Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

FTStereo	0.76 306	0.18 1	2.35 266	0.71 359	0.21 113	0.73 276	1.79 400	0.57 65	0.53 99	1.07 351	1.63 369	1.29 365	2.13 390	0.75 174	0.29 87	0.19 293	0.08 58	0.12 137	0.11 125	0.11 22	0.40 345

11t1	0.33 19	0.19 2	1.41 32	0.33 153	0.16 37	0.48 40	0.21 33	0.67 106	0.48 64	0.40 59	0.34 39	0.32 54	0.33 113	0.42 60	0.27 65	0.11 125	0.12 198	0.10 48	0.08 29	0.13 51	0.14 107

GrayStereo	0.66 263	0.19 2	1.76 96	0.90 373	0.23 146	0.62 195	1.42 397	0.62 87	0.60 142	0.72 304	0.78 297	0.56 176	3.07 401	0.60 138	0.26 57	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.21 298	0.11 22	0.18 187

x	0.35 34	0.20 4	1.36 24	0.33 153	0.17 61	0.47 34	0.24 84	0.75 145	0.54 106	0.40 59	0.40 63	0.42 103	0.34 121	0.45 75	0.32 118	0.11 125	0.14 226	0.11 92	0.09 44	0.12 32	0.14 107

test-3	0.43 85	0.20 4	1.70 75	0.34 176	0.32 242	0.45 19	0.23 61	0.71 117	0.46 50	0.51 143	0.29 20	0.45 124	0.21 16	0.59 133	0.98 294	0.08 4	0.07 11	0.10 48	0.35 350	0.29 261	0.28 282

test_1	0.43 85	0.20 4	1.70 75	0.34 176	0.32 242	0.45 19	0.23 61	0.71 117	0.46 50	0.50 131	0.29 20	0.45 124	0.21 16	0.59 133	0.98 294	0.08 4	0.07 11	0.10 48	0.35 350	0.29 261	0.29 288

test_3	0.44 94	0.20 4	1.70 75	0.36 208	0.32 242	0.47 34	0.30 174	0.73 130	0.49 68	0.50 131	0.30 25	0.45 124	0.22 20	0.59 133	0.98 294	0.08 4	0.10 141	0.11 92	0.35 350	0.29 261	0.28 282

SST-Stereo	0.52 186	0.20 4	1.76 96	0.62 351	0.53 344	0.62 195	0.66 333	0.55 61	0.61 156	0.58 215	0.53 144	0.52 158	0.60 271	1.59 268	0.29 87	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.16 110	0.10 27

mmm	0.38 46	0.21 9	1.18 9	0.35 190	0.17 61	0.49 45	0.26 115	0.78 178	0.52 83	0.50 131	0.57 178	0.41 90	0.37 135	0.71 169	0.31 108	0.11 125	0.13 212	0.14 220	0.13 180	0.15 83	0.14 107

1111x	0.74 301	0.21 9	1.93 176	0.31 117	0.17 61	0.63 211	0.32 205	1.03 346	0.74 267	0.52 150	0.62 211	0.57 182	0.47 221	2.38 351	4.25 399	0.12 172	0.14 226	0.11 92	0.12 155	0.12 32	0.14 107

qqq	0.38 46	0.21 9	1.34 23	0.28 58	0.15 24	0.45 19	0.26 115	0.76 154	0.52 83	0.39 57	0.41 67	0.46 132	0.36 127	0.96 199	0.30 98	0.11 125	0.14 226	0.12 137	0.12 155	0.12 32	0.14 107

RAFT_R40	0.50 162	0.21 9	1.76 96	0.50 315	0.40 302	0.61 175	0.53 301	0.56 62	0.60 142	0.56 193	0.54 154	0.55 167	0.51 238	1.57 262	0.53 215	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.16 110	0.09 16

xxxx	0.70 280	0.21 9	1.33 21	0.28 58	0.18 83	0.63 211	0.24 84	1.02 339	0.69 223	0.50 131	0.62 211	0.58 189	0.38 140	1.47 252	5.21 405	0.13 200	0.12 198	0.11 92	0.10 76	0.12 32	0.15 137

test_xeample	0.72 290	0.21 9	1.36 24	0.27 40	0.17 61	0.59 146	0.28 148	1.01 336	0.70 232	0.55 184	0.67 251	0.44 117	0.39 154	1.88 315	5.17 404	0.12 172	0.10 141	0.11 92	0.10 76	0.13 51	0.15 137

R-Stereo Train	0.36 38	0.21 9	1.70 75	0.29 79	0.18 83	0.55 89	0.26 115	0.78 178	0.36 6	0.57 203	0.67 251	0.33 57	0.24 31	0.32 21	0.23 34	0.10 78	0.08 58	0.09 20	0.07 13	0.09 7	0.12 63

RAFT-Stereo	0.36 38	0.21 9	1.70 75	0.29 79	0.18 83	0.55 89	0.26 115	0.78 178	0.36 6	0.57 203	0.67 251	0.33 57	0.24 31	0.32 21	0.23 34	0.10 78	0.08 58	0.09 20	0.07 13	0.09 7	0.12 63
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ttt	0.66 263	0.22 17	1.68 69	0.34 176	0.24 159	0.60 155	0.26 115	1.00 328	0.77 293	0.55 184	0.67 251	0.54 164	0.36 127	2.14 336	3.03 379	0.16 259	0.13 212	0.13 191	0.12 155	0.15 83	0.17 170

riskmin	0.37 41	0.22 17	1.74 86	0.32 138	0.20 106	0.48 40	0.20 22	0.66 97	0.46 50	0.36 43	0.34 39	0.69 245	0.45 208	0.39 51	0.27 65	0.11 125	0.08 58	0.12 137	0.08 29	0.13 51	0.16 159

PSM-AAD	0.63 248	0.22 17	1.77 104	0.37 226	0.23 146	0.86 325	1.17 383	0.59 74	0.60 142	0.64 272	0.71 280	0.68 238	2.93 398	0.65 153	0.31 108	0.09 17	0.07 11	0.17 277	0.15 225	0.13 51	0.33 314

CRE-IMP	0.41 66	0.22 17	1.76 96	0.48 311	0.17 61	0.79 304	0.69 340	0.52 43	0.52 83	0.47 94	0.42 70	0.45 124	0.26 54	0.41 57	0.31 108	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.09 44	0.17 129	0.23 243

DualNet	0.64 251	0.23 21	2.01 198	0.30 92	0.21 113	0.57 115	0.26 115	0.74 135	0.88 326	0.53 159	0.63 221	0.66 222	0.39 154	0.63 143	3.43 390	0.10 78	0.24 319	0.15 246	0.13 180	0.25 231	0.36 328

ffm	0.47 132	0.23 21	2.01 198	0.30 92	0.21 113	0.57 115	0.26 115	0.74 135	0.88 326	0.53 159	0.63 221	0.66 222	0.39 154	0.63 143	0.19 3	0.10 78	0.24 319	0.15 246	0.13 180	0.25 231	0.36 328

ff1	0.73 298	0.23 21	2.01 198	0.30 92	0.21 113	0.57 115	0.26 115	0.74 135	0.88 326	0.53 159	0.63 221	0.66 222	0.39 154	2.52 366	3.43 390	0.10 78	0.24 319	0.15 246	0.13 180	0.25 231	0.36 328

mmx	0.72 290	0.23 21	2.01 198	0.30 92	0.21 113	0.57 115	0.26 115	0.99 320	0.76 289	0.53 159	0.63 221	0.66 222	0.39 154	2.52 366	3.43 390	0.13 200	0.10 141	0.15 246	0.13 180	0.15 83	0.15 137

xxx	0.72 290	0.23 21	2.01 198	0.30 92	0.21 113	0.57 115	0.26 115	0.99 320	0.76 289	0.53 159	0.63 221	0.66 222	0.39 154	2.52 366	3.43 390	0.13 200	0.10 141	0.15 246	0.13 180	0.15 83	0.15 137

Selective-IGEV	0.29 4	0.23 21	1.28 15	0.27 40	0.30 218	0.35 10	0.20 22	0.56 62	0.38 10	0.21 2	0.30 25	0.22 8	0.18 6	0.37 44	0.18 1	0.07 1	0.06 1	0.08 3	0.15 225	0.16 110	0.29 288

GMM-Stereo	0.50 162	0.23 21	2.41 276	0.54 331	0.24 159	0.77 295	0.46 280	0.59 74	0.57 121	0.58 215	0.73 286	0.47 138	0.43 197	0.68 157	0.27 65	0.10 78	0.06 1	0.13 191	0.13 180	0.14 69	0.44 354

222	0.78 314	0.23 21	1.23 12	0.28 58	0.18 83	0.62 195	0.24 84	1.02 339	0.70 232	0.58 215	0.66 248	0.46 132	0.42 187	1.80 299	6.53 410	0.13 200	0.10 141	0.11 92	0.10 76	0.12 32	0.17 170

AEACV	0.33 19	0.24 29	1.44 35	0.28 58	0.35 269	0.47 34	0.21 33	0.43 6	0.28 1	0.26 26	0.25 14	0.22 8	0.38 140	0.30 14	0.18 1	0.09 17	0.35 353	0.09 20	0.36 356	0.23 205	0.25 259

anonymousdsp2	0.34 26	0.24 29	1.16 8	0.28 58	0.15 24	0.57 115	0.23 61	0.79 190	0.47 63	0.38 52	0.37 46	0.40 86	0.25 42	0.47 87	0.21 22	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.13 180	0.19 165	0.27 276

SFCPSM	0.46 119	0.24 29	2.35 266	0.27 40	0.27 195	0.70 263	0.32 205	0.96 298	0.63 181	0.49 124	0.52 136	0.43 106	0.36 127	0.52 112	0.43 176	0.12 172	0.09 112	0.12 137	0.16 240	0.16 110	0.12 63

Any-RAFT	0.38 46	0.25 32	1.89 162	0.27 40	0.17 61	0.68 255	0.21 33	0.78 178	0.53 99	0.43 74	0.43 72	0.54 164	0.30 99	0.41 57	0.20 19	0.10 78	0.12 198	0.08 3	0.06 7	0.10 11	0.09 16

CAS	0.35 34	0.25 32	1.30 18	0.79 365	0.34 259	0.51 57	0.23 61	0.46 12	0.39 15	0.22 5	0.31 28	0.20 2	0.17 1	0.28 3	0.23 34	0.73 379	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 7	0.37 335

knoymous	0.34 26	0.25 32	1.75 92	0.24 7	0.18 83	0.45 19	0.24 84	0.57 65	0.38 10	0.41 65	0.39 60	0.55 167	0.25 42	0.38 48	0.23 34	0.11 125	0.08 58	0.12 137	0.07 13	0.13 51	0.12 63

NF-Stereo	0.48 136	0.25 32	1.81 133	0.52 322	0.16 37	0.61 175	0.44 271	0.66 97	0.61 156	0.50 131	0.47 90	0.37 68	0.26 54	1.45 244	0.79 281	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.13 51	0.16 159

OCTAStereo	0.48 136	0.25 32	1.81 133	0.52 322	0.16 37	0.61 175	0.43 263	0.66 97	0.61 156	0.50 131	0.47 90	0.37 68	0.26 54	1.44 240	0.80 282	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.13 51	0.17 170

NRIStereo	0.46 119	0.25 32	1.77 104	0.47 303	0.16 37	0.95 338	0.74 348	0.51 33	0.56 118	0.48 113	0.39 60	0.59 191	0.29 91	0.77 181	0.32 118	0.11 125	0.13 212	0.11 92	0.09 44	0.21 185	0.24 250

RE-Stereo	0.48 136	0.25 32	1.81 133	0.52 322	0.16 37	0.61 175	0.43 263	0.66 97	0.60 142	0.50 131	0.47 90	0.37 68	0.26 54	1.44 240	0.78 276	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.13 51	0.17 170

TVStereo	0.48 136	0.25 32	1.81 133	0.52 322	0.16 37	0.61 175	0.43 263	0.66 97	0.60 142	0.50 131	0.47 90	0.37 68	0.26 54	1.44 240	0.78 276	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.13 51	0.17 170

EAI-Stereo	0.78 314	0.25 32	1.67 68	0.54 331	0.59 355	1.95 390	2.05 402	1.11 362	0.64 188	0.95 344	1.49 364	0.50 149	0.67 295	0.59 133	1.44 336	0.09 17	0.19 289	0.09 20	0.49 370	0.13 51	0.22 225

Selective-RAFT	0.35 34	0.26 41	1.48 42	0.31 117	0.15 24	0.61 175	0.19 13	0.60 81	0.54 106	0.28 31	0.29 20	0.40 86	0.33 113	0.50 105	0.27 65	0.10 78	0.07 11	0.09 20	0.35 350	0.19 165	0.08 10

CES	0.30 8	0.27 42	1.09 4	0.23 3	0.50 337	0.40 15	0.20 22	0.46 12	0.44 37	0.22 5	0.28 17	0.26 32	0.19 9	0.33 27	0.21 22	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.49 360

EGLCR-Stereo	0.29 4	0.27 42	0.97 2	0.30 92	0.19 96	0.56 98	0.17 5	0.68 109	0.36 6	0.30 33	0.18 1	0.27 38	0.17 1	0.38 48	0.19 3	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.08 29	0.10 11	0.35 320

DCANet-4	0.40 63	0.27 42	2.21 240	0.25 15	0.14 12	0.51 57	0.22 45	0.77 164	0.72 249	0.54 170	0.47 90	0.28 41	0.37 135	0.37 44	0.34 132	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 225

tt	4.93 409	0.27 42	4.20 396	2.29 407	1.58 404	10.20 417	16.97 420	9.42 418	5.02 405	1.67 385	1.28 355	4.68 405	5.03 408	3.37 396	5.92 407	6.16 415	9.47 422	2.82 412	3.18 414	3.60 413	1.53 407

BUS	0.41 66	0.27 42	1.13 5	0.30 92	0.21 113	0.91 334	0.23 61	1.00 328	0.61 156	0.63 263	0.53 144	0.66 222	0.30 99	0.43 63	0.32 118	0.13 200	0.10 141	0.14 220	0.12 155	0.12 32	0.11 37

BSDual-CNN	0.41 66	0.27 42	1.13 5	0.30 92	0.21 113	0.76 287	0.31 184	1.00 328	0.61 156	0.63 263	0.53 144	0.63 206	0.37 135	0.43 63	0.38 148	0.13 200	0.10 141	0.14 220	0.12 155	0.12 32	0.11 37

psmg	0.41 66	0.27 42	1.13 5	0.27 40	0.21 113	0.75 285	0.36 229	0.90 256	0.61 156	0.59 228	0.59 187	0.63 206	0.37 135	0.43 63	0.38 148	0.13 200	0.10 141	0.13 191	0.12 155	0.13 51	0.11 37

GLC_STEREO	0.28 1	0.27 42	1.36 24	0.28 58	0.12 3	0.41 16	0.20 22	0.37 2	0.38 10	0.26 26	0.30 25	0.25 27	0.19 9	0.33 27	0.24 48	0.09 17	0.11 173	0.12 137	0.10 76	0.13 51	0.09 16

Patchmatch Stereo++	0.39 59	0.27 42	1.78 108	0.44 281	0.16 37	0.61 175	0.27 138	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.43 106	0.28 78	0.54 121	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.48 136	0.27 42	1.85 143	0.51 318	0.17 61	0.61 175	0.40 248	0.61 83	0.57 121	0.52 150	0.48 102	0.39 78	0.25 42	1.46 245	0.77 274	0.12 172	0.08 58	0.13 191	0.12 155	0.12 32	0.14 107

KMStereo	0.48 136	0.27 42	1.85 143	0.51 318	0.17 61	0.61 175	0.40 248	0.61 83	0.57 121	0.52 150	0.48 102	0.39 78	0.25 42	1.46 245	0.77 274	0.12 172	0.08 58	0.13 191	0.12 155	0.12 32	0.14 107

PSM-adaLoss	0.38 46	0.27 42	1.78 108	0.44 281	0.17 61	0.60 155	0.29 168	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.44 117	0.28 78	0.47 87	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63

ROB_FTStereo_v2	0.38 46	0.27 42	1.78 108	0.44 281	0.17 61	0.61 175	0.28 148	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.44 117	0.28 78	0.47 87	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63

ROB_FTStereo	0.38 46	0.27 42	1.78 108	0.44 281	0.17 61	0.61 175	0.26 115	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.43 106	0.28 78	0.49 100	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63

HUI-Stereo	0.38 46	0.27 42	1.79 126	0.44 281	0.17 61	0.61 175	0.28 148	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.44 117	0.28 78	0.45 75	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63

Pruner-Stereo	0.51 177	0.27 42	1.78 108	1.79 400	0.19 96	0.62 195	0.45 278	0.57 65	0.60 142	0.61 243	0.48 102	0.41 90	0.24 31	0.46 81	1.00 300	0.12 172	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.12 32	0.13 94

iGMRVC	0.39 59	0.27 42	1.78 108	0.44 281	0.17 61	0.61 175	0.27 138	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.44 117	0.28 78	0.55 125	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63

iRAFT	0.39 59	0.27 42	1.78 108	0.44 281	0.16 37	0.61 175	0.27 138	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.43 106	0.28 78	0.54 121	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63

cross-raft	0.40 63	0.27 42	2.22 243	0.30 92	0.17 61	0.49 45	0.35 223	0.71 117	0.39 15	0.43 74	0.45 83	0.64 214	0.25 42	0.32 21	0.25 54	0.08 4	0.08 58	0.09 20	0.23 304	0.11 22	0.14 107

