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

LG-G_1	0.23 12	0.37 163	0.71 12	0.23 16	0.11 1	0.51 124	0.12 3	0.44 40	0.39 44	0.19 19	0.15 12	0.19 20	0.15 13	0.36 79	0.16 4	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.11 79

LG-G	0.23 12	0.37 163	0.71 12	0.23 16	0.11 1	0.51 124	0.12 3	0.44 40	0.39 44	0.19 19	0.15 12	0.19 20	0.15 13	0.36 79	0.16 4	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.11 79

SGD-Stereo	0.22 10	0.28 87	0.77 16	0.22 12	0.11 1	0.40 52	0.16 21	0.31 3	0.36 25	0.19 19	0.19 19	0.17 9	0.17 23	0.37 88	0.16 4	0.10 136	0.06 2	0.08 8	0.07 30	0.10 28	0.07 5

CASnet	0.28 29	0.31 119	1.20 56	0.28 116	0.11 1	0.47 92	0.19 40	0.44 40	0.44 84	0.38 127	0.31 83	0.23 40	0.17 23	0.29 27	0.19 22	0.10 136	0.06 2	0.15 343	0.12 216	0.16 160	0.07 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
s12784h	0.36 95	0.28 87	1.58 126	0.23 16	0.11 1	0.62 290	0.24 158	0.79 285	0.64 288	0.44 160	0.52 228	0.28 94	0.26 125	0.50 179	0.24 98	0.11 198	0.06 2	0.09 55	0.06 9	0.16 160	0.06 1

xyz-stereo-finetune2	0.35 88	0.45 224	1.04 37	0.21 5	0.12 6	0.58 221	0.23 125	0.50 75	0.45 99	0.31 96	0.46 168	0.30 106	0.41 264	0.81 278	0.51 307	0.08 10	0.07 20	0.11 166	0.09 82	0.12 55	0.09 32

xyz-stereo-finetune	0.31 56	0.46 227	0.79 18	0.21 5	0.12 6	0.53 150	0.25 178	0.52 93	0.54 190	0.28 85	0.32 88	0.29 101	0.23 87	0.59 213	0.55 320	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.13 84	0.08 18

xyz-stereo	3.02 521	0.29 96	30.64 551	0.23 16	0.12 6	15.52 538	0.24 158	0.51 81	0.47 125	0.59 332	7.99 530	0.64 313	0.47 324	1.39 338	0.50 302	0.09 47	0.07 20	0.34 464	0.07 30	0.13 84	0.08 18

MLG-Stereo	0.21 3	0.33 130	0.60 2	0.23 16	0.12 6	0.44 66	0.13 6	0.39 21	0.46 108	0.13 1	0.10 2	0.17 9	0.13 7	0.35 70	0.15 2	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.09 32

LGtest1	0.21 3	0.37 163	0.70 11	0.22 12	0.12 6	0.31 18	0.11 2	0.36 9	0.39 44	0.17 10	0.13 10	0.16 7	0.14 8	0.25 5	0.27 125	0.10 136	0.09 160	0.08 8	0.06 9	0.10 28	0.10 56

StereoAnything_RVC	0.35 88	1.25 477	1.82 222	0.20 3	0.12 6	0.26 6	0.15 13	0.43 36	0.37 30	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 47	0.46 147	0.14 1	0.11 198	0.09 160	0.08 8	0.05 1	0.76 490	0.18 263

WCG-NET	0.30 48	0.42 200	1.26 66	0.24 30	0.12 6	0.43 61	0.24 158	0.40 22	0.56 208	0.35 110	0.37 114	0.26 76	0.24 96	0.29 27	0.19 22	0.08 10	0.12 271	0.08 8	0.07 30	0.22 275	0.10 56

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 101	1.34 489	1.24 63	0.23 16	0.12 6	0.33 26	0.20 57	0.40 22	0.33 12	0.25 67	0.21 21	0.16 7	0.14 8	0.27 11	0.63 349	0.55 484	0.06 2	0.11 166	0.13 248	0.25 315	0.49 470

WCG-NET（raft）	0.32 62	0.53 256	1.21 58	0.23 16	0.12 6	0.44 66	0.24 158	0.40 22	0.50 144	0.35 110	0.35 106	0.47 224	0.25 111	0.35 70	0.20 44	0.08 10	0.29 450	0.08 8	0.07 30	0.22 275	0.11 79

trnet	0.28 29	0.26 60	1.32 75	0.19 1	0.12 6	0.54 158	0.15 13	0.48 63	0.46 108	0.27 80	0.33 96	0.24 53	0.21 64	0.30 33	0.21 57	0.10 136	0.07 20	0.08 8	0.05 1	0.09 15	0.07 5

GCAP-Stereo	0.34 77	0.89 399	1.76 175	0.26 75	0.12 6	0.52 143	0.14 11	0.49 69	0.38 34	0.29 89	0.30 72	0.29 101	0.22 73	0.30 33	0.20 44	0.09 47	0.17 367	0.09 55	0.07 30	0.21 257	0.11 79

GLC_STEREO	0.28 29	0.27 66	1.36 82	0.28 116	0.12 6	0.41 55	0.20 57	0.37 12	0.38 34	0.26 75	0.30 72	0.25 63	0.19 47	0.33 57	0.24 98	0.09 47	0.11 245	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.09 32

TANstereo	0.33 69	0.49 242	1.75 169	0.23 16	0.12 6	0.54 158	0.16 21	0.40 22	0.45 99	0.45 170	0.51 215	0.26 76	0.22 73	0.29 27	0.20 44	0.10 136	0.10 199	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.11 79

DEFOM-Stereo	0.22 10	0.22 26	0.91 27	0.23 16	0.13 19	0.49 107	0.18 33	0.30 2	0.28 3	0.19 19	0.17 14	0.14 4	0.14 8	0.41 109	0.16 4	0.08 10	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.09 15	0.09 32

RSM++	0.27 22	0.26 60	0.87 25	0.28 116	0.13 19	0.39 50	0.20 57	0.45 45	0.45 99	0.20 26	0.24 34	0.24 53	0.17 23	0.36 79	0.20 44	0.08 10	0.07 20	0.09 55	0.35 454	0.26 335	0.18 263

LoS	0.31 56	0.30 108	1.52 118	0.23 16	0.13 19	0.54 158	0.20 57	0.48 63	0.49 134	0.25 67	0.28 56	0.37 139	0.24 96	0.38 96	0.23 77	0.10 136	0.08 90	0.08 8	0.05 1	0.15 124	0.07 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
fff	0.43 163	0.77 355	1.95 283	0.24 30	0.13 19	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.75 398	0.54 261	0.47 174	0.31 109	0.65 400	0.36 79	0.34 208	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.07 30	0.08 4	0.22 316

XX-TBD	0.34 77	0.77 355	1.75 169	0.34 270	0.13 19	0.51 124	0.17 26	0.43 36	0.50 144	0.37 119	0.49 203	0.23 40	0.18 39	0.28 16	0.24 98	0.10 136	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.07 5

csc	0.43 163	0.77 355	1.95 283	0.24 30	0.13 19	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.75 398	0.54 261	0.47 174	0.31 109	0.65 400	0.36 79	0.34 208	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.07 30	0.08 4	0.22 316

cscssc	0.43 163	0.77 355	1.95 283	0.24 30	0.13 19	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.75 398	0.54 261	0.47 174	0.31 109	0.65 400	0.36 79	0.34 208	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.07 30	0.08 4	0.22 316

111	0.48 222	1.09 453	1.95 283	0.24 30	0.13 19	0.59 238	0.26 200	0.83 305	0.78 416	0.48 198	0.52 228	0.56 273	0.38 232	0.49 173	0.38 232	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.07 30	0.23 288	0.35 425

CREStereo	0.28 29	0.30 108	1.33 77	0.19 1	0.13 19	0.55 171	0.17 26	0.48 63	0.46 108	0.27 80	0.33 96	0.24 53	0.21 64	0.31 40	0.21 57	0.11 198	0.07 20	0.08 8	0.05 1	0.10 28	0.07 5
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
LG-Stereo_L2	0.21 3	0.31 119	0.85 22	0.22 12	0.14 28	0.31 18	0.22 96	0.38 15	0.25 1	0.17 10	0.11 4	0.13 2	0.12 4	0.32 47	0.18 14	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.10 56

LG-Stereo_L1	0.21 3	0.31 119	0.85 22	0.22 12	0.14 28	0.28 8	0.21 75	0.38 15	0.26 2	0.16 8	0.11 4	0.13 2	0.11 2	0.37 88	0.18 14	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.10 56

MLG-Stereo_test3	0.21 3	0.35 151	0.65 7	0.21 5	0.14 28	0.36 41	0.13 6	0.37 12	0.40 54	0.21 31	0.12 8	0.17 9	0.12 4	0.25 5	0.16 4	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.10 56

SMoEStereo_RVC	0.29 38	0.26 60	1.03 36	0.25 47	0.14 28	0.46 87	0.22 96	0.36 9	0.38 34	0.23 48	0.23 26	0.21 30	0.18 39	0.45 138	0.60 342	0.07 2	0.06 2	0.10 102	0.08 56	0.20 244	0.20 294

MGS-Stereo	0.32 62	0.34 144	1.70 149	0.25 47	0.14 28	0.40 52	0.22 96	0.38 15	0.43 80	0.24 52	0.51 215	0.25 63	0.18 39	0.31 40	0.20 44	0.09 47	0.08 90	0.09 55	0.08 56	0.47 460	0.08 18

IGEV++	0.34 77	0.43 205	1.32 75	0.31 190	0.14 28	0.32 23	0.21 75	0.70 196	0.34 14	0.22 39	0.28 56	0.22 32	0.27 142	0.35 70	0.27 125	0.09 47	0.39 476	0.08 8	0.15 299	0.25 315	0.45 463

ACVNet-DCA	0.42 157	0.64 305	2.07 311	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.76 244	0.52 159	0.31 96	0.38 123	0.24 53	0.38 232	0.69 250	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.11 166	0.09 82	0.12 55	0.14 165

xx1	0.46 201	0.64 305	2.07 311	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.74 219	1.01 465	0.31 96	0.38 123	0.46 216	0.36 211	0.69 250	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.12 221	0.12 216	0.12 55	0.14 165

1test111	0.44 173	0.64 305	2.07 311	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.76 244	0.52 159	0.31 96	0.38 123	0.24 53	0.38 232	0.96 292	0.30 168	0.10 136	0.24 426	0.11 166	0.09 82	0.12 55	0.14 165

cc1	0.47 216	0.64 305	2.07 311	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.74 219	1.01 465	0.31 96	0.38 123	0.24 53	0.38 232	0.69 250	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.11 166	0.09 82	0.25 315	0.40 453

tt1	0.44 173	0.64 305	1.83 228	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.74 219	0.88 444	0.31 96	0.37 114	0.25 63	0.35 205	0.63 225	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.11 166	0.09 82	0.25 315	0.36 433

RCA-Stereo	0.34 77	0.32 125	1.30 72	0.26 75	0.14 28	0.58 221	0.23 125	0.78 269	0.62 268	0.40 135	0.44 157	0.28 94	0.35 205	0.29 27	0.20 44	0.09 47	0.10 199	0.09 55	0.07 30	0.19 229	0.08 18

DCANet-4	0.40 131	0.27 66	2.21 344	0.25 47	0.14 28	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.72 365	0.54 261	0.47 174	0.28 94	0.37 225	0.37 88	0.34 208	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.07 30	0.08 4	0.22 316

ADStereo(finetuned)	0.45 191	0.77 355	2.12 325	0.25 47	0.14 28	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.72 365	0.54 261	0.48 186	0.31 109	0.76 429	0.37 88	0.38 232	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.07 30	0.13 84	0.23 340

DCANet	0.42 157	0.77 355	1.95 283	0.25 47	0.14 28	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.72 365	0.54 261	0.48 186	0.31 109	0.41 264	0.36 79	0.39 243	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.07 30	0.13 84	0.23 340

PMTNet	0.31 56	0.35 151	1.30 72	0.20 3	0.14 28	0.57 204	0.25 178	0.46 48	0.42 70	0.27 80	0.32 88	0.27 85	0.24 96	0.39 101	0.23 77	0.43 473	0.07 20	0.08 8	0.05 1	0.18 208	0.07 5

HITNet	0.46 201	0.92 404	2.09 317	0.33 240	0.14 28	0.55 171	0.22 96	0.83 305	0.56 208	0.51 230	0.49 203	0.48 235	0.37 225	0.48 163	0.54 319	0.09 47	0.06 2	0.10 102	0.08 56	0.23 288	0.09 32
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.48 222	0.89 399	1.85 233	0.29 147	0.14 28	0.59 238	0.23 125	0.72 204	0.59 229	0.66 388	0.66 355	0.55 261	0.36 211	1.03 301	0.49 297	0.09 47	0.06 2	0.09 55	0.07 30	0.19 229	0.11 79

LG-Stereo	0.27 22	0.25 46	0.95 32	0.25 47	0.15 46	0.43 61	0.21 75	0.50 75	0.40 54	0.18 15	0.29 62	0.25 63	0.16 16	0.28 16	0.35 216	0.07 2	0.07 20	0.11 166	0.10 117	0.24 303	0.10 56

MM-Stereo_test2	0.38 110	0.28 87	2.46 393	0.43 380	0.15 46	0.50 115	0.25 178	0.47 58	0.38 34	0.33 107	0.26 47	0.23 40	0.22 73	0.34 65	0.29 150	0.08 10	0.09 160	0.09 55	0.10 117	0.36 409	0.22 316

HART	0.38 110	0.53 256	1.66 140	0.26 75	0.15 46	0.30 14	0.19 40	0.67 182	0.46 108	0.29 89	0.52 228	0.38 146	0.16 16	0.41 109	0.20 44	0.08 10	0.68 503	0.09 55	0.07 30	0.34 395	0.21 303

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 29	0.28 87	1.09 42	0.33 240	0.15 46	0.30 14	0.16 21	0.58 132	0.42 70	0.19 19	0.19 19	0.17 9	0.26 125	0.38 96	0.37 225	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.25 405	0.10 28	0.06 1

fffft	0.29 38	0.21 14	1.10 44	0.24 30	0.15 46	0.42 59	0.24 158	0.42 30	0.38 34	0.21 31	0.18 16	0.20 22	0.16 16	0.44 127	0.70 367	0.07 2	0.06 2	0.10 102	0.08 56	0.28 350	0.20 294
1: 1. 1
fffy	0.28 29	0.24 41	1.19 52	0.27 91	0.15 46	0.37 43	0.22 96	0.42 30	0.32 8	0.20 26	0.29 62	0.26 76	0.20 55	0.44 127	0.20 44	0.08 10	0.10 199	0.10 102	0.08 56	0.22 275	0.18 263

dual_stereo	0.23 12	0.25 46	0.66 9	0.21 5	0.15 46	0.27 7	0.15 13	0.62 156	0.40 54	0.15 4	0.13 10	0.18 14	0.14 8	0.37 88	0.19 22	0.09 47	0.31 456	0.07 1	0.10 117	0.07 1	0.07 5

Occ-G	0.30 48	0.30 108	1.33 77	0.23 16	0.15 46	0.36 41	0.25 178	0.43 36	0.31 5	0.26 75	0.35 106	0.46 216	0.22 73	0.30 33	0.25 110	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.16 318	0.31 373	0.08 18

SMFormer	0.50 251	0.46 227	1.60 129	0.30 163	0.15 46	0.45 69	0.24 158	0.90 361	0.72 365	0.56 289	0.64 343	0.51 243	0.41 264	1.87 421	0.49 297	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.15 124	0.16 225

tta	0.50 251	0.46 227	1.60 129	0.30 163	0.15 46	0.45 69	0.24 158	0.90 361	0.72 365	0.56 289	0.64 343	0.51 243	0.41 264	1.87 421	0.49 297	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.14 107	0.11 79

qqq1	0.48 222	0.46 227	1.60 129	0.30 163	0.15 46	0.45 69	0.24 158	0.90 361	0.72 365	0.56 289	0.64 343	0.51 243	0.41 264	1.87 421	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.09 55	0.08 56	0.14 107	0.11 79

fff1	0.48 222	0.46 227	1.60 129	0.30 163	0.15 46	0.45 69	0.24 158	0.90 361	0.72 365	0.56 289	0.64 343	0.51 243	0.41 264	1.87 421	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.09 55	0.08 56	0.14 107	0.11 79

anonymousdsp2	0.34 77	0.24 41	1.16 49	0.28 116	0.15 46	0.57 204	0.23 125	0.79 285	0.47 125	0.38 127	0.37 114	0.40 160	0.25 111	0.47 158	0.21 57	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.13 248	0.19 229	0.27 378

Selective-RAFT	0.35 88	0.26 60	1.48 109	0.31 190	0.15 46	0.61 270	0.19 40	0.60 150	0.54 190	0.28 85	0.29 62	0.40 160	0.33 195	0.50 179	0.27 125	0.10 136	0.07 20	0.09 55	0.35 454	0.19 229	0.08 18

ProNet	0.30 48	0.54 261	1.29 69	0.25 47	0.15 46	0.47 92	0.25 178	0.48 63	0.39 44	0.21 31	0.23 26	0.22 32	0.20 55	0.44 127	0.19 22	0.08 10	0.08 90	0.10 102	0.08 56	0.23 288	0.12 116

MC-Stereo	0.32 62	0.31 119	1.46 102	0.31 190	0.15 46	0.53 150	0.19 40	0.44 40	0.35 18	0.36 115	0.38 123	0.27 85	0.27 142	0.42 117	0.19 22	0.09 47	0.13 290	0.09 55	0.16 318	0.20 244	0.13 150

qqq	0.38 110	0.21 14	1.34 80	0.28 116	0.15 46	0.45 69	0.26 200	0.76 244	0.52 159	0.39 133	0.41 140	0.46 216	0.36 211	0.96 292	0.30 168	0.11 198	0.14 307	0.12 221	0.12 216	0.12 55	0.14 165

AnonymousM	0.37 101	0.44 216	1.50 115	0.25 47	0.15 46	0.52 143	0.23 125	0.60 150	0.42 70	0.42 149	0.32 88	0.30 106	0.25 111	0.34 65	0.23 77	0.11 198	0.09 160	0.71 492	0.36 462	0.12 55	0.07 5

iRaftStereo_RVC	0.37 101	0.53 256	1.41 92	0.28 116	0.15 46	0.52 143	0.20 57	0.54 113	0.46 108	0.37 119	0.43 146	0.41 166	0.23 87	0.36 79	0.26 117	0.09 47	0.15 332	0.12 221	0.11 178	0.41 441	0.37 440

AFF-stereo	0.44 173	0.96 421	1.78 189	0.31 190	0.15 46	0.50 115	0.21 75	0.64 165	0.63 280	0.47 180	0.64 343	0.49 237	0.34 203	0.46 147	0.31 180	0.08 10	0.09 160	0.10 102	0.10 117	0.37 417	0.10 56

BEATNet_4x	0.47 216	0.73 340	1.91 265	0.33 240	0.15 46	0.56 186	0.25 178	0.85 322	0.58 222	0.54 261	0.51 215	0.57 279	0.42 281	0.57 204	0.61 345	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.09 82	0.20 244	0.16 225

SCV_C0	0.33 69	0.43 205	1.42 96	0.25 47	0.16 67	0.35 35	0.20 57	0.68 186	0.44 84	0.24 52	0.27 51	0.29 101	0.20 55	0.58 207	0.18 14	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.30 432	0.26 335	0.17 243

tg	0.37 101	0.55 270	1.35 81	0.28 116	0.16 67	0.57 204	0.18 33	0.57 126	0.49 134	0.37 119	0.44 157	0.38 146	0.24 96	0.46 147	0.24 98	0.09 47	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.43 449	0.36 433

11t1	0.33 69	0.19 5	1.41 92	0.33 240	0.16 67	0.48 100	0.21 75	0.67 182	0.48 128	0.40 135	0.34 102	0.32 117	0.33 195	0.42 117	0.27 125	0.11 198	0.12 271	0.10 102	0.08 56	0.13 84	0.14 165

ff7	0.32 62	0.52 251	1.38 86	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.23 26	0.20 22	0.23 87	0.48 163	0.19 22	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.18 348	0.23 288	0.22 316

IGEVStereo-DCA	0.33 69	0.34 144	1.38 86	0.27 91	0.16 67	0.45 69	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.21 21	0.26 76	0.25 111	0.64 227	0.52 310	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.18 348	0.16 160	0.22 316

ffff	0.32 62	0.52 251	1.38 86	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.23 26	0.20 22	0.23 87	0.48 163	0.19 22	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.18 348	0.23 288	0.22 316

rrr	0.46 201	0.34 144	3.08 476	0.27 91	0.16 67	0.45 69	0.28 242	1.09 475	0.51 152	0.24 52	0.21 21	0.26 76	0.25 111	0.64 227	0.52 310	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.29 423	0.16 160	0.25 361

11t	0.32 62	0.52 251	1.38 86	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.23 26	0.20 22	0.23 87	0.48 163	0.19 22	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.18 348	0.23 288	0.22 316

anonymousdsp	0.34 77	0.53 256	1.47 106	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.49 69	0.40 54	0.25 67	0.24 34	0.22 32	0.24 96	0.55 200	0.19 22	0.09 47	0.11 245	0.10 102	0.18 348	0.24 303	0.29 390

ccc-4	0.32 62	0.52 251	1.38 86	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.23 26	0.20 22	0.23 87	0.48 163	0.19 22	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.18 348	0.23 288	0.22 316

