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.

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

FoundationStereo	0.26 1	0.29 33	1.25 16	0.24 74	0.10 59	0.41 2	0.07 44	0.57 1	0.80 8	0.24 19	0.03 5	0.09 10	0.37 62	0.46 2	0.12 2	0.03 334	0.03 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

LGtest1	0.42 2	0.33 76	1.42 22	0.13 53	0.16 103	0.98 8	0.01 4	2.30 10	0.96 15	0.21 15	0.07 12	0.08 6	0.10 9	1.10 23	0.31 26	0.01 211	0.09 364	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.02 59

MLG-Stereo_test3	0.45 3	0.31 46	1.35 20	0.06 14	0.17 113	1.30 26	0.01 4	3.52 48	0.77 7	0.15 7	0.07 12	0.06 1	0.07 3	0.74 7	0.22 16	0.02 296	0.06 322	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 59

S2M2	0.46 4	0.39 126	1.17 9	0.37 106	0.17 113	1.14 10	0.01 4	1.46 4	1.83 33	0.19 11	0.87 41	0.13 16	0.19 20	0.57 3	0.43 54	0.01 211	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.21 348	0.00 1

MonSter	0.46 4	0.23 14	1.44 23	0.05 11	0.77 283	1.17 12	0.01 4	3.17 27	0.72 2	0.28 24	0.18 19	0.07 4	0.04 1	0.83 12	0.17 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 272	0.00 1	0.01 18

dual_stereo	0.56 6	0.32 59	1.08 4	0.07 20	0.11 68	0.77 6	0.03 23	3.60 52	1.17 22	0.12 4	0.03 5	0.20 25	0.11 13	2.77 90	0.51 81	0.00 1	0.14 405	0.00 1	0.16 377	0.00 1	0.02 59

MLG-Stereo_test2	0.57 7	0.28 29	1.20 13	0.07 20	0.68 270	1.34 31	0.02 16	3.39 36	1.41 25	0.06 1	0.02 1	0.12 15	0.10 9	2.37 81	0.31 26	0.01 211	0.08 352	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 59

LG-G_1	0.62 8	0.31 46	1.19 10	0.07 20	0.11 68	1.81 79	0.02 16	3.74 63	0.88 11	0.23 16	0.03 5	0.09 10	0.08 5	3.39 104	0.27 21	0.02 296	0.08 352	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.02 59

LG-G	0.62 8	0.31 46	1.19 10	0.07 20	0.11 68	1.81 79	0.02 16	3.74 63	0.88 11	0.23 16	0.03 5	0.09 10	0.08 5	3.39 104	0.27 21	0.02 296	0.08 352	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.02 59

LG-Stereo_L2	0.64 10	0.33 76	1.46 25	0.10 31	0.18 128	1.30 26	0.19 105	3.53 50	0.72 2	0.20 12	0.02 1	0.06 1	0.07 3	4.19 130	0.36 36	0.01 211	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 59

MLG-Stereo_test1	0.67 11	0.23 14	1.05 2	0.06 14	1.40 338	1.24 19	0.00 1	3.56 51	1.36 23	0.06 1	0.04 11	0.08 6	0.10 9	4.03 125	0.14 5	0.01 211	0.07 340	0.00 1	0.01 272	0.01 11	0.02 59

RAStereo	0.68 12	0.42 153	3.15 204	0.18 65	0.52 248	1.17 12	0.02 16	3.16 26	0.98 16	0.51 69	1.43 61	0.16 18	0.22 25	0.75 9	0.83 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 188	0.02 59

LG-Stereo_L1	0.69 13	0.32 59	1.21 15	0.10 31	0.16 103	1.38 35	0.20 110	2.44 11	0.72 2	0.20 12	0.02 1	0.06 1	0.06 2	6.49 219	0.36 36	0.01 211	0.04 290	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 59

SGD-Stereo	0.69 13	0.30 42	1.15 8	0.25 76	0.12 80	1.26 21	0.29 138	1.87 6	0.62 1	0.50 68	0.51 29	0.08 6	0.11 13	6.67 234	0.09 1	0.01 211	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.01 18

GIP-stereo	0.70 15	0.44 170	1.70 45	1.52 266	0.75 279	1.48 43	0.05 33	4.18 84	1.10 18	0.18 9	0.42 27	0.58 89	0.38 65	0.65 5	0.46 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 147	0.01 18

DEFOM-Stereo	0.70 15	0.29 33	1.62 35	0.16 59	0.06 24	1.95 89	0.45 176	0.88 2	0.74 5	0.55 71	0.51 29	0.14 17	0.09 8	6.32 205	0.20 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

MLG-Stereo	0.72 17	0.23 14	1.13 5	0.06 14	0.16 103	1.24 19	0.00 1	3.84 71	1.40 24	0.06 1	0.03 5	0.08 6	0.10 9	5.71 178	0.16 7	0.01 211	0.06 322	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 59

GREAT-IGEV	0.72 17	0.29 33	1.91 56	1.31 235	0.40 212	1.41 40	0.08 49	2.29 9	2.48 52	0.18 9	0.69 35	0.10 13	0.34 56	1.72 55	0.37 42	0.00 1	0.09 364	0.00 1	0.22 410	0.10 229	0.41 413

IGEV-Stereo++	0.74 19	0.23 14	1.31 18	0.06 14	1.62 347	1.95 89	0.01 4	3.29 31	1.81 31	0.38 43	1.68 72	0.10 13	1.16 153	0.91 14	0.19 13	0.01 211	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.01 18

GLC_STEREO	0.75 20	0.29 33	1.19 10	0.55 130	0.01 1	1.98 93	0.57 215	3.07 20	3.02 96	0.90 86	1.48 62	0.19 21	0.40 69	0.93 15	0.36 36	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.02 59

rvit_stereo_0081_aga	0.76 21	0.51 204	3.29 213	0.11 37	0.25 161	1.73 74	0.22 117	3.68 54	2.54 59	0.26 23	0.16 15	0.27 46	0.30 49	1.31 33	0.36 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 265	0.04 150

LG-Stereo	0.79 22	0.32 59	3.96 268	0.04 9	0.15 96	1.19 14	0.18 102	3.52 48	2.95 84	0.32 36	1.77 75	0.22 37	0.14 17	0.39 1	0.43 54	0.01 211	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.11 248	0.02 59

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 23	0.33 76	2.51 119	0.25 76	0.53 249	1.93 87	0.27 133	5.07 138	1.05 17	0.47 64	0.68 34	0.64 92	0.22 25	0.95 17	0.65 98	0.00 1	0.05 305	0.00 1	0.19 397	0.03 92	0.16 335

MaDis-Stereo	0.80 23	0.69 279	3.02 183	0.33 95	1.83 368	1.22 15	0.06 37	3.41 39	1.49 26	0.31 34	0.38 26	0.42 73	0.51 88	1.14 26	1.21 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 147	0.05 184

AEACV	0.80 23	0.29 33	1.70 45	0.96 186	0.24 158	2.03 96	0.88 295	3.50 45	0.88 11	0.34 37	0.20 20	0.29 51	2.01 206	1.77 60	0.33 29	0.00 1	0.03 261	0.00 1	0.29 430	0.10 229	0.09 250

IGEV-RUCA	0.81 26	0.15 1	1.13 5	0.52 125	0.32 190	2.13 106	0.51 195	3.46 42	1.71 29	0.95 87	0.16 15	0.24 41	0.55 94	2.81 92	0.41 49	0.12 402	0.21 441	0.20 454	0.25 421	0.21 348	0.20 361

UniTT-Stereo	0.83 27	0.33 76	1.98 67	0.92 177	1.27 327	0.54 4	0.11 61	1.35 3	2.94 83	1.67 105	2.09 86	0.20 25	0.31 52	1.57 47	1.07 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 301	0.01 18

Pointernet	0.84 28	0.35 99	2.00 71	0.12 39	0.13 87	1.77 75	0.06 37	4.87 123	2.53 57	0.14 6	2.11 88	0.76 97	0.44 83	1.02 20	0.32 28	0.00 1	0.04 290	0.00 1	0.15 374	0.02 48	0.01 18

castereo	0.87 29	0.60 244	1.07 3	0.34 100	0.17 113	1.89 83	0.79 271	4.84 122	2.05 36	0.65 77	2.55 100	0.31 56	0.40 69	1.02 20	0.38 45	0.01 211	0.09 364	0.00 1	0.24 416	0.03 92	0.02 59

rvit_stereo_0081	0.88 30	0.28 29	1.81 47	0.62 142	0.13 87	1.34 31	0.12 67	3.14 23	4.59 194	0.43 62	0.30 24	0.54 86	0.11 13	3.89 115	0.36 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

rvit_stereo_0082	0.88 30	0.28 29	1.81 47	0.62 142	0.13 87	1.34 31	0.12 67	3.14 23	4.59 194	0.43 62	0.30 24	0.54 86	0.11 13	3.89 115	0.36 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

rvit_stereo_0080	0.88 30	0.51 204	3.12 201	0.07 20	0.12 80	1.31 28	0.37 156	3.78 66	3.29 118	0.56 72	1.13 53	0.40 68	0.76 113	1.71 52	0.47 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 150

whm_eth	0.88 30	0.51 204	3.12 201	0.07 20	0.12 80	1.31 28	0.37 156	3.78 66	3.29 118	0.56 72	1.13 53	0.40 68	0.76 113	1.71 52	0.47 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 150

AIO_test	0.90 34	0.40 136	1.67 41	0.14 54	0.16 103	2.97 212	0.83 281	3.61 53	2.67 64	0.29 26	0.71 36	1.50 123	0.29 42	2.37 81	0.13 3	0.00 1	0.04 290	0.00 1	0.08 346	0.03 92	0.03 106

LoS	0.91 35	0.34 89	2.10 86	0.38 109	0.13 87	2.47 138	0.26 130	5.00 134	2.74 73	0.89 85	0.21 21	0.49 80	0.36 59	1.97 70	0.67 103	0.02 296	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.06 171	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
AIO-Stereo	0.94 36	0.22 12	1.20 13	0.06 14	0.08 46	2.36 127	0.62 226	5.50 175	2.61 61	0.30 29	3.32 123	0.41 71	0.25 28	1.12 25	0.17 10	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.35 447	0.06 171	0.12 298

SMoEStereo_RVC	0.95 37	0.35 99	1.37 21	0.63 145	0.07 32	2.07 98	0.16 94	2.88 17	1.68 28	0.30 29	1.23 56	0.19 21	0.28 38	6.80 240	0.84 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 248	0.13 306

GCAP-Stereo	0.95 37	0.62 253	1.99 69	0.30 83	0.03 10	1.66 61	0.01 4	4.43 94	3.00 93	1.63 104	1.17 55	1.39 115	0.76 113	1.31 33	0.55 85	0.00 1	0.03 261	0.00 1	0.00 1	0.12 265	0.02 59

fffft	0.97 39	0.29 33	1.69 44	0.03 1	0.05 15	2.12 105	0.65 234	3.44 41	1.87 35	0.34 37	0.60 32	0.23 38	0.20 21	6.69 235	0.89 159	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.18 325	0.09 250
1: 1. 1
DEFOM-Stereo_RVC	0.98 40	2.14 443	1.55 29	0.88 169	0.26 168	0.56 5	0.04 25	2.80 16	0.86 9	0.30 29	0.80 39	0.21 35	2.33 221	6.17 194	0.37 42	0.00 1	0.07 340	0.00 1	0.17 385	0.01 11	0.01 18

Occ-G	0.98 40	0.38 122	1.82 49	0.15 56	0.18 128	1.45 42	0.69 245	3.15 25	2.25 41	1.45 100	0.59 31	5.06 267	0.54 93	0.75 9	0.77 130	0.00 1	0.03 261	0.00 1	0.17 385	0.16 301	0.01 18

CASnet	0.98 40	0.32 59	1.62 35	0.65 148	0.07 32	2.11 103	0.14 83	3.50 45	4.03 162	3.77 157	1.41 60	0.31 56	0.29 42	0.80 11	0.57 87	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	0.98 40	0.42 153	1.86 51	0.07 20	0.22 151	1.65 60	0.02 16	4.07 79	6.33 276	0.72 79	1.54 64	0.43 74	0.64 103	1.22 32	0.44 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1
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
MM-Stereo_test2	0.99 44	0.29 33	2.26 99	1.34 239	0.12 80	1.78 77	0.53 197	4.71 116	3.31 120	0.76 81	0.80 39	0.50 82	0.35 57	1.86 64	0.73 115	0.00 1	0.05 305	0.00 1	0.07 341	0.26 373	0.06 203

trnet	0.99 44	0.37 116	1.89 54	0.08 28	0.19 139	1.68 65	0.02 16	4.12 83	6.41 280	0.70 78	1.57 65	0.46 77	0.67 105	1.15 27	0.41 49	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

CroCo-Stereo	0.99 44	0.89 329	3.19 207	0.46 118	0.44 220	0.38 1	0.05 33	4.61 106	3.95 156	0.48 65	1.78 77	1.01 103	0.27 36	1.11 24	1.07 179	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 147	0.04 150
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
rvit_stereo_ft	1.00 47	0.78 304	3.84 265	0.84 164	0.36 202	1.23 16	0.24 123	3.81 70	3.76 145	0.37 42	0.87 41	0.74 95	1.12 142	1.18 30	0.76 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.06 203

AIO_rvc	1.02 48	0.59 240	1.95 65	0.15 56	0.09 52	3.42 245	0.99 310	4.46 96	2.73 72	0.28 24	1.62 67	1.32 113	0.28 38	2.10 76	0.21 15	0.00 1	0.03 261	0.00 1	0.04 327	0.11 248	0.11 285

RSM++	1.02 48	0.24 19	1.33 19	0.86 167	0.04 12	2.78 183	0.30 144	2.63 13	2.67 64	0.48 65	1.95 81	0.52 83	0.25 28	5.50 172	0.57 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 385	0.11 248	0.09 250

mms	1.03 50	0.54 220	1.58 32	0.05 11	0.36 202	1.52 50	0.08 49	2.97 19	1.84 34	0.38 43	2.94 110	0.32 59	0.25 28	6.82 241	0.39 46	0.00 1	0.04 290	0.00 1	0.00 1	0.17 314	0.28 393

ours_stereo	1.03 50	0.55 224	1.86 51	0.12 39	0.32 190	1.16 11	0.09 54	3.27 30	2.18 39	0.39 50	3.02 114	0.34 66	0.26 34	6.32 205	0.37 42	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.18 325	0.13 306

rvit_stereo_0083	1.03 50	0.26 24	3.09 199	0.49 123	0.09 52	1.27 23	0.24 123	2.72 14	4.60 196	0.38 43	0.77 38	0.78 98	1.18 155	4.35 137	0.33 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 106

EGLCR-Stereo	1.04 53	0.20 5	2.00 71	1.14 213	0.16 103	2.50 142	0.11 61	4.96 129	2.61 61	0.79 83	0.07 12	1.46 121	0.37 62	3.96 122	0.23 17	0.01 211	0.05 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 222

HUF	1.05 54	0.64 257	2.33 103	0.35 103	0.22 151	3.09 223	0.41 166	3.73 62	2.89 80	0.36 40	2.71 105	0.33 63	0.30 49	2.28 80	0.23 17	0.00 1	0.61 477	0.00 1	0.00 1	0.15 294	0.39 408

rrr	1.05 54	0.45 177	3.18 206	0.32 90	0.06 24	2.74 176	0.95 308	3.49 44	1.12 19	0.39 50	0.16 15	0.20 25	0.29 42	6.47 216	0.87 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 404	0.06 171	0.10 272

IGEVStereo-DCA	1.06 56	0.45 177	2.06 76	0.32 90	0.06 24	2.74 176	0.84 285	3.71 56	2.27 42	0.39 50	0.16 15	0.20 25	0.29 42	6.47 216	0.87 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 377	0.06 171	0.06 203

test_xeample3	1.08 57	0.43 164	3.39 222	0.49 123	0.05 15	2.58 155	0.93 303	3.32 33	1.77 30	0.23 16	0.23 22	0.19 21	0.28 38	6.34 207	0.85 144	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.26 428	0.06 171	0.10 272

tt45	1.09 58	0.35 99	1.49 28	0.39 110	0.23 156	3.50 257	0.14 83	3.35 35	1.81 31	0.36 40	2.04 84	0.27 46	0.26 34	6.84 243	0.63 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 301	0.03 106

MGS-Stereo	1.10 59	0.26 24	2.45 111	0.58 136	0.06 24	1.84 81	0.67 240	2.16 8	3.42 127	1.03 89	6.13 211	0.49 80	0.36 59	1.43 39	0.62 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 424	0.00 1

ff7	1.12 60	0.57 232	2.06 76	0.03 1	0.07 32	2.80 186	0.84 285	3.71 56	2.27 42	0.38 43	1.06 44	0.20 25	0.40 69	7.12 266	0.49 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 377	0.09 218	0.06 203

ffff	1.12 60	0.57 232	2.06 76	0.03 1	0.07 32	2.80 186	0.84 285	3.71 56	2.27 42	0.38 43	1.06 44	0.20 25	0.40 69	7.12 266	0.49 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 377	0.09 218	0.06 203

11t	1.12 60	0.57 232	2.06 76	0.03 1	0.07 32	2.80 186	0.84 285	3.71 56	2.27 42	0.38 43	1.06 44	0.20 25	0.40 69	7.12 266	0.49 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 377	0.09 218	0.06 203

anonymousdsp	1.12 60	0.59 240	1.66 38	0.03 1	0.07 32	2.81 194	0.82 277	4.07 79	2.30 48	0.41 56	1.12 52	0.30 52	0.40 69	7.05 259	0.49 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 385	0.10 229	0.05 184

ccc-4	1.12 60	0.57 232	2.06 76	0.03 1	0.07 32	2.80 186	0.84 285	3.71 56	2.27 42	0.38 43	1.06 44	0.20 25	0.40 69	7.12 266	0.49 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 377	0.09 218	0.06 203

IGEV-Stereo	1.12 60	0.59 240	1.66 38	0.03 1	0.07 32	2.82 197	0.82 277	4.09 82	2.30 48	0.41 56	1.11 49	0.30 52	0.41 76	7.05 259	0.49 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 385	0.10 229	0.05 184
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
fffy	1.13 66	0.51 204	2.15 88	1.01 193	0.09 52	2.30 124	0.19 105	4.07 79	1.13 21	0.16 8	2.66 102	0.20 25	0.38 65	6.98 255	0.35 33	0.00 1	0.06 322	0.00 1	0.00 1	0.14 290	0.16 335

IGEV++	1.14 67	0.51 204	1.66 38	0.55 130	0.08 46	2.52 143	1.01 314	6.51 229	3.16 104	0.59 74	2.11 88	0.43 74	1.18 155	1.44 40	0.79 134	0.00 1	0.05 305	0.00 1	0.05 333	0.11 248	0.11 285

castereo++	1.18 68	0.54 220	1.95 65	0.30 83	0.51 244	4.56 323	1.00 312	4.61 106	1.12 19	0.29 26	2.14 92	1.89 138	0.15 18	3.94 121	0.18 12	0.00 1	0.04 290	0.00 1	0.31 438	0.03 92	0.00 1

CAS++	1.18 68	0.55 224	1.99 69	0.17 60	0.27 171	1.85 82	0.63 227	8.48 281	3.07 99	1.71 106	2.32 96	0.18 20	0.20 21	1.91 69	0.30 23	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ProNet	1.20 70	0.60 244	2.00 71	0.26 78	0.08 46	2.73 175	0.68 241	5.00 134	2.52 56	0.29 26	1.32 58	0.37 67	0.36 59	6.94 253	0.44 58	0.00 1	0.07 340	0.00 1	0.00 1	0.17 314	0.07 222

TANstereo	1.20 70	0.49 196	2.04 74	0.34 100	0.10 59	1.80 78	0.01 4	3.40 38	4.10 170	4.37 170	4.82 164	0.41 71	0.70 107	0.94 16	0.46 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	1.21 72	0.20 5	1.30 17	0.12 39	0.06 24	2.48 140	0.51 195	3.78 66	2.74 73	0.48 65	2.38 97	2.18 147	0.28 38	6.77 239	0.56 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 377	0.07 188	0.05 184

sCroCo_RVC	1.21 72	0.65 263	5.16 346	1.09 205	1.29 330	0.92 7	0.19 105	3.92 73	2.68 67	0.30 29	3.04 115	0.52 83	1.56 184	1.58 48	0.78 132	0.09 393	0.25 453	0.00 1	0.00 1	0.07 188	0.11 285