RAFT-IKP	0.38 46	0.27 42	1.79 126	0.44 281	0.16 37	0.60 155	0.28 148	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.43 106	0.28 78	0.50 105	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63

DeepStereo_RVC	0.44 94	0.28 62	1.92 173	0.49 313	0.17 61	0.60 155	0.59 320	0.50 31	0.52 83	0.49 124	0.45 83	0.39 78	0.86 330	0.45 75	0.33 128	0.11 125	0.08 58	0.11 92	0.09 44	0.15 83	0.19 195

s12784h	0.36 38	0.28 62	1.58 53	0.23 3	0.11 1	0.62 195	0.24 84	0.79 190	0.64 188	0.44 79	0.52 136	0.28 41	0.26 54	0.50 105	0.24 48	0.11 125	0.06 1	0.09 20	0.06 7	0.16 110	0.06 1

GES	0.44 94	0.28 62	1.88 158	0.30 92	0.18 83	0.61 175	0.30 174	0.88 244	0.46 50	0.47 94	0.52 136	0.39 78	0.42 187	0.58 130	0.67 254	0.15 242	0.11 173	0.12 137	0.10 76	0.15 83	0.17 170

UPFNet	0.46 119	0.28 62	1.73 82	0.33 153	0.32 242	0.65 234	0.38 242	0.83 208	0.59 138	0.57 203	0.52 136	0.61 199	0.40 161	0.75 174	0.52 211	0.13 200	0.12 198	0.13 191	0.12 155	0.15 83	0.11 37

AE-Stereo	0.42 79	0.29 66	1.65 63	0.43 276	0.47 333	0.56 98	0.23 61	0.86 230	0.46 50	0.31 34	0.41 67	0.43 106	0.24 31	0.34 31	0.24 48	0.09 17	0.48 375	0.11 92	0.45 367	0.22 197	0.19 195

hknet	0.47 132	0.29 66	1.70 75	0.30 92	0.24 159	0.76 287	0.31 184	1.00 328	0.64 188	0.63 263	0.53 144	0.80 290	0.38 140	0.77 181	0.37 143	0.11 125	0.10 141	0.14 220	0.12 155	0.12 32	0.11 37

KYRaft	0.48 136	0.29 66	1.75 92	0.33 153	0.21 113	0.75 285	0.44 271	0.58 69	0.57 121	0.64 272	0.93 323	0.53 160	0.72 306	0.60 138	0.24 48	0.10 78	0.07 11	0.12 137	0.14 205	0.12 32	0.54 362

ICVP	0.46 119	0.29 66	2.41 276	0.33 153	0.22 134	0.59 146	0.55 307	0.75 145	0.50 74	0.44 79	0.60 199	0.49 146	0.35 123	0.53 118	0.37 143	0.16 259	0.16 261	0.14 220	0.11 125	0.15 83	0.15 137
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CREStereo++_RVC	0.33 19	0.29 66	1.74 86	0.24 7	0.16 37	0.54 79	0.15 1	0.40 3	0.55 110	0.37 47	0.51 129	0.24 21	0.19 9	0.27 1	0.26 57	0.09 17	0.06 1	0.08 3	0.30 334	0.08 1	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
LoS	0.31 12	0.30 71	1.52 47	0.23 3	0.13 5	0.54 79	0.20 22	0.48 23	0.49 68	0.25 19	0.28 17	0.37 68	0.24 31	0.38 48	0.23 34	0.10 78	0.08 58	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.07 3

CASS	0.39 59	0.30 71	1.61 60	0.32 138	0.17 61	0.53 76	0.24 84	0.70 115	0.49 68	0.59 228	0.54 154	0.40 86	0.40 161	0.41 57	0.30 98	0.17 273	0.10 141	0.14 220	0.11 125	0.18 148	0.17 170
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT-345	0.53 191	0.30 71	2.34 263	0.38 240	0.34 259	0.58 130	0.42 257	0.47 20	0.61 156	0.51 143	1.00 334	0.43 106	0.28 78	1.57 262	0.82 284	0.10 78	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.10 11	0.08 10

Prome-Stereo	0.49 153	0.30 71	1.76 96	0.60 349	0.23 146	0.63 211	0.42 257	0.62 87	0.60 142	0.59 228	1.03 339	0.43 106	0.72 306	0.60 138	0.33 128	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.09 44	0.11 22	0.43 352

CREStereo	0.28 1	0.30 71	1.33 21	0.19 1	0.13 5	0.55 89	0.17 5	0.48 23	0.46 50	0.27 29	0.33 35	0.24 21	0.21 16	0.31 17	0.21 22	0.11 125	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.10 11	0.07 3
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FENet	0.44 94	0.30 71	2.42 278	0.32 138	0.17 61	0.58 130	0.22 45	0.77 164	0.59 138	0.47 94	0.42 70	0.55 167	0.38 140	0.49 100	0.47 193	0.12 172	0.09 112	0.12 137	0.11 125	0.13 51	0.16 159

CASnet	0.28 1	0.31 77	1.20 11	0.28 58	0.11 1	0.47 34	0.19 13	0.44 8	0.44 37	0.38 52	0.31 28	0.23 14	0.17 1	0.29 11	0.19 3	0.10 78	0.06 1	0.15 246	0.12 155	0.16 110	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.32 14	0.31 77	1.46 37	0.31 117	0.15 24	0.53 76	0.19 13	0.44 8	0.35 4	0.36 43	0.38 53	0.27 38	0.27 68	0.42 60	0.19 3	0.09 17	0.13 212	0.09 20	0.16 240	0.20 177	0.13 94

DEmStereo	0.68 272	0.31 77	2.25 250	0.42 271	0.17 61	0.66 239	0.89 362	0.51 33	0.59 138	0.60 236	1.01 335	0.45 124	1.26 360	1.54 258	2.26 369	0.10 78	0.08 58	0.10 48	0.10 76	0.10 11	0.11 37

Anonymous_2	0.74 301	0.32 80	1.65 63	0.33 153	0.30 218	0.67 244	0.32 205	0.69 111	0.46 50	0.48 113	0.41 67	0.84 300	0.58 266	0.51 108	0.40 160	0.32 352	0.38 359	1.43 401	3.69 415	0.80 377	0.27 276

RCA-Stereo	0.34 26	0.32 80	1.30 18	0.26 31	0.14 12	0.58 130	0.23 61	0.78 178	0.62 172	0.40 59	0.44 82	0.28 41	0.35 123	0.29 11	0.20 19	0.09 17	0.10 141	0.09 20	0.07 13	0.19 165	0.08 10

sCroCo_RVC	0.33 19	0.32 80	1.89 162	0.34 176	0.27 195	0.30 5	0.22 45	0.48 23	0.44 37	0.22 5	0.33 35	0.25 27	0.25 42	0.32 21	0.24 48	0.14 228	0.16 261	0.12 137	0.12 155	0.15 83	0.13 94

Anonymous	0.35 34	0.32 80	1.87 156	0.34 176	0.31 234	0.37 11	0.31 184	0.54 58	0.40 19	0.25 19	0.28 17	0.23 14	0.29 91	0.36 37	0.27 65	0.14 228	0.13 212	0.11 92	0.12 155	0.24 220	0.20 209

CFNet-RSSM	0.41 66	0.32 80	2.20 239	0.27 40	0.44 317	0.52 70	0.19 13	0.76 154	0.48 64	0.43 74	0.36 43	0.54 164	0.26 54	0.33 27	0.25 54	0.09 17	0.08 58	0.09 20	0.38 359	0.10 11	0.09 16

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 162	0.33 85	0.93 1	0.26 31	0.22 134	0.46 31	0.20 22	1.10 358	1.34 373	3.16 408	0.32 31	0.22 8	0.20 14	0.30 14	0.22 30	0.10 78	0.09 112	0.11 92	0.09 44	0.15 83	0.19 195

IGEV_Zeroshot_test	0.53 191	0.33 85	2.91 348	0.32 138	0.18 83	0.54 79	0.21 33	0.72 122	0.42 28	0.81 324	0.51 129	0.71 258	0.41 172	0.48 91	1.13 313	0.09 17	0.15 247	0.10 48	0.35 350	0.19 165	0.09 16

LoS_RVC	0.29 4	0.33 85	1.19 10	0.25 15	0.34 259	0.43 17	0.22 45	0.42 5	0.32 2	0.22 5	0.33 35	0.23 14	0.24 31	0.31 17	0.21 22	0.07 1	0.07 11	0.07 1	0.05 1	0.10 11	0.31 303

DisPM	0.43 85	0.33 85	1.78 108	0.57 341	0.18 83	0.59 146	0.63 331	0.53 48	0.61 156	0.60 236	0.53 144	0.38 74	0.26 54	0.75 174	0.29 87	0.12 172	0.07 11	0.12 137	0.11 125	0.11 22	0.14 107

NINENet	0.50 162	0.33 85	1.69 71	0.55 337	0.25 171	0.91 334	0.23 61	0.98 309	0.71 241	0.53 159	0.55 162	0.66 222	0.30 99	1.22 226	0.32 118	0.15 242	0.13 212	0.16 261	0.11 125	0.16 110	0.13 94

AAGNet	0.88 333	0.33 85	1.79 126	0.54 331	0.98 382	0.62 195	0.46 280	0.50 31	0.60 142	0.58 215	0.53 144	0.50 149	0.73 309	1.23 227	7.48 411	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.14 69	0.09 16

PFNet	0.60 233	0.33 85	2.47 289	0.41 263	0.55 349	0.62 195	0.27 138	0.61 83	0.63 181	0.61 243	0.56 173	0.45 124	0.32 110	1.88 315	1.14 314	0.28 346	0.09 112	0.12 137	0.16 240	0.26 245	0.20 209

Gwc-CoAtRS	0.38 46	0.33 85	1.92 173	0.27 40	0.41 309	0.48 40	0.19 13	0.59 74	0.46 50	0.43 74	0.39 60	0.57 182	0.26 54	0.32 21	0.26 57	0.09 17	0.09 112	0.09 20	0.31 338	0.11 22	0.09 16

IGEVStereo-DCA	0.33 19	0.34 93	1.38 27	0.27 40	0.16 37	0.45 19	0.23 61	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.21 2	0.26 32	0.25 42	0.64 146	0.52 211	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.18 265	0.16 110	0.22 225

rrr	0.46 119	0.34 93	3.08 360	0.27 40	0.16 37	0.45 19	0.28 148	1.09 357	0.51 78	0.24 11	0.21 2	0.26 32	0.25 42	0.64 146	0.52 211	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.29 329	0.16 110	0.25 259

test_xeample3	0.46 119	0.34 93	2.99 355	0.37 226	0.16 37	0.49 45	0.33 213	1.06 352	0.44 37	0.25 19	0.23 5	0.24 21	0.25 42	0.49 100	0.56 227	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.40 362	0.17 129	0.26 268

DIP-Stereo	0.37 41	0.34 93	1.50 44	0.27 40	0.18 83	0.63 211	0.17 5	0.92 274	0.53 99	0.49 124	0.48 102	0.30 46	0.30 99	0.39 51	0.30 98	0.10 78	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.15 83	0.12 63
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.67 266	0.34 93	2.23 247	0.26 31	0.19 96	0.67 244	0.29 168	1.26 373	0.69 223	0.72 304	0.70 276	0.78 284	0.42 187	3.77 400	0.41 166	0.13 200	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.12 32	0.11 37
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DISCO	0.57 220	0.34 93	1.87 156	0.45 294	0.34 259	0.84 319	0.35 223	0.84 218	0.78 298	0.59 228	0.63 221	1.06 350	0.53 245	1.10 213	0.82 284	0.12 172	0.09 112	0.11 92	0.10 76	0.22 197	0.18 187

DAS	0.56 214	0.35 99	1.55 50	0.33 153	0.34 259	0.50 51	0.42 257	0.83 208	0.74 267	0.83 329	0.68 259	0.56 176	0.48 228	2.40 355	0.46 184	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.09 44	0.18 148	0.15 137

SepStereo	0.52 186	0.35 99	1.55 50	0.33 153	0.34 259	0.50 51	0.42 257	0.83 208	0.74 267	0.83 329	0.68 259	0.56 176	0.48 228	1.56 260	0.46 184	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.09 44	0.18 148	0.15 137

Anonymous3	0.42 79	0.35 99	2.09 216	0.33 153	0.24 159	0.72 271	0.31 184	0.74 135	0.55 110	0.35 41	0.40 63	0.33 57	0.29 91	0.44 68	0.28 74	0.18 283	0.18 279	0.13 191	0.13 180	0.17 129	0.17 170

DSFCA	0.54 196	0.35 99	1.41 32	0.28 58	0.28 203	0.79 304	0.88 361	0.76 154	0.70 232	0.72 304	0.66 248	0.67 232	0.57 262	1.17 222	0.63 245	0.16 259	0.14 226	0.13 191	0.14 205	0.16 110	0.13 94

PMTNet	0.31 12	0.35 99	1.30 18	0.20 2	0.14 12	0.57 115	0.25 99	0.46 12	0.42 28	0.27 29	0.32 31	0.27 38	0.24 31	0.39 51	0.23 34	0.43 361	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.18 148	0.07 3

GMStereo_Zeroshot	0.41 66	0.36 104	1.54 48	0.41 263	0.19 96	0.52 70	0.19 13	0.59 74	0.52 83	0.57 203	0.59 187	0.63 206	0.29 91	0.58 130	0.33 128	0.15 242	0.09 112	0.16 261	0.09 44	0.24 220	0.12 63

MIF-Stereo	0.30 8	0.36 104	1.68 69	0.27 40	0.24 159	0.29 3	0.18 11	0.33 1	0.34 3	0.26 26	0.37 46	0.18 1	0.18 6	0.31 17	0.27 65	0.10 78	0.08 58	0.08 3	0.07 13	0.25 231	0.08 10

test_4	0.40 63	0.37 106	2.01 198	0.29 79	0.21 113	0.50 51	0.28 148	0.47 20	0.39 15	0.42 69	0.76 293	0.38 74	0.22 20	0.52 112	0.33 128	0.08 4	0.07 11	0.11 92	0.15 225	0.28 258	0.07 3

CrosDoStereo	0.94 340	0.37 106	2.53 298	0.25 15	0.32 242	0.54 79	3.76 412	0.72 122	0.60 142	0.70 297	1.40 361	0.53 160	1.49 375	1.78 293	3.09 380	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 125	0.21 185	0.11 37

PFNet+	0.45 109	0.37 106	1.86 151	0.46 298	0.18 83	0.58 130	0.77 352	0.52 43	0.64 188	0.56 193	0.48 102	0.39 78	0.26 54	0.93 196	0.32 118	0.13 200	0.09 112	0.14 220	0.13 180	0.12 32	0.15 137

LCNet	0.54 196	0.37 106	1.78 108	0.92 375	0.22 134	0.96 339	0.30 174	0.59 74	0.58 131	0.51 143	0.55 162	0.41 90	0.76 316	0.84 190	0.26 57	0.09 17	0.06 1	0.12 137	0.18 265	0.98 381	0.39 341

DeepStereo_LL	0.94 340	0.37 106	2.53 298	0.25 15	0.32 242	0.54 79	3.76 412	0.72 122	0.60 142	0.70 297	1.40 361	0.53 160	1.49 375	1.78 293	3.09 380	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 125	0.21 185	0.11 37

MSKI-zero shot	0.46 119	0.38 111	2.47 289	0.27 40	0.43 316	0.56 98	0.20 22	0.77 164	0.43 35	0.60 236	0.51 129	0.44 117	0.17 1	0.68 157	0.21 22	0.09 17	0.29 343	0.09 20	0.32 341	0.14 69	0.10 27

RAFT-Test	0.44 94	0.38 111	2.01 198	0.27 40	0.44 317	0.64 222	0.37 236	0.72 122	0.57 121	0.45 86	0.48 102	0.65 217	0.24 31	0.35 33	0.29 87	0.09 17	0.11 173	0.09 20	0.38 359	0.10 11	0.11 37

IER	0.43 85	0.38 111	1.69 71	0.26 31	0.25 171	0.66 239	0.26 115	0.71 117	0.55 110	0.54 170	0.59 187	0.60 197	0.53 245	0.52 112	0.39 155	0.11 125	0.08 58	0.11 92	0.11 125	0.14 69	0.11 37

CRFU-Net	0.56 214	0.38 111	1.86 151	0.46 298	0.26 184	0.82 315	0.36 229	0.90 256	0.49 68	0.62 254	0.59 187	0.78 284	1.35 367	1.00 203	0.48 196	0.15 242	0.14 226	0.17 277	0.10 76	0.19 165	0.14 107

