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	0.76 309	0.18 1	2.35 268	0.71 361	0.21 115	0.73 279	1.79 401	0.57 66	0.53 101	1.07 353	1.63 370	1.29 367	2.13 392	0.75 176	0.29 89	0.19 296	0.08 58	0.12 139	0.11 126	0.11 22	0.40 346

11t1	0.33 20	0.19 2	1.41 33	0.33 155	0.16 39	0.48 42	0.21 33	0.67 107	0.48 66	0.40 61	0.34 40	0.32 56	0.33 115	0.42 62	0.27 66	0.11 127	0.12 200	0.10 50	0.08 29	0.13 51	0.14 108

GrayStereo	0.66 265	0.19 2	1.76 98	0.90 375	0.23 148	0.62 198	1.42 398	0.62 88	0.60 144	0.72 306	0.78 300	0.56 178	3.07 403	0.60 140	0.26 58	0.09 17	0.08 58	0.10 50	0.21 301	0.11 22	0.18 188

x	0.35 36	0.20 4	1.36 25	0.33 155	0.17 63	0.47 36	0.24 86	0.75 147	0.54 108	0.40 61	0.40 64	0.42 105	0.34 123	0.45 77	0.32 120	0.11 127	0.14 228	0.11 94	0.09 45	0.12 32	0.14 108

test-3	0.43 87	0.20 4	1.70 76	0.34 179	0.32 245	0.45 21	0.23 63	0.71 119	0.46 52	0.51 145	0.29 21	0.45 126	0.21 17	0.59 135	0.98 296	0.08 4	0.07 11	0.10 50	0.35 352	0.29 263	0.28 283

test_1	0.43 87	0.20 4	1.70 76	0.34 179	0.32 245	0.45 21	0.23 63	0.71 119	0.46 52	0.50 133	0.29 21	0.45 126	0.21 17	0.59 135	0.98 296	0.08 4	0.07 11	0.10 50	0.35 352	0.29 263	0.29 289

test_3	0.44 96	0.20 4	1.70 76	0.36 211	0.32 245	0.47 36	0.30 176	0.73 132	0.49 70	0.50 133	0.30 26	0.45 126	0.22 21	0.59 135	0.98 296	0.08 4	0.10 142	0.11 94	0.35 352	0.29 263	0.28 283

SST-Stereo	0.52 188	0.20 4	1.76 98	0.62 353	0.53 346	0.62 198	0.66 335	0.55 62	0.61 158	0.58 218	0.53 146	0.52 160	0.60 274	1.59 270	0.29 89	0.11 127	0.07 11	0.12 139	0.10 77	0.16 110	0.10 28

mmm	0.38 48	0.21 9	1.18 9	0.35 193	0.17 63	0.49 47	0.26 117	0.78 180	0.52 85	0.50 133	0.57 180	0.41 92	0.37 137	0.71 171	0.31 110	0.11 127	0.13 214	0.14 222	0.13 182	0.15 83	0.14 108

1111x	0.74 304	0.21 9	1.93 178	0.31 118	0.17 63	0.63 214	0.32 207	1.03 349	0.74 269	0.52 152	0.62 213	0.57 184	0.47 223	2.38 354	4.25 401	0.12 174	0.14 228	0.11 94	0.12 157	0.12 32	0.14 108

qqq	0.38 48	0.21 9	1.34 24	0.28 59	0.15 26	0.45 21	0.26 117	0.76 156	0.52 85	0.39 59	0.41 68	0.46 134	0.36 129	0.96 201	0.30 100	0.11 127	0.14 228	0.12 139	0.12 157	0.12 32	0.14 108

RAFT_R40	0.50 164	0.21 9	1.76 98	0.50 317	0.40 305	0.61 178	0.53 303	0.56 63	0.60 144	0.56 196	0.54 156	0.55 169	0.51 240	1.57 264	0.53 217	0.11 127	0.07 11	0.12 139	0.10 77	0.16 110	0.09 17

xxxx	0.70 283	0.21 9	1.33 22	0.28 59	0.18 85	0.63 214	0.24 86	1.02 342	0.69 225	0.50 133	0.62 213	0.58 191	0.38 142	1.47 254	5.21 407	0.13 202	0.12 200	0.11 94	0.10 77	0.12 32	0.15 138

test_xeample	0.72 293	0.21 9	1.36 25	0.27 41	0.17 63	0.59 149	0.28 150	1.01 339	0.70 234	0.55 186	0.67 253	0.44 119	0.39 156	1.88 317	5.17 406	0.12 174	0.10 142	0.11 94	0.10 77	0.13 51	0.15 138

R-Stereo Train	0.36 40	0.21 9	1.70 76	0.29 80	0.18 85	0.55 92	0.26 117	0.78 180	0.36 7	0.57 206	0.67 253	0.33 59	0.24 32	0.32 22	0.23 35	0.10 80	0.08 58	0.09 21	0.07 13	0.09 7	0.12 64

RAFT-Stereo	0.36 40	0.21 9	1.70 76	0.29 80	0.18 85	0.55 92	0.26 117	0.78 180	0.36 7	0.57 206	0.67 253	0.33 59	0.24 32	0.32 22	0.23 35	0.10 80	0.08 58	0.09 21	0.07 13	0.09 7	0.12 64
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ttt	0.66 265	0.22 17	1.68 70	0.34 179	0.24 161	0.60 158	0.26 117	1.00 331	0.77 295	0.55 186	0.67 253	0.54 166	0.36 129	2.14 338	3.03 381	0.16 262	0.13 214	0.13 193	0.12 157	0.15 83	0.17 171

riskmin	0.37 43	0.22 17	1.74 88	0.32 140	0.20 108	0.48 42	0.20 22	0.66 98	0.46 52	0.36 45	0.34 40	0.69 248	0.45 210	0.39 53	0.27 66	0.11 127	0.08 58	0.12 139	0.08 29	0.13 51	0.16 160

PSM-AAD	0.63 250	0.22 17	1.77 106	0.37 229	0.23 148	0.86 327	1.17 384	0.59 75	0.60 144	0.64 274	0.71 282	0.68 241	2.93 400	0.65 155	0.31 110	0.09 17	0.07 11	0.17 280	0.15 227	0.13 51	0.33 315

CRE-IMP	0.41 68	0.22 17	1.76 98	0.48 313	0.17 63	0.79 307	0.69 342	0.52 44	0.52 85	0.47 96	0.42 71	0.45 126	0.26 55	0.41 59	0.31 110	0.11 127	0.07 11	0.12 139	0.09 45	0.17 129	0.23 245

DualNet	0.64 253	0.23 21	2.01 200	0.30 93	0.21 115	0.57 118	0.26 117	0.74 137	0.88 328	0.53 161	0.63 223	0.66 224	0.39 156	0.63 145	3.43 392	0.10 80	0.24 321	0.15 248	0.13 182	0.25 232	0.36 329

ffm	0.47 134	0.23 21	2.01 200	0.30 93	0.21 115	0.57 118	0.26 117	0.74 137	0.88 328	0.53 161	0.63 223	0.66 224	0.39 156	0.63 145	0.19 3	0.10 80	0.24 321	0.15 248	0.13 182	0.25 232	0.36 329

ff1	0.73 301	0.23 21	2.01 200	0.30 93	0.21 115	0.57 118	0.26 117	0.74 137	0.88 328	0.53 161	0.63 223	0.66 224	0.39 156	2.52 369	3.43 392	0.10 80	0.24 321	0.15 248	0.13 182	0.25 232	0.36 329

mmx	0.72 293	0.23 21	2.01 200	0.30 93	0.21 115	0.57 118	0.26 117	0.99 323	0.76 291	0.53 161	0.63 223	0.66 224	0.39 156	2.52 369	3.43 392	0.13 202	0.10 142	0.15 248	0.13 182	0.15 83	0.15 138

xxx	0.72 293	0.23 21	2.01 200	0.30 93	0.21 115	0.57 118	0.26 117	0.99 323	0.76 291	0.53 161	0.63 223	0.66 224	0.39 156	2.52 369	3.43 392	0.13 202	0.10 142	0.15 248	0.13 182	0.15 83	0.15 138

Selective-IGEV	0.29 4	0.23 21	1.28 15	0.27 41	0.30 221	0.35 11	0.20 22	0.56 63	0.38 11	0.21 2	0.30 26	0.22 8	0.18 6	0.37 46	0.18 1	0.07 1	0.06 1	0.08 3	0.15 227	0.16 110	0.29 289

GMM-Stereo	0.50 164	0.23 21	2.41 278	0.54 333	0.24 161	0.77 298	0.46 282	0.59 75	0.57 123	0.58 218	0.73 288	0.47 140	0.43 199	0.68 159	0.27 66	0.10 80	0.06 1	0.13 193	0.13 182	0.14 69	0.44 355

222	0.78 317	0.23 21	1.23 12	0.28 59	0.18 85	0.62 198	0.24 86	1.02 342	0.70 234	0.58 218	0.66 250	0.46 134	0.42 189	1.80 301	6.53 411	0.13 202	0.10 142	0.11 94	0.10 77	0.12 32	0.17 171

AEACV	0.33 20	0.24 29	1.44 36	0.28 59	0.35 272	0.47 36	0.21 33	0.43 7	0.28 1	0.26 28	0.25 14	0.22 8	0.38 142	0.30 14	0.18 1	0.09 17	0.35 355	0.09 21	0.36 358	0.23 206	0.25 261

anonymousdsp2	0.34 27	0.24 29	1.16 8	0.28 59	0.15 26	0.57 118	0.23 63	0.79 192	0.47 65	0.38 54	0.37 47	0.40 88	0.25 43	0.47 89	0.21 23	0.09 17	0.07 11	0.10 50	0.13 182	0.19 166	0.27 278

SFCPSM	0.46 121	0.24 29	2.35 268	0.27 41	0.27 197	0.70 266	0.32 207	0.96 301	0.63 183	0.49 126	0.52 138	0.43 108	0.36 129	0.52 114	0.43 178	0.12 174	0.09 113	0.12 139	0.16 243	0.16 110	0.12 64

Any-RAFT	0.38 48	0.25 32	1.89 164	0.27 41	0.17 63	0.68 258	0.21 33	0.78 180	0.53 101	0.43 76	0.43 73	0.54 166	0.30 101	0.41 59	0.20 19	0.10 80	0.12 200	0.08 3	0.06 7	0.10 11	0.09 17

CAS	0.35 36	0.25 32	1.30 18	0.79 367	0.34 262	0.51 59	0.23 63	0.46 13	0.39 16	0.22 5	0.31 29	0.20 2	0.17 1	0.28 3	0.23 35	0.73 381	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 7	0.37 336

knoymous	0.34 27	0.25 32	1.75 94	0.24 7	0.18 85	0.45 21	0.24 86	0.57 66	0.38 11	0.41 67	0.39 61	0.55 169	0.25 43	0.38 50	0.23 35	0.11 127	0.08 58	0.12 139	0.07 13	0.13 51	0.12 64

NF-Stereo	0.48 138	0.25 32	1.81 135	0.52 324	0.16 39	0.61 178	0.44 274	0.66 98	0.61 158	0.50 133	0.47 91	0.37 70	0.26 55	1.45 246	0.79 282	0.11 127	0.07 11	0.12 139	0.10 77	0.13 51	0.16 160

OCTAStereo	0.48 138	0.25 32	1.81 135	0.52 324	0.16 39	0.61 178	0.43 266	0.66 98	0.61 158	0.50 133	0.47 91	0.37 70	0.26 55	1.44 242	0.80 283	0.11 127	0.07 11	0.12 139	0.10 77	0.13 51	0.17 171

NRIStereo	0.46 121	0.25 32	1.77 106	0.47 305	0.16 39	0.95 340	0.74 350	0.51 34	0.56 120	0.48 115	0.39 61	0.59 193	0.29 93	0.77 183	0.32 120	0.11 127	0.13 214	0.11 94	0.09 45	0.21 186	0.24 252

RE-Stereo	0.48 138	0.25 32	1.81 135	0.52 324	0.16 39	0.61 178	0.43 266	0.66 98	0.60 144	0.50 133	0.47 91	0.37 70	0.26 55	1.44 242	0.78 277	0.11 127	0.07 11	0.12 139	0.10 77	0.13 51	0.17 171

TVStereo	0.48 138	0.25 32	1.81 135	0.52 324	0.16 39	0.61 178	0.43 266	0.66 98	0.60 144	0.50 133	0.47 91	0.37 70	0.26 55	1.44 242	0.78 277	0.11 127	0.07 11	0.12 139	0.10 77	0.13 51	0.17 171

EAI-Stereo	0.78 317	0.25 32	1.67 69	0.54 333	0.59 357	1.95 391	2.05 403	1.11 365	0.64 190	0.95 346	1.49 365	0.50 151	0.67 297	0.59 135	1.44 338	0.09 17	0.19 291	0.09 21	0.49 372	0.13 51	0.22 227

Selective-RAFT	0.35 36	0.26 41	1.48 43	0.31 118	0.15 26	0.61 178	0.19 13	0.60 82	0.54 108	0.28 33	0.29 21	0.40 88	0.33 115	0.50 107	0.27 66	0.10 80	0.07 11	0.09 21	0.35 352	0.19 166	0.08 10

CES	0.30 8	0.27 42	1.09 4	0.23 3	0.50 339	0.40 16	0.20 22	0.46 13	0.44 39	0.22 5	0.28 17	0.26 34	0.19 10	0.33 28	0.21 23	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.49 362

EGLCR-Stereo	0.29 4	0.27 42	0.97 2	0.30 93	0.19 98	0.56 101	0.17 5	0.68 110	0.36 7	0.30 35	0.18 1	0.27 40	0.17 1	0.38 50	0.19 3	0.09 17	0.07 11	0.10 50	0.08 29	0.10 11	0.35 321

DCANet-4	0.40 65	0.27 42	2.21 242	0.25 15	0.14 12	0.51 59	0.22 46	0.77 166	0.72 251	0.54 172	0.47 91	0.28 43	0.37 137	0.37 46	0.34 134	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 227

tt	4.93 411	0.27 42	4.20 398	2.29 408	1.58 406	10.20 418	16.97 421	9.42 419	5.02 406	1.67 386	1.28 356	4.68 406	5.03 410	3.37 398	5.92 408	6.16 417	9.47 424	2.82 414	3.18 416	3.60 414	1.53 408

BUS	0.41 68	0.27 42	1.13 5	0.30 93	0.21 115	0.91 336	0.23 63	1.00 331	0.61 158	0.63 265	0.53 146	0.66 224	0.30 101	0.43 65	0.32 120	0.13 202	0.10 142	0.14 222	0.12 157	0.12 32	0.11 38

BSDual-CNN	0.41 68	0.27 42	1.13 5	0.30 93	0.21 115	0.76 290	0.31 186	1.00 331	0.61 158	0.63 265	0.53 146	0.63 208	0.37 137	0.43 65	0.38 150	0.13 202	0.10 142	0.14 222	0.12 157	0.12 32	0.11 38

psmg	0.41 68	0.27 42	1.13 5	0.27 41	0.21 115	0.75 288	0.36 231	0.90 259	0.61 158	0.59 231	0.59 189	0.63 208	0.37 137	0.43 65	0.38 150	0.13 202	0.10 142	0.13 193	0.12 157	0.13 51	0.11 38

GLC_STEREO	0.28 1	0.27 42	1.36 25	0.28 59	0.12 3	0.41 18	0.20 22	0.37 2	0.38 11	0.26 28	0.30 26	0.25 28	0.19 10	0.33 28	0.24 49	0.09 17	0.11 175	0.12 139	0.10 77	0.13 51	0.09 17

Patchmatch Stereo++	0.39 61	0.27 42	1.78 110	0.44 283	0.16 39	0.61 178	0.27 140	0.51 34	0.52 85	0.47 96	0.43 73	0.43 108	0.28 80	0.54 123	0.28 76	0.12 174	0.08 58	0.12 139	0.10 77	0.17 129	0.12 64
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	0.48 138	0.27 42	1.85 145	0.51 320	0.17 63	0.61 178	0.40 250	0.61 84	0.57 123	0.52 152	0.48 103	0.39 80	0.25 43	1.46 247	0.77 275	0.12 174	0.08 58	0.13 193	0.12 157	0.12 32	0.14 108

KMStereo	0.48 138	0.27 42	1.85 145	0.51 320	0.17 63	0.61 178	0.40 250	0.61 84	0.57 123	0.52 152	0.48 103	0.39 80	0.25 43	1.46 247	0.77 275	0.12 174	0.08 58	0.13 193	0.12 157	0.12 32	0.14 108

PSM-adaLoss	0.38 48	0.27 42	1.78 110	0.44 283	0.17 63	0.60 158	0.29 170	0.51 34	0.52 85	0.47 96	0.43 73	0.44 119	0.28 80	0.47 89	0.28 76	0.12 174	0.08 58	0.12 139	0.10 77	0.17 129	0.12 64

ROB_FTStereo_v2	0.38 48	0.27 42	1.78 110	0.44 283	0.17 63	0.61 178	0.28 150	0.51 34	0.52 85	0.47 96	0.43 73	0.44 119	0.28 80	0.47 89	0.28 76	0.12 174	0.08 58	0.12 139	0.10 77	0.17 129	0.12 64

ROB_FTStereo	0.38 48	0.27 42	1.78 110	0.44 283	0.17 63	0.61 178	0.26 117	0.51 34	0.52 85	0.47 96	0.43 73	0.43 108	0.28 80	0.49 102	0.28 76	0.12 174	0.08 58	0.12 139	0.10 77	0.17 129	0.12 64