Selective-IGEV	1.23 74	0.18 3	1.13 5	0.07 20	0.17 113	2.38 131	0.54 200	6.10 201	2.51 55	0.41 56	3.20 120	0.26 44	0.29 42	6.94 253	0.16 7	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.11 364	0.04 121	0.10 272

WCG-NET	1.24 75	0.43 164	1.46 25	0.33 95	0.08 46	2.14 107	1.08 323	3.09 22	6.86 297	2.73 123	3.43 131	0.74 95	0.94 131	0.89 13	0.33 29	0.00 1	0.04 290	0.00 1	0.00 1	0.10 229	0.05 184

CroCo-Stereo Lap2	1.24 75	0.88 326	3.39 222	0.95 184	4.59 469	0.47 3	0.08 49	3.51 47	2.80 76	1.17 97	2.24 93	1.57 126	0.20 21	1.48 43	1.14 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 294	0.12 298

999	1.25 77	0.37 116	1.63 37	1.15 214	0.34 197	3.03 218	0.66 237	3.41 39	2.27 42	0.30 29	3.20 120	0.19 21	0.25 28	7.23 274	0.85 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 301	0.01 18

rvit_0105_6	1.26 78	0.87 322	4.85 326	0.61 140	0.07 32	1.60 54	0.32 146	3.79 69	5.87 244	0.25 21	0.26 23	1.09 106	0.29 42	4.60 143	0.62 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 203

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 78	0.42 153	2.36 107	0.59 138	1.26 325	2.43 136	0.01 4	3.29 31	7.76 331	1.71 106	2.78 107	0.27 46	0.32 54	1.16 29	0.58 91	0.04 353	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.10 272

LoS_RVC	1.26 78	1.43 399	1.91 56	0.42 113	3.77 444	1.71 71	0.04 25	2.58 12	2.49 54	0.42 60	2.58 101	0.30 52	0.57 98	1.71 52	0.66 102	0.01 211	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.02 48	4.49 485

MIF-Stereo (partial)	1.29 81	0.33 76	3.02 183	0.03 1	1.12 317	1.26 21	0.13 76	4.46 96	3.75 143	0.35 39	2.39 98	0.31 56	0.74 111	6.09 190	1.76 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 200	0.04 150

MyStereo07	1.31 82	0.79 305	1.61 34	1.03 196	1.11 315	2.63 166	0.46 177	5.48 172	2.24 40	0.64 76	1.48 62	0.27 46	0.59 101	7.03 258	0.45 62	0.00 1	0.09 364	0.00 1	0.01 272	0.11 248	0.09 250

plain	1.34 83	0.51 204	5.09 340	0.30 83	0.05 15	1.58 52	0.08 49	4.47 98	3.77 146	0.42 60	1.76 74	0.60 91	0.74 111	6.11 191	0.94 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 416	0.02 59

sAnonymous2	1.35 84	1.66 420	8.14 427	0.55 130	0.46 226	1.23 16	0.24 123	4.00 77	3.47 129	0.40 54	1.11 49	0.23 38	1.42 170	0.96 18	0.57 87	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.20 400	2.07 472	0.22 365

CroCo_RVC	1.35 84	1.66 420	8.14 427	0.55 130	0.46 226	1.23 16	0.24 123	4.00 77	3.47 129	0.40 54	1.11 49	0.23 38	1.42 170	0.96 18	0.57 87	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.20 400	2.07 472	0.22 365

knoymous	1.36 86	0.21 9	1.68 43	0.20 66	0.49 238	1.58 52	0.11 61	5.15 142	2.40 51	4.62 178	1.77 75	4.56 247	0.45 84	3.23 99	0.63 96	0.00 1	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.01 18

rvit_0105_4	1.38 87	0.98 348	5.52 368	0.61 140	0.05 15	1.62 57	0.41 166	3.95 76	5.80 241	0.31 34	0.73 37	1.37 114	0.53 92	4.89 153	0.78 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 150

SCV_C0	1.40 88	0.49 196	3.06 198	0.12 39	0.21 147	2.29 119	0.09 54	6.46 225	3.81 147	0.63 75	2.00 83	0.24 41	0.41 76	7.31 277	0.43 54	0.01 211	0.05 305	0.00 1	0.21 404	0.16 301	0.07 222

MoCha-V2	1.41 89	0.42 153	2.61 131	0.81 159	0.23 156	2.53 146	0.20 110	4.81 120	3.16 104	0.82 84	3.15 118	0.30 52	1.61 188	6.66 233	0.40 48	0.00 1	0.20 438	0.00 1	0.24 416	0.05 147	0.02 59

PMTNet	1.41 89	0.37 116	2.06 76	0.26 78	0.15 96	2.94 210	0.34 152	3.39 36	5.33 223	1.00 88	1.27 57	0.28 50	0.93 129	4.04 126	0.74 117	5.00 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.01 18

AE-Stereo	1.44 91	0.32 59	2.69 139	1.58 279	0.20 144	2.24 116	0.59 217	6.01 197	5.70 236	1.18 98	3.17 119	1.02 104	0.78 119	1.73 56	0.83 140	0.02 296	0.18 428	0.00 1	0.29 430	0.11 248	0.07 222

XX-TBD	1.44 91	0.85 319	2.04 74	2.45 403	0.05 15	2.34 126	0.01 4	3.46 42	7.51 318	2.88 128	4.98 171	0.26 44	0.25 28	1.15 27	0.46 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MC-Stereo	1.47 93	0.36 109	2.54 122	1.99 343	0.12 80	1.90 84	0.12 67	4.47 98	2.83 77	3.31 143	3.44 132	0.56 88	1.47 173	5.39 169	0.47 72	0.00 1	0.04 290	0.00 1	0.21 404	0.07 188	0.04 150

rvit_0105_5	1.48 94	0.89 329	5.43 359	0.46 118	0.04 12	1.60 54	0.60 220	4.65 113	5.90 247	0.76 81	1.59 66	1.75 133	0.78 119	4.20 132	0.88 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 203

WCG-NET（raft）	1.49 95	0.50 199	1.55 29	0.21 69	0.08 46	2.15 109	1.01 314	2.72 14	6.26 272	2.79 124	3.06 117	4.38 240	1.04 139	3.53 108	0.26 19	0.00 1	0.12 391	0.00 1	0.00 1	0.10 229	0.08 237

testlalala	1.50 96	0.41 147	1.67 41	0.98 190	0.31 187	4.00 301	0.90 300	5.26 158	2.17 38	6.56 274	3.61 136	1.74 132	0.38 65	1.21 31	0.42 53	0.00 1	0.02 212	0.00 1	0.29 430	0.01 11	0.01 18

StereoAnything_RVC	1.52 97	7.77 487	2.81 161	0.05 11	0.02 3	1.11 9	0.06 37	3.26 29	0.75 6	0.12 4	0.02 1	0.07 4	0.68 106	6.69 235	0.13 3	0.02 296	0.08 352	0.00 1	0.00 1	6.69 491	0.02 59

model_zeroshot	1.52 97	0.42 153	4.10 285	1.25 223	0.11 68	3.04 219	0.14 83	5.79 190	2.84 78	3.12 135	3.65 137	2.05 145	0.42 81	2.38 83	0.71 111	0.01 211	0.10 376	0.00 1	0.20 400	0.02 48	0.04 150

CES	1.56 99	0.35 99	1.44 23	0.42 113	7.70 489	2.66 172	0.13 76	4.89 124	2.53 57	0.25 21	1.10 48	0.33 63	0.31 52	1.61 50	0.58 91	0.01 211	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.54 426	6.26 491

MM-Stereo_test1	1.57 100	0.36 109	2.19 97	1.17 216	0.35 200	2.39 132	0.56 206	4.53 101	5.21 218	3.67 152	1.65 70	0.40 68	0.84 126	6.90 248	0.80 137	0.00 1	0.03 261	0.00 1	0.00 1	0.31 389	0.03 106

SCV	1.59 101	0.58 237	2.57 125	2.72 416	0.31 187	2.15 109	0.79 271	6.88 244	2.72 69	0.20 12	2.68 103	0.68 93	0.58 100	7.60 293	0.41 49	0.00 1	0.03 261	0.00 1	0.22 410	0.37 406	0.24 375

CREStereo++_RVC	1.59 101	0.39 126	2.26 99	0.36 104	0.01 1	1.67 62	0.01 4	2.95 18	8.12 342	3.69 154	7.44 258	0.47 78	0.32 54	0.74 7	0.39 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 494	0.00 1	0.00 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
Reg-Stereo(zero)	1.60 103	0.19 4	2.59 128	0.45 117	0.47 233	1.64 59	0.23 121	3.22 28	5.87 244	4.29 167	3.01 112	4.49 245	1.64 189	2.47 86	1.16 191	0.00 1	0.08 352	0.00 1	0.13 370	0.01 11	0.10 272

11t1	1.62 104	0.26 24	2.53 121	2.37 397	0.24 158	2.58 155	0.06 37	6.66 235	3.00 93	3.40 145	3.01 112	1.14 108	1.94 204	4.18 129	0.91 163	0.01 211	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.03 106

iRaftStereo_RVC	1.62 104	0.68 274	1.98 67	0.67 150	0.05 15	2.99 214	0.04 25	5.36 167	3.74 142	3.82 158	4.96 169	2.54 156	0.62 102	3.35 103	0.97 171	0.00 1	0.07 340	0.00 1	0.00 1	0.30 384	0.27 389

RAFT-Stereo-weight	1.67 106	0.31 46	1.57 31	0.97 189	0.15 96	3.19 235	0.77 265	5.06 136	6.19 271	4.96 190	3.38 129	2.83 163	0.35 57	2.87 93	0.74 117	0.01 211	0.06 322	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 59

HART	1.68 107	0.67 272	2.72 145	0.04 9	0.27 171	1.72 73	0.04 25	5.60 178	3.16 104	1.44 99	7.73 269	2.41 153	0.15 18	6.44 212	0.62 93	0.00 1	0.12 391	0.00 1	0.00 1	0.24 370	0.17 340

IGEV-Stereo+	1.69 108	0.43 164	1.59 33	0.37 106	3.10 412	2.10 101	0.07 44	1.86 5	0.91 14	0.39 50	0.03 5	0.20 25	0.41 76	7.05 259	0.16 7	0.02 296	0.07 340	0.00 1	0.18 392	5.14 485	9.77 506

Selective-RAFT	1.69 108	0.32 59	3.29 213	0.92 177	0.18 128	3.89 294	0.06 37	4.22 85	4.00 159	1.47 101	1.98 82	3.07 176	2.81 246	6.35 209	0.89 159	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.21 404	0.05 147	0.00 1

rvit_0105_3	1.71 110	0.90 332	5.93 379	0.78 157	0.02 3	1.62 57	1.69 360	5.15 142	5.99 256	2.22 112	1.64 69	1.97 143	1.17 154	4.19 130	0.92 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.03 106

4D-IteraStereo	1.72 111	0.86 320	3.01 181	0.09 30	2.86 408	3.57 268	1.06 318	3.92 73	5.31 221	5.28 202	1.02 43	3.92 214	0.38 65	1.83 62	1.04 178	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.07 188	0.09 250

rafts_anoy	1.72 111	0.79 305	2.58 127	2.03 353	1.75 361	2.47 138	0.16 94	5.48 172	6.01 258	3.24 139	2.11 88	1.92 142	1.33 163	3.08 97	1.13 187	0.01 211	0.18 428	0.00 1	0.01 272	0.03 92	0.07 222

x	1.73 113	0.28 29	2.49 118	1.91 326	0.17 113	2.10 101	0.83 281	8.74 294	3.55 135	3.28 140	2.12 91	3.10 177	1.96 205	2.90 94	1.12 185	0.00 1	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.03 106

TestStereo	1.74 114	1.02 354	3.64 246	0.20 66	0.28 178	1.33 30	0.01 4	5.24 153	4.01 161	3.18 136	4.97 170	2.07 146	0.70 107	7.32 278	0.75 122	0.02 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1

Anonymous3	1.76 115	0.44 170	6.37 393	0.33 95	0.50 241	4.33 312	0.54 200	4.43 94	2.48 52	2.21 111	3.24 122	1.53 125	1.14 146	5.64 173	1.29 200	0.17 416	0.23 447	0.00 1	0.00 1	0.12 265	0.15 323

GCAP-BAT	1.77 116	0.49 196	2.78 155	0.66 149	0.16 103	3.76 287	0.80 273	3.72 61	3.27 115	3.68 153	5.03 173	3.66 205	0.56 96	5.82 181	0.65 98	0.00 1	0.05 305	0.00 1	0.24 416	0.01 11	0.01 18

anonymousdsp2	1.78 117	0.39 126	3.40 224	1.10 206	0.04 12	3.63 269	0.50 192	7.80 262	2.77 75	2.91 130	2.88 109	3.17 181	1.01 134	5.15 162	0.43 54	0.00 1	0.01 155	0.02 382	0.15 374	0.05 147	0.12 298

DCRE	1.79 118	0.68 274	2.55 123	1.66 292	0.27 171	1.27 23	0.05 33	4.57 105	4.04 164	3.30 142	9.24 305	3.83 212	1.20 158	2.08 75	0.67 103	0.00 1	0.12 391	0.00 1	0.24 416	0.04 121	0.09 250

raft+_RVC	1.79 118	0.84 317	2.32 102	2.40 398	0.85 291	1.38 35	0.09 54	6.36 215	4.75 204	2.85 127	5.46 195	1.17 110	1.36 168	4.54 141	0.91 163	0.00 1	0.10 376	0.00 1	0.00 1	0.11 248	0.22 365

HUI-Stereo	1.80 120	0.41 147	2.85 165	0.12 39	0.18 128	3.72 281	0.65 234	5.23 147	2.97 91	5.87 225	4.34 155	3.45 189	1.52 179	3.93 120	0.65 98	0.02 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 200	0.10 272

GMOStereo	1.81 121	0.47 185	2.09 82	0.10 31	0.27 171	1.49 44	0.89 296	4.40 89	4.51 189	8.16 345	6.97 238	2.96 168	1.15 148	1.42 35	0.88 154	0.00 1	0.14 405	0.00 1	0.00 1	0.23 360	0.03 106

error version	1.81 121	0.47 185	2.09 82	0.10 31	0.27 171	1.49 44	0.89 296	4.40 89	4.51 189	8.16 345	6.97 238	2.96 168	1.15 148	1.42 35	0.88 154	0.00 1	0.14 405	0.00 1	0.00 1	0.23 360	0.03 106

test-v	1.81 121	0.47 185	2.09 82	0.10 31	0.27 171	1.49 44	0.89 296	4.40 89	4.51 189	8.16 345	6.97 238	2.96 168	1.15 148	1.42 35	0.88 154	0.00 1	0.14 405	0.00 1	0.00 1	0.23 360	0.03 106

test-2	1.81 121	0.47 185	2.09 82	0.10 31	0.27 171	1.49 44	0.89 296	4.40 89	4.51 189	8.16 345	6.97 238	2.96 168	1.15 148	1.42 35	0.88 154	0.00 1	0.14 405	0.00 1	0.00 1	0.23 360	0.03 106

test-1	1.82 125	0.45 177	5.42 358	0.89 171	0.41 216	2.14 107	0.56 206	5.75 184	4.15 174	3.28 140	5.11 174	3.61 202	0.70 107	1.53 46	1.56 224	0.02 296	0.34 459	0.00 1	0.08 346	0.02 48	0.30 397

MM-Stereo_test3	1.83 126	0.59 240	1.93 59	1.43 255	3.99 450	2.44 137	0.81 275	5.81 191	6.70 292	1.73 108	4.79 162	1.23 112	0.65 104	3.30 100	0.85 144	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.33 396	0.05 184

GMStereo	1.83 126	0.99 350	4.55 311	0.57 135	0.05 15	2.53 146	0.01 4	4.95 127	11.14 403	3.52 147	2.24 93	0.53 85	0.49 86	3.76 113	0.80 137	0.20 423	0.00 1	0.00 1	0.12 367	0.12 265	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
test_1	1.85 128	0.21 9	2.45 111	1.02 194	0.22 151	1.37 34	0.82 277	4.66 115	5.06 212	7.02 292	1.73 73	4.09 222	0.41 76	6.51 222	0.76 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 430	0.18 325	0.14 313

1test111	1.86 129	0.65 263	2.15 88	2.30 386	0.02 3	5.80 351	0.56 206	8.45 277	3.33 122	1.03 89	3.33 124	0.32 59	3.71 288	4.40 138	0.96 168	0.00 1	0.02 212	0.00 1	0.03 309	0.02 48	0.03 106

LL-Strereo2	1.86 129	0.83 316	2.33 103	0.36 104	0.17 113	3.79 290	1.52 350	5.82 192	4.04 164	4.43 171	2.51 99	4.23 229	0.37 62	5.66 175	0.99 173	0.00 1	0.02 212	0.00 1	0.05 333	0.06 171	0.11 285

test-3	1.86 129	0.21 9	2.46 114	1.03 196	0.22 151	1.38 35	0.83 281	4.65 113	5.04 211	7.26 309	1.78 77	4.10 224	0.41 76	6.53 225	0.76 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 430	0.18 325	0.14 313

raftrobust	1.86 129	0.74 291	1.94 62	2.15 371	2.24 390	2.74 176	0.53 197	4.89 124	4.05 166	6.09 237	3.89 140	1.64 127	2.55 230	2.44 84	1.12 185	0.00 1	0.03 261	0.00 1	0.00 1	0.12 265	0.08 237

gcap-zeroshot	1.87 133	0.44 170	4.24 289	0.53 126	0.51 244	3.12 228	0.75 261	6.42 223	3.91 153	3.75 156	1.67 71	7.79 336	0.55 94	2.61 88	0.53 83	0.02 296	0.21 441	0.00 1	0.23 413	0.00 1	0.05 184

riskmin	1.88 134	0.15 1	2.11 87	1.38 248	0.88 293	2.40 133	0.04 25	5.93 196	6.10 261	2.25 113	1.34 59	6.06 297	5.08 361	2.78 91	1.01 176	0.00 1	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 203

test_3	1.88 134	0.22 12	2.75 149	0.96 186	0.22 151	1.28 25	0.77 265	4.62 108	5.87 244	6.55 273	1.84 79	4.28 235	0.45 84	6.48 218	0.76 124	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.28 429	0.17 314	0.14 313

PSM-adaLoss	1.88 134	0.40 136	2.86 167	0.12 39	0.19 139	3.75 286	0.71 251	5.23 147	2.96 87	5.86 220	4.33 154	3.45 189	1.51 174	5.40 170	0.69 105	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 200	0.09 250

s12784h	1.89 137	0.30 42	2.57 125	0.11 37	0.09 52	4.18 307	0.13 76	6.61 232	7.44 317	3.62 150	4.28 151	0.59 90	0.81 122	6.61 229	0.46 66	0.01 211	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.00 1

ROB_FTStereo	1.90 138	0.42 153	2.86 167	0.12 39	0.19 139	3.71 278	0.75 261	5.24 153	2.95 84	5.87 225	4.26 150	3.41 187	1.51 174	5.80 180	0.65 98	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 200	0.08 237

RAFT-IKP	1.90 138	0.42 153	2.83 162	0.12 39	0.18 128	3.50 257	0.64 231	5.24 153	2.96 87	5.86 220	4.34 155	3.50 198	1.51 174	5.99 187	0.76 124	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 200	0.08 237

EKT-Stereo	1.91 140	0.48 192	2.77 153	2.19 374	4.36 456	1.42 41	0.24 123	4.63 109	3.51 131	2.94 131	3.47 133	3.55 200	2.25 217	5.26 164	0.85 144	0.04 353	0.12 391	0.00 1	0.09 357	0.06 171	0.05 184

ROB_FTStereo_v2	1.91 140	0.41 147	2.85 165	0.12 39	0.19 139	3.71 278	0.73 256	5.23 147	2.95 84	5.86 220	4.36 157	3.46 191	1.51 174	5.86 183	0.69 105	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 200	0.08 237

qqq	1.93 142	0.30 42	2.96 178	1.40 250	0.05 15	1.96 92	0.39 161	8.45 277	3.33 122	3.06 133	3.84 138	4.67 250	2.70 237	4.40 138	0.96 168	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.03 106

RALCasStereoNet	1.93 142	1.01 352	2.75 149	1.88 322	1.75 361	2.88 206	0.18 102	4.64 112	4.36 181	2.27 114	5.14 175	2.22 149	0.79 121	7.10 265	1.00 175	0.00 1	0.34 459	0.00 1	0.00 1	0.10 229	0.16 335

