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

FTStereo	0.76 308	0.18 1	2.35 267	0.71 360	0.21 114	0.73 278	1.79 400	0.57 65	0.53 100	1.07 352	1.63 369	1.29 366	2.13 391	0.75 175	0.29 88	0.19 295	0.08 58	0.12 138	0.11 125	0.11 22	0.40 345

11t1	0.33 19	0.19 2	1.41 33	0.33 154	0.16 38	0.48 41	0.21 33	0.67 106	0.48 65	0.40 60	0.34 40	0.32 55	0.33 114	0.42 61	0.27 65	0.11 126	0.12 199	0.10 49	0.08 29	0.13 51	0.14 107

GrayStereo	0.66 264	0.19 2	1.76 97	0.90 374	0.23 147	0.62 197	1.42 397	0.62 87	0.60 143	0.72 305	0.78 299	0.56 177	3.07 402	0.60 139	0.26 57	0.09 17	0.08 58	0.10 49	0.21 300	0.11 22	0.18 187

x	0.35 35	0.20 4	1.36 25	0.33 154	0.17 62	0.47 35	0.24 85	0.75 146	0.54 107	0.40 60	0.40 64	0.42 104	0.34 122	0.45 76	0.32 119	0.11 126	0.14 227	0.11 93	0.09 44	0.12 32	0.14 107

test-3	0.43 86	0.20 4	1.70 76	0.34 178	0.32 244	0.45 20	0.23 62	0.71 118	0.46 51	0.51 144	0.29 21	0.45 125	0.21 16	0.59 134	0.98 295	0.08 4	0.07 11	0.10 49	0.35 351	0.29 263	0.28 282

test_1	0.43 86	0.20 4	1.70 76	0.34 178	0.32 244	0.45 20	0.23 62	0.71 118	0.46 51	0.50 132	0.29 21	0.45 125	0.21 16	0.59 134	0.98 295	0.08 4	0.07 11	0.10 49	0.35 351	0.29 263	0.29 288

test_3	0.44 95	0.20 4	1.70 76	0.36 210	0.32 244	0.47 35	0.30 175	0.73 131	0.49 69	0.50 132	0.30 26	0.45 125	0.22 20	0.59 134	0.98 295	0.08 4	0.10 141	0.11 93	0.35 351	0.29 263	0.28 282

SST-Stereo	0.52 187	0.20 4	1.76 97	0.62 352	0.53 345	0.62 197	0.66 334	0.55 61	0.61 157	0.58 217	0.53 145	0.52 159	0.60 273	1.59 269	0.29 88	0.11 126	0.07 11	0.12 138	0.10 76	0.16 110	0.10 27

mmm	0.38 47	0.21 9	1.18 9	0.35 192	0.17 62	0.49 46	0.26 116	0.78 179	0.52 84	0.50 132	0.57 179	0.41 91	0.37 136	0.71 170	0.31 109	0.11 126	0.13 213	0.14 221	0.13 181	0.15 83	0.14 107

1111x	0.74 303	0.21 9	1.93 177	0.31 117	0.17 62	0.63 213	0.32 206	1.03 348	0.74 268	0.52 151	0.62 212	0.57 183	0.47 222	2.38 353	4.25 400	0.12 173	0.14 227	0.11 93	0.12 156	0.12 32	0.14 107

qqq	0.38 47	0.21 9	1.34 24	0.28 58	0.15 25	0.45 20	0.26 116	0.76 155	0.52 84	0.39 58	0.41 68	0.46 133	0.36 128	0.96 200	0.30 99	0.11 126	0.14 227	0.12 138	0.12 156	0.12 32	0.14 107

RAFT_R40	0.50 163	0.21 9	1.76 97	0.50 316	0.40 304	0.61 177	0.53 302	0.56 62	0.60 143	0.56 195	0.54 155	0.55 168	0.51 239	1.57 263	0.53 216	0.11 126	0.07 11	0.12 138	0.10 76	0.16 110	0.09 16

xxxx	0.70 282	0.21 9	1.33 22	0.28 58	0.18 84	0.63 213	0.24 85	1.02 341	0.69 224	0.50 132	0.62 212	0.58 190	0.38 141	1.47 253	5.21 406	0.13 201	0.12 199	0.11 93	0.10 76	0.12 32	0.15 137

test_xeample	0.72 292	0.21 9	1.36 25	0.27 40	0.17 62	0.59 148	0.28 149	1.01 338	0.70 233	0.55 185	0.67 252	0.44 118	0.39 155	1.88 316	5.17 405	0.12 173	0.10 141	0.11 93	0.10 76	0.13 51	0.15 137

R-Stereo Train	0.36 39	0.21 9	1.70 76	0.29 79	0.18 84	0.55 91	0.26 116	0.78 179	0.36 7	0.57 205	0.67 252	0.33 58	0.24 31	0.32 21	0.23 34	0.10 79	0.08 58	0.09 21	0.07 13	0.09 7	0.12 63

RAFT-Stereo	0.36 39	0.21 9	1.70 76	0.29 79	0.18 84	0.55 91	0.26 116	0.78 179	0.36 7	0.57 205	0.67 252	0.33 58	0.24 31	0.32 21	0.23 34	0.10 79	0.08 58	0.09 21	0.07 13	0.09 7	0.12 63
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ttt	0.66 264	0.22 17	1.68 70	0.34 178	0.24 160	0.60 157	0.26 116	1.00 330	0.77 294	0.55 185	0.67 252	0.54 165	0.36 128	2.14 337	3.03 380	0.16 261	0.13 213	0.13 192	0.12 156	0.15 83	0.17 170

riskmin	0.37 42	0.22 17	1.74 87	0.32 139	0.20 107	0.48 41	0.20 22	0.66 97	0.46 51	0.36 44	0.34 40	0.69 247	0.45 209	0.39 52	0.27 65	0.11 126	0.08 58	0.12 138	0.08 29	0.13 51	0.16 159

PSM-AAD	0.63 249	0.22 17	1.77 105	0.37 228	0.23 147	0.86 326	1.17 383	0.59 74	0.60 143	0.64 273	0.71 281	0.68 240	2.93 399	0.65 154	0.31 109	0.09 17	0.07 11	0.17 279	0.15 226	0.13 51	0.33 314

CRE-IMP	0.41 67	0.22 17	1.76 97	0.48 312	0.17 62	0.79 306	0.69 341	0.52 43	0.52 84	0.47 95	0.42 71	0.45 125	0.26 54	0.41 58	0.31 109	0.11 126	0.07 11	0.12 138	0.09 44	0.17 129	0.23 244

DualNet	0.64 252	0.23 21	2.01 199	0.30 92	0.21 114	0.57 117	0.26 116	0.74 136	0.88 327	0.53 160	0.63 222	0.66 223	0.39 155	0.63 144	3.43 391	0.10 79	0.24 320	0.15 247	0.13 181	0.25 232	0.36 328

ffm	0.47 133	0.23 21	2.01 199	0.30 92	0.21 114	0.57 117	0.26 116	0.74 136	0.88 327	0.53 160	0.63 222	0.66 223	0.39 155	0.63 144	0.19 3	0.10 79	0.24 320	0.15 247	0.13 181	0.25 232	0.36 328

ff1	0.73 300	0.23 21	2.01 199	0.30 92	0.21 114	0.57 117	0.26 116	0.74 136	0.88 327	0.53 160	0.63 222	0.66 223	0.39 155	2.52 368	3.43 391	0.10 79	0.24 320	0.15 247	0.13 181	0.25 232	0.36 328

mmx	0.72 292	0.23 21	2.01 199	0.30 92	0.21 114	0.57 117	0.26 116	0.99 322	0.76 290	0.53 160	0.63 222	0.66 223	0.39 155	2.52 368	3.43 391	0.13 201	0.10 141	0.15 247	0.13 181	0.15 83	0.15 137

xxx	0.72 292	0.23 21	2.01 199	0.30 92	0.21 114	0.57 117	0.26 116	0.99 322	0.76 290	0.53 160	0.63 222	0.66 223	0.39 155	2.52 368	3.43 391	0.13 201	0.10 141	0.15 247	0.13 181	0.15 83	0.15 137

Selective-IGEV	0.29 4	0.23 21	1.28 15	0.27 40	0.30 220	0.35 11	0.20 22	0.56 62	0.38 11	0.21 2	0.30 26	0.22 8	0.18 6	0.37 45	0.18 1	0.07 1	0.06 1	0.08 3	0.15 226	0.16 110	0.29 288

GMM-Stereo	0.50 163	0.23 21	2.41 277	0.54 332	0.24 160	0.77 297	0.46 281	0.59 74	0.57 122	0.58 217	0.73 287	0.47 139	0.43 198	0.68 158	0.27 65	0.10 79	0.06 1	0.13 192	0.13 181	0.14 69	0.44 354

222	0.78 316	0.23 21	1.23 12	0.28 58	0.18 84	0.62 197	0.24 85	1.02 341	0.70 233	0.58 217	0.66 249	0.46 133	0.42 188	1.80 300	6.53 410	0.13 201	0.10 141	0.11 93	0.10 76	0.12 32	0.17 170

AEACV	0.33 19	0.24 29	1.44 36	0.28 58	0.35 271	0.47 35	0.21 33	0.43 6	0.28 1	0.26 27	0.25 14	0.22 8	0.38 141	0.30 14	0.18 1	0.09 17	0.35 354	0.09 21	0.36 357	0.23 206	0.25 260

anonymousdsp2	0.34 26	0.24 29	1.16 8	0.28 58	0.15 25	0.57 117	0.23 62	0.79 191	0.47 64	0.38 53	0.37 47	0.40 87	0.25 42	0.47 88	0.21 22	0.09 17	0.07 11	0.10 49	0.13 181	0.19 166	0.27 277

SFCPSM	0.46 120	0.24 29	2.35 267	0.27 40	0.27 196	0.70 265	0.32 206	0.96 300	0.63 182	0.49 125	0.52 137	0.43 107	0.36 128	0.52 113	0.43 177	0.12 173	0.09 112	0.12 138	0.16 242	0.16 110	0.12 63

Any-RAFT	0.38 47	0.25 32	1.89 163	0.27 40	0.17 62	0.68 257	0.21 33	0.78 179	0.53 100	0.43 75	0.43 73	0.54 165	0.30 100	0.41 58	0.20 19	0.10 79	0.12 199	0.08 3	0.06 7	0.10 11	0.09 16

CAS	0.35 35	0.25 32	1.30 18	0.79 366	0.34 261	0.51 58	0.23 62	0.46 12	0.39 16	0.22 5	0.31 29	0.20 2	0.17 1	0.28 3	0.23 34	0.73 380	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 7	0.37 335

knoymous	0.34 26	0.25 32	1.75 93	0.24 7	0.18 84	0.45 20	0.24 85	0.57 65	0.38 11	0.41 66	0.39 61	0.55 168	0.25 42	0.38 49	0.23 34	0.11 126	0.08 58	0.12 138	0.07 13	0.13 51	0.12 63

NF-Stereo	0.48 137	0.25 32	1.81 134	0.52 323	0.16 38	0.61 177	0.44 273	0.66 97	0.61 157	0.50 132	0.47 91	0.37 69	0.26 54	1.45 245	0.79 281	0.11 126	0.07 11	0.12 138	0.10 76	0.13 51	0.16 159

OCTAStereo	0.48 137	0.25 32	1.81 134	0.52 323	0.16 38	0.61 177	0.43 265	0.66 97	0.61 157	0.50 132	0.47 91	0.37 69	0.26 54	1.44 241	0.80 282	0.11 126	0.07 11	0.12 138	0.10 76	0.13 51	0.17 170

NRIStereo	0.46 120	0.25 32	1.77 105	0.47 304	0.16 38	0.95 339	0.74 349	0.51 33	0.56 119	0.48 114	0.39 61	0.59 192	0.29 92	0.77 182	0.32 119	0.11 126	0.13 213	0.11 93	0.09 44	0.21 186	0.24 251

RE-Stereo	0.48 137	0.25 32	1.81 134	0.52 323	0.16 38	0.61 177	0.43 265	0.66 97	0.60 143	0.50 132	0.47 91	0.37 69	0.26 54	1.44 241	0.78 276	0.11 126	0.07 11	0.12 138	0.10 76	0.13 51	0.17 170

TVStereo	0.48 137	0.25 32	1.81 134	0.52 323	0.16 38	0.61 177	0.43 265	0.66 97	0.60 143	0.50 132	0.47 91	0.37 69	0.26 54	1.44 241	0.78 276	0.11 126	0.07 11	0.12 138	0.10 76	0.13 51	0.17 170

EAI-Stereo	0.78 316	0.25 32	1.67 69	0.54 332	0.59 356	1.95 390	2.05 402	1.11 364	0.64 189	0.95 345	1.49 364	0.50 150	0.67 296	0.59 134	1.44 337	0.09 17	0.19 290	0.09 21	0.49 371	0.13 51	0.22 226

Selective-RAFT	0.35 35	0.26 41	1.48 43	0.31 117	0.15 25	0.61 177	0.19 13	0.60 81	0.54 107	0.28 32	0.29 21	0.40 87	0.33 114	0.50 106	0.27 65	0.10 79	0.07 11	0.09 21	0.35 351	0.19 166	0.08 10

CES	0.30 8	0.27 42	1.09 4	0.23 3	0.50 338	0.40 16	0.20 22	0.46 12	0.44 38	0.22 5	0.28 17	0.26 33	0.19 9	0.33 27	0.21 22	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.49 361

EGLCR-Stereo	0.29 4	0.27 42	0.97 2	0.30 92	0.19 97	0.56 100	0.17 5	0.68 109	0.36 7	0.30 34	0.18 1	0.27 39	0.17 1	0.38 49	0.19 3	0.09 17	0.07 11	0.10 49	0.08 29	0.10 11	0.35 320

DCANet-4	0.40 64	0.27 42	2.21 241	0.25 15	0.14 12	0.51 58	0.22 46	0.77 165	0.72 250	0.54 171	0.47 91	0.28 42	0.37 136	0.37 45	0.34 133	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 226

tt	4.93 410	0.27 42	4.20 397	2.29 407	1.58 405	10.20 417	16.97 420	9.42 418	5.02 405	1.67 385	1.28 355	4.68 405	5.03 409	3.37 397	5.92 407	6.16 416	9.47 423	2.82 413	3.18 415	3.60 413	1.53 407

BUS	0.41 67	0.27 42	1.13 5	0.30 92	0.21 114	0.91 335	0.23 62	1.00 330	0.61 157	0.63 264	0.53 145	0.66 223	0.30 100	0.43 64	0.32 119	0.13 201	0.10 141	0.14 221	0.12 156	0.12 32	0.11 37

BSDual-CNN	0.41 67	0.27 42	1.13 5	0.30 92	0.21 114	0.76 289	0.31 185	1.00 330	0.61 157	0.63 264	0.53 145	0.63 207	0.37 136	0.43 64	0.38 149	0.13 201	0.10 141	0.14 221	0.12 156	0.12 32	0.11 37

psmg	0.41 67	0.27 42	1.13 5	0.27 40	0.21 114	0.75 287	0.36 230	0.90 258	0.61 157	0.59 230	0.59 188	0.63 207	0.37 136	0.43 64	0.38 149	0.13 201	0.10 141	0.13 192	0.12 156	0.13 51	0.11 37

GLC_STEREO	0.28 1	0.27 42	1.36 25	0.28 58	0.12 3	0.41 17	0.20 22	0.37 2	0.38 11	0.26 27	0.30 26	0.25 28	0.19 9	0.33 27	0.24 48	0.09 17	0.11 174	0.12 138	0.10 76	0.13 51	0.09 16

Patchmatch Stereo++	0.39 60	0.27 42	1.78 109	0.44 282	0.16 38	0.61 177	0.27 139	0.51 33	0.52 84	0.47 95	0.43 73	0.43 107	0.28 79	0.54 122	0.28 75	0.12 173	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.17 129	0.12 63
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-softLoss	0.48 137	0.27 42	1.85 144	0.51 319	0.17 62	0.61 177	0.40 249	0.61 83	0.57 122	0.52 151	0.48 103	0.39 79	0.25 42	1.46 246	0.77 274	0.12 173	0.08 58	0.13 192	0.12 156	0.12 32	0.14 107

KMStereo	0.48 137	0.27 42	1.85 144	0.51 319	0.17 62	0.61 177	0.40 249	0.61 83	0.57 122	0.52 151	0.48 103	0.39 79	0.25 42	1.46 246	0.77 274	0.12 173	0.08 58	0.13 192	0.12 156	0.12 32	0.14 107

PSM-adaLoss	0.38 47	0.27 42	1.78 109	0.44 282	0.17 62	0.60 157	0.29 169	0.51 33	0.52 84	0.47 95	0.43 73	0.44 118	0.28 79	0.47 88	0.28 75	0.12 173	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.17 129	0.12 63

ROB_FTStereo_v2	0.38 47	0.27 42	1.78 109	0.44 282	0.17 62	0.61 177	0.28 149	0.51 33	0.52 84	0.47 95	0.43 73	0.44 118	0.28 79	0.47 88	0.28 75	0.12 173	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.17 129	0.12 63

ROB_FTStereo	0.38 47	0.27 42	1.78 109	0.44 282	0.17 62	0.61 177	0.26 116	0.51 33	0.52 84	0.47 95	0.43 73	0.43 107	0.28 79	0.49 101	0.28 75	0.12 173	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.17 129	0.12 63

HUI-Stereo	0.38 47	0.27 42	1.79 127	0.44 282	0.17 62	0.61 177	0.28 149	0.51 33	0.52 84	0.47 95	0.43 73	0.44 118	0.28 79	0.45 76	0.28 75	0.12 173	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.17 129	0.12 63

