Low-res two-view results

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

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

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

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

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

LG-Stereo	1.00 14	0.58 117	4.72 242	0.19 12	0.37 129	1.18 13	0.18 92	4.21 47	3.11 53	0.83 69	1.95 70	0.45 66	0.16 10	0.53 1	0.62 31	0.33 423	0.22 285	0.00 1	0.00 1	0.11 183	0.31 176

U	2.23 140	0.36 11	2.93 71	0.26 36	8.08 480	11.12 425	0.00 1	3.68 27	1.12 4	0.29 5	0.52 21	0.16 10	0.08 2	0.83 2	0.30 2	0.00 1	0.00 1	9.75 488	5.13 497	0.02 16	0.02 6

test_for_model	7.41 418	28.34 500	2.84 66	22.38 498	16.53 499	3.40 230	0.91 294	6.72 193	4.54 150	8.04 317	2.84 96	1.04 96	0.43 71	0.86 3	0.60 27	9.67 491	3.31 493	0.00 1	0.08 286	26.60 505	9.03 487

S2M2	0.53 2	0.50 77	1.58 7	0.53 83	0.18 59	1.13 10	0.01 2	1.47 3	2.18 24	0.18 1	0.87 30	0.13 7	0.20 12	0.87 4	0.51 13	0.01 157	0.01 123	0.00 1	0.00 1	0.20 290	0.01 1

RAStereo	0.81 7	0.70 156	3.97 179	0.21 22	0.54 176	1.16 11	0.02 11	3.78 31	1.22 6	0.62 42	1.57 51	0.16 10	0.23 17	0.89 5	1.05 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 133	0.02 6

FoundationStereo	0.48 1	0.38 15	1.70 8	0.82 131	1.00 257	0.42 2	0.06 29	0.63 1	1.44 10	0.38 11	0.04 1	0.11 5	0.37 51	0.93 6	0.39 3	0.03 293	0.86 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 55

CREStereo++_RVC	1.70 81	0.50 77	3.07 90	0.45 69	0.01 1	1.69 56	0.02 11	3.09 15	8.24 317	3.82 139	7.53 244	0.49 69	0.32 42	1.05 7	0.52 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 485	0.01 6	0.08 46
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
CASnet	1.09 23	0.47 57	2.09 23	0.79 125	0.08 14	2.10 93	0.14 76	3.83 35	4.26 132	3.84 141	1.56 50	0.32 47	0.30 32	1.13 8	0.77 58	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 72	0.03 13
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GIP-stereo	1.03 17	0.79 171	2.35 33	1.91 270	1.40 319	1.47 35	0.05 22	5.06 83	1.85 18	0.30 6	0.43 18	0.57 79	0.37 51	1.14 9	0.75 53	0.07 351	0.50 331	0.00 1	0.00 1	0.06 101	1.57 370

Occ-G	1.39 50	0.66 139	3.05 87	0.60 91	0.75 218	1.46 33	0.67 229	3.66 25	3.50 70	1.76 93	0.65 23	5.00 256	0.55 85	1.15 10	1.56 165	0.00 1	0.74 354	0.00 1	0.17 338	0.19 280	1.61 372

TANstereo	1.32 44	0.79 171	2.93 71	0.37 54	0.11 23	1.81 71	0.01 2	3.56 20	4.36 140	4.53 161	4.96 158	0.41 58	0.68 97	1.22 11	0.59 25	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 13

sAnonymous2	1.54 70	2.26 397	9.53 415	0.65 101	0.50 158	1.20 14	0.23 110	4.86 73	3.65 92	0.42 19	1.27 42	0.23 25	1.40 160	1.23 12	0.68 38	0.02 254	0.00 1	0.00 1	0.20 356	2.00 462	0.42 214

CroCo_RVC	1.54 70	2.26 397	9.53 415	0.65 101	0.50 158	1.20 14	0.23 110	4.86 73	3.65 92	0.42 19	1.27 42	0.23 25	1.40 160	1.23 12	0.68 38	0.02 254	0.00 1	0.00 1	0.20 356	2.00 462	0.42 214

LG-Stereo_Zeroshot	1.02 15	0.42 30	3.22 97	0.48 76	0.63 192	2.02 85	0.27 120	5.79 134	1.32 7	0.82 65	0.75 25	0.87 90	0.23 17	1.24 14	0.86 71	0.15 387	0.58 336	0.00 1	0.26 392	0.03 46	0.49 226

castereo	1.02 15	0.69 149	1.26 1	0.46 72	0.19 63	1.89 74	0.76 256	5.61 122	2.37 26	0.78 60	2.65 92	0.32 47	0.40 59	1.25 15	1.00 99	0.01 157	0.32 302	0.00 1	0.24 375	0.03 46	0.22 139

WCG-NET	1.42 52	0.84 188	1.90 16	0.61 94	0.10 21	2.10 93	1.05 311	3.33 18	7.10 274	2.86 112	3.53 121	0.75 85	0.93 118	1.28 16	0.72 49	0.00 1	0.97 392	0.00 1	0.00 1	0.16 254	0.22 139

MaDis-Stereo	0.96 13	1.11 264	4.01 184	0.36 53	1.86 351	1.20 14	0.06 29	3.99 41	1.73 14	0.45 22	0.56 22	0.43 63	0.51 79	1.28 16	1.46 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 101	0.08 46

GLC_STEREO	0.87 8	0.39 21	1.55 5	0.72 112	0.01 1	1.98 82	0.55 192	3.52 19	3.54 83	0.96 73	1.63 53	0.19 13	0.41 61	1.29 18	0.58 22	0.00 1	0.01 123	0.00 1	0.00 1	0.05 90	0.08 46

LGtest1	0.53 2	0.42 30	1.55 5	0.14 9	0.30 105	1.00 8	0.01 2	2.47 9	1.19 5	0.65 43	0.12 4	0.08 1	0.10 4	1.30 19	0.47 7	0.01 157	0.45 324	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.20 127

MonSter	0.72 4	0.27 3	2.25 30	0.07 1	0.85 236	1.27 21	0.01 2	3.79 33	0.91 2	0.41 17	0.18 8	0.08 1	0.04 1	1.33 20	0.58 22	0.00 1	0.96 389	0.00 1	0.36 423	0.00 1	0.94 307

IGEV-Stereo++	1.03 17	0.32 8	2.03 21	0.25 32	1.94 357	1.94 79	0.01 2	3.57 21	2.52 30	0.70 47	1.80 66	0.10 4	1.14 134	1.34 21	0.55 19	0.01 157	0.75 355	0.00 1	0.00 1	0.04 72	1.57 370

Pointernet	1.04 22	0.44 42	2.58 43	0.32 40	0.52 169	1.78 67	0.07 34	5.69 126	2.76 34	0.27 4	2.28 81	0.80 87	0.44 73	1.37 22	0.49 10	0.00 1	0.36 312	0.00 1	0.25 379	0.02 16	0.32 181

CroCo-Stereo	1.14 31	1.22 289	3.99 182	0.61 94	0.53 172	0.38 1	0.06 29	5.35 105	4.15 125	0.59 39	1.92 69	1.00 95	0.27 25	1.37 22	1.33 150	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 90	0.05 28
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
XX-TBD	1.55 73	1.11 264	2.94 73	2.45 358	0.06 9	2.31 112	0.01 2	3.58 22	7.80 304	3.11 122	5.10 161	0.27 36	0.26 21	1.42 24	0.60 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 22

testlalala2	2.34 152	0.64 133	2.49 37	9.58 479	6.50 469	3.57 249	0.18 92	5.34 100	3.20 56	3.87 143	4.57 149	3.12 166	0.52 81	1.49 25	0.44 6	0.00 1	0.31 301	0.00 1	0.43 435	0.12 201	0.40 199

rvit_stereo_ft	1.23 35	1.42 322	5.16 262	0.94 148	0.36 125	1.22 17	0.24 112	4.57 64	4.49 148	0.51 27	1.04 35	0.73 84	1.10 128	1.50 26	1.01 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 90	0.22 139

trnet	1.09 23	0.47 57	2.19 28	0.12 5	0.21 80	1.70 57	0.02 11	4.28 53	6.97 270	0.78 60	1.77 62	0.48 68	0.67 96	1.50 26	0.58 22	0.00 1	0.01 123	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.03 13

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 50	0.74 166	2.72 59	0.73 115	1.26 301	2.42 121	0.02 11	3.78 31	8.16 316	1.81 98	2.94 100	0.28 38	0.32 42	1.51 28	0.76 54	0.04 318	0.01 123	0.00 1	0.00 1	0.08 133	0.19 121

AIO-Stereo	1.30 41	0.45 47	1.73 9	0.67 107	0.77 222	2.33 113	0.60 207	5.99 154	3.27 60	0.45 22	3.46 112	0.41 58	0.28 27	1.53 29	0.71 48	0.04 318	0.79 358	0.00 1	0.67 451	0.10 170	1.67 384

rvit_stereo_0081_aga	0.95 11	1.03 251	4.52 225	0.16 10	0.25 95	1.70 57	0.21 104	4.27 51	3.17 55	0.38 11	0.23 10	0.27 36	0.31 35	1.56 30	0.64 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 223	0.15 90

testlalala	1.80 86	0.49 71	2.67 55	1.24 176	0.46 149	3.91 278	0.87 288	6.62 186	2.96 43	6.78 255	3.83 128	1.74 121	0.40 59	1.57 31	0.76 54	0.01 157	1.16 437	0.00 1	0.38 426	0.01 6	0.17 107

IGEV-BASED-STEREO-	4.37 341	25.82 495	26.88 488	0.56 86	0.08 14	1.46 33	0.53 187	2.17 6	2.15 22	0.67 45	0.73 24	0.23 25	0.20 12	1.58 32	0.80 59	11.76 499	0.38 315	0.00 1	0.08 286	1.75 458	9.67 493

CREStereo	1.09 23	0.51 79	2.16 26	0.11 4	0.24 91	1.67 52	0.03 16	4.24 48	6.91 267	0.80 64	1.73 58	0.44 64	0.64 94	1.58 32	0.61 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.02 6
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
RCA-Stereo	2.19 133	0.46 51	3.22 97	0.47 74	0.33 115	2.27 108	0.47 164	5.60 120	15.20 424	2.86 112	5.61 183	0.78 86	3.15 239	1.71 34	0.48 9	0.00 1	0.90 378	0.00 1	0.00 1	0.10 170	0.26 160

CroCo-Stereo Lap2	1.37 48	1.19 279	4.17 197	1.01 154	4.58 453	0.46 3	0.09 43	4.27 51	2.94 41	1.25 83	2.40 84	1.55 117	0.20 12	1.72 35	1.30 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 250	0.13 73

MGS-Stereo	1.22 34	0.44 42	2.92 70	0.83 132	0.07 12	1.82 72	0.65 224	2.44 8	3.95 116	1.11 79	6.19 200	0.49 69	0.37 51	1.73 36	0.81 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 406	0.01 1

CAS	2.42 166	0.37 14	2.30 32	11.49 485	3.97 435	1.65 51	0.02 11	4.08 43	2.84 38	0.51 27	1.65 55	0.25 33	0.28 27	1.73 36	0.92 83	10.05 493	0.01 123	0.00 1	0.00 1	0.01 6	6.26 481

GMOStereo	2.08 110	0.85 191	2.95 76	0.23 27	0.73 213	1.50 37	0.86 283	5.08 84	4.78 164	8.42 331	6.99 226	3.36 170	1.14 134	1.73 36	1.21 133	0.00 1	1.32 451	0.00 1	0.00 1	0.28 348	0.23 146

error version	2.08 110	0.85 191	2.95 76	0.23 27	0.73 213	1.50 37	0.86 283	5.08 84	4.78 164	8.42 331	6.99 226	3.36 170	1.14 134	1.73 36	1.21 133	0.00 1	1.32 451	0.00 1	0.00 1	0.28 348	0.23 146

test-v	2.08 110	0.85 191	2.95 76	0.23 27	0.73 213	1.50 37	0.86 283	5.08 84	4.78 164	8.42 331	6.99 226	3.36 170	1.14 134	1.73 36	1.21 133	0.00 1	1.32 451	0.00 1	0.00 1	0.28 348	0.23 146

test-2	2.08 110	0.85 191	2.95 76	0.23 27	0.73 213	1.50 37	0.86 283	5.08 84	4.78 164	8.42 331	6.99 226	3.36 170	1.14 134	1.73 36	1.21 133	0.00 1	1.32 451	0.00 1	0.00 1	0.28 348	0.23 146

UniTT-Stereo	0.94 10	0.53 86	2.82 63	0.94 148	1.29 308	0.56 4	0.12 57	1.49 4	3.16 54	1.77 94	2.22 78	0.20 16	0.32 42	1.76 42	1.33 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 254	0.02 6

GCAP-Stereo	1.35 47	1.11 264	2.82 63	0.66 105	1.08 272	1.68 54	0.01 2	5.17 91	3.68 94	2.10 100	1.63 53	1.42 107	0.75 103	1.77 43	1.59 169	0.00 1	1.08 416	0.00 1	0.00 1	0.17 263	0.26 160

sCroCo_RVC	1.34 45	0.85 191	6.15 321	1.21 173	1.28 303	0.90 7	0.18 92	4.50 61	2.86 39	0.37 9	3.18 107	0.52 73	1.52 174	1.83 44	0.93 85	0.13 382	0.25 295	0.00 1	0.00 1	0.08 133	0.16 99

