401	0.80 236	0.81 346	0.14 297	0.13 186	0.11 165	0.10 110	0.44 445	0.26 131

EDNetEfficient	1.29 469	0.78 265	4.27 501	0.65 408	1.03 461	0.94 440	1.38 507	0.87 287	1.75 503	2.33 513	1.32 472	1.04 452	2.21 507	1.59 365	4.07 514	0.16 344	0.19 257	0.15 342	0.27 389	0.38 411	0.40 225

HGLStereo	0.61 222	1.20 383	2.59 299	0.36 226	0.40 314	0.65 319	0.30 267	0.87 287	0.67 212	0.60 287	0.70 364	0.69 340	0.56 359	1.07 277	0.59 269	0.14 297	0.13 186	0.13 280	0.12 195	0.23 259	0.23 110

TDLM	0.83 382	1.28 404	2.38 189	0.46 329	0.26 192	0.66 332	0.55 412	0.87 287	0.80 365	2.54 516	0.62 302	0.61 282	0.51 339	2.68 489	0.67 303	0.20 403	0.11 152	0.35 465	0.15 259	0.33 373	0.48 280

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 242	1.15 369	3.11 427	0.39 273	0.37 297	0.60 234	0.28 223	0.87 287	0.64 185	0.63 320	0.56 255	0.71 348	0.45 297	1.08 278	0.52 237	0.15 327	0.12 170	0.14 316	0.15 259	0.18 163	0.25 123
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.55 164	0.61 190	2.07 118	0.34 186	0.21 119	0.68 345	0.26 192	0.87 287	0.73 290	0.70 370	0.69 351	0.74 358	0.45 297	1.10 280	0.62 283	0.12 215	0.09 97	0.14 316	0.14 239	0.27 322	0.24 119
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
coex_refinement	0.67 299	1.33 413	2.48 257	0.38 258	0.26 192	0.64 303	0.34 311	0.88 295	0.68 239	0.61 297	0.63 310	0.80 381	0.48 325	1.84 408	1.09 390	0.13 261	0.10 125	0.10 99	0.10 110	0.18 163	0.38 210

DispNO	0.76 356	1.36 424	3.15 430	0.32 140	0.27 205	0.59 220	0.29 251	0.88 295	0.72 285	0.55 222	0.79 407	0.83 395	0.47 318	2.46 472	1.23 410	0.12 215	0.10 125	0.18 395	0.31 411	0.20 214	0.25 123

MyStereo04	0.57 179	0.68 217	2.66 330	0.30 103	0.41 320	0.61 254	0.31 278	0.88 295	0.80 365	0.48 138	0.37 106	0.54 246	0.42 268	0.61 170	0.71 315	0.09 30	0.59 374	0.12 219	0.21 346	0.16 116	0.48 280

testlalala_base	0.61 222	0.35 48	2.44 220	0.35 208	0.33 262	0.55 161	0.21 72	0.88 295	0.41 19	0.41 96	0.39 118	0.31 104	0.24 90	0.33 27	0.36 159	0.98 502	1.61 479	0.09 46	0.22 357	1.11 497	0.68 353

TransformOpticalFlow	0.65 274	0.61 190	2.67 338	0.45 324	0.26 192	0.62 276	0.28 223	0.88 295	0.76 325	0.76 395	0.74 387	0.90 419	0.84 435	1.82 405	0.80 342	0.10 88	0.07 9	0.11 165	0.09 74	0.12 46	0.19 78

UPFNet	0.51 135	0.67 208	2.04 112	0.34 186	0.33 262	0.65 319	0.37 332	0.88 295	0.65 192	0.60 287	0.53 213	0.61 282	0.41 255	0.77 222	0.55 252	0.13 261	0.13 186	0.13 280	0.13 217	0.20 214	0.16 55

PSMNet-RSSM	0.61 222	1.19 381	2.43 212	0.33 162	0.25 176	0.59 220	0.28 223	0.88 295	0.65 192	0.54 210	0.62 302	0.69 340	0.46 307	1.67 376	0.50 232	0.15 327	0.10 125	0.14 316	0.16 280	0.20 214	0.28 144

AANet_RVC	0.79 368	1.46 446	2.72 362	0.34 186	0.25 176	0.59 220	0.32 289	0.88 295	0.83 386	0.62 310	0.95 438	0.80 381	0.43 280	2.46 472	1.72 441	0.38 465	0.26 304	0.10 99	0.09 74	0.25 288	0.43 246

DISCO	0.61 222	0.63 199	1.98 100	0.46 329	0.34 272	0.84 417	0.35 321	0.88 295	0.81 373	0.61 297	0.64 323	1.06 456	0.53 350	1.11 284	0.83 351	0.13 261	0.10 125	0.11 165	0.10 110	0.26 308	0.37 201

PSMNet-RUCA	0.64 266	1.12 359	2.61 310	0.59 389	0.56 371	0.64 303	0.37 332	0.89 304	0.72 285	0.53 204	0.68 346	0.53 239	0.43 280	0.61 170	0.46 209	0.35 463	0.19 257	0.44 478	0.29 395	0.49 459	0.35 192

DAS	0.61 222	0.42 94	1.85 74	0.34 186	0.34 272	0.52 129	0.42 359	0.89 304	0.80 365	0.85 422	0.69 351	0.57 266	0.51 339	2.38 466	0.57 258	0.13 261	0.09 97	0.12 219	0.09 74	0.18 163	0.37 201

SepStereo	0.57 179	0.42 94	1.85 74	0.34 186	0.34 272	0.52 129	0.42 359	0.89 304	0.80 365	0.85 422	0.69 351	0.57 266	0.51 339	1.55 351	0.57 258	0.13 261	0.09 97	0.12 219	0.09 74	0.18 163	0.37 201

delet	0.60 214	0.84 282	2.45 238	0.33 162	0.35 280	0.73 366	0.46 384	0.89 304	0.80 365	0.58 257	0.62 302	0.67 315	0.51 339	1.14 289	0.64 292	0.12 215	0.12 170	0.13 280	0.14 239	0.22 243	0.29 150

hitnet-ft	0.73 336	1.09 350	2.59 299	0.28 64	0.22 131	0.71 356	0.36 329	0.89 304	0.67 212	0.58 257	0.83 412	1.03 448	0.94 453	2.31 459	0.70 309	0.23 426	0.14 201	0.41 473	0.13 217	0.24 266	0.28 144

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 384	1.41 435	2.80 382	0.94 451	0.35 280	0.89 430	0.41 353	0.89 304	0.66 199	0.57 251	0.63 310	0.75 362	0.38 222	2.37 463	0.55 252	1.16 509	0.31 317	0.36 466	0.21 346	0.59 471	0.63 337

HITNet	0.55 164	1.28 404	2.73 367	0.35 208	0.14 15	0.56 168	0.23 123	0.89 304	0.62 164	0.52 195	0.51 197	0.49 220	0.38 222	0.52 132	0.60 273	0.09 30	0.07 9	0.10 99	0.08 50	0.25 288	0.61 331
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
iResNet	0.59 205	1.09 350	2.54 280	0.44 317	0.18 65	0.65 319	0.29 251	0.89 304	0.75 316	0.59 276	0.64 323	0.43 165	0.39 237	0.73 213	1.24 412	0.11 172	0.08 45	0.09 46	0.08 50	0.21 226	0.40 225

NCCL2	0.71 324	1.32 409	2.30 174	0.44 317	0.31 244	0.71 356	0.67 447	0.89 304	0.69 251	0.70 370	0.61 295	0.85 403	0.54 352	1.58 364	0.70 309	0.20 403	0.17 244	0.66 489	0.25 373	0.26 308	0.38 210

MyStereo06	0.70 320	0.72 237	3.51 466	0.31 119	0.25 176	0.60 234	0.30 267	0.90 313	0.67 212	1.48 493	0.53 213	0.84 398	0.57 364	0.60 166	1.11 393	0.09 30	0.55 367	0.12 219	0.20 335	0.16 116	0.56 315

CFNet_ucs	0.50 125	0.55 169	2.28 169	0.27 48	0.22 131	0.58 201	0.23 123	0.90 313	0.69 251	0.54 210	0.64 323	0.68 329	0.44 289	0.55 146	0.34 148	0.14 297	0.12 170	0.16 361	0.11 158	0.19 194	0.38 210

CSP-Net	0.55 164	0.61 190	1.81 66	0.30 103	0.23 156	0.77 389	0.35 321	0.90 313	0.62 164	0.62 310	0.60 287	0.65 303	0.42 268	1.76 389	0.47 214	0.17 365	0.12 170	0.10 99	0.10 110	0.21 226	0.16 55

DDUNet	0.90 413	1.63 470	2.77 377	0.77 431	0.69 412	0.83 412	0.44 374	0.90 313	0.70 262	0.68 362	0.76 397	0.92 420	0.54 352	1.14 289	1.35 420	0.61 481	0.37 327	0.96 502	0.52 482	0.77 489	0.67 348

111	0.57 179	1.41 435	2.63 316	0.25 20	0.15 22	0.59 220	0.26 192	0.90 313	0.83 386	0.50 173	0.54 232	0.57 266	0.38 222	0.54 145	0.41 183	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.24 266	0.81 392

CVANet_RVC	0.82 376	1.18 378	3.98 489	0.40 286	0.28 217	0.63 291	0.43 366	0.90 313	0.78 344	1.14 457	0.69 351	0.68 329	0.52 347	2.62 483	0.48 219	0.20 403	0.13 186	0.22 422	0.37 446	0.37 404	0.48 280

PSMNet_ROB	0.75 351	1.42 439	2.93 405	0.39 273	0.32 256	0.73 366	0.56 416	0.90 313	0.74 310	0.56 234	0.60 287	0.75 362	0.47 318	2.00 434	1.31 416	0.18 376	0.13 186	0.19 402	0.20 335	0.26 308	0.40 225

Wz-Net-LNSev	0.66 293	1.30 407	2.81 387	0.35 208	0.37 297	0.80 402	0.48 390	0.91 320	0.87 413	0.63 320	0.70 364	0.80 381	0.59 374	0.67 192	0.68 305	0.15 327	0.14 201	0.12 219	0.12 195	0.24 266	0.38 210

SACVNet	0.68 306	1.08 349	2.58 297	0.38 258	0.28 217	0.65 319	0.37 332	0.91 320	0.65 192	0.67 356	0.62 302	0.69 340	0.47 318	2.07 440	0.65 297	0.18 376	0.14 201	0.16 361	0.15 259	0.39 420	0.41 233

GwcNet	0.76 356	1.09 350	3.68 477	0.38 258	0.45 340	0.81 406	0.45 378	0.91 320	0.89 422	0.63 320	0.77 401	0.82 390	0.51 339	1.64 372	0.85 353	0.17 365	0.16 231	0.15 342	0.15 259	0.33 373	0.34 185