IGEV-Stereo	0.34 77	0.54 261	1.47 106	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.49 69	0.40 54	0.25 67	0.24 34	0.22 32	0.24 96	0.54 196	0.19 22	0.09 47	0.10 199	0.10 102	0.18 348	0.24 303	0.29 390
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Patchmatch Stereo++	0.39 125	0.27 66	1.78 189	0.44 387	0.16 67	0.61 270	0.27 225	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.43 183	0.28 157	0.54 196	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116
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
NF-Stereo	0.48 222	0.25 46	1.81 216	0.52 432	0.16 67	0.61 270	0.44 385	0.66 173	0.61 250	0.50 217	0.47 174	0.37 139	0.26 125	1.45 348	0.79 389	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.16 225

OCTAStereo	0.48 222	0.25 46	1.81 216	0.52 432	0.16 67	0.61 270	0.43 374	0.66 173	0.61 250	0.50 217	0.47 174	0.37 139	0.26 125	1.44 344	0.80 390	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.17 243

NRIStereo	0.46 201	0.25 46	1.77 184	0.47 411	0.16 67	0.95 450	0.74 466	0.51 81	0.56 208	0.48 198	0.39 131	0.59 289	0.29 170	0.77 271	0.32 191	0.11 198	0.13 290	0.11 166	0.09 82	0.21 257	0.24 352

THIR-Stereo	0.86 443	0.62 290	2.13 327	0.25 47	0.16 67	0.58 221	2.74 526	0.59 140	0.51 152	0.62 360	1.62 483	0.97 444	1.80 503	1.69 386	2.25 485	0.10 136	0.08 90	0.14 316	0.11 178	0.15 124	0.11 79

DRaft	0.62 349	0.38 173	1.76 175	0.24 30	0.16 67	0.64 319	0.66 450	0.53 102	0.53 178	0.67 392	0.99 447	0.38 146	1.00 461	1.44 344	2.10 480	0.10 136	0.14 307	0.10 102	0.14 276	0.18 208	0.21 303

RE-Stereo	0.48 222	0.25 46	1.81 216	0.52 432	0.16 67	0.61 270	0.43 374	0.66 173	0.60 234	0.50 217	0.47 174	0.37 139	0.26 125	1.44 344	0.78 385	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.17 243

TVStereo	0.48 222	0.25 46	1.81 216	0.52 432	0.16 67	0.61 270	0.43 374	0.66 173	0.60 234	0.50 217	0.47 174	0.37 139	0.26 125	1.44 344	0.78 385	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.17 243

iRAFT	0.39 125	0.27 66	1.78 189	0.44 387	0.16 67	0.61 270	0.27 225	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.43 183	0.28 157	0.54 196	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

RAFT-IKP	0.38 110	0.27 66	1.79 209	0.44 387	0.16 67	0.60 249	0.28 242	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.43 183	0.28 157	0.50 179	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

CREStereo++_RVC	0.33 69	0.29 96	1.74 163	0.24 30	0.16 67	0.54 158	0.15 13	0.40 22	0.55 197	0.37 119	0.51 215	0.24 53	0.19 47	0.27 11	0.26 117	0.09 47	0.06 2	0.08 8	0.30 432	0.08 4	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
TestStereo	0.45 191	0.54 261	2.11 322	0.29 147	0.16 67	0.43 61	0.24 158	0.54 113	0.45 99	0.37 119	0.46 168	0.34 129	0.27 142	1.98 438	0.27 125	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.09 82	0.14 107	0.08 18

test_xeample3	0.46 201	0.34 144	2.99 471	0.37 325	0.16 67	0.49 107	0.33 318	1.06 470	0.44 84	0.25 67	0.23 26	0.24 53	0.25 111	0.49 173	0.56 328	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.40 470	0.17 182	0.26 371

ARAFT	0.60 336	1.23 474	3.10 478	0.28 116	0.16 67	0.64 319	0.36 337	0.90 361	0.67 325	0.61 349	0.49 203	0.55 261	0.31 186	1.24 328	0.32 191	0.10 136	0.08 90	0.14 316	0.13 248	0.37 417	0.21 303

GMStereo	0.38 110	0.99 436	1.91 265	0.27 91	0.16 67	0.39 50	0.23 125	0.47 58	0.62 268	0.38 127	0.34 102	0.25 63	0.25 111	0.39 101	0.29 150	0.14 320	0.08 90	0.10 102	0.12 216	0.15 124	0.11 79
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MLG-Stereo_test2	0.21 3	0.36 160	0.68 10	0.21 5	0.17 93	0.45 69	0.12 3	0.35 8	0.42 70	0.15 4	0.11 4	0.22 32	0.10 1	0.28 16	0.16 4	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.09 32

S2M2	0.24 16	0.29 96	0.90 26	0.23 16	0.17 93	0.24 4	0.09 1	0.36 9	0.45 99	0.17 10	0.25 40	0.23 40	0.17 23	0.24 3	0.28 135	0.15 337	0.12 271	0.11 166	0.12 216	0.15 124	0.11 79

castereo++	0.28 29	0.43 205	0.93 30	0.28 116	0.17 93	0.53 150	0.21 75	0.55 117	0.45 99	0.17 10	0.26 47	0.32 117	0.17 23	0.33 57	0.16 4	0.09 47	0.08 90	0.09 55	0.29 423	0.13 84	0.06 1

MonSter	0.20 1	0.22 26	0.65 7	0.21 5	0.17 93	0.33 26	0.15 13	0.46 48	0.32 8	0.16 8	0.17 14	0.14 4	0.11 2	0.27 11	0.23 77	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 30	0.07 1	0.09 32

tt45	0.29 38	0.24 41	1.06 39	0.25 47	0.17 93	0.55 171	0.22 96	0.41 27	0.35 18	0.24 52	0.25 40	0.25 63	0.18 39	0.64 227	0.34 208	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.21 257	0.11 79

ours_stereo	0.27 22	0.25 46	1.21 58	0.25 47	0.17 93	0.35 35	0.23 125	0.38 15	0.35 18	0.20 26	0.31 83	0.23 40	0.17 23	0.41 109	0.20 44	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.22 275	0.18 263

rvit_stereo_0081	0.25 18	0.21 14	0.61 3	0.28 116	0.17 93	0.31 18	0.22 96	0.42 30	0.53 178	0.24 52	0.25 40	0.25 63	0.21 64	0.34 65	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.12 55	0.09 32

rvit_stereo_0082	0.25 18	0.21 14	0.61 3	0.28 116	0.17 93	0.31 18	0.22 96	0.42 30	0.53 178	0.24 52	0.25 40	0.25 63	0.21 64	0.34 65	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.12 55	0.09 32

test_sample2	0.41 138	0.19 5	1.23 61	0.31 190	0.17 93	0.51 124	0.27 225	0.81 292	0.55 197	0.44 160	0.45 161	0.46 216	0.38 232	1.51 359	0.30 168	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.10 117	0.14 107	0.14 165

CAS++	0.31 56	0.33 130	1.43 97	0.25 47	0.17 93	0.31 18	0.20 57	0.78 269	0.41 61	0.30 92	0.30 72	0.21 30	0.16 16	0.33 57	0.18 14	0.15 337	0.12 271	0.13 280	0.10 117	0.15 124	0.11 79
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	0.40 131	0.61 284	1.90 259	0.29 147	0.17 93	0.54 158	0.18 33	0.52 93	0.50 144	0.27 80	0.56 271	0.47 224	0.35 205	0.46 147	0.33 201	0.10 136	0.07 20	0.12 221	0.14 276	0.32 380	0.12 116

mmm	0.38 110	0.21 14	1.18 50	0.35 286	0.17 93	0.49 107	0.26 200	0.78 269	0.52 159	0.50 217	0.57 279	0.41 166	0.37 225	0.71 257	0.31 180	0.11 198	0.13 290	0.14 316	0.13 248	0.15 124	0.14 165

1111x	0.74 415	0.21 14	1.93 271	0.31 190	0.17 93	0.63 308	0.32 310	1.03 464	0.74 385	0.52 238	0.62 315	0.57 279	0.47 324	2.38 469	4.25 518	0.12 249	0.14 307	0.11 166	0.12 216	0.12 55	0.14 165

Any-RAFT	0.38 110	0.25 46	1.89 255	0.27 91	0.17 93	0.68 357	0.21 75	0.78 269	0.53 178	0.43 154	0.43 146	0.54 257	0.30 178	0.41 109	0.20 44	0.10 136	0.12 271	0.08 8	0.06 9	0.10 28	0.09 32

CASS	0.39 125	0.30 108	1.61 133	0.32 219	0.17 93	0.53 150	0.24 158	0.70 196	0.49 134	0.59 332	0.54 251	0.40 160	0.40 253	0.41 109	0.30 168	0.17 372	0.10 199	0.14 316	0.11 178	0.18 208	0.17 243
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
x	0.35 88	0.20 9	1.36 82	0.33 240	0.17 93	0.47 92	0.24 158	0.75 231	0.54 190	0.40 135	0.40 136	0.42 179	0.34 203	0.45 138	0.32 191	0.11 198	0.14 307	0.11 166	0.09 82	0.12 55	0.14 165

dd	0.42 157	0.96 421	1.77 184	0.31 190	0.17 93	0.57 204	0.26 200	0.49 69	0.68 327	0.41 144	0.40 136	0.34 129	0.27 142	0.45 138	0.40 251	0.17 372	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.21 257	0.12 116

PSM-softLoss	0.48 222	0.27 66	1.85 233	0.51 428	0.17 93	0.61 270	0.40 358	0.61 152	0.57 212	0.52 238	0.48 186	0.39 152	0.25 111	1.46 349	0.77 383	0.12 249	0.08 90	0.13 280	0.12 216	0.12 55	0.14 165

KMStereo	0.48 222	0.27 66	1.85 233	0.51 428	0.17 93	0.61 270	0.40 358	0.61 152	0.57 212	0.52 238	0.48 186	0.39 152	0.25 111	1.46 349	0.77 383	0.12 249	0.08 90	0.13 280	0.12 216	0.12 55	0.14 165

PSM-adaLoss	0.38 110	0.27 66	1.78 189	0.44 387	0.17 93	0.60 249	0.29 266	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.44 194	0.28 157	0.47 158	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

ROB_FTStereo_v2	0.38 110	0.27 66	1.78 189	0.44 387	0.17 93	0.61 270	0.28 242	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.44 194	0.28 157	0.47 158	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

ROB_FTStereo	0.38 110	0.27 66	1.78 189	0.44 387	0.17 93	0.61 270	0.26 200	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.43 183	0.28 157	0.49 173	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

HUI-Stereo	0.38 110	0.27 66	1.79 209	0.44 387	0.17 93	0.61 270	0.28 242	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.44 194	0.28 157	0.45 138	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

DEmStereo	0.68 383	0.31 119	2.25 354	0.42 376	0.17 93	0.66 339	0.89 479	0.51 81	0.59 229	0.60 341	1.01 450	0.45 203	1.26 476	1.54 363	2.26 486	0.10 136	0.08 90	0.10 102	0.10 117	0.10 28	0.11 79

DeepStereo_RVC	0.44 173	0.28 87	1.92 268	0.49 421	0.17 93	0.60 249	0.59 436	0.50 75	0.52 159	0.49 210	0.45 161	0.39 152	0.86 445	0.45 138	0.33 201	0.11 198	0.08 90	0.11 166	0.09 82	0.15 124	0.19 279

iGMRVC	0.39 125	0.27 66	1.78 189	0.44 387	0.17 93	0.61 270	0.27 225	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.44 194	0.28 157	0.55 200	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

CRE-IMP	0.41 138	0.22 26	1.76 175	0.48 419	0.17 93	0.79 414	0.69 458	0.52 93	0.52 159	0.47 180	0.42 144	0.45 203	0.26 125	0.41 109	0.31 180	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.09 82	0.17 182	0.23 340

CroCo-Stereo	0.30 48	0.45 224	1.08 40	0.31 190	0.17 93	0.19 1	0.21 75	0.73 215	0.50 144	0.21 31	0.24 34	0.55 261	0.22 73	0.27 11	0.26 117	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.07 30	0.12 55	0.09 32
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
cross-raft	0.40 131	0.27 66	2.22 348	0.30 163	0.17 93	0.49 107	0.35 330	0.71 199	0.39 44	0.43 154	0.45 161	0.64 313	0.25 111	0.32 47	0.25 110	0.08 10	0.08 90	0.09 55	0.23 396	0.11 44	0.14 165

test_xeample	0.72 403	0.21 14	1.36 82	0.27 91	0.17 93	0.59 238	0.28 242	1.01 454	0.70 345	0.55 279	0.67 358	0.44 194	0.39 246	1.88 428	5.17 523	0.12 249	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.13 84	0.15 198

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 157	0.86 389	1.78 189	0.28 116	0.17 93	0.52 143	0.20 57	0.62 156	0.61 250	0.50 217	0.61 310	0.39 152	0.32 192	0.35 70	0.30 168	0.07 2	0.10 199	0.09 55	0.09 82	0.35 405	0.10 56

FENet	0.44 173	0.30 108	2.42 384	0.32 219	0.17 93	0.58 221	0.22 96	0.77 254	0.59 229	0.47 180	0.42 144	0.55 261	0.38 232	0.49 173	0.47 287	0.12 249	0.09 160	0.12 221	0.11 178	0.13 84	0.16 225

iResNet	0.51 268	0.76 346	2.59 420	0.41 366	0.17 93	0.64 319	0.27 225	0.82 299	0.70 345	0.57 300	0.64 343	0.43 183	0.36 211	0.70 255	0.52 310	0.10 136	0.07 20	0.09 55	0.08 56	0.21 257	0.13 150

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 101	0.37 163	1.21 58	0.26 75	0.18 126	0.73 384	0.18 33	0.53 102	0.41 61	0.35 110	0.30 72	0.58 286	0.22 73	0.33 57	0.95 404	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.35 454	0.13 84	0.15 198

999	0.29 38	0.25 46	1.05 38	0.26 75	0.18 126	0.49 107	0.23 125	0.38 15	0.37 30	0.20 26	0.32 88	0.23 40	0.18 39	0.73 260	0.36 219	0.08 10	0.07 20	0.09 55	0.08 56	0.24 303	0.10 56

mms	0.27 22	0.26 60	0.91 27	0.25 47	0.18 126	0.32 23	0.23 125	0.37 12	0.31 5	0.21 31	0.30 72	0.23 40	0.17 23	0.46 147	0.21 57	0.08 10	0.10 199	0.10 102	0.08 56	0.22 275	0.47 466

rvit_0105_6	0.31 56	0.29 96	1.00 35	0.31 190	0.18 126	0.35 35	0.25 178	0.51 81	0.61 250	0.25 67	0.28 56	0.32 117	0.25 111	0.39 101	0.25 110	0.18 383	0.16 349	0.15 343	0.13 248	0.14 107	0.13 150

rvit_0105_5	0.36 95	0.39 182	1.48 109	0.30 163	0.18 126	0.41 55	0.30 274	0.64 165	0.62 268	0.30 92	0.33 96	0.37 139	0.29 170	0.41 109	0.28 135	0.18 383	0.16 349	0.15 343	0.15 299	0.15 124	0.14 165

rvit_0105_4	0.35 88	0.35 151	1.45 101	0.31 190	0.18 126	0.37 43	0.28 242	0.59 140	0.62 268	0.27 80	0.31 83	0.35 133	0.27 142	0.43 120	0.25 110	0.18 383	0.16 349	0.15 343	0.13 248	0.15 124	0.12 116

rvit_stereo_0083	0.25 18	0.19 5	0.58 1	0.28 116	0.18 126	0.28 8	0.22 96	0.38 15	0.54 190	0.23 48	0.30 72	0.27 85	0.26 125	0.37 88	0.24 98	0.14 320	0.12 271	0.13 280	0.10 117	0.12 55	0.10 56

model_zeroshot	0.44 173	0.68 322	1.97 296	0.28 116	0.18 126	0.69 363	0.21 75	0.63 162	0.40 54	1.00 462	0.34 102	0.42 179	0.20 55	0.69 250	0.24 98	0.10 136	0.22 415	0.10 102	0.22 392	0.12 55	0.10 56

ITSA-stereo	0.48 222	0.33 130	1.20 56	0.33 240	0.18 126	0.60 249	0.29 266	0.94 396	0.80 424	0.50 217	0.49 203	0.53 251	0.59 377	1.25 329	0.64 354	0.15 337	0.12 271	0.17 378	0.16 318	0.18 208	0.23 340

RAStereo	0.28 29	0.48 239	1.52 118	0.26 75	0.18 126	0.25 5	0.19 40	0.42 30	0.35 18	0.20 26	0.25 40	0.20 22	0.16 16	0.24 3	0.24 98	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.08 56	0.12 55	0.08 18

rvit_stereo_0080	0.27 22	0.38 173	0.76 14	0.24 30	0.18 126	0.34 30	0.27 225	0.54 113	0.44 84	0.24 52	0.26 47	0.27 85	0.22 73	0.29 27	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.10 102	0.10 117	0.15 124	0.11 79

test_sample6	0.52 280	0.44 216	1.81 216	0.33 240	0.18 126	0.55 171	0.27 225	0.94 396	0.66 316	0.54 261	0.62 315	0.47 224	0.36 211	1.97 437	0.38 232	0.14 320	0.10 199	0.13 280	0.13 248	0.17 182	0.16 225

test_sample5	0.51 268	0.43 205	1.83 228	0.32 219	0.18 126	0.55 171	0.26 200	0.92 380	0.65 301	0.53 248	0.59 288	0.45 203	0.36 211	1.87 421	0.36 219	0.13 279	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.17 182	0.16 225

test_sample1	0.40 131	0.18 3	1.19 52	0.31 190	0.18 126	0.48 100	0.23 125	0.78 269	0.49 134	0.44 160	0.44 157	0.45 203	0.41 264	1.39 338	0.33 201	0.11 198	0.09 160	0.10 102	0.09 82	0.12 55	0.13 150

DualNet	0.51 268	0.43 205	1.83 228	0.32 219	0.18 126	0.55 171	0.26 200	0.92 380	0.65 301	0.54 261	0.62 315	0.45 203	0.36 211	1.87 421	0.36 219	0.13 279	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.17 182	0.16 225

whm_eth	0.27 22	0.38 173	0.76 14	0.24 30	0.18 126	0.34 30	0.27 225	0.54 113	0.44 84	0.24 52	0.26 47	0.27 85	0.22 73	0.29 27	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.10 102	0.10 117	0.15 124	0.11 79

IGEV_Zeroshot_test	0.53 286	0.33 130	2.91 464	0.32 219	0.18 126	0.54 158	0.21 75	0.72 204	0.42 70	0.81 437	0.51 215	0.71 360	0.41 264	0.48 163	1.13 429	0.09 47	0.15 332	0.10 102	0.35 454	0.19 229	0.09 32

ToySt	0.44 173	0.61 284	1.89 255	0.29 147	0.18 126	0.55 171	0.35 330	0.67 182	0.53 178	0.39 133	0.50 211	0.59 289	0.43 291	0.51 182	0.49 297	0.10 136	0.12 271	0.13 280	0.16 318	0.24 303	0.19 279

knoymous	0.34 77	0.25 46	1.75 169	0.24 30	0.18 126	0.45 69	0.24 158	0.57 126	0.38 34	0.41 144	0.39 131	0.55 261	0.25 111	0.38 96	0.23 77	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.07 30	0.13 84	0.12 116

DisPM	0.43 163	0.33 130	1.78 189	0.57 453	0.18 126	0.59 238	0.63 448	0.53 102	0.61 250	0.60 341	0.53 239	0.38 146	0.26 125	0.75 264	0.29 150	0.12 249	0.07 20	0.12 221	0.11 178	0.11 44	0.14 165

MIPNet	0.83 439	0.81 372	2.40 381	0.61 464	0.18 126	1.48 485	1.39 510	1.60 504	0.74 385	1.94 504	0.85 424	0.73 366	1.68 499	0.87 287	0.31 180	0.09 47	0.08 90	0.11 166	0.32 444	0.25 315	0.12 116

IPLGR	0.54 291	0.56 272	2.68 432	0.36 304	0.18 126	0.62 290	0.54 420	1.02 457	0.64 288	0.73 416	0.46 168	0.47 224	0.45 303	1.12 313	0.29 150	0.09 47	0.08 90	0.11 166	0.09 82	0.19 229	0.12 116

PFNet+	0.45 191	0.37 163	1.86 241	0.46 406	0.18 126	0.58 221	0.77 470	0.52 93	0.64 288	0.56 289	0.48 186	0.39 152	0.26 125	0.93 289	0.32 191	0.13 279	0.09 160	0.14 316	0.13 248	0.12 55	0.15 198

GES	0.44 173	0.28 87	1.88 248	0.30 163	0.18 126	0.61 270	0.30 274	0.88 349	0.46 108	0.47 180	0.52 228	0.39 152	0.42 281	0.58 207	0.67 360	0.15 337	0.11 245	0.12 221	0.10 117	0.15 124	0.17 243

222	0.78 428	0.23 33	1.23 61	0.28 116	0.18 126	0.62 290	0.24 158	1.02 457	0.70 345	0.58 318	0.66 355	0.46 216	0.42 281	1.80 408	6.53 529	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.12 55	0.17 243

xxxx	0.70 391	0.21 14	1.33 77	0.28 116	0.18 126	0.63 308	0.24 158	1.02 457	0.69 336	0.50 217	0.62 315	0.58 286	0.38 232	1.47 356	5.21 524	0.13 279	0.12 271	0.11 166	0.10 117	0.12 55	0.15 198