HUI-Stereo	0.38 48	0.27 42	1.79 128	0.44 283	0.17 63	0.61 178	0.28 150	0.51 34	0.52 85	0.47 96	0.43 73	0.44 119	0.28 80	0.45 77	0.28 76	0.12 174	0.08 58	0.12 139	0.10 77	0.17 129	0.12 64

Pruner-Stereo	0.51 179	0.27 42	1.78 110	1.79 402	0.19 98	0.62 198	0.45 280	0.57 66	0.60 144	0.61 246	0.48 103	0.41 92	0.24 32	0.46 83	1.00 302	0.12 174	0.07 11	0.12 139	0.10 77	0.12 32	0.13 95

iGMRVC	0.39 61	0.27 42	1.78 110	0.44 283	0.17 63	0.61 178	0.27 140	0.51 34	0.52 85	0.47 96	0.43 73	0.44 119	0.28 80	0.55 127	0.28 76	0.12 174	0.08 58	0.12 139	0.10 77	0.17 129	0.12 64

iRAFT	0.39 61	0.27 42	1.78 110	0.44 283	0.16 39	0.61 178	0.27 140	0.51 34	0.52 85	0.47 96	0.43 73	0.43 108	0.28 80	0.54 123	0.28 76	0.12 174	0.08 58	0.12 139	0.10 77	0.17 129	0.12 64

cross-raft	0.40 65	0.27 42	2.22 245	0.30 93	0.17 63	0.49 47	0.35 225	0.71 119	0.39 16	0.43 76	0.45 84	0.64 216	0.25 43	0.32 22	0.25 55	0.08 4	0.08 58	0.09 21	0.23 307	0.11 22	0.14 108

RAFT-IKP	0.38 48	0.27 42	1.79 128	0.44 283	0.16 39	0.60 158	0.28 150	0.51 34	0.52 85	0.47 96	0.43 73	0.43 108	0.28 80	0.50 107	0.28 76	0.12 174	0.08 58	0.12 139	0.10 77	0.17 129	0.12 64

DeepStereo_RVC	0.44 96	0.28 62	1.92 175	0.49 315	0.17 63	0.60 158	0.59 322	0.50 32	0.52 85	0.49 126	0.45 84	0.39 80	0.86 332	0.45 77	0.33 130	0.11 127	0.08 58	0.11 94	0.09 45	0.15 83	0.19 197

s12784h	0.36 40	0.28 62	1.58 54	0.23 3	0.11 1	0.62 198	0.24 86	0.79 192	0.64 190	0.44 81	0.52 138	0.28 43	0.26 55	0.50 107	0.24 49	0.11 127	0.06 1	0.09 21	0.06 7	0.16 110	0.06 1

GES	0.44 96	0.28 62	1.88 160	0.30 93	0.18 85	0.61 178	0.30 176	0.88 247	0.46 52	0.47 96	0.52 138	0.39 80	0.42 189	0.58 132	0.67 255	0.15 245	0.11 175	0.12 139	0.10 77	0.15 83	0.17 171

UPFNet	0.46 121	0.28 62	1.73 84	0.33 155	0.32 245	0.65 237	0.38 244	0.83 211	0.59 140	0.57 206	0.52 138	0.61 201	0.40 163	0.75 176	0.52 213	0.13 202	0.12 200	0.13 193	0.12 157	0.15 83	0.11 38

AE-Stereo	0.42 81	0.29 66	1.65 64	0.43 278	0.47 336	0.56 101	0.23 63	0.86 233	0.46 52	0.31 36	0.41 68	0.43 108	0.24 32	0.34 32	0.24 49	0.09 17	0.48 378	0.11 94	0.45 369	0.22 198	0.19 197

hknet	0.47 134	0.29 66	1.70 76	0.30 93	0.24 161	0.76 290	0.31 186	1.00 331	0.64 190	0.63 265	0.53 146	0.80 292	0.38 142	0.77 183	0.37 145	0.11 127	0.10 142	0.14 222	0.12 157	0.12 32	0.11 38

KYRaft	0.48 138	0.29 66	1.75 94	0.33 155	0.21 115	0.75 288	0.44 274	0.58 70	0.57 123	0.64 274	0.93 325	0.53 162	0.72 308	0.60 140	0.24 49	0.10 80	0.07 11	0.12 139	0.14 207	0.12 32	0.54 364

ICVP	0.46 121	0.29 66	2.41 278	0.33 155	0.22 136	0.59 149	0.55 309	0.75 147	0.50 76	0.44 81	0.60 201	0.49 148	0.35 125	0.53 120	0.37 145	0.16 262	0.16 263	0.14 222	0.11 126	0.15 83	0.15 138
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 20	0.29 66	1.74 88	0.24 7	0.16 39	0.54 81	0.15 1	0.40 4	0.55 112	0.37 49	0.51 130	0.24 22	0.19 10	0.27 1	0.26 58	0.09 17	0.06 1	0.08 3	0.30 336	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 81	0.20 22	0.48 24	0.49 70	0.25 21	0.28 17	0.37 70	0.24 32	0.38 50	0.23 35	0.10 80	0.08 58	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.07 3

CASS	0.39 61	0.30 71	1.61 61	0.32 140	0.17 63	0.53 78	0.24 86	0.70 116	0.49 70	0.59 231	0.54 156	0.40 88	0.40 163	0.41 59	0.30 100	0.17 276	0.10 142	0.14 222	0.11 126	0.18 149	0.17 171
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT-345	0.53 193	0.30 71	2.34 265	0.38 243	0.34 262	0.58 133	0.42 260	0.47 21	0.61 158	0.51 145	1.00 336	0.43 108	0.28 80	1.57 264	0.82 285	0.10 80	0.07 11	0.11 94	0.09 45	0.10 11	0.08 10

Prome-Stereo	0.49 155	0.30 71	1.76 98	0.60 351	0.23 148	0.63 214	0.42 260	0.62 88	0.60 144	0.59 231	1.03 341	0.43 108	0.72 308	0.60 140	0.33 130	0.09 17	0.07 11	0.10 50	0.09 45	0.11 22	0.43 353

CREStereo	0.28 1	0.30 71	1.33 22	0.19 1	0.13 5	0.55 92	0.17 5	0.48 24	0.46 52	0.27 31	0.33 36	0.24 22	0.21 17	0.31 17	0.21 23	0.11 127	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 96	0.30 71	2.42 280	0.32 140	0.17 63	0.58 133	0.22 46	0.77 166	0.59 140	0.47 96	0.42 71	0.55 169	0.38 142	0.49 102	0.47 195	0.12 174	0.09 113	0.12 139	0.11 126	0.13 51	0.16 160

CASnet	0.28 1	0.31 77	1.20 11	0.28 59	0.11 1	0.47 36	0.19 13	0.44 9	0.44 39	0.38 54	0.31 29	0.23 15	0.17 1	0.29 11	0.19 3	0.10 80	0.06 1	0.15 248	0.12 157	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	0.31 118	0.15 26	0.53 78	0.19 13	0.44 9	0.35 5	0.36 45	0.38 54	0.27 40	0.27 69	0.42 62	0.19 3	0.09 17	0.13 214	0.09 21	0.16 243	0.20 178	0.13 95

DEmStereo	0.68 275	0.31 77	2.25 252	0.42 274	0.17 63	0.66 242	0.89 364	0.51 34	0.59 140	0.60 239	1.01 337	0.45 126	1.26 362	1.54 260	2.26 371	0.10 80	0.08 58	0.10 50	0.10 77	0.10 11	0.11 38

Anonymous_2	0.74 304	0.32 80	1.65 64	0.33 155	0.30 221	0.67 247	0.32 207	0.69 112	0.46 52	0.48 115	0.41 68	0.84 302	0.58 269	0.51 110	0.40 162	0.32 355	0.38 361	1.43 403	3.69 417	0.80 379	0.27 278

RCA-Stereo	0.34 27	0.32 80	1.30 18	0.26 32	0.14 12	0.58 133	0.23 63	0.78 180	0.62 174	0.40 61	0.44 83	0.28 43	0.35 125	0.29 11	0.20 19	0.09 17	0.10 142	0.09 21	0.07 13	0.19 166	0.08 10

sCroCo_RVC	0.33 20	0.32 80	1.89 164	0.34 179	0.27 197	0.30 5	0.22 46	0.48 24	0.44 39	0.22 5	0.33 36	0.25 28	0.25 43	0.32 22	0.24 49	0.14 231	0.16 263	0.12 139	0.12 157	0.15 83	0.13 95

Anonymous	0.35 36	0.32 80	1.87 158	0.34 179	0.31 237	0.37 12	0.31 186	0.54 59	0.40 20	0.25 21	0.28 17	0.23 15	0.29 93	0.36 39	0.27 66	0.14 231	0.13 214	0.11 94	0.12 157	0.24 221	0.20 211

CFNet-RSSM	0.41 68	0.32 80	2.20 241	0.27 41	0.44 320	0.52 72	0.19 13	0.76 156	0.48 66	0.43 76	0.36 44	0.54 166	0.26 55	0.33 28	0.25 55	0.09 17	0.08 58	0.09 21	0.38 361	0.10 11	0.09 17

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 164	0.33 85	0.93 1	0.26 32	0.22 136	0.46 33	0.20 22	1.10 361	1.34 375	3.16 409	0.32 32	0.22 8	0.20 15	0.30 14	0.22 31	0.10 80	0.09 113	0.11 94	0.09 45	0.15 83	0.19 197

IGEV_Zeroshot_test	0.53 193	0.33 85	2.91 350	0.32 140	0.18 85	0.54 81	0.21 33	0.72 124	0.42 29	0.81 326	0.51 130	0.71 261	0.41 174	0.48 93	1.13 315	0.09 17	0.15 249	0.10 50	0.35 352	0.19 166	0.09 17

LoS_RVC	0.29 4	0.33 85	1.19 10	0.25 15	0.34 262	0.43 19	0.22 46	0.42 6	0.32 2	0.22 5	0.33 36	0.23 15	0.24 32	0.31 17	0.21 23	0.07 1	0.07 11	0.07 1	0.05 1	0.10 11	0.31 304

DisPM	0.43 87	0.33 85	1.78 110	0.57 343	0.18 85	0.59 149	0.63 333	0.53 49	0.61 158	0.60 239	0.53 146	0.38 76	0.26 55	0.75 176	0.29 89	0.12 174	0.07 11	0.12 139	0.11 126	0.11 22	0.14 108

NINENet	0.50 164	0.33 85	1.69 72	0.55 339	0.25 173	0.91 336	0.23 63	0.98 312	0.71 243	0.53 161	0.55 164	0.66 224	0.30 101	1.22 228	0.32 120	0.15 245	0.13 214	0.16 264	0.11 126	0.16 110	0.13 95

AAGNet	0.88 335	0.33 85	1.79 128	0.54 333	0.98 384	0.62 198	0.46 282	0.50 32	0.60 144	0.58 218	0.53 146	0.50 151	0.73 311	1.23 229	7.48 412	0.11 127	0.07 11	0.12 139	0.10 77	0.14 69	0.09 17

PFNet	0.60 235	0.33 85	2.47 291	0.41 266	0.55 351	0.62 198	0.27 140	0.61 84	0.63 183	0.61 246	0.56 175	0.45 126	0.32 112	1.88 317	1.14 316	0.28 349	0.09 113	0.12 139	0.16 243	0.26 247	0.20 211

Gwc-CoAtRS	0.38 48	0.33 85	1.92 175	0.27 41	0.41 312	0.48 42	0.19 13	0.59 75	0.46 52	0.43 76	0.39 61	0.57 184	0.26 55	0.32 22	0.26 58	0.09 17	0.09 113	0.09 21	0.31 340	0.11 22	0.09 17

MGS-Stereo	0.32 14	0.34 93	1.70 76	0.25 15	0.14 12	0.40 16	0.22 46	0.38 3	0.43 36	0.24 12	0.51 130	0.25 28	0.18 6	0.31 17	0.20 19	0.09 17	0.08 58	0.09 21	0.08 29	0.47 350	0.08 10

IGEVStereo-DCA	0.33 20	0.34 93	1.38 28	0.27 41	0.16 39	0.45 21	0.23 63	0.46 13	0.41 24	0.24 12	0.21 2	0.26 34	0.25 43	0.64 148	0.52 213	0.09 17	0.07 11	0.10 50	0.18 268	0.16 110	0.22 227

rrr	0.46 121	0.34 93	3.08 362	0.27 41	0.16 39	0.45 21	0.28 150	1.09 360	0.51 80	0.24 12	0.21 2	0.26 34	0.25 43	0.64 148	0.52 213	0.09 17	0.07 11	0.10 50	0.29 331	0.16 110	0.25 261

test_xeample3	0.46 121	0.34 93	2.99 357	0.37 229	0.16 39	0.49 47	0.33 215	1.06 355	0.44 39	0.25 21	0.23 5	0.24 22	0.25 43	0.49 102	0.56 229	0.09 17	0.07 11	0.10 50	0.40 364	0.17 129	0.26 270

DIP-Stereo	0.37 43	0.34 93	1.50 45	0.27 41	0.18 85	0.63 214	0.17 5	0.92 277	0.53 101	0.49 126	0.48 103	0.30 48	0.30 101	0.39 53	0.30 100	0.10 80	0.08 58	0.10 50	0.08 29	0.15 83	0.12 64
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	0.67 268	0.34 93	2.23 249	0.26 32	0.19 98	0.67 247	0.29 170	1.26 375	0.69 225	0.72 306	0.70 278	0.78 286	0.42 189	3.77 402	0.41 168	0.13 202	0.09 113	0.10 50	0.09 45	0.12 32	0.11 38
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DISCO	0.57 222	0.34 93	1.87 158	0.45 296	0.34 262	0.84 321	0.35 225	0.84 221	0.78 300	0.59 231	0.63 223	1.06 352	0.53 248	1.10 215	0.82 285	0.12 174	0.09 113	0.11 94	0.10 77	0.22 198	0.18 188

DAS	0.56 216	0.35 100	1.55 51	0.33 155	0.34 262	0.50 53	0.42 260	0.83 211	0.74 269	0.83 331	0.68 261	0.56 178	0.48 230	2.40 358	0.46 186	0.12 174	0.08 58	0.12 139	0.09 45	0.18 149	0.15 138

SepStereo	0.52 188	0.35 100	1.55 51	0.33 155	0.34 262	0.50 53	0.42 260	0.83 211	0.74 269	0.83 331	0.68 261	0.56 178	0.48 230	1.56 262	0.46 186	0.12 174	0.08 58	0.12 139	0.09 45	0.18 149	0.15 138

Anonymous3	0.42 81	0.35 100	2.09 218	0.33 155	0.24 161	0.72 274	0.31 186	0.74 137	0.55 112	0.35 43	0.40 64	0.33 59	0.29 93	0.44 70	0.28 76	0.18 286	0.18 281	0.13 193	0.13 182	0.17 129	0.17 171

DSFCA	0.54 198	0.35 100	1.41 33	0.28 59	0.28 206	0.79 307	0.88 363	0.76 156	0.70 234	0.72 306	0.66 250	0.67 234	0.57 265	1.17 224	0.63 247	0.16 262	0.14 228	0.13 193	0.14 207	0.16 110	0.13 95

PMTNet	0.31 12	0.35 100	1.30 18	0.20 2	0.14 12	0.57 118	0.25 101	0.46 13	0.42 29	0.27 31	0.32 32	0.27 40	0.24 32	0.39 53	0.23 35	0.43 364	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.18 149	0.07 3

GMStereo_Zeroshot	0.41 68	0.36 105	1.54 49	0.41 266	0.19 98	0.52 72	0.19 13	0.59 75	0.52 85	0.57 206	0.59 189	0.63 208	0.29 93	0.58 132	0.33 130	0.15 245	0.09 113	0.16 264	0.09 45	0.24 221	0.12 64

MIF-Stereo	0.30 8	0.36 105	1.68 70	0.27 41	0.24 161	0.29 3	0.18 11	0.33 1	0.34 3	0.26 28	0.37 47	0.18 1	0.18 6	0.31 17	0.27 66	0.10 80	0.08 58	0.08 3	0.07 13	0.25 232	0.08 10

test_4	0.40 65	0.37 107	2.01 200	0.29 80	0.21 115	0.50 53	0.28 150	0.47 21	0.39 16	0.42 71	0.76 296	0.38 76	0.22 21	0.52 114	0.33 130	0.08 4	0.07 11	0.11 94	0.15 227	0.28 260	0.07 3

CrosDoStereo	0.94 342	0.37 107	2.53 300	0.25 15	0.32 245	0.54 81	3.76 413	0.72 124	0.60 144	0.70 299	1.40 362	0.53 162	1.49 377	1.78 295	3.09 382	0.10 80	0.08 58	0.11 94	0.11 126	0.21 186	0.11 38

PFNet+	0.45 111	0.37 107	1.86 153	0.46 300	0.18 85	0.58 133	0.77 354	0.52 44	0.64 190	0.56 196	0.48 103	0.39 80	0.26 55	0.93 198	0.32 120	0.13 202	0.09 113	0.14 222	0.13 182	0.12 32	0.15 138

LCNet	0.54 198	0.37 107	1.78 110	0.92 377	0.22 136	0.96 341	0.30 176	0.59 75	0.58 133	0.51 145	0.55 164	0.41 92	0.76 318	0.84 192	0.26 58	0.09 17	0.06 1	0.12 139	0.18 268	0.98 383	0.39 342

DeepStereo_LL	0.94 342	0.37 107	2.53 300	0.25 15	0.32 245	0.54 81	3.76 413	0.72 124	0.60 144	0.70 299	1.40 362	0.53 162	1.49 377	1.78 295	3.09 382	0.10 80	0.08 58	0.11 94	0.11 126	0.21 186	0.11 38

