Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

DEFOM-Stereo	0.26 1	0.61 176	1.22 10	0.24 6	0.14 11	0.49 84	0.18 22	0.31 2	0.31 1	0.20 4	0.18 2	0.15 1	0.14 2	0.42 73	0.19 1	0.08 4	0.06 1	0.08 7	0.06 8	0.09 9	0.16 51

rvit_stereo_0083	0.28 2	0.37 60	0.88 1	0.28 55	0.18 60	0.28 6	0.22 75	0.40 8	0.58 117	0.25 30	0.30 49	0.27 67	0.27 119	0.38 47	0.25 36	0.14 278	0.12 162	0.13 261	0.10 95	0.13 51	0.14 30

rvit_stereo_0081	0.29 3	0.46 113	1.13 7	0.28 55	0.17 46	0.32 14	0.22 75	0.45 23	0.58 117	0.25 30	0.26 27	0.26 56	0.22 57	0.36 41	0.25 36	0.14 278	0.10 119	0.11 150	0.10 95	0.13 51	0.11 12

rvit_stereo_0082	0.29 3	0.46 113	1.13 7	0.28 55	0.17 46	0.32 14	0.22 75	0.45 23	0.58 117	0.25 30	0.26 27	0.26 56	0.22 57	0.36 41	0.25 36	0.14 278	0.10 119	0.11 150	0.10 95	0.13 51	0.11 12

trnet	0.31 5	0.31 10	1.65 36	0.20 2	0.12 3	0.55 147	0.15 5	0.50 49	0.51 63	0.28 46	0.34 77	0.24 38	0.21 49	0.34 28	0.24 25	0.11 158	0.07 8	0.08 7	0.05 1	0.09 9	0.12 15

GLC_STEREO	0.31 5	0.30 8	1.80 46	0.29 73	0.12 3	0.41 41	0.20 39	0.39 6	0.42 20	0.26 38	0.31 58	0.25 46	0.19 32	0.36 41	0.26 50	0.09 26	0.11 145	0.12 201	0.10 95	0.13 51	0.15 38

CREStereo	0.31 5	0.35 45	1.66 37	0.19 1	0.13 7	0.55 147	0.17 16	0.50 49	0.50 58	0.28 46	0.34 77	0.24 38	0.21 49	0.34 28	0.23 22	0.11 158	0.07 8	0.08 7	0.05 1	0.10 18	0.12 15
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
DEFOM-Stereo_RVC	0.32 8	0.40 81	1.21 9	0.35 195	0.16 27	0.29 8	0.16 12	0.59 99	0.56 103	0.20 4	0.20 7	0.17 5	0.26 105	0.40 57	0.38 159	0.09 26	0.08 42	0.08 7	0.25 350	0.12 36	0.43 234

CASnet	0.32 8	0.40 81	1.80 46	0.28 55	0.11 1	0.47 73	0.19 27	0.45 23	0.47 41	0.39 76	0.31 58	0.23 28	0.17 11	0.31 9	0.21 4	0.11 158	0.06 1	0.15 322	0.12 177	0.16 101	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAStereo	0.33 10	0.81 259	2.22 140	0.27 39	0.18 60	0.25 4	0.20 39	0.45 23	0.38 9	0.21 7	0.26 27	0.20 11	0.16 7	0.26 2	0.26 50	0.10 77	0.08 42	0.10 86	0.08 38	0.13 51	0.09 2

rvit_stereo_0080	0.33 10	0.77 243	1.43 19	0.24 6	0.18 60	0.34 22	0.27 192	0.58 90	0.51 63	0.25 30	0.27 33	0.27 67	0.22 57	0.32 19	0.27 59	0.14 278	0.10 119	0.10 86	0.10 95	0.15 82	0.17 58

whm_eth	0.33 10	0.77 243	1.43 19	0.24 6	0.18 60	0.34 22	0.27 192	0.58 90	0.51 63	0.25 30	0.27 33	0.27 67	0.22 57	0.32 19	0.27 59	0.14 278	0.10 119	0.10 86	0.10 95	0.15 82	0.17 58

CES	0.33 10	0.32 20	1.46 23	0.25 12	0.50 330	0.40 40	0.20 39	0.48 34	0.48 45	0.22 13	0.29 42	0.26 56	0.19 32	0.35 38	0.22 7	0.09 26	0.07 8	0.08 7	0.05 1	0.16 101	0.54 289

castereo	0.34 14	0.48 119	1.00 3	0.25 12	0.29 210	0.41 41	0.27 192	0.76 170	0.49 49	0.23 18	0.30 49	0.24 38	0.31 165	0.29 5	0.29 82	0.09 26	0.20 259	0.09 35	0.31 388	0.12 36	0.44 248

rvit_stereo_0081_aga	0.34 14	0.67 192	1.79 44	0.27 39	0.20 102	0.34 22	0.21 60	0.43 18	0.48 45	0.26 38	0.28 37	0.27 67	0.21 49	0.33 23	0.25 36	0.14 278	0.11 145	0.11 150	0.10 95	0.14 71	0.18 67

CAS++	0.34 14	0.39 76	1.90 67	0.25 12	0.18 60	0.32 14	0.20 39	0.78 184	0.44 32	0.31 55	0.31 58	0.21 19	0.16 7	0.34 28	0.20 3	0.15 308	0.13 177	0.13 261	0.10 95	0.15 82	0.14 30
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.34 14	0.38 70	1.96 81	0.27 39	0.35 267	0.43 49	0.22 75	0.43 18	0.34 3	0.24 25	0.34 77	0.23 28	0.28 133	0.34 28	0.22 7	0.08 4	0.07 8	0.07 1	0.05 1	0.10 18	0.35 184

LoS	0.34 14	0.35 45	1.88 64	0.25 12	0.13 7	0.53 125	0.20 39	0.50 49	0.53 84	0.26 38	0.28 37	0.37 119	0.24 76	0.40 57	0.25 36	0.10 77	0.08 42	0.08 7	0.06 8	0.15 82	0.10 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
tt45	0.35 19	0.80 255	1.46 23	0.26 28	0.17 46	0.55 147	0.22 75	0.44 21	0.39 11	0.24 25	0.26 27	0.25 46	0.18 24	0.64 170	0.36 147	0.09 26	0.08 42	0.10 86	0.08 38	0.24 249	0.29 143

999	0.35 19	0.74 234	1.38 17	0.27 39	0.18 60	0.50 94	0.23 108	0.40 8	0.41 15	0.21 7	0.33 71	0.23 28	0.18 24	0.74 204	0.37 152	0.09 26	0.08 42	0.09 35	0.08 38	0.26 289	0.26 124

MGS-Stereo	0.35 19	0.48 119	1.99 86	0.26 28	0.14 11	0.41 41	0.22 75	0.41 11	0.48 45	0.24 25	0.51 181	0.25 46	0.18 24	0.33 23	0.22 7	0.10 77	0.08 42	0.09 35	0.08 38	0.47 432	0.10 5

MaDis-Stereo	0.35 19	0.89 286	2.15 123	0.25 12	0.29 210	0.29 8	0.17 16	0.47 32	0.41 15	0.21 7	0.22 10	0.28 74	0.21 49	0.32 19	0.31 104	0.10 77	0.09 91	0.10 86	0.08 38	0.11 26	0.12 15

CroCo-Stereo	0.35 19	0.71 216	1.67 39	0.32 129	0.17 46	0.19 1	0.21 60	0.79 193	0.54 88	0.22 13	0.25 22	0.55 239	0.22 57	0.28 3	0.28 72	0.10 77	0.08 42	0.08 7	0.07 19	0.12 36	0.10 5
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
PMTNet	0.35 19	0.38 70	1.75 41	0.21 3	0.14 11	0.57 176	0.24 133	0.48 34	0.44 32	0.28 46	0.32 68	0.26 56	0.24 76	0.41 66	0.24 25	0.42 444	0.07 8	0.08 7	0.05 1	0.18 148	0.15 38

fffft	0.36 25	0.70 212	1.51 28	0.25 12	0.15 18	0.42 46	0.24 133	0.46 29	0.42 20	0.22 13	0.19 5	0.20 11	0.16 7	0.47 85	0.69 290	0.07 2	0.09 91	0.10 86	0.08 38	0.30 332	0.45 253
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 25	0.83 262	1.48 26	0.26 28	0.15 18	0.46 62	0.22 75	0.40 8	0.43 25	0.23 18	0.24 14	0.21 19	0.18 24	0.47 85	0.59 254	0.07 2	0.07 8	0.10 86	0.08 38	0.24 249	0.42 227

rvit_0105_6	0.36 25	0.55 155	1.48 26	0.31 109	0.18 60	0.35 27	0.26 175	0.56 81	0.66 180	0.26 38	0.29 42	0.33 104	0.26 105	0.41 66	0.27 59	0.18 355	0.16 222	0.15 322	0.13 197	0.15 82	0.25 116

UniTT-Stereo	0.36 25	0.66 191	2.43 194	0.28 55	0.24 161	0.30 10	0.18 22	0.35 4	0.36 6	0.26 38	0.37 92	0.18 7	0.18 24	0.33 23	0.30 88	0.11 158	0.08 42	0.09 35	0.08 38	0.25 270	0.09 2

ours_stereo	0.37 29	0.67 192	1.63 34	0.30 93	0.50 330	0.35 27	0.22 75	0.41 11	0.38 9	0.21 7	0.32 68	0.23 28	0.17 11	0.47 85	0.22 7	0.08 4	0.09 91	0.10 86	0.08 38	0.24 249	0.77 355

Pointernet	0.37 29	0.31 10	1.91 70	0.25 12	0.37 281	0.47 73	0.15 5	0.67 134	0.52 73	0.23 18	0.30 49	0.28 74	0.20 42	0.32 19	0.23 22	0.10 77	0.24 278	0.07 1	0.13 197	0.10 18	0.51 276

knoymous	0.37 29	0.34 37	1.83 51	0.25 12	0.18 60	0.45 55	0.24 133	0.60 106	0.40 14	0.42 87	0.39 103	0.54 230	0.25 94	0.41 66	0.29 82	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.07 19	0.13 51	0.20 80

sCroCo_RVC	0.37 29	0.39 76	2.38 171	0.35 195	0.27 194	0.31 13	0.22 75	0.49 37	0.48 45	0.23 18	0.34 77	0.25 46	0.24 76	0.35 38	0.25 36	0.15 308	0.17 234	0.12 201	0.11 141	0.15 82	0.15 38

rvit_stereo_ft	0.38 33	1.01 313	1.86 62	0.33 150	0.21 114	0.28 6	0.27 192	0.59 99	0.55 97	0.24 25	0.28 37	0.28 74	0.27 119	0.35 38	0.28 72	0.14 278	0.09 91	0.11 150	0.11 141	0.14 71	0.31 161

CroCo-Stereo Lap2	0.38 33	0.91 294	2.02 92	0.33 150	0.38 289	0.23 3	0.21 60	0.63 122	0.51 63	0.23 18	0.28 37	0.29 81	0.23 72	0.34 28	0.28 72	0.10 77	0.09 91	0.10 86	0.08 38	0.22 227	0.15 38

CREStereo++_RVC	0.38 33	0.37 60	2.47 233	0.25 12	0.16 27	0.54 135	0.15 5	0.42 15	0.57 110	0.37 67	0.52 190	0.24 38	0.19 32	0.31 9	0.27 59	0.09 26	0.06 1	0.08 7	0.30 381	0.09 9	0.22 94
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
castereo++	0.39 36	0.83 262	1.38 17	0.29 73	0.18 60	0.53 125	0.20 39	0.57 87	0.58 117	0.20 4	0.27 33	0.32 96	0.17 11	0.34 28	0.22 7	0.09 26	0.54 347	0.09 35	0.29 372	0.15 82	0.52 282

mms	0.39 36	0.63 183	1.31 14	0.34 173	0.65 382	0.32 14	0.22 75	0.39 6	0.39 11	0.27 45	0.31 58	0.23 28	0.17 11	0.57 142	0.22 7	0.08 4	0.21 268	0.10 86	0.08 38	0.24 249	1.16 414

fffy	0.39 36	0.67 192	1.57 29	0.45 306	0.52 336	0.37 33	0.22 75	0.45 23	0.35 4	0.21 7	0.30 49	0.26 56	0.20 42	0.45 79	0.24 25	0.08 4	0.29 300	0.10 86	0.08 38	0.25 270	0.77 355

CAS	0.39 36	0.31 10	1.79 44	0.81 415	0.34 259	0.51 100	0.23 108	0.49 37	0.42 20	0.23 18	0.31 58	0.20 11	0.17 11	0.30 7	0.25 36	0.77 468	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 18	0.41 222

TANstereo	0.39 36	0.70 212	2.48 239	0.23 5	0.12 3	0.54 135	0.16 12	0.41 11	0.47 41	0.45 106	0.51 181	0.26 56	0.22 57	0.34 28	0.21 4	0.10 77	0.10 119	0.08 7	0.07 19	0.09 9	0.18 67

rvit_0105_4	0.40 41	0.64 186	1.98 84	0.31 109	0.18 60	0.37 33	0.29 232	0.64 125	0.67 193	0.28 46	0.32 68	0.36 114	0.28 133	0.45 79	0.27 59	0.18 355	0.16 222	0.15 322	0.14 219	0.15 82	0.25 116

XX-TBD	0.40 41	1.04 322	2.49 244	0.35 195	0.13 7	0.51 100	0.17 16	0.44 21	0.52 73	0.38 71	0.51 181	0.23 28	0.19 32	0.31 9	0.25 36	0.10 77	0.07 8	0.08 7	0.06 8	0.09 9	0.18 67

WCG-NET	0.41 43	0.80 255	1.77 42	0.25 12	0.13 7	0.43 49	0.24 133	0.42 15	0.59 127	0.38 71	0.41 114	0.26 56	0.24 76	0.37 44	0.24 25	0.08 4	0.81 385	0.08 7	0.07 19	0.26 289	0.31 161

MIF-Stereo (partial)	0.41 43	0.71 216	2.67 318	0.27 39	0.24 161	0.32 14	0.17 16	0.56 81	0.46 35	0.26 38	0.37 92	0.25 46	0.26 105	0.46 81	0.35 144	0.11 158	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.21 210	0.15 38

s12784h	0.41 43	0.34 37	2.17 126	0.24 6	0.11 1	0.64 285	0.24 133	0.85 247	0.70 242	0.45 106	0.54 214	0.28 74	0.27 119	0.51 117	0.27 59	0.11 158	0.06 1	0.09 35	0.06 8	0.16 101	0.14 30

Gwc-CoAtRS	0.41 43	0.37 60	2.06 101	0.28 55	0.41 302	0.48 79	0.19 27	0.64 125	0.49 49	0.45 106	0.39 103	0.57 250	0.26 105	0.37 44	0.28 72	0.09 26	0.19 246	0.09 35	0.31 388	0.11 26	0.25 116

Any-RAFT	0.42 47	0.33 30	1.89 66	0.28 55	0.21 114	0.69 329	0.21 60	0.83 226	0.60 133	0.45 106	0.43 120	0.62 271	0.30 160	0.48 98	0.24 25	0.11 158	0.40 323	0.08 7	0.06 8	0.10 18	0.16 51

R-Stereo Train	0.42 47	0.31 10	2.51 250	0.30 93	0.18 60	0.56 154	0.25 158	0.82 215	0.41 15	0.57 234	0.67 323	0.33 104	0.24 76	0.34 28	0.33 127	0.10 77	0.08 42	0.09 35	0.07 19	0.09 9	0.18 67

RAFT-Stereo	0.42 47	0.31 10	2.51 250	0.30 93	0.18 60	0.56 154	0.25 158	0.82 215	0.41 15	0.57 234	0.67 323	0.33 104	0.24 76	0.34 28	0.33 127	0.10 77	0.08 42	0.09 35	0.07 19	0.09 9	0.18 67
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_0105_5	0.43 50	0.73 224	2.10 114	0.31 109	0.18 60	0.41 41	0.31 258	0.69 141	0.67 193	0.32 58	0.34 77	0.38 125	0.30 160	0.42 73	0.30 88	0.18 355	0.16 222	0.15 322	0.15 239	0.15 82	0.30 152

plain	0.43 50	0.73 224	2.80 360	0.28 55	0.19 91	0.33 20	0.21 60	0.63 122	0.50 58	0.24 25	0.38 98	0.24 38	0.25 94	0.48 98	0.32 114	0.12 198	0.08 42	0.13 261	0.09 60	0.43 417	0.13 18

CASS	0.43 50	0.34 37	2.01 89	0.33 150	0.17 46	0.54 135	0.24 133	0.71 157	0.52 73	0.62 291	0.55 224	0.40 138	0.41 238	0.43 75	0.33 127	0.17 344	0.10 119	0.14 296	0.11 141	0.18 148	0.23 103
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.43 50	0.32 20	2.31 159	0.26 28	0.14 11	0.51 100	0.22 75	0.84 234	0.78 321	0.55 206	0.48 152	0.28 74	0.37 196	0.40 57	0.37 152	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.08 4	0.43 234

Patchmatch Stereo++	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.48 317	0.17 46	0.61 238	0.26 175	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.43 150	0.28 133	0.56 138	0.30 88	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.48 317	0.18 60	0.61 238	0.28 205	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.43 150	0.28 133	0.49 111	0.30 88	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

ROB_FTStereo_v2	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.49 328	0.17 46	0.61 238	0.28 205	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.44 165	0.28 133	0.48 98	0.30 88	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

ROB_FTStereo	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.48 317	0.18 60	0.61 238	0.26 175	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.43 150	0.28 133	0.51 117	0.30 88	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

HUI-Stereo	0.43 50	0.36 49	2.45 220	0.48 317	0.18 60	0.61 238	0.27 192	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.44 165	0.28 133	0.47 85	0.30 88	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

iGMRVC	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.48 317	0.18 60	0.61 238	0.27 192	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.43 150	0.28 133	0.57 142	0.31 104	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

iRAFT	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.48 317	0.17 46	0.61 238	0.26 175	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.43 150	0.28 133	0.56 138	0.30 88	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

RAFT-IKP	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.48 317	0.16 27	0.60 218	0.28 205	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.43 150	0.28 133	0.51 117	0.31 104	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

DIP-Stereo	0.43 50	0.50 130	2.21 138	0.27 39	0.18 60	0.63 274	0.17 16	0.94 313	0.58 117	0.49 139	0.48 152	0.30 83	0.30 160	0.40 57	0.31 104	0.10 77	0.08 42	0.10 86	0.08 38	0.15 82	0.33 170
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
WCG-NET（raft）	0.44 63	0.97 308	1.78 43	0.24 6	0.17 46	0.43 49	0.24 133	0.42 15	0.52 73	0.38 71	0.35 84	0.46 186	0.25 94	0.41 66	0.26 50	0.08 4	1.08 409	0.08 7	0.08 38	0.27 303	0.40 214

GMStereo_Zeroshot	0.44 63	0.44 105	1.84 54	0.44 299	0.20 102	0.52 117	0.19 27	0.60 106	0.54 88	0.58 240	0.59 260	0.63 275	0.29 150	0.59 149	0.34 136	0.16 325	0.09 91	0.16 341	0.09 60	0.26 289	0.26 124

GMStereo	0.44 63	1.32 387	2.65 306	0.28 55	0.16 27	0.42 46	0.22 75	0.48 34	0.63 157	0.41 81	0.36 86	0.26 56	0.25 94	0.41 66	0.30 88	0.14 278	0.08 42	0.10 86	0.12 177	0.17 124	0.13 18
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.44 63	0.36 49	2.38 171	0.28 55	0.43 314	0.53 125	0.20 39	0.86 258	0.52 73	0.44 102	0.36 86	0.53 223	0.26 105	0.40 57	0.27 59	0.09 26	0.08 42	0.09 35	0.38 427	0.10 18	0.22 94

tg	0.45 67	0.83 262	1.85 58	0.29 73	0.16 27	0.57 176	0.18 22	0.60 106	0.56 103	0.37 67	0.44 132	0.38 125	0.24 76	0.48 98	0.28 72	0.09 26	0.30 301	0.11 150	0.11 141	0.44 421	0.77 355

rvit_stereo_0075_2	0.45 67	0.45 111	2.60 285	0.34 173	0.32 243	0.41 41	0.21 60	0.60 106	0.54 88	0.39 76	0.51 181	0.40 138	0.29 150	0.46 81	0.31 104	0.21 388	0.15 208	0.22 400	0.15 239	0.18 148	0.33 170

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 67	1.36 401	1.30 13	0.24 6	0.12 3	0.33 20	0.20 39	0.41 11	0.37 7	0.32 58	0.21 8	0.16 4	0.14 2	0.29 5	0.62 267	0.55 455	1.42 448	0.11 150	0.13 197	0.25 270	0.56 297

RCA-Stereo	0.45 67	0.38 70	1.80 46	0.27 39	0.25 168	0.58 187	0.23 108	0.84 234	0.66 180	0.42 87	0.44 132	0.28 74	0.35 187	0.31 9	0.21 4	0.09 26	1.01 401	0.09 35	0.07 19	0.21 210	0.53 286