DIP-Stereo	0.37 101	0.34 144	1.50 115	0.27 91	0.18 126	0.63 308	0.17 26	0.92 380	0.53 178	0.49 210	0.48 186	0.30 106	0.30 178	0.39 101	0.30 168	0.10 136	0.08 90	0.10 102	0.08 56	0.15 124	0.12 116
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.36 95	0.21 14	1.70 149	0.29 147	0.18 126	0.55 171	0.26 200	0.78 269	0.36 25	0.57 300	0.67 358	0.33 123	0.24 96	0.32 47	0.23 77	0.10 136	0.08 90	0.09 55	0.07 30	0.09 15	0.12 116

RAFT-Stereo	0.36 95	0.21 14	1.70 149	0.29 147	0.18 126	0.55 171	0.26 200	0.78 269	0.36 25	0.57 300	0.67 358	0.33 123	0.24 96	0.32 47	0.23 77	0.10 136	0.08 90	0.09 55	0.07 30	0.09 15	0.12 116
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_0105_3	0.39 125	0.47 236	1.46 102	0.33 240	0.19 155	0.45 69	0.35 330	0.69 189	0.65 301	0.37 119	0.37 114	0.40 160	0.31 186	0.44 127	0.30 168	0.18 383	0.17 367	0.17 378	0.18 348	0.15 124	0.15 198

UGAM	0.58 322	0.47 236	2.21 344	0.30 163	0.19 155	0.53 150	0.34 322	0.59 140	0.63 280	0.44 160	0.73 396	0.78 387	0.37 225	2.58 488	0.39 243	0.10 136	0.08 90	0.17 378	0.14 276	0.42 447	0.17 243

test_sample4	0.50 251	0.42 200	1.88 248	0.32 219	0.19 155	0.56 186	0.26 200	0.93 388	0.65 301	0.54 261	0.54 251	0.45 203	0.36 211	1.79 404	0.36 219	0.13 279	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.17 182	0.16 225

test_sample3	0.50 251	0.41 193	1.88 248	0.32 219	0.19 155	0.57 204	0.25 178	0.92 380	0.64 288	0.52 238	0.49 203	0.47 224	0.35 205	1.79 404	0.37 225	0.13 279	0.10 199	0.12 221	0.11 178	0.16 160	0.16 225

GMStereo_Zeroshot	0.41 138	0.36 160	1.54 120	0.41 366	0.19 155	0.52 143	0.19 40	0.59 140	0.52 159	0.57 300	0.59 288	0.63 304	0.29 170	0.58 207	0.33 201	0.15 337	0.09 160	0.16 361	0.09 82	0.24 303	0.12 116

plain	0.37 101	0.47 236	2.15 333	0.27 91	0.19 155	0.33 26	0.20 57	0.58 132	0.46 108	0.23 48	0.37 114	0.23 40	0.25 111	0.45 138	0.28 135	0.11 198	0.08 90	0.13 280	0.09 82	0.42 447	0.12 116

EGLCR-Stereo	0.29 38	0.27 66	0.97 33	0.30 163	0.19 155	0.56 186	0.17 26	0.68 186	0.36 25	0.30 92	0.18 16	0.27 85	0.17 23	0.38 96	0.19 22	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.10 28	0.35 425

UDGNet	0.44 173	1.02 445	1.74 163	0.35 286	0.19 155	0.58 221	0.23 125	0.49 69	0.66 316	0.41 144	0.38 123	0.34 129	0.29 170	0.53 192	0.30 168	0.24 438	0.10 199	0.37 471	0.19 368	0.27 344	0.15 198

dad	0.51 268	1.01 442	1.74 163	0.29 147	0.19 155	0.60 249	0.26 200	0.52 93	0.75 398	0.63 368	0.63 327	0.63 304	0.33 195	0.85 283	0.47 287	0.27 452	0.15 332	0.40 474	0.18 348	0.22 275	0.14 165

Pruner-Stereo	0.51 268	0.27 66	1.78 189	1.79 518	0.19 155	0.62 290	0.45 391	0.57 126	0.60 234	0.61 349	0.48 186	0.41 166	0.24 96	0.46 147	1.00 413	0.12 249	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.12 55	0.13 150

RAFT	0.45 191	0.92 404	1.59 127	0.34 270	0.19 155	0.46 87	0.35 330	0.65 171	0.49 134	0.49 210	0.49 203	0.70 357	0.40 253	0.47 158	0.32 191	0.11 198	0.16 349	0.14 316	0.13 248	0.51 468	0.13 150

CFNet_pseudo	0.45 191	0.46 227	2.23 352	0.25 47	0.19 155	0.56 186	0.21 75	0.77 254	0.60 234	0.49 210	0.56 271	0.69 347	0.47 324	0.52 186	0.31 180	0.11 198	0.10 199	0.15 343	0.10 117	0.17 182	0.14 165

HSM-Net_RVC	0.67 376	0.34 144	2.23 352	0.26 75	0.19 155	0.67 345	0.29 266	1.26 490	0.69 336	0.72 412	0.70 385	0.78 387	0.42 281	3.77 519	0.41 257	0.13 279	0.09 160	0.10 102	0.09 82	0.12 55	0.11 79
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.45 191	0.46 227	2.22 348	0.26 75	0.19 155	0.56 186	0.21 75	0.77 254	0.60 234	0.49 210	0.56 271	0.69 347	0.47 324	0.52 186	0.31 180	0.11 198	0.09 160	0.16 361	0.10 117	0.17 182	0.14 165

GIP-stereo	0.26 21	0.22 26	0.78 17	0.29 147	0.20 169	0.42 59	0.17 26	0.64 165	0.39 44	0.18 15	0.24 34	0.23 40	0.18 39	0.25 5	0.47 287	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.17 182	0.08 18

rvit_stereo_0081_aga	0.27 22	0.29 96	1.08 40	0.26 75	0.20 169	0.33 26	0.21 75	0.41 27	0.42 70	0.26 75	0.28 56	0.27 85	0.21 64	0.31 40	0.21 57	0.14 320	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.14 107	0.10 56

Pointernet	0.29 38	0.25 46	1.49 112	0.24 30	0.20 169	0.47 92	0.15 13	0.62 156	0.47 125	0.22 39	0.29 62	0.26 76	0.20 55	0.28 16	0.20 44	0.10 136	0.07 20	0.07 1	0.12 216	0.10 28	0.07 5

test_sample7	0.47 216	0.33 130	1.49 112	0.34 270	0.20 169	0.51 124	0.30 274	0.93 388	0.66 316	0.57 300	0.51 215	0.55 261	0.45 303	1.11 310	0.38 232	0.17 372	0.14 307	0.16 361	0.15 299	0.19 229	0.18 263

PCWNet_CMD	0.46 201	0.45 224	2.28 359	0.26 75	0.20 169	0.55 171	0.21 75	0.75 231	0.64 288	0.48 198	0.55 260	0.68 340	0.57 370	0.46 147	0.30 168	0.11 198	0.10 199	0.14 316	0.10 117	0.18 208	0.14 165

riskmin	0.37 101	0.22 26	1.74 163	0.32 219	0.20 169	0.48 100	0.20 57	0.66 173	0.46 108	0.36 115	0.34 102	0.69 347	0.45 303	0.39 101	0.27 125	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.08 56	0.13 84	0.16 225

GwcNet-ADL	0.50 251	0.74 343	2.90 463	0.31 190	0.20 169	0.58 221	0.29 266	0.87 341	0.64 288	0.47 180	0.47 174	0.56 273	0.33 195	0.46 147	0.46 278	0.13 279	0.12 271	0.09 55	0.09 82	0.14 107	0.21 303

GANet-ADL	0.44 173	0.41 193	2.31 363	0.33 240	0.20 169	0.57 204	0.25 178	0.75 231	0.54 190	0.42 149	0.59 288	0.56 273	0.30 178	0.40 106	0.38 232	0.14 320	0.11 245	0.09 55	0.08 56	0.22 275	0.17 243

MSMDNet	0.46 201	0.44 216	2.28 359	0.26 75	0.20 169	0.55 171	0.21 75	0.75 231	0.64 288	0.48 198	0.55 260	0.68 340	0.56 365	0.46 147	0.30 168	0.11 198	0.10 199	0.13 280	0.10 117	0.18 208	0.15 198

AdaStereo	0.44 173	0.38 173	1.79 209	0.34 270	0.20 169	0.57 204	0.28 242	0.92 380	0.69 336	0.52 238	0.55 260	0.61 297	0.33 195	0.48 163	0.39 243	0.17 372	0.08 90	0.17 378	0.11 178	0.18 208	0.12 116
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.
CBMV	0.71 400	0.76 346	2.64 427	0.33 240	0.20 169	0.78 410	0.79 471	0.98 426	0.78 416	0.85 447	0.71 389	0.86 417	1.10 471	1.46 349	0.62 347	0.18 383	0.20 400	0.21 420	0.19 368	0.25 315	0.33 419
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
111111	0.24 16	0.21 14	0.82 21	0.24 30	0.21 180	0.43 61	0.13 6	0.45 45	0.35 18	0.22 39	0.27 51	0.18 14	0.16 16	0.35 70	0.18 14	0.09 47	0.06 2	0.08 8	0.06 9	0.25 315	0.08 18

MLG-Stereo_test1	0.21 3	0.33 130	0.61 3	0.23 16	0.21 180	0.45 69	0.13 6	0.33 5	0.46 108	0.13 1	0.09 1	0.18 14	0.12 4	0.32 47	0.15 2	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.09 32

HI	0.41 138	0.63 301	1.72 156	0.27 91	0.21 180	0.45 69	0.19 40	0.55 117	0.41 61	0.57 300	0.59 288	0.65 317	0.45 303	0.45 138	0.39 243	0.08 10	0.09 160	0.10 102	0.11 178	0.20 244	0.10 56

CoSv	0.41 138	0.63 301	1.72 156	0.27 91	0.21 180	0.45 69	0.19 40	0.55 117	0.41 61	0.57 300	0.59 288	0.65 317	0.45 303	0.45 138	0.39 243	0.08 10	0.09 160	0.10 102	0.11 178	0.20 244	0.10 56

rvit_stereo_ft	0.31 56	0.61 284	1.18 50	0.32 219	0.21 180	0.28 8	0.27 225	0.55 117	0.48 128	0.23 48	0.27 51	0.28 94	0.26 125	0.32 47	0.25 110	0.13 279	0.09 160	0.11 166	0.11 178	0.13 84	0.14 165

ffm	0.47 216	0.23 33	2.01 300	0.30 163	0.21 180	0.57 204	0.26 200	0.74 219	0.88 444	0.53 248	0.63 327	0.66 324	0.39 246	0.63 225	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.15 343	0.13 248	0.25 315	0.36 433

ff1	0.73 412	0.23 33	2.01 300	0.30 163	0.21 180	0.57 204	0.26 200	0.74 219	0.88 444	0.53 248	0.63 327	0.66 324	0.39 246	2.52 484	3.43 510	0.10 136	0.24 426	0.15 343	0.13 248	0.25 315	0.36 433

mmx	0.72 403	0.23 33	2.01 300	0.30 163	0.21 180	0.57 204	0.26 200	0.99 438	0.76 407	0.53 248	0.63 327	0.66 324	0.39 246	2.52 484	3.43 510	0.13 279	0.10 199	0.15 343	0.13 248	0.15 124	0.15 198

xxx	0.72 403	0.23 33	2.01 300	0.30 163	0.21 180	0.57 204	0.26 200	0.99 438	0.76 407	0.53 248	0.63 327	0.66 324	0.39 246	2.52 484	3.43 510	0.13 279	0.10 199	0.15 343	0.13 248	0.15 124	0.15 198

MIM_Stereo	0.41 138	0.60 280	1.88 248	0.31 190	0.21 180	0.50 115	0.19 40	0.64 165	0.44 84	0.43 154	0.53 239	0.43 183	0.27 142	0.51 182	0.28 135	0.08 10	0.14 307	0.11 166	0.10 117	0.26 335	0.26 371

BUS	0.41 138	0.27 66	1.13 45	0.30 163	0.21 180	0.91 446	0.23 125	1.00 446	0.61 250	0.63 368	0.53 239	0.66 324	0.30 178	0.43 120	0.32 191	0.13 279	0.10 199	0.14 316	0.12 216	0.12 55	0.11 79

BSDual-CNN	0.41 138	0.27 66	1.13 45	0.30 163	0.21 180	0.76 397	0.31 287	1.00 446	0.61 250	0.63 368	0.53 239	0.63 304	0.37 225	0.43 120	0.38 232	0.13 279	0.10 199	0.14 316	0.12 216	0.12 55	0.11 79

test_4	0.40 131	0.37 163	2.01 300	0.29 147	0.21 180	0.50 115	0.28 242	0.47 58	0.39 44	0.42 149	0.76 404	0.38 146	0.22 73	0.52 186	0.33 201	0.08 10	0.07 20	0.11 166	0.15 299	0.28 350	0.07 5

iRaft-Stereo_5w	0.54 291	1.01 442	2.08 316	0.27 91	0.21 180	0.49 107	0.28 242	0.73 215	0.58 222	0.40 135	0.61 310	0.62 301	0.46 316	1.78 400	0.47 287	0.09 47	0.07 20	0.11 166	0.10 117	0.39 433	0.12 116

psmg	0.41 138	0.27 66	1.13 45	0.27 91	0.21 180	0.75 394	0.36 337	0.90 361	0.61 250	0.59 332	0.59 288	0.63 304	0.37 225	0.43 120	0.38 232	0.13 279	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.13 84	0.11 79

IPLG	0.69 387	0.84 382	2.43 388	0.35 286	0.21 180	1.65 495	0.61 442	1.36 494	0.58 222	1.39 494	0.51 215	0.37 139	0.87 446	1.41 342	0.36 219	0.09 47	0.07 20	0.14 316	0.12 216	0.32 380	0.11 79

AACVNet	0.54 291	0.78 363	1.73 159	0.36 304	0.21 180	0.57 204	0.25 178	0.71 199	0.51 152	0.55 279	0.59 288	0.64 313	0.41 264	2.13 453	0.41 257	0.14 320	0.11 245	0.14 316	0.11 178	0.33 388	0.15 198

PSMNet-ADL	0.51 268	0.38 173	1.65 136	0.35 286	0.21 180	0.67 345	0.26 200	0.74 219	0.55 197	0.42 149	0.52 228	0.70 357	0.45 303	1.91 431	0.57 332	0.15 337	0.13 290	0.11 166	0.13 248	0.15 124	0.20 294

FTStereo	0.76 420	0.18 3	2.35 372	0.71 474	0.21 180	0.73 384	1.79 517	0.57 126	0.53 178	1.07 467	1.63 484	1.29 480	2.13 507	0.75 264	0.29 150	0.19 398	0.08 90	0.12 221	0.11 178	0.11 44	0.40 453

KYRaft	0.48 222	0.29 96	1.75 169	0.33 240	0.21 180	0.75 394	0.44 385	0.58 132	0.57 212	0.64 379	0.93 438	0.53 251	0.72 419	0.60 219	0.24 98	0.10 136	0.07 20	0.12 221	0.14 276	0.12 55	0.54 474

IRAFT_RVC	0.54 291	0.53 256	1.78 189	0.46 406	0.21 180	0.58 221	0.43 374	0.65 171	0.66 316	0.54 261	0.50 211	0.49 237	0.51 346	1.58 371	1.01 417	0.11 198	0.25 439	0.13 280	0.10 117	0.15 124	0.13 150

LMCR-Stereo	0.52 280	0.71 331	2.39 379	0.40 359	0.21 180	0.74 388	0.31 287	1.02 457	0.64 288	0.61 349	0.63 327	0.39 152	0.51 346	0.62 222	0.42 259	0.19 398	0.09 160	0.12 221	0.09 82	0.23 288	0.12 116

ACVNet	0.45 191	0.44 216	1.79 209	0.28 116	0.21 180	0.59 238	0.36 337	0.66 173	0.68 327	0.45 170	0.59 288	0.69 347	0.40 253	0.44 127	0.55 320	0.11 198	0.09 160	0.10 102	0.09 82	0.34 395	0.10 56

StereoDRNet-Refined	0.50 251	0.41 193	1.50 115	0.33 240	0.21 180	0.68 357	0.26 200	0.81 292	0.68 327	0.67 392	0.68 366	0.73 366	0.42 281	1.10 307	0.59 340	0.11 198	0.08 90	0.14 316	0.14 276	0.25 315	0.21 303
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 251	1.15 464	1.73 159	0.31 190	0.21 180	0.58 221	0.22 96	0.95 409	0.82 430	0.58 318	0.62 315	0.57 279	0.39 246	0.84 281	0.40 251	0.11 198	0.08 90	0.09 55	0.06 9	0.21 257	0.13 150

SCV	0.35 88	0.59 278	1.37 85	0.34 270	0.22 205	0.28 8	0.23 125	0.72 204	0.35 18	0.19 19	0.30 72	0.24 53	0.20 55	0.64 227	0.19 22	0.11 198	0.08 90	0.09 55	0.29 423	0.34 395	0.29 390

FoundationStereo	0.20 1	0.30 108	0.81 19	0.21 5	0.22 205	0.21 2	0.16 21	0.25 1	0.38 34	0.15 4	0.11 4	0.18 14	0.17 23	0.23 2	0.16 4	0.09 47	0.13 290	0.08 8	0.06 9	0.07 1	0.07 5

DCVSM-stereo	0.49 240	0.29 96	2.49 400	0.29 147	0.22 205	0.53 150	0.52 412	0.58 132	0.49 134	0.69 401	0.46 168	0.79 392	0.48 333	0.53 192	0.42 259	0.13 279	0.14 307	0.15 343	0.12 216	0.20 244	0.20 294

IGEV-Stereo++	0.23 12	0.23 33	0.64 6	0.24 30	0.22 205	0.47 92	0.13 6	0.52 93	0.33 12	0.18 15	0.24 34	0.17 9	0.22 73	0.32 47	0.19 22	0.08 10	0.06 2	0.08 8	0.06 9	0.17 182	0.09 32

DualNet (step1)	0.59 330	0.62 290	1.93 271	0.27 91	0.22 205	0.68 357	0.31 287	0.93 388	0.66 316	0.57 300	0.51 215	0.55 261	0.45 303	1.11 310	0.38 232	0.61 486	0.14 307	0.87 496	0.56 491	0.25 315	0.23 340

test_sample9	0.94 453	0.62 290	1.93 271	0.27 91	0.22 205	0.68 357	0.31 287	0.93 388	0.66 316	0.57 300	0.51 215	0.55 261	0.45 303	1.91 431	2.55 492	0.61 486	4.16 533	0.87 496	0.56 491	0.25 315	0.23 340

test_sample8	1.12 468	0.62 290	1.93 271	0.27 91	0.22 205	0.68 357	0.31 287	0.95 409	0.61 250	1.18 481	0.56 271	2.53 505	1.31 480	1.91 431	2.55 492	0.61 486	4.16 533	0.87 496	0.56 491	0.25 315	0.23 340

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 251	0.33 130	0.93 30	0.26 75	0.22 205	0.46 87	0.20 57	1.10 476	1.34 490	3.16 526	0.32 88	0.22 32	0.20 55	0.30 33	0.22 69	0.10 136	0.09 160	0.11 166	0.09 82	0.15 124	0.19 279

CFNet_ucs	0.48 222	0.50 248	2.32 364	0.26 75	0.22 205	0.57 204	0.22 96	0.85 322	0.65 301	0.53 248	0.64 343	0.68 340	0.44 299	0.54 196	0.31 180	0.13 279	0.12 271	0.16 361	0.11 178	0.19 229	0.17 243

gwcnet-sp	0.49 240	0.43 205	2.54 413	0.31 190	0.22 205	0.67 345	0.31 287	0.78 269	0.65 301	0.58 318	0.47 174	0.46 216	0.43 291	0.76 267	0.46 278	0.11 198	0.11 245	0.11 166	0.11 178	0.15 124	0.14 165

scenet	0.49 240	0.43 205	2.54 413	0.31 190	0.22 205	0.67 345	0.31 287	0.78 269	0.65 301	0.58 318	0.47 174	0.46 216	0.43 291	0.76 267	0.46 278	0.11 198	0.11 245	0.11 166	0.11 178	0.15 124	0.14 165

ssnet_v2	0.55 304	0.60 280	1.86 241	0.32 219	0.22 205	0.72 378	0.44 385	0.94 396	0.74 385	0.63 368	0.54 251	0.81 398	0.47 324	0.77 271	0.70 367	0.16 358	0.14 307	0.14 316	0.14 276	0.30 365	0.30 399

ssnet	0.49 240	0.43 205	2.54 413	0.31 190	0.22 205	0.67 345	0.31 287	0.78 269	0.65 301	0.58 318	0.47 174	0.46 216	0.43 291	0.76 267	0.46 278	0.11 198	0.11 245	0.11 166	0.11 178	0.15 124	0.14 165

LCNet	0.54 291	0.37 163	1.78 189	0.92 491	0.22 205	0.96 451	0.30 274	0.59 140	0.58 222	0.51 230	0.55 260	0.41 166	0.76 429	0.84 281	0.26 117	0.09 47	0.06 2	0.12 221	0.18 348	0.98 497	0.39 449

