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	0.48 1	0.38 14	1.70 5	0.82 126	1.00 251	0.42 2	0.06 27	0.63 1	1.44 7	0.38 10	0.04 1	0.11 3	0.37 46	0.93 4	0.39 2	0.03 286	0.86 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 53

MonSter	0.72 2	0.27 3	2.25 27	0.07 1	0.85 230	1.27 17	0.01 2	3.79 30	0.91 1	0.41 16	0.18 7	0.08 1	0.04 1	1.33 16	0.58 19	0.00 1	0.96 377	0.00 1	0.36 411	0.00 1	0.94 296

DEFOM-Stereo	0.78 3	0.56 102	1.98 14	0.21 20	0.12 31	1.93 74	0.44 151	0.99 2	0.93 2	0.70 44	0.51 18	0.15 5	0.09 3	6.39 178	0.40 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.14 75

RAStereo	0.81 4	0.70 151	3.97 175	0.21 20	0.54 171	1.16 9	0.02 9	3.78 28	1.22 4	0.62 40	1.57 47	0.16 7	0.23 13	0.89 3	1.05 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 130	0.02 5

GLC_STEREO	0.87 5	0.39 20	1.55 4	0.72 107	0.01 1	1.98 78	0.55 184	3.52 16	3.54 78	0.96 68	1.63 49	0.19 10	0.41 56	1.29 15	0.58 19	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.05 87	0.08 44

IGEV-RUCA	0.88 6	0.27 3	1.43 3	0.59 82	0.33 112	2.12 93	0.49 171	3.65 21	1.79 13	1.04 70	0.16 4	0.24 28	0.55 80	2.95 80	0.57 18	0.12 371	0.21 277	0.20 434	0.25 368	0.22 301	0.33 176

UniTT-Stereo	0.94 7	0.53 82	2.82 60	0.94 143	1.29 301	0.56 4	0.12 55	1.49 3	3.16 49	1.77 89	2.22 73	0.20 13	0.32 37	1.76 38	1.33 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 249	0.02 5

dual_stereo	0.95 8	0.39 20	1.83 11	0.37 52	1.11 270	0.84 6	0.03 14	4.34 55	1.83 14	0.30 5	0.08 2	0.21 14	0.12 4	3.16 85	0.98 89	0.00 1	1.34 445	0.00 1	0.20 345	0.00 1	1.83 402

rvit_stereo_0081_aga	0.95 8	1.03 245	4.52 220	0.16 9	0.25 93	1.70 53	0.21 100	4.27 47	3.17 50	0.38 10	0.23 9	0.27 33	0.31 30	1.56 26	0.64 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 218	0.15 88

MaDis-Stereo	0.96 10	1.11 258	4.01 180	0.36 51	1.86 343	1.20 11	0.06 27	3.99 38	1.73 11	0.45 21	0.56 20	0.43 60	0.51 74	1.28 13	1.46 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 98	0.08 44

castereo	1.02 11	0.69 144	1.26 1	0.46 69	0.19 61	1.89 70	0.76 247	5.61 118	2.37 22	0.78 57	2.65 87	0.32 44	0.40 54	1.25 12	1.00 94	0.01 154	0.32 294	0.00 1	0.24 364	0.03 45	0.22 134

GIP-stereo	1.03 12	0.79 166	2.35 30	1.91 263	1.40 312	1.47 31	0.05 20	5.06 79	1.85 15	0.30 5	0.43 17	0.57 75	0.37 46	1.14 7	0.75 49	0.07 344	0.50 320	0.00 1	0.00 1	0.06 98	1.57 358

rvit_stereo_0081	1.03 12	0.55 91	2.58 40	0.64 92	0.13 36	1.35 22	0.12 55	3.74 26	5.28 179	0.55 33	0.32 14	0.55 72	0.12 4	4.08 105	0.53 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.05 27

rvit_stereo_0082	1.03 12	0.55 91	2.58 40	0.64 92	0.13 36	1.35 22	0.12 55	3.74 26	5.28 179	0.55 33	0.32 14	0.55 72	0.12 4	4.08 105	0.53 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.05 27

IGEV-Stereo++	1.03 12	0.32 8	2.03 18	0.25 30	1.94 349	1.94 75	0.01 2	3.57 18	2.52 26	0.70 44	1.80 62	0.10 2	1.14 128	1.34 17	0.55 16	0.01 154	0.75 343	0.00 1	0.00 1	0.04 69	1.57 358

LoS	1.03 12	0.43 30	2.53 37	0.64 92	0.14 40	2.42 116	0.26 114	5.64 120	2.93 36	1.08 72	0.24 10	0.49 65	0.45 70	2.31 63	0.83 64	0.02 247	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.06 98	0.03 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Pointernet	1.04 17	0.44 39	2.58 40	0.32 38	0.52 164	1.78 63	0.07 32	5.69 122	2.76 30	0.27 3	2.28 76	0.80 83	0.44 68	1.37 18	0.49 8	0.00 1	0.36 302	0.00 1	0.25 368	0.02 16	0.32 175

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 18	2.27 392	1.82 8	1.16 161	0.34 115	0.56 4	0.05 20	2.94 9	1.46 8	0.40 14	0.94 29	0.22 20	2.27 201	6.26 175	0.63 29	0.00 1	0.08 228	0.00 1	0.17 327	0.04 69	0.16 97

rvit_stereo_0080	1.09 18	1.08 252	4.16 190	0.12 5	0.12 31	1.32 19	0.36 133	4.52 58	3.94 109	0.70 44	1.29 41	0.41 55	0.75 98	1.98 43	0.76 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.18 108

trnet	1.09 18	0.47 54	2.19 25	0.12 5	0.21 78	1.70 53	0.02 9	4.28 49	6.97 263	0.78 57	1.77 58	0.48 64	0.67 91	1.50 22	0.58 19	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.03 12

whm_eth	1.09 18	1.08 252	4.16 190	0.12 5	0.12 31	1.32 19	0.36 133	4.52 58	3.94 109	0.70 44	1.29 41	0.41 55	0.75 98	1.98 43	0.76 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.18 108

CASnet	1.09 18	0.47 54	2.09 20	0.79 120	0.08 14	2.10 88	0.14 74	3.83 32	4.26 127	3.84 136	1.56 46	0.32 44	0.30 27	1.13 6	0.77 54	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 69	0.03 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	1.09 18	0.51 75	2.16 23	0.11 4	0.24 89	1.67 48	0.03 14	4.24 44	6.91 260	0.80 61	1.73 54	0.44 61	0.64 89	1.58 28	0.61 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.02 5
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
fffft	1.13 24	0.71 155	2.25 27	0.09 3	0.07 12	2.10 88	0.63 208	4.19 43	2.10 18	0.42 18	0.75 23	0.24 28	0.20 9	6.89 203	1.08 107	0.00 1	0.12 249	0.00 1	0.00 1	0.24 318	0.53 227
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	1.13 24	0.92 212	1.82 8	0.80 123	0.09 18	2.07 87	0.16 82	3.61 20	2.17 20	0.38 10	1.37 44	0.19 10	0.29 25	7.04 214	1.02 100	0.00 1	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.19 275	0.51 223

CroCo-Stereo	1.14 26	1.22 283	3.99 178	0.61 89	0.53 167	0.38 1	0.06 27	5.35 101	4.15 120	0.59 38	1.92 65	1.00 90	0.27 20	1.37 18	1.33 145	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 87	0.05 27
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_0083	1.16 27	0.47 54	3.68 148	0.54 79	0.10 21	1.25 16	0.24 108	3.17 13	5.31 182	0.52 29	0.80 25	0.82 84	1.16 135	4.52 121	0.51 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.13 71

GREAT-IGEV	1.17 28	0.57 108	3.06 85	1.95 272	1.41 314	1.42 28	0.08 38	2.51 7	3.07 47	0.58 37	0.79 24	0.11 3	0.35 43	2.17 55	1.00 94	0.07 344	1.45 448	0.00 1	0.22 358	0.14 229	2.42 443

MGS-Stereo	1.22 29	0.44 39	2.92 67	0.83 127	0.07 12	1.82 68	0.65 215	2.44 6	3.95 111	1.11 74	6.19 195	0.49 65	0.37 46	1.73 32	0.81 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 397	0.01 1

rvit_stereo_ft	1.23 30	1.42 316	5.16 256	0.94 143	0.36 122	1.22 14	0.24 108	4.57 60	4.49 143	0.51 26	1.04 31	0.73 80	1.10 123	1.50 22	1.01 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 87	0.22 134

RSM++	1.24 31	0.45 44	1.84 12	1.61 214	0.51 160	2.73 155	0.29 118	2.99 10	3.22 53	0.69 43	2.06 67	0.52 69	0.28 22	5.62 153	0.86 67	0.01 154	0.03 179	0.00 1	0.17 327	0.16 249	0.85 285

tt45	1.25 32	0.90 208	1.98 14	0.59 82	0.25 93	3.47 233	0.14 74	4.07 39	1.97 17	0.45 21	2.17 70	0.29 37	0.27 20	7.02 213	0.95 85	0.00 1	0.04 196	0.00 1	0.00 1	0.22 301	0.24 150

CAS++	1.27 33	0.68 141	2.40 33	0.25 30	0.30 103	1.80 65	0.61 202	8.46 246	3.61 84	1.80 90	2.42 80	0.18 9	0.21 12	2.12 52	0.49 8	0.01 154	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.06 36
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AEACV	1.27 33	0.38 14	2.61 44	1.75 241	1.21 286	2.44 119	0.85 271	4.79 67	1.67 10	0.71 48	0.26 12	0.29 37	2.00 189	2.30 62	0.66 33	0.01 154	0.95 374	0.00 1	0.42 421	0.12 196	2.07 424

ours_stereo	1.28 35	0.91 209	2.36 32	0.34 49	0.67 192	1.16 9	0.09 41	3.71 25	2.44 23	0.51 26	3.17 100	0.36 53	0.26 16	6.62 187	0.55 16	0.00 1	0.11 245	0.00 1	0.00 1	0.23 313	2.08 425

MM-Stereo_test2	1.30 36	0.52 80	2.67 52	1.71 234	0.29 101	1.79 64	0.51 174	5.28 91	3.84 103	0.95 66	0.93 28	0.51 68	0.36 44	2.29 61	1.12 112	0.00 1	0.95 374	0.00 1	0.07 275	0.32 363	1.97 417

AIO-Stereo	1.30 36	0.45 44	1.73 6	0.67 102	0.77 216	2.33 108	0.60 198	5.99 149	3.27 55	0.45 21	3.46 107	0.41 55	0.28 22	1.53 25	0.71 44	0.04 311	0.79 346	0.00 1	0.67 439	0.10 166	1.67 372

mms	1.31 38	0.88 204	2.06 19	0.25 30	0.79 218	1.50 33	0.08 38	3.29 14	2.51 25	0.53 30	3.09 98	0.34 50	0.26 16	7.11 219	0.59 22	0.00 1	0.43 310	0.00 1	0.00 1	0.21 294	2.32 437

TANstereo	1.32 39	0.79 166	2.93 68	0.37 52	0.11 23	1.81 67	0.01 2	3.56 17	4.36 135	4.53 156	4.96 153	0.41 55	0.68 92	1.22 9	0.59 22	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 12

AIO_test	1.34 40	0.72 158	3.32 105	0.86 131	1.19 282	2.90 186	0.80 253	4.46 56	3.34 60	0.77 51	0.86 26	1.48 108	0.30 27	2.95 80	0.49 8	0.00 1	1.00 393	0.00 1	0.13 311	0.04 69	1.24 329

sCroCo_RVC	1.34 40	0.85 186	6.15 313	1.21 168	1.28 296	0.90 7	0.18 90	4.50 57	2.86 35	0.37 8	3.18 102	0.52 69	1.52 168	1.83 40	0.93 80	0.13 372	0.25 287	0.00 1	0.00 1	0.08 130	0.16 97

GCAP-Stereo	1.35 42	1.11 258	2.82 60	0.66 100	1.08 266	1.68 50	0.01 2	5.17 87	3.68 89	2.10 95	1.63 49	1.42 102	0.75 98	1.77 39	1.59 164	0.00 1	1.08 404	0.00 1	0.00 1	0.17 258	0.26 155

CroCo-Stereo Lap2	1.37 43	1.19 273	4.17 193	1.01 149	4.58 442	0.46 3	0.09 41	4.27 47	2.94 37	1.25 78	2.40 79	1.55 112	0.20 9	1.72 31	1.30 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 245	0.13 71

castereo++	1.38 44	0.97 232	2.82 60	0.59 82	0.52 164	4.45 300	0.97 288	5.22 90	1.87 16	0.41 16	2.28 76	1.87 122	0.15 7	4.14 108	0.42 4	0.00 1	0.41 308	0.00 1	0.30 394	0.05 87	0.22 134

Occ-G	1.39 45	0.66 134	3.05 84	0.60 86	0.75 212	1.46 29	0.67 220	3.66 22	3.50 65	1.76 88	0.65 21	5.00 250	0.55 80	1.15 8	1.56 160	0.00 1	0.74 342	0.00 1	0.17 327	0.19 275	1.61 360

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 45	0.74 161	2.72 56	0.73 110	1.26 294	2.42 116	0.02 9	3.78 28	8.16 307	1.81 93	2.94 95	0.28 35	0.32 37	1.51 24	0.76 50	0.04 311	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.08 130	0.19 117

999	1.42 47	0.85 186	2.23 26	1.37 185	0.35 116	3.01 195	0.64 211	3.91 34	2.83 33	0.38 10	3.35 105	0.19 10	0.25 14	7.37 235	1.12 112	0.01 154	0.04 196	0.00 1	0.00 1	0.22 301	0.21 128

WCG-NET	1.42 47	0.84 183	1.90 13	0.61 89	0.10 21	2.10 88	1.05 300	3.33 15	7.10 267	2.86 107	3.53 116	0.75 81	0.93 113	1.28 13	0.72 45	0.00 1	0.97 380	0.00 1	0.00 1	0.16 249	0.22 134

fffy	1.43 49	0.95 225	2.85 64	1.42 195	0.61 183	2.25 99	0.19 93	4.74 65	1.32 5	0.26 2	2.77 89	0.21 14	0.39 53	6.97 211	0.73 47	0.00 1	0.79 346	0.00 1	0.00 1	0.19 275	2.03 422

RSM	1.43 49	0.40 26	1.79 7	0.74 116	0.54 171	2.45 120	0.49 171	4.13 42	3.29 58	0.65 41	2.53 82	2.15 132	0.30 27	6.97 211	0.85 65	0.01 154	0.12 249	0.00 1	0.25 368	0.11 179	0.72 271

rvit_0105_6	1.44 51	1.26 288	5.78 297	0.66 100	0.08 14	1.58 40	0.32 127	4.57 60	6.53 239	0.40 14	0.38 16	1.11 93	0.29 25	4.76 128	0.92 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.20 123

MIF-Stereo (partial)	1.44 51	0.59 113	3.98 176	0.08 2	1.09 267	1.24 15	0.13 64	5.12 84	4.07 118	0.47 25	2.56 83	0.31 40	0.74 97	6.31 176	2.02 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 196	0.04 21

EGLCR-Stereo	1.45 53	0.26 2	2.91 66	1.94 268	0.90 235	3.13 204	0.69 226	5.81 131	3.21 52	1.14 76	0.20 8	1.52 111	0.37 46	4.29 114	0.69 39	0.01 154	0.79 346	0.00 1	0.00 1	0.01 6	1.21 326

ff7	1.46 54	0.79 166	2.99 78	0.33 44	0.35 116	2.75 158	0.81 257	4.31 50	2.97 40	0.77 51	1.20 32	0.21 14	0.42 58	7.44 239	0.86 67	0.00 1	0.93 368	0.00 1	0.16 318	0.12 196	1.82 396

ffff	1.46 54	0.79 166	2.99 78	0.33 44	0.35 116	2.75 158	0.81 257	4.31 50	2.97 40	0.77 51	1.20 32	0.21 14	0.42 58	7.44 239	0.86 67	0.00 1	0.93 368	0.00 1	0.16 318	0.12 196	1.82 396

11t	1.46 54	0.79 166	2.99 78	0.33 44	0.35 116	2.75 158	0.81 257	4.31 50	2.97 40	0.77 51	1.20 32	0.21 14	0.42 58	7.44 239	0.87 71	0.00 1	0.93 368	0.00 1	0.16 318	0.12 196	1.82 396

ccc-4	1.46 54	0.79 166	2.99 78	0.33 44	0.35 116	2.75 158	0.81 257	4.31 50	2.97 40	0.77 51	1.20 32	0.21 14	0.42 58	7.44 239	0.86 67	0.00 1	0.93 368	0.00 1	0.16 318	0.12 196	1.82 396

LoS_RVC	1.47 58	1.75 355	2.66 50	0.52 77	3.89 421	1.67 48	0.04 16	2.66 8	2.61 27	0.55 33	2.63 85	0.31 40	1.68 175	1.99 45	0.81 59	0.01 154	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.03 45	5.54 465

AIO_rvc	1.48 59	1.01 243	3.51 125	0.95 145	1.16 278	3.32 221	0.96 287	4.83 68	3.38 62	0.79 59	1.75 55	1.31 100	0.31 30	2.66 71	0.62 28	0.02 247	1.09 405	0.00 1	0.04 263	0.12 196	1.82 396

PMTNet	1.48 59	0.43 30	2.77 59	0.31 37	0.17 54	2.94 188	0.33 130	3.66 22	5.27 178	1.11 74	1.28 40	0.28 35	0.92 111	4.32 115	0.90 74	4.89 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.05 27

knoymous	1.50 61	0.28 5	1.99 16	0.33 44	0.48 147	1.58 40	0.11 51	5.71 124	2.81 32	4.85 160	1.75 55	4.58 230	0.46 72	3.66 94	1.30 140	0.01 154	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.09 48

anonymousdsp	1.51 62	0.81 173	2.70 55	0.60 86	0.69 196	2.76 162	0.79 251	4.86 69	3.00 46	0.82 62	1.25 36	0.31 40	0.42 58	7.44 239	0.81 59	0.00 1	0.83 350	0.00 1	0.17 327	0.12 196	1.85 405

IGEV-Stereo	1.51 62	0.81 173	2.69 54	0.60 86	0.69 196	2.77 163	0.79 251	4.88 73	2.99 45	0.82 62	1.25 36	0.31 40	0.42 58	7.43 238	0.85 65	0.00 1	0.83 350	0.00 1	0.17 327	0.12 196	1.85 405
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
plain	1.53 64	0.86 194	6.50 329	0.42 59	0.05 5	1.56 39	0.09 41	5.18 89	4.02 116	0.54 32	1.76 57	0.59 76	0.75 98	6.48 182	1.23 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 387	0.07 41

IGEVStereo-DCA	1.54 65	1.71 348	2.99 78	0.73 110	0.24 89	2.69 149	0.81 257	4.31 50	2.97 40	0.73 49	0.16 4	0.23 22	0.32 37	7.57 257	2.72 258	0.00 1	0.49 318	0.00 1	0.16 318	0.17 258	1.82 396

sAnonymous2	1.54 65	2.26 389	9.53 406	0.65 96	0.50 153	1.20 11	0.23 106	4.86 69	3.65 87	0.42 18	1.27 38	0.23 22	1.40 154	1.23 10	0.68 34	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.20 345	2.00 450	0.42 207

CroCo_RVC	1.54 65	2.26 389	9.53 406	0.65 96	0.50 153	1.20 11	0.23 106	4.86 69	3.65 87	0.42 18	1.27 38	0.23 22	1.40 154	1.23 10	0.68 34	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.20 345	2.00 450	0.42 207

XX-TBD	1.55 68	1.11 258	2.94 70	2.45 350	0.06 9	2.31 107	0.01 2	3.58 19	7.80 295	3.11 117	5.10 156	0.27 33	0.26 16	1.42 20	0.60 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 21

Selective-IGEV	1.56 69	0.34 10	2.13 22	0.77 119	0.76 215	2.36 111	0.52 176	6.80 190	3.08 48	0.53 30	3.34 104	0.26 31	0.31 30	7.24 226	0.73 47	0.01 154	0.80 349	0.00 1	0.14 313	0.08 130	1.01 303

rvit_0105_4	1.58 70	1.41 313	6.67 337	0.65 96	0.05 5	1.60 43	0.41 144	4.70 63	6.48 236	0.46 24	0.87 27	1.40 101	0.53 79	5.08 137	1.12 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.18 108