Patchmatch Stereo++	1.95 144	0.40 136	2.86 167	0.12 39	0.18 128	3.74 283	0.66 237	5.24 153	2.96 87	5.86 220	4.32 152	3.46 191	1.52 179	6.88 245	0.70 107	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 200	0.09 250
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
iRAFT	1.95 144	0.40 136	2.86 167	0.12 39	0.18 128	3.74 283	0.66 237	5.24 153	2.96 87	5.86 220	4.32 152	3.46 191	1.52 179	6.88 245	0.70 107	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 200	0.09 250

CRE-IMP	1.95 144	0.35 99	2.68 137	0.27 82	0.17 113	3.90 295	0.85 291	5.14 140	2.87 79	5.74 211	4.14 147	3.49 196	0.83 123	6.40 210	1.80 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 229	0.19 355

tg	1.96 147	0.64 257	2.15 88	0.68 151	0.12 80	4.40 320	0.04 25	5.74 183	4.19 176	4.00 162	5.23 185	2.58 157	0.93 129	7.12 266	0.77 130	0.00 1	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.31 389	0.25 379

iGMRVC	1.96 147	0.40 136	2.88 172	0.12 39	0.19 139	3.74 283	0.73 256	5.23 147	2.97 91	5.87 225	4.37 158	3.48 195	1.52 179	6.73 238	0.74 117	0.02 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 200	0.08 237

DIP-Stereo	1.97 149	0.64 257	2.95 176	0.17 60	0.10 59	4.83 330	0.13 76	8.60 289	4.06 169	6.42 266	4.92 168	0.44 76	0.72 110	3.57 109	1.80 247	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.05 147	0.04 150
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RCA-Stereo	1.99 150	0.34 89	2.71 143	0.26 78	0.06 24	2.29 119	0.48 180	4.89 124	14.65 436	2.81 126	5.51 197	0.78 98	3.21 260	1.44 40	0.33 29	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.07 188	0.02 59

rvit_stereo_0075_2	2.00 151	0.32 59	5.49 363	0.60 139	1.98 374	1.77 75	0.10 57	7.24 252	5.70 236	2.90 129	4.06 144	3.11 178	0.56 96	5.32 166	0.76 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.16 335

MSKI-zero shot	2.00 151	0.36 109	2.15 88	0.81 159	0.25 161	2.69 174	0.29 138	6.16 205	2.34 50	4.31 168	7.52 259	3.70 208	0.25 28	8.42 353	0.41 49	0.01 211	0.13 401	0.00 1	0.25 421	0.03 92	0.02 59

ACVNet-DCA	2.01 153	0.65 263	2.15 88	2.30 386	0.02 3	5.80 351	0.56 206	8.45 277	3.33 122	1.03 89	3.33 124	0.32 59	3.71 288	8.05 324	0.45 62	0.00 1	0.02 212	0.00 1	0.03 309	0.02 48	0.03 106

Gwc-CoAtRS	2.02 154	0.33 76	2.61 131	1.04 201	0.30 181	3.56 265	0.40 165	5.89 195	5.94 251	5.08 195	5.01 172	5.55 281	1.72 193	1.60 49	0.91 163	0.01 211	0.09 364	0.00 1	0.25 421	0.01 11	0.02 59

DCANet-4	2.03 155	0.34 89	5.30 355	0.31 87	0.18 128	1.69 66	0.12 67	4.95 127	8.55 358	5.78 212	5.17 176	1.12 107	2.82 247	2.11 77	1.92 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.18 344

cross-raft	2.03 155	0.35 99	2.78 155	1.10 206	0.16 103	3.77 288	0.48 180	7.03 250	3.75 143	5.06 194	5.55 198	6.26 302	1.41 169	1.75 57	0.89 159	0.01 211	0.07 340	0.00 1	0.19 397	0.03 92	0.03 106

DeepStereo_RVC	2.05 157	0.39 126	2.87 171	0.14 54	0.17 113	3.51 260	0.70 248	5.21 146	3.00 93	6.27 255	4.13 146	3.47 194	4.53 336	4.81 147	1.49 216	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 218	0.18 344

MIPNet	2.06 158	0.69 279	4.57 314	0.32 90	0.21 147	1.92 86	0.19 105	6.89 245	5.64 235	5.48 206	4.02 143	2.02 144	3.50 275	3.32 102	2.01 262	0.00 1	0.01 155	0.01 351	0.01 272	0.20 337	0.13 306

DCANet	2.08 159	0.64 257	3.81 259	0.31 87	0.17 113	1.70 70	0.25 128	5.23 147	8.47 354	6.07 236	5.30 192	1.41 116	4.23 314	1.85 63	2.02 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.19 355

CFNet-RSSM	2.11 160	0.33 76	2.71 143	1.04 201	0.30 181	3.21 237	0.41 166	6.67 236	6.96 300	5.62 209	4.58 159	5.40 278	1.71 192	1.86 64	0.87 151	0.00 1	0.08 352	0.00 1	0.32 440	0.02 48	0.02 59

U	2.12 161	0.25 20	2.47 117	0.17 60	8.09 490	10.63 430	0.00 1	3.08 21	0.87 10	0.24 19	0.45 28	0.17 19	0.08 5	0.69 6	0.15 6	0.00 1	0.00 1	9.89 496	5.19 506	0.01 11	0.01 18

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 161	0.58 237	2.43 109	1.27 226	0.16 103	1.60 54	0.14 83	5.17 144	5.90 247	7.10 298	10.10 321	3.06 175	1.74 196	1.87 66	0.97 171	0.01 211	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.23 360	0.02 59

IGEV_Zeroshot_test	2.13 163	0.50 199	4.91 329	1.41 253	0.18 128	2.62 164	0.36 154	7.80 262	3.87 149	5.04 193	5.42 194	4.77 253	1.03 137	3.43 106	0.79 134	0.00 1	0.16 420	0.00 1	0.18 392	0.17 314	0.04 150

tt1	2.14 164	0.63 256	2.22 98	2.27 382	0.02 3	5.71 349	0.63 227	4.53 101	10.19 384	1.16 96	3.39 130	0.33 63	3.05 256	8.00 318	0.46 66	0.00 1	0.02 212	0.00 1	0.03 309	0.10 229	0.04 150

NRIStereo	2.14 164	0.35 99	2.65 136	1.10 206	0.14 92	3.05 220	0.86 292	5.35 165	3.18 110	6.24 250	3.36 128	4.17 228	1.82 202	8.12 332	2.01 262	0.00 1	0.10 376	0.00 1	0.00 1	0.12 265	0.19 355

testlalala2	2.15 166	0.44 170	2.44 110	9.24 488	6.30 480	3.64 270	0.18 102	4.63 109	2.55 60	3.73 155	4.17 148	3.14 179	0.51 88	1.08 22	0.26 19	0.00 1	0.10 376	0.00 1	0.44 459	0.11 248	0.03 106

H2IRNET	2.16 167	0.45 177	2.60 129	1.22 219	0.03 10	1.98 93	0.13 76	4.73 117	7.04 305	1.15 95	7.79 273	5.88 293	3.39 270	4.97 156	1.45 213	0.01 211	0.00 1	0.04 411	0.17 385	0.19 333	0.03 106

dd	2.16 167	1.22 380	4.82 324	0.68 151	0.12 80	1.39 39	0.17 99	5.14 140	11.22 406	2.70 122	3.51 135	1.52 124	1.23 160	5.08 158	3.96 344	0.12 402	0.01 155	0.04 411	0.21 404	0.07 188	0.01 18

cc1	2.17 169	0.65 263	2.15 88	2.30 386	0.02 3	5.80 351	0.56 206	4.31 86	10.41 389	1.03 89	3.33 124	0.32 59	3.71 288	8.05 324	0.45 62	0.00 1	0.02 212	0.00 1	0.03 309	0.10 229	0.05 184

RAFT-Test	2.17 169	0.36 109	3.40 224	1.05 203	0.34 197	4.90 333	0.69 245	6.27 211	3.98 157	4.65 182	7.02 244	6.30 305	1.12 142	1.81 61	0.99 173	0.01 211	0.17 424	0.00 1	0.34 444	0.02 48	0.02 59

Any-RAFT	2.18 171	0.25 20	1.94 62	1.37 246	0.80 286	5.01 336	0.56 206	8.51 282	5.58 233	4.01 163	4.85 166	5.44 279	2.26 219	2.45 85	0.35 33	0.00 1	0.15 412	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.02 59

FENet	2.19 172	0.34 89	3.04 188	2.05 360	0.26 168	2.82 197	0.13 76	7.02 249	5.55 230	4.97 191	1.94 80	4.91 259	3.39 270	4.71 145	2.50 290	0.02 296	0.03 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 363

GANet-ADL	2.20 173	0.50 199	3.27 212	2.02 350	0.11 68	2.21 114	0.48 180	8.64 291	6.79 295	4.56 176	5.83 203	3.98 216	1.27 162	2.68 89	1.43 210	0.04 353	0.08 352	0.02 382	0.00 1	0.15 294	0.03 106

FACV-RUCA	2.21 174	0.34 89	3.59 239	1.30 233	2.90 409	2.22 115	1.25 333	7.98 268	5.71 240	3.59 149	7.21 251	1.14 108	1.60 187	3.12 98	1.46 214	0.01 211	0.03 261	0.10 436	0.04 327	0.35 401	0.17 340

AIO-test1	2.22 175	0.76 296	2.78 155	0.30 83	4.38 457	2.48 140	0.96 309	5.59 177	14.64 434	0.74 80	2.86 108	0.92 100	0.30 49	5.64 173	1.67 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 309	0.17 314	0.14 313

CAS	2.24 176	0.25 20	1.86 51	11.21 493	3.86 446	1.67 62	0.02 16	3.87 72	2.67 64	0.41 56	1.63 68	0.24 41	0.27 36	1.50 44	0.74 117	9.43 501	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.01 11	5.21 488

NF-Stereo	2.24 176	0.33 76	3.00 179	2.04 355	0.10 59	3.46 248	0.43 171	6.51 229	3.17 107	6.84 282	5.24 186	2.67 161	1.34 165	8.17 339	1.53 220	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.01 18

OCTAStereo	2.24 176	0.33 76	3.03 185	2.04 355	0.10 59	3.45 247	0.43 171	6.50 226	3.17 107	6.84 282	5.20 181	2.65 158	1.33 163	8.18 340	1.56 224	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.01 18

PSM-softLoss	2.24 176	0.34 89	3.42 226	1.81 312	0.17 113	2.74 176	0.39 161	6.17 207	2.92 81	6.26 253	6.29 221	2.96 168	0.97 132	8.68 368	1.71 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.02 59

KMStereo	2.24 176	0.34 89	3.42 226	1.81 312	0.17 113	2.74 176	0.39 161	6.17 207	2.92 81	6.26 253	6.29 221	2.96 168	0.97 132	8.68 368	1.71 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.02 59

StereoVision	2.25 181	0.72 284	4.00 275	1.03 196	2.64 402	1.91 85	0.28 134	5.83 193	4.43 184	1.89 109	10.65 338	3.88 213	0.52 91	5.13 161	1.98 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 218	0.03 106

RE-Stereo	2.25 181	0.33 76	3.03 185	2.04 355	0.10 59	3.47 250	0.43 171	6.50 226	3.18 110	6.84 282	5.20 181	2.65 158	1.34 165	8.18 340	1.58 226	0.01 211	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.02 48	0.01 18

TVStereo	2.25 181	0.33 76	3.03 185	2.04 355	0.10 59	3.47 250	0.43 171	6.50 226	3.18 110	6.84 282	5.20 181	2.65 158	1.34 165	8.18 340	1.58 226	0.01 211	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.02 48	0.01 18

ADStereo(finetuned)	2.26 184	0.64 257	5.22 351	0.31 87	0.18 128	1.71 71	0.25 128	5.23 147	8.46 353	6.06 235	5.30 192	1.41 116	6.37 388	1.87 66	1.87 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.18 344

fff	2.28 185	0.61 248	3.81 259	0.22 70	0.07 32	1.69 66	0.11 61	5.37 168	11.84 413	5.80 214	5.17 176	1.44 118	5.41 368	2.00 71	1.92 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.18 344

IPLGR	2.28 185	0.51 204	6.00 381	0.15 56	0.15 96	1.99 95	0.22 117	6.34 214	6.04 259	6.80 280	5.76 200	2.87 165	2.31 220	4.88 149	1.28 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 218	0.18 344

csc	2.28 185	0.61 248	3.81 259	0.22 70	0.07 32	1.69 66	0.11 61	5.37 168	11.84 413	5.80 214	5.17 176	1.44 118	5.41 368	2.00 71	1.92 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.18 344

cscssc	2.28 185	0.61 248	3.81 259	0.22 70	0.07 32	1.69 66	0.11 61	5.37 168	11.84 413	5.80 214	5.17 176	1.44 118	5.41 368	2.00 71	1.92 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.18 344

test_sample1	2.31 189	0.26 24	3.29 213	2.08 361	0.46 226	2.62 164	0.05 33	9.88 324	4.23 177	3.90 159	3.92 142	3.49 196	4.44 329	5.67 176	1.88 252	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.03 106

EAI-Stereo	2.31 189	0.44 170	2.72 145	0.68 151	0.56 253	3.51 260	2.62 384	11.42 371	4.14 173	2.09 110	7.23 253	1.21 111	0.91 127	5.67 176	1.51 217	0.01 211	0.25 453	0.00 1	0.88 474	0.04 121	0.26 385

test_sample2	2.32 191	0.25 20	3.38 220	2.08 361	0.41 216	2.58 155	0.15 89	9.50 313	4.97 210	3.66 151	4.86 167	4.29 237	3.26 261	5.83 182	1.09 182	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.03 106

ICVP	2.32 191	0.38 122	2.89 174	0.92 177	0.70 275	2.55 150	0.87 294	9.97 327	3.99 158	4.13 165	8.97 295	2.71 162	1.69 191	2.52 87	3.52 332	0.05 365	0.24 452	0.01 351	0.01 272	0.11 248	0.13 306
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xx1	2.33 193	0.65 263	2.15 88	2.30 386	0.02 3	5.80 351	0.56 206	4.31 86	10.41 389	1.03 89	3.33 124	4.67 250	2.70 237	8.05 324	0.45 62	0.00 1	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.03 106

MyStereo06	2.35 194	0.66 269	4.54 308	1.10 206	0.96 303	2.57 153	0.10 57	9.30 308	4.05 166	5.22 199	6.09 207	5.95 295	2.38 223	3.00 95	0.73 115	0.01 211	0.08 352	0.00 1	0.01 272	0.13 279	0.15 323

PFNet+	2.35 194	0.31 46	3.69 248	0.79 158	0.17 113	3.15 233	0.75 261	4.52 100	6.30 273	7.90 337	6.34 225	2.53 155	1.18 155	7.72 303	1.62 230	0.03 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 106

RAFT+CT+SA	2.36 196	0.71 283	2.46 114	0.83 163	2.26 391	3.18 234	0.93 303	6.82 243	5.48 225	2.55 118	8.07 277	1.64 127	1.59 186	8.54 359	1.15 189	0.02 296	0.00 1	0.00 1	0.38 449	0.19 333	0.36 405

TRStereo	2.36 196	3.10 458	4.70 320	1.99 343	2.08 379	2.61 161	1.11 324	8.79 296	3.73 141	3.19 137	3.04 115	3.96 215	0.77 116	5.92 184	1.44 211	0.03 334	0.14 405	0.00 1	0.29 430	0.08 200	0.25 379

test_4	2.38 198	0.34 89	2.68 137	0.08 28	0.11 68	3.69 276	1.14 326	3.33 34	3.34 125	4.03 164	17.35 430	3.31 186	0.51 88	6.28 200	1.15 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 364	0.16 301	0.01 18

ACRE	2.41 199	1.08 363	5.11 341	0.55 130	2.05 377	2.65 169	0.78 270	5.26 158	4.67 198	7.59 323	9.20 298	1.70 130	1.08 140	3.74 112	2.18 274	0.01 211	0.18 428	0.02 382	0.08 346	0.22 354	0.10 272

HH	2.42 200	0.73 287	3.76 253	0.91 173	0.14 92	2.78 183	0.71 251	7.92 265	2.72 69	1.53 102	6.10 209	7.93 340	4.01 303	8.60 363	0.44 58	0.00 1	0.09 364	0.00 1	0.00 1	0.05 147	0.04 150

HanStereo	2.42 200	0.73 287	3.76 253	0.91 173	0.14 92	2.78 183	0.71 251	7.92 265	2.72 69	1.53 102	6.10 209	7.93 340	4.01 303	8.60 363	0.44 58	0.00 1	0.09 364	0.00 1	0.00 1	0.05 147	0.04 150

DisPM	2.43 202	0.32 59	3.04 188	1.76 304	0.18 128	3.46 248	0.65 234	5.13 139	4.88 207	8.59 366	7.04 247	2.84 164	1.03 137	8.85 380	0.83 140	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 59

IPLG	2.43 202	0.66 269	4.77 323	0.54 127	0.31 187	3.01 216	0.26 130	6.15 204	5.55 230	7.69 326	6.21 216	1.89 138	1.74 196	7.19 272	2.35 282	0.01 211	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.24 370	0.12 298

rvit_105_1	2.44 204	0.80 309	5.08 339	1.77 306	0.09 52	1.95 89	3.62 411	5.62 181	8.21 346	4.85 187	2.07 85	3.15 180	1.58 185	7.08 263	2.71 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 272	0.04 121	0.08 237

CASS	2.44 204	0.44 170	3.56 237	0.85 166	0.38 208	3.14 230	0.22 117	9.64 318	4.00 159	6.78 278	7.62 265	3.57 201	3.58 280	3.80 114	1.10 183	0.02 296	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.05 147	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	2.44 204	1.17 377	4.94 330	0.62 142	2.08 379	2.65 169	0.80 273	5.60 178	4.79 205	7.87 334	9.23 300	1.67 129	1.15 148	3.43 106	2.23 276	0.01 211	0.19 434	0.02 382	0.08 346	0.22 354	0.10 272

R-Stereo Train	2.44 204	0.32 59	1.93 59	0.94 180	0.16 103	3.67 272	0.61 223	6.37 217	3.08 100	9.14 382	17.44 431	1.80 134	0.77 116	1.76 58	0.70 107	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 106

RAFT-Stereo	2.44 204	0.32 59	1.93 59	0.94 180	0.16 103	3.67 272	0.61 223	6.37 217	3.08 100	9.14 382	17.44 431	1.80 134	0.77 116	1.76 58	0.70 107	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 106
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RALAANet	2.46 209	1.09 365	3.70 251	2.55 409	0.80 286	3.37 244	0.15 89	7.44 258	5.54 229	5.65 210	6.01 206	3.54 199	1.13 145	6.34 207	1.58 226	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.05 333	0.21 348	0.03 106

CIPLG	2.47 210	1.10 367	4.71 321	0.63 145	2.15 384	2.67 173	0.77 265	5.19 145	4.73 202	7.85 333	9.56 313	1.72 131	1.14 146	4.20 132	2.34 280	0.01 211	0.19 434	0.02 382	0.09 357	0.23 360	0.08 237

BUS	2.49 211	0.32 59	3.05 193	0.46 118	0.46 226	7.12 379	0.50 192	9.05 300	4.69 199	6.11 239	6.15 212	5.29 273	0.83 123	3.91 117	1.77 244	0.01 211	0.03 261	0.03 399	0.00 1	0.04 121	0.00 1

Pruner-Stereo	2.49 211	0.40 136	2.46 114	1.80 310	0.25 161	3.51 260	0.77 265	6.03 198	4.92 208	8.91 376	6.09 207	4.45 242	1.11 141	6.99 256	2.11 267	0.02 296	0.00 1	0.02 382	0.00 1	0.01 11	0.04 150

GES	2.49 211	0.38 122	4.29 292	1.58 279	0.05 15	4.58 324	1.07 320	9.70 320	3.39 126	5.21 198	6.64 230	1.84 137	3.36 265	4.86 148	2.54 293	0.06 374	0.01 155	0.06 422	0.01 272	0.12 265	0.03 106

mmm	2.50 214	0.29 33	3.22 209	1.98 341	0.32 190	3.72 281	0.12 67	9.45 312	4.05 166	5.84 219	10.80 340	2.47 154	2.86 250	4.07 127	0.75 122	0.00 1	0.02 212	0.00 1	0.01 272	0.03 92	0.02 59