ICVP	0.46 201	0.29 96	2.41 382	0.33 240	0.22 205	0.59 238	0.55 423	0.75 231	0.50 144	0.44 160	0.60 303	0.49 237	0.35 205	0.53 192	0.37 225	0.16 358	0.16 349	0.14 316	0.11 178	0.15 124	0.15 198
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
hitnet-ft	0.67 376	0.80 367	1.90 259	0.28 116	0.22 205	0.69 363	0.36 337	0.85 322	0.65 301	0.56 289	0.84 420	1.03 455	0.95 459	2.32 464	0.55 320	0.23 430	0.14 307	0.41 475	0.13 248	0.24 303	0.17 243

iResNetv2_ROB	0.59 330	1.43 492	2.96 466	0.40 359	0.22 205	0.58 221	0.28 242	0.91 371	0.73 381	0.57 300	0.63 327	0.60 295	0.41 264	0.74 263	0.35 216	0.11 198	0.08 90	0.10 102	0.07 30	0.43 449	0.17 243

CBMV_ROB	0.76 420	0.42 200	2.68 432	0.33 240	0.22 205	0.74 388	0.47 402	0.96 414	0.76 407	1.04 466	0.96 442	0.88 423	0.93 453	2.06 446	1.19 434	0.22 427	0.24 426	0.27 446	0.25 405	0.25 315	0.28 384

DN-CSS_ROB	0.48 222	1.23 474	1.99 297	0.39 350	0.22 205	0.56 186	0.19 40	0.75 231	0.61 250	0.45 170	0.62 315	0.41 166	0.31 186	0.70 255	0.32 191	0.11 198	0.08 90	0.14 316	0.13 248	0.36 409	0.12 116

MyStereo07	0.34 77	0.40 187	1.46 102	0.29 147	0.23 224	0.60 249	0.31 287	0.53 102	0.42 70	0.25 67	0.25 40	0.20 22	0.26 125	0.57 204	0.19 22	0.09 47	0.18 377	0.12 221	0.11 178	0.16 160	0.19 279

MyStereo06	0.54 291	0.41 193	2.68 432	0.30 163	0.23 224	0.60 249	0.30 274	0.81 292	0.44 84	0.84 444	0.52 228	0.78 387	0.58 374	0.48 163	1.10 425	0.09 47	0.17 367	0.12 221	0.10 117	0.16 160	0.20 294

MyStereo05	0.49 240	0.41 193	2.72 438	0.30 163	0.23 224	0.60 249	0.30 274	0.82 299	0.77 411	0.52 238	0.37 114	0.51 243	0.42 281	0.52 186	0.38 232	0.09 47	0.17 367	0.12 221	0.10 117	0.16 160	0.20 294

MyStereo04	0.48 222	0.40 187	2.65 429	0.29 147	0.23 224	0.60 249	0.31 287	0.83 305	0.75 398	0.47 180	0.36 111	0.53 251	0.42 281	0.53 192	0.39 243	0.09 47	0.18 377	0.12 221	0.11 178	0.16 160	0.19 279

CBFPSM	0.56 311	0.91 403	1.82 222	0.28 116	0.23 224	0.71 372	0.37 345	0.72 204	0.64 288	0.50 217	0.49 203	1.03 455	0.83 438	0.62 222	1.35 445	0.10 136	0.12 271	0.10 102	0.10 117	0.18 208	0.19 279

DCRE	0.50 251	0.63 301	2.13 327	0.30 163	0.23 224	0.45 69	0.24 158	0.59 140	0.53 178	0.50 217	2.10 494	0.42 179	0.26 125	0.35 70	0.23 77	0.09 47	0.14 307	0.10 102	0.32 444	0.16 160	0.15 198

CSP-Net	0.50 251	0.39 182	1.25 64	0.29 147	0.23 224	0.77 405	0.35 330	0.86 332	0.57 212	0.59 332	0.59 288	0.65 317	0.40 253	1.77 399	0.44 273	0.16 358	0.11 245	0.10 102	0.10 117	0.20 244	0.14 165

STrans-v2	0.67 376	0.56 272	2.64 427	0.27 91	0.23 224	0.57 204	0.33 318	0.96 414	0.69 336	0.92 454	0.85 424	0.89 425	0.93 453	1.83 413	1.21 437	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.09 82	0.11 44	0.12 116

IIG-Stereo	0.59 330	0.65 312	1.74 163	0.54 441	0.23 224	0.61 270	0.21 75	0.73 215	0.65 301	0.64 379	0.69 375	0.69 347	0.38 232	2.09 450	1.39 448	0.11 198	0.07 20	0.11 166	0.09 82	0.15 124	0.09 32

PSM-AAD	0.63 355	0.22 26	1.77 184	0.37 325	0.23 224	0.86 434	1.17 500	0.59 140	0.60 234	0.64 379	0.71 389	0.68 340	2.93 515	0.65 237	0.31 180	0.09 47	0.07 20	0.17 378	0.15 299	0.13 84	0.33 419

GrayStereo	0.66 371	0.19 5	1.76 175	0.90 489	0.23 224	0.62 290	1.42 514	0.62 156	0.60 234	0.72 412	0.78 408	0.56 273	3.07 518	0.60 219	0.26 117	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.21 384	0.11 44	0.18 263

Prome-Stereo	0.49 240	0.30 108	1.76 175	0.60 463	0.23 224	0.63 308	0.42 367	0.62 156	0.60 234	0.59 332	1.03 454	0.43 183	0.72 419	0.60 219	0.33 201	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.09 82	0.11 44	0.43 460

RALAANet	0.43 163	0.98 432	1.90 259	0.32 219	0.23 224	0.48 100	0.19 40	0.67 182	0.53 178	0.48 198	0.45 161	0.39 152	0.30 178	0.48 163	0.37 225	0.10 136	0.08 90	0.11 166	0.14 276	0.27 344	0.10 56

DFGA-Net	0.51 268	1.06 449	1.75 169	0.30 163	0.24 237	0.54 158	0.22 96	0.63 162	0.60 234	0.48 198	0.51 215	0.35 133	0.27 142	1.82 412	0.53 314	0.10 136	0.08 90	0.12 221	0.12 216	0.37 417	0.15 198

G2L-Stereo_aug	0.54 291	0.33 130	2.61 424	0.28 116	0.24 237	0.62 290	0.28 242	0.74 219	0.72 365	0.63 368	0.65 352	0.73 366	0.48 333	1.37 337	0.57 332	0.10 136	0.08 90	0.09 55	0.07 30	0.21 257	0.11 79

rvit_105_1	0.44 173	0.54 261	1.46 102	0.36 304	0.24 237	0.51 124	0.45 391	0.75 231	0.74 385	0.45 170	0.44 157	0.44 194	0.36 211	0.62 222	0.38 232	0.20 408	0.18 377	0.18 398	0.22 392	0.18 208	0.18 263

AIO-Stereo	0.30 48	0.27 66	1.25 64	0.27 91	0.24 237	0.37 43	0.20 57	0.52 93	0.36 25	0.21 31	0.30 72	0.23 40	0.14 8	0.31 40	0.20 44	0.08 10	0.07 20	0.09 55	0.38 465	0.19 229	0.31 407

RSM	0.28 29	0.26 60	0.97 33	0.25 47	0.24 237	0.37 43	0.21 75	0.49 69	0.44 84	0.21 31	0.27 51	0.28 94	0.17 23	0.38 96	0.20 44	0.07 2	0.07 20	0.09 55	0.34 451	0.21 257	0.16 225

ttt	0.66 371	0.22 26	1.68 143	0.34 270	0.24 237	0.60 249	0.26 200	1.00 446	0.77 411	0.55 279	0.67 358	0.54 257	0.36 211	2.14 454	3.03 499	0.16 358	0.13 290	0.13 280	0.12 216	0.15 124	0.17 243

MIF-Stereo (partial)	0.34 77	0.41 193	1.93 271	0.26 75	0.24 237	0.32 23	0.17 26	0.53 102	0.42 70	0.25 67	0.37 114	0.25 63	0.26 125	0.44 127	0.31 180	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.19 229	0.14 165

UniTT-Stereo	0.30 48	0.36 160	1.68 143	0.27 91	0.24 237	0.29 12	0.18 33	0.33 5	0.34 14	0.26 75	0.37 114	0.18 14	0.18 39	0.31 40	0.27 125	0.10 136	0.08 90	0.08 8	0.07 30	0.25 315	0.08 18

LL-Strereo2	0.41 138	0.90 402	1.83 228	0.44 387	0.24 237	0.54 158	0.27 225	0.58 132	0.45 99	0.41 144	0.33 96	0.44 194	0.21 64	0.44 127	0.34 208	0.09 47	0.08 90	0.16 361	0.14 276	0.17 182	0.17 243

hknet	0.47 216	0.29 96	1.70 149	0.30 163	0.24 237	0.76 397	0.31 287	1.00 446	0.64 288	0.63 368	0.53 239	0.80 395	0.38 232	0.77 271	0.37 225	0.11 198	0.10 199	0.14 316	0.12 216	0.12 55	0.11 79

GMM-Stereo	0.50 251	0.23 33	2.41 382	0.54 441	0.24 237	0.77 405	0.46 394	0.59 140	0.57 212	0.58 318	0.73 396	0.47 224	0.43 291	0.68 244	0.27 125	0.10 136	0.06 2	0.13 280	0.13 248	0.14 107	0.44 462

Anonymous3	0.42 157	0.35 151	2.09 317	0.33 240	0.24 237	0.72 378	0.31 287	0.74 219	0.55 197	0.35 110	0.40 136	0.33 123	0.29 170	0.44 127	0.28 135	0.18 383	0.18 377	0.13 280	0.13 248	0.17 182	0.17 243

sAnonymous2	0.38 110	0.62 290	2.15 333	0.31 190	0.24 237	0.34 30	0.27 225	0.53 102	0.46 108	0.24 52	0.29 62	0.23 40	0.28 157	0.28 16	0.22 69	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.13 248	0.38 424	0.35 425

CroCo_RVC	0.38 110	0.62 290	2.15 333	0.31 190	0.24 237	0.34 30	0.27 225	0.53 102	0.46 108	0.24 52	0.29 62	0.23 40	0.28 157	0.28 16	0.22 69	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.13 248	0.38 424	0.35 425

DMCA	0.41 138	0.52 251	1.26 66	0.31 190	0.24 237	0.59 238	0.26 200	0.77 254	0.63 280	0.58 318	0.48 186	0.57 279	0.35 205	0.40 106	0.50 302	0.14 320	0.10 199	0.14 316	0.10 117	0.15 124	0.15 198

FADNet_RVC	0.81 437	1.14 460	2.42 384	0.30 163	0.24 237	0.71 372	0.24 158	0.95 409	0.61 250	0.44 160	0.56 271	0.59 289	0.42 281	1.52 361	0.68 363	0.94 502	0.96 517	0.28 449	1.00 517	0.90 496	1.36 519

TDLM	0.67 376	0.92 404	1.76 175	0.37 325	0.24 237	0.66 339	0.56 428	0.82 299	0.74 385	1.16 474	0.62 315	0.61 297	0.48 333	2.70 496	0.50 302	0.20 408	0.11 245	0.35 465	0.14 276	0.32 380	0.16 225

coex_refinement	0.58 322	0.94 412	1.87 246	0.38 340	0.25 254	0.64 319	0.34 322	0.83 305	0.65 301	0.60 341	0.63 327	0.81 398	0.48 333	1.85 420	0.56 328	0.13 279	0.09 160	0.10 102	0.10 117	0.16 160	0.16 225

ACV-stereo	0.66 371	0.76 346	2.86 455	0.32 219	0.25 254	1.01 458	0.60 438	0.59 140	0.52 159	0.41 144	0.45 161	1.55 492	0.94 456	1.40 341	0.69 365	0.14 320	0.13 290	0.12 221	0.11 178	0.20 244	0.19 279

iinet-f	0.57 317	0.93 410	2.27 357	0.31 190	0.25 254	0.83 426	0.33 318	0.81 292	0.65 301	0.54 261	0.63 327	0.73 366	0.67 407	0.73 260	0.67 360	0.13 279	0.13 290	0.11 166	0.10 117	0.43 449	0.16 225

IER	0.43 163	0.38 173	1.69 145	0.26 75	0.25 254	0.66 339	0.26 200	0.71 199	0.55 197	0.54 261	0.59 288	0.60 295	0.53 353	0.52 186	0.39 243	0.11 198	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.14 107	0.11 79

NINENet	0.50 251	0.33 130	1.69 145	0.55 448	0.25 254	0.91 446	0.23 125	0.98 426	0.71 355	0.53 248	0.55 260	0.66 324	0.30 178	1.22 323	0.32 191	0.15 337	0.13 290	0.16 361	0.11 178	0.16 160	0.13 150

HHNet	0.60 336	0.65 312	2.60 423	0.36 304	0.25 254	0.64 319	0.61 442	0.64 165	0.62 268	0.55 279	1.13 463	0.32 117	0.60 380	0.42 117	1.79 467	0.15 337	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.18 208	0.15 198

GEStereo_RVC	0.54 291	0.87 392	1.95 283	0.47 411	0.25 254	0.62 290	0.37 345	1.00 446	0.74 385	0.53 248	0.54 251	0.59 289	0.44 299	1.10 307	0.46 278	0.15 337	0.11 245	0.12 221	0.10 117	0.26 335	0.19 279

PSMNet-RSSM	0.53 286	0.82 376	1.78 189	0.31 190	0.25 254	0.58 221	0.28 242	0.84 316	0.60 234	0.50 217	0.61 310	0.67 333	0.43 291	1.68 384	0.42 259	0.15 337	0.10 199	0.14 316	0.16 318	0.15 124	0.13 150

GwcNet-RSSM	0.57 317	0.94 412	2.13 327	0.32 219	0.25 254	0.60 249	0.30 274	0.80 288	0.66 316	0.52 238	0.64 343	0.71 360	0.40 253	1.79 404	0.50 302	0.13 279	0.09 160	0.12 221	0.12 216	0.21 257	0.15 198

GANet	0.75 417	0.84 382	2.01 300	0.40 359	0.25 254	0.74 388	0.66 450	0.87 341	0.73 381	0.71 409	1.07 459	0.84 410	0.59 377	2.71 498	1.15 432	0.17 372	0.16 349	0.44 478	0.16 318	0.31 373	0.20 294

CFNet	0.58 322	0.96 421	1.78 189	0.33 240	0.25 254	0.63 308	0.22 96	0.88 349	0.75 398	0.46 178	0.59 288	0.58 286	0.40 253	2.29 462	0.48 292	0.12 249	0.09 160	0.15 343	0.14 276	0.30 365	0.15 198

AANet_RVC	0.68 383	1.00 438	2.09 317	0.33 240	0.25 254	0.58 221	0.32 310	0.81 292	0.80 424	0.61 349	0.94 439	0.80 395	0.41 264	2.46 479	1.02 419	0.36 470	0.14 307	0.10 102	0.09 82	0.23 288	0.22 316

DLCB_ROB	0.54 291	0.55 270	1.49 112	0.36 304	0.25 254	0.65 333	0.36 337	0.80 288	0.70 345	0.72 412	0.69 375	0.83 405	0.46 316	1.53 362	0.60 342	0.13 279	0.12 271	0.14 316	0.14 276	0.14 107	0.13 150

NOSS_ROB	0.64 359	0.65 312	1.62 134	0.46 406	0.25 254	0.67 345	0.30 274	0.93 388	0.77 411	0.59 332	0.57 279	0.77 384	0.38 232	2.78 500	0.44 273	0.23 430	0.24 426	0.28 449	0.26 412	0.27 344	0.39 449

ETE_ROB	0.60 336	0.71 331	1.55 122	0.37 325	0.25 254	0.69 363	0.51 409	1.47 498	0.70 345	0.80 432	0.69 375	0.85 413	0.49 341	1.36 336	0.58 338	0.16 358	0.13 290	0.19 404	0.16 318	0.21 257	0.23 340

MM-Stereo_test1	0.41 138	0.39 182	2.29 361	0.38 340	0.26 269	0.44 66	0.28 242	0.63 162	0.51 152	0.40 135	0.32 88	0.26 76	0.26 125	0.46 147	0.22 69	0.09 47	0.21 409	0.10 102	0.09 82	0.39 433	0.15 198

GCAP-BAT	0.43 163	0.31 119	1.82 222	0.25 47	0.26 269	0.65 333	0.23 125	0.48 63	0.37 30	0.67 392	0.82 416	0.44 194	0.24 96	0.48 163	0.87 397	0.09 47	0.13 290	0.09 55	0.22 392	0.08 4	0.09 32

CoDeX	0.52 280	0.43 205	2.25 354	0.29 147	0.26 269	0.61 270	0.32 310	0.99 438	0.68 327	0.48 198	0.55 260	0.52 249	0.40 253	1.60 374	0.35 216	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.10 117	0.13 84	0.12 116

HBP-ISP	0.76 420	1.30 482	3.19 488	0.35 286	0.26 269	0.85 432	0.54 420	1.03 464	0.72 365	0.80 432	0.69 375	0.68 340	0.83 438	2.04 444	0.44 273	0.23 430	0.24 426	0.29 456	0.25 405	0.28 350	0.24 352

CRFU-Net	0.56 311	0.38 173	1.86 241	0.46 406	0.26 269	0.82 424	0.36 337	0.90 361	0.49 134	0.62 360	0.59 288	0.78 387	1.35 484	1.00 297	0.48 292	0.15 337	0.14 307	0.17 378	0.10 117	0.19 229	0.14 165

TransformOpticalFlow	0.64 359	0.56 272	2.66 430	0.44 387	0.26 269	0.62 290	0.28 242	0.83 305	0.71 355	0.76 424	0.74 399	0.91 429	0.85 442	1.83 413	0.81 391	0.10 136	0.07 20	0.11 166	0.09 82	0.11 44	0.12 116

RALCasStereoNet	0.45 191	0.88 396	1.85 233	0.30 163	0.26 269	0.49 107	0.26 200	0.58 132	0.51 152	0.36 115	0.48 186	0.36 137	0.28 157	0.55 200	0.34 208	0.10 136	0.53 490	0.09 55	0.08 56	0.25 315	0.34 423

GANet-RSSM	0.55 304	0.73 340	1.90 259	0.36 304	0.26 269	0.59 238	0.27 225	0.78 269	0.52 159	0.47 180	0.57 279	0.63 304	0.45 303	1.92 435	0.43 268	0.14 320	0.10 199	0.25 442	0.11 178	0.34 395	0.14 165

FADNet-RVC	0.61 344	1.26 479	2.12 325	0.33 240	0.26 269	0.59 238	0.29 266	0.86 332	0.62 268	0.45 170	0.50 211	0.62 301	0.46 316	1.73 392	0.55 320	0.17 372	0.20 400	0.17 378	0.18 348	0.59 476	0.28 384

SuperB	1.15 472	1.14 460	5.43 523	0.36 304	0.26 269	0.81 421	0.89 479	0.88 349	1.17 481	0.67 392	0.68 366	0.63 304	1.39 488	1.74 394	3.37 508	0.15 337	0.12 271	0.17 378	0.16 318	2.80 527	0.25 361

GANetREF_RVC	0.75 417	1.15 464	2.46 393	0.47 411	0.26 269	0.83 426	0.61 442	0.97 422	0.89 448	0.62 360	0.61 310	0.72 363	0.59 377	2.42 475	0.55 320	0.32 463	0.25 439	0.36 467	0.24 398	0.39 433	0.31 407
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
CVANet_RVC	0.65 367	0.80 367	2.13 327	0.36 304	0.26 269	0.62 290	0.42 367	0.84 316	0.72 365	0.69 401	0.68 366	0.68 340	0.52 351	2.64 491	0.42 259	0.19 398	0.12 271	0.22 423	0.17 335	0.37 417	0.15 198

DeepPruner_ROB	0.50 251	0.70 329	1.94 280	0.29 147	0.26 269	0.63 308	0.31 287	0.80 288	0.48 128	0.61 349	0.55 260	0.66 324	0.38 232	0.98 294	0.40 251	0.19 398	0.14 307	0.14 316	0.14 276	0.23 288	0.17 243

G2L-Stereo	0.55 304	0.85 386	2.18 340	0.31 190	0.27 282	0.59 238	0.27 225	0.77 254	0.55 197	0.54 261	0.52 228	0.71 360	0.36 211	1.75 396	0.50 302	0.13 279	0.11 245	0.13 280	0.11 178	0.29 354	0.15 198

DispNO	0.67 376	0.98 432	2.58 418	0.31 190	0.27 282	0.59 238	0.29 266	0.83 305	0.68 327	0.53 248	0.79 411	0.83 405	0.47 324	2.46 479	0.68 363	0.12 249	0.10 199	0.19 404	0.31 438	0.16 160	0.17 243

testlalala_base	0.46 201	0.30 108	1.82 222	0.34 270	0.27 282	0.55 171	0.21 75	0.85 322	0.32 8	0.32 105	0.39 131	0.31 109	0.23 87	0.30 33	0.28 135	0.95 503	0.30 454	0.09 55	0.21 384	1.03 498	0.18 263

test-1	0.44 173	0.48 239	1.69 145	0.30 163	0.27 282	0.50 115	0.28 242	0.80 288	0.43 80	0.40 135	0.54 251	0.41 166	0.24 96	0.31 40	1.16 433	0.09 47	0.20 400	0.10 102	0.17 335	0.11 44	0.26 371

pcwnet_v2	0.64 359	0.49 242	4.41 516	0.32 219	0.27 282	0.60 249	0.25 178	0.97 422	0.88 444	0.59 332	0.70 385	0.63 304	0.55 361	0.66 240	0.37 225	0.17 372	0.15 332	0.15 343	0.14 276	0.21 257	0.23 340

sCroCo_RVC	0.33 69	0.32 125	1.89 255	0.34 270	0.27 282	0.30 14	0.22 96	0.48 63	0.44 84	0.22 39	0.33 96	0.25 63	0.25 111	0.32 47	0.24 98	0.14 320	0.16 349	0.12 221	0.12 216	0.15 124	0.13 150