FADNet-RVC-Resample	0.74 340	1.54 454	3.81 484	0.38 258	0.29 223	0.62 276	0.38 341	0.91 320	0.67 212	0.52 195	0.51 197	0.63 291	0.44 289	1.56 353	0.59 269	0.24 433	0.32 318	0.22 422	0.19 325	0.30 352	0.71 364

FADNet-RVC	0.69 313	1.65 472	2.74 370	0.35 208	0.26 192	0.60 234	0.29 251	0.91 320	0.67 212	0.46 132	0.51 197	0.62 287	0.46 307	1.75 387	0.81 346	0.17 365	0.20 271	0.17 376	0.18 307	0.60 472	0.39 218

BEATNet_4x	0.57 179	1.16 372	2.56 291	0.35 208	0.16 31	0.56 168	0.25 175	0.91 320	0.64 185	0.55 222	0.53 213	0.59 273	0.43 280	0.67 192	0.76 331	0.12 215	0.09 97	0.12 219	0.09 74	0.23 259	0.58 322

PA-Net	0.93 423	1.36 424	4.14 495	0.64 405	0.41 320	0.70 351	0.53 405	0.91 320	0.88 417	0.53 204	0.60 287	0.70 346	0.54 352	2.40 468	2.57 483	0.17 365	0.28 313	0.19 402	0.28 391	0.25 288	0.48 280
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
YMNet	0.66 293	0.98 327	2.12 133	0.42 300	0.41 320	0.86 419	0.43 366	0.92 327	0.76 325	0.75 391	0.81 408	0.83 395	0.46 307	0.87 247	1.07 386	0.19 392	0.22 283	0.20 411	0.17 296	0.42 436	0.39 218

YMNet_1	0.66 293	0.98 327	2.12 133	0.42 300	0.41 320	0.86 419	0.43 366	0.92 327	0.76 325	0.75 391	0.81 408	0.83 395	0.46 307	0.87 247	1.07 386	0.19 392	0.22 283	0.20 411	0.17 296	0.42 436	0.39 218

FADNet	0.71 324	1.60 466	2.53 275	0.33 162	0.30 236	0.67 339	0.29 251	0.92 327	0.75 316	0.45 121	0.49 182	0.66 312	0.57 364	1.85 412	0.85 353	0.46 475	0.20 271	0.17 376	0.20 335	0.60 472	0.37 201

ADCRef	0.88 403	1.45 444	2.68 345	0.38 258	0.35 280	0.95 442	0.51 398	0.92 327	0.81 373	0.89 426	0.84 414	0.61 282	1.35 473	1.26 313	3.38 501	0.14 297	0.12 170	0.17 376	0.19 325	0.28 335	0.34 185

GwcNet-ADL	0.54 160	0.78 265	2.85 395	0.31 119	0.20 107	0.58 201	0.29 251	0.93 331	0.67 212	0.48 138	0.47 160	0.56 262	0.33 193	0.48 109	0.80 342	0.13 261	0.12 170	0.09 46	0.09 74	0.14 85	0.40 225

GES	0.49 121	0.54 161	2.37 186	0.31 119	0.19 96	0.61 254	0.30 267	0.93 331	0.52 89	0.49 154	0.53 213	0.40 153	0.43 280	0.59 160	0.67 303	0.16 344	0.11 152	0.12 219	0.10 110	0.20 214	0.30 159

ADCPNet	1.07 449	1.37 429	4.54 510	0.38 258	0.68 410	1.36 472	0.64 437	0.93 331	0.83 386	0.79 406	0.82 410	1.08 459	1.18 469	1.30 318	2.68 485	0.21 412	0.69 390	0.21 417	0.95 513	0.30 352	0.54 307

DANet	0.85 393	0.68 217	2.41 203	1.18 475	0.48 350	0.77 389	1.23 501	0.93 331	1.53 495	0.90 428	0.72 382	0.97 436	0.57 364	1.86 414	1.05 382	0.18 376	0.16 231	0.19 402	0.16 280	0.26 308	0.67 348
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CFNet	0.65 274	1.45 444	2.27 167	0.34 186	0.25 176	0.64 303	0.23 123	0.93 331	0.79 357	0.48 138	0.59 278	0.58 270	0.40 244	2.28 457	0.63 290	0.13 261	0.09 97	0.15 342	0.14 239	0.34 380	0.26 131

TCMNet	0.72 333	1.15 369	2.78 379	0.51 359	0.52 358	0.73 366	0.39 347	0.94 336	0.78 344	0.60 287	0.68 346	0.63 291	0.46 307	1.71 381	0.72 319	0.18 376	0.19 257	0.23 430	0.18 307	0.40 426	0.56 315

SMFormer	0.64 266	0.54 161	1.92 88	0.32 140	0.16 31	0.46 72	0.24 149	0.94 336	0.85 400	0.58 257	0.70 364	0.51 229	0.41 255	1.89 421	0.86 355	0.13 261	1.01 422	0.11 165	0.26 380	0.17 139	0.84 395

tta	0.63 256	0.54 161	1.92 88	0.32 140	0.16 31	0.46 72	0.24 149	0.94 336	0.85 400	0.58 257	0.70 364	0.51 229	0.41 255	1.89 421	0.86 355	0.13 261	1.01 422	0.11 165	0.26 380	0.19 194	0.59 326

qqq1	0.62 242	0.54 161	1.92 88	0.32 140	0.16 31	0.46 72	0.24 149	0.94 336	0.85 400	0.58 257	0.70 364	0.51 229	0.41 255	1.89 421	0.64 292	0.13 261	1.01 422	0.09 46	0.24 365	0.19 194	0.59 326

fff1	0.62 242	0.54 161	1.92 88	0.32 140	0.16 31	0.46 72	0.24 149	0.94 336	0.85 400	0.58 257	0.70 364	0.51 229	0.41 255	1.89 421	0.64 292	0.13 261	1.01 422	0.09 46	0.24 365	0.19 194	0.59 326

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 274	1.15 369	2.40 198	0.33 162	0.30 236	0.83 412	0.40 351	0.94 336	0.82 379	0.67 356	0.76 397	0.68 329	0.58 371	1.13 287	1.25 413	0.14 297	0.08 45	0.10 99	0.08 50	0.18 163	0.28 144

CRFU-Net	0.58 187	0.42 94	1.90 83	0.49 348	0.27 205	0.83 412	0.35 321	0.94 336	0.54 104	0.65 346	0.60 287	0.78 372	1.34 472	1.00 267	0.51 235	0.17 365	0.14 201	0.17 376	0.10 110	0.19 194	0.20 87

psmg	0.48 106	0.32 22	1.58 43	0.28 64	0.22 131	0.75 375	0.35 321	0.94 336	0.67 212	0.61 297	0.59 278	0.63 291	0.38 222	0.48 109	0.97 366	0.13 261	0.11 152	0.13 280	0.13 217	0.14 85	0.15 42

ADLNet2	0.73 336	1.22 390	3.28 440	0.34 186	0.36 291	0.65 319	0.37 332	0.94 336	0.87 413	0.57 251	0.65 330	0.92 420	0.48 325	2.05 438	0.60 273	0.13 261	0.11 152	0.11 165	0.11 158	0.37 404	0.38 210

DIP-Stereo	0.43 64	0.50 144	2.21 156	0.27 48	0.18 65	0.63 291	0.17 26	0.94 336	0.58 133	0.49 154	0.48 168	0.30 96	0.30 176	0.40 64	0.31 116	0.10 88	0.08 45	0.10 99	0.08 50	0.15 96	0.33 177
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SuperB	1.19 461	1.62 467	5.29 517	0.37 239	0.26 192	0.81 406	0.87 468	0.94 336	1.19 478	0.68 362	0.68 346	0.63 291	1.37 476	1.73 383	3.30 498	0.16 344	0.12 170	0.17 376	0.16 280	2.74 527	0.63 337

ADCP+	1.03 444	1.68 475	3.83 485	0.35 208	0.39 308	1.05 453	0.79 464	0.94 336	0.86 407	0.69 366	0.68 346	0.85 403	1.53 489	1.02 270	4.56 518	0.13 261	0.12 170	0.16 361	0.15 259	0.28 335	0.44 261

GANet	0.92 417	1.20 383	2.68 345	0.45 324	0.27 205	0.76 379	0.66 442	0.94 336	0.77 339	0.79 406	1.17 461	0.84 398	0.91 447	2.72 491	1.76 445	0.18 376	0.42 339	0.44 478	0.20 335	0.33 373	0.94 413

XPNet_ROB	0.68 306	1.11 357	2.28 169	0.38 258	0.27 205	0.67 339	0.47 388	0.94 336	0.75 316	0.80 408	0.71 377	0.81 385	0.54 352	1.72 382	0.84 352	0.22 418	0.16 231	0.16 361	0.15 259	0.25 288	0.45 266

raft_robust	0.68 306	1.24 395	2.42 207	0.30 103	0.57 376	0.53 137	0.25 175	0.95 350	0.79 357	0.49 154	0.46 154	1.12 466	0.74 419	1.50 346	0.61 280	0.09 30	0.62 381	0.10 99	0.30 404	0.26 308	0.30 159

ADLNet	0.68 306	1.02 335	2.68 345	0.35 208	0.34 272	0.67 339	0.34 311	0.95 350	0.79 357	0.70 370	0.62 302	0.80 381	0.46 307	1.77 392	0.69 307	0.15 327	0.12 170	0.14 316	0.14 239	0.31 361	0.54 307

RP	0.74 340	1.01 333	2.48 257	0.44 317	0.45 340	0.66 332	0.45 378	0.95 350	0.87 413	0.70 370	0.95 438	0.99 440	0.82 432	1.55 351	0.82 349	0.26 443	0.19 257	0.23 430	0.20 335	0.34 380	0.38 210

SCV_C0	0.73 336	0.68 217	2.05 115	1.50 493	0.92 444	0.45 64	0.20 50	0.96 353	0.71 276	0.65 346	0.33 84	0.31 104	0.20 55	1.25 309	0.52 237	0.09 30	1.68 485	0.08 7	0.30 404	0.27 322	1.52 473

XX-Stereo	0.98 435	0.57 174	4.45 508	1.64 499	5.33 529	0.55 161	0.16 21	0.96 353	0.43 29	0.45 121	0.65 330	0.85 403	0.19 45	0.79 232	0.26 60	0.11 172	0.80 402	0.10 99	0.32 419	0.17 139	0.78 382

ARAFT	0.65 274	1.69 476	3.34 445	0.29 82	0.16 31	0.65 319	0.36 329	0.96 353	0.73 290	0.63 320	0.49 182	0.56 262	0.31 181	1.23 303	0.35 156	0.11 172	0.08 45	0.14 316	0.13 217	0.38 411	0.50 288