MSKI-zero shot	0.46 121	0.38 112	2.47 291	0.27 41	0.43 319	0.56 101	0.20 22	0.77 166	0.43 36	0.60 239	0.51 130	0.44 119	0.17 1	0.68 159	0.21 23	0.09 17	0.29 345	0.09 21	0.32 343	0.14 69	0.10 28

RAFT-Test	0.44 96	0.38 112	2.01 200	0.27 41	0.44 320	0.64 225	0.37 238	0.72 124	0.57 123	0.45 88	0.48 103	0.65 219	0.24 32	0.35 34	0.29 89	0.09 17	0.11 175	0.09 21	0.38 361	0.10 11	0.11 38

IER	0.43 87	0.38 112	1.69 72	0.26 32	0.25 173	0.66 242	0.26 117	0.71 119	0.55 112	0.54 172	0.59 189	0.60 199	0.53 248	0.52 114	0.39 157	0.11 127	0.08 58	0.11 94	0.11 126	0.14 69	0.11 38

CRFU-Net	0.56 216	0.38 112	1.86 153	0.46 300	0.26 186	0.82 317	0.36 231	0.90 259	0.49 70	0.62 257	0.59 189	0.78 286	1.35 369	1.00 205	0.48 198	0.15 245	0.14 228	0.17 280	0.10 77	0.19 166	0.14 108

PSMNet-ADL	0.51 179	0.38 112	1.65 64	0.35 193	0.21 115	0.67 247	0.26 117	0.74 137	0.55 112	0.42 71	0.52 138	0.70 258	0.45 210	1.91 320	0.57 232	0.15 245	0.13 214	0.11 94	0.13 182	0.15 83	0.20 211

DRaft	0.62 247	0.38 112	1.76 98	0.24 7	0.16 39	0.64 225	0.66 335	0.53 49	0.53 101	0.67 288	0.99 334	0.38 76	1.00 347	1.44 242	2.10 365	0.10 80	0.14 228	0.10 50	0.14 207	0.18 149	0.21 217

AdaStereo	0.44 96	0.38 112	1.79 128	0.34 179	0.20 108	0.57 118	0.28 150	0.92 277	0.69 225	0.52 152	0.55 164	0.61 201	0.33 115	0.48 93	0.39 157	0.17 276	0.08 58	0.17 280	0.11 126	0.18 149	0.12 64
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	0.50 164	0.39 119	1.25 13	0.29 80	0.23 148	0.77 298	0.35 225	0.86 233	0.57 123	0.59 231	0.59 189	0.65 219	0.40 163	1.77 294	0.44 182	0.16 262	0.11 175	0.10 50	0.10 77	0.20 178	0.14 108

iRaft-Stereo_20w	0.58 227	0.39 119	1.96 194	0.45 296	0.32 245	0.92 338	0.57 318	1.14 366	0.56 120	0.81 326	0.40 64	0.55 169	0.69 301	0.65 155	1.04 310	0.09 17	0.16 263	0.09 21	0.36 358	0.17 129	0.25 261

MyStereo07	0.34 27	0.40 121	1.46 38	0.29 80	0.23 148	0.60 158	0.31 186	0.53 49	0.42 29	0.25 21	0.25 14	0.20 2	0.26 55	0.57 130	0.19 3	0.09 17	0.18 281	0.12 139	0.11 126	0.16 110	0.19 197

MyStereo04	0.48 138	0.40 121	2.65 318	0.29 80	0.23 148	0.60 158	0.31 186	0.83 211	0.75 281	0.47 96	0.36 44	0.53 162	0.42 189	0.53 120	0.39 157	0.09 17	0.18 281	0.12 139	0.11 126	0.16 110	0.19 197

NVstereo2D	0.58 227	0.40 121	2.03 208	0.35 193	0.35 272	0.69 261	0.39 248	0.91 269	0.80 308	0.47 96	0.53 146	0.67 234	0.46 218	1.99 327	0.48 198	0.19 296	0.11 175	0.17 280	0.13 182	0.25 232	0.25 261

MyStereo06	0.54 198	0.41 124	2.68 321	0.30 93	0.23 148	0.60 158	0.30 176	0.81 198	0.44 39	0.84 333	0.52 138	0.78 286	0.58 269	0.48 93	1.10 313	0.09 17	0.17 273	0.12 139	0.10 77	0.16 110	0.20 211

MyStereo05	0.49 155	0.41 124	2.72 327	0.30 93	0.23 148	0.60 158	0.30 176	0.82 205	0.77 295	0.52 152	0.37 47	0.51 154	0.42 189	0.52 114	0.38 150	0.09 17	0.17 273	0.12 139	0.10 77	0.16 110	0.20 211

MIF-Stereo (partial)	0.34 27	0.41 124	1.93 178	0.26 32	0.24 161	0.32 6	0.17 5	0.53 49	0.42 29	0.25 21	0.37 47	0.25 28	0.26 55	0.44 70	0.31 110	0.11 127	0.08 58	0.12 139	0.10 77	0.19 166	0.14 108

GANet-ADL	0.44 96	0.41 124	2.31 259	0.33 155	0.20 108	0.57 118	0.25 101	0.75 147	0.54 108	0.42 71	0.59 189	0.56 178	0.30 101	0.40 57	0.38 150	0.14 231	0.11 175	0.09 21	0.08 29	0.22 198	0.17 171

ccnet	0.71 290	0.41 124	1.59 55	0.40 260	0.45 328	1.06 351	0.55 309	0.98 312	0.71 243	0.88 337	0.97 331	0.82 298	0.88 336	1.68 281	0.94 292	0.32 355	0.26 337	0.32 353	0.27 325	0.34 297	0.30 297

StereoDRNet-Refined	0.50 164	0.41 124	1.50 45	0.33 155	0.21 115	0.68 258	0.26 117	0.81 198	0.68 217	0.67 288	0.68 261	0.73 266	0.42 189	1.10 215	0.59 239	0.11 127	0.08 58	0.14 222	0.14 207	0.25 232	0.21 217
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MDST_ROB	1.17 362	0.42 130	3.87 390	0.54 333	0.44 320	4.11 411	0.58 320	1.31 377	0.84 319	2.12 391	1.12 349	0.98 336	0.71 305	4.24 406	0.99 301	0.16 262	0.14 228	0.19 302	0.17 258	0.18 149	0.35 321

CBMV_ROB	0.76 309	0.42 130	2.68 321	0.33 155	0.22 136	0.74 282	0.47 290	0.96 301	0.76 291	1.04 352	0.96 329	0.88 315	0.93 340	2.06 331	1.19 320	0.22 322	0.24 321	0.27 339	0.25 315	0.25 232	0.28 283

SGM-Forest	1.04 353	0.42 130	3.59 387	0.41 266	0.32 245	1.05 350	1.32 390	0.94 286	0.83 317	1.16 360	2.23 386	1.03 345	1.39 373	2.49 367	2.35 372	0.21 309	0.21 308	0.20 310	0.19 286	0.23 206	0.32 308
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 27	0.43 133	1.32 21	0.31 118	0.14 12	0.32 6	0.21 33	0.70 116	0.34 3	0.22 5	0.28 17	0.22 8	0.27 69	0.35 34	0.27 66	0.09 17	0.39 367	0.08 3	0.15 227	0.25 232	0.45 356

CoDeX	0.52 188	0.43 133	2.25 252	0.29 80	0.26 186	0.61 178	0.32 207	0.99 323	0.68 217	0.48 115	0.55 164	0.52 160	0.40 163	1.60 271	0.35 141	0.12 174	0.09 113	0.11 94	0.10 77	0.13 51	0.12 64

gwcnet-sp	0.49 155	0.43 133	2.54 306	0.31 118	0.22 136	0.67 247	0.31 186	0.78 180	0.65 202	0.58 218	0.47 91	0.46 134	0.43 199	0.76 179	0.46 186	0.11 127	0.11 175	0.11 94	0.11 126	0.15 83	0.14 108

scenet	0.49 155	0.43 133	2.54 306	0.31 118	0.22 136	0.67 247	0.31 186	0.78 180	0.65 202	0.58 218	0.47 91	0.46 134	0.43 199	0.76 179	0.46 186	0.11 127	0.11 175	0.11 94	0.11 126	0.15 83	0.14 108

ssnet	0.49 155	0.43 133	2.54 306	0.31 118	0.22 136	0.67 247	0.31 186	0.78 180	0.65 202	0.58 218	0.47 91	0.46 134	0.43 199	0.76 179	0.46 186	0.11 127	0.11 175	0.11 94	0.11 126	0.15 83	0.14 108

ASMatch	0.60 235	0.43 133	2.58 310	0.91 376	0.36 279	0.56 101	0.25 101	0.52 44	0.61 158	0.47 96	1.21 352	0.47 140	0.66 295	1.34 236	0.94 292	0.10 80	0.08 58	0.11 94	0.11 126	0.10 11	0.16 160

DRN-Test	0.64 253	0.43 133	2.44 286	0.39 251	0.44 320	0.80 313	0.41 256	1.02 342	0.78 300	0.80 321	0.63 223	0.69 248	0.56 260	1.79 299	0.69 259	0.15 245	0.12 200	0.17 280	0.16 243	0.18 149	0.17 171

AnonymousM	0.37 43	0.44 140	1.50 45	0.25 15	0.15 26	0.52 72	0.23 63	0.60 82	0.42 29	0.42 71	0.32 32	0.30 48	0.25 43	0.34 32	0.23 35	0.11 127	0.09 113	0.71 381	0.36 358	0.12 32	0.07 3

UNet	0.54 198	0.44 140	2.83 341	0.31 118	0.33 256	0.74 282	0.27 140	0.82 205	0.61 158	0.53 161	0.54 156	0.72 263	0.54 251	0.78 187	0.56 229	0.11 127	0.09 113	0.13 193	0.11 126	0.14 69	0.12 64

ACVNet	0.45 111	0.44 140	1.79 128	0.28 59	0.21 115	0.59 149	0.36 231	0.66 98	0.68 217	0.45 88	0.59 189	0.69 248	0.40 163	0.44 70	0.55 222	0.11 127	0.09 113	0.10 50	0.09 45	0.34 297	0.10 28

acv_ft	0.48 138	0.44 140	1.76 98	0.32 140	0.41 312	0.63 214	0.28 150	0.81 198	0.68 217	0.61 246	0.59 189	0.69 248	0.45 210	0.44 70	0.63 247	0.11 127	0.09 113	0.10 50	0.09 45	0.41 336	0.10 28

MSMDNet	0.46 121	0.44 140	2.28 256	0.26 32	0.20 108	0.55 92	0.21 33	0.75 147	0.64 190	0.48 115	0.55 164	0.68 241	0.56 260	0.46 83	0.30 100	0.11 127	0.10 142	0.13 193	0.10 77	0.18 149	0.15 138

PCWNet_CMD	0.46 121	0.45 145	2.28 256	0.26 32	0.20 108	0.55 92	0.21 33	0.75 147	0.64 190	0.48 115	0.55 164	0.68 241	0.57 265	0.46 83	0.30 100	0.11 127	0.10 142	0.14 222	0.10 77	0.18 149	0.14 108

CroCo-Stereo	0.30 8	0.45 145	1.08 3	0.31 118	0.17 63	0.19 1	0.21 33	0.73 132	0.50 76	0.21 2	0.24 11	0.55 169	0.22 21	0.27 1	0.26 58	0.09 17	0.08 58	0.08 3	0.07 13	0.12 32	0.09 17
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	0.50 164	0.46 147	1.60 57	0.30 93	0.15 26	0.45 21	0.24 86	0.90 259	0.72 251	0.56 196	0.64 239	0.51 154	0.41 174	1.87 312	0.49 203	0.13 202	0.10 142	0.11 94	0.10 77	0.15 83	0.16 160

tta	0.50 164	0.46 147	1.60 57	0.30 93	0.15 26	0.45 21	0.24 86	0.90 259	0.72 251	0.56 196	0.64 239	0.51 154	0.41 174	1.87 312	0.49 203	0.13 202	0.10 142	0.11 94	0.10 77	0.14 69	0.11 38

qqq1	0.48 138	0.46 147	1.60 57	0.30 93	0.15 26	0.45 21	0.24 86	0.90 259	0.72 251	0.56 196	0.64 239	0.51 154	0.41 174	1.87 312	0.23 35	0.13 202	0.10 142	0.09 21	0.08 29	0.14 69	0.11 38

fff1	0.48 138	0.46 147	1.60 57	0.30 93	0.15 26	0.45 21	0.24 86	0.90 259	0.72 251	0.56 196	0.64 239	0.51 154	0.41 174	1.87 312	0.23 35	0.13 202	0.10 142	0.09 21	0.08 29	0.14 69	0.11 38

anonymousa	0.48 138	0.46 147	2.44 286	0.29 80	0.34 262	0.61 178	0.25 101	0.66 98	0.54 108	0.53 161	0.77 299	0.73 266	0.46 218	0.33 28	0.31 110	0.10 80	0.09 113	0.12 139	0.29 331	0.10 11	0.19 197

CFNet_pseudo	0.45 111	0.46 147	2.23 249	0.25 15	0.19 98	0.56 101	0.21 33	0.77 166	0.60 144	0.49 126	0.56 175	0.69 248	0.47 223	0.52 114	0.31 110	0.11 127	0.10 142	0.15 248	0.10 77	0.17 129	0.14 108

ac_64	0.55 210	0.46 147	1.92 175	0.36 211	0.34 262	0.63 214	0.31 186	0.82 205	0.61 158	0.55 186	0.51 130	0.89 317	0.48 230	1.83 305	0.55 222	0.14 231	0.11 175	0.12 139	0.12 157	0.18 149	0.12 64

ccs_rob	0.45 111	0.46 147	2.22 245	0.26 32	0.19 98	0.56 101	0.21 33	0.77 166	0.60 144	0.49 126	0.56 175	0.69 248	0.47 223	0.52 114	0.31 110	0.11 127	0.09 113	0.16 264	0.10 77	0.17 129	0.14 108

test croco	0.37 43	0.47 155	2.15 233	0.27 41	0.19 98	0.33 8	0.20 22	0.58 70	0.46 52	0.23 11	0.37 47	0.23 15	0.25 43	0.45 77	0.28 76	0.11 127	0.08 58	0.13 193	0.09 45	0.42 340	0.12 64

test-1	0.44 96	0.48 156	1.69 72	0.30 93	0.27 197	0.50 53	0.28 150	0.80 194	0.43 36	0.40 61	0.54 156	0.41 92	0.24 32	0.31 17	1.16 319	0.09 17	0.20 300	0.10 50	0.17 258	0.11 22	0.26 270

MMNet	0.50 164	0.48 156	1.93 178	0.33 155	0.27 197	0.79 307	0.28 150	0.81 198	0.74 269	0.60 239	0.56 175	0.59 193	0.55 256	0.79 188	0.59 239	0.10 80	0.09 113	0.12 139	0.11 126	0.13 51	0.14 108

EKT-Stereo	1.47 382	0.49 158	1.93 178	2.57 410	19.31 424	0.55 92	0.22 46	0.69 112	0.42 29	0.38 54	0.36 44	0.43 108	0.27 69	0.69 165	0.26 58	0.12 174	0.14 228	0.11 94	0.16 243	0.20 178	0.15 138

HH	0.49 155	0.49 158	2.78 338	0.50 317	0.41 312	0.38 13	0.23 63	0.72 124	0.38 11	0.63 265	0.48 103	0.87 311	0.41 174	0.64 148	0.21 23	0.09 17	0.17 273	0.10 50	0.09 45	0.16 110	0.12 64

HanStereo	0.49 155	0.49 158	2.78 338	0.50 317	0.41 312	0.38 13	0.23 63	0.72 124	0.38 11	0.63 265	0.48 103	0.87 311	0.41 174	0.64 148	0.21 23	0.09 17	0.17 273	0.10 50	0.09 45	0.16 110	0.12 64

TANstereo	0.33 20	0.49 158	1.75 94	0.23 3	0.12 3	0.54 81	0.16 3	0.40 4	0.45 49	0.45 88	0.51 130	0.26 34	0.22 21	0.29 11	0.20 19	0.10 80	0.10 142	0.08 3	0.06 7	0.08 1	0.11 38

pcwnet_v2	0.64 253	0.49 158	4.41 400	0.32 140	0.27 197	0.60 158	0.25 101	0.97 308	0.88 328	0.59 231	0.70 278	0.63 208	0.55 256	0.66 157	0.37 145	0.17 276	0.15 249	0.15 248	0.14 207	0.21 186	0.23 245

HCRNet	0.46 121	0.49 158	1.65 64	0.38 243	0.29 211	0.58 133	0.22 46	0.75 147	0.62 174	0.47 96	0.49 120	0.48 146	0.36 129	1.12 218	0.37 145	0.15 245	0.10 142	0.15 248	0.13 182	0.17 129	0.17 171

CFNet_ucs	0.48 138	0.50 164	2.32 260	0.26 32	0.22 136	0.57 118	0.22 46	0.85 225	0.65 202	0.53 161	0.64 239	0.68 241	0.44 206	0.54 123	0.31 110	0.13 202	0.12 200	0.16 264	0.11 126	0.19 166	0.17 171