BUS	0.45 67	0.32 20	1.58 30	0.31 109	0.22 124	0.91 411	0.23 108	1.05 401	0.67 193	0.64 310	0.53 196	0.65 285	0.32 172	0.48 98	0.34 136	0.13 244	0.10 119	0.14 296	0.12 177	0.13 51	0.15 38

AnonymousM	0.45 67	0.49 123	1.83 51	0.29 73	0.15 18	0.53 125	0.22 75	0.64 125	0.66 180	0.47 120	0.33 71	0.30 83	0.25 94	0.49 111	0.29 82	0.12 198	0.27 297	0.71 468	0.37 423	0.12 36	0.41 222

sAnonymous2	0.45 67	0.88 281	2.97 387	0.31 109	0.25 168	0.34 22	0.28 205	0.56 81	0.49 49	0.25 30	0.30 49	0.23 28	0.29 150	0.31 9	0.22 7	0.12 198	0.09 91	0.12 201	0.13 197	0.38 391	0.43 234

CroCo_RVC	0.45 67	0.88 281	2.97 387	0.31 109	0.25 168	0.34 22	0.28 205	0.56 81	0.49 49	0.25 30	0.30 49	0.23 28	0.29 150	0.31 9	0.22 7	0.12 198	0.09 91	0.12 201	0.13 197	0.38 391	0.43 234

rvit_0105_3	0.46 75	0.86 275	2.24 144	0.33 150	0.19 91	0.44 53	0.35 300	0.74 163	0.70 242	0.38 71	0.38 98	0.41 144	0.33 177	0.46 81	0.32 114	0.19 370	0.17 234	0.17 356	0.18 285	0.15 82	0.22 94

RAFT-Stereo-weight	0.46 75	0.37 60	1.60 33	0.29 73	0.51 333	0.57 176	0.22 75	0.84 234	0.67 193	0.48 123	0.38 98	0.36 114	0.17 11	0.39 50	0.27 59	0.09 26	1.28 431	0.09 35	0.07 19	0.09 9	0.41 222

Selective-RAFT	0.46 75	0.48 119	1.88 64	0.32 129	0.16 27	0.61 238	0.19 27	0.66 131	0.62 146	0.28 46	0.30 49	0.41 144	0.33 177	0.51 117	0.32 114	0.11 158	1.09 411	0.09 35	0.35 414	0.19 178	0.37 193

ProNet	0.46 75	0.60 170	1.85 58	0.35 195	0.67 384	0.49 84	0.25 158	0.53 59	0.57 110	0.21 7	0.24 14	0.22 21	0.20 42	0.52 121	0.22 7	0.09 26	0.47 334	0.10 86	0.09 60	0.23 242	1.33 434

CRE-IMP	0.46 75	0.31 10	2.40 180	0.53 342	0.17 46	0.79 378	0.68 425	0.54 69	0.66 180	0.47 120	0.43 120	0.44 165	0.26 105	0.43 75	0.33 127	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.09 60	0.17 124	0.23 103

HI	0.47 80	0.82 260	2.49 244	0.29 73	0.22 124	0.45 55	0.20 39	0.59 99	0.43 25	0.59 259	0.59 260	0.65 285	0.45 279	0.48 98	0.40 165	0.08 4	0.09 91	0.10 86	0.11 141	0.24 249	0.20 80

CoSv	0.47 80	0.82 260	2.49 244	0.29 73	0.22 124	0.45 55	0.20 39	0.59 99	0.43 25	0.59 259	0.59 260	0.65 285	0.45 279	0.48 98	0.40 165	0.08 4	0.09 91	0.10 86	0.11 141	0.24 249	0.20 80

MonSter	0.47 80	0.29 3	1.07 5	0.22 4	0.18 60	0.51 100	0.14 3	0.49 37	0.35 4	0.26 38	0.18 2	0.15 1	0.11 1	0.88 237	0.47 201	0.06 1	2.11 480	0.07 1	0.81 482	0.07 1	1.01 402

RSM	0.47 80	0.51 137	1.36 15	1.37 458	1.04 438	0.37 33	0.21 60	0.52 54	0.55 97	0.23 18	0.28 37	0.28 74	0.17 11	0.40 57	0.22 7	0.09 26	0.24 278	0.09 35	0.35 414	0.24 249	0.80 366

test_4	0.47 80	0.80 255	2.15 123	0.36 212	0.29 210	0.59 205	0.28 205	0.50 49	0.42 20	0.43 95	0.76 376	0.39 129	0.22 57	0.73 201	0.49 215	0.08 4	0.18 241	0.11 150	0.15 239	0.29 324	0.27 131

DeepStereo_RVC	0.47 80	0.37 60	2.19 131	0.55 351	0.18 60	0.60 218	0.58 397	0.52 54	0.62 146	0.49 139	0.45 135	0.39 129	0.85 414	0.47 85	0.34 136	0.12 198	0.08 42	0.11 150	0.09 60	0.15 82	0.19 72

cross-raft	0.47 80	0.34 37	2.17 126	0.70 400	0.84 411	0.50 94	0.35 300	0.74 163	0.43 25	0.44 102	0.45 135	0.63 275	0.25 94	0.37 44	0.27 59	0.08 4	0.14 192	0.10 86	0.23 339	0.11 26	0.27 131

iRaftStereo_RVC	0.47 80	0.84 266	1.91 70	0.29 73	0.15 18	0.53 125	0.20 39	0.58 90	0.50 58	0.37 67	0.43 120	0.42 149	0.23 72	0.38 47	0.28 72	0.09 26	0.70 374	0.12 201	0.11 141	0.43 417	0.77 355

Anonymous3	0.47 80	0.49 123	2.61 290	0.33 150	0.25 168	0.72 343	0.32 269	0.80 199	0.60 133	0.36 64	0.41 114	0.33 104	0.29 150	0.46 81	0.30 88	0.19 370	0.18 241	0.13 261	0.13 197	0.18 148	0.22 94

CFNet_pseudo	0.47 80	0.50 130	2.19 131	0.26 28	0.20 102	0.56 154	0.22 75	0.80 199	0.62 146	0.50 158	0.56 237	0.68 311	0.47 297	0.53 128	0.33 127	0.11 158	0.10 119	0.15 322	0.10 95	0.18 148	0.33 170

ccs_rob	0.47 80	0.50 130	2.19 131	0.26 28	0.20 102	0.56 154	0.22 75	0.80 199	0.62 146	0.50 158	0.56 237	0.68 311	0.47 297	0.53 128	0.33 127	0.11 158	0.10 119	0.16 341	0.10 95	0.18 148	0.33 170

IGEV-Stereo+	0.48 91	0.32 20	1.43 19	0.26 28	0.46 325	0.30 10	0.13 1	0.32 3	0.57 110	0.80 385	0.24 14	0.19 9	0.19 32	0.57 142	0.46 196	0.10 77	1.36 441	0.08 7	0.22 334	0.46 428	1.04 406

RSM++	0.48 91	0.52 141	1.27 11	1.62 473	1.27 462	0.39 39	0.20 39	0.49 37	0.56 103	0.22 13	0.25 22	0.24 38	0.17 11	0.39 50	0.23 22	0.09 26	0.11 145	0.09 35	0.35 414	0.29 324	0.80 366

testlalala2	0.48 91	0.34 37	2.53 256	0.65 385	0.56 348	0.57 176	0.20 39	0.84 234	0.63 157	0.42 87	0.54 214	0.45 177	0.21 49	0.30 7	0.26 50	0.10 77	0.13 177	0.09 35	0.29 372	0.12 36	0.31 161

H2IRNET	0.48 91	1.04 322	2.57 276	0.31 109	0.19 91	0.54 135	0.19 27	0.55 78	0.53 84	0.28 46	0.56 237	0.47 195	0.35 187	0.47 85	0.40 165	0.11 158	0.08 42	0.12 201	0.14 219	0.37 384	0.26 124

PCWNet_CMD	0.48 91	0.50 130	2.23 142	0.27 39	0.20 102	0.56 154	0.22 75	0.78 184	0.67 193	0.49 139	0.55 224	0.68 311	0.56 335	0.48 98	0.32 114	0.11 158	0.10 119	0.14 296	0.10 95	0.19 178	0.43 234

DisPM	0.48 91	0.41 87	2.54 261	0.61 373	0.18 60	0.59 205	0.62 411	0.54 69	0.67 193	0.61 279	0.53 196	0.38 125	0.26 105	0.76 208	0.31 104	0.13 244	0.07 8	0.12 201	0.11 141	0.12 36	0.15 38

BSDual-CNN	0.48 91	0.32 20	1.58 30	0.31 109	0.22 124	0.76 358	0.32 269	1.05 401	0.67 193	0.64 310	0.53 196	0.63 275	0.38 205	0.48 98	0.97 347	0.13 244	0.10 119	0.14 296	0.12 177	0.13 51	0.15 38

psmg	0.48 91	0.32 20	1.58 30	0.28 55	0.22 124	0.75 354	0.35 300	0.94 313	0.67 193	0.61 279	0.59 260	0.63 275	0.38 205	0.48 98	0.97 347	0.13 244	0.11 145	0.13 261	0.13 197	0.14 71	0.15 38

dd	0.48 91	1.32 387	2.41 185	0.31 109	0.17 46	0.58 187	0.26 175	0.50 49	0.71 256	0.42 87	0.41 114	0.34 109	0.28 133	0.47 85	0.41 170	0.18 355	0.10 119	0.13 261	0.12 177	0.22 227	0.16 51

GANet-ADL	0.48 91	0.56 158	2.51 250	0.34 173	0.20 102	0.58 187	0.25 158	0.80 199	0.57 110	0.43 95	0.61 277	0.56 246	0.31 165	0.44 78	0.44 187	0.14 278	0.11 145	0.10 86	0.09 60	0.22 227	0.38 202

ICVP	0.48 91	0.33 30	2.37 168	0.34 173	0.22 124	0.60 218	0.55 388	0.79 193	0.53 84	0.45 106	0.60 269	0.49 205	0.36 190	0.55 135	0.46 196	0.16 325	0.16 222	0.14 296	0.11 141	0.16 101	0.32 166
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SFCPSM	0.48 91	0.39 76	2.30 156	0.28 55	0.27 194	0.70 332	0.32 269	1.00 363	0.69 231	0.50 158	0.52 190	0.43 150	0.36 190	0.53 128	0.44 187	0.12 198	0.09 91	0.12 201	0.16 260	0.18 148	0.23 103

FENet	0.48 91	0.58 162	2.46 228	0.33 150	0.18 60	0.58 187	0.22 75	0.83 226	0.64 166	0.49 139	0.42 117	0.55 239	0.38 205	0.52 121	0.51 222	0.12 198	0.09 91	0.12 201	0.11 141	0.17 124	0.31 161

MSMDNet	0.48 91	0.50 130	2.23 142	0.27 39	0.20 102	0.56 154	0.22 75	0.78 184	0.67 193	0.49 139	0.55 224	0.68 311	0.56 335	0.48 98	0.32 114	0.11 158	0.10 119	0.13 261	0.10 95	0.18 148	0.43 234

AdaStereo	0.48 91	0.44 105	2.18 129	0.36 212	0.20 102	0.59 205	0.29 232	0.97 337	0.74 290	0.52 179	0.55 224	0.61 266	0.33 177	0.52 121	0.44 187	0.18 355	0.08 42	0.17 356	0.11 141	0.18 148	0.24 112
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.
IER	0.49 106	0.73 224	2.12 117	0.27 39	0.25 168	0.65 300	0.27 192	0.76 170	0.59 127	0.56 218	0.59 260	0.60 264	0.53 326	0.64 170	0.44 187	0.12 198	0.09 91	0.11 150	0.11 141	0.18 148	0.15 38

TestStereo	0.49 106	0.88 281	2.38 171	0.30 93	0.16 27	0.43 49	0.25 158	0.55 78	0.46 35	0.38 71	0.46 139	0.34 109	0.28 133	1.96 407	0.28 72	0.11 158	0.08 42	0.12 201	0.09 60	0.15 82	0.13 18

GES	0.49 106	0.54 147	2.37 168	0.31 109	0.19 91	0.61 238	0.30 247	0.93 308	0.52 73	0.49 139	0.53 196	0.40 138	0.43 262	0.59 149	0.67 286	0.16 325	0.11 145	0.12 201	0.10 95	0.20 198	0.30 152

DCANet	0.49 106	0.91 294	2.63 296	0.26 28	0.14 11	0.51 100	0.22 75	0.84 234	0.78 321	0.56 218	0.49 166	0.32 96	0.41 238	0.39 50	0.41 170	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.14 71	0.45 253

CFNet_ucs	0.50 110	0.55 155	2.28 151	0.27 39	0.22 124	0.58 187	0.23 108	0.90 292	0.69 231	0.54 194	0.64 304	0.68 311	0.44 271	0.55 135	0.34 136	0.14 278	0.12 162	0.16 341	0.11 141	0.19 178	0.38 202

fff	0.50 110	0.90 291	2.63 296	0.25 12	0.15 18	0.51 100	0.22 75	0.85 247	0.82 355	0.55 206	0.48 152	0.31 90	0.65 369	0.39 50	0.37 152	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.08 4	0.43 234

ADStereo(finetuned)	0.50 110	0.91 294	2.43 194	0.26 28	0.14 11	0.51 100	0.22 75	0.84 234	0.78 321	0.56 218	0.49 166	0.32 96	0.75 399	0.40 57	0.40 165	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.13 51	0.45 253

UDGNet	0.50 110	1.36 401	2.44 202	0.37 224	0.19 91	0.58 187	0.23 108	0.49 37	0.69 231	0.42 87	0.39 103	0.34 109	0.29 150	0.55 135	0.32 114	0.25 415	0.10 119	0.37 444	0.19 302	0.30 332	0.17 58

PFNet+	0.50 110	0.43 98	2.54 261	0.49 328	0.18 60	0.58 187	0.76 435	0.54 69	0.72 265	0.56 218	0.48 152	0.39 129	0.26 105	0.94 244	0.33 127	0.14 278	0.09 91	0.14 296	0.13 197	0.12 36	0.16 51

NRIStereo	0.50 110	0.34 37	2.44 202	0.52 338	0.16 27	0.94 417	0.73 433	0.52 54	0.65 173	0.48 123	0.40 112	0.59 257	0.29 150	0.78 217	0.33 127	0.11 158	0.13 177	0.11 150	0.09 60	0.22 227	0.25 116

HCRNet	0.50 110	0.75 239	2.08 104	0.39 257	0.29 210	0.58 187	0.22 75	0.79 193	0.67 193	0.49 139	0.49 166	0.48 203	0.37 196	1.13 269	0.40 165	0.15 308	0.10 119	0.15 322	0.13 197	0.21 210	0.19 72

csc	0.50 110	0.90 291	2.63 296	0.25 12	0.15 18	0.51 100	0.22 75	0.85 247	0.82 355	0.55 206	0.48 152	0.31 90	0.65 369	0.39 50	0.37 152	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.08 4	0.43 234

cscssc	0.50 110	0.90 291	2.63 296	0.25 12	0.15 18	0.51 100	0.22 75	0.85 247	0.82 355	0.55 206	0.48 152	0.31 90	0.65 369	0.39 50	0.37 152	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.08 4	0.43 234

DMCA	0.50 110	0.83 262	1.95 77	0.32 129	0.24 161	0.59 205	0.26 175	0.81 207	0.68 220	0.59 259	0.49 166	0.56 246	0.36 190	0.65 174	0.65 280	0.14 278	0.10 119	0.14 296	0.10 95	0.19 178	0.29 143

ISRNet	0.51 120	0.58 162	1.96 81	0.38 243	0.31 231	0.49 84	0.21 60	0.80 199	0.71 256	0.64 310	0.71 356	0.66 294	0.40 227	0.59 149	0.45 191	0.23 402	0.16 222	0.21 395	0.20 312	0.21 210	0.37 193

UPFNet	0.51 120	0.67 192	2.04 96	0.34 173	0.33 249	0.65 300	0.37 311	0.88 275	0.65 173	0.60 270	0.53 196	0.61 266	0.41 238	0.77 210	0.55 239	0.13 244	0.13 177	0.13 261	0.13 197	0.20 198	0.16 51

rvit_105_1	0.52 122	0.93 303	2.30 156	0.36 212	0.24 161	0.51 100	0.45 354	0.81 207	0.79 333	0.46 117	0.44 132	0.45 177	0.38 205	0.63 164	0.39 163	0.20 379	0.18 241	0.18 375	0.22 334	0.18 148	0.21 87

DCVSM-stereo	0.52 122	0.37 60	2.45 220	0.30 93	0.22 124	0.54 135	0.52 378	0.60 106	0.52 73	0.69 345	0.47 145	0.79 354	0.49 308	0.56 138	0.90 342	0.13 244	0.14 192	0.15 322	0.13 197	0.20 198	0.21 87

ITSA-stereo	0.52 122	0.42 90	1.46 23	0.34 173	0.18 60	0.60 218	0.29 232	0.99 353	0.82 355	0.51 169	0.48 152	0.53 223	0.59 350	1.25 291	0.73 304	0.15 308	0.12 162	0.17 356	0.16 260	0.19 178	0.32 166

gcap-zeroshot	0.52 122	0.86 275	2.38 171	0.32 129	0.60 363	0.70 332	0.20 39	0.78 184	0.58 117	0.44 102	0.36 86	0.81 364	0.24 76	0.53 128	0.30 88	0.10 77	0.35 310	0.09 35	0.31 388	0.09 9	0.40 214

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 122	0.51 137	1.12 6	0.26 28	0.22 124	0.46 62	0.20 39	1.10 425	1.33 462	3.13 500	0.33 71	0.22 21	0.20 42	0.34 28	0.26 50	0.11 158	0.09 91	0.11 150	0.09 60	0.17 124	0.21 87

StereoVision	0.52 122	1.12 339	2.70 338	0.34 173	0.32 243	0.47 73	0.26 175	0.73 161	0.61 137	0.33 60	0.89 404	0.45 177	0.26 105	0.52 121	0.39 163	0.14 278	0.15 208	0.16 341	0.15 239	0.22 227	0.14 30

gwcnet-sp	0.52 122	0.71 216	2.66 310	0.32 129	0.22 124	0.66 313	0.31 258	0.84 234	0.69 231	0.61 279	0.49 166	0.46 186	0.43 262	0.77 210	0.48 206	0.12 198	0.11 145	0.11 150	0.11 141	0.19 178	0.19 72

scenet	0.52 122	0.71 216	2.66 310	0.32 129	0.22 124	0.66 313	0.31 258	0.84 234	0.69 231	0.61 279	0.49 166	0.46 186	0.43 262	0.77 210	0.48 206	0.12 198	0.11 145	0.11 150	0.11 141	0.19 178	0.19 72

ssnet	0.52 122	0.71 216	2.66 310	0.32 129	0.22 124	0.66 313	0.31 258	0.84 234	0.69 231	0.61 279	0.49 166	0.46 186	0.43 262	0.77 210	0.48 206	0.12 198	0.11 145	0.11 150	0.11 141	0.19 178	0.19 72

PSM-softLoss	0.52 122	0.34 37	2.47 233	0.55 351	0.17 46	0.61 238	0.39 326	0.64 125	0.67 193	0.52 179	0.48 152	0.39 129	0.25 94	1.46 320	0.77 315	0.13 244	0.08 42	0.13 261	0.12 177	0.12 36	0.15 38

KMStereo	0.52 122	0.34 37	2.47 233	0.55 351	0.17 46	0.61 238	0.39 326	0.64 125	0.67 193	0.52 179	0.48 152	0.39 129	0.25 94	1.46 320	0.77 315	0.13 244	0.08 42	0.13 261	0.12 177	0.12 36	0.15 38

KYRaft	0.52 122	0.35 45	2.40 180	0.34 173	0.21 114	0.75 354	0.43 344	0.62 115	0.63 157	0.64 310	0.92 410	0.53 223	0.72 388	0.60 155	0.26 50	0.10 77	0.07 8	0.12 201	0.14 219	0.13 51	0.54 289

raftrobust	0.52 122	1.14 343	2.15 123	0.33 150	0.99 429	0.53 125	0.21 60	0.59 99	0.50 58	0.53 188	0.36 86	0.31 90	0.33 177	0.47 85	0.42 175	0.10 77	0.55 350	0.09 35	0.08 38	0.22 227	0.46 257

RALAANet	0.52 122	1.37 406	2.63 296	0.33 150	0.23 149	0.48 79	0.19 27	0.69 141	0.55 97	0.49 139	0.46 139	0.39 129	0.31 165	0.53 128	0.53 231	0.10 77	0.33 308	0.11 150	0.17 276	0.29 324	0.13 18

testlalala	0.53 136	0.36 49	2.40 180	0.29 73	0.35 267	0.60 218	0.22 75	1.02 380	0.63 157	0.56 218	0.40 112	0.32 96	0.21 49	0.33 23	0.27 59	0.10 77	1.73 462	0.09 35	0.24 342	0.08 4	0.43 234

hknet	0.53 136	0.39 76	2.04 96	0.31 109	0.24 161	0.76 358	0.32 269	1.05 401	0.71 256	0.64 310	0.53 196	0.79 354	0.40 227	0.84 230	0.78 319	0.12 198	0.10 119	0.14 296	0.12 177	0.13 51	0.15 38