APVNet	0.76 356	1.11 357	3.23 434	0.39 273	0.36 291	0.85 418	0.44 374	0.96 353	0.73 290	0.58 257	0.69 351	0.76 366	0.56 359	2.29 458	0.82 349	0.17 365	0.18 251	0.24 436	0.19 325	0.35 392	0.27 138

psm_up	0.65 274	1.02 335	2.53 275	0.36 226	0.31 244	0.64 303	0.38 341	0.96 353	0.73 290	0.63 320	0.57 266	0.68 329	0.57 364	1.90 426	0.52 237	0.17 365	0.15 217	0.16 361	0.15 259	0.27 322	0.22 101

NVstereo2D	0.63 256	0.57 174	2.29 172	0.37 239	0.35 280	0.69 348	0.49 395	0.96 353	0.88 417	0.49 154	0.54 232	0.72 350	0.46 307	1.98 433	0.50 232	0.19 392	0.20 271	0.18 395	0.16 280	0.28 335	0.34 185

iResNetv2_ROB	0.71 324	1.90 489	3.48 464	0.43 312	0.22 131	0.60 234	0.29 251	0.96 353	0.78 344	0.60 287	0.65 330	0.60 280	0.46 307	0.80 236	1.21 406	0.12 215	0.08 45	0.10 99	0.07 29	0.44 445	0.33 177

MSMD_ROB	1.41 479	1.03 339	2.75 372	0.41 296	0.32 256	2.00 505	0.61 433	0.96 353	1.43 489	2.97 523	2.63 508	4.76 522	2.04 504	2.44 471	1.78 447	0.30 455	0.26 304	0.32 459	0.32 419	0.32 369	0.63 337

test_sample3	0.61 222	0.48 132	2.24 162	0.34 186	0.19 96	0.58 201	0.25 175	0.97 361	0.76 325	0.54 210	0.52 206	0.46 201	0.37 212	1.78 395	0.57 258	0.13 261	0.79 400	0.12 219	0.21 346	0.17 139	0.73 369

GASNet	0.84 384	1.98 492	4.07 493	0.48 336	0.33 262	0.58 201	0.34 311	0.97 361	0.81 373	0.60 287	0.59 278	0.74 358	0.55 357	2.08 443	1.18 402	0.22 418	0.15 217	0.19 402	0.17 296	0.55 468	0.29 150

SA	0.61 222	1.14 363	2.79 381	0.32 140	0.63 398	0.57 190	0.30 267	0.97 361	0.78 344	0.43 110	0.63 310	0.39 144	0.46 307	0.70 200	0.31 116	0.10 88	0.44 343	0.13 280	0.32 419	0.31 361	0.51 293

UDG	0.86 396	1.57 458	2.80 382	0.68 421	0.59 381	0.78 395	0.38 341	0.97 361	0.74 310	0.63 320	0.70 364	1.01 444	0.68 403	1.02 270	1.22 409	0.45 473	0.34 323	0.89 500	0.51 480	0.73 483	0.58 322

ADCL	1.07 449	1.22 390	2.80 382	0.40 286	0.33 262	1.50 480	1.87 517	0.97 361	1.04 461	1.26 477	1.28 467	0.99 440	1.41 479	1.36 324	3.51 504	0.17 365	0.14 201	0.22 422	0.21 346	0.32 369	0.43 246

AnyNet_C32	1.08 453	1.76 482	3.01 417	0.50 354	0.54 367	1.17 466	1.16 495	0.97 361	0.95 441	1.11 454	0.98 443	0.87 409	0.93 452	1.57 358	4.11 515	0.22 418	0.20 271	0.25 441	0.25 373	0.40 426	0.68 353

AdaStereo	0.48 106	0.44 115	2.18 147	0.36 226	0.20 107	0.59 220	0.29 251	0.97 361	0.74 310	0.52 195	0.55 242	0.61 282	0.33 193	0.52 132	0.44 200	0.18 376	0.08 45	0.17 376	0.11 158	0.18 163	0.24 119
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.
SCV	0.69 313	0.68 217	1.95 93	0.90 445	1.04 462	0.49 94	0.24 149	0.98 368	0.73 290	0.54 210	0.31 70	0.24 49	0.20 55	1.32 319	0.26 60	0.11 172	1.59 478	0.09 46	0.32 419	0.34 380	1.58 475

test_sample5	0.63 256	0.50 144	2.19 149	0.34 186	0.19 96	0.56 168	0.26 192	0.98 368	0.77 339	0.55 222	0.63 310	0.45 192	0.38 222	1.87 418	0.58 264	0.14 297	0.82 407	0.13 280	0.22 357	0.18 163	0.76 373

test_sample4	0.62 242	0.49 136	2.24 162	0.34 186	0.19 96	0.57 190	0.25 175	0.98 368	0.76 325	0.56 234	0.55 242	0.45 192	0.38 222	1.78 395	0.56 255	0.13 261	0.80 402	0.13 280	0.21 346	0.17 139	0.76 373

DualNet	0.63 256	0.50 144	2.19 149	0.34 186	0.19 96	0.56 168	0.26 192	0.98 368	0.77 339	0.56 234	0.66 338	0.45 192	0.38 222	1.87 418	0.58 264	0.14 297	0.82 407	0.13 280	0.22 357	0.18 163	0.76 373

anonymity	0.86 396	0.68 217	1.44 33	0.64 405	0.83 433	0.67 339	0.52 402	0.98 368	0.73 290	0.96 436	0.70 364	0.81 385	0.86 440	1.10 280	1.34 418	0.64 482	0.72 397	0.58 484	1.44 524	0.60 472	0.91 409

Wz-Net-MNSev	0.74 340	1.42 439	2.75 372	0.38 258	0.33 262	0.90 433	0.61 433	0.98 368	0.94 436	0.77 397	0.75 394	0.75 362	0.66 399	1.39 326	0.76 331	0.17 365	0.13 186	0.14 316	0.14 239	0.28 335	0.48 280

edge stereo	0.84 384	0.74 250	3.42 461	0.38 258	1.21 481	0.63 291	0.41 353	0.98 368	0.83 386	0.81 412	0.88 425	1.14 468	0.73 415	2.16 451	0.89 358	0.22 418	0.20 271	0.26 443	0.18 307	0.38 411	0.43 246

HSM	0.67 299	0.92 317	2.29 172	0.30 103	0.29 223	0.65 319	0.29 251	0.98 368	0.67 212	0.59 276	0.58 273	1.39 483	0.65 393	2.56 477	0.45 204	0.11 172	0.09 97	0.10 99	0.08 50	0.18 163	0.24 119

StereoDRNet	0.71 324	1.24 395	2.56 291	0.42 300	0.45 340	0.73 366	0.46 384	0.98 368	0.81 373	0.77 397	0.56 255	0.74 358	0.48 325	1.69 380	0.91 361	0.15 327	0.14 201	0.15 342	0.15 259	0.26 308	0.51 293

ITSA-stereo	0.52 137	0.42 94	1.46 34	0.34 186	0.18 65	0.60 234	0.29 251	0.99 377	0.82 379	0.51 185	0.48 168	0.53 239	0.59 374	1.25 309	0.73 322	0.15 327	0.12 170	0.17 376	0.16 280	0.19 194	0.32 173

DualNet (step1)	0.76 356	0.69 225	2.69 352	0.28 64	0.23 156	0.81 406	0.33 303	0.99 377	0.86 407	0.64 330	0.63 310	0.67 315	0.49 330	1.18 296	0.52 237	0.65 483	1.21 441	0.86 496	0.56 487	0.25 288	0.72 365

test_sample9	1.07 449	0.69 225	2.69 352	0.28 64	0.23 156	0.81 406	0.33 303	0.99 377	0.86 407	0.64 330	0.63 310	0.67 315	0.49 330	2.02 435	2.70 486	0.65 483	4.33 533	0.86 496	0.56 487	0.25 288	0.72 365

test_sample7	0.65 274	0.41 91	2.08 120	0.36 226	0.20 107	0.52 129	0.32 289	0.99 377	0.86 407	0.64 330	0.63 310	0.67 315	0.49 330	1.18 296	0.52 237	0.18 376	1.21 441	0.16 361	0.15 259	0.19 194	1.22 448

stereogan	0.74 340	0.68 217	2.82 389	0.40 286	0.40 314	1.05 453	0.42 359	0.99 377	0.96 443	0.78 405	0.86 422	1.15 470	0.73 415	1.57 358	0.56 255	0.20 403	0.19 257	0.20 411	0.16 280	0.37 404	0.34 185

RYNet	0.77 362	0.91 312	2.36 184	0.37 239	0.41 320	0.88 428	0.44 374	0.99 377	0.88 417	0.65 346	0.54 232	0.92 420	0.61 384	2.70 490	1.23 410	0.15 327	0.14 201	0.17 376	0.14 239	0.27 322	0.55 314

LSM	3.40 521	1.42 439	5.81 521	9.98 537	30.74 548	0.86 419	1.14 491	0.99 377	1.26 480	1.40 487	2.18 496	0.93 425	0.85 438	1.76 389	1.03 380	0.22 418	0.35 324	0.24 436	0.29 395	0.40 426	6.21 536

iResNet_ROB	0.60 214	1.59 462	2.04 112	0.32 140	0.21 119	0.60 234	0.22 88	0.99 377	0.85 400	0.61 297	0.63 310	0.58 270	0.42 268	1.08 278	0.98 372	0.11 172	0.08 45	0.09 46	0.06 8	0.23 259	0.33 177

NOSS_ROB	0.75 351	1.03 339	2.27 167	0.68 421	0.26 192	0.68 345	0.30 267	0.99 377	0.82 379	0.59 276	0.58 273	0.77 368	0.39 237	2.75 495	0.48 219	0.25 439	0.24 292	0.28 446	0.26 380	0.29 343	1.07 433

LALA_ROB	0.68 306	1.14 363	2.50 268	0.37 239	0.29 223	0.78 395	0.55 412	0.99 377	0.84 398	0.82 416	0.68 346	0.93 425	0.50 335	1.01 269	0.89 358	0.21 412	0.15 217	0.21 417	0.18 307	0.26 308	0.30 159

test_sample6	0.64 266	0.51 151	2.17 144	0.35 208	0.18 65	0.56 168	0.27 210	1.00 387	0.80 365	0.56 234	0.66 338	0.47 210	0.39 237	1.95 429	0.60 273	0.14 297	0.80 402	0.13 280	0.21 346	0.18 163	0.78 382

ssnet_v2	0.64 266	0.99 329	2.67 338	0.33 162	0.22 131	0.72 362	0.45 378	1.00 387	0.80 365	0.66 354	0.54 232	0.81 385	0.48 325	0.91 257	1.08 389	0.16 344	0.14 201	0.14 316	0.14 239	0.33 373	0.31 168

Sa-1000	0.61 222	1.07 346	2.71 360	0.32 140	0.61 395	0.61 254	0.31 278	1.00 387	0.76 325	0.53 204	0.83 412	0.43 165	0.33 193	0.69 199	0.30 100	0.10 88	0.52 359	0.13 280	0.28 391	0.29 343	0.29 150