Pruner-Stereo	0.51 178	0.27 42	1.78 109	1.79 401	0.19 97	0.62 197	0.45 279	0.57 65	0.60 143	0.61 245	0.48 103	0.41 91	0.24 31	0.46 82	1.00 301	0.12 173	0.07 11	0.12 138	0.10 76	0.12 32	0.13 94

iGMRVC	0.39 60	0.27 42	1.78 109	0.44 282	0.17 62	0.61 177	0.27 139	0.51 33	0.52 84	0.47 95	0.43 73	0.44 118	0.28 79	0.55 126	0.28 75	0.12 173	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.17 129	0.12 63

iRAFT	0.39 60	0.27 42	1.78 109	0.44 282	0.16 38	0.61 177	0.27 139	0.51 33	0.52 84	0.47 95	0.43 73	0.43 107	0.28 79	0.54 122	0.28 75	0.12 173	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.17 129	0.12 63

cross-raft	0.40 64	0.27 42	2.22 244	0.30 92	0.17 62	0.49 46	0.35 224	0.71 118	0.39 16	0.43 75	0.45 84	0.64 215	0.25 42	0.32 21	0.25 54	0.08 4	0.08 58	0.09 21	0.23 306	0.11 22	0.14 107

RAFT-IKP	0.38 47	0.27 42	1.79 127	0.44 282	0.16 38	0.60 157	0.28 149	0.51 33	0.52 84	0.47 95	0.43 73	0.43 107	0.28 79	0.50 106	0.28 75	0.12 173	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.17 129	0.12 63

DeepStereo_RVC	0.44 95	0.28 62	1.92 174	0.49 314	0.17 62	0.60 157	0.59 321	0.50 31	0.52 84	0.49 125	0.45 84	0.39 79	0.86 331	0.45 76	0.33 129	0.11 126	0.08 58	0.11 93	0.09 44	0.15 83	0.19 196

s12784h	0.36 39	0.28 62	1.58 54	0.23 3	0.11 1	0.62 197	0.24 85	0.79 191	0.64 189	0.44 80	0.52 137	0.28 42	0.26 54	0.50 106	0.24 48	0.11 126	0.06 1	0.09 21	0.06 7	0.16 110	0.06 1

GES	0.44 95	0.28 62	1.88 159	0.30 92	0.18 84	0.61 177	0.30 175	0.88 246	0.46 51	0.47 95	0.52 137	0.39 79	0.42 188	0.58 131	0.67 254	0.15 244	0.11 174	0.12 138	0.10 76	0.15 83	0.17 170

UPFNet	0.46 120	0.28 62	1.73 83	0.33 154	0.32 244	0.65 236	0.38 243	0.83 210	0.59 139	0.57 205	0.52 137	0.61 200	0.40 162	0.75 175	0.52 212	0.13 201	0.12 199	0.13 192	0.12 156	0.15 83	0.11 37

AE-Stereo	0.42 80	0.29 66	1.65 64	0.43 277	0.47 335	0.56 100	0.23 62	0.86 232	0.46 51	0.31 35	0.41 68	0.43 107	0.24 31	0.34 31	0.24 48	0.09 17	0.48 377	0.11 93	0.45 368	0.22 198	0.19 196

hknet	0.47 133	0.29 66	1.70 76	0.30 92	0.24 160	0.76 289	0.31 185	1.00 330	0.64 189	0.63 264	0.53 145	0.80 291	0.38 141	0.77 182	0.37 144	0.11 126	0.10 141	0.14 221	0.12 156	0.12 32	0.11 37

KYRaft	0.48 137	0.29 66	1.75 93	0.33 154	0.21 114	0.75 287	0.44 273	0.58 69	0.57 122	0.64 273	0.93 324	0.53 161	0.72 307	0.60 139	0.24 48	0.10 79	0.07 11	0.12 138	0.14 206	0.12 32	0.54 363

ICVP	0.46 120	0.29 66	2.41 277	0.33 154	0.22 135	0.59 148	0.55 308	0.75 146	0.50 75	0.44 80	0.60 200	0.49 147	0.35 124	0.53 119	0.37 144	0.16 261	0.16 262	0.14 221	0.11 125	0.15 83	0.15 137
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CREStereo++_RVC	0.33 19	0.29 66	1.74 87	0.24 7	0.16 38	0.54 80	0.15 1	0.40 3	0.55 111	0.37 48	0.51 130	0.24 22	0.19 9	0.27 1	0.26 57	0.09 17	0.06 1	0.08 3	0.30 335	0.08 1	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
LoS	0.31 12	0.30 71	1.52 48	0.23 3	0.13 5	0.54 80	0.20 22	0.48 23	0.49 69	0.25 20	0.28 17	0.37 69	0.24 31	0.38 49	0.23 34	0.10 79	0.08 58	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.07 3

CASS	0.39 60	0.30 71	1.61 61	0.32 139	0.17 62	0.53 77	0.24 85	0.70 115	0.49 69	0.59 230	0.54 155	0.40 87	0.40 162	0.41 58	0.30 99	0.17 275	0.10 141	0.14 221	0.11 125	0.18 149	0.17 170
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT-345	0.53 192	0.30 71	2.34 264	0.38 242	0.34 261	0.58 132	0.42 259	0.47 20	0.61 157	0.51 144	1.00 335	0.43 107	0.28 79	1.57 263	0.82 284	0.10 79	0.07 11	0.11 93	0.09 44	0.10 11	0.08 10

Prome-Stereo	0.49 154	0.30 71	1.76 97	0.60 350	0.23 147	0.63 213	0.42 259	0.62 87	0.60 143	0.59 230	1.03 340	0.43 107	0.72 307	0.60 139	0.33 129	0.09 17	0.07 11	0.10 49	0.09 44	0.11 22	0.43 352

CREStereo	0.28 1	0.30 71	1.33 22	0.19 1	0.13 5	0.55 91	0.17 5	0.48 23	0.46 51	0.27 30	0.33 36	0.24 22	0.21 16	0.31 17	0.21 22	0.11 126	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.10 11	0.07 3
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
FENet	0.44 95	0.30 71	2.42 279	0.32 139	0.17 62	0.58 132	0.22 46	0.77 165	0.59 139	0.47 95	0.42 71	0.55 168	0.38 141	0.49 101	0.47 194	0.12 173	0.09 112	0.12 138	0.11 125	0.13 51	0.16 159

CASnet	0.28 1	0.31 77	1.20 11	0.28 58	0.11 1	0.47 35	0.19 13	0.44 8	0.44 38	0.38 53	0.31 29	0.23 15	0.17 1	0.29 11	0.19 3	0.10 79	0.06 1	0.15 247	0.12 156	0.16 110	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.32 14	0.31 77	1.46 38	0.31 117	0.15 25	0.53 77	0.19 13	0.44 8	0.35 5	0.36 44	0.38 54	0.27 39	0.27 68	0.42 61	0.19 3	0.09 17	0.13 213	0.09 21	0.16 242	0.20 178	0.13 94

DEmStereo	0.68 274	0.31 77	2.25 251	0.42 273	0.17 62	0.66 241	0.89 363	0.51 33	0.59 139	0.60 238	1.01 336	0.45 125	1.26 361	1.54 259	2.26 370	0.10 79	0.08 58	0.10 49	0.10 76	0.10 11	0.11 37

Anonymous_2	0.74 303	0.32 80	1.65 64	0.33 154	0.30 220	0.67 246	0.32 206	0.69 111	0.46 51	0.48 114	0.41 68	0.84 301	0.58 268	0.51 109	0.40 161	0.32 354	0.38 360	1.43 402	3.69 416	0.80 378	0.27 277

RCA-Stereo	0.34 26	0.32 80	1.30 18	0.26 31	0.14 12	0.58 132	0.23 62	0.78 179	0.62 173	0.40 60	0.44 83	0.28 42	0.35 124	0.29 11	0.20 19	0.09 17	0.10 141	0.09 21	0.07 13	0.19 166	0.08 10

sCroCo_RVC	0.33 19	0.32 80	1.89 163	0.34 178	0.27 196	0.30 5	0.22 46	0.48 23	0.44 38	0.22 5	0.33 36	0.25 28	0.25 42	0.32 21	0.24 48	0.14 230	0.16 262	0.12 138	0.12 156	0.15 83	0.13 94

Anonymous	0.35 35	0.32 80	1.87 157	0.34 178	0.31 236	0.37 12	0.31 185	0.54 58	0.40 20	0.25 20	0.28 17	0.23 15	0.29 92	0.36 38	0.27 65	0.14 230	0.13 213	0.11 93	0.12 156	0.24 221	0.20 210

CFNet-RSSM	0.41 67	0.32 80	2.20 240	0.27 40	0.44 319	0.52 71	0.19 13	0.76 155	0.48 65	0.43 75	0.36 44	0.54 165	0.26 54	0.33 27	0.25 54	0.09 17	0.08 58	0.09 21	0.38 360	0.10 11	0.09 16

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 163	0.33 85	0.93 1	0.26 31	0.22 135	0.46 32	0.20 22	1.10 360	1.34 374	3.16 408	0.32 32	0.22 8	0.20 14	0.30 14	0.22 30	0.10 79	0.09 112	0.11 93	0.09 44	0.15 83	0.19 196

IGEV_Zeroshot_test	0.53 192	0.33 85	2.91 349	0.32 139	0.18 84	0.54 80	0.21 33	0.72 123	0.42 29	0.81 325	0.51 130	0.71 260	0.41 173	0.48 92	1.13 314	0.09 17	0.15 248	0.10 49	0.35 351	0.19 166	0.09 16

LoS_RVC	0.29 4	0.33 85	1.19 10	0.25 15	0.34 261	0.43 18	0.22 46	0.42 5	0.32 2	0.22 5	0.33 36	0.23 15	0.24 31	0.31 17	0.21 22	0.07 1	0.07 11	0.07 1	0.05 1	0.10 11	0.31 303

DisPM	0.43 86	0.33 85	1.78 109	0.57 342	0.18 84	0.59 148	0.63 332	0.53 48	0.61 157	0.60 238	0.53 145	0.38 75	0.26 54	0.75 175	0.29 88	0.12 173	0.07 11	0.12 138	0.11 125	0.11 22	0.14 107

NINENet	0.50 163	0.33 85	1.69 72	0.55 338	0.25 172	0.91 335	0.23 62	0.98 311	0.71 242	0.53 160	0.55 163	0.66 223	0.30 100	1.22 227	0.32 119	0.15 244	0.13 213	0.16 263	0.11 125	0.16 110	0.13 94

AAGNet	0.88 334	0.33 85	1.79 127	0.54 332	0.98 383	0.62 197	0.46 281	0.50 31	0.60 143	0.58 217	0.53 145	0.50 150	0.73 310	1.23 228	7.48 411	0.11 126	0.07 11	0.12 138	0.10 76	0.14 69	0.09 16

PFNet	0.60 234	0.33 85	2.47 290	0.41 265	0.55 350	0.62 197	0.27 139	0.61 83	0.63 182	0.61 245	0.56 174	0.45 125	0.32 111	1.88 316	1.14 315	0.28 348	0.09 112	0.12 138	0.16 242	0.26 247	0.20 210

Gwc-CoAtRS	0.38 47	0.33 85	1.92 174	0.27 40	0.41 311	0.48 41	0.19 13	0.59 74	0.46 51	0.43 75	0.39 61	0.57 183	0.26 54	0.32 21	0.26 57	0.09 17	0.09 112	0.09 21	0.31 339	0.11 22	0.09 16

IGEVStereo-DCA	0.33 19	0.34 93	1.38 28	0.27 40	0.16 38	0.45 20	0.23 62	0.46 12	0.41 24	0.24 12	0.21 2	0.26 33	0.25 42	0.64 147	0.52 212	0.09 17	0.07 11	0.10 49	0.18 267	0.16 110	0.22 226

rrr	0.46 120	0.34 93	3.08 361	0.27 40	0.16 38	0.45 20	0.28 149	1.09 359	0.51 79	0.24 12	0.21 2	0.26 33	0.25 42	0.64 147	0.52 212	0.09 17	0.07 11	0.10 49	0.29 330	0.16 110	0.25 260

test_xeample3	0.46 120	0.34 93	2.99 356	0.37 228	0.16 38	0.49 46	0.33 214	1.06 354	0.44 38	0.25 20	0.23 5	0.24 22	0.25 42	0.49 101	0.56 228	0.09 17	0.07 11	0.10 49	0.40 363	0.17 129	0.26 269

DIP-Stereo	0.37 42	0.34 93	1.50 45	0.27 40	0.18 84	0.63 213	0.17 5	0.92 276	0.53 100	0.49 125	0.48 103	0.30 47	0.30 100	0.39 52	0.30 99	0.10 79	0.08 58	0.10 49	0.08 29	0.15 83	0.12 63
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.67 267	0.34 93	2.23 248	0.26 31	0.19 97	0.67 246	0.29 169	1.26 374	0.69 224	0.72 305	0.70 277	0.78 285	0.42 188	3.77 401	0.41 167	0.13 201	0.09 112	0.10 49	0.09 44	0.12 32	0.11 37
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DISCO	0.57 221	0.34 93	1.87 157	0.45 295	0.34 261	0.84 320	0.35 224	0.84 220	0.78 299	0.59 230	0.63 222	1.06 351	0.53 247	1.10 214	0.82 284	0.12 173	0.09 112	0.11 93	0.10 76	0.22 198	0.18 187

DAS	0.56 215	0.35 99	1.55 51	0.33 154	0.34 261	0.50 52	0.42 259	0.83 210	0.74 268	0.83 330	0.68 260	0.56 177	0.48 229	2.40 357	0.46 185	0.12 173	0.08 58	0.12 138	0.09 44	0.18 149	0.15 137

SepStereo	0.52 187	0.35 99	1.55 51	0.33 154	0.34 261	0.50 52	0.42 259	0.83 210	0.74 268	0.83 330	0.68 260	0.56 177	0.48 229	1.56 261	0.46 185	0.12 173	0.08 58	0.12 138	0.09 44	0.18 149	0.15 137

Anonymous3	0.42 80	0.35 99	2.09 217	0.33 154	0.24 160	0.72 273	0.31 185	0.74 136	0.55 111	0.35 42	0.40 64	0.33 58	0.29 92	0.44 69	0.28 75	0.18 285	0.18 280	0.13 192	0.13 181	0.17 129	0.17 170

DSFCA	0.54 197	0.35 99	1.41 33	0.28 58	0.28 205	0.79 306	0.88 362	0.76 155	0.70 233	0.72 305	0.66 249	0.67 233	0.57 264	1.17 223	0.63 246	0.16 261	0.14 227	0.13 192	0.14 206	0.16 110	0.13 94

PMTNet	0.31 12	0.35 99	1.30 18	0.20 2	0.14 12	0.57 117	0.25 100	0.46 12	0.42 29	0.27 30	0.32 32	0.27 39	0.24 31	0.39 52	0.23 34	0.43 363	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.18 149	0.07 3

GMStereo_Zeroshot	0.41 67	0.36 104	1.54 49	0.41 265	0.19 97	0.52 71	0.19 13	0.59 74	0.52 84	0.57 205	0.59 188	0.63 207	0.29 92	0.58 131	0.33 129	0.15 244	0.09 112	0.16 263	0.09 44	0.24 221	0.12 63

MIF-Stereo	0.30 8	0.36 104	1.68 70	0.27 40	0.24 160	0.29 3	0.18 11	0.33 1	0.34 3	0.26 27	0.37 47	0.18 1	0.18 6	0.31 17	0.27 65	0.10 79	0.08 58	0.08 3	0.07 13	0.25 232	0.08 10

test_4	0.40 64	0.37 106	2.01 199	0.29 79	0.21 114	0.50 52	0.28 149	0.47 20	0.39 16	0.42 70	0.76 295	0.38 75	0.22 20	0.52 113	0.33 129	0.08 4	0.07 11	0.11 93	0.15 226	0.28 260	0.07 3

CrosDoStereo	0.94 341	0.37 106	2.53 299	0.25 15	0.32 244	0.54 80	3.76 412	0.72 123	0.60 143	0.70 298	1.40 361	0.53 161	1.49 376	1.78 294	3.09 381	0.10 79	0.08 58	0.11 93	0.11 125	0.21 186	0.11 37

PFNet+	0.45 110	0.37 106	1.86 152	0.46 299	0.18 84	0.58 132	0.77 353	0.52 43	0.64 189	0.56 195	0.48 103	0.39 79	0.26 54	0.93 197	0.32 119	0.13 201	0.09 112	0.14 221	0.13 181	0.12 32	0.15 137

LCNet	0.54 197	0.37 106	1.78 109	0.92 376	0.22 135	0.96 340	0.30 175	0.59 74	0.58 132	0.51 144	0.55 163	0.41 91	0.76 317	0.84 191	0.26 57	0.09 17	0.06 1	0.12 138	0.18 267	0.98 382	0.39 341

DeepStereo_LL	0.94 341	0.37 106	2.53 299	0.25 15	0.32 244	0.54 80	3.76 412	0.72 123	0.60 143	0.70 298	1.40 361	0.53 161	1.49 376	1.78 294	3.09 381	0.10 79	0.08 58	0.11 93	0.11 125	0.21 186	0.11 37

MSKI-zero shot	0.46 120	0.38 111	2.47 290	0.27 40	0.43 318	0.56 100	0.20 22	0.77 165	0.43 36	0.60 238	0.51 130	0.44 118	0.17 1	0.68 158	0.21 22	0.09 17	0.29 344	0.09 21	0.32 342	0.14 69	0.10 27