NF-Stereo	0.53 136	0.33 30	2.55 269	0.55 351	0.16 27	0.61 238	0.43 344	0.70 151	0.70 242	0.50 158	0.47 145	0.37 119	0.26 105	1.44 319	0.78 319	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.13 51	0.17 58

OCTAStereo	0.53 136	0.33 30	2.54 261	0.56 360	0.16 27	0.61 238	0.42 337	0.70 151	0.70 242	0.50 158	0.47 145	0.37 119	0.26 105	1.43 315	0.79 322	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.13 51	0.17 58

RE-Stereo	0.53 136	0.33 30	2.54 261	0.56 360	0.16 27	0.61 238	0.43 344	0.70 151	0.70 242	0.50 158	0.47 145	0.37 119	0.26 105	1.43 315	0.77 315	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.13 51	0.17 58

TVStereo	0.53 136	0.33 30	2.54 261	0.56 360	0.16 27	0.61 238	0.43 344	0.70 151	0.70 242	0.50 158	0.47 145	0.37 119	0.26 105	1.43 315	0.77 315	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.13 51	0.17 58

GMM-Stereo	0.53 136	0.33 30	2.89 377	0.53 342	0.24 161	0.77 368	0.46 360	0.62 115	0.65 173	0.58 240	0.73 363	0.47 195	0.43 262	0.68 184	0.29 82	0.10 77	0.06 1	0.13 261	0.13 197	0.14 71	0.44 248

Prome-Stereo	0.53 136	0.36 49	2.39 178	0.60 367	0.23 149	0.63 274	0.41 331	0.66 131	0.67 193	0.59 259	1.02 427	0.43 150	0.71 387	0.61 158	0.34 136	0.10 77	0.07 8	0.10 86	0.09 60	0.13 51	0.44 248

CoDeX	0.54 144	0.52 141	2.25 147	0.30 93	0.26 183	0.61 238	0.32 269	1.03 387	0.73 270	0.49 139	0.56 237	0.52 220	0.40 227	1.59 345	0.38 159	0.12 198	0.09 91	0.11 150	0.10 95	0.15 82	0.22 94

NINENet	0.54 144	0.40 81	2.19 131	0.55 351	0.26 183	0.91 411	0.23 108	1.05 401	0.77 316	0.54 194	0.57 248	0.65 285	0.32 172	1.22 282	0.34 136	0.16 325	0.13 177	0.16 341	0.11 141	0.16 101	0.14 30

GwcNet-ADL	0.54 144	0.78 249	2.85 372	0.31 109	0.20 102	0.58 187	0.29 232	0.93 308	0.67 193	0.48 123	0.47 145	0.56 246	0.33 177	0.48 98	0.80 324	0.13 244	0.12 162	0.09 35	0.09 60	0.14 71	0.40 214

ACVNet	0.54 144	0.87 277	2.45 220	0.28 55	0.22 124	0.59 205	0.36 308	0.69 141	0.73 270	0.49 139	0.59 260	0.69 322	0.42 250	0.47 85	0.70 292	0.11 158	0.10 119	0.10 86	0.09 60	0.36 377	0.39 209

MIM_Stereo	0.55 148	0.92 299	2.65 306	0.32 129	1.09 446	0.51 100	0.19 27	0.67 134	0.52 73	0.48 123	0.54 214	0.43 150	0.27 119	0.57 142	0.30 88	0.08 4	0.17 234	0.11 150	0.10 95	0.28 316	0.80 366

CSP-Net	0.55 148	0.61 176	1.81 50	0.30 93	0.23 149	0.77 368	0.35 300	0.90 292	0.62 146	0.62 291	0.60 269	0.65 285	0.42 250	1.76 367	0.47 201	0.17 344	0.12 162	0.10 86	0.10 95	0.21 210	0.16 51

RAFT_R40	0.55 148	0.31 10	2.44 202	0.57 364	0.42 312	0.62 260	0.52 378	0.58 90	0.66 180	0.56 218	0.54 214	0.54 230	0.50 312	1.56 333	0.53 231	0.11 158	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.16 101	0.10 5

Pruner-Stereo	0.55 148	0.38 70	2.49 244	1.78 482	0.19 91	0.63 274	0.45 354	0.59 99	0.67 193	0.61 279	0.48 152	0.41 144	0.25 94	0.49 111	0.99 355	0.13 244	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.13 51	0.14 30

MMNet	0.55 148	0.92 299	2.03 93	0.34 173	0.27 194	0.79 378	0.28 205	0.86 258	0.79 333	0.62 291	0.58 255	0.59 257	0.56 335	0.80 224	0.61 264	0.11 158	0.11 145	0.12 201	0.11 141	0.21 210	0.22 94

UCFNet_RVC	0.55 148	1.16 351	2.48 239	0.31 109	0.27 194	0.65 300	0.28 205	0.76 170	0.58 117	0.51 169	0.53 196	0.67 297	0.42 250	0.91 241	0.45 191	0.16 325	0.11 145	0.17 356	0.17 276	0.20 198	0.23 103

HITNet	0.55 148	1.28 382	2.73 346	0.35 195	0.14 11	0.56 154	0.23 108	0.89 283	0.62 146	0.52 179	0.51 181	0.49 205	0.38 205	0.52 121	0.60 258	0.09 26	0.07 8	0.10 86	0.08 38	0.25 270	0.61 311
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
StereoDRNet-Refined	0.55 148	0.61 176	2.07 102	0.34 173	0.21 114	0.68 326	0.26 175	0.87 267	0.73 270	0.70 349	0.69 330	0.74 338	0.45 279	1.10 262	0.62 267	0.12 198	0.09 91	0.14 296	0.14 219	0.27 303	0.24 112
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo07	0.56 156	0.68 201	2.42 189	0.30 93	0.41 302	0.61 238	0.31 258	0.58 90	0.72 265	1.17 438	0.26 27	0.20 11	0.27 119	1.28 297	0.28 72	0.09 26	0.59 357	0.12 201	0.21 323	0.16 101	0.48 264

RAFT-Test	0.56 156	0.41 87	2.01 89	0.90 421	1.07 443	0.65 300	0.37 311	0.83 226	0.65 173	0.49 139	0.49 166	0.93 401	0.24 76	0.52 121	0.30 88	0.10 77	0.38 317	0.09 35	0.38 427	0.11 26	0.19 72

PSMNet-ADL	0.56 156	0.47 116	2.03 93	0.35 195	0.22 124	0.67 320	0.27 192	0.77 177	0.58 117	0.43 95	0.53 196	0.70 328	0.45 279	1.89 397	0.64 275	0.16 325	0.13 177	0.11 150	0.13 197	0.15 82	0.51 276

SST-Stereo	0.56 156	0.30 8	2.44 202	0.71 402	0.55 346	0.62 260	0.65 416	0.57 87	0.67 193	0.59 259	0.53 196	0.51 213	0.59 350	1.57 338	0.31 104	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.11 12

RAFT-345	0.56 156	0.37 60	2.68 324	0.40 270	0.34 259	0.58 187	0.41 331	0.49 37	0.70 242	0.51 169	0.99 423	0.43 150	0.28 133	1.56 333	0.81 328	0.10 77	0.07 8	0.11 150	0.09 60	0.11 26	0.09 2

UNet	0.56 156	0.58 162	2.81 364	0.32 129	0.33 249	0.74 352	0.27 192	0.86 258	0.67 193	0.55 206	0.55 224	0.72 331	0.55 333	0.79 220	0.58 250	0.12 198	0.09 91	0.13 261	0.11 141	0.20 198	0.19 72

DN-CSS_ROB	0.56 156	1.64 447	2.75 351	0.42 284	0.22 124	0.57 176	0.19 27	0.79 193	0.66 180	0.46 117	0.62 284	0.41 144	0.32 172	0.73 201	0.49 215	0.12 198	0.08 42	0.14 296	0.13 197	0.38 391	0.17 58

MyStereo05	0.57 163	0.72 221	2.72 341	0.31 109	0.25 168	0.60 218	0.30 247	0.87 267	0.82 355	0.54 194	0.37 92	0.53 223	0.42 250	0.63 164	0.73 304	0.09 26	0.55 350	0.12 201	0.20 312	0.16 101	0.56 297

MyStereo04	0.57 163	0.68 201	2.66 310	0.30 93	0.41 302	0.61 238	0.31 258	0.88 275	0.80 341	0.48 123	0.37 92	0.54 230	0.42 250	0.61 158	0.71 298	0.09 26	0.59 357	0.12 201	0.21 323	0.16 101	0.48 264

Selective-IGEV	0.57 163	0.42 90	1.87 63	1.67 477	1.33 463	0.36 31	0.20 39	0.61 111	0.71 256	0.22 13	0.31 58	0.22 21	0.19 32	0.52 121	0.36 147	0.09 26	0.97 397	0.09 35	0.15 239	0.20 198	0.85 378

SepStereo	0.57 163	0.42 90	1.85 58	0.34 173	0.34 259	0.52 117	0.42 337	0.89 283	0.80 341	0.85 399	0.69 330	0.57 250	0.51 316	1.55 331	0.57 245	0.13 244	0.09 91	0.12 201	0.09 60	0.18 148	0.37 193

111	0.57 163	1.41 412	2.63 296	0.25 12	0.15 18	0.59 205	0.26 175	0.90 292	0.83 362	0.50 158	0.54 214	0.57 250	0.38 205	0.54 134	0.41 170	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.24 249	0.81 371

AFF-stereo	0.57 163	1.51 429	2.59 280	0.33 150	0.23 149	0.51 100	0.21 60	0.69 141	0.68 220	0.49 139	0.63 292	0.49 205	0.34 185	0.50 116	0.37 152	0.08 4	0.54 347	0.10 86	0.10 95	0.40 405	0.60 310

acv_ft	0.57 163	0.87 277	2.45 220	0.33 150	0.41 302	0.63 274	0.29 232	0.86 258	0.73 270	0.64 310	0.59 260	0.69 322	0.45 279	0.47 85	0.68 288	0.11 158	0.10 119	0.10 86	0.09 60	0.43 417	0.39 209

BEATNet_4x	0.57 163	1.16 351	2.56 272	0.35 195	0.16 27	0.56 154	0.25 158	0.91 299	0.64 166	0.55 206	0.53 196	0.59 257	0.43 262	0.67 180	0.76 313	0.12 198	0.09 91	0.12 201	0.09 60	0.23 242	0.58 303

AIO-test1	0.58 171	1.37 406	2.77 356	0.66 390	1.08 444	0.50 94	0.23 108	0.86 258	0.69 231	0.31 55	0.42 117	0.29 81	0.22 57	0.77 210	0.34 136	0.13 244	0.15 208	0.12 201	0.16 260	0.31 341	0.30 152

IGEV-Stereo++	0.58 171	0.29 3	1.66 37	0.37 224	0.53 342	0.47 73	0.13 1	0.54 69	0.37 7	1.02 422	0.25 22	0.17 5	0.22 57	1.04 256	0.27 59	0.08 4	1.98 474	0.08 7	0.06 8	0.17 124	1.92 463

MC-Stereo	0.58 171	0.37 60	2.00 87	0.88 418	0.64 379	0.54 135	0.19 27	0.46 29	0.39 11	0.58 240	0.39 103	0.27 67	0.27 119	0.71 195	0.32 114	0.09 26	1.20 417	0.09 35	0.16 260	0.22 227	1.92 463

RAFT_CTSACE	0.58 171	1.16 351	2.76 354	0.36 212	0.29 210	0.54 135	0.29 232	0.69 141	0.51 63	0.51 169	0.75 373	0.67 297	0.37 196	0.63 164	0.47 201	0.08 4	0.49 338	0.11 150	0.10 95	0.41 411	0.32 166

CRFU-Net	0.58 171	0.42 90	1.90 67	0.49 328	0.27 194	0.83 391	0.35 300	0.94 313	0.54 88	0.65 326	0.60 269	0.78 352	1.34 448	1.00 249	0.51 222	0.17 344	0.14 192	0.17 356	0.10 95	0.19 178	0.20 80

dad	0.58 171	1.35 396	2.39 178	0.31 109	0.20 102	0.62 260	0.26 175	0.56 81	0.79 333	0.66 333	0.64 304	0.64 282	0.36 190	0.87 233	0.48 206	0.28 426	0.15 208	0.40 447	0.18 285	0.24 249	0.22 94

IPLGR	0.58 171	0.64 186	3.12 405	0.37 224	0.18 60	0.62 260	0.54 384	1.06 414	0.69 231	0.73 361	0.46 139	0.50 209	0.44 271	1.12 268	0.31 104	0.10 77	0.08 42	0.11 150	0.09 60	0.21 210	0.20 80

GMOStereo	0.58 171	0.89 286	2.46 228	0.29 73	0.99 429	0.51 100	0.32 269	0.58 90	0.46 35	0.58 240	0.48 152	0.54 230	0.27 119	0.31 9	0.25 36	0.09 26	1.64 455	0.13 261	0.11 141	0.34 360	0.42 227

error version	0.58 171	0.89 286	2.46 228	0.29 73	0.99 429	0.51 100	0.32 269	0.58 90	0.46 35	0.58 240	0.48 152	0.54 230	0.27 119	0.31 9	0.25 36	0.09 26	1.64 455	0.13 261	0.11 141	0.34 360	0.42 227

test-v	0.58 171	0.89 286	2.46 228	0.29 73	0.99 429	0.51 100	0.32 269	0.58 90	0.46 35	0.58 240	0.48 152	0.54 230	0.27 119	0.31 9	0.25 36	0.09 26	1.64 455	0.13 261	0.11 141	0.34 360	0.42 227

test-3	0.58 171	0.43 98	2.44 202	0.52 338	0.59 358	0.46 62	0.23 108	0.77 177	0.49 49	0.52 179	0.29 42	0.44 165	0.22 57	0.59 149	0.97 347	0.08 4	1.27 429	0.10 86	0.35 414	0.29 324	0.62 313

test_1	0.58 171	0.43 98	2.44 202	0.52 338	0.59 358	0.46 62	0.23 108	0.77 177	0.49 49	0.51 169	0.29 42	0.44 165	0.22 57	0.59 149	0.97 347	0.08 4	1.27 429	0.10 86	0.35 414	0.29 324	0.63 317

LCNet	0.58 171	0.43 98	2.42 189	0.91 425	0.22 124	0.95 419	0.29 232	0.62 115	0.64 166	0.52 179	0.55 224	0.41 144	0.75 399	0.84 230	0.27 59	0.10 77	0.07 8	0.12 201	0.18 285	0.97 472	0.40 214

test-2	0.58 171	0.89 286	2.46 228	0.29 73	0.99 429	0.51 100	0.32 269	0.58 90	0.46 35	0.58 240	0.48 152	0.54 230	0.27 119	0.31 9	0.25 36	0.09 26	1.64 455	0.13 261	0.11 141	0.34 360	0.42 227

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 171	1.48 426	2.53 256	0.29 73	0.78 404	0.52 117	0.20 39	0.68 138	0.66 180	0.51 169	0.61 277	0.40 138	0.32 172	0.40 57	0.43 182	0.08 4	0.63 363	0.09 35	0.09 60	0.37 384	0.58 303

STTStereo	0.58 171	0.95 305	2.95 385	0.37 224	0.31 231	0.62 260	0.32 269	0.81 207	0.63 157	0.61 279	0.55 224	0.67 297	0.43 262	0.87 233	0.48 206	0.16 325	0.16 222	0.17 356	0.20 312	0.17 124	0.25 116

DeepPruner_ROB	0.58 171	1.06 325	2.68 324	0.30 93	0.26 183	0.63 274	0.31 258	0.83 226	0.51 63	0.62 291	0.56 237	0.65 285	0.39 220	1.06 257	0.56 242	0.19 370	0.14 192	0.14 296	0.14 219	0.24 249	0.33 170

MM-Stereo_test3	0.59 188	0.85 270	2.28 151	0.53 342	0.31 231	0.45 55	0.30 247	0.78 184	0.76 305	0.33 60	0.43 120	0.32 96	0.23 72	0.61 158	0.54 236	0.10 77	1.65 459	0.10 86	0.08 38	0.42 414	0.68 332

test_sample2	0.59 188	0.42 90	1.84 54	0.33 150	0.18 60	0.52 117	0.28 205	0.86 258	0.70 242	0.47 120	0.53 196	0.46 186	0.41 238	1.51 327	0.66 283	0.12 198	0.93 395	0.11 150	0.24 342	0.16 101	1.01 402

GCAP-Stereo	0.59 188	1.35 396	2.44 202	0.49 328	1.02 436	0.52 117	0.14 3	0.53 59	0.54 88	0.44 102	0.50 178	0.30 83	0.22 57	0.68 184	0.41 170	0.09 26	1.30 436	0.09 35	0.07 19	0.23 242	0.54 289

TestStereo1	0.59 188	1.21 364	2.63 296	0.40 270	0.60 363	0.56 154	0.34 291	0.82 215	0.73 270	0.45 106	0.63 292	0.36 114	0.42 250	0.66 177	0.42 175	0.10 77	0.32 304	0.12 201	0.10 95	0.34 360	0.52 282

SA-5K	0.59 188	1.21 364	2.63 296	0.40 270	0.60 363	0.56 154	0.34 291	0.82 215	0.73 270	0.45 106	0.63 292	0.36 114	0.42 250	0.66 177	0.42 175	0.10 77	0.32 304	0.12 201	0.10 95	0.34 360	0.52 282

test_3	0.59 188	0.44 105	2.44 202	0.53 342	0.59 358	0.48 79	0.30 247	0.79 193	0.52 73	0.51 169	0.30 49	0.45 177	0.22 57	0.59 149	0.97 347	0.08 4	1.25 424	0.11 150	0.35 414	0.30 332	0.62 313

IRAFT_RVC	0.59 188	0.74 234	2.42 189	0.47 316	0.21 114	0.59 205	0.42 337	0.68 138	0.73 270	0.54 194	0.50 178	0.49 205	0.51 316	1.57 338	1.00 357	0.11 158	0.25 287	0.13 261	0.10 95	0.15 82	0.14 30

MLCV	0.59 188	1.41 412	2.41 185	0.31 109	0.15 18	0.60 218	0.23 108	0.77 177	0.63 157	0.67 335	0.66 318	0.55 239	0.37 196	1.16 273	1.09 367	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.21 210	0.29 143

iResNet	0.59 188	1.09 330	2.54 261	0.44 299	0.18 60	0.65 300	0.29 232	0.89 283	0.75 296	0.59 259	0.64 304	0.43 150	0.39 220	0.73 201	1.24 388	0.11 158	0.08 42	0.09 35	0.08 38	0.21 210	0.40 214

AIO-test2	0.60 197	1.55 432	2.73 346	0.63 378	0.42 312	0.50 94	0.23 108	0.84 234	0.73 270	0.34 63	0.53 196	0.37 119	0.22 57	0.70 188	0.32 114	0.75 466	0.16 222	0.13 261	0.17 276	0.21 210	0.47 259

11t1	0.60 197	0.49 123	2.19 131	0.35 195	0.58 357	0.48 79	0.21 60	0.72 158	0.73 270	0.49 139	0.47 145	0.35 113	0.34 185	0.61 158	0.71 298	0.12 198	1.26 428	0.10 86	0.29 372	0.16 101	1.22 424

RAFT+CT+SA	0.60 197	1.25 377	2.49 244	0.38 243	0.75 396	0.55 147	0.34 291	0.83 226	0.68 220	0.39 76	0.55 224	0.44 165	0.29 150	0.75 206	0.28 72	0.09 26	0.24 278	0.11 150	0.51 456	0.30 332	0.74 351

rafts_anoy	0.60 197	1.33 391	2.59 280	0.53 342	1.09 446	0.49 84	0.25 158	0.67 134	0.53 84	0.41 81	0.38 98	0.33 104	0.30 160	0.68 184	0.41 170	0.10 77	1.13 414	0.13 261	0.15 239	0.20 198	0.29 143

delet	0.60 197	0.84 266	2.45 220	0.33 150	0.35 267	0.73 347	0.46 360	0.89 283	0.80 341	0.58 240	0.62 284	0.67 297	0.51 316	1.14 271	0.64 275	0.12 198	0.12 162	0.13 261	0.14 219	0.22 227	0.29 143

CFNet-ft	0.60 197	1.16 351	2.45 220	0.29 73	0.30 223	0.64 285	0.28 205	0.69 141	0.57 110	0.49 139	0.57 248	0.79 354	0.44 271	1.48 323	0.62 267	0.15 308	0.10 119	0.28 423	0.14 219	0.21 210	0.29 143