AASNet	0.66 293	1.49 451	2.97 410	0.37 239	0.33 262	0.65 319	0.30 267	1.00 387	0.78 344	0.56 234	0.60 287	0.55 255	0.39 237	0.88 253	0.96 365	0.15 327	0.12 170	0.13 280	0.11 158	0.45 448	0.35 192

SFCPSM	0.48 106	0.39 79	2.30 174	0.28 64	0.27 205	0.70 351	0.32 289	1.00 387	0.69 251	0.50 173	0.52 206	0.43 165	0.36 206	0.53 139	0.44 200	0.12 215	0.09 97	0.12 219	0.16 280	0.18 163	0.23 110

FADNet_RVC	0.87 402	1.51 452	2.90 402	0.31 119	0.24 168	0.71 356	0.25 175	1.00 387	0.65 192	0.45 121	0.57 266	0.61 282	0.44 289	1.53 349	0.75 328	0.94 498	0.97 417	0.28 446	1.00 516	0.89 493	1.36 464

S-Stereo	0.82 376	0.73 240	3.79 482	0.40 286	0.37 297	0.70 351	0.69 451	1.00 387	1.03 458	0.63 320	0.92 433	0.82 390	0.59 374	2.35 462	0.71 315	0.18 376	0.22 283	0.17 376	0.18 307	0.30 352	0.67 348

RGC	0.78 364	1.10 355	2.55 288	0.45 324	0.45 340	0.73 366	0.40 351	1.00 387	0.75 316	0.75 391	1.04 454	1.02 447	0.73 415	1.74 385	1.15 399	0.24 433	0.19 257	0.28 446	0.26 380	0.31 361	0.38 210

WCMA_ROB	1.29 469	1.21 385	3.13 429	0.65 408	0.36 291	1.20 469	0.78 462	1.00 387	0.98 450	1.78 500	2.62 507	3.08 510	2.01 503	1.86 414	2.35 475	0.38 465	0.38 331	0.32 459	0.32 419	0.31 361	1.06 432

model_zeroshot	0.75 351	0.94 322	2.48 257	1.88 511	0.68 410	0.72 362	0.22 88	1.01 396	0.51 77	1.10 452	0.35 98	0.63 291	0.20 55	0.78 229	0.32 126	0.12 215	1.97 498	0.10 99	0.23 362	0.12 46	0.56 315

test_sample8	1.23 465	0.69 225	2.69 352	0.28 64	0.23 156	0.81 406	0.33 303	1.01 396	0.75 316	1.23 474	0.63 310	2.53 504	1.31 471	2.02 435	2.70 486	0.65 483	4.33 533	0.86 496	0.56 487	0.25 288	0.72 365

AEACV	0.89 410	0.29 4	1.84 70	2.50 520	1.68 505	0.53 137	0.21 72	1.01 396	0.42 24	0.68 362	0.31 70	0.22 31	0.39 237	1.63 369	0.25 46	0.09 30	2.60 521	0.09 46	0.54 484	0.23 259	2.27 510

LL-Strereo	0.85 393	1.73 478	3.06 425	0.37 239	0.61 395	0.54 148	0.33 303	1.01 396	0.76 325	0.69 366	0.58 273	0.85 403	0.78 427	2.65 486	0.54 249	0.14 297	0.58 373	0.14 316	0.12 195	0.42 436	1.05 431

STrans-v2	0.69 313	0.62 196	2.66 330	0.28 64	0.23 156	0.57 190	0.32 289	1.01 396	0.77 339	0.92 431	0.84 414	0.88 413	0.92 450	1.81 402	1.19 404	0.10 88	0.07 9	0.10 99	0.09 74	0.12 46	0.30 159

FAT-Stereo	0.72 333	0.60 184	2.86 397	0.37 239	0.29 223	0.64 303	0.55 412	1.01 396	0.91 427	0.76 395	0.94 435	0.93 425	0.79 429	1.82 405	0.60 273	0.19 392	0.19 257	0.17 376	0.16 280	0.23 259	0.47 273

ADCMid	1.06 447	1.82 484	3.53 469	0.39 273	0.36 291	0.99 445	0.58 421	1.01 396	0.94 436	1.23 474	1.02 450	1.01 444	1.01 458	1.11 284	4.04 513	0.22 418	0.19 257	0.42 475	0.32 419	0.42 436	0.53 304

SGM-Forest	1.84 500	7.91 536	10.36 531	0.42 300	0.33 262	1.04 451	1.29 503	1.01 396	0.88 417	1.19 463	2.30 500	1.03 448	1.79 497	2.60 482	2.81 491	0.22 418	0.21 280	0.21 417	0.19 325	0.25 288	0.79 385
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Ntro	1.11 455	2.10 502	3.52 468	0.97 456	0.87 439	1.06 456	0.54 408	1.02 404	0.93 435	0.63 320	0.76 397	0.93 425	0.67 401	1.76 389	1.71 439	1.03 504	0.46 345	0.76 494	0.41 459	1.29 505	0.86 402

testlalala	0.53 151	0.36 52	2.40 198	0.29 82	0.35 280	0.60 234	0.22 88	1.02 404	0.63 175	0.56 234	0.40 127	0.32 110	0.21 62	0.33 27	0.27 69	0.10 88	1.73 487	0.09 46	0.24 365	0.08 4	0.43 246

Consistency-Raft	0.92 417	1.21 385	3.50 465	0.98 457	0.63 398	0.77 389	0.54 408	1.02 404	1.01 455	0.62 310	1.03 452	0.65 303	1.04 460	0.81 239	1.36 422	0.45 473	0.47 348	0.51 482	0.59 493	0.65 478	0.47 273

pcwnet_v2	0.65 274	0.54 161	4.29 504	0.33 162	0.27 205	0.60 234	0.25 175	1.02 404	0.92 429	0.61 297	0.69 351	0.62 287	0.54 352	0.67 192	0.38 172	0.18 376	0.15 217	0.15 342	0.14 239	0.21 226	0.49 286

ccnet	0.77 362	0.61 190	2.01 105	0.40 286	0.46 347	1.05 453	0.59 424	1.02 404	0.74 310	0.90 428	0.97 440	0.82 390	0.89 445	1.68 379	1.16 401	0.32 458	0.26 304	0.32 459	0.28 391	0.35 392	0.47 273

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 453	2.01 496	2.56 291	0.49 348	0.40 314	1.49 479	0.96 476	1.02 404	0.95 441	0.85 422	0.94 435	1.06 456	0.59 374	2.92 503	1.15 399	0.43 471	0.74 398	0.32 459	0.55 485	0.74 484	1.35 461

MFMNet_re	1.01 439	1.73 478	3.04 421	0.85 441	0.76 423	0.93 438	0.81 465	1.02 404	1.10 468	1.05 447	1.06 457	0.84 398	0.96 454	0.93 259	0.97 366	0.68 488	0.61 376	0.63 488	0.60 495	0.77 489	0.80 387

CoDeX	0.54 160	0.52 155	2.25 165	0.30 103	0.26 192	0.61 254	0.32 289	1.03 411	0.73 290	0.49 154	0.56 255	0.52 236	0.40 244	1.59 365	0.38 172	0.12 215	0.09 97	0.11 165	0.10 110	0.15 96	0.22 101

otaku	1.15 459	2.10 502	3.51 466	0.98 457	0.74 418	1.02 450	0.59 424	1.03 411	0.89 422	0.70 370	1.60 481	0.98 437	0.65 393	1.63 369	1.80 448	0.99 503	0.46 345	0.73 493	0.40 454	1.30 507	0.88 406

DCRE	0.76 356	0.80 271	2.31 177	1.05 464	1.18 479	0.63 291	0.26 192	1.03 411	0.59 144	0.52 195	2.12 493	0.44 180	0.27 134	0.41 73	0.53 244	0.09 30	1.02 427	0.10 99	0.32 419	0.16 116	1.47 471

DGSMNet	2.93 517	0.77 259	3.44 462	3.58 530	4.25 527	2.53 516	6.86 533	1.03 411	0.88 417	0.58 257	1.85 487	0.79 374	0.62 386	1.63 369	1.46 429	4.62 532	4.98 535	5.15 536	4.71 535	4.52 533	4.37 530

GANetREF_RVC	0.81 373	1.44 443	3.04 421	0.49 348	0.27 205	0.83 412	0.63 436	1.03 411	0.92 429	0.63 320	0.61 295	0.72 350	0.59 374	2.40 468	0.58 264	0.33 460	0.25 301	0.37 468	0.25 373	0.41 433	0.36 200
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
DispFullNet	1.69 498	2.25 511	5.23 515	1.53 494	8.78 530	0.89 430	0.37 332	1.03 411	0.98 450	1.37 483	1.00 447	1.13 467	1.97 502	1.51 347	0.98 372	0.55 479	0.32 318	1.19 509	0.64 496	1.16 500	0.88 406

Wz-Net-SNSev	0.85 393	1.83 485	3.36 446	0.42 300	0.31 244	0.71 356	0.66 442	1.04 417	0.94 436	0.68 362	0.85 417	0.96 434	0.62 386	1.75 387	1.14 397	0.16 344	0.15 217	0.16 361	0.17 296	0.39 420	0.63 337

Syn2CoEx	0.78 364	1.43 442	3.54 470	0.44 317	0.31 244	0.64 303	0.43 366	1.04 417	0.83 386	0.64 330	0.77 401	0.74 358	0.74 419	1.91 427	0.64 292	0.20 403	0.17 244	0.19 402	0.15 259	0.30 352	0.59 326

NCC-stereo	0.88 403	1.22 390	2.97 410	0.60 390	0.45 340	1.88 499	0.48 390	1.04 417	0.75 316	0.70 370	0.85 417	0.93 425	0.84 435	1.81 402	1.51 432	0.28 450	0.19 257	0.23 430	0.31 411	0.27 322	0.35 192

Abc-Net	0.88 403	1.22 390	2.97 410	0.60 390	0.45 340	1.88 499	0.48 390	1.04 417	0.75 316	0.70 370	0.85 417	0.93 425	0.84 435	1.81 402	1.51 432	0.28 450	0.19 257	0.23 430	0.31 411	0.27 322	0.35 192
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PS-NSSS	0.69 313	1.37 429	2.44 220	0.31 119	0.32 256	0.64 303	0.34 311	1.04 417	0.74 310	0.56 234	0.75 394	0.51 229	0.42 268	2.41 470	0.54 249	0.24 433	0.17 244	0.27 444	0.18 307	0.30 352	0.23 110

PWC_ROB	0.81 373	1.41 435	2.60 305	0.41 296	0.40 314	0.63 291	0.31 278	1.04 417	0.99 453	0.92 431	1.29 468	0.78 372	0.68 403	1.65 375	1.50 431	0.19 392	0.12 170	0.18 395	0.13 217	0.51 462	0.54 307