RAFT-Test	0.44 95	0.38 111	2.01 199	0.27 40	0.44 319	0.64 224	0.37 237	0.72 123	0.57 122	0.45 87	0.48 103	0.65 218	0.24 31	0.35 33	0.29 88	0.09 17	0.11 174	0.09 21	0.38 360	0.10 11	0.11 37

IER	0.43 86	0.38 111	1.69 72	0.26 31	0.25 172	0.66 241	0.26 116	0.71 118	0.55 111	0.54 171	0.59 188	0.60 198	0.53 247	0.52 113	0.39 156	0.11 126	0.08 58	0.11 93	0.11 125	0.14 69	0.11 37

CRFU-Net	0.56 215	0.38 111	1.86 152	0.46 299	0.26 185	0.82 316	0.36 230	0.90 258	0.49 69	0.62 256	0.59 188	0.78 285	1.35 368	1.00 204	0.48 197	0.15 244	0.14 227	0.17 279	0.10 76	0.19 166	0.14 107

PSMNet-ADL	0.51 178	0.38 111	1.65 64	0.35 192	0.21 114	0.67 246	0.26 116	0.74 136	0.55 111	0.42 70	0.52 137	0.70 257	0.45 209	1.91 319	0.57 231	0.15 244	0.13 213	0.11 93	0.13 181	0.15 83	0.20 210

DRaft	0.62 246	0.38 111	1.76 97	0.24 7	0.16 38	0.64 224	0.66 334	0.53 48	0.53 100	0.67 287	0.99 333	0.38 75	1.00 346	1.44 241	2.10 364	0.10 79	0.14 227	0.10 49	0.14 206	0.18 149	0.21 216

AdaStereo	0.44 95	0.38 111	1.79 127	0.34 178	0.20 107	0.57 117	0.28 149	0.92 276	0.69 224	0.52 151	0.55 163	0.61 200	0.33 114	0.48 92	0.39 156	0.17 275	0.08 58	0.17 279	0.11 125	0.18 149	0.12 63
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.
CSP-Net	0.50 163	0.39 118	1.25 13	0.29 79	0.23 147	0.77 297	0.35 224	0.86 232	0.57 122	0.59 230	0.59 188	0.65 218	0.40 162	1.77 293	0.44 181	0.16 261	0.11 174	0.10 49	0.10 76	0.20 178	0.14 107

iRaft-Stereo_20w	0.58 226	0.39 118	1.96 193	0.45 295	0.32 244	0.92 337	0.57 317	1.14 365	0.56 119	0.81 325	0.40 64	0.55 168	0.69 300	0.65 154	1.04 309	0.09 17	0.16 262	0.09 21	0.36 357	0.17 129	0.25 260

MyStereo07	0.34 26	0.40 120	1.46 38	0.29 79	0.23 147	0.60 157	0.31 185	0.53 48	0.42 29	0.25 20	0.25 14	0.20 2	0.26 54	0.57 129	0.19 3	0.09 17	0.18 280	0.12 138	0.11 125	0.16 110	0.19 196

MyStereo04	0.48 137	0.40 120	2.65 317	0.29 79	0.23 147	0.60 157	0.31 185	0.83 210	0.75 280	0.47 95	0.36 44	0.53 161	0.42 188	0.53 119	0.39 156	0.09 17	0.18 280	0.12 138	0.11 125	0.16 110	0.19 196

NVstereo2D	0.58 226	0.40 120	2.03 207	0.35 192	0.35 271	0.69 260	0.39 247	0.91 268	0.80 307	0.47 95	0.53 145	0.67 233	0.46 217	1.99 326	0.48 197	0.19 295	0.11 174	0.17 279	0.13 181	0.25 232	0.25 260

MyStereo06	0.54 197	0.41 123	2.68 320	0.30 92	0.23 147	0.60 157	0.30 175	0.81 197	0.44 38	0.84 332	0.52 137	0.78 285	0.58 268	0.48 92	1.10 312	0.09 17	0.17 272	0.12 138	0.10 76	0.16 110	0.20 210

MyStereo05	0.49 154	0.41 123	2.72 326	0.30 92	0.23 147	0.60 157	0.30 175	0.82 204	0.77 294	0.52 151	0.37 47	0.51 153	0.42 188	0.52 113	0.38 149	0.09 17	0.17 272	0.12 138	0.10 76	0.16 110	0.20 210

MIF-Stereo (partial)	0.34 26	0.41 123	1.93 177	0.26 31	0.24 160	0.32 6	0.17 5	0.53 48	0.42 29	0.25 20	0.37 47	0.25 28	0.26 54	0.44 69	0.31 109	0.11 126	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.19 166	0.14 107

GANet-ADL	0.44 95	0.41 123	2.31 258	0.33 154	0.20 107	0.57 117	0.25 100	0.75 146	0.54 107	0.42 70	0.59 188	0.56 177	0.30 100	0.40 56	0.38 149	0.14 230	0.11 174	0.09 21	0.08 29	0.22 198	0.17 170

ccnet	0.71 289	0.41 123	1.59 55	0.40 259	0.45 327	1.06 350	0.55 308	0.98 311	0.71 242	0.88 336	0.97 330	0.82 297	0.88 335	1.68 280	0.94 291	0.32 354	0.26 336	0.32 352	0.27 324	0.34 297	0.30 296

StereoDRNet-Refined	0.50 163	0.41 123	1.50 45	0.33 154	0.21 114	0.68 257	0.26 116	0.81 197	0.68 216	0.67 287	0.68 260	0.73 265	0.42 188	1.10 214	0.59 238	0.11 126	0.08 58	0.14 221	0.14 206	0.25 232	0.21 216
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MDST_ROB	1.17 361	0.42 129	3.87 389	0.54 332	0.44 319	4.11 410	0.58 319	1.31 376	0.84 318	2.12 390	1.12 348	0.98 335	0.71 304	4.24 405	0.99 300	0.16 261	0.14 227	0.19 301	0.17 257	0.18 149	0.35 320

CBMV_ROB	0.76 308	0.42 129	2.68 320	0.33 154	0.22 135	0.74 281	0.47 289	0.96 300	0.76 290	1.04 351	0.96 328	0.88 314	0.93 339	2.06 330	1.19 319	0.22 321	0.24 320	0.27 338	0.25 314	0.25 232	0.28 282

SGM-Forest	1.04 352	0.42 129	3.59 386	0.41 265	0.32 244	1.05 349	1.32 389	0.94 285	0.83 316	1.16 359	2.23 385	1.03 344	1.39 372	2.49 366	2.35 371	0.21 308	0.21 307	0.20 309	0.19 285	0.23 206	0.32 307
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
IGEV+	0.34 26	0.43 132	1.32 21	0.31 117	0.14 12	0.32 6	0.21 33	0.70 115	0.34 3	0.22 5	0.28 17	0.22 8	0.27 68	0.35 33	0.27 65	0.09 17	0.39 366	0.08 3	0.15 226	0.25 232	0.45 355

CoDeX	0.52 187	0.43 132	2.25 251	0.29 79	0.26 185	0.61 177	0.32 206	0.99 322	0.68 216	0.48 114	0.55 163	0.52 159	0.40 162	1.60 270	0.35 140	0.12 173	0.09 112	0.11 93	0.10 76	0.13 51	0.12 63

gwcnet-sp	0.49 154	0.43 132	2.54 305	0.31 117	0.22 135	0.67 246	0.31 185	0.78 179	0.65 201	0.58 217	0.47 91	0.46 133	0.43 198	0.76 178	0.46 185	0.11 126	0.11 174	0.11 93	0.11 125	0.15 83	0.14 107

scenet	0.49 154	0.43 132	2.54 305	0.31 117	0.22 135	0.67 246	0.31 185	0.78 179	0.65 201	0.58 217	0.47 91	0.46 133	0.43 198	0.76 178	0.46 185	0.11 126	0.11 174	0.11 93	0.11 125	0.15 83	0.14 107

ssnet	0.49 154	0.43 132	2.54 305	0.31 117	0.22 135	0.67 246	0.31 185	0.78 179	0.65 201	0.58 217	0.47 91	0.46 133	0.43 198	0.76 178	0.46 185	0.11 126	0.11 174	0.11 93	0.11 125	0.15 83	0.14 107

ASMatch	0.60 234	0.43 132	2.58 309	0.91 375	0.36 278	0.56 100	0.25 100	0.52 43	0.61 157	0.47 95	1.21 351	0.47 139	0.66 294	1.34 235	0.94 291	0.10 79	0.08 58	0.11 93	0.11 125	0.10 11	0.16 159

DRN-Test	0.64 252	0.43 132	2.44 285	0.39 250	0.44 319	0.80 312	0.41 255	1.02 341	0.78 299	0.80 320	0.63 222	0.69 247	0.56 259	1.79 298	0.69 258	0.15 244	0.12 199	0.17 279	0.16 242	0.18 149	0.17 170

AnonymousM	0.37 42	0.44 139	1.50 45	0.25 15	0.15 25	0.52 71	0.23 62	0.60 81	0.42 29	0.42 70	0.32 32	0.30 47	0.25 42	0.34 31	0.23 34	0.11 126	0.09 112	0.71 380	0.36 357	0.12 32	0.07 3

UNet	0.54 197	0.44 139	2.83 340	0.31 117	0.33 255	0.74 281	0.27 139	0.82 204	0.61 157	0.53 160	0.54 155	0.72 262	0.54 250	0.78 186	0.56 228	0.11 126	0.09 112	0.13 192	0.11 125	0.14 69	0.12 63

ACVNet	0.45 110	0.44 139	1.79 127	0.28 58	0.21 114	0.59 148	0.36 230	0.66 97	0.68 216	0.45 87	0.59 188	0.69 247	0.40 162	0.44 69	0.55 221	0.11 126	0.09 112	0.10 49	0.09 44	0.34 297	0.10 27

acv_ft	0.48 137	0.44 139	1.76 97	0.32 139	0.41 311	0.63 213	0.28 149	0.81 197	0.68 216	0.61 245	0.59 188	0.69 247	0.45 209	0.44 69	0.63 246	0.11 126	0.09 112	0.10 49	0.09 44	0.41 336	0.10 27

MSMDNet	0.46 120	0.44 139	2.28 255	0.26 31	0.20 107	0.55 91	0.21 33	0.75 146	0.64 189	0.48 114	0.55 163	0.68 240	0.56 259	0.46 82	0.30 99	0.11 126	0.10 141	0.13 192	0.10 76	0.18 149	0.15 137

PCWNet_CMD	0.46 120	0.45 144	2.28 255	0.26 31	0.20 107	0.55 91	0.21 33	0.75 146	0.64 189	0.48 114	0.55 163	0.68 240	0.57 264	0.46 82	0.30 99	0.11 126	0.10 141	0.14 221	0.10 76	0.18 149	0.14 107

CroCo-Stereo	0.30 8	0.45 144	1.08 3	0.31 117	0.17 62	0.19 1	0.21 33	0.73 131	0.50 75	0.21 2	0.24 11	0.55 168	0.22 20	0.27 1	0.26 57	0.09 17	0.08 58	0.08 3	0.07 13	0.12 32	0.09 16
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
SMFormer	0.50 163	0.46 146	1.60 57	0.30 92	0.15 25	0.45 20	0.24 85	0.90 258	0.72 250	0.56 195	0.64 238	0.51 153	0.41 173	1.87 311	0.49 202	0.13 201	0.10 141	0.11 93	0.10 76	0.15 83	0.16 159

tta	0.50 163	0.46 146	1.60 57	0.30 92	0.15 25	0.45 20	0.24 85	0.90 258	0.72 250	0.56 195	0.64 238	0.51 153	0.41 173	1.87 311	0.49 202	0.13 201	0.10 141	0.11 93	0.10 76	0.14 69	0.11 37

qqq1	0.48 137	0.46 146	1.60 57	0.30 92	0.15 25	0.45 20	0.24 85	0.90 258	0.72 250	0.56 195	0.64 238	0.51 153	0.41 173	1.87 311	0.23 34	0.13 201	0.10 141	0.09 21	0.08 29	0.14 69	0.11 37

fff1	0.48 137	0.46 146	1.60 57	0.30 92	0.15 25	0.45 20	0.24 85	0.90 258	0.72 250	0.56 195	0.64 238	0.51 153	0.41 173	1.87 311	0.23 34	0.13 201	0.10 141	0.09 21	0.08 29	0.14 69	0.11 37

anonymousa	0.48 137	0.46 146	2.44 285	0.29 79	0.34 261	0.61 177	0.25 100	0.66 97	0.54 107	0.53 160	0.77 298	0.73 265	0.46 217	0.33 27	0.31 109	0.10 79	0.09 112	0.12 138	0.29 330	0.10 11	0.19 196

CFNet_pseudo	0.45 110	0.46 146	2.23 248	0.25 15	0.19 97	0.56 100	0.21 33	0.77 165	0.60 143	0.49 125	0.56 174	0.69 247	0.47 222	0.52 113	0.31 109	0.11 126	0.10 141	0.15 247	0.10 76	0.17 129	0.14 107

ac_64	0.55 209	0.46 146	1.92 174	0.36 210	0.34 261	0.63 213	0.31 185	0.82 204	0.61 157	0.55 185	0.51 130	0.89 316	0.48 229	1.83 304	0.55 221	0.14 230	0.11 174	0.12 138	0.12 156	0.18 149	0.12 63

ccs_rob	0.45 110	0.46 146	2.22 244	0.26 31	0.19 97	0.56 100	0.21 33	0.77 165	0.60 143	0.49 125	0.56 174	0.69 247	0.47 222	0.52 113	0.31 109	0.11 126	0.09 112	0.16 263	0.10 76	0.17 129	0.14 107

test croco	0.37 42	0.47 154	2.15 232	0.27 40	0.19 97	0.33 8	0.20 22	0.58 69	0.46 51	0.23 11	0.37 47	0.23 15	0.25 42	0.45 76	0.28 75	0.11 126	0.08 58	0.13 192	0.09 44	0.42 340	0.12 63

test-1	0.44 95	0.48 155	1.69 72	0.30 92	0.27 196	0.50 52	0.28 149	0.80 193	0.43 36	0.40 60	0.54 155	0.41 91	0.24 31	0.31 17	1.16 318	0.09 17	0.20 299	0.10 49	0.17 257	0.11 22	0.26 269

MMNet	0.50 163	0.48 155	1.93 177	0.33 154	0.27 196	0.79 306	0.28 149	0.81 197	0.74 268	0.60 238	0.56 174	0.59 192	0.55 255	0.79 187	0.59 238	0.10 79	0.09 112	0.12 138	0.11 125	0.13 51	0.14 107

EKT-Stereo	1.47 381	0.49 157	1.93 177	2.57 409	19.31 423	0.55 91	0.22 46	0.69 111	0.42 29	0.38 53	0.36 44	0.43 107	0.27 68	0.69 164	0.26 57	0.12 173	0.14 227	0.11 93	0.16 242	0.20 178	0.15 137

HH	0.49 154	0.49 157	2.78 337	0.50 316	0.41 311	0.38 13	0.23 62	0.72 123	0.38 11	0.63 264	0.48 103	0.87 310	0.41 173	0.64 147	0.21 22	0.09 17	0.17 272	0.10 49	0.09 44	0.16 110	0.12 63

HanStereo	0.49 154	0.49 157	2.78 337	0.50 316	0.41 311	0.38 13	0.23 62	0.72 123	0.38 11	0.63 264	0.48 103	0.87 310	0.41 173	0.64 147	0.21 22	0.09 17	0.17 272	0.10 49	0.09 44	0.16 110	0.12 63

TANstereo	0.33 19	0.49 157	1.75 93	0.23 3	0.12 3	0.54 80	0.16 3	0.40 3	0.45 48	0.45 87	0.51 130	0.26 33	0.22 20	0.29 11	0.20 19	0.10 79	0.10 141	0.08 3	0.06 7	0.08 1	0.11 37

pcwnet_v2	0.64 252	0.49 157	4.41 399	0.32 139	0.27 196	0.60 157	0.25 100	0.97 307	0.88 327	0.59 230	0.70 277	0.63 207	0.55 255	0.66 156	0.37 144	0.17 275	0.15 248	0.15 247	0.14 206	0.21 186	0.23 244

HCRNet	0.46 120	0.49 157	1.65 64	0.38 242	0.29 210	0.58 132	0.22 46	0.75 146	0.62 173	0.47 95	0.49 120	0.48 145	0.36 128	1.12 217	0.37 144	0.15 244	0.10 141	0.15 247	0.13 181	0.17 129	0.17 170

CFNet_ucs	0.48 137	0.50 163	2.32 259	0.26 31	0.22 135	0.57 117	0.22 46	0.85 224	0.65 201	0.53 160	0.64 238	0.68 240	0.44 205	0.54 122	0.31 109	0.13 201	0.12 199	0.16 263	0.11 125	0.19 166	0.17 170

RAFT-RH_RVC	0.61 242	0.50 163	2.33 262	0.36 210	0.29 210	0.60 157	0.18 11	0.44 8	0.58 132	0.76 314	1.91 375	0.47 139	0.29 92	1.60 270	1.23 324	0.14 230	0.07 11	0.13 192	0.13 181	0.10 11	0.09 16

stereogan	0.69 278	0.51 165	2.44 285	0.39 250	0.39 297	1.01 347	0.41 255	0.94 285	0.92 338	0.73 309	0.85 311	1.15 362	0.69 300	1.57 263	0.53 216	0.19 295	0.18 280	0.20 309	0.16 242	0.36 309	0.24 251

ff7	0.32 14	0.52 166	1.38 28	0.25 15	0.16 38	0.56 100	0.23 62	0.46 12	0.41 24	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 25	0.48 92	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 49	0.18 267	0.23 206	0.22 226

ffff	0.32 14	0.52 166	1.38 28	0.25 15	0.16 38	0.56 100	0.23 62	0.46 12	0.41 24	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 25	0.48 92	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 49	0.18 267	0.23 206	0.22 226