MIM_Stereo	2.50 214	0.75 293	4.26 290	1.18 217	0.11 68	3.08 221	0.33 150	6.07 200	3.28 117	5.01 192	10.12 322	4.29 237	1.74 196	8.06 328	1.27 198	0.00 1	0.12 391	0.00 1	0.01 272	0.18 325	0.15 323

iRaft-Stereo_20w	2.56 216	0.35 99	4.98 332	0.37 106	0.67 268	3.47 250	0.59 217	12.57 412	3.89 151	6.10 238	6.23 218	1.49 122	2.24 215	6.65 232	0.86 149	0.00 1	0.19 434	0.00 1	0.33 442	0.08 200	0.22 365

HCRNet	2.56 216	0.53 215	3.35 218	0.24 74	3.39 425	2.19 112	0.23 121	6.89 245	5.50 226	5.26 201	4.79 162	5.27 272	2.78 244	7.71 301	2.89 302	0.00 1	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.04 150

RAFT	2.57 218	0.76 296	3.09 199	0.91 173	0.09 52	2.41 134	0.94 305	5.35 165	2.65 63	6.11 239	7.21 251	9.43 368	4.30 321	5.73 179	1.77 244	0.00 1	0.12 391	0.00 1	0.02 296	0.46 423	0.08 237

ACVNet	2.58 219	0.53 215	2.69 139	0.84 164	0.59 255	2.61 161	0.55 204	8.35 273	5.70 236	4.45 172	9.26 308	5.77 289	3.50 275	2.24 78	4.41 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 314	0.01 18

HHNet	2.59 220	0.55 224	2.55 123	0.20 66	0.32 190	2.84 200	0.94 305	5.77 189	5.14 216	7.33 313	13.80 391	0.94 101	3.20 259	5.27 165	2.41 287	0.13 407	0.02 212	0.06 422	0.00 1	0.23 360	0.03 106

AFF-stereo	2.59 220	0.68 274	2.35 106	1.55 274	0.17 113	1.67 62	0.08 49	5.75 184	6.60 289	6.20 247	12.13 368	6.16 299	2.36 222	4.75 146	1.11 184	0.02 296	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.23 360	0.05 184

raft_robust	2.64 222	1.20 379	2.62 133	1.10 206	0.28 178	1.50 48	0.12 67	6.28 212	9.04 363	6.80 280	7.19 250	3.73 210	2.13 210	9.06 389	1.07 179	0.03 334	0.12 391	0.00 1	0.21 404	0.17 314	0.22 365

GwcNet-ADL	2.65 223	0.48 192	3.84 265	0.82 161	0.33 195	2.04 97	0.69 245	8.07 269	9.42 370	6.05 233	6.66 231	4.14 226	1.73 194	5.40 170	3.01 306	0.08 388	0.06 322	0.00 1	0.00 1	0.06 171	0.03 106

ToySt	2.69 224	0.55 224	7.03 408	1.03 196	0.10 59	3.49 255	1.04 316	6.38 221	4.55 193	2.69 120	6.28 220	7.95 344	4.38 325	5.08 158	2.58 294	0.01 211	0.11 384	0.00 1	0.04 327	0.28 381	0.19 355

BSDual-CNN	2.69 224	0.32 59	3.05 193	0.46 118	0.46 226	7.13 381	1.63 356	9.05 300	4.69 199	6.11 239	6.15 212	6.26 302	2.54 228	3.91 117	1.91 254	0.01 211	0.03 261	0.03 399	0.00 1	0.04 121	0.00 1

DN-CSS_ROB	2.69 224	1.40 398	5.34 356	2.31 392	0.75 279	3.14 230	0.06 37	6.11 202	3.87 149	5.34 204	12.18 371	2.34 152	1.22 159	7.84 309	1.48 215	0.03 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 401	0.03 106

AIO-test2	2.70 227	1.23 382	3.52 234	1.24 221	3.05 411	2.65 169	0.06 37	6.30 213	15.40 441	2.58 119	7.30 255	0.48 79	0.57 98	5.36 167	0.96 168	3.06 485	0.00 1	0.00 1	0.01 272	0.16 301	0.15 323

RAFT_R40	2.71 228	0.33 76	3.00 179	1.26 224	0.30 181	3.83 292	1.00 312	5.69 182	4.29 178	9.69 397	6.33 224	5.02 266	4.02 305	8.58 362	0.86 149	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.02 59

AnonymousM	2.71 228	6.75 481	0.98 1	0.73 154	0.06 24	2.41 134	0.53 197	5.30 160	3.05 97	4.75 185	2.09 86	1.89 138	1.01 134	1.88 68	0.51 81	0.01 211	0.02 212	17.42 502	4.76 502	0.02 48	0.01 18

XX-Stereo	2.71 228	0.38 122	5.96 380	2.25 381	2.20 388	1.54 51	0.21 115	5.44 171	3.05 97	2.28 115	16.16 410	7.03 321	0.24 27	6.19 195	0.79 134	0.00 1	0.15 412	0.00 1	0.23 413	0.13 279	0.04 150

UDGNet	2.73 231	7.09 484	3.90 267	2.71 414	0.06 24	2.98 213	0.20 110	4.63 109	8.58 359	2.69 120	2.70 104	0.95 102	1.01 134	6.27 199	1.51 217	1.28 472	0.00 1	5.24 494	0.94 476	1.70 467	0.13 306

SST-Stereo	2.75 232	0.31 46	2.78 155	1.33 237	0.33 195	3.99 300	0.82 277	5.60 178	3.93 155	10.92 424	6.19 215	5.00 264	4.23 314	8.66 367	0.74 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.03 106

GMStereo_Zeroshot	2.77 233	1.98 440	5.14 344	1.53 270	0.36 202	3.56 265	0.10 57	5.57 176	5.91 249	6.89 287	7.02 244	8.50 357	0.91 127	6.01 188	1.65 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 337	0.01 18

DFGA-Net	2.78 234	1.91 436	7.35 416	1.52 266	0.36 202	3.36 243	0.20 110	6.64 234	5.93 250	4.88 188	6.31 223	2.18 147	1.12 142	7.43 284	5.98 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 406	0.04 150

111	2.78 234	0.92 339	3.81 259	0.22 70	0.07 32	2.83 199	0.70 248	6.03 198	14.00 429	3.22 138	8.93 291	5.48 280	3.30 263	3.66 110	2.03 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 229	0.29 395

HITNet	2.79 236	0.77 299	4.02 276	2.03 353	0.11 68	5.58 346	0.59 217	9.24 306	5.15 217	6.42 266	7.26 254	3.66 205	2.92 252	4.07 127	3.87 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 171	0.02 59
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
CFNet_pseudo	2.81 237	0.42 153	4.04 279	0.33 95	0.24 158	2.59 158	0.12 67	8.20 272	7.66 324	7.04 295	10.42 330	6.56 312	2.05 208	4.88 149	1.53 220	0.00 1	0.02 212	0.01 351	0.00 1	0.05 147	0.07 222

ccs_rob	2.81 237	0.42 153	4.06 281	0.33 95	0.25 161	2.59 158	0.12 67	8.19 271	7.68 325	7.02 292	10.37 329	6.54 308	2.06 209	4.88 149	1.53 220	0.00 1	0.02 212	0.01 351	0.00 1	0.05 147	0.07 222

DMCA	2.82 239	0.64 257	4.45 302	1.61 284	0.89 294	3.86 293	0.57 215	9.18 304	5.10 214	6.24 250	6.49 228	7.17 328	2.13 210	3.31 101	4.73 360	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.02 59

TestStereo1	2.85 240	0.81 311	3.48 230	3.11 433	0.44 220	2.52 143	1.50 348	6.37 217	8.18 344	4.62 178	9.24 305	2.23 150	3.69 285	9.19 394	1.26 196	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.27 379	0.09 250

SA-5K	2.85 240	0.81 311	3.48 230	3.11 433	0.44 220	2.52 143	1.50 348	6.37 217	8.18 344	4.62 178	9.24 305	2.23 150	3.69 285	9.19 394	1.26 196	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.27 379	0.09 250

LCNet	2.85 240	0.42 153	1.90 55	0.95 184	0.56 253	2.07 98	1.60 354	4.99 133	3.57 137	6.05 233	10.59 334	4.59 248	6.79 400	7.46 286	0.72 113	0.01 211	0.00 1	0.01 351	0.77 472	0.30 384	3.57 479

IRAFT_RVC	2.85 240	0.41 147	3.32 216	2.09 364	0.41 216	2.92 208	5.22 439	6.41 222	3.63 138	6.53 272	5.48 196	5.09 268	4.88 355	8.20 343	2.15 271	0.01 211	0.17 424	0.01 351	0.00 1	0.02 48	0.04 150

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 244	0.99 350	7.52 422	1.52 266	0.92 297	2.94 210	0.03 23	9.31 309	3.81 147	2.42 117	5.86 204	9.23 365	4.64 342	4.31 136	2.19 275	0.02 296	0.18 428	0.00 1	0.54 464	0.35 401	0.35 403

iRaft-Stereo_5w	2.86 244	0.86 320	4.08 284	0.06 14	0.25 161	2.76 182	0.60 220	4.97 130	4.10 170	2.98 132	7.85 274	10.17 380	4.17 311	8.16 336	5.83 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 272	0.26 373	0.06 203

test_sample4	2.87 246	0.40 136	4.54 308	1.80 310	0.54 251	3.95 298	0.15 89	11.48 373	6.49 286	6.33 262	6.81 235	3.68 207	2.65 235	6.11 191	2.36 283	0.02 296	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.05 184

test_sample3	2.87 246	0.37 116	4.45 302	1.95 336	0.59 255	4.69 327	0.16 94	11.50 374	6.45 283	5.82 217	6.44 227	3.76 211	2.64 233	6.01 188	2.41 287	0.01 211	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.05 184

MyStereo8	2.88 248	1.19 378	5.03 335	1.61 284	3.75 442	4.30 311	0.07 44	6.14 203	6.16 267	6.22 248	9.64 316	4.28 235	1.45 172	2.05 74	4.76 362	0.00 1	0.16 420	0.00 1	0.14 371	0.26 373	0.43 418

ffm	2.90 249	0.31 46	3.97 269	1.34 239	0.98 305	2.80 186	0.48 180	4.53 101	10.19 384	6.29 258	9.23 300	5.59 282	3.72 292	8.00 318	0.46 66	0.00 1	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.10 229	0.04 150

test_5	2.90 249	0.70 281	3.69 248	2.01 348	3.17 416	4.61 326	1.32 341	6.69 237	7.02 304	2.79 124	7.18 249	4.99 261	4.14 308	7.96 315	1.31 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 309	0.19 333	0.26 385

test_sample5	2.91 251	0.40 136	4.33 294	1.81 312	0.50 241	3.33 241	0.17 99	11.27 365	6.55 287	6.18 245	8.35 282	3.65 203	2.71 240	6.61 229	2.15 271	0.02 296	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.05 147	0.05 184

PFNet	2.93 252	0.40 136	5.51 366	2.13 369	0.84 290	3.11 227	0.75 261	6.78 240	4.79 205	9.98 405	6.00 205	4.78 254	2.13 210	8.33 347	2.11 267	0.19 420	0.06 322	0.00 1	0.11 364	0.20 337	0.35 403

MyStereo05	2.94 253	0.66 269	5.25 354	1.10 206	0.96 303	2.57 153	0.10 57	8.53 283	12.34 420	6.28 256	3.88 139	3.18 182	3.30 263	7.81 308	2.37 284	0.01 211	0.08 352	0.00 1	0.01 272	0.13 279	0.15 323

MyStereo04	2.95 254	0.79 305	5.38 357	1.03 196	1.11 315	2.63 166	0.46 177	10.00 330	12.44 421	4.19 166	3.91 141	3.04 174	3.60 281	7.34 280	2.74 301	0.00 1	0.09 364	0.00 1	0.01 272	0.11 248	0.09 250

PSMNet-ADL	2.98 255	0.43 164	2.41 108	1.43 255	0.40 212	5.94 356	0.28 134	8.45 277	5.13 215	3.36 144	6.77 233	8.41 351	4.61 340	7.20 273	4.55 357	0.02 296	0.09 364	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 106

PCWNet_CMD	2.99 256	0.39 126	4.02 276	0.39 110	0.26 168	2.53 146	0.15 89	9.24 306	9.22 365	7.12 299	11.53 358	6.94 319	2.41 224	4.02 124	1.33 203	0.01 211	0.02 212	0.02 382	0.00 1	0.05 147	0.07 222

MSMDNet	2.99 256	0.39 126	4.02 276	0.40 112	0.25 161	2.53 146	0.16 94	9.35 310	9.25 366	7.08 297	11.39 353	6.93 318	2.43 225	4.01 123	1.34 205	0.01 211	0.02 212	0.02 382	0.00 1	0.05 147	0.07 222

OMP-Stereo	3.03 258	0.93 342	2.72 145	4.21 471	0.51 244	2.19 112	1.25 333	6.19 209	6.00 257	7.99 341	6.21 216	8.50 357	2.49 227	9.44 406	1.74 242	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 200	0.05 184

DualNet	3.05 259	0.40 136	4.33 294	1.81 312	0.50 241	3.33 241	0.17 99	11.27 365	6.55 287	6.50 269	10.86 344	3.65 203	2.71 240	6.61 229	2.15 271	0.02 296	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.05 147	0.05 184

SA	3.06 260	0.74 291	3.79 256	1.60 283	0.30 181	3.19 235	1.43 345	6.72 238	9.06 364	4.63 181	10.80 340	2.89 166	4.71 345	9.62 409	1.18 194	0.00 1	0.09 364	0.00 1	0.19 397	0.23 360	0.02 59

CFNet_ucs	3.07 261	0.44 170	4.05 280	0.54 127	0.37 206	3.08 221	0.19 105	9.80 322	8.49 356	7.64 325	12.62 377	5.67 287	1.76 200	4.96 155	1.51 217	0.00 1	0.04 290	0.01 351	0.00 1	0.09 218	0.11 285

NINENet	3.09 262	0.56 230	3.22 209	1.61 284	1.37 336	7.12 379	0.50 192	11.88 385	5.63 234	6.63 275	8.40 283	5.29 273	0.83 123	6.51 222	1.77 244	0.15 410	0.07 340	0.07 428	0.00 1	0.09 218	0.00 1

UCFNet_RVC	3.09 262	0.77 299	2.27 101	2.35 395	1.79 365	3.50 257	1.06 318	12.12 397	6.91 298	4.71 184	7.67 268	7.58 332	4.40 327	4.95 154	1.67 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 248	0.01 18

AdaStereo	3.09 262	0.58 237	3.04 188	2.84 421	0.48 235	4.08 303	1.29 339	12.16 399	7.77 332	6.03 232	9.62 314	5.79 291	1.53 183	4.56 142	1.93 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.02 59
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.
psmg	3.10 265	0.32 59	3.05 193	0.54 127	0.46 226	8.68 404	2.84 390	9.87 323	4.69 199	8.08 342	8.69 287	6.26 302	2.54 228	3.91 117	1.91 254	0.01 211	0.04 290	0.06 422	0.00 1	0.11 248	0.00 1

testlalala_base	3.12 266	0.48 192	2.79 159	2.14 370	1.98 374	4.13 306	0.64 231	6.16 205	2.09 37	2.38 116	4.08 145	1.80 134	0.50 87	1.65 51	0.72 113	12.33 509	2.33 491	0.00 1	0.31 438	14.56 503	1.32 458

DCVSM-stereo	3.13 267	0.37 116	2.95 176	1.51 264	0.80 286	2.75 181	0.49 190	6.79 241	5.25 219	11.43 432	5.57 199	10.79 392	5.30 365	5.25 163	2.95 304	0.03 334	0.09 364	0.03 399	0.00 1	0.12 265	0.09 250

ARAFT	3.13 267	1.11 369	7.34 415	0.42 113	0.14 92	4.52 322	2.99 392	7.41 257	5.97 254	8.85 374	7.06 248	5.20 271	1.25 161	8.49 357	1.44 211	0.00 1	0.03 261	0.00 1	0.00 1	0.33 396	0.11 285

test_sample6	3.14 269	0.41 147	4.42 299	1.92 330	0.49 238	3.25 238	0.21 115	11.30 367	6.69 291	6.50 269	10.86 344	4.03 218	2.93 253	7.06 262	2.65 295	0.02 296	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.05 147	0.06 203

IIG-Stereo	3.16 270	0.75 293	2.83 162	4.08 466	0.21 147	2.56 152	0.74 259	6.55 231	5.56 232	8.39 358	9.38 311	7.94 342	2.79 245	9.50 408	1.89 253	0.02 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.04 150

DMCA-RVC	3.17 271	1.26 386	6.39 395	2.10 366	1.51 343	3.02 217	0.56 206	7.84 264	5.06 212	9.23 385	5.19 180	8.46 353	2.72 242	6.31 203	3.22 313	0.06 374	0.11 384	0.09 434	0.02 296	0.16 301	0.08 237

HI	3.18 272	0.90 332	3.05 193	1.28 231	0.15 96	2.29 119	0.04 25	5.31 162	3.52 132	7.96 338	12.69 378	11.43 404	6.61 392	4.26 134	4.02 345	0.00 1	0.06 322	0.00 1	0.00 1	0.05 147	0.01 18

CoSv	3.18 272	0.90 332	3.05 193	1.28 231	0.15 96	2.29 119	0.04 25	5.31 162	3.52 132	7.96 338	12.69 378	11.43 404	6.61 392	4.26 134	4.02 345	0.00 1	0.06 322	0.00 1	0.00 1	0.05 147	0.01 18

IER	3.20 274	0.54 220	5.13 343	0.58 136	1.59 344	7.29 384	0.56 206	6.36 215	4.95 209	7.44 318	8.84 288	6.20 300	6.26 385	4.88 149	3.29 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.01 18

BEATNet_4x	3.24 275	1.27 388	5.89 377	1.56 277	0.10 59	5.26 342	1.07 320	10.08 334	5.50 226	6.89 287	7.73 269	4.53 246	4.13 307	5.05 157	5.27 368	0.04 353	0.05 305	0.00 1	0.00 1	0.23 360	0.23 371

DispNO	3.25 276	0.72 284	6.85 405	1.95 336	1.34 335	3.49 255	0.84 285	8.14 270	6.30 273	6.34 263	7.76 272	6.30 305	4.28 320	6.93 250	3.51 328	0.00 1	0.03 261	0.03 399	0.12 367	0.07 188	0.07 222

RAFT-345	3.27 277	0.41 147	2.88 172	1.02 194	0.21 147	2.63 166	0.48 180	3.76 65	5.51 228	7.35 314	24.88 466	4.25 231	1.76 200	8.15 335	2.13 269	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

GANet-RSSM	3.27 277	0.60 244	3.38 220	2.94 428	2.00 376	2.61 161	0.48 180	10.93 358	6.11 264	5.47 205	10.20 324	6.57 313	5.44 374	6.25 198	2.23 276	0.00 1	0.00 1	0.08 431	0.00 1	0.17 314	0.03 106

SFCPSM	3.29 279	0.43 164	5.11 341	0.34 100	0.94 301	8.48 400	2.15 372	14.51 441	5.29 220	7.00 291	7.65 267	3.43 188	2.59 232	5.11 160	2.37 284	0.01 211	0.03 261	0.01 351	0.07 341	0.13 279	0.15 323

test_sample7	3.30 280	0.47 185	3.43 229	1.98 341	0.35 200	4.33 312	1.88 366	10.66 347	7.73 328	8.36 353	7.55 261	6.55 309	4.27 316	6.58 227	1.62 230	0.06 374	0.03 261	0.00 1	0.00 1	0.05 147	0.06 203

NOSS_ROB	3.30 280	0.46 183	2.62 133	2.08 361	1.01 310	5.60 347	0.74 259	10.37 340	11.48 409	5.15 197	8.43 284	5.67 287	1.73 194	7.97 317	2.34 280	0.02 296	0.06 322	0.00 1	0.00 1	0.07 188	0.14 313

gwcnet-sp	3.31 282	1.47 402	7.26 412	1.73 301	0.69 271	7.57 391	1.14 326	8.59 285	6.17 268	8.57 363	5.25 188	4.26 232	3.36 265	6.46 213	3.44 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 294	0.11 285

scenet	3.31 282	1.47 402	7.26 412	1.73 301	0.69 271	7.57 391	1.14 326	8.59 285	6.17 268	8.57 363	5.25 188	4.26 232	3.36 265	6.46 213	3.44 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 294	0.11 285

ssnet	3.31 282	1.47 402	7.26 412	1.73 301	0.69 271	7.57 391	1.14 326	8.59 285	6.17 268	8.57 363	5.25 188	4.26 232	3.36 265	6.46 213	3.44 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 294	0.11 285

hknet	3.31 282	0.42 153	4.68 318	0.46 118	1.17 320	7.13 381	1.63 356	9.05 300	6.91 298	6.11 239	6.15 212	9.66 371	2.85 249	7.48 289	2.45 289	0.01 211	0.03 261	0.03 399	0.00 1	0.04 121	0.00 1