IGEV++	1.58 70	0.81 173	2.66 50	1.35 181	0.99 249	2.47 124	0.98 291	7.35 217	3.70 91	0.82 62	2.24 74	0.44 61	1.18 137	2.08 51	1.15 117	0.03 286	1.18 429	0.00 1	0.05 267	0.17 258	2.00 421

ProNet	1.58 70	0.86 194	3.17 90	0.75 118	0.72 205	2.84 170	0.66 216	5.91 144	3.28 57	0.37 8	1.47 45	0.40 54	0.37 46	7.19 222	0.70 40	0.02 247	0.98 386	0.00 1	0.05 267	0.20 284	1.77 393

HUF	1.64 73	1.03 245	4.14 188	1.19 166	1.34 308	3.02 196	0.40 141	4.88 73	3.60 82	0.79 59	2.87 94	0.83 85	0.31 30	2.88 78	0.81 59	0.06 336	2.03 463	0.00 1	0.00 1	0.16 249	2.41 442

MyStereo07	1.64 73	1.15 266	2.61 44	1.28 175	1.49 318	2.63 140	0.45 152	6.45 174	2.94 37	1.10 73	1.61 48	0.29 37	0.60 87	7.45 246	0.80 55	0.01 154	1.27 437	0.00 1	0.25 368	0.11 179	0.42 207

rrr	1.64 73	1.71 348	6.31 323	0.73 110	0.24 89	2.69 149	0.92 285	4.25 45	1.75 12	0.73 49	0.16 4	0.23 22	0.32 37	7.57 257	2.72 258	0.00 1	0.49 318	0.00 1	0.20 345	0.17 258	1.68 375

rvit_0105_5	1.70 76	1.36 305	6.71 340	0.52 77	0.04 4	1.58 40	0.58 193	5.39 106	6.62 244	0.91 65	1.72 53	1.77 118	0.77 102	4.44 117	1.28 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.23 141

WCG-NET（raft）	1.70 76	0.97 232	2.01 17	0.40 57	0.17 54	2.10 88	0.97 288	3.05 11	6.47 235	2.89 109	3.17 100	4.31 221	1.03 120	3.85 99	0.60 24	0.00 1	1.32 439	0.00 1	0.01 214	0.18 268	0.41 202

CREStereo++_RVC	1.70 76	0.50 74	3.07 87	0.45 66	0.01 1	1.69 52	0.02 9	3.09 12	8.24 308	3.82 134	7.53 238	0.49 65	0.32 37	1.05 5	0.52 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 473	0.01 6	0.08 44
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
test_xeample3	1.71 79	1.75 355	6.64 335	0.90 138	0.29 101	2.55 130	0.90 280	4.08 40	2.36 21	0.56 36	0.24 10	0.23 22	0.31 30	7.51 252	2.73 260	0.00 1	0.70 338	0.00 1	0.36 411	0.18 268	1.92 414

CES	1.72 80	0.40 26	1.82 8	0.65 96	7.83 466	2.62 138	0.13 64	5.35 101	2.68 28	0.36 7	1.30 43	0.33 46	0.32 37	1.92 41	0.72 45	0.01 154	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.56 406	7.35 472

testlalala	1.80 81	0.49 68	2.67 52	1.24 171	0.46 145	3.91 271	0.87 279	6.62 181	2.96 39	6.78 249	3.83 123	1.74 116	0.40 54	1.57 27	0.76 50	0.01 154	1.16 425	0.00 1	0.38 414	0.01 6	0.17 105

MoCha-V2	1.83 82	0.87 202	3.33 106	1.41 193	1.27 295	2.50 125	0.20 96	5.60 116	3.90 108	0.98 69	3.30 103	0.35 52	1.58 172	7.09 217	0.80 55	0.00 1	1.52 455	0.00 1	0.23 362	0.06 98	1.70 380

MC-Stereo	1.87 83	0.49 68	3.52 126	2.82 379	1.07 260	1.90 72	0.12 55	4.89 76	3.27 55	3.66 130	3.58 119	0.56 74	1.45 157	5.79 158	0.81 59	0.00 1	1.19 430	0.00 1	0.21 351	0.11 179	1.95 416

iRaftStereo_RVC	1.88 84	1.22 283	2.63 47	0.95 145	0.06 9	2.96 190	0.05 20	6.08 154	3.99 115	3.92 140	4.88 149	2.53 140	0.62 88	3.62 92	1.19 126	0.00 1	1.19 430	0.00 1	0.00 1	0.37 374	1.29 337

SCV_C0	1.89 85	0.92 212	4.30 203	0.85 130	1.06 259	2.33 108	0.10 46	7.61 227	4.42 138	1.05 71	2.20 72	0.26 31	0.43 66	7.70 263	1.08 107	0.02 247	1.05 400	0.00 1	0.21 351	0.17 258	1.97 417

IGEV-Stereo+	1.89 85	0.55 91	2.49 34	0.48 73	3.25 397	2.06 85	0.07 32	1.92 4	1.52 9	0.77 51	0.08 2	0.22 20	0.44 68	7.11 219	0.68 34	0.04 311	0.66 330	0.00 1	0.33 403	5.08 463	10.13 483

AE-Stereo	1.89 85	0.38 14	3.86 159	1.94 268	0.38 127	2.51 128	0.58 193	7.19 210	7.28 275	1.60 87	3.51 115	1.07 92	0.77 102	2.12 52	1.24 134	0.03 286	1.02 395	0.00 1	0.28 387	0.11 179	1.84 403

TestStereo	1.89 85	1.59 336	4.22 198	0.37 52	0.28 100	1.33 21	0.01 2	5.63 119	4.13 119	3.59 127	5.11 157	2.06 131	0.70 94	7.62 261	0.93 80	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.19 117

MM-Stereo_test1	1.90 89	0.63 125	2.65 49	1.43 196	0.56 176	2.37 112	0.54 180	5.36 103	5.81 209	4.00 142	1.78 59	0.42 59	0.83 108	7.32 233	1.28 138	0.00 1	1.03 397	0.00 1	0.00 1	0.35 368	1.64 364

RAFT-Stereo-weight	1.91 90	0.41 28	2.09 20	1.17 163	0.63 187	3.20 209	0.74 242	5.78 129	6.80 254	5.25 176	3.47 108	2.80 148	0.36 44	3.16 85	1.09 111	0.02 247	0.53 321	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.66 261

Reg-Stereo(zero)	1.92 91	0.28 5	3.18 93	0.63 91	1.41 314	2.02 81	0.48 166	3.85 33	6.29 225	4.49 154	3.12 99	4.55 228	1.62 173	2.77 75	2.16 223	0.00 1	0.61 327	0.00 1	0.26 381	0.02 16	0.62 248

Selective-RAFT	1.92 91	0.54 86	3.87 160	1.15 159	0.21 78	3.83 269	0.06 27	5.00 78	4.68 154	1.59 86	2.14 69	3.05 155	2.77 223	6.63 188	1.34 147	0.00 1	0.95 374	0.00 1	0.32 400	0.05 87	0.19 117

rvit_0105_3	1.94 93	1.44 322	7.39 360	0.88 135	0.02 3	1.61 44	1.64 334	5.88 134	6.73 250	2.37 98	1.78 59	2.01 128	1.16 135	4.46 118	1.26 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.14 75

HUI-Stereo	1.94 93	0.56 102	3.55 133	0.20 11	0.20 69	3.67 256	0.63 208	5.89 135	3.53 76	5.92 199	4.44 139	3.41 171	1.51 164	4.21 110	0.89 72	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 145	0.11 62

StereoAnything_RVC	1.96 95	8.91 466	4.47 213	0.54 79	0.91 238	1.09 8	0.05 20	3.94 37	1.37 6	0.25 1	0.29 13	0.15 5	0.68 92	6.92 208	0.47 6	0.02 247	0.84 354	0.00 1	0.00 1	6.61 468	1.61 360

Anonymous3	1.96 95	0.61 117	7.58 366	0.42 59	0.51 160	4.28 292	0.52 176	5.56 114	2.76 30	2.35 97	3.47 108	1.50 109	1.13 126	5.92 162	1.54 158	0.23 398	0.23 281	0.00 1	0.00 1	0.14 229	0.47 216

model_zeroshot	1.98 97	0.70 151	4.98 249	2.25 317	1.07 260	3.20 209	0.13 64	7.01 197	3.34 60	3.46 123	3.77 122	2.69 146	0.42 58	2.86 77	1.18 125	0.06 336	0.85 356	0.00 1	0.25 368	0.02 16	1.40 346

4D-IteraStereo	1.99 98	1.32 298	3.77 153	0.13 8	2.84 384	3.51 236	1.03 295	4.26 46	5.38 186	5.50 184	1.03 30	3.86 195	0.38 52	2.44 69	1.88 198	0.00 1	0.43 310	0.00 1	0.01 214	0.11 179	1.84 403

PSM-adaLoss	2.02 99	0.55 91	3.57 136	0.20 11	0.21 78	3.69 260	0.69 226	5.89 135	3.52 72	5.91 194	4.43 138	3.42 172	1.50 160	5.63 154	0.94 84	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 145	0.10 53

ROB_FTStereo	2.03 100	0.57 108	3.57 136	0.20 11	0.21 78	3.66 252	0.73 238	5.89 135	3.51 70	5.92 199	4.35 135	3.37 168	1.50 160	6.02 164	0.90 74	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 145	0.09 48

ROB_FTStereo_v2	2.04 101	0.56 102	3.56 135	0.20 11	0.21 78	3.66 252	0.72 236	5.89 135	3.51 70	5.91 194	4.46 141	3.42 172	1.50 160	6.08 169	0.93 80	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 145	0.09 48

RAFT-IKP	2.04 101	0.57 108	3.54 131	0.20 11	0.20 69	3.45 230	0.62 206	5.90 140	3.52 72	5.91 194	4.44 139	3.46 181	1.50 160	6.20 172	1.00 94	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 145	0.08 44

SCV	2.06 103	0.84 183	3.74 149	3.56 421	1.22 287	2.30 106	0.76 247	7.87 236	3.29 58	0.59 38	2.83 90	0.67 78	0.58 85	8.00 277	0.91 77	0.00 1	0.89 364	0.00 1	0.48 427	0.41 382	2.18 431

GMStereo	2.07 104	1.56 333	5.64 288	0.74 116	0.05 5	3.63 250	0.01 2	5.17 87	11.27 379	4.22 148	2.44 81	0.53 71	0.49 73	4.06 103	1.01 98	0.22 397	0.00 1	0.00 1	0.14 313	0.18 268	0.05 27
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HART	2.08 105	1.10 255	3.44 122	0.47 71	1.15 276	1.70 53	0.04 16	6.40 171	3.69 90	1.50 84	7.78 246	2.42 138	0.16 8	6.76 197	1.15 117	0.00 1	1.46 450	0.00 1	0.00 1	0.31 358	2.12 427

GMOStereo	2.08 105	0.85 186	2.95 73	0.23 25	0.73 207	1.50 33	0.86 274	5.08 80	4.78 159	8.42 323	6.99 220	3.36 164	1.14 128	1.73 32	1.21 128	0.00 1	1.32 439	0.00 1	0.00 1	0.28 340	0.23 141

error version	2.08 105	0.85 186	2.95 73	0.23 25	0.73 207	1.50 33	0.86 274	5.08 80	4.78 159	8.42 323	6.99 220	3.36 164	1.14 128	1.73 32	1.21 128	0.00 1	1.32 439	0.00 1	0.00 1	0.28 340	0.23 141

test-v	2.08 105	0.85 186	2.95 73	0.23 25	0.73 207	1.50 33	0.86 274	5.08 80	4.78 159	8.42 323	6.99 220	3.36 164	1.14 128	1.73 32	1.21 128	0.00 1	1.32 439	0.00 1	0.00 1	0.28 340	0.23 141

CRE-IMP	2.08 105	0.51 75	3.43 120	0.35 50	0.19 61	3.85 270	0.83 265	5.77 128	3.43 64	5.81 190	4.24 132	3.45 180	0.83 108	6.56 183	1.99 211	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 179	0.20 123

test-2	2.08 105	0.85 186	2.95 73	0.23 25	0.73 207	1.50 33	0.86 274	5.08 80	4.78 159	8.42 323	6.99 220	3.36 164	1.14 128	1.73 32	1.21 128	0.00 1	1.32 439	0.00 1	0.00 1	0.28 340	0.23 141

Patchmatch Stereo++	2.09 111	0.55 91	3.57 136	0.20 11	0.20 69	3.68 257	0.64 211	5.90 140	3.52 72	5.91 194	4.41 136	3.42 172	1.51 164	7.07 215	0.95 85	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 145	0.10 53
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
iGMRVC	2.09 111	0.56 102	3.59 141	0.20 11	0.21 78	3.68 257	0.71 233	5.89 135	3.53 76	5.92 199	4.46 141	3.44 178	1.51 164	6.93 209	0.98 89	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 145	0.09 48

iRAFT	2.09 111	0.55 91	3.57 136	0.20 11	0.20 69	3.68 257	0.64 211	5.90 140	3.52 72	5.91 194	4.41 136	3.42 172	1.51 164	7.07 215	0.95 85	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 145	0.10 53

rafts_anoy	2.09 111	1.42 316	3.34 107	2.87 384	2.72 382	2.46 122	0.17 86	6.20 161	6.48 236	3.40 122	2.25 75	1.91 124	1.32 147	3.59 91	1.75 190	0.01 154	1.52 455	0.00 1	0.01 214	0.06 98	0.28 162

MM-Stereo_test3	2.10 115	0.94 223	2.59 43	1.66 223	3.95 425	2.42 116	0.78 250	6.58 178	7.29 276	1.94 94	4.90 151	1.23 97	0.65 90	3.77 96	1.38 149	0.00 1	0.83 350	0.00 1	0.00 1	0.38 377	0.77 277

s12784h	2.10 115	0.38 14	3.31 103	0.17 10	0.09 18	4.89 314	0.13 64	7.34 216	8.06 304	3.87 138	4.47 143	0.60 77	1.19 142	6.78 200	0.63 29	0.01 154	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.04 21

DIP-Stereo	2.12 117	0.98 234	3.94 172	0.20 11	0.11 23	4.73 310	0.13 64	9.27 273	4.40 137	6.46 225	5.03 155	0.45 63	0.72 96	3.79 97	1.94 206	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.05 87	0.24 150
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
11t1	2.13 118	0.67 139	3.98 176	2.69 370	0.85 230	2.59 136	0.07 32	7.40 220	3.89 107	3.75 132	3.57 118	1.24 98	1.96 187	4.68 127	1.97 208	0.10 366	1.13 412	0.00 1	0.22 358	0.09 145	1.66 369

test-1	2.14 119	0.54 86	6.32 324	1.07 154	1.22 287	2.13 95	0.54 180	6.40 171	4.80 164	3.55 125	5.23 160	4.02 202	0.71 95	1.95 42	2.15 222	0.08 351	0.98 386	0.00 1	0.08 278	0.02 16	1.07 312

rvit_stereo_0075_2	2.15 120	0.39 20	6.61 333	0.67 102	1.95 350	1.74 62	0.10 46	7.81 235	6.03 215	2.97 111	4.01 127	3.07 158	0.57 83	5.49 150	1.13 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.34 178

DeepStereo_RVC	2.15 120	0.55 91	3.26 98	0.21 20	0.19 61	3.47 233	0.68 223	5.76 127	3.60 82	6.36 220	4.19 131	3.42 172	4.44 298	5.04 135	1.59 164	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 145	0.18 108

EKT-Stereo	2.16 122	0.61 117	3.78 154	2.31 332	4.40 433	1.47 31	0.24 108	5.54 110	4.22 125	3.16 118	3.58 119	3.53 184	2.20 197	5.66 155	1.40 151	0.04 311	0.36 302	0.00 1	0.09 286	0.06 98	0.58 235

raftrobust	2.16 122	1.31 295	2.76 58	2.38 342	3.33 401	2.72 154	0.51 174	5.34 96	4.64 151	6.13 209	3.98 126	1.63 113	2.51 212	3.02 83	1.64 175	0.00 1	0.76 345	0.00 1	0.02 233	0.14 229	0.27 158

Gwc-CoAtRS	2.16 122	0.42 29	3.13 88	1.28 175	0.31 105	3.52 239	0.39 140	6.56 177	6.31 227	5.38 180	5.11 157	5.47 262	1.70 177	2.00 46	1.08 107	0.01 154	0.19 270	0.00 1	0.25 368	0.02 16	0.16 97

tg	2.18 125	1.13 264	2.74 57	0.84 129	0.13 36	4.33 297	0.05 20	6.21 162	4.90 168	4.06 143	5.30 170	2.55 141	0.92 111	7.28 229	0.99 91	0.00 1	0.60 325	0.00 1	0.00 1	0.37 374	1.12 319

test_1	2.18 125	0.38 14	3.87 160	1.54 209	0.91 238	1.38 24	0.80 253	5.36 103	5.53 194	7.12 266	1.86 63	4.05 204	0.41 56	6.65 190	1.17 121	0.00 1	0.99 389	0.00 1	0.28 387	0.20 284	1.08 314

raft+_RVC	2.18 125	1.49 327	3.14 89	2.77 374	2.01 352	1.40 26	0.10 46	7.02 200	5.35 183	2.99 113	5.54 177	1.19 95	1.34 152	4.98 132	1.49 155	0.00 1	1.45 448	0.00 1	0.00 1	0.14 229	1.11 316

RCA-Stereo	2.19 128	0.46 48	3.22 94	0.47 71	0.33 112	2.27 103	0.47 156	5.60 116	15.20 412	2.86 107	5.61 178	0.78 82	3.15 232	1.71 30	0.48 7	0.00 1	0.90 366	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.26 155

test-3	2.19 128	0.38 14	3.88 165	1.55 210	0.91 238	1.39 25	0.80 253	5.36 103	5.51 192	7.36 285	1.90 64	4.05 204	0.42 58	6.67 192	1.17 121	0.00 1	0.99 389	0.00 1	0.28 387	0.20 284	1.08 314

anonymousdsp2	2.20 130	0.57 108	4.59 229	1.69 230	0.82 225	3.58 243	0.48 166	8.57 247	3.63 86	3.37 120	3.03 97	3.32 163	1.00 117	5.57 152	0.80 55	0.01 154	0.94 373	0.02 359	0.15 316	0.06 98	1.89 412

DCRE	2.21 131	0.95 225	3.17 90	2.10 289	1.30 303	1.86 69	0.05 20	5.33 95	4.69 155	3.59 127	9.37 287	3.81 193	1.18 137	2.34 65	1.22 132	0.01 154	0.97 380	0.00 1	0.30 394	0.04 69	1.97 417

gcap-zeroshot	2.22 132	0.68 141	5.64 288	0.79 120	1.15 276	3.33 222	0.73 238	7.14 209	4.59 149	3.86 137	1.79 61	8.42 338	0.56 82	3.00 82	0.89 72	0.02 247	0.66 330	0.00 1	0.26 381	0.01 6	0.83 283

LL-Strereo2	2.22 132	1.39 312	3.39 112	1.26 172	1.01 253	3.73 262	1.47 325	6.47 175	4.61 150	4.66 158	2.64 86	4.17 212	0.37 46	6.03 165	1.61 166	0.09 362	0.24 284	0.00 1	0.08 278	0.08 130	1.16 322

test_3	2.22 132	0.39 20	4.20 197	1.51 205	0.90 235	1.29 18	0.74 242	5.34 96	6.37 230	6.64 239	1.96 66	4.24 218	0.45 70	6.63 188	1.17 121	0.00 1	1.00 393	0.00 1	0.28 387	0.19 275	1.01 303

U	2.23 135	0.36 11	2.93 68	0.26 34	8.08 468	11.12 413	0.00 1	3.68 24	1.12 3	0.29 4	0.52 19	0.16 7	0.08 2	0.83 1	0.30 1	0.00 1	0.00 1	9.75 476	5.13 485	0.02 16	0.02 5