PSMNet-ADL	0.51 177	0.38 111	1.65 63	0.35 190	0.21 113	0.67 244	0.26 115	0.74 135	0.55 110	0.42 69	0.52 136	0.70 255	0.45 208	1.91 318	0.57 230	0.15 242	0.13 212	0.11 92	0.13 180	0.15 83	0.20 209

DRaft	0.62 245	0.38 111	1.76 96	0.24 7	0.16 37	0.64 222	0.66 333	0.53 48	0.53 99	0.67 286	0.99 332	0.38 74	1.00 345	1.44 240	2.10 363	0.10 78	0.14 226	0.10 48	0.14 205	0.18 148	0.21 215

AdaStereo	0.44 94	0.38 111	1.79 126	0.34 176	0.20 106	0.57 115	0.28 148	0.92 274	0.69 223	0.52 150	0.55 162	0.61 199	0.33 113	0.48 91	0.39 155	0.17 273	0.08 58	0.17 277	0.11 125	0.18 148	0.12 63
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
CSP-Net	0.50 162	0.39 118	1.25 13	0.29 79	0.23 146	0.77 295	0.35 223	0.86 230	0.57 121	0.59 228	0.59 187	0.65 217	0.40 161	1.77 292	0.44 180	0.16 259	0.11 173	0.10 48	0.10 76	0.20 177	0.14 107

iRaft-Stereo_20w	0.58 225	0.39 118	1.96 192	0.45 294	0.32 242	0.92 336	0.57 316	1.14 363	0.56 118	0.81 324	0.40 63	0.55 167	0.69 299	0.65 153	1.04 308	0.09 17	0.16 261	0.09 20	0.36 356	0.17 129	0.25 259

MyStereo07	0.34 26	0.40 120	1.46 37	0.29 79	0.23 146	0.60 155	0.31 184	0.53 48	0.42 28	0.25 19	0.25 14	0.20 2	0.26 54	0.57 128	0.19 3	0.09 17	0.18 279	0.12 137	0.11 125	0.16 110	0.19 195

MyStereo04	0.48 136	0.40 120	2.65 316	0.29 79	0.23 146	0.60 155	0.31 184	0.83 208	0.75 279	0.47 94	0.36 43	0.53 160	0.42 187	0.53 118	0.39 155	0.09 17	0.18 279	0.12 137	0.11 125	0.16 110	0.19 195

NVstereo2D	0.58 225	0.40 120	2.03 206	0.35 190	0.35 269	0.69 258	0.39 246	0.91 266	0.80 306	0.47 94	0.53 144	0.67 232	0.46 216	1.99 325	0.48 196	0.19 293	0.11 173	0.17 277	0.13 180	0.25 231	0.25 259

MyStereo06	0.54 196	0.41 123	2.68 319	0.30 92	0.23 146	0.60 155	0.30 174	0.81 196	0.44 37	0.84 331	0.52 136	0.78 284	0.58 266	0.48 91	1.10 311	0.09 17	0.17 271	0.12 137	0.10 76	0.16 110	0.20 209

MyStereo05	0.49 153	0.41 123	2.72 325	0.30 92	0.23 146	0.60 155	0.30 174	0.82 202	0.77 293	0.52 150	0.37 46	0.51 152	0.42 187	0.52 112	0.38 148	0.09 17	0.17 271	0.12 137	0.10 76	0.16 110	0.20 209

MIF-Stereo (partial)	0.34 26	0.41 123	1.93 176	0.26 31	0.24 159	0.32 6	0.17 5	0.53 48	0.42 28	0.25 19	0.37 46	0.25 27	0.26 54	0.44 68	0.31 108	0.11 125	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.19 165	0.14 107

GANet-ADL	0.44 94	0.41 123	2.31 257	0.33 153	0.20 106	0.57 115	0.25 99	0.75 145	0.54 106	0.42 69	0.59 187	0.56 176	0.30 99	0.40 55	0.38 148	0.14 228	0.11 173	0.09 20	0.08 29	0.22 197	0.17 170

ccnet	0.71 287	0.41 123	1.59 54	0.40 257	0.45 325	1.06 349	0.55 307	0.98 309	0.71 241	0.88 335	0.97 329	0.82 296	0.88 334	1.68 279	0.94 290	0.32 352	0.26 335	0.32 351	0.27 323	0.34 295	0.30 296

StereoDRNet-Refined	0.50 162	0.41 123	1.50 44	0.33 153	0.21 113	0.68 255	0.26 115	0.81 196	0.68 215	0.67 286	0.68 259	0.73 264	0.42 187	1.10 213	0.59 237	0.11 125	0.08 58	0.14 220	0.14 205	0.25 231	0.21 215
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MDST_ROB	1.17 360	0.42 129	3.87 388	0.54 331	0.44 317	4.11 410	0.58 318	1.31 375	0.84 317	2.12 390	1.12 347	0.98 334	0.71 303	4.24 404	0.99 299	0.16 259	0.14 226	0.19 299	0.17 255	0.18 148	0.35 320

CBMV_ROB	0.76 306	0.42 129	2.68 319	0.33 153	0.22 134	0.74 279	0.47 288	0.96 298	0.76 289	1.04 350	0.96 327	0.88 313	0.93 338	2.06 329	1.19 318	0.22 319	0.24 319	0.27 336	0.25 313	0.25 231	0.28 282

SGM-Forest	1.04 351	0.42 129	3.59 385	0.41 263	0.32 242	1.05 348	1.32 389	0.94 283	0.83 315	1.16 358	2.23 385	1.03 343	1.39 371	2.49 364	2.35 370	0.21 306	0.21 306	0.20 307	0.19 283	0.23 205	0.32 307
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CoDeX	0.52 186	0.43 132	2.25 250	0.29 79	0.26 184	0.61 175	0.32 205	0.99 320	0.68 215	0.48 113	0.55 162	0.52 158	0.40 161	1.60 269	0.35 139	0.12 172	0.09 112	0.11 92	0.10 76	0.13 51	0.12 63

gwcnet-sp	0.49 153	0.43 132	2.54 304	0.31 117	0.22 134	0.67 244	0.31 184	0.78 178	0.65 200	0.58 215	0.47 90	0.46 132	0.43 197	0.76 177	0.46 184	0.11 125	0.11 173	0.11 92	0.11 125	0.15 83	0.14 107

scenet	0.49 153	0.43 132	2.54 304	0.31 117	0.22 134	0.67 244	0.31 184	0.78 178	0.65 200	0.58 215	0.47 90	0.46 132	0.43 197	0.76 177	0.46 184	0.11 125	0.11 173	0.11 92	0.11 125	0.15 83	0.14 107

ssnet	0.49 153	0.43 132	2.54 304	0.31 117	0.22 134	0.67 244	0.31 184	0.78 178	0.65 200	0.58 215	0.47 90	0.46 132	0.43 197	0.76 177	0.46 184	0.11 125	0.11 173	0.11 92	0.11 125	0.15 83	0.14 107

ASMatch	0.60 233	0.43 132	2.58 308	0.91 374	0.36 276	0.56 98	0.25 99	0.52 43	0.61 156	0.47 94	1.21 351	0.47 138	0.66 293	1.34 234	0.94 290	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 125	0.10 11	0.16 159

DRN-Test	0.64 251	0.43 132	2.44 284	0.39 248	0.44 317	0.80 311	0.41 254	1.02 339	0.78 298	0.80 319	0.63 221	0.69 245	0.56 257	1.79 297	0.69 258	0.15 242	0.12 198	0.17 277	0.16 240	0.18 148	0.17 170

AnonymousM	0.37 41	0.44 138	1.50 44	0.25 15	0.15 24	0.52 70	0.23 61	0.60 81	0.42 28	0.42 69	0.32 31	0.30 46	0.25 42	0.34 31	0.23 34	0.11 125	0.09 112	0.71 379	0.36 356	0.12 32	0.07 3

UNet	0.54 196	0.44 138	2.83 338	0.31 117	0.33 253	0.74 279	0.27 138	0.82 202	0.61 156	0.53 159	0.54 154	0.72 260	0.54 248	0.78 185	0.56 227	0.11 125	0.09 112	0.13 191	0.11 125	0.14 69	0.12 63

ACVNet	0.45 109	0.44 138	1.79 126	0.28 58	0.21 113	0.59 146	0.36 229	0.66 97	0.68 215	0.45 86	0.59 187	0.69 245	0.40 161	0.44 68	0.55 220	0.11 125	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.34 295	0.10 27

acv_ft	0.48 136	0.44 138	1.76 96	0.32 138	0.41 309	0.63 211	0.28 148	0.81 196	0.68 215	0.61 243	0.59 187	0.69 245	0.45 208	0.44 68	0.63 245	0.11 125	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.41 335	0.10 27

MSMDNet	0.46 119	0.44 138	2.28 254	0.26 31	0.20 106	0.55 89	0.21 33	0.75 145	0.64 188	0.48 113	0.55 162	0.68 238	0.56 257	0.46 81	0.30 98	0.11 125	0.10 141	0.13 191	0.10 76	0.18 148	0.15 137

PCWNet_CMD	0.46 119	0.45 143	2.28 254	0.26 31	0.20 106	0.55 89	0.21 33	0.75 145	0.64 188	0.48 113	0.55 162	0.68 238	0.57 262	0.46 81	0.30 98	0.11 125	0.10 141	0.14 220	0.10 76	0.18 148	0.14 107

CroCo-Stereo	0.30 8	0.45 143	1.08 3	0.31 117	0.17 61	0.19 1	0.21 33	0.73 130	0.50 74	0.21 2	0.24 11	0.55 167	0.22 20	0.27 1	0.26 57	0.09 17	0.08 58	0.08 3	0.07 13	0.12 32	0.09 16
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
SMFormer	0.50 162	0.46 145	1.60 56	0.30 92	0.15 24	0.45 19	0.24 84	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 237	0.51 152	0.41 172	1.87 310	0.49 201	0.13 200	0.10 141	0.11 92	0.10 76	0.15 83	0.16 159

tta	0.50 162	0.46 145	1.60 56	0.30 92	0.15 24	0.45 19	0.24 84	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 237	0.51 152	0.41 172	1.87 310	0.49 201	0.13 200	0.10 141	0.11 92	0.10 76	0.14 69	0.11 37

qqq1	0.48 136	0.46 145	1.60 56	0.30 92	0.15 24	0.45 19	0.24 84	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 237	0.51 152	0.41 172	1.87 310	0.23 34	0.13 200	0.10 141	0.09 20	0.08 29	0.14 69	0.11 37

fff1	0.48 136	0.46 145	1.60 56	0.30 92	0.15 24	0.45 19	0.24 84	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 237	0.51 152	0.41 172	1.87 310	0.23 34	0.13 200	0.10 141	0.09 20	0.08 29	0.14 69	0.11 37

anonymousa	0.48 136	0.46 145	2.44 284	0.29 79	0.34 259	0.61 175	0.25 99	0.66 97	0.54 106	0.53 159	0.77 296	0.73 264	0.46 216	0.33 27	0.31 108	0.10 78	0.09 112	0.12 137	0.29 329	0.10 11	0.19 195

CFNet_pseudo	0.45 109	0.46 145	2.23 247	0.25 15	0.19 96	0.56 98	0.21 33	0.77 164	0.60 142	0.49 124	0.56 173	0.69 245	0.47 221	0.52 112	0.31 108	0.11 125	0.10 141	0.15 246	0.10 76	0.17 129	0.14 107

ac_64	0.55 208	0.46 145	1.92 173	0.36 208	0.34 259	0.63 211	0.31 184	0.82 202	0.61 156	0.55 184	0.51 129	0.89 315	0.48 228	1.83 303	0.55 220	0.14 228	0.11 173	0.12 137	0.12 155	0.18 148	0.12 63

ccs_rob	0.45 109	0.46 145	2.22 243	0.26 31	0.19 96	0.56 98	0.21 33	0.77 164	0.60 142	0.49 124	0.56 173	0.69 245	0.47 221	0.52 112	0.31 108	0.11 125	0.09 112	0.16 261	0.10 76	0.17 129	0.14 107

test croco	0.37 41	0.47 153	2.15 231	0.27 40	0.19 96	0.33 7	0.20 22	0.58 69	0.46 50	0.23 10	0.37 46	0.23 14	0.25 42	0.45 75	0.28 74	0.11 125	0.08 58	0.13 191	0.09 44	0.42 339	0.12 63

test-1	0.44 94	0.48 154	1.69 71	0.30 92	0.27 195	0.50 51	0.28 148	0.80 192	0.43 35	0.40 59	0.54 154	0.41 90	0.24 31	0.31 17	1.16 317	0.09 17	0.20 298	0.10 48	0.17 255	0.11 22	0.26 268

MMNet	0.50 162	0.48 154	1.93 176	0.33 153	0.27 195	0.79 304	0.28 148	0.81 196	0.74 267	0.60 236	0.56 173	0.59 191	0.55 253	0.79 186	0.59 237	0.10 78	0.09 112	0.12 137	0.11 125	0.13 51	0.14 107

EKT-Stereo	1.47 380	0.49 156	1.93 176	2.57 409	19.31 424	0.55 89	0.22 45	0.69 111	0.42 28	0.38 52	0.36 43	0.43 106	0.27 68	0.69 163	0.26 57	0.12 172	0.14 226	0.11 92	0.16 240	0.20 177	0.15 137

HH	0.49 153	0.49 156	2.78 335	0.50 315	0.41 309	0.38 12	0.23 61	0.72 122	0.38 10	0.63 263	0.48 102	0.87 309	0.41 172	0.64 146	0.21 22	0.09 17	0.17 271	0.10 48	0.09 44	0.16 110	0.12 63

HanStereo	0.49 153	0.49 156	2.78 335	0.50 315	0.41 309	0.38 12	0.23 61	0.72 122	0.38 10	0.63 263	0.48 102	0.87 309	0.41 172	0.64 146	0.21 22	0.09 17	0.17 271	0.10 48	0.09 44	0.16 110	0.12 63

TANstereo	0.33 19	0.49 156	1.75 92	0.23 3	0.12 3	0.54 79	0.16 3	0.40 3	0.45 47	0.45 86	0.51 129	0.26 32	0.22 20	0.29 11	0.20 19	0.10 78	0.10 141	0.08 3	0.06 7	0.08 1	0.11 37

pcwnet_v2	0.64 251	0.49 156	4.41 398	0.32 138	0.27 195	0.60 155	0.25 99	0.97 305	0.88 326	0.59 228	0.70 276	0.63 206	0.55 253	0.66 155	0.37 143	0.17 273	0.15 247	0.15 246	0.14 205	0.21 185	0.23 243

HCRNet	0.46 119	0.49 156	1.65 63	0.38 240	0.29 208	0.58 130	0.22 45	0.75 145	0.62 172	0.47 94	0.49 119	0.48 144	0.36 127	1.12 216	0.37 143	0.15 242	0.10 141	0.15 246	0.13 180	0.17 129	0.17 170

CFNet_ucs	0.48 136	0.50 162	2.32 258	0.26 31	0.22 134	0.57 115	0.22 45	0.85 222	0.65 200	0.53 159	0.64 237	0.68 238	0.44 204	0.54 121	0.31 108	0.13 200	0.12 198	0.16 261	0.11 125	0.19 165	0.17 170

RAFT-RH_RVC	0.61 241	0.50 162	2.33 261	0.36 208	0.29 208	0.60 155	0.18 11	0.44 8	0.58 131	0.76 313	1.91 375	0.47 138	0.29 91	1.60 269	1.23 323	0.14 228	0.07 11	0.13 191	0.13 180	0.10 11	0.09 16

stereogan	0.69 276	0.51 164	2.44 284	0.39 248	0.39 295	1.01 346	0.41 254	0.94 283	0.92 337	0.73 308	0.85 309	1.15 361	0.69 299	1.57 262	0.53 215	0.19 293	0.18 279	0.20 307	0.16 240	0.36 308	0.24 250

ff7	0.32 14	0.52 165	1.38 27	0.25 15	0.16 37	0.56 98	0.23 61	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 25	0.48 91	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 265	0.23 205	0.22 225

ffff	0.32 14	0.52 165	1.38 27	0.25 15	0.16 37	0.56 98	0.23 61	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 25	0.48 91	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 265	0.23 205	0.22 225

11t	0.32 14	0.52 165	1.38 27	0.25 15	0.16 37	0.56 98	0.23 61	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 25	0.48 91	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 265	0.23 205	0.22 225

ccc-4	0.32 14	0.52 165	1.38 27	0.25 15	0.16 37	0.56 98	0.23 61	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 25	0.48 91	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 265	0.23 205	0.22 225

DMCA	0.41 66	0.52 165	1.26 14	0.31 117	0.24 159	0.59 146	0.26 115	0.77 164	0.63 181	0.58 215	0.48 102	0.57 182	0.35 123	0.40 55	0.50 206	0.14 228	0.10 141	0.14 220	0.10 76	0.15 83	0.15 137

anonymousdsp	0.34 26	0.53 170	1.47 39	0.25 15	0.16 37	0.56 98	0.23 61	0.49 27	0.40 19	0.25 19	0.24 11	0.22 8	0.24 31	0.55 125	0.19 3	0.09 17	0.11 173	0.10 48	0.18 265	0.24 220	0.29 288