CFNet-ft	3.31 282	0.94 345	2.69 139	1.50 261	2.38 394	2.81 194	0.68 241	8.35 273	7.43 315	4.45 172	9.94 319	10.20 381	4.60 338	6.50 221	3.41 320	0.00 1	0.00 1	0.03 399	0.00 1	0.22 354	0.03 106

CFNet_RVC	3.31 282	0.94 345	2.69 139	1.50 261	2.38 394	2.81 194	0.68 241	8.35 273	7.43 315	4.45 172	9.94 319	10.20 381	4.60 338	6.49 219	3.41 320	0.00 1	0.00 1	0.03 399	0.00 1	0.22 354	0.03 106

ASMatch	3.32 288	0.50 199	3.32 216	1.72 300	0.45 225	1.93 87	0.68 241	6.42 223	3.89 151	6.18 245	22.30 454	4.61 249	4.82 353	7.65 296	1.70 237	0.00 1	0.02 212	0.00 1	0.03 309	0.01 11	0.18 344

GMM-Stereo	3.32 288	0.27 28	2.52 120	0.82 161	0.48 235	2.27 118	4.91 434	5.06 136	3.08 100	7.06 296	16.72 418	6.21 301	3.70 287	7.60 293	1.16 191	0.04 353	0.00 1	0.00 1	0.04 327	0.10 229	4.45 483

AACVNet	3.33 290	1.03 356	3.56 237	3.46 447	0.63 262	3.09 223	0.28 134	8.78 295	3.43 128	5.99 230	10.64 337	10.08 378	4.03 306	8.69 370	2.51 291	0.03 334	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.26 373	0.06 203

PSM-AAD	3.33 290	0.20 5	1.47 27	0.73 154	0.54 251	2.55 150	6.19 447	4.97 130	3.27 115	10.92 424	11.92 363	2.95 167	9.59 443	7.90 312	0.82 139	0.01 211	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.04 121	2.47 476

PSMNet-RSSM	3.33 290	0.77 299	3.22 209	2.12 367	1.90 373	2.33 125	0.71 251	11.17 360	5.83 242	5.90 228	11.43 356	7.04 323	4.83 354	5.96 186	3.17 311	0.00 1	0.00 1	0.02 382	0.00 1	0.08 200	0.02 59

PAM	3.38 293	0.31 46	5.61 371	1.37 246	0.71 276	7.60 394	0.38 160	8.94 297	3.55 135	5.54 207	4.69 161	16.09 441	7.03 404	3.67 111	1.02 177	0.00 1	0.21 441	0.00 1	0.38 449	0.07 188	0.41 413

qqq1	3.38 293	0.39 126	3.61 241	1.69 294	0.11 68	2.85 201	0.29 138	12.46 405	10.41 389	7.16 302	10.23 325	4.78 254	4.45 330	8.71 372	0.30 23	0.07 383	0.05 305	0.00 1	0.00 1	0.06 171	0.03 106

fff1	3.38 293	0.39 126	3.61 241	1.69 294	0.11 68	2.85 201	0.29 138	12.46 405	10.41 389	7.16 302	10.23 325	4.78 254	4.45 330	8.71 372	0.30 23	0.07 383	0.05 305	0.00 1	0.00 1	0.06 171	0.03 106

TransformOpticalFlow	3.38 293	0.70 281	4.54 308	1.00 192	0.30 181	3.56 265	0.14 83	9.67 319	7.30 313	5.55 208	13.34 386	6.74 316	5.03 358	8.22 344	1.34 205	0.00 1	0.01 155	0.01 351	0.00 1	0.04 121	0.11 285

G2L-Stereo	3.40 297	0.93 342	4.73 322	1.61 284	2.05 377	2.88 206	0.60 220	8.94 297	5.84 243	7.42 316	7.33 257	8.61 359	2.16 213	8.44 355	6.11 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 370	0.18 344

RAFT_CTSACE	3.40 297	1.07 361	4.52 306	1.27 226	3.14 413	4.00 301	1.07 320	3.93 75	4.43 184	4.66 183	17.94 434	7.21 330	2.76 243	10.82 427	0.85 144	0.00 1	0.07 340	0.00 1	0.00 1	0.30 384	0.01 18

AAGNet	3.41 299	0.34 89	2.45 111	1.78 308	0.39 210	3.69 276	1.05 317	4.79 119	4.61 197	9.62 395	7.74 271	4.98 260	6.38 389	7.34 280	13.02 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.04 150

cf-r	3.42 300	0.81 311	3.97 269	2.41 401	2.78 405	2.85 201	0.64 231	8.44 276	6.32 275	6.25 252	11.57 359	8.97 363	3.54 279	5.93 185	3.83 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 218	0.07 222

CoDeX	3.43 301	0.68 274	4.49 304	0.98 190	1.65 350	6.37 363	2.14 371	13.23 425	6.07 260	7.23 307	8.95 292	4.09 222	3.79 296	6.31 203	2.37 284	0.03 334	0.06 322	0.00 1	0.00 1	0.07 188	0.15 323

STrans-v2	3.43 301	0.73 287	4.82 324	0.26 78	0.60 257	3.00 215	1.19 330	10.41 342	7.22 310	5.79 213	10.97 347	6.75 317	7.03 404	8.25 345	1.40 208	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.18 344

MLCV	3.44 303	0.88 326	5.60 370	1.39 249	0.25 161	4.36 315	0.33 150	7.25 253	7.28 312	9.17 384	12.24 373	5.09 268	2.47 226	9.15 392	3.23 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 229	0.02 59

ff1	3.45 304	0.31 46	3.97 269	1.34 239	0.98 305	2.80 186	0.48 180	4.53 101	10.19 384	6.29 258	9.23 300	5.59 282	3.72 292	10.11 414	9.35 434	0.00 1	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.10 229	0.04 150

PAM_32	3.50 305	0.32 59	5.22 351	1.32 236	0.53 249	7.49 388	0.39 161	9.52 316	3.91 153	5.22 199	5.28 191	16.75 447	7.44 410	4.61 144	0.90 162	0.00 1	0.20 438	0.00 1	0.39 452	0.09 218	0.39 408

UGAM-zero	3.51 306	0.33 76	4.44 301	0.88 169	0.65 265	3.52 263	0.16 94	11.35 369	2.71 68	5.09 196	5.82 202	15.28 434	9.14 438	8.38 349	1.61 229	0.00 1	0.16 420	0.00 1	0.46 460	0.02 48	0.19 355

DeepPruner_ROB	3.52 307	1.14 374	4.06 281	1.12 212	1.65 350	3.65 271	0.83 281	13.96 433	4.47 188	7.80 330	10.84 342	7.05 325	2.16 213	8.14 334	3.08 309	0.07 383	0.03 261	0.00 1	0.01 272	0.32 393	0.06 203

SMFormer	3.54 308	0.39 126	3.61 241	1.69 294	0.11 68	2.85 201	0.29 138	12.46 405	10.41 389	7.16 302	10.23 325	4.78 254	4.45 330	8.71 372	3.51 328	0.07 383	0.05 305	0.00 1	0.00 1	0.06 171	0.04 150

tta	3.54 308	0.39 126	3.61 241	1.69 294	0.11 68	2.85 201	0.29 138	12.46 405	10.41 389	7.16 302	10.23 325	4.78 254	4.45 330	8.71 372	3.51 328	0.07 383	0.05 305	0.00 1	0.00 1	0.06 171	0.03 106

Sa-1000	3.55 310	0.75 293	3.63 245	1.91 326	0.30 181	3.55 264	1.63 356	7.39 256	8.54 357	7.70 327	17.44 431	4.00 217	2.82 247	9.44 406	1.33 203	0.00 1	0.10 376	0.00 1	0.18 392	0.21 348	0.04 150

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 311	1.29 393	12.46 456	1.53 270	0.98 305	3.48 253	0.81 275	11.99 389	4.40 183	4.33 169	11.05 349	8.83 361	2.02 207	4.52 140	1.66 234	0.01 211	0.14 405	0.00 1	0.68 469	0.86 450	0.44 420

DDVS	3.59 312	0.53 215	4.53 307	2.02 350	1.27 327	6.63 369	0.49 190	8.73 293	4.10 170	7.14 300	7.63 266	12.68 415	2.25 217	8.69 370	4.09 348	0.08 388	0.20 438	0.01 351	0.00 1	0.14 290	0.59 438

KYRaft	3.59 312	0.31 46	1.84 50	0.76 156	0.46 226	2.29 119	4.04 416	4.75 118	3.25 114	8.93 379	19.47 440	6.62 315	5.07 360	7.79 307	0.71 111	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.01 272	0.04 121	5.38 490

STTStereo	3.60 314	0.93 342	6.34 392	2.71 414	2.23 389	3.68 275	0.63 227	9.42 311	6.73 293	9.87 401	6.97 238	8.84 362	3.65 283	6.85 244	3.04 307	0.00 1	0.02 212	0.01 351	0.00 1	0.02 48	0.02 59

LMCR-Stereo	3.63 315	1.29 393	4.20 288	2.54 407	0.17 113	8.08 397	1.52 350	11.46 372	4.73 202	8.45 361	10.66 339	1.91 141	5.03 358	7.69 299	3.58 333	0.92 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 405	0.02 59

Prome-Stereo	3.65 316	0.29 33	1.92 58	0.91 173	0.49 238	2.07 98	4.75 432	4.41 93	3.23 113	9.32 388	20.63 447	4.06 220	7.19 406	7.70 300	1.17 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 147	4.72 487

hitnet-ft	3.66 317	0.65 263	2.79 159	0.89 171	0.72 278	4.25 308	0.55 204	9.11 303	7.52 319	7.14 300	10.19 323	12.49 414	4.70 344	7.44 285	4.41 354	0.03 334	0.00 1	0.06 422	0.00 1	0.20 337	0.04 150

iResNet	3.68 318	0.91 336	7.94 425	2.97 430	0.34 197	4.44 321	0.48 180	7.70 259	9.74 376	7.72 328	12.74 380	4.03 218	2.87 251	8.05 324	3.37 319	0.02 296	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.10 229	0.09 250

acv_ft	3.69 319	0.53 215	4.58 315	2.31 392	4.71 471	7.44 387	0.86 292	8.54 284	5.70 236	9.29 387	9.26 308	5.77 289	4.15 309	2.24 78	8.13 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 383	0.01 18

ac_64	3.70 320	0.47 185	3.50 233	2.87 422	3.50 429	5.91 355	0.72 255	10.17 337	4.34 180	8.16 345	5.80 201	10.82 394	5.64 377	7.08 263	4.73 360	0.03 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 200	0.14 313

CFNet	3.72 321	1.10 367	5.03 335	2.49 405	1.59 344	4.90 333	0.22 117	11.38 370	9.88 380	4.80 186	11.25 352	6.44 307	3.68 284	8.33 347	3.00 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 354	0.07 222

DAS	3.74 322	0.35 99	5.19 348	1.99 343	3.74 438	2.36 127	3.22 399	7.77 260	9.27 367	8.70 367	12.08 366	4.45 242	5.43 371	8.39 350	1.71 238	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.02 59

DRaft	3.74 322	0.43 164	2.60 129	0.12 39	0.15 96	4.76 328	1.34 342	5.33 164	4.31 179	10.30 409	21.91 451	3.27 184	8.83 432	7.36 282	3.66 336	0.05 365	0.10 376	0.00 1	0.14 371	0.10 229	0.14 313

GrayStereo	3.74 322	0.20 5	1.94 62	1.55 274	0.60 257	3.12 228	8.22 469	5.76 186	3.32 121	10.40 413	16.66 417	5.81 292	8.60 430	6.57 226	1.37 207	0.01 211	0.00 1	0.01 351	0.63 465	0.02 48	0.04 150

GEStereo_RVC	3.74 322	0.73 287	4.95 331	2.01 348	1.24 324	4.36 315	3.07 394	11.77 382	7.80 333	6.87 286	6.52 229	7.70 335	4.31 323	8.98 386	4.19 350	0.03 334	0.01 155	0.02 382	0.02 296	0.13 279	0.11 285

ITSA-stereo	3.76 326	0.54 220	3.80 257	1.91 326	0.29 180	3.09 223	0.70 248	13.22 424	15.64 442	6.79 279	6.66 231	4.15 227	3.52 278	8.30 346	5.00 366	0.09 393	0.07 340	0.11 437	0.10 362	0.18 325	0.95 450

GwcNet-RSSM	3.77 327	1.05 358	5.06 337	2.21 377	1.87 370	2.36 127	1.52 350	8.98 299	7.96 337	5.91 229	14.59 400	7.94 342	3.50 275	6.43 211	5.70 376	0.00 1	0.00 1	0.04 411	0.00 1	0.20 337	0.08 237

SepStereo	3.78 328	0.35 99	5.19 348	1.99 343	3.74 438	2.36 127	3.22 399	7.77 260	9.27 367	8.70 367	12.08 366	4.45 242	5.43 371	9.18 393	1.71 238	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.02 59

DEmStereo	3.79 329	0.37 116	3.69 248	0.17 60	0.17 113	5.28 343	2.54 379	4.35 88	3.70 139	8.21 350	20.15 442	5.13 270	10.38 449	7.65 296	3.85 341	0.01 211	0.01 155	0.01 351	0.00 1	0.02 48	0.06 203

FADNet-RVC-Resample	3.79 329	1.62 416	12.06 452	1.43 255	0.66 266	5.94 356	2.41 375	10.18 338	8.58 359	6.28 256	4.22 149	5.33 277	4.80 352	7.71 301	3.19 312	0.17 416	0.21 441	0.17 450	0.12 367	0.41 419	0.29 395

anonymousa	3.80 331	0.55 224	3.35 218	1.24 221	3.74 438	9.04 409	0.36 154	6.74 239	4.03 162	7.72 328	19.64 441	10.62 388	6.01 383	1.52 45	1.40 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 333	0.00 1	0.03 106

UPFNet	3.82 332	0.47 185	4.34 297	2.21 377	3.38 423	7.26 383	2.69 386	9.89 325	5.96 252	7.98 340	7.53 260	7.89 339	3.15 258	7.72 303	5.88 380	0.01 211	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.06 203

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 333	1.06 360	5.23 353	2.72 416	3.27 419	4.36 315	0.61 223	10.71 350	7.56 320	8.75 369	7.89 275	9.86 373	3.90 300	7.15 271	3.44 322	0.14 408	0.02 212	0.02 382	0.03 309	0.04 121	0.03 106
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
psm_up	3.85 334	0.82 314	3.01 181	2.00 347	2.58 401	5.28 343	3.34 403	10.85 356	6.33 276	7.27 310	7.32 256	10.15 379	9.02 436	6.19 195	2.51 291	0.22 426	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.12 265	0.03 106

mmx	3.86 335	0.31 46	3.97 269	1.34 239	0.98 305	2.80 186	0.48 180	12.18 400	10.66 397	6.29 258	9.23 300	5.59 282	3.72 292	10.11 414	9.35 434	0.05 365	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.04 150

ttt	3.86 335	0.23 14	2.34 105	2.22 380	1.68 355	4.36 315	0.28 134	12.45 404	11.09 402	6.90 289	11.85 361	4.08 221	3.28 262	8.47 356	7.85 408	0.06 374	0.04 290	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.03 106

xxx	3.86 335	0.31 46	3.98 273	1.34 239	0.98 305	2.80 186	0.48 180	12.18 400	10.66 397	6.29 258	9.23 300	5.59 282	3.72 292	10.11 414	9.35 434	0.05 365	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.04 150

THIR-Stereo	3.86 335	0.77 299	2.62 133	0.12 39	0.13 87	4.25 308	6.63 457	5.30 160	4.18 175	10.33 410	17.13 425	6.58 314	7.62 417	7.78 306	3.51 328	0.01 211	0.07 340	0.07 428	0.00 1	0.11 248	0.02 59

UGAM	3.90 339	0.48 192	4.69 319	0.17 60	0.08 46	3.67 272	1.22 331	4.81 120	14.45 433	4.59 177	11.94 364	14.20 426	3.80 297	9.92 413	3.61 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.32 393	0.07 222

AASNet	3.90 339	0.92 339	4.41 298	3.56 453	4.00 451	6.70 370	1.26 336	18.71 471	6.14 265	7.35 314	7.91 276	4.35 239	2.58 231	3.04 96	6.62 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 413	0.14 313

PS-NSSS	3.90 339	1.84 431	4.55 311	0.87 168	2.95 410	4.10 305	2.00 369	10.77 353	8.23 347	6.75 276	14.63 401	5.01 265	2.24 215	8.41 352	2.91 303	0.33 439	0.03 261	0.83 473	0.00 1	0.82 448	0.70 443

DualNet (step1)	3.91 342	1.11 369	6.15 386	1.27 226	0.60 257	5.22 339	2.54 379	10.66 347	7.73 328	8.36 353	7.55 261	6.55 309	4.27 316	6.58 227	1.62 230	1.49 476	0.03 261	3.10 485	2.99 491	0.20 337	0.15 323

FADNet_RVC	3.91 342	1.67 422	12.95 463	0.96 186	0.75 279	5.71 349	0.54 200	10.83 355	6.60 289	3.46 146	8.09 278	4.10 224	3.40 272	9.43 403	6.33 386	0.36 441	0.44 470	0.17 450	0.46 460	0.91 451	0.95 450

ISRNet	3.93 344	0.55 224	5.49 363	3.20 439	2.69 404	2.11 103	0.26 130	7.01 248	6.40 279	11.00 427	17.99 435	8.31 348	2.64 233	6.51 222	4.36 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 200	0.02 59

CrosDoStereo	3.96 345	0.45 177	3.04 188	0.32 90	0.20 144	3.28 239	11.63 490	5.76 186	4.45 186	9.04 380	16.58 415	4.99 261	7.45 411	8.04 321	3.72 337	0.00 1	0.02 212	0.01 351	0.00 1	0.16 301	0.10 272

DeepStereo_LL	3.96 345	0.45 177	3.04 188	0.32 90	0.20 144	3.28 239	11.63 490	5.76 186	4.45 186	9.04 380	16.58 415	4.99 261	7.45 411	8.04 321	3.72 337	0.00 1	0.02 212	0.01 351	0.00 1	0.16 301	0.10 272

RAFT-RH_RVC	3.96 345	0.46 183	2.93 175	1.55 274	0.42 219	3.14 230	0.14 83	3.70 55	5.98 255	11.25 430	32.23 485	5.29 273	1.68 190	8.13 333	2.14 270	0.08 388	0.00 1	0.00 1	0.03 309	0.01 11	0.00 1

UNet	3.97 348	0.61 248	6.50 398	1.68 293	3.22 417	9.82 418	0.31 145	9.50 313	5.32 222	7.20 306	6.35 226	10.59 386	5.91 381	6.93 250	5.49 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.01 18

FADNet-RVC	3.98 349	1.84 431	12.48 458	1.69 294	0.44 220	4.33 312	1.31 340	11.84 383	7.15 309	3.53 148	3.50 134	10.63 389	4.43 328	9.12 390	6.25 385	0.03 334	0.10 376	0.00 1	0.03 309	0.60 433	0.25 379

HSM	4.00 350	0.79 305	3.16 205	1.59 282	2.17 385	6.77 372	1.11 324	12.28 402	6.35 278	6.75 276	8.11 279	13.90 423	5.37 367	8.85 380	2.71 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.02 59

coex_refinement	4.04 351	0.87 322	3.55 236	2.96 429	1.40 338	4.28 310	0.32 146	11.18 361	7.72 326	8.32 351	13.44 388	10.01 377	3.48 274	6.28 200	6.76 396	0.00 1	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.06 171	0.16 335

HBP-ISP	4.09 352	1.05 358	4.10 285	1.87 319	1.31 333	7.56 390	3.98 415	11.26 363	9.94 381	7.81 331	14.44 399	3.23 183	4.27 316	8.89 383	1.87 250	0.06 374	0.06 322	0.00 1	0.00 1	0.06 171	0.04 150

TDLM	4.11 353	1.11 369	3.54 235	1.62 288	1.04 311	3.91 296	7.41 467	10.60 345	10.67 399	6.38 264	12.59 376	5.95 295	4.77 348	8.79 378	3.04 307	0.58 455	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.19 333	0.12 298