11t	0.32 14	0.52 166	1.38 28	0.25 15	0.16 38	0.56 100	0.23 62	0.46 12	0.41 24	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 25	0.48 92	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 49	0.18 267	0.23 206	0.22 226

ccc-4	0.32 14	0.52 166	1.38 28	0.25 15	0.16 38	0.56 100	0.23 62	0.46 12	0.41 24	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 25	0.48 92	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 49	0.18 267	0.23 206	0.22 226

DMCA	0.41 67	0.52 166	1.26 14	0.31 117	0.24 160	0.59 148	0.26 116	0.77 165	0.63 182	0.58 217	0.48 103	0.57 183	0.35 124	0.40 56	0.50 207	0.14 230	0.10 141	0.14 221	0.10 76	0.15 83	0.15 137

anonymousdsp	0.34 26	0.53 171	1.47 40	0.25 15	0.16 38	0.56 100	0.23 62	0.49 27	0.40 20	0.25 20	0.24 11	0.22 8	0.24 31	0.55 126	0.19 3	0.09 17	0.11 174	0.10 49	0.18 267	0.24 221	0.29 288

IRAFT_RVC	0.54 197	0.53 171	1.78 109	0.46 299	0.21 114	0.58 132	0.43 265	0.65 95	0.66 211	0.54 171	0.50 126	0.49 147	0.51 239	1.58 267	1.01 305	0.11 126	0.25 334	0.13 192	0.10 76	0.15 83	0.13 94

iRaftStereo_RVC	0.37 42	0.53 171	1.41 33	0.28 58	0.15 25	0.52 71	0.20 22	0.54 58	0.46 51	0.37 48	0.43 73	0.41 91	0.23 25	0.36 38	0.26 57	0.09 17	0.15 248	0.12 138	0.11 125	0.41 336	0.37 335

StereoIM	0.29 4	0.54 174	1.44 36	0.24 7	0.29 210	0.29 3	0.16 3	0.45 11	0.37 10	0.19 1	0.21 2	0.28 42	0.22 20	0.30 14	0.29 88	0.10 79	0.09 112	0.10 49	0.08 29	0.11 22	0.11 37

ProNet	0.30 8	0.54 174	1.29 16	0.25 15	0.15 25	0.47 35	0.25 100	0.48 23	0.39 16	0.21 2	0.23 5	0.22 8	0.20 14	0.44 69	0.19 3	0.08 4	0.08 58	0.10 49	0.08 29	0.23 206	0.12 63

IGEV-Stereo	0.34 26	0.54 174	1.47 40	0.25 15	0.16 38	0.56 100	0.23 62	0.49 27	0.40 20	0.25 20	0.24 11	0.22 8	0.24 31	0.54 122	0.19 3	0.09 17	0.10 141	0.10 49	0.18 267	0.24 221	0.29 288
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TestStereo	0.45 110	0.54 174	2.11 221	0.29 79	0.16 38	0.43 18	0.24 85	0.54 58	0.45 48	0.37 48	0.46 88	0.34 62	0.27 68	1.98 323	0.27 65	0.11 126	0.08 58	0.12 138	0.09 44	0.14 69	0.08 10

XX-Stereo	0.55 209	0.54 174	3.50 384	0.48 312	0.39 297	0.54 80	0.17 5	0.89 252	0.40 20	0.44 80	0.65 247	0.85 304	0.19 9	0.77 182	0.21 22	0.10 79	0.14 227	0.10 49	0.32 342	0.17 129	0.14 107

delet	0.52 187	0.54 174	1.62 62	0.31 117	0.35 271	0.74 281	0.46 281	0.85 224	0.74 268	0.55 185	0.60 200	0.67 233	0.50 237	1.12 217	0.57 231	0.11 126	0.11 174	0.13 192	0.14 206	0.16 110	0.12 63

FCDSN-DC	1.29 369	0.54 174	2.50 296	0.47 304	0.41 311	1.12 357	0.60 323	1.10 360	1.27 372	2.23 396	2.87 397	3.67 398	3.12 403	2.39 356	1.69 346	0.30 351	0.26 336	0.31 350	0.30 335	0.35 305	0.38 338
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FAT-Stereo	0.70 282	0.54 174	2.88 342	0.36 210	0.29 210	0.62 197	0.54 305	0.97 307	0.87 324	0.76 314	0.92 321	0.94 328	0.80 321	1.84 309	0.57 231	0.18 285	0.19 290	0.17 279	0.16 242	0.22 198	0.25 260

DLCB_ROB	0.54 197	0.55 182	1.49 44	0.36 210	0.25 172	0.65 236	0.36 230	0.80 193	0.70 233	0.72 305	0.69 267	0.83 299	0.46 217	1.53 258	0.60 240	0.13 201	0.12 199	0.14 221	0.14 206	0.14 69	0.13 94

IPLGR	0.54 197	0.56 183	2.68 320	0.36 210	0.18 84	0.62 197	0.54 305	1.02 341	0.64 189	0.73 309	0.46 88	0.47 139	0.45 209	1.12 217	0.29 88	0.09 17	0.08 58	0.11 93	0.09 44	0.19 166	0.12 63

STrans-v2	0.67 267	0.56 183	2.64 315	0.27 40	0.23 147	0.57 117	0.33 214	0.96 300	0.69 224	0.92 341	0.85 311	0.89 316	0.93 339	1.83 304	1.21 322	0.09 17	0.07 11	0.10 49	0.09 44	0.11 22	0.12 63

TransformOpticalFlow	0.64 252	0.56 183	2.66 318	0.44 282	0.26 185	0.62 197	0.28 149	0.83 210	0.71 242	0.76 314	0.74 289	0.91 319	0.85 328	1.83 304	0.81 283	0.10 79	0.07 11	0.11 93	0.09 44	0.11 22	0.12 63

RYNet	0.70 282	0.56 183	2.25 251	0.35 192	0.41 311	0.86 326	0.43 265	0.94 285	0.82 313	0.62 256	0.53 145	0.91 319	0.60 273	2.70 378	1.00 301	0.14 230	0.11 174	0.16 263	0.14 206	0.25 232	0.27 277

FC-DCNN	1.49 383	0.59 187	2.88 342	0.44 282	0.39 297	1.97 393	0.66 334	1.67 389	1.70 387	2.72 404	2.89 398	4.22 401	2.97 401	2.55 371	2.19 366	0.29 349	0.26 336	0.31 350	0.30 335	0.32 284	0.39 341

MIM_Stereo	0.41 67	0.60 188	1.88 159	0.31 117	0.21 114	0.50 52	0.19 13	0.64 91	0.44 38	0.43 75	0.53 145	0.43 107	0.27 68	0.51 109	0.28 75	0.08 4	0.14 227	0.11 93	0.10 76	0.26 247	0.26 269

ssnet_v2	0.55 209	0.60 188	1.86 152	0.32 139	0.22 135	0.72 273	0.44 273	0.94 285	0.74 268	0.63 264	0.54 155	0.81 294	0.47 222	0.77 182	0.70 259	0.16 261	0.14 227	0.14 221	0.14 206	0.30 272	0.30 296

psmorigin	1.36 374	0.60 188	13.80 420	0.37 228	0.29 210	0.62 197	0.33 214	0.77 165	0.61 157	0.96 346	0.88 317	1.17 364	0.73 310	4.00 402	0.86 287	0.19 295	0.22 312	0.17 279	0.18 267	0.24 221	0.29 288

DPSNet	0.86 331	0.60 188	2.34 264	0.58 344	0.36 278	1.07 355	0.75 350	1.30 375	1.05 353	0.70 298	0.68 260	0.94 328	1.29 362	2.08 332	1.82 352	0.26 339	0.23 317	0.16 263	0.17 257	0.48 350	0.40 345

ToySt	0.44 95	0.61 192	1.89 163	0.29 79	0.18 84	0.55 91	0.35 224	0.67 106	0.53 100	0.39 58	0.50 126	0.59 192	0.43 198	0.51 109	0.49 202	0.10 79	0.12 199	0.13 192	0.16 242	0.24 221	0.19 196

CroCo-Stereo Lap2	0.33 19	0.61 192	1.47 40	0.32 139	0.38 295	0.23 2	0.22 46	0.58 69	0.46 51	0.22 5	0.27 16	0.29 46	0.23 25	0.32 21	0.26 57	0.09 17	0.09 112	0.10 49	0.08 29	0.21 186	0.14 107

psm_up	0.57 221	0.61 192	1.83 141	0.35 192	0.30 220	0.64 224	0.37 237	0.90 258	0.68 216	0.59 230	0.55 163	0.68 240	0.54 250	1.91 319	0.46 185	0.16 261	0.15 248	0.16 263	0.15 226	0.23 206	0.13 94

GMOStereo	0.41 67	0.62 195	1.78 109	0.28 58	0.36 278	0.51 58	0.31 185	0.53 48	0.44 38	0.57 205	0.48 103	0.41 91	0.27 68	0.28 3	0.23 34	0.08 4	0.38 360	0.13 192	0.11 125	0.34 297	0.11 37

error version	0.41 67	0.62 195	1.78 109	0.28 58	0.36 278	0.51 58	0.31 185	0.53 48	0.44 38	0.57 205	0.48 103	0.41 91	0.27 68	0.28 3	0.23 34	0.08 4	0.38 360	0.13 192	0.11 125	0.34 297	0.11 37

test-v	0.41 67	0.62 195	1.78 109	0.28 58	0.36 278	0.51 58	0.31 185	0.53 48	0.44 38	0.57 205	0.48 103	0.41 91	0.27 68	0.28 3	0.23 34	0.08 4	0.38 360	0.13 192	0.11 125	0.34 297	0.11 37

THIR-Stereo	0.86 331	0.62 195	2.13 226	0.25 15	0.16 38	0.58 132	2.74 408	0.59 74	0.51 79	0.62 256	1.62 368	0.97 334	1.80 387	1.69 282	2.25 369	0.10 79	0.08 58	0.14 221	0.11 125	0.15 83	0.11 37

test-2	0.41 67	0.62 195	1.78 109	0.28 58	0.36 278	0.51 58	0.31 185	0.53 48	0.44 38	0.57 205	0.48 103	0.41 91	0.27 68	0.28 3	0.23 34	0.08 4	0.38 360	0.13 192	0.11 125	0.34 297	0.11 37

sAnonymous2	0.38 47	0.62 195	2.15 232	0.31 117	0.24 160	0.34 9	0.27 139	0.53 48	0.46 51	0.24 12	0.29 21	0.23 15	0.28 79	0.28 3	0.22 30	0.12 173	0.09 112	0.11 93	0.13 181	0.38 322	0.35 320

CroCo_RVC	0.38 47	0.62 195	2.15 232	0.31 117	0.24 160	0.34 9	0.27 139	0.53 48	0.46 51	0.24 12	0.29 21	0.23 15	0.28 79	0.28 3	0.22 30	0.12 173	0.09 112	0.11 93	0.13 181	0.38 322	0.35 320

DCRE	0.50 163	0.63 202	2.13 226	0.30 92	0.23 147	0.45 20	0.24 85	0.59 74	0.53 100	0.50 132	2.10 379	0.42 104	0.26 54	0.35 33	0.23 34	0.09 17	0.14 227	0.10 49	0.32 342	0.16 110	0.15 137

DGSMNet	2.89 402	0.63 202	3.18 372	3.43 414	4.17 413	2.57 403	6.98 415	0.97 307	0.83 316	0.56 195	1.86 374	0.79 289	0.62 285	1.64 275	1.39 333	4.61 413	5.01 416	5.17 418	4.71 417	4.44 416	4.19 415

ACVNet-DCA	0.42 80	0.64 204	2.07 211	0.35 192	0.14 12	0.76 289	0.25 100	0.76 155	0.52 84	0.31 35	0.38 54	0.24 22	0.38 141	0.69 164	0.19 3	0.10 79	0.24 320	0.11 93	0.09 44	0.12 32	0.14 107

xx1	0.46 120	0.64 204	2.07 211	0.35 192	0.14 12	0.76 289	0.25 100	0.74 136	1.01 349	0.31 35	0.38 54	0.46 133	0.36 128	0.69 164	0.19 3	0.10 79	0.24 320	0.12 138	0.12 156	0.12 32	0.14 107

1test111	0.44 95	0.64 204	2.07 211	0.35 192	0.14 12	0.76 289	0.25 100	0.76 155	0.52 84	0.31 35	0.38 54	0.24 22	0.38 141	0.96 200	0.30 99	0.10 79	0.24 320	0.11 93	0.09 44	0.12 32	0.14 107

cc1	0.47 133	0.64 204	2.07 211	0.35 192	0.14 12	0.76 289	0.25 100	0.74 136	1.01 349	0.31 35	0.38 54	0.24 22	0.38 141	0.69 164	0.19 3	0.10 79	0.24 320	0.11 93	0.09 44	0.25 232	0.40 345

tt1	0.44 95	0.64 204	1.83 141	0.35 192	0.14 12	0.76 289	0.25 100	0.74 136	0.88 327	0.31 35	0.37 47	0.25 28	0.35 124	0.63 144	0.19 3	0.10 79	0.24 320	0.11 93	0.09 44	0.25 232	0.36 328

G-Net	0.99 345	0.64 204	2.76 333	0.57 342	0.67 364	2.03 395	0.72 348	0.76 155	0.67 214	1.14 358	2.56 391	1.30 369	1.02 348	1.48 254	1.74 349	0.25 336	0.24 320	0.24 329	0.26 320	0.37 316	0.31 303

HHNet	0.60 234	0.65 210	2.60 312	0.36 210	0.25 172	0.64 224	0.61 326	0.64 91	0.62 173	0.55 185	1.13 349	0.32 55	0.60 273	0.42 61	1.79 351	0.15 244	0.07 11	0.12 138	0.10 76	0.18 149	0.15 137

OMP-Stereo	0.59 230	0.65 210	1.74 87	0.56 340	0.37 290	0.60 157	0.26 116	0.70 115	0.65 201	0.66 283	0.60 200	0.69 247	0.32 111	2.09 334	1.20 320	0.10 79	0.07 11	0.12 138	0.09 44	0.17 129	0.10 27

IIG-Stereo	0.59 230	0.65 210	1.74 87	0.54 332	0.23 147	0.61 177	0.21 33	0.73 131	0.65 201	0.64 273	0.69 267	0.69 247	0.38 141	2.09 334	1.39 333	0.11 126	0.07 11	0.11 93	0.09 44	0.15 83	0.09 16

DANet	0.80 320	0.65 210	2.21 241	1.19 390	0.48 337	0.74 281	1.25 386	0.89 252	1.53 382	0.89 338	0.71 281	0.96 331	0.56 259	1.83 304	0.96 293	0.18 285	0.16 262	0.19 301	0.16 242	0.26 247	0.29 288
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NOSS_ROB	0.64 252	0.65 210	1.62 62	0.46 299	0.25 172	0.67 246	0.30 175	0.93 281	0.77 294	0.59 230	0.57 179	0.77 282	0.38 141	2.78 382	0.44 181	0.23 324	0.24 320	0.28 341	0.26 320	0.27 254	0.39 341

anonymity	0.80 320	0.66 215	1.29 16	0.59 347	0.75 370	0.67 246	0.52 299	0.95 296	0.71 242	0.94 343	0.70 277	0.67 233	0.87 332	0.71 170	1.35 330	0.64 375	0.62 384	0.58 373	1.44 408	0.60 367	0.65 373

raft+_RVC	0.44 95	0.67 216	1.85 144	0.34 178	0.71 368	0.51 58	0.25 100	0.64 91	0.51 79	0.35 42	0.45 84	0.32 55	0.28 79	0.43 64	0.32 119	0.09 17	0.19 290	0.10 49	0.09 44	0.20 178	0.40 345

APVNet	0.70 282	0.67 216	2.71 324	0.38 242	0.36 278	0.85 324	0.43 265	0.91 268	0.68 216	0.55 185	0.69 267	0.75 276	0.55 255	2.31 346	0.78 276	0.17 275	0.17 272	0.24 329	0.19 285	0.33 290	0.23 244

raftrobust	0.38 47	0.68 218	1.54 49	0.32 139	0.46 333	0.52 71	0.21 33	0.56 62	0.42 29	0.52 151	0.35 43	0.31 49	0.33 114	0.37 45	0.30 99	0.10 79	0.11 174	0.08 3	0.07 13	0.21 186	0.19 196

RASNet	0.61 242	0.68 218	2.03 207	0.35 192	0.46 333	0.65 236	0.28 149	0.78 179	0.70 233	0.48 114	0.64 238	0.93 324	0.61 280	2.21 341	0.73 268	0.12 173	0.09 112	0.09 21	0.10 76	0.14 69	0.11 37

PASM	0.72 292	0.68 218	1.91 171	0.47 304	0.44 319	0.60 157	0.51 296	0.76 155	0.80 307	0.77 317	0.67 252	0.87 310	0.61 280	2.40 357	0.67 254	0.32 354	0.35 354	0.36 357	0.41 366	0.45 349	0.39 341