SFCPSM	0.46 201	0.24 41	2.35 372	0.27 91	0.27 282	0.70 370	0.32 310	0.96 414	0.63 280	0.49 210	0.52 228	0.43 183	0.36 211	0.52 186	0.43 268	0.12 249	0.09 160	0.12 221	0.16 318	0.16 160	0.12 116

MMNet	0.50 251	0.48 239	1.93 271	0.33 240	0.27 282	0.79 414	0.28 242	0.81 292	0.74 385	0.60 341	0.56 271	0.59 289	0.55 361	0.79 276	0.59 340	0.10 136	0.09 160	0.12 221	0.11 178	0.13 84	0.14 165

UCFNet_RVC	0.48 222	0.82 376	1.85 233	0.30 163	0.27 282	0.64 319	0.26 200	0.74 219	0.55 197	0.48 198	0.53 239	0.63 304	0.41 264	0.88 288	0.38 232	0.15 337	0.10 199	0.17 378	0.17 335	0.18 208	0.15 198

SANet	1.20 476	1.21 472	3.33 497	0.38 340	0.27 282	1.73 499	0.85 476	1.10 476	2.49 517	1.16 474	1.83 488	1.72 494	1.50 494	2.37 466	2.84 497	0.18 383	0.16 349	0.16 361	0.15 299	0.32 380	0.32 412

XPNet_ROB	0.61 344	0.72 335	1.66 140	0.37 325	0.27 282	0.67 345	0.47 402	0.89 355	0.71 355	0.78 430	0.70 385	0.81 398	0.53 353	1.70 387	0.76 381	0.21 414	0.16 349	0.16 361	0.15 299	0.20 244	0.21 303

RAFT-Stereo-weight	0.34 77	0.29 96	1.43 97	0.28 116	0.28 293	0.55 171	0.22 96	0.78 269	0.48 128	0.46 178	0.38 123	0.36 137	0.17 23	0.33 57	0.23 77	0.09 47	0.08 90	0.09 55	0.07 30	0.09 15	0.09 32

ACRE	0.56 311	1.14 460	2.77 448	0.76 478	0.28 293	0.60 249	0.56 428	0.76 244	0.58 222	0.55 279	0.62 315	0.41 166	0.29 170	0.44 127	0.39 243	0.11 198	0.19 389	0.13 280	0.14 276	0.36 409	0.18 263

SACVNet	0.60 336	0.74 343	1.90 259	0.37 325	0.28 293	0.64 319	0.37 345	0.86 332	0.61 250	0.65 386	0.62 315	0.69 347	0.44 299	2.08 448	0.42 259	0.18 383	0.14 307	0.16 361	0.15 299	0.38 424	0.24 352

cf-r	0.53 286	0.81 372	2.15 333	0.33 240	0.28 293	0.60 249	0.28 242	0.78 269	0.64 288	0.51 230	0.60 303	0.75 378	0.40 253	1.32 332	0.43 268	0.13 279	0.09 160	0.11 166	0.12 216	0.15 124	0.14 165

DSFCA	0.54 291	0.35 151	1.41 92	0.28 116	0.28 293	0.79 414	0.88 478	0.76 244	0.70 345	0.72 412	0.66 355	0.67 333	0.57 370	1.17 319	0.63 349	0.16 358	0.14 307	0.13 280	0.14 276	0.16 160	0.13 150

MeshStereo	1.21 477	1.15 464	3.01 472	0.34 270	0.28 293	1.10 470	0.69 458	1.35 493	1.01 465	2.71 520	2.41 503	2.96 508	1.45 491	2.80 502	1.40 450	0.22 427	0.22 415	0.22 423	0.19 368	0.50 466	0.26 371
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
castereo	0.30 48	0.44 216	0.81 19	0.24 30	0.29 299	0.41 55	0.27 225	0.72 204	0.45 99	0.22 39	0.30 72	0.24 53	0.31 186	0.25 5	0.21 57	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.31 438	0.12 55	0.09 32

MaDis-Stereo	0.29 38	0.54 261	1.44 99	0.24 30	0.29 299	0.29 12	0.16 21	0.45 45	0.37 30	0.19 19	0.21 21	0.28 94	0.22 73	0.30 33	0.29 150	0.10 136	0.09 160	0.10 102	0.08 56	0.11 44	0.11 79

TRStereo	0.53 286	0.76 346	2.38 377	0.42 376	0.29 299	0.69 363	0.23 125	1.81 509	0.55 197	0.36 115	0.32 88	0.47 224	0.40 253	0.46 147	0.25 110	0.12 249	0.11 245	0.11 166	0.41 473	0.13 84	0.32 412

RAFT-RH_RVC	0.61 344	0.50 248	2.33 367	0.36 304	0.29 299	0.60 249	0.18 33	0.44 40	0.58 222	0.76 424	1.91 490	0.47 224	0.29 170	1.60 374	1.23 439	0.14 320	0.07 20	0.13 280	0.13 248	0.10 28	0.09 32

HCRNet	0.46 201	0.49 242	1.65 136	0.38 340	0.29 299	0.58 221	0.22 96	0.75 231	0.62 268	0.47 180	0.49 203	0.48 235	0.36 211	1.12 313	0.37 225	0.15 337	0.10 199	0.15 343	0.13 248	0.17 182	0.17 243

psmorigin	1.36 488	0.60 280	13.80 538	0.37 325	0.29 299	0.62 290	0.33 318	0.77 254	0.61 250	0.96 460	0.88 429	1.17 476	0.73 422	4.00 520	0.86 396	0.19 398	0.22 415	0.17 378	0.18 348	0.24 303	0.29 390

FAT-Stereo	0.70 391	0.54 261	2.88 457	0.36 304	0.29 299	0.62 290	0.54 420	0.97 422	0.87 441	0.76 424	0.92 434	0.94 438	0.80 434	1.84 418	0.57 332	0.18 383	0.19 389	0.17 378	0.16 318	0.22 275	0.25 361

FADNet-RVC-Resample	0.67 376	1.16 469	3.16 484	0.37 325	0.29 299	0.62 290	0.38 351	0.86 332	0.63 280	0.51 230	0.50 211	0.57 279	0.45 303	1.57 367	0.49 297	0.24 438	0.32 462	0.23 430	0.19 368	0.27 344	0.62 483

RTSC	0.72 403	1.00 438	2.22 348	0.40 359	0.29 299	0.82 424	0.31 287	0.96 414	1.10 476	0.92 454	0.81 412	0.78 387	0.58 374	1.23 325	1.55 457	0.18 383	0.17 367	0.14 316	0.17 335	0.43 449	0.30 399

HSM	0.62 349	0.76 346	1.72 156	0.30 163	0.29 299	0.64 319	0.28 242	0.94 396	0.62 268	0.58 318	0.57 279	1.40 486	0.64 398	2.59 489	0.42 259	0.11 198	0.08 90	0.10 102	0.08 56	0.14 107	0.11 79

LALA_ROB	0.60 336	0.76 346	1.69 145	0.36 304	0.29 299	0.79 414	0.55 423	0.94 396	0.77 411	0.81 437	0.67 358	0.94 438	0.49 341	0.99 295	0.73 377	0.21 414	0.15 332	0.20 412	0.18 348	0.23 288	0.21 303

MM-Stereo_test3	0.40 131	0.58 276	1.75 169	0.36 304	0.30 310	0.45 69	0.30 274	0.72 204	0.59 229	0.31 96	0.43 146	0.32 117	0.23 87	0.35 70	0.29 150	0.10 136	0.20 400	0.10 102	0.08 56	0.40 438	0.11 79

4D-IteraStereo	0.44 173	0.96 421	2.63 425	0.27 91	0.30 310	0.45 69	0.25 178	0.52 93	0.50 144	0.40 135	0.31 83	0.40 160	0.19 47	0.35 70	0.32 191	0.09 47	0.06 2	0.12 221	0.11 178	0.19 229	0.30 399

coex-ft	5.95 531	1.67 503	60.57 552	0.34 270	0.30 310	0.77 405	0.69 458	0.74 219	4.41 523	19.22 544	2.15 496	1.62 493	7.97 532	1.81 411	8.96 532	0.44 474	2.08 529	0.18 398	0.19 368	0.38 424	4.62 534

fast-acv-ft	0.63 355	0.88 396	3.10 478	0.38 340	0.30 310	0.79 414	0.48 405	0.69 189	0.72 365	0.58 318	0.78 408	0.76 382	0.60 380	0.67 241	0.73 377	0.15 337	0.15 332	0.18 398	0.17 335	0.37 417	0.16 225

Selective-IGEV	0.29 38	0.23 33	1.28 68	0.27 91	0.30 310	0.35 35	0.20 57	0.56 123	0.38 34	0.21 31	0.30 72	0.22 32	0.18 39	0.37 88	0.18 14	0.07 2	0.06 2	0.08 8	0.15 299	0.16 160	0.29 390

Anonymous_2	0.74 415	0.32 125	1.65 136	0.33 240	0.30 310	0.67 345	0.32 310	0.69 189	0.46 108	0.48 198	0.41 140	0.84 410	0.58 374	0.51 182	0.40 251	0.32 463	0.38 470	1.43 518	3.69 534	0.80 493	0.27 378

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 317	0.87 392	2.11 322	0.32 219	0.30 310	0.84 428	0.40 358	0.88 349	0.72 365	0.65 386	0.73 396	0.66 324	0.57 370	0.93 289	0.71 370	0.13 279	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.15 124	0.14 165

RAFT_CTSACE	0.46 201	0.76 346	2.07 311	0.35 286	0.30 310	0.54 158	0.30 274	0.61 152	0.48 128	0.49 210	0.76 404	0.55 261	0.36 211	0.58 207	0.22 69	0.08 10	0.13 290	0.11 166	0.10 117	0.41 441	0.08 18

rafts_anoy	0.43 163	0.89 399	1.96 292	0.32 219	0.30 310	0.48 100	0.24 158	0.62 156	0.49 134	0.37 119	0.38 123	0.33 123	0.30 178	0.51 182	0.34 208	0.10 136	0.39 476	0.13 280	0.15 299	0.17 182	0.15 198

Syn2CoEx	0.70 391	1.07 452	2.74 444	0.43 380	0.30 310	0.64 319	0.42 367	0.99 438	0.78 416	0.62 360	0.78 408	0.74 373	0.72 419	1.92 435	0.61 345	0.20 408	0.17 367	0.19 404	0.15 299	0.29 354	0.22 316

psm_up	0.57 317	0.61 284	1.83 228	0.35 286	0.30 310	0.64 319	0.37 345	0.90 361	0.68 327	0.59 332	0.55 260	0.68 340	0.54 356	1.91 431	0.46 278	0.16 358	0.15 332	0.16 361	0.15 299	0.23 288	0.13 150

CFNet-ft	0.51 268	0.76 346	1.79 209	0.28 116	0.30 310	0.63 308	0.28 242	0.66 173	0.55 197	0.45 170	0.57 279	0.74 373	0.41 264	1.46 349	0.42 259	0.14 320	0.10 199	0.28 449	0.13 248	0.18 208	0.14 165

FADNet	0.64 359	1.22 473	2.06 309	0.32 219	0.30 310	0.66 339	0.29 266	0.88 349	0.72 365	0.44 160	0.48 186	0.66 324	0.57 370	1.84 418	0.45 277	0.46 478	0.20 400	0.17 378	0.19 368	0.59 476	0.24 352

STTStereo	0.51 268	0.69 326	2.14 332	0.36 304	0.30 310	0.61 270	0.32 310	0.77 254	0.60 234	0.60 341	0.54 251	0.67 333	0.43 291	0.86 284	0.42 259	0.16 358	0.15 332	0.17 378	0.20 378	0.16 160	0.15 198

CFNet_RVC	0.51 268	0.76 346	1.79 209	0.28 116	0.30 310	0.63 308	0.28 242	0.66 173	0.55 197	0.45 170	0.57 279	0.74 373	0.41 264	1.46 349	0.42 259	0.14 320	0.10 199	0.28 449	0.13 248	0.18 208	0.14 165

NCCL2	0.65 367	0.94 412	1.96 292	0.43 380	0.30 310	0.71 372	0.68 456	0.84 316	0.65 301	0.70 405	0.60 303	0.86 417	0.54 356	1.56 365	0.57 332	0.20 408	0.16 349	0.67 490	0.25 405	0.22 275	0.24 352

FBW_ROB	0.83 439	0.77 355	1.77 184	0.44 387	0.30 310	0.87 438	0.46 394	1.10 476	0.91 451	0.81 437	0.75 402	1.01 451	0.61 389	3.66 518	1.23 439	0.26 447	0.23 423	0.36 467	0.25 405	0.27 344	0.62 483

ISRNet	0.47 216	0.44 216	1.55 122	0.37 325	0.31 327	0.49 107	0.19 40	0.75 231	0.66 316	0.63 368	0.71 389	0.67 333	0.39 246	0.58 207	0.44 273	0.23 430	0.16 349	0.21 420	0.20 378	0.21 257	0.25 361

MoCha-V2	0.36 95	0.32 125	1.41 92	0.36 304	0.31 327	0.35 35	0.19 40	0.57 126	0.39 44	0.30 92	0.32 88	0.28 94	0.27 142	0.47 158	0.24 98	0.08 10	0.56 492	0.08 8	0.38 465	0.18 208	0.12 116

Wz-Net-TNSev	0.91 449	1.73 509	3.08 476	0.36 304	0.31 327	1.00 457	0.71 462	1.06 470	0.97 459	0.71 409	0.72 394	1.09 466	0.87 446	2.42 475	1.59 458	0.20 408	0.20 400	0.16 361	0.20 378	0.44 457	0.35 425

Wz-Net-SNSev	0.76 420	1.32 486	3.11 480	0.40 359	0.31 327	0.71 372	0.60 438	0.98 426	0.87 441	0.67 392	0.83 417	0.96 441	0.60 380	1.67 383	0.97 406	0.16 358	0.15 332	0.16 361	0.17 335	0.36 409	0.24 352

CIPLG	0.56 311	1.19 470	2.46 393	0.80 482	0.31 327	0.61 270	0.57 432	0.76 244	0.57 212	0.56 289	0.63 327	0.41 166	0.30 178	0.45 138	0.40 251	0.11 198	0.20 400	0.13 280	0.13 248	0.35 405	0.19 279

IPLGR_C	0.58 322	1.25 477	2.72 438	0.80 482	0.31 327	0.60 249	0.61 442	0.76 244	0.58 222	0.56 289	0.62 315	0.41 166	0.31 186	0.43 120	0.40 251	0.11 198	0.22 415	0.13 280	0.15 299	0.35 405	0.19 279

PS-NSSS	0.63 355	1.00 438	1.81 216	0.30 163	0.31 327	0.63 308	0.34 322	0.98 426	0.69 336	0.54 261	0.74 399	0.51 243	0.41 264	2.43 477	0.48 292	0.24 438	0.17 367	0.27 446	0.18 348	0.27 344	0.21 303

PSMNet_ROB	0.66 371	1.01 442	2.33 367	0.38 340	0.31 327	0.72 378	0.55 423	0.86 332	0.69 336	0.54 261	0.60 303	0.75 378	0.47 324	2.00 442	0.82 392	0.17 372	0.13 290	0.19 404	0.19 368	0.24 303	0.27 378

rvit_stereo_0075_2	0.40 131	0.40 187	1.88 248	0.33 240	0.32 335	0.41 55	0.22 96	0.58 132	0.53 178	0.38 127	0.51 215	0.40 160	0.27 142	0.44 127	0.29 150	0.20 408	0.15 332	0.22 423	0.15 299	0.18 208	0.23 340

gcap-zeroshot	0.41 138	0.62 290	1.78 189	0.31 190	0.32 335	0.69 363	0.21 75	0.74 219	0.52 159	0.43 154	0.35 106	0.62 301	0.24 96	0.41 109	0.24 98	0.09 47	0.16 349	0.09 55	0.31 438	0.08 4	0.09 32

StereoVision	0.45 191	0.72 335	1.94 280	0.33 240	0.32 335	0.47 92	0.26 200	0.68 186	0.57 212	0.32 105	0.89 431	0.45 203	0.27 142	0.49 173	0.36 219	0.13 279	0.15 332	0.16 361	0.15 299	0.19 229	0.13 150

iRaft-Stereo_20w	0.58 322	0.39 182	1.96 292	0.45 401	0.32 335	0.92 448	0.57 432	1.14 481	0.56 208	0.81 437	0.40 136	0.55 261	0.69 412	0.65 237	1.04 422	0.09 47	0.16 349	0.09 55	0.36 462	0.17 182	0.25 361

test-3	0.43 163	0.20 9	1.70 149	0.34 270	0.32 335	0.45 69	0.23 125	0.71 199	0.46 108	0.51 230	0.29 62	0.45 203	0.21 64	0.59 213	0.98 407	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.35 454	0.29 354	0.28 384

test_1	0.43 163	0.20 9	1.70 149	0.34 270	0.32 335	0.45 69	0.23 125	0.71 199	0.46 108	0.50 217	0.29 62	0.45 203	0.21 64	0.59 213	0.98 407	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.35 454	0.29 354	0.29 390

test_3	0.44 173	0.20 9	1.70 149	0.36 304	0.32 335	0.47 92	0.30 274	0.73 215	0.49 134	0.50 217	0.30 72	0.45 203	0.22 73	0.59 213	0.98 407	0.08 10	0.10 199	0.11 166	0.35 454	0.29 354	0.28 384

CrosDoStereo	0.94 453	0.37 163	2.53 407	0.25 47	0.32 335	0.54 158	3.76 530	0.72 204	0.60 234	0.70 405	1.40 476	0.53 251	1.49 492	1.78 400	3.09 500	0.10 136	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.21 257	0.11 79

DeepStereo_LL	0.94 453	0.37 163	2.53 407	0.25 47	0.32 335	0.54 158	3.76 530	0.72 204	0.60 234	0.70 405	1.40 476	0.53 251	1.49 492	1.78 400	3.09 500	0.10 136	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.21 257	0.11 79

UPFNet	0.46 201	0.28 87	1.73 159	0.33 240	0.32 335	0.65 333	0.38 351	0.83 305	0.59 229	0.57 300	0.52 228	0.61 297	0.40 253	0.75 264	0.52 310	0.13 279	0.12 271	0.13 280	0.12 216	0.15 124	0.11 79

ADCL	0.99 458	0.79 365	2.43 388	0.39 350	0.32 335	1.50 487	1.90 518	0.92 380	0.97 459	1.26 487	1.27 468	1.00 450	1.42 490	1.14 316	3.31 506	0.17 372	0.14 307	0.22 423	0.21 384	0.30 365	0.22 316

MSMD_ROB	1.34 486	0.96 421	2.38 377	0.39 350	0.32 335	1.96 505	0.62 446	0.91 371	1.43 494	2.94 524	2.60 507	4.77 523	1.95 505	2.43 477	1.33 444	0.29 457	0.26 441	0.32 461	0.32 444	0.30 365	0.30 399

SGM-Forest	1.04 465	0.42 200	3.59 503	0.41 366	0.32 335	1.05 461	1.32 506	0.94 396	0.83 433	1.16 474	2.23 500	1.03 455	1.39 488	2.49 482	2.35 488	0.21 414	0.21 409	0.20 412	0.19 368	0.23 288	0.32 412
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AIO-test1	0.45 191	0.87 392	2.27 357	0.33 240	0.33 348	0.50 115	0.22 96	0.74 219	0.66 316	0.29 89	0.41 140	0.29 101	0.22 73	0.73 260	0.29 150	0.09 47	0.08 90	0.12 221	0.14 276	0.30 365	0.22 316

MyStereo8	0.54 291	0.80 367	2.76 446	0.32 219	0.33 348	0.71 372	0.20 57	0.87 341	0.57 212	0.51 230	0.59 288	0.50 240	0.33 195	0.68 244	0.55 320	0.10 136	0.29 450	0.10 102	0.13 248	0.21 257	0.34 423

testlalala	0.36 95	0.30 108	1.77 184	0.28 116	0.33 348	0.60 249	0.22 96	0.55 117	0.51 152	0.55 279	0.35 106	0.31 109	0.20 55	0.26 9	0.22 69	0.10 136	0.13 290	0.09 55	0.24 398	0.08 4	0.07 5

GASNet	0.73 412	1.47 494	3.04 473	0.47 411	0.33 348	0.57 204	0.34 322	0.91 371	0.75 398	0.58 318	0.58 285	0.74 373	0.55 361	2.03 443	0.65 356	0.21 414	0.15 332	0.19 404	0.17 335	0.51 468	0.28 384

Wz-Net-MNSev	0.65 367	0.97 429	2.19 342	0.36 304	0.33 348	0.90 444	0.60 438	0.92 380	0.81 429	0.75 421	0.72 394	0.73 366	0.65 400	1.39 338	0.71 370	0.16 358	0.13 290	0.14 316	0.14 276	0.24 303	0.18 263

AASNet	0.56 311	1.03 446	2.34 369	0.37 325	0.33 348	0.65 333	0.29 266	0.96 414	0.73 381	0.54 261	0.60 303	0.55 261	0.38 232	0.59 213	0.58 338	0.14 320	0.12 271	0.13 280	0.10 117	0.43 449	0.24 352