CES	1.72 85	0.40 27	1.82 11	0.65 101	7.83 478	2.62 143	0.13 66	5.35 105	2.68 32	0.36 8	1.30 47	0.33 49	0.32 42	1.92 45	0.72 49	0.01 157	0.02 159	0.00 1	0.00 1	0.56 415	7.35 484

test-1	2.14 124	0.54 90	6.32 332	1.07 159	1.22 294	2.13 100	0.54 188	6.40 176	4.80 169	3.55 130	5.23 165	4.02 208	0.71 100	1.95 46	2.15 227	0.08 358	0.98 398	0.00 1	0.08 286	0.02 16	1.07 323

rvit_stereo_0080	1.09 23	1.08 258	4.16 194	0.12 5	0.12 31	1.32 23	0.36 139	4.52 62	3.94 114	0.70 47	1.29 45	0.41 58	0.75 103	1.98 47	0.76 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.18 111

whm_eth	1.09 23	1.08 258	4.16 194	0.12 5	0.12 31	1.32 23	0.36 139	4.52 62	3.94 114	0.70 47	1.29 45	0.41 58	0.75 103	1.98 47	0.76 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.18 111

LoS_RVC	1.47 63	1.75 363	2.66 53	0.52 81	3.89 430	1.67 52	0.04 18	2.66 11	2.61 31	0.55 34	2.63 90	0.31 43	1.68 181	1.99 49	0.81 63	0.01 157	0.02 159	0.00 1	0.00 1	0.03 46	5.54 477

Gwc-CoAtRS	2.16 127	0.42 30	3.13 91	1.28 180	0.31 108	3.52 246	0.39 147	6.56 182	6.31 233	5.38 185	5.11 162	5.47 268	1.70 183	2.00 50	1.08 112	0.01 157	0.19 276	0.00 1	0.25 379	0.02 16	0.16 99

testlalala_base	3.54 272	0.53 86	3.53 133	2.31 340	2.22 371	4.04 290	0.61 211	6.91 200	2.73 33	2.69 108	4.17 135	1.78 126	0.51 79	2.02 51	1.08 112	13.13 501	3.23 492	0.00 1	0.35 421	16.60 495	2.27 448

R-Stereo Train	2.60 186	0.46 51	2.94 73	1.10 162	0.18 59	3.61 252	0.60 207	6.88 198	3.50 70	9.13 360	17.23 416	1.77 123	0.77 107	2.03 52	1.65 182	0.00 1	0.01 123	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.21 133

RAFT-Stereo	2.60 186	0.46 51	2.94 73	1.10 162	0.18 59	3.61 252	0.60 207	6.88 198	3.50 70	9.13 360	17.23 416	1.77 123	0.77 107	2.03 52	1.65 182	0.00 1	0.01 123	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.21 133
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
anonymousa	4.24 333	0.78 169	4.05 188	2.16 302	4.87 459	8.76 393	0.35 138	7.41 226	4.47 147	8.21 326	19.70 433	11.03 391	5.87 363	2.04 54	2.20 229	0.00 1	1.16 437	0.00 1	0.55 445	0.04 72	1.11 328

IGEV++	1.58 75	0.81 178	2.66 53	1.35 186	0.99 255	2.47 129	0.98 302	7.35 222	3.70 96	0.82 65	2.24 79	0.44 64	1.18 143	2.08 55	1.15 122	0.03 293	1.18 441	0.00 1	0.05 275	0.17 263	2.00 433

CAS++	1.27 38	0.68 146	2.40 36	0.25 32	0.30 105	1.80 69	0.61 211	8.46 252	3.61 89	1.80 95	2.42 85	0.18 12	0.21 16	2.12 56	0.49 10	0.01 157	0.01 123	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.06 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AE-Stereo	1.89 90	0.38 15	3.86 163	1.94 275	0.38 131	2.51 133	0.58 201	7.19 215	7.28 284	1.60 92	3.51 120	1.07 97	0.77 107	2.12 56	1.24 139	0.03 293	1.02 407	0.00 1	0.28 399	0.11 183	1.84 415

cross-raft	2.25 142	0.48 63	2.96 80	1.87 263	0.94 248	3.72 268	0.47 164	7.61 233	4.15 125	5.37 184	5.68 186	6.17 292	1.40 160	2.15 58	1.06 109	0.01 157	0.22 285	0.00 1	0.19 347	0.03 46	0.41 209

GREAT-IGEV	1.17 33	0.57 112	3.06 88	1.95 279	1.41 321	1.42 32	0.08 40	2.51 10	3.07 51	0.58 38	0.79 27	0.11 5	0.35 48	2.17 59	1.00 99	0.07 351	1.45 460	0.00 1	0.22 369	0.14 234	2.42 455

RAFT-Test	2.49 171	0.45 47	4.35 211	1.89 267	1.28 303	4.83 321	0.68 232	7.19 215	4.51 149	5.00 173	7.09 232	6.81 308	1.12 130	2.22 60	1.16 125	0.01 157	0.63 340	0.00 1	0.33 415	0.05 90	0.20 127

DCANet	2.35 153	0.96 234	5.51 283	0.39 57	0.19 63	1.72 64	0.25 116	6.06 156	9.33 350	6.31 221	5.42 177	1.44 111	4.14 297	2.22 60	2.28 241	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 72	0.66 271

AnonymousM	2.96 222	7.19 470	1.41 3	0.92 146	0.06 9	2.37 117	0.52 184	6.05 155	3.83 106	4.97 169	2.37 83	1.91 129	1.00 122	2.23 62	1.06 109	0.01 157	0.57 335	17.64 494	4.90 493	0.02 16	0.27 163

ADStereo(finetuned)	2.50 174	0.95 231	6.60 340	0.39 57	0.20 71	1.72 64	0.24 112	6.06 156	9.31 349	6.30 220	5.42 177	1.44 111	6.22 372	2.25 63	2.14 226	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 72	0.65 263

CFNet-RSSM	2.26 143	0.43 33	3.24 100	1.28 180	0.31 108	3.19 214	0.40 148	7.62 235	7.29 285	5.88 198	4.68 150	5.32 265	1.68 181	2.26 64	1.04 106	0.01 157	0.09 241	0.00 1	0.31 410	0.03 46	0.16 99

MM-Stereo_test2	1.30 41	0.52 84	2.67 55	1.71 239	0.29 103	1.79 68	0.51 182	5.28 95	3.84 108	0.95 71	0.93 32	0.51 72	0.36 49	2.29 65	1.12 117	0.00 1	0.95 386	0.00 1	0.07 283	0.32 371	1.97 429

AEACV	1.27 38	0.38 15	2.61 47	1.75 247	1.21 293	2.44 124	0.85 280	4.79 71	1.67 13	0.71 51	0.26 13	0.29 40	2.00 195	2.30 66	0.66 37	0.01 157	0.95 386	0.00 1	0.42 433	0.12 201	2.07 436

LoS	1.03 17	0.43 33	2.53 40	0.64 97	0.14 40	2.42 121	0.26 118	5.64 124	2.93 40	1.08 77	0.24 11	0.49 69	0.45 75	2.31 67	0.83 68	0.02 254	0.02 159	0.00 1	0.00 1	0.06 101	0.03 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT-Stereo + iAFF	2.48 170	1.23 292	3.48 127	1.61 219	1.09 273	1.63 49	0.15 79	5.80 135	6.43 239	7.32 290	9.91 307	3.05 161	1.71 184	2.33 68	1.75 195	0.01 157	0.71 353	0.00 1	0.00 1	0.28 348	1.19 336

DCRE	2.21 136	0.95 231	3.17 93	2.10 296	1.30 310	1.86 73	0.05 22	5.33 99	4.69 160	3.59 132	9.37 294	3.81 199	1.18 143	2.34 69	1.22 137	0.01 157	0.97 392	0.00 1	0.30 406	0.04 72	1.97 429

fff	2.54 178	0.93 219	5.51 283	0.32 40	0.14 40	1.70 57	0.11 53	6.19 163	12.69 404	6.03 210	5.29 170	1.43 108	5.28 348	2.37 70	2.21 230	0.01 157	0.00 1	0.01 335	0.00 1	0.02 16	0.61 251

csc	2.54 178	0.93 219	5.51 283	0.32 40	0.14 40	1.70 57	0.11 53	6.19 163	12.69 404	6.03 210	5.29 170	1.43 108	5.28 348	2.37 70	2.21 230	0.01 157	0.00 1	0.01 335	0.00 1	0.02 16	0.61 251

cscssc	2.54 178	0.93 219	5.51 283	0.32 40	0.14 40	1.70 57	0.11 53	6.19 163	12.69 404	6.03 210	5.29 170	1.43 108	5.28 348	2.37 70	2.21 230	0.01 157	0.00 1	0.01 335	0.00 1	0.02 16	0.61 251

4D-IteraStereo	1.99 103	1.32 304	3.77 157	0.13 8	2.84 393	3.51 243	1.03 306	4.26 50	5.38 191	5.50 189	1.03 34	3.86 201	0.38 57	2.44 73	1.88 203	0.00 1	0.43 320	0.00 1	0.01 222	0.11 183	1.84 415

DCANet-4	2.26 143	0.43 33	6.69 347	0.40 59	0.20 71	1.70 57	0.13 66	5.73 129	9.44 353	6.01 208	5.29 170	1.12 99	2.77 230	2.49 74	2.21 230	0.01 157	0.00 1	0.01 335	0.00 1	0.02 16	0.61 251

AIO_rvc	1.48 64	1.01 249	3.51 129	0.95 150	1.16 284	3.32 228	0.96 298	4.83 72	3.38 67	0.79 62	1.75 59	1.31 105	0.31 35	2.66 75	0.62 31	0.02 254	1.09 417	0.00 1	0.04 271	0.12 201	1.82 408

ACVNet	2.86 208	0.96 234	3.87 164	0.86 136	0.61 188	2.63 145	0.54 188	8.93 265	6.12 223	5.09 174	9.32 292	5.70 280	3.84 280	2.68 76	5.56 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 334	0.23 146

acv_ft	3.90 303	0.96 234	5.85 307	2.56 372	4.70 456	7.27 373	0.84 275	9.17 276	6.12 223	10.00 385	9.32 292	5.70 280	4.07 294	2.68 76	8.24 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 376	0.23 146

Any-RAFT	2.33 151	0.36 11	2.35 33	1.58 217	0.84 233	4.93 324	0.55 192	9.10 271	5.93 218	4.30 155	4.90 156	5.79 284	2.22 205	2.75 78	0.51 13	0.02 254	0.32 302	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.18 111

Reg-Stereo(zero)	1.92 96	0.28 5	3.18 96	0.63 96	1.41 321	2.02 85	0.48 174	3.85 36	6.29 231	4.49 159	3.12 104	4.55 234	1.62 179	2.77 79	2.16 228	0.00 1	0.61 339	0.00 1	0.26 392	0.02 16	0.62 256

MyStereo8	3.30 248	1.69 352	6.28 329	2.51 363	3.79 428	4.22 296	0.07 34	7.43 227	6.39 238	6.51 235	10.13 312	4.23 223	1.45 163	2.79 80	5.08 343	0.06 343	1.49 465	0.00 1	0.40 429	0.26 334	1.33 352

model_zeroshot	1.98 102	0.70 156	4.98 255	2.25 324	1.07 266	3.20 215	0.13 66	7.01 202	3.34 65	3.46 128	3.77 127	2.69 152	0.42 63	2.86 81	1.18 130	0.06 343	0.85 368	0.00 1	0.25 379	0.02 16	1.40 358

HUF	1.64 78	1.03 251	4.14 192	1.19 171	1.34 315	3.02 202	0.40 148	4.88 77	3.60 87	0.79 62	2.87 99	0.83 89	0.31 35	2.88 82	0.81 63	0.06 343	2.03 475	0.00 1	0.00 1	0.16 254	2.41 454

ICVP	2.53 176	0.47 57	3.64 149	1.20 172	0.69 202	2.71 157	0.84 275	10.63 318	4.66 158	4.31 156	8.99 279	2.75 153	1.93 192	2.91 83	4.07 313	0.06 343	0.24 292	0.01 335	0.01 222	0.13 223	0.26 160
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
AIO_test	1.34 45	0.72 163	3.32 109	0.86 136	1.19 288	2.90 192	0.80 262	4.46 60	3.34 65	0.77 54	0.86 29	1.48 113	0.30 32	2.95 84	0.49 10	0.00 1	1.00 405	0.00 1	0.13 322	0.04 72	1.24 341

IGEV-RUCA	0.88 9	0.27 3	1.43 4	0.59 87	0.33 115	2.12 98	0.49 179	3.65 24	1.79 16	1.04 75	0.16 5	0.24 31	0.55 85	2.95 84	0.57 21	0.12 379	0.21 284	0.20 445	0.25 379	0.22 308	0.33 182

gcap-zeroshot	2.22 137	0.68 146	5.64 294	0.79 125	1.15 282	3.33 229	0.73 247	7.14 214	4.59 154	3.86 142	1.79 65	8.42 345	0.56 87	3.00 86	0.89 77	0.02 254	0.66 342	0.00 1	0.26 392	0.01 6	0.83 294

raftrobust	2.16 127	1.31 301	2.76 61	2.38 350	3.33 410	2.72 159	0.51 182	5.34 100	4.64 156	6.13 215	3.98 131	1.63 118	2.51 219	3.02 87	1.64 180	0.00 1	0.76 357	0.00 1	0.02 241	0.14 234	0.27 163