MSKI-zero shot	2.23 135	0.49 68	2.49 34	1.60 213	0.81 223	2.69 149	0.29 118	6.82 191	2.50 24	4.37 152	7.61 240	3.65 190	0.26 16	8.62 323	0.63 29	0.01 154	1.09 405	0.00 1	0.25 368	0.03 45	0.46 215

cross-raft	2.25 137	0.48 60	2.96 77	1.87 256	0.94 242	3.72 261	0.47 156	7.61 227	4.15 120	5.37 179	5.68 181	6.17 286	1.40 154	2.15 54	1.06 104	0.01 154	0.22 278	0.00 1	0.19 336	0.03 45	0.41 202

GCAP-BAT	2.26 138	0.61 117	3.67 147	1.48 203	0.81 223	4.32 295	0.77 249	4.87 72	4.04 117	3.97 141	5.41 171	4.38 224	0.59 86	6.20 172	1.17 121	0.02 247	1.14 419	0.00 1	0.55 433	0.07 117	1.22 327

DCANet-4	2.26 138	0.43 30	6.69 339	0.40 57	0.20 69	1.70 53	0.13 64	5.73 125	9.44 342	6.01 202	5.29 165	1.12 94	2.77 223	2.49 70	2.21 225	0.01 154	0.00 1	0.01 326	0.00 1	0.02 16	0.61 243

CFNet-RSSM	2.26 138	0.43 30	3.24 96	1.28 175	0.31 105	3.19 208	0.40 141	7.62 229	7.29 276	5.88 192	4.68 145	5.32 259	1.68 175	2.26 60	1.04 101	0.01 154	0.09 235	0.00 1	0.31 398	0.03 45	0.16 97

MIPNet	2.27 141	1.14 265	5.55 284	0.49 74	0.22 85	2.03 82	0.19 93	7.60 226	6.17 222	5.83 191	4.16 129	2.05 130	3.44 253	3.65 93	2.23 230	0.00 1	0.01 121	0.01 326	0.01 214	0.24 318	0.48 218

NRIStereo	2.27 141	0.52 80	3.35 109	1.26 172	0.17 54	3.04 197	0.84 266	5.96 147	3.74 92	6.27 213	3.44 106	4.13 209	1.80 185	8.31 303	2.11 219	0.00 1	0.10 241	0.00 1	0.00 1	0.12 196	0.20 123

H2IRNET	2.29 143	0.86 194	3.38 110	1.51 205	0.11 23	1.97 77	0.13 64	5.15 86	7.19 271	1.26 79	7.77 245	5.80 279	3.31 243	5.09 138	1.66 180	0.01 154	0.00 1	0.04 387	0.17 327	0.27 337	0.10 53

x	2.30 144	0.82 177	3.85 157	2.23 311	0.72 205	2.12 93	0.81 257	9.48 280	4.82 165	3.83 135	2.76 88	3.49 182	2.30 204	3.48 90	2.25 231	0.00 1	1.13 412	0.00 1	0.22 358	0.09 145	1.66 369

1test111	2.31 145	0.93 214	3.39 112	3.05 395	0.39 130	5.69 330	0.55 184	9.15 266	4.33 129	1.42 80	3.48 110	0.33 46	3.65 263	4.95 130	2.06 216	0.00 1	1.14 419	0.00 1	0.03 245	0.09 145	1.65 365

Any-RAFT	2.33 146	0.36 11	2.35 30	1.58 212	0.84 227	4.93 315	0.55 184	9.10 264	5.93 213	4.30 150	4.90 151	5.79 278	2.22 199	2.75 74	0.51 11	0.02 247	0.32 294	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.18 108

testlalala2	2.34 147	0.64 128	2.49 34	9.58 467	6.50 458	3.57 242	0.18 90	5.34 96	3.20 51	3.87 138	4.57 144	3.12 160	0.52 76	1.49 21	0.44 5	0.00 1	0.31 293	0.00 1	0.43 423	0.12 196	0.40 193

DCANet	2.35 148	0.96 228	5.51 277	0.39 55	0.19 61	1.72 60	0.25 112	6.06 151	9.33 339	6.31 215	5.42 172	1.44 106	4.14 289	2.22 56	2.28 236	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 69	0.66 261

FENet	2.35 148	0.59 113	3.28 100	2.32 334	0.27 99	2.78 164	0.13 64	7.68 232	6.09 216	5.38 180	2.12 68	4.84 241	3.33 248	4.98 132	2.66 252	0.02 247	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.04 69	0.40 193

dd	2.36 150	1.93 369	6.03 308	0.83 127	0.12 31	1.80 65	0.17 86	5.30 93	11.82 384	2.98 112	3.64 121	1.50 109	1.21 143	5.25 141	3.92 301	0.13 372	0.01 121	0.04 387	0.22 358	0.10 166	0.14 75

FACV-RUCA	2.38 151	0.44 39	4.18 194	1.33 180	2.87 385	2.45 120	1.21 309	8.68 250	6.12 218	4.07 144	7.28 232	1.25 99	2.00 189	3.37 88	1.62 168	0.01 154	0.03 179	0.10 411	0.05 267	0.36 371	0.29 165

NF-Stereo	2.38 151	0.48 60	3.88 165	2.17 300	0.11 23	3.43 227	0.42 146	7.08 208	3.75 94	6.91 252	5.29 165	2.65 145	1.33 149	8.40 309	1.67 183	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.02 5

OCTAStereo	2.38 151	0.48 60	3.90 167	2.16 295	0.11 23	3.42 225	0.42 146	7.06 203	3.74 92	6.91 252	5.26 161	2.63 144	1.32 147	8.41 311	1.70 186	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.01 1

PSM-softLoss	2.38 151	0.48 60	4.28 200	1.94 268	0.19 61	2.73 155	0.38 137	6.67 182	3.50 65	6.33 216	6.33 204	2.93 151	0.97 115	8.90 334	1.88 198	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.03 12

KMStereo	2.38 151	0.48 60	4.28 200	1.94 268	0.19 61	2.73 155	0.38 137	6.67 182	3.50 65	6.33 216	6.33 204	2.93 151	0.97 115	8.90 334	1.88 198	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.03 12

RE-Stereo	2.38 151	0.48 60	3.91 168	2.17 300	0.11 23	3.43 227	0.42 146	7.07 205	3.75 94	6.91 252	5.26 161	2.62 142	1.33 149	8.41 311	1.72 188	0.01 154	0.00 1	0.01 326	0.00 1	0.03 45	0.01 1

TVStereo	2.38 151	0.48 60	3.91 168	2.17 300	0.11 23	3.43 227	0.42 146	7.07 205	3.75 94	6.91 252	5.26 161	2.62 142	1.33 149	8.41 311	1.72 188	0.01 154	0.00 1	0.01 326	0.00 1	0.03 45	0.01 1

RALCasStereoNet	2.39 158	1.73 353	3.59 141	2.38 342	2.69 381	2.84 170	0.18 90	5.29 92	4.94 169	2.45 100	5.62 180	2.22 133	0.79 107	7.48 251	1.63 171	0.00 1	1.75 458	0.00 1	0.00 1	0.14 229	2.03 422

GANet-ADL	2.40 159	0.65 130	3.92 170	2.22 308	0.11 23	2.23 98	0.47 156	9.29 275	7.27 274	4.77 159	5.95 190	3.96 199	1.26 146	3.08 84	2.27 234	0.04 311	0.08 228	0.02 359	0.00 1	0.15 245	0.21 128

ACVNet-DCA	2.41 160	0.93 214	3.39 112	3.05 395	0.39 130	5.69 330	0.55 184	9.15 266	4.33 129	1.42 80	3.48 110	0.33 46	3.65 263	8.26 292	0.70 40	0.00 1	1.14 419	0.00 1	0.03 245	0.09 145	1.65 365

StereoVision	2.42 161	1.18 271	5.14 255	1.15 159	2.64 379	1.89 70	0.28 116	6.61 180	4.72 156	2.14 96	10.52 315	3.84 194	0.52 76	5.33 144	2.29 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 196	0.04 21

CAS	2.42 161	0.37 13	2.30 29	11.49 473	3.97 426	1.65 47	0.02 9	4.08 40	2.84 34	0.51 26	1.65 51	0.25 30	0.28 22	1.73 32	0.92 78	10.05 481	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.01 6	6.26 469

qqq	2.44 163	0.85 186	4.33 205	1.73 239	0.71 202	1.98 78	0.38 137	9.15 266	4.33 129	3.37 120	4.34 133	4.63 233	2.83 226	4.95 130	2.06 216	0.00 1	1.13 412	0.00 1	0.25 368	0.09 145	1.65 365

IPLGR	2.46 164	0.68 141	7.02 348	0.22 23	0.16 51	2.01 80	0.22 102	7.01 197	6.62 244	7.10 265	5.92 189	2.91 150	2.27 201	5.12 139	1.52 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 196	0.41 202

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 165	1.23 286	3.48 123	1.61 214	1.09 267	1.63 45	0.15 77	5.80 130	6.43 233	7.32 283	9.91 300	3.05 155	1.71 178	2.33 64	1.75 190	0.01 154	0.71 341	0.00 1	0.00 1	0.28 340	1.19 324

AIO-test1	2.49 166	1.41 313	3.78 154	0.87 133	5.11 451	2.46 122	0.93 286	6.49 176	14.84 409	0.95 66	2.85 92	0.92 86	0.31 30	6.05 168	1.88 198	0.15 377	0.07 224	0.00 1	0.21 351	0.21 294	0.31 171

RAFT-Test	2.49 166	0.45 44	4.35 207	1.89 260	1.28 296	4.83 312	0.68 223	7.19 210	4.51 144	5.00 168	7.09 226	6.81 302	1.12 125	2.22 56	1.16 120	0.01 154	0.63 328	0.00 1	0.33 403	0.05 87	0.20 123

riskmin	2.49 166	0.22 1	3.34 107	2.33 336	1.78 333	2.89 185	0.46 154	7.35 217	6.95 262	2.75 105	1.67 52	6.75 298	5.08 330	3.24 87	1.93 205	0.00 1	0.99 389	0.00 1	0.27 386	0.02 16	1.73 386

ADStereo(finetuned)	2.50 169	0.95 225	6.60 332	0.39 55	0.20 69	1.72 60	0.24 108	6.06 151	9.31 338	6.30 214	5.42 172	1.44 106	6.22 360	2.25 59	2.14 221	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 69	0.65 253

PFNet+	2.52 170	0.47 54	4.97 248	0.95 145	0.18 58	3.12 203	0.73 238	4.98 77	6.97 263	7.95 301	6.38 207	2.51 139	1.18 137	8.05 284	1.82 193	0.03 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.05 27

tt1	2.53 171	0.91 209	3.53 129	2.92 385	0.53 167	5.60 327	0.61 202	5.55 111	10.56 358	1.54 85	3.54 117	0.34 50	3.00 229	8.20 290	0.68 34	0.00 1	1.13 412	0.00 1	0.03 245	0.11 179	1.88 409

ICVP	2.53 171	0.47 54	3.64 145	1.20 167	0.69 196	2.71 152	0.84 266	10.63 310	4.66 153	4.31 151	8.99 272	2.75 147	1.93 186	2.91 79	4.07 308	0.06 336	0.24 284	0.01 326	0.01 214	0.13 218	0.26 155
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
fff	2.54 173	0.93 214	5.51 277	0.32 38	0.14 40	1.70 53	0.11 51	6.19 158	12.69 393	6.03 204	5.29 165	1.43 103	5.28 337	2.37 66	2.21 225	0.01 154	0.00 1	0.01 326	0.00 1	0.02 16	0.61 243

csc	2.54 173	0.93 214	5.51 277	0.32 38	0.14 40	1.70 53	0.11 51	6.19 158	12.69 393	6.03 204	5.29 165	1.43 103	5.28 337	2.37 66	2.21 225	0.01 154	0.00 1	0.01 326	0.00 1	0.02 16	0.61 243

cscssc	2.54 173	0.93 214	5.51 277	0.32 38	0.14 40	1.70 53	0.11 51	6.19 158	12.69 393	6.03 204	5.29 165	1.43 103	5.28 337	2.37 66	2.21 225	0.01 154	0.00 1	0.01 326	0.00 1	0.02 16	0.61 243

cc1	2.56 176	0.93 214	3.39 112	3.05 395	0.39 130	5.69 330	0.55 184	5.34 96	10.76 364	1.42 80	3.48 110	0.33 46	3.65 263	8.26 292	0.70 40	0.00 1	1.14 419	0.00 1	0.03 245	0.12 196	1.89 412

IGEV_Zeroshot_test	2.57 177	0.63 125	5.70 295	1.93 266	0.87 232	2.63 140	0.85 271	8.94 260	4.55 147	5.30 177	5.48 175	5.23 258	1.38 153	3.76 95	1.32 144	0.00 1	0.69 336	0.00 1	0.18 333	0.19 275	1.72 384

test_4	2.58 178	0.70 151	3.30 101	0.43 62	0.30 103	3.97 277	1.11 306	3.91 34	3.83 101	4.15 147	17.20 403	3.44 178	0.52 76	6.60 186	1.58 161	0.00 1	0.13 255	0.00 1	0.11 299	0.20 284	0.20 123

DisPM	2.59 179	0.47 54	4.32 204	1.89 260	0.20 69	3.42 225	0.63 208	5.56 114	5.60 196	8.66 334	7.05 224	2.82 149	1.03 120	9.05 345	1.07 106	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.04 21

RAFT+CT+SA	2.59 179	1.19 273	3.55 133	1.09 155	2.21 360	3.14 206	0.90 280	7.59 224	5.65 198	2.76 106	8.21 262	2.04 129	1.57 171	8.84 331	1.31 142	0.02 247	0.34 298	0.00 1	0.38 414	0.22 301	0.73 272

R-Stereo Train	2.60 181	0.46 48	2.94 70	1.10 157	0.18 58	3.61 245	0.60 198	6.88 193	3.50 65	9.13 351	17.23 404	1.77 118	0.77 102	2.03 48	1.65 177	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.21 128

RAFT-Stereo	2.60 181	0.46 48	2.94 70	1.10 157	0.18 58	3.61 245	0.60 198	6.88 193	3.50 65	9.13 351	17.23 404	1.77 118	0.77 102	2.03 48	1.65 177	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.21 128
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CASS	2.62 183	0.57 108	4.28 200	0.90 138	0.38 127	3.45 230	0.22 102	9.91 287	4.46 140	7.33 284	7.92 252	3.53 184	3.59 259	4.16 109	1.49 155	0.03 286	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.05 87	0.06 36
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLG	2.63 184	1.09 254	5.67 292	0.73 110	0.31 105	3.00 194	0.25 112	6.84 192	6.02 214	7.93 300	6.31 203	1.91 124	1.72 180	7.47 248	2.53 245	0.01 154	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.29 348	0.58 235

Pruner-Stereo	2.66 185	0.61 117	3.54 131	1.93 266	0.25 93	3.47 233	0.74 242	6.60 179	5.66 202	8.98 344	6.12 193	4.39 225	1.11 124	7.27 228	2.34 241	0.03 286	0.00 1	0.02 359	0.00 1	0.03 45	0.04 21

ACRE	2.67 186	1.66 343	6.50 329	0.72 107	2.03 354	2.65 147	0.84 266	5.97 148	5.52 193	7.85 298	9.23 278	1.72 115	1.09 122	4.09 107	2.73 260	0.02 247	0.19 270	0.02 359	0.08 278	0.26 327	0.21 128

RALAANet	2.68 187	1.71 348	4.73 238	2.79 376	0.80 221	3.30 218	0.15 77	7.92 237	5.92 212	5.79 189	6.06 191	3.51 183	1.13 126	6.76 197	2.28 236	0.00 1	0.28 290	0.00 1	0.10 292	0.27 337	0.13 71

rvit_105_1	2.69 188	1.34 301	6.85 344	1.89 260	0.09 18	1.94 75	3.50 387	6.38 169	9.00 330	4.98 165	2.19 71	3.57 186	1.56 170	7.31 232	3.03 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 233	0.06 98	0.16 97

IPLGR_C	2.69 188	1.75 355	6.20 315	0.79 120	2.06 356	2.64 145	0.86 274	6.36 168	5.64 197	8.13 315	9.26 280	1.69 114	1.15 134	3.79 97	2.80 265	0.02 247	0.20 275	0.02 359	0.08 278	0.26 327	0.18 108

GES	2.69 188	0.72 158	5.34 266	1.82 251	0.05 5	4.51 303	1.04 298	10.39 301	4.18 122	5.53 186	6.72 214	1.92 127	3.30 241	5.16 140	2.67 253	0.06 336	0.01 121	0.06 398	0.01 214	0.20 284	0.14 75

MyStereo06	2.71 191	1.05 250	5.43 274	1.39 188	1.20 284	2.57 132	0.10 46	10.39 301	4.79 163	5.54 187	6.16 194	6.39 290	2.33 206	3.40 89	1.35 148	0.01 154	1.24 434	0.00 1	0.21 351	0.13 218	0.50 219

TRStereo	2.71 191	3.79 436	5.46 275	2.19 303	2.22 362	2.98 193	1.07 301	9.83 286	4.39 136	3.46 123	3.48 110	3.92 198	0.77 102	6.43 180	1.70 186	0.03 286	0.63 328	0.00 1	0.29 392	0.11 179	1.49 350

HHNet	2.71 191	0.69 144	3.31 103	0.25 30	0.39 130	2.80 167	0.90 280	6.33 165	5.68 203	7.51 289	13.70 367	0.94 88	3.14 231	5.42 148	2.54 250	0.14 375	0.02 154	0.06 398	0.00 1	0.24 318	0.07 41

BUS	2.72 194	0.43 30	3.76 150	0.70 104	0.50 153	7.31 365	0.48 166	9.93 288	5.65 198	6.50 226	6.23 197	5.21 255	1.18 137	4.27 111	1.89 202	0.01 154	0.03 179	0.03 377	0.00 1	0.06 98	0.14 75

CIPLG	2.72 194	1.69 344	6.02 306	0.80 123	2.14 358	2.66 148	0.84 266	5.90 140	5.59 195	8.12 314	9.58 291	1.74 116	1.14 128	4.53 122	2.82 266	0.02 247	0.19 270	0.02 359	0.09 286	0.26 327	0.22 134

xx1	2.73 196	0.93 214	3.39 112	3.05 395	0.39 130	5.69 330	0.55 184	5.34 96	10.76 364	1.42 80	3.48 110	4.63 233	2.83 226	8.26 292	0.70 40	0.00 1	1.14 419	0.00 1	0.25 368	0.09 145	1.65 365

HCRNet	2.74 197	0.83 180	4.19 195	0.45 66	3.31 400	2.18 96	0.22 102	7.59 224	5.76 207	6.08 207	4.89 150	5.21 255	2.74 220	8.04 283	3.10 274	0.00 1	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.09 48

EAI-Stereo	2.75 198	0.54 86	3.17 90	0.91 140	1.28 296	4.02 280	5.30 414	12.39 356	4.76 158	2.51 101	7.10 227	1.22 96	0.94 114	6.03 165	1.96 207	0.01 154	0.56 322	0.00 1	1.38 459	0.04 69	0.95 298

test_sample2	2.79 199	0.59 113	4.40 209	2.38 342	0.43 142	2.58 135	0.15 77	10.14 295	5.78 208	4.23 149	5.86 182	4.31 221	4.02 283	6.34 177	2.00 213	0.00 1	0.96 377	0.00 1	0.12 305	0.07 117	1.37 345

MIM_Stereo	2.83 200	1.20 281	5.27 261	1.41 193	1.16 278	3.07 198	0.33 130	6.67 182	3.95 111	5.17 174	10.11 304	4.25 219	1.73 182	8.32 304	1.64 175	0.00 1	0.36 302	0.00 1	0.01 214	0.22 301	1.69 377

RAFT_R40	2.83 200	0.46 48	3.85 157	1.38 187	0.32 111	3.78 265	0.97 288	6.16 157	4.82 165	9.74 373	6.35 206	4.96 247	3.94 282	8.78 329	1.05 102	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 69	0.03 12

GwcNet-ADL	2.85 202	0.61 117	4.38 208	0.92 141	0.33 112	2.05 83	0.67 220	8.85 256	9.65 344	6.36 220	6.71 213	4.11 208	1.71 178	5.97 163	4.22 311	0.08 351	0.06 211	0.00 1	0.00 1	0.07 117	0.16 97

SST-Stereo	2.86 203	0.45 44	3.64 145	1.46 199	0.36 122	3.94 274	0.80 253	6.07 153	4.46 140	10.96 399	6.21 196	4.94 246	4.14 289	8.85 332	0.93 80	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 69	0.03 12