RAFT-RH_RVC	0.61 243	0.50 164	2.33 263	0.36 211	0.29 211	0.60 158	0.18 11	0.44 9	0.58 133	0.76 315	1.91 376	0.47 140	0.29 93	1.60 271	1.23 325	0.14 231	0.07 11	0.13 193	0.13 182	0.10 11	0.09 17

stereogan	0.69 279	0.51 166	2.44 286	0.39 251	0.39 298	1.01 348	0.41 256	0.94 286	0.92 339	0.73 310	0.85 312	1.15 363	0.69 301	1.57 264	0.53 217	0.19 296	0.18 281	0.20 310	0.16 243	0.36 309	0.24 252

ff7	0.32 14	0.52 167	1.38 28	0.25 15	0.16 39	0.56 101	0.23 63	0.46 13	0.41 24	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 26	0.48 93	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 50	0.18 268	0.23 206	0.22 227

ffff	0.32 14	0.52 167	1.38 28	0.25 15	0.16 39	0.56 101	0.23 63	0.46 13	0.41 24	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 26	0.48 93	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 50	0.18 268	0.23 206	0.22 227

11t	0.32 14	0.52 167	1.38 28	0.25 15	0.16 39	0.56 101	0.23 63	0.46 13	0.41 24	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 26	0.48 93	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 50	0.18 268	0.23 206	0.22 227

ccc-4	0.32 14	0.52 167	1.38 28	0.25 15	0.16 39	0.56 101	0.23 63	0.46 13	0.41 24	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 26	0.48 93	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 50	0.18 268	0.23 206	0.22 227

DMCA	0.41 68	0.52 167	1.26 14	0.31 118	0.24 161	0.59 149	0.26 117	0.77 166	0.63 183	0.58 218	0.48 103	0.57 184	0.35 125	0.40 57	0.50 208	0.14 231	0.10 142	0.14 222	0.10 77	0.15 83	0.15 138

anonymousdsp	0.34 27	0.53 172	1.47 40	0.25 15	0.16 39	0.56 101	0.23 63	0.49 28	0.40 20	0.25 21	0.24 11	0.22 8	0.24 32	0.55 127	0.19 3	0.09 17	0.11 175	0.10 50	0.18 268	0.24 221	0.29 289

IRAFT_RVC	0.54 198	0.53 172	1.78 110	0.46 300	0.21 115	0.58 133	0.43 266	0.65 96	0.66 212	0.54 172	0.50 126	0.49 148	0.51 240	1.58 268	1.01 306	0.11 127	0.25 335	0.13 193	0.10 77	0.15 83	0.13 95

iRaftStereo_RVC	0.37 43	0.53 172	1.41 33	0.28 59	0.15 26	0.52 72	0.20 22	0.54 59	0.46 52	0.37 49	0.43 73	0.41 92	0.23 26	0.36 39	0.26 58	0.09 17	0.15 249	0.12 139	0.11 126	0.41 336	0.37 336

StereoIM	0.29 4	0.54 175	1.44 36	0.24 7	0.29 211	0.29 3	0.16 3	0.45 12	0.37 10	0.19 1	0.21 2	0.28 43	0.22 21	0.30 14	0.29 89	0.10 80	0.09 113	0.10 50	0.08 29	0.11 22	0.11 38

ProNet	0.30 8	0.54 175	1.29 16	0.25 15	0.15 26	0.47 36	0.25 101	0.48 24	0.39 16	0.21 2	0.23 5	0.22 8	0.20 15	0.44 70	0.19 3	0.08 4	0.08 58	0.10 50	0.08 29	0.23 206	0.12 64

IGEV-Stereo	0.34 27	0.54 175	1.47 40	0.25 15	0.16 39	0.56 101	0.23 63	0.49 28	0.40 20	0.25 21	0.24 11	0.22 8	0.24 32	0.54 123	0.19 3	0.09 17	0.10 142	0.10 50	0.18 268	0.24 221	0.29 289
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TestStereo	0.45 111	0.54 175	2.11 222	0.29 80	0.16 39	0.43 19	0.24 86	0.54 59	0.45 49	0.37 49	0.46 88	0.34 63	0.27 69	1.98 324	0.27 66	0.11 127	0.08 58	0.12 139	0.09 45	0.14 69	0.08 10

XX-Stereo	0.55 210	0.54 175	3.50 385	0.48 313	0.39 298	0.54 81	0.17 5	0.89 253	0.40 20	0.44 81	0.65 248	0.85 305	0.19 10	0.77 183	0.21 23	0.10 80	0.14 228	0.10 50	0.32 343	0.17 129	0.14 108

delet	0.52 188	0.54 175	1.62 62	0.31 118	0.35 272	0.74 282	0.46 282	0.85 225	0.74 269	0.55 186	0.60 201	0.67 234	0.50 238	1.12 218	0.57 232	0.11 127	0.11 175	0.13 193	0.14 207	0.16 110	0.12 64

FCDSN-DC	1.29 370	0.54 175	2.50 297	0.47 305	0.41 312	1.12 358	0.60 324	1.10 361	1.27 373	2.23 397	2.87 398	3.67 399	3.12 404	2.39 357	1.69 347	0.30 352	0.26 337	0.31 351	0.30 336	0.35 305	0.38 339
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FAT-Stereo	0.70 283	0.54 175	2.88 343	0.36 211	0.29 211	0.62 198	0.54 306	0.97 308	0.87 325	0.76 315	0.92 322	0.94 329	0.80 322	1.84 310	0.57 232	0.18 286	0.19 291	0.17 280	0.16 243	0.22 198	0.25 261

DLCB_ROB	0.54 198	0.55 183	1.49 44	0.36 211	0.25 173	0.65 237	0.36 231	0.80 194	0.70 234	0.72 306	0.69 268	0.83 300	0.46 218	1.53 259	0.60 241	0.13 202	0.12 200	0.14 222	0.14 207	0.14 69	0.13 95

IPLGR	0.54 198	0.56 184	2.68 321	0.36 211	0.18 85	0.62 198	0.54 306	1.02 342	0.64 190	0.73 310	0.46 88	0.47 140	0.45 210	1.12 218	0.29 89	0.09 17	0.08 58	0.11 94	0.09 45	0.19 166	0.12 64

STrans-v2	0.67 268	0.56 184	2.64 316	0.27 41	0.23 148	0.57 118	0.33 215	0.96 301	0.69 225	0.92 342	0.85 312	0.89 317	0.93 340	1.83 305	1.21 323	0.09 17	0.07 11	0.10 50	0.09 45	0.11 22	0.12 64

TransformOpticalFlow	0.64 253	0.56 184	2.66 319	0.44 283	0.26 186	0.62 198	0.28 150	0.83 211	0.71 243	0.76 315	0.74 290	0.91 320	0.85 329	1.83 305	0.81 284	0.10 80	0.07 11	0.11 94	0.09 45	0.11 22	0.12 64

RYNet	0.70 283	0.56 184	2.25 252	0.35 193	0.41 312	0.86 327	0.43 266	0.94 286	0.82 314	0.62 257	0.53 146	0.91 320	0.60 274	2.70 379	1.00 302	0.14 231	0.11 175	0.16 264	0.14 207	0.25 232	0.27 278

FC-DCNN	1.49 384	0.59 188	2.88 343	0.44 283	0.39 298	1.97 394	0.66 335	1.67 390	1.70 388	2.72 405	2.89 399	4.22 402	2.97 402	2.55 372	2.19 367	0.29 350	0.26 337	0.31 351	0.30 336	0.32 284	0.39 342

MIM_Stereo	0.41 68	0.60 189	1.88 160	0.31 118	0.21 115	0.50 53	0.19 13	0.64 92	0.44 39	0.43 76	0.53 146	0.43 108	0.27 69	0.51 110	0.28 76	0.08 4	0.14 228	0.11 94	0.10 77	0.26 247	0.26 270

ssnet_v2	0.55 210	0.60 189	1.86 153	0.32 140	0.22 136	0.72 274	0.44 274	0.94 286	0.74 269	0.63 265	0.54 156	0.81 295	0.47 223	0.77 183	0.70 260	0.16 262	0.14 228	0.14 222	0.14 207	0.30 272	0.30 297

psmorigin	1.36 375	0.60 189	13.80 421	0.37 229	0.29 211	0.62 198	0.33 215	0.77 166	0.61 158	0.96 347	0.88 318	1.17 365	0.73 311	4.00 403	0.86 288	0.19 296	0.22 313	0.17 280	0.18 268	0.24 221	0.29 289

DPSNet	0.86 332	0.60 189	2.34 265	0.58 345	0.36 279	1.07 356	0.75 351	1.30 376	1.05 354	0.70 299	0.68 261	0.94 329	1.29 363	2.08 333	1.82 353	0.26 340	0.23 318	0.16 264	0.17 258	0.48 351	0.40 346

ToySt	0.44 96	0.61 193	1.89 164	0.29 80	0.18 85	0.55 92	0.35 225	0.67 107	0.53 101	0.39 59	0.50 126	0.59 193	0.43 199	0.51 110	0.49 203	0.10 80	0.12 200	0.13 193	0.16 243	0.24 221	0.19 197

CroCo-Stereo Lap2	0.33 20	0.61 193	1.47 40	0.32 140	0.38 296	0.23 2	0.22 46	0.58 70	0.46 52	0.22 5	0.27 16	0.29 47	0.23 26	0.32 22	0.26 58	0.09 17	0.09 113	0.10 50	0.08 29	0.21 186	0.14 108

psm_up	0.57 222	0.61 193	1.83 142	0.35 193	0.30 221	0.64 225	0.37 238	0.90 259	0.68 217	0.59 231	0.55 164	0.68 241	0.54 251	1.91 320	0.46 186	0.16 262	0.15 249	0.16 264	0.15 227	0.23 206	0.13 95

GMOStereo	0.41 68	0.62 196	1.78 110	0.28 59	0.36 279	0.51 59	0.31 186	0.53 49	0.44 39	0.57 206	0.48 103	0.41 92	0.27 69	0.28 3	0.23 35	0.08 4	0.38 361	0.13 193	0.11 126	0.34 297	0.11 38

error version	0.41 68	0.62 196	1.78 110	0.28 59	0.36 279	0.51 59	0.31 186	0.53 49	0.44 39	0.57 206	0.48 103	0.41 92	0.27 69	0.28 3	0.23 35	0.08 4	0.38 361	0.13 193	0.11 126	0.34 297	0.11 38

test-v	0.41 68	0.62 196	1.78 110	0.28 59	0.36 279	0.51 59	0.31 186	0.53 49	0.44 39	0.57 206	0.48 103	0.41 92	0.27 69	0.28 3	0.23 35	0.08 4	0.38 361	0.13 193	0.11 126	0.34 297	0.11 38

THIR-Stereo	0.86 332	0.62 196	2.13 227	0.25 15	0.16 39	0.58 133	2.74 409	0.59 75	0.51 80	0.62 257	1.62 369	0.97 335	1.80 388	1.69 283	2.25 370	0.10 80	0.08 58	0.14 222	0.11 126	0.15 83	0.11 38

test-2	0.41 68	0.62 196	1.78 110	0.28 59	0.36 279	0.51 59	0.31 186	0.53 49	0.44 39	0.57 206	0.48 103	0.41 92	0.27 69	0.28 3	0.23 35	0.08 4	0.38 361	0.13 193	0.11 126	0.34 297	0.11 38

sAnonymous2	0.38 48	0.62 196	2.15 233	0.31 118	0.24 161	0.34 9	0.27 140	0.53 49	0.46 52	0.24 12	0.29 21	0.23 15	0.28 80	0.28 3	0.22 31	0.12 174	0.09 113	0.11 94	0.13 182	0.38 322	0.35 321

CroCo_RVC	0.38 48	0.62 196	2.15 233	0.31 118	0.24 161	0.34 9	0.27 140	0.53 49	0.46 52	0.24 12	0.29 21	0.23 15	0.28 80	0.28 3	0.22 31	0.12 174	0.09 113	0.11 94	0.13 182	0.38 322	0.35 321

DCRE	0.50 164	0.63 203	2.13 227	0.30 93	0.23 148	0.45 21	0.24 86	0.59 75	0.53 101	0.50 133	2.10 380	0.42 105	0.26 55	0.35 34	0.23 35	0.09 17	0.14 228	0.10 50	0.32 343	0.16 110	0.15 138

DGSMNet	2.89 403	0.63 203	3.18 373	3.43 415	4.17 414	2.57 404	6.98 416	0.97 308	0.83 317	0.56 196	1.86 375	0.79 290	0.62 286	1.64 276	1.39 334	4.61 414	5.01 417	5.17 419	4.71 418	4.44 417	4.19 416

ACVNet-DCA	0.42 81	0.64 205	2.07 212	0.35 193	0.14 12	0.76 290	0.25 101	0.76 156	0.52 85	0.31 36	0.38 54	0.24 22	0.38 142	0.69 165	0.19 3	0.10 80	0.24 321	0.11 94	0.09 45	0.12 32	0.14 108

xx1	0.46 121	0.64 205	2.07 212	0.35 193	0.14 12	0.76 290	0.25 101	0.74 137	1.01 350	0.31 36	0.38 54	0.46 134	0.36 129	0.69 165	0.19 3	0.10 80	0.24 321	0.12 139	0.12 157	0.12 32	0.14 108

1test111	0.44 96	0.64 205	2.07 212	0.35 193	0.14 12	0.76 290	0.25 101	0.76 156	0.52 85	0.31 36	0.38 54	0.24 22	0.38 142	0.96 201	0.30 100	0.10 80	0.24 321	0.11 94	0.09 45	0.12 32	0.14 108

cc1	0.47 134	0.64 205	2.07 212	0.35 193	0.14 12	0.76 290	0.25 101	0.74 137	1.01 350	0.31 36	0.38 54	0.24 22	0.38 142	0.69 165	0.19 3	0.10 80	0.24 321	0.11 94	0.09 45	0.25 232	0.40 346

tt1	0.44 96	0.64 205	1.83 142	0.35 193	0.14 12	0.76 290	0.25 101	0.74 137	0.88 328	0.31 36	0.37 47	0.25 28	0.35 125	0.63 145	0.19 3	0.10 80	0.24 321	0.11 94	0.09 45	0.25 232	0.36 329

G-Net	0.99 346	0.64 205	2.76 334	0.57 343	0.67 365	2.03 396	0.72 349	0.76 156	0.67 215	1.14 359	2.56 392	1.30 370	1.02 349	1.48 255	1.74 350	0.25 337	0.24 321	0.24 330	0.26 321	0.37 316	0.31 304

HHNet	0.60 235	0.65 211	2.60 313	0.36 211	0.25 173	0.64 225	0.61 327	0.64 92	0.62 174	0.55 186	1.13 350	0.32 56	0.60 274	0.42 62	1.79 352	0.15 245	0.07 11	0.12 139	0.10 77	0.18 149	0.15 138

OMP-Stereo	0.59 231	0.65 211	1.74 88	0.56 341	0.37 291	0.60 158	0.26 117	0.70 116	0.65 202	0.66 284	0.60 201	0.69 248	0.32 112	2.09 335	1.20 321	0.10 80	0.07 11	0.12 139	0.09 45	0.17 129	0.10 28

IIG-Stereo	0.59 231	0.65 211	1.74 88	0.54 333	0.23 148	0.61 178	0.21 33	0.73 132	0.65 202	0.64 274	0.69 268	0.69 248	0.38 142	2.09 335	1.39 334	0.11 127	0.07 11	0.11 94	0.09 45	0.15 83	0.09 17

DANet	0.80 321	0.65 211	2.21 242	1.19 391	0.48 338	0.74 282	1.25 387	0.89 253	1.53 383	0.89 339	0.71 282	0.96 332	0.56 260	1.83 305	0.96 294	0.18 286	0.16 263	0.19 302	0.16 243	0.26 247	0.29 289
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	0.64 253	0.65 211	1.62 62	0.46 300	0.25 173	0.67 247	0.30 176	0.93 282	0.77 295	0.59 231	0.57 180	0.77 283	0.38 142	2.78 383	0.44 182	0.23 325	0.24 321	0.28 342	0.26 321	0.27 254	0.39 342

anonymity	0.80 321	0.66 216	1.29 16	0.59 348	0.75 371	0.67 247	0.52 300	0.95 297	0.71 243	0.94 344	0.70 278	0.67 234	0.87 333	0.71 171	1.35 331	0.64 376	0.62 385	0.58 374	1.44 409	0.60 368	0.65 374

raft+_RVC	0.44 96	0.67 217	1.85 145	0.34 179	0.71 369	0.51 59	0.25 101	0.64 92	0.51 80	0.35 43	0.45 84	0.32 56	0.28 80	0.43 65	0.32 120	0.09 17	0.19 291	0.10 50	0.09 45	0.20 178	0.40 346

APVNet	0.70 283	0.67 217	2.71 325	0.38 243	0.36 279	0.85 325	0.43 266	0.91 269	0.68 217	0.55 186	0.69 268	0.75 277	0.55 256	2.31 347	0.78 277	0.17 276	0.17 273	0.24 330	0.19 286	0.33 290	0.23 245

raftrobust	0.38 48	0.68 219	1.54 49	0.32 140	0.46 334	0.52 72	0.21 33	0.56 63	0.42 29	0.52 152	0.35 43	0.31 50	0.33 115	0.37 46	0.30 100	0.10 80	0.11 175	0.08 3	0.07 13	0.21 186	0.19 197

RASNet	0.61 243	0.68 219	2.03 208	0.35 193	0.46 334	0.65 237	0.28 150	0.78 180	0.70 234	0.48 115	0.64 239	0.93 325	0.61 281	2.21 342	0.73 269	0.12 174	0.09 113	0.09 21	0.10 77	0.14 69	0.11 38

PASM	0.72 293	0.68 219	1.91 172	0.47 305	0.44 320	0.60 158	0.51 297	0.76 156	0.80 308	0.77 318	0.67 253	0.87 311	0.61 281	2.40 358	0.67 255	0.32 355	0.35 355	0.36 358	0.41 367	0.45 349	0.39 342