PWCDC_ROB	0.83 382	1.57 458	2.63 316	0.48 336	0.37 297	0.78 395	0.29 251	1.04 417	1.36 488	0.63 320	2.05 492	0.64 299	0.70 410	1.10 280	1.20 405	0.33 460	0.14 201	0.15 342	0.12 195	0.63 476	0.46 271

pmcnn	1.44 481	1.25 398	3.57 471	0.74 426	1.42 491	0.72 362	0.56 416	1.04 417	1.06 464	1.03 446	2.89 514	6.01 527	0.75 423	2.54 476	3.60 506	0.14 297	0.11 152	0.08 7	0.06 8	0.34 380	0.81 392

UGAM-zero	0.97 433	0.44 115	2.48 257	0.33 162	0.86 436	1.26 471	0.76 459	1.05 425	0.52 89	0.93 434	0.45 150	1.32 479	0.81 430	2.08 443	0.49 228	0.10 88	0.52 359	0.09 46	0.47 469	0.11 36	4.43 531

mmx	0.99 437	0.67 208	3.39 451	0.32 140	0.22 131	0.58 201	0.28 223	1.05 425	0.92 429	0.54 210	0.74 387	0.67 315	0.40 244	2.75 495	3.86 510	0.13 261	1.25 446	0.15 342	0.33 430	0.19 194	1.28 455

xxx	0.99 437	0.67 208	3.39 451	0.32 140	0.22 131	0.58 201	0.28 223	1.05 425	0.92 429	0.54 210	0.74 387	0.67 315	0.40 244	2.75 495	3.86 510	0.13 261	1.25 446	0.15 342	0.33 430	0.19 194	1.28 455

BUS	0.45 81	0.32 22	1.58 43	0.31 119	0.22 131	0.91 434	0.23 123	1.05 425	0.67 212	0.64 330	0.53 213	0.65 303	0.32 188	0.48 109	0.34 148	0.13 261	0.10 125	0.14 316	0.12 195	0.13 62	0.15 42

NINENet	0.54 160	0.40 85	2.19 149	0.55 374	0.26 192	0.91 434	0.23 123	1.05 425	0.77 339	0.54 210	0.57 266	0.65 303	0.32 188	1.22 300	0.34 148	0.16 344	0.13 186	0.16 361	0.11 158	0.16 116	0.14 33

BSDual-CNN	0.48 106	0.32 22	1.58 43	0.31 119	0.22 131	0.76 379	0.32 289	1.05 425	0.67 212	0.64 330	0.53 213	0.63 291	0.38 222	0.48 109	0.97 366	0.13 261	0.10 125	0.14 316	0.12 195	0.13 62	0.15 42

hknet	0.53 151	0.39 79	2.04 112	0.31 119	0.24 168	0.76 379	0.32 289	1.05 425	0.71 276	0.64 330	0.53 213	0.79 374	0.40 244	0.84 243	0.78 337	0.12 215	0.10 125	0.14 316	0.12 195	0.13 62	0.15 42

WZ-Net	1.04 445	1.83 485	4.20 498	0.42 300	0.36 291	0.88 428	0.71 454	1.05 425	1.11 470	0.84 420	0.94 435	1.06 456	1.17 468	2.37 463	2.24 471	0.20 403	0.14 201	0.15 342	0.16 280	0.36 397	0.53 304

GEStereo_RVC	0.61 222	1.19 381	2.61 310	0.48 336	0.25 176	0.63 291	0.37 332	1.05 425	0.79 357	0.55 222	0.55 242	0.59 273	0.44 289	1.10 280	0.48 219	0.16 344	0.11 152	0.12 219	0.11 158	0.27 322	0.43 246

RAFT + AFF	0.79 368	1.73 478	2.99 415	0.34 186	0.35 280	0.67 339	0.51 398	1.05 425	0.79 357	0.54 210	0.58 273	0.59 273	0.81 430	1.80 400	1.21 406	0.13 261	0.27 311	0.15 342	0.14 239	0.45 448	0.69 359

NaN_ROB	1.25 466	1.46 446	3.84 486	0.54 372	0.56 371	1.12 461	0.99 479	1.05 425	1.03 458	1.10 452	0.87 423	0.77 368	1.07 462	5.85 528	2.98 494	0.16 344	0.23 290	0.16 361	0.24 365	0.28 335	0.66 344

CBMV_ROB	0.88 403	0.75 255	2.73 367	0.36 226	0.22 131	0.76 379	0.47 388	1.05 425	0.81 373	1.06 449	1.04 454	0.88 413	1.36 475	2.17 453	2.03 455	0.23 426	0.24 292	0.27 444	0.25 373	0.27 322	0.73 369

CBMV	0.86 396	1.00 330	2.82 389	0.35 208	0.21 119	0.78 395	0.78 462	1.05 425	0.87 413	0.90 428	0.74 387	0.87 409	1.89 500	1.67 376	1.38 426	0.19 392	0.20 271	0.21 417	0.19 325	0.28 335	0.84 395
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
IPLGR	0.58 187	0.64 202	3.12 428	0.37 239	0.18 65	0.62 276	0.54 408	1.06 438	0.69 251	0.73 382	0.46 154	0.50 224	0.44 289	1.12 286	0.31 116	0.10 88	0.08 45	0.11 165	0.09 74	0.21 226	0.20 87

LMCR-Stereo	0.61 222	1.00 330	2.60 305	0.42 300	0.22 131	0.74 372	0.31 278	1.06 438	0.70 262	0.62 310	0.64 323	0.40 153	0.52 347	0.84 243	1.27 415	0.20 403	0.09 97	0.12 219	0.09 74	0.26 308	0.16 55

Nwc_Net	0.75 351	1.10 355	2.96 409	0.42 300	0.39 308	0.77 389	0.39 347	1.06 438	0.73 290	0.65 346	1.00 447	0.99 440	0.74 419	1.43 334	0.99 374	0.24 433	0.15 217	0.23 430	0.26 380	0.27 322	0.30 159

ttt	0.89 410	0.51 151	2.51 269	0.36 226	0.31 244	0.61 254	0.28 223	1.07 441	0.92 429	0.56 234	0.77 401	0.55 255	0.37 212	2.27 456	3.51 504	0.16 344	1.21 441	0.13 280	0.31 411	0.18 163	1.26 452

AF-Net	0.76 356	1.14 363	2.74 370	0.42 300	0.41 320	0.70 351	0.41 353	1.07 441	0.94 436	0.73 382	1.05 456	1.04 452	0.86 440	1.23 303	1.00 377	0.23 426	0.15 217	0.25 441	0.18 307	0.32 369	0.35 192

DRN-Test	0.71 324	0.79 269	2.83 391	0.40 286	0.44 337	0.80 402	0.41 353	1.07 441	0.83 386	0.82 416	0.64 323	0.68 329	0.57 364	1.78 395	0.79 340	0.16 344	0.13 186	0.17 376	0.16 280	0.24 266	0.51 293

AE-Stereo	0.71 324	0.32 22	2.44 220	0.44 317	0.50 352	0.58 201	0.23 123	1.08 444	0.67 212	0.67 356	0.51 197	0.47 210	0.24 90	0.63 176	0.32 126	0.09 30	2.15 511	0.11 165	0.45 464	0.22 243	2.01 490

test_xeample	0.98 435	0.65 206	2.12 133	0.29 82	0.67 407	0.60 234	0.28 223	1.08 444	0.85 400	0.62 310	0.70 364	0.44 180	0.41 255	1.95 429	5.45 523	0.12 215	1.33 462	0.11 165	0.31 411	0.18 163	1.42 468

HBP-ISP	0.82 376	1.57 458	3.28 440	0.50 354	0.27 205	0.86 419	0.54 408	1.09 446	0.78 344	0.81 412	0.70 364	0.68 329	1.00 457	2.02 435	0.47 214	0.24 433	0.24 292	0.29 454	0.25 373	0.28 335	0.52 300

222	1.02 440	0.60 184	1.95 93	0.29 82	0.51 355	0.62 276	0.24 149	1.09 446	0.86 407	0.64 330	0.67 343	0.47 210	0.42 268	1.86 414	6.73 528	0.13 261	1.21 441	0.11 165	0.32 419	0.17 139	1.44 469

xxxx	0.97 433	0.64 202	2.14 140	0.30 103	0.67 407	0.64 303	0.24 149	1.09 446	0.91 427	0.57 251	0.65 330	0.58 270	0.39 237	1.57 358	5.49 524	0.13 261	1.38 467	0.11 165	0.32 419	0.17 139	1.41 467

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 137	0.51 151	1.12 12	0.26 36	0.22 131	0.46 72	0.20 50	1.10 449	1.33 486	3.13 525	0.33 84	0.22 31	0.20 55	0.34 33	0.26 60	0.11 172	0.09 97	0.11 165	0.09 74	0.17 139	0.21 94

1111x	1.06 447	0.79 269	3.29 442	0.33 162	0.60 386	0.64 303	0.33 303	1.10 449	0.92 429	0.59 276	0.69 351	0.59 273	0.47 318	2.64 485	4.61 519	0.12 215	1.38 467	0.11 165	0.49 474	0.18 163	1.30 457

AnyNet_C01	1.20 462	1.89 488	4.25 500	0.55 374	0.54 367	1.57 483	1.39 508	1.10 449	1.13 472	1.19 463	1.34 474	1.15 470	1.11 465	1.73 383	2.89 493	0.26 443	0.24 292	0.28 446	0.24 365	0.50 460	0.68 353

SPS-STEREO	1.22 463	1.65 472	3.41 458	0.66 413	0.69 412	1.01 448	0.68 449	1.10 449	0.96 443	1.40 487	1.25 466	1.46 487	1.08 463	2.05 438	2.24 471	0.66 486	0.61 376	0.58 484	0.57 491	0.66 479	1.65 481
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 424	0.84 282	3.40 456	1.46 488	0.78 428	1.37 474	0.70 453	1.11 453	0.68 239	0.80 408	1.29 468	1.09 462	0.59 374	1.16 291	1.01 379	0.14 297	0.53 361	0.11 165	0.46 468	0.31 361	0.86 402

ACVNet-4b	2.00 504	2.19 506	4.85 512	1.09 466	0.86 436	1.15 464	0.53 405	1.11 453	1.15 475	0.65 346	1.09 458	1.97 496	0.69 408	2.31 459	9.78 534	5.73 534	0.42 339	1.03 506	0.55 485	1.89 518	0.92 412

RTSC	0.84 384	1.40 434	2.67 338	0.50 354	0.40 314	0.83 412	0.33 303	1.11 453	1.14 473	0.93 434	0.82 410	0.84 398	0.58 371	1.34 322	1.82 449	0.18 376	0.49 352	0.14 316	0.30 404	0.46 452	0.42 238