ACVNet	2.86 203	0.96 228	3.87 160	0.86 131	0.61 183	2.63 140	0.54 180	8.93 258	6.12 218	5.09 169	9.32 285	5.70 274	3.84 272	2.68 72	5.56 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 327	0.23 141

AFF-stereo	2.87 205	1.31 295	3.26 98	1.87 256	0.38 127	1.68 50	0.09 41	6.38 169	7.07 265	6.52 230	11.90 343	6.08 283	2.32 205	5.05 136	1.65 177	0.02 247	0.66 330	0.00 1	0.00 1	0.29 348	0.94 296

test_sample1	2.88 206	0.63 125	4.46 211	2.38 342	0.68 193	2.61 137	0.05 20	10.51 306	5.36 185	4.50 155	4.81 148	3.76 192	5.94 353	6.10 170	2.96 268	0.00 1	0.99 389	0.00 1	0.11 299	0.07 117	1.67 372

HH	2.88 206	0.82 177	4.07 186	1.71 234	0.54 171	4.71 308	0.69 226	8.72 253	3.57 80	1.80 90	6.49 210	7.81 321	3.92 280	8.93 337	0.99 91	0.00 1	1.06 401	0.00 1	0.03 245	0.05 87	1.69 377

HanStereo	2.88 206	0.82 177	4.07 186	1.71 234	0.54 171	4.71 308	0.69 226	8.72 253	3.57 80	1.80 90	6.49 210	7.81 321	3.92 280	8.93 337	0.99 91	0.00 1	1.06 401	0.00 1	0.03 245	0.05 87	1.69 377

raft_robust	2.91 209	1.71 348	3.42 119	1.36 182	0.57 177	1.53 38	0.12 55	7.06 203	9.09 332	6.96 259	7.21 230	4.43 226	2.09 193	9.40 355	1.61 166	0.03 286	0.93 368	0.00 1	0.21 351	0.17 258	0.38 190

BSDual-CNN	2.91 209	0.43 30	3.76 150	0.70 104	0.50 153	6.97 355	1.58 331	9.93 288	5.65 198	6.50 226	6.23 197	6.17 286	2.50 210	4.27 111	2.67 253	0.01 154	0.03 179	0.03 377	0.00 1	0.06 98	0.14 75

GMStereo_Zeroshot	2.92 211	2.33 399	6.12 310	1.66 223	0.36 122	3.61 245	0.09 41	5.95 146	6.20 223	7.15 269	7.11 228	8.37 334	0.91 110	6.17 171	1.97 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 301	0.14 75

UDGNet	2.92 211	7.79 461	4.92 245	3.01 390	0.08 14	2.96 190	0.20 96	4.77 66	8.93 326	2.91 110	2.85 92	0.95 89	1.00 117	6.46 181	1.66 180	1.46 448	0.00 1	5.33 474	0.92 448	1.95 449	0.19 117

LCNet	2.94 213	0.55 91	2.57 39	1.03 152	0.59 181	2.05 83	1.55 330	5.51 107	4.19 123	6.08 207	10.58 317	4.54 227	6.63 369	7.59 259	0.90 74	0.01 154	0.00 1	0.01 326	0.76 443	0.31 358	3.43 453

RAFT	2.94 213	1.29 292	4.06 185	1.36 182	0.50 153	2.39 114	0.91 283	6.11 155	3.25 54	6.64 239	7.30 233	9.96 356	4.20 291	6.03 165	2.21 225	0.00 1	1.02 395	0.00 1	0.02 233	0.54 405	1.01 303

XX-Stereo	2.95 215	0.48 60	7.08 353	2.84 382	2.51 376	1.63 45	0.20 96	6.15 156	3.38 62	2.38 99	16.00 391	6.90 305	0.25 14	6.40 179	1.14 116	0.00 1	0.66 330	0.00 1	0.31 398	0.16 249	0.57 233

ccs_rob	2.95 215	0.55 91	4.53 221	0.42 59	0.25 93	2.84 170	0.12 55	8.58 248	8.13 305	7.18 271	10.36 309	6.44 292	2.05 192	5.28 143	1.97 208	0.00 1	0.02 154	0.01 326	0.00 1	0.06 98	0.23 141

AnonymousM	2.96 217	7.19 458	1.41 2	0.92 141	0.06 9	2.37 112	0.52 176	6.05 150	3.83 101	4.97 164	2.37 78	1.91 124	1.00 117	2.23 58	1.06 104	0.01 154	0.57 324	17.64 482	4.90 481	0.02 16	0.27 158

CFNet_pseudo	2.96 217	0.55 91	4.51 217	0.43 62	0.24 89	2.83 168	0.12 55	8.59 249	8.13 305	7.20 274	10.41 310	6.47 293	2.04 191	5.27 142	2.00 213	0.00 1	0.02 154	0.01 326	0.00 1	0.06 98	0.23 141

AIO-test2	2.98 219	1.88 362	4.72 237	1.67 227	3.34 403	2.64 145	0.06 27	6.96 196	15.70 419	2.65 102	7.31 234	0.93 87	0.57 83	5.81 160	1.20 127	3.30 465	0.09 235	0.00 1	0.09 286	0.22 301	0.43 214

IRAFT_RVC	2.98 219	0.66 134	4.23 199	2.20 304	0.40 135	2.91 187	5.04 411	7.03 201	4.21 124	6.59 236	5.52 176	5.02 251	4.77 315	8.41 311	2.30 240	0.01 154	0.17 267	0.01 326	0.00 1	0.03 45	0.05 27

DN-CSS_ROB	3.00 221	2.14 383	7.33 357	2.67 369	0.78 217	3.13 204	0.07 32	6.68 186	4.22 125	5.51 185	12.12 346	2.33 134	1.21 143	8.69 326	2.51 244	0.03 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 383	0.15 88

111	3.05 222	1.41 313	5.51 277	0.32 38	0.14 40	2.83 168	0.68 223	6.76 189	14.21 406	3.59 127	9.11 275	5.50 263	3.30 241	4.05 101	2.43 242	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 218	1.02 307

PFNet	3.06 223	0.59 113	6.13 311	2.26 320	0.84 227	3.08 199	0.73 238	7.38 219	5.35 183	10.20 378	6.06 191	4.72 235	2.10 196	8.47 316	2.25 231	0.19 390	0.06 211	0.00 1	0.11 299	0.20 284	0.42 207

mmm	3.07 224	0.76 163	4.50 216	2.27 324	1.24 291	3.75 263	0.12 55	10.03 292	5.12 176	6.43 222	11.19 328	3.10 159	3.20 234	4.54 123	1.78 192	0.02 247	1.19 430	0.00 1	0.30 394	0.09 145	1.79 395

DMCA	3.08 225	1.10 255	6.20 315	1.82 251	0.90 235	3.80 268	0.55 184	9.76 283	5.42 188	6.56 235	6.47 209	7.06 310	2.09 193	4.05 101	5.46 344	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.11 179	0.16 97

iRaft-Stereo_20w	3.11 226	0.49 68	6.09 309	1.01 149	1.25 292	3.99 278	1.00 293	14.00 404	4.73 157	6.70 247	6.27 202	2.34 135	2.28 203	7.29 231	1.58 161	0.01 154	0.75 343	0.00 1	0.73 442	0.10 166	1.63 363

HITNet	3.11 226	1.38 311	5.35 268	2.23 311	0.12 31	5.59 326	0.58 193	9.95 291	5.72 205	6.62 238	7.91 251	3.90 197	3.24 237	4.39 116	4.58 326	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 130	0.57 233
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
TestStereo1	3.12 228	1.34 301	4.67 234	3.47 418	0.71 202	2.50 125	1.45 323	7.27 212	8.71 320	4.91 162	9.28 282	2.34 135	3.61 260	9.44 356	1.62 168	0.00 1	0.33 296	0.00 1	0.00 1	0.30 351	0.40 193

SA-5K	3.12 228	1.34 301	4.67 234	3.47 418	0.71 202	2.50 125	1.45 323	7.27 212	8.71 320	4.91 162	9.28 282	2.34 135	3.61 260	9.44 356	1.62 168	0.00 1	0.33 296	0.00 1	0.00 1	0.30 351	0.40 193

PCWNet_CMD	3.14 230	0.51 75	4.47 213	0.44 65	0.26 98	2.87 183	0.15 77	9.66 282	9.78 346	7.28 279	11.50 333	6.84 304	2.40 207	4.47 119	1.83 194	0.01 154	0.02 154	0.02 359	0.00 1	0.06 98	0.29 165

OMP-Stereo	3.15 231	1.19 273	3.49 124	4.34 444	0.51 160	2.20 97	1.21 309	6.67 182	6.52 238	7.99 305	6.24 201	8.38 336	2.44 209	9.65 363	1.92 204	0.01 154	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.08 130	0.15 88

MSMDNet	3.15 231	0.51 75	4.48 215	0.46 69	0.25 93	2.88 184	0.16 82	9.79 285	9.82 347	7.24 276	11.36 331	6.82 303	2.41 208	4.47 119	1.86 196	0.01 154	0.02 154	0.02 359	0.00 1	0.06 98	0.30 169

test_5	3.16 233	1.18 271	4.96 247	2.33 336	3.10 393	4.51 303	1.27 315	7.47 223	7.61 289	3.00 114	7.38 235	5.37 261	4.06 284	8.28 297	1.54 158	0.00 1	0.34 298	0.00 1	0.02 233	0.21 294	0.62 248

PSMNet-ADL	3.17 234	0.56 102	3.00 83	1.55 210	0.40 135	5.97 338	0.28 116	9.06 261	5.75 206	3.56 126	6.80 217	8.33 332	4.51 300	7.65 262	5.51 345	0.03 286	0.09 235	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.28 162

iRaft-Stereo_5w	3.20 235	1.27 290	5.27 261	0.27 36	0.99 249	2.71 152	0.58 193	5.75 126	5.85 210	3.03 116	7.88 249	10.08 358	4.08 287	8.40 309	6.09 351	0.00 1	0.25 287	0.00 1	0.12 305	0.31 358	0.95 298

CFNet_ucs	3.23 236	0.56 102	4.59 229	0.59 82	0.37 126	3.29 217	0.19 93	10.47 304	9.02 331	7.78 297	12.57 355	5.59 267	1.74 183	5.39 146	1.86 196	0.00 1	0.04 196	0.01 326	0.00 1	0.10 166	0.33 176

MyStereo05	3.24 237	1.05 250	5.93 302	1.39 188	1.20 284	2.57 132	0.10 46	9.11 265	13.17 399	6.45 224	3.86 124	3.20 161	3.26 239	8.35 306	3.02 269	0.01 154	1.24 434	0.00 1	0.21 351	0.13 218	0.50 219

test_sample3	3.27 238	0.62 123	5.29 265	2.24 315	0.58 180	4.62 306	0.16 82	12.15 350	7.51 283	6.44 223	7.25 231	3.72 191	3.03 230	6.73 194	3.17 279	0.01 154	0.85 356	0.00 1	0.10 292	0.07 117	0.88 288

IIG-Stereo	3.28 239	0.98 234	3.57 136	4.14 436	0.22 85	2.56 131	0.71 233	7.04 202	6.10 217	8.49 327	9.38 288	7.82 323	2.73 219	9.69 369	1.99 211	0.02 247	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.14 75

test_sample4	3.29 240	0.64 128	5.38 269	2.08 288	0.53 167	3.91 271	0.15 77	12.13 347	7.50 282	7.04 260	7.50 237	3.64 189	3.19 233	6.95 210	3.14 276	0.02 247	0.85 356	0.00 1	0.10 292	0.07 117	0.92 294

MyStereo04	3.29 240	1.15 266	6.64 335	1.28 175	1.49 318	2.63 140	0.45 152	10.57 309	13.30 400	4.41 153	3.90 125	3.06 157	3.56 257	7.87 273	3.35 281	0.01 154	1.27 437	0.00 1	0.25 368	0.11 179	0.42 207

MyStereo8	3.30 242	1.69 344	6.28 321	2.51 355	3.79 419	4.22 289	0.07 32	7.43 222	6.39 232	6.51 229	10.13 305	4.23 217	1.45 157	2.79 76	5.08 338	0.06 336	1.49 453	0.00 1	0.40 417	0.26 327	1.33 340

DCVSM-stereo	3.32 243	0.51 75	3.40 118	1.79 245	0.79 218	2.94 188	0.48 166	7.31 214	5.69 204	11.47 410	5.61 178	10.63 369	5.93 352	5.74 157	3.63 285	0.03 286	0.09 235	0.03 377	0.00 1	0.12 196	0.11 62

ARAFT	3.32 243	1.74 354	7.92 374	0.64 92	0.15 46	4.45 300	2.89 365	8.20 242	6.30 226	9.23 356	7.12 229	5.58 266	1.24 145	8.60 320	1.69 185	0.01 154	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.35 368	0.35 183

test_sample5	3.34 245	0.65 130	5.17 257	2.10 289	0.49 150	3.31 219	0.17 86	11.91 341	7.47 280	6.91 252	9.15 276	3.61 187	3.37 250	7.53 254	3.06 272	0.02 247	0.85 356	0.00 1	0.10 292	0.07 117	0.90 289

SA	3.34 245	1.29 292	4.84 240	1.99 280	0.57 177	3.15 207	1.39 321	7.66 231	9.94 348	4.86 161	10.87 324	2.97 154	4.61 310	9.88 377	1.38 149	0.00 1	0.60 325	0.00 1	0.19 336	0.25 326	0.37 187

psmg	3.34 245	0.43 30	3.76 150	0.73 110	0.50 153	8.47 382	2.74 362	10.88 318	5.65 198	8.91 342	8.78 267	6.17 286	2.50 210	4.27 111	2.67 253	0.01 154	0.04 196	0.06 398	0.00 1	0.12 196	0.10 53

AdaStereo	3.34 245	0.74 161	4.00 179	3.10 401	0.51 160	4.22 289	1.25 314	12.84 370	8.39 312	6.33 216	9.55 290	5.77 277	1.54 169	5.53 151	2.74 262	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.15 88
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.
AIO-Stereo-zeroshot	3.35 249	1.28 291	8.51 381	1.86 255	1.83 339	3.51 236	0.31 125	10.50 305	4.32 128	2.74 104	5.87 184	10.30 362	4.53 305	4.66 126	3.16 277	0.02 247	0.87 363	0.00 1	0.97 449	0.38 377	1.43 347

RAFT-345	3.36 250	0.55 91	3.43 120	1.23 169	0.21 78	2.62 138	0.46 154	3.91 34	6.34 228	7.46 288	24.49 442	4.19 213	1.74 183	8.27 296	2.25 231	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.02 5

UCFNet_RVC	3.37 251	1.25 287	3.30 101	2.55 363	1.80 335	3.92 273	1.28 317	12.49 361	7.16 269	5.12 172	7.88 249	8.14 326	4.59 308	5.67 156	2.11 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 229	0.07 41

NINENet	3.38 252	0.81 173	4.16 190	1.88 259	1.40 312	7.31 365	0.48 166	12.95 377	6.64 246	7.29 280	9.24 279	5.21 255	1.18 137	6.72 193	1.89 202	0.17 385	0.08 228	0.07 403	0.00 1	0.09 145	0.03 12

HI	3.39 253	1.19 273	4.03 181	1.46 199	0.19 61	2.26 100	0.04 16	6.21 162	3.86 104	8.51 328	12.61 356	11.86 389	6.44 364	4.55 124	4.27 313	0.00 1	0.06 211	0.00 1	0.00 1	0.12 196	0.15 88

CoSv	3.39 253	1.19 273	4.03 181	1.46 199	0.19 61	2.26 100	0.04 16	6.21 162	3.86 104	8.51 328	12.61 356	11.86 389	6.44 364	4.55 124	4.27 313	0.00 1	0.06 211	0.00 1	0.00 1	0.12 196	0.15 88

ToySt	3.39 253	0.89 207	9.29 403	1.47 202	0.94 242	4.20 288	1.98 345	7.33 215	5.42 188	3.01 115	6.75 215	8.67 342	5.10 331	5.43 149	3.72 290	0.07 344	0.89 364	0.00 1	0.23 362	0.28 340	2.13 428

SFCPSM	3.39 253	0.61 117	5.42 272	0.43 62	0.93 241	8.26 375	2.08 349	15.01 417	5.89 211	7.17 270	7.60 239	3.39 170	2.55 213	5.39 146	2.53 245	0.01 154	0.03 179	0.01 326	0.07 275	0.19 275	0.31 171

ffm	3.41 257	0.98 234	7.03 349	1.64 217	1.07 260	2.84 170	0.47 156	5.55 111	10.56 358	6.68 242	9.59 292	5.66 269	3.87 275	8.20 290	0.68 34	0.00 1	1.13 412	0.00 1	0.19 336	0.11 179	1.88 409

ASMatch	3.41 257	0.62 123	3.59 141	1.99 280	0.48 147	1.91 73	0.66 216	7.01 197	4.43 139	6.25 211	22.02 432	4.56 229	4.72 314	7.78 268	1.85 195	0.01 154	0.01 121	0.00 1	0.03 245	0.02 16	0.21 128

IER	3.42 259	0.91 209	6.38 326	0.73 110	1.60 320	7.07 360	0.55 184	7.07 205	5.45 191	8.17 317	8.89 269	6.13 284	6.13 357	5.36 145	3.77 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 130	0.05 27

GMM-Stereo	3.42 259	0.39 20	3.24 96	0.87 133	0.50 153	2.26 100	4.73 406	5.64 120	3.81 98	7.08 263	16.57 397	6.13 284	3.62 262	7.74 266	1.40 151	0.05 326	0.00 1	0.00 1	0.04 263	0.12 196	4.24 462

PSM-AAD	3.43 261	0.31 7	2.16 23	0.80 123	0.57 177	2.53 129	5.97 418	5.53 109	3.98 114	11.00 400	11.90 343	2.93 151	9.36 417	8.03 281	1.00 94	0.01 154	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.06 98	2.39 439

DualNet	3.48 262	0.65 130	5.17 257	2.10 289	0.49 150	3.31 219	0.17 86	11.91 341	7.47 280	7.18 271	11.56 335	3.61 187	3.37 250	7.53 254	3.06 272	0.02 247	0.85 356	0.00 1	0.10 292	0.07 117	0.90 289

AAGNet	3.50 263	0.49 68	3.38 110	1.91 263	0.41 139	3.66 252	1.02 294	5.14 85	5.16 177	9.65 371	7.75 244	4.91 243	6.23 361	7.45 246	12.73 434	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 87	0.06 36

TransformOpticalFlow	3.50 263	0.83 180	4.85 241	1.09 155	0.31 105	3.52 239	0.14 74	10.32 297	8.02 302	5.78 188	13.25 364	6.63 296	4.91 319	8.36 307	1.63 171	0.00 1	0.01 121	0.01 326	0.00 1	0.06 98	0.24 150

DispNO	3.51 265	1.33 300	8.51 381	2.26 320	1.36 309	3.46 232	0.81 257	8.74 255	6.58 240	6.78 249	7.63 241	6.22 289	4.20 291	7.47 248	4.44 320	0.00 1	0.03 179	0.03 377	0.11 299	0.13 218	0.14 75

testlalala_base	3.54 266	0.53 82	3.53 129	2.31 332	2.22 362	4.04 283	0.61 202	6.91 195	2.73 29	2.69 103	4.17 130	1.78 121	0.51 74	2.02 47	1.08 107	13.13 489	3.23 480	0.00 1	0.35 409	16.60 483	2.27 436

STrans-v2	3.55 267	0.94 223	5.06 252	0.32 38	0.60 182	2.97 192	1.15 307	11.08 322	7.97 301	6.01 202	10.93 325	6.65 297	6.86 374	8.37 308	1.66 180	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.04 69	0.39 192

hknet	3.56 268	0.66 134	5.82 298	0.70 104	1.19 282	6.97 355	1.58 331	9.93 288	7.76 291	6.50 226	6.23 197	9.53 349	2.81 225	7.84 269	3.39 282	0.01 154	0.03 179	0.03 377	0.00 1	0.06 98	0.14 75

gwcnet-sp	3.58 269	2.01 377	8.82 391	2.01 284	0.69 196	7.38 367	1.10 303	9.23 270	6.66 247	9.32 357	5.91 186	4.21 214	3.31 243	6.91 205	3.69 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 318	0.18 108

scenet	3.58 269	2.01 377	8.82 391	2.01 284	0.69 196	7.38 367	1.10 303	9.23 270	6.66 247	9.32 357	5.91 186	4.21 214	3.31 243	6.91 205	3.69 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 318	0.18 108

ssnet	3.58 269	2.01 377	8.82 391	2.01 284	0.69 196	7.38 367	1.10 303	9.23 270	6.66 247	9.32 357	5.91 186	4.21 214	3.31 243	6.91 205	3.69 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 318	0.18 108