HGLStereo	0.54 198	0.69 222	2.00 199	0.35 193	0.40 305	0.66 242	0.30 176	0.83 211	0.62 174	0.57 206	0.69 268	0.69 248	0.54 251	1.07 212	0.55 222	0.13 202	0.13 214	0.13 193	0.11 126	0.19 166	0.17 171

S-Stereo	0.80 321	0.69 222	3.89 391	0.39 251	0.37 291	0.69 261	0.70 345	0.94 286	0.98 347	0.62 257	0.91 321	0.83 300	0.60 274	2.37 351	0.66 252	0.18 286	0.21 308	0.17 280	0.18 268	0.30 272	0.35 321

STTStereo	0.51 179	0.69 222	2.14 232	0.36 211	0.30 221	0.61 178	0.32 207	0.77 166	0.60 144	0.60 239	0.54 156	0.67 234	0.43 199	0.86 195	0.42 170	0.16 262	0.15 249	0.17 280	0.20 296	0.16 110	0.15 138

EDNetEfficient	1.27 369	0.70 225	4.05 396	0.64 355	0.98 384	0.94 339	1.40 395	0.85 225	1.75 390	2.34 400	1.33 360	1.05 350	2.21 394	1.58 268	4.15 399	0.15 245	0.19 291	0.14 222	0.27 325	0.38 322	0.32 308

DeepPruner_ROB	0.50 164	0.70 225	1.94 182	0.29 80	0.26 186	0.63 214	0.31 186	0.80 194	0.48 66	0.61 246	0.55 164	0.66 224	0.38 142	0.98 203	0.40 162	0.19 296	0.14 228	0.14 222	0.14 207	0.23 206	0.17 171

LMCR-Stereo	0.52 188	0.71 227	2.39 275	0.40 260	0.21 115	0.74 282	0.31 186	1.02 342	0.64 190	0.61 246	0.63 223	0.39 80	0.51 240	0.62 143	0.42 170	0.19 296	0.09 113	0.12 139	0.09 45	0.23 206	0.12 64

ADLNet	0.60 235	0.71 227	1.95 185	0.35 193	0.34 262	0.67 247	0.34 219	0.90 259	0.74 269	0.68 294	0.62 213	0.80 292	0.45 210	1.78 295	0.64 250	0.14 231	0.11 175	0.14 222	0.14 207	0.29 263	0.21 217

GwcNet	0.69 279	0.71 227	3.12 367	0.36 211	0.45 328	0.81 314	0.44 274	0.86 233	0.84 319	0.60 239	0.74 290	0.82 298	0.49 235	1.65 277	0.66 252	0.16 262	0.15 249	0.15 248	0.15 227	0.31 280	0.24 252

ETE_ROB	0.60 235	0.71 227	1.55 51	0.37 229	0.25 173	0.69 261	0.51 297	1.47 382	0.70 234	0.80 321	0.69 268	0.85 305	0.49 235	1.36 238	0.58 237	0.16 262	0.13 214	0.19 302	0.16 243	0.21 186	0.23 245

StereoVision	0.45 111	0.72 231	1.94 182	0.33 155	0.32 245	0.47 36	0.26 117	0.68 110	0.57 123	0.32 42	0.89 320	0.45 126	0.27 69	0.49 102	0.36 143	0.13 202	0.15 249	0.16 264	0.15 227	0.19 166	0.13 95

Sa-1000	0.51 179	0.72 231	1.90 167	0.31 118	0.60 361	0.60 158	0.31 186	0.94 286	0.71 243	0.52 152	0.83 305	0.42 105	0.33 115	0.68 159	0.28 76	0.10 80	0.09 113	0.13 193	0.29 331	0.29 263	0.10 28

XPNet_ROB	0.61 243	0.72 231	1.66 68	0.37 229	0.27 197	0.67 247	0.47 290	0.89 253	0.71 243	0.78 319	0.70 278	0.81 295	0.53 248	1.70 284	0.76 273	0.21 309	0.16 263	0.16 264	0.15 227	0.20 178	0.21 217

whm_eth	0.45 111	0.73 234	2.23 249	0.30 93	0.31 237	0.49 47	0.24 86	0.73 132	0.69 225	0.47 96	0.87 315	0.26 34	0.26 55	0.36 39	0.28 76	0.12 174	0.11 175	0.13 193	0.12 157	0.14 69	0.26 270

GANet-RSSM	0.55 210	0.73 234	1.90 167	0.36 211	0.26 186	0.59 149	0.27 140	0.78 180	0.52 85	0.47 96	0.57 180	0.63 208	0.45 210	1.92 322	0.43 178	0.14 231	0.10 142	0.25 335	0.11 126	0.34 297	0.14 108

BEATNet_4x	0.47 134	0.73 234	1.91 172	0.33 155	0.15 26	0.56 101	0.25 101	0.85 225	0.58 133	0.54 172	0.51 130	0.57 184	0.42 189	0.57 130	0.61 243	0.11 127	0.08 58	0.12 139	0.09 45	0.20 178	0.16 160

edge stereo	0.81 326	0.73 234	3.30 380	0.37 229	1.21 396	0.62 198	0.39 248	0.93 282	0.79 305	0.80 321	0.88 318	1.14 362	0.71 305	2.18 340	0.71 262	0.21 309	0.20 300	0.26 338	0.18 268	0.38 322	0.26 270

SACVNet	0.60 235	0.74 238	1.90 167	0.37 229	0.28 206	0.64 225	0.37 238	0.86 233	0.61 158	0.65 281	0.62 213	0.69 248	0.44 206	2.08 333	0.42 170	0.18 286	0.14 228	0.16 264	0.15 227	0.38 322	0.24 252

GwcNet-ADL	0.50 164	0.74 238	2.90 349	0.31 118	0.20 108	0.58 133	0.29 170	0.87 242	0.64 190	0.47 96	0.47 91	0.56 178	0.33 115	0.46 83	0.46 186	0.13 202	0.12 200	0.09 21	0.09 45	0.14 69	0.21 217

SA	0.50 164	0.75 240	1.95 185	0.31 118	0.61 362	0.57 118	0.31 186	0.91 269	0.73 265	0.42 71	0.62 213	0.38 76	0.47 223	0.68 159	0.29 89	0.09 17	0.09 113	0.13 193	0.32 343	0.30 272	0.10 28

RAFT_CTSACE	0.46 121	0.76 241	2.07 212	0.35 193	0.30 221	0.54 81	0.30 176	0.61 84	0.48 66	0.49 126	0.76 296	0.55 169	0.36 129	0.58 132	0.22 31	0.08 4	0.13 214	0.11 94	0.10 77	0.41 336	0.08 10

TRStereo	0.53 193	0.76 241	2.38 273	0.42 274	0.29 211	0.69 261	0.23 63	1.81 393	0.55 112	0.36 45	0.32 32	0.47 140	0.40 163	0.46 83	0.25 55	0.12 174	0.11 175	0.11 94	0.41 367	0.13 51	0.32 308

CFNet-ft	0.51 179	0.76 241	1.79 128	0.28 59	0.30 221	0.63 214	0.28 150	0.66 98	0.55 112	0.45 88	0.57 180	0.74 272	0.41 174	1.46 247	0.42 170	0.14 231	0.10 142	0.28 342	0.13 182	0.18 149	0.14 108

CFNet_RVC	0.51 179	0.76 241	1.79 128	0.28 59	0.30 221	0.63 214	0.28 150	0.66 98	0.55 112	0.45 88	0.57 180	0.74 272	0.41 174	1.46 247	0.42 170	0.14 231	0.10 142	0.28 342	0.13 182	0.18 149	0.14 108

HSM	0.62 247	0.76 241	1.72 83	0.30 93	0.29 211	0.64 225	0.28 150	0.94 286	0.62 174	0.58 218	0.57 180	1.40 373	0.64 289	2.59 373	0.42 170	0.11 127	0.08 58	0.10 50	0.08 29	0.14 69	0.11 38

iResNet	0.51 179	0.76 241	2.59 311	0.41 266	0.17 63	0.64 225	0.27 140	0.82 205	0.70 234	0.57 206	0.64 239	0.43 108	0.36 129	0.70 169	0.52 213	0.10 80	0.07 11	0.09 21	0.08 29	0.21 186	0.13 95

LALA_ROB	0.60 235	0.76 241	1.69 72	0.36 211	0.29 211	0.79 307	0.55 309	0.94 286	0.77 295	0.81 326	0.67 253	0.94 329	0.49 235	0.99 204	0.73 269	0.21 309	0.15 249	0.20 310	0.18 268	0.23 206	0.21 217

CBMV	0.71 290	0.76 241	2.64 316	0.33 155	0.20 108	0.78 303	0.79 356	0.98 312	0.78 300	0.85 336	0.71 282	0.86 309	1.10 357	1.46 247	0.62 245	0.18 286	0.20 300	0.21 316	0.19 286	0.25 232	0.33 315
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 87	0.77 249	1.95 185	0.24 7	0.13 5	0.51 59	0.22 46	0.77 166	0.75 281	0.54 172	0.47 91	0.31 50	0.65 291	0.36 39	0.34 134	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 227

ADStereo(finetuned)	0.45 111	0.77 249	2.12 225	0.25 15	0.14 12	0.51 59	0.22 46	0.77 166	0.72 251	0.54 172	0.48 103	0.31 50	0.76 318	0.37 46	0.38 150	0.09 17	0.07 11	0.09 21	0.07 13	0.13 51	0.23 245

XX-TBD	0.34 27	0.77 249	1.75 94	0.34 179	0.13 5	0.51 59	0.17 5	0.43 7	0.50 76	0.37 49	0.49 120	0.23 15	0.18 6	0.28 3	0.24 49	0.10 80	0.07 11	0.08 3	0.06 7	0.09 7	0.07 3

DCANet	0.42 81	0.77 249	1.95 185	0.25 15	0.14 12	0.51 59	0.22 46	0.77 166	0.72 251	0.54 172	0.48 103	0.31 50	0.41 174	0.36 39	0.39 157	0.09 17	0.07 11	0.09 21	0.07 13	0.13 51	0.23 245

csc	0.43 87	0.77 249	1.95 185	0.24 7	0.13 5	0.51 59	0.22 46	0.77 166	0.75 281	0.54 172	0.47 91	0.31 50	0.65 291	0.36 39	0.34 134	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 227

cscssc	0.43 87	0.77 249	1.95 185	0.24 7	0.13 5	0.51 59	0.22 46	0.77 166	0.75 281	0.54 172	0.47 91	0.31 50	0.65 291	0.36 39	0.34 134	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 227

SHD	0.72 293	0.77 249	2.36 271	0.45 296	0.40 305	0.71 268	0.32 207	1.02 342	1.25 371	1.07 353	0.84 308	0.90 319	0.73 311	1.09 214	0.98 296	0.21 309	0.18 281	0.20 310	0.21 301	0.32 284	0.31 304

FBW_ROB	0.83 328	0.77 249	1.77 106	0.44 283	0.30 221	0.87 331	0.46 282	1.10 361	0.91 336	0.81 326	0.75 293	1.01 341	0.61 281	3.66 401	1.23 325	0.26 340	0.23 318	0.36 358	0.25 315	0.27 254	0.62 371

AACVNet	0.54 198	0.78 257	1.73 84	0.36 211	0.21 115	0.57 118	0.25 101	0.71 119	0.51 80	0.55 186	0.59 189	0.64 216	0.41 174	2.13 337	0.41 168	0.14 231	0.11 175	0.14 222	0.11 126	0.33 290	0.15 138

ELAS_RVC	1.37 377	0.78 257	3.21 376	0.55 339	0.50 339	1.49 373	2.48 407	1.48 383	1.71 389	2.13 394	2.09 379	2.07 385	2.56 398	1.90 319	2.02 359	0.35 359	0.36 357	0.37 362	0.34 350	0.49 353	0.47 359
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 346	0.79 259	2.43 284	0.39 251	0.32 245	1.50 374	1.90 402	0.92 277	0.97 344	1.26 372	1.27 355	1.00 340	1.42 375	1.14 221	3.31 388	0.17 276	0.14 228	0.22 318	0.21 301	0.30 272	0.22 227

ELAS	1.39 378	0.79 259	2.86 342	0.53 330	0.50 339	2.81 405	2.20 404	1.61 389	1.50 382	2.28 399	2.35 387	1.82 381	2.13 392	1.73 288	2.22 368	0.35 359	0.37 359	0.35 356	0.35 352	0.49 353	0.47 359
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MyStereo8	0.54 198	0.80 261	2.76 334	0.32 140	0.33 256	0.71 268	0.20 22	0.87 242	0.57 123	0.51 145	0.59 189	0.50 151	0.33 115	0.68 159	0.55 222	0.10 80	0.29 345	0.10 50	0.13 182	0.21 186	0.34 319

SDNR	1.22 367	0.80 261	2.71 325	0.33 155	1.48 404	1.98 395	0.23 63	1.93 396	2.44 397	0.89 339	2.52 390	1.36 371	0.51 240	3.65 400	1.93 355	0.30 352	0.31 349	0.22 318	0.16 243	0.33 290	0.36 329

aanetorigin	0.77 313	0.80 261	2.59 311	0.43 278	0.44 320	0.58 133	1.01 374	0.57 66	0.68 217	1.53 384	1.23 353	0.81 295	1.08 355	1.07 212	1.07 311	0.18 286	0.15 249	0.17 280	0.21 301	0.54 362	0.30 297

hitnet-ft	0.67 268	0.80 261	1.90 167	0.28 59	0.22 136	0.69 261	0.36 231	0.85 225	0.65 202	0.56 196	0.84 308	1.03 345	0.95 345	2.32 348	0.55 222	0.23 325	0.14 228	0.41 366	0.13 182	0.24 221	0.17 171

CVANet_RVC	0.65 261	0.80 261	2.13 227	0.36 211	0.26 186	0.62 198	0.42 260	0.84 221	0.72 251	0.69 296	0.68 261	0.68 241	0.52 246	2.64 375	0.42 170	0.19 296	0.12 200	0.22 318	0.17 258	0.37 316	0.15 138

TestStereo1	0.49 155	0.81 266	1.85 145	0.39 251	0.57 354	0.56 101	0.34 219	0.75 147	0.69 225	0.44 81	0.63 223	0.35 67	0.42 189	0.64 148	0.29 89	0.10 80	0.08 58	0.12 139	0.10 77	0.33 290	0.26 270

SA-5K	0.49 155	0.81 266	1.85 145	0.39 251	0.57 354	0.56 101	0.34 219	0.75 147	0.69 225	0.44 81	0.63 223	0.35 67	0.42 189	0.64 148	0.29 89	0.10 80	0.08 58	0.12 139	0.10 77	0.33 290	0.26 270

MIPNet	0.83 328	0.81 266	2.40 277	0.61 352	0.18 85	1.48 372	1.39 394	1.60 388	0.74 269	1.94 389	0.85 312	0.73 266	1.68 384	0.87 196	0.31 110	0.09 17	0.08 58	0.11 94	0.32 343	0.25 232	0.12 64

cf-r	0.53 193	0.81 266	2.15 233	0.33 155	0.28 206	0.60 158	0.28 150	0.78 180	0.64 190	0.51 145	0.60 201	0.75 277	0.40 163	1.32 234	0.43 178	0.13 202	0.09 113	0.11 94	0.12 157	0.15 83	0.14 108

PSMNet-RSSM	0.53 193	0.82 270	1.78 110	0.31 118	0.25 173	0.58 133	0.28 150	0.84 221	0.60 144	0.50 133	0.61 208	0.67 234	0.43 199	1.68 281	0.42 170	0.15 245	0.10 142	0.14 222	0.16 243	0.15 83	0.13 95

RP	0.67 268	0.82 270	1.94 182	0.43 278	0.44 320	0.65 237	0.45 280	0.89 253	0.82 314	0.66 284	0.92 322	0.99 339	0.76 318	1.55 261	0.66 252	0.25 337	0.18 281	0.23 324	0.20 296	0.31 280	0.22 227

UCFNet_RVC	0.48 138	0.82 270	1.85 145	0.30 93	0.27 197	0.64 225	0.26 117	0.74 137	0.55 112	0.48 115	0.53 146	0.63 208	0.41 174	0.88 197	0.38 150	0.15 245	0.10 142	0.17 280	0.17 258	0.18 149	0.15 138

Nwc_Net	0.68 275	0.83 273	2.53 300	0.41 266	0.39 298	0.77 298	0.38 244	1.01 339	0.70 234	0.60 239	0.99 334	0.98 336	0.68 300	1.41 240	0.63 247	0.23 325	0.15 249	0.23 324	0.25 315	0.23 206	0.18 188

WCMA_ROB	1.12 356	0.83 273	2.66 319	0.58 345	0.34 262	1.17 364	0.71 346	0.93 282	0.94 340	1.74 387	2.63 395	3.09 395	1.71 386	1.70 284	1.84 354	0.26 340	0.21 308	0.20 310	0.21 301	0.28 260	0.43 353

raft_robust	0.55 210	0.84 275	1.73 84	0.28 59	0.54 348	0.53 78	0.25 101	0.88 247	0.75 281	0.48 115	0.46 88	0.76 281	0.75 317	1.46 247	0.27 66	0.09 17	0.10 142	0.10 50	0.30 336	0.26 247	0.16 160

IPLG	0.69 279	0.84 275	2.43 284	0.35 193	0.21 115	1.65 382	0.61 327	1.36 379	0.58 133	1.39 379	0.51 130	0.37 70	0.87 333	1.41 240	0.36 143	0.09 17	0.07 11	0.14 222	0.12 157	0.32 284	0.11 38