CSP-Net	4.12 354	1.28 391	3.70 251	1.54 272	1.06 312	13.28 457	2.33 374	12.96 419	5.45 224	8.87 375	8.54 286	8.43 352	3.03 254	8.16 336	3.65 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 325	0.03 106

test_xeample	4.13 355	0.36 109	2.75 149	1.23 220	0.51 244	3.96 299	0.13 76	12.63 413	7.65 323	7.49 320	10.86 344	3.29 185	3.36 265	6.71 237	21.53 486	0.02 296	0.03 261	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.04 150

Anonymous_2	4.14 356	0.62 253	3.21 208	1.40 250	1.43 340	5.19 338	0.32 146	6.63 233	4.38 182	4.48 175	2.30 95	8.08 345	7.00 402	5.37 168	2.29 278	0.23 427	0.75 478	5.20 493	18.12 518	5.66 486	0.23 371

CBMV_ROB	4.14 356	0.52 211	3.14 203	1.30 233	0.77 283	6.92 375	1.97 368	10.11 336	9.58 373	8.92 377	14.20 396	7.12 327	5.90 380	8.65 366	3.50 327	0.01 211	0.05 305	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.09 250

SACVNet	4.15 358	1.26 386	3.81 259	3.12 435	1.68 355	3.09 223	2.85 391	11.91 386	5.96 252	10.52 416	11.20 350	10.59 386	3.95 301	8.97 385	3.25 316	0.08 388	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.32 393	0.44 420

MMNet	4.16 359	0.77 299	5.47 362	1.40 250	1.67 353	10.78 433	0.63 227	8.64 291	8.47 354	8.80 372	8.33 281	7.51 331	6.61 392	7.53 290	6.54 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.05 184

CVANet_RVC	4.16 359	1.16 376	3.60 240	1.94 335	1.46 341	3.92 297	4.68 430	10.89 357	8.34 349	7.58 322	10.84 342	10.27 383	6.62 395	8.56 360	2.69 296	0.39 444	0.00 1	0.00 1	0.01 272	0.21 348	0.09 250

pcwnet_v2	4.20 361	0.36 109	8.53 430	1.33 237	1.12 317	3.43 246	0.41 166	12.85 416	14.16 431	9.90 403	14.29 397	5.90 294	3.03 254	6.20 197	2.06 266	0.01 211	0.05 305	0.04 411	0.02 296	0.16 301	0.18 344

HSM-Net_RVC	4.20 361	0.32 59	2.76 152	0.63 145	0.69 271	6.95 376	1.69 360	11.96 388	8.36 350	8.83 373	12.17 370	15.18 433	4.21 312	6.91 249	3.30 318	0.02 296	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DSFCA	4.21 363	0.50 199	5.45 361	1.34 239	1.68 355	7.04 377	4.51 427	10.73 351	7.00 302	10.78 421	6.80 234	8.48 355	4.63 341	9.91 412	5.12 367	0.02 296	0.06 322	0.02 382	0.03 309	0.08 200	0.03 106

FADNet	4.23 364	1.65 419	11.75 451	1.64 290	0.80 286	4.80 329	0.77 265	13.76 432	11.65 411	3.97 161	5.24 186	9.62 370	5.14 362	8.40 351	3.78 339	0.21 424	0.04 290	0.07 428	0.05 333	1.14 456	0.10 272

iResNet_ROB	4.23 364	1.02 354	4.90 328	2.18 373	0.93 300	2.92 208	0.37 156	15.10 448	16.91 451	7.89 336	10.51 333	7.03 321	3.07 257	8.16 336	3.46 326	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 229	0.02 59

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 366	25.07 504	26.53 499	0.44 116	0.07 32	1.50 48	0.54 200	2.09 7	1.57 27	0.51 69	0.62 33	0.21 35	0.20 21	1.44 40	0.53 83	12.03 508	0.01 155	0.00 1	0.08 346	1.75 468	9.69 504

1111x	4.25 367	0.30 42	4.31 293	1.47 260	0.37 206	5.10 337	0.32 146	12.86 417	9.82 378	6.01 231	9.73 317	8.78 360	5.97 382	9.43 403	10.39 446	0.06 374	0.03 261	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.04 150

HGLStereo	4.25 367	0.52 211	4.65 316	3.09 431	5.18 473	6.51 368	0.73 256	10.37 340	6.74 294	7.32 312	12.44 375	7.00 320	7.21 408	7.46 286	5.51 373	0.00 1	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.06 171	0.10 272

G2L-Stereo_aug	4.27 369	0.53 215	5.19 348	2.04 355	1.22 322	4.85 331	0.41 166	7.92 265	13.66 428	9.59 394	10.62 335	10.81 393	4.57 337	9.00 387	4.81 363	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.13 279	0.05 184

delet	4.27 369	0.72 284	4.50 305	1.07 204	3.75 442	10.79 434	4.04 416	9.95 326	7.89 334	8.09 343	8.89 290	8.46 353	3.81 298	7.56 291	5.80 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 248	0.02 59

iResNetv2_ROB	4.28 371	1.43 399	7.17 411	2.91 423	1.26 325	4.36 315	1.62 355	13.64 430	10.25 388	9.83 399	11.41 354	7.68 334	4.00 302	7.75 305	1.85 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 406	0.09 250

RAFT + AFF	4.30 372	1.55 410	5.84 375	1.43 255	2.36 393	5.94 356	6.72 459	10.01 331	7.56 320	7.55 321	8.96 294	7.09 326	6.73 398	8.57 361	4.02 345	0.02 296	0.47 473	0.00 1	0.01 272	0.56 427	0.54 432

ADLNet	4.32 373	0.80 309	4.33 294	3.60 454	3.56 431	6.87 374	2.48 378	11.20 362	7.58 322	9.87 401	9.62 314	8.39 350	4.95 356	6.16 193	6.60 393	0.01 211	0.01 155	0.00 1	0.01 272	0.12 265	0.25 379

CRFU-Net	4.45 374	0.67 272	5.02 333	2.78 419	1.32 334	12.67 452	3.35 404	11.26 363	3.52 132	10.06 407	9.30 310	10.91 397	6.92 401	7.26 275	3.24 315	0.15 410	0.16 420	0.16 447	0.00 1	0.26 373	0.05 184

ACV-stereo	4.46 375	0.76 296	9.94 442	1.91 326	1.06 312	11.61 441	1.28 337	6.25 210	7.09 306	3.09 134	5.21 184	16.88 448	10.23 448	7.96 315	5.47 371	0.06 374	0.15 412	0.01 351	0.00 1	0.12 265	0.14 313

ssnet_v2	4.46 375	0.87 322	5.18 347	1.57 278	0.67 268	9.14 410	4.73 431	11.84 383	9.68 374	8.79 370	6.24 219	9.91 374	4.34 324	6.28 200	9.30 433	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.28 381	0.30 397

ADLNet2	4.46 375	0.90 332	6.06 383	2.74 418	3.91 447	6.79 373	3.01 393	10.95 359	8.40 352	7.27 310	9.80 318	9.85 372	5.43 371	7.29 276	6.44 389	0.01 211	0.03 261	0.00 1	0.00 1	0.15 294	0.11 285

StereoDRNet-Refined	4.46 375	0.62 253	3.80 257	1.92 330	0.40 212	9.35 412	0.15 89	10.02 332	8.83 362	12.69 442	11.62 360	9.34 366	3.87 299	8.06 328	8.02 412	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.05 333	0.20 337	0.26 385
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
xxxx	4.51 379	0.31 46	2.77 153	1.69 294	0.47 233	7.74 396	0.07 44	14.04 434	7.91 336	5.82 217	8.97 295	9.34 366	3.41 273	7.33 279	20.24 481	0.05 365	0.03 261	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.04 150

NVstereo2D	4.51 379	0.82 314	6.86 406	3.28 442	3.38 423	8.16 398	3.13 396	10.51 343	15.15 439	4.90 189	6.89 237	7.87 337	4.78 350	9.88 411	3.91 343	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.06 340	0.02 48	0.58 435

DLCB_ROB	4.51 379	0.91 336	3.78 255	2.19 374	1.07 314	6.28 360	3.09 395	9.78 321	7.72 326	10.65 419	12.97 382	13.91 424	3.71 288	8.72 376	5.30 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.10 272

RASNet	4.52 382	0.61 248	4.42 299	3.42 445	4.68 470	4.58 324	0.99 310	9.54 317	8.01 338	5.28 202	11.42 355	10.34 385	8.88 433	9.28 398	8.68 425	0.15 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.04 150

FTStereo	4.55 383	0.36 109	2.18 96	0.94 180	0.38 208	2.60 160	8.82 472	4.98 132	3.17 107	10.88 423	30.35 481	5.60 286	7.60 416	7.62 295	1.55 223	0.17 416	0.00 1	0.05 418	0.00 1	0.03 92	3.80 481

dad	4.66 384	1.89 435	5.51 366	0.94 180	0.09 52	2.16 111	0.37 156	7.10 251	14.43 432	10.13 408	16.84 419	14.97 431	1.90 203	6.82 241	4.15 349	1.09 469	0.11 384	4.08 490	0.46 460	0.17 314	0.06 203

LL-Strereo	4.71 385	1.64 418	7.51 421	1.15 214	4.31 455	3.71 278	1.45 346	9.21 305	8.36 350	8.37 357	8.17 280	10.82 394	11.36 455	12.51 447	4.82 364	0.00 1	0.12 391	0.00 1	0.00 1	0.31 389	0.32 400

CBFPSM	4.87 386	0.94 345	14.70 470	1.51 264	1.15 319	11.49 439	2.55 383	7.28 254	6.47 284	6.23 249	4.83 165	15.30 435	8.99 435	6.88 245	8.20 419	0.03 334	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.40 416	0.42 416

SGM-Forest	4.96 387	0.32 59	2.84 164	1.21 218	0.64 264	10.23 423	6.64 458	11.55 375	10.98 401	10.94 426	13.59 389	11.65 407	4.30 321	8.94 384	4.63 358	0.11 398	0.04 290	0.00 1	0.00 1	0.05 147	0.46 424
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PA-Net	4.98 388	1.47 402	7.42 418	2.40 398	2.14 383	8.73 405	3.64 412	12.42 403	13.11 423	7.03 294	7.57 264	7.88 338	6.52 391	10.16 419	7.82 407	0.02 296	0.03 261	0.00 1	0.00 1	0.11 248	1.07 454
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	5.01 389	1.74 424	6.38 394	1.96 339	1.29 330	2.26 117	1.69 360	10.07 333	18.53 454	7.88 335	18.15 436	8.49 356	2.70 237	10.59 424	7.04 398	0.96 467	0.15 412	0.02 382	0.00 1	0.13 279	0.12 298

PSMNet_ROB	5.02 390	1.63 417	6.03 382	1.90 325	1.83 368	9.57 416	6.35 454	15.58 453	7.23 311	6.15 244	10.48 332	12.22 412	4.16 310	8.02 320	8.71 426	0.02 296	0.01 155	0.01 351	0.10 362	0.20 337	0.12 298

GASNet	5.19 391	4.61 470	9.38 437	4.73 475	2.10 381	3.80 291	1.57 353	12.07 393	10.96 400	8.92 377	7.03 246	8.21 347	7.67 418	14.02 458	7.36 400	0.02 296	0.15 412	0.00 1	0.00 1	0.69 440	0.42 416

TCMNet	5.22 392	1.96 438	9.78 440	4.11 467	6.57 481	8.83 406	1.35 344	10.74 352	8.07 340	6.39 265	12.76 381	8.32 349	4.75 347	8.62 365	10.09 445	0.11 398	0.18 428	0.31 462	0.09 357	0.75 445	0.57 434

FINET	5.32 393	1.14 374	10.04 443	2.17 372	3.67 437	6.49 366	6.76 460	11.68 378	22.08 472	7.42 316	12.15 369	4.24 230	3.61 282	9.25 397	5.35 370	0.04 353	0.04 290	0.00 1	0.00 1	0.17 314	0.09 250

CBMV	5.35 394	0.91 336	3.67 247	1.62 288	0.44 220	10.09 421	7.19 465	12.49 409	12.33 419	12.22 438	14.69 402	10.93 398	6.48 390	8.51 358	4.96 365	0.02 296	0.15 412	0.00 1	0.00 1	0.17 314	0.17 340
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
222	5.36 395	0.40 136	2.72 145	1.50 261	0.48 235	6.15 359	0.07 44	13.73 431	8.06 339	8.79 370	11.03 348	3.71 209	4.21 312	7.47 288	38.74 516	0.03 334	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.05 184

YMNet	5.52 396	1.83 429	8.79 432	3.47 449	4.46 463	10.72 431	0.91 301	9.99 328	6.43 281	13.76 453	16.35 412	11.65 407	4.49 334	7.95 313	8.03 414	0.12 402	0.35 461	0.12 440	0.08 346	0.71 442	0.27 389

YMNet_1	5.52 396	1.83 429	8.79 432	3.47 449	4.46 463	10.72 431	0.91 301	9.99 328	6.43 281	13.76 453	16.35 412	11.65 407	4.49 334	7.95 313	8.03 414	0.12 402	0.35 461	0.12 440	0.08 346	0.71 442	0.27 389

StereoDRNet	5.59 398	1.75 425	6.80 403	3.12 435	4.45 462	10.61 429	4.35 424	18.80 473	9.73 375	12.22 438	6.87 236	11.44 406	4.65 343	8.09 331	8.26 420	0.02 296	0.11 384	0.00 1	0.03 309	0.20 337	0.28 393

PSMNet-RUCA	5.60 399	4.62 471	11.61 449	10.29 492	7.55 488	7.08 378	1.94 367	12.01 390	10.52 396	3.90 159	11.88 362	4.43 241	1.75 199	7.56 291	4.24 351	1.68 479	0.12 391	4.78 492	0.67 468	4.74 483	0.68 442

fast-acv-ft	5.62 400	1.39 397	7.01 407	2.02 350	1.89 372	12.23 447	1.82 365	7.35 255	9.45 371	10.46 415	20.27 445	14.55 429	7.71 419	7.41 283	7.61 404	0.10 396	0.09 364	0.16 447	0.07 341	0.59 431	0.13 306

ETE_ROB	5.80 401	1.77 426	6.33 391	1.44 259	0.78 285	6.43 365	6.90 461	12.53 410	8.08 341	12.93 447	14.89 403	21.13 473	5.87 379	9.83 410	6.57 392	0.04 353	0.01 155	0.00 1	0.02 296	0.08 200	0.33 401

test_sample9	5.87 402	1.11 369	6.15 386	1.27 226	0.60 257	5.22 339	2.54 379	10.66 347	7.73 328	8.36 353	7.55 261	6.55 309	4.27 316	11.68 438	11.44 456	1.49 476	24.31 524	3.10 485	2.99 491	0.20 337	0.15 323

DRN-Test	5.87 402	0.98 348	5.89 377	2.69 413	3.65 435	12.37 449	3.35 404	20.07 489	10.20 387	11.93 437	12.31 374	11.06 401	5.31 366	7.89 311	9.05 429	0.04 353	0.05 305	0.04 411	0.04 327	0.18 325	0.25 379

NCCL2	5.88 404	1.59 413	5.44 360	1.87 319	0.92 297	9.55 415	11.55 489	12.11 395	9.94 381	9.67 396	8.85 289	22.28 476	7.41 409	8.78 377	7.17 399	0.01 211	0.00 1	0.03 399	0.00 1	0.13 279	0.23 371

iinet-f	5.94 405	1.60 414	26.88 500	1.79 309	1.38 337	11.92 445	1.47 347	6.80 242	7.11 307	6.90 289	14.43 398	10.64 390	7.97 421	7.00 257	12.12 460	0.02 296	0.03 261	0.05 418	0.00 1	0.63 436	0.02 59

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 406	5.36 475	5.02 333	3.75 460	3.57 432	15.81 464	4.27 421	11.72 380	6.96 300	7.23 307	8.47 285	9.09 364	2.66 236	9.36 402	2.71 297	7.49 494	2.32 490	2.01 483	0.08 346	6.77 492	4.67 486

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 407	1.55 410	9.92 441	2.40 398	3.22 417	10.28 424	3.14 397	11.64 376	9.79 377	9.54 392	20.22 444	11.16 402	6.77 399	10.61 425	9.16 430	0.06 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.04 150

APVNet	5.98 407	1.72 423	8.72 431	3.21 440	4.04 452	12.31 448	1.81 364	19.09 478	6.10 261	6.13 243	13.41 387	10.69 391	6.30 386	11.26 433	13.90 469	0.05 365	0.02 212	0.11 437	0.03 309	0.53 425	0.20 361

NaN_ROB	6.00 409	1.24 384	6.29 390	1.34 239	1.68 355	9.60 417	10.31 483	15.09 446	15.79 444	12.62 441	8.95 292	11.67 410	5.83 378	11.78 441	6.41 388	0.05 365	0.13 401	0.08 431	0.20 400	0.22 354	0.79 445

DANet	6.02 410	1.23 382	8.45 429	3.86 463	3.94 449	7.64 395	1.34 342	9.51 315	7.00 302	13.39 450	15.53 407	15.99 439	7.02 403	12.14 443	12.37 461	0.19 420	0.12 391	0.02 382	0.03 309	0.13 279	0.56 433
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	6.03 411	1.22 380	5.61 371	2.56 410	0.90 296	6.32 361	7.07 463	12.92 418	8.30 348	14.76 459	15.13 405	19.84 465	6.66 397	10.36 420	8.58 424	0.02 296	0.04 290	0.00 1	0.03 309	0.11 248	0.24 375

GANet	6.22 412	1.07 361	4.07 283	2.27 382	0.89 294	9.19 411	9.52 477	12.02 391	8.13 343	10.72 420	29.09 477	13.86 422	7.52 415	11.00 430	4.39 353	0.36 441	0.00 1	0.02 382	0.02 296	0.12 265	0.08 237

DISCO	6.28 413	0.57 232	5.78 374	3.43 446	1.17 320	11.22 436	3.39 406	12.14 398	16.16 446	6.52 271	11.22 351	16.96 449	6.32 387	19.51 486	10.74 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 401	0.11 285

Syn2CoEx	6.32 414	2.72 453	9.33 436	2.45 403	1.67 353	8.59 402	3.32 402	18.08 467	12.27 418	8.53 362	21.08 448	10.30 384	9.80 444	9.30 399	7.86 409	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 436	0.43 418

RYNet	6.34 415	0.89 329	5.88 376	1.41 253	4.48 466	15.97 465	4.18 419	13.41 426	16.49 447	10.81 422	7.00 243	14.33 427	8.72 431	9.43 403	13.71 468	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.07 222

GwcNet	6.42 416	1.97 439	10.92 446	2.59 411	5.58 476	11.55 440	2.21 373	14.10 436	16.52 450	10.04 406	17.19 428	10.86 396	5.61 376	9.23 396	8.84 428	0.01 211	0.06 322	0.03 399	0.08 346	0.56 427	0.40 411

Wz-Net-LNSev	6.46 417	1.93 437	16.44 476	1.52 266	4.15 453	12.66 451	4.96 435	13.05 421	12.10 417	10.55 418	16.23 411	11.32 403	7.19 406	8.43 354	8.48 423	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.08 200	0.06 203

DGSMNet	6.47 418	2.61 451	13.64 466	3.46 447	3.74 438	8.97 408	6.01 445	14.15 437	13.01 422	7.46 319	14.10 394	9.94 375	4.79 351	10.44 421	6.22 384	1.30 473	1.70 486	1.80 480	1.52 485	2.27 475	2.35 474

GANetREF_RVC	6.56 419	2.89 455	7.58 423	3.41 444	0.40 212	12.96 454	9.58 478	15.09 446	17.25 453	10.33 410	10.62 335	12.27 413	8.16 425	12.21 444	4.53 356	0.41 447	0.00 1	0.00 1	0.02 296	3.12 478	0.39 408
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
LALA_ROB	6.58 420	1.80 428	6.25 389	1.26 224	0.94 301	10.08 420	9.02 474	16.00 455	11.51 410	12.74 443	13.02 383	24.77 479	5.25 364	10.56 423	8.02 412	0.04 353	0.05 305	0.00 1	0.02 296	0.10 229	0.25 379

S-Stereo	6.63 421	0.84 317	9.67 439	3.15 437	3.48 428	6.49 366	6.22 449	12.99 420	22.84 474	9.48 390	15.51 406	12.00 411	8.43 427	8.04 321	10.70 449	0.12 402	0.17 424	0.00 1	0.38 449	0.13 279	1.92 468