RAFT + AFF	0.64 359	1.20 471	1.95 283	0.34 270	0.33 348	0.67 345	0.52 412	0.99 438	0.74 385	0.53 248	0.58 285	0.57 279	0.80 434	1.76 397	0.51 307	0.12 249	0.27 447	0.15 343	0.14 276	0.43 449	0.29 390

UNet	0.54 291	0.44 216	2.83 454	0.31 190	0.33 348	0.74 388	0.27 225	0.82 299	0.61 250	0.53 248	0.54 251	0.72 363	0.54 356	0.78 275	0.56 328	0.11 198	0.09 160	0.13 280	0.11 178	0.14 107	0.12 116

Reg-Stereo(zero)	0.46 201	0.17 1	2.10 321	0.24 30	0.34 356	0.51 124	0.42 367	0.50 75	0.54 190	0.37 119	0.46 168	0.54 257	0.60 380	0.43 120	1.10 425	0.08 10	0.09 160	0.08 8	0.22 392	0.12 55	0.22 316

IGEV-Stereo+	0.29 38	0.29 96	0.86 24	0.25 47	0.34 356	0.30 14	0.14 11	0.32 4	0.53 178	0.18 15	0.12 8	0.18 14	0.19 47	0.49 173	0.17 13	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.20 378	0.46 459	0.59 481

LoS_RVC	0.29 38	0.33 130	1.19 52	0.25 47	0.34 356	0.43 61	0.22 96	0.42 30	0.32 8	0.22 39	0.33 96	0.23 40	0.24 96	0.31 40	0.21 57	0.07 2	0.07 20	0.07 1	0.05 1	0.10 28	0.31 407

CAS	0.35 88	0.25 46	1.30 72	0.79 481	0.34 356	0.51 124	0.23 125	0.46 48	0.39 44	0.22 39	0.31 83	0.20 22	0.17 23	0.28 16	0.23 77	0.73 494	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.09 15	0.37 440

anonymousa	0.48 222	0.46 227	2.44 390	0.29 147	0.34 356	0.61 270	0.25 178	0.66 173	0.54 190	0.53 248	0.77 407	0.73 366	0.46 316	0.33 57	0.31 180	0.10 136	0.09 160	0.12 221	0.29 423	0.10 28	0.19 279

DAS	0.56 311	0.35 151	1.55 122	0.33 240	0.34 356	0.50 115	0.42 367	0.83 305	0.74 385	0.83 442	0.68 366	0.56 273	0.48 333	2.40 473	0.46 278	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.09 82	0.18 208	0.15 198

SepStereo	0.52 280	0.35 151	1.55 122	0.33 240	0.34 356	0.50 115	0.42 367	0.83 305	0.74 385	0.83 442	0.68 366	0.56 273	0.48 333	1.56 365	0.46 278	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.09 82	0.18 208	0.15 198

RAFT-345	0.53 286	0.30 108	2.34 369	0.38 340	0.34 356	0.58 221	0.42 367	0.47 58	0.61 250	0.51 230	1.00 449	0.43 183	0.28 157	1.57 367	0.82 392	0.10 136	0.07 20	0.11 166	0.09 82	0.10 28	0.08 18

ADLNet	0.60 336	0.71 331	1.95 283	0.35 286	0.34 356	0.67 345	0.34 322	0.90 361	0.74 385	0.68 399	0.62 315	0.80 395	0.45 303	1.78 400	0.64 354	0.14 320	0.11 245	0.14 316	0.14 276	0.29 354	0.21 303

ac_64	0.55 304	0.46 227	1.92 268	0.36 304	0.34 356	0.63 308	0.31 287	0.82 299	0.61 250	0.55 279	0.51 215	0.89 425	0.48 333	1.83 413	0.55 320	0.14 320	0.11 245	0.12 221	0.12 216	0.18 208	0.12 116

DISCO	0.57 317	0.34 144	1.87 246	0.45 401	0.34 356	0.84 428	0.35 330	0.84 316	0.78 416	0.59 332	0.63 327	1.06 462	0.53 353	1.10 307	0.82 392	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.10 117	0.22 275	0.18 263

WCMA_ROB	1.12 468	0.83 380	2.66 430	0.58 455	0.34 356	1.17 477	0.71 462	0.93 388	0.94 455	1.74 502	2.63 509	3.09 510	1.71 501	1.70 387	1.84 469	0.26 447	0.21 409	0.20 412	0.21 384	0.28 350	0.43 460

DDVS	0.62 349	0.40 187	1.40 91	2.21 524	0.35 368	0.87 438	1.00 488	0.69 189	0.50 144	0.53 248	0.56 271	0.90 427	0.37 225	1.22 323	0.47 287	0.15 337	0.14 307	0.14 316	0.12 216	0.19 229	0.22 316

AEACV	0.33 69	0.24 41	1.44 99	0.28 116	0.35 368	0.47 92	0.21 75	0.43 36	0.28 3	0.26 75	0.25 40	0.22 32	0.38 232	0.30 33	0.18 14	0.09 47	0.35 464	0.09 55	0.36 462	0.23 288	0.25 361

delet	0.52 280	0.54 261	1.62 134	0.31 190	0.35 368	0.74 388	0.46 394	0.85 322	0.74 385	0.55 279	0.60 303	0.67 333	0.50 344	1.12 313	0.57 332	0.11 198	0.11 245	0.13 280	0.14 276	0.16 160	0.12 116

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 424	1.04 447	2.06 309	0.94 493	0.35 368	0.89 443	0.40 358	0.85 322	0.63 280	0.55 279	0.63 327	0.75 378	0.38 232	2.38 469	0.48 292	1.10 509	0.31 456	0.36 467	0.21 384	0.53 472	0.55 477

XQC	0.73 412	0.98 432	2.39 379	0.46 406	0.35 368	0.81 421	0.46 394	1.00 446	1.00 463	0.80 432	0.69 375	0.88 423	0.74 427	1.32 332	1.20 435	0.24 438	0.16 349	0.23 430	0.20 378	0.41 441	0.33 419

ADCMid	0.96 457	1.32 486	2.74 444	0.38 340	0.35 368	0.99 454	0.58 434	0.94 396	0.86 438	1.23 483	1.01 450	1.01 451	1.00 461	1.05 303	3.97 513	0.21 414	0.19 389	0.42 476	0.32 444	0.40 438	0.29 390

ADCRef	0.80 432	0.96 421	2.29 361	0.37 325	0.35 368	0.96 451	0.51 409	0.87 341	0.75 398	0.88 448	0.83 417	0.61 297	1.36 485	1.02 299	3.27 505	0.13 279	0.11 245	0.17 378	0.19 368	0.25 315	0.21 303

NVstereo2D	0.58 322	0.40 187	2.03 307	0.35 286	0.35 368	0.69 363	0.39 355	0.91 371	0.80 424	0.47 180	0.53 239	0.67 333	0.46 316	1.99 441	0.48 292	0.19 398	0.11 245	0.17 378	0.13 248	0.25 315	0.25 361

WZ-Net	0.92 451	1.31 483	3.76 504	0.41 366	0.36 376	0.86 434	0.71 462	1.00 446	1.06 472	0.82 441	0.92 434	1.06 462	1.05 466	2.16 455	1.61 459	0.19 398	0.13 290	0.15 343	0.16 318	0.32 380	0.28 384

GMOStereo	0.41 138	0.62 290	1.78 189	0.28 116	0.36 376	0.51 124	0.31 287	0.53 102	0.44 84	0.57 300	0.48 186	0.41 166	0.27 142	0.28 16	0.23 77	0.08 10	0.38 470	0.13 280	0.11 178	0.34 395	0.11 79

error version	0.41 138	0.62 290	1.78 189	0.28 116	0.36 376	0.51 124	0.31 287	0.53 102	0.44 84	0.57 300	0.48 186	0.41 166	0.27 142	0.28 16	0.23 77	0.08 10	0.38 470	0.13 280	0.11 178	0.34 395	0.11 79

test-v	0.41 138	0.62 290	1.78 189	0.28 116	0.36 376	0.51 124	0.31 287	0.53 102	0.44 84	0.57 300	0.48 186	0.41 166	0.27 142	0.28 16	0.23 77	0.08 10	0.38 470	0.13 280	0.11 178	0.34 395	0.11 79

ADLNet2	0.68 383	0.84 382	3.19 488	0.33 240	0.36 376	0.64 319	0.37 345	0.89 355	0.79 421	0.54 261	0.65 352	0.93 434	0.48 333	2.07 447	0.56 328	0.13 279	0.11 245	0.11 166	0.11 178	0.33 388	0.18 263

ASMatch	0.60 336	0.43 205	2.58 418	0.91 490	0.36 376	0.56 186	0.25 178	0.52 93	0.61 250	0.47 180	1.21 465	0.47 224	0.66 405	1.34 334	0.94 402	0.10 136	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.10 28	0.16 225

test-2	0.41 138	0.62 290	1.78 189	0.28 116	0.36 376	0.51 124	0.31 287	0.53 102	0.44 84	0.57 300	0.48 186	0.41 166	0.27 142	0.28 16	0.23 77	0.08 10	0.38 470	0.13 280	0.11 178	0.34 395	0.11 79

APVNet	0.70 391	0.67 320	2.71 436	0.38 340	0.36 376	0.85 432	0.43 374	0.91 371	0.68 327	0.55 279	0.69 375	0.75 378	0.55 361	2.31 463	0.78 385	0.17 372	0.17 367	0.24 437	0.19 368	0.33 388	0.23 340

ADCS	1.05 466	1.36 491	2.98 470	0.42 376	0.36 376	0.96 451	0.81 475	1.06 470	1.12 478	1.25 484	0.97 444	1.08 464	0.90 451	1.25 329	4.86 522	0.21 414	0.21 409	0.22 423	0.23 396	0.36 409	0.38 443

DPSNet	0.86 443	0.60 280	2.34 369	0.58 455	0.36 376	1.07 467	0.75 467	1.30 491	1.05 469	0.70 405	0.68 366	0.94 438	1.29 477	2.08 448	1.82 468	0.26 447	0.23 423	0.16 361	0.17 335	0.48 461	0.40 453

PWCDC_ROB	0.72 403	1.06 449	2.09 317	0.47 411	0.36 376	0.78 410	0.26 200	0.98 426	1.34 490	0.61 349	2.07 492	0.64 313	0.61 389	0.83 279	0.71 370	0.31 462	0.14 307	0.15 343	0.12 216	0.60 479	0.21 303

AIO-test2	0.49 240	1.15 464	1.96 292	0.42 376	0.37 387	0.50 115	0.23 125	0.79 285	0.70 345	0.33 107	0.53 239	0.27 85	0.22 73	0.67 241	0.29 150	0.73 494	0.08 90	0.13 280	0.17 335	0.17 182	0.18 263

Wz-Net-LNSev	0.59 330	0.96 421	2.47 397	0.34 270	0.37 387	0.79 414	0.44 385	0.86 332	0.77 411	0.61 349	0.67 358	0.79 392	0.56 365	0.64 227	0.62 347	0.15 337	0.14 307	0.12 221	0.12 216	0.18 208	0.19 279

OMP-Stereo	0.59 330	0.65 312	1.74 163	0.56 450	0.37 387	0.60 249	0.26 200	0.70 196	0.65 301	0.66 388	0.60 303	0.69 347	0.32 192	2.09 450	1.20 435	0.10 136	0.07 20	0.12 221	0.09 82	0.17 182	0.10 56

S-Stereo	0.80 432	0.69 326	3.89 507	0.39 350	0.37 387	0.69 363	0.70 461	0.94 396	0.98 462	0.62 360	0.91 432	0.83 405	0.60 380	2.37 466	0.66 357	0.18 383	0.21 409	0.17 378	0.18 348	0.30 365	0.35 425

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 304	0.92 404	2.36 375	0.38 340	0.37 387	0.60 249	0.28 242	0.82 299	0.62 268	0.62 360	0.55 260	0.72 363	0.45 303	1.00 297	0.43 268	0.15 337	0.11 245	0.14 316	0.14 276	0.15 124	0.16 225
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CSAN	1.25 481	1.12 456	3.04 473	0.51 428	0.37 387	1.06 462	1.15 499	1.22 486	1.08 474	1.17 479	1.91 490	1.04 458	1.31 480	5.96 529	2.43 490	0.26 447	0.22 415	0.24 437	0.24 398	0.31 373	0.30 399

GREAT-IGEV	0.37 101	0.28 87	1.48 109	0.25 47	0.38 393	0.46 87	0.18 33	0.33 5	0.34 14	0.15 4	0.29 62	0.15 6	0.17 23	0.36 79	0.23 77	0.07 2	0.76 510	0.07 1	0.26 412	0.21 257	1.03 511

CroCo-Stereo Lap2	0.33 69	0.61 284	1.47 106	0.32 219	0.38 393	0.23 3	0.22 96	0.58 132	0.46 108	0.22 39	0.27 51	0.29 101	0.23 87	0.32 47	0.26 117	0.09 47	0.09 160	0.10 102	0.08 56	0.21 257	0.14 165

CC-Net-ROB	0.85 442	1.15 464	2.13 327	0.88 488	0.38 393	0.88 442	0.44 385	1.06 470	0.79 421	0.58 318	0.69 375	0.65 317	0.50 344	2.74 499	0.51 307	0.93 501	0.39 476	0.87 496	0.29 423	0.54 473	0.54 474

AIO_rvc	0.41 138	0.64 305	1.29 69	0.58 455	0.39 396	0.37 43	0.24 158	0.50 75	0.43 80	0.28 85	0.23 26	0.25 63	0.16 16	0.99 295	0.19 22	0.10 136	0.16 349	0.08 8	0.11 178	0.25 315	0.85 497

FC-DCNN v2	1.54 499	0.58 276	2.80 452	0.44 387	0.39 396	2.05 510	0.66 450	1.90 512	1.84 510	2.79 522	2.97 516	4.41 521	3.07 518	2.65 492	2.30 487	0.29 457	0.26 441	0.31 458	0.30 432	0.32 380	0.38 443

XX-Stereo	0.55 304	0.54 261	3.50 501	0.48 419	0.39 396	0.54 158	0.17 26	0.89 355	0.40 54	0.44 160	0.65 352	0.85 413	0.19 47	0.77 271	0.21 57	0.10 136	0.14 307	0.10 102	0.32 444	0.17 182	0.14 165

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 463	1.67 503	2.32 364	0.47 411	0.39 396	1.47 484	0.95 482	0.95 409	0.91 451	0.84 444	0.94 439	1.05 460	0.60 380	2.95 505	0.72 374	0.41 472	0.72 509	0.32 461	0.55 488	0.74 487	1.22 516

stereogan	0.69 387	0.51 250	2.44 390	0.39 350	0.39 396	1.01 458	0.41 364	0.94 396	0.92 454	0.73 416	0.85 424	1.15 473	0.69 412	1.57 367	0.53 314	0.19 398	0.18 377	0.20 412	0.16 318	0.36 409	0.24 352

Nwc_Net	0.68 383	0.83 380	2.53 407	0.41 366	0.39 396	0.77 405	0.38 351	1.01 454	0.70 345	0.60 341	0.99 447	0.98 445	0.68 410	1.41 342	0.63 349	0.23 430	0.15 332	0.23 430	0.25 405	0.23 288	0.18 263

ADCP+	0.94 453	1.12 456	3.14 482	0.34 270	0.39 396	1.06 462	0.79 471	0.89 355	0.80 424	0.66 388	0.67 358	0.85 413	1.55 495	0.93 289	4.55 520	0.13 279	0.11 245	0.16 361	0.15 299	0.26 335	0.25 361

FC-DCNN	1.49 497	0.59 278	2.88 457	0.44 387	0.39 396	1.97 507	0.66 450	1.67 506	1.70 504	2.72 521	2.89 513	4.22 517	2.97 517	2.55 487	2.19 482	0.29 457	0.26 441	0.31 458	0.30 432	0.32 380	0.39 449

PWC_ROB	0.70 391	0.94 412	1.88 248	0.39 350	0.39 396	0.62 290	0.30 274	0.98 426	0.94 455	0.91 453	1.29 470	0.77 384	0.62 394	1.62 378	1.03 421	0.18 383	0.11 245	0.18 398	0.13 248	0.51 468	0.22 316

RAFT_R40	0.50 251	0.21 14	1.76 175	0.50 423	0.40 405	0.61 270	0.53 416	0.56 123	0.60 234	0.56 289	0.54 251	0.55 261	0.51 346	1.57 367	0.53 314	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.16 160	0.09 32

FINET	0.65 367	0.95 419	3.06 475	0.35 286	0.40 405	0.58 221	0.48 405	0.92 380	1.10 476	0.57 300	0.68 366	0.47 224	0.44 299	1.15 318	0.60 342	0.23 430	0.21 409	0.17 378	0.15 299	0.26 335	0.25 361

HGLStereo	0.54 291	0.69 326	2.00 299	0.35 286	0.40 405	0.66 339	0.30 274	0.83 305	0.62 268	0.57 300	0.69 375	0.69 347	0.54 356	1.07 304	0.55 320	0.13 279	0.13 290	0.13 280	0.11 178	0.19 229	0.17 243

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 486	1.70 507	2.50 404	0.56 450	0.40 405	2.15 513	0.99 485	1.24 488	1.26 487	1.02 463	1.10 461	1.29 480	0.88 449	3.10 509	1.08 424	1.66 521	0.83 513	0.68 491	0.88 512	1.57 514	1.80 527

AF-Net	0.69 387	0.92 404	2.21 344	0.41 366	0.40 405	0.68 357	0.40 358	1.02 457	0.86 438	0.69 401	1.03 454	1.04 458	0.84 441	1.19 320	0.78 385	0.22 427	0.14 307	0.25 442	0.17 335	0.30 365	0.18 263

SHD	0.72 403	0.77 355	2.36 375	0.45 401	0.40 405	0.71 372	0.32 310	1.02 457	1.25 486	1.07 467	0.84 420	0.90 427	0.73 422	1.09 306	0.98 407	0.21 414	0.18 377	0.20 412	0.21 384	0.32 380	0.31 407

PA-Net	0.84 441	1.00 438	3.49 500	0.63 466	0.40 405	0.70 370	0.52 412	0.86 332	0.84 435	0.52 238	0.59 288	0.70 357	0.54 356	2.35 465	2.23 484	0.17 372	0.27 447	0.19 404	0.28 420	0.22 275	0.36 433
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
YMNet	0.62 349	0.72 335	1.93 271	0.41 366	0.41 412	0.87 438	0.43 374	0.87 341	0.71 355	0.74 419	0.81 412	0.83 405	0.46 316	0.86 284	0.93 400	0.19 398	0.22 415	0.20 412	0.17 335	0.41 441	0.21 303

YMNet_1	0.62 349	0.72 335	1.93 271	0.41 366	0.41 412	0.87 438	0.43 374	0.87 341	0.71 355	0.74 419	0.81 412	0.83 405	0.46 316	0.86 284	0.93 400	0.19 398	0.22 415	0.20 412	0.17 335	0.41 441	0.21 303

HH	0.49 240	0.49 242	2.78 450	0.50 423	0.41 412	0.38 48	0.23 125	0.72 204	0.38 34	0.63 368	0.48 186	0.87 419	0.41 264	0.64 227	0.21 57	0.09 47	0.17 367	0.10 102	0.09 82	0.16 160	0.12 116

HanStereo	0.49 240	0.49 242	2.78 450	0.50 423	0.41 412	0.38 48	0.23 125	0.72 204	0.38 34	0.63 368	0.48 186	0.87 419	0.41 264	0.64 227	0.21 57	0.09 47	0.17 367	0.10 102	0.09 82	0.16 160	0.12 116

FCDSN-DC	1.29 483	0.54 261	2.50 404	0.47 411	0.41 412	1.12 471	0.60 438	1.10 476	1.27 488	2.23 512	2.87 512	3.67 514	3.12 520	2.39 472	1.69 462	0.30 460	0.26 441	0.31 458	0.30 432	0.35 405	0.38 443
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Gwc-CoAtRS	0.38 110	0.33 130	1.92 268	0.27 91	0.41 412	0.48 100	0.19 40	0.59 140	0.46 108	0.43 154	0.39 131	0.57 279	0.26 125	0.32 47	0.26 117	0.09 47	0.09 160	0.09 55	0.31 438	0.11 44	0.09 32

acv_ft	0.48 222	0.44 216	1.76 175	0.32 219	0.41 412	0.63 308	0.28 242	0.81 292	0.68 327	0.61 349	0.59 288	0.69 347	0.45 303	0.44 127	0.63 349	0.11 198	0.09 160	0.10 102	0.09 82	0.41 441	0.10 56

MFN_U_SF_RVC	1.55 500	2.39 530	3.16 484	0.65 470	0.41 412	1.12 471	0.46 394	1.23 487	1.33 489	1.61 500	1.20 464	1.43 487	0.98 460	1.76 397	1.97 471	1.90 524	1.80 523	1.98 527	2.15 528	1.63 515	1.77 526

RYNet	0.70 391	0.56 272	2.25 354	0.35 286	0.41 412	0.86 434	0.43 374	0.94 396	0.82 430	0.62 360	0.53 239	0.91 429	0.60 380	2.70 496	1.00 413	0.14 320	0.11 245	0.16 361	0.14 276	0.25 315	0.27 378

MSKI-zero shot	0.46 201	0.38 173	2.47 397	0.27 91	0.43 421	0.56 186	0.20 57	0.77 254	0.43 80	0.60 341	0.51 215	0.44 194	0.17 23	0.68 244	0.21 57	0.09 47	0.29 450	0.09 55	0.32 444	0.14 107	0.10 56