GANet-ADL	2.40 164	0.65 135	3.92 174	2.22 315	0.11 23	2.23 103	0.47 164	9.29 282	7.27 283	4.77 164	5.95 195	3.96 205	1.26 152	3.08 88	2.27 239	0.04 318	0.08 234	0.02 368	0.00 1	0.15 250	0.21 133

dual_stereo	0.95 11	0.39 21	1.83 14	0.37 54	1.11 276	0.84 6	0.03 16	4.34 59	1.83 17	0.30 6	0.08 2	0.21 17	0.12 6	3.16 89	0.98 94	0.00 1	1.34 457	0.00 1	0.20 356	0.00 1	1.83 414

RAFT-Stereo-weight	1.91 95	0.41 29	2.09 23	1.17 168	0.63 192	3.20 215	0.74 251	5.78 133	6.80 261	5.25 181	3.47 113	2.80 154	0.36 49	3.16 89	1.09 116	0.02 254	0.53 332	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.66 271

riskmin	2.49 171	0.22 1	3.34 111	2.33 344	1.78 341	2.89 191	0.46 162	7.35 222	6.95 269	2.75 110	1.67 56	6.75 304	5.08 341	3.24 91	1.93 210	0.00 1	0.99 401	0.00 1	0.27 398	0.02 16	1.73 398

FACV-RUCA	2.38 156	0.44 42	4.18 198	1.33 185	2.87 394	2.45 125	1.21 320	8.68 257	6.12 223	4.07 149	7.28 238	1.25 104	2.00 195	3.37 92	1.62 173	0.01 157	0.03 185	0.10 420	0.05 275	0.36 379	0.29 170

MyStereo06	2.71 196	1.05 256	5.43 280	1.39 193	1.20 291	2.57 137	0.10 48	10.39 309	4.79 168	5.54 192	6.16 199	6.39 296	2.33 212	3.40 93	1.35 153	0.01 157	1.24 446	0.00 1	0.21 362	0.13 223	0.50 227

x	2.30 149	0.82 182	3.85 161	2.23 318	0.72 211	2.12 98	0.81 266	9.48 287	4.82 170	3.83 140	2.76 93	3.49 188	2.30 210	3.48 94	2.25 236	0.00 1	1.13 424	0.00 1	0.22 369	0.09 148	1.66 381

rafts_anoy	2.09 116	1.42 322	3.34 111	2.87 392	2.72 391	2.46 127	0.17 88	6.20 166	6.48 242	3.40 127	2.25 80	1.91 129	1.32 153	3.59 95	1.75 195	0.01 157	1.52 467	0.00 1	0.01 222	0.06 101	0.28 167

iRaftStereo_RVC	1.88 89	1.22 289	2.63 50	0.95 150	0.06 9	2.96 196	0.05 22	6.08 159	3.99 120	3.92 145	4.88 154	2.53 146	0.62 93	3.62 96	1.19 131	0.00 1	1.19 442	0.00 1	0.00 1	0.37 382	1.29 349

MIPNet	2.27 146	1.14 271	5.55 290	0.49 78	0.22 87	2.03 87	0.19 96	7.60 232	6.17 227	5.83 197	4.16 134	2.05 135	3.44 261	3.65 97	2.23 235	0.00 1	0.01 123	0.01 335	0.01 222	0.24 325	0.48 225

knoymous	1.50 66	0.28 5	1.99 19	0.33 46	0.48 152	1.58 44	0.11 53	5.71 128	2.81 36	4.85 165	1.75 59	4.58 236	0.46 77	3.66 98	1.30 145	0.01 157	0.02 159	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.09 50

IGEV_Zeroshot_test	2.57 182	0.63 130	5.70 301	1.93 273	0.87 238	2.63 145	0.85 280	8.94 267	4.55 152	5.30 182	5.48 180	5.23 264	1.38 159	3.76 99	1.32 149	0.00 1	0.69 348	0.00 1	0.18 344	0.19 280	1.72 396

MM-Stereo_test3	2.10 120	0.94 229	2.59 46	1.66 228	3.95 434	2.42 121	0.78 259	6.58 183	7.29 285	1.94 99	4.90 156	1.23 102	0.65 95	3.77 100	1.38 154	0.00 1	0.83 362	0.00 1	0.00 1	0.38 385	0.77 288

IPLGR_C	2.69 193	1.75 363	6.20 323	0.79 125	2.06 365	2.64 150	0.86 283	6.36 173	5.64 202	8.13 323	9.26 287	1.69 119	1.15 140	3.79 101	2.80 270	0.02 254	0.20 282	0.02 368	0.08 286	0.26 334	0.18 111

DIP-Stereo	2.12 122	0.98 240	3.94 176	0.20 13	0.11 23	4.73 318	0.13 66	9.27 280	4.40 142	6.46 231	5.03 160	0.45 66	0.72 101	3.79 101	1.94 211	0.00 1	0.01 123	0.00 1	0.00 1	0.05 90	0.24 155
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）	1.70 81	0.97 238	2.01 20	0.40 59	0.17 55	2.10 93	0.97 299	3.05 14	6.47 241	2.89 114	3.17 105	4.31 227	1.03 125	3.85 103	0.60 27	0.00 1	1.32 451	0.00 1	0.01 222	0.18 273	0.41 209

AASNet	4.20 330	1.63 347	5.82 304	3.79 437	3.93 432	6.55 357	1.22 322	19.12 462	6.82 262	7.86 307	8.35 271	4.36 229	2.55 220	3.87 104	7.47 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 409	0.22 139

111	3.05 227	1.41 319	5.51 283	0.32 40	0.14 40	2.83 173	0.68 232	6.76 194	14.21 418	3.59 132	9.11 282	5.50 269	3.30 248	4.05 105	2.43 247	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 223	1.02 318

DMCA	3.08 230	1.10 261	6.20 323	1.82 258	0.90 241	3.80 275	0.55 192	9.76 290	5.42 193	6.56 241	6.47 215	7.06 316	2.09 199	4.05 105	5.46 350	0.00 1	0.01 123	0.00 1	0.00 1	0.11 183	0.16 99

GMStereo	2.07 109	1.56 340	5.64 294	0.74 121	0.05 5	3.63 257	0.01 2	5.17 91	11.27 390	4.22 153	2.44 86	0.53 75	0.49 78	4.06 107	1.01 103	0.22 408	0.00 1	0.00 1	0.14 324	0.18 273	0.05 28
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PAM	4.07 319	0.44 42	6.47 336	1.97 282	1.18 286	10.83 423	1.64 346	10.66 319	4.55 152	6.54 238	4.69 151	16.99 438	6.88 387	4.07 108	1.63 176	0.00 1	0.68 346	0.00 1	0.77 456	0.10 170	1.24 341

rvit_stereo_0081	1.03 17	0.55 95	2.58 43	0.64 97	0.13 36	1.35 26	0.12 57	3.74 29	5.28 184	0.55 34	0.32 15	0.55 76	0.12 6	4.08 109	0.53 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.05 28

rvit_stereo_0082	1.03 17	0.55 95	2.58 43	0.64 97	0.13 36	1.35 26	0.12 57	3.74 29	5.28 184	0.55 34	0.32 15	0.55 76	0.12 6	4.08 109	0.53 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.05 28

ACRE	2.67 191	1.66 351	6.50 337	0.72 112	2.03 362	2.65 152	0.84 275	5.97 153	5.52 198	7.85 306	9.23 285	1.72 120	1.09 127	4.09 111	2.73 265	0.02 254	0.19 276	0.02 368	0.08 286	0.26 334	0.21 133

castereo++	1.38 49	0.97 238	2.82 63	0.59 87	0.52 169	4.45 308	0.97 299	5.22 94	1.87 19	0.41 17	2.28 81	1.87 127	0.15 9	4.14 112	0.42 5	0.00 1	0.41 318	0.00 1	0.30 406	0.05 90	0.22 139

CASS	2.62 188	0.57 112	4.28 204	0.90 143	0.38 131	3.45 237	0.22 106	9.91 295	4.46 145	7.33 291	7.92 258	3.53 190	3.59 267	4.16 113	1.49 160	0.03 293	0.01 123	0.00 1	0.00 1	0.05 90	0.06 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HUI-Stereo	1.94 98	0.56 106	3.55 137	0.20 13	0.20 71	3.67 263	0.63 217	5.89 140	3.53 81	5.92 205	4.44 144	3.41 177	1.51 170	4.21 114	0.89 77	0.02 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 148	0.11 64

BUS	2.72 199	0.43 33	3.76 154	0.70 109	0.50 158	7.31 374	0.48 174	9.93 296	5.65 203	6.50 232	6.23 202	5.21 261	1.18 143	4.27 115	1.89 207	0.01 157	0.03 185	0.03 386	0.00 1	0.06 101	0.14 77

BSDual-CNN	2.91 214	0.43 33	3.76 154	0.70 109	0.50 158	6.97 364	1.58 343	9.93 296	5.65 203	6.50 232	6.23 202	6.17 292	2.50 217	4.27 115	2.67 258	0.01 157	0.03 185	0.03 386	0.00 1	0.06 101	0.14 77

psmg	3.34 251	0.43 33	3.76 154	0.73 115	0.50 158	8.47 391	2.74 374	10.88 328	5.65 203	8.91 351	8.78 274	6.17 292	2.50 217	4.27 115	2.67 258	0.01 157	0.04 202	0.06 407	0.00 1	0.12 201	0.10 55

EGLCR-Stereo	1.45 58	0.26 2	2.91 69	1.94 275	0.90 241	3.13 210	0.69 235	5.81 136	3.21 57	1.14 81	0.20 9	1.52 116	0.37 51	4.29 118	0.69 43	0.01 157	0.79 358	0.00 1	0.00 1	0.01 6	1.21 338

PMTNet	1.48 64	0.43 33	2.77 62	0.31 39	0.17 55	2.94 194	0.33 136	3.66 25	5.27 183	1.11 79	1.28 44	0.28 38	0.92 116	4.32 119	0.90 79	4.89 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.05 28

HITNet	3.11 232	1.38 317	5.35 274	2.23 318	0.12 31	5.59 335	0.58 201	9.95 299	5.72 210	6.62 244	7.91 257	3.90 203	3.24 244	4.39 120	4.58 331	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 133	0.57 241
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
rvit_0105_5	1.70 81	1.36 311	6.71 348	0.52 81	0.04 4	1.58 44	0.58 201	5.39 110	6.62 251	0.91 70	1.72 57	1.77 123	0.77 107	4.44 121	1.28 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.23 146

rvit_0105_3	1.94 98	1.44 328	7.39 368	0.88 140	0.02 3	1.61 48	1.64 346	5.88 139	6.73 257	2.37 103	1.78 63	2.01 133	1.16 141	4.46 122	1.26 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.14 77

PCWNet_CMD	3.14 236	0.51 79	4.47 218	0.44 68	0.26 100	2.87 188	0.15 79	9.66 289	9.78 357	7.28 286	11.50 341	6.84 310	2.40 214	4.47 123	1.83 199	0.01 157	0.02 159	0.02 368	0.00 1	0.06 101	0.29 170

MSMDNet	3.15 237	0.51 79	4.48 220	0.46 72	0.25 95	2.88 190	0.16 84	9.79 292	9.82 358	7.24 282	11.36 339	6.82 309	2.41 215	4.47 123	1.86 201	0.01 157	0.02 159	0.02 368	0.00 1	0.06 101	0.30 174

rvit_stereo_0083	1.16 32	0.47 57	3.68 152	0.54 84	0.10 21	1.25 19	0.24 112	3.17 16	5.31 187	0.52 30	0.80 28	0.82 88	1.16 141	4.52 125	0.51 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.13 73

CIPLG	2.72 199	1.69 352	6.02 314	0.80 128	2.14 367	2.66 153	0.84 275	5.90 145	5.59 200	8.12 322	9.58 298	1.74 121	1.14 134	4.53 126	2.82 271	0.02 254	0.19 276	0.02 368	0.09 296	0.26 334	0.22 139

mmm	3.07 229	0.76 168	4.50 221	2.27 332	1.24 298	3.75 270	0.12 57	10.03 300	5.12 181	6.43 228	11.19 335	3.10 165	3.20 241	4.54 127	1.78 197	0.02 254	1.19 442	0.00 1	0.30 406	0.09 148	1.79 407

HI	3.39 259	1.19 279	4.03 185	1.46 204	0.19 63	2.26 105	0.04 18	6.21 167	3.86 109	8.51 337	12.61 364	11.86 401	6.44 376	4.55 128	4.27 318	0.00 1	0.06 217	0.00 1	0.00 1	0.12 201	0.15 90

CoSv	3.39 259	1.19 279	4.03 185	1.46 204	0.19 63	2.26 105	0.04 18	6.21 167	3.86 109	8.51 337	12.61 364	11.86 401	6.44 376	4.55 128	4.27 318	0.00 1	0.06 217	0.00 1	0.00 1	0.12 201	0.15 90