HGLStereo	0.54 197	0.69 221	2.00 198	0.35 192	0.40 304	0.66 241	0.30 175	0.83 210	0.62 173	0.57 205	0.69 267	0.69 247	0.54 250	1.07 211	0.55 221	0.13 201	0.13 213	0.13 192	0.11 125	0.19 166	0.17 170

S-Stereo	0.80 320	0.69 221	3.89 390	0.39 250	0.37 290	0.69 260	0.70 344	0.94 285	0.98 346	0.62 256	0.91 320	0.83 299	0.60 273	2.37 350	0.66 251	0.18 285	0.21 307	0.17 279	0.18 267	0.30 272	0.35 320

STTStereo	0.51 178	0.69 221	2.14 231	0.36 210	0.30 220	0.61 177	0.32 206	0.77 165	0.60 143	0.60 238	0.54 155	0.67 233	0.43 198	0.86 194	0.42 169	0.16 261	0.15 248	0.17 279	0.20 295	0.16 110	0.15 137

EDNetEfficient	1.27 368	0.70 224	4.05 395	0.64 354	0.98 383	0.94 338	1.40 394	0.85 224	1.75 389	2.34 399	1.33 359	1.05 349	2.21 393	1.58 267	4.15 398	0.15 244	0.19 290	0.14 221	0.27 324	0.38 322	0.32 307

DeepPruner_ROB	0.50 163	0.70 224	1.94 181	0.29 79	0.26 185	0.63 213	0.31 185	0.80 193	0.48 65	0.61 245	0.55 163	0.66 223	0.38 141	0.98 202	0.40 161	0.19 295	0.14 227	0.14 221	0.14 206	0.23 206	0.17 170

LMCR-Stereo	0.52 187	0.71 226	2.39 274	0.40 259	0.21 114	0.74 281	0.31 185	1.02 341	0.64 189	0.61 245	0.63 222	0.39 79	0.51 239	0.62 142	0.42 169	0.19 295	0.09 112	0.12 138	0.09 44	0.23 206	0.12 63

ADLNet	0.60 234	0.71 226	1.95 184	0.35 192	0.34 261	0.67 246	0.34 218	0.90 258	0.74 268	0.68 293	0.62 212	0.80 291	0.45 209	1.78 294	0.64 249	0.14 230	0.11 174	0.14 221	0.14 206	0.29 263	0.21 216

GwcNet	0.69 278	0.71 226	3.12 366	0.36 210	0.45 327	0.81 313	0.44 273	0.86 232	0.84 318	0.60 238	0.74 289	0.82 297	0.49 234	1.65 276	0.66 251	0.16 261	0.15 248	0.15 247	0.15 226	0.31 280	0.24 251

ETE_ROB	0.60 234	0.71 226	1.55 51	0.37 228	0.25 172	0.69 260	0.51 296	1.47 381	0.70 233	0.80 320	0.69 267	0.85 304	0.49 234	1.36 237	0.58 236	0.16 261	0.13 213	0.19 301	0.16 242	0.21 186	0.23 244

StereoVision	0.45 110	0.72 230	1.94 181	0.33 154	0.32 244	0.47 35	0.26 116	0.68 109	0.57 122	0.32 41	0.89 319	0.45 125	0.27 68	0.49 101	0.36 142	0.13 201	0.15 248	0.16 263	0.15 226	0.19 166	0.13 94

Sa-1000	0.51 178	0.72 230	1.90 166	0.31 117	0.60 360	0.60 157	0.31 185	0.94 285	0.71 242	0.52 151	0.83 304	0.42 104	0.33 114	0.68 158	0.28 75	0.10 79	0.09 112	0.13 192	0.29 330	0.29 263	0.10 27

XPNet_ROB	0.61 242	0.72 230	1.66 68	0.37 228	0.27 196	0.67 246	0.47 289	0.89 252	0.71 242	0.78 318	0.70 277	0.81 294	0.53 247	1.70 283	0.76 272	0.21 308	0.16 262	0.16 263	0.15 226	0.20 178	0.21 216

whm_eth	0.45 110	0.73 233	2.23 248	0.30 92	0.31 236	0.49 46	0.24 85	0.73 131	0.69 224	0.47 95	0.87 314	0.26 33	0.26 54	0.36 38	0.28 75	0.12 173	0.11 174	0.13 192	0.12 156	0.14 69	0.26 269

GANet-RSSM	0.55 209	0.73 233	1.90 166	0.36 210	0.26 185	0.59 148	0.27 139	0.78 179	0.52 84	0.47 95	0.57 179	0.63 207	0.45 209	1.92 321	0.43 177	0.14 230	0.10 141	0.25 334	0.11 125	0.34 297	0.14 107

BEATNet_4x	0.47 133	0.73 233	1.91 171	0.33 154	0.15 25	0.56 100	0.25 100	0.85 224	0.58 132	0.54 171	0.51 130	0.57 183	0.42 188	0.57 129	0.61 242	0.11 126	0.08 58	0.12 138	0.09 44	0.20 178	0.16 159

edge stereo	0.81 325	0.73 233	3.30 379	0.37 228	1.21 395	0.62 197	0.39 247	0.93 281	0.79 304	0.80 320	0.88 317	1.14 361	0.71 304	2.18 339	0.71 261	0.21 308	0.20 299	0.26 337	0.18 267	0.38 322	0.26 269

SACVNet	0.60 234	0.74 237	1.90 166	0.37 228	0.28 205	0.64 224	0.37 237	0.86 232	0.61 157	0.65 280	0.62 212	0.69 247	0.44 205	2.08 332	0.42 169	0.18 285	0.14 227	0.16 263	0.15 226	0.38 322	0.24 251

GwcNet-ADL	0.50 163	0.74 237	2.90 348	0.31 117	0.20 107	0.58 132	0.29 169	0.87 241	0.64 189	0.47 95	0.47 91	0.56 177	0.33 114	0.46 82	0.46 185	0.13 201	0.12 199	0.09 21	0.09 44	0.14 69	0.21 216

SA	0.50 163	0.75 239	1.95 184	0.31 117	0.61 361	0.57 117	0.31 185	0.91 268	0.73 264	0.42 70	0.62 212	0.38 75	0.47 222	0.68 158	0.29 88	0.09 17	0.09 112	0.13 192	0.32 342	0.30 272	0.10 27

RAFT_CTSACE	0.46 120	0.76 240	2.07 211	0.35 192	0.30 220	0.54 80	0.30 175	0.61 83	0.48 65	0.49 125	0.76 295	0.55 168	0.36 128	0.58 131	0.22 30	0.08 4	0.13 213	0.11 93	0.10 76	0.41 336	0.08 10

TRStereo	0.53 192	0.76 240	2.38 272	0.42 273	0.29 210	0.69 260	0.23 62	1.81 392	0.55 111	0.36 44	0.32 32	0.47 139	0.40 162	0.46 82	0.25 54	0.12 173	0.11 174	0.11 93	0.41 366	0.13 51	0.32 307

CFNet-ft	0.51 178	0.76 240	1.79 127	0.28 58	0.30 220	0.63 213	0.28 149	0.66 97	0.55 111	0.45 87	0.57 179	0.74 271	0.41 173	1.46 246	0.42 169	0.14 230	0.10 141	0.28 341	0.13 181	0.18 149	0.14 107

CFNet_RVC	0.51 178	0.76 240	1.79 127	0.28 58	0.30 220	0.63 213	0.28 149	0.66 97	0.55 111	0.45 87	0.57 179	0.74 271	0.41 173	1.46 246	0.42 169	0.14 230	0.10 141	0.28 341	0.13 181	0.18 149	0.14 107

HSM	0.62 246	0.76 240	1.72 82	0.30 92	0.29 210	0.64 224	0.28 149	0.94 285	0.62 173	0.58 217	0.57 179	1.40 372	0.64 288	2.59 372	0.42 169	0.11 126	0.08 58	0.10 49	0.08 29	0.14 69	0.11 37

iResNet	0.51 178	0.76 240	2.59 310	0.41 265	0.17 62	0.64 224	0.27 139	0.82 204	0.70 233	0.57 205	0.64 238	0.43 107	0.36 128	0.70 168	0.52 212	0.10 79	0.07 11	0.09 21	0.08 29	0.21 186	0.13 94

LALA_ROB	0.60 234	0.76 240	1.69 72	0.36 210	0.29 210	0.79 306	0.55 308	0.94 285	0.77 294	0.81 325	0.67 252	0.94 328	0.49 234	0.99 203	0.73 268	0.21 308	0.15 248	0.20 309	0.18 267	0.23 206	0.21 216

CBMV	0.71 289	0.76 240	2.64 315	0.33 154	0.20 107	0.78 302	0.79 355	0.98 311	0.78 299	0.85 335	0.71 281	0.86 308	1.10 356	1.46 246	0.62 244	0.18 285	0.20 299	0.21 315	0.19 285	0.25 232	0.33 314
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
fff	0.43 86	0.77 248	1.95 184	0.24 7	0.13 5	0.51 58	0.22 46	0.77 165	0.75 280	0.54 171	0.47 91	0.31 49	0.65 290	0.36 38	0.34 133	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 226

ADStereo(finetuned)	0.45 110	0.77 248	2.12 224	0.25 15	0.14 12	0.51 58	0.22 46	0.77 165	0.72 250	0.54 171	0.48 103	0.31 49	0.76 317	0.37 45	0.38 149	0.09 17	0.07 11	0.09 21	0.07 13	0.13 51	0.23 244

XX-TBD	0.34 26	0.77 248	1.75 93	0.34 178	0.13 5	0.51 58	0.17 5	0.43 6	0.50 75	0.37 48	0.49 120	0.23 15	0.18 6	0.28 3	0.24 48	0.10 79	0.07 11	0.08 3	0.06 7	0.09 7	0.07 3

DCANet	0.42 80	0.77 248	1.95 184	0.25 15	0.14 12	0.51 58	0.22 46	0.77 165	0.72 250	0.54 171	0.48 103	0.31 49	0.41 173	0.36 38	0.39 156	0.09 17	0.07 11	0.09 21	0.07 13	0.13 51	0.23 244

csc	0.43 86	0.77 248	1.95 184	0.24 7	0.13 5	0.51 58	0.22 46	0.77 165	0.75 280	0.54 171	0.47 91	0.31 49	0.65 290	0.36 38	0.34 133	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 226

cscssc	0.43 86	0.77 248	1.95 184	0.24 7	0.13 5	0.51 58	0.22 46	0.77 165	0.75 280	0.54 171	0.47 91	0.31 49	0.65 290	0.36 38	0.34 133	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 226

SHD	0.72 292	0.77 248	2.36 270	0.45 295	0.40 304	0.71 267	0.32 206	1.02 341	1.25 370	1.07 352	0.84 307	0.90 318	0.73 310	1.09 213	0.98 295	0.21 308	0.18 280	0.20 309	0.21 300	0.32 284	0.31 303

FBW_ROB	0.83 327	0.77 248	1.77 105	0.44 282	0.30 220	0.87 330	0.46 281	1.10 360	0.91 335	0.81 325	0.75 292	1.01 340	0.61 280	3.66 400	1.23 324	0.26 339	0.23 317	0.36 357	0.25 314	0.27 254	0.62 370

AACVNet	0.54 197	0.78 256	1.73 83	0.36 210	0.21 114	0.57 117	0.25 100	0.71 118	0.51 79	0.55 185	0.59 188	0.64 215	0.41 173	2.13 336	0.41 167	0.14 230	0.11 174	0.14 221	0.11 125	0.33 290	0.15 137

ELAS_RVC	1.37 376	0.78 256	3.21 375	0.55 338	0.50 338	1.49 372	2.48 406	1.48 382	1.71 388	2.13 393	2.09 378	2.07 384	2.56 397	1.90 318	2.02 358	0.35 358	0.36 356	0.37 361	0.34 349	0.49 352	0.47 358
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 345	0.79 258	2.43 283	0.39 250	0.32 244	1.50 373	1.90 401	0.92 276	0.97 343	1.26 371	1.27 354	1.00 339	1.42 374	1.14 220	3.31 387	0.17 275	0.14 227	0.22 317	0.21 300	0.30 272	0.22 226

ELAS	1.39 377	0.79 258	2.86 341	0.53 329	0.50 338	2.81 404	2.20 403	1.61 388	1.50 381	2.28 398	2.35 386	1.82 380	2.13 391	1.73 287	2.22 367	0.35 358	0.37 358	0.35 355	0.35 351	0.49 352	0.47 358
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MyStereo8	0.54 197	0.80 260	2.76 333	0.32 139	0.33 255	0.71 267	0.20 22	0.87 241	0.57 122	0.51 144	0.59 188	0.50 150	0.33 114	0.68 158	0.55 221	0.10 79	0.29 344	0.10 49	0.13 181	0.21 186	0.34 318

SDNR	1.22 366	0.80 260	2.71 324	0.33 154	1.48 403	1.98 394	0.23 62	1.93 395	2.44 396	0.89 338	2.52 389	1.36 370	0.51 239	3.65 399	1.93 354	0.30 351	0.31 348	0.22 317	0.16 242	0.33 290	0.36 328

aanetorigin	0.77 312	0.80 260	2.59 310	0.43 277	0.44 319	0.58 132	1.01 373	0.57 65	0.68 216	1.53 383	1.23 352	0.81 294	1.08 354	1.07 211	1.07 310	0.18 285	0.15 248	0.17 279	0.21 300	0.54 361	0.30 296

hitnet-ft	0.67 267	0.80 260	1.90 166	0.28 58	0.22 135	0.69 260	0.36 230	0.85 224	0.65 201	0.56 195	0.84 307	1.03 344	0.95 344	2.32 347	0.55 221	0.23 324	0.14 227	0.41 365	0.13 181	0.24 221	0.17 170

CVANet_RVC	0.65 260	0.80 260	2.13 226	0.36 210	0.26 185	0.62 197	0.42 259	0.84 220	0.72 250	0.69 295	0.68 260	0.68 240	0.52 245	2.64 374	0.42 169	0.19 295	0.12 199	0.22 317	0.17 257	0.37 316	0.15 137

TestStereo1	0.49 154	0.81 265	1.85 144	0.39 250	0.57 353	0.56 100	0.34 218	0.75 146	0.69 224	0.44 80	0.63 222	0.35 66	0.42 188	0.64 147	0.29 88	0.10 79	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.33 290	0.26 269

SA-5K	0.49 154	0.81 265	1.85 144	0.39 250	0.57 353	0.56 100	0.34 218	0.75 146	0.69 224	0.44 80	0.63 222	0.35 66	0.42 188	0.64 147	0.29 88	0.10 79	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.33 290	0.26 269

MIPNet	0.83 327	0.81 265	2.40 276	0.61 351	0.18 84	1.48 371	1.39 393	1.60 387	0.74 268	1.94 388	0.85 311	0.73 265	1.68 383	0.87 195	0.31 109	0.09 17	0.08 58	0.11 93	0.32 342	0.25 232	0.12 63

cf-r	0.53 192	0.81 265	2.15 232	0.33 154	0.28 205	0.60 157	0.28 149	0.78 179	0.64 189	0.51 144	0.60 200	0.75 276	0.40 162	1.32 233	0.43 177	0.13 201	0.09 112	0.11 93	0.12 156	0.15 83	0.14 107

PSMNet-RSSM	0.53 192	0.82 269	1.78 109	0.31 117	0.25 172	0.58 132	0.28 149	0.84 220	0.60 143	0.50 132	0.61 207	0.67 233	0.43 198	1.68 280	0.42 169	0.15 244	0.10 141	0.14 221	0.16 242	0.15 83	0.13 94

RP	0.67 267	0.82 269	1.94 181	0.43 277	0.44 319	0.65 236	0.45 279	0.89 252	0.82 313	0.66 283	0.92 321	0.99 338	0.76 317	1.55 260	0.66 251	0.25 336	0.18 280	0.23 323	0.20 295	0.31 280	0.22 226

UCFNet_RVC	0.48 137	0.82 269	1.85 144	0.30 92	0.27 196	0.64 224	0.26 116	0.74 136	0.55 111	0.48 114	0.53 145	0.63 207	0.41 173	0.88 196	0.38 149	0.15 244	0.10 141	0.17 279	0.17 257	0.18 149	0.15 137

Nwc_Net	0.68 274	0.83 272	2.53 299	0.41 265	0.39 297	0.77 297	0.38 243	1.01 338	0.70 233	0.60 238	0.99 333	0.98 335	0.68 299	1.41 239	0.63 246	0.23 324	0.15 248	0.23 323	0.25 314	0.23 206	0.18 187

WCMA_ROB	1.12 355	0.83 272	2.66 318	0.58 344	0.34 261	1.17 363	0.71 345	0.93 281	0.94 339	1.74 386	2.63 394	3.09 394	1.71 385	1.70 283	1.84 353	0.26 339	0.21 307	0.20 309	0.21 300	0.28 260	0.43 352

raft_robust	0.55 209	0.84 274	1.73 83	0.28 58	0.54 347	0.53 77	0.25 100	0.88 246	0.75 280	0.48 114	0.46 88	0.76 280	0.75 316	1.46 246	0.27 65	0.09 17	0.10 141	0.10 49	0.30 335	0.26 247	0.16 159

IPLG	0.69 278	0.84 274	2.43 283	0.35 192	0.21 114	1.65 381	0.61 326	1.36 378	0.58 132	1.39 378	0.51 130	0.37 69	0.87 332	1.41 239	0.36 142	0.09 17	0.07 11	0.14 221	0.12 156	0.32 284	0.11 37

ADLNet2	0.68 274	0.84 274	3.19 373	0.33 154	0.36 278	0.64 224	0.37 237	0.89 252	0.79 304	0.54 171	0.65 247	0.93 324	0.48 229	2.07 331	0.56 228	0.13 201	0.11 174	0.11 93	0.11 125	0.33 290	0.18 187