CFNet_RVC	0.60 197	1.16 351	2.45 220	0.29 73	0.30 223	0.64 285	0.28 205	0.69 141	0.57 110	0.49 139	0.57 248	0.79 354	0.44 271	1.48 323	0.62 267	0.15 308	0.10 119	0.28 423	0.14 219	0.21 210	0.29 143

iResNet_ROB	0.60 197	1.59 438	2.04 96	0.32 129	0.21 114	0.60 218	0.22 75	0.99 353	0.85 376	0.61 279	0.63 292	0.58 254	0.42 250	1.08 260	0.98 353	0.11 158	0.08 42	0.09 35	0.06 8	0.23 242	0.33 170

FoundationStereo	0.61 205	0.37 60	0.91 2	1.96 492	2.40 496	0.20 2	0.16 12	0.26 1	0.86 383	0.16 1	0.12 1	0.19 9	0.17 11	0.58 148	0.32 114	0.10 77	2.98 501	0.08 7	0.06 8	0.07 1	0.20 80

FACV-RUCA	0.61 205	0.44 105	2.11 116	0.43 294	1.73 483	0.49 84	0.28 205	0.74 163	0.68 220	0.41 81	0.53 196	0.34 109	0.64 366	0.41 66	0.33 127	0.13 244	0.11 145	0.62 463	0.12 177	0.72 458	1.02 404

GIP-stereo	0.61 205	0.68 201	1.05 4	0.95 430	1.46 472	0.42 46	0.17 16	0.69 141	0.49 49	0.19 3	0.24 14	0.23 28	0.18 24	0.95 247	0.59 254	0.10 77	1.33 439	0.08 7	0.06 8	0.18 148	2.21 480

test_sample3	0.61 205	0.48 119	2.24 144	0.34 173	0.19 91	0.58 187	0.25 158	0.97 337	0.76 305	0.54 194	0.52 190	0.46 186	0.37 196	1.78 373	0.57 245	0.13 244	0.79 380	0.12 201	0.21 323	0.17 124	0.73 348

test_sample1	0.61 205	0.45 111	1.84 54	0.33 150	0.29 210	0.49 84	0.24 133	0.83 226	0.73 270	0.51 169	0.53 196	0.52 220	0.45 279	1.40 309	0.72 302	0.11 158	0.96 396	0.10 86	0.24 342	0.15 82	1.25 427

testlalala_base	0.61 205	0.35 45	2.44 202	0.35 195	0.33 249	0.55 147	0.21 60	0.88 275	0.41 15	0.41 81	0.39 103	0.31 90	0.24 76	0.33 23	0.36 147	0.98 478	1.61 454	0.09 35	0.22 334	1.11 473	0.68 332

test_5	0.61 205	1.25 377	2.76 354	0.39 257	0.64 379	0.58 187	0.35 300	0.85 247	0.66 180	0.49 139	0.56 237	0.55 239	0.40 227	0.79 220	0.32 114	0.10 77	0.19 246	0.12 201	0.12 177	0.33 353	0.85 378

Sa-1000	0.61 205	1.07 326	2.71 339	0.32 129	0.61 372	0.61 238	0.31 258	1.00 363	0.76 305	0.53 188	0.83 389	0.43 150	0.33 177	0.69 187	0.30 88	0.10 77	0.52 343	0.13 261	0.28 368	0.29 324	0.29 143

SA	0.61 205	1.14 343	2.79 359	0.32 129	0.63 375	0.57 176	0.30 247	0.97 337	0.78 321	0.43 95	0.63 292	0.39 129	0.46 289	0.70 188	0.31 104	0.10 77	0.44 329	0.13 261	0.32 396	0.31 341	0.51 276

DAS	0.61 205	0.42 90	1.85 58	0.34 173	0.34 259	0.52 117	0.42 337	0.89 283	0.80 341	0.85 399	0.69 330	0.57 250	0.51 316	2.38 442	0.57 245	0.13 244	0.09 91	0.12 201	0.09 60	0.18 148	0.37 193

AACVNet	0.61 205	1.13 342	2.47 233	0.37 224	0.21 114	0.57 176	0.25 158	0.75 167	0.55 97	0.56 218	0.60 269	0.66 294	0.44 271	2.11 423	0.49 215	0.14 278	0.11 145	0.14 296	0.11 141	0.35 372	0.23 103

ASMatch	0.61 205	0.47 116	2.72 341	0.91 425	0.36 275	0.56 154	0.24 133	0.54 69	0.67 193	0.48 123	1.20 440	0.47 195	0.65 369	1.33 303	0.93 344	0.10 77	0.08 42	0.11 150	0.11 141	0.10 18	0.17 58

test-1	0.61 205	0.54 147	2.09 108	0.31 109	1.37 465	0.51 100	0.28 205	0.83 226	0.50 58	0.42 87	0.55 224	0.54 230	0.24 76	0.38 47	1.25 389	0.10 77	1.08 409	0.10 86	0.17 276	0.11 26	0.77 355

LMCR-Stereo	0.61 205	1.00 310	2.60 285	0.42 284	0.22 124	0.74 352	0.31 258	1.06 414	0.70 242	0.62 291	0.64 304	0.40 138	0.52 323	0.84 230	1.27 391	0.20 379	0.09 91	0.12 201	0.09 60	0.26 289	0.16 51

GEStereo_RVC	0.61 205	1.19 360	2.61 290	0.48 317	0.25 168	0.63 274	0.37 311	1.05 401	0.79 333	0.55 206	0.55 224	0.59 257	0.44 271	1.10 262	0.48 206	0.16 325	0.11 145	0.12 201	0.11 141	0.27 303	0.43 234

HGLStereo	0.61 205	1.20 362	2.59 280	0.36 212	0.40 297	0.65 300	0.30 247	0.87 267	0.67 193	0.60 270	0.70 343	0.69 322	0.56 335	1.07 259	0.59 254	0.14 278	0.13 177	0.13 261	0.12 177	0.23 242	0.23 103

PSMNet-RSSM	0.61 205	1.19 360	2.43 194	0.33 150	0.25 168	0.59 205	0.28 205	0.88 275	0.65 173	0.54 194	0.62 284	0.69 322	0.46 289	1.67 356	0.50 219	0.15 308	0.10 119	0.14 296	0.16 260	0.20 198	0.28 137

DISCO	0.61 205	0.63 183	1.98 84	0.46 310	0.34 259	0.84 396	0.35 300	0.88 275	0.81 349	0.61 279	0.64 304	1.06 432	0.53 326	1.11 266	0.83 333	0.13 244	0.10 119	0.11 150	0.10 95	0.26 289	0.37 193

DLCB_ROB	0.61 205	0.96 306	2.00 87	0.37 224	0.25 168	0.65 300	0.37 311	0.86 258	0.76 305	0.73 361	0.70 343	0.84 375	0.47 297	1.57 338	0.72 302	0.13 244	0.13 177	0.14 296	0.14 219	0.18 148	0.33 170

test_sample4	0.62 224	0.49 123	2.24 144	0.34 173	0.19 91	0.57 176	0.25 158	0.98 344	0.76 305	0.56 218	0.55 224	0.45 177	0.38 205	1.78 373	0.56 242	0.13 244	0.80 382	0.13 261	0.21 323	0.17 124	0.76 352

qqq1	0.62 224	0.54 147	1.92 72	0.32 129	0.16 27	0.46 62	0.24 133	0.94 313	0.85 376	0.58 240	0.70 343	0.51 213	0.41 238	1.89 397	0.64 275	0.13 244	1.01 401	0.09 35	0.24 342	0.19 178	0.59 306

fff1	0.62 224	0.54 147	1.92 72	0.32 129	0.16 27	0.46 62	0.24 133	0.94 313	0.85 376	0.58 240	0.70 343	0.51 213	0.41 238	1.89 397	0.64 275	0.13 244	1.01 401	0.09 35	0.24 342	0.19 178	0.59 306

LL-Strereo2	0.62 224	1.36 401	2.47 233	1.37 458	0.96 425	0.54 135	0.28 205	0.61 111	0.49 49	0.42 87	0.34 77	0.44 165	0.21 49	0.57 142	0.53 231	0.11 158	0.26 290	0.16 341	0.14 219	0.18 148	0.98 400

4D-IteraStereo	0.62 224	1.29 384	3.04 398	0.27 39	0.30 223	0.46 62	0.26 175	0.54 69	0.51 63	0.41 81	0.31 58	0.39 129	0.19 32	0.53 128	0.65 280	0.09 26	0.47 334	0.12 201	0.11 141	0.21 210	2.14 473

CBFPSM	0.62 224	1.34 393	2.12 117	0.30 93	0.23 149	0.71 337	0.38 320	0.77 177	0.68 220	0.51 169	0.49 166	1.03 424	0.82 408	0.63 164	1.35 396	0.11 158	0.12 162	0.10 86	0.10 95	0.19 178	0.37 193

iinet-f	0.62 224	1.18 357	2.55 269	0.33 150	0.25 168	0.82 390	0.34 291	0.87 267	0.69 231	0.56 218	0.64 304	0.73 336	0.67 377	0.80 224	0.81 328	0.14 278	0.13 177	0.11 150	0.10 95	0.44 421	0.26 124

PFNet	0.62 224	0.42 90	2.69 331	0.43 294	0.55 346	0.62 260	0.27 192	0.64 125	0.72 265	0.61 279	0.56 237	0.45 177	0.33 177	1.86 390	1.12 371	0.28 426	0.09 91	0.12 201	0.16 260	0.26 289	0.27 131

RAFT	0.62 224	1.35 396	2.26 148	0.62 375	0.53 342	0.47 73	0.35 300	0.70 151	0.58 117	0.50 158	0.50 178	0.79 354	0.40 227	0.49 111	0.36 147	0.11 158	0.79 380	0.14 296	0.13 197	0.52 441	0.72 344

raft+_RVC	0.62 224	1.18 357	2.43 194	0.36 212	2.08 490	0.52 117	0.25 158	0.66 131	0.54 88	0.36 64	0.46 139	0.32 96	0.28 133	0.49 111	0.43 182	0.10 77	0.91 393	0.10 86	0.09 60	0.22 227	0.70 341

cf-r	0.62 224	1.27 380	2.99 392	0.34 173	0.28 205	0.60 218	0.28 205	0.82 215	0.70 242	0.55 206	0.61 277	0.77 348	0.41 238	1.32 301	0.52 224	0.13 244	0.09 91	0.11 150	0.12 177	0.22 227	0.27 131

DSFCA	0.62 224	0.77 243	1.95 77	0.29 73	0.29 210	0.79 378	0.86 443	0.81 207	0.73 270	0.73 361	0.66 318	0.67 297	0.57 340	1.17 276	1.03 360	0.16 325	0.15 208	0.13 261	0.14 219	0.19 178	0.28 137

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 224	1.15 349	3.11 404	0.39 257	0.37 281	0.60 218	0.28 205	0.87 267	0.64 166	0.63 300	0.56 237	0.71 330	0.45 279	1.08 260	0.52 224	0.15 308	0.12 162	0.14 296	0.15 239	0.18 148	0.25 116
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MM-Stereo_test1	0.63 237	0.64 186	2.51 250	0.54 349	0.37 281	0.44 53	0.28 205	0.68 138	0.59 127	0.43 95	0.33 71	0.26 56	0.25 94	0.89 239	0.52 224	0.10 77	1.84 465	0.10 86	0.09 60	0.41 411	1.40 442

test_sample5	0.63 237	0.50 130	2.19 131	0.34 173	0.19 91	0.56 154	0.26 175	0.98 344	0.77 316	0.55 206	0.63 292	0.45 177	0.38 205	1.87 394	0.58 250	0.14 278	0.82 387	0.13 261	0.22 334	0.18 148	0.76 352

tta	0.63 237	0.54 147	1.92 72	0.32 129	0.16 27	0.46 62	0.24 133	0.94 313	0.85 376	0.58 240	0.70 343	0.51 213	0.41 238	1.89 397	0.86 337	0.13 244	1.01 401	0.11 150	0.26 357	0.19 178	0.59 306

DualNet	0.63 237	0.50 130	2.19 131	0.34 173	0.19 91	0.56 154	0.26 175	0.98 344	0.77 316	0.56 218	0.66 318	0.45 177	0.38 205	1.87 394	0.58 250	0.14 278	0.82 387	0.13 261	0.22 334	0.18 148	0.76 352

CIPLG	0.63 237	1.59 438	3.16 408	0.79 412	0.31 231	0.62 260	0.57 395	0.82 215	0.68 220	0.58 240	0.63 292	0.43 150	0.31 165	0.48 98	0.42 175	0.12 198	0.20 259	0.13 261	0.13 197	0.36 377	0.21 87

ACRE	0.63 237	1.55 432	3.41 435	0.76 405	0.28 205	0.60 218	0.56 392	0.82 215	0.68 220	0.57 234	0.62 284	0.43 150	0.30 160	0.47 85	0.42 175	0.12 198	0.19 246	0.13 261	0.14 219	0.36 377	0.20 80

HHNet	0.63 237	0.67 192	3.10 403	0.37 224	0.25 168	0.64 285	0.60 404	0.70 151	0.67 193	0.55 206	1.12 437	0.32 96	0.60 358	0.43 75	1.75 420	0.16 325	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.18 148	0.22 94

ac_64	0.63 237	0.77 243	2.71 339	0.37 224	0.34 259	0.64 285	0.30 247	0.86 258	0.67 193	0.58 240	0.53 196	0.88 390	0.48 304	1.84 386	0.71 298	0.15 308	0.12 162	0.12 201	0.12 177	0.21 210	0.25 116

GANet-RSSM	0.63 237	1.14 343	2.67 318	0.38 243	0.26 183	0.59 205	0.29 232	0.81 207	0.56 103	0.50 158	0.57 248	0.67 297	0.50 312	1.91 403	0.50 219	0.14 278	0.10 119	0.24 413	0.12 177	0.36 377	0.28 137

NVstereo2D	0.63 237	0.57 160	2.29 154	0.37 224	0.35 267	0.69 329	0.49 371	0.96 329	0.88 393	0.49 139	0.54 214	0.72 331	0.46 289	1.98 409	0.50 219	0.19 370	0.20 259	0.18 375	0.16 260	0.28 316	0.34 178

PSMNet-RUCA	0.64 247	1.12 339	2.61 290	0.59 366	0.56 348	0.64 285	0.37 311	0.89 283	0.72 265	0.53 188	0.68 326	0.53 223	0.43 262	0.61 158	0.46 196	0.35 439	0.19 246	0.44 454	0.29 372	0.49 435	0.35 184

AIO-Stereo	0.64 247	0.60 170	1.63 34	1.31 452	1.45 469	0.38 37	0.20 39	0.55 78	0.83 362	0.31 55	0.31 58	0.23 28	0.15 5	0.39 50	0.63 273	0.10 77	1.25 424	0.09 35	0.41 435	0.21 210	1.73 459

test_sample6	0.64 247	0.51 137	2.17 126	0.35 195	0.18 60	0.56 154	0.27 192	1.00 363	0.80 341	0.56 218	0.66 318	0.47 195	0.39 220	1.95 405	0.60 258	0.14 278	0.80 382	0.13 261	0.21 323	0.18 148	0.78 361

SMFormer	0.64 247	0.54 147	1.92 72	0.32 129	0.16 27	0.46 62	0.24 133	0.94 313	0.85 376	0.58 240	0.70 343	0.51 213	0.41 238	1.89 397	0.86 337	0.13 244	1.01 401	0.11 150	0.26 357	0.17 124	0.84 374

ssnet_v2	0.64 247	0.99 309	2.67 318	0.33 150	0.22 124	0.72 343	0.45 354	1.00 363	0.80 341	0.66 333	0.54 214	0.81 364	0.48 304	0.91 241	1.08 366	0.16 325	0.14 192	0.14 296	0.14 219	0.33 353	0.31 161

IPLGR_C	0.64 247	1.66 450	3.36 423	0.80 413	0.31 231	0.60 218	0.60 404	0.82 215	0.69 231	0.58 240	0.62 284	0.44 165	0.31 165	0.47 85	0.43 182	0.12 198	0.22 271	0.13 261	0.15 239	0.35 372	0.21 87

OMP-Stereo	0.64 247	0.87 277	2.38 171	0.56 360	0.37 281	0.60 218	0.26 175	0.75 167	0.71 256	0.65 326	0.60 269	0.68 311	0.32 172	2.07 416	1.18 378	0.11 158	0.08 42	0.12 201	0.09 60	0.17 124	0.28 137

GwcNet-RSSM	0.64 247	1.38 410	2.69 331	0.33 150	0.26 183	0.60 218	0.32 269	0.84 234	0.73 270	0.56 218	0.65 311	0.72 331	0.42 250	1.78 373	0.60 258	0.14 278	0.10 119	0.12 201	0.13 197	0.26 289	0.26 124

MM-Stereo_test2	0.65 255	0.43 98	2.54 261	0.62 375	0.18 60	0.50 94	0.25 158	0.49 37	0.47 41	0.36 64	0.26 27	0.24 38	0.23 72	0.40 57	0.38 159	0.08 4	2.33 491	0.09 35	0.10 95	0.38 391	2.66 491

test_sample7	0.65 255	0.41 87	2.08 104	0.36 212	0.20 102	0.52 117	0.32 269	0.99 353	0.86 383	0.64 310	0.63 292	0.67 297	0.49 308	1.18 278	0.52 224	0.18 355	1.21 420	0.16 341	0.15 239	0.19 178	1.22 424

ff7	0.65 255	0.58 162	2.09 108	0.39 257	0.60 363	0.56 154	0.23 108	0.49 37	0.62 146	1.00 417	0.24 14	0.20 11	0.24 76	0.71 195	0.24 25	0.09 26	2.09 476	0.10 86	0.18 285	0.24 249	2.22 481

ffff	0.65 255	0.58 162	2.09 108	0.39 257	0.60 363	0.56 154	0.23 108	0.49 37	0.62 146	1.00 417	0.24 14	0.20 11	0.24 76	0.71 195	0.24 25	0.09 26	2.09 476	0.10 86	0.18 285	0.24 249	2.22 481

11t	0.65 255	0.58 162	2.09 108	0.39 257	0.60 363	0.56 154	0.23 108	0.49 37	0.62 146	1.00 417	0.24 14	0.20 11	0.24 76	0.71 195	0.24 25	0.09 26	2.09 476	0.10 86	0.18 285	0.24 249	2.22 481

qqq	0.65 255	0.63 183	2.10 114	0.30 93	0.64 379	0.46 62	0.27 192	0.81 207	0.83 362	0.48 123	0.56 237	0.46 186	0.37 196	1.03 254	0.75 310	0.11 158	1.41 447	0.12 201	0.41 435	0.16 101	1.18 415

ccc-4	0.65 255	0.58 162	2.09 108	0.39 257	0.60 363	0.56 154	0.23 108	0.49 37	0.62 146	1.00 417	0.24 14	0.20 11	0.24 76	0.71 195	0.24 25	0.09 26	2.09 476	0.10 86	0.18 285	0.24 249	2.22 481

x	0.65 255	0.62 181	2.12 117	0.36 212	0.61 372	0.48 79	0.24 133	0.80 199	0.89 398	0.50 158	0.56 237	0.44 165	0.36 190	0.62 163	0.80 324	0.11 158	1.44 449	0.11 150	0.39 430	0.16 101	1.34 436

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 255	1.15 349	2.40 180	0.33 150	0.30 223	0.83 391	0.40 329	0.94 313	0.82 355	0.67 335	0.76 376	0.68 311	0.58 347	1.13 269	1.25 389	0.14 278	0.08 42	0.10 86	0.08 38	0.18 148	0.28 137

iRaft-Stereo_5w	0.65 255	1.35 396	2.21 138	0.30 93	0.63 375	0.49 84	0.28 205	0.78 184	0.64 166	0.41 81	0.61 277	0.62 271	0.46 289	1.79 377	0.48 206	0.10 77	0.25 287	0.11 150	0.12 177	0.40 405	0.94 390

TransformOpticalFlow	0.65 255	0.61 176	2.67 318	0.45 306	0.26 183	0.62 260	0.28 205	0.88 275	0.76 305	0.76 372	0.74 366	0.90 395	0.84 411	1.82 383	0.80 324	0.10 77	0.07 8	0.11 150	0.09 60	0.12 36	0.19 72

IIG-Stereo	0.65 255	0.87 277	2.32 161	0.55 351	0.23 149	0.62 260	0.21 60	0.78 184	0.71 256	0.64 310	0.69 330	0.69 322	0.38 205	2.07 416	1.37 400	0.11 158	0.08 42	0.11 150	0.09 60	0.15 82	0.27 131

DRaft	0.65 255	0.47 116	2.38 171	0.25 12	0.17 46	0.64 285	0.65 416	0.56 81	0.57 110	0.67 335	0.98 420	0.38 125	0.99 432	1.42 314	2.06 434	0.11 158	0.14 192	0.10 86	0.14 219	0.18 148	0.21 87

RAFT-RH_RVC	0.65 255	0.73 224	2.78 358	0.39 257	0.29 210	0.60 218	0.18 22	0.45 23	0.63 157	0.75 370	1.89 465	0.47 195	0.29 150	1.59 345	1.21 382	0.15 308	0.07 8	0.13 261	0.13 197	0.11 26	0.10 5

pcwnet_v2	0.65 255	0.54 147	4.29 481	0.33 150	0.27 194	0.60 218	0.25 158	1.02 380	0.92 405	0.61 279	0.69 330	0.62 271	0.54 328	0.67 180	0.38 159	0.18 355	0.15 208	0.15 322	0.14 219	0.21 210	0.49 270