AIO-Stereo-zeroshot	3.35 255	1.28 297	8.51 389	1.86 262	1.83 347	3.51 243	0.31 131	10.50 313	4.32 133	2.74 109	5.87 189	10.30 371	4.53 315	4.66 130	3.16 282	0.02 254	0.87 375	0.00 1	0.97 461	0.38 385	1.43 359

11t1	2.13 123	0.67 144	3.98 180	2.69 378	0.85 236	2.59 141	0.07 34	7.40 225	3.89 112	3.75 137	3.57 123	1.24 103	1.96 193	4.68 131	1.97 213	0.10 373	1.13 424	0.00 1	0.22 369	0.09 148	1.66 381

rvit_0105_6	1.44 56	1.26 294	5.78 303	0.66 105	0.08 14	1.58 44	0.32 133	4.57 64	6.53 246	0.40 15	0.38 17	1.11 98	0.29 30	4.76 132	0.92 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.20 127

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 320	1.65 349	13.34 441	2.14 301	1.84 348	4.03 288	0.98 302	13.13 397	4.97 178	4.53 161	11.37 340	9.85 363	1.97 194	4.88 133	2.74 267	0.03 293	0.90 378	0.00 1	1.11 464	0.84 438	1.72 396

1test111	2.31 150	0.93 219	3.39 116	3.05 403	0.39 134	5.69 339	0.55 192	9.15 273	4.33 134	1.42 85	3.48 115	0.33 49	3.65 271	4.95 134	2.06 221	0.00 1	1.14 431	0.00 1	0.03 253	0.09 148	1.65 377

qqq	2.44 168	0.85 191	4.33 209	1.73 245	0.71 208	1.98 82	0.38 144	9.15 273	4.33 134	3.37 125	4.34 138	4.63 239	2.83 233	4.95 134	2.06 221	0.00 1	1.13 424	0.00 1	0.25 379	0.09 148	1.65 377

raft+_RVC	2.18 130	1.49 334	3.14 92	2.77 382	2.01 360	1.40 30	0.10 48	7.02 205	5.35 188	2.99 118	5.54 182	1.19 100	1.34 158	4.98 136	1.49 160	0.00 1	1.45 460	0.00 1	0.00 1	0.14 234	1.11 328

FENet	2.35 153	0.59 118	3.28 104	2.32 342	0.27 101	2.78 169	0.13 66	7.68 238	6.09 221	5.38 185	2.12 73	4.84 247	3.33 255	4.98 136	2.66 257	0.02 254	0.03 185	0.00 1	0.00 1	0.04 72	0.40 199

PAM_32	4.12 325	0.46 51	5.63 293	1.95 279	1.02 261	10.74 421	0.85 280	11.04 330	5.02 179	6.19 216	5.28 169	17.64 442	7.30 398	5.03 138	1.45 158	0.00 1	0.68 346	0.00 1	0.77 456	0.14 234	1.14 333

DeepStereo_RVC	2.15 125	0.55 95	3.26 102	0.21 22	0.19 63	3.47 240	0.68 232	5.76 131	3.60 87	6.36 226	4.19 136	3.42 178	4.44 308	5.04 139	1.59 169	0.02 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 148	0.18 111

AFF-stereo	2.87 210	1.31 301	3.26 102	1.87 263	0.38 131	1.68 54	0.09 43	6.38 174	7.07 272	6.52 236	11.90 351	6.08 289	2.32 211	5.05 140	1.65 182	0.02 254	0.66 342	0.00 1	0.00 1	0.29 356	0.94 307

rvit_0105_4	1.58 75	1.41 319	6.67 345	0.65 101	0.05 5	1.60 47	0.41 151	4.70 67	6.48 242	0.46 25	0.87 30	1.40 106	0.53 84	5.08 141	1.12 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.18 111

H2IRNET	2.29 148	0.86 199	3.38 114	1.51 210	0.11 23	1.97 81	0.13 66	5.15 90	7.19 280	1.26 84	7.77 251	5.80 285	3.31 250	5.09 142	1.66 185	0.01 157	0.00 1	0.04 396	0.17 338	0.27 345	0.10 55

IPLGR	2.46 169	0.68 146	7.02 356	0.22 25	0.16 52	2.01 84	0.22 106	7.01 202	6.62 251	7.10 271	5.92 194	2.91 156	2.27 207	5.12 143	1.52 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 201	0.41 209

GES	2.69 193	0.72 163	5.34 272	1.82 258	0.05 5	4.51 311	1.04 309	10.39 309	4.18 127	5.53 191	6.72 220	1.92 132	3.30 248	5.16 144	2.67 258	0.06 343	0.01 123	0.06 407	0.01 222	0.20 290	0.14 77

dd	2.36 155	1.93 377	6.03 316	0.83 132	0.12 31	1.80 69	0.17 88	5.30 97	11.82 395	2.98 117	3.64 126	1.50 114	1.21 149	5.25 145	3.92 306	0.13 382	0.01 123	0.04 396	0.22 369	0.10 170	0.14 77

CFNet_pseudo	2.96 222	0.55 95	4.51 222	0.43 64	0.24 91	2.83 173	0.12 57	8.59 255	8.13 314	7.20 280	10.41 317	6.47 299	2.04 197	5.27 146	2.00 218	0.00 1	0.02 159	0.01 335	0.00 1	0.06 101	0.23 146

ccs_rob	2.95 220	0.55 95	4.53 226	0.42 61	0.25 95	2.84 175	0.12 57	8.58 254	8.13 314	7.18 277	10.36 316	6.44 298	2.05 198	5.28 147	1.97 213	0.00 1	0.02 159	0.01 335	0.00 1	0.06 101	0.23 146

StereoVision	2.42 166	1.18 277	5.14 261	1.15 164	2.64 388	1.89 74	0.28 121	6.61 185	4.72 161	2.14 101	10.52 322	3.84 200	0.52 81	5.33 148	2.29 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 201	0.04 22

IER	3.42 265	0.91 214	6.38 334	0.73 115	1.60 328	7.07 369	0.55 192	7.07 210	5.45 196	8.17 325	8.89 276	6.13 290	6.13 369	5.36 149	3.77 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 133	0.05 28

CFNet_ucs	3.23 242	0.56 106	4.59 234	0.59 87	0.37 129	3.29 223	0.19 96	10.47 312	9.02 342	7.78 304	12.57 363	5.59 273	1.74 189	5.39 150	1.86 201	0.00 1	0.04 202	0.01 335	0.00 1	0.10 170	0.33 182

SFCPSM	3.39 259	0.61 122	5.42 278	0.43 64	0.93 247	8.26 384	2.08 361	15.01 429	5.89 216	7.17 276	7.60 245	3.39 176	2.55 220	5.39 150	2.53 250	0.01 157	0.03 185	0.01 335	0.07 283	0.19 280	0.31 176

HHNet	2.71 196	0.69 149	3.31 107	0.25 32	0.39 134	2.80 172	0.90 291	6.33 170	5.68 208	7.51 296	13.70 377	0.94 93	3.14 238	5.42 152	2.54 255	0.14 385	0.02 159	0.06 407	0.00 1	0.24 325	0.07 42

ToySt	3.39 259	0.89 212	9.29 412	1.47 207	0.94 248	4.20 295	1.98 357	7.33 220	5.42 193	3.01 120	6.75 221	8.67 350	5.10 342	5.43 153	3.72 295	0.07 351	0.89 376	0.00 1	0.23 373	0.28 348	2.13 440

rvit_stereo_0075_2	2.15 125	0.39 21	6.61 341	0.67 107	1.95 358	1.74 66	0.10 48	7.81 241	6.03 220	2.97 116	4.01 132	3.07 164	0.57 88	5.49 154	1.13 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.34 184

AdaStereo	3.34 251	0.74 166	4.00 183	3.10 410	0.51 165	4.22 296	1.25 325	12.84 382	8.39 322	6.33 222	9.55 297	5.77 283	1.54 175	5.53 155	2.74 267	0.02 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.15 90
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.
anonymousdsp2	2.20 135	0.57 112	4.59 234	1.69 235	0.82 231	3.58 250	0.48 174	8.57 253	3.63 91	3.37 125	3.03 102	3.32 169	1.00 122	5.57 156	0.80 59	0.01 157	0.94 385	0.02 368	0.15 327	0.06 101	1.89 424

RSM++	1.24 36	0.45 47	1.84 15	1.61 219	0.51 165	2.73 160	0.29 123	2.99 13	3.22 58	0.69 46	2.06 72	0.52 73	0.28 27	5.62 157	0.86 71	0.01 157	0.03 185	0.00 1	0.17 338	0.16 254	0.85 296

PSM-adaLoss	2.02 104	0.55 95	3.57 140	0.20 13	0.21 80	3.69 267	0.69 235	5.89 140	3.52 77	5.91 200	4.43 143	3.42 178	1.50 166	5.63 158	0.94 89	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 148	0.10 55

EKT-Stereo	2.16 127	0.61 122	3.78 158	2.31 340	4.40 442	1.47 35	0.24 112	5.54 114	4.22 130	3.16 123	3.58 124	3.53 190	2.20 203	5.66 159	1.40 156	0.04 318	0.36 312	0.00 1	0.09 296	0.06 101	0.58 243

UCFNet_RVC	3.37 257	1.25 293	3.30 105	2.55 371	1.80 343	3.92 280	1.28 328	12.49 373	7.16 276	5.12 177	7.88 255	8.14 332	4.59 318	5.67 160	2.11 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 234	0.07 42

DCVSM-stereo	3.32 249	0.51 79	3.40 122	1.79 251	0.79 224	2.94 194	0.48 174	7.31 219	5.69 209	11.47 420	5.61 183	10.63 378	5.93 364	5.74 161	3.63 290	0.03 293	0.09 241	0.03 386	0.00 1	0.12 201	0.11 64

Anonymous_2	4.74 367	0.98 240	4.46 215	2.35 346	2.27 374	5.66 338	0.67 229	8.08 247	5.28 184	4.98 170	2.60 89	8.74 352	6.92 388	5.79 162	3.46 288	0.24 411	1.70 469	5.16 485	18.18 510	5.41 477	1.85 417

MC-Stereo	1.87 88	0.49 71	3.52 130	2.82 387	1.07 266	1.90 76	0.12 57	4.89 80	3.27 60	3.66 135	3.58 124	0.56 78	1.45 163	5.79 162	0.81 63	0.00 1	1.19 442	0.00 1	0.21 362	0.11 183	1.95 428

AIO-test2	2.98 224	1.88 370	4.72 242	1.67 232	3.34 412	2.64 150	0.06 29	6.96 201	15.70 431	2.65 107	7.31 240	0.93 92	0.57 88	5.81 164	1.20 132	3.30 477	0.09 241	0.00 1	0.09 296	0.22 308	0.43 221

BEATNet_4x	3.69 285	2.12 390	8.11 384	1.82 258	0.16 52	5.30 329	1.04 309	10.87 325	6.14 226	7.09 270	8.42 272	4.99 255	4.42 307	5.89 165	6.23 363	0.04 318	0.05 211	0.00 1	0.00 1	0.32 371	0.84 295

Anonymous3	1.96 100	0.61 122	7.58 374	0.42 61	0.51 165	4.28 300	0.52 184	5.56 118	2.76 34	2.35 102	3.47 113	1.50 114	1.13 132	5.92 166	1.54 163	0.23 409	0.23 289	0.00 1	0.00 1	0.14 234	0.47 223

GwcNet-ADL	2.85 207	0.61 122	4.38 212	0.92 146	0.33 115	2.05 88	0.67 229	8.85 263	9.65 355	6.36 226	6.71 219	4.11 214	1.71 184	5.97 167	4.22 316	0.08 358	0.06 217	0.00 1	0.00 1	0.07 120	0.16 99

ROB_FTStereo	2.03 105	0.57 112	3.57 140	0.20 13	0.21 80	3.66 259	0.73 247	5.89 140	3.51 75	5.92 205	4.35 140	3.37 174	1.50 166	6.02 168	0.90 79	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 148	0.09 50

LL-Strereo2	2.22 137	1.39 318	3.39 116	1.26 177	1.01 259	3.73 269	1.47 337	6.47 180	4.61 155	4.66 163	2.64 91	4.17 218	0.37 51	6.03 169	1.61 171	0.09 369	0.24 292	0.00 1	0.08 286	0.08 133	1.16 334

RAFT	2.94 218	1.29 298	4.06 189	1.36 187	0.50 158	2.39 119	0.91 294	6.11 160	3.25 59	6.64 245	7.30 239	9.96 365	4.20 299	6.03 169	2.21 230	0.00 1	1.02 407	0.00 1	0.02 241	0.54 414	1.01 314

EAI-Stereo	2.75 203	0.54 90	3.17 93	0.91 145	1.28 303	4.02 287	5.30 426	12.39 368	4.76 163	2.51 106	7.10 233	1.22 101	0.94 119	6.03 169	1.96 212	0.01 157	0.56 333	0.00 1	1.38 471	0.04 72	0.95 309