PAM_32	0.95 427	0.43 104	2.68 345	0.64 405	1.10 474	1.78 495	1.16 495	1.12 456	0.96 443	1.07 450	0.90 430	1.38 482	0.76 426	0.78 229	1.11 393	0.10 88	1.29 455	0.10 99	0.50 476	0.16 116	0.98 423

Wz-Net-TNSev	1.02 440	2.26 513	3.69 478	0.38 258	0.31 244	1.00 447	0.71 454	1.12 456	1.02 456	0.74 388	0.73 384	1.09 462	0.91 447	2.46 472	2.15 465	0.21 412	0.20 271	0.16 361	0.20 335	0.48 457	0.62 333

ADCS	1.14 458	2.02 497	3.36 446	0.43 312	0.37 297	0.96 444	0.81 465	1.12 456	1.17 477	1.25 476	0.98 443	1.08 459	0.92 450	1.41 332	4.97 521	0.23 426	0.21 280	0.22 422	0.23 362	0.40 426	0.67 348

CC-Net-ROB	0.95 427	1.57 458	2.93 405	0.90 445	0.39 308	0.87 426	0.44 374	1.12 456	0.83 386	0.59 276	0.69 351	0.64 299	0.50 335	2.73 493	0.93 362	0.97 501	0.40 337	0.87 499	0.29 395	0.61 475	0.66 344

PAM	0.91 415	0.43 104	2.67 338	0.77 431	0.89 440	1.81 496	1.22 500	1.13 460	0.78 344	1.16 460	0.91 432	1.39 483	0.68 403	0.76 220	1.06 385	0.10 88	0.98 419	0.10 99	0.50 476	0.14 85	0.66 344

GCAP-BAT	0.78 364	0.38 73	2.37 186	0.98 457	0.60 386	0.77 389	0.22 88	1.13 460	0.51 77	0.80 408	0.90 430	0.81 385	0.25 109	0.77 222	0.88 357	0.10 88	1.94 496	0.09 46	0.50 476	0.17 139	1.35 461

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 376	0.78 265	3.67 476	0.35 208	0.81 432	1.25 470	0.88 470	1.13 460	0.58 133	0.84 420	0.52 206	1.24 473	0.64 390	0.77 222	0.70 309	0.10 88	0.53 361	0.11 165	0.45 464	0.29 343	0.81 392

RTS	1.29 469	1.59 462	6.48 525	0.63 401	0.57 376	1.59 485	0.90 473	1.15 463	1.44 490	1.20 468	1.31 470	1.10 464	0.87 443	2.67 487	2.27 473	0.21 412	0.38 331	0.19 402	0.20 335	0.46 452	0.68 353

RTSA	1.29 469	1.59 462	6.48 525	0.63 401	0.57 376	1.59 485	0.90 473	1.15 463	1.44 490	1.20 468	1.31 470	1.10 464	0.87 443	2.67 487	2.27 473	0.21 412	0.38 331	0.19 402	0.20 335	0.46 452	0.68 353

FBW_ROB	0.94 424	1.23 394	2.35 183	0.46 329	0.32 256	0.87 426	0.46 384	1.15 463	0.97 449	0.83 419	0.78 405	1.01 444	0.64 390	3.65 518	1.65 438	0.27 447	0.24 292	0.40 471	0.26 380	0.32 369	0.88 406

SHD	0.84 384	1.14 363	2.54 280	0.80 437	0.52 358	0.76 379	0.34 311	1.16 466	1.29 483	1.11 454	0.85 417	0.98 437	0.74 419	1.25 309	1.48 430	0.22 418	0.37 327	0.20 411	0.27 389	0.36 397	0.41 233

XQC	0.84 384	1.32 409	2.61 310	0.78 434	0.44 337	0.89 430	0.53 405	1.16 466	1.07 465	0.85 422	0.69 351	0.92 420	0.73 415	1.40 328	1.44 428	0.24 433	0.35 324	0.23 430	0.26 380	0.45 448	0.39 218

DeepPrunerF	0.92 417	1.33 413	3.41 458	0.46 329	0.51 355	0.64 303	0.49 395	1.16 466	2.62 515	0.65 346	0.61 295	0.65 303	0.62 386	2.23 455	1.31 416	0.23 426	0.19 257	0.30 455	0.28 391	0.39 420	0.34 185

FCDSN-DC	1.45 483	1.12 359	3.30 443	0.48 336	0.41 320	1.13 462	0.60 428	1.17 469	1.28 482	2.25 510	2.85 512	3.65 513	3.34 519	2.58 480	2.44 477	0.31 457	0.26 304	0.31 456	0.30 404	0.37 404	0.78 382
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SANet	1.35 475	1.80 483	4.39 506	0.41 296	0.29 223	1.72 492	0.89 472	1.17 469	2.47 513	1.22 472	1.82 486	1.72 493	1.70 493	2.57 478	3.30 498	0.18 376	0.16 231	0.16 361	0.15 259	0.34 380	0.62 333

RainbowNet	1.27 467	2.22 509	3.58 472	1.14 473	0.92 444	1.08 458	0.76 459	1.19 471	1.15 475	0.77 397	0.97 440	1.08 459	0.83 434	1.64 372	1.72 441	1.20 511	1.30 458	1.01 505	0.58 492	1.23 502	0.97 421

NVStereoNet_ROB	1.45 483	1.62 467	3.59 473	1.09 466	0.70 414	0.86 419	0.67 447	1.19 471	1.51 494	1.20 468	4.05 523	1.61 491	1.94 501	2.97 505	2.07 459	0.67 487	0.69 390	0.55 483	0.70 498	0.57 469	0.67 348
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	0.84 384	1.46 446	2.84 393	0.65 408	0.59 381	1.17 466	0.48 390	1.19 471	1.08 467	0.67 356	0.72 382	1.00 443	0.61 384	1.24 305	1.05 382	0.38 465	0.18 251	0.28 446	0.24 365	0.58 470	0.44 261

test_xeample3	0.86 396	0.75 255	3.36 446	0.65 408	0.76 423	0.49 94	0.33 303	1.21 474	0.80 365	0.61 297	0.23 23	0.30 96	0.29 166	1.17 294	1.57 436	0.10 88	1.79 488	0.10 99	0.40 454	0.25 288	2.09 494

rrr	0.84 384	0.74 250	3.40 456	0.76 428	0.77 425	0.45 64	0.28 223	1.23 475	0.84 398	0.71 379	0.22 20	0.30 96	0.28 148	1.29 316	1.53 434	0.10 88	1.50 475	0.10 99	0.29 395	0.24 266	1.75 484

MFN_U_SF_RVC	1.57 493	2.56 526	3.30 443	0.66 413	0.41 320	1.15 464	0.51 398	1.27 476	1.35 487	1.61 497	1.20 463	1.43 485	0.97 455	1.80 400	2.10 460	1.88 524	1.79 488	1.97 527	2.14 528	1.61 515	1.76 485

ACVNet_1	1.47 485	2.27 514	4.92 513	1.11 469	0.89 440	1.19 468	0.66 442	1.28 477	1.19 478	0.98 437	0.97 440	3.06 509	1.48 485	2.37 463	1.82 449	1.08 506	0.49 352	1.03 506	0.48 472	1.20 501	0.95 416

AIO_test	1.11 455	0.77 259	2.51 269	3.32 529	2.81 523	0.35 31	0.25 175	1.29 478	0.68 239	1.28 479	0.27 44	0.32 110	0.17 20	2.86 501	0.27 69	0.12 215	1.72 486	0.08 7	0.21 346	0.15 96	2.81 517

HSM-Net_RVC	0.70 320	0.40 85	2.45 238	0.27 48	0.19 96	0.68 345	0.30 267	1.29 478	0.73 290	0.73 382	0.70 364	0.77 368	0.45 297	3.73 519	0.46 209	0.13 261	0.09 97	0.10 99	0.09 74	0.13 62	0.32 173
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CSAN	1.38 477	1.74 481	4.12 494	0.53 365	0.38 306	1.06 456	1.15 493	1.29 478	1.12 471	1.19 463	1.90 489	1.04 452	1.44 480	5.92 529	2.82 492	0.26 443	0.22 283	0.24 436	0.25 373	0.35 392	0.54 307

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 478	2.04 499	3.02 419	0.58 388	0.41 320	2.15 510	1.00 483	1.31 481	1.29 483	1.05 447	1.10 459	1.29 477	0.91 447	3.07 506	1.34 418	1.65 521	0.84 409	0.68 491	0.88 510	1.55 514	1.91 486

PVD	1.05 446	1.21 385	2.36 184	0.84 440	0.91 443	1.04 451	0.64 437	1.32 482	1.68 500	1.43 489	1.41 477	1.14 468	1.15 467	1.49 345	1.77 446	0.27 447	0.65 384	0.28 446	0.35 437	0.40 426	0.73 369

EAI-Stereo	1.16 460	0.29 4	1.94 92	0.55 374	0.97 452	1.96 501	7.94 534	1.34 483	1.03 458	1.01 444	1.48 478	0.51 229	0.66 399	0.65 186	1.42 427	0.09 30	0.23 290	0.09 46	0.53 483	0.13 62	0.49 286

MDST_ROB	1.28 468	0.53 159	3.84 486	0.55 374	0.45 340	4.06 523	0.60 428	1.36 484	0.89 422	2.18 507	1.17 461	0.98 437	0.72 412	4.28 522	2.12 462	0.20 403	0.16 231	0.19 402	0.17 296	0.20 214	0.84 395

IGEV-RUCA	2.30 509	0.38 73	1.36 23	0.41 296	1.90 510	2.03 508	1.86 516	1.37 485	1.78 505	3.73 527	3.72 521	5.06 523	8.09 532	2.15 450	1.63 437	0.26 443	0.77 399	2.71 530	1.91 526	2.43 525	2.42 512

iRaft-Stereo_20w	1.50 486	0.42 94	4.81 511	2.24 517	2.09 515	1.36 472	1.27 502	1.38 486	0.94 436	2.07 502	0.42 132	0.85 403	0.69 408	0.87 247	1.37 424	0.10 88	4.04 531	0.09 46	0.40 454	0.17 139	4.53 532

IPLG	0.74 340	1.09 350	2.87 398	0.36 226	0.21 119	1.63 488	0.60 428	1.39 487	0.63 175	1.39 485	0.51 197	0.40 153	0.86 440	1.40 328	0.37 164	0.09 30	0.07 9	0.14 316	0.12 195	0.34 380	0.23 110

DPSNet	1.02 440	0.72 237	2.84 393	0.60 390	0.39 308	1.08 458	0.75 458	1.41 488	1.14 473	0.74 388	0.69 351	1.05 455	1.67 491	2.09 446	2.22 470	0.27 447	0.61 376	0.20 411	0.50 476	0.48 457	1.03 429