IRAFT_RVC	0.54 196	0.53 170	1.78 108	0.46 298	0.21 113	0.58 130	0.43 263	0.65 95	0.66 210	0.54 170	0.50 125	0.49 146	0.51 238	1.58 266	1.01 304	0.11 125	0.25 333	0.13 191	0.10 76	0.15 83	0.13 94

iRaftStereo_RVC	0.37 41	0.53 170	1.41 32	0.28 58	0.15 24	0.52 70	0.20 22	0.54 58	0.46 50	0.37 47	0.43 72	0.41 90	0.23 25	0.36 37	0.26 57	0.09 17	0.15 247	0.12 137	0.11 125	0.41 335	0.37 335

StereoIM	0.29 4	0.54 173	1.44 35	0.24 7	0.29 208	0.29 3	0.16 3	0.45 11	0.37 9	0.19 1	0.21 2	0.28 41	0.22 20	0.30 14	0.29 87	0.10 78	0.09 112	0.10 48	0.08 29	0.11 22	0.11 37

ProNet	0.30 8	0.54 173	1.29 16	0.25 15	0.15 24	0.47 34	0.25 99	0.48 23	0.39 15	0.21 2	0.23 5	0.22 8	0.20 14	0.44 68	0.19 3	0.08 4	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.23 205	0.12 63

IGEV-Stereo	0.34 26	0.54 173	1.47 39	0.25 15	0.16 37	0.56 98	0.23 61	0.49 27	0.40 19	0.25 19	0.24 11	0.22 8	0.24 31	0.54 121	0.19 3	0.09 17	0.10 141	0.10 48	0.18 265	0.24 220	0.29 288
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TestStereo	0.45 109	0.54 173	2.11 220	0.29 79	0.16 37	0.43 17	0.24 84	0.54 58	0.45 47	0.37 47	0.46 87	0.34 61	0.27 68	1.98 322	0.27 65	0.11 125	0.08 58	0.12 137	0.09 44	0.14 69	0.08 10

XX-Stereo	0.55 208	0.54 173	3.50 383	0.48 311	0.39 295	0.54 79	0.17 5	0.89 250	0.40 19	0.44 79	0.65 246	0.85 303	0.19 9	0.77 181	0.21 22	0.10 78	0.14 226	0.10 48	0.32 341	0.17 129	0.14 107

delet	0.52 186	0.54 173	1.62 61	0.31 117	0.35 269	0.74 279	0.46 280	0.85 222	0.74 267	0.55 184	0.60 199	0.67 232	0.50 236	1.12 216	0.57 230	0.11 125	0.11 173	0.13 191	0.14 205	0.16 110	0.12 63

FCDSN-DC	1.29 368	0.54 173	2.50 295	0.47 303	0.41 309	1.12 356	0.60 322	1.10 358	1.27 371	2.23 396	2.87 397	3.67 398	3.12 402	2.39 354	1.69 345	0.30 349	0.26 335	0.31 349	0.30 334	0.35 303	0.38 338
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FAT-Stereo	0.70 280	0.54 173	2.88 340	0.36 208	0.29 208	0.62 195	0.54 304	0.97 305	0.87 323	0.76 313	0.92 320	0.94 327	0.80 320	1.84 308	0.57 230	0.18 283	0.19 289	0.17 277	0.16 240	0.22 197	0.25 259

STTRV1_RVC	0.80 318	0.55 181	2.89 343	0.42 271	0.49 336	0.79 304	0.44 271	1.15 366	0.82 311	0.62 254	0.89 317	0.72 260	0.63 286	2.69 376	0.64 248	0.48 367	0.64 383	0.27 336	0.24 306	0.35 303	0.27 276

DLCB_ROB	0.54 196	0.55 181	1.49 43	0.36 208	0.25 171	0.65 234	0.36 229	0.80 192	0.70 232	0.72 304	0.69 266	0.83 298	0.46 216	1.53 257	0.60 239	0.13 200	0.12 198	0.14 220	0.14 205	0.14 69	0.13 94

IPLGR	0.54 196	0.56 183	2.68 319	0.36 208	0.18 83	0.62 195	0.54 304	1.02 339	0.64 188	0.73 308	0.46 87	0.47 138	0.45 208	1.12 216	0.29 87	0.09 17	0.08 58	0.11 92	0.09 44	0.19 165	0.12 63

STrans-v2	0.67 266	0.56 183	2.64 314	0.27 40	0.23 146	0.57 115	0.33 213	0.96 298	0.69 223	0.92 340	0.85 309	0.89 315	0.93 338	1.83 303	1.21 321	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.09 44	0.11 22	0.12 63

TransformOpticalFlow	0.64 251	0.56 183	2.66 317	0.44 281	0.26 184	0.62 195	0.28 148	0.83 208	0.71 241	0.76 313	0.74 288	0.91 318	0.85 327	1.83 303	0.81 283	0.10 78	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.11 22	0.12 63

RYNet	0.70 280	0.56 183	2.25 250	0.35 190	0.41 309	0.86 325	0.43 263	0.94 283	0.82 311	0.62 254	0.53 144	0.91 318	0.60 271	2.70 377	1.00 300	0.14 228	0.11 173	0.16 261	0.14 205	0.25 231	0.27 276

FC-DCNN	1.49 382	0.59 187	2.88 340	0.44 281	0.39 295	1.97 393	0.66 333	1.67 388	1.70 386	2.72 404	2.89 398	4.22 401	2.97 400	2.55 369	2.19 365	0.29 347	0.26 335	0.31 349	0.30 334	0.32 282	0.39 341

MIM_Stereo	0.41 66	0.60 188	1.88 158	0.31 117	0.21 113	0.50 51	0.19 13	0.64 91	0.44 37	0.43 74	0.53 144	0.43 106	0.27 68	0.51 108	0.28 74	0.08 4	0.14 226	0.11 92	0.10 76	0.26 245	0.26 268

ssnet_v2	0.55 208	0.60 188	1.86 151	0.32 138	0.22 134	0.72 271	0.44 271	0.94 283	0.74 267	0.63 263	0.54 154	0.81 293	0.47 221	0.77 181	0.70 259	0.16 259	0.14 226	0.14 220	0.14 205	0.30 270	0.30 296

psmorigin	1.36 373	0.60 188	13.80 420	0.37 226	0.29 208	0.62 195	0.33 213	0.77 164	0.61 156	0.96 345	0.88 315	1.17 363	0.73 309	4.00 401	0.86 287	0.19 293	0.22 311	0.17 277	0.18 265	0.24 220	0.29 288

DPSNet	0.86 330	0.60 188	2.34 263	0.58 343	0.36 276	1.07 354	0.75 349	1.30 374	1.05 352	0.70 297	0.68 259	0.94 327	1.29 361	2.08 331	1.82 351	0.26 337	0.23 316	0.16 261	0.17 255	0.48 349	0.40 345

ToySt	0.44 94	0.61 192	1.89 162	0.29 79	0.18 83	0.55 89	0.35 223	0.67 106	0.53 99	0.39 57	0.50 125	0.59 191	0.43 197	0.51 108	0.49 201	0.10 78	0.12 198	0.13 191	0.16 240	0.24 220	0.19 195

CroCo-Stereo Lap2	0.33 19	0.61 192	1.47 39	0.32 138	0.38 293	0.23 2	0.22 45	0.58 69	0.46 50	0.22 5	0.27 16	0.29 45	0.23 25	0.32 21	0.26 57	0.09 17	0.09 112	0.10 48	0.08 29	0.21 185	0.14 107

psm_up	0.57 220	0.61 192	1.83 140	0.35 190	0.30 218	0.64 222	0.37 236	0.90 256	0.68 215	0.59 228	0.55 162	0.68 238	0.54 248	1.91 318	0.46 184	0.16 259	0.15 247	0.16 261	0.15 225	0.23 205	0.13 94

GMOStereo	0.41 66	0.62 195	1.78 108	0.28 58	0.36 276	0.51 57	0.31 184	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 102	0.41 90	0.27 68	0.28 3	0.23 34	0.08 4	0.38 359	0.13 191	0.11 125	0.34 295	0.11 37

error version	0.41 66	0.62 195	1.78 108	0.28 58	0.36 276	0.51 57	0.31 184	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 102	0.41 90	0.27 68	0.28 3	0.23 34	0.08 4	0.38 359	0.13 191	0.11 125	0.34 295	0.11 37

test-v	0.41 66	0.62 195	1.78 108	0.28 58	0.36 276	0.51 57	0.31 184	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 102	0.41 90	0.27 68	0.28 3	0.23 34	0.08 4	0.38 359	0.13 191	0.11 125	0.34 295	0.11 37

THIR-Stereo	0.86 330	0.62 195	2.13 225	0.25 15	0.16 37	0.58 130	2.74 408	0.59 74	0.51 78	0.62 254	1.62 368	0.97 333	1.80 386	1.69 281	2.25 368	0.10 78	0.08 58	0.14 220	0.11 125	0.15 83	0.11 37

test-2	0.41 66	0.62 195	1.78 108	0.28 58	0.36 276	0.51 57	0.31 184	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 102	0.41 90	0.27 68	0.28 3	0.23 34	0.08 4	0.38 359	0.13 191	0.11 125	0.34 295	0.11 37

sAnonymous2	0.38 46	0.62 195	2.15 231	0.31 117	0.24 159	0.34 8	0.27 138	0.53 48	0.46 50	0.24 11	0.29 20	0.23 14	0.28 78	0.28 3	0.22 30	0.12 172	0.09 112	0.11 92	0.13 180	0.38 321	0.35 320

CroCo_RVC	0.38 46	0.62 195	2.15 231	0.31 117	0.24 159	0.34 8	0.27 138	0.53 48	0.46 50	0.24 11	0.29 20	0.23 14	0.28 78	0.28 3	0.22 30	0.12 172	0.09 112	0.11 92	0.13 180	0.38 321	0.35 320

DCRE	0.50 162	0.63 202	2.13 225	0.30 92	0.23 146	0.45 19	0.24 84	0.59 74	0.53 99	0.50 131	2.10 379	0.42 103	0.26 54	0.35 33	0.23 34	0.09 17	0.14 226	0.10 48	0.32 341	0.16 110	0.15 137

DGSMNet	2.89 401	0.63 202	3.18 371	3.43 414	4.17 413	2.57 403	6.98 415	0.97 305	0.83 315	0.56 193	1.86 374	0.79 288	0.62 283	1.64 274	1.39 332	4.61 412	5.01 415	5.17 417	4.71 416	4.44 416	4.19 415

ACVNet-DCA	0.42 79	0.64 204	2.07 210	0.35 190	0.14 12	0.76 287	0.25 99	0.76 154	0.52 83	0.31 34	0.38 53	0.24 21	0.38 140	0.69 163	0.19 3	0.10 78	0.24 319	0.11 92	0.09 44	0.12 32	0.14 107

xx1	0.46 119	0.64 204	2.07 210	0.35 190	0.14 12	0.76 287	0.25 99	0.74 135	1.01 348	0.31 34	0.38 53	0.46 132	0.36 127	0.69 163	0.19 3	0.10 78	0.24 319	0.12 137	0.12 155	0.12 32	0.14 107

1test111	0.44 94	0.64 204	2.07 210	0.35 190	0.14 12	0.76 287	0.25 99	0.76 154	0.52 83	0.31 34	0.38 53	0.24 21	0.38 140	0.96 199	0.30 98	0.10 78	0.24 319	0.11 92	0.09 44	0.12 32	0.14 107

cc1	0.47 132	0.64 204	2.07 210	0.35 190	0.14 12	0.76 287	0.25 99	0.74 135	1.01 348	0.31 34	0.38 53	0.24 21	0.38 140	0.69 163	0.19 3	0.10 78	0.24 319	0.11 92	0.09 44	0.25 231	0.40 345

tt1	0.44 94	0.64 204	1.83 140	0.35 190	0.14 12	0.76 287	0.25 99	0.74 135	0.88 326	0.31 34	0.37 46	0.25 27	0.35 123	0.63 143	0.19 3	0.10 78	0.24 319	0.11 92	0.09 44	0.25 231	0.36 328

G-Net	0.99 344	0.64 204	2.76 331	0.57 341	0.67 363	2.03 395	0.72 347	0.76 154	0.67 213	1.14 357	2.56 391	1.30 368	1.02 347	1.48 253	1.74 348	0.25 334	0.24 319	0.24 327	0.26 319	0.37 315	0.31 303

HHNet	0.60 233	0.65 210	2.60 311	0.36 208	0.25 171	0.64 222	0.61 325	0.64 91	0.62 172	0.55 184	1.13 348	0.32 54	0.60 271	0.42 60	1.79 350	0.15 242	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.18 148	0.15 137

OMP-Stereo	0.59 229	0.65 210	1.74 86	0.56 339	0.37 288	0.60 155	0.26 115	0.70 115	0.65 200	0.66 282	0.60 199	0.69 245	0.32 110	2.09 333	1.20 319	0.10 78	0.07 11	0.12 137	0.09 44	0.17 129	0.10 27

IIG-Stereo	0.59 229	0.65 210	1.74 86	0.54 331	0.23 146	0.61 175	0.21 33	0.73 130	0.65 200	0.64 272	0.69 266	0.69 245	0.38 140	2.09 333	1.39 332	0.11 125	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.15 83	0.09 16

DANet	0.80 318	0.65 210	2.21 240	1.19 389	0.48 335	0.74 279	1.25 386	0.89 250	1.53 381	0.89 337	0.71 280	0.96 330	0.56 257	1.83 303	0.96 292	0.18 283	0.16 261	0.19 299	0.16 240	0.26 245	0.29 288
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NOSS_ROB	0.64 251	0.65 210	1.62 61	0.46 298	0.25 171	0.67 244	0.30 174	0.93 279	0.77 293	0.59 228	0.57 178	0.77 281	0.38 140	2.78 381	0.44 180	0.23 322	0.24 319	0.28 340	0.26 319	0.27 252	0.39 341

anonymity	0.80 318	0.66 215	1.29 16	0.59 346	0.75 369	0.67 244	0.52 298	0.95 294	0.71 241	0.94 342	0.70 276	0.67 232	0.87 331	0.71 169	1.35 329	0.64 374	0.62 382	0.58 372	1.44 407	0.60 366	0.65 372

raft+_RVC	0.44 94	0.67 216	1.85 143	0.34 176	0.71 367	0.51 57	0.25 99	0.64 91	0.51 78	0.35 41	0.45 83	0.32 54	0.28 78	0.43 63	0.32 118	0.09 17	0.19 289	0.10 48	0.09 44	0.20 177	0.40 345

APVNet	0.70 280	0.67 216	2.71 323	0.38 240	0.36 276	0.85 323	0.43 263	0.91 266	0.68 215	0.55 184	0.69 266	0.75 275	0.55 253	2.31 345	0.78 276	0.17 273	0.17 271	0.24 327	0.19 283	0.33 288	0.23 243

raftrobust	0.38 46	0.68 218	1.54 48	0.32 138	0.46 331	0.52 70	0.21 33	0.56 62	0.42 28	0.52 150	0.35 42	0.31 48	0.33 113	0.37 44	0.30 98	0.10 78	0.11 173	0.08 3	0.07 13	0.21 185	0.19 195

RASNet	0.61 241	0.68 218	2.03 206	0.35 190	0.46 331	0.65 234	0.28 148	0.78 178	0.70 232	0.48 113	0.64 237	0.93 323	0.61 278	2.21 340	0.73 268	0.12 172	0.09 112	0.09 20	0.10 76	0.14 69	0.11 37

PASM	0.72 290	0.68 218	1.91 170	0.47 303	0.44 317	0.60 155	0.51 295	0.76 154	0.80 306	0.77 316	0.67 251	0.87 309	0.61 278	2.40 355	0.67 254	0.32 352	0.35 353	0.36 356	0.41 365	0.45 348	0.39 341

HGLStereo	0.54 196	0.69 221	2.00 197	0.35 190	0.40 302	0.66 239	0.30 174	0.83 208	0.62 172	0.57 203	0.69 266	0.69 245	0.54 248	1.07 210	0.55 220	0.13 200	0.13 212	0.13 191	0.11 125	0.19 165	0.17 170

S-Stereo	0.80 318	0.69 221	3.89 389	0.39 248	0.37 288	0.69 258	0.70 343	0.94 283	0.98 345	0.62 254	0.91 319	0.83 298	0.60 271	2.37 348	0.66 251	0.18 283	0.21 306	0.17 277	0.18 265	0.30 270	0.35 320

STTStereo	0.51 177	0.69 221	2.14 230	0.36 208	0.30 218	0.61 175	0.32 205	0.77 164	0.60 142	0.60 236	0.54 154	0.67 232	0.43 197	0.86 193	0.42 168	0.16 259	0.15 247	0.17 277	0.20 293	0.16 110	0.15 137

EDNetEfficient	1.27 367	0.70 224	4.05 394	0.64 353	0.98 382	0.94 337	1.40 394	0.85 222	1.75 388	2.34 399	1.33 359	1.05 348	2.21 392	1.58 266	4.15 397	0.15 242	0.19 289	0.14 220	0.27 323	0.38 321	0.32 307