AIO-test1	2.49 171	1.41 319	3.78 158	0.87 138	5.11 462	2.46 127	0.93 297	6.49 181	14.84 421	0.95 71	2.85 97	0.92 91	0.31 35	6.05 172	1.88 203	0.15 387	0.07 230	0.00 1	0.21 362	0.21 301	0.31 176

ROB_FTStereo_v2	2.04 106	0.56 106	3.56 139	0.20 13	0.21 80	3.66 259	0.72 245	5.89 140	3.51 75	5.91 200	4.46 146	3.42 178	1.50 166	6.08 173	0.93 85	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 148	0.09 50

test_sample1	2.88 211	0.63 130	4.46 215	2.38 350	0.68 199	2.61 142	0.05 22	10.51 314	5.36 190	4.50 160	4.81 153	3.76 198	5.94 365	6.10 174	2.96 273	0.00 1	0.99 401	0.00 1	0.11 310	0.07 120	1.67 384

GMStereo_Zeroshot	2.92 216	2.33 409	6.12 318	1.66 228	0.36 125	3.61 252	0.09 43	5.95 151	6.20 228	7.15 275	7.11 234	8.37 340	0.91 115	6.17 175	1.97 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 308	0.14 77

GCAP-BAT	2.26 143	0.61 122	3.67 151	1.48 208	0.81 229	4.32 303	0.77 258	4.87 76	4.04 122	3.97 146	5.41 176	4.38 230	0.59 91	6.20 176	1.17 126	0.02 254	1.14 431	0.00 1	0.55 445	0.07 120	1.22 339

RAFT-IKP	2.04 106	0.57 112	3.54 135	0.20 13	0.20 71	3.45 237	0.62 215	5.90 145	3.52 77	5.91 200	4.44 144	3.46 187	1.50 166	6.20 176	1.00 99	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 148	0.08 46

cf-r	3.76 293	1.43 324	5.34 272	2.66 375	2.79 392	2.85 186	0.62 215	9.08 270	6.91 267	7.06 267	11.90 351	9.64 358	3.83 279	6.23 178	4.53 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 280	0.17 107

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 23	2.27 400	1.82 11	1.16 166	0.34 118	0.56 4	0.05 22	2.94 12	1.46 11	0.40 15	0.94 33	0.22 23	2.27 207	6.26 179	0.63 33	0.00 1	0.08 234	0.00 1	0.17 338	0.04 72	0.16 99

MIF-Stereo (partial)	1.44 56	0.59 118	3.98 180	0.08 2	1.09 273	1.24 18	0.13 66	5.12 88	4.07 123	0.47 26	2.56 88	0.31 43	0.74 102	6.31 180	2.02 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 201	0.04 22

test_sample2	2.79 204	0.59 118	4.40 213	2.38 350	0.43 146	2.58 140	0.15 79	10.14 303	5.78 213	4.23 154	5.86 187	4.31 227	4.02 291	6.34 181	2.00 218	0.00 1	0.96 389	0.00 1	0.12 316	0.07 120	1.37 357

DEFOM-Stereo	0.78 6	0.56 106	1.98 17	0.21 22	0.12 31	1.93 78	0.44 159	0.99 2	0.93 3	0.70 47	0.51 19	0.15 8	0.09 3	6.39 182	0.40 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.14 77

XX-Stereo	2.95 220	0.48 63	7.08 361	2.84 390	2.51 385	1.63 49	0.20 99	6.15 161	3.38 67	2.38 104	16.00 401	6.90 311	0.25 19	6.40 183	1.14 121	0.00 1	0.66 342	0.00 1	0.31 410	0.16 254	0.57 241

TRStereo	2.71 196	3.79 448	5.46 281	2.19 310	2.22 371	2.98 199	1.07 312	9.83 294	4.39 141	3.46 128	3.48 115	3.92 204	0.77 107	6.43 184	1.70 191	0.03 293	0.63 340	0.00 1	0.29 404	0.11 183	1.49 362

UDGNet	2.92 216	7.79 473	4.92 251	3.01 398	0.08 14	2.96 196	0.20 99	4.77 70	8.93 337	2.91 115	2.85 97	0.95 94	1.00 122	6.46 185	1.66 185	1.46 460	0.00 1	5.33 486	0.92 460	1.95 461	0.19 121

plain	1.53 69	0.86 199	6.50 337	0.42 61	0.05 5	1.56 43	0.09 43	5.18 93	4.02 121	0.54 33	1.76 61	0.59 80	0.75 103	6.48 186	1.23 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 395	0.07 42

CRE-IMP	2.08 110	0.51 79	3.43 124	0.35 52	0.19 63	3.85 277	0.83 274	5.77 132	3.43 69	5.81 196	4.24 137	3.45 186	0.83 113	6.56 187	1.99 216	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 183	0.20 127

CoDeX	3.61 280	0.86 199	5.27 267	1.16 166	1.62 329	6.24 351	2.07 360	13.78 415	6.86 264	7.42 293	9.00 281	4.06 212	3.72 276	6.58 188	3.02 274	0.03 293	0.06 217	0.00 1	0.00 1	0.15 250	0.35 189

ADLNet	4.56 353	1.19 279	5.52 289	3.81 441	3.59 420	6.98 366	2.40 367	12.01 357	7.96 309	10.52 396	9.67 303	8.26 336	4.98 334	6.59 189	6.93 369	0.01 157	0.01 123	0.00 1	0.01 222	0.22 308	0.55 238

test_4	2.58 183	0.70 156	3.30 105	0.43 64	0.30 105	3.97 284	1.11 317	3.91 37	3.83 106	4.15 152	17.20 415	3.44 184	0.52 81	6.60 190	1.58 166	0.00 1	0.13 261	0.00 1	0.11 310	0.20 290	0.20 127

ours_stereo	1.28 40	0.91 214	2.36 35	0.34 51	0.67 198	1.16 11	0.09 43	3.71 28	2.44 27	0.51 27	3.17 105	0.36 56	0.26 21	6.62 191	0.55 19	0.00 1	0.11 251	0.00 1	0.00 1	0.23 320	2.08 437

Selective-RAFT	1.92 96	0.54 90	3.87 164	1.15 164	0.21 80	3.83 276	0.06 29	5.00 82	4.68 159	1.59 91	2.14 74	3.05 161	2.77 230	6.63 192	1.34 152	0.00 1	0.95 386	0.00 1	0.32 412	0.05 90	0.19 121

test_3	2.22 137	0.39 21	4.20 201	1.51 210	0.90 241	1.29 22	0.74 251	5.34 100	6.37 236	6.64 245	1.96 71	4.24 224	0.45 75	6.63 192	1.17 126	0.00 1	1.00 405	0.00 1	0.28 399	0.19 280	1.01 314

SGD-Stereo	0.76 5	0.36 11	1.37 2	0.43 64	0.14 40	1.25 19	0.29 123	2.25 7	0.84 1	0.61 41	0.51 19	0.09 3	0.11 5	6.65 194	0.19 1	0.01 157	0.01 123	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.07 42

test_1	2.18 130	0.38 15	3.87 164	1.54 214	0.91 244	1.38 28	0.80 262	5.36 107	5.53 199	7.12 272	1.86 67	4.05 210	0.41 61	6.65 194	1.17 126	0.00 1	0.99 401	0.00 1	0.28 399	0.20 290	1.08 326

PSMNet-RSSM	3.69 285	1.36 311	4.54 227	2.44 357	1.90 353	2.35 115	0.69 235	11.77 350	6.38 237	6.60 243	11.85 350	7.70 325	5.61 359	6.66 196	3.67 291	0.00 1	0.00 1	0.02 368	0.01 222	0.17 263	0.10 55

test-3	2.19 133	0.38 15	3.88 169	1.55 215	0.91 244	1.39 29	0.80 262	5.36 107	5.51 197	7.36 292	1.90 68	4.05 210	0.42 63	6.67 197	1.17 126	0.00 1	0.99 401	0.00 1	0.28 399	0.20 290	1.08 326

NINENet	3.38 258	0.81 178	4.16 194	1.88 266	1.40 319	7.31 374	0.48 174	12.95 389	6.64 253	7.29 287	9.24 286	5.21 261	1.18 143	6.72 198	1.89 207	0.17 396	0.08 234	0.07 412	0.00 1	0.09 148	0.03 13

test_sample3	3.27 244	0.62 128	5.29 271	2.24 322	0.58 185	4.62 314	0.16 84	12.15 362	7.51 292	6.44 229	7.25 237	3.72 197	3.03 237	6.73 199	3.17 284	0.01 157	0.85 368	0.00 1	0.10 303	0.07 120	0.88 299

GrayStereo	3.86 301	0.33 9	2.63 50	1.66 228	0.62 190	3.09 206	7.92 459	6.43 178	3.88 111	10.61 398	16.51 406	5.75 282	8.40 415	6.75 200	1.58 166	0.01 157	0.00 1	0.01 335	0.62 448	0.04 72	0.38 196

pcwnet_v2	4.36 339	0.46 51	9.07 407	1.43 201	1.10 275	3.41 231	0.40 148	13.44 405	14.60 420	10.29 392	14.22 384	5.82 286	2.97 235	6.75 200	2.29 243	0.01 157	0.05 211	0.04 396	0.02 241	0.17 263	0.61 251

HART	2.08 110	1.10 261	3.44 126	0.47 74	1.15 282	1.70 57	0.04 18	6.40 176	3.69 95	1.50 89	7.78 252	2.42 144	0.16 10	6.76 202	1.15 122	0.00 1	1.46 462	0.00 1	0.00 1	0.31 366	2.12 439

RALAANet	2.68 192	1.71 356	4.73 244	2.79 384	0.80 227	3.30 224	0.15 79	7.92 243	5.92 217	5.79 195	6.06 196	3.51 189	1.13 132	6.76 202	2.28 241	0.00 1	0.28 298	0.00 1	0.10 303	0.27 345	0.13 73

GANet-RSSM	3.67 282	1.16 274	4.56 232	3.24 417	2.03 362	2.63 145	0.50 181	11.53 346	6.83 263	6.25 217	10.58 324	7.35 318	6.65 382	6.77 204	2.94 272	0.00 1	0.00 1	0.08 418	0.00 1	0.26 334	0.12 68

s12784h	2.10 120	0.38 15	3.31 107	0.17 11	0.09 18	4.89 323	0.13 66	7.34 221	8.06 313	3.87 143	4.47 148	0.60 81	1.19 148	6.78 205	0.63 33	0.01 157	0.01 123	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.04 22

ISRNet	4.11 321	0.88 209	6.63 342	3.46 426	2.64 388	2.11 97	0.26 118	7.72 240	6.60 248	11.29 417	17.98 425	8.21 334	2.60 222	6.81 206	4.72 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 148	0.25 158

GwcNet-RSSM	4.13 326	1.71 356	6.25 327	2.50 362	1.93 356	2.39 119	1.49 339	9.59 288	8.71 331	6.66 247	15.04 391	8.47 346	3.84 280	6.87 207	6.74 367	0.00 1	0.00 1	0.04 396	0.00 1	0.29 356	0.15 90

fffft	1.13 29	0.71 160	2.25 30	0.09 3	0.07 12	2.10 93	0.63 217	4.19 46	2.10 21	0.42 19	0.75 25	0.24 31	0.20 12	6.89 208	1.08 112	0.00 1	0.12 255	0.00 1	0.00 1	0.24 325	0.53 235
1: 1. 1
ssnet_v2	4.73 366	1.43 324	6.74 349	1.80 254	0.75 218	8.89 395	4.60 416	12.66 377	10.65 373	9.53 373	6.23 202	9.78 362	4.26 303	6.89 208	9.65 413	0.01 157	0.01 123	0.00 1	0.00 1	0.36 379	0.31 176

gwcnet-sp	3.58 275	2.01 385	8.82 399	2.01 291	0.69 202	7.38 376	1.10 314	9.23 277	6.66 254	9.32 366	5.91 191	4.21 220	3.31 250	6.91 210	3.69 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 325	0.18 111

scenet	3.58 275	2.01 385	8.82 399	2.01 291	0.69 202	7.38 376	1.10 314	9.23 277	6.66 254	9.32 366	5.91 191	4.21 220	3.31 250	6.91 210	3.69 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 325	0.18 111

ssnet	3.58 275	2.01 385	8.82 399	2.01 291	0.69 202	7.38 376	1.10 314	9.23 277	6.66 254	9.32 366	5.91 191	4.21 220	3.31 250	6.91 210	3.69 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 325	0.18 111

StereoAnything_RVC	1.96 100	8.91 478	4.47 218	0.54 84	0.91 244	1.09 9	0.05 22	3.94 40	1.37 9	0.25 2	0.29 14	0.15 8	0.68 97	6.92 213	0.47 7	0.02 254	0.84 366	0.00 1	0.00 1	6.61 480	1.61 372

iGMRVC	2.09 116	0.56 106	3.59 145	0.20 13	0.21 80	3.68 264	0.71 242	5.89 140	3.53 81	5.92 205	4.46 146	3.44 184	1.51 170	6.93 214	0.98 94	0.02 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 148	0.09 50

coex_refinement	4.34 338	1.44 328	4.46 215	3.08 409	1.46 324	4.22 296	0.36 139	11.92 354	8.33 319	8.48 335	13.41 374	9.90 364	3.40 259	6.95 215	8.54 391	0.00 1	0.02 159	0.00 1	0.00 1	0.09 148	0.71 281

test_sample4	3.29 246	0.64 133	5.38 275	2.08 295	0.53 172	3.91 278	0.15 79	12.13 359	7.50 291	7.04 266	7.50 243	3.64 195	3.19 240	6.95 215	3.14 281	0.02 254	0.85 368	0.00 1	0.10 303	0.07 120	0.92 305

fffy	1.43 54	0.95 231	2.85 67	1.42 200	0.61 188	2.25 104	0.19 96	4.74 69	1.32 7	0.26 3	2.77 94	0.21 17	0.39 58	6.97 217	0.73 51	0.00 1	0.79 358	0.00 1	0.00 1	0.19 280	2.03 434