GANet	0.75 305	0.84 274	2.01 199	0.40 259	0.25 172	0.74 281	0.66 334	0.87 241	0.73 264	0.71 302	1.07 345	0.84 301	0.59 271	2.71 380	1.15 317	0.17 275	0.16 262	0.44 368	0.16 242	0.31 280	0.20 210

PVD	0.90 336	0.85 278	2.15 232	0.53 329	0.50 338	0.99 343	0.56 313	1.15 368	1.64 385	1.41 379	1.41 363	1.11 359	1.13 358	1.35 236	1.31 327	0.26 339	0.28 343	0.28 341	0.26 320	0.37 316	0.49 361

RAFT+CT+SA	0.50 163	0.86 279	1.82 139	0.37 228	0.75 370	0.54 80	0.34 218	0.77 165	0.63 182	0.38 53	0.55 163	0.34 62	0.29 92	0.68 158	0.27 65	0.09 17	0.07 11	0.11 93	0.51 373	0.29 263	0.41 350

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 80	0.86 279	1.78 109	0.28 58	0.17 62	0.52 71	0.20 22	0.62 87	0.61 157	0.50 132	0.61 207	0.39 79	0.32 111	0.35 33	0.30 99	0.07 1	0.10 141	0.09 21	0.09 44	0.35 305	0.10 27

DeepPrunerF	0.86 331	0.86 279	2.91 349	0.45 295	0.50 338	0.64 224	0.48 292	1.14 365	2.64 399	0.63 264	0.61 207	0.65 218	0.62 285	2.21 341	1.31 327	0.23 324	0.19 290	0.30 349	0.28 327	0.36 309	0.25 260

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 221	0.87 282	2.11 221	0.32 139	0.30 220	0.84 320	0.40 249	0.88 246	0.72 250	0.65 280	0.73 287	0.66 223	0.57 264	0.93 197	0.71 261	0.13 201	0.07 11	0.10 49	0.08 29	0.15 83	0.14 107

test_5	0.51 178	0.87 282	1.99 196	0.37 228	0.65 363	0.58 132	0.35 224	0.78 179	0.62 173	0.48 114	0.55 163	0.45 125	0.40 162	0.72 172	0.30 99	0.09 17	0.07 11	0.12 138	0.12 156	0.33 290	0.38 338

GEStereo_RVC	0.54 197	0.87 282	1.95 184	0.47 304	0.25 172	0.62 197	0.37 237	1.00 330	0.74 268	0.53 160	0.54 155	0.59 192	0.44 205	1.10 214	0.46 185	0.15 244	0.11 174	0.12 138	0.10 76	0.26 247	0.19 196

fast-acv-ft	0.63 249	0.88 285	3.10 363	0.38 242	0.30 220	0.79 306	0.48 292	0.69 111	0.72 250	0.58 217	0.78 299	0.76 280	0.60 273	0.67 157	0.73 268	0.15 244	0.15 248	0.18 296	0.17 257	0.37 316	0.16 159

RALCasStereoNet	0.45 110	0.88 285	1.85 144	0.30 92	0.26 185	0.49 46	0.26 116	0.58 69	0.51 79	0.36 44	0.48 103	0.36 68	0.28 79	0.55 126	0.34 133	0.10 79	0.53 379	0.09 21	0.08 29	0.25 232	0.34 318

StereoDRNet	0.64 252	0.88 285	2.35 267	0.41 265	0.45 327	0.73 278	0.47 289	0.94 285	0.74 268	0.75 311	0.54 155	0.74 271	0.47 222	1.70 283	0.72 265	0.15 244	0.14 227	0.15 247	0.14 206	0.20 178	0.19 196

rafts_anoy	0.43 86	0.89 288	1.96 193	0.32 139	0.30 220	0.48 41	0.24 85	0.62 87	0.49 69	0.37 48	0.38 54	0.33 58	0.30 100	0.51 109	0.34 133	0.10 79	0.39 366	0.13 192	0.15 226	0.17 129	0.15 137

MLCV	0.48 137	0.89 288	1.85 144	0.29 79	0.14 12	0.59 148	0.23 62	0.72 123	0.59 139	0.66 283	0.66 249	0.55 168	0.36 128	1.03 208	0.49 202	0.09 17	0.06 1	0.09 21	0.07 13	0.19 166	0.11 37

LL-Strereo2	0.41 67	0.90 290	1.83 141	0.44 282	0.24 160	0.54 80	0.27 139	0.58 69	0.45 48	0.41 66	0.33 36	0.44 118	0.21 16	0.44 69	0.34 133	0.09 17	0.08 58	0.16 263	0.14 206	0.17 129	0.17 170

CBFPSM	0.56 215	0.91 291	1.82 139	0.28 58	0.23 147	0.71 267	0.37 237	0.72 123	0.64 189	0.50 132	0.49 120	1.03 344	0.83 324	0.62 142	1.35 330	0.10 79	0.12 199	0.10 49	0.10 76	0.18 149	0.19 196

RAFT	0.45 110	0.92 292	1.59 55	0.34 178	0.19 97	0.46 32	0.35 224	0.65 95	0.49 69	0.49 125	0.49 120	0.70 257	0.40 162	0.47 88	0.32 119	0.11 126	0.16 262	0.14 221	0.13 181	0.51 356	0.13 94

AF-Net	0.69 278	0.92 292	2.21 241	0.41 265	0.40 304	0.68 257	0.40 249	1.02 341	0.86 321	0.69 295	1.03 340	1.04 347	0.84 327	1.19 224	0.78 276	0.22 321	0.14 227	0.25 334	0.17 257	0.30 272	0.18 187

TDLM	0.67 267	0.92 292	1.76 97	0.37 228	0.24 160	0.66 241	0.56 313	0.82 204	0.74 268	1.16 359	0.62 212	0.61 200	0.48 229	2.70 378	0.50 207	0.20 304	0.11 174	0.35 355	0.14 206	0.32 284	0.16 159

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 209	0.92 292	2.36 270	0.38 242	0.37 290	0.60 157	0.28 149	0.82 204	0.62 173	0.62 256	0.55 163	0.72 262	0.45 209	1.00 204	0.43 177	0.15 244	0.11 174	0.14 221	0.14 206	0.15 83	0.16 159
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HITNet	0.46 120	0.92 292	2.09 217	0.33 154	0.14 12	0.55 91	0.22 46	0.83 210	0.56 119	0.51 144	0.49 120	0.48 145	0.37 136	0.48 92	0.54 220	0.09 17	0.06 1	0.10 49	0.08 29	0.23 206	0.09 16
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
SGM_RVC	1.89 391	0.92 292	2.50 296	0.96 381	0.93 382	1.63 379	1.37 391	1.52 385	12.43 413	1.85 387	1.69 370	2.40 389	1.74 386	2.81 385	1.71 347	0.53 370	0.47 374	0.42 366	0.47 369	0.74 373	0.74 376
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
iinet-f	0.57 221	0.93 298	2.27 254	0.31 117	0.25 172	0.83 318	0.33 214	0.81 197	0.65 201	0.54 171	0.63 222	0.73 265	0.67 296	0.73 173	0.67 254	0.13 201	0.13 213	0.11 93	0.10 76	0.43 341	0.16 159

Consistency-Raft	0.88 334	0.93 298	3.23 377	0.99 382	0.64 362	0.77 297	0.55 308	0.98 311	0.97 343	0.61 245	1.03 340	0.65 218	1.05 351	0.79 187	1.38 332	0.44 364	0.46 371	0.51 371	0.58 381	0.65 369	0.47 358

GwcNet-RSSM	0.57 221	0.94 300	2.13 226	0.32 139	0.25 172	0.60 157	0.30 175	0.80 193	0.66 211	0.52 151	0.64 238	0.71 260	0.40 162	1.79 298	0.50 207	0.13 201	0.09 112	0.12 138	0.12 156	0.21 186	0.15 137

NCC-stereo	0.79 318	0.94 300	2.42 279	0.59 347	0.45 327	1.90 388	0.46 281	0.99 322	0.72 250	0.64 273	0.84 307	0.91 319	0.73 310	1.80 300	1.00 301	0.27 344	0.19 290	0.23 323	0.31 339	0.24 221	0.22 226

Abc-Net	0.79 318	0.94 300	2.42 279	0.59 347	0.45 327	1.90 388	0.46 281	0.99 322	0.72 250	0.64 273	0.84 307	0.91 319	0.73 310	1.80 300	1.00 301	0.27 344	0.19 290	0.23 323	0.31 339	0.24 221	0.22 226
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.65 260	0.94 300	1.96 193	0.43 277	0.30 220	0.71 267	0.68 339	0.84 220	0.65 201	0.70 298	0.60 200	0.86 308	0.54 250	1.56 261	0.57 231	0.20 304	0.16 262	0.67 378	0.25 314	0.22 198	0.24 251

NaN_ROB	1.14 356	0.94 300	2.96 351	0.53 329	0.56 352	1.13 359	0.99 369	0.98 311	1.00 347	1.09 354	0.87 314	0.77 282	1.06 353	5.90 409	2.72 375	0.16 261	0.23 317	0.16 263	0.24 308	0.22 198	0.36 328

PWC_ROB	0.70 282	0.94 300	1.88 159	0.39 250	0.39 297	0.62 197	0.30 175	0.98 311	0.94 339	0.91 340	1.29 356	0.77 282	0.62 285	1.62 274	1.03 308	0.18 285	0.11 174	0.18 296	0.13 181	0.51 356	0.22 226

FINET	0.65 260	0.95 306	3.06 360	0.35 192	0.40 304	0.58 132	0.48 292	0.92 276	1.10 360	0.57 205	0.68 260	0.47 139	0.44 205	1.15 222	0.60 240	0.23 324	0.21 307	0.17 279	0.15 226	0.26 247	0.25 260

NVStereoNet_ROB	1.16 360	0.95 306	2.54 305	0.58 344	0.55 350	0.78 302	0.63 332	1.00 330	1.08 358	1.03 349	4.07 406	1.48 375	1.22 360	2.88 386	1.27 326	0.50 369	0.46 371	0.54 372	0.62 384	0.50 354	0.63 372
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
4D-IteraStereo	0.44 95	0.96 308	2.63 313	0.27 40	0.30 220	0.45 20	0.25 100	0.52 43	0.50 75	0.40 60	0.31 29	0.40 87	0.19 9	0.35 33	0.32 119	0.09 17	0.06 1	0.12 138	0.11 125	0.19 166	0.30 296

Wz-Net-LNSev	0.59 230	0.96 308	2.47 290	0.34 178	0.37 290	0.79 306	0.44 273	0.86 232	0.77 294	0.61 245	0.67 252	0.79 289	0.56 259	0.64 147	0.62 244	0.15 244	0.14 227	0.12 138	0.12 156	0.18 149	0.19 196

dd	0.42 80	0.96 308	1.77 105	0.31 117	0.17 62	0.57 117	0.26 116	0.49 27	0.68 216	0.41 66	0.40 64	0.34 62	0.27 68	0.45 76	0.40 161	0.17 275	0.10 141	0.13 192	0.12 156	0.21 186	0.12 63

AFF-stereo	0.44 95	0.96 308	1.78 109	0.31 117	0.15 25	0.50 52	0.21 33	0.64 91	0.63 182	0.47 95	0.64 238	0.49 147	0.34 122	0.46 82	0.31 109	0.08 4	0.09 112	0.10 49	0.10 76	0.37 316	0.10 27

DMCA-RVC	0.62 246	0.96 308	2.63 313	0.36 210	0.90 379	0.56 100	0.31 185	0.69 111	0.57 122	0.68 293	0.52 137	0.59 192	0.56 259	1.23 228	0.53 216	0.16 261	0.38 360	0.20 309	0.15 226	0.20 178	0.15 137

ADCRef	0.80 320	0.96 308	2.29 257	0.37 228	0.35 271	0.96 340	0.51 296	0.87 241	0.75 280	0.88 336	0.83 304	0.61 200	1.36 369	1.02 206	3.27 386	0.13 201	0.11 174	0.17 279	0.19 285	0.25 232	0.21 216

CFNet	0.58 226	0.96 308	1.78 109	0.33 154	0.25 172	0.63 213	0.22 46	0.88 246	0.75 280	0.46 94	0.59 188	0.58 190	0.40 162	2.29 345	0.48 197	0.12 173	0.09 112	0.15 247	0.14 206	0.30 272	0.15 137

MSMD_ROB	1.34 372	0.96 308	2.38 272	0.39 250	0.32 244	1.96 391	0.62 330	0.91 268	1.43 378	2.94 406	2.60 392	4.77 406	1.95 389	2.43 361	1.33 329	0.29 349	0.26 336	0.32 352	0.32 342	0.30 272	0.30 296

Wz-Net-MNSev	0.65 260	0.97 316	2.19 239	0.36 210	0.33 255	0.90 333	0.60 323	0.92 276	0.81 312	0.75 311	0.72 285	0.73 265	0.65 290	1.39 238	0.71 261	0.16 261	0.13 213	0.14 221	0.14 206	0.24 221	0.18 187

RGC	0.71 289	0.97 316	2.18 238	0.44 282	0.44 319	0.73 278	0.40 249	0.94 285	0.71 242	0.71 302	1.04 343	1.01 340	0.71 304	1.74 289	0.70 259	0.23 324	0.18 280	0.28 341	0.26 320	0.29 263	0.27 277

SAMSARA	0.91 337	0.97 316	2.22 244	0.80 367	0.58 355	1.32 365	1.31 388	1.01 338	0.94 339	1.36 374	0.87 314	1.38 371	0.90 337	1.72 286	1.02 306	0.24 331	0.30 347	0.22 317	0.25 314	0.36 309	0.35 320

RALAANet	0.43 86	0.98 319	1.90 166	0.32 139	0.23 147	0.48 41	0.19 13	0.67 106	0.53 100	0.48 114	0.45 84	0.39 79	0.30 100	0.48 92	0.37 144	0.10 79	0.08 58	0.11 93	0.14 206	0.27 254	0.10 27

EDNetEfficientorigin	8.18 414	0.98 319	145.96 438	0.51 319	0.89 378	0.72 273	0.48 292	0.85 224	1.56 384	2.12 390	1.49 364	1.29 366	1.31 365	1.83 304	2.13 365	0.13 201	0.12 199	0.17 279	0.18 267	0.39 330	0.45 355

XQC	0.73 300	0.98 319	2.39 274	0.46 299	0.35 271	0.81 313	0.46 281	1.00 330	1.00 347	0.80 320	0.69 267	0.88 314	0.74 315	1.32 233	1.20 320	0.24 331	0.16 262	0.23 323	0.20 295	0.41 336	0.33 314

GMStereo	0.38 47	0.99 322	1.91 171	0.27 40	0.16 38	0.39 15	0.23 62	0.47 20	0.62 173	0.38 53	0.34 40	0.25 28	0.25 42	0.39 52	0.29 88	0.14 230	0.08 58	0.10 49	0.12 156	0.15 83	0.11 37
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCPNet	0.99 345	0.99 322	3.93 393	0.37 228	0.68 365	1.36 367	0.62 330	0.87 241	0.76 290	0.78 318	0.81 302	1.08 353	1.18 359	1.14 220	2.49 374	0.21 308	0.69 392	0.21 315	0.95 399	0.29 263	0.37 335

RTSC	0.72 292	1.00 324	2.22 244	0.40 259	0.29 210	0.82 316	0.31 185	0.96 300	1.10 360	0.92 341	0.81 302	0.78 285	0.58 268	1.23 228	1.55 342	0.18 285	0.17 272	0.14 221	0.17 257	0.43 341	0.30 296

PA-Net	0.84 329	1.00 324	3.49 383	0.63 353	0.40 304	0.70 265	0.52 299	0.86 232	0.84 318	0.52 151	0.59 188	0.70 257	0.54 250	2.35 348	2.23 368	0.17 275	0.27 341	0.19 301	0.28 327	0.22 198	0.36 328
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.68 274	1.00 324	2.09 217	0.33 154	0.25 172	0.58 132	0.32 206	0.81 197	0.80 307	0.61 245	0.94 325	0.80 291	0.41 173	2.46 364	1.02 306	0.36 360	0.14 227	0.10 49	0.09 44	0.23 206	0.22 226

PS-NSSS	0.63 249	1.00 324	1.81 134	0.30 92	0.31 236	0.63 213	0.34 218	0.98 311	0.69 224	0.54 171	0.74 289	0.51 153	0.41 173	2.43 361	0.48 197	0.24 331	0.17 272	0.27 338	0.18 267	0.27 254	0.21 216

DispNO	0.67 267	1.01 328	2.72 326	0.33 154	0.27 196	0.54 80	0.41 255	0.81 197	0.80 307	0.55 185	0.75 292	0.67 233	0.51 239	2.36 349	0.89 288	0.13 201	0.10 141	0.15 247	0.11 125	0.17 129	0.18 187

iRaft-Stereo_5w	0.54 197	1.01 328	2.08 216	0.27 40	0.21 114	0.49 46	0.28 149	0.73 131	0.58 132	0.40 60	0.61 207	0.62 204	0.46 217	1.78 294	0.47 194	0.09 17	0.07 11	0.11 93	0.10 76	0.39 330	0.12 63

dad	0.51 178	1.01 328	1.74 87	0.29 79	0.19 97	0.60 157	0.26 116	0.52 43	0.75 280	0.63 264	0.63 222	0.63 207	0.33 114	0.85 193	0.47 194	0.27 344	0.15 248	0.40 364	0.18 267	0.22 198	0.14 107