DeepPruner_ROB	0.50 162	0.70 224	1.94 180	0.29 79	0.26 184	0.63 211	0.31 184	0.80 192	0.48 64	0.61 243	0.55 162	0.66 222	0.38 140	0.98 201	0.40 160	0.19 293	0.14 226	0.14 220	0.14 205	0.23 205	0.17 170

LMCR-Stereo	0.52 186	0.71 226	2.39 273	0.40 257	0.21 113	0.74 279	0.31 184	1.02 339	0.64 188	0.61 243	0.63 221	0.39 78	0.51 238	0.62 141	0.42 168	0.19 293	0.09 112	0.12 137	0.09 44	0.23 205	0.12 63

ADLNet	0.60 233	0.71 226	1.95 183	0.35 190	0.34 259	0.67 244	0.34 217	0.90 256	0.74 267	0.68 292	0.62 211	0.80 290	0.45 208	1.78 293	0.64 248	0.14 228	0.11 173	0.14 220	0.14 205	0.29 261	0.21 215

GwcNet	0.69 276	0.71 226	3.12 365	0.36 208	0.45 325	0.81 312	0.44 271	0.86 230	0.84 317	0.60 236	0.74 288	0.82 296	0.49 233	1.65 275	0.66 251	0.16 259	0.15 247	0.15 246	0.15 225	0.31 278	0.24 250

ETE_ROB	0.60 233	0.71 226	1.55 50	0.37 226	0.25 171	0.69 258	0.51 295	1.47 380	0.70 232	0.80 319	0.69 266	0.85 303	0.49 233	1.36 236	0.58 235	0.16 259	0.13 212	0.19 299	0.16 240	0.21 185	0.23 243

StereoVision	0.45 109	0.72 230	1.94 180	0.33 153	0.32 242	0.47 34	0.26 115	0.68 109	0.57 121	0.32 40	0.89 317	0.45 124	0.27 68	0.49 100	0.36 141	0.13 200	0.15 247	0.16 261	0.15 225	0.19 165	0.13 94

Sa-1000	0.51 177	0.72 230	1.90 165	0.31 117	0.60 359	0.60 155	0.31 184	0.94 283	0.71 241	0.52 150	0.83 302	0.42 103	0.33 113	0.68 157	0.28 74	0.10 78	0.09 112	0.13 191	0.29 329	0.29 261	0.10 27

XPNet_ROB	0.61 241	0.72 230	1.66 67	0.37 226	0.27 195	0.67 244	0.47 288	0.89 250	0.71 241	0.78 317	0.70 276	0.81 293	0.53 245	1.70 282	0.76 272	0.21 306	0.16 261	0.16 261	0.15 225	0.20 177	0.21 215

whm_eth	0.45 109	0.73 233	2.23 247	0.30 92	0.31 234	0.49 45	0.24 84	0.73 130	0.69 223	0.47 94	0.87 312	0.26 32	0.26 54	0.36 37	0.28 74	0.12 172	0.11 173	0.13 191	0.12 155	0.14 69	0.26 268

GANet-RSSM	0.55 208	0.73 233	1.90 165	0.36 208	0.26 184	0.59 146	0.27 138	0.78 178	0.52 83	0.47 94	0.57 178	0.63 206	0.45 208	1.92 320	0.43 176	0.14 228	0.10 141	0.25 332	0.11 125	0.34 295	0.14 107

BEATNet_4x	0.47 132	0.73 233	1.91 170	0.33 153	0.15 24	0.56 98	0.25 99	0.85 222	0.58 131	0.54 170	0.51 129	0.57 182	0.42 187	0.57 128	0.61 241	0.11 125	0.08 58	0.12 137	0.09 44	0.20 177	0.16 159

edge stereo	0.81 324	0.73 233	3.30 378	0.37 226	1.21 394	0.62 195	0.39 246	0.93 279	0.79 303	0.80 319	0.88 315	1.14 360	0.71 303	2.18 338	0.71 261	0.21 306	0.20 298	0.26 335	0.18 265	0.38 321	0.26 268

SACVNet	0.60 233	0.74 237	1.90 165	0.37 226	0.28 203	0.64 222	0.37 236	0.86 230	0.61 156	0.65 279	0.62 211	0.69 245	0.44 204	2.08 331	0.42 168	0.18 283	0.14 226	0.16 261	0.15 225	0.38 321	0.24 250

GwcNet-ADL	0.50 162	0.74 237	2.90 347	0.31 117	0.20 106	0.58 130	0.29 168	0.87 239	0.64 188	0.47 94	0.47 90	0.56 176	0.33 113	0.46 81	0.46 184	0.13 200	0.12 198	0.09 20	0.09 44	0.14 69	0.21 215

SA	0.50 162	0.75 239	1.95 183	0.31 117	0.61 360	0.57 115	0.31 184	0.91 266	0.73 263	0.42 69	0.62 211	0.38 74	0.47 221	0.68 157	0.29 87	0.09 17	0.09 112	0.13 191	0.32 341	0.30 270	0.10 27

RAFT_CTSACE	0.46 119	0.76 240	2.07 210	0.35 190	0.30 218	0.54 79	0.30 174	0.61 83	0.48 64	0.49 124	0.76 293	0.55 167	0.36 127	0.58 130	0.22 30	0.08 4	0.13 212	0.11 92	0.10 76	0.41 335	0.08 10

TRStereo	0.53 191	0.76 240	2.38 271	0.42 271	0.29 208	0.69 258	0.23 61	1.81 391	0.55 110	0.36 43	0.32 31	0.47 138	0.40 161	0.46 81	0.25 54	0.12 172	0.11 173	0.11 92	0.41 365	0.13 51	0.32 307

CFNet-ft	0.51 177	0.76 240	1.79 126	0.28 58	0.30 218	0.63 211	0.28 148	0.66 97	0.55 110	0.45 86	0.57 178	0.74 270	0.41 172	1.46 245	0.42 168	0.14 228	0.10 141	0.28 340	0.13 180	0.18 148	0.14 107

CFNet_RVC	0.51 177	0.76 240	1.79 126	0.28 58	0.30 218	0.63 211	0.28 148	0.66 97	0.55 110	0.45 86	0.57 178	0.74 270	0.41 172	1.46 245	0.42 168	0.14 228	0.10 141	0.28 340	0.13 180	0.18 148	0.14 107

HSM	0.62 245	0.76 240	1.72 81	0.30 92	0.29 208	0.64 222	0.28 148	0.94 283	0.62 172	0.58 215	0.57 178	1.40 371	0.64 287	2.59 370	0.42 168	0.11 125	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.14 69	0.11 37

iResNet	0.51 177	0.76 240	2.59 309	0.41 263	0.17 61	0.64 222	0.27 138	0.82 202	0.70 232	0.57 203	0.64 237	0.43 106	0.36 127	0.70 167	0.52 211	0.10 78	0.07 11	0.09 20	0.08 29	0.21 185	0.13 94

LALA_ROB	0.60 233	0.76 240	1.69 71	0.36 208	0.29 208	0.79 304	0.55 307	0.94 283	0.77 293	0.81 324	0.67 251	0.94 327	0.49 233	0.99 202	0.73 268	0.21 306	0.15 247	0.20 307	0.18 265	0.23 205	0.21 215

CBMV	0.71 287	0.76 240	2.64 314	0.33 153	0.20 106	0.78 300	0.79 354	0.98 309	0.78 298	0.85 334	0.71 280	0.86 307	1.10 355	1.46 245	0.62 243	0.18 283	0.20 298	0.21 313	0.19 283	0.25 231	0.33 314
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
fff	0.43 85	0.77 248	1.95 183	0.24 7	0.13 5	0.51 57	0.22 45	0.77 164	0.75 279	0.54 170	0.47 90	0.31 48	0.65 289	0.36 37	0.34 132	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 225

ADStereo(finetuned)	0.45 109	0.77 248	2.12 223	0.25 15	0.14 12	0.51 57	0.22 45	0.77 164	0.72 249	0.54 170	0.48 102	0.31 48	0.76 316	0.37 44	0.38 148	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.13 51	0.23 243

XX-TBD	0.34 26	0.77 248	1.75 92	0.34 176	0.13 5	0.51 57	0.17 5	0.43 6	0.50 74	0.37 47	0.49 119	0.23 14	0.18 6	0.28 3	0.24 48	0.10 78	0.07 11	0.08 3	0.06 7	0.09 7	0.07 3

DCANet	0.42 79	0.77 248	1.95 183	0.25 15	0.14 12	0.51 57	0.22 45	0.77 164	0.72 249	0.54 170	0.48 102	0.31 48	0.41 172	0.36 37	0.39 155	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.13 51	0.23 243

csc	0.43 85	0.77 248	1.95 183	0.24 7	0.13 5	0.51 57	0.22 45	0.77 164	0.75 279	0.54 170	0.47 90	0.31 48	0.65 289	0.36 37	0.34 132	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 225

cscssc	0.43 85	0.77 248	1.95 183	0.24 7	0.13 5	0.51 57	0.22 45	0.77 164	0.75 279	0.54 170	0.47 90	0.31 48	0.65 289	0.36 37	0.34 132	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 225

SHD	0.72 290	0.77 248	2.36 269	0.45 294	0.40 302	0.71 265	0.32 205	1.02 339	1.25 369	1.07 351	0.84 305	0.90 317	0.73 309	1.09 212	0.98 294	0.21 306	0.18 279	0.20 307	0.21 298	0.32 282	0.31 303

FBW_ROB	0.83 326	0.77 248	1.77 104	0.44 281	0.30 218	0.87 329	0.46 280	1.10 358	0.91 334	0.81 324	0.75 291	1.01 339	0.61 278	3.66 399	1.23 323	0.26 337	0.23 316	0.36 356	0.25 313	0.27 252	0.62 369

AACVNet	0.54 196	0.78 256	1.73 82	0.36 208	0.21 113	0.57 115	0.25 99	0.71 117	0.51 78	0.55 184	0.59 187	0.64 214	0.41 172	2.13 335	0.41 166	0.14 228	0.11 173	0.14 220	0.11 125	0.33 288	0.15 137

ELAS_RVC	1.37 375	0.78 256	3.21 374	0.55 337	0.50 337	1.49 372	2.48 406	1.48 381	1.71 387	2.13 393	2.09 378	2.07 383	2.56 396	1.90 317	2.02 357	0.35 356	0.36 355	0.37 360	0.34 348	0.49 351	0.47 357
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 344	0.79 258	2.43 282	0.39 248	0.32 242	1.50 373	1.90 401	0.92 274	0.97 342	1.26 371	1.27 354	1.00 338	1.42 373	1.14 219	3.31 386	0.17 273	0.14 226	0.22 315	0.21 298	0.30 270	0.22 225

ELAS	1.39 376	0.79 258	2.86 339	0.53 328	0.50 337	2.81 404	2.20 403	1.61 387	1.50 380	2.28 398	2.35 386	1.82 379	2.13 390	1.73 286	2.22 366	0.35 356	0.37 357	0.35 354	0.35 350	0.49 351	0.47 357
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MyStereo8	0.54 196	0.80 260	2.76 331	0.32 138	0.33 253	0.71 265	0.20 22	0.87 239	0.57 121	0.51 143	0.59 187	0.50 149	0.33 113	0.68 157	0.55 220	0.10 78	0.29 343	0.10 48	0.13 180	0.21 185	0.34 318

SDNR	1.22 365	0.80 260	2.71 323	0.33 153	1.48 402	1.98 394	0.23 61	1.93 394	2.44 395	0.89 337	2.52 389	1.36 369	0.51 238	3.65 398	1.93 353	0.30 349	0.31 347	0.22 315	0.16 240	0.33 288	0.36 328

aanetorigin	0.77 310	0.80 260	2.59 309	0.43 276	0.44 317	0.58 130	1.01 373	0.57 65	0.68 215	1.53 383	1.23 352	0.81 293	1.08 353	1.07 210	1.07 309	0.18 283	0.15 247	0.17 277	0.21 298	0.54 360	0.30 296

hitnet-ft	0.67 266	0.80 260	1.90 165	0.28 58	0.22 134	0.69 258	0.36 229	0.85 222	0.65 200	0.56 193	0.84 305	1.03 343	0.95 343	2.32 346	0.55 220	0.23 322	0.14 226	0.41 364	0.13 180	0.24 220	0.17 170

CVANet_RVC	0.65 259	0.80 260	2.13 225	0.36 208	0.26 184	0.62 195	0.42 257	0.84 218	0.72 249	0.69 294	0.68 259	0.68 238	0.52 243	2.64 372	0.42 168	0.19 293	0.12 198	0.22 315	0.17 255	0.37 315	0.15 137

TestStereo1	0.49 153	0.81 265	1.85 143	0.39 248	0.57 352	0.56 98	0.34 217	0.75 145	0.69 223	0.44 79	0.63 221	0.35 65	0.42 187	0.64 146	0.29 87	0.10 78	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.33 288	0.26 268

SA-5K	0.49 153	0.81 265	1.85 143	0.39 248	0.57 352	0.56 98	0.34 217	0.75 145	0.69 223	0.44 79	0.63 221	0.35 65	0.42 187	0.64 146	0.29 87	0.10 78	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.33 288	0.26 268

MIPNet	0.83 326	0.81 265	2.40 275	0.61 350	0.18 83	1.48 371	1.39 393	1.60 386	0.74 267	1.94 388	0.85 309	0.73 264	1.68 382	0.87 194	0.31 108	0.09 17	0.08 58	0.11 92	0.32 341	0.25 231	0.12 63

cf-r	0.53 191	0.81 265	2.15 231	0.33 153	0.28 203	0.60 155	0.28 148	0.78 178	0.64 188	0.51 143	0.60 199	0.75 275	0.40 161	1.32 232	0.43 176	0.13 200	0.09 112	0.11 92	0.12 155	0.15 83	0.14 107

PSMNet-RSSM	0.53 191	0.82 269	1.78 108	0.31 117	0.25 171	0.58 130	0.28 148	0.84 218	0.60 142	0.50 131	0.61 206	0.67 232	0.43 197	1.68 279	0.42 168	0.15 242	0.10 141	0.14 220	0.16 240	0.15 83	0.13 94

RP	0.67 266	0.82 269	1.94 180	0.43 276	0.44 317	0.65 234	0.45 278	0.89 250	0.82 311	0.66 282	0.92 320	0.99 337	0.76 316	1.55 259	0.66 251	0.25 334	0.18 279	0.23 321	0.20 293	0.31 278	0.22 225

UCFNet_RVC	0.48 136	0.82 269	1.85 143	0.30 92	0.27 195	0.64 222	0.26 115	0.74 135	0.55 110	0.48 113	0.53 144	0.63 206	0.41 172	0.88 195	0.38 148	0.15 242	0.10 141	0.17 277	0.17 255	0.18 148	0.15 137

Nwc_Net	0.68 272	0.83 272	2.53 298	0.41 263	0.39 295	0.77 295	0.38 242	1.01 336	0.70 232	0.60 236	0.99 332	0.98 334	0.68 298	1.41 238	0.63 245	0.23 322	0.15 247	0.23 321	0.25 313	0.23 205	0.18 187

WCMA_ROB	1.12 354	0.83 272	2.66 317	0.58 343	0.34 259	1.17 362	0.71 344	0.93 279	0.94 338	1.74 386	2.63 394	3.09 394	1.71 384	1.70 282	1.84 352	0.26 337	0.21 306	0.20 307	0.21 298	0.28 258	0.43 352

raft_robust	0.55 208	0.84 274	1.73 82	0.28 58	0.54 346	0.53 76	0.25 99	0.88 244	0.75 279	0.48 113	0.46 87	0.76 279	0.75 315	1.46 245	0.27 65	0.09 17	0.10 141	0.10 48	0.30 334	0.26 245	0.16 159

IPLG	0.69 276	0.84 274	2.43 282	0.35 190	0.21 113	1.65 381	0.61 325	1.36 377	0.58 131	1.39 378	0.51 129	0.37 68	0.87 331	1.41 238	0.36 141	0.09 17	0.07 11	0.14 220	0.12 155	0.32 282	0.11 37

ADLNet2	0.68 272	0.84 274	3.19 372	0.33 153	0.36 276	0.64 222	0.37 236	0.89 250	0.79 303	0.54 170	0.65 246	0.93 323	0.48 228	2.07 330	0.56 227	0.13 200	0.11 173	0.11 92	0.11 125	0.33 288	0.18 187

GANet	0.75 303	0.84 274	2.01 198	0.40 257	0.25 171	0.74 279	0.66 333	0.87 239	0.73 263	0.71 301	1.07 344	0.84 300	0.59 269	2.71 379	1.15 316	0.17 273	0.16 261	0.44 367	0.16 240	0.31 278	0.20 209

PVD	0.90 335	0.85 278	2.15 231	0.53 328	0.50 337	0.99 342	0.56 312	1.15 366	1.64 384	1.41 379	1.41 363	1.11 358	1.13 357	1.35 235	1.31 326	0.26 337	0.28 342	0.28 340	0.26 319	0.37 315	0.49 360