RSM	1.43 54	0.40 27	1.79 10	0.74 121	0.54 176	2.45 125	0.49 179	4.13 45	3.29 63	0.65 43	2.53 87	2.15 137	0.30 32	6.97 217	0.85 69	0.01 157	0.12 255	0.00 1	0.25 379	0.11 183	0.72 282

tt45	1.25 37	0.90 213	1.98 17	0.59 87	0.25 95	3.47 240	0.14 76	4.07 42	1.97 20	0.45 22	2.17 75	0.29 40	0.27 25	7.02 219	0.95 90	0.00 1	0.04 202	0.00 1	0.00 1	0.22 308	0.24 155

SMoEStereo_RVC	1.13 29	0.92 217	1.82 11	0.80 128	0.09 18	2.07 92	0.16 84	3.61 23	2.17 23	0.38 11	1.37 48	0.19 13	0.29 30	7.04 220	1.02 105	0.00 1	0.03 185	0.00 1	0.00 1	0.19 280	0.51 231

Patchmatch Stereo++	2.09 116	0.55 95	3.57 140	0.20 13	0.20 71	3.68 264	0.64 220	5.90 145	3.52 77	5.91 200	4.41 141	3.42 178	1.51 170	7.07 221	0.95 90	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 148	0.10 55
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	2.09 116	0.55 95	3.57 140	0.20 13	0.20 71	3.68 264	0.64 220	5.90 145	3.52 77	5.91 200	4.41 141	3.42 178	1.51 170	7.07 221	0.95 90	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 148	0.10 55

MoCha-V2	1.83 87	0.87 207	3.33 110	1.41 198	1.27 302	2.50 130	0.20 99	5.60 120	3.90 113	0.98 74	3.30 108	0.35 55	1.58 178	7.09 223	0.80 59	0.00 1	1.52 467	0.00 1	0.23 373	0.06 101	1.70 392

DLNR_Zeroshot_test	24.96 498	51.28 516	90.69 522	97.84 530	97.22 529	1.40 30	0.12 57	23.19 486	3.55 84	1.21 82	2.95 101	0.72 83	0.31 35	7.09 223	2.61 256	38.70 514	1.32 451	0.00 1	0.29 404	77.04 525	1.68 387

mms	1.31 43	0.88 209	2.06 22	0.25 32	0.79 224	1.50 37	0.08 40	3.29 17	2.51 29	0.53 31	3.09 103	0.34 53	0.26 21	7.11 225	0.59 25	0.00 1	0.43 320	0.00 1	0.00 1	0.21 301	2.32 449

IGEV-Stereo+	1.89 90	0.55 95	2.49 37	0.48 76	3.25 406	2.06 90	0.07 34	1.92 5	1.52 12	0.77 54	0.08 2	0.22 23	0.44 73	7.11 225	0.68 38	0.04 318	0.66 342	0.00 1	0.33 415	5.08 475	10.13 495

psm_up	4.33 337	1.34 307	4.43 214	2.27 332	2.62 387	5.29 328	3.30 397	11.49 343	6.89 265	8.05 319	8.06 265	10.09 369	11.10 438	7.12 227	3.76 297	0.24 411	0.01 123	0.00 1	0.00 1	0.20 290	0.37 193

ProNet	1.58 75	0.86 199	3.17 93	0.75 123	0.72 211	2.84 175	0.66 225	5.91 149	3.28 62	0.37 9	1.47 49	0.40 57	0.37 51	7.19 228	0.70 44	0.02 254	0.98 398	0.00 1	0.05 275	0.20 290	1.77 405

DMCA-RVC	3.59 278	1.98 383	8.68 394	2.30 338	1.48 325	3.54 248	0.55 192	8.40 250	5.43 195	9.37 370	5.90 190	8.34 339	3.21 242	7.19 228	4.46 326	0.06 343	0.11 251	0.08 418	0.02 241	0.21 301	0.40 199

DualNet (step1)	4.40 343	1.36 311	7.91 379	1.40 195	0.63 192	5.54 332	2.72 371	11.31 338	8.40 323	8.64 340	8.05 262	6.80 305	5.05 338	7.22 230	2.53 250	1.74 465	1.04 410	3.05 477	2.96 482	0.22 308	1.35 354

test_sample7	3.75 292	0.67 144	4.34 210	2.21 314	0.35 119	4.47 310	2.08 361	11.31 338	8.40 323	8.64 340	8.05 262	6.80 305	5.05 338	7.22 230	2.53 250	0.07 351	1.04 410	0.00 1	0.00 1	0.06 101	1.66 381

Selective-IGEV	1.56 74	0.34 10	2.13 25	0.77 124	0.76 221	2.36 116	0.52 184	6.80 195	3.08 52	0.53 31	3.34 109	0.26 34	0.31 35	7.24 232	0.73 51	0.01 157	0.80 361	0.00 1	0.14 324	0.08 133	1.01 314

dad	5.10 375	2.61 421	6.76 350	1.23 174	0.14 40	2.85 186	0.36 139	7.98 245	14.88 422	10.84 405	17.06 412	15.59 425	3.29 247	7.24 232	4.39 323	1.20 455	0.10 247	4.02 482	0.49 441	0.20 290	0.69 275

Pruner-Stereo	2.66 190	0.61 122	3.54 135	1.93 273	0.25 95	3.47 240	0.74 251	6.60 184	5.66 207	8.98 353	6.12 198	4.39 231	1.11 129	7.27 234	2.34 246	0.03 293	0.00 1	0.02 368	0.00 1	0.03 46	0.04 22

tg	2.18 130	1.13 270	2.74 60	0.84 134	0.13 36	4.33 305	0.05 22	6.21 167	4.90 173	4.06 148	5.30 175	2.55 147	0.92 116	7.28 235	0.99 96	0.00 1	0.60 337	0.00 1	0.00 1	0.37 382	1.12 331

UNet	4.19 329	0.87 207	7.18 363	2.00 290	3.22 405	9.55 402	0.31 131	10.11 301	6.22 230	7.98 311	6.82 224	10.42 372	5.77 361	7.28 235	5.83 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 170	0.12 68

iRaft-Stereo_20w	3.11 232	0.49 71	6.09 317	1.01 154	1.25 299	3.99 285	1.00 304	14.00 416	4.73 162	6.70 253	6.27 207	2.34 141	2.28 209	7.29 237	1.58 166	0.01 157	0.75 355	0.00 1	0.73 454	0.10 170	1.63 375

rvit_105_1	2.69 193	1.34 307	6.85 352	1.89 267	0.09 18	1.94 79	3.50 399	6.38 174	9.00 341	4.98 170	2.19 76	3.57 192	1.56 176	7.31 238	3.03 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 241	0.06 101	0.16 99

MM-Stereo_test1	1.90 94	0.63 130	2.65 52	1.43 201	0.56 181	2.37 117	0.54 188	5.36 107	5.81 214	4.00 147	1.78 63	0.42 62	0.83 113	7.32 239	1.28 143	0.00 1	1.03 409	0.00 1	0.00 1	0.35 376	1.64 376

HSM-Net_RVC	4.40 343	0.44 42	3.22 97	0.72 112	0.68 199	7.06 368	1.82 353	12.57 375	8.48 326	9.04 356	12.20 357	14.98 421	5.14 344	7.32 239	4.19 314	0.02 254	0.02 159	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.14 77
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
999	1.42 52	0.85 191	2.23 29	1.37 190	0.35 119	3.01 201	0.64 220	3.91 37	2.83 37	0.38 11	3.35 110	0.19 13	0.25 19	7.37 241	1.12 117	0.01 157	0.04 202	0.00 1	0.00 1	0.22 308	0.21 133

CFNet-ft	3.70 287	1.59 344	3.87 164	1.68 233	2.42 379	3.20 215	0.66 225	8.93 265	7.76 300	5.09 174	9.95 308	10.77 384	5.43 355	7.41 242	4.71 333	0.00 1	0.00 1	0.03 386	0.01 222	0.30 359	0.11 64

CFNet_RVC	3.70 287	1.59 344	3.87 164	1.68 233	2.42 379	3.20 215	0.66 225	8.92 264	7.76 300	5.09 174	9.95 308	10.77 384	5.43 355	7.41 242	4.71 333	0.00 1	0.00 1	0.03 386	0.01 222	0.30 359	0.11 64

IGEV-Stereo	1.51 67	0.81 178	2.69 57	0.60 91	0.69 202	2.77 168	0.79 260	4.88 77	2.99 49	0.82 65	1.25 40	0.31 43	0.42 63	7.43 244	0.85 69	0.00 1	0.83 362	0.00 1	0.17 338	0.12 201	1.85 417
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ff7	1.46 59	0.79 171	2.99 81	0.33 46	0.35 119	2.75 163	0.81 266	4.31 54	2.97 44	0.77 54	1.20 36	0.21 17	0.42 63	7.44 245	0.86 71	0.00 1	0.93 380	0.00 1	0.16 329	0.12 201	1.82 408

ffff	1.46 59	0.79 171	2.99 81	0.33 46	0.35 119	2.75 163	0.81 266	4.31 54	2.97 44	0.77 54	1.20 36	0.21 17	0.42 63	7.44 245	0.86 71	0.00 1	0.93 380	0.00 1	0.16 329	0.12 201	1.82 408

11t	1.46 59	0.79 171	2.99 81	0.33 46	0.35 119	2.75 163	0.81 266	4.31 54	2.97 44	0.77 54	1.20 36	0.21 17	0.42 63	7.44 245	0.87 76	0.00 1	0.93 380	0.00 1	0.16 329	0.12 201	1.82 408

anonymousdsp	1.51 67	0.81 178	2.70 58	0.60 91	0.69 202	2.76 167	0.79 260	4.86 73	3.00 50	0.82 65	1.25 40	0.31 43	0.42 63	7.44 245	0.81 63	0.00 1	0.83 362	0.00 1	0.17 338	0.12 201	1.85 417

ccc-4	1.46 59	0.79 171	2.99 81	0.33 46	0.35 119	2.75 163	0.81 266	4.31 54	2.97 44	0.77 54	1.20 36	0.21 17	0.42 63	7.44 245	0.86 71	0.00 1	0.93 380	0.00 1	0.16 329	0.12 201	1.82 408

ac_64	3.98 312	0.86 199	5.10 259	3.17 412	3.43 416	5.80 343	0.70 240	10.87 325	4.96 175	8.94 352	6.46 214	10.70 381	5.52 357	7.44 245	5.10 345	0.03 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 234	0.31 176

STTStereo	3.90 303	1.43 324	8.20 386	3.03 400	2.28 375	3.64 258	0.64 220	10.11 301	7.09 273	10.20 387	7.08 231	8.73 351	3.57 266	7.44 245	4.00 311	0.00 1	0.02 159	0.01 335	0.01 222	0.04 72	0.40 199

MyStereo07	1.64 78	1.15 272	2.61 47	1.28 180	1.49 326	2.63 145	0.45 160	6.45 179	2.94 41	1.10 78	1.61 52	0.29 40	0.60 92	7.45 252	0.80 59	0.01 157	1.27 449	0.00 1	0.25 379	0.11 183	0.42 214

AAGNet	3.50 269	0.49 71	3.38 114	1.91 270	0.41 143	3.66 259	1.02 305	5.14 89	5.16 182	9.65 380	7.75 250	4.91 249	6.23 373	7.45 252	12.73 446	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 90	0.06 37

DispNO	3.51 271	1.33 306	8.51 389	2.26 327	1.36 316	3.46 239	0.81 266	8.74 262	6.58 247	6.78 255	7.63 247	6.22 295	4.20 299	7.47 254	4.44 325	0.00 1	0.03 185	0.03 386	0.11 310	0.13 223	0.14 77

CRFU-Net	4.81 369	0.78 169	5.69 299	3.10 410	1.39 318	13.18 444	3.23 392	12.26 363	4.33 134	10.91 408	9.98 310	10.94 389	7.93 410	7.47 254	3.94 309	0.16 392	0.16 269	0.16 436	0.00 1	0.26 334	0.29 170

IPLG	2.63 189	1.09 260	5.67 298	0.73 115	0.31 108	3.00 200	0.25 116	6.84 197	6.02 219	7.93 308	6.31 208	1.91 129	1.72 186	7.47 254	2.53 250	0.01 157	0.01 123	0.00 1	0.00 1	0.29 356	0.58 243