RALCasStereoNet	0.65 255	1.34 393	2.56 272	0.43 294	0.96 425	0.50 94	0.26 175	0.62 115	0.56 103	0.43 95	0.49 166	0.36 114	0.28 133	0.72 200	0.53 231	0.10 77	1.18 415	0.09 35	0.08 38	0.27 303	1.27 429

ARAFT	0.65 255	1.69 452	3.34 422	0.29 73	0.16 27	0.65 300	0.36 308	0.96 329	0.73 270	0.63 300	0.49 166	0.56 246	0.31 165	1.23 285	0.35 144	0.11 158	0.08 42	0.14 296	0.13 197	0.38 391	0.50 272

psm_up	0.65 255	1.02 315	2.53 256	0.36 212	0.31 231	0.64 285	0.38 320	0.96 329	0.73 270	0.63 300	0.57 248	0.68 311	0.57 340	1.90 402	0.52 224	0.17 344	0.15 208	0.16 341	0.15 239	0.27 303	0.22 94

CFNet	0.65 255	1.45 421	2.27 149	0.34 173	0.25 168	0.64 285	0.23 108	0.93 308	0.79 333	0.48 123	0.59 260	0.58 254	0.40 227	2.28 433	0.63 273	0.13 244	0.09 91	0.15 322	0.14 219	0.34 360	0.26 124

Reg-Stereo(zero)	0.66 274	0.26 1	2.13 121	0.25 12	1.15 454	0.99 422	0.97 453	0.57 87	0.81 349	0.52 179	0.46 139	0.54 230	0.59 350	0.47 85	1.14 373	0.08 4	0.88 391	0.08 7	0.36 421	0.12 36	0.80 366

mmm	0.66 274	0.53 145	1.83 51	0.38 243	0.86 412	0.49 84	0.27 192	0.82 215	0.83 362	0.59 259	0.69 330	0.47 195	0.38 205	0.81 227	0.73 304	0.12 198	1.37 442	0.14 296	0.45 440	0.18 148	1.35 437

Wz-Net-LNSev	0.66 274	1.30 385	2.81 364	0.35 195	0.37 281	0.80 381	0.48 366	0.91 299	0.87 389	0.63 300	0.70 343	0.80 361	0.59 350	0.67 180	0.68 288	0.15 308	0.14 192	0.12 201	0.12 177	0.24 249	0.38 202

AASNet	0.66 274	1.49 428	2.97 387	0.37 224	0.33 249	0.65 300	0.30 247	1.00 363	0.78 321	0.56 218	0.60 269	0.55 239	0.39 220	0.88 237	0.96 346	0.15 308	0.12 162	0.13 261	0.11 141	0.45 424	0.35 184

DDVS	0.67 278	0.46 113	1.74 40	2.40 495	0.35 267	0.86 398	0.98 454	0.72 158	0.52 73	0.53 188	0.57 248	0.89 393	0.37 196	1.22 282	0.57 245	0.15 308	0.14 192	0.14 296	0.12 177	0.19 178	0.42 227

ACVNet-DCA	0.67 278	0.73 224	2.43 194	0.67 393	0.52 336	0.76 358	0.24 133	0.81 207	0.83 362	0.77 374	0.39 103	0.25 46	0.38 205	0.70 188	0.22 7	0.10 77	2.13 482	0.11 150	0.09 60	0.16 101	1.18 415

fast-acv-ft	0.67 278	1.24 374	3.26 415	0.39 257	0.30 223	0.80 381	0.48 366	0.74 163	0.76 305	0.60 270	0.78 384	0.76 346	0.60 358	0.70 188	0.78 319	0.16 325	0.15 208	0.18 375	0.17 276	0.38 391	0.24 112

ToySt	0.67 278	0.88 281	2.61 290	0.39 257	0.73 393	0.61 238	0.38 320	0.78 184	0.73 270	0.43 95	0.70 343	0.72 331	0.45 279	0.66 177	0.62 267	0.14 278	0.63 363	0.13 261	0.33 407	0.24 249	1.18 415

PSM-AAD	0.67 278	0.29 3	2.41 185	0.37 224	0.23 149	0.86 398	1.15 469	0.62 115	0.66 180	0.64 310	0.71 356	0.67 297	2.90 489	0.65 174	0.32 114	0.10 77	0.08 42	0.17 356	0.15 239	0.14 71	0.34 178

HSM	0.67 278	0.92 299	2.29 154	0.30 93	0.29 210	0.65 300	0.29 232	0.98 344	0.67 193	0.59 259	0.58 255	1.39 459	0.65 369	2.56 453	0.45 191	0.11 158	0.09 91	0.10 86	0.08 38	0.18 148	0.24 112

Occ-G	0.68 284	0.54 147	2.08 104	0.99 438	0.74 394	0.38 37	0.25 158	0.46 29	0.78 321	0.40 79	0.36 86	0.46 186	0.22 57	0.90 240	0.70 292	0.09 26	1.53 452	0.09 35	0.16 260	0.31 341	2.06 469

raft_robust	0.68 284	1.24 374	2.42 189	0.30 93	0.57 353	0.53 125	0.25 158	0.95 326	0.79 333	0.49 139	0.46 139	1.12 442	0.74 395	1.50 326	0.61 264	0.09 26	0.62 362	0.10 86	0.30 381	0.26 289	0.30 152

SACVNet	0.68 284	1.08 329	2.58 278	0.38 243	0.28 205	0.65 300	0.37 311	0.91 299	0.65 173	0.67 335	0.62 284	0.69 322	0.47 297	2.07 416	0.65 280	0.18 355	0.14 192	0.16 341	0.15 239	0.39 399	0.41 222

ADLNet	0.68 284	1.02 315	2.68 324	0.35 195	0.34 259	0.67 320	0.34 291	0.95 326	0.79 333	0.70 349	0.62 284	0.80 361	0.46 289	1.77 370	0.69 290	0.15 308	0.12 162	0.14 296	0.14 219	0.31 341	0.54 289

XPNet_ROB	0.68 284	1.11 337	2.28 151	0.38 243	0.27 194	0.67 320	0.47 364	0.94 313	0.75 296	0.80 385	0.71 356	0.81 364	0.54 328	1.72 361	0.84 334	0.22 394	0.16 222	0.16 341	0.15 239	0.25 270	0.45 253

ETE_ROB	0.68 284	1.09 330	2.32 161	0.38 243	0.26 183	0.69 329	0.51 374	1.49 468	0.75 296	0.81 389	0.71 356	0.85 380	0.51 316	1.39 307	0.70 292	0.17 344	0.14 192	0.19 382	0.16 260	0.24 249	0.35 184

LALA_ROB	0.68 284	1.14 343	2.50 249	0.37 224	0.29 210	0.78 374	0.55 388	0.99 353	0.84 374	0.82 393	0.68 326	0.93 401	0.50 312	1.01 251	0.89 340	0.21 388	0.15 208	0.21 395	0.18 285	0.26 289	0.30 152

SCV	0.69 291	0.68 201	1.95 77	0.90 421	1.04 438	0.49 84	0.24 133	0.98 344	0.73 270	0.54 194	0.31 58	0.24 38	0.20 42	1.32 301	0.26 50	0.11 158	1.59 453	0.09 35	0.32 396	0.34 360	1.58 451

UGAM	0.69 291	0.84 266	2.66 310	0.40 270	0.20 102	0.53 125	0.34 291	0.63 122	0.74 290	0.45 106	0.74 366	0.95 409	0.36 190	2.57 454	0.42 175	0.11 158	0.45 330	0.17 356	0.19 302	0.43 417	0.57 301

STrans-v2	0.69 291	0.62 181	2.66 310	0.28 55	0.23 149	0.57 176	0.32 269	1.01 372	0.77 316	0.92 408	0.84 391	0.88 390	0.92 426	1.81 380	1.19 380	0.10 77	0.07 8	0.10 86	0.09 60	0.12 36	0.30 152

DEmStereo	0.69 291	0.40 81	2.42 189	0.42 284	0.18 60	0.66 313	0.88 446	0.54 69	0.64 166	0.60 270	1.00 424	0.45 177	1.24 446	1.53 329	2.21 445	0.10 77	0.08 42	0.10 86	0.10 95	0.11 26	0.14 30

FADNet-RVC	0.69 291	1.65 448	2.74 349	0.35 195	0.26 183	0.60 218	0.29 232	0.91 299	0.67 193	0.46 117	0.51 181	0.62 271	0.46 289	1.75 365	0.81 328	0.17 344	0.20 259	0.17 356	0.18 285	0.60 448	0.39 209

RASNet	0.69 291	1.05 324	2.59 280	0.37 224	0.47 327	0.66 313	0.33 283	0.82 215	0.76 305	0.51 169	0.65 311	0.93 401	0.62 362	2.20 430	0.80 324	0.14 278	0.09 91	0.09 35	0.11 141	0.18 148	0.37 193

PS-NSSS	0.69 291	1.37 406	2.44 202	0.31 109	0.32 243	0.64 285	0.34 291	1.04 393	0.74 290	0.56 218	0.75 373	0.51 213	0.42 250	2.41 446	0.54 236	0.24 409	0.17 234	0.27 421	0.18 285	0.30 332	0.23 103

MyStereo06	0.70 298	0.72 221	3.51 443	0.31 109	0.25 168	0.60 218	0.30 247	0.90 292	0.67 193	1.48 469	0.53 196	0.84 375	0.57 340	0.60 155	1.11 369	0.09 26	0.55 350	0.12 201	0.20 312	0.16 101	0.56 297

MSKI-zero shot	0.70 298	0.44 105	2.62 295	1.47 465	0.75 396	0.56 154	0.20 39	0.80 199	0.45 34	0.60 270	0.52 190	0.44 165	0.17 11	0.70 188	0.26 50	0.09 26	2.87 499	0.09 35	0.32 396	0.14 71	0.50 272

DMCA-RVC	0.70 298	1.30 385	3.59 450	0.37 224	0.89 416	0.57 176	0.31 258	0.73 161	0.59 127	0.69 345	0.54 214	0.59 257	0.57 340	1.25 291	0.66 283	0.16 325	0.38 317	0.20 391	0.15 239	0.22 227	0.23 103

HSM-Net_RVC	0.70 298	0.40 81	2.45 220	0.27 39	0.19 91	0.68 326	0.30 247	1.29 454	0.73 270	0.73 361	0.70 343	0.77 348	0.45 279	3.73 495	0.46 196	0.13 244	0.09 91	0.10 86	0.09 60	0.13 51	0.32 166
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ACV-stereo	0.71 302	0.85 270	3.01 394	0.33 150	0.25 168	1.01 425	0.59 400	0.62 115	0.54 88	0.42 87	0.45 135	1.54 466	1.44 456	1.40 309	0.73 304	0.14 278	0.13 177	0.12 201	0.11 141	0.20 198	0.35 184

AE-Stereo	0.71 302	0.32 20	2.44 202	0.44 299	0.50 330	0.58 187	0.23 108	1.08 420	0.67 193	0.67 335	0.51 181	0.47 195	0.24 76	0.63 164	0.32 114	0.09 26	2.15 486	0.11 150	0.45 440	0.22 227	2.01 466

xx1	0.71 302	0.73 224	2.43 194	0.67 393	0.52 336	0.76 358	0.24 133	0.85 247	1.05 438	0.77 374	0.39 103	0.46 186	0.37 196	0.70 188	0.22 7	0.10 77	2.13 482	0.12 201	0.41 435	0.16 101	1.18 415

GrayStereo	0.71 302	0.27 2	2.40 180	0.89 419	0.23 149	0.62 260	1.40 485	0.67 134	0.70 242	0.72 360	0.77 380	0.55 239	3.03 490	0.60 155	0.28 72	0.10 77	0.08 42	0.10 86	0.21 323	0.12 36	0.37 193

FADNet	0.71 302	1.60 442	2.53 256	0.33 150	0.30 223	0.67 320	0.29 232	0.92 306	0.75 296	0.45 106	0.49 166	0.66 294	0.57 340	1.85 388	0.85 335	0.46 451	0.20 259	0.17 356	0.20 312	0.60 448	0.37 193

iResNetv2_ROB	0.71 302	1.90 465	3.48 441	0.43 294	0.22 124	0.60 218	0.29 232	0.96 329	0.78 321	0.60 270	0.65 311	0.60 264	0.46 289	0.80 224	1.21 382	0.12 198	0.08 42	0.10 86	0.07 19	0.44 421	0.33 170

DRN-Test	0.71 302	0.79 253	2.83 368	0.40 270	0.44 315	0.80 381	0.41 331	1.07 417	0.83 362	0.82 393	0.64 304	0.68 311	0.57 340	1.78 373	0.79 322	0.16 325	0.13 177	0.17 356	0.16 260	0.24 249	0.51 276

StereoDRNet	0.71 302	1.24 374	2.56 272	0.42 284	0.45 318	0.73 347	0.46 360	0.98 344	0.81 349	0.77 374	0.56 237	0.74 338	0.48 304	1.69 360	0.91 343	0.15 308	0.14 192	0.15 322	0.15 239	0.26 289	0.51 276

NCCL2	0.71 302	1.32 387	2.30 156	0.44 299	0.31 231	0.71 337	0.67 423	0.89 283	0.69 231	0.70 349	0.61 277	0.85 380	0.54 328	1.58 344	0.70 292	0.20 379	0.17 234	0.66 465	0.25 350	0.26 289	0.38 202

1test111	0.72 311	0.73 224	2.43 194	0.67 393	0.52 336	0.76 358	0.24 133	0.81 207	0.83 362	0.77 374	0.39 103	0.25 46	0.38 205	1.03 254	0.75 310	0.10 77	2.13 482	0.11 150	0.09 60	0.16 101	1.18 415

FAT-Stereo	0.72 311	0.60 170	2.86 374	0.37 224	0.29 210	0.64 285	0.55 388	1.01 372	0.91 403	0.76 372	0.94 412	0.93 401	0.79 405	1.82 383	0.60 258	0.19 370	0.19 246	0.17 356	0.16 260	0.23 242	0.47 259

SCV_C0	0.73 313	0.68 201	2.05 99	1.50 469	0.92 420	0.45 55	0.20 39	0.96 329	0.71 256	0.65 326	0.33 71	0.31 90	0.20 42	1.25 291	0.52 224	0.09 26	1.68 460	0.08 7	0.30 381	0.27 303	1.52 449

MyStereo8	0.73 313	1.16 351	2.89 377	0.53 342	0.34 259	0.71 337	0.20 39	1.87 481	0.59 127	0.53 188	0.66 318	0.50 209	0.33 177	1.27 296	0.62 267	0.10 77	1.19 416	0.10 86	0.21 323	0.21 210	0.61 311

ADLNet2	0.73 313	1.22 369	3.28 417	0.34 173	0.36 275	0.65 300	0.37 311	0.94 313	0.87 389	0.57 234	0.65 311	0.92 396	0.48 304	2.05 414	0.60 258	0.13 244	0.11 145	0.11 150	0.11 141	0.37 384	0.38 202

hitnet-ft	0.73 313	1.09 330	2.59 280	0.28 55	0.22 124	0.71 337	0.36 308	0.89 283	0.67 193	0.58 240	0.83 389	1.03 424	0.94 429	2.31 435	0.70 292	0.23 402	0.14 192	0.41 449	0.13 197	0.24 249	0.28 137

MoCha-V2	0.74 317	0.78 249	2.18 129	1.01 439	1.55 475	0.36 31	0.19 27	0.61 111	0.49 49	0.33 60	0.34 77	0.30 83	0.27 119	1.56 333	0.47 201	0.09 26	1.94 471	0.08 7	0.37 423	0.18 148	1.62 455

IGEV++	0.74 317	0.70 212	2.05 99	1.11 445	1.09 446	0.32 14	0.21 60	0.75 167	0.43 25	0.30 53	0.30 49	0.22 21	0.27 119	0.98 248	0.31 104	0.10 77	2.50 495	0.08 7	0.15 239	0.27 303	2.70 492

cc1	0.74 317	0.73 224	2.43 194	0.67 393	0.52 336	0.76 358	0.24 133	0.85 247	1.05 438	0.77 374	0.39 103	0.25 46	0.38 205	0.70 188	0.22 7	0.10 77	2.13 482	0.11 150	0.09 60	0.25 270	2.20 479

IGEVStereo-DCA	0.74 317	0.74 234	2.09 108	0.76 405	0.77 401	0.45 55	0.23 108	0.49 37	0.62 146	0.71 358	0.22 10	0.30 83	0.28 133	1.29 298	1.53 410	0.10 77	1.50 450	0.10 86	0.18 285	0.24 249	2.22 481

tt1	0.74 317	0.73 224	2.34 164	0.67 393	0.63 375	0.75 354	0.24 133	0.85 247	0.96 419	0.81 389	0.38 98	0.26 56	0.35 187	0.64 170	0.22 7	0.10 77	2.16 487	0.11 150	0.09 60	0.25 270	2.19 476

anonymousa	0.74 317	0.60 170	2.58 278	0.96 431	1.33 463	0.61 238	0.26 175	0.69 141	0.56 103	0.55 206	0.84 391	0.82 369	0.46 289	0.56 138	0.61 264	0.10 77	1.11 413	0.12 201	0.98 491	0.14 71	0.97 398

Wz-Net-MNSev	0.74 317	1.42 416	2.75 351	0.38 243	0.33 249	0.90 410	0.61 409	0.98 344	0.94 412	0.77 374	0.75 373	0.75 342	0.66 375	1.39 307	0.76 313	0.17 344	0.13 177	0.14 296	0.14 219	0.28 316	0.48 264

IPLG	0.74 317	1.09 330	2.87 375	0.36 212	0.21 114	1.63 465	0.60 404	1.39 463	0.63 157	1.39 461	0.51 181	0.40 138	0.86 416	1.40 309	0.37 152	0.09 26	0.07 8	0.14 296	0.12 177	0.34 360	0.23 103

FADNet-RVC-Resample	0.74 317	1.54 431	3.81 461	0.38 243	0.29 210	0.62 260	0.38 320	0.91 299	0.67 193	0.52 179	0.51 181	0.63 275	0.44 271	1.56 333	0.59 254	0.24 409	0.32 304	0.22 400	0.19 302	0.30 332	0.71 343

RP	0.74 317	1.01 313	2.48 239	0.44 299	0.45 318	0.66 313	0.45 354	0.95 326	0.87 389	0.70 349	0.95 415	0.99 416	0.82 408	1.55 331	0.82 331	0.26 419	0.19 246	0.23 408	0.20 312	0.34 360	0.38 202

stereogan	0.74 317	0.68 201	2.82 366	0.40 270	0.40 297	1.05 430	0.42 337	0.99 353	0.96 419	0.78 382	0.86 399	1.15 446	0.73 391	1.57 338	0.56 242	0.20 379	0.19 246	0.20 391	0.16 260	0.37 384	0.34 178

HART	0.75 328	0.75 239	2.22 140	0.94 427	1.59 479	0.30 10	0.19 27	0.72 158	0.85 376	0.30 53	0.52 190	0.39 129	0.16 7	0.81 227	0.43 182	0.08 4	2.61 498	0.10 86	0.07 19	0.36 377	1.61 454

model_zeroshot	0.75 328	0.94 304	2.48 239	1.88 487	0.68 387	0.72 343	0.22 75	1.01 372	0.51 63	1.10 429	0.35 84	0.63 275	0.20 42	0.78 217	0.32 114	0.12 198	1.97 473	0.10 86	0.23 339	0.12 36	0.56 297

Nwc_Net	0.75 328	1.10 335	2.96 386	0.42 284	0.39 291	0.77 368	0.39 326	1.06 414	0.73 270	0.65 326	1.00 424	0.99 416	0.74 395	1.43 315	0.99 355	0.24 409	0.15 208	0.23 408	0.26 357	0.27 303	0.30 152

NOSS_ROB	0.75 328	1.03 319	2.27 149	0.68 398	0.26 183	0.68 326	0.30 247	0.99 353	0.82 355	0.59 259	0.58 255	0.77 348	0.39 220	2.75 471	0.48 206	0.25 415	0.24 278	0.28 423	0.26 357	0.29 324	1.07 409

PSMNet_ROB	0.75 328	1.42 416	2.93 382	0.39 257	0.32 243	0.73 347	0.56 392	0.90 292	0.74 290	0.56 218	0.60 269	0.75 342	0.47 297	2.00 410	1.31 392	0.18 355	0.13 177	0.19 382	0.20 312	0.26 289	0.40 214

DualNet (step1)	0.76 333	0.69 209	2.69 331	0.28 55	0.23 149	0.81 385	0.33 283	0.99 353	0.86 383	0.64 310	0.63 292	0.67 297	0.49 308	1.18 278	0.52 224	0.65 459	1.21 420	0.86 472	0.56 463	0.25 270	0.72 344