RAFT+CT+SA	0.50 162	0.86 279	1.82 138	0.37 226	0.75 369	0.54 79	0.34 217	0.77 164	0.63 181	0.38 52	0.55 162	0.34 61	0.29 91	0.68 157	0.27 65	0.09 17	0.07 11	0.11 92	0.51 372	0.29 261	0.41 350

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 79	0.86 279	1.78 108	0.28 58	0.17 61	0.52 70	0.20 22	0.62 87	0.61 156	0.50 131	0.61 206	0.39 78	0.32 110	0.35 33	0.30 98	0.07 1	0.10 141	0.09 20	0.09 44	0.35 303	0.10 27

DeepPrunerF	0.86 330	0.86 279	2.91 348	0.45 294	0.50 337	0.64 222	0.48 291	1.14 363	2.64 399	0.63 263	0.61 206	0.65 217	0.62 283	2.21 340	1.31 326	0.23 322	0.19 289	0.30 348	0.28 326	0.36 308	0.25 259

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 220	0.87 282	2.11 220	0.32 138	0.30 218	0.84 319	0.40 248	0.88 244	0.72 249	0.65 279	0.73 286	0.66 222	0.57 262	0.93 196	0.71 261	0.13 200	0.07 11	0.10 48	0.08 29	0.15 83	0.14 107

test_5	0.51 177	0.87 282	1.99 195	0.37 226	0.65 362	0.58 130	0.35 223	0.78 178	0.62 172	0.48 113	0.55 162	0.45 124	0.40 161	0.72 171	0.30 98	0.09 17	0.07 11	0.12 137	0.12 155	0.33 288	0.38 338

GEStereo_RVC	0.54 196	0.87 282	1.95 183	0.47 303	0.25 171	0.62 195	0.37 236	1.00 328	0.74 267	0.53 159	0.54 154	0.59 191	0.44 204	1.10 213	0.46 184	0.15 242	0.11 173	0.12 137	0.10 76	0.26 245	0.19 195

fast-acv-ft	0.63 248	0.88 285	3.10 362	0.38 240	0.30 218	0.79 304	0.48 291	0.69 111	0.72 249	0.58 215	0.78 297	0.76 279	0.60 271	0.67 156	0.73 268	0.15 242	0.15 247	0.18 294	0.17 255	0.37 315	0.16 159

RALCasStereoNet	0.45 109	0.88 285	1.85 143	0.30 92	0.26 184	0.49 45	0.26 115	0.58 69	0.51 78	0.36 43	0.48 102	0.36 67	0.28 78	0.55 125	0.34 132	0.10 78	0.53 377	0.09 20	0.08 29	0.25 231	0.34 318

StereoDRNet	0.64 251	0.88 285	2.35 266	0.41 263	0.45 325	0.73 276	0.47 288	0.94 283	0.74 267	0.75 310	0.54 154	0.74 270	0.47 221	1.70 282	0.72 265	0.15 242	0.14 226	0.15 246	0.14 205	0.20 177	0.19 195

rafts_anoy	0.43 85	0.89 288	1.96 192	0.32 138	0.30 218	0.48 40	0.24 84	0.62 87	0.49 68	0.37 47	0.38 53	0.33 57	0.30 99	0.51 108	0.34 132	0.10 78	0.39 365	0.13 191	0.15 225	0.17 129	0.15 137

MLCV	0.48 136	0.89 288	1.85 143	0.29 79	0.14 12	0.59 146	0.23 61	0.72 122	0.59 138	0.66 282	0.66 248	0.55 167	0.36 127	1.03 207	0.49 201	0.09 17	0.06 1	0.09 20	0.07 13	0.19 165	0.11 37

LL-Strereo2	0.41 66	0.90 290	1.83 140	0.44 281	0.24 159	0.54 79	0.27 138	0.58 69	0.45 47	0.41 65	0.33 35	0.44 117	0.21 16	0.44 68	0.34 132	0.09 17	0.08 58	0.16 261	0.14 205	0.17 129	0.17 170

CBFPSM	0.56 214	0.91 291	1.82 138	0.28 58	0.23 146	0.71 265	0.37 236	0.72 122	0.64 188	0.50 131	0.49 119	1.03 343	0.83 323	0.62 141	1.35 329	0.10 78	0.12 198	0.10 48	0.10 76	0.18 148	0.19 195

RAFT	0.45 109	0.92 292	1.59 54	0.34 176	0.19 96	0.46 31	0.35 223	0.65 95	0.49 68	0.49 124	0.49 119	0.70 255	0.40 161	0.47 87	0.32 118	0.11 125	0.16 261	0.14 220	0.13 180	0.51 355	0.13 94

AF-Net	0.69 276	0.92 292	2.21 240	0.41 263	0.40 302	0.68 255	0.40 248	1.02 339	0.86 320	0.69 294	1.03 339	1.04 346	0.84 326	1.19 223	0.78 276	0.22 319	0.14 226	0.25 332	0.17 255	0.30 270	0.18 187

TDLM	0.67 266	0.92 292	1.76 96	0.37 226	0.24 159	0.66 239	0.56 312	0.82 202	0.74 267	1.16 358	0.62 211	0.61 199	0.48 228	2.70 377	0.50 206	0.20 302	0.11 173	0.35 354	0.14 205	0.32 282	0.16 159

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 208	0.92 292	2.36 269	0.38 240	0.37 288	0.60 155	0.28 148	0.82 202	0.62 172	0.62 254	0.55 162	0.72 260	0.45 208	1.00 203	0.43 176	0.15 242	0.11 173	0.14 220	0.14 205	0.15 83	0.16 159
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HITNet	0.46 119	0.92 292	2.09 216	0.33 153	0.14 12	0.55 89	0.22 45	0.83 208	0.56 118	0.51 143	0.49 119	0.48 144	0.37 135	0.48 91	0.54 219	0.09 17	0.06 1	0.10 48	0.08 29	0.23 205	0.09 16
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
SGM_RVC	1.89 390	0.92 292	2.50 295	0.96 380	0.93 381	1.63 379	1.37 391	1.52 384	12.43 413	1.85 387	1.69 370	2.40 388	1.74 385	2.81 384	1.71 346	0.53 369	0.47 372	0.42 365	0.47 368	0.74 372	0.74 375
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
iinet-f	0.57 220	0.93 298	2.27 253	0.31 117	0.25 171	0.83 317	0.33 213	0.81 196	0.65 200	0.54 170	0.63 221	0.73 264	0.67 295	0.73 172	0.67 254	0.13 200	0.13 212	0.11 92	0.10 76	0.43 340	0.16 159

Consistency-Raft	0.88 333	0.93 298	3.23 376	0.99 381	0.64 361	0.77 295	0.55 307	0.98 309	0.97 342	0.61 243	1.03 339	0.65 217	1.05 350	0.79 186	1.38 331	0.44 362	0.46 369	0.51 370	0.58 380	0.65 368	0.47 357

GwcNet-RSSM	0.57 220	0.94 300	2.13 225	0.32 138	0.25 171	0.60 155	0.30 174	0.80 192	0.66 210	0.52 150	0.64 237	0.71 258	0.40 161	1.79 297	0.50 206	0.13 200	0.09 112	0.12 137	0.12 155	0.21 185	0.15 137

NCC-stereo	0.79 316	0.94 300	2.42 278	0.59 346	0.45 325	1.90 388	0.46 280	0.99 320	0.72 249	0.64 272	0.84 305	0.91 318	0.73 309	1.80 299	1.00 300	0.27 342	0.19 289	0.23 321	0.31 338	0.24 220	0.22 225

Abc-Net	0.79 316	0.94 300	2.42 278	0.59 346	0.45 325	1.90 388	0.46 280	0.99 320	0.72 249	0.64 272	0.84 305	0.91 318	0.73 309	1.80 299	1.00 300	0.27 342	0.19 289	0.23 321	0.31 338	0.24 220	0.22 225
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.65 259	0.94 300	1.96 192	0.43 276	0.30 218	0.71 265	0.68 338	0.84 218	0.65 200	0.70 297	0.60 199	0.86 307	0.54 248	1.56 260	0.57 230	0.20 302	0.16 261	0.67 377	0.25 313	0.22 197	0.24 250

NaN_ROB	1.14 355	0.94 300	2.96 350	0.53 328	0.56 351	1.13 358	0.99 369	0.98 309	1.00 346	1.09 353	0.87 312	0.77 281	1.06 352	5.90 408	2.72 374	0.16 259	0.23 316	0.16 261	0.24 306	0.22 197	0.36 328

PWC_ROB	0.70 280	0.94 300	1.88 158	0.39 248	0.39 295	0.62 195	0.30 174	0.98 309	0.94 338	0.91 339	1.29 356	0.77 281	0.62 283	1.62 273	1.03 307	0.18 283	0.11 173	0.18 294	0.13 180	0.51 355	0.22 225

FINET	0.65 259	0.95 306	3.06 359	0.35 190	0.40 302	0.58 130	0.48 291	0.92 274	1.10 359	0.57 203	0.68 259	0.47 138	0.44 204	1.15 221	0.60 239	0.23 322	0.21 306	0.17 277	0.15 225	0.26 245	0.25 259

NVStereoNet_ROB	1.16 359	0.95 306	2.54 304	0.58 343	0.55 349	0.78 300	0.63 331	1.00 328	1.08 357	1.03 348	4.07 406	1.48 374	1.22 359	2.88 385	1.27 325	0.50 368	0.46 369	0.54 371	0.62 383	0.50 353	0.63 371
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
4D-IteraStereo	0.44 94	0.96 308	2.63 312	0.27 40	0.30 218	0.45 19	0.25 99	0.52 43	0.50 74	0.40 59	0.31 28	0.40 86	0.19 9	0.35 33	0.32 118	0.09 17	0.06 1	0.12 137	0.11 125	0.19 165	0.30 296

Wz-Net-LNSev	0.59 229	0.96 308	2.47 289	0.34 176	0.37 288	0.79 304	0.44 271	0.86 230	0.77 293	0.61 243	0.67 251	0.79 288	0.56 257	0.64 146	0.62 243	0.15 242	0.14 226	0.12 137	0.12 155	0.18 148	0.19 195

dd	0.42 79	0.96 308	1.77 104	0.31 117	0.17 61	0.57 115	0.26 115	0.49 27	0.68 215	0.41 65	0.40 63	0.34 61	0.27 68	0.45 75	0.40 160	0.17 273	0.10 141	0.13 191	0.12 155	0.21 185	0.12 63

AFF-stereo	0.44 94	0.96 308	1.78 108	0.31 117	0.15 24	0.50 51	0.21 33	0.64 91	0.63 181	0.47 94	0.64 237	0.49 146	0.34 121	0.46 81	0.31 108	0.08 4	0.09 112	0.10 48	0.10 76	0.37 315	0.10 27

DMCA-RVC	0.62 245	0.96 308	2.63 312	0.36 208	0.90 378	0.56 98	0.31 184	0.69 111	0.57 121	0.68 292	0.52 136	0.59 191	0.56 257	1.23 227	0.53 215	0.16 259	0.38 359	0.20 307	0.15 225	0.20 177	0.15 137

ADCRef	0.80 318	0.96 308	2.29 256	0.37 226	0.35 269	0.96 339	0.51 295	0.87 239	0.75 279	0.88 335	0.83 302	0.61 199	1.36 368	1.02 205	3.27 385	0.13 200	0.11 173	0.17 277	0.19 283	0.25 231	0.21 215

CFNet	0.58 225	0.96 308	1.78 108	0.33 153	0.25 171	0.63 211	0.22 45	0.88 244	0.75 279	0.46 93	0.59 187	0.58 189	0.40 161	2.29 344	0.48 196	0.12 172	0.09 112	0.15 246	0.14 205	0.30 270	0.15 137

MSMD_ROB	1.34 371	0.96 308	2.38 271	0.39 248	0.32 242	1.96 391	0.62 329	0.91 266	1.43 377	2.94 406	2.60 392	4.77 406	1.95 388	2.43 359	1.33 328	0.29 347	0.26 335	0.32 351	0.32 341	0.30 270	0.30 296

Wz-Net-MNSev	0.65 259	0.97 316	2.19 238	0.36 208	0.33 253	0.90 332	0.60 322	0.92 274	0.81 310	0.75 310	0.72 284	0.73 264	0.65 289	1.39 237	0.71 261	0.16 259	0.13 212	0.14 220	0.14 205	0.24 220	0.18 187

RGC	0.71 287	0.97 316	2.18 237	0.44 281	0.44 317	0.73 276	0.40 248	0.94 283	0.71 241	0.71 301	1.04 342	1.01 339	0.71 303	1.74 288	0.70 259	0.23 322	0.18 279	0.28 340	0.26 319	0.29 261	0.27 276

SAMSARA	0.91 336	0.97 316	2.22 243	0.80 366	0.58 354	1.32 365	1.31 388	1.01 336	0.94 338	1.36 374	0.87 312	1.38 370	0.90 336	1.72 285	1.02 305	0.24 329	0.30 346	0.22 315	0.25 313	0.36 308	0.35 320

RALAANet	0.43 85	0.98 319	1.90 165	0.32 138	0.23 146	0.48 40	0.19 13	0.67 106	0.53 99	0.48 113	0.45 83	0.39 78	0.30 99	0.48 91	0.37 143	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.14 205	0.27 252	0.10 27

EDNetEfficientorigin	8.18 413	0.98 319	145.96 439	0.51 318	0.89 377	0.72 271	0.48 291	0.85 222	1.56 383	2.12 390	1.49 364	1.29 365	1.31 364	1.83 303	2.13 364	0.13 200	0.12 198	0.17 277	0.18 265	0.39 329	0.45 355

XQC	0.73 298	0.98 319	2.39 273	0.46 298	0.35 269	0.81 312	0.46 280	1.00 328	1.00 346	0.80 319	0.69 266	0.88 313	0.74 314	1.32 232	1.20 319	0.24 329	0.16 261	0.23 321	0.20 293	0.41 335	0.33 314

GMStereo	0.38 46	0.99 322	1.91 170	0.27 40	0.16 37	0.39 14	0.23 61	0.47 20	0.62 172	0.38 52	0.34 39	0.25 27	0.25 42	0.39 51	0.29 87	0.14 228	0.08 58	0.10 48	0.12 155	0.15 83	0.11 37
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCPNet	0.99 344	0.99 322	3.93 392	0.37 226	0.68 364	1.36 367	0.62 329	0.87 239	0.76 289	0.78 317	0.81 300	1.08 352	1.18 358	1.14 219	2.49 373	0.21 306	0.69 391	0.21 313	0.95 398	0.29 261	0.37 335

RTSC	0.72 290	1.00 324	2.22 243	0.40 257	0.29 208	0.82 315	0.31 184	0.96 298	1.10 359	0.92 340	0.81 300	0.78 284	0.58 266	1.23 227	1.55 341	0.18 283	0.17 271	0.14 220	0.17 255	0.43 340	0.30 296

PA-Net	0.84 328	1.00 324	3.49 382	0.63 352	0.40 302	0.70 263	0.52 298	0.86 230	0.84 317	0.52 150	0.59 187	0.70 255	0.54 248	2.35 347	2.23 367	0.17 273	0.27 340	0.19 299	0.28 326	0.22 197	0.36 328
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.68 272	1.00 324	2.09 216	0.33 153	0.25 171	0.58 130	0.32 205	0.81 196	0.80 306	0.61 243	0.94 324	0.80 290	0.41 172	2.46 362	1.02 305	0.36 358	0.14 226	0.10 48	0.09 44	0.23 205	0.22 225

PS-NSSS	0.63 248	1.00 324	1.81 133	0.30 92	0.31 234	0.63 211	0.34 217	0.98 309	0.69 223	0.54 170	0.74 288	0.51 152	0.41 172	2.43 359	0.48 196	0.24 329	0.17 271	0.27 336	0.18 265	0.27 252	0.21 215

iRaft-Stereo_5w	0.54 196	1.01 328	2.08 215	0.27 40	0.21 113	0.49 45	0.28 148	0.73 130	0.58 131	0.40 59	0.61 206	0.62 203	0.46 216	1.78 293	0.47 193	0.09 17	0.07 11	0.11 92	0.10 76	0.39 329	0.12 63

dad	0.51 177	1.01 328	1.74 86	0.29 79	0.19 96	0.60 155	0.26 115	0.52 43	0.75 279	0.63 263	0.63 221	0.63 206	0.33 113	0.85 192	0.47 193	0.27 342	0.15 247	0.40 363	0.18 265	0.22 197	0.14 107

PSMNet_ROB	0.66 263	1.01 328	2.33 261	0.38 240	0.31 234	0.72 271	0.55 307	0.86 230	0.69 223	0.54 170	0.60 199	0.75 275	0.47 221	2.00 326	0.82 284	0.17 273	0.13 212	0.19 299	0.19 283	0.24 220	0.27 276

UDGNet	0.44 94	1.02 331	1.74 86	0.35 190	0.19 96	0.58 130	0.23 61	0.49 27	0.66 210	0.41 65	0.38 53	0.34 61	0.29 91	0.53 118	0.30 98	0.24 329	0.10 141	0.37 360	0.19 283	0.27 252	0.15 137