RAFT-Test	0.44 173	0.38 173	2.01 300	0.27 91	0.44 422	0.64 319	0.37 345	0.72 204	0.57 212	0.45 170	0.48 186	0.65 317	0.24 96	0.35 70	0.29 150	0.09 47	0.11 245	0.09 55	0.38 465	0.10 28	0.11 79

CFNet-RSSM	0.41 138	0.32 125	2.20 343	0.27 91	0.44 422	0.52 143	0.19 40	0.76 244	0.48 128	0.43 154	0.36 111	0.54 257	0.26 125	0.33 57	0.25 110	0.09 47	0.08 90	0.09 55	0.38 465	0.10 28	0.09 32

aanetorigin	0.77 424	0.80 367	2.59 420	0.43 380	0.44 422	0.58 221	1.01 490	0.57 126	0.68 327	1.53 499	1.23 466	0.81 398	1.08 469	1.07 304	1.07 423	0.18 383	0.15 332	0.17 378	0.21 384	0.54 473	0.30 399

RP	0.67 376	0.82 376	1.94 280	0.43 380	0.44 422	0.65 333	0.45 391	0.89 355	0.82 430	0.66 388	0.92 434	0.99 448	0.76 429	1.55 364	0.66 357	0.25 443	0.18 377	0.23 430	0.20 378	0.31 373	0.22 316

RGC	0.71 400	0.97 429	2.18 340	0.44 387	0.44 422	0.73 384	0.40 358	0.94 396	0.71 355	0.71 409	1.04 457	1.01 451	0.71 416	1.74 394	0.70 367	0.23 430	0.18 377	0.28 449	0.26 412	0.29 354	0.27 378

PASM	0.72 403	0.68 322	1.91 265	0.47 411	0.44 422	0.60 249	0.51 409	0.76 244	0.80 424	0.77 428	0.67 358	0.87 419	0.61 389	2.40 473	0.67 360	0.32 463	0.35 464	0.36 467	0.41 473	0.45 458	0.39 449

DRN-Test	0.64 359	0.43 205	2.44 390	0.39 350	0.44 422	0.80 420	0.41 364	1.02 457	0.78 416	0.80 432	0.63 327	0.69 347	0.56 365	1.79 404	0.69 365	0.15 337	0.12 271	0.17 378	0.16 318	0.18 208	0.17 243

MDST_ROB	1.17 475	0.42 200	3.87 506	0.54 441	0.44 422	4.11 526	0.58 434	1.31 492	0.84 435	2.12 506	1.12 462	0.98 445	0.71 416	4.24 523	0.99 412	0.16 358	0.14 307	0.19 404	0.17 335	0.18 208	0.35 425

LL-Strereo	0.72 403	1.29 481	2.49 400	0.36 304	0.45 430	0.55 171	0.32 310	0.93 388	0.71 355	0.67 392	0.58 285	0.85 413	0.79 433	2.67 495	0.46 278	0.10 136	0.18 377	0.14 316	0.12 216	0.40 438	0.42 459

ccnet	0.71 400	0.41 193	1.59 127	0.40 359	0.45 430	1.06 462	0.55 423	0.98 426	0.71 355	0.88 448	0.97 444	0.82 403	0.88 449	1.68 384	0.94 402	0.32 463	0.26 441	0.32 461	0.27 417	0.34 395	0.30 399

GwcNet	0.69 387	0.71 331	3.12 481	0.36 304	0.45 430	0.81 421	0.44 385	0.86 332	0.84 435	0.60 341	0.74 399	0.82 403	0.49 341	1.65 380	0.66 357	0.16 358	0.15 332	0.15 343	0.15 299	0.31 373	0.24 352

NCC-stereo	0.79 430	0.94 412	2.42 384	0.59 459	0.45 430	1.90 502	0.46 394	0.99 438	0.72 365	0.64 379	0.84 420	0.91 429	0.73 422	1.80 408	1.00 413	0.27 452	0.19 389	0.23 430	0.31 438	0.24 303	0.22 316

Abc-Net	0.79 430	0.94 412	2.42 384	0.59 459	0.45 430	1.90 502	0.46 394	0.99 438	0.72 365	0.64 379	0.84 420	0.91 429	0.73 422	1.80 408	1.00 413	0.27 452	0.19 389	0.23 430	0.31 438	0.24 303	0.22 316
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
StereoDRNet	0.64 359	0.88 396	2.35 372	0.41 366	0.45 430	0.73 384	0.47 402	0.94 396	0.74 385	0.75 421	0.54 251	0.74 373	0.47 324	1.70 387	0.72 374	0.15 337	0.14 307	0.15 343	0.14 276	0.20 244	0.19 279

raftrobust	0.38 110	0.68 322	1.54 120	0.32 219	0.46 436	0.52 143	0.21 75	0.56 123	0.42 70	0.52 238	0.35 106	0.31 109	0.33 195	0.37 88	0.30 168	0.10 136	0.11 245	0.08 8	0.07 30	0.21 257	0.19 279

RASNet	0.61 344	0.68 322	2.03 307	0.35 286	0.46 436	0.65 333	0.28 242	0.78 269	0.70 345	0.48 198	0.64 343	0.93 434	0.61 389	2.21 458	0.73 377	0.12 249	0.09 160	0.09 55	0.10 117	0.14 107	0.11 79

AE-Stereo	0.42 157	0.29 96	1.65 136	0.43 380	0.47 438	0.56 186	0.23 125	0.86 332	0.46 108	0.31 96	0.41 140	0.43 183	0.24 96	0.34 65	0.24 98	0.09 47	0.48 488	0.11 166	0.45 478	0.22 275	0.19 279

SGM-ForestM	2.98 520	1.70 507	3.52 502	0.67 472	0.47 438	5.18 529	3.36 528	3.30 527	2.86 521	4.44 529	3.79 523	9.80 534	5.50 528	6.29 530	6.52 528	0.27 452	0.36 466	0.24 437	0.27 417	0.38 424	0.58 480

DANet	0.80 432	0.65 312	2.21 344	1.19 506	0.48 440	0.74 388	1.25 503	0.89 355	1.53 499	0.89 450	0.71 389	0.96 441	0.56 365	1.83 413	0.96 405	0.18 383	0.16 349	0.19 404	0.16 318	0.26 335	0.29 390
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UGAM-zero	0.63 355	0.39 182	2.49 400	0.30 163	0.49 441	0.67 345	0.19 40	0.91 371	0.45 99	0.77 428	0.45 161	1.16 475	0.82 437	2.05 445	0.29 150	0.09 47	0.15 332	0.09 55	0.44 477	0.11 44	0.22 316

CES	0.30 48	0.27 66	1.09 42	0.23 16	0.50 442	0.40 52	0.20 57	0.46 48	0.44 84	0.22 39	0.28 56	0.26 76	0.19 47	0.33 57	0.21 57	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.05 1	0.15 124	0.49 470

PVD	0.90 448	0.85 386	2.15 333	0.53 438	0.50 442	0.99 454	0.56 428	1.15 484	1.64 502	1.41 495	1.41 478	1.11 470	1.13 473	1.35 335	1.31 442	0.26 447	0.28 449	0.28 449	0.26 412	0.37 417	0.49 470

DeepPrunerF	0.86 443	0.86 389	2.91 464	0.45 401	0.50 442	0.64 319	0.48 405	1.14 481	2.64 518	0.63 368	0.61 310	0.65 317	0.62 394	2.21 458	1.31 442	0.23 430	0.19 389	0.30 457	0.28 420	0.36 409	0.25 361

ELAS_RVC	1.37 490	0.78 363	3.21 490	0.55 448	0.50 442	1.49 486	2.48 524	1.48 499	1.71 505	2.13 509	2.09 493	2.07 499	2.56 513	1.90 430	2.02 474	0.35 468	0.36 466	0.37 471	0.34 451	0.49 464	0.47 466
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 491	0.79 365	2.86 455	0.53 438	0.50 442	2.81 520	2.20 521	1.61 505	1.50 498	2.28 514	2.35 501	1.82 495	2.13 507	1.73 392	2.22 483	0.35 468	0.37 468	0.35 465	0.35 454	0.49 464	0.47 466
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	1.21 477	1.31 483	6.39 526	0.52 432	0.51 447	1.61 491	0.79 471	1.03 464	1.37 492	1.13 471	1.30 471	1.10 468	0.85 442	2.65 492	2.08 477	0.21 414	0.24 426	0.18 398	0.18 348	0.43 449	0.32 412

RTSA	1.21 477	1.31 483	6.39 526	0.52 432	0.51 447	1.61 491	0.79 471	1.03 464	1.37 492	1.13 471	1.30 471	1.10 468	0.85 442	2.65 492	2.08 477	0.21 414	0.24 426	0.18 398	0.18 348	0.43 449	0.32 412

TCMNet	0.66 371	0.85 386	2.55 417	0.50 423	0.52 449	0.72 378	0.39 355	0.87 341	0.72 365	0.58 318	0.68 366	0.63 304	0.46 316	1.70 387	0.63 349	0.18 383	0.18 377	0.23 430	0.18 348	0.38 424	0.27 378

SST-Stereo	0.52 280	0.20 9	1.76 175	0.62 465	0.53 450	0.62 290	0.66 450	0.55 117	0.61 250	0.58 318	0.53 239	0.52 249	0.60 380	1.59 373	0.29 150	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.16 160	0.10 56

AnyNet_C01	1.14 470	1.49 495	4.23 515	0.54 441	0.53 450	1.51 488	1.37 508	1.04 468	1.07 473	1.17 479	1.33 474	1.15 473	1.08 469	1.61 377	2.74 495	0.25 443	0.22 415	0.28 449	0.24 398	0.48 461	0.40 453

raft_robust	0.55 304	0.84 382	1.73 159	0.28 116	0.54 452	0.53 150	0.25 178	0.88 349	0.75 398	0.48 198	0.46 168	0.76 382	0.75 428	1.46 349	0.27 125	0.09 47	0.10 199	0.10 102	0.30 432	0.26 335	0.16 225

AnyNet_C32	1.00 461	1.33 488	2.53 407	0.49 421	0.54 452	1.15 475	1.14 498	0.91 371	0.89 448	1.11 470	0.95 441	0.87 419	0.93 453	1.50 358	4.07 515	0.21 414	0.20 400	0.25 442	0.24 398	0.38 424	0.33 419

PWCK	1.49 497	1.90 517	3.22 491	1.09 501	0.54 452	1.71 497	1.73 516	1.49 500	1.53 499	1.44 497	1.80 487	1.82 495	1.30 479	3.34 513	1.76 466	1.07 508	0.56 492	0.97 503	0.58 496	1.38 513	0.65 486

PFNet	0.60 336	0.33 130	2.47 397	0.41 366	0.55 455	0.62 290	0.27 225	0.61 152	0.63 280	0.61 349	0.56 271	0.45 203	0.32 192	1.88 428	1.14 430	0.28 456	0.09 160	0.12 221	0.16 318	0.26 335	0.20 294

NVStereoNet_ROB	1.16 474	0.95 419	2.54 413	0.58 455	0.55 455	0.78 410	0.63 448	1.00 446	1.08 474	1.03 464	4.07 524	1.48 489	1.22 475	2.88 504	1.27 441	0.50 479	0.46 482	0.54 483	0.62 499	0.50 466	0.63 485
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet-RUCA	0.58 322	0.82 376	1.89 255	0.59 459	0.56 457	0.64 319	0.36 337	0.84 316	0.69 336	0.51 230	0.68 366	0.53 251	0.43 291	0.56 203	0.43 268	0.34 467	0.18 377	0.44 478	0.29 423	0.48 461	0.30 399

testlalala2	0.44 173	0.28 87	2.59 420	0.64 467	0.56 457	0.57 204	0.20 57	0.78 269	0.52 159	0.40 135	0.39 131	0.45 203	0.21 64	0.27 11	0.22 69	0.09 47	0.10 199	0.08 8	0.29 423	0.12 55	0.10 56

NaN_ROB	1.14 470	0.94 412	2.96 466	0.53 438	0.56 457	1.13 473	0.99 485	0.98 426	1.00 463	1.09 469	0.87 427	0.77 384	1.06 468	5.90 528	2.72 494	0.16 358	0.23 423	0.16 361	0.24 398	0.22 275	0.36 433

TestStereo1	0.49 240	0.81 372	1.85 233	0.39 350	0.57 460	0.56 186	0.34 322	0.75 231	0.69 336	0.44 160	0.63 327	0.35 133	0.42 281	0.64 227	0.29 150	0.10 136	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.33 388	0.26 371

SA-5K	0.49 240	0.81 372	1.85 233	0.39 350	0.57 460	0.56 186	0.34 322	0.75 231	0.69 336	0.44 160	0.63 327	0.35 133	0.42 281	0.64 227	0.29 150	0.10 136	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.33 388	0.26 371

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 344	0.61 284	3.35 498	0.33 240	0.58 462	0.66 339	0.20 57	0.98 426	0.55 197	0.73 416	0.52 228	0.99 448	0.65 400	0.58 207	0.29 150	0.10 136	0.16 349	0.10 102	0.41 473	0.29 354	0.20 294

SAMSARA	0.91 449	0.97 429	2.22 348	0.80 482	0.58 462	1.32 479	1.31 505	1.01 454	0.94 455	1.36 490	0.87 427	1.38 485	0.90 451	1.72 391	1.02 419	0.24 438	0.30 454	0.22 423	0.25 405	0.36 409	0.35 425

GCST	0.72 403	1.10 454	2.15 333	1.11 503	0.59 464	0.62 290	0.19 40	0.75 231	0.53 178	0.56 289	0.63 327	0.47 224	0.31 186	1.11 310	0.33 201	0.75 496	0.45 480	0.84 495	0.64 502	0.69 484	0.54 474

UDG	0.77 424	1.23 474	2.15 333	0.67 472	0.59 464	0.78 410	0.38 351	0.90 361	0.70 345	0.61 349	0.69 375	1.01 451	0.67 407	1.02 299	0.73 377	0.45 476	0.34 463	0.87 496	0.51 485	0.67 483	0.46 465

EAI-Stereo	0.78 428	0.25 46	1.67 142	0.54 441	0.59 464	1.95 504	2.05 520	1.11 480	0.64 288	0.95 459	1.49 479	0.50 240	0.67 407	0.59 213	1.44 452	0.09 47	0.19 389	0.09 55	0.49 482	0.13 84	0.22 316

MADNet+	1.36 488	1.93 520	5.95 524	0.81 485	0.59 464	1.57 490	1.09 494	1.39 497	1.22 484	0.84 444	1.01 450	1.25 479	1.12 472	3.19 510	2.36 489	0.45 476	0.47 485	0.38 473	0.34 451	0.59 476	0.57 478

PDISCO_ROB	0.75 417	1.06 449	2.11 322	0.64 467	0.59 464	1.13 473	0.43 374	1.14 481	1.05 469	0.64 379	0.71 389	0.96 441	0.61 389	1.21 321	0.76 381	0.37 471	0.18 377	0.27 446	0.24 398	0.56 475	0.32 412

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 391	0.65 312	3.45 499	0.50 423	0.60 469	0.75 394	0.23 125	0.96 414	0.60 234	0.76 424	1.30 471	0.81 398	0.60 380	0.57 204	0.82 392	0.10 136	0.16 349	0.11 166	0.43 476	0.31 373	0.22 316

Sa-1000	0.51 268	0.72 335	1.90 259	0.31 190	0.60 469	0.60 249	0.31 287	0.94 396	0.71 355	0.52 238	0.83 417	0.42 179	0.33 195	0.68 244	0.28 135	0.10 136	0.09 160	0.13 280	0.29 423	0.29 354	0.10 56

PAM_32	0.70 391	0.35 151	2.73 443	0.54 441	0.61 471	1.07 467	0.43 374	0.84 316	0.49 134	0.90 452	0.91 432	1.23 477	0.77 432	0.65 237	1.10 425	0.10 136	0.19 389	0.10 102	0.49 482	0.15 124	0.38 443

SA	0.50 251	0.75 345	1.95 283	0.31 190	0.61 471	0.57 204	0.31 287	0.91 371	0.73 381	0.42 149	0.62 315	0.38 146	0.47 324	0.68 244	0.29 150	0.09 47	0.09 160	0.13 280	0.32 444	0.30 365	0.10 56

PAM	0.70 391	0.35 151	2.72 438	0.56 450	0.62 473	1.08 469	0.53 416	0.85 322	0.44 84	0.93 456	0.92 434	1.24 478	0.68 410	0.64 227	1.01 417	0.10 136	0.19 389	0.10 102	0.48 480	0.14 107	0.38 443

Consistency-Raft	0.88 446	0.93 410	3.23 492	0.99 497	0.64 474	0.77 405	0.55 423	0.98 426	0.97 459	0.61 349	1.03 454	0.65 317	1.05 466	0.79 276	1.38 447	0.44 474	0.46 482	0.51 482	0.58 496	0.65 481	0.47 466

test_5	0.51 268	0.87 392	1.99 297	0.37 325	0.65 475	0.58 221	0.35 330	0.78 269	0.62 268	0.48 198	0.55 260	0.45 203	0.40 253	0.72 259	0.30 168	0.09 47	0.07 20	0.12 221	0.12 216	0.33 388	0.38 443

AIO_test	0.39 125	0.37 163	1.19 52	0.73 475	0.67 476	0.35 35	0.25 178	0.47 58	0.34 14	0.34 109	0.22 25	0.33 123	0.17 23	1.31 331	0.19 22	0.11 198	0.15 332	0.08 8	0.21 384	0.15 124	0.23 340

G-Net	0.99 458	0.64 305	2.76 446	0.57 453	0.67 476	2.03 509	0.72 465	0.76 244	0.67 325	1.14 473	2.56 506	1.30 483	1.02 463	1.48 357	1.74 465	0.25 443	0.24 426	0.24 437	0.26 412	0.37 417	0.31 407

ADCPNet	0.99 458	0.99 436	3.93 510	0.37 325	0.68 478	1.36 481	0.62 446	0.87 341	0.76 407	0.78 430	0.81 412	1.08 464	1.18 474	1.14 316	2.49 491	0.21 414	0.69 505	0.21 420	0.95 515	0.29 354	0.37 440

DDUNet	0.77 424	1.12 456	1.88 248	0.76 478	0.69 479	0.84 428	0.43 374	0.85 322	0.65 301	0.67 392	0.75 402	0.91 429	0.52 351	1.03 301	0.57 332	0.54 482	0.37 468	0.95 502	0.52 487	0.71 486	0.57 478

SPS-STEREO	1.07 467	1.13 459	2.88 457	0.65 470	0.69 479	0.99 454	0.68 456	1.05 469	0.87 441	1.36 490	1.23 466	1.46 488	0.94 456	1.87 421	1.72 464	0.66 490	0.61 495	0.58 484	0.57 494	0.65 481	0.77 493
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
raft+_RVC	0.44 173	0.67 320	1.85 233	0.34 270	0.71 481	0.51 124	0.25 178	0.64 165	0.51 152	0.35 110	0.45 161	0.32 117	0.28 157	0.43 120	0.32 191	0.09 47	0.19 389	0.10 102	0.09 82	0.20 244	0.40 453

otaku	1.03 464	1.68 505	2.72 438	0.95 494	0.73 482	1.03 460	0.59 436	0.99 438	0.86 438	0.69 401	1.61 482	0.98 445	0.64 398	1.46 349	1.14 430	0.95 503	0.46 482	0.72 493	0.40 470	1.24 507	0.78 494

WAO-7	1.48 496	1.63 499	2.49 400	0.93 492	0.75 483	1.72 498	1.10 495	1.84 511	1.96 512	1.43 496	2.54 505	1.97 497	1.61 498	3.06 507	2.08 477	0.69 492	0.66 498	0.94 501	0.74 506	0.80 493	0.69 488

anonymity	0.80 432	0.66 319	1.29 69	0.59 459	0.75 483	0.67 345	0.52 412	0.95 409	0.71 355	0.94 457	0.70 385	0.67 333	0.87 446	0.71 257	1.35 445	0.64 489	0.62 496	0.58 484	1.44 524	0.60 479	0.65 486

RAFT+CT+SA	0.50 251	0.86 389	1.82 222	0.37 325	0.75 483	0.54 158	0.34 322	0.77 254	0.63 280	0.38 127	0.55 260	0.34 129	0.29 170	0.68 244	0.27 125	0.09 47	0.07 20	0.11 166	0.51 485	0.29 354	0.41 458

MFMNet_re	0.92 451	1.28 480	2.53 407	0.82 486	0.76 486	0.90 444	0.75 467	0.98 426	1.04 468	1.03 464	1.05 458	0.84 410	0.94 456	0.83 279	0.72 374	0.68 491	0.60 494	0.63 488	0.60 498	0.77 491	0.74 489

HUF	0.59 330	0.65 312	2.46 393	0.45 401	0.77 487	0.34 30	0.24 158	0.46 48	0.39 44	0.31 96	0.28 56	0.25 63	0.19 47	0.67 241	0.18 14	0.12 249	2.03 528	0.08 8	0.06 9	0.31 373	1.59 524

SQANet	0.80 432	1.58 497	2.53 407	0.76 478	0.83 488	0.76 397	0.36 337	0.83 305	0.64 288	0.63 368	0.69 375	0.73 366	0.51 346	1.21 321	0.53 314	0.77 498	0.29 450	0.59 486	0.29 423	0.86 495	0.61 482