ADLNet2	0.68 275	0.84 275	3.19 374	0.33 155	0.36 279	0.64 225	0.37 238	0.89 253	0.79 305	0.54 172	0.65 248	0.93 325	0.48 230	2.07 332	0.56 229	0.13 202	0.11 175	0.11 94	0.11 126	0.33 290	0.18 188

GANet	0.75 306	0.84 275	2.01 200	0.40 260	0.25 173	0.74 282	0.66 335	0.87 242	0.73 265	0.71 303	1.07 346	0.84 302	0.59 272	2.71 381	1.15 318	0.17 276	0.16 263	0.44 369	0.16 243	0.31 280	0.20 211

PVD	0.90 337	0.85 279	2.15 233	0.53 330	0.50 339	0.99 344	0.56 314	1.15 369	1.64 386	1.41 380	1.41 364	1.11 360	1.13 359	1.35 237	1.31 328	0.26 340	0.28 344	0.28 342	0.26 321	0.37 316	0.49 362

RAFT+CT+SA	0.50 164	0.86 280	1.82 140	0.37 229	0.75 371	0.54 81	0.34 219	0.77 166	0.63 183	0.38 54	0.55 164	0.34 63	0.29 93	0.68 159	0.27 66	0.09 17	0.07 11	0.11 94	0.51 374	0.29 263	0.41 351

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 81	0.86 280	1.78 110	0.28 59	0.17 63	0.52 72	0.20 22	0.62 88	0.61 158	0.50 133	0.61 208	0.39 80	0.32 112	0.35 34	0.30 100	0.07 1	0.10 142	0.09 21	0.09 45	0.35 305	0.10 28

DeepPrunerF	0.86 332	0.86 280	2.91 350	0.45 296	0.50 339	0.64 225	0.48 293	1.14 366	2.64 400	0.63 265	0.61 208	0.65 219	0.62 286	2.21 342	1.31 328	0.23 325	0.19 291	0.30 350	0.28 328	0.36 309	0.25 261

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 222	0.87 283	2.11 222	0.32 140	0.30 221	0.84 321	0.40 250	0.88 247	0.72 251	0.65 281	0.73 288	0.66 224	0.57 265	0.93 198	0.71 262	0.13 202	0.07 11	0.10 50	0.08 29	0.15 83	0.14 108

test_5	0.51 179	0.87 283	1.99 197	0.37 229	0.65 364	0.58 133	0.35 225	0.78 180	0.62 174	0.48 115	0.55 164	0.45 126	0.40 163	0.72 173	0.30 100	0.09 17	0.07 11	0.12 139	0.12 157	0.33 290	0.38 339

GEStereo_RVC	0.54 198	0.87 283	1.95 185	0.47 305	0.25 173	0.62 198	0.37 238	1.00 331	0.74 269	0.53 161	0.54 156	0.59 193	0.44 206	1.10 215	0.46 186	0.15 245	0.11 175	0.12 139	0.10 77	0.26 247	0.19 197

fast-acv-ft	0.63 250	0.88 286	3.10 364	0.38 243	0.30 221	0.79 307	0.48 293	0.69 112	0.72 251	0.58 218	0.78 300	0.76 281	0.60 274	0.67 158	0.73 269	0.15 245	0.15 249	0.18 297	0.17 258	0.37 316	0.16 160

RALCasStereoNet	0.45 111	0.88 286	1.85 145	0.30 93	0.26 186	0.49 47	0.26 117	0.58 70	0.51 80	0.36 45	0.48 103	0.36 69	0.28 80	0.55 127	0.34 134	0.10 80	0.53 380	0.09 21	0.08 29	0.25 232	0.34 319

StereoDRNet	0.64 253	0.88 286	2.35 268	0.41 266	0.45 328	0.73 279	0.47 290	0.94 286	0.74 269	0.75 312	0.54 156	0.74 272	0.47 223	1.70 284	0.72 266	0.15 245	0.14 228	0.15 248	0.14 207	0.20 178	0.19 197

rafts_anoy	0.43 87	0.89 289	1.96 194	0.32 140	0.30 221	0.48 42	0.24 86	0.62 88	0.49 70	0.37 49	0.38 54	0.33 59	0.30 101	0.51 110	0.34 134	0.10 80	0.39 367	0.13 193	0.15 227	0.17 129	0.15 138

MLCV	0.48 138	0.89 289	1.85 145	0.29 80	0.14 12	0.59 149	0.23 63	0.72 124	0.59 140	0.66 284	0.66 250	0.55 169	0.36 129	1.03 209	0.49 203	0.09 17	0.06 1	0.09 21	0.07 13	0.19 166	0.11 38

LL-Strereo2	0.41 68	0.90 291	1.83 142	0.44 283	0.24 161	0.54 81	0.27 140	0.58 70	0.45 49	0.41 67	0.33 36	0.44 119	0.21 17	0.44 70	0.34 134	0.09 17	0.08 58	0.16 264	0.14 207	0.17 129	0.17 171

CBFPSM	0.56 216	0.91 292	1.82 140	0.28 59	0.23 148	0.71 268	0.37 238	0.72 124	0.64 190	0.50 133	0.49 120	1.03 345	0.83 325	0.62 143	1.35 331	0.10 80	0.12 200	0.10 50	0.10 77	0.18 149	0.19 197

RAFT	0.45 111	0.92 293	1.59 55	0.34 179	0.19 98	0.46 33	0.35 225	0.65 96	0.49 70	0.49 126	0.49 120	0.70 258	0.40 163	0.47 89	0.32 120	0.11 127	0.16 263	0.14 222	0.13 182	0.51 357	0.13 95

AF-Net	0.69 279	0.92 293	2.21 242	0.41 266	0.40 305	0.68 258	0.40 250	1.02 342	0.86 322	0.69 296	1.03 341	1.04 348	0.84 328	1.19 225	0.78 277	0.22 322	0.14 228	0.25 335	0.17 258	0.30 272	0.18 188

TDLM	0.67 268	0.92 293	1.76 98	0.37 229	0.24 161	0.66 242	0.56 314	0.82 205	0.74 269	1.16 360	0.62 213	0.61 201	0.48 230	2.70 379	0.50 208	0.20 305	0.11 175	0.35 356	0.14 207	0.32 284	0.16 160

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 210	0.92 293	2.36 271	0.38 243	0.37 291	0.60 158	0.28 150	0.82 205	0.62 174	0.62 257	0.55 164	0.72 263	0.45 210	1.00 205	0.43 178	0.15 245	0.11 175	0.14 222	0.14 207	0.15 83	0.16 160
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	0.46 121	0.92 293	2.09 218	0.33 155	0.14 12	0.55 92	0.22 46	0.83 211	0.56 120	0.51 145	0.49 120	0.48 146	0.37 137	0.48 93	0.54 221	0.09 17	0.06 1	0.10 50	0.08 29	0.23 206	0.09 17
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	1.89 392	0.92 293	2.50 297	0.96 382	0.93 383	1.63 380	1.37 392	1.52 386	12.43 414	1.85 388	1.69 371	2.40 390	1.74 387	2.81 386	1.71 348	0.53 371	0.47 375	0.42 367	0.47 370	0.74 374	0.74 377
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
iinet-f	0.57 222	0.93 299	2.27 255	0.31 118	0.25 173	0.83 319	0.33 215	0.81 198	0.65 202	0.54 172	0.63 223	0.73 266	0.67 297	0.73 174	0.67 255	0.13 202	0.13 214	0.11 94	0.10 77	0.43 341	0.16 160

Consistency-Raft	0.88 335	0.93 299	3.23 378	0.99 383	0.64 363	0.77 298	0.55 309	0.98 312	0.97 344	0.61 246	1.03 341	0.65 219	1.05 352	0.79 188	1.38 333	0.44 365	0.46 372	0.51 372	0.58 382	0.65 370	0.47 359

GwcNet-RSSM	0.57 222	0.94 301	2.13 227	0.32 140	0.25 173	0.60 158	0.30 176	0.80 194	0.66 212	0.52 152	0.64 239	0.71 261	0.40 163	1.79 299	0.50 208	0.13 202	0.09 113	0.12 139	0.12 157	0.21 186	0.15 138

NCC-stereo	0.79 319	0.94 301	2.42 280	0.59 348	0.45 328	1.90 389	0.46 282	0.99 323	0.72 251	0.64 274	0.84 308	0.91 320	0.73 311	1.80 301	1.00 302	0.27 345	0.19 291	0.23 324	0.31 340	0.24 221	0.22 227

Abc-Net	0.79 319	0.94 301	2.42 280	0.59 348	0.45 328	1.90 389	0.46 282	0.99 323	0.72 251	0.64 274	0.84 308	0.91 320	0.73 311	1.80 301	1.00 302	0.27 345	0.19 291	0.23 324	0.31 340	0.24 221	0.22 227
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.65 261	0.94 301	1.96 194	0.43 278	0.30 221	0.71 268	0.68 340	0.84 221	0.65 202	0.70 299	0.60 201	0.86 309	0.54 251	1.56 262	0.57 232	0.20 305	0.16 263	0.67 379	0.25 315	0.22 198	0.24 252

NaN_ROB	1.14 357	0.94 301	2.96 352	0.53 330	0.56 353	1.13 360	0.99 370	0.98 312	1.00 348	1.09 355	0.87 315	0.77 283	1.06 354	5.90 410	2.72 376	0.16 262	0.23 318	0.16 264	0.24 309	0.22 198	0.36 329

PWC_ROB	0.70 283	0.94 301	1.88 160	0.39 251	0.39 298	0.62 198	0.30 176	0.98 312	0.94 340	0.91 341	1.29 357	0.77 283	0.62 286	1.62 275	1.03 309	0.18 286	0.11 175	0.18 297	0.13 182	0.51 357	0.22 227

FINET	0.65 261	0.95 307	3.06 361	0.35 193	0.40 305	0.58 133	0.48 293	0.92 277	1.10 361	0.57 206	0.68 261	0.47 140	0.44 206	1.15 223	0.60 241	0.23 325	0.21 308	0.17 280	0.15 227	0.26 247	0.25 261

NVStereoNet_ROB	1.16 361	0.95 307	2.54 306	0.58 345	0.55 351	0.78 303	0.63 333	1.00 331	1.08 359	1.03 350	4.07 407	1.48 376	1.22 361	2.88 387	1.27 327	0.50 370	0.46 372	0.54 373	0.62 385	0.50 355	0.63 373
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 96	0.96 309	2.63 314	0.27 41	0.30 221	0.45 21	0.25 101	0.52 44	0.50 76	0.40 61	0.31 29	0.40 88	0.19 10	0.35 34	0.32 120	0.09 17	0.06 1	0.12 139	0.11 126	0.19 166	0.30 297

Wz-Net-LNSev	0.59 231	0.96 309	2.47 291	0.34 179	0.37 291	0.79 307	0.44 274	0.86 233	0.77 295	0.61 246	0.67 253	0.79 290	0.56 260	0.64 148	0.62 245	0.15 245	0.14 228	0.12 139	0.12 157	0.18 149	0.19 197

dd	0.42 81	0.96 309	1.77 106	0.31 118	0.17 63	0.57 118	0.26 117	0.49 28	0.68 217	0.41 67	0.40 64	0.34 63	0.27 69	0.45 77	0.40 162	0.17 276	0.10 142	0.13 193	0.12 157	0.21 186	0.12 64

AFF-stereo	0.44 96	0.96 309	1.78 110	0.31 118	0.15 26	0.50 53	0.21 33	0.64 92	0.63 183	0.47 96	0.64 239	0.49 148	0.34 123	0.46 83	0.31 110	0.08 4	0.09 113	0.10 50	0.10 77	0.37 316	0.10 28

DMCA-RVC	0.62 247	0.96 309	2.63 314	0.36 211	0.90 380	0.56 101	0.31 186	0.69 112	0.57 123	0.68 294	0.52 138	0.59 193	0.56 260	1.23 229	0.53 217	0.16 262	0.38 361	0.20 310	0.15 227	0.20 178	0.15 138

ADCRef	0.80 321	0.96 309	2.29 258	0.37 229	0.35 272	0.96 341	0.51 297	0.87 242	0.75 281	0.88 337	0.83 305	0.61 201	1.36 370	1.02 207	3.27 387	0.13 202	0.11 175	0.17 280	0.19 286	0.25 232	0.21 217

CFNet	0.58 227	0.96 309	1.78 110	0.33 155	0.25 173	0.63 214	0.22 46	0.88 247	0.75 281	0.46 95	0.59 189	0.58 191	0.40 163	2.29 346	0.48 198	0.12 174	0.09 113	0.15 248	0.14 207	0.30 272	0.15 138

MSMD_ROB	1.34 373	0.96 309	2.38 273	0.39 251	0.32 245	1.96 392	0.62 331	0.91 269	1.43 379	2.94 407	2.60 393	4.77 407	1.95 390	2.43 362	1.33 330	0.29 350	0.26 337	0.32 353	0.32 343	0.30 272	0.30 297

Wz-Net-MNSev	0.65 261	0.97 317	2.19 240	0.36 211	0.33 256	0.90 334	0.60 324	0.92 277	0.81 313	0.75 312	0.72 286	0.73 266	0.65 291	1.39 239	0.71 262	0.16 262	0.13 214	0.14 222	0.14 207	0.24 221	0.18 188

RGC	0.71 290	0.97 317	2.18 239	0.44 283	0.44 320	0.73 279	0.40 250	0.94 286	0.71 243	0.71 303	1.04 344	1.01 341	0.71 305	1.74 290	0.70 260	0.23 325	0.18 281	0.28 342	0.26 321	0.29 263	0.27 278

SAMSARA	0.91 338	0.97 317	2.22 245	0.80 368	0.58 356	1.32 366	1.31 389	1.01 339	0.94 340	1.36 375	0.87 315	1.38 372	0.90 338	1.72 287	1.02 307	0.24 332	0.30 348	0.22 318	0.25 315	0.36 309	0.35 321

RALAANet	0.43 87	0.98 320	1.90 167	0.32 140	0.23 148	0.48 42	0.19 13	0.67 107	0.53 101	0.48 115	0.45 84	0.39 80	0.30 101	0.48 93	0.37 145	0.10 80	0.08 58	0.11 94	0.14 207	0.27 254	0.10 28

EDNetEfficientorigin	8.18 415	0.98 320	145.96 439	0.51 320	0.89 379	0.72 274	0.48 293	0.85 225	1.56 385	2.12 391	1.49 365	1.29 367	1.31 366	1.83 305	2.13 366	0.13 202	0.12 200	0.17 280	0.18 268	0.39 330	0.45 356

XQC	0.73 301	0.98 320	2.39 275	0.46 300	0.35 272	0.81 314	0.46 282	1.00 331	1.00 348	0.80 321	0.69 268	0.88 315	0.74 316	1.32 234	1.20 321	0.24 332	0.16 263	0.23 324	0.20 296	0.41 336	0.33 315

GMStereo	0.38 48	0.99 323	1.91 172	0.27 41	0.16 39	0.39 15	0.23 63	0.47 21	0.62 174	0.38 54	0.34 40	0.25 28	0.25 43	0.39 53	0.29 89	0.14 231	0.08 58	0.10 50	0.12 157	0.15 83	0.11 38
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCPNet	0.99 346	0.99 323	3.93 394	0.37 229	0.68 366	1.36 368	0.62 331	0.87 242	0.76 291	0.78 319	0.81 303	1.08 354	1.18 360	1.14 221	2.49 375	0.21 309	0.69 393	0.21 316	0.95 400	0.29 263	0.37 336

RTSC	0.72 293	1.00 325	2.22 245	0.40 260	0.29 211	0.82 317	0.31 186	0.96 301	1.10 361	0.92 342	0.81 303	0.78 286	0.58 269	1.23 229	1.55 343	0.18 286	0.17 273	0.14 222	0.17 258	0.43 341	0.30 297

PA-Net	0.84 330	1.00 325	3.49 384	0.63 354	0.40 305	0.70 266	0.52 300	0.86 233	0.84 319	0.52 152	0.59 189	0.70 258	0.54 251	2.35 349	2.23 369	0.17 276	0.27 342	0.19 302	0.28 328	0.22 198	0.36 329
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.68 275	1.00 325	2.09 218	0.33 155	0.25 173	0.58 133	0.32 207	0.81 198	0.80 308	0.61 246	0.94 326	0.80 292	0.41 174	2.46 365	1.02 307	0.36 361	0.14 228	0.10 50	0.09 45	0.23 206	0.22 227

PS-NSSS	0.63 250	1.00 325	1.81 135	0.30 93	0.31 237	0.63 214	0.34 219	0.98 312	0.69 225	0.54 172	0.74 290	0.51 154	0.41 174	2.43 362	0.48 198	0.24 332	0.17 273	0.27 339	0.18 268	0.27 254	0.21 217

DispNO	0.67 268	1.01 329	2.72 327	0.33 155	0.27 197	0.54 81	0.41 256	0.81 198	0.80 308	0.55 186	0.75 293	0.67 234	0.51 240	2.36 350	0.89 289	0.13 202	0.10 142	0.15 248	0.11 126	0.17 129	0.18 188

iRaft-Stereo_5w	0.54 198	1.01 329	2.08 217	0.27 41	0.21 115	0.49 47	0.28 150	0.73 132	0.58 133	0.40 61	0.61 208	0.62 205	0.46 218	1.78 295	0.47 195	0.09 17	0.07 11	0.11 94	0.10 77	0.39 330	0.12 64

dad	0.51 179	1.01 329	1.74 88	0.29 80	0.19 98	0.60 158	0.26 117	0.52 44	0.75 281	0.63 265	0.63 223	0.63 208	0.33 115	0.85 194	0.47 195	0.27 345	0.15 249	0.40 365	0.18 268	0.22 198	0.14 108