DeepPrunerF	6.75 422	2.69 452	23.31 493	3.68 456	7.16 483	3.78 289	4.29 422	13.42 427	20.13 466	8.13 344	10.46 331	7.18 329	8.06 423	11.10 431	9.44 437	0.24 429	0.15 412	0.29 460	0.42 455	0.66 439	0.45 422

edge stereo	6.76 423	1.01 352	6.76 402	2.20 376	2.45 398	6.41 364	2.45 377	14.84 445	11.98 416	15.29 461	18.31 437	22.02 474	12.56 460	10.82 427	7.49 402	0.03 334	0.06 322	0.11 437	0.03 309	0.30 384	0.14 313

NCC-stereo	6.77 424	1.49 406	6.48 396	2.92 425	4.40 458	7.43 385	3.61 409	19.52 485	13.29 424	8.39 358	16.91 420	15.96 437	12.13 457	12.85 449	7.70 405	1.47 474	0.11 384	0.01 351	0.42 455	0.14 290	0.24 375

Abc-Net	6.77 424	1.49 406	6.48 396	2.92 425	4.40 458	7.43 385	3.61 409	19.52 485	13.29 424	8.39 358	16.91 420	15.96 437	12.13 457	12.85 449	7.70 405	1.47 474	0.11 384	0.01 351	0.42 455	0.14 290	0.24 375
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FAT-Stereo	6.78 426	0.68 274	6.80 403	2.30 386	1.77 364	5.63 348	4.20 420	18.79 472	18.62 455	10.53 417	17.15 426	18.52 458	13.74 468	8.86 382	7.38 401	0.03 334	0.15 412	0.01 351	0.07 341	0.12 265	0.26 385

test_for_model	6.81 427	27.63 508	2.16 95	21.79 506	16.18 507	3.48 253	0.94 305	5.88 194	3.72 140	7.62 324	2.72 106	1.03 105	0.42 81	0.58 4	0.35 33	9.03 499	2.28 489	0.00 1	0.05 333	23.91 513	6.49 492

RP	6.84 428	1.29 393	5.53 369	3.92 464	5.18 473	6.32 361	3.53 407	11.73 381	15.31 440	9.54 392	22.38 455	18.25 456	14.47 470	10.11 414	7.49 402	0.91 465	0.01 155	0.12 440	0.15 374	0.33 396	0.19 355

ccnet	6.87 429	0.92 339	5.15 345	3.09 431	2.18 387	11.78 443	4.90 433	17.97 466	8.79 361	12.79 445	20.20 443	16.00 440	8.35 426	9.12 390	14.17 471	0.42 450	0.33 458	0.25 459	0.09 357	0.40 416	0.48 425

RGC	6.88 430	2.23 445	6.13 384	4.05 465	4.73 472	8.94 407	2.78 388	15.19 450	11.74 412	11.13 428	19.34 439	17.86 453	10.42 450	13.02 452	8.03 414	0.73 459	0.01 155	0.24 458	0.41 454	0.31 389	0.38 407

Nwc_Net	6.97 431	1.25 385	6.63 400	3.82 461	3.37 422	10.83 435	1.67 359	19.56 487	11.35 407	8.36 353	23.62 459	17.19 451	11.44 456	11.21 432	8.08 417	0.80 461	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.13 279	0.09 250

ADCRef	7.27 432	1.38 396	16.37 474	2.52 406	3.30 421	11.63 442	3.16 398	10.80 354	9.35 369	13.03 448	25.27 469	8.17 346	8.92 434	8.06 328	21.81 489	0.15 410	0.08 352	0.16 447	0.34 444	0.38 409	0.58 435

psmorigin	7.34 433	1.58 412	18.31 481	2.35 395	0.87 292	6.72 371	1.70 363	10.63 346	7.14 308	19.77 474	22.71 456	20.13 467	11.34 454	12.96 451	9.49 438	0.04 353	0.17 424	0.06 422	0.17 385	0.21 348	0.50 428

Wz-Net-MNSev	7.43 434	2.35 448	15.22 471	2.34 394	3.41 427	17.27 473	8.55 470	11.91 386	13.48 426	13.37 449	17.05 423	13.70 419	7.47 414	11.90 442	9.99 444	0.40 446	0.03 261	0.00 1	0.01 272	0.16 301	0.07 222

SDNR	7.50 435	2.32 447	15.58 473	1.82 316	0.63 262	44.66 516	0.44 175	8.59 285	9.52 372	9.84 400	25.18 468	5.30 276	4.38 325	11.46 436	6.49 390	0.05 365	0.03 261	0.00 1	0.01 272	1.79 469	1.87 467

CSAN	7.62 436	1.60 414	6.56 399	1.83 317	0.66 266	12.40 450	10.52 486	14.45 440	21.32 470	14.19 455	15.98 409	17.84 452	13.02 465	12.32 445	8.38 421	0.09 393	0.07 340	0.03 399	0.04 327	0.33 396	0.67 441

SQANet	7.64 437	3.40 464	5.49 363	11.73 495	9.62 494	11.96 446	2.82 389	11.33 368	6.10 261	8.33 352	11.49 357	11.00 399	5.16 363	10.12 418	2.72 300	8.92 498	2.21 488	10.41 497	1.58 486	11.13 497	7.39 496

anonymity	7.68 438	3.83 467	12.39 455	7.04 486	12.67 501	8.18 399	2.00 369	17.50 463	6.85 296	13.56 452	9.21 299	9.97 376	7.82 420	11.28 434	5.58 374	6.27 492	4.98 514	3.68 489	2.96 490	3.33 480	4.48 484

CC-Net-ROB	7.68 438	9.21 491	7.46 419	3.82 461	3.66 436	15.68 463	5.02 436	17.95 465	10.45 395	6.44 268	14.00 393	7.63 333	4.77 348	10.75 426	3.10 310	5.99 491	2.46 493	16.28 501	1.08 478	6.30 490	1.56 464

stereogan	7.69 440	0.88 326	7.08 410	3.49 452	3.93 448	18.98 477	3.23 401	16.52 457	19.58 462	9.93 404	18.92 438	20.50 471	9.04 437	14.07 459	6.14 383	0.26 432	0.04 290	0.21 455	0.03 309	0.63 436	0.33 401

pmcnn	7.72 441	1.27 388	9.42 438	2.91 423	3.14 413	9.44 413	6.23 450	12.56 411	16.51 448	14.53 457	24.08 461	27.44 485	8.49 428	9.32 400	8.44 422	0.06 374	0.08 352	0.00 1	0.00 1	0.30 384	0.15 323

AF-Net	7.78 442	1.44 401	6.68 401	3.37 443	4.50 467	8.61 403	2.69 386	17.07 460	20.17 467	9.52 391	24.02 460	20.31 470	14.59 471	11.58 437	9.84 442	0.61 456	0.00 1	0.12 440	0.00 1	0.38 409	0.12 298

PASM	7.90 443	4.22 468	21.97 491	3.25 441	3.29 420	5.39 345	6.57 456	10.57 344	19.09 457	12.77 444	13.92 392	18.11 455	9.51 442	13.79 457	10.77 452	0.19 420	0.45 471	0.29 460	1.08 478	1.49 464	1.19 456

PWCDC_ROB	7.92 444	3.17 462	7.48 420	5.73 481	4.40 458	10.45 426	0.35 153	14.52 442	28.19 484	10.36 412	31.27 483	7.04 323	9.14 438	13.22 454	8.78 427	2.74 484	0.02 212	0.00 1	0.00 1	1.31 461	0.17 340

test_sample8	7.99 445	1.11 369	6.15 386	1.27 226	0.60 257	5.22 339	2.54 379	12.04 392	6.15 266	17.46 467	9.02 297	24.67 478	18.16 476	11.68 438	11.44 456	1.49 476	24.31 524	3.10 485	2.99 491	0.20 337	0.15 323

ADCP+	8.09 446	1.79 427	14.50 468	1.54 272	4.28 454	16.57 467	5.20 438	12.80 415	11.20 405	12.83 446	17.07 424	11.02 400	10.80 452	17.59 479	23.18 494	0.03 334	0.05 305	0.01 351	0.18 392	0.39 413	0.81 446

SuperB	8.10 447	3.15 461	24.67 495	2.65 412	1.23 323	9.88 419	4.29 422	10.18 338	30.07 487	11.53 434	12.18 371	6.12 298	6.65 396	10.50 422	14.47 472	0.14 408	0.11 384	0.35 465	0.25 421	13.06 501	0.48 425

PWC_ROB	8.24 448	3.13 459	12.74 461	2.43 402	4.43 461	7.51 389	1.22 331	16.63 458	19.24 460	16.08 464	28.29 474	13.99 425	10.16 447	13.63 456	14.06 470	0.42 450	0.00 1	0.05 418	0.00 1	0.59 431	0.27 389

MDST_ROB	8.37 449	0.32 59	9.03 434	4.18 470	2.42 397	26.86 495	6.14 446	19.36 482	13.52 427	27.09 489	22.75 457	9.47 369	4.74 346	15.06 466	6.34 387	0.02 296	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.13 306

G-Net	8.41 450	1.54 409	10.97 447	5.73 481	3.60 433	26.19 489	4.41 425	10.10 335	7.42 314	19.71 473	24.99 467	14.38 428	15.83 472	10.99 429	9.53 439	0.50 454	0.46 472	0.19 453	0.25 421	0.80 447	0.66 440

XQC	8.43 451	3.58 465	16.40 475	2.92 425	2.17 385	13.22 456	3.60 408	14.64 443	25.86 480	11.87 436	12.04 365	15.06 432	10.67 451	15.24 468	19.41 479	0.39 444	0.08 352	0.05 418	0.07 341	0.84 449	0.45 422

FBW_ROB	8.50 452	1.03 356	7.98 426	1.93 334	1.28 329	13.10 455	6.23 450	22.50 493	18.98 456	18.82 470	14.91 404	19.06 461	10.04 446	18.41 481	9.83 441	0.62 457	0.22 445	1.82 482	0.82 473	0.99 454	1.36 460

UDG	8.58 453	9.31 492	4.89 327	10.00 491	9.52 492	10.36 425	2.41 375	12.07 393	9.82 378	7.81 331	9.55 312	16.52 443	9.81 445	7.84 309	7.88 410	4.20 486	2.51 495	18.53 503	3.71 498	9.55 494	5.28 489

aanetorigin	8.72 454	3.29 463	27.55 501	1.95 336	3.84 445	4.93 335	5.39 443	5.49 174	10.05 383	27.85 490	31.47 484	15.80 436	12.78 462	9.04 388	11.98 458	0.25 430	0.22 445	0.22 456	0.25 421	1.28 460	0.84 448

GCST	9.08 455	17.31 500	3.98 273	52.92 523	10.66 496	11.29 438	0.20 110	6.97 247	6.47 284	9.46 389	4.68 160	4.75 252	1.51 174	9.34 401	1.31 201	8.19 497	0.05 305	22.38 505	0.34 444	6.17 489	3.53 478

RTSC	9.15 456	3.00 457	13.57 465	3.72 458	1.76 363	11.82 444	0.46 177	16.95 459	36.83 501	15.80 463	15.53 407	12.91 417	7.46 413	20.01 489	21.76 488	0.31 437	0.13 401	0.01 351	0.08 346	0.57 429	0.41 413

WCMA_ROB	9.21 457	0.87 322	7.37 417	2.54 407	2.13 382	13.59 458	5.80 444	11.64 376	14.01 430	24.43 486	32.99 490	27.09 484	18.02 475	12.51 447	9.85 443	0.81 462	0.07 340	0.01 351	0.01 272	0.16 301	0.23 371

Wz-Net-SNSev	9.23 458	6.70 480	24.28 494	1.87 319	1.81 367	8.57 401	12.29 495	17.37 462	20.39 468	10.43 414	23.11 458	16.66 445	8.03 422	14.47 463	17.86 476	0.00 1	0.02 212	0.01 351	0.00 1	0.41 419	0.30 397

MSMD_ROB	9.28 459	1.09 365	4.65 316	1.58 279	0.39 210	16.52 466	4.41 425	13.60 428	14.87 438	22.34 477	39.89 501	25.67 482	20.71 487	12.42 446	6.98 397	0.34 440	0.03 261	0.00 1	0.00 1	0.05 147	0.09 250

Consistency-Raft	9.42 460	4.74 473	12.66 459	5.30 479	9.08 491	4.08 303	5.26 440	19.26 480	24.87 478	11.17 429	29.85 479	13.57 418	5.51 375	7.67 298	13.40 466	0.36 441	0.35 461	1.81 481	4.24 499	11.61 498	3.57 479

DDUNet	9.47 461	11.32 497	6.14 385	12.93 497	11.65 498	10.45 426	3.87 414	11.70 379	7.89 334	9.27 386	13.28 385	16.18 442	6.14 384	8.80 379	5.77 377	6.64 493	3.38 507	20.90 504	4.28 500	11.01 496	7.80 497

ADCPNet	9.54 462	2.39 449	31.46 504	2.09 364	1.60 346	16.71 469	6.39 455	12.11 395	11.45 408	13.53 451	21.45 450	19.41 462	10.94 453	14.38 461	21.54 487	0.27 435	1.16 481	0.39 468	1.49 483	0.58 430	1.45 461

SHD	9.61 463	2.60 450	12.46 456	3.69 457	3.54 430	9.47 414	1.25 333	20.16 490	37.84 504	18.19 469	21.24 449	16.96 449	12.83 464	14.47 463	16.05 474	0.32 438	0.13 401	0.01 351	0.08 346	0.38 409	0.48 425

PDISCO_ROB	9.62 464	1.99 441	11.51 448	9.88 490	9.61 493	21.48 482	3.83 413	19.33 481	28.49 485	11.27 431	14.17 395	19.92 466	5.02 357	16.35 475	9.18 431	5.28 489	0.41 467	0.14 445	0.09 357	2.05 471	2.36 475

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 465	4.27 469	14.47 467	2.29 385	2.85 407	23.40 486	13.62 497	13.60 428	19.54 461	19.42 472	24.27 462	16.74 446	8.59 429	17.05 478	7.98 411	1.25 471	1.68 485	0.17 450	2.63 488	0.72 444	1.04 452

SGM_RVC	10.08 466	0.60 244	3.42 226	2.30 386	0.32 190	19.41 479	6.33 453	18.95 476	14.64 434	25.14 488	24.32 463	33.34 495	18.79 480	19.86 487	12.55 463	0.25 430	0.26 455	0.22 456	0.24 416	0.34 400	0.40 411
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	10.14 467	1.88 434	16.82 477	1.85 318	1.73 359	24.84 487	17.20 510	19.92 488	27.41 482	12.23 440	13.62 390	16.52 443	18.35 477	14.42 462	12.50 462	0.78 460	0.54 476	0.08 431	0.25 421	1.18 457	0.59 438

ADCL	10.16 468	2.11 442	19.36 484	1.92 330	1.88 371	22.23 483	8.91 473	14.04 434	23.56 476	14.62 458	26.19 470	12.75 416	13.59 467	16.06 474	22.95 493	0.26 432	0.18 428	0.75 471	0.65 466	0.69 440	0.58 435

FCDSN-DC	10.24 469	0.56 230	3.49 232	1.96 339	1.29 330	16.90 470	4.59 429	17.16 461	19.10 458	24.64 487	32.46 489	33.82 496	22.14 493	15.93 471	10.45 447	0.04 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 147	0.21 363
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	10.24 469	3.13 459	20.70 487	2.21 377	2.39 396	11.23 437	6.19 447	14.17 438	11.19 404	23.20 483	22.25 453	17.89 454	19.54 483	18.51 482	26.21 501	0.45 452	0.42 469	1.10 476	1.29 480	1.56 466	1.18 455

SANet	10.64 471	1.86 433	10.91 445	1.76 304	0.71 276	14.62 461	9.23 476	19.18 479	37.14 502	19.22 471	27.96 473	25.86 483	19.11 482	13.02 452	10.63 448	0.08 388	0.06 322	0.03 399	0.02 296	0.62 434	0.81 446

FC-DCNN	10.72 472	0.52 211	4.27 291	1.88 322	1.63 348	17.18 471	5.29 441	18.20 468	19.69 463	28.50 491	34.51 493	34.03 497	21.48 490	15.89 470	11.15 454	0.03 334	0.01 155	0.02 382	0.01 272	0.07 188	0.09 250

FC-DCNN v2	10.88 473	0.52 211	4.17 287	1.92 330	1.63 348	17.79 475	5.35 442	18.87 475	19.88 464	28.77 492	34.99 495	34.62 499	21.72 491	16.03 473	11.16 455	0.03 334	0.01 155	0.02 382	0.00 1	0.06 171	0.08 237

AnyNet_C32	10.98 474	5.58 476	22.79 492	4.16 468	5.83 477	15.64 462	14.30 498	13.18 422	17.15 452	16.44 466	20.52 446	14.68 430	13.44 466	22.46 493	30.08 507	0.17 416	0.26 455	0.36 466	0.36 448	1.23 458	0.91 449

Wz-Net-TNSev	11.35 475	10.56 495	35.88 509	2.28 384	1.73 359	18.25 476	11.42 488	15.88 454	20.88 469	14.44 456	16.97 422	19.57 463	19.04 481	19.31 485	18.67 478	0.01 211	0.06 322	0.00 1	0.16 377	0.62 434	1.25 457

MeshStereo	11.52 476	1.52 408	4.55 311	1.89 324	1.46 341	19.87 481	5.11 437	20.66 491	15.91 445	32.67 497	34.51 493	39.34 504	21.15 488	18.74 483	12.10 459	0.11 398	0.06 322	0.01 351	0.00 1	0.45 422	0.22 365
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
otaku	11.73 477	7.51 486	7.07 409	13.22 498	10.85 497	26.61 494	7.25 466	18.84 474	19.16 459	11.58 435	17.23 429	20.19 468	8.09 424	15.11 467	4.64 359	9.13 500	2.42 492	13.08 498	1.83 487	12.48 500	8.22 499

Ntro	12.35 478	8.88 489	7.80 424	13.79 499	12.42 500	26.54 493	6.98 462	18.54 469	22.14 473	9.82 398	16.45 414	20.30 469	9.29 441	15.95 472	6.61 394	9.53 502	2.47 494	14.93 500	2.77 489	13.11 502	8.63 502

MFN_U_SF_RVC	12.94 479	3.66 466	25.81 498	3.61 455	2.26 391	22.77 484	4.55 428	27.10 499	20.06 465	23.90 484	28.99 476	30.53 491	16.98 473	19.92 488	20.26 482	1.24 470	1.07 480	0.98 475	1.33 481	1.80 470	2.04 470

WZ-Net	13.00 480	4.64 472	41.07 512	3.48 451	3.15 415	19.12 478	15.66 508	14.81 444	31.33 489	15.71 462	27.88 472	22.22 475	14.01 469	20.44 491	25.03 498	0.64 458	0.00 1	0.01 351	0.03 309	0.39 413	0.37 406

ADCS	13.02 481	4.93 474	28.38 502	3.17 438	2.67 403	13.61 459	10.83 487	18.70 470	33.46 492	22.59 478	24.78 465	19.59 464	18.51 479	23.40 496	32.16 510	0.10 396	0.19 434	0.37 467	0.18 392	1.26 459	1.46 462

MFMNet_re	13.29 482	8.60 488	18.29 480	9.75 489	7.25 485	19.65 480	14.84 502	20.71 492	30.72 488	23.03 481	28.77 475	18.85 460	26.09 499	13.55 455	9.82 440	2.44 482	1.35 484	0.34 464	0.23 413	4.78 484	6.69 494

EDNetEfficient	13.82 483	6.19 478	54.79 518	2.83 420	3.60 433	4.86 332	8.57 471	8.61 290	32.90 491	40.77 509	30.59 482	18.33 457	21.87 492	11.38 435	25.36 499	0.15 410	0.23 447	0.06 422	1.03 477	2.54 476	1.79 465

LSM	14.01 484	5.95 477	33.49 505	6.78 485	43.61 525	10.22 422	9.98 482	15.16 449	22.93 475	23.07 482	32.34 488	18.52 458	12.67 461	15.45 469	11.10 453	0.16 415	0.51 475	0.09 434	0.32 440	1.08 455	16.85 520

SAMSARA	14.63 485	2.74 454	12.38 454	12.65 496	6.74 482	36.50 508	72.93 531	19.36 482	23.77 477	16.20 465	13.04 384	29.21 488	12.78 462	16.98 477	15.21 473	0.11 398	0.26 455	0.03 399	0.14 371	0.76 446	0.77 444

SPS-STEREO	15.04 486	6.23 479	13.21 464	11.34 494	11.65 498	23.30 485	7.15 464	24.16 496	15.65 443	31.78 496	29.19 478	31.62 492	21.32 489	24.62 497	19.50 480	7.59 495	4.19 512	3.22 488	1.48 482	6.99 493	6.54 493
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	15.44 487	2.93 456	14.67 469	4.21 471	3.39 425	17.43 474	4.16 418	27.84 503	48.84 513	31.02 495	43.54 506	29.76 490	30.81 504	25.97 499	21.40 485	0.23 427	0.41 467	0.04 411	0.33 442	0.41 419	1.33 459