RALCasStereoNet	2.39 163	1.73 361	3.59 145	2.38 350	2.69 390	2.84 175	0.18 92	5.29 96	4.94 174	2.45 105	5.62 185	2.22 139	0.79 112	7.48 257	1.63 176	0.00 1	1.75 470	0.00 1	0.00 1	0.14 234	2.03 434

test_xeample3	1.71 84	1.75 363	6.64 343	0.90 143	0.29 103	2.55 135	0.90 291	4.08 43	2.36 25	0.56 37	0.24 11	0.23 25	0.31 35	7.51 258	2.73 265	0.00 1	0.70 350	0.00 1	0.36 423	0.18 273	1.92 426

CBFPSM	5.12 376	1.48 333	16.22 458	1.81 255	1.14 281	11.16 426	2.90 378	7.99 246	6.75 259	6.55 239	5.00 159	15.05 423	8.78 421	7.52 259	8.90 399	0.04 318	0.02 159	0.00 1	0.00 1	0.42 391	0.67 274

test_sample5	3.34 251	0.65 135	5.17 263	2.10 296	0.49 155	3.31 226	0.17 88	11.91 352	7.47 289	6.91 258	9.15 283	3.61 193	3.37 257	7.53 260	3.06 277	0.02 254	0.85 368	0.00 1	0.10 303	0.07 120	0.90 300

DualNet	3.48 268	0.65 135	5.17 263	2.10 296	0.49 155	3.31 226	0.17 88	11.91 352	7.47 289	7.18 277	11.56 343	3.61 193	3.37 257	7.53 260	3.06 277	0.02 254	0.85 368	0.00 1	0.10 303	0.07 120	0.90 300

DRaft	3.83 300	0.65 135	3.39 116	0.22 25	0.16 52	4.67 315	1.30 330	5.82 137	4.86 172	10.26 390	21.65 440	3.24 168	8.62 420	7.53 260	3.76 297	0.05 333	0.10 247	0.00 1	0.14 324	0.12 201	0.16 99

IGEVStereo-DCA	1.54 70	1.71 356	2.99 81	0.73 115	0.24 91	2.69 154	0.81 266	4.31 54	2.97 44	0.73 52	0.16 5	0.23 25	0.32 42	7.57 263	2.72 263	0.00 1	0.49 329	0.00 1	0.16 329	0.17 263	1.82 408

rrr	1.64 78	1.71 356	6.31 331	0.73 115	0.24 91	2.69 154	0.92 296	4.25 49	1.75 15	0.73 52	0.16 5	0.23 25	0.32 42	7.57 263	2.72 263	0.00 1	0.49 329	0.00 1	0.20 356	0.17 263	1.68 387

LCNet	2.94 218	0.55 95	2.57 42	1.03 157	0.59 186	2.05 88	1.55 342	5.51 111	4.19 128	6.08 213	10.58 324	4.54 233	6.63 381	7.59 265	0.90 79	0.01 157	0.00 1	0.01 335	0.76 455	0.31 366	3.43 465

test_xeample	4.78 368	0.93 219	4.68 241	1.48 208	1.28 303	3.94 281	0.13 66	13.35 402	8.62 328	8.21 326	11.63 345	3.43 183	3.54 264	7.59 265	23.47 479	0.02 254	1.16 437	0.00 1	0.25 379	0.11 183	1.74 401

TestStereo	1.89 90	1.59 344	4.22 202	0.37 54	0.28 102	1.33 25	0.01 2	5.63 123	4.13 124	3.59 132	5.11 162	2.06 136	0.70 99	7.62 267	0.93 85	0.02 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.19 121

PSMNet-ADL	3.17 240	0.56 106	3.00 86	1.55 215	0.40 139	5.97 347	0.28 121	9.06 268	5.75 211	3.56 131	6.80 223	8.33 338	4.51 310	7.65 268	5.51 351	0.03 293	0.09 241	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.28 167

SCV_C0	1.89 90	0.92 217	4.30 207	0.85 135	1.06 265	2.33 113	0.10 48	7.61 233	4.42 143	1.05 76	2.20 77	0.26 34	0.43 71	7.70 269	1.08 112	0.02 254	1.05 412	0.00 1	0.21 362	0.17 263	1.97 429

ADLNet2	4.72 364	1.44 328	6.68 346	3.03 400	3.90 431	6.80 361	2.91 379	11.67 349	9.63 354	7.99 313	9.89 306	9.75 361	5.32 352	7.70 269	7.13 374	0.01 157	0.03 185	0.00 1	0.00 1	0.26 334	0.22 139

FTStereo	4.61 358	0.54 90	2.86 68	0.98 153	0.40 139	2.57 137	8.51 462	5.70 127	3.76 102	10.85 406	29.92 471	5.53 271	7.43 401	7.73 271	1.63 176	0.17 396	0.00 1	0.05 403	0.00 1	0.04 72	3.62 469

GMM-Stereo	3.42 265	0.39 21	3.24 100	0.87 138	0.50 158	2.26 105	4.73 418	5.64 124	3.81 103	7.08 269	16.57 407	6.13 290	3.62 270	7.74 272	1.40 156	0.05 333	0.00 1	0.00 1	0.04 271	0.12 201	4.24 474

iinet-f	6.21 392	2.11 389	28.74 493	2.13 300	1.38 317	11.62 430	1.49 339	7.64 236	7.19 280	7.77 303	14.38 385	10.49 373	7.79 407	7.76 273	12.90 448	0.03 293	0.03 185	0.05 403	0.00 1	0.67 421	0.12 68

ASMatch	3.41 263	0.62 128	3.59 145	1.99 287	0.48 152	1.91 77	0.66 225	7.01 202	4.43 144	6.25 217	22.02 444	4.56 235	4.72 325	7.78 274	1.85 200	0.01 157	0.01 123	0.00 1	0.03 253	0.02 16	0.21 133

hknet	3.56 274	0.66 139	5.82 304	0.70 109	1.19 288	6.97 364	1.58 343	9.93 296	7.76 300	6.50 232	6.23 202	9.53 357	2.81 232	7.84 275	3.39 287	0.01 157	0.03 185	0.03 386	0.00 1	0.06 101	0.14 77

HGLStereo	4.58 355	1.04 254	6.02 314	3.30 421	5.14 463	6.36 353	0.71 242	11.04 330	7.60 297	8.04 317	12.85 371	6.90 311	8.51 418	7.85 276	5.93 355	0.02 254	0.02 159	0.00 1	0.00 1	0.14 234	0.15 90

DEmStereo	3.86 301	0.54 90	4.04 187	0.26 36	0.17 55	5.17 327	2.45 368	4.70 67	4.34 138	8.37 330	19.94 434	5.06 258	10.13 433	7.86 277	3.93 308	0.01 157	0.01 123	0.01 335	0.00 1	0.03 46	0.10 55

Prome-Stereo	3.73 290	0.39 21	2.62 49	1.05 158	0.52 169	2.06 90	4.58 415	4.88 77	3.95 116	9.34 369	20.39 436	4.03 209	7.02 391	7.86 277	1.31 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 120	4.52 475

MyStereo04	3.29 246	1.15 272	6.64 343	1.28 180	1.49 326	2.63 145	0.45 160	10.57 317	13.30 411	4.41 158	3.90 130	3.06 163	3.56 265	7.87 279	3.35 286	0.01 157	1.27 449	0.00 1	0.25 379	0.11 183	0.42 214

MMNet	4.44 347	1.37 316	6.26 328	1.73 245	1.64 330	10.51 419	0.61 211	9.27 280	9.66 356	9.55 375	9.22 284	7.40 320	6.52 379	7.90 280	6.98 370	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 234	0.10 55

KYRaft	3.68 284	0.43 33	2.53 40	0.89 141	0.49 155	2.28 110	3.89 401	5.30 97	3.82 105	8.99 355	19.28 431	6.54 301	4.96 333	7.92 281	0.96 93	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.01 222	0.06 101	5.17 476

NLCA_NET_v2_RVC	4.11 321	1.53 339	6.87 353	3.04 402	3.33 410	4.34 306	0.59 206	11.36 341	7.92 308	8.98 353	7.98 260	9.72 360	3.82 278	7.92 281	4.43 324	0.15 387	0.02 159	0.03 386	0.03 253	0.07 120	0.14 77
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DFGA-Net	3.09 231	2.73 425	9.21 410	1.79 251	0.47 151	3.30 224	0.20 99	7.49 229	6.20 228	5.54 192	6.42 213	2.17 138	1.12 130	7.96 283	6.56 366	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 395	0.17 107

SCV	2.06 108	0.84 188	3.74 153	3.56 430	1.22 294	2.30 111	0.76 256	7.87 242	3.29 63	0.59 39	2.83 95	0.67 82	0.58 90	8.00 284	0.91 82	0.00 1	0.89 376	0.00 1	0.48 439	0.41 390	2.18 443

Consistency-Raft	9.58 448	5.11 460	13.00 438	5.61 467	8.92 483	4.03 288	5.07 424	19.73 468	24.90 470	11.32 418	29.86 469	13.36 410	6.16 370	8.00 284	13.47 453	0.67 443	0.34 306	1.81 473	4.36 492	12.23 488	3.62 469

THIR-Stereo	3.94 307	1.12 268	3.06 88	0.23 27	0.13 36	4.17 294	6.40 439	5.83 138	4.54 150	10.46 395	16.98 411	6.49 300	7.44 402	8.00 284	3.58 289	0.01 157	0.07 230	0.07 412	0.00 1	0.14 234	0.06 37

FADNet-RVC-Resample	4.11 321	2.25 395	13.88 444	1.64 222	0.66 197	5.91 346	2.34 366	10.87 325	9.09 343	6.53 237	4.34 138	5.69 279	4.71 324	8.01 287	4.64 332	0.18 400	0.22 285	0.17 441	0.12 316	0.46 401	0.59 246

test_sample6	3.60 279	0.66 139	5.27 267	2.23 318	0.48 152	3.25 219	0.21 104	11.94 355	7.53 294	7.18 277	11.56 343	3.99 207	3.86 282	8.03 288	3.88 304	0.03 293	0.83 362	0.00 1	0.09 296	0.07 120	0.86 297

PSM-AAD	3.43 267	0.31 7	2.16 26	0.80 128	0.57 182	2.53 134	5.97 430	5.53 113	3.98 119	11.00 410	11.90 351	2.93 157	9.36 429	8.03 288	1.00 99	0.01 157	0.01 123	0.00 1	0.00 1	0.06 101	2.39 451

HCRNet	2.74 202	0.83 185	4.19 199	0.45 69	3.31 409	2.18 101	0.22 106	7.59 230	5.76 212	6.08 213	4.89 155	5.21 261	2.74 227	8.04 290	3.10 279	0.00 1	0.02 159	0.00 1	0.00 1	0.10 170	0.09 50

PFNet+	2.52 175	0.47 57	4.97 254	0.95 150	0.18 59	3.12 209	0.73 247	4.98 81	6.97 270	7.95 309	6.38 212	2.51 145	1.18 143	8.05 291	1.82 198	0.03 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.05 28

xxxx	5.16 378	0.86 199	4.86 248	1.96 281	1.22 294	7.56 379	0.07 34	14.67 425	9.15 346	6.55 239	9.87 305	9.30 355	3.47 262	8.07 292	22.20 474	0.05 333	1.16 437	0.00 1	0.26 392	0.10 170	1.76 404

fast-acv-ft	6.00 389	1.95 380	7.88 378	2.35 346	1.85 349	13.61 447	1.76 352	8.44 251	10.12 360	11.22 415	20.57 437	14.41 419	7.55 404	8.11 293	8.83 397	0.10 373	0.09 241	0.16 436	0.07 283	0.68 423	0.35 189

delet	4.59 357	1.12 268	5.93 310	1.37 190	3.73 426	10.48 417	3.90 402	10.51 314	9.17 347	8.87 350	9.74 304	8.37 340	3.74 277	8.12 294	6.36 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 301	0.12 68

hitnet-ft	3.95 309	1.16 274	3.92 174	0.89 141	0.73 213	4.88 322	0.54 188	9.78 291	7.91 307	7.42 293	10.24 313	12.50 407	4.84 328	8.15 295	5.56 352	0.03 293	0.00 1	0.06 407	0.00 1	0.24 325	0.12 68

ACV-stereo	4.65 360	1.22 289	10.49 427	2.22 315	1.05 263	12.62 440	1.24 324	6.70 192	7.36 288	3.22 124	5.18 164	16.59 434	10.02 431	8.18 296	6.19 362	0.06 343	0.14 265	0.01 335	0.00 1	0.12 201	0.40 199

ffm	3.41 263	0.98 240	7.03 357	1.64 222	1.07 266	2.84 175	0.47 164	5.55 115	10.56 369	6.68 248	9.59 299	5.66 275	3.87 283	8.20 297	0.68 38	0.00 1	1.13 424	0.00 1	0.19 347	0.11 183	1.88 421

tt1	2.53 176	0.91 214	3.53 133	2.92 393	0.53 172	5.60 336	0.61 211	5.55 115	10.56 369	1.54 90	3.54 122	0.34 53	3.00 236	8.20 297	0.68 38	0.00 1	1.13 424	0.00 1	0.03 253	0.11 183	1.88 421