PSMNet_ROB	0.66 264	1.01 328	2.33 262	0.38 242	0.31 236	0.72 273	0.55 308	0.86 232	0.69 224	0.54 171	0.60 200	0.75 276	0.47 222	2.00 327	0.82 284	0.17 275	0.13 213	0.19 301	0.19 285	0.24 221	0.27 277

UDGNet	0.44 95	1.02 332	1.74 87	0.35 192	0.19 97	0.58 132	0.23 62	0.49 27	0.66 211	0.41 66	0.38 54	0.34 62	0.29 92	0.53 119	0.30 99	0.24 331	0.10 141	0.37 361	0.19 285	0.27 254	0.15 137

AASNet	0.56 215	1.03 333	2.34 264	0.37 228	0.33 255	0.65 236	0.29 169	0.96 300	0.73 264	0.54 171	0.60 200	0.55 168	0.38 141	0.59 134	0.58 236	0.14 230	0.12 199	0.13 192	0.10 76	0.43 341	0.24 251

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 312	1.04 334	2.06 209	0.94 378	0.35 271	0.89 332	0.40 249	0.85 224	0.63 182	0.55 185	0.63 222	0.75 276	0.38 141	2.38 353	0.48 197	1.10 391	0.31 348	0.36 357	0.21 300	0.53 360	0.55 365

pmcnn	1.32 370	1.05 335	2.77 335	0.74 362	1.43 398	0.72 273	0.56 313	0.96 300	0.91 335	0.99 347	2.92 400	6.01 410	0.70 302	2.38 353	3.32 388	0.13 201	0.10 141	0.08 3	0.06 7	0.34 297	0.22 226

PDISCO_ROB	0.75 305	1.06 336	2.11 221	0.64 354	0.59 356	1.13 359	0.43 265	1.14 365	1.05 353	0.64 273	0.71 281	0.96 331	0.61 280	1.21 225	0.76 272	0.37 361	0.18 280	0.27 338	0.24 308	0.56 363	0.32 307

PWCDC_ROB	0.72 292	1.06 336	2.09 217	0.47 304	0.36 278	0.78 302	0.26 116	0.98 311	1.34 374	0.61 245	2.07 377	0.64 215	0.61 280	0.83 189	0.71 261	0.31 353	0.14 227	0.15 247	0.12 156	0.60 367	0.21 216

Syn2CoEx	0.70 282	1.07 338	2.74 331	0.43 277	0.30 220	0.64 224	0.42 259	0.99 322	0.78 299	0.62 256	0.78 299	0.74 271	0.72 307	1.92 321	0.61 242	0.20 304	0.17 272	0.19 301	0.15 226	0.29 263	0.22 226

Anonymous Stereo	0.70 282	1.08 339	2.47 290	0.42 273	0.36 278	0.60 157	0.78 354	0.83 210	0.75 280	0.65 280	0.63 222	0.62 204	0.38 141	2.43 361	0.78 276	0.19 295	0.18 280	0.19 301	0.20 295	0.30 272	0.23 244

111	0.48 137	1.09 340	1.95 184	0.24 7	0.13 5	0.59 148	0.26 116	0.83 210	0.78 299	0.48 114	0.52 137	0.56 177	0.38 141	0.49 101	0.38 149	0.09 17	0.07 11	0.09 21	0.07 13	0.23 206	0.35 320

LSM	3.31 406	1.11 341	5.29 406	9.40 419	30.65 432	0.84 320	1.12 380	0.91 268	1.22 368	1.36 374	2.19 382	0.93 324	0.83 324	1.66 277	0.90 289	0.21 308	0.31 348	0.24 329	0.28 327	0.39 330	6.33 417

DDUNet	0.77 312	1.12 342	1.88 159	0.76 363	0.69 366	0.84 320	0.43 265	0.85 224	0.65 201	0.67 287	0.75 292	0.91 319	0.52 245	1.03 208	0.57 231	0.54 372	0.37 358	0.95 386	0.52 375	0.71 372	0.57 366

ADCP+	0.94 341	1.12 342	3.14 367	0.34 178	0.39 297	1.06 350	0.79 355	0.89 252	0.80 307	0.66 283	0.67 252	0.85 304	1.55 379	0.93 197	4.55 402	0.13 201	0.11 174	0.16 263	0.15 226	0.26 247	0.25 260

CSAN	1.25 367	1.12 342	3.04 358	0.51 319	0.37 290	1.06 350	1.15 382	1.22 370	1.08 358	1.17 364	1.91 375	1.04 347	1.31 365	5.96 410	2.43 373	0.26 339	0.22 312	0.24 329	0.24 308	0.31 280	0.30 296

SPS-STEREO	1.07 354	1.13 345	2.88 342	0.65 356	0.69 366	0.99 343	0.68 339	1.05 353	0.87 324	1.36 374	1.23 352	1.46 374	0.94 342	1.87 311	1.72 348	0.66 376	0.61 383	0.58 373	0.57 379	0.65 369	0.77 380
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACRE	0.56 215	1.14 346	2.77 335	0.76 363	0.28 205	0.60 157	0.56 313	0.76 155	0.58 132	0.55 185	0.62 212	0.41 91	0.29 92	0.44 69	0.39 156	0.11 126	0.19 290	0.13 192	0.14 206	0.36 309	0.18 187

FADNet_RVC	0.81 325	1.14 346	2.42 279	0.30 92	0.24 160	0.71 267	0.24 85	0.95 296	0.61 157	0.44 80	0.56 174	0.59 192	0.42 188	1.52 257	0.68 257	0.94 385	0.96 402	0.28 341	1.00 401	0.90 381	1.36 403

SuperB	1.15 358	1.14 346	5.43 407	0.36 210	0.26 185	0.81 313	0.89 363	0.88 246	1.17 365	0.67 287	0.68 260	0.63 207	1.39 372	1.74 289	3.37 389	0.15 244	0.12 199	0.17 279	0.16 242	2.80 410	0.25 260

MANE	2.90 403	1.14 346	2.96 351	1.03 383	1.01 386	5.01 412	2.45 405	5.36 413	6.88 411	3.58 409	4.76 410	5.99 409	4.99 408	4.23 404	4.61 403	0.56 374	0.67 387	0.44 368	0.78 392	0.51 356	1.03 396

CC-Net-ROB	0.85 330	1.15 350	2.13 226	0.88 373	0.38 295	0.88 331	0.44 273	1.06 354	0.79 304	0.58 217	0.69 267	0.65 218	0.50 237	2.74 381	0.51 210	0.93 384	0.39 366	0.87 383	0.29 330	0.54 361	0.54 363

GANetREF_RVC	0.75 305	1.15 350	2.46 288	0.47 304	0.26 185	0.83 318	0.61 326	0.97 307	0.89 332	0.62 256	0.61 207	0.72 262	0.59 271	2.42 359	0.55 221	0.32 354	0.25 334	0.36 357	0.24 308	0.39 330	0.31 303
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
iResNet_ROB	0.50 163	1.15 350	1.73 83	0.31 117	0.21 114	0.58 132	0.22 46	0.95 296	0.82 313	0.58 217	0.62 212	0.57 183	0.39 155	0.84 191	0.40 161	0.11 126	0.08 58	0.09 21	0.06 7	0.21 186	0.13 94

MeshStereo	1.21 363	1.15 350	3.01 357	0.34 178	0.28 205	1.10 356	0.69 341	1.35 377	1.01 349	2.71 403	2.41 388	2.96 392	1.45 375	2.80 384	1.40 335	0.22 321	0.22 312	0.22 317	0.19 285	0.50 354	0.26 269
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
FADNet-RVC-Resample	0.67 267	1.16 354	3.16 369	0.37 228	0.29 210	0.62 197	0.38 243	0.86 232	0.63 182	0.51 144	0.50 126	0.57 183	0.45 209	1.57 263	0.49 202	0.24 331	0.32 352	0.23 323	0.19 285	0.27 254	0.62 370

CIPLG	0.56 215	1.19 355	2.46 288	0.80 367	0.31 236	0.61 177	0.57 317	0.76 155	0.57 122	0.56 195	0.63 222	0.41 91	0.30 100	0.45 76	0.40 161	0.11 126	0.20 299	0.13 192	0.13 181	0.35 305	0.19 196

RAFT + AFF	0.64 252	1.20 356	1.95 184	0.34 178	0.33 255	0.67 246	0.52 299	0.99 322	0.74 268	0.53 160	0.58 185	0.57 183	0.80 321	1.76 291	0.51 210	0.12 173	0.27 341	0.15 247	0.14 206	0.43 341	0.29 288

SANet	1.20 362	1.21 357	3.33 382	0.38 242	0.27 196	1.73 385	0.85 360	1.10 360	2.49 398	1.16 359	1.83 373	1.72 379	1.50 378	2.37 350	2.84 378	0.18 285	0.16 262	0.16 263	0.15 226	0.32 284	0.32 307

FADNet	0.64 252	1.22 358	2.06 209	0.32 139	0.30 220	0.66 241	0.29 169	0.88 246	0.72 250	0.44 80	0.48 103	0.66 223	0.57 264	1.84 309	0.45 184	0.46 368	0.20 299	0.17 279	0.19 285	0.59 364	0.24 251

UDG	0.77 312	1.23 359	2.15 232	0.67 358	0.59 356	0.78 302	0.38 243	0.90 258	0.70 233	0.61 245	0.69 267	1.01 340	0.67 296	1.02 206	0.73 268	0.45 366	0.34 353	0.87 383	0.51 373	0.67 371	0.46 357

ARAFT	0.60 234	1.23 359	3.10 363	0.28 58	0.16 38	0.64 224	0.36 230	0.90 258	0.67 214	0.61 245	0.49 120	0.55 168	0.31 108	1.24 231	0.32 119	0.10 79	0.08 58	0.14 221	0.13 181	0.37 316	0.21 216

DN-CSS_ROB	0.48 137	1.23 359	1.99 196	0.39 250	0.22 135	0.56 100	0.19 13	0.75 146	0.61 157	0.45 87	0.62 212	0.41 91	0.31 108	0.70 168	0.32 119	0.11 126	0.08 58	0.14 221	0.13 181	0.36 309	0.12 63

IPLGR_C	0.58 226	1.25 362	2.72 326	0.80 367	0.31 236	0.60 157	0.61 326	0.76 155	0.58 132	0.56 195	0.62 212	0.41 91	0.31 108	0.43 64	0.40 161	0.11 126	0.22 312	0.13 192	0.15 226	0.35 305	0.19 196

FADNet-RVC	0.61 242	1.26 363	2.12 224	0.33 154	0.26 185	0.59 148	0.29 169	0.86 232	0.62 173	0.45 87	0.50 126	0.62 204	0.46 217	1.73 287	0.55 221	0.17 275	0.20 299	0.17 279	0.18 267	0.59 364	0.28 282

MFMNet_re	0.92 339	1.28 364	2.53 299	0.82 371	0.76 373	0.90 333	0.75 350	0.98 311	1.04 352	1.03 349	1.05 344	0.84 301	0.94 342	0.83 189	0.72 265	0.68 377	0.60 382	0.63 376	0.60 383	0.77 376	0.74 376

LL-Strereo	0.72 292	1.29 365	2.49 294	0.36 210	0.45 327	0.55 91	0.32 206	0.93 281	0.71 242	0.67 287	0.58 185	0.85 304	0.79 320	2.67 377	0.46 185	0.10 79	0.18 280	0.14 221	0.12 156	0.40 334	0.42 351

HBP-ISP	0.76 308	1.30 366	3.19 373	0.35 192	0.26 185	0.85 324	0.54 305	1.03 348	0.72 250	0.80 320	0.69 267	0.68 240	0.83 324	2.04 329	0.44 181	0.23 324	0.24 320	0.29 348	0.25 314	0.28 260	0.24 251

WZ-Net	0.92 339	1.31 367	3.76 387	0.41 265	0.36 278	0.86 326	0.71 345	1.00 330	1.06 356	0.82 329	0.92 321	1.06 351	1.05 351	2.16 338	1.61 344	0.19 295	0.13 213	0.15 247	0.16 242	0.32 284	0.28 282

RTS	1.21 363	1.31 367	6.39 409	0.52 323	0.51 343	1.61 377	0.79 355	1.03 348	1.37 376	1.13 356	1.30 357	1.10 357	0.85 328	2.65 375	2.08 361	0.21 308	0.24 320	0.18 296	0.18 267	0.43 341	0.32 307

RTSA	1.21 363	1.31 367	6.39 409	0.52 323	0.51 343	1.61 377	0.79 355	1.03 348	1.37 376	1.13 356	1.30 357	1.10 357	0.85 328	2.65 375	2.08 361	0.21 308	0.24 320	0.18 296	0.18 267	0.43 341	0.32 307

Wz-Net-SNSev	0.76 308	1.32 370	3.11 365	0.40 259	0.31 236	0.71 267	0.60 323	0.98 311	0.87 324	0.67 287	0.83 304	0.96 331	0.60 273	1.67 279	0.97 294	0.16 261	0.15 248	0.16 263	0.17 257	0.36 309	0.24 251

ADCMid	0.96 344	1.32 370	2.74 331	0.38 242	0.35 271	0.99 343	0.58 319	0.94 285	0.86 321	1.23 367	1.01 336	1.01 340	1.00 346	1.05 210	3.97 395	0.21 308	0.19 290	0.42 366	0.32 342	0.40 334	0.29 288

AnyNet_C32	1.00 348	1.33 372	2.53 299	0.49 314	0.54 347	1.15 361	1.14 381	0.91 268	0.89 332	1.11 355	0.95 327	0.87 310	0.93 339	1.50 255	4.07 397	0.21 308	0.20 299	0.25 334	0.24 308	0.38 322	0.33 314

LE_ROB	4.43 409	1.35 373	9.38 412	2.79 412	3.93 411	2.43 402	3.46 411	2.68 402	11.19 412	11.66 417	4.73 409	5.26 407	10.46 415	4.50 407	9.49 414	0.82 382	0.69 392	1.34 399	0.98 400	0.75 375	0.76 379

ADCS	1.05 353	1.36 374	2.98 355	0.42 273	0.36 278	0.96 340	0.81 359	1.06 354	1.12 362	1.25 368	0.97 330	1.08 353	0.90 337	1.25 232	4.86 404	0.21 308	0.21 307	0.22 317	0.23 306	0.36 309	0.38 338

iResNetv2_ROB	0.59 230	1.43 375	2.96 351	0.40 259	0.22 135	0.58 132	0.28 149	0.91 268	0.73 264	0.57 205	0.63 222	0.60 198	0.41 173	0.74 174	0.35 140	0.11 126	0.08 58	0.10 49	0.07 13	0.43 341	0.17 170

SGM+DAISY	1.83 390	1.43 375	3.81 388	0.87 372	1.01 386	2.38 401	2.53 407	1.36 378	1.75 389	2.92 405	3.22 402	2.65 390	2.93 399	2.22 344	3.10 383	0.72 379	0.69 392	0.63 376	0.62 384	0.77 376	0.98 391

GASNet	0.73 300	1.47 377	3.04 358	0.47 304	0.33 255	0.57 117	0.34 218	0.91 268	0.75 280	0.58 217	0.58 185	0.74 271	0.55 255	2.03 328	0.65 250	0.21 308	0.15 248	0.19 301	0.17 257	0.51 356	0.28 282

AnyNet_C01	1.14 356	1.49 378	4.23 398	0.54 332	0.53 345	1.51 374	1.37 391	1.04 352	1.07 357	1.17 364	1.33 359	1.15 362	1.08 354	1.61 273	2.74 376	0.25 336	0.22 312	0.28 341	0.24 308	0.48 350	0.40 345

WAO-6	1.58 386	1.54 379	2.32 259	1.14 389	1.00 385	2.30 399	1.03 374	1.82 393	2.85 401	1.25 368	2.61 393	2.20 386	1.56 380	2.47 365	1.99 357	0.95 386	0.67 387	1.19 395	0.83 394	1.08 383	0.88 388

SQANet	0.80 320	1.58 380	2.53 299	0.76 363	0.83 374	0.76 289	0.36 230	0.83 210	0.64 189	0.63 264	0.69 267	0.73 265	0.51 239	1.21 225	0.53 216	0.77 381	0.29 344	0.59 375	0.29 330	0.86 380	0.61 369

JetBlue	1.78 388	1.63 381	3.92 391	0.73 361	1.21 395	4.38 411	3.35 409	1.59 386	1.20 367	1.26 371	1.52 366	2.37 388	1.88 388	3.23 393	3.00 379	0.53 370	0.47 374	0.48 370	0.49 371	1.29 393	0.97 390

WAO-7	1.48 382	1.63 381	2.49 294	0.93 377	0.75 370	1.72 384	1.10 378	1.84 394	1.96 393	1.43 380	2.54 390	1.97 382	1.61 382	3.06 389	2.08 361	0.69 378	0.66 386	0.94 385	0.74 390	0.80 378	0.69 375

IMH-64-1	1.39 377	1.64 383	1.86 152	1.36 392	1.11 391	1.39 368	1.19 384	1.76 390	1.45 379	1.16 359	2.21 383	1.53 376	1.38 370	1.98 323	1.52 340	1.29 395	0.67 387	1.27 396	0.69 387	1.29 393	0.98 391

IMH-64	1.39 377	1.64 383	1.86 152	1.36 392	1.11 391	1.39 368	1.19 384	1.76 390	1.45 379	1.16 359	2.21 383	1.53 376	1.38 370	1.98 323	1.52 340	1.29 395	0.67 387	1.27 396	0.69 387	1.29 393	0.98 391

coex-ft	5.95 412	1.67 385	60.57 436	0.34 178	0.30 220	0.77 297	0.69 341	0.74 136	4.41 404	19.22 424	2.15 381	1.62 378	7.97 413	1.81 303	8.96 413	0.44 364	2.08 412	0.18 296	0.19 285	0.38 322	4.62 416