SGM+DAISY	15.62 488	7.26 485	19.28 483	8.94 487	10.11 495	26.25 490	10.49 485	19.36 482	14.65 436	30.64 494	33.59 491	33.00 494	22.32 494	24.96 498	16.42 475	7.90 496	6.25 516	4.51 491	3.37 495	5.86 487	7.20 495

ACVNet-4b	15.90 489	22.00 502	12.37 453	16.40 501	15.14 504	31.87 501	7.50 468	19.04 477	27.85 483	11.48 433	22.02 452	31.86 493	9.16 440	17.95 480	5.69 375	10.43 504	2.58 496	24.44 508	4.87 504	16.04 505	9.28 503

NVStereoNet_ROB	16.04 490	6.75 481	12.90 462	6.37 484	7.42 486	12.89 453	9.74 480	22.78 494	25.12 479	30.32 493	46.19 509	34.37 498	25.38 496	21.48 492	21.38 484	5.94 490	3.10 504	6.07 495	10.09 510	4.01 481	8.54 501
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
AnyNet_C01	16.12 491	10.81 496	59.36 520	4.42 473	2.49 399	30.06 498	15.15 506	17.51 464	16.51 448	17.88 468	37.69 498	24.04 477	17.54 474	29.60 502	33.29 511	0.28 436	0.38 465	0.43 469	0.42 455	2.57 477	1.98 469

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 492	6.93 483	21.83 490	5.94 483	2.81 406	38.71 510	14.59 499	24.55 497	34.87 499	33.66 501	34.35 492	29.24 489	24.20 495	22.59 494	17.95 477	2.52 483	2.81 499	1.17 478	1.51 484	5.89 488	2.16 471

ELAS_RVC	16.54 493	2.26 446	10.09 444	5.50 480	4.46 463	28.28 497	16.72 509	25.55 498	33.54 493	40.19 507	40.30 503	36.68 501	30.03 502	29.40 501	20.61 483	0.98 468	1.21 482	0.86 474	0.70 470	1.39 463	2.16 471
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	16.72 494	2.14 443	9.23 435	4.92 476	4.53 468	32.66 504	15.11 505	27.40 501	28.68 486	40.27 508	44.90 507	38.33 503	30.50 503	26.44 500	21.94 490	0.88 463	1.23 483	0.67 470	0.89 475	1.49 464	2.18 473
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	16.73 495	1.28 391	11.61 449	3.72 458	1.65 350	16.67 468	9.17 475	14.39 439	55.91 517	63.81 528	40.86 504	35.94 500	37.73 511	14.24 460	26.87 502	0.05 365	0.10 376	0.13 444	0.22 410	0.12 265	0.15 323

SGM-ForestM	16.99 496	1.08 363	5.74 373	2.12 367	0.75 279	31.63 500	12.21 493	27.80 502	32.25 490	37.88 504	39.99 502	52.96 513	35.20 508	33.60 506	24.47 496	0.26 432	0.39 466	0.31 462	0.39 452	0.26 373	0.53 431

DispFullNet	17.47 497	26.01 506	33.98 507	22.58 507	20.86 512	13.84 460	1.28 337	16.50 456	26.27 481	19.97 475	17.17 427	20.52 472	18.49 478	22.86 495	10.76 451	5.13 488	2.83 500	30.72 512	7.72 508	20.86 509	11.01 510

EDNetEfficientorigin	17.87 498	14.00 498	99.53 539	1.64 290	0.92 297	10.55 428	6.26 452	13.21 423	34.84 498	38.20 506	36.91 497	27.47 486	26.32 500	14.71 465	25.69 500	0.04 353	0.06 322	0.14 445	0.52 463	3.16 479	3.27 477

RainbowNet	18.01 499	26.22 507	19.95 485	18.59 503	14.88 503	27.38 496	10.46 484	27.39 500	34.54 496	14.91 460	27.01 471	25.65 481	12.44 459	18.94 484	9.23 432	13.91 512	3.46 508	23.36 507	4.86 503	16.03 504	10.91 509

ACVNet_1	18.70 500	25.08 505	12.72 460	17.33 502	15.18 505	26.02 488	9.62 479	28.44 504	34.49 495	24.39 485	24.32 463	37.22 502	20.13 486	16.67 476	13.39 465	10.45 505	2.59 497	24.77 509	4.92 505	16.57 506	9.75 505

RTS	18.87 501	9.32 493	86.48 527	4.95 477	6.10 478	42.08 512	14.70 500	15.49 451	41.06 506	22.65 479	32.32 486	13.77 420	19.54 483	37.98 511	28.96 504	0.41 447	0.23 447	0.00 1	0.02 296	0.91 451	0.50 428

RTSA	18.87 501	9.32 493	86.48 527	4.95 477	6.10 478	42.08 512	14.70 500	15.49 451	41.06 506	22.65 479	32.32 486	13.77 420	19.54 483	37.98 511	28.96 504	0.41 447	0.23 447	0.00 1	0.02 296	0.91 451	0.50 428

MANE	19.47 503	1.27 388	5.07 338	4.69 474	5.55 475	30.49 499	9.94 481	34.01 506	37.27 503	44.13 513	51.57 517	52.51 511	40.41 513	33.58 505	24.81 497	0.89 464	0.86 479	1.11 477	9.72 509	0.38 409	1.06 453

coex-ft	19.78 504	19.39 501	87.73 529	1.77 306	1.80 366	17.25 472	13.50 496	12.63 413	42.10 508	60.18 524	38.90 499	28.72 487	28.74 501	11.74 440	27.40 503	0.21 424	0.23 447	0.04 411	0.30 436	1.36 462	1.54 463

BEATNet-Init1	23.31 505	9.03 490	41.67 513	4.17 469	2.53 400	45.68 518	19.47 513	33.43 505	38.45 505	47.59 516	49.10 513	59.31 517	41.80 515	38.35 513	29.21 506	0.47 453	0.50 474	0.81 472	0.66 467	2.10 474	1.86 466

DLNR_Zeroshot_test	24.70 506	50.77 524	90.11 530	98.11 539	97.34 537	1.38 35	0.12 67	22.79 495	3.09 103	1.07 94	2.95 111	0.71 94	0.29 42	6.93 250	2.29 278	38.56 522	0.37 464	0.00 1	0.30 436	76.73 533	0.09 250

ACVNet_2	26.45 507	29.35 512	25.14 496	20.27 505	15.43 506	34.97 506	12.23 494	48.37 518	66.25 527	42.69 510	56.73 521	51.77 509	25.59 497	20.39 490	13.52 467	10.13 503	2.59 497	22.78 506	3.52 497	17.57 507	9.80 507

MADNet+	27.07 508	33.84 514	90.97 531	20.14 504	7.47 487	48.43 520	47.10 527	35.43 507	36.46 500	20.11 476	30.05 480	25.29 480	35.08 507	45.50 519	50.28 525	2.13 480	2.00 487	1.19 479	0.76 471	4.71 482	4.43 482

IMH-64-1	27.21 509	28.77 509	16.84 478	31.57 510	20.76 510	26.43 491	15.10 503	47.11 513	45.20 510	33.53 499	51.16 515	41.42 505	31.10 505	36.48 507	22.39 491	13.48 510	2.87 502	33.95 514	10.70 511	23.50 511	11.75 511

IMH-64	27.21 509	28.77 509	16.84 478	31.57 510	20.76 510	26.43 491	15.10 503	47.11 513	45.20 510	33.53 499	51.16 515	41.42 505	31.10 505	36.48 507	22.39 491	13.48 510	2.87 502	33.95 514	10.70 511	23.50 511	11.75 511

JetBlue	29.12 511	15.72 499	54.12 517	15.93 500	20.98 513	60.90 529	30.62 520	39.38 508	34.62 497	34.08 502	39.69 500	57.35 516	43.17 516	50.71 525	50.60 526	2.41 481	3.79 510	2.81 484	3.45 496	9.57 495	12.59 514

WAO-7	29.39 512	24.43 503	20.47 486	32.71 513	13.83 502	34.70 505	20.27 516	52.19 524	65.03 525	43.29 511	59.35 523	52.19 510	44.68 518	31.71 503	30.56 508	10.98 506	4.94 513	13.71 499	12.52 515	12.06 499	8.22 499

IMH	29.82 513	29.11 511	18.51 482	34.28 514	21.40 515	32.33 503	15.39 507	49.40 520	53.07 515	37.88 504	55.32 520	45.05 507	39.54 512	40.63 514	24.12 495	14.03 513	3.27 506	34.93 516	11.24 513	24.69 514	12.21 513

PWCK	30.53 514	44.32 521	47.25 515	29.76 508	7.23 484	40.78 511	27.10 519	44.73 512	44.32 509	47.31 515	36.37 496	47.16 508	26.05 498	41.26 515	31.87 509	21.83 517	4.03 511	29.50 511	4.67 501	27.17 518	7.80 497

TorneroNet-64	32.42 515	31.89 513	30.52 503	34.73 515	21.13 514	46.99 519	18.82 511	43.10 511	59.42 520	32.70 498	46.98 510	62.01 520	36.98 509	43.97 518	33.88 512	14.10 514	3.22 505	35.28 517	11.72 514	26.84 517	14.07 515

Dean	34.67 516	38.70 519	25.33 497	29.89 509	17.21 508	45.24 517	11.98 492	56.90 528	76.55 529	63.47 527	60.22 524	67.36 526	48.14 521	37.24 509	39.01 517	11.00 507	2.83 500	28.35 510	5.60 507	18.14 508	10.31 508

WAO-6	34.74 517	36.76 518	15.36 472	37.53 516	24.15 519	35.99 507	19.36 512	48.96 519	68.54 528	43.84 512	47.58 511	52.77 512	52.60 522	32.63 504	34.73 514	26.20 520	7.74 519	42.78 521	21.64 521	28.07 519	17.62 521

LVE	34.99 518	40.10 520	34.97 508	32.49 512	18.61 509	51.45 525	26.82 518	52.15 523	65.94 526	47.21 514	61.04 525	53.99 514	37.30 510	37.95 510	34.09 513	15.55 516	5.95 515	31.01 513	13.81 516	22.58 510	16.72 519

TorneroNet	35.11 519	33.92 515	33.82 506	37.86 517	22.01 516	49.64 522	21.58 517	48.09 517	55.23 516	37.50 503	53.79 518	62.81 523	43.66 517	46.71 521	41.25 520	14.80 515	3.53 509	36.72 518	14.57 517	28.28 520	16.49 518

WAO-8	38.15 520	35.51 516	21.50 488	43.67 518	23.92 517	44.44 514	20.26 514	52.83 525	76.62 530	53.57 521	66.79 529	62.63 521	54.56 525	42.03 516	39.18 518	22.71 518	6.65 517	37.08 519	19.08 519	24.72 516	15.24 516

Venus	38.15 520	35.51 516	21.50 488	43.67 518	23.92 517	44.44 514	20.26 514	52.83 525	76.62 530	53.57 521	66.81 530	62.63 521	54.56 525	42.03 516	39.18 518	22.71 518	6.65 517	37.08 519	19.08 519	24.70 515	15.24 516

UNDER WATER	45.09 522	48.60 523	67.37 522	49.30 522	31.41 521	53.80 527	37.39 522	40.25 510	52.48 514	50.24 517	45.37 508	68.37 528	57.76 528	51.03 526	49.88 524	29.97 521	13.75 521	51.22 523	36.57 522	37.87 522	29.12 522

UNDER WATER-64	45.16 523	46.99 522	66.69 521	43.90 520	27.64 520	55.58 528	41.87 524	39.42 509	48.42 512	51.73 520	43.08 505	67.76 527	56.69 527	48.02 523	48.34 523	39.50 523	17.64 522	51.78 524	38.93 524	36.62 521	32.61 523

notaker	47.42 524	55.20 525	49.13 516	56.52 526	40.18 522	38.52 509	32.97 521	47.21 515	56.08 518	57.21 523	57.24 522	60.09 518	59.19 529	53.93 527	41.64 521	40.61 524	19.93 523	57.21 525	37.41 523	49.02 524	39.02 524

ktn	48.94 525	57.58 526	38.86 511	59.57 527	43.27 524	50.37 523	43.38 525	48.07 516	61.11 521	51.30 519	54.25 519	54.96 515	52.88 523	47.30 522	35.83 515	57.77 528	24.88 526	62.69 528	43.55 525	50.70 525	40.41 525

DPSimNet_ROB	53.45 526	64.73 530	44.39 514	53.97 524	45.39 526	53.66 526	54.83 528	55.15 527	57.87 519	64.16 529	50.83 514	63.40 524	53.34 524	46.45 520	65.81 530	63.13 529	26.54 527	57.94 526	51.11 528	45.52 523	50.69 529

KSHMR	55.63 527	63.60 529	37.85 510	74.69 529	49.56 527	49.01 521	45.73 526	57.46 529	63.97 524	61.61 526	62.07 527	72.39 530	47.01 519	50.65 524	43.29 522	54.10 527	62.21 529	66.10 529	53.94 529	51.25 527	46.11 527

HanzoNet	56.48 528	59.32 527	58.25 519	55.32 525	41.94 523	50.95 524	41.33 523	51.12 521	61.40 522	65.62 530	65.59 528	71.66 529	69.41 530	70.77 530	60.03 528	63.99 530	34.70 528	61.96 527	50.54 527	51.00 526	44.71 526

JetRed	61.02 529	61.05 528	82.56 526	46.09 521	56.80 529	83.19 530	63.76 529	59.26 530	63.61 523	69.29 531	68.85 531	66.59 525	47.62 520	61.57 528	74.09 531	45.58 525	66.14 531	46.59 522	45.06 526	63.17 528	49.58 528

LRCNet_RVC	66.23 530	65.67 531	67.63 523	71.47 528	54.32 528	32.17 502	2.66 385	63.19 531	21.35 471	81.79 532	91.26 533	83.62 531	71.62 531	69.32 529	52.57 527	95.49 536	64.45 530	95.07 536	95.19 536	71.52 529	74.31 531

TCMNet-wrong-test	67.23 531	85.83 534	81.56 525	95.63 535	94.73 535	89.35 531	85.42 532	51.73 522	33.71 494	51.26 518	61.71 526	61.33 519	41.23 514	77.26 531	64.71 529	48.76 526	9.03 520	70.12 530	68.11 530	90.76 536	82.37 536

MADNet++	82.84 532	82.38 533	73.57 524	87.72 534	82.97 533	93.14 532	69.15 530	86.42 535	82.50 532	93.46 536	86.70 532	86.28 532	80.92 532	88.34 532	88.84 532	86.83 534	84.17 535	72.64 531	68.92 531	80.47 534	81.42 535

tt	83.26 533	0.34 89	99.99 541	79.40 533	93.18 534	100.00 541	100.00 541	100.00 544	99.95 538	60.33 525	47.63 512	99.98 543	99.96 539	99.98 541	100.00 544	92.42 535	99.82 539	73.83 535	73.63 532	88.42 535	56.35 530

xxxxx1	85.63 534	90.31 535	96.68 534	76.54 530	80.57 530	97.44 536	96.86 536	85.53 532	88.53 533	88.68 533	91.71 534	94.23 533	92.93 533	90.02 533	91.98 533	70.60 531	70.39 532	73.68 532	81.46 533	74.61 530	79.86 532

tt_ll	85.63 534	90.31 535	96.68 534	76.54 530	80.57 530	97.44 536	96.86 536	85.53 532	88.53 533	88.68 533	91.71 534	94.23 533	92.93 533	90.02 533	91.98 533	70.60 531	70.39 532	73.68 532	81.46 533	74.61 530	79.86 532

ff	85.63 534	90.31 535	96.68 534	76.54 530	80.57 530	97.44 536	96.86 536	85.53 532	88.53 533	88.68 533	91.71 534	94.23 533	92.93 533	90.02 533	91.98 533	70.60 531	70.39 532	73.68 532	81.46 533	74.61 530	79.86 532

PML	97.88 537	100.00 544	96.45 533	98.01 538	97.88 538	100.00 541	99.35 539	96.88 536	97.72 537	100.00 543	97.36 537	97.38 537	99.60 538	100.00 544	96.32 537	99.99 541	97.55 536	100.00 540	96.01 537	99.18 538	87.92 537

MEDIAN_ROB	98.41 538	99.70 539	99.30 538	97.09 536	97.02 536	96.89 534	95.77 535	97.66 538	97.28 536	98.79 539	98.94 538	99.18 538	98.14 537	96.89 536	96.88 538	99.96 540	99.16 537	100.00 540	99.99 541	99.69 539	99.88 539

HaxPig	98.85 539	99.94 541	95.08 532	99.99 542	100.00 541	94.03 533	94.78 533	99.15 539	99.98 540	99.99 542	100.00 540	99.98 543	99.99 540	98.12 537	95.97 536	100.00 543	99.99 541	100.00 540	99.99 541	100.00 542	99.99 542

Anonymous_1	99.08 540	99.91 540	99.85 540	97.63 537	99.10 539	100.00 541	100.00 541	99.61 541	99.96 539	99.28 541	99.86 539	99.54 540	99.99 540	99.29 538	99.75 539	96.05 537	99.59 538	97.31 537	98.57 538	97.71 537	98.63 538

test_example2	99.39 541	99.98 543	99.99 541	100.00 545	99.98 540	99.72 540	99.99 540	97.34 537	100.00 541	100.00 543	100.00 540	96.42 536	96.66 536	99.97 540	99.96 540	100.00 543	99.97 540	98.66 538	99.15 539	100.00 542	100.00 544

AVERAGE_ROB	99.62 542	99.95 542	98.81 537	100.00 545	100.00 541	98.08 539	95.47 534	100.00 544	100.00 541	100.00 543	100.00 540	100.00 545	100.00 542	100.00 544	99.99 541	100.00 543	100.00 542	100.00 540	100.00 543	100.00 542	100.00 544

DGTPSM_ROB	99.90 543	100.00 544	99.99 541	99.99 542	100.00 541	100.00 541	100.00 541	99.97 542	100.00 541	98.35 537	100.00 540	99.84 541	100.00 542	99.98 541	99.99 541	99.99 541	100.00 542	100.00 540	100.00 543	100.00 542	100.00 544

DPSMNet_ROB	99.91 544	100.00 544	99.99 541	99.99 542	100.00 541	100.00 541	100.00 541	99.98 543	100.00 541	98.35 537	100.00 540	99.84 541	100.00 542	99.98 541	99.99 541	100.00 543	100.00 542	100.00 540	100.00 543	100.00 542	100.00 544

DPSM_ROB	99.95 545	100.00 544	100.00 545	99.76 540	100.00 541	100.00 541	100.00 541	100.00 544	100.00 541	100.00 543	100.00 540	100.00 545	100.00 542	100.00 544	100.00 544	99.21 538	100.00 542	100.00 540	100.00 543	99.99 540	99.95 540

DPSM	99.95 545	100.00 544	100.00 545	99.76 540	100.00 541	100.00 541	100.00 541	100.00 544	100.00 541	100.00 543	100.00 540	100.00 545	100.00 542	100.00 544	100.00 544	99.21 538	100.00 542	100.00 540	100.00 543	99.99 540	99.95 540

Selective-RAFT-Error	100.00 547	100.00 544	100.00 545	100.00 545	100.00 541	100.00 541	100.00 541	100.00 544	100.00 541	100.00 543	100.00 540	100.00 545	100.00 542	100.00 544	100.00 544	100.00 543	100.00 542	100.00 540	100.00 543	100.00 542	100.00 544

CasAABBNet	100.00 547	100.00 544	100.00 545	100.00 545	100.00 541	100.00 541	100.00 541	100.00 544	100.00 541	100.00 543	100.00 540	100.00 545	100.00 542	100.00 544	100.00 544	100.00 543	100.00 542	100.00 540	100.00 543	100.00 542	100.00 544

LSM0	100.00 547	100.00 544	100.00 545	100.00 545	100.00 541	100.00 541	100.00 541	100.00 544	100.00 541	100.00 543	100.00 540	100.00 545	100.00 542	100.00 544	100.00 544	100.00 543	100.00 542	100.00 540	100.00 543	100.00 542	99.99 542

ccccc		96.61 538		100.00 545	100.00 541	97.41 535		99.56 540		99.27 540		99.35 539		99.92 539		100.00 543	100.00 542	99.95 539	99.77 540	100.00 542

ASD4		81.57 532

Low-res two-view benchmark