DispNO	0.76 333	1.36 401	3.15 407	0.32 129	0.27 194	0.59 205	0.29 232	0.88 275	0.72 265	0.55 206	0.79 386	0.83 374	0.47 297	2.46 448	1.23 386	0.12 198	0.10 119	0.18 375	0.31 388	0.20 198	0.25 116

DCRE	0.76 333	0.80 255	2.31 159	1.05 440	1.18 455	0.63 274	0.26 175	1.03 387	0.59 127	0.52 179	2.12 470	0.44 165	0.27 119	0.41 66	0.53 231	0.09 26	1.02 406	0.10 86	0.32 396	0.16 101	1.47 447

APVNet	0.76 333	1.11 337	3.23 411	0.39 257	0.36 275	0.85 397	0.44 350	0.96 329	0.73 270	0.58 240	0.69 330	0.76 346	0.56 335	2.29 434	0.82 331	0.17 344	0.18 241	0.24 413	0.19 302	0.35 372	0.27 131

GwcNet	0.76 333	1.09 330	3.68 454	0.38 243	0.45 318	0.81 385	0.45 354	0.91 299	0.89 398	0.63 300	0.77 380	0.82 369	0.51 316	1.64 352	0.85 335	0.17 344	0.16 222	0.15 322	0.15 239	0.33 353	0.34 178

AF-Net	0.76 333	1.14 343	2.74 349	0.42 284	0.41 302	0.70 332	0.41 331	1.07 417	0.94 412	0.73 361	1.05 433	1.04 428	0.86 416	1.23 285	1.00 357	0.23 402	0.15 208	0.25 418	0.18 285	0.32 349	0.35 184

ccnet	0.77 339	0.61 176	2.01 89	0.40 270	0.46 325	1.05 430	0.59 400	1.02 380	0.74 290	0.90 405	0.97 417	0.82 369	0.89 421	1.68 359	1.16 377	0.32 434	0.26 290	0.32 436	0.28 368	0.35 372	0.47 259

RYNet	0.77 339	0.91 294	2.36 166	0.37 224	0.41 302	0.88 405	0.44 350	0.99 353	0.88 393	0.65 326	0.54 214	0.92 396	0.61 360	2.70 466	1.23 386	0.15 308	0.14 192	0.17 356	0.14 219	0.27 303	0.55 296

GCAP-BAT	0.78 341	0.38 70	2.37 168	0.98 433	0.60 363	0.77 368	0.22 75	1.13 436	0.51 63	0.80 385	0.90 407	0.81 364	0.25 94	0.77 210	0.88 339	0.10 77	1.94 471	0.09 35	0.50 452	0.17 124	1.35 437

ffm	0.78 341	0.67 192	3.39 428	0.32 129	0.22 124	0.58 187	0.28 205	0.85 247	0.96 419	0.54 194	0.74 366	0.67 297	0.40 227	0.64 170	0.22 7	0.10 77	2.16 487	0.15 322	0.33 407	0.25 270	2.19 476

Syn2CoEx	0.78 341	1.43 419	3.54 447	0.44 299	0.31 231	0.64 285	0.43 344	1.04 393	0.83 362	0.64 310	0.77 380	0.74 338	0.74 395	1.91 403	0.64 275	0.20 379	0.17 234	0.19 382	0.15 239	0.30 332	0.59 306

RGC	0.78 341	1.10 335	2.55 269	0.45 306	0.45 318	0.73 347	0.40 329	1.00 363	0.75 296	0.75 370	1.04 431	1.02 423	0.73 391	1.74 364	1.15 375	0.24 409	0.19 246	0.28 423	0.26 357	0.31 341	0.38 202

HH	0.79 345	0.52 141	2.72 341	1.45 462	0.80 406	0.91 411	0.23 108	0.76 170	0.76 305	0.64 310	0.55 224	0.87 386	0.41 238	0.94 244	0.45 191	0.09 26	1.20 417	0.10 86	0.09 60	0.16 101	2.16 474

HanStereo	0.79 345	0.52 141	2.72 341	1.45 462	0.80 406	0.91 411	0.23 108	0.76 170	0.76 305	0.64 310	0.55 224	0.87 386	0.41 238	0.94 244	0.45 191	0.09 26	1.20 417	0.10 86	0.09 60	0.16 101	2.16 474

FTStereo	0.79 345	0.32 20	2.83 368	0.70 400	0.21 114	0.73 347	1.75 490	0.61 111	0.60 133	1.07 427	1.62 460	1.28 451	2.11 481	0.75 206	0.30 88	0.19 370	0.08 42	0.12 201	0.11 141	0.12 36	0.39 209

RAFT + AFF	0.79 345	1.73 454	2.99 392	0.34 173	0.35 267	0.67 320	0.51 374	1.05 401	0.79 333	0.54 194	0.58 255	0.59 257	0.81 406	1.80 378	1.21 382	0.13 244	0.27 297	0.15 322	0.14 219	0.45 424	0.69 338

AANet_RVC	0.79 345	1.46 423	2.72 341	0.34 173	0.25 168	0.59 205	0.32 269	0.88 275	0.83 362	0.62 291	0.95 415	0.80 361	0.43 262	2.46 448	1.72 417	0.38 441	0.26 290	0.10 86	0.09 60	0.25 270	0.43 234

aanetorigin	0.81 350	1.03 319	2.64 305	0.44 299	0.44 315	0.59 205	1.00 459	0.59 99	0.70 242	1.54 471	1.22 442	0.82 369	1.08 439	1.06 257	1.07 365	0.18 355	0.15 208	0.17 356	0.21 323	0.53 442	0.65 323

GANetREF_RVC	0.81 350	1.44 420	3.04 398	0.49 328	0.27 194	0.83 391	0.63 412	1.03 387	0.92 405	0.63 300	0.61 277	0.72 331	0.59 350	2.40 444	0.58 250	0.33 436	0.25 287	0.37 444	0.25 350	0.41 411	0.36 192
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
PWC_ROB	0.81 350	1.41 412	2.60 285	0.41 280	0.40 297	0.63 274	0.31 258	1.04 393	0.99 429	0.92 408	1.29 445	0.78 352	0.68 379	1.65 355	1.50 407	0.19 370	0.12 162	0.18 375	0.13 197	0.51 438	0.54 289

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 353	0.78 249	3.67 453	0.35 195	0.81 408	1.25 447	0.88 446	1.13 436	0.58 117	0.84 397	0.52 190	1.24 449	0.64 366	0.77 210	0.70 292	0.10 77	0.53 345	0.11 150	0.45 440	0.29 324	0.81 371

test_for_model	0.82 353	1.62 443	2.47 233	1.36 457	1.04 438	0.53 125	0.22 75	0.82 215	0.63 157	0.60 270	0.29 42	0.25 46	0.21 49	0.28 3	0.25 36	0.80 469	1.87 466	0.08 7	0.08 38	1.81 493	1.18 415

HBP-ISP	0.82 353	1.57 434	3.28 417	0.50 334	0.27 194	0.86 398	0.54 384	1.09 422	0.78 321	0.81 389	0.70 343	0.68 311	1.00 433	2.02 411	0.47 201	0.24 409	0.24 278	0.29 431	0.25 350	0.28 316	0.52 282

S-Stereo	0.82 353	0.73 224	3.79 459	0.40 270	0.37 281	0.70 332	0.69 427	1.00 363	1.03 434	0.63 300	0.92 410	0.82 369	0.59 350	2.35 438	0.71 298	0.18 355	0.22 271	0.17 356	0.18 285	0.30 332	0.67 327

CVANet_RVC	0.82 353	1.18 357	3.98 466	0.40 270	0.28 205	0.63 274	0.43 344	0.90 292	0.78 321	1.14 434	0.69 330	0.68 311	0.52 323	2.62 459	0.48 206	0.20 379	0.13 177	0.22 400	0.37 423	0.37 384	0.48 264

PASM	0.82 353	1.00 310	2.68 324	0.52 338	0.48 328	0.65 300	0.59 400	0.83 226	0.89 398	0.82 393	0.73 363	0.89 393	0.68 379	2.39 443	0.73 304	0.35 439	0.37 313	0.36 442	0.41 435	0.45 424	0.51 276

TDLM	0.83 359	1.28 382	2.38 171	0.46 310	0.26 183	0.66 313	0.55 388	0.87 267	0.80 341	2.54 492	0.62 284	0.61 266	0.51 316	2.68 465	0.67 286	0.20 379	0.11 145	0.35 441	0.15 239	0.33 353	0.48 264

PWCDC_ROB	0.83 359	1.57 434	2.63 296	0.48 317	0.37 281	0.78 374	0.29 232	1.04 393	1.36 464	0.63 300	2.05 469	0.64 282	0.70 386	1.10 262	1.20 381	0.33 436	0.14 192	0.15 322	0.12 177	0.63 452	0.46 257

GCST	0.84 361	1.48 426	3.02 396	1.12 448	1.09 446	0.62 260	0.19 27	0.79 193	0.56 103	0.60 270	0.65 311	0.50 209	0.31 165	1.24 287	0.74 309	0.76 467	0.46 331	0.84 471	0.64 472	0.71 457	0.57 301

rrr	0.84 361	0.74 234	3.40 433	0.76 405	0.77 401	0.45 55	0.28 205	1.23 451	0.84 374	0.71 358	0.22 10	0.30 83	0.28 133	1.29 298	1.53 410	0.10 77	1.50 450	0.10 86	0.29 372	0.24 249	1.75 460

GASNet	0.84 361	1.98 468	4.07 470	0.48 317	0.33 249	0.58 187	0.34 291	0.97 337	0.81 349	0.60 270	0.59 260	0.74 338	0.55 333	2.08 419	1.18 378	0.22 394	0.15 208	0.19 382	0.17 276	0.55 444	0.29 143

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 361	1.41 412	2.80 360	0.94 427	0.35 267	0.89 407	0.41 331	0.89 283	0.66 180	0.57 234	0.63 292	0.75 342	0.38 205	2.37 439	0.55 239	1.16 485	0.31 303	0.36 442	0.21 323	0.59 447	0.63 317

edge stereo	0.84 361	0.74 234	3.42 438	0.38 243	1.21 457	0.63 274	0.41 331	0.98 344	0.83 362	0.81 389	0.88 402	1.14 444	0.73 391	2.16 427	0.89 340	0.22 394	0.20 259	0.26 420	0.18 285	0.38 391	0.43 234

SHD	0.84 361	1.14 343	2.54 261	0.80 413	0.52 336	0.76 358	0.34 291	1.16 442	1.29 459	1.11 431	0.85 394	0.98 413	0.74 395	1.25 291	1.48 406	0.22 394	0.37 313	0.20 391	0.27 366	0.36 377	0.41 222

XQC	0.84 361	1.32 387	2.61 290	0.78 411	0.44 315	0.89 407	0.53 381	1.16 442	1.07 441	0.85 399	0.69 330	0.92 396	0.73 391	1.40 309	1.44 404	0.24 409	0.35 310	0.23 408	0.26 357	0.45 424	0.39 209

RTSC	0.84 361	1.40 411	2.67 318	0.50 334	0.40 297	0.83 391	0.33 283	1.11 429	1.14 449	0.93 411	0.82 387	0.84 375	0.58 347	1.34 304	1.82 425	0.18 355	0.49 338	0.14 296	0.30 381	0.46 428	0.42 227

PDISCO_ROB	0.84 361	1.46 423	2.84 370	0.65 385	0.59 358	1.17 443	0.48 366	1.19 447	1.08 443	0.67 335	0.72 361	1.00 419	0.61 360	1.24 287	1.05 362	0.38 441	0.18 241	0.28 423	0.24 342	0.58 446	0.44 248

LL-Strereo	0.85 370	1.73 454	3.06 402	0.37 224	0.61 372	0.54 135	0.33 283	1.01 372	0.76 305	0.69 345	0.58 255	0.85 380	0.78 403	2.65 462	0.54 236	0.14 278	0.58 356	0.14 296	0.12 177	0.42 414	1.05 407

Wz-Net-SNSev	0.85 370	1.83 461	3.36 423	0.42 284	0.31 231	0.71 337	0.66 418	1.04 393	0.94 412	0.68 341	0.85 394	0.96 410	0.62 362	1.75 365	1.14 373	0.16 325	0.15 208	0.16 341	0.17 276	0.39 399	0.63 317

DANet	0.85 370	0.68 201	2.41 185	1.18 451	0.48 328	0.77 368	1.23 477	0.93 308	1.53 471	0.90 405	0.72 361	0.97 412	0.57 340	1.86 390	1.05 362	0.18 355	0.16 222	0.19 382	0.16 260	0.26 289	0.67 327
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
anonymousdsp	0.86 373	0.59 169	2.65 306	1.33 454	1.25 459	0.56 154	0.23 108	0.54 69	0.71 256	1.13 433	0.25 22	0.22 21	0.24 76	1.24 287	0.24 25	0.09 26	2.34 492	0.10 86	0.18 285	0.25 270	3.12 499

anonymity	0.86 373	0.68 201	1.44 22	0.64 382	0.83 409	0.67 320	0.52 378	0.98 344	0.73 270	0.96 413	0.70 343	0.81 364	0.86 416	1.10 262	1.34 394	0.64 458	0.72 377	0.58 460	1.44 500	0.60 448	0.91 386

IGEV-Stereo	0.86 373	0.60 170	2.65 306	1.35 456	1.25 459	0.56 154	0.23 108	0.54 69	0.71 256	1.14 434	0.25 22	0.22 21	0.24 76	1.24 287	0.24 25	0.09 26	2.34 492	0.10 86	0.18 285	0.25 270	3.13 500
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDG	0.86 373	1.57 434	2.80 360	0.68 398	0.59 358	0.78 374	0.38 320	0.97 337	0.74 290	0.63 300	0.70 343	1.01 420	0.68 379	1.02 252	1.22 385	0.45 449	0.34 309	0.89 476	0.51 456	0.73 459	0.58 303

test_xeample3	0.86 373	0.75 239	3.36 423	0.65 385	0.76 399	0.49 84	0.33 283	1.21 450	0.80 341	0.61 279	0.23 13	0.30 83	0.29 150	1.17 276	1.57 412	0.10 77	1.79 463	0.10 86	0.40 431	0.25 270	2.09 470

CBMV	0.86 373	1.00 310	2.82 366	0.35 195	0.21 114	0.78 374	0.78 438	1.05 401	0.87 389	0.90 405	0.74 366	0.87 386	1.89 476	1.67 356	1.38 402	0.19 370	0.20 259	0.21 395	0.19 302	0.28 316	0.84 374
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FADNet_RVC	0.87 379	1.51 429	2.90 379	0.31 109	0.24 161	0.71 337	0.25 158	1.00 363	0.65 173	0.45 106	0.57 248	0.61 266	0.44 271	1.53 329	0.75 310	0.94 474	0.97 397	0.28 423	1.00 492	0.89 469	1.36 440

anonymousdsp2	0.88 380	0.31 10	1.96 81	1.06 441	1.56 476	0.57 176	0.22 75	0.84 234	0.98 426	1.20 444	0.37 92	0.65 285	0.26 105	1.19 280	0.46 196	0.10 77	2.40 494	0.10 86	0.13 197	0.19 178	2.96 496

MIPNet	0.88 380	1.07 326	2.85 372	0.61 373	0.18 60	1.46 455	1.37 481	1.65 474	0.78 321	1.93 477	0.85 394	0.75 342	1.66 466	0.87 233	0.34 136	0.10 77	0.08 42	0.11 150	0.32 396	0.27 303	0.26 124

THIR-Stereo	0.88 380	0.85 270	2.33 163	0.26 28	0.16 27	0.59 205	2.69 496	0.62 115	0.54 88	0.62 291	1.61 459	0.96 410	1.77 472	1.67 356	2.20 444	0.10 77	0.08 42	0.14 296	0.11 141	0.16 101	0.21 87

NCC-stereo	0.88 380	1.22 369	2.97 387	0.60 367	0.45 318	1.88 476	0.48 366	1.04 393	0.75 296	0.70 349	0.85 394	0.93 401	0.84 411	1.81 380	1.51 408	0.28 426	0.19 246	0.23 408	0.31 388	0.27 303	0.35 184

Abc-Net	0.88 380	1.22 369	2.97 387	0.60 367	0.45 318	1.88 476	0.48 366	1.04 393	0.75 296	0.70 349	0.85 394	0.93 401	0.84 411	1.81 380	1.51 408	0.28 426	0.19 246	0.23 408	0.31 388	0.27 303	0.35 184
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCRef	0.88 380	1.45 421	2.68 324	0.38 243	0.35 267	0.95 419	0.51 374	0.92 306	0.81 349	0.89 403	0.84 391	0.61 266	1.35 449	1.26 295	3.38 477	0.14 278	0.12 162	0.17 356	0.19 302	0.28 316	0.34 178

CBMV_ROB	0.88 380	0.75 239	2.73 346	0.36 212	0.22 124	0.76 358	0.47 364	1.05 401	0.81 349	1.06 426	1.04 431	0.88 390	1.36 451	2.17 429	2.03 431	0.23 402	0.24 278	0.27 421	0.25 350	0.27 303	0.73 348

ttt	0.89 387	0.51 137	2.51 250	0.36 212	0.31 231	0.61 238	0.28 205	1.07 417	0.92 405	0.56 218	0.77 380	0.55 239	0.37 196	2.27 432	3.51 480	0.16 325	1.21 420	0.13 261	0.31 388	0.18 148	1.26 428

AEACV	0.89 387	0.29 3	1.84 54	2.50 496	1.68 481	0.53 125	0.21 60	1.01 372	0.42 20	0.68 341	0.31 58	0.22 21	0.39 220	1.63 349	0.25 36	0.09 26	2.60 496	0.09 35	0.54 460	0.23 242	2.27 486

TRStereo	0.89 387	1.02 315	2.91 380	4.59 507	0.31 231	0.93 415	0.23 108	1.93 485	0.66 180	0.37 67	0.54 214	0.48 203	0.40 227	0.67 180	0.29 82	0.13 244	0.37 313	0.11 150	0.48 448	0.13 51	1.21 422

EGLCR-Stereo	0.90 390	0.31 10	1.90 67	1.60 472	0.95 424	1.14 440	0.42 337	0.85 247	0.43 25	1.74 475	0.21 8	0.27 67	0.17 11	1.56 333	0.30 88	0.10 77	2.60 496	0.10 86	0.09 60	0.10 18	3.10 498

DDUNet	0.90 390	1.63 446	2.77 356	0.77 408	0.69 389	0.83 391	0.44 350	0.90 292	0.70 242	0.68 341	0.76 376	0.92 396	0.54 328	1.14 271	1.35 396	0.61 457	0.37 313	0.96 478	0.52 458	0.77 465	0.67 327

PAM	0.91 392	0.43 98	2.67 318	0.77 408	0.89 416	1.81 473	1.22 476	1.13 436	0.78 321	1.16 437	0.91 409	1.39 459	0.68 379	0.76 208	1.06 364	0.10 77	0.98 399	0.10 86	0.50 452	0.14 71	0.66 324

IGEV_Zeroshot_test	0.91 392	0.39 76	3.80 460	0.42 284	1.95 488	0.56 154	0.64 413	0.84 234	0.55 97	1.45 466	0.53 196	0.79 354	0.42 250	0.57 142	1.13 372	0.10 77	0.49 338	0.10 86	0.34 412	0.19 178	2.97 497

GREAT-IGEV	0.92 394	0.56 158	2.08 104	0.98 433	2.29 495	0.47 73	0.18 22	0.35 4	0.78 321	0.74 367	0.33 71	0.15 1	0.18 24	1.00 249	0.55 239	0.09 26	3.79 503	0.07 1	0.26 357	0.22 227	3.26 501

SQANet	0.92 394	1.96 466	3.23 411	0.77 408	0.83 409	0.76 358	0.38 320	0.87 267	0.68 220	0.64 310	0.69 330	0.73 336	0.52 323	1.35 305	1.36 398	0.80 469	0.30 301	0.60 462	0.29 372	0.93 470	0.70 341

AAGNet	0.92 394	0.40 81	2.53 256	0.60 367	1.01 434	0.62 260	0.45 354	0.52 54	0.68 220	0.58 240	0.53 196	0.50 209	0.72 388	1.22 282	7.32 505	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.16 101	0.10 5

Consistency-Raft	0.92 394	1.21 364	3.50 442	0.98 433	0.63 375	0.77 368	0.54 384	1.02 380	1.01 431	0.62 291	1.03 429	0.65 285	1.04 436	0.81 227	1.36 398	0.45 449	0.47 334	0.51 458	0.59 469	0.65 454	0.47 259

DeepPrunerF	0.92 394	1.33 391	3.41 435	0.46 310	0.51 333	0.64 285	0.49 371	1.16 442	2.62 490	0.65 326	0.61 277	0.65 285	0.62 362	2.23 431	1.31 392	0.23 402	0.19 246	0.30 432	0.28 368	0.39 399	0.34 178