PSMNet_ROB	0.66 265	1.01 329	2.33 263	0.38 243	0.31 237	0.72 274	0.55 309	0.86 233	0.69 225	0.54 172	0.60 201	0.75 277	0.47 223	2.00 328	0.82 285	0.17 276	0.13 214	0.19 302	0.19 286	0.24 221	0.27 278

UDGNet	0.44 96	1.02 333	1.74 88	0.35 193	0.19 98	0.58 133	0.23 63	0.49 28	0.66 212	0.41 67	0.38 54	0.34 63	0.29 93	0.53 120	0.30 100	0.24 332	0.10 142	0.37 362	0.19 286	0.27 254	0.15 138

AASNet	0.56 216	1.03 334	2.34 265	0.37 229	0.33 256	0.65 237	0.29 170	0.96 301	0.73 265	0.54 172	0.60 201	0.55 169	0.38 142	0.59 135	0.58 237	0.14 231	0.12 200	0.13 193	0.10 77	0.43 341	0.24 252

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 313	1.04 335	2.06 210	0.94 379	0.35 272	0.89 333	0.40 250	0.85 225	0.63 183	0.55 186	0.63 223	0.75 277	0.38 142	2.38 354	0.48 198	1.10 392	0.31 349	0.36 358	0.21 301	0.53 361	0.55 366

pmcnn	1.32 371	1.05 336	2.77 336	0.74 363	1.43 399	0.72 274	0.56 314	0.96 301	0.91 336	0.99 348	2.92 401	6.01 411	0.70 303	2.38 354	3.32 389	0.13 202	0.10 142	0.08 3	0.06 7	0.34 297	0.22 227

PDISCO_ROB	0.75 306	1.06 337	2.11 222	0.64 355	0.59 357	1.13 360	0.43 266	1.14 366	1.05 354	0.64 274	0.71 282	0.96 332	0.61 281	1.21 226	0.76 273	0.37 362	0.18 281	0.27 339	0.24 309	0.56 364	0.32 308

PWCDC_ROB	0.72 293	1.06 337	2.09 218	0.47 305	0.36 279	0.78 303	0.26 117	0.98 312	1.34 375	0.61 246	2.07 378	0.64 216	0.61 281	0.83 190	0.71 262	0.31 354	0.14 228	0.15 248	0.12 157	0.60 368	0.21 217

Syn2CoEx	0.70 283	1.07 339	2.74 332	0.43 278	0.30 221	0.64 225	0.42 260	0.99 323	0.78 300	0.62 257	0.78 300	0.74 272	0.72 308	1.92 322	0.61 243	0.20 305	0.17 273	0.19 302	0.15 227	0.29 263	0.22 227

Anonymous Stereo	0.70 283	1.08 340	2.47 291	0.42 274	0.36 279	0.60 158	0.78 355	0.83 211	0.75 281	0.65 281	0.63 223	0.62 205	0.38 142	2.43 362	0.78 277	0.19 296	0.18 281	0.19 302	0.20 296	0.30 272	0.23 245

111	0.48 138	1.09 341	1.95 185	0.24 7	0.13 5	0.59 149	0.26 117	0.83 211	0.78 300	0.48 115	0.52 138	0.56 178	0.38 142	0.49 102	0.38 150	0.09 17	0.07 11	0.09 21	0.07 13	0.23 206	0.35 321

LSM	3.31 407	1.11 342	5.29 407	9.40 420	30.65 433	0.84 321	1.12 381	0.91 269	1.22 369	1.36 375	2.19 383	0.93 325	0.83 325	1.66 278	0.90 290	0.21 309	0.31 349	0.24 330	0.28 328	0.39 330	6.33 418

DDUNet	0.77 313	1.12 343	1.88 160	0.76 364	0.69 367	0.84 321	0.43 266	0.85 225	0.65 202	0.67 288	0.75 293	0.91 320	0.52 246	1.03 209	0.57 232	0.54 373	0.37 359	0.95 387	0.52 376	0.71 373	0.57 367

ADCP+	0.94 342	1.12 343	3.14 368	0.34 179	0.39 298	1.06 351	0.79 356	0.89 253	0.80 308	0.66 284	0.67 253	0.85 305	1.55 380	0.93 198	4.55 403	0.13 202	0.11 175	0.16 264	0.15 227	0.26 247	0.25 261

CSAN	1.25 368	1.12 343	3.04 359	0.51 320	0.37 291	1.06 351	1.15 383	1.22 371	1.08 359	1.17 365	1.91 376	1.04 348	1.31 366	5.96 411	2.43 374	0.26 340	0.22 313	0.24 330	0.24 309	0.31 280	0.30 297

SPS-STEREO	1.07 355	1.13 346	2.88 343	0.65 357	0.69 367	0.99 344	0.68 340	1.05 354	0.87 325	1.36 375	1.23 353	1.46 375	0.94 343	1.87 312	1.72 349	0.66 377	0.61 384	0.58 374	0.57 380	0.65 370	0.77 381
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACRE	0.56 216	1.14 347	2.77 336	0.76 364	0.28 206	0.60 158	0.56 314	0.76 156	0.58 133	0.55 186	0.62 213	0.41 92	0.29 93	0.44 70	0.39 157	0.11 127	0.19 291	0.13 193	0.14 207	0.36 309	0.18 188

FADNet_RVC	0.81 326	1.14 347	2.42 280	0.30 93	0.24 161	0.71 268	0.24 86	0.95 297	0.61 158	0.44 81	0.56 175	0.59 193	0.42 189	1.52 258	0.68 258	0.94 386	0.96 403	0.28 342	1.00 402	0.90 382	1.36 404

SuperB	1.15 359	1.14 347	5.43 408	0.36 211	0.26 186	0.81 314	0.89 364	0.88 247	1.17 366	0.67 288	0.68 261	0.63 208	1.39 373	1.74 290	3.37 390	0.15 245	0.12 200	0.17 280	0.16 243	2.80 411	0.25 261

MANE	2.90 404	1.14 347	2.96 352	1.03 384	1.01 387	5.01 413	2.45 406	5.36 414	6.88 412	3.58 410	4.76 411	5.99 410	4.99 409	4.23 405	4.61 404	0.56 375	0.67 388	0.44 369	0.78 393	0.51 357	1.03 397

CC-Net-ROB	0.85 331	1.15 351	2.13 227	0.88 374	0.38 296	0.88 332	0.44 274	1.06 355	0.79 305	0.58 218	0.69 268	0.65 219	0.50 238	2.74 382	0.51 211	0.93 385	0.39 367	0.87 384	0.29 331	0.54 362	0.54 364

GANetREF_RVC	0.75 306	1.15 351	2.46 289	0.47 305	0.26 186	0.83 319	0.61 327	0.97 308	0.89 333	0.62 257	0.61 208	0.72 263	0.59 272	2.42 360	0.55 222	0.32 355	0.25 335	0.36 358	0.24 309	0.39 330	0.31 304
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	0.50 164	1.15 351	1.73 84	0.31 118	0.21 115	0.58 133	0.22 46	0.95 297	0.82 314	0.58 218	0.62 213	0.57 184	0.39 156	0.84 192	0.40 162	0.11 127	0.08 58	0.09 21	0.06 7	0.21 186	0.13 95

MeshStereo	1.21 364	1.15 351	3.01 358	0.34 179	0.28 206	1.10 357	0.69 342	1.35 378	1.01 350	2.71 404	2.41 389	2.96 393	1.45 376	2.80 385	1.40 336	0.22 322	0.22 313	0.22 318	0.19 286	0.50 355	0.26 270
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	0.67 268	1.16 355	3.16 370	0.37 229	0.29 211	0.62 198	0.38 244	0.86 233	0.63 183	0.51 145	0.50 126	0.57 184	0.45 210	1.57 264	0.49 203	0.24 332	0.32 353	0.23 324	0.19 286	0.27 254	0.62 371

CIPLG	0.56 216	1.19 356	2.46 289	0.80 368	0.31 237	0.61 178	0.57 318	0.76 156	0.57 123	0.56 196	0.63 223	0.41 92	0.30 101	0.45 77	0.40 162	0.11 127	0.20 300	0.13 193	0.13 182	0.35 305	0.19 197

RAFT + AFF	0.64 253	1.20 357	1.95 185	0.34 179	0.33 256	0.67 247	0.52 300	0.99 323	0.74 269	0.53 161	0.58 186	0.57 184	0.80 322	1.76 292	0.51 211	0.12 174	0.27 342	0.15 248	0.14 207	0.43 341	0.29 289

SANet	1.20 363	1.21 358	3.33 383	0.38 243	0.27 197	1.73 386	0.85 361	1.10 361	2.49 399	1.16 360	1.83 374	1.72 380	1.50 379	2.37 351	2.84 379	0.18 286	0.16 263	0.16 264	0.15 227	0.32 284	0.32 308

FADNet	0.64 253	1.22 359	2.06 210	0.32 140	0.30 221	0.66 242	0.29 170	0.88 247	0.72 251	0.44 81	0.48 103	0.66 224	0.57 265	1.84 310	0.45 185	0.46 369	0.20 300	0.17 280	0.19 286	0.59 365	0.24 252

UDG	0.77 313	1.23 360	2.15 233	0.67 359	0.59 357	0.78 303	0.38 244	0.90 259	0.70 234	0.61 246	0.69 268	1.01 341	0.67 297	1.02 207	0.73 269	0.45 367	0.34 354	0.87 384	0.51 374	0.67 372	0.46 358

ARAFT	0.60 235	1.23 360	3.10 364	0.28 59	0.16 39	0.64 225	0.36 231	0.90 259	0.67 215	0.61 246	0.49 120	0.55 169	0.31 109	1.24 232	0.32 120	0.10 80	0.08 58	0.14 222	0.13 182	0.37 316	0.21 217

DN-CSS_ROB	0.48 138	1.23 360	1.99 197	0.39 251	0.22 136	0.56 101	0.19 13	0.75 147	0.61 158	0.45 88	0.62 213	0.41 92	0.31 109	0.70 169	0.32 120	0.11 127	0.08 58	0.14 222	0.13 182	0.36 309	0.12 64

IPLGR_C	0.58 227	1.25 363	2.72 327	0.80 368	0.31 237	0.60 158	0.61 327	0.76 156	0.58 133	0.56 196	0.62 213	0.41 92	0.31 109	0.43 65	0.40 162	0.11 127	0.22 313	0.13 193	0.15 227	0.35 305	0.19 197

FADNet-RVC	0.61 243	1.26 364	2.12 225	0.33 155	0.26 186	0.59 149	0.29 170	0.86 233	0.62 174	0.45 88	0.50 126	0.62 205	0.46 218	1.73 288	0.55 222	0.17 276	0.20 300	0.17 280	0.18 268	0.59 365	0.28 283

MFMNet_re	0.92 340	1.28 365	2.53 300	0.82 372	0.76 374	0.90 334	0.75 351	0.98 312	1.04 353	1.03 350	1.05 345	0.84 302	0.94 343	0.83 190	0.72 266	0.68 378	0.60 383	0.63 377	0.60 384	0.77 377	0.74 377

LL-Strereo	0.72 293	1.29 366	2.49 295	0.36 211	0.45 328	0.55 92	0.32 207	0.93 282	0.71 243	0.67 288	0.58 186	0.85 305	0.79 321	2.67 378	0.46 186	0.10 80	0.18 281	0.14 222	0.12 157	0.40 334	0.42 352

HBP-ISP	0.76 309	1.30 367	3.19 374	0.35 193	0.26 186	0.85 325	0.54 306	1.03 349	0.72 251	0.80 321	0.69 268	0.68 241	0.83 325	2.04 330	0.44 182	0.23 325	0.24 321	0.29 349	0.25 315	0.28 260	0.24 252

WZ-Net	0.92 340	1.31 368	3.76 388	0.41 266	0.36 279	0.86 327	0.71 346	1.00 331	1.06 357	0.82 330	0.92 322	1.06 352	1.05 352	2.16 339	1.61 345	0.19 296	0.13 214	0.15 248	0.16 243	0.32 284	0.28 283

RTS	1.21 364	1.31 368	6.39 410	0.52 324	0.51 344	1.61 378	0.79 356	1.03 349	1.37 377	1.13 357	1.30 358	1.10 358	0.85 329	2.65 376	2.08 362	0.21 309	0.24 321	0.18 297	0.18 268	0.43 341	0.32 308

RTSA	1.21 364	1.31 368	6.39 410	0.52 324	0.51 344	1.61 378	0.79 356	1.03 349	1.37 377	1.13 357	1.30 358	1.10 358	0.85 329	2.65 376	2.08 362	0.21 309	0.24 321	0.18 297	0.18 268	0.43 341	0.32 308

Wz-Net-SNSev	0.76 309	1.32 371	3.11 366	0.40 260	0.31 237	0.71 268	0.60 324	0.98 312	0.87 325	0.67 288	0.83 305	0.96 332	0.60 274	1.67 280	0.97 295	0.16 262	0.15 249	0.16 264	0.17 258	0.36 309	0.24 252

ADCMid	0.96 345	1.32 371	2.74 332	0.38 243	0.35 272	0.99 344	0.58 320	0.94 286	0.86 322	1.23 368	1.01 337	1.01 341	1.00 347	1.05 211	3.97 396	0.21 309	0.19 291	0.42 367	0.32 343	0.40 334	0.29 289

AnyNet_C32	1.00 349	1.33 373	2.53 300	0.49 315	0.54 348	1.15 362	1.14 382	0.91 269	0.89 333	1.11 356	0.95 328	0.87 311	0.93 340	1.50 256	4.07 398	0.21 309	0.20 300	0.25 335	0.24 309	0.38 322	0.33 315

LE_ROB	4.43 410	1.35 374	9.38 413	2.79 413	3.93 412	2.43 403	3.46 412	2.68 403	11.19 413	11.66 418	4.73 410	5.26 408	10.46 416	4.50 408	9.49 415	0.82 383	0.69 393	1.34 400	0.98 401	0.75 376	0.76 380

ADCS	1.05 354	1.36 375	2.98 356	0.42 274	0.36 279	0.96 341	0.81 360	1.06 355	1.12 363	1.25 369	0.97 331	1.08 354	0.90 338	1.25 233	4.86 405	0.21 309	0.21 308	0.22 318	0.23 307	0.36 309	0.38 339

iResNetv2_ROB	0.59 231	1.43 376	2.96 352	0.40 260	0.22 136	0.58 133	0.28 150	0.91 269	0.73 265	0.57 206	0.63 223	0.60 199	0.41 174	0.74 175	0.35 141	0.11 127	0.08 58	0.10 50	0.07 13	0.43 341	0.17 171

SGM+DAISY	1.83 391	1.43 376	3.81 389	0.87 373	1.01 387	2.38 402	2.53 408	1.36 379	1.75 390	2.92 406	3.22 403	2.65 391	2.93 400	2.22 345	3.10 384	0.72 380	0.69 393	0.63 377	0.62 385	0.77 377	0.98 392

GASNet	0.73 301	1.47 378	3.04 359	0.47 305	0.33 256	0.57 118	0.34 219	0.91 269	0.75 281	0.58 218	0.58 186	0.74 272	0.55 256	2.03 329	0.65 251	0.21 309	0.15 249	0.19 302	0.17 258	0.51 357	0.28 283

AnyNet_C01	1.14 357	1.49 379	4.23 399	0.54 333	0.53 346	1.51 375	1.37 392	1.04 353	1.07 358	1.17 365	1.33 360	1.15 363	1.08 355	1.61 274	2.74 377	0.25 337	0.22 313	0.28 342	0.24 309	0.48 351	0.40 346

WAO-6	1.58 387	1.54 380	2.32 260	1.14 390	1.00 386	2.30 400	1.03 375	1.82 394	2.85 402	1.25 369	2.61 394	2.20 387	1.56 381	2.47 366	1.99 358	0.95 387	0.67 388	1.19 396	0.83 395	1.08 384	0.88 389

SQANet	0.80 321	1.58 381	2.53 300	0.76 364	0.83 375	0.76 290	0.36 231	0.83 211	0.64 190	0.63 265	0.69 268	0.73 266	0.51 240	1.21 226	0.53 217	0.77 382	0.29 345	0.59 376	0.29 331	0.86 381	0.61 370

JetBlue	1.78 389	1.63 382	3.92 392	0.73 362	1.21 396	4.38 412	3.35 410	1.59 387	1.20 368	1.26 372	1.52 367	2.37 389	1.88 389	3.23 394	3.00 380	0.53 371	0.47 375	0.48 371	0.49 372	1.29 394	0.97 391

WAO-7	1.48 383	1.63 382	2.49 295	0.93 378	0.75 371	1.72 385	1.10 379	1.84 395	1.96 394	1.43 381	2.54 391	1.97 383	1.61 383	3.06 390	2.08 362	0.69 379	0.66 387	0.94 386	0.74 391	0.80 379	0.69 376

IMH-64-1	1.39 378	1.64 384	1.86 153	1.36 393	1.11 392	1.39 369	1.19 385	1.76 391	1.45 380	1.16 360	2.21 384	1.53 377	1.38 371	1.98 324	1.52 341	1.29 396	0.67 388	1.27 397	0.69 388	1.29 394	0.98 392