AASNet	0.56 214	1.03 332	2.34 263	0.37 226	0.33 253	0.65 234	0.29 168	0.96 298	0.73 263	0.54 170	0.60 199	0.55 167	0.38 140	0.59 133	0.58 235	0.14 228	0.12 198	0.13 191	0.10 76	0.43 340	0.24 250

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 310	1.04 333	2.06 208	0.94 377	0.35 269	0.89 331	0.40 248	0.85 222	0.63 181	0.55 184	0.63 221	0.75 275	0.38 140	2.38 351	0.48 196	1.10 390	0.31 347	0.36 356	0.21 298	0.53 359	0.55 364

pmcnn	1.32 369	1.05 334	2.77 333	0.74 361	1.43 397	0.72 271	0.56 312	0.96 298	0.91 334	0.99 346	2.92 400	6.01 410	0.70 301	2.38 351	3.32 387	0.13 200	0.10 141	0.08 3	0.06 7	0.34 295	0.22 225

PDISCO_ROB	0.75 303	1.06 335	2.11 220	0.64 353	0.59 355	1.13 358	0.43 263	1.14 363	1.05 352	0.64 272	0.71 280	0.96 330	0.61 278	1.21 224	0.76 272	0.37 359	0.18 279	0.27 336	0.24 306	0.56 362	0.32 307

PWCDC_ROB	0.72 290	1.06 335	2.09 216	0.47 303	0.36 276	0.78 300	0.26 115	0.98 309	1.34 373	0.61 243	2.07 377	0.64 214	0.61 278	0.83 188	0.71 261	0.31 351	0.14 226	0.15 246	0.12 155	0.60 366	0.21 215

Syn2CoEx	0.70 280	1.07 337	2.74 329	0.43 276	0.30 218	0.64 222	0.42 257	0.99 320	0.78 298	0.62 254	0.78 297	0.74 270	0.72 306	1.92 320	0.61 241	0.20 302	0.17 271	0.19 299	0.15 225	0.29 261	0.22 225

Anonymous Stereo	0.70 280	1.08 338	2.47 289	0.42 271	0.36 276	0.60 155	0.78 353	0.83 208	0.75 279	0.65 279	0.63 221	0.62 203	0.38 140	2.43 359	0.78 276	0.19 293	0.18 279	0.19 299	0.20 293	0.30 270	0.23 243

111	0.48 136	1.09 339	1.95 183	0.24 7	0.13 5	0.59 146	0.26 115	0.83 208	0.78 298	0.48 113	0.52 136	0.56 176	0.38 140	0.49 100	0.38 148	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.23 205	0.35 320

LSM	3.31 405	1.11 340	5.29 405	9.40 419	30.65 433	0.84 319	1.12 380	0.91 266	1.22 367	1.36 374	2.19 382	0.93 323	0.83 323	1.66 276	0.90 288	0.21 306	0.31 347	0.24 327	0.28 326	0.39 329	6.33 417

DDUNet	0.77 310	1.12 341	1.88 158	0.76 362	0.69 365	0.84 319	0.43 263	0.85 222	0.65 200	0.67 286	0.75 291	0.91 318	0.52 243	1.03 207	0.57 230	0.54 371	0.37 357	0.95 385	0.52 374	0.71 371	0.57 365

ADCP+	0.94 340	1.12 341	3.14 366	0.34 176	0.39 295	1.06 349	0.79 354	0.89 250	0.80 306	0.66 282	0.67 251	0.85 303	1.55 378	0.93 196	4.55 401	0.13 200	0.11 173	0.16 261	0.15 225	0.26 245	0.25 259

CSAN	1.25 366	1.12 341	3.04 357	0.51 318	0.37 288	1.06 349	1.15 382	1.22 369	1.08 357	1.17 363	1.91 375	1.04 346	1.31 364	5.96 409	2.43 372	0.26 337	0.22 311	0.24 327	0.24 306	0.31 278	0.30 296

SPS-STEREO	1.07 353	1.13 344	2.88 340	0.65 355	0.69 365	0.99 342	0.68 338	1.05 351	0.87 323	1.36 374	1.23 352	1.46 373	0.94 341	1.87 310	1.72 347	0.66 375	0.61 381	0.58 372	0.57 378	0.65 368	0.77 379
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACRE	0.56 214	1.14 345	2.77 333	0.76 362	0.28 203	0.60 155	0.56 312	0.76 154	0.58 131	0.55 184	0.62 211	0.41 90	0.29 91	0.44 68	0.39 155	0.11 125	0.19 289	0.13 191	0.14 205	0.36 308	0.18 187

FADNet_RVC	0.81 324	1.14 345	2.42 278	0.30 92	0.24 159	0.71 265	0.24 84	0.95 294	0.61 156	0.44 79	0.56 173	0.59 191	0.42 187	1.52 256	0.68 257	0.94 384	0.96 401	0.28 340	1.00 400	0.90 380	1.36 403

SuperB	1.15 357	1.14 345	5.43 406	0.36 208	0.26 184	0.81 312	0.89 362	0.88 244	1.17 364	0.67 286	0.68 259	0.63 206	1.39 371	1.74 288	3.37 388	0.15 242	0.12 198	0.17 277	0.16 240	2.80 410	0.25 259

MANE	2.90 402	1.14 345	2.96 350	1.03 382	1.01 385	5.01 412	2.45 405	5.36 413	6.88 411	3.58 409	4.76 410	5.99 409	4.99 407	4.23 403	4.61 402	0.56 373	0.67 386	0.44 367	0.78 391	0.51 355	1.03 395

CC-Net-ROB	0.85 329	1.15 349	2.13 225	0.88 372	0.38 293	0.88 330	0.44 271	1.06 352	0.79 303	0.58 215	0.69 266	0.65 217	0.50 236	2.74 380	0.51 209	0.93 383	0.39 365	0.87 382	0.29 329	0.54 360	0.54 362

GANetREF_RVC	0.75 303	1.15 349	2.46 287	0.47 303	0.26 184	0.83 317	0.61 325	0.97 305	0.89 331	0.62 254	0.61 206	0.72 260	0.59 269	2.42 357	0.55 220	0.32 352	0.25 333	0.36 356	0.24 306	0.39 329	0.31 303
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
iResNet_ROB	0.50 162	1.15 349	1.73 82	0.31 117	0.21 113	0.58 130	0.22 45	0.95 294	0.82 311	0.58 215	0.62 211	0.57 182	0.39 154	0.84 190	0.40 160	0.11 125	0.08 58	0.09 20	0.06 7	0.21 185	0.13 94

MeshStereo	1.21 362	1.15 349	3.01 356	0.34 176	0.28 203	1.10 355	0.69 340	1.35 376	1.01 348	2.71 403	2.41 388	2.96 391	1.45 374	2.80 383	1.40 334	0.22 319	0.22 311	0.22 315	0.19 283	0.50 353	0.26 268
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FADNet-RVC-Resample	0.67 266	1.16 353	3.16 368	0.37 226	0.29 208	0.62 195	0.38 242	0.86 230	0.63 181	0.51 143	0.50 125	0.57 182	0.45 208	1.57 262	0.49 201	0.24 329	0.32 351	0.23 321	0.19 283	0.27 252	0.62 369

CIPLG	0.56 214	1.19 354	2.46 287	0.80 366	0.31 234	0.61 175	0.57 316	0.76 154	0.57 121	0.56 193	0.63 221	0.41 90	0.30 99	0.45 75	0.40 160	0.11 125	0.20 298	0.13 191	0.13 180	0.35 303	0.19 195

RAFT + AFF	0.64 251	1.20 355	1.95 183	0.34 176	0.33 253	0.67 244	0.52 298	0.99 320	0.74 267	0.53 159	0.58 184	0.57 182	0.80 320	1.76 290	0.51 209	0.12 172	0.27 340	0.15 246	0.14 205	0.43 340	0.29 288

SANet	1.20 361	1.21 356	3.33 381	0.38 240	0.27 195	1.73 385	0.85 359	1.10 358	2.49 397	1.16 358	1.83 373	1.72 378	1.50 377	2.37 348	2.84 377	0.18 283	0.16 261	0.16 261	0.15 225	0.32 282	0.32 307

FADNet	0.64 251	1.22 357	2.06 208	0.32 138	0.30 218	0.66 239	0.29 168	0.88 244	0.72 249	0.44 79	0.48 102	0.66 222	0.57 262	1.84 308	0.45 183	0.46 366	0.20 298	0.17 277	0.19 283	0.59 363	0.24 250

UDG	0.77 310	1.23 358	2.15 231	0.67 357	0.59 355	0.78 300	0.38 242	0.90 256	0.70 232	0.61 243	0.69 266	1.01 339	0.67 295	1.02 205	0.73 268	0.45 364	0.34 352	0.87 382	0.51 372	0.67 370	0.46 356

ARAFT	0.60 233	1.23 358	3.10 362	0.28 58	0.16 37	0.64 222	0.36 229	0.90 256	0.67 213	0.61 243	0.49 119	0.55 167	0.31 107	1.24 230	0.32 118	0.10 78	0.08 58	0.14 220	0.13 180	0.37 315	0.21 215

DN-CSS_ROB	0.48 136	1.23 358	1.99 195	0.39 248	0.22 134	0.56 98	0.19 13	0.75 145	0.61 156	0.45 86	0.62 211	0.41 90	0.31 107	0.70 167	0.32 118	0.11 125	0.08 58	0.14 220	0.13 180	0.36 308	0.12 63

IPLGR_C	0.58 225	1.25 361	2.72 325	0.80 366	0.31 234	0.60 155	0.61 325	0.76 154	0.58 131	0.56 193	0.62 211	0.41 90	0.31 107	0.43 63	0.40 160	0.11 125	0.22 311	0.13 191	0.15 225	0.35 303	0.19 195

FADNet-RVC	0.61 241	1.26 362	2.12 223	0.33 153	0.26 184	0.59 146	0.29 168	0.86 230	0.62 172	0.45 86	0.50 125	0.62 203	0.46 216	1.73 286	0.55 220	0.17 273	0.20 298	0.17 277	0.18 265	0.59 363	0.28 282

MFMNet_re	0.92 338	1.28 363	2.53 298	0.82 370	0.76 372	0.90 332	0.75 349	0.98 309	1.04 351	1.03 348	1.05 343	0.84 300	0.94 341	0.83 188	0.72 265	0.68 376	0.60 380	0.63 375	0.60 382	0.77 375	0.74 375

LL-Strereo	0.72 290	1.29 364	2.49 293	0.36 208	0.45 325	0.55 89	0.32 205	0.93 279	0.71 241	0.67 286	0.58 184	0.85 303	0.79 319	2.67 375	0.46 184	0.10 78	0.18 279	0.14 220	0.12 155	0.40 333	0.42 351

HBP-ISP	0.76 306	1.30 365	3.19 372	0.35 190	0.26 184	0.85 323	0.54 304	1.03 346	0.72 249	0.80 319	0.69 266	0.68 238	0.83 323	2.04 328	0.44 180	0.23 322	0.24 319	0.29 347	0.25 313	0.28 258	0.24 250

WZ-Net	0.92 338	1.31 366	3.76 386	0.41 263	0.36 276	0.86 325	0.71 344	1.00 328	1.06 355	0.82 328	0.92 320	1.06 350	1.05 350	2.16 337	1.61 343	0.19 293	0.13 212	0.15 246	0.16 240	0.32 282	0.28 282

RTS	1.21 362	1.31 366	6.39 408	0.52 322	0.51 342	1.61 377	0.79 354	1.03 346	1.37 375	1.13 355	1.30 357	1.10 356	0.85 327	2.65 373	2.08 360	0.21 306	0.24 319	0.18 294	0.18 265	0.43 340	0.32 307

RTSA	1.21 362	1.31 366	6.39 408	0.52 322	0.51 342	1.61 377	0.79 354	1.03 346	1.37 375	1.13 355	1.30 357	1.10 356	0.85 327	2.65 373	2.08 360	0.21 306	0.24 319	0.18 294	0.18 265	0.43 340	0.32 307

Wz-Net-SNSev	0.76 306	1.32 369	3.11 364	0.40 257	0.31 234	0.71 265	0.60 322	0.98 309	0.87 323	0.67 286	0.83 302	0.96 330	0.60 271	1.67 278	0.97 293	0.16 259	0.15 247	0.16 261	0.17 255	0.36 308	0.24 250

ADCMid	0.96 343	1.32 369	2.74 329	0.38 240	0.35 269	0.99 342	0.58 318	0.94 283	0.86 320	1.23 366	1.01 335	1.01 339	1.00 345	1.05 209	3.97 394	0.21 306	0.19 289	0.42 365	0.32 341	0.40 333	0.29 288

AnyNet_C32	1.00 347	1.33 371	2.53 298	0.49 313	0.54 346	1.15 360	1.14 381	0.91 266	0.89 331	1.11 354	0.95 326	0.87 309	0.93 338	1.50 254	4.07 396	0.21 306	0.20 298	0.25 332	0.24 306	0.38 321	0.33 314

LE_ROB	4.43 408	1.35 372	9.38 412	2.79 412	3.93 411	2.43 402	3.46 411	2.68 401	11.19 412	11.66 417	4.73 409	5.26 407	10.46 415	4.50 406	9.49 414	0.82 381	0.69 391	1.34 398	0.98 399	0.75 374	0.76 378

ADCS	1.05 352	1.36 373	2.98 354	0.42 271	0.36 276	0.96 339	0.81 358	1.06 352	1.12 361	1.25 367	0.97 329	1.08 352	0.90 336	1.25 231	4.86 403	0.21 306	0.21 306	0.22 315	0.23 304	0.36 308	0.38 338

iResNetv2_ROB	0.59 229	1.43 374	2.96 350	0.40 257	0.22 134	0.58 130	0.28 148	0.91 266	0.73 263	0.57 203	0.63 221	0.60 197	0.41 172	0.74 173	0.35 139	0.11 125	0.08 58	0.10 48	0.07 13	0.43 340	0.17 170

SGM+DAISY	1.83 389	1.43 374	3.81 387	0.87 371	1.01 385	2.38 401	2.53 407	1.36 377	1.75 388	2.92 405	3.22 402	2.65 389	2.93 398	2.22 343	3.10 382	0.72 378	0.69 391	0.63 375	0.62 383	0.77 375	0.98 390

GASNet	0.73 298	1.47 376	3.04 357	0.47 303	0.33 253	0.57 115	0.34 217	0.91 266	0.75 279	0.58 215	0.58 184	0.74 270	0.55 253	2.03 327	0.65 250	0.21 306	0.15 247	0.19 299	0.17 255	0.51 355	0.28 282

AnyNet_C01	1.14 355	1.49 377	4.23 397	0.54 331	0.53 344	1.51 374	1.37 391	1.04 350	1.07 356	1.17 363	1.33 359	1.15 361	1.08 353	1.61 272	2.74 375	0.25 334	0.22 311	0.28 340	0.24 306	0.48 349	0.40 345

WAO-6	1.58 385	1.54 378	2.32 258	1.14 388	1.00 384	2.30 399	1.03 374	1.82 392	2.85 401	1.25 367	2.61 393	2.20 385	1.56 379	2.47 363	1.99 356	0.95 385	0.67 386	1.19 394	0.83 393	1.08 382	0.88 387

SQANet	0.80 318	1.58 379	2.53 298	0.76 362	0.83 373	0.76 287	0.36 229	0.83 208	0.64 188	0.63 263	0.69 266	0.73 264	0.51 238	1.21 224	0.53 215	0.77 380	0.29 343	0.59 374	0.29 329	0.86 379	0.61 368

JetBlue	1.78 387	1.63 380	3.92 390	0.73 360	1.21 394	4.38 411	3.35 409	1.59 385	1.20 366	1.26 371	1.52 366	2.37 387	1.88 387	3.23 392	3.00 378	0.53 369	0.47 372	0.48 369	0.49 370	1.29 392	0.97 389

WAO-7	1.48 381	1.63 380	2.49 293	0.93 376	0.75 369	1.72 384	1.10 378	1.84 393	1.96 392	1.43 380	2.54 390	1.97 381	1.61 381	3.06 388	2.08 360	0.69 377	0.66 385	0.94 384	0.74 389	0.80 377	0.69 374

IMH-64-1	1.39 376	1.64 382	1.86 151	1.36 391	1.11 390	1.39 368	1.19 384	1.76 389	1.45 378	1.16 358	2.21 383	1.53 375	1.38 369	1.98 322	1.52 339	1.29 394	0.67 386	1.27 395	0.69 386	1.29 392	0.98 390

IMH-64	1.39 376	1.64 382	1.86 151	1.36 391	1.11 390	1.39 368	1.19 384	1.76 389	1.45 378	1.16 358	2.21 383	1.53 375	1.38 369	1.98 322	1.52 339	1.29 394	0.67 386	1.27 395	0.69 386	1.29 392	0.98 390

coex-ft	5.95 411	1.67 384	60.57 437	0.34 176	0.30 218	0.77 295	0.69 340	0.74 135	4.41 404	19.22 424	2.15 381	1.62 377	7.97 413	1.81 302	8.96 413	0.44 362	2.08 411	0.18 294	0.19 283	0.38 321	4.62 416