GANet	0.92 394	1.20 362	2.68 324	0.45 306	0.27 194	0.76 358	0.66 418	0.94 313	0.77 316	0.79 383	1.17 438	0.84 375	0.91 423	2.72 467	1.76 421	0.18 355	0.42 325	0.44 454	0.20 312	0.33 353	0.94 390

PA-Net	0.93 400	1.36 401	4.14 472	0.64 382	0.41 302	0.70 332	0.53 381	0.91 299	0.88 393	0.53 188	0.60 269	0.70 328	0.54 328	2.40 444	2.57 459	0.17 344	0.28 299	0.19 382	0.28 368	0.25 270	0.48 264
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dual_stereo	0.94 401	0.31 10	1.80 46	0.90 421	2.52 497	0.54 135	0.15 5	0.69 141	1.02 432	0.25 30	0.18 2	0.18 7	0.14 2	0.63 164	0.35 144	0.09 26	3.76 502	0.07 1	0.47 445	0.07 1	4.59 508

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 401	0.84 266	3.40 433	1.46 464	0.78 404	1.37 451	0.70 429	1.11 429	0.68 220	0.80 385	1.29 445	1.09 438	0.59 350	1.16 273	1.01 359	0.14 278	0.53 345	0.11 150	0.46 444	0.31 341	0.86 381

FBW_ROB	0.94 401	1.23 373	2.35 165	0.46 310	0.32 243	0.87 403	0.46 360	1.15 439	0.97 425	0.83 396	0.78 384	1.01 420	0.64 366	3.65 494	1.65 414	0.27 423	0.24 278	0.40 447	0.26 357	0.32 349	0.88 383

AIO_rvc	0.95 404	1.02 315	2.57 276	2.80 503	1.91 487	0.37 33	0.24 133	0.52 54	0.60 133	0.98 414	0.29 42	0.25 46	0.18 24	2.16 427	0.29 82	0.11 158	1.39 446	0.08 7	0.11 141	0.26 289	2.87 494

PAM_32	0.95 404	0.43 98	2.68 324	0.64 382	1.10 450	1.78 472	1.16 471	1.12 432	0.96 419	1.07 427	0.90 407	1.38 458	0.76 402	0.78 217	1.11 369	0.10 77	1.29 433	0.10 86	0.50 452	0.16 101	0.98 400

CC-Net-ROB	0.95 404	1.57 434	2.93 382	0.90 421	0.39 291	0.87 403	0.44 350	1.12 432	0.83 362	0.59 259	0.69 330	0.64 282	0.50 312	2.73 469	0.93 344	0.97 477	0.40 323	0.87 475	0.29 372	0.61 451	0.66 324

riskmin	0.96 407	0.32 20	2.07 102	1.72 480	1.61 480	1.62 464	0.57 395	1.45 466	0.55 97	0.73 361	0.89 404	0.92 396	0.45 279	1.16 273	0.60 258	0.11 158	1.30 436	0.12 201	1.38 499	0.14 71	1.51 448

CrosDoStereo	0.96 407	0.49 123	2.66 310	0.27 39	0.33 249	0.54 135	3.69 500	0.77 177	0.66 180	0.70 349	1.39 452	0.53 223	1.47 459	1.77 370	3.02 472	0.10 77	0.08 42	0.11 150	0.11 141	0.22 227	0.30 152

DeepStereo_LL	0.96 407	0.49 123	2.66 310	0.27 39	0.33 249	0.54 135	3.69 500	0.77 177	0.66 180	0.70 349	1.39 452	0.53 223	1.47 459	1.77 370	3.02 472	0.10 77	0.08 42	0.11 150	0.11 141	0.22 227	0.30 152

UGAM-zero	0.97 410	0.44 105	2.48 239	0.33 150	0.86 412	1.26 448	0.76 435	1.05 401	0.52 73	0.93 411	0.45 135	1.32 455	0.81 406	2.08 419	0.49 215	0.10 77	0.52 343	0.09 35	0.47 445	0.11 26	4.43 506

xxxx	0.97 410	0.64 186	2.14 122	0.30 93	0.67 384	0.64 285	0.24 133	1.09 422	0.91 403	0.57 234	0.65 311	0.58 254	0.39 220	1.57 338	5.49 500	0.13 244	1.38 443	0.11 150	0.32 396	0.17 124	1.41 443

XX-Stereo	0.98 412	0.57 160	4.45 485	1.64 475	5.33 505	0.55 147	0.16 12	0.96 329	0.43 25	0.45 106	0.65 311	0.85 380	0.19 32	0.79 220	0.26 50	0.11 158	0.80 382	0.10 86	0.32 396	0.17 124	0.78 361

test_xeample	0.98 412	0.65 190	2.12 117	0.29 73	0.67 384	0.60 218	0.28 205	1.08 420	0.85 376	0.62 291	0.70 343	0.44 165	0.41 238	1.95 405	5.45 499	0.12 198	1.33 439	0.11 150	0.31 388	0.18 148	1.42 444

mmx	0.99 414	0.67 192	3.39 428	0.32 129	0.22 124	0.58 187	0.28 205	1.05 401	0.92 405	0.54 194	0.74 366	0.67 297	0.40 227	2.75 471	3.86 486	0.13 244	1.25 424	0.15 322	0.33 407	0.19 178	1.28 431

xxx	0.99 414	0.67 192	3.39 428	0.32 129	0.22 124	0.58 187	0.28 205	1.05 401	0.92 405	0.54 194	0.74 366	0.67 297	0.40 227	2.75 471	3.86 486	0.13 244	1.25 424	0.15 322	0.33 407	0.19 178	1.28 431

MFMNet_re	1.01 416	1.73 454	3.04 398	0.85 417	0.76 399	0.93 415	0.81 441	1.02 380	1.10 444	1.05 424	1.06 434	0.84 375	0.96 430	0.93 243	0.97 347	0.68 464	0.61 359	0.63 464	0.60 471	0.77 465	0.80 366

Wz-Net-TNSev	1.02 417	2.26 489	3.69 455	0.38 243	0.31 231	1.00 424	0.71 430	1.12 432	1.02 432	0.74 367	0.73 363	1.09 438	0.91 423	2.46 448	2.15 441	0.21 388	0.20 259	0.16 341	0.20 312	0.48 433	0.62 313

222	1.02 417	0.60 170	1.95 77	0.29 73	0.51 333	0.62 260	0.24 133	1.09 422	0.86 383	0.64 310	0.67 323	0.47 195	0.42 250	1.86 390	6.73 503	0.13 244	1.21 420	0.11 150	0.32 396	0.17 124	1.44 445

G-Net	1.02 417	0.70 212	3.23 411	0.60 367	0.66 383	2.00 482	0.71 430	0.78 184	0.70 242	1.14 434	2.53 481	1.29 453	1.01 434	1.47 322	1.74 419	0.25 415	0.24 278	0.24 413	0.26 357	0.37 384	0.40 214

DPSNet	1.02 417	0.72 221	2.84 370	0.60 367	0.39 291	1.08 435	0.75 434	1.41 464	1.14 449	0.74 367	0.69 330	1.05 431	1.67 467	2.09 422	2.22 446	0.27 423	0.61 359	0.20 391	0.50 452	0.48 433	1.03 405

ADCP+	1.03 421	1.68 451	3.83 462	0.35 195	0.39 291	1.05 430	0.79 440	0.94 313	0.86 383	0.69 345	0.68 326	0.85 380	1.53 465	1.02 252	4.56 494	0.13 244	0.12 162	0.16 341	0.15 239	0.28 316	0.44 248

WZ-Net	1.04 422	1.83 461	4.20 475	0.42 284	0.36 275	0.88 405	0.71 430	1.05 401	1.11 446	0.84 397	0.94 412	1.06 432	1.17 444	2.37 439	2.24 447	0.20 379	0.14 192	0.15 322	0.16 260	0.36 377	0.53 286

PVD	1.05 423	1.21 364	2.36 166	0.84 416	0.91 419	1.04 428	0.64 413	1.32 458	1.68 475	1.43 465	1.41 454	1.14 444	1.15 443	1.49 325	1.77 422	0.27 423	0.65 365	0.28 423	0.35 414	0.40 405	0.73 348

1111x	1.06 424	0.79 253	3.29 419	0.33 150	0.60 363	0.64 285	0.33 283	1.10 425	0.92 405	0.59 259	0.69 330	0.59 257	0.47 297	2.64 461	4.61 495	0.12 198	1.38 443	0.11 150	0.49 450	0.18 148	1.30 433

ADCMid	1.06 424	1.82 460	3.53 446	0.39 257	0.36 275	0.99 422	0.58 397	1.01 372	0.94 412	1.23 450	1.02 427	1.01 420	1.01 434	1.11 266	4.04 489	0.22 394	0.19 246	0.42 451	0.32 396	0.42 414	0.53 286

test_sample9	1.07 426	0.69 209	2.69 331	0.28 55	0.23 149	0.81 385	0.33 283	0.99 353	0.86 383	0.64 310	0.63 292	0.67 297	0.49 308	2.02 411	2.70 462	0.65 459	4.33 507	0.86 472	0.56 463	0.25 270	0.72 344

ff1	1.07 426	0.67 192	3.39 428	0.32 129	0.22 124	0.58 187	0.28 205	0.85 247	0.96 419	0.54 194	0.74 366	0.67 297	0.40 227	2.75 471	3.86 486	0.10 77	2.16 487	0.15 322	0.33 407	0.25 270	2.19 476

ADCL	1.07 426	1.22 369	2.80 360	0.40 270	0.33 249	1.50 457	1.87 493	0.97 337	1.04 437	1.26 453	1.28 444	0.99 416	1.41 455	1.36 306	3.51 480	0.17 344	0.14 192	0.22 400	0.21 323	0.32 349	0.43 234

ADCPNet	1.07 426	1.37 406	4.54 487	0.38 243	0.68 387	1.36 449	0.64 413	0.93 308	0.83 362	0.79 383	0.82 387	1.08 435	1.18 445	1.30 300	2.68 461	0.21 388	0.69 371	0.21 395	0.95 489	0.30 332	0.54 289

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 430	2.01 472	2.56 272	0.49 328	0.40 297	1.49 456	0.96 452	1.02 380	0.95 417	0.85 399	0.94 412	1.06 432	0.59 350	2.92 479	1.15 375	0.43 447	0.74 378	0.32 436	0.55 461	0.74 460	1.35 437

AnyNet_C32	1.08 430	1.76 458	3.01 394	0.50 334	0.54 344	1.17 443	1.16 471	0.97 337	0.95 417	1.11 431	0.98 420	0.87 386	0.93 428	1.57 338	4.11 491	0.22 394	0.20 259	0.25 418	0.25 350	0.40 405	0.68 332

AIO_test	1.11 432	0.77 243	2.51 250	3.32 505	2.81 499	0.35 27	0.25 158	1.29 454	0.68 220	1.28 455	0.27 33	0.32 96	0.17 11	2.86 477	0.27 59	0.12 198	1.72 461	0.08 7	0.21 323	0.15 82	2.81 493

Ntro	1.11 432	2.10 478	3.52 445	0.97 432	0.87 415	1.06 433	0.54 384	1.02 380	0.93 411	0.63 300	0.76 376	0.93 401	0.67 377	1.76 367	1.71 415	1.03 480	0.46 331	0.76 470	0.41 435	1.29 481	0.86 381

SAMSARA	1.11 432	1.35 396	2.60 285	1.34 455	0.77 401	1.67 467	1.41 487	1.47 467	0.99 429	1.54 471	0.89 404	1.44 462	0.90 422	1.88 396	1.71 415	0.25 415	0.55 350	0.22 400	0.34 412	0.39 399	0.50 272

ADCS	1.14 435	2.02 473	3.36 423	0.43 294	0.37 281	0.96 421	0.81 441	1.12 432	1.17 453	1.25 452	0.98 420	1.08 435	0.92 426	1.41 313	4.97 497	0.23 402	0.21 268	0.22 400	0.23 339	0.40 405	0.67 327

otaku	1.15 436	2.10 478	3.51 443	0.98 433	0.74 394	1.02 427	0.59 400	1.03 387	0.89 398	0.70 349	1.60 458	0.98 413	0.65 369	1.63 349	1.80 424	0.99 479	0.46 331	0.73 469	0.40 431	1.30 483	0.88 383

EAI-Stereo	1.16 437	0.29 3	1.94 76	0.55 351	0.97 428	1.96 478	7.94 509	1.34 459	1.03 434	1.01 421	1.48 455	0.51 213	0.66 375	0.65 174	1.42 403	0.09 26	0.23 276	0.09 35	0.53 459	0.13 51	0.49 270

SuperB	1.19 438	1.62 443	5.29 494	0.37 224	0.26 183	0.81 385	0.87 444	0.94 313	1.19 454	0.68 341	0.68 326	0.63 275	1.37 452	1.73 362	3.30 474	0.16 325	0.12 162	0.17 356	0.16 260	2.74 503	0.63 317

AnyNet_C01	1.20 439	1.89 464	4.25 477	0.55 351	0.54 344	1.57 460	1.39 484	1.10 425	1.13 448	1.19 439	1.34 451	1.15 446	1.11 441	1.73 362	2.89 469	0.26 419	0.24 278	0.28 423	0.24 342	0.50 436	0.68 332

StereoAnything_RVC	1.22 440	1.71 453	3.17 409	2.52 497	2.63 498	0.26 5	0.15 5	0.47 32	0.54 88	0.49 139	0.71 356	0.52 220	0.19 32	1.60 348	0.57 245	0.11 158	4.13 506	0.08 7	0.05 1	0.76 463	3.79 504

SPS-STEREO	1.22 440	1.65 448	3.41 435	0.66 390	0.69 389	1.01 425	0.68 425	1.10 425	0.96 419	1.40 463	1.25 443	1.46 463	1.08 439	2.05 414	2.24 447	0.66 462	0.61 359	0.58 460	0.57 467	0.66 455	1.65 457
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.23 442	0.69 209	2.69 331	0.28 55	0.23 149	0.81 385	0.33 283	1.01 372	0.75 296	1.23 450	0.63 292	2.53 480	1.31 447	2.02 411	2.70 462	0.65 459	4.33 507	0.86 472	0.56 463	0.25 270	0.72 344

NaN_ROB	1.25 443	1.46 423	3.84 463	0.54 349	0.56 348	1.12 438	0.99 455	1.05 401	1.03 434	1.10 429	0.87 400	0.77 348	1.07 438	5.85 503	2.98 470	0.16 325	0.23 276	0.16 341	0.24 342	0.28 316	0.66 324

RainbowNet	1.27 444	2.22 485	3.58 449	1.14 449	0.92 420	1.08 435	0.76 435	1.19 447	1.15 451	0.77 374	0.97 417	1.08 435	0.83 410	1.64 352	1.72 417	1.20 487	1.30 436	1.01 481	0.58 468	1.23 478	0.97 398

MDST_ROB	1.28 445	0.53 145	3.84 463	0.55 351	0.45 318	4.06 500	0.60 404	1.36 460	0.89 398	2.18 483	1.17 438	0.98 413	0.72 388	4.28 498	2.12 438	0.20 379	0.16 222	0.19 382	0.17 276	0.20 198	0.84 374

EDNetEfficient	1.29 446	0.78 249	4.27 478	0.65 385	1.03 437	0.94 417	1.38 483	0.87 267	1.75 478	2.33 489	1.32 449	1.04 428	2.21 483	1.59 345	4.07 490	0.16 325	0.19 246	0.15 322	0.27 366	0.38 391	0.40 214

RTS	1.29 446	1.59 438	6.48 501	0.63 378	0.57 353	1.59 462	0.90 449	1.15 439	1.44 466	1.20 444	1.31 447	1.10 440	0.87 419	2.67 463	2.27 449	0.21 388	0.38 317	0.19 382	0.20 312	0.46 428	0.68 332

RTSA	1.29 446	1.59 438	6.48 501	0.63 378	0.57 353	1.59 462	0.90 449	1.15 439	1.44 466	1.20 444	1.31 447	1.10 440	0.87 419	2.67 463	2.27 449	0.21 388	0.38 317	0.19 382	0.20 312	0.46 428	0.68 332

WCMA_ROB	1.29 446	1.21 364	3.13 406	0.65 385	0.36 275	1.20 446	0.78 438	1.00 363	0.98 426	1.78 476	2.62 484	3.08 486	2.01 479	1.86 390	2.35 451	0.38 441	0.38 317	0.32 436	0.32 396	0.31 341	1.06 408

MeshStereo	1.29 446	1.34 393	3.04 398	0.35 195	0.28 205	1.10 437	0.69 427	1.42 465	1.07 441	2.71 495	2.43 479	2.95 482	1.50 462	2.92 479	2.03 431	0.23 402	0.22 271	0.22 400	0.19 302	0.50 436	0.69 338
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
HUF	1.33 451	0.96 306	4.06 469	2.73 501	2.17 493	0.35 27	0.24 133	1.87 481	0.75 296	1.28 455	0.29 42	1.35 456	0.19 32	1.97 408	0.43 182	0.15 308	3.91 504	0.08 7	0.06 8	0.31 341	3.41 502

SANet	1.35 452	1.80 459	4.39 483	0.41 280	0.29 210	1.72 469	0.89 448	1.17 445	2.47 488	1.22 448	1.82 463	1.72 469	1.70 469	2.57 454	3.30 474	0.18 355	0.16 222	0.16 341	0.15 239	0.34 360	0.62 313

Anonymous_2	1.36 453	0.49 123	2.03 93	1.71 479	1.58 477	2.49 492	0.58 397	1.59 473	2.31 486	0.77 374	0.88 402	1.03 424	0.58 347	1.20 281	0.66 283	0.32 434	1.38 443	1.42 494	3.87 508	0.78 467	1.56 450

CSAN	1.38 454	1.74 457	4.12 471	0.53 342	0.38 289	1.06 433	1.15 469	1.29 454	1.12 447	1.19 439	1.90 466	1.04 428	1.44 456	5.92 504	2.82 468	0.26 419	0.22 271	0.24 413	0.25 350	0.35 372	0.54 289

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 455	2.04 475	3.02 396	0.58 365	0.41 302	2.15 487	1.00 459	1.31 457	1.29 459	1.05 424	1.10 436	1.29 453	0.91 423	3.07 482	1.34 394	1.65 497	0.84 389	0.68 467	0.88 486	1.55 490	1.91 462

psmorigin	1.41 456	0.91 294	13.83 512	0.37 224	0.30 223	0.63 274	0.37 311	0.80 199	0.64 166	0.98 414	0.87 400	1.16 448	0.78 403	3.95 496	1.09 367	0.19 370	0.22 271	0.17 356	0.19 302	0.25 270	0.47 259

MSMD_ROB	1.41 456	1.03 319	2.75 351	0.41 280	0.32 243	2.00 482	0.61 409	0.96 329	1.43 465	2.97 498	2.63 485	4.76 498	2.04 480	2.44 447	1.78 423	0.30 431	0.26 290	0.32 436	0.32 396	0.32 349	0.63 317

MADNet+	1.44 458	2.19 482	6.00 499	0.89 419	0.70 391	1.58 461	1.11 464	1.56 472	1.30 461	0.89 403	1.03 429	1.25 450	1.12 442	3.29 486	2.80 466	0.48 452	0.57 354	0.39 446	0.36 421	0.63 452	0.69 338

pmcnn	1.44 458	1.25 377	3.57 448	0.74 403	1.42 467	0.72 343	0.56 392	1.04 393	1.06 440	1.03 423	2.89 491	6.01 503	0.75 399	2.54 452	3.60 482	0.14 278	0.11 145	0.08 7	0.06 8	0.34 360	0.81 371

FCDSN-DC	1.45 460	1.12 339	3.30 420	0.48 317	0.41 302	1.13 439	0.60 404	1.17 445	1.28 458	2.25 486	2.85 489	3.65 489	3.34 495	2.58 456	2.44 453	0.31 433	0.26 290	0.31 433	0.30 381	0.37 384	0.78 361
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NVStereoNet_ROB	1.45 460	1.62 443	3.59 450	1.09 442	0.70 391	0.86 398	0.67 423	1.19 447	1.51 470	1.20 444	4.05 499	1.61 467	1.94 477	2.97 481	2.07 435	0.67 463	0.69 371	0.55 459	0.70 474	0.57 445	0.67 327
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	1.47 462	2.27 490	4.92 490	1.11 445	0.89 416	1.19 445	0.66 418	1.28 453	1.19 454	0.98 414	0.97 417	3.06 485	1.48 461	2.37 439	1.82 425	1.08 482	0.49 338	1.03 482	0.48 448	1.20 477	0.95 393

IMH-64-1	1.50 463	1.98 468	2.69 331	1.39 460	1.12 451	1.39 453	1.19 474	1.80 478	1.47 468	1.19 439	2.20 474	1.53 464	1.51 463	2.12 424	1.98 428	1.34 490	0.68 368	1.28 488	0.70 474	1.37 485	1.12 411