DMCA-RVC	3.59 272	1.98 375	8.68 386	2.30 330	1.48 317	3.54 241	0.55 184	8.40 244	5.43 190	9.37 361	5.90 185	8.34 333	3.21 235	7.19 222	4.46 321	0.06 336	0.11 245	0.08 409	0.02 233	0.21 294	0.40 193

test_sample6	3.60 273	0.66 134	5.27 261	2.23 311	0.48 147	3.25 213	0.21 100	11.94 343	7.53 285	7.18 271	11.56 335	3.99 201	3.86 274	8.03 281	3.88 299	0.03 286	0.83 350	0.00 1	0.09 286	0.07 117	0.86 286

CoDeX	3.61 274	0.86 194	5.27 261	1.16 161	1.62 321	6.24 342	2.07 348	13.78 403	6.86 257	7.42 286	9.00 274	4.06 206	3.72 268	6.58 184	3.02 269	0.03 286	0.06 211	0.00 1	0.00 1	0.15 245	0.35 183

RAFT_CTSACE	3.62 275	1.65 341	5.41 271	1.36 182	3.08 391	3.95 276	1.03 295	4.62 62	4.65 152	5.33 178	17.73 411	7.63 318	2.71 218	10.98 394	1.15 117	0.00 1	0.48 317	0.00 1	0.00 1	0.31 358	0.25 153

GANet-RSSM	3.67 276	1.16 268	4.56 227	3.24 408	2.03 354	2.63 140	0.50 173	11.53 336	6.83 256	6.25 211	10.58 317	7.35 312	6.65 370	6.77 199	2.94 267	0.00 1	0.00 1	0.08 409	0.00 1	0.26 327	0.12 66

NOSS_ROB	3.67 276	0.86 194	3.81 156	2.53 359	1.11 270	6.10 340	0.72 236	11.08 322	12.36 387	5.45 182	8.91 270	5.65 268	2.09 193	8.30 301	3.16 277	0.20 393	0.07 224	0.00 1	0.00 1	0.11 179	0.80 280

KYRaft	3.68 278	0.43 30	2.53 37	0.89 136	0.49 150	2.28 105	3.89 389	5.30 93	3.82 100	8.99 346	19.28 419	6.54 295	4.96 322	7.92 275	0.96 88	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.01 214	0.06 98	5.17 464

PSMNet-RSSM	3.69 279	1.36 305	4.54 222	2.44 349	1.90 345	2.35 110	0.69 226	11.77 339	6.38 231	6.60 237	11.85 342	7.70 319	5.61 348	6.66 191	3.67 286	0.00 1	0.00 1	0.02 359	0.01 214	0.17 258	0.10 53

BEATNet_4x	3.69 279	2.12 382	8.11 376	1.82 251	0.16 51	5.30 320	1.04 298	10.87 315	6.14 221	7.09 264	8.42 265	4.99 249	4.42 297	5.89 161	6.23 357	0.04 311	0.05 205	0.00 1	0.00 1	0.32 363	0.84 284

CFNet-ft	3.70 281	1.59 336	3.87 160	1.68 228	2.42 370	3.20 209	0.66 216	8.93 258	7.76 291	5.09 169	9.95 301	10.77 375	5.43 344	7.41 236	4.71 328	0.00 1	0.00 1	0.03 377	0.01 214	0.30 351	0.11 62

CFNet_RVC	3.70 281	1.59 336	3.87 160	1.68 228	2.42 370	3.20 209	0.66 216	8.92 257	7.76 291	5.09 169	9.95 301	10.77 375	5.43 344	7.41 236	4.71 328	0.00 1	0.00 1	0.03 377	0.01 214	0.30 351	0.11 62

AACVNet	3.71 283	1.63 339	4.89 243	3.80 429	0.62 185	3.25 213	0.30 124	9.47 279	3.81 98	6.34 219	10.74 321	10.52 365	4.92 320	9.31 353	3.88 299	0.03 286	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.34 366	0.28 162

Prome-Stereo	3.73 284	0.39 20	2.62 46	1.05 153	0.52 164	2.06 85	4.58 403	4.88 73	3.95 111	9.34 360	20.39 424	4.03 203	7.02 379	7.86 271	1.31 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 117	4.52 463

test_sample7	3.75 285	0.67 139	4.34 206	2.21 307	0.35 116	4.47 302	2.08 349	11.31 328	8.40 313	8.64 331	8.05 255	6.80 299	5.05 327	7.22 224	2.53 245	0.07 344	1.04 398	0.00 1	0.00 1	0.06 98	1.66 369

cf-r	3.76 286	1.43 318	5.34 266	2.66 367	2.79 383	2.85 181	0.62 206	9.08 263	6.91 260	7.06 261	11.90 343	9.64 350	3.83 271	6.23 174	4.53 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 275	0.17 105

MLCV	3.76 286	1.52 330	6.93 346	1.66 223	0.31 105	4.31 294	0.32 127	7.92 237	7.68 290	9.55 366	12.12 346	5.17 253	2.74 220	10.00 382	4.49 322	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 249	0.27 158

qqq1	3.78 288	0.69 144	4.55 223	1.97 275	0.15 46	2.84 170	0.29 118	13.06 380	11.10 371	7.69 291	10.45 311	4.77 236	4.52 301	9.68 364	1.24 134	0.08 351	0.97 380	0.00 1	0.12 305	0.13 218	1.24 329

fff1	3.78 288	0.69 144	4.55 223	1.97 275	0.15 46	2.84 170	0.29 118	13.06 380	11.10 371	7.69 291	10.45 311	4.77 236	4.52 301	9.68 364	1.24 134	0.08 351	0.97 380	0.00 1	0.12 305	0.13 218	1.24 329

DDVS	3.79 290	0.66 134	5.66 291	2.27 324	1.28 296	6.48 347	0.47 156	9.33 277	4.35 134	7.29 280	7.71 242	12.49 394	2.21 198	9.01 343	5.16 341	0.08 351	0.20 275	0.01 326	0.00 1	0.14 229	1.03 310

Sa-1000	3.81 291	1.26 288	4.64 232	2.29 329	0.55 175	3.51 236	1.58 331	8.37 243	9.13 334	7.97 302	17.42 407	3.98 200	2.76 222	9.61 362	1.68 184	0.00 1	0.69 336	0.00 1	0.18 333	0.23 313	0.27 158

DeepPruner_ROB	3.82 292	1.87 361	5.65 290	1.31 179	1.64 322	3.62 249	0.81 257	14.47 411	5.03 175	8.03 308	10.78 322	6.95 307	2.26 200	8.92 336	4.32 316	0.07 344	0.03 179	0.00 1	0.01 214	0.37 374	0.29 165

DRaft	3.83 293	0.65 130	3.39 112	0.22 23	0.16 51	4.67 307	1.30 319	5.82 132	4.86 167	10.26 381	21.65 428	3.24 162	8.62 408	7.53 254	3.76 292	0.05 326	0.10 241	0.00 1	0.14 313	0.12 196	0.16 97

DEmStereo	3.86 294	0.54 86	4.04 183	0.26 34	0.17 54	5.17 318	2.45 356	4.70 63	4.34 133	8.37 322	19.94 422	5.06 252	10.13 421	7.86 271	3.93 303	0.01 154	0.01 121	0.01 326	0.00 1	0.03 45	0.10 53

GrayStereo	3.86 294	0.33 9	2.63 47	1.66 223	0.62 185	3.09 200	7.92 447	6.43 173	3.88 106	10.61 388	16.51 396	5.75 276	8.40 403	6.75 195	1.58 161	0.01 154	0.00 1	0.01 326	0.62 436	0.04 69	0.38 190

acv_ft	3.90 296	0.96 228	5.85 300	2.56 364	4.70 445	7.27 364	0.84 266	9.17 269	6.12 218	10.00 376	9.32 285	5.70 274	4.07 286	2.68 72	8.24 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 368	0.23 141

STTStereo	3.90 296	1.43 318	8.20 378	3.03 392	2.28 366	3.64 251	0.64 211	10.11 293	7.09 266	10.20 378	7.08 225	8.73 343	3.57 258	7.44 239	4.00 306	0.00 1	0.02 154	0.01 326	0.01 214	0.04 69	0.40 193

UGAM-zero	3.92 298	0.49 68	5.26 260	1.17 163	0.89 233	4.00 279	0.47 156	12.42 358	3.62 85	5.46 183	5.86 182	15.76 415	8.92 414	8.63 324	2.44 243	0.00 1	0.84 354	0.00 1	0.89 446	0.03 45	1.27 335

LMCR-Stereo	3.92 298	1.96 373	4.92 245	2.85 383	0.23 88	7.88 372	1.47 325	12.52 362	5.39 187	8.71 335	10.65 319	1.90 123	5.04 326	8.53 318	4.89 332	1.05 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 383	0.05 27

SMFormer	3.94 300	0.69 144	4.55 223	1.97 275	0.15 46	2.84 170	0.29 118	13.06 380	11.10 371	7.69 291	10.45 311	4.77 236	4.52 301	9.68 364	4.89 332	0.08 351	0.97 380	0.00 1	0.16 318	0.11 179	0.92 294

THIR-Stereo	3.94 300	1.12 262	3.06 85	0.23 25	0.13 36	4.17 287	6.40 427	5.83 133	4.54 145	10.46 385	16.98 399	6.49 294	7.44 390	8.00 277	3.58 284	0.01 154	0.07 224	0.07 403	0.00 1	0.14 229	0.06 36

GEStereo_RVC	3.95 302	1.21 282	6.13 311	2.30 330	1.22 287	4.29 293	2.96 369	12.39 356	8.24 308	7.25 277	6.79 216	7.58 317	4.22 293	9.16 348	4.56 324	0.04 311	0.01 121	0.02 359	0.02 233	0.19 275	0.42 207

hitnet-ft	3.95 302	1.16 268	3.92 170	0.89 136	0.73 207	4.88 313	0.54 180	9.78 284	7.91 298	7.42 286	10.24 306	12.50 395	4.84 317	8.15 288	5.56 346	0.03 286	0.00 1	0.06 398	0.00 1	0.24 318	0.12 66

tta	3.96 304	0.69 144	4.55 223	1.97 275	0.15 46	2.84 170	0.29 118	13.06 380	11.10 371	7.69 291	10.45 311	4.77 236	4.52 301	9.68 364	4.89 332	0.08 351	0.97 380	0.00 1	0.16 318	0.13 218	1.24 329

ac_64	3.98 305	0.86 194	5.10 253	3.17 403	3.43 407	5.80 334	0.70 231	10.87 315	4.96 170	8.94 343	6.46 208	10.70 372	5.52 346	7.44 239	5.10 340	0.03 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 229	0.31 171

ITSA-stereo	4.02 306	0.73 160	4.51 217	2.16 295	0.31 105	3.58 243	0.70 231	13.77 402	15.84 420	7.13 267	6.59 212	4.25 219	3.48 255	9.04 344	6.12 353	0.09 362	0.08 228	0.11 412	0.10 292	0.19 275	1.54 354

CFNet	4.03 307	1.97 374	6.30 322	2.70 371	1.64 322	5.41 322	0.22 102	12.14 349	10.28 351	5.24 175	11.15 327	6.43 291	3.70 266	8.97 342	4.01 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 351	0.13 71

RAFT-RH_RVC	4.04 308	0.69 144	3.59 141	1.91 263	0.43 142	3.11 201	0.13 64	3.80 31	6.60 241	11.26 406	31.68 465	5.20 254	1.66 174	8.30 301	2.27 234	0.09 362	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.03 45	0.02 5

iResNet	4.04 308	1.46 325	8.72 388	3.25 409	0.36 122	4.54 305	0.47 156	9.06 261	10.40 356	7.98 303	12.82 361	4.06 206	3.22 236	8.82 330	4.95 335	0.03 286	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.14 229	0.55 230

CrosDoStereo	4.05 310	0.71 155	3.52 126	0.51 75	0.20 69	3.25 213	11.21 462	6.34 166	4.96 170	9.04 347	16.44 393	4.92 244	7.28 384	8.29 298	3.84 297	0.00 1	0.02 154	0.01 326	0.00 1	0.18 268	0.19 117

DeepStereo_LL	4.05 310	0.71 155	3.52 126	0.51 75	0.20 69	3.25 213	11.21 462	6.34 166	4.96 170	9.04 347	16.44 393	4.92 244	7.28 384	8.29 298	3.84 297	0.00 1	0.02 154	0.01 326	0.00 1	0.18 268	0.19 117

PAM	4.07 312	0.44 39	6.47 328	1.97 275	1.18 280	10.83 411	1.64 334	10.66 311	4.55 147	6.54 232	4.69 146	16.99 426	6.88 375	4.07 104	1.63 171	0.00 1	0.68 334	0.00 1	0.77 444	0.10 166	1.24 329

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 313	1.65 341	13.34 429	2.14 294	1.84 340	4.03 281	0.98 291	13.13 385	4.97 173	4.53 156	11.37 332	9.85 355	1.97 188	4.88 129	2.74 262	0.03 286	0.90 366	0.00 1	1.11 452	0.84 427	1.72 384

ISRNet	4.11 314	0.88 204	6.63 334	3.46 417	2.64 379	2.11 92	0.26 114	7.72 234	6.60 241	11.29 407	17.98 413	8.21 328	2.60 215	6.81 201	4.72 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 145	0.25 153

ff1	4.11 314	0.98 234	7.03 349	1.64 217	1.07 260	2.84 170	0.47 156	5.55 111	10.56 358	6.68 242	9.59 292	5.66 269	3.87 275	11.33 401	11.69 424	0.00 1	1.13 412	0.00 1	0.19 336	0.11 179	1.88 409

FADNet-RVC-Resample	4.11 314	2.25 387	13.88 432	1.64 217	0.66 191	5.91 337	2.34 354	10.87 315	9.09 332	6.53 231	4.34 133	5.69 273	4.71 313	8.01 280	4.64 327	0.18 389	0.22 278	0.17 430	0.12 305	0.46 392	0.59 238

NLCA_NET_v2_RVC	4.11 314	1.53 332	6.87 345	3.04 394	3.33 401	4.34 298	0.59 197	11.36 331	7.92 299	8.98 344	7.98 253	9.72 352	3.82 270	7.92 275	4.43 319	0.15 377	0.02 154	0.03 377	0.03 245	0.07 117	0.14 75
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PAM_32	4.12 318	0.46 48	5.63 287	1.95 272	1.02 255	10.74 409	0.85 271	11.04 320	5.02 174	6.19 210	5.28 164	17.64 430	7.30 386	5.03 134	1.45 153	0.00 1	0.68 334	0.00 1	0.77 444	0.14 229	1.14 321

GwcNet-RSSM	4.13 319	1.71 348	6.25 319	2.50 354	1.93 348	2.39 114	1.49 327	9.59 281	8.71 320	6.66 241	15.04 381	8.47 339	3.84 272	6.87 202	6.74 360	0.00 1	0.00 1	0.04 387	0.00 1	0.29 348	0.15 88

UPFNet	4.17 320	0.83 180	5.51 277	2.49 353	3.36 404	7.13 362	2.60 357	10.52 308	7.16 269	8.76 338	7.83 247	7.85 324	3.41 252	8.60 320	7.04 366	0.01 154	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.12 196	0.17 105

DAS	4.18 321	0.53 82	6.20 315	2.20 304	3.69 414	2.78 164	3.12 375	8.69 251	10.29 352	9.39 362	12.80 359	4.58 230	7.20 382	9.08 346	2.70 256	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 69	0.34 178

UNet	4.19 322	0.87 202	7.18 355	2.00 283	3.22 396	9.55 392	0.31 125	10.11 293	6.22 224	7.98 303	6.82 218	10.42 363	5.77 349	7.28 229	5.83 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.12 66

AASNet	4.20 323	1.63 339	5.82 298	3.79 428	3.93 423	6.55 348	1.22 311	19.12 450	6.82 255	7.86 299	8.35 264	4.36 223	2.55 213	3.87 100	7.47 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 400	0.22 134

SepStereo	4.22 324	0.53 82	6.20 315	2.20 304	3.69 414	2.78 164	3.12 375	8.69 251	10.29 352	9.39 362	12.80 359	4.58 230	7.20 382	9.74 370	2.70 256	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 69	0.34 178

PS-NSSS	4.22 324	2.53 406	5.89 301	1.01 149	2.93 386	4.05 285	1.93 344	11.44 332	8.94 327	7.14 268	14.70 380	4.96 247	2.60 215	9.09 347	3.92 301	0.40 416	0.04 196	0.83 451	0.00 1	1.09 430	1.02 307

anonymousa	4.24 326	0.78 164	4.05 184	2.16 295	4.87 448	8.76 384	0.35 132	7.41 221	4.47 142	8.21 318	19.70 421	11.03 382	5.87 351	2.04 50	2.20 224	0.00 1	1.16 425	0.00 1	0.55 433	0.04 69	1.11 316

FADNet_RVC	4.24 326	2.32 398	14.23 436	1.18 165	0.79 218	5.64 328	0.60 198	11.50 334	7.19 271	3.68 131	8.08 260	4.14 210	4.06 284	10.29 387	7.47 370	0.36 414	0.44 313	0.18 431	0.47 426	0.93 428	1.23 328

UGAM	4.25 328	0.86 194	5.73 296	0.45 66	0.22 85	3.61 245	1.18 308	5.51 107	15.39 414	4.99 167	12.34 351	15.09 412	3.71 267	10.58 390	3.76 292	0.00 1	0.46 314	0.00 1	0.34 407	0.36 371	0.36 186

HSM	4.25 328	1.10 255	4.14 188	1.78 244	2.14 358	6.67 351	1.08 302	12.92 374	6.90 259	7.06 261	8.17 261	14.17 404	6.03 356	9.16 348	3.11 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 145	0.41 202

psm_up	4.33 330	1.34 301	4.43 210	2.27 324	2.62 378	5.29 319	3.30 385	11.49 333	6.89 258	8.05 311	8.06 258	10.09 360	11.10 426	7.12 221	3.76 292	0.24 400	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.20 284	0.37 187

pcwnet_v2	4.36 331	0.46 48	9.07 399	1.43 196	1.10 269	3.41 224	0.40 141	13.44 393	14.60 408	10.29 382	14.22 374	5.82 280	2.97 228	6.75 195	2.29 238	0.01 154	0.05 205	0.04 387	0.02 233	0.17 258	0.61 243

FADNet-RVC	4.36 331	2.62 412	14.51 439	2.01 284	0.44 144	4.27 291	1.27 315	12.61 364	7.89 296	3.76 133	4.05 128	10.63 369	4.34 296	9.87 375	7.66 373	0.03 286	0.09 235	0.00 1	0.03 245	0.65 410	0.50 219

IGEV-BASED-STEREO-	4.37 333	25.82 483	26.88 476	0.56 81	0.08 14	1.46 29	0.53 179	2.17 5	2.15 19	0.67 42	0.73 22	0.23 22	0.20 9	1.58 28	0.80 55	11.76 487	0.38 305	0.00 1	0.08 278	1.75 446	9.67 481

HBP-ISP	4.37 333	1.56 333	4.59 229	2.23 311	1.29 301	7.87 371	3.96 392	11.80 340	10.91 369	8.06 313	14.45 377	3.38 169	4.87 318	9.27 352	2.53 245	0.14 375	0.06 211	0.00 1	0.01 214	0.08 130	0.30 169

DualNet (step1)	4.40 335	1.36 305	7.91 371	1.40 190	0.63 187	5.54 323	2.72 359	11.31 328	8.40 313	8.64 331	8.05 255	6.80 299	5.05 327	7.22 224	2.53 245	1.74 453	1.04 398	3.05 465	2.96 470	0.22 301	1.35 342

CSP-Net	4.40 335	1.70 346	4.90 244	1.82 251	1.04 256	12.96 430	2.25 352	13.75 400	6.34 228	9.64 368	8.99 272	8.31 331	3.24 237	8.45 315	4.32 316	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 313	0.06 36