IMH-64	1.39 378	1.64 384	1.86 153	1.36 393	1.11 392	1.39 369	1.19 385	1.76 391	1.45 380	1.16 360	2.21 384	1.53 377	1.38 371	1.98 324	1.52 341	1.29 396	0.67 388	1.27 397	0.69 388	1.29 394	0.98 392

coex-ft	5.95 413	1.67 386	60.57 437	0.34 179	0.30 221	0.77 298	0.69 342	0.74 137	4.41 405	19.22 425	2.15 382	1.62 379	7.97 414	1.81 304	8.96 414	0.44 365	2.08 413	0.18 297	0.19 286	0.38 322	4.62 417

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 351	1.67 386	2.32 260	0.47 305	0.39 298	1.47 371	0.95 367	0.95 297	0.91 336	0.84 333	0.94 326	1.05 350	0.60 274	2.95 388	0.72 266	0.41 363	0.72 397	0.32 353	0.55 377	0.74 374	1.22 401

otaku	1.03 352	1.68 388	2.72 327	0.95 380	0.73 370	1.03 349	0.59 322	0.99 323	0.86 322	0.69 296	1.61 368	0.98 336	0.64 289	1.46 247	1.14 316	0.95 387	0.46 372	0.72 382	0.40 364	1.24 392	0.78 382

Ntro	1.00 349	1.68 388	2.80 340	0.95 380	0.85 376	1.06 351	0.53 303	0.98 312	0.90 335	0.62 257	0.76 296	0.93 325	0.66 295	1.66 278	0.98 296	0.99 389	0.45 371	0.75 383	0.40 364	1.19 388	0.75 379

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 373	1.70 390	2.50 297	0.56 341	0.40 305	2.15 398	0.99 370	1.24 373	1.26 372	1.02 349	1.10 348	1.29 367	0.88 336	3.10 392	1.08 312	1.66 404	0.83 399	0.68 380	0.88 397	1.57 399	1.80 411

SGM-ForestM	2.98 405	1.70 390	3.52 386	0.67 359	0.47 336	5.18 414	3.36 411	3.30 410	2.86 403	4.44 411	3.79 406	9.80 415	5.50 412	6.29 412	6.52 410	0.27 345	0.36 357	0.24 330	0.27 325	0.38 322	0.58 369

Wz-Net-TNSev	0.91 338	1.73 392	3.08 362	0.36 211	0.31 237	1.00 347	0.71 346	1.06 355	0.97 344	0.71 303	0.72 286	1.09 356	0.87 333	2.42 360	1.59 344	0.20 305	0.20 300	0.16 264	0.20 296	0.44 348	0.35 321

RainbowNet	1.15 359	1.78 393	2.72 327	1.12 389	0.91 381	1.06 351	0.76 353	1.16 370	1.13 365	0.75 312	0.97 331	1.09 356	0.80 322	1.60 271	1.21 323	1.17 394	1.26 406	1.01 390	0.57 380	1.13 386	0.88 389

ACVNet_2	1.42 381	1.81 394	3.23 378	1.08 386	0.92 382	1.32 366	0.85 361	1.49 384	1.69 387	1.19 367	1.73 372	2.13 386	1.03 350	2.50 368	1.40 336	0.91 384	0.53 380	1.00 389	0.55 377	2.11 406	0.85 385

TorneroNet-64	2.65 397	1.83 395	3.30 380	1.46 396	1.20 395	3.89 408	0.99 370	3.51 412	6.71 411	2.56 402	4.60 409	4.22 402	3.85 407	3.33 395	3.14 385	1.19 395	0.65 386	1.39 402	0.79 394	3.31 413	1.15 399

Dean	1.79 390	1.83 395	3.92 392	1.29 392	1.07 391	1.55 376	1.00 373	1.95 397	2.33 396	1.47 383	4.19 408	4.26 405	1.33 368	2.21 342	1.48 340	1.14 393	0.68 392	1.18 393	0.74 391	1.24 392	0.98 392

UNDER WATER	2.74 399	1.85 397	4.54 401	1.81 404	1.44 401	2.34 401	1.40 395	3.24 407	6.60 410	2.60 403	2.76 397	5.75 409	5.24 411	3.02 389	4.01 397	1.45 400	0.81 398	1.59 408	1.06 403	1.80 402	1.51 407

ACVNet-4b	1.93 393	1.85 397	4.10 397	1.07 385	0.86 377	1.15 362	0.53 303	1.06 355	1.12 363	0.64 274	1.09 347	1.99 384	0.70 303	2.20 341	9.86 417	5.62 416	0.41 370	1.03 391	0.55 377	1.86 404	0.85 385

UNDER WATER-64	2.47 396	1.89 399	4.86 403	1.82 405	1.44 401	3.18 407	1.57 399	2.62 401	5.64 407	2.05 390	2.13 381	4.13 401	3.76 406	2.62 374	3.42 391	1.47 401	0.85 400	1.57 407	1.07 404	1.82 403	1.49 406

PWCK	1.49 384	1.90 400	3.22 377	1.09 387	0.54 348	1.71 384	1.73 400	1.49 384	1.53 383	1.44 382	1.80 373	1.82 381	1.30 365	3.34 396	1.76 351	1.07 391	0.56 382	0.97 388	0.58 382	1.38 398	0.65 374

ACVNet_1	1.33 372	1.91 401	4.03 395	1.09 387	0.88 378	1.19 365	0.66 335	1.24 373	1.17 366	0.94 344	0.96 329	3.09 395	1.04 351	2.37 351	1.11 314	1.04 390	0.48 378	1.03 391	0.48 371	1.12 385	0.83 384

TorneroNet	5.50 412	1.92 402	3.16 370	1.47 397	1.25 398	14.07 420	1.06 377	4.90 413	20.99 430	10.17 414	16.48 422	11.88 419	6.93 413	3.34 396	4.20 400	1.30 398	0.69 393	1.45 404	0.86 396	2.61 410	1.20 400

MADNet+	1.36 375	1.93 403	5.95 409	0.81 371	0.59 357	1.57 377	1.09 378	1.39 381	1.22 369	0.84 333	1.01 337	1.25 366	1.12 358	3.19 393	2.36 373	0.45 367	0.47 375	0.38 364	0.34 350	0.59 365	0.57 367

KSHMR	4.10 408	1.97 404	5.27 406	1.71 401	1.47 403	1.96 392	1.28 388	3.19 406	17.33 425	2.12 391	15.91 420	9.18 414	1.57 382	8.42 415	1.98 357	1.52 402	1.26 406	1.67 409	1.19 406	1.67 401	1.40 405

notaker	2.66 398	2.07 405	3.31 382	2.61 411	1.43 399	1.76 387	1.11 380	2.76 404	1.79 392	2.26 398	11.53 418	3.96 400	4.29 408	3.09 391	2.76 378	1.55 403	0.88 401	1.70 410	1.07 404	2.00 405	1.35 403

ktn	4.35 409	2.10 406	2.89 346	1.80 403	1.49 405	2.13 397	1.41 397	2.26 399	12.72 415	11.41 417	16.43 421	11.15 417	3.75 405	4.36 407	3.18 386	1.82 406	0.98 405	1.73 411	1.21 407	2.97 412	1.27 402

DispFullNet	1.67 388	2.10 406	5.22 405	1.53 398	8.90 415	0.86 327	0.31 186	0.96 301	0.96 343	1.37 378	1.01 337	1.13 361	1.98 391	1.51 257	0.91 291	0.54 373	0.31 349	1.18 393	0.63 387	1.13 386	0.80 383

MADNet++	2.79 400	2.11 408	2.97 355	2.49 409	2.28 409	2.95 406	2.31 405	2.67 402	2.47 398	3.03 408	3.13 402	2.70 392	2.92 399	4.10 404	4.48 402	2.68 411	2.24 415	3.04 415	2.44 413	2.37 409	2.34 413

WAO-8	2.80 401	2.14 409	2.89 346	1.91 406	1.04 389	3.98 409	0.96 368	3.26 408	6.17 408	2.15 395	3.37 404	3.31 397	2.41 396	11.84 417	2.03 360	2.05 408	1.86 410	1.54 405	0.92 398	1.22 389	0.87 387

Venus	2.80 401	2.14 409	2.89 346	1.91 406	1.04 389	3.98 409	0.96 368	3.26 408	6.17 408	2.15 395	3.37 404	3.31 397	2.41 396	11.84 417	2.03 360	2.05 408	1.86 410	1.54 405	0.92 398	1.22 389	0.87 387

IMH	2.02 395	2.15 411	2.69 324	1.68 399	1.12 394	1.66 383	0.92 366	2.10 398	1.92 393	1.32 374	2.66 396	2.21 388	1.69 385	5.78 409	1.68 346	5.54 415	0.96 403	1.31 399	0.71 390	1.32 397	0.99 396

LVE	1.96 394	2.17 412	3.14 368	1.68 399	1.80 408	1.63 380	1.03 375	2.34 400	2.81 401	1.25 369	2.89 399	4.24 404	1.29 363	2.79 384	1.44 338	2.85 412	0.91 402	1.18 393	1.46 410	1.23 391	1.10 398

MFN_U_SF_RVC	1.55 386	2.39 413	3.16 370	0.65 357	0.41 312	1.12 358	0.46 282	1.23 372	1.33 374	1.61 385	1.20 351	1.43 374	0.98 346	1.76 292	1.97 356	1.90 407	1.80 408	1.98 412	2.15 411	1.63 400	1.77 410

HanzoNet	7.64 414	2.86 414	5.05 404	7.01 418	3.97 413	2.18 399	1.34 391	3.37 411	4.05 404	13.17 419	10.58 412	10.73 416	16.52 422	8.45 416	10.51 418	10.48 423	9.72 425	5.59 420	13.46 424	6.84 419	6.83 419

SPstereo	16.50 423	2.87 415	4.74 402	2.64 412	2.53 410	29.48 431	52.22 431	39.30 438	29.70 438	21.90 434	21.75 429	27.53 437	23.84 433	28.05 438	26.36 432	2.38 410	2.58 416	4.92 417	3.03 415	2.19 407	2.05 412

JetRed	3.29 406	4.93 416	10.17 414	1.45 395	1.72 407	7.44 415	5.05 415	3.06 405	2.12 395	2.41 401	2.39 388	2.99 394	2.37 395	3.51 399	6.44 409	1.32 399	1.90 412	1.37 401	1.23 408	2.21 408	1.76 409

DGTPSM_ROB	8.89 416	5.62 417	12.25 416	5.92 417	11.32 417	8.54 416	24.18 423	6.40 416	13.49 416	5.15 412	11.46 416	6.19 412	10.92 417	7.00 413	13.72 419	4.47 413	7.65 418	3.92 416	7.45 421	4.38 416	7.87 420

DPSMNet_ROB	9.48 417	5.64 418	13.01 420	8.82 419	11.82 418	8.54 416	24.20 424	6.41 417	13.65 419	5.32 413	11.47 417	6.33 413	10.92 417	7.69 414	13.89 420	7.25 422	8.19 420	5.06 418	7.78 422	5.31 418	8.26 421

BEATNet-Init1	12.10 418	11.19 419	27.29 435	2.99 414	3.51 411	21.84 430	11.10 417	14.34 423	13.83 420	20.34 426	20.33 427	26.35 436	20.03 424	19.06 428	14.80 423	1.74 405	1.81 409	2.05 413	2.49 414	3.69 415	3.12 415

Anonymous_1	22.91 426	11.20 420	12.13 415	12.75 421	26.28 432	19.43 425	27.92 428	14.08 422	13.61 417	14.96 420	10.58 412	11.26 418	11.19 419	12.55 421	14.57 422	38.28 438	7.88 419	34.96 435	63.99 435	89.57 438	10.94 424

DPSM_ROB	12.34 419	11.21 421	12.51 417	12.91 422	12.80 420	19.84 427	28.28 429	14.38 424	14.28 421	10.58 415	11.26 414	12.03 420	11.85 420	13.15 423	15.34 424	7.11 420	8.31 421	6.50 422	7.35 419	8.84 420	8.31 422

DPSM	12.34 419	11.21 421	12.51 417	12.91 422	12.80 420	19.84 427	28.28 429	14.38 424	14.28 421	10.58 415	11.26 414	12.03 420	11.85 420	13.15 423	15.34 424	7.11 420	8.31 421	6.50 422	7.35 419	8.84 420	8.31 422

PML	23.15 427	16.83 423	7.78 412	5.49 416	9.93 416	51.13 438	104.50 438	5.76 415	13.62 418	37.30 438	105.93 438	30.86 438	23.50 429	12.07 419	7.87 413	6.30 418	2.12 414	6.32 421	2.43 412	10.44 422	2.90 414

LRCNet_RVC	13.74 422	19.30 424	12.75 419	19.46 426	12.69 419	1.86 388	0.41 256	12.33 420	1.05 354	15.77 421	18.83 426	12.62 422	8.70 415	12.21 420	9.62 416	22.22 431	8.37 423	25.85 432	24.01 432	19.32 430	17.44 431

ASD4		19.65 425

DLNR_Zeroshot_test	13.43 421	19.94 426	23.55 426	121.61 439	35.03 434	0.46 33	0.15 1	8.02 418	0.35 5	0.28 33	0.37 47	0.26 34	0.17 1	0.76 179	0.29 89	6.42 419	0.26 337	0.09 21	0.38 361	50.13 437	0.18 188

xxxxx1	28.96 436	20.11 427	14.07 422	49.74 435	39.15 435	18.98 422	26.64 425	21.94 428	20.21 427	16.45 422	17.48 423	18.36 423	21.56 425	16.21 425	20.88 427	23.07 432	26.55 434	66.40 436	78.70 436	30.27 433	32.51 436

tt_ll	28.96 436	20.11 427	14.07 422	49.74 435	39.15 435	18.98 422	26.64 425	21.94 428	20.21 427	16.45 422	17.48 423	18.36 423	21.56 425	16.21 425	20.88 427	23.07 432	26.55 434	66.40 436	78.70 436	30.27 433	32.51 436

ff	28.96 436	20.11 427	14.07 422	49.74 435	39.15 435	18.98 422	26.64 425	21.94 428	20.21 427	16.45 422	17.48 423	18.36 423	21.56 425	16.21 425	20.88 427	23.07 432	26.55 434	66.40 436	78.70 436	30.27 433	32.51 436

DPSimNet_ROB	17.97 424	20.20 430	24.98 428	17.62 424	15.92 422	21.53 429	21.00 422	13.70 421	15.61 423	23.89 435	14.69 419	22.87 427	24.58 437	12.70 422	14.56 421	18.48 430	12.91 426	20.21 430	12.05 423	17.76 423	14.17 425

HaxPig	19.86 425	22.40 431	22.34 425	17.95 425	17.95 423	11.77 419	11.89 418	16.02 426	15.89 424	21.10 427	21.41 428	18.74 426	18.39 423	20.08 429	19.69 426	23.63 435	23.22 433	24.06 431	23.69 431	23.00 431	23.95 433

CasAABBNet	24.81 429	22.53 432	24.83 427	26.08 429	25.74 430	39.86 432	57.06 434	28.87 435	28.83 433	21.16 429	22.54 431	24.22 432	23.89 435	26.38 434	30.87 434	14.25 424	16.71 428	13.09 424	14.81 426	17.78 427	16.71 426

MyStereo03	24.83 430	22.55 433	25.13 429	26.08 429	25.72 427	39.87 433	57.07 435	28.77 432	28.85 434	21.33 431	22.66 433	24.16 429	23.82 430	26.32 431	30.89 436	14.27 425	16.73 430	13.09 424	14.82 427	17.77 424	16.71 426

MyStereo02	24.83 430	22.55 433	25.13 429	26.08 429	25.72 427	39.87 433	57.07 435	28.77 432	28.85 434	21.33 431	22.66 433	24.16 429	23.82 430	26.32 431	30.89 436	14.27 425	16.73 430	13.09 424	14.82 427	17.77 424	16.71 426

MyStereo	24.83 430	22.55 433	25.13 429	26.08 429	25.72 427	39.87 433	57.07 435	28.77 432	28.85 434	21.33 431	22.66 433	24.16 429	23.82 430	26.32 431	30.89 436	14.27 425	16.73 430	13.09 424	14.82 427	17.77 424	16.71 426

Selective-RAFT-Error	24.87 433	22.59 436	25.14 432	26.13 433	25.82 431	39.93 436	57.03 433	28.97 436	28.95 437	21.21 430	22.65 432	24.25 433	23.98 436	26.43 435	30.83 433	14.27 425	16.71 428	13.10 428	14.82 427	17.82 428	16.76 430

LSM0	26.58 434	22.63 437	25.88 433	30.13 434	52.21 438	39.94 437	56.74 432	28.97 436	28.72 432	21.14 428	22.26 430	24.43 434	23.88 434	26.54 436	30.87 434	14.32 429	16.55 427	13.12 429	14.71 425	17.92 429	20.60 432

MEDIAN_ROB	23.96 428	27.05 438	26.39 434	22.16 427	22.13 425	16.12 421	13.97 419	20.24 427	20.05 426	25.50 436	25.31 436	22.96 428	22.63 428	24.39 430	23.24 430	28.20 436	27.23 437	28.62 433	27.75 433	27.50 432	27.76 434

AVERAGE_ROB	26.93 435	30.34 439	29.27 436	25.82 428	25.34 426	19.48 426	15.17 420	23.55 431	23.00 431	28.45 437	27.87 437	26.25 435	25.86 438	26.96 437	25.55 431	31.30 437	30.07 438	31.76 434	30.81 434	30.79 436	30.93 435

test_example2	115.39 439	123.23 440	94.57 438	115.52 438	123.55 439	101.63 439	114.33 439	53.41 439	99.48 439	134.90 439	135.05 439	85.83 439	85.11 439	111.32 439	106.15 439	152.55 439	205.26 439	99.78 439	114.96 439	140.96 439	110.20 439

Low-res two-view benchmark