IMH-64	1.50 463	1.98 468	2.69 331	1.39 460	1.12 451	1.39 453	1.19 474	1.80 478	1.47 468	1.19 439	2.20 474	1.53 464	1.51 463	2.12 424	1.98 428	1.34 490	0.68 368	1.28 488	0.70 474	1.37 485	1.12 411

iRaft-Stereo_20w	1.50 463	0.42 90	4.81 488	2.24 493	2.09 491	1.36 449	1.27 478	1.38 462	0.94 412	2.07 478	0.42 117	0.85 380	0.69 384	0.87 233	1.37 400	0.10 77	4.04 505	0.09 35	0.40 431	0.17 124	4.53 507

ELAS_RVC	1.51 466	0.88 281	3.36 423	0.63 378	0.56 348	1.53 458	2.73 497	1.53 469	1.76 479	2.26 487	2.21 476	2.10 474	3.07 491	2.08 419	2.52 455	0.42 444	0.42 325	0.42 451	0.37 423	0.51 438	0.84 374
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 467	0.92 299	2.91 380	0.62 375	0.57 353	3.13 495	2.21 495	1.67 475	1.58 474	2.42 490	2.43 479	1.87 471	2.49 486	1.85 388	2.70 462	0.42 444	0.43 328	0.41 449	0.40 431	0.51 438	0.85 378
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.54 468	2.20 484	4.42 484	1.10 444	0.93 423	1.37 451	0.87 444	1.53 469	1.71 477	1.22 448	1.72 461	2.12 475	1.06 437	2.58 456	1.93 427	0.94 474	0.54 347	1.00 480	0.56 463	2.11 498	0.96 395

EKT-Stereo	1.56 469	0.55 155	2.60 285	2.54 498	19.66 515	0.55 147	0.22 75	0.76 170	0.51 63	0.40 79	0.36 86	0.43 150	0.27 119	0.74 204	0.42 175	0.13 244	0.17 234	0.11 150	0.16 260	0.20 198	0.50 272

MFN_U_SF_RVC	1.57 470	2.56 502	3.30 420	0.66 390	0.41 302	1.15 441	0.51 374	1.27 452	1.35 463	1.61 473	1.20 440	1.43 461	0.97 431	1.80 378	2.10 436	1.88 500	1.79 463	1.97 503	2.14 503	1.61 491	1.76 461

WAO-7	1.58 471	2.04 475	3.25 414	0.94 427	0.75 396	1.75 470	1.13 466	1.87 481	1.97 484	1.46 468	2.53 481	1.98 473	1.75 470	3.13 483	2.48 454	0.69 465	0.67 367	0.94 477	0.74 479	0.80 468	0.77 355

FC-DCNN	1.60 472	0.85 270	3.44 439	0.46 310	0.39 291	1.96 478	0.66 418	1.72 477	1.70 476	2.75 496	2.91 492	4.20 492	3.15 492	2.72 467	2.66 460	0.30 431	0.26 290	0.31 433	0.30 381	0.33 353	0.91 386

PWCK	1.62 473	2.32 494	4.27 478	1.11 445	0.56 348	1.81 473	1.84 491	1.55 471	1.54 472	1.45 466	1.81 462	1.82 470	1.38 453	3.34 487	2.14 440	1.09 483	0.57 354	0.98 479	0.59 469	1.50 489	0.79 364

FC-DCNN v2	1.65 474	0.85 270	3.39 428	0.46 310	0.39 291	2.02 484	0.66 418	1.94 486	1.84 482	2.81 497	2.99 493	4.39 496	3.25 493	2.81 475	2.75 465	0.29 430	0.26 290	0.31 433	0.30 381	0.33 353	0.91 386

WAO-6	1.69 475	1.87 463	3.21 410	1.15 450	1.01 434	2.29 488	1.06 463	1.85 480	2.84 494	1.30 458	2.59 483	2.19 476	1.67 467	2.62 459	2.52 455	0.96 476	0.68 368	1.19 485	0.84 483	1.13 474	0.95 393

DispFullNet	1.69 475	2.25 487	5.23 492	1.53 470	8.78 506	0.89 407	0.37 311	1.03 387	0.98 426	1.37 459	1.00 424	1.13 443	1.97 478	1.51 327	0.98 353	0.55 455	0.32 304	1.19 485	0.64 472	1.16 476	0.88 383

SGM-Forest	1.84 477	7.91 510	10.36 506	0.42 284	0.33 249	1.04 428	1.29 479	1.01 372	0.88 393	1.19 439	2.30 477	1.03 424	1.79 473	2.60 458	2.81 467	0.22 394	0.21 268	0.21 395	0.19 302	0.25 270	0.79 364
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
JetBlue	1.89 478	2.09 477	4.16 473	0.74 403	1.23 458	4.52 504	3.86 502	1.68 476	1.26 456	1.28 455	1.54 457	2.36 478	1.86 475	3.35 488	3.37 476	0.54 453	0.49 338	0.48 456	0.49 450	1.39 487	1.21 422

Dean	1.92 479	2.31 493	5.03 491	1.31 452	1.08 444	1.55 459	0.99 455	1.98 488	2.33 487	1.51 470	4.15 500	4.23 495	1.39 454	2.31 435	2.10 436	1.18 486	0.69 371	1.18 484	0.75 480	1.30 483	1.07 409

FINET	1.92 479	1.96 466	4.49 486	1.62 473	1.39 466	3.51 498	4.39 503	2.89 496	2.58 489	1.39 461	1.98 467	1.35 456	2.12 482	1.64 352	2.12 438	0.84 472	1.03 407	0.18 375	0.29 372	0.54 443	2.12 472

ACVNet-4b	2.00 481	2.19 482	4.85 489	1.09 442	0.86 412	1.15 441	0.53 381	1.11 429	1.15 451	0.65 326	1.09 435	1.97 472	0.69 384	2.31 435	9.78 509	5.73 508	0.42 325	1.03 482	0.55 461	1.89 494	0.92 389

SDNR	2.06 482	2.93 505	2.94 384	1.55 471	5.13 504	1.98 481	0.24 133	1.95 487	2.62 490	0.92 408	2.71 487	5.76 502	0.68 379	3.61 493	3.84 485	0.33 436	0.38 317	0.22 400	0.17 276	1.13 474	2.04 468

LVE	2.10 483	2.61 503	4.30 482	1.79 483	1.81 485	1.68 468	1.04 462	2.35 491	2.78 493	1.27 454	2.87 490	4.21 494	1.46 458	2.83 476	2.02 430	2.87 504	0.92 394	1.19 485	1.47 501	1.29 481	1.18 415

SGM_RVC	2.11 484	1.07 326	2.87 375	0.98 433	0.92 420	2.72 494	1.88 494	1.91 484	12.27 507	2.09 479	1.99 468	2.47 479	2.24 484	2.87 478	2.03 431	0.54 453	0.47 334	0.42 451	0.47 445	0.74 460	1.22 424
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH	2.14 485	2.46 498	3.60 452	1.70 478	1.13 453	1.65 466	0.93 451	2.13 489	1.93 483	1.37 459	2.64 486	2.19 476	1.82 474	5.77 502	2.18 443	5.70 507	1.05 408	1.31 490	0.72 478	1.39 487	1.13 413

IGEV-RUCA	2.30 486	0.38 70	1.36 15	0.41 280	1.90 486	2.03 485	1.86 492	1.37 461	1.78 480	3.73 502	3.72 497	5.06 499	8.09 506	2.15 426	1.63 413	0.26 419	0.77 379	2.71 505	1.91 502	2.43 501	2.42 488

UNDER WATER-64	2.59 487	2.28 491	5.63 496	1.85 486	1.45 469	3.28 496	1.60 489	2.62 492	5.57 500	2.09 479	2.12 470	4.10 491	4.21 499	2.74 470	3.64 483	1.49 494	0.86 390	1.58 498	1.09 495	1.91 495	1.62 455

SGM+DAISY	2.67 488	2.14 480	4.28 480	1.92 489	2.11 492	4.36 503	5.22 506	3.17 497	3.00 495	3.24 501	3.81 498	3.03 484	3.61 496	2.53 451	3.79 484	1.15 484	1.29 433	0.66 465	0.71 477	0.95 471	2.44 489

TorneroNet-64	2.74 489	2.23 486	4.18 474	1.48 466	1.20 456	3.88 499	1.01 461	3.48 504	6.61 504	2.62 494	4.55 502	4.20 492	3.84 498	3.39 490	3.40 478	1.23 488	0.66 366	1.39 493	0.80 481	3.42 505	1.27 429

notaker	2.77 490	2.35 495	4.02 468	2.61 500	1.44 468	1.77 471	1.14 467	2.77 495	1.81 481	2.30 488	11.41 509	3.95 490	4.70 500	3.24 485	3.01 471	1.58 496	0.88 391	1.71 501	1.08 494	2.10 497	1.44 445

UNDER WATER	2.84 491	2.25 487	5.25 493	1.84 485	1.45 469	2.36 490	1.44 488	3.23 499	6.51 503	2.61 493	2.73 488	5.69 501	5.64 503	3.14 484	4.18 492	1.48 493	0.81 385	1.60 499	1.07 493	1.91 495	1.67 458

WAO-8	2.91 492	2.55 500	3.77 457	1.93 490	1.04 438	4.08 501	0.99 455	3.25 500	6.09 501	2.20 484	3.34 495	3.33 487	2.64 487	11.73 510	2.52 455	2.12 501	1.92 468	1.55 496	0.93 487	1.27 479	0.96 395

Venus	2.91 492	2.55 500	3.77 457	1.93 490	1.04 438	4.08 501	0.99 455	3.25 500	6.09 501	2.20 484	3.34 495	3.33 487	2.64 487	11.73 510	2.52 455	2.12 501	1.92 468	1.55 496	0.93 487	1.27 479	0.96 395

DGSMNet	2.93 494	0.77 243	3.44 439	3.58 506	4.25 503	2.53 493	6.86 508	1.03 387	0.88 393	0.58 240	1.85 464	0.79 354	0.62 362	1.63 349	1.46 405	4.62 506	4.98 509	5.15 510	4.71 509	4.52 509	4.37 505

MADNet++	2.94 495	2.17 481	3.27 416	2.55 499	2.28 494	3.29 497	3.37 498	2.76 494	2.67 492	3.10 499	3.20 494	2.78 481	3.25 493	4.11 497	4.68 496	2.72 503	2.27 490	3.03 507	2.43 505	2.34 500	2.59 490

JetRed	3.37 496	4.96 507	10.08 505	1.48 466	1.73 483	7.63 507	5.47 507	3.47 502	2.20 485	2.42 490	2.40 478	2.98 483	2.35 485	3.52 492	6.60 502	1.33 489	1.90 467	1.38 492	1.23 497	2.30 499	2.02 467

LSM	3.40 497	1.42 416	5.81 498	9.98 512	30.74 522	0.86 398	1.14 467	0.99 353	1.26 456	1.40 463	2.18 473	0.93 401	0.85 414	1.76 367	1.03 360	0.22 394	0.35 310	0.24 413	0.29 372	0.40 405	6.21 510

U	3.41 498	0.37 60	1.27 11	0.27 39	13.75 513	19.65 519	0.15 5	0.43 18	0.33 2	0.18 2	0.19 5	0.27 67	0.15 5	0.23 1	0.19 1	0.10 77	0.06 1	17.75 518	12.73 514	0.11 26	0.10 5

MANE	3.51 499	2.03 474	3.88 465	1.89 488	2.01 489	5.98 505	4.72 504	5.87 508	7.13 505	3.80 503	5.10 504	6.11 504	5.34 502	4.39 499	5.05 498	1.07 481	1.28 431	0.50 457	0.85 484	0.76 463	2.36 487

SGM-ForestM	3.67 500	2.70 504	5.34 495	1.65 476	1.72 482	6.02 506	5.08 505	4.10 505	3.47 496	4.59 504	4.21 501	9.81 508	5.79 504	6.44 505	6.97 504	0.88 473	1.09 411	0.33 440	0.45 440	0.68 456	2.10 471

KSHMR	4.19 501	2.37 496	6.24 500	1.73 481	1.48 473	1.97 480	1.29 479	3.18 498	17.06 517	2.15 482	15.74 512	9.09 507	1.75 470	8.33 508	2.37 452	1.55 495	1.29 433	1.70 500	1.23 497	1.75 492	1.60 453

ktn	4.44 502	2.47 499	3.70 456	1.82 484	1.49 474	2.11 486	1.40 485	2.30 490	12.56 508	11.36 510	16.25 513	11.30 511	3.77 497	4.41 500	3.47 479	1.86 499	0.99 400	1.74 502	1.21 496	3.28 504	1.39 441

LE_ROB	4.55 503	2.43 497	9.94 504	2.79 502	4.03 502	2.40 491	3.54 499	2.72 493	11.04 506	11.64 511	4.69 503	5.25 500	10.74 509	4.52 501	9.73 508	0.82 471	0.70 374	1.34 491	0.97 490	0.74 460	0.94 390

tt	4.94 504	0.32 20	4.22 476	2.29 494	1.58 477	10.19 510	16.94 514	9.44 512	5.03 499	1.69 474	1.33 450	4.68 497	5.02 501	3.38 489	5.91 501	6.15 509	9.47 516	2.80 506	3.16 507	3.54 506	1.58 451

TorneroNet	5.60 505	2.30 492	3.98 466	1.49 468	1.26 461	14.47 512	1.11 464	4.85 506	20.66 522	10.12 507	16.30 514	11.78 512	7.35 505	3.41 491	4.38 493	1.36 492	0.70 374	1.46 495	0.87 485	2.73 502	1.33 434

coex-ft	6.14 506	1.98 468	60.80 526	0.34 173	0.30 223	0.80 381	1.17 473	0.76 170	4.34 498	19.82 518	2.15 472	1.61 467	8.77 508	1.82 383	10.36 510	0.44 448	2.05 475	0.18 375	0.19 302	0.39 399	4.61 509

HanzoNet	7.85 507	3.30 506	5.75 497	7.47 510	3.97 501	2.34 489	1.37 481	3.47 502	4.02 497	13.30 512	10.49 505	10.86 509	16.67 515	8.50 509	10.51 511	10.80 515	9.84 517	5.83 511	13.69 515	7.24 511	7.51 511

EDNetEfficientorigin	8.19 508	1.27 380	145.54 528	0.51 337	0.96 425	0.75 354	0.49 371	0.86 258	1.57 473	2.12 481	1.49 456	1.28 451	1.35 449	1.84 386	2.15 441	0.14 278	0.13 177	0.17 356	0.18 285	0.39 399	0.64 322

DGTPSM_ROB	8.97 509	5.94 508	13.01 510	5.95 509	11.34 508	8.54 508	24.06 515	6.47 509	13.52 509	5.19 505	11.52 510	6.18 505	11.04 510	7.02 506	13.92 512	4.47 505	7.66 510	3.90 508	7.43 512	4.34 508	7.98 512

DPSMNet_ROB	9.58 510	5.96 509	13.98 513	8.88 511	11.87 509	8.54 508	24.08 516	6.48 510	13.67 512	5.35 506	11.53 511	6.31 506	11.04 510	7.69 507	14.09 513	7.61 514	8.23 512	5.03 509	7.75 513	5.24 510	8.36 513

BEATNet-Init1	12.32 511	12.82 514	28.66 523	3.22 504	3.71 500	21.59 522	11.42 510	14.54 517	13.73 513	20.24 519	20.16 519	26.14 524	19.85 517	19.08 521	15.33 517	1.81 498	1.93 470	2.05 504	2.48 506	4.25 507	3.41 502

DPSM_ROB	12.32 511	11.13 512	12.31 508	12.90 514	12.80 511	19.81 520	28.13 521	14.50 515	14.31 514	10.62 508	11.34 507	12.03 513	11.89 513	13.08 515	15.22 515	7.09 511	8.31 513	6.47 513	7.32 510	8.69 512	8.43 514

DPSM	12.32 511	11.13 512	12.31 508	12.90 514	12.80 511	19.81 520	28.13 521	14.50 515	14.31 514	10.62 508	11.34 507	12.03 513	11.89 513	13.08 515	15.22 515	7.09 511	8.31 513	6.47 513	7.32 510	8.69 512	8.43 514

DLNR_Zeroshot_test	13.74 514	20.06 517	23.92 518	121.50 528	35.20 523	0.46 62	0.15 5	7.96 511	0.47 41	0.29 52	0.37 92	0.26 56	0.17 11	0.79 220	0.36 147	7.16 513	2.95 500	0.09 35	0.38 427	50.40 526	1.95 465

LRCNet_RVC	13.78 515	19.34 516	13.01 510	19.47 517	12.67 510	1.85 475	0.42 337	12.28 513	1.10 444	15.76 514	18.69 518	12.52 515	8.65 507	12.22 513	9.64 507	22.29 519	8.38 515	25.92 521	24.06 521	19.72 519	17.59 519

HaxPig	19.88 516	22.39 522	22.30 517	17.98 516	17.98 514	12.06 511	12.06 511	16.25 518	15.97 516	21.05 520	21.41 520	18.85 519	18.35 516	20.07 522	19.64 519	23.57 523	23.19 522	24.07 520	23.71 520	22.95 520	23.72 522

Anonymous_1	22.76 517	11.11 511	11.93 507	12.73 513	26.05 521	19.39 517	27.77 520	14.18 514	13.64 511	14.92 513	10.66 506	11.26 510	11.24 512	12.48 514	14.45 514	37.82 527	7.87 511	34.92 524	63.61 524	87.51 527	11.75 516

PML	22.99 518	17.34 515	8.24 503	5.48 508	9.84 507	50.35 527	102.65 527	5.84 507	13.52 509	37.08 527	104.84 527	30.61 527	23.20 522	12.09 512	7.96 506	6.27 510	2.12 481	6.31 512	2.42 504	10.67 514	2.95 495

MEDIAN_ROB	23.95 519	26.96 526	26.29 522	22.14 518	22.09 516	16.18 513	14.23 512	20.47 519	20.09 518	25.43 524	25.22 525	22.96 520	22.54 521	24.33 523	23.18 523	28.15 525	27.16 526	28.60 522	27.73 522	27.59 521	27.58 523

DPSimNet_ROB	24.35 520	23.81 525	31.38 525	25.93 520	22.83 517	31.30 523	34.38 523	20.78 520	28.92 526	27.39 525	22.99 524	28.29 526	35.76 527	15.47 517	17.82 518	24.28 524	17.90 521	22.23 519	14.12 516	19.38 518	22.12 521

CasAABBNet	24.76 521	22.38 521	24.44 519	26.05 521	25.75 519	39.79 524	56.76 526	29.10 525	28.88 525	21.22 521	22.69 522	24.21 521	23.99 524	26.23 524	30.62 526	14.22 516	16.71 519	13.03 515	14.75 518	17.49 515	16.97 517

Selective-RAFT-Error	24.83 522	22.44 523	24.80 520	26.10 522	25.82 520	39.85 525	56.72 525	29.21 527	29.03 527	21.29 523	22.80 523	24.25 522	24.07 525	26.28 525	30.60 525	14.24 517	16.85 520	13.04 516	14.75 518	17.53 516	17.02 518

LSM0	26.57 523	22.53 524	25.76 521	30.62 523	52.30 527	39.86 526	56.49 524	29.18 526	28.76 524	21.26 522	22.46 521	24.42 523	23.97 523	26.42 526	30.66 527	14.29 518	16.56 518	13.06 517	14.65 517	17.62 517	20.52 520

AVERAGE_ROB	26.91 524	30.28 527	29.18 524	25.78 519	25.30 518	19.49 518	15.38 513	23.70 524	23.02 523	28.38 526	27.78 526	26.23 525	25.76 526	26.95 527	25.55 524	31.27 526	30.02 527	31.76 523	30.80 523	30.88 525	30.77 524

xxxxx1	29.05 525	20.74 518	14.05 514	50.10 524	40.25 524	19.01 514	26.60 517	21.83 521	20.22 519	16.52 515	17.56 515	18.33 516	21.41 518	16.11 518	20.77 520	23.48 520	26.77 523	66.36 525	78.56 525	30.19 522	32.23 525

tt_ll	29.05 525	20.74 518	14.05 514	50.10 524	40.25 524	19.01 514	26.60 517	21.83 521	20.22 519	16.52 515	17.56 515	18.33 516	21.41 518	16.11 518	20.77 520	23.48 520	26.77 523	66.36 525	78.56 525	30.19 522	32.23 525

ff	29.05 525	20.74 518	14.05 514	50.10 524	40.25 524	19.01 514	26.60 517	21.83 521	20.22 519	16.52 515	17.56 515	18.33 516	21.41 518	16.11 518	20.77 520	23.48 520	26.77 523	66.36 525	78.56 525	30.19 522	32.23 525

test_example2	115.17 528	122.38 528	93.45 527	115.38 527	123.53 528	101.24 528	113.11 528	54.67 528	99.94 528	135.50 528	136.43 528	85.67 528	85.40 528	110.44 528	104.91 528	152.17 528	205.21 528	99.17 528	114.27 528	138.55 528	112.04 528

ccccc		297.53 529		372.50 529	377.87 529	200.30 529		217.33 529		202.36 529		213.34 529		312.79 529		409.97 529	354.33 529	255.69 529	227.31 529	431.13 529

Low-res two-view benchmark