HSM-Net_RVC	4.40 335	0.44 39	3.22 94	0.72 107	0.68 193	7.06 359	1.82 341	12.57 363	8.48 316	9.04 347	12.20 349	14.98 409	5.14 333	7.32 233	4.19 309	0.02 247	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.14 75
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ttt	4.41 338	0.70 151	3.95 174	2.53 359	2.01 352	4.34 298	0.41 144	13.09 384	11.69 383	7.20 274	12.20 349	4.15 211	3.35 249	9.54 361	10.11 406	0.07 344	1.11 408	0.00 1	0.19 336	0.10 166	1.47 348

MMNet	4.44 339	1.37 310	6.26 320	1.73 239	1.64 322	10.51 407	0.61 202	9.27 273	9.66 345	9.55 366	9.22 277	7.40 314	6.52 367	7.90 274	6.98 363	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 229	0.10 53

DSFCA	4.48 340	1.03 245	6.84 343	1.61 214	1.68 328	7.26 363	4.46 402	11.27 327	7.51 283	11.01 401	6.89 219	8.49 340	4.54 306	10.41 389	6.18 355	0.03 286	0.06 211	0.02 359	0.03 245	0.13 218	0.14 75

mmx	4.50 341	0.98 234	7.03 349	1.64 217	1.07 260	2.84 170	0.47 156	12.84 370	11.23 376	6.68 242	9.59 292	5.66 269	3.87 275	11.33 401	11.69 424	0.05 326	1.12 409	0.00 1	0.19 336	0.10 166	1.53 352

xxx	4.50 341	0.98 234	7.04 352	1.64 217	1.07 260	2.84 170	0.47 156	12.84 370	11.23 376	6.68 242	9.59 292	5.66 269	3.87 275	11.33 401	11.69 424	0.05 326	1.12 409	0.00 1	0.19 336	0.10 166	1.53 352

SACVNet	4.55 343	1.88 362	5.55 284	3.38 414	1.68 328	3.11 201	2.76 364	12.44 359	6.43 233	11.07 403	11.31 330	10.53 367	5.13 332	9.88 377	4.56 324	0.08 351	0.02 154	0.00 1	0.01 214	0.38 377	0.80 280

FADNet	4.55 343	2.35 400	13.60 430	1.87 256	0.80 221	4.74 311	0.75 245	14.47 411	12.41 388	4.07 144	5.45 174	9.64 350	5.03 324	8.86 333	4.82 331	0.20 393	0.04 196	0.07 403	0.05 267	1.27 437	0.40 193

ADLNet	4.56 345	1.19 273	5.52 283	3.81 430	3.59 411	6.98 357	2.40 355	12.01 345	7.96 300	10.52 386	9.67 296	8.26 330	4.98 323	6.59 185	6.93 362	0.01 154	0.01 121	0.00 1	0.01 214	0.22 301	0.55 230

HGLStereo	4.58 346	1.04 248	6.02 306	3.30 412	5.14 452	6.36 344	0.71 233	11.04 320	7.60 288	8.04 309	12.85 362	6.90 305	8.51 406	7.85 270	5.93 349	0.02 247	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.14 229	0.15 88

TDLM	4.58 346	1.79 360	5.03 251	2.45 350	1.32 306	4.04 283	7.15 440	11.60 337	11.46 380	6.91 252	12.69 358	5.94 281	5.03 324	9.74 370	3.80 296	0.67 431	0.00 1	0.01 326	0.05 267	0.23 313	1.78 394

delet	4.59 348	1.12 262	5.93 302	1.37 185	3.73 417	10.48 405	3.90 390	10.51 306	9.17 336	8.87 341	9.74 297	8.37 334	3.74 269	8.12 287	6.36 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 294	0.12 66

FTStereo	4.61 349	0.54 86	2.86 65	0.98 148	0.40 135	2.57 132	8.51 450	5.70 123	3.76 97	10.85 396	29.92 459	5.53 265	7.43 389	7.73 265	1.63 171	0.17 385	0.00 1	0.05 394	0.00 1	0.04 69	3.62 457

RAFT + AFF	4.63 350	2.28 393	7.43 363	1.51 205	2.38 368	5.81 335	6.49 429	10.74 313	8.53 317	7.75 295	8.95 271	7.47 315	6.68 373	9.17 350	5.06 337	0.08 351	0.47 316	0.00 1	0.01 214	0.66 411	1.03 310

ACV-stereo	4.65 351	1.22 283	10.49 416	2.22 308	1.05 257	12.62 428	1.24 313	6.70 187	7.36 279	3.22 119	5.18 159	16.59 422	10.02 419	8.18 289	6.19 356	0.06 336	0.14 259	0.01 326	0.00 1	0.12 196	0.40 193

CBMV_ROB	4.66 352	0.85 186	3.94 172	1.64 217	0.75 212	8.38 381	1.90 343	11.19 324	10.36 354	9.20 355	15.21 382	7.28 311	6.99 378	9.48 358	5.24 342	0.04 311	0.05 205	0.00 1	0.00 1	0.07 117	0.64 252

iResNet_ROB	4.67 353	1.77 358	5.93 302	2.47 352	0.95 245	3.78 265	0.36 133	15.65 423	17.36 427	8.75 337	11.23 329	7.05 309	4.60 309	8.94 339	4.23 312	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 249	0.15 88

CVANet_RVC	4.68 354	1.93 369	5.57 286	2.61 365	1.86 343	4.12 286	4.94 409	12.11 346	9.29 337	8.05 311	11.08 326	10.28 361	6.48 366	9.52 360	3.19 280	0.45 420	0.01 121	0.00 1	0.12 305	0.23 313	1.75 390

ADLNet2	4.72 355	1.44 322	6.68 338	3.03 392	3.90 422	6.80 352	2.91 367	11.67 338	9.63 343	7.99 305	9.89 299	9.75 353	5.32 341	7.70 263	7.13 367	0.01 154	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.26 327	0.22 134

iResNetv2_ROB	4.72 355	2.26 389	8.87 394	3.20 406	1.25 292	4.32 295	1.73 338	14.22 408	10.62 361	10.53 387	12.13 348	7.77 320	5.54 347	8.29 298	2.76 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 383	0.55 230

ssnet_v2	4.73 357	1.43 318	6.74 341	1.80 247	0.75 212	8.89 386	4.60 404	12.66 365	10.65 362	9.53 364	6.23 197	9.78 354	4.26 295	6.89 203	9.65 402	0.01 154	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.36 371	0.31 171

Anonymous_2	4.74 358	0.98 234	4.46 211	2.35 338	2.27 365	5.66 329	0.67 220	8.08 241	5.28 179	4.98 165	2.60 84	8.74 344	6.92 376	5.79 158	3.46 283	0.24 400	1.70 457	5.16 473	18.18 498	5.41 465	1.85 405

test_xeample	4.78 359	0.93 214	4.68 236	1.48 203	1.28 296	3.94 274	0.13 64	13.35 390	8.62 318	8.21 318	11.63 337	3.43 177	3.54 256	7.59 259	23.47 467	0.02 247	1.16 425	0.00 1	0.25 368	0.11 179	1.74 389

CRFU-Net	4.81 360	0.78 164	5.69 293	3.10 401	1.39 311	13.18 432	3.23 380	12.26 351	4.33 129	10.91 398	9.98 303	10.94 380	7.93 398	7.47 248	3.94 304	0.16 381	0.16 263	0.16 425	0.00 1	0.26 327	0.29 165

NVstereo2D	4.82 361	1.29 292	7.98 375	3.68 425	3.48 408	8.02 374	3.10 374	11.25 325	15.50 417	5.14 173	7.71 242	8.21 328	4.68 311	10.19 386	4.30 315	0.02 247	0.19 270	0.13 419	0.36 411	0.07 117	1.12 319

StereoDRNet-Refined	4.84 362	0.96 228	5.13 254	2.22 308	0.46 145	9.10 388	0.16 82	10.72 312	9.40 341	13.41 427	12.50 353	10.02 357	4.58 307	8.60 320	8.71 387	0.01 154	0.00 1	0.01 326	0.05 267	0.24 318	0.53 227
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	4.87 363	1.45 324	4.75 239	2.52 358	1.13 274	6.25 343	3.01 371	10.44 303	8.34 310	11.05 402	13.43 365	14.04 402	3.90 279	9.74 370	6.80 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 130	0.37 187

1111x	4.96 364	1.04 248	7.09 354	1.75 241	1.05 257	5.03 316	0.32 127	13.52 394	10.70 363	6.68 242	10.35 308	8.81 345	6.01 355	10.65 391	12.78 435	0.07 344	1.24 434	0.00 1	0.33 403	0.11 179	1.75 390

RASNet	5.00 365	1.19 273	5.69 293	3.68 425	4.80 446	5.04 317	1.29 318	10.26 296	8.99 329	5.89 193	11.65 338	10.55 368	9.76 418	9.96 381	10.32 411	0.20 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 145	0.73 272

dad	5.10 366	2.61 410	6.76 342	1.23 169	0.14 40	2.85 181	0.36 133	7.98 239	14.88 410	10.84 395	17.06 400	15.59 413	3.29 240	7.24 226	4.39 318	1.20 443	0.10 241	4.02 470	0.49 429	0.20 284	0.69 265

CBFPSM	5.12 367	1.48 326	16.22 446	1.81 248	1.14 275	11.16 414	2.90 366	7.99 240	6.75 252	6.55 233	5.00 154	15.05 411	8.78 409	7.52 253	8.90 390	0.04 311	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.42 383	0.67 264

LL-Strereo	5.14 368	2.29 396	8.95 395	1.26 172	5.05 450	3.66 252	1.40 322	10.33 298	8.98 328	8.71 335	8.24 263	10.70 372	11.10 426	12.66 422	5.36 343	0.05 326	1.35 446	0.00 1	0.00 1	0.38 377	2.23 435

xxxx	5.16 369	0.86 194	4.86 242	1.96 274	1.22 287	7.56 370	0.07 32	14.67 413	9.15 335	6.55 233	9.87 298	9.30 347	3.47 254	8.07 285	22.20 462	0.05 326	1.16 425	0.00 1	0.26 381	0.10 166	1.76 392

PA-Net	5.40 370	2.35 400	9.55 408	2.75 372	2.21 360	8.74 383	3.92 391	13.05 379	13.35 401	7.30 282	7.98 253	8.08 325	6.39 363	11.17 399	9.30 397	0.02 247	0.03 179	0.00 1	0.03 245	0.16 249	1.55 357
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-Forest	5.40 370	0.84 183	4.19 195	1.43 196	0.68 193	10.12 401	6.41 428	12.13 347	11.86 385	11.50 411	14.43 376	11.62 385	5.20 334	9.93 380	6.16 354	0.16 381	0.04 196	0.00 1	0.00 1	0.08 130	1.24 329
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AANet_RVC	5.41 372	2.61 410	8.17 377	2.25 317	1.30 303	2.27 103	1.64 334	10.82 314	18.54 434	8.01 307	18.09 414	8.39 337	3.31 243	11.37 404	8.98 393	1.15 442	0.38 305	0.02 359	0.00 1	0.17 258	0.70 268

PSMNet_ROB	5.41 372	2.45 403	7.39 360	2.36 340	1.90 345	10.11 400	6.54 430	16.32 430	7.59 287	6.84 251	10.83 323	12.06 392	4.13 288	8.73 327	10.24 409	0.02 247	0.01 121	0.01 326	0.11 299	0.26 327	0.40 193

GASNet	5.62 374	5.76 452	12.05 421	5.03 452	2.08 357	3.77 264	1.53 329	12.92 374	11.62 382	9.64 368	7.40 236	8.58 341	7.54 391	14.76 438	8.25 380	0.02 247	0.15 261	0.00 1	0.00 1	0.81 426	0.52 226

222	5.93 375	0.88 204	4.58 228	1.76 243	0.98 248	6.02 339	0.08 38	14.45 410	8.89 325	9.53 364	11.77 341	3.88 196	4.23 294	8.26 292	39.96 496	0.03 286	1.12 409	0.00 1	0.24 364	0.11 179	1.73 386

CBMV	5.97 376	1.52 330	4.51 217	1.99 280	0.53 167	10.02 398	6.94 437	13.27 388	13.80 405	13.08 425	15.93 389	11.36 383	8.11 400	9.82 373	7.27 368	0.08 351	0.15 261	0.00 1	0.00 1	0.30 351	0.74 275
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PSMNet-RUCA	6.00 377	5.79 453	14.15 435	10.30 470	7.63 464	6.94 354	1.89 342	12.74 367	10.95 370	4.10 146	11.72 339	4.77 236	1.72 180	8.74 328	5.09 339	1.88 457	0.12 249	4.77 471	0.71 441	5.10 464	0.82 282

fast-acv-ft	6.00 377	1.95 372	7.88 370	2.35 338	1.85 341	13.61 435	1.76 340	8.44 245	10.12 349	11.22 405	20.57 425	14.41 407	7.55 392	8.11 286	8.83 388	0.10 366	0.09 235	0.16 425	0.07 275	0.68 414	0.35 183

StereoDRNet	6.02 379	2.40 402	8.22 379	3.43 415	4.43 435	10.57 408	4.21 395	19.44 452	11.24 378	12.86 420	8.06 258	11.64 386	4.79 316	8.65 325	9.32 398	0.01 154	0.10 241	0.00 1	0.03 245	0.34 366	0.69 265

iinet-f	6.21 380	2.11 381	28.74 481	2.13 293	1.38 310	11.62 418	1.49 327	7.64 230	7.19 271	7.77 296	14.38 375	10.49 364	7.79 395	7.76 267	12.90 436	0.03 286	0.03 179	0.05 394	0.00 1	0.67 412	0.12 66

DRN-Test	6.23 381	1.51 328	7.53 364	3.07 400	3.69 414	12.17 425	3.23 380	20.80 466	11.11 375	12.64 419	13.02 363	10.91 379	5.26 335	8.49 317	10.12 407	0.05 326	0.05 205	0.04 387	0.04 263	0.28 340	0.65 253

NCCL2	6.27 382	2.46 404	7.00 347	2.36 340	1.11 270	9.48 391	11.14 461	13.01 378	10.40 356	9.94 375	9.49 289	22.11 455	7.42 388	9.90 379	8.56 383	0.01 154	0.00 1	0.02 359	0.03 245	0.20 284	0.73 272

APVNet	6.28 383	2.46 404	10.09 412	3.51 420	3.97 426	12.15 424	1.75 339	20.08 462	6.73 250	6.92 258	13.45 366	10.75 374	6.29 362	11.86 411	14.34 446	0.05 326	0.02 154	0.11 412	0.03 245	0.63 408	0.34 178

ETE_ROB	6.28 383	2.60 409	9.22 402	1.71 234	0.84 227	6.44 345	6.78 434	13.16 386	8.80 323	13.01 423	15.93 389	21.01 453	6.18 359	10.97 393	8.11 378	0.04 311	0.01 121	0.00 1	0.02 233	0.16 249	0.70 268

test_sample9	6.40 385	1.36 305	7.91 371	1.40 190	0.63 187	5.54 323	2.72 359	11.31 328	8.40 313	8.64 331	8.05 255	6.80 299	5.05 327	12.52 418	13.17 437	1.74 453	25.14 504	3.05 465	2.96 470	0.22 301	1.35 342

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 386	6.12 454	6.53 331	4.29 442	3.61 412	15.41 440	4.13 393	12.36 354	7.32 278	7.60 290	8.51 266	8.97 346	2.64 217	10.17 385	3.72 290	8.16 475	2.40 466	2.00 462	0.11 299	8.55 473	5.84 467

DANet	6.46 387	1.58 335	9.58 410	4.10 435	3.99 428	9.13 389	1.34 320	10.37 300	7.76 291	13.76 431	15.66 385	16.14 418	7.03 380	13.07 424	13.62 443	0.19 390	0.12 249	0.02 359	0.02 233	0.15 245	1.61 360
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	6.46 387	1.88 362	7.41 362	2.81 377	0.95 245	6.45 346	6.82 435	13.58 395	8.80 323	15.50 439	15.86 387	19.59 444	7.12 381	11.41 405	9.86 403	0.02 247	0.04 196	0.00 1	0.03 245	0.20 284	0.79 279

NaN_ROB	6.51 389	2.25 387	8.77 389	1.69 230	1.79 334	9.71 395	10.94 459	16.20 428	16.13 421	13.04 424	8.86 268	11.77 387	5.94 353	12.88 423	8.01 376	0.05 326	0.13 255	0.07 403	0.20 345	0.32 363	1.50 351

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 390	2.21 386	12.10 422	2.75 372	3.28 398	10.03 399	3.05 372	12.31 353	11.52 381	10.10 377	21.36 427	11.51 384	7.30 386	11.56 407	10.61 414	0.09 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 130	0.51 223

DISCO	6.58 391	0.98 234	6.44 327	3.75 427	1.18 280	11.19 415	3.29 384	12.92 374	16.72 423	7.27 278	11.74 340	17.34 428	6.60 368	19.59 464	11.59 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 391	0.50 219

Syn2CoEx	6.70 392	3.69 434	12.14 423	2.78 375	1.68 328	8.36 379	3.21 379	18.59 445	12.66 391	8.86 340	20.79 426	10.52 365	10.54 423	9.68 364	8.70 386	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 416	1.00 302

RYNet	6.82 393	1.51 328	7.35 359	1.79 245	4.52 439	16.68 444	4.41 401	14.19 407	17.43 428	11.64 413	7.86 248	15.03 410	8.81 410	10.10 383	14.16 445	0.04 311	0.13 255	0.15 422	0.05 267	0.08 130	0.53 227

S-Stereo	6.85 394	0.93 214	10.76 417	3.34 413	3.51 409	6.55 348	6.01 421	13.75 400	23.86 454	9.65 371	15.54 384	11.81 388	8.24 401	8.59 319	11.23 420	0.13 372	0.16 263	0.00 1	0.42 421	0.14 229	2.39 439

GANet	6.86 395	1.78 359	5.98 305	3.05 395	1.12 273	10.12 401	9.38 454	13.41 392	8.67 319	11.46 409	29.87 458	13.94 401	8.25 402	12.06 413	6.33 358	0.40 416	0.06 211	0.16 425	0.33 403	0.18 268	0.59 238

GwcNet	6.95 396	2.89 420	13.32 428	2.82 379	5.53 454	11.76 419	2.14 351	14.95 416	17.69 430	10.83 394	18.14 415	10.83 377	6.66 371	9.83 374	10.19 408	0.03 286	0.06 211	0.03 377	0.08 278	0.64 409	0.66 261

FINET	6.96 397	2.98 421	13.77 431	3.20 406	4.81 447	9.65 393	9.90 457	13.68 398	23.91 455	8.28 320	13.70 367	5.36 260	5.83 350	10.79 392	8.05 377	0.90 437	1.43 447	0.11 412	0.38 414	0.48 397	1.98 420

GANetREF_RVC	6.97 398	3.59 431	9.14 401	4.00 432	0.40 135	13.17 431	11.27 465	15.95 426	17.51 429	10.62 389	10.66 320	12.15 393	7.97 399	13.18 425	5.04 336	0.45 420	0.00 1	0.01 326	0.15 316	3.47 460	0.60 240
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
FAT-Stereo	6.98 399	0.79 166	7.57 365	2.54 362	1.80 335	6.16 341	4.33 400	19.16 451	18.82 435	10.75 392	17.08 401	18.23 435	13.56 440	9.25 351	8.44 381	0.03 286	0.16 263	0.01 326	0.10 292	0.14 229	0.65 253

LALA_ROB	7.02 400	2.54 407	8.51 381	1.53 208	0.96 247	9.96 397	8.71 451	16.70 432	12.68 392	12.99 422	13.90 372	24.47 458	5.40 343	11.61 409	9.50 399	0.04 311	0.05 205	0.00 1	0.02 233	0.17 258	0.65 253

DGSMNet	7.10 401	3.49 428	15.11 442	4.36 445	4.41 434	8.94 387	6.25 425	15.10 418	14.28 407	8.15 316	14.51 379	10.08 358	5.38 342	11.04 395	7.95 375	1.49 449	2.00 462	1.79 460	1.68 466	2.43 453	3.48 454