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 349	1.67 384	2.32 258	0.47 303	0.39 295	1.47 370	0.95 366	0.95 294	0.91 334	0.84 331	0.94 324	1.05 348	0.60 271	2.95 386	0.72 265	0.41 360	0.72 395	0.32 351	0.55 375	0.74 372	1.22 399

otaku	1.03 350	1.68 386	2.72 325	0.95 378	0.73 368	1.03 347	0.59 320	0.99 320	0.86 320	0.69 294	1.61 367	0.98 334	0.64 287	1.46 245	1.14 314	0.95 385	0.46 369	0.72 380	0.40 362	1.24 390	0.78 380

Ntro	1.00 347	1.68 386	2.80 337	0.95 378	0.85 374	1.06 349	0.53 301	0.98 309	0.90 333	0.62 254	0.76 293	0.93 323	0.66 293	1.66 276	0.98 294	0.99 387	0.45 368	0.75 381	0.40 362	1.19 386	0.75 377

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 371	1.70 388	2.50 295	0.56 339	0.40 302	2.15 397	0.99 369	1.24 371	1.26 370	1.02 347	1.10 346	1.29 365	0.88 334	3.10 390	1.08 310	1.66 402	0.83 397	0.68 378	0.88 395	1.57 397	1.80 410

SGM-ForestM	2.98 403	1.70 388	3.52 384	0.67 357	0.47 333	5.18 413	3.36 410	3.30 408	2.86 402	4.44 410	3.79 405	9.80 414	5.50 410	6.29 410	6.52 409	0.27 342	0.36 355	0.24 327	0.27 323	0.38 321	0.58 367

Wz-Net-TNSev	0.91 336	1.73 390	3.08 360	0.36 208	0.31 234	1.00 345	0.71 344	1.06 352	0.97 342	0.71 301	0.72 284	1.09 354	0.87 331	2.42 357	1.59 342	0.20 302	0.20 298	0.16 261	0.20 293	0.44 347	0.35 320

RainbowNet	1.15 357	1.78 391	2.72 325	1.12 387	0.91 379	1.06 349	0.76 351	1.16 368	1.13 363	0.75 310	0.97 329	1.09 354	0.80 320	1.60 269	1.21 321	1.17 392	1.26 404	1.01 388	0.57 378	1.13 384	0.88 387

ACVNet_2	1.42 379	1.81 392	3.23 376	1.08 384	0.92 380	1.32 365	0.85 359	1.49 382	1.69 385	1.19 365	1.73 371	2.13 384	1.03 348	2.50 365	1.40 334	0.91 382	0.53 377	1.00 387	0.55 375	2.11 405	0.85 383

TorneroNet-64	2.65 395	1.83 393	3.30 378	1.46 394	1.20 393	3.89 407	0.99 369	3.51 410	6.71 410	2.56 401	4.60 408	4.22 401	3.85 405	3.33 393	3.14 383	1.19 393	0.65 384	1.39 400	0.79 392	3.31 412	1.15 397

Dean	1.79 388	1.83 393	3.92 390	1.29 390	1.07 389	1.55 375	1.00 372	1.95 395	2.33 394	1.47 382	4.19 407	4.26 404	1.33 366	2.21 340	1.48 338	1.14 391	0.68 390	1.18 391	0.74 389	1.24 390	0.98 390

UNDER WATER	2.74 397	1.85 395	4.54 399	1.81 402	1.44 399	2.34 400	1.40 394	3.24 405	6.60 409	2.60 402	2.76 396	5.75 408	5.24 409	3.02 387	4.01 395	1.45 398	0.81 396	1.59 406	1.06 401	1.80 401	1.51 406

ACVNet-4b	1.93 391	1.85 395	4.10 395	1.07 383	0.86 375	1.15 360	0.53 301	1.06 352	1.12 361	0.64 272	1.09 345	1.99 382	0.70 301	2.20 339	9.86 416	5.62 414	0.41 367	1.03 389	0.55 375	1.86 403	0.85 383

UNDER WATER-64	2.47 394	1.89 397	4.86 401	1.82 403	1.44 399	3.18 406	1.57 398	2.62 399	5.64 406	2.05 389	2.13 380	4.13 400	3.76 404	2.62 371	3.42 389	1.47 399	0.85 398	1.57 405	1.07 402	1.82 402	1.49 405

PWCK	1.49 382	1.90 398	3.22 375	1.09 385	0.54 346	1.71 383	1.73 399	1.49 382	1.53 381	1.44 381	1.80 372	1.82 379	1.30 363	3.34 394	1.76 349	1.07 389	0.56 379	0.97 386	0.58 380	1.38 396	0.65 372

ACVNet_1	1.33 370	1.91 399	4.03 393	1.09 385	0.88 376	1.19 363	0.66 333	1.24 371	1.17 364	0.94 342	0.96 327	3.09 394	1.04 349	2.37 348	1.11 312	1.04 388	0.48 375	1.03 389	0.48 369	1.12 383	0.83 382

TorneroNet	5.50 410	1.92 400	3.16 368	1.47 395	1.25 396	14.07 419	1.06 376	4.90 411	20.99 430	10.17 413	16.48 422	11.88 418	6.93 411	3.34 394	4.20 398	1.30 396	0.69 391	1.45 402	0.86 394	2.61 409	1.20 398

MADNet+	1.36 373	1.93 401	5.95 407	0.81 369	0.59 355	1.57 376	1.09 377	1.39 379	1.22 367	0.84 331	1.01 335	1.25 364	1.12 356	3.19 391	2.36 371	0.45 364	0.47 372	0.38 362	0.34 348	0.59 363	0.57 365

KSHMR	4.10 406	1.97 402	5.27 404	1.71 399	1.47 401	1.96 391	1.28 387	3.19 404	17.33 424	2.12 390	15.91 420	9.18 413	1.57 380	8.42 414	1.98 355	1.52 400	1.26 404	1.67 407	1.19 404	1.67 400	1.40 404

notaker	2.66 396	2.07 403	3.31 380	2.61 410	1.43 397	1.76 386	1.11 379	2.76 402	1.79 390	2.26 397	11.53 417	3.96 399	4.29 406	3.09 389	2.76 376	1.55 401	0.88 399	1.70 408	1.07 402	2.00 404	1.35 402

ktn	4.35 407	2.10 404	2.89 343	1.80 401	1.49 403	2.13 396	1.41 396	2.26 397	12.72 414	11.41 416	16.43 421	11.15 416	3.75 403	4.36 405	3.18 384	1.82 404	0.98 403	1.73 409	1.21 405	2.97 411	1.27 400

DispFullNet	1.67 386	2.10 404	5.22 403	1.53 396	8.90 414	0.86 325	0.31 184	0.96 298	0.96 341	1.37 377	1.01 335	1.13 359	1.98 389	1.51 255	0.91 289	0.54 371	0.31 347	1.18 391	0.63 385	1.13 384	0.80 381

MADNet++	2.79 398	2.11 406	2.97 353	2.49 408	2.28 407	2.95 405	2.31 404	2.67 400	2.47 396	3.03 407	3.13 401	2.70 390	2.92 397	4.10 402	4.48 400	2.68 409	2.24 413	3.04 413	2.44 411	2.37 408	2.34 412

WAO-8	2.80 399	2.14 407	2.89 343	1.91 404	1.04 387	3.98 408	0.96 367	3.26 406	6.17 407	2.15 394	3.37 403	3.31 396	2.41 394	11.84 416	2.03 358	2.05 406	1.86 408	1.54 403	0.92 396	1.22 387	0.87 385

Venus	2.80 399	2.14 407	2.89 343	1.91 404	1.04 387	3.98 408	0.96 367	3.26 406	6.17 407	2.15 394	3.37 403	3.31 396	2.41 394	11.84 416	2.03 358	2.05 406	1.86 408	1.54 403	0.92 396	1.22 387	0.87 385

IMH	2.02 393	2.15 409	2.69 322	1.68 397	1.12 392	1.66 382	0.92 365	2.10 396	1.92 391	1.32 373	2.66 395	2.21 386	1.69 383	5.78 407	1.68 344	5.54 413	0.96 401	1.31 397	0.71 388	1.32 395	0.99 394

LVE	1.96 392	2.17 410	3.14 366	1.68 397	1.80 406	1.63 379	1.03 374	2.34 398	2.81 400	1.25 367	2.89 398	4.24 403	1.29 361	2.79 382	1.44 336	2.85 410	0.91 400	1.18 391	1.46 408	1.23 389	1.10 396

MFN_U_SF_RVC	1.55 384	2.39 411	3.16 368	0.65 355	0.41 309	1.12 356	0.46 280	1.23 370	1.33 372	1.61 384	1.20 350	1.43 372	0.98 344	1.76 290	1.97 354	1.90 405	1.80 406	1.98 410	2.15 409	1.63 398	1.77 409

HanzoNet	7.64 412	2.86 412	5.05 402	7.01 417	3.97 412	2.18 398	1.34 390	3.37 409	4.05 403	13.17 418	10.58 411	10.73 415	16.52 422	8.45 415	10.51 417	10.48 421	9.72 423	5.59 418	13.46 422	6.84 418	6.83 418

SPstereo	16.50 422	2.87 413	4.74 400	2.64 411	2.53 408	29.48 431	52.22 431	39.30 438	29.70 438	21.90 433	21.75 429	27.53 437	23.84 433	28.05 438	26.36 432	2.38 408	2.58 414	4.92 415	3.03 413	2.19 406	2.05 411

FADE	15.89 421	3.00 414	8.70 411	2.11 406	2.94 409	1.19 363	0.91 364	5.00 412	2.49 397	1.25 367	1.19 349	3.05 393	7.02 412	8.02 413	5.31 406	94.83 438	35.90 438	65.83 435	66.18 435	1.66 399	1.30 401

JetRed	3.29 404	4.93 415	10.17 413	1.45 393	1.72 405	7.44 414	5.05 414	3.06 403	2.12 393	2.41 400	2.39 387	2.99 392	2.37 393	3.51 397	6.44 408	1.32 397	1.90 410	1.37 399	1.23 406	2.21 407	1.76 408

DGTPSM_ROB	8.89 414	5.62 416	12.25 415	5.92 416	11.32 416	8.54 415	24.18 422	6.40 415	13.49 415	5.15 411	11.46 415	6.19 411	10.92 416	7.00 411	13.72 418	4.47 411	7.65 416	3.92 414	7.45 419	4.38 415	7.87 419

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

BEATNet-Init1	12.10 416	11.19 418	27.29 435	2.99 413	3.51 410	21.84 429	11.10 416	14.34 422	13.83 419	20.34 425	20.33 427	26.35 436	20.03 424	19.06 427	14.80 422	1.74 403	1.81 407	2.05 411	2.49 412	3.69 414	3.12 414

Anonymous_1	22.91 426	11.20 419	12.13 414	12.75 420	26.28 432	19.43 424	27.92 427	14.08 421	13.61 416	14.96 419	10.58 411	11.26 417	11.19 418	12.55 420	14.57 421	38.28 437	7.88 417	34.96 434	63.99 434	89.57 438	10.94 423

DPSM_ROB	12.34 417	11.21 420	12.51 416	12.91 421	12.80 419	19.84 426	28.28 428	14.38 423	14.28 420	10.58 414	11.26 413	12.03 419	11.85 419	13.15 422	15.34 423	7.11 418	8.31 419	6.50 420	7.35 417	8.84 419	8.31 421

DPSM	12.34 417	11.21 420	12.51 416	12.91 421	12.80 419	19.84 426	28.28 428	14.38 423	14.28 420	10.58 414	11.26 413	12.03 419	11.85 419	13.15 422	15.34 423	7.11 418	8.31 419	6.50 420	7.35 417	8.84 419	8.31 421

PML	23.15 427	16.83 422	7.78 410	5.49 415	9.93 415	51.13 438	104.50 438	5.76 414	13.62 417	37.30 438	105.93 438	30.86 438	23.50 429	12.07 418	7.87 412	6.30 416	2.12 412	6.32 419	2.43 410	10.44 421	2.90 413

LRCNet_RVC	13.74 420	19.30 423	12.75 418	19.46 425	12.69 418	1.86 387	0.41 254	12.33 419	1.05 352	15.77 420	18.83 426	12.62 421	8.70 414	12.21 419	9.62 415	22.22 430	8.37 421	25.85 430	24.01 431	19.32 429	17.44 430

ASD4	21.52 425	19.65 424	22.13 424	22.45 427	16.42 422	23.29 430	30.71 430	33.06 437	17.47 425	24.18 435	14.11 418	21.71 426	15.88 421	21.06 429	18.11 425	19.78 429	17.78 431	26.52 431	20.33 429	27.03 431	18.73 431

DLNR_Zeroshot_test	13.43 419	19.94 425	23.55 426	121.61 439	35.03 434	0.46 31	0.15 1	8.02 417	0.35 4	0.28 31	0.37 46	0.26 32	0.17 1	0.76 177	0.29 87	6.42 417	0.26 335	0.09 20	0.38 359	50.13 437	0.18 187

xxxxx1	28.96 436	20.11 426	14.07 421	49.74 435	39.15 435	18.98 421	26.64 424	21.94 427	20.21 427	16.45 421	17.48 423	18.36 422	21.56 425	16.21 424	20.88 427	23.07 431	26.55 433	66.40 436	78.70 436	30.27 433	32.51 436

tt_ll	28.96 436	20.11 426	14.07 421	49.74 435	39.15 435	18.98 421	26.64 424	21.94 427	20.21 427	16.45 421	17.48 423	18.36 422	21.56 425	16.21 424	20.88 427	23.07 431	26.55 433	66.40 436	78.70 436	30.27 433	32.51 436

ff	28.96 436	20.11 426	14.07 421	49.74 435	39.15 435	18.98 421	26.64 424	21.94 427	20.21 427	16.45 421	17.48 423	18.36 422	21.56 425	16.21 424	20.88 427	23.07 431	26.55 433	66.40 436	78.70 436	30.27 433	32.51 436

DPSimNet_ROB	17.97 423	20.20 429	24.98 428	17.62 423	15.92 421	21.53 428	21.00 421	13.70 420	15.61 422	23.89 434	14.69 419	22.87 427	24.58 437	12.70 421	14.56 420	18.48 428	12.91 424	20.21 428	12.05 421	17.76 422	14.17 424

HaxPig	19.86 424	22.40 430	22.34 425	17.95 424	17.95 423	11.77 418	11.89 417	16.02 425	15.89 423	21.10 426	21.41 428	18.74 425	18.39 423	20.08 428	19.69 426	23.63 434	23.22 432	24.06 429	23.69 430	23.00 430	23.95 433

CasAABBNet	24.81 429	22.53 431	24.83 427	26.08 429	25.74 430	39.86 432	57.06 434	28.87 434	28.83 433	21.16 428	22.54 431	24.22 432	23.89 435	26.38 434	30.87 434	14.25 422	16.71 426	13.09 422	14.81 424	17.78 426	16.71 425

MyStereo03	24.83 430	22.55 432	25.13 429	26.08 429	25.72 427	39.87 433	57.07 435	28.77 431	28.85 434	21.33 430	22.66 433	24.16 429	23.82 430	26.32 431	30.89 436	14.27 423	16.73 428	13.09 422	14.82 425	17.77 423	16.71 425

MyStereo02	24.83 430	22.55 432	25.13 429	26.08 429	25.72 427	39.87 433	57.07 435	28.77 431	28.85 434	21.33 430	22.66 433	24.16 429	23.82 430	26.32 431	30.89 436	14.27 423	16.73 428	13.09 422	14.82 425	17.77 423	16.71 425

MyStereo	24.83 430	22.55 432	25.13 429	26.08 429	25.72 427	39.87 433	57.07 435	28.77 431	28.85 434	21.33 430	22.66 433	24.16 429	23.82 430	26.32 431	30.89 436	14.27 423	16.73 428	13.09 422	14.82 425	17.77 423	16.71 425

Selective-RAFT-Error	24.87 433	22.59 435	25.14 432	26.13 433	25.82 431	39.93 436	57.03 433	28.97 435	28.95 437	21.21 429	22.65 432	24.25 433	23.98 436	26.43 435	30.83 433	14.27 423	16.71 426	13.10 426	14.82 425	17.82 427	16.76 429

LSM0	26.58 434	22.63 436	25.88 433	30.13 434	52.21 438	39.94 437	56.74 432	28.97 435	28.72 432	21.14 427	22.26 430	24.43 434	23.88 434	26.54 436	30.87 434	14.32 427	16.55 425	13.12 427	14.71 423	17.92 428	20.60 432

MEDIAN_ROB	23.96 428	27.05 437	26.39 434	22.16 426	22.13 425	16.12 420	13.97 418	20.24 426	20.05 426	25.50 436	25.31 436	22.96 428	22.63 428	24.39 430	23.24 430	28.20 435	27.23 436	28.62 432	27.75 432	27.50 432	27.76 434

AVERAGE_ROB	26.93 435	30.34 438	29.27 436	25.82 428	25.34 426	19.48 425	15.17 419	23.55 430	23.00 431	28.45 437	27.87 437	26.25 435	25.86 438	26.96 437	25.55 431	31.30 436	30.07 437	31.76 433	30.81 433	30.79 436	30.93 435

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

Low-res two-view benchmark