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 350	1.67 385	2.32 259	0.47 304	0.39 297	1.47 370	0.95 366	0.95 296	0.91 335	0.84 332	0.94 325	1.05 349	0.60 273	2.95 387	0.72 265	0.41 362	0.72 396	0.32 352	0.55 376	0.74 373	1.22 400

otaku	1.03 351	1.68 387	2.72 326	0.95 379	0.73 369	1.03 348	0.59 321	0.99 322	0.86 321	0.69 295	1.61 367	0.98 335	0.64 288	1.46 246	1.14 315	0.95 386	0.46 371	0.72 381	0.40 363	1.24 391	0.78 381

Ntro	1.00 348	1.68 387	2.80 339	0.95 379	0.85 375	1.06 350	0.53 302	0.98 311	0.90 334	0.62 256	0.76 295	0.93 324	0.66 294	1.66 277	0.98 295	0.99 388	0.45 370	0.75 382	0.40 363	1.19 387	0.75 378

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 372	1.70 389	2.50 296	0.56 340	0.40 304	2.15 397	0.99 369	1.24 372	1.26 371	1.02 348	1.10 347	1.29 366	0.88 335	3.10 391	1.08 311	1.66 403	0.83 398	0.68 379	0.88 396	1.57 398	1.80 410

SGM-ForestM	2.98 404	1.70 389	3.52 385	0.67 358	0.47 335	5.18 413	3.36 410	3.30 409	2.86 402	4.44 410	3.79 405	9.80 414	5.50 411	6.29 411	6.52 409	0.27 344	0.36 356	0.24 329	0.27 324	0.38 322	0.58 368

Wz-Net-TNSev	0.91 337	1.73 391	3.08 361	0.36 210	0.31 236	1.00 346	0.71 345	1.06 354	0.97 343	0.71 302	0.72 285	1.09 355	0.87 332	2.42 359	1.59 343	0.20 304	0.20 299	0.16 263	0.20 295	0.44 348	0.35 320

RainbowNet	1.15 358	1.78 392	2.72 326	1.12 388	0.91 380	1.06 350	0.76 352	1.16 369	1.13 364	0.75 311	0.97 330	1.09 355	0.80 321	1.60 270	1.21 322	1.17 393	1.26 405	1.01 389	0.57 379	1.13 385	0.88 388

ACVNet_2	1.42 380	1.81 393	3.23 377	1.08 385	0.92 381	1.32 365	0.85 360	1.49 383	1.69 386	1.19 366	1.73 371	2.13 385	1.03 349	2.50 367	1.40 335	0.91 383	0.53 379	1.00 388	0.55 376	2.11 405	0.85 384

TorneroNet-64	2.65 396	1.83 394	3.30 379	1.46 395	1.20 394	3.89 407	0.99 369	3.51 411	6.71 410	2.56 401	4.60 408	4.22 401	3.85 406	3.33 394	3.14 384	1.19 394	0.65 385	1.39 401	0.79 393	3.31 412	1.15 398

Dean	1.79 389	1.83 394	3.92 391	1.29 391	1.07 390	1.55 375	1.00 372	1.95 396	2.33 395	1.47 382	4.19 407	4.26 404	1.33 367	2.21 341	1.48 339	1.14 392	0.68 391	1.18 392	0.74 390	1.24 391	0.98 391

UNDER WATER	2.74 398	1.85 396	4.54 400	1.81 403	1.44 400	2.34 400	1.40 394	3.24 406	6.60 409	2.60 402	2.76 396	5.75 408	5.24 410	3.02 388	4.01 396	1.45 399	0.81 397	1.59 407	1.06 402	1.80 401	1.51 406

ACVNet-4b	1.93 392	1.85 396	4.10 396	1.07 384	0.86 376	1.15 361	0.53 302	1.06 354	1.12 362	0.64 273	1.09 346	1.99 383	0.70 302	2.20 340	9.86 416	5.62 415	0.41 369	1.03 390	0.55 376	1.86 403	0.85 384

UNDER WATER-64	2.47 395	1.89 398	4.86 402	1.82 404	1.44 400	3.18 406	1.57 398	2.62 400	5.64 406	2.05 389	2.13 380	4.13 400	3.76 405	2.62 373	3.42 390	1.47 400	0.85 399	1.57 406	1.07 403	1.82 402	1.49 405

PWCK	1.49 383	1.90 399	3.22 376	1.09 386	0.54 347	1.71 383	1.73 399	1.49 383	1.53 382	1.44 381	1.80 372	1.82 380	1.30 364	3.34 395	1.76 350	1.07 390	0.56 381	0.97 387	0.58 381	1.38 397	0.65 373

ACVNet_1	1.33 371	1.91 400	4.03 394	1.09 386	0.88 377	1.19 364	0.66 334	1.24 372	1.17 365	0.94 343	0.96 328	3.09 394	1.04 350	2.37 350	1.11 313	1.04 389	0.48 377	1.03 390	0.48 370	1.12 384	0.83 383

TorneroNet	5.50 411	1.92 401	3.16 369	1.47 396	1.25 397	14.07 419	1.06 376	4.90 412	20.99 429	10.17 413	16.48 421	11.88 418	6.93 412	3.34 395	4.20 399	1.30 397	0.69 392	1.45 403	0.86 395	2.61 409	1.20 399

MADNet+	1.36 374	1.93 402	5.95 408	0.81 370	0.59 356	1.57 376	1.09 377	1.39 380	1.22 368	0.84 332	1.01 336	1.25 365	1.12 357	3.19 392	2.36 372	0.45 366	0.47 374	0.38 363	0.34 349	0.59 364	0.57 366

KSHMR	4.10 407	1.97 403	5.27 405	1.71 400	1.47 402	1.96 391	1.28 387	3.19 405	17.33 424	2.12 390	15.91 419	9.18 413	1.57 381	8.42 414	1.98 356	1.52 401	1.26 405	1.67 408	1.19 405	1.67 400	1.40 404

notaker	2.66 397	2.07 404	3.31 381	2.61 410	1.43 398	1.76 386	1.11 379	2.76 403	1.79 391	2.26 397	11.53 417	3.96 399	4.29 407	3.09 390	2.76 377	1.55 402	0.88 400	1.70 409	1.07 403	2.00 404	1.35 402

ktn	4.35 408	2.10 405	2.89 345	1.80 402	1.49 404	2.13 396	1.41 396	2.26 398	12.72 414	11.41 416	16.43 420	11.15 416	3.75 404	4.36 406	3.18 385	1.82 405	0.98 404	1.73 410	1.21 406	2.97 411	1.27 401

DispFullNet	1.67 387	2.10 405	5.22 404	1.53 397	8.90 414	0.86 326	0.31 185	0.96 300	0.96 342	1.37 377	1.01 336	1.13 360	1.98 390	1.51 256	0.91 290	0.54 372	0.31 348	1.18 392	0.63 386	1.13 385	0.80 382

MADNet++	2.79 399	2.11 407	2.97 354	2.49 408	2.28 408	2.95 405	2.31 404	2.67 401	2.47 397	3.03 407	3.13 401	2.70 391	2.92 398	4.10 403	4.48 401	2.68 410	2.24 414	3.04 414	2.44 412	2.37 408	2.34 412

WAO-8	2.80 400	2.14 408	2.89 345	1.91 405	1.04 388	3.98 408	0.96 367	3.26 407	6.17 407	2.15 394	3.37 403	3.31 396	2.41 395	11.84 416	2.03 359	2.05 407	1.86 409	1.54 404	0.92 397	1.22 388	0.87 386

Venus	2.80 400	2.14 408	2.89 345	1.91 405	1.04 388	3.98 408	0.96 367	3.26 407	6.17 407	2.15 394	3.37 403	3.31 396	2.41 395	11.84 416	2.03 359	2.05 407	1.86 409	1.54 404	0.92 397	1.22 388	0.87 386

IMH	2.02 394	2.15 410	2.69 323	1.68 398	1.12 393	1.66 382	0.92 365	2.10 397	1.92 392	1.32 373	2.66 395	2.21 387	1.69 384	5.78 408	1.68 345	5.54 414	0.96 402	1.31 398	0.71 389	1.32 396	0.99 395

LVE	1.96 393	2.17 411	3.14 367	1.68 398	1.80 407	1.63 379	1.03 374	2.34 399	2.81 400	1.25 368	2.89 398	4.24 403	1.29 362	2.79 383	1.44 337	2.85 411	0.91 401	1.18 392	1.46 409	1.23 390	1.10 397

MFN_U_SF_RVC	1.55 385	2.39 412	3.16 369	0.65 356	0.41 311	1.12 357	0.46 281	1.23 371	1.33 373	1.61 384	1.20 350	1.43 373	0.98 345	1.76 291	1.97 355	1.90 406	1.80 407	1.98 411	2.15 410	1.63 399	1.77 409

HanzoNet	7.64 413	2.86 413	5.05 403	7.01 417	3.97 412	2.18 398	1.34 390	3.37 410	4.05 403	13.17 418	10.58 411	10.73 415	16.52 421	8.45 415	10.51 417	10.48 422	9.72 424	5.59 419	13.46 423	6.84 418	6.83 418

SPstereo	16.50 422	2.87 414	4.74 401	2.64 411	2.53 409	29.48 430	52.22 430	39.30 437	29.70 437	21.90 433	21.75 428	27.53 436	23.84 432	28.05 437	26.36 431	2.38 409	2.58 415	4.92 416	3.03 414	2.19 406	2.05 411

JetRed	3.29 405	4.93 415	10.17 413	1.45 394	1.72 406	7.44 414	5.05 414	3.06 404	2.12 394	2.41 400	2.39 387	2.99 393	2.37 394	3.51 398	6.44 408	1.32 398	1.90 411	1.37 400	1.23 407	2.21 407	1.76 408

DGTPSM_ROB	8.89 415	5.62 416	12.25 415	5.92 416	11.32 416	8.54 415	24.18 422	6.40 415	13.49 415	5.15 411	11.46 415	6.19 411	10.92 416	7.00 412	13.72 418	4.47 412	7.65 417	3.92 415	7.45 420	4.38 415	7.87 419

DPSMNet_ROB	9.48 416	5.64 417	13.01 419	8.82 418	11.82 417	8.54 415	24.20 423	6.41 416	13.65 418	5.32 412	11.47 416	6.33 412	10.92 416	7.69 413	13.89 419	7.25 421	8.19 419	5.06 417	7.78 421	5.31 417	8.26 420

BEATNet-Init1	12.10 417	11.19 418	27.29 434	2.99 413	3.51 410	21.84 429	11.10 416	14.34 422	13.83 419	20.34 425	20.33 426	26.35 435	20.03 423	19.06 427	14.80 422	1.74 404	1.81 408	2.05 412	2.49 413	3.69 414	3.12 414

Anonymous_1	22.91 425	11.20 419	12.13 414	12.75 420	26.28 431	19.43 424	27.92 427	14.08 421	13.61 416	14.96 419	10.58 411	11.26 417	11.19 418	12.55 420	14.57 421	38.28 437	7.88 418	34.96 434	63.99 434	89.57 437	10.94 423

DPSM_ROB	12.34 418	11.21 420	12.51 416	12.91 421	12.80 419	19.84 426	28.28 428	14.38 423	14.28 420	10.58 414	11.26 413	12.03 419	11.85 419	13.15 422	15.34 423	7.11 419	8.31 420	6.50 421	7.35 418	8.84 419	8.31 421

DPSM	12.34 418	11.21 420	12.51 416	12.91 421	12.80 419	19.84 426	28.28 428	14.38 423	14.28 420	10.58 414	11.26 413	12.03 419	11.85 419	13.15 422	15.34 423	7.11 419	8.31 420	6.50 421	7.35 418	8.84 419	8.31 421

PML	23.15 426	16.83 422	7.78 411	5.49 415	9.93 415	51.13 437	104.50 437	5.76 414	13.62 417	37.30 437	105.93 437	30.86 437	23.50 428	12.07 418	7.87 412	6.30 417	2.12 413	6.32 420	2.43 411	10.44 421	2.90 413

LRCNet_RVC	13.74 421	19.30 423	12.75 418	19.46 425	12.69 418	1.86 387	0.41 255	12.33 419	1.05 353	15.77 420	18.83 425	12.62 421	8.70 414	12.21 419	9.62 415	22.22 430	8.37 422	25.85 431	24.01 431	19.32 429	17.44 430

ASD4		19.65 424

DLNR_Zeroshot_test	13.43 420	19.94 425	23.55 425	121.61 438	35.03 433	0.46 32	0.15 1	8.02 417	0.35 5	0.28 32	0.37 47	0.26 33	0.17 1	0.76 178	0.29 88	6.42 418	0.26 336	0.09 21	0.38 360	50.13 436	0.18 187

xxxxx1	28.96 435	20.11 426	14.07 421	49.74 434	39.15 434	18.98 421	26.64 424	21.94 427	20.21 426	16.45 421	17.48 422	18.36 422	21.56 424	16.21 424	20.88 426	23.07 431	26.55 433	66.40 435	78.70 435	30.27 432	32.51 435

tt_ll	28.96 435	20.11 426	14.07 421	49.74 434	39.15 434	18.98 421	26.64 424	21.94 427	20.21 426	16.45 421	17.48 422	18.36 422	21.56 424	16.21 424	20.88 426	23.07 431	26.55 433	66.40 435	78.70 435	30.27 432	32.51 435

ff	28.96 435	20.11 426	14.07 421	49.74 434	39.15 434	18.98 421	26.64 424	21.94 427	20.21 426	16.45 421	17.48 422	18.36 422	21.56 424	16.21 424	20.88 426	23.07 431	26.55 433	66.40 435	78.70 435	30.27 432	32.51 435

DPSimNet_ROB	17.97 423	20.20 429	24.98 427	17.62 423	15.92 421	21.53 428	21.00 421	13.70 420	15.61 422	23.89 434	14.69 418	22.87 426	24.58 436	12.70 421	14.56 420	18.48 429	12.91 425	20.21 429	12.05 422	17.76 422	14.17 424

HaxPig	19.86 424	22.40 430	22.34 424	17.95 424	17.95 422	11.77 418	11.89 417	16.02 425	15.89 423	21.10 426	21.41 427	18.74 425	18.39 422	20.08 428	19.69 425	23.63 434	23.22 432	24.06 430	23.69 430	23.00 430	23.95 432

CasAABBNet	24.81 428	22.53 431	24.83 426	26.08 428	25.74 429	39.86 431	57.06 433	28.87 434	28.83 432	21.16 428	22.54 430	24.22 431	23.89 434	26.38 433	30.87 433	14.25 423	16.71 427	13.09 423	14.81 425	17.78 426	16.71 425

MyStereo03	24.83 429	22.55 432	25.13 428	26.08 428	25.72 426	39.87 432	57.07 434	28.77 431	28.85 433	21.33 430	22.66 432	24.16 428	23.82 429	26.32 430	30.89 435	14.27 424	16.73 429	13.09 423	14.82 426	17.77 423	16.71 425

MyStereo02	24.83 429	22.55 432	25.13 428	26.08 428	25.72 426	39.87 432	57.07 434	28.77 431	28.85 433	21.33 430	22.66 432	24.16 428	23.82 429	26.32 430	30.89 435	14.27 424	16.73 429	13.09 423	14.82 426	17.77 423	16.71 425

MyStereo	24.83 429	22.55 432	25.13 428	26.08 428	25.72 426	39.87 432	57.07 434	28.77 431	28.85 433	21.33 430	22.66 432	24.16 428	23.82 429	26.32 430	30.89 435	14.27 424	16.73 429	13.09 423	14.82 426	17.77 423	16.71 425

Selective-RAFT-Error	24.87 432	22.59 435	25.14 431	26.13 432	25.82 430	39.93 435	57.03 432	28.97 435	28.95 436	21.21 429	22.65 431	24.25 432	23.98 435	26.43 434	30.83 432	14.27 424	16.71 427	13.10 427	14.82 426	17.82 427	16.76 429

LSM0	26.58 433	22.63 436	25.88 432	30.13 433	52.21 437	39.94 436	56.74 431	28.97 435	28.72 431	21.14 427	22.26 429	24.43 433	23.88 433	26.54 435	30.87 433	14.32 428	16.55 426	13.12 428	14.71 424	17.92 428	20.60 431

MEDIAN_ROB	23.96 427	27.05 437	26.39 433	22.16 426	22.13 424	16.12 420	13.97 418	20.24 426	20.05 425	25.50 435	25.31 435	22.96 427	22.63 427	24.39 429	23.24 429	28.20 435	27.23 436	28.62 432	27.75 432	27.50 431	27.76 433

AVERAGE_ROB	26.93 434	30.34 438	29.27 435	25.82 427	25.34 425	19.48 425	15.17 419	23.55 430	23.00 430	28.45 436	27.87 436	26.25 434	25.86 437	26.96 436	25.55 430	31.30 436	30.07 437	31.76 433	30.81 433	30.79 435	30.93 434

test_example2	115.39 438	123.23 439	94.57 437	115.52 437	123.55 438	101.63 438	114.33 438	53.41 438	99.48 438	134.90 438	135.05 438	85.83 438	85.11 438	111.32 438	106.15 438	152.55 438	205.26 438	99.78 438	114.96 438	140.96 438	110.20 438

Low-res two-view benchmark