Wz-Net-LNSev	7.12 402	2.75 414	18.64 454	1.70 233	4.16 430	12.79 429	6.72 432	13.74 399	13.57 402	11.14 404	17.31 406	11.90 391	8.50 405	8.96 341	9.94 404	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.18 268	0.34 178

edge stereo	7.12 402	1.19 273	7.83 369	2.32 334	2.46 372	6.90 353	3.26 383	15.58 422	12.52 389	15.68 441	18.34 417	21.83 454	13.05 436	11.53 406	8.68 385	0.04 311	0.06 211	0.11 412	0.03 245	0.30 351	0.63 250

DeepPrunerF	7.18 404	3.58 430	25.29 473	4.27 441	7.20 462	3.78 265	4.64 405	14.03 405	20.86 445	8.85 339	10.57 316	7.35 312	7.88 397	12.16 416	10.66 416	0.25 403	0.16 263	0.29 441	0.43 423	0.77 423	0.65 253

RGC	7.40 405	2.77 416	7.71 367	4.43 447	4.87 448	8.88 385	2.96 369	16.05 427	12.76 396	11.96 417	19.57 420	18.32 436	11.57 432	13.89 432	9.58 401	0.83 436	0.02 154	0.24 439	0.41 420	0.40 381	0.77 277

test_for_model	7.41 406	28.34 488	2.84 63	22.38 486	16.53 487	3.40 223	0.91 283	6.72 188	4.54 145	8.04 309	2.84 91	1.04 91	0.43 66	0.86 2	0.60 24	9.67 479	3.31 481	0.00 1	0.08 278	26.60 493	9.03 475

RP	7.41 406	1.90 367	7.33 357	4.26 440	5.25 453	6.64 350	3.46 386	12.44 359	16.23 422	10.36 383	23.00 436	18.72 437	16.59 451	11.10 396	8.47 382	1.10 441	0.02 154	0.12 417	0.16 318	0.43 387	0.65 253

NCC-stereo	7.43 408	2.28 393	8.58 384	3.28 410	4.48 436	8.34 376	4.27 397	20.45 464	13.66 403	9.17 353	17.52 408	16.49 420	14.31 446	13.71 428	8.95 391	1.73 451	0.12 249	0.01 326	0.50 430	0.21 294	0.60 240

Abc-Net	7.43 408	2.28 393	8.58 384	3.28 410	4.48 436	8.34 376	4.27 397	20.45 464	13.66 403	9.17 353	17.52 408	16.49 420	14.31 446	13.71 428	8.95 391	1.73 451	0.12 249	0.01 326	0.50 430	0.21 294	0.60 240
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ccnet	7.45 410	1.89 366	7.71 367	3.18 404	2.35 367	12.19 426	6.14 424	18.95 447	9.36 340	13.33 426	20.38 423	16.00 417	9.10 416	10.10 383	15.40 451	0.44 418	0.34 298	0.25 440	0.25 368	0.48 397	1.18 323

Nwc_Net	7.54 411	1.91 368	8.71 387	4.16 437	3.42 406	10.77 410	2.00 346	20.33 463	12.19 386	9.10 350	24.04 441	17.67 431	13.58 441	12.14 415	9.12 395	0.94 439	0.00 1	0.00 1	0.02 233	0.22 301	0.41 202

psmorigin	7.74 412	2.19 385	18.99 456	2.51 355	0.89 233	7.08 361	2.74 362	11.25 325	7.90 297	20.49 455	22.36 434	20.16 446	11.95 433	13.84 430	10.61 414	0.04 311	0.18 268	0.06 398	0.24 364	0.27 337	1.07 312

ADCRef	7.76 413	2.31 397	19.09 457	2.82 379	3.29 399	11.88 421	3.06 373	11.52 335	10.89 368	13.69 430	25.85 449	8.20 327	8.89 412	8.95 340	22.66 463	0.16 381	0.08 228	0.16 425	0.34 407	0.47 394	0.91 292

SDNR	7.97 414	2.75 414	16.90 450	2.28 327	0.94 242	45.23 494	0.43 150	9.30 276	10.84 366	10.71 391	25.30 447	5.51 264	4.47 299	11.98 412	7.58 372	0.15 377	0.14 259	0.00 1	0.04 263	2.27 452	2.65 446

anonymity	8.04 415	4.13 440	12.86 425	7.43 464	13.11 481	8.34 376	2.02 347	18.21 443	7.55 286	13.88 432	9.27 281	10.63 369	7.79 395	11.57 408	6.06 350	6.25 470	5.59 494	3.71 469	3.28 474	3.27 458	5.78 466

CC-Net-ROB	8.09 416	10.11 471	9.03 397	4.07 433	3.74 418	15.24 439	4.84 408	18.44 444	10.87 367	6.73 248	14.03 373	7.54 316	4.68 311	11.61 409	3.98 305	6.59 471	2.54 470	16.51 481	1.19 455	7.88 472	2.20 432

Wz-Net-MNSev	8.12 417	3.18 422	18.07 453	2.63 366	3.36 404	17.82 451	9.40 455	12.89 373	15.44 416	13.95 433	18.21 416	14.38 406	7.75 394	12.50 417	11.45 422	0.46 422	0.03 179	0.00 1	0.01 214	0.26 327	0.58 235

pmcnn	8.17 418	1.70 346	11.49 419	3.18 404	3.07 390	9.66 394	6.06 423	13.60 396	17.71 431	15.23 438	24.02 439	27.61 466	8.81 410	10.36 388	9.51 400	0.08 351	0.08 228	0.00 1	0.00 1	0.31 358	0.87 287

stereogan	8.18 419	1.32 298	9.05 398	3.59 422	4.00 429	20.16 459	3.13 377	17.25 437	20.16 441	10.68 390	19.19 418	20.56 452	10.70 425	14.74 437	7.00 364	0.34 412	0.04 196	0.21 436	0.08 278	0.70 418	0.65 253

SQANet	8.22 420	4.42 443	7.19 356	12.11 475	9.77 473	11.80 420	3.23 380	12.00 344	6.60 241	8.59 330	11.52 334	10.97 381	5.31 340	11.10 396	4.20 310	9.56 478	2.29 465	10.51 477	1.61 465	13.06 480	8.49 474

SuperB	8.29 421	3.96 438	24.92 471	2.96 388	1.33 307	9.83 396	4.15 394	10.92 319	29.79 466	11.86 414	12.51 354	6.07 282	6.97 377	11.13 398	14.73 447	0.15 377	0.11 245	0.35 443	0.26 381	12.64 478	1.11 316

AF-Net	8.37 422	2.16 384	9.01 396	3.65 424	4.58 442	9.40 390	2.63 358	17.71 439	21.32 447	10.38 384	24.51 443	20.43 449	16.67 452	12.54 420	10.76 418	0.70 433	0.00 1	0.12 417	0.00 1	0.47 394	0.42 207

CSAN	8.41 423	2.86 419	9.35 405	2.43 348	0.82 225	13.59 434	11.68 467	15.80 425	21.98 451	14.71 435	16.46 395	18.00 433	14.42 448	13.68 427	10.10 405	0.10 366	0.13 255	0.15 422	0.19 336	0.43 387	1.28 336

test_sample8	8.50 424	1.36 305	7.91 371	1.40 190	0.63 187	5.54 323	2.72 359	12.78 369	6.78 253	17.61 447	9.29 284	24.63 459	19.17 456	12.52 418	13.17 437	1.74 453	25.14 504	3.05 465	2.96 470	0.22 301	1.35 342

PWCDC_ROB	8.50 424	4.40 442	9.57 409	6.16 461	4.54 441	10.46 404	1.03 295	15.30 419	28.16 463	10.88 397	30.88 463	6.96 308	11.31 429	14.57 435	10.40 412	3.10 464	0.02 154	0.00 1	0.00 1	1.55 442	0.63 250

G-Net	8.60 426	1.93 369	12.59 424	6.04 459	3.66 413	25.93 468	4.26 396	10.35 299	8.05 303	19.71 452	24.73 444	14.15 403	15.49 449	11.30 400	10.69 417	0.50 428	0.46 314	0.19 433	0.25 368	0.80 424	0.91 292

ADCP+	8.60 426	2.78 417	17.44 451	1.69 230	4.27 432	16.95 447	5.29 413	13.38 391	12.52 389	13.57 429	17.57 410	10.86 378	11.28 428	18.43 459	23.91 472	0.03 286	0.05 205	0.01 326	0.18 333	0.47 394	1.31 338

PWC_ROB	8.89 428	4.49 444	15.62 444	2.92 385	4.49 438	7.89 373	1.23 312	17.29 438	20.00 439	16.54 444	28.06 453	14.37 405	11.98 435	14.93 439	15.43 452	0.47 425	0.00 1	0.05 394	0.00 1	0.67 412	1.31 338

aanetorigin	9.02 429	3.75 435	28.68 480	2.16 295	3.86 420	5.84 336	5.40 416	5.93 145	10.39 355	28.12 470	31.02 464	15.98 416	13.74 442	9.38 354	12.55 432	0.25 403	0.22 278	0.22 437	0.24 364	1.24 435	1.47 348

PASM	9.11 430	5.68 451	25.06 472	4.33 443	4.18 431	7.01 358	8.48 448	12.37 355	20.95 446	13.49 428	15.37 383	18.80 438	11.52 431	14.70 436	12.70 433	0.93 438	1.19 430	0.32 442	1.21 456	1.66 443	2.22 434

UDG	9.12 431	10.06 470	6.35 325	10.06 468	9.64 472	10.48 405	2.33 353	12.73 366	10.19 350	8.33 321	10.27 307	16.70 423	10.47 422	8.33 305	9.07 394	4.28 466	2.59 472	18.90 483	3.83 477	11.35 475	6.50 470

MDST_ROB	9.13 432	1.31 295	10.16 414	4.36 445	2.48 374	28.66 475	7.64 444	19.96 457	14.97 411	27.53 469	24.02 439	9.47 348	5.27 336	16.31 447	8.61 384	0.63 429	0.19 270	0.00 1	0.00 1	0.08 130	0.90 289

FBW_ROB	9.17 433	2.08 380	10.31 415	2.51 355	1.66 327	13.22 433	6.04 422	23.09 473	20.11 440	19.55 450	15.80 386	18.97 441	11.96 434	19.34 461	11.38 421	0.66 430	0.30 292	2.15 463	0.90 447	1.15 434	2.16 430

XQC	9.46 434	4.84 447	18.88 455	4.07 433	3.09 392	15.97 442	6.65 431	16.26 429	26.63 460	12.63 418	12.35 352	15.75 414	10.62 424	16.48 448	21.19 458	0.44 418	0.96 377	0.05 394	0.32 400	1.10 431	0.99 300

GCST	9.50 435	17.91 480	6.18 314	53.02 503	11.57 477	10.95 412	0.20 96	7.71 233	7.12 268	9.83 374	4.71 147	4.87 242	1.49 159	9.87 375	2.06 216	8.70 476	0.07 224	22.79 485	0.40 417	6.66 469	3.86 460

Consistency-Raft	9.58 436	5.11 448	13.00 426	5.61 455	8.92 471	4.03 281	5.07 412	19.73 456	24.90 458	11.32 408	29.86 457	13.36 398	6.16 358	8.00 277	13.47 441	0.67 431	0.34 298	1.81 461	4.36 480	12.23 476	3.62 457

MSMD_ROB	9.73 437	1.43 318	5.42 272	1.81 248	0.42 141	16.83 445	4.30 399	14.29 409	15.34 413	23.06 457	40.17 480	25.63 463	22.62 468	13.37 426	8.85 389	0.48 427	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.13 218	0.47 216

RTSC	9.87 438	4.34 441	16.44 447	4.60 449	2.38 368	12.54 427	0.75 245	18.19 442	37.31 480	16.16 443	15.86 387	13.32 397	7.56 393	20.93 468	23.50 468	0.34 412	1.07 403	0.02 359	0.35 409	0.71 419	0.99 300

Wz-Net-SNSev	9.92 439	8.01 463	26.42 475	2.26 320	1.85 341	8.36 379	14.30 475	18.01 441	21.68 448	10.78 393	23.95 437	16.84 424	8.60 407	15.59 443	19.76 457	0.01 154	0.03 179	0.01 326	0.00 1	0.52 403	1.34 341

DDUNet	10.03 440	12.17 476	8.24 380	13.02 476	11.73 478	10.32 403	3.76 388	12.27 352	8.35 311	9.64 368	13.89 371	16.48 419	6.67 372	9.50 359	7.00 364	6.80 472	3.45 484	21.10 484	4.33 479	12.78 479	9.12 476

ADCPNet	10.18 441	3.40 427	33.24 484	2.38 342	1.74 331	17.75 450	7.65 445	13.20 387	13.03 398	14.09 434	21.72 430	19.36 442	11.40 430	15.43 442	23.00 465	0.28 409	1.15 424	0.39 446	1.48 461	0.68 414	2.21 433

WCMA_ROB	10.20 442	1.99 376	9.33 404	3.01 390	2.46 372	15.78 441	7.67 446	12.75 368	15.41 415	25.08 467	33.42 470	27.06 465	19.86 458	13.87 431	12.47 431	1.28 445	0.38 305	0.18 431	0.20 345	0.28 340	1.54 354

PDISCO_ROB	10.27 443	2.79 418	13.30 427	10.58 472	9.96 474	22.78 462	5.99 419	20.01 458	28.57 464	11.88 415	14.49 378	20.54 450	4.92 320	17.01 453	10.29 410	5.79 469	0.42 309	0.14 421	0.13 311	2.53 455	3.25 450

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 444	5.37 449	16.61 449	2.95 387	3.02 389	24.75 465	15.44 477	14.68 414	19.73 437	19.77 453	23.97 438	16.98 425	8.40 403	17.58 456	9.23 396	1.59 450	1.75 458	0.16 425	2.63 468	0.75 421	1.85 405

SHD	10.45 445	3.67 433	14.03 434	4.81 450	4.52 439	11.93 422	1.66 337	21.36 470	38.40 482	18.84 449	21.72 430	17.63 429	13.07 437	15.65 445	17.71 454	0.36 414	1.09 405	0.01 326	0.32 400	0.50 401	1.67 372

FCDSN-DC	10.72 446	1.16 268	5.01 250	2.16 295	1.31 305	17.46 449	4.80 407	17.79 440	19.87 438	25.02 465	32.85 466	33.57 474	23.52 473	16.80 450	12.13 427	0.11 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 145	0.76 276
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCL	10.77 447	3.23 423	21.50 463	2.26 320	1.96 351	23.65 463	9.07 452	14.69 415	24.88 457	15.21 437	27.20 450	12.68 396	14.02 445	16.94 452	24.43 474	0.26 406	0.18 268	0.74 449	0.67 439	0.80 424	1.02 307

SGM_RVC	10.77 447	1.11 258	4.66 233	2.66 367	0.41 139	21.03 460	6.87 436	20.02 459	15.54 418	25.86 468	24.97 446	33.59 475	20.51 461	20.89 467	14.78 448	0.31 411	0.26 289	0.22 437	0.26 381	0.43 387	1.01 303
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	10.88 449	2.57 408	20.40 461	2.24 315	1.90 345	24.92 466	17.00 487	21.35 469	28.61 465	12.87 421	13.74 369	17.01 427	20.14 460	15.36 440	14.01 444	0.81 435	0.98 386	0.20 434	0.65 438	1.30 438	1.54 354

ADCMid	10.97 450	4.49 444	23.66 467	2.53 359	2.52 377	11.46 417	6.31 426	15.31 420	12.85 397	23.57 461	22.99 435	17.92 432	21.04 463	19.57 463	28.05 481	0.47 425	0.43 310	1.10 454	1.32 458	1.73 445	2.10 426

FC-DCNN	11.29 451	1.01 243	5.50 276	2.25 317	1.65 325	18.23 453	5.36 415	18.99 448	20.65 443	28.95 471	34.83 473	33.83 476	23.18 471	17.04 454	13.37 440	0.17 385	0.01 121	0.02 359	0.02 233	0.10 166	0.70 268

FC-DCNN v2	11.44 452	0.98 234	5.39 270	2.28 327	1.65 325	18.84 455	5.41 417	19.66 454	20.80 444	29.20 472	35.39 475	34.37 478	23.46 472	17.13 455	13.18 439	0.17 385	0.01 121	0.02 359	0.01 214	0.08 130	0.69 265

SANet	11.48 453	3.34 425	13.93 433	2.40 347	1.01 253	16.49 443	12.16 470	20.05 461	37.28 479	19.62 451	28.04 452	25.61 462	20.10 459	14.43 434	12.39 430	0.10 366	0.06 211	0.03 377	0.06 274	0.76 422	1.73 386

AnyNet_C32	11.82 454	7.08 457	25.83 474	4.55 448	5.88 457	16.92 446	16.97 486	14.14 406	18.11 433	16.87 445	21.66 429	14.78 408	13.87 444	23.54 475	31.83 487	0.24 400	0.28 290	0.35 443	0.53 432	1.35 439	1.71 383

MeshStereo	11.94 455	1.88 362	5.24 259	2.11 292	1.44 316	20.09 458	4.95 410	21.74 472	16.75 424	33.10 477	35.07 474	39.28 484	22.72 469	19.45 462	13.59 442	0.19 390	0.06 211	0.02 359	0.00 1	0.46 392	0.65 253
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
Wz-Net-TNSev	12.01 456	11.86 475	38.26 489	2.81 377	1.82 338	18.12 452	11.31 466	16.67 431	21.73 449	15.06 436	17.17 402	19.72 445	20.69 462	20.68 466	21.41 460	0.04 311	0.06 211	0.00 1	0.16 318	0.74 420	1.93 415

otaku	12.35 457	8.64 464	9.11 400	13.56 477	10.98 475	26.23 469	7.22 441	19.45 453	19.26 436	11.92 416	17.90 412	20.21 447	8.91 413	16.06 446	6.09 351	9.77 480	2.50 469	13.23 478	1.90 467	14.61 481	9.41 479

Ntro	12.91 458	9.95 469	10.01 411	14.12 479	12.55 480	26.31 470	6.76 433	19.04 449	22.03 452	10.23 380	16.26 392	20.22 448	10.06 420	16.81 451	7.93 374	10.16 482	2.55 471	15.19 480	2.86 469	15.27 482	9.93 482

MFN_U_SF_RVC	13.54 459	4.69 446	28.43 479	4.24 439	2.50 375	24.26 464	5.99 419	28.23 480	20.18 442	24.06 464	29.38 456	30.35 470	16.92 453	20.98 469	21.39 459	1.35 446	1.13 412	1.02 452	1.41 460	1.88 448	2.50 444

WZ-Net	13.61 460	5.57 450	42.84 492	3.89 431	3.19 395	19.90 457	15.44 477	15.67 424	32.04 469	16.13 442	28.69 454	22.17 456	15.84 450	21.40 470	26.87 477	0.75 434	0.01 121	0.01 326	0.03 245	0.51 402	1.20 325

ADCS	13.76 461	6.46 455	30.74 482	3.62 423	2.93 386	14.28 437	11.22 464	20.02 459	34.42 474	23.20 458	25.42 448	19.51 443	19.62 457	24.54 476	33.88 490	0.27 408	0.23 281	0.37 445	0.19 336	1.47 440	2.84 447

MFMNet_re	14.09 462	9.67 468	20.31 460	10.40 471	7.62 463	21.38 461	17.49 489	21.36 470	31.95 468	23.70 462	29.22 455	18.87 439	27.41 479	14.27 433	11.16 419	2.85 462	1.51 454	0.41 447	0.28 387	4.88 462	7.10 471

EDNetEfficient	14.14 463	6.71 456	56.12 498	2.99 389	3.58 410	5.38 321	8.49 449	9.35 278	33.24 470	40.73 487	30.21 460	18.04 434	22.92 470	12.13 414	26.26 476	0.16 381	0.24 284	0.07 403	1.15 453	2.58 456	2.39 439

LSM	14.85 464	7.41 460	36.29 487	7.76 466	43.77 505	11.24 416	12.14 469	16.73 433	23.72 453	23.73 463	32.92 467	18.89 440	13.31 439	16.60 449	12.37 429	0.26 406	0.86 361	0.11 412	0.43 423	1.24 435	17.26 498

SAMSARA	15.67 465	3.89 437	14.48 438	13.77 478	7.92 467	38.69 488	73.90 511	21.22 468	24.66 456	17.04 446	13.86 370	30.01 469	13.07 437	18.07 458	17.48 453	0.23 398	1.46 450	0.07 403	0.40 417	0.99 429	2.15 429