Ntro	1.00 461	1.68 505	2.80 452	0.95 494	0.85 489	1.06 462	0.53 416	0.98 426	0.90 450	0.62 360	0.76 404	0.93 434	0.66 405	1.66 381	0.98 407	0.99 506	0.45 480	0.75 494	0.40 470	1.19 503	0.75 491

ACVNet-4b	1.93 507	1.85 514	4.10 513	1.07 499	0.86 490	1.15 475	0.53 416	1.06 470	1.12 478	0.64 379	1.09 460	1.99 498	0.70 414	2.20 457	9.86 535	5.62 534	0.41 479	1.03 506	0.55 488	1.86 520	0.85 497

ACVNet_1	1.33 485	1.91 518	4.03 511	1.09 501	0.88 491	1.19 478	0.66 450	1.24 488	1.17 481	0.94 457	0.96 442	3.09 510	1.04 465	2.37 466	1.11 428	1.04 507	0.48 488	1.03 506	0.48 480	1.12 500	0.83 496

EDNetEfficientorigin	8.18 534	0.98 432	145.96 554	0.51 428	0.89 492	0.72 378	0.48 405	0.85 322	1.56 501	2.12 506	1.49 479	1.29 480	1.31 480	1.83 413	2.13 481	0.13 279	0.12 271	0.17 378	0.18 348	0.39 433	0.45 463

DMCA-RVC	0.62 349	0.96 421	2.63 425	0.36 304	0.90 493	0.56 186	0.31 287	0.69 189	0.57 212	0.68 399	0.52 228	0.59 289	0.56 365	1.23 325	0.53 314	0.16 358	0.38 470	0.20 412	0.15 299	0.20 244	0.15 198

RainbowNet	1.15 472	1.78 510	2.72 438	1.12 504	0.91 494	1.06 462	0.76 469	1.16 485	1.13 480	0.75 421	0.97 444	1.09 466	0.80 434	1.60 374	1.21 437	1.17 511	1.26 521	1.01 505	0.57 494	1.13 501	0.88 502

ACVNet_2	1.42 494	1.81 511	3.23 492	1.08 500	0.92 495	1.32 479	0.85 476	1.49 500	1.69 503	1.19 482	1.73 486	2.13 500	1.03 464	2.50 483	1.40 450	0.91 500	0.53 490	1.00 504	0.55 488	2.11 522	0.85 497

SGM_RVC	1.89 506	0.92 404	2.50 404	0.96 496	0.93 496	1.63 493	1.37 508	1.52 502	12.43 533	1.85 503	1.69 485	2.40 504	1.74 502	2.81 503	1.71 463	0.53 480	0.47 485	0.42 476	0.47 479	0.74 487	0.74 489
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AAGNet	0.88 446	0.33 130	1.79 209	0.54 441	0.98 497	0.62 290	0.46 394	0.50 75	0.60 234	0.58 318	0.53 239	0.50 240	0.73 422	1.23 325	7.48 530	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.14 107	0.09 32

EDNetEfficient	1.27 482	0.70 329	4.05 512	0.64 467	0.98 497	0.94 449	1.40 511	0.85 322	1.75 506	2.34 515	1.33 474	1.05 460	2.21 509	1.58 371	4.15 516	0.15 337	0.19 389	0.14 316	0.27 417	0.38 424	0.32 412

WAO-6	1.58 501	1.54 496	2.32 364	1.14 505	1.00 499	2.30 515	1.03 491	1.82 510	2.85 520	1.25 484	2.61 508	2.20 501	1.56 496	2.47 481	1.99 473	0.95 503	0.67 499	1.19 511	0.83 510	1.08 499	0.88 502

MANE	2.90 519	1.14 460	2.96 466	1.03 498	1.01 500	5.01 528	2.45 523	5.36 531	6.88 530	3.58 527	4.76 528	5.99 527	4.99 525	4.23 522	4.61 521	0.56 485	0.67 499	0.44 478	0.78 508	0.51 468	1.03 511

SGM+DAISY	1.83 505	1.43 492	3.81 505	0.87 487	1.01 500	2.38 517	2.53 525	1.36 494	1.75 506	2.92 523	3.22 519	2.65 506	2.93 515	2.22 461	3.10 502	0.72 493	0.69 505	0.63 488	0.62 499	0.77 491	0.98 505

test_for_model	0.64 359	1.60 498	1.82 222	1.23 507	1.02 502	0.53 150	0.23 125	0.75 231	0.50 144	0.57 300	0.29 62	0.25 63	0.20 55	0.26 9	0.22 69	0.76 497	0.31 456	0.08 8	0.07 30	1.68 517	0.50 473

WAO-8	2.80 516	2.14 526	2.89 460	1.91 522	1.04 503	3.98 524	0.96 483	3.26 525	6.17 526	2.15 510	3.37 520	3.31 512	2.41 511	11.84 536	2.03 475	2.05 525	1.86 525	1.54 520	0.92 513	1.22 504	0.87 500

Venus	2.80 516	2.14 526	2.89 460	1.91 522	1.04 503	3.98 524	0.96 483	3.26 525	6.17 526	2.15 510	3.37 520	3.31 512	2.41 511	11.84 536	2.03 475	2.05 525	1.86 525	1.54 520	0.92 513	1.22 504	0.87 500

Dean	1.79 504	1.83 512	3.92 508	1.29 508	1.07 505	1.55 489	1.00 488	1.95 514	2.33 514	1.47 498	4.19 525	4.26 520	1.33 483	2.21 458	1.48 454	1.14 510	0.68 503	1.18 508	0.74 506	1.24 507	0.98 505

IMH-64-1	1.39 491	1.64 501	1.86 241	1.36 509	1.11 506	1.39 482	1.19 501	1.76 507	1.45 496	1.16 474	2.21 498	1.53 490	1.38 486	1.98 438	1.52 455	1.29 513	0.67 499	1.27 512	0.69 503	1.29 509	0.98 505

IMH-64	1.39 491	1.64 501	1.86 241	1.36 509	1.11 506	1.39 482	1.19 501	1.76 507	1.45 496	1.16 474	2.21 498	1.53 490	1.38 486	1.98 438	1.52 455	1.29 513	0.67 499	1.27 512	0.69 503	1.29 509	0.98 505

IMH	2.02 509	2.15 528	2.69 435	1.68 515	1.12 508	1.66 496	0.92 481	2.10 515	1.92 511	1.32 489	2.66 510	2.21 502	1.69 500	5.78 527	1.68 461	5.54 533	0.96 517	1.31 514	0.71 505	1.32 512	0.99 510

TorneroNet-64	2.65 512	1.83 512	3.30 494	1.46 512	1.20 509	3.89 523	0.99 485	3.51 529	6.71 529	2.56 517	4.60 526	4.22 517	3.85 523	3.33 512	3.14 503	1.19 512	0.65 497	1.39 517	0.79 509	3.31 529	1.15 514

JetBlue	1.78 503	1.63 499	3.92 508	0.73 475	1.21 510	4.38 527	3.35 527	1.59 503	1.20 483	1.26 487	1.52 481	2.37 503	1.88 504	3.23 511	3.00 498	0.53 480	0.47 485	0.48 481	0.49 482	1.29 509	0.97 504

edge stereo	0.81 437	0.73 340	3.30 494	0.37 325	1.21 510	0.62 290	0.39 355	0.93 388	0.79 421	0.80 432	0.88 429	1.14 472	0.71 416	2.18 456	0.71 370	0.21 414	0.20 400	0.26 445	0.18 348	0.38 424	0.26 371

TorneroNet	5.50 529	1.92 519	3.16 484	1.47 513	1.25 512	14.07 536	1.06 493	4.90 530	20.99 549	10.17 533	16.48 541	11.88 538	6.93 530	3.34 513	4.20 517	1.30 515	0.69 505	1.45 519	0.86 511	2.61 526	1.20 515

notaker	2.66 513	2.07 522	3.31 496	2.61 528	1.43 513	1.76 500	1.11 496	2.76 521	1.79 508	2.26 513	11.53 537	3.96 515	4.29 524	3.09 508	2.76 496	1.55 520	0.88 515	1.70 525	1.07 519	2.00 521	1.35 518

pmcnn	1.32 484	1.05 448	2.77 448	0.74 477	1.43 513	0.72 378	0.56 428	0.96 414	0.91 451	0.99 461	2.92 515	6.01 528	0.70 414	2.38 469	3.32 507	0.13 279	0.10 199	0.08 8	0.06 9	0.34 395	0.22 316

UNDER WATER-64	2.47 511	1.89 516	4.86 518	1.82 521	1.44 515	3.18 522	1.57 515	2.62 518	5.64 525	2.05 505	2.13 495	4.13 516	3.76 522	2.62 490	3.42 509	1.47 518	0.85 514	1.57 522	1.07 519	1.82 519	1.49 521

UNDER WATER	2.74 514	1.85 514	4.54 517	1.81 520	1.44 515	2.34 516	1.40 511	3.24 524	6.60 528	2.60 518	2.76 511	5.75 526	5.24 527	3.02 506	4.01 514	1.45 517	0.81 512	1.59 523	1.06 518	1.80 518	1.51 522

KSHMR	4.10 525	1.97 521	5.27 521	1.71 517	1.47 517	1.96 505	1.28 504	3.19 523	17.33 544	2.12 506	15.91 539	9.18 533	1.57 497	8.42 533	1.98 472	1.52 519	1.26 521	1.67 524	1.19 521	1.67 516	1.40 520

SDNR	1.22 480	0.80 367	2.71 436	0.33 240	1.48 518	1.98 508	0.23 125	1.93 513	2.44 515	0.89 450	2.52 504	1.36 484	0.51 346	3.65 517	1.93 470	0.30 460	0.31 456	0.22 423	0.16 318	0.33 388	0.36 433

ktn	4.35 526	2.10 523	2.89 460	1.80 519	1.49 519	2.13 512	1.41 513	2.26 516	12.72 534	11.41 536	16.43 540	11.15 536	3.75 521	4.36 524	3.18 504	1.82 523	0.98 519	1.73 526	1.21 522	2.97 528	1.27 517

tt	4.93 528	0.27 66	4.20 514	2.29 525	1.58 520	10.20 534	16.97 539	9.42 537	5.02 524	1.67 501	1.28 469	4.68 522	5.03 526	3.37 515	5.92 525	6.16 535	9.47 542	2.82 531	3.18 532	3.60 530	1.53 523

FACV-RUCA	0.58 322	0.40 187	1.78 189	0.43 380	1.67 521	0.48 100	0.28 242	0.69 189	0.62 268	0.40 135	0.53 239	0.33 123	0.63 397	0.40 106	0.31 180	0.13 279	0.11 245	0.62 487	0.12 216	0.70 485	0.98 505

JetRed	3.29 522	4.93 532	10.17 531	1.45 511	1.72 522	7.44 531	5.05 532	3.06 522	2.12 513	2.41 516	2.39 502	2.99 509	2.37 510	3.51 516	6.44 527	1.32 516	1.90 527	1.37 516	1.23 523	2.21 523	1.76 525

LVE	1.96 508	2.17 529	3.14 482	1.68 515	1.80 523	1.63 493	1.03 491	2.34 517	2.81 519	1.25 484	2.89 513	4.24 519	1.29 477	2.79 501	1.44 452	2.85 529	0.91 516	1.18 508	1.46 525	1.23 506	1.10 513

IGEV-RUCA	2.28 510	0.30 108	1.15 48	0.40 359	1.86 524	2.06 511	1.90 518	1.36 494	1.80 509	3.70 528	3.76 522	5.02 524	8.19 533	2.12 452	1.63 460	0.25 443	0.76 510	2.72 530	1.91 526	2.39 525	2.36 529

MADNet++	2.79 515	2.11 525	2.97 469	2.49 526	2.28 525	2.95 521	2.31 522	2.67 519	2.47 516	3.03 525	3.13 518	2.70 507	2.92 514	4.10 521	4.48 519	2.68 528	2.24 531	3.04 533	2.44 530	2.37 524	2.34 528

BEATNet-Init1	12.10 537	11.19 537	27.29 549	2.99 530	3.51 526	21.84 549	11.10 535	14.34 542	13.83 539	20.34 545	20.33 546	26.35 552	20.03 543	19.06 547	14.80 542	1.74 522	1.81 524	2.05 528	2.49 531	3.69 531	3.12 531

LE_ROB	4.43 527	1.35 490	9.38 530	2.79 529	3.93 527	2.43 518	3.46 529	2.68 520	11.19 532	11.66 537	4.73 527	5.26 525	10.46 535	4.50 525	9.49 533	0.82 499	0.69 505	1.34 515	0.98 516	0.75 489	0.76 492

HanzoNet	7.64 532	2.86 531	5.05 519	7.01 534	3.97 528	2.18 514	1.34 507	3.37 528	4.05 522	13.17 538	10.58 531	10.73 535	16.52 541	8.45 534	10.51 536	10.48 541	9.72 543	5.59 537	13.46 542	6.84 537	6.83 537

DGSMNet	2.89 518	0.63 301	3.18 487	3.43 531	4.17 529	2.57 519	6.98 534	0.97 422	0.83 433	0.56 289	1.86 489	0.79 392	0.62 394	1.64 379	1.39 448	4.61 532	5.01 535	5.17 536	4.71 535	4.44 533	4.19 533

DispFullNet	1.67 502	2.10 523	5.22 520	1.53 514	8.90 530	0.86 434	0.31 287	0.96 414	0.96 458	1.37 493	1.01 450	1.13 471	1.98 506	1.51 359	0.91 399	0.54 482	0.31 456	1.18 508	0.63 501	1.13 501	0.80 495

USTest	8.10 533	7.17 536	8.96 529	9.25 536	9.05 531	15.27 537	23.78 541	9.96 538	9.47 531	5.94 532	6.75 529	7.80 531	7.48 531	8.83 535	11.21 537	2.21 527	3.56 532	2.86 532	3.20 533	5.02 534	4.16 532

PML	23.15 545	16.83 541	7.78 528	5.49 532	9.93 532	51.13 553	104.50 553	5.76 532	13.62 537	37.30 553	105.93 553	30.86 553	23.50 548	12.07 538	7.87 531	6.30 536	2.12 530	6.32 538	2.43 529	10.44 540	2.90 530

DGTPSM_ROB	8.89 535	5.62 533	12.25 533	5.92 533	11.32 533	8.54 532	24.18 542	6.40 533	13.49 535	5.15 530	11.46 535	6.19 529	10.92 536	7.00 531	13.72 538	4.47 531	7.65 536	3.92 534	7.45 538	4.38 532	7.87 538

DPSMNet_ROB	9.48 536	5.64 534	13.01 537	8.82 535	11.82 534	8.54 532	24.20 543	6.41 534	13.65 538	5.32 531	11.47 536	6.33 530	10.92 536	7.69 532	13.89 539	7.25 540	8.19 538	5.06 535	7.78 539	5.31 535	8.26 539

TCMNet-wrong-test	5.51 530	6.62 535	6.20 525	13.02 541	11.90 535	7.14 530	5.53 533	6.99 535	1.44 495	2.65 519	3.10 517	8.37 532	5.95 529	4.75 526	6.05 526	3.07 530	0.98 519	2.38 529	1.99 527	6.62 536	5.43 535

LRCNet_RVC	13.74 541	19.30 542	12.75 536	19.46 544	12.69 536	1.86 501	0.41 364	12.33 539	1.05 469	15.77 540	18.83 545	12.62 541	8.70 534	12.21 539	9.62 534	22.22 546	8.37 541	25.85 547	24.01 547	19.32 545	17.44 546

DPSM_ROB	12.34 538	11.21 539	12.51 534	12.91 539	12.80 537	19.84 546	28.28 548	14.38 543	14.28 540	10.58 534	11.26 533	12.03 539	11.85 539	13.15 542	15.34 543	7.11 538	8.31 539	6.50 539	7.35 536	8.84 538	8.31 540

DPSM	12.34 538	11.21 539	12.51 534	12.91 539	12.80 537	19.84 546	28.28 548	14.38 543	14.28 540	10.58 534	11.26 533	12.03 539	11.85 539	13.15 542	15.34 543	7.11 538	8.31 539	6.50 539	7.35 536	8.84 538	8.31 540

U	3.37 524	0.17 1	0.91 27	0.26 75	13.79 539	19.19 543	0.15 13	0.41 27	0.31 5	0.17 10	0.18 16	0.27 85	0.15 13	0.21 1	0.16 4	0.09 47	0.06 2	17.88 544	12.81 541	0.10 28	0.08 18

DPSimNet_ROB	17.97 542	20.20 548	24.98 545	17.62 542	15.92 540	21.53 548	21.00 540	13.70 540	15.61 542	23.89 550	14.69 538	22.87 546	24.58 552	12.70 541	14.56 540	18.48 545	12.91 544	20.21 545	12.05 540	17.76 541	14.17 543

HaxPig	19.86 543	22.40 549	22.34 542	17.95 543	17.95 541	11.77 535	11.89 536	16.02 545	15.89 543	21.10 546	21.41 547	18.74 545	18.39 542	20.08 548	19.69 545	23.63 550	23.22 548	24.06 546	23.69 546	23.00 546	23.95 548

EKT-Stereo	1.47 495	0.49 242	1.93 271	2.57 527	19.31 542	0.55 171	0.22 96	0.69 189	0.42 70	0.38 127	0.36 111	0.43 183	0.27 142	0.69 250	0.26 117	0.12 249	0.14 307	0.11 166	0.16 318	0.20 244	0.15 198

MEDIAN_ROB	23.96 546	27.05 553	26.39 548	22.16 545	22.13 543	16.12 539	13.97 537	20.24 546	20.05 545	25.50 551	25.31 551	22.96 547	22.63 547	24.39 549	23.24 549	28.20 551	27.23 552	28.62 548	27.75 548	27.50 547	27.76 549

AVERAGE_ROB	26.93 550	30.34 554	29.27 550	25.82 546	25.34 544	19.48 545	15.17 538	23.55 550	23.00 550	28.45 552	27.87 552	26.25 551	25.86 553	26.96 553	25.55 550	31.30 552	30.07 553	31.76 549	30.81 549	30.79 551	30.93 550

CasAABBNet	24.81 547	22.53 550	24.83 544	26.08 547	25.74 545	39.86 550	57.06 552	28.87 551	28.83 552	21.16 548	22.54 549	24.22 548	23.89 550	26.38 550	30.87 552	14.25 542	16.71 546	13.09 541	14.81 544	17.78 542	16.71 544

Selective-RAFT-Error	24.87 548	22.59 551	25.14 546	26.13 548	25.82 546	39.93 551	57.03 551	28.97 552	28.95 553	21.21 549	22.65 550	24.25 549	23.98 551	26.43 551	30.83 551	14.27 543	16.71 546	13.10 542	14.82 545	17.82 543	16.76 545

Anonymous_1	22.91 544	11.20 538	12.13 532	12.75 538	26.28 547	19.43 544	27.92 547	14.08 541	13.61 536	14.96 539	10.58 531	11.26 537	11.19 538	12.55 540	14.57 541	38.28 553	7.88 537	34.96 550	63.99 550	89.57 553	10.94 542

LSM	3.31 523	1.11 455	5.29 522	9.40 537	30.65 548	0.84 428	1.12 497	0.91 371	1.22 484	1.36 490	2.19 497	0.93 434	0.83 438	1.66 381	0.90 398	0.21 414	0.31 456	0.24 437	0.28 420	0.39 433	6.33 536

DLNR_Zeroshot_test	13.43 540	19.94 544	23.55 543	121.61 554	35.03 549	0.46 87	0.15 13	8.02 536	0.35 18	0.28 85	0.37 114	0.26 76	0.17 23	0.76 267	0.29 150	6.42 537	0.26 441	0.09 55	0.38 465	50.13 552	0.18 263

xxxxx1	28.96 551	20.11 545	14.07 539	49.74 550	39.15 550	18.98 540	26.64 544	21.94 547	20.21 546	16.45 541	17.48 542	18.36 542	21.56 544	16.21 544	20.88 546	23.07 547	26.55 549	66.40 551	78.70 551	30.27 548	32.51 551

tt_ll	28.96 551	20.11 545	14.07 539	49.74 550	39.15 550	18.98 540	26.64 544	21.94 547	20.21 546	16.45 541	17.48 542	18.36 542	21.56 544	16.21 544	20.88 546	23.07 547	26.55 549	66.40 551	78.70 551	30.27 548	32.51 551

ff	28.96 551	20.11 545	14.07 539	49.74 550	39.15 550	18.98 540	26.64 544	21.94 547	20.21 546	16.45 541	17.48 542	18.36 542	21.56 544	16.21 544	20.88 546	23.07 547	26.55 549	66.40 551	78.70 551	30.27 548	32.51 551

LSM0	26.58 549	22.63 552	25.88 547	30.13 549	52.21 553	39.94 552	56.74 550	28.97 552	28.72 551	21.14 547	22.26 548	24.43 550	23.88 549	26.54 552	30.87 552	14.32 544	16.55 545	13.12 543	14.71 543	17.92 544	20.60 547

test_example2	115.39 554	123.23 555	94.57 553	115.52 553	123.55 554	101.63 554	114.33 554	53.41 554	99.48 554	134.90 554	135.05 554	85.83 554	85.11 554	111.32 554	106.15 554	152.55 554	205.26 554	99.78 554	114.96 554	140.96 554	110.20 554

ccccc		297.21 556		374.70 555	380.44 555	203.92 555		216.32 555		203.37 555		215.01 555		312.78 555		412.57 555	356.13 555	256.09 555	227.69 555	428.88 555

ASD4		19.65 543

Low-res two-view benchmark