MeshStereo	1.29 469	1.34 416	3.04 421	0.35 208	0.28 217	1.10 460	0.69 451	1.42 489	1.07 465	2.71 520	2.43 502	2.95 506	1.50 486	2.92 503	2.03 455	0.23 426	0.22 283	0.22 422	0.19 325	0.50 460	0.69 359
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
riskmin	0.96 430	0.32 22	2.07 118	1.72 504	1.61 504	1.62 487	0.57 419	1.45 490	0.55 113	0.73 382	0.89 427	0.92 420	0.45 297	1.16 291	0.60 273	0.11 172	1.30 458	0.12 219	1.38 523	0.14 85	1.51 472

SAMSARA	1.11 455	1.35 419	2.60 305	1.34 479	0.77 425	1.67 490	1.41 511	1.47 491	0.99 453	1.54 495	0.89 427	1.44 486	0.90 446	1.88 420	1.71 439	0.25 439	0.55 367	0.22 422	0.34 435	0.39 420	0.50 288

ETE_ROB	0.68 306	1.09 350	2.32 179	0.38 258	0.26 192	0.69 348	0.51 398	1.49 492	0.75 316	0.81 412	0.71 377	0.85 403	0.51 339	1.39 326	0.70 309	0.17 365	0.14 201	0.19 402	0.16 280	0.24 266	0.35 192

ACVNet_2	1.54 491	2.20 508	4.42 507	1.10 468	0.93 447	1.37 474	0.87 468	1.53 493	1.71 502	1.22 472	1.72 484	2.12 499	1.06 461	2.58 480	1.93 451	0.94 498	0.54 364	1.00 504	0.56 487	2.11 522	0.96 418

ELAS_RVC	1.51 489	0.88 297	3.36 446	0.63 401	0.56 371	1.53 481	2.73 521	1.53 493	1.76 504	2.26 511	2.21 499	2.10 498	3.07 515	2.08 443	2.52 479	0.42 468	0.42 339	0.42 475	0.37 446	0.51 462	0.84 395
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.62 496	2.32 518	4.27 501	1.11 469	0.56 371	1.81 496	1.84 515	1.55 495	1.54 496	1.45 490	1.81 485	1.82 494	1.38 477	3.34 511	2.14 464	1.09 507	0.57 371	0.98 503	0.59 493	1.50 513	0.79 385

MADNet+	1.44 481	2.19 506	6.00 522	0.89 443	0.70 414	1.58 484	1.11 488	1.56 496	1.30 485	0.89 426	1.03 452	1.25 474	1.12 466	3.29 510	2.80 490	0.48 476	0.57 371	0.39 470	0.36 444	0.63 476	0.69 359

Anonymous_2	1.36 476	0.49 136	2.03 109	1.71 503	1.58 501	2.49 515	0.58 421	1.59 497	2.31 511	0.77 397	0.88 425	1.03 448	0.58 371	1.20 299	0.66 300	0.32 458	1.38 467	1.42 518	3.87 534	0.78 491	1.56 474

MIPNet	0.88 403	1.07 346	2.85 395	0.61 396	0.18 65	1.46 478	1.37 505	1.65 498	0.78 344	1.93 501	0.85 417	0.75 362	1.66 490	0.87 247	0.34 148	0.10 88	0.08 45	0.11 165	0.32 419	0.27 322	0.26 131

ELAS	1.52 490	0.92 317	2.91 403	0.62 398	0.57 376	3.13 518	2.21 519	1.67 499	1.58 498	2.42 514	2.43 502	1.87 495	2.49 510	1.85 412	2.70 486	0.42 468	0.43 342	0.41 473	0.40 454	0.51 462	0.85 399
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	1.89 501	2.09 501	4.16 496	0.74 426	1.23 482	4.52 527	3.86 526	1.68 500	1.26 480	1.28 479	1.54 480	2.36 502	1.86 499	3.35 512	3.37 500	0.54 477	0.49 352	0.48 480	0.49 474	1.39 511	1.21 446

FC-DCNN	1.60 495	0.85 286	3.44 462	0.46 329	0.39 308	1.96 501	0.66 442	1.72 501	1.70 501	2.75 521	2.91 515	4.20 516	3.15 516	2.72 491	2.66 484	0.30 455	0.26 304	0.31 456	0.30 404	0.33 373	0.91 409

IMH-64-1	1.50 486	1.98 492	2.69 352	1.39 484	1.12 475	1.39 476	1.19 498	1.80 502	1.47 492	1.19 463	2.20 497	1.53 488	1.51 487	2.12 448	1.98 452	1.34 514	0.68 387	1.28 512	0.70 498	1.37 509	1.12 435

IMH-64	1.50 486	1.98 492	2.69 352	1.39 484	1.12 475	1.39 476	1.19 498	1.80 502	1.47 492	1.19 463	2.20 497	1.53 488	1.51 487	2.12 448	1.98 452	1.34 514	0.68 387	1.28 512	0.70 498	1.37 509	1.12 435

WAO-6	1.69 498	1.87 487	3.21 433	1.15 474	1.01 458	2.29 511	1.06 487	1.85 504	2.84 519	1.30 482	2.59 506	2.19 500	1.67 491	2.62 483	2.52 479	0.96 500	0.68 387	1.19 509	0.84 507	1.13 498	0.95 416

HUF	1.33 474	0.96 324	4.06 492	2.73 525	2.17 517	0.35 31	0.24 149	1.87 505	0.75 316	1.28 479	0.29 53	1.35 480	0.19 45	1.97 432	0.43 195	0.15 327	3.91 530	0.08 7	0.06 8	0.31 361	3.41 526

MyStereo8	0.73 336	1.16 372	2.89 400	0.53 365	0.34 272	0.71 356	0.20 50	1.87 505	0.59 144	0.53 204	0.66 338	0.50 224	0.33 193	1.27 314	0.62 283	0.10 88	1.19 437	0.10 99	0.21 346	0.21 226	0.61 331

WAO-7	1.58 494	2.04 499	3.25 437	0.94 451	0.75 420	1.75 493	1.13 490	1.87 505	1.97 509	1.46 492	2.53 504	1.98 497	1.75 494	3.13 507	2.48 478	0.69 489	0.67 386	0.94 501	0.74 503	0.80 492	0.77 376

SGM_RVC	2.11 507	1.07 346	2.87 398	0.98 457	0.92 444	2.72 517	1.88 518	1.91 508	12.27 533	2.09 503	1.99 491	2.47 503	2.24 508	2.87 502	2.03 455	0.54 477	0.47 348	0.42 475	0.47 469	0.74 484	1.22 448
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TRStereo	0.89 410	1.02 335	2.91 403	4.59 531	0.31 244	0.93 438	0.23 123	1.93 509	0.66 199	0.37 81	0.54 232	0.48 218	0.40 244	0.67 192	0.29 93	0.13 261	0.37 327	0.11 165	0.48 472	0.13 62	1.21 446

FC-DCNN v2	1.65 497	0.85 286	3.39 451	0.46 329	0.39 308	2.02 507	0.66 442	1.94 510	1.84 507	2.81 522	2.99 516	4.39 520	3.25 517	2.81 499	2.75 489	0.29 454	0.26 304	0.31 456	0.30 404	0.33 373	0.91 409

SDNR	2.06 505	2.93 529	2.94 407	1.55 495	5.13 528	1.98 504	0.24 149	1.95 511	2.62 515	0.92 431	2.71 510	5.76 526	0.68 403	3.61 517	3.84 509	0.33 460	0.38 331	0.22 422	0.17 296	1.13 498	2.04 492

Dean	1.92 502	2.31 517	5.03 514	1.31 476	1.08 468	1.55 482	0.99 479	1.98 512	2.33 512	1.51 494	4.15 524	4.23 519	1.39 478	2.31 459	2.10 460	1.18 510	0.69 390	1.18 508	0.75 504	1.30 507	1.07 433

IMH	2.14 508	2.46 522	3.60 475	1.70 502	1.13 477	1.65 489	0.93 475	2.13 513	1.93 508	1.37 483	2.64 509	2.19 500	1.82 498	5.77 527	2.18 467	5.70 533	1.05 429	1.31 514	0.72 502	1.39 511	1.13 437

ktn	4.44 526	2.47 523	3.70 479	1.82 508	1.49 498	2.11 509	1.40 509	2.30 514	12.56 534	11.36 536	16.25 539	11.30 537	3.77 521	4.41 524	3.47 503	1.86 523	0.99 421	1.74 526	1.21 520	3.28 528	1.39 465

LVE	2.10 506	2.61 527	4.30 505	1.79 507	1.81 509	1.68 491	1.04 486	2.35 515	2.78 518	1.27 478	2.87 513	4.21 518	1.46 482	2.83 500	2.02 454	2.87 529	0.92 414	1.19 509	1.47 525	1.29 505	1.18 439

UNDER WATER-64	2.59 510	2.28 515	5.63 519	1.85 510	1.45 493	3.28 519	1.60 513	2.62 516	5.57 525	2.09 503	2.12 493	4.10 515	4.21 523	2.74 494	3.64 507	1.49 518	0.86 410	1.58 522	1.09 519	1.91 519	1.62 479

LE_ROB	4.55 527	2.43 521	9.94 529	2.79 526	4.03 526	2.40 514	3.54 523	2.72 517	11.04 532	11.64 537	4.69 527	5.25 524	10.74 535	4.52 525	9.73 533	0.82 495	0.70 393	1.34 515	0.97 514	0.74 484	0.94 413

MADNet++	2.94 518	2.17 505	3.27 439	2.55 523	2.28 518	3.29 520	3.37 522	2.76 518	2.67 517	3.10 524	3.20 518	2.78 505	3.25 517	4.11 521	4.68 520	2.72 528	2.27 515	3.03 533	2.43 530	2.34 524	2.59 514

notaker	2.77 513	2.35 519	4.02 491	2.61 524	1.44 492	1.77 494	1.14 491	2.77 519	1.81 506	2.30 512	11.41 535	3.95 514	4.70 524	3.24 509	3.01 495	1.58 520	0.88 411	1.71 525	1.08 518	2.10 521	1.44 469

FINET	1.92 502	1.96 490	4.49 509	1.62 497	1.39 490	3.51 521	4.39 527	2.89 520	2.58 514	1.39 485	1.98 490	1.35 480	2.12 506	1.64 372	2.12 462	0.84 496	1.03 428	0.18 395	0.29 395	0.54 467	2.12 496

SGM+DAISY	2.67 511	2.14 504	4.28 503	1.92 513	2.11 516	4.36 526	5.22 530	3.17 521	3.00 520	3.24 526	3.81 522	3.03 508	3.61 520	2.53 475	3.79 508	1.15 508	1.29 455	0.66 489	0.71 501	0.95 495	2.44 513

KSHMR	4.19 525	2.37 520	6.24 523	1.73 505	1.48 497	1.97 503	1.29 503	3.18 522	17.06 543	2.15 506	15.74 538	9.09 533	1.75 494	8.33 533	2.37 476	1.55 519	1.29 455	1.70 524	1.23 521	1.75 516	1.60 477