SPS-STEREO	15.83 466	7.38 459	14.92 441	11.63 474	11.77 479	25.30 467	7.12 439	25.20 476	17.06 426	32.24 476	30.34 461	31.63 472	22.59 467	25.67 477	21.97 461	7.71 474	4.50 490	3.35 468	1.56 464	6.97 471	7.72 473
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	16.41 467	3.98 439	16.04 445	5.38 453	4.59 444	19.44 456	7.28 442	28.88 482	49.27 492	31.53 475	43.72 486	30.36 471	32.17 486	26.70 479	23.19 466	0.25 403	1.48 452	0.04 387	0.59 435	0.52 403	2.87 448

ACVNet-4b	16.48 468	23.07 482	14.73 440	16.69 481	15.18 484	31.83 479	7.30 443	19.71 455	27.82 462	11.54 412	22.10 433	31.68 473	8.96 415	18.88 460	7.28 369	11.04 484	2.65 473	24.93 488	5.02 482	18.57 485	10.67 485

AnyNet_C01	16.99 469	12.34 477	60.47 500	4.88 451	3.11 394	31.77 478	16.79 484	18.60 446	17.96 432	18.62 448	38.50 478	24.03 457	19.00 455	30.59 482	35.18 492	0.29 410	0.56 322	0.45 448	0.48 427	2.70 457	3.40 452

MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 470	7.98 462	24.37 470	6.82 463	2.93 386	39.68 490	16.11 479	25.46 477	34.93 475	34.13 479	34.20 471	29.20 468	24.94 475	23.01 473	19.39 456	2.79 461	2.87 476	1.18 456	1.53 463	6.78 470	3.31 451

NVStereoNet_ROB	17.22 471	8.76 465	16.47 448	7.52 465	8.42 469	13.75 436	11.07 460	24.24 475	26.67 461	31.00 473	46.49 489	34.88 479	27.06 478	22.72 472	23.61 469	6.83 473	4.32 489	6.32 475	10.37 490	4.39 461	9.57 480
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	17.25 472	9.46 467	22.74 465	10.11 469	11.40 476	28.98 476	13.74 473	21.15 467	16.85 425	31.39 474	34.79 472	34.05 477	24.24 474	26.23 478	19.31 455	8.79 477	7.56 498	4.88 472	3.93 478	6.07 467	9.33 477

LE_ROB	17.31 473	2.62 412	14.26 437	4.20 438	1.80 335	17.40 448	9.70 456	15.38 421	55.92 497	63.97 507	40.81 482	35.50 480	39.26 491	15.64 444	28.51 482	0.06 336	0.11 245	0.13 419	0.21 351	0.14 229	0.51 223

ELAS_RVC	17.82 474	3.60 432	11.92 420	6.63 462	5.73 455	30.34 477	19.64 490	26.92 478	35.06 476	40.79 488	41.32 484	37.31 482	31.61 482	30.54 481	22.93 464	1.97 459	2.40 466	1.28 457	1.27 457	1.71 444	3.51 456
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	17.99 475	3.49 428	11.19 418	6.14 460	5.79 456	34.89 484	17.28 488	28.75 481	30.47 467	40.80 489	45.79 488	39.04 483	32.05 485	27.63 480	24.30 473	1.88 457	2.41 468	1.09 453	1.48 461	1.83 447	3.48 454
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	18.06 476	27.03 486	34.90 485	22.68 487	20.79 490	15.03 438	3.18 378	16.95 436	26.06 459	20.48 454	16.91 398	20.55 451	18.37 454	23.48 474	12.16 428	5.31 468	2.91 477	31.24 492	8.09 488	22.63 489	12.44 490

EDNetEfficientorigin	18.25 477	14.44 478	99.41 518	1.72 238	1.00 251	12.07 423	6.97 438	13.67 397	35.06 476	38.59 486	37.10 477	27.03 464	27.46 480	15.38 441	26.92 478	0.05 326	0.08 228	0.15 422	0.62 436	3.33 459	3.92 461

SGM-ForestM	18.61 478	3.38 426	10.14 413	3.44 416	2.24 364	34.17 483	15.39 476	29.44 484	33.93 471	38.55 485	41.08 483	53.64 493	36.76 488	34.82 486	27.16 479	1.25 444	1.81 461	0.74 449	1.01 450	0.61 407	2.61 445

RainbowNet	18.69 479	27.15 487	22.03 464	18.76 483	15.00 483	27.97 474	10.17 458	27.99 479	34.19 473	15.53 440	27.53 451	25.33 460	13.80 443	19.86 465	10.59 413	14.50 492	3.57 485	23.85 487	5.03 483	18.49 484	12.41 489

ACVNet_1	19.51 480	26.19 485	15.50 443	17.71 482	15.28 485	26.46 471	9.36 453	29.16 483	34.18 472	25.06 466	24.89 445	37.18 481	21.93 466	17.80 457	15.03 449	11.08 485	2.83 474	25.29 489	5.06 484	19.11 486	11.14 486

RTS	19.64 481	10.42 472	87.01 506	5.88 456	6.82 459	41.73 491	16.69 482	16.80 434	41.90 486	23.44 459	32.96 468	13.79 399	21.49 464	38.85 491	30.84 484	0.46 422	0.70 338	0.00 1	0.09 286	1.13 432	1.70 380

RTSA	19.64 481	10.42 472	87.01 506	5.88 456	6.82 459	41.73 491	16.69 482	16.80 434	41.90 486	23.44 459	32.96 468	13.79 399	21.49 464	38.85 491	30.84 484	0.46 422	0.70 338	0.00 1	0.09 286	1.13 432	1.70 380

coex-ft	20.15 483	20.03 481	87.93 508	1.81 248	1.77 332	18.77 454	13.73 472	13.28 389	41.87 485	60.24 503	39.04 479	28.27 467	30.39 481	12.57 421	28.66 483	0.20 393	0.23 281	0.04 387	0.30 394	1.52 441	2.34 438

MANE	20.98 484	3.23 423	8.81 390	5.96 458	6.96 461	33.07 481	13.20 471	35.43 486	38.86 483	44.72 493	52.41 497	53.20 492	41.84 493	34.74 485	27.45 480	1.87 456	2.27 464	1.54 459	10.18 489	0.69 416	3.11 449

BEATNet-Init1	24.70 485	11.33 474	44.28 493	5.48 454	3.94 424	47.60 498	22.33 493	34.94 485	40.01 484	48.11 496	49.98 493	59.86 497	43.17 494	39.48 493	31.77 486	1.37 447	1.76 460	1.17 455	1.17 454	2.44 454	3.85 459

DLNR_Zeroshot_test	24.96 486	51.28 504	90.69 509	97.84 517	97.22 516	1.40 26	0.12 55	23.19 474	3.55 79	1.21 77	2.95 96	0.72 79	0.31 30	7.09 217	2.61 251	38.70 502	1.32 439	0.00 1	0.29 392	77.04 513	1.68 375

ACVNet_2	27.45 487	30.56 492	27.90 477	20.72 484	15.55 486	37.22 486	14.00 474	49.32 499	65.88 506	43.17 490	56.99 501	51.90 489	26.98 477	21.46 471	15.38 450	10.77 483	2.85 475	23.12 486	3.62 476	20.08 487	11.47 487

MADNet+	27.96 488	35.32 495	91.41 510	21.04 485	8.86 470	49.25 500	47.41 507	36.98 487	37.84 481	21.00 456	30.83 462	25.41 461	34.95 487	46.51 499	51.54 505	3.04 463	3.33 482	1.48 458	1.05 451	5.85 466	6.05 468

IMH-64-1	28.06 489	29.98 489	19.46 458	32.15 490	20.98 491	27.68 472	16.66 480	47.31 493	44.85 489	34.14 480	50.94 494	41.49 485	31.67 483	37.53 487	23.88 470	14.17 490	2.96 478	34.45 494	11.15 491	26.12 491	13.75 491

IMH-64	28.06 489	29.98 489	19.46 458	32.15 490	20.98 491	27.68 472	16.66 480	47.31 493	44.85 489	34.14 480	50.94 494	41.49 485	31.67 483	37.53 487	23.88 470	14.17 490	2.96 478	34.45 494	11.15 491	26.12 491	13.75 491

JetBlue	29.99 491	17.24 479	55.64 497	16.24 480	21.08 493	62.07 509	33.14 500	40.60 489	35.73 478	34.59 482	40.67 481	57.18 496	43.54 495	51.46 504	52.18 506	2.72 460	4.58 492	2.86 464	3.53 475	10.57 474	14.11 493

WAO-7	30.22 492	25.83 484	23.33 466	33.10 492	14.36 482	36.98 485	22.41 494	52.85 502	64.46 504	43.76 491	59.24 503	52.31 490	45.69 497	32.82 483	32.60 488	11.16 486	5.49 493	13.76 479	12.60 495	12.36 477	9.38 478

IMH	30.65 493	30.30 491	21.09 462	34.89 494	21.75 495	33.16 482	16.91 485	49.53 500	52.50 493	38.41 484	55.10 500	45.13 487	40.36 492	41.57 494	25.66 475	14.74 493	3.36 483	35.43 496	11.69 493	27.31 496	14.16 494

PWCK	31.62 494	45.59 501	49.67 495	30.49 488	7.80 465	42.91 493	29.73 499	45.45 492	44.44 488	47.41 494	36.92 476	47.86 488	26.79 476	41.90 495	33.36 489	22.77 497	4.56 491	29.89 491	5.13 485	29.43 497	10.36 484

TorneroNet-64	33.32 495	33.28 493	33.07 483	35.14 495	21.25 494	48.02 499	21.13 491	43.47 491	58.77 498	33.36 478	46.64 490	62.00 499	38.19 489	44.82 498	35.07 491	15.02 494	3.59 486	35.81 497	12.20 494	29.45 498	16.17 495

Dean	35.52 496	40.12 499	27.99 478	30.63 489	17.33 488	45.80 497	11.68 467	57.61 507	76.54 510	63.70 506	60.65 504	66.93 505	49.40 500	38.12 489	40.28 497	12.18 488	3.73 487	28.86 490	5.94 487	20.69 488	12.16 488

WAO-6	35.59 497	37.89 498	17.67 452	37.86 496	24.46 497	37.85 487	21.49 492	49.01 498	67.96 507	44.22 492	48.08 491	53.02 491	53.39 502	33.67 484	36.83 494	26.05 500	7.83 499	43.19 501	21.76 501	30.18 499	19.37 501

LVE	35.84 498	41.54 500	36.25 486	33.36 493	18.92 489	53.05 505	27.99 498	53.17 505	64.93 505	47.63 495	61.58 505	54.25 494	38.72 490	38.72 490	35.50 493	16.36 496	6.23 495	31.51 493	14.04 496	25.01 490	18.07 499

TorneroNet	36.02 499	35.25 494	36.33 488	38.44 497	22.19 496	50.72 503	24.42 497	48.39 496	54.53 495	38.03 483	53.44 498	62.83 502	44.79 496	47.68 501	42.11 500	15.69 495	3.97 488	37.25 498	15.05 497	30.83 500	18.40 500

WAO-8	38.93 500	36.84 496	23.97 468	43.96 498	24.48 498	45.73 495	22.62 495	53.10 503	75.66 508	53.86 500	66.14 508	62.39 500	55.11 504	43.01 496	40.67 498	22.98 498	7.22 496	37.53 499	19.49 499	27.04 495	16.83 496

Venus	38.93 500	36.84 496	23.97 468	43.96 498	24.48 498	45.73 495	22.62 495	53.10 503	75.66 508	53.86 500	66.17 509	62.39 500	55.11 504	43.01 496	40.67 498	22.98 498	7.22 496	37.53 499	19.49 499	27.02 494	16.83 496

UNDER WATER	45.99 502	49.80 503	68.56 502	49.99 502	32.13 501	55.35 507	39.50 502	41.12 490	52.90 494	50.69 497	45.18 487	67.79 507	58.75 507	51.93 506	50.97 504	30.59 501	14.03 500	51.66 503	37.15 502	40.27 502	31.35 502

UNDER WATER-64	46.01 503	48.25 502	68.05 501	44.59 500	28.11 500	57.02 508	43.78 505	40.20 488	48.80 491	52.08 499	42.95 485	67.22 506	57.71 506	48.98 503	49.57 503	40.01 503	17.98 501	52.15 504	39.41 504	38.99 501	34.41 503

notaker	48.05 504	55.94 505	50.90 496	56.89 506	40.29 502	38.96 489	33.86 501	47.82 495	55.70 496	57.55 502	57.48 502	60.22 498	59.71 508	54.64 507	43.27 501	41.13 504	19.86 502	57.61 505	37.79 503	50.95 504	40.33 504

ktn	49.32 505	58.11 506	40.16 490	59.92 507	43.22 504	49.79 502	42.99 504	48.56 497	60.67 500	51.59 498	54.51 499	55.34 495	52.65 501	47.92 502	37.91 495	57.88 507	24.79 503	63.00 508	43.57 505	52.51 505	41.31 505

DPSimNet_ROB	54.45 506	65.73 510	47.00 494	54.49 504	46.37 506	55.34 506	56.47 508	56.18 506	59.04 499	64.57 508	51.76 496	64.01 503	54.49 503	47.54 500	67.21 509	63.21 508	27.86 506	58.04 506	51.28 508	46.61 503	51.87 509

KSHMR	56.07 507	64.25 509	40.47 491	74.89 509	49.63 507	49.42 501	45.46 506	57.71 508	63.52 502	61.65 505	61.67 506	71.88 508	47.67 499	51.47 505	44.57 502	54.67 506	62.25 508	66.31 509	54.18 509	53.03 507	46.75 507

HanzoNet	57.16 508	60.12 507	60.00 499	55.77 505	42.11 503	51.98 504	41.93 503	52.07 501	61.47 501	65.98 509	65.90 507	72.11 509	70.14 509	71.11 510	61.13 508	64.31 509	34.72 507	62.27 507	50.86 507	52.83 506	46.33 506

JetRed	61.44 509	61.87 508	83.02 505	46.49 501	56.73 509	83.63 510	65.09 509	59.75 509	64.22 503	69.50 510	69.26 510	66.24 504	47.62 498	61.80 508	74.60 510	45.99 505	66.40 510	46.67 502	45.27 506	63.49 508	51.22 508

LRCNet_RVC	66.47 510	66.44 511	69.02 503	71.60 508	54.27 508	32.21 480	2.93 368	63.19 510	21.83 450	82.02 511	90.16 512	83.59 510	72.13 510	69.45 509	53.25 507	95.47 515	64.21 509	95.15 515	95.27 515	72.59 509	74.60 511

MADNet++	82.81 511	81.73 512	74.64 504	87.71 514	82.67 513	93.35 511	70.27 510	86.39 514	82.88 511	93.51 515	86.62 511	86.40 511	81.37 511	88.21 511	88.63 511	86.59 513	84.23 514	72.14 510	68.69 510	78.88 514	81.36 515

tt	83.10 512	0.43 30	99.97 520	79.27 513	93.14 514	100.00 521	100.00 520	100.00 523	99.89 517	60.55 504	48.44 492	99.98 522	99.96 519	99.98 522	100.00 523	91.80 514	99.82 518	73.67 514	73.25 511	86.43 515	55.39 510

xxxxx1	85.58 513	90.37 513	96.61 513	76.69 510	80.77 510	97.50 515	96.92 515	85.57 511	88.66 512	88.63 512	91.64 513	94.27 512	93.09 512	90.03 512	91.91 512	70.77 510	70.62 511	73.61 511	81.26 512	72.90 510	79.86 512

tt_ll	85.58 513	90.37 513	96.61 513	76.69 510	80.77 510	97.50 515	96.92 515	85.57 511	88.66 512	88.63 512	91.64 513	94.27 512	93.09 512	90.03 512	91.91 512	70.77 510	70.62 511	73.61 511	81.26 512	72.90 510	79.86 512

ff	85.58 513	90.37 513	96.61 513	76.69 510	80.77 510	97.50 515	96.92 515	85.57 511	88.66 512	88.63 512	91.64 513	94.27 512	93.09 512	90.03 512	91.91 512	70.77 510	70.62 511	73.61 511	81.26 512	72.90 510	79.86 512

PML	97.69 516	100.00 522	96.50 512	97.85 518	97.35 517	99.77 520	99.36 518	96.92 515	96.34 515	100.00 522	96.52 516	97.41 516	99.61 517	100.00 523	95.46 515	99.99 521	97.44 515	100.00 519	96.08 516	99.13 517	88.02 516

MEDIAN_ROB	98.44 517	99.70 517	99.34 517	97.13 515	97.06 515	96.94 513	95.91 514	97.71 517	97.33 516	98.78 518	98.91 517	99.19 517	98.13 516	96.94 515	96.99 517	99.97 519	99.18 516	100.00 519	99.99 520	99.70 518	99.83 518

HaxPig	98.85 518	99.94 519	95.36 511	99.99 521	99.98 519	94.12 512	94.52 512	99.12 518	99.96 518	99.96 521	99.99 519	99.98 522	99.89 518	98.16 516	96.14 516	99.98 520	99.99 520	100.00 519	99.99 520	99.99 521	99.95 521

Anonymous_1	99.01 519	99.91 518	99.85 519	97.31 516	99.09 518	100.00 521	100.00 520	99.59 520	99.96 518	99.29 520	99.86 518	99.55 519	99.99 520	99.30 517	99.76 518	95.67 516	99.58 517	97.24 516	98.56 517	97.36 516	98.34 517

test_example2	99.38 520	99.98 521	99.99 521	100.00 524	99.98 519	99.73 519	99.99 519	96.99 516	100.00 520	100.00 522	100.00 520	96.49 515	96.74 515	99.97 519	99.96 519	100.00 523	99.97 519	98.68 517	99.11 518	100.00 522	100.00 525

AVERAGE_ROB	99.63 521	99.96 520	98.88 516	100.00 524	100.00 521	98.16 518	95.64 513	100.00 523	100.00 520	100.00 522	100.00 520	100.00 524	100.00 521	100.00 523	99.99 520	100.00 523	100.00 521	100.00 519	100.00 522	100.00 522	100.00 525

DPSMNet_ROB	99.90 522	100.00 522	99.99 521	99.99 521	100.00 521	100.00 521	100.00 520	99.98 521	100.00 520	98.37 516	100.00 520	99.81 520	100.00 521	99.97 519	99.99 520	100.00 523	100.00 521	100.00 519	100.00 522	100.00 522	99.99 522

DGTPSM_ROB	99.90 522	100.00 522	99.99 521	99.99 521	100.00 521	100.00 521	100.00 520	99.98 521	100.00 520	98.37 516	100.00 520	99.81 520	100.00 521	99.97 519	99.99 520	99.99 521	100.00 521	100.00 519	100.00 522	100.00 522	99.99 522

DPSM_ROB	99.94 524	100.00 522	100.00 524	99.74 519	100.00 521	100.00 521	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 522	100.00 520	100.00 524	100.00 521	100.00 523	100.00 523	99.08 517	100.00 521	100.00 519	100.00 522	99.98 519	99.94 519

DPSM	99.94 524	100.00 522	100.00 524	99.74 519	100.00 521	100.00 521	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 522	100.00 520	100.00 524	100.00 521	100.00 523	100.00 523	99.08 517	100.00 521	100.00 519	100.00 522	99.98 519	99.94 519

Selective-RAFT-Error	100.00 526	100.00 522	100.00 524	100.00 524	100.00 521	100.00 521	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 522	100.00 520	100.00 524	100.00 521	100.00 523	100.00 523	100.00 523	100.00 521	100.00 519	100.00 522	100.00 522	100.00 525

CasAABBNet	100.00 526	100.00 522	100.00 524	100.00 524	100.00 521	100.00 521	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 522	100.00 520	100.00 524	100.00 521	100.00 523	100.00 523	100.00 523	100.00 521	100.00 519	100.00 522	100.00 522	100.00 525

LSM0	100.00 526	100.00 522	100.00 524	100.00 524	100.00 521	100.00 521	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 522	100.00 520	100.00 524	100.00 521	100.00 523	100.00 523	100.00 523	100.00 521	100.00 519	100.00 522	100.00 522	99.99 522

ccccc		96.47 516		100.00 524	100.00 521	97.29 514		99.52 519		99.28 519		99.32 518		99.92 518		100.00 523	100.00 521	99.95 518	99.77 519	100.00 522

Low-res two-view benchmark