UNDER WATER	2.84 514	2.25 511	5.25 516	1.84 509	1.45 493	2.36 513	1.44 512	3.23 523	6.51 528	2.61 517	2.73 511	5.69 525	5.64 527	3.14 508	4.18 516	1.48 517	0.81 405	1.60 523	1.07 517	1.91 519	1.67 482

WAO-8	2.91 515	2.55 524	3.77 480	1.93 514	1.04 462	4.08 524	0.99 479	3.25 524	6.09 526	2.20 508	3.34 519	3.33 511	2.64 511	11.73 536	2.52 479	2.12 525	1.92 493	1.55 520	0.93 511	1.27 503	0.96 418

Venus	2.91 515	2.55 524	3.77 480	1.93 514	1.04 462	4.08 524	0.99 479	3.25 524	6.09 526	2.20 508	3.34 519	3.33 511	2.64 511	11.73 536	2.52 479	2.12 525	1.92 493	1.55 520	0.93 511	1.27 503	0.96 418

JetRed	3.37 520	4.96 531	10.08 530	1.48 490	1.73 507	7.63 531	5.47 531	3.47 526	2.20 510	2.42 514	2.40 501	2.98 507	2.35 509	3.52 516	6.60 527	1.33 513	1.90 492	1.38 516	1.23 521	2.30 523	2.02 491

HanzoNet	7.85 532	3.30 530	5.75 520	7.47 534	3.97 525	2.34 512	1.37 505	3.47 526	4.02 522	13.30 538	10.49 531	10.86 535	16.67 541	8.50 534	10.51 536	10.80 541	9.84 543	5.83 537	13.69 541	7.24 537	7.51 537

TorneroNet-64	2.74 512	2.23 510	4.18 497	1.48 490	1.20 480	3.88 522	1.01 485	3.48 528	6.61 529	2.62 518	4.55 526	4.20 516	3.84 522	3.39 514	3.40 502	1.23 512	0.66 385	1.39 517	0.80 505	3.42 529	1.27 453

SGM-ForestM	3.67 524	2.70 528	5.34 518	1.65 500	1.72 506	6.02 529	5.08 529	4.10 529	3.47 521	4.59 529	4.21 525	9.81 534	5.79 528	6.44 530	6.97 529	0.88 497	1.09 432	0.33 463	0.45 464	0.68 480	2.10 495

TorneroNet	5.60 530	2.30 516	3.98 489	1.49 492	1.26 485	14.47 536	1.11 488	4.85 530	20.66 548	10.12 533	16.30 540	11.78 538	7.35 530	3.41 515	4.38 517	1.36 516	0.70 393	1.46 519	0.87 509	2.73 526	1.33 458

PML	22.99 544	17.34 541	8.24 527	5.48 532	9.84 532	50.35 553	102.65 553	5.84 531	13.52 535	37.08 553	104.84 553	30.61 553	23.20 548	12.09 538	7.96 531	6.27 536	2.12 506	6.31 538	2.42 529	10.67 540	2.95 519

MANE	3.51 523	2.03 498	3.88 488	1.89 512	2.01 513	5.98 528	4.72 528	5.87 532	7.13 530	3.80 528	5.10 528	6.11 528	5.34 526	4.39 523	5.05 522	1.07 505	1.28 453	0.50 481	0.85 508	0.76 487	2.36 511

DGTPSM_ROB	8.97 535	5.94 532	13.01 535	5.95 533	11.34 533	8.54 532	24.06 541	6.47 533	13.52 535	5.19 530	11.52 536	6.18 529	11.04 536	7.02 531	13.92 538	4.47 531	7.66 536	3.90 534	7.43 538	4.34 532	7.98 538

DPSMNet_ROB	9.58 536	5.96 533	13.98 538	8.88 535	11.87 534	8.54 532	24.08 542	6.48 534	13.67 538	5.35 531	11.53 537	6.31 530	11.04 536	7.69 532	14.09 539	7.61 540	8.23 538	5.03 535	7.75 539	5.24 535	8.36 539

TCMNet-wrong-test	5.56 529	6.73 534	6.40 524	13.05 541	11.91 535	7.29 530	5.47 531	7.17 535	1.58 498	2.68 519	3.15 517	8.30 532	5.87 529	4.80 526	6.10 526	3.08 530	0.98 419	2.37 529	1.99 527	6.69 536	5.63 535

DLNR_Zeroshot_test	13.74 540	20.06 543	23.92 543	121.50 554	35.20 549	0.46 72	0.15 14	7.96 536	0.47 51	0.29 62	0.37 106	0.26 68	0.17 20	0.79 232	0.36 159	7.16 539	2.95 525	0.09 46	0.38 450	50.40 552	1.95 489

tt	4.94 528	0.32 22	4.22 499	2.29 518	1.58 501	10.19 534	16.94 539	9.44 537	5.03 524	1.69 498	1.33 473	4.68 521	5.02 525	3.38 513	5.91 525	6.15 535	9.47 542	2.80 531	3.16 532	3.54 530	1.58 475

USTest	8.06 533	7.11 535	8.76 528	9.20 536	9.03 531	15.20 537	23.57 540	10.01 538	9.45 531	5.97 532	6.79 529	7.77 531	7.51 531	8.75 535	11.06 537	2.24 527	3.58 527	2.87 532	3.21 533	4.93 534	4.21 529

LRCNet_RVC	13.78 541	19.34 542	13.01 535	19.47 543	12.67 536	1.85 498	0.42 359	12.28 539	1.10 468	15.76 540	18.69 544	12.52 541	8.65 533	12.22 539	9.64 532	22.29 545	8.38 541	25.92 547	24.06 547	19.72 545	17.59 545

Anonymous_1	22.76 543	11.11 537	11.93 532	12.73 538	26.05 547	19.39 543	27.77 546	14.18 540	13.64 537	14.92 539	10.66 532	11.26 536	11.24 538	12.48 540	14.45 540	37.82 553	7.87 537	34.92 550	63.61 550	87.51 553	11.75 542

DPSM_ROB	12.32 537	11.13 538	12.31 533	12.90 539	12.80 537	19.81 546	28.13 547	14.50 541	14.31 540	10.62 534	11.34 533	12.03 539	11.89 539	13.08 541	15.22 541	7.09 537	8.31 539	6.47 539	7.32 536	8.69 538	8.43 540

DPSM	12.32 537	11.13 538	12.31 533	12.90 539	12.80 537	19.81 546	28.13 547	14.50 541	14.31 540	10.62 534	11.34 533	12.03 539	11.89 539	13.08 541	15.22 541	7.09 537	8.31 539	6.47 539	7.32 536	8.69 538	8.43 540

BEATNet-Init1	12.32 537	12.82 540	28.66 548	3.22 528	3.71 524	21.59 548	11.42 535	14.54 543	13.73 539	20.24 545	20.16 545	26.14 550	19.85 543	19.08 547	15.33 543	1.81 522	1.93 495	2.05 528	2.48 531	4.25 531	3.41 526

HaxPig	19.88 542	22.39 548	22.30 542	17.98 542	17.98 540	12.06 535	12.06 536	16.25 544	15.97 542	21.05 546	21.41 546	18.85 545	18.35 542	20.07 548	19.64 545	23.57 549	23.19 548	24.07 546	23.71 546	22.95 546	23.72 548

MEDIAN_ROB	23.95 545	26.96 552	26.29 547	22.14 544	22.09 542	16.18 539	14.23 537	20.47 545	20.09 544	25.43 550	25.22 551	22.96 546	22.54 547	24.33 549	23.18 549	28.15 551	27.16 552	28.60 548	27.73 548	27.59 547	27.58 549

DPSimNet_ROB	24.35 546	23.81 551	31.38 551	25.93 546	22.83 543	31.30 549	34.38 549	20.78 546	28.92 552	27.39 551	22.99 550	28.29 552	35.76 553	15.47 543	17.82 544	24.28 550	17.90 547	22.23 545	14.12 542	19.38 544	22.12 547

xxxxx1	29.05 551	20.74 544	14.05 539	50.10 550	40.25 550	19.01 540	26.60 543	21.83 547	20.22 545	16.52 541	17.56 541	18.33 542	21.41 544	16.11 544	20.77 546	23.48 546	26.77 549	66.36 551	78.56 551	30.19 548	32.23 551

tt_ll	29.05 551	20.74 544	14.05 539	50.10 550	40.25 550	19.01 540	26.60 543	21.83 547	20.22 545	16.52 541	17.56 541	18.33 542	21.41 544	16.11 544	20.77 546	23.48 546	26.77 549	66.36 551	78.56 551	30.19 548	32.23 551

ff	29.05 551	20.74 544	14.05 539	50.10 550	40.25 550	19.01 540	26.60 543	21.83 547	20.22 545	16.52 541	17.56 541	18.33 542	21.41 544	16.11 544	20.77 546	23.48 546	26.77 549	66.36 551	78.56 551	30.19 548	32.23 551

AVERAGE_ROB	26.91 550	30.28 553	29.18 549	25.78 545	25.30 544	19.49 544	15.38 538	23.70 550	23.02 549	28.38 552	27.78 552	26.23 551	25.76 552	26.95 553	25.55 550	31.27 552	30.02 553	31.76 549	30.80 549	30.88 551	30.77 550

CasAABBNet	24.76 547	22.38 547	24.44 544	26.05 547	25.75 545	39.79 550	56.76 552	29.10 551	28.88 551	21.22 547	22.69 548	24.21 547	23.99 550	26.23 550	30.62 552	14.22 542	16.71 545	13.03 541	14.75 544	17.49 541	16.97 543

LSM0	26.57 549	22.53 550	25.76 546	30.62 549	52.30 553	39.86 552	56.49 550	29.18 552	28.76 550	21.26 548	22.46 547	24.42 549	23.97 549	26.42 552	30.66 553	14.29 544	16.56 544	13.06 543	14.65 543	17.62 543	20.52 546

Selective-RAFT-Error	24.83 548	22.44 549	24.80 545	26.10 548	25.82 546	39.85 551	56.72 551	29.21 553	29.03 553	21.29 549	22.80 549	24.25 548	24.07 551	26.28 551	30.60 551	14.24 543	16.85 546	13.04 542	14.75 544	17.53 542	17.02 544

test_example2	115.17 554	122.38 554	93.45 553	115.38 553	123.53 554	101.24 554	113.11 554	54.67 554	99.94 554	135.50 554	136.43 554	85.67 554	85.40 554	110.44 554	104.91 554	152.17 554	205.21 554	99.17 554	114.27 554	138.55 554	112.04 554

ccccc		297.53 555		372.50 555	377.87 555	200.30 555		217.33 555		202.36 555		213.34 555		312.79 555		409.97 555	354.33 555	255.69 555	227.31 555	431.13 555

Low-res two-view benchmark