ACVNet-DCA	2.41 165	0.93 219	3.39 116	3.05 403	0.39 134	5.69 339	0.55 192	9.15 273	4.33 134	1.42 85	3.48 115	0.33 49	3.65 271	8.26 299	0.70 44	0.00 1	1.14 431	0.00 1	0.03 253	0.09 148	1.65 377

xx1	2.73 201	0.93 219	3.39 116	3.05 403	0.39 134	5.69 339	0.55 192	5.34 100	10.76 375	1.42 85	3.48 115	4.63 239	2.83 233	8.26 299	0.70 44	0.00 1	1.14 431	0.00 1	0.25 379	0.09 148	1.65 377

cc1	2.56 181	0.93 219	3.39 116	3.05 403	0.39 134	5.69 339	0.55 192	5.34 100	10.76 375	1.42 85	3.48 115	0.33 49	3.65 271	8.26 299	0.70 44	0.00 1	1.14 431	0.00 1	0.03 253	0.12 201	1.89 424

222	5.93 387	0.88 209	4.58 233	1.76 249	0.98 254	6.02 348	0.08 40	14.45 422	8.89 336	9.53 373	11.77 349	3.88 202	4.23 302	8.26 299	39.96 508	0.03 293	1.12 421	0.00 1	0.24 375	0.11 183	1.73 398

RAFT-345	3.36 256	0.55 95	3.43 124	1.23 174	0.21 80	2.62 143	0.46 162	3.91 37	6.34 234	7.46 295	24.49 454	4.19 219	1.74 189	8.27 303	2.25 236	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.02 6

test_5	3.16 239	1.18 277	4.96 253	2.33 344	3.10 402	4.51 311	1.27 326	7.47 228	7.61 298	3.00 119	7.38 241	5.37 267	4.06 292	8.28 304	1.54 163	0.00 1	0.34 306	0.00 1	0.02 241	0.21 301	0.62 256

CrosDoStereo	4.05 317	0.71 160	3.52 130	0.51 79	0.20 71	3.25 219	11.21 474	6.34 171	4.96 175	9.04 356	16.44 403	4.92 250	7.28 396	8.29 305	3.84 302	0.00 1	0.02 159	0.01 335	0.00 1	0.18 273	0.19 121

DeepStereo_LL	4.05 317	0.71 160	3.52 130	0.51 79	0.20 71	3.25 219	11.21 474	6.34 171	4.96 175	9.04 356	16.44 403	4.92 250	7.28 396	8.29 305	3.84 302	0.00 1	0.02 159	0.01 335	0.00 1	0.18 273	0.19 121

iResNetv2_ROB	4.72 364	2.26 397	8.87 402	3.20 415	1.25 299	4.32 303	1.73 350	14.22 420	10.62 372	10.53 397	12.13 356	7.77 326	5.54 358	8.29 305	2.76 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 391	0.55 238

RAFT-RH_RVC	4.04 315	0.69 149	3.59 145	1.91 270	0.43 146	3.11 207	0.13 66	3.80 34	6.60 248	11.26 416	31.68 477	5.20 260	1.66 180	8.30 308	2.27 239	0.09 369	0.00 1	0.00 1	0.03 253	0.03 46	0.02 6

NOSS_ROB	3.67 282	0.86 199	3.81 160	2.53 367	1.11 276	6.10 349	0.72 245	11.08 332	12.36 398	5.45 187	8.91 277	5.65 274	2.09 199	8.30 308	3.16 282	0.20 404	0.07 230	0.00 1	0.00 1	0.11 183	0.80 291

NRIStereo	2.27 146	0.52 84	3.35 113	1.26 177	0.17 55	3.04 203	0.84 275	5.96 152	3.74 97	6.27 219	3.44 111	4.13 215	1.80 191	8.31 310	2.11 224	0.00 1	0.10 247	0.00 1	0.00 1	0.12 201	0.20 127

MIM_Stereo	2.83 205	1.20 287	5.27 267	1.41 198	1.16 284	3.07 204	0.33 136	6.67 187	3.95 116	5.17 179	10.11 311	4.25 225	1.73 188	8.32 311	1.64 180	0.00 1	0.36 312	0.00 1	0.01 222	0.22 308	1.69 389

UDG	9.12 443	10.06 482	6.35 333	10.06 480	9.64 484	10.48 417	2.33 365	12.73 378	10.19 361	8.33 329	10.27 314	16.70 435	10.47 434	8.33 312	9.07 403	4.28 478	2.59 484	18.90 495	3.83 489	11.35 487	6.50 482

MyStereo05	3.24 243	1.05 256	5.93 310	1.39 193	1.20 291	2.57 137	0.10 48	9.11 272	13.17 410	6.45 230	3.86 129	3.20 167	3.26 246	8.35 313	3.02 274	0.01 157	1.24 446	0.00 1	0.21 362	0.13 223	0.50 227

TransformOpticalFlow	3.50 269	0.83 185	4.85 247	1.09 160	0.31 108	3.52 246	0.14 76	10.32 305	8.02 311	5.78 194	13.25 373	6.63 302	4.91 330	8.36 314	1.63 176	0.00 1	0.01 123	0.01 335	0.00 1	0.06 101	0.24 155

STrans-v2	3.55 273	0.94 229	5.06 258	0.32 40	0.60 187	2.97 198	1.15 318	11.08 332	7.97 310	6.01 208	10.93 332	6.65 303	6.86 386	8.37 315	1.66 185	0.00 1	0.01 123	0.00 1	0.00 1	0.04 72	0.39 198

iRaft-Stereo_5w	3.20 241	1.27 296	5.27 267	0.27 38	0.99 255	2.71 157	0.58 201	5.75 130	5.85 215	3.03 121	7.88 255	10.08 367	4.08 295	8.40 316	6.09 357	0.00 1	0.25 295	0.00 1	0.12 316	0.31 366	0.95 309

NF-Stereo	2.38 156	0.48 63	3.88 169	2.17 307	0.11 23	3.43 234	0.42 154	7.08 213	3.75 99	6.91 258	5.29 170	2.65 151	1.33 155	8.40 316	1.67 188	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.02 6

OCTAStereo	2.38 156	0.48 63	3.90 171	2.16 302	0.11 23	3.42 232	0.42 154	7.06 208	3.74 97	6.91 258	5.26 166	2.63 150	1.32 153	8.41 318	1.70 191	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.01 1

RE-Stereo	2.38 156	0.48 63	3.91 172	2.17 307	0.11 23	3.43 234	0.42 154	7.07 210	3.75 99	6.91 258	5.26 166	2.62 148	1.33 155	8.41 318	1.72 193	0.01 157	0.00 1	0.01 335	0.00 1	0.03 46	0.01 1

TVStereo	2.38 156	0.48 63	3.91 172	2.17 307	0.11 23	3.43 234	0.42 154	7.07 210	3.75 99	6.91 258	5.26 166	2.62 148	1.33 155	8.41 318	1.72 193	0.01 157	0.00 1	0.01 335	0.00 1	0.03 46	0.01 1

IRAFT_RVC	2.98 224	0.66 139	4.23 203	2.20 311	0.40 139	2.91 193	5.04 423	7.03 206	4.21 129	6.59 242	5.52 181	5.02 257	4.77 326	8.41 318	2.30 245	0.01 157	0.17 273	0.01 335	0.00 1	0.03 46	0.05 28

CSP-Net	4.40 343	1.70 354	4.90 250	1.82 258	1.04 262	12.96 442	2.25 364	13.75 412	6.34 234	9.64 377	8.99 279	8.31 337	3.24 244	8.45 322	4.32 321	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 320	0.06 37

PFNet	3.06 228	0.59 118	6.13 319	2.26 327	0.84 233	3.08 205	0.73 247	7.38 224	5.35 188	10.20 387	6.06 196	4.72 241	2.10 202	8.47 323	2.25 236	0.19 401	0.06 217	0.00 1	0.11 310	0.20 290	0.42 214

DRN-Test	6.23 393	1.51 335	7.53 372	3.07 408	3.69 423	12.17 437	3.23 392	20.80 478	11.11 386	12.64 429	13.02 372	10.91 388	5.26 346	8.49 324	10.12 418	0.05 333	0.05 211	0.04 396	0.04 271	0.28 348	0.65 263

YMNet	5.84 385	2.29 404	10.08 421	3.80 438	4.45 445	10.40 414	0.88 289	10.81 322	7.17 278	14.28 445	16.67 408	11.58 395	4.41 305	8.51 325	9.37 408	0.12 379	0.35 310	0.11 421	0.08 286	0.79 433	0.62 256

YMNet_1	5.84 385	2.29 404	10.08 421	3.80 438	4.45 445	10.40 414	0.88 289	10.81 322	7.17 278	14.28 445	16.67 408	11.58 395	4.41 305	8.51 325	9.37 408	0.12 379	0.35 310	0.11 421	0.08 286	0.79 433	0.62 256

LMCR-Stereo	3.92 305	1.96 381	4.92 251	2.85 391	0.23 90	7.88 381	1.47 337	12.52 374	5.39 192	8.71 344	10.65 326	1.90 128	5.04 337	8.53 327	4.89 337	1.05 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 391	0.05 28

S-Stereo	6.85 406	0.93 219	10.76 428	3.34 422	3.51 418	6.55 357	6.01 433	13.75 412	23.86 466	9.65 380	15.54 394	11.81 400	8.24 413	8.59 328	11.23 432	0.13 382	0.16 269	0.00 1	0.42 433	0.14 234	2.39 451

ARAFT	3.32 249	1.74 362	7.92 382	0.64 97	0.15 47	4.45 308	2.89 377	8.20 248	6.30 232	9.23 365	7.12 235	5.58 272	1.24 151	8.60 329	1.69 190	0.01 157	0.03 185	0.00 1	0.00 1	0.35 376	0.35 189

UPFNet	4.17 327	0.83 185	5.51 283	2.49 361	3.36 413	7.13 371	2.60 369	10.52 316	7.16 276	8.76 347	7.83 253	7.85 330	3.41 260	8.60 329	7.04 373	0.01 157	0.02 159	0.00 1	0.00 1	0.12 201	0.17 107

StereoDRNet-Refined	4.84 371	0.96 234	5.13 260	2.22 315	0.46 149	9.10 398	0.16 84	10.72 320	9.40 352	13.41 437	12.50 361	10.02 366	4.58 317	8.60 329	8.71 396	0.01 157	0.00 1	0.01 335	0.05 275	0.24 325	0.53 235
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MSKI-zero shot	2.23 140	0.49 71	2.49 37	1.60 218	0.81 229	2.69 154	0.29 123	6.82 196	2.50 28	4.37 157	7.61 246	3.65 196	0.26 21	8.62 332	0.63 33	0.01 157	1.09 417	0.00 1	0.25 379	0.03 46	0.46 222

UGAM-zero	3.92 305	0.49 71	5.26 266	1.17 168	0.89 239	4.00 286	0.47 164	12.42 370	3.62 90	5.46 188	5.86 187	15.76 427	8.92 426	8.63 333	2.44 248	0.00 1	0.84 366	0.00 1	0.89 458	0.03 46	1.27 347

StereoDRNet	6.02 391	2.40 412	8.22 387	3.43 424	4.43 444	10.57 420	4.21 407	19.44 464	11.24 389	12.86 430	8.06 265	11.64 398	4.79 327	8.65 334	9.32 407	0.01 157	0.10 247	0.00 1	0.03 253	0.34 374	0.69 275

DN-CSS_ROB	3.00 226	2.14 391	7.33 365	2.67 377	0.78 223	3.13 210	0.07 34	6.68 191	4.22 130	5.51 190	12.12 354	2.33 140	1.21 149	8.69 335	2.51 249	0.03 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 391	0.15 90

PSMNet_ROB	5.41 381	2.45 413	7.39 368	2.36 348	1.90 353	10.11 410	6.54 442	16.32 442	7.59 296	6.84 257	10.83 330	12.06 404	4.13 296	8.73 336	10.24 420	0.02 254	0.01 123	0.01 335	0.11 310	0.26 334	0.40 199

PSMNet-RUCA	6.00 389	5.79 465	14.15 447	10.30 482	7.63 476	6.94 363	1.89 354	12.74 379	10.95 381	4.10 151	11.72 347	4.77 242	1.72 186	8.74 337	5.09 344	1.88 469	0.12 255	4.77 483	0.71 453	5.10 476	0.82 293

RAFT_R40	2.83 205	0.46 51	3.85 161	1.38 192	0.32 114	3.78 272	0.97 299	6.16 162	4.82 170	9.74 382	6.35 211	4.96 253	3.94 290	8.78 338	1.05 107	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 72	0.03 13

iResNet	4.04 315	1.46 332	8.72 396	3.25 418	0.36 125	4.54 313	0.47 164	9.06 268	10.40 367	7.98 311	12.82 370	4.06 212	3.22 243	8.82 339	4.95 340	0.03 293	0.01 123	0.00 1	0.00 1	0.14 234	0.55 238

RAFT+CT+SA	2.59 184	1.19 279	3.55 137	1.09 160	2.21 369	3.14 212	0.90 291	7.59 230	5.65 203	2.76 111	8.21 269	2.04 134	1.57 177	8.84 340	1.31 147	0.02 254	0.34 306	0.00 1	0.38 426	0.22 308	0.73 283

SST-Stereo	2.86 208	0.45 47	3.64 149	1.46 204	0.36 125	3.94 281	0.80 262	6.07 158	4.46 145	10.96 409	6.21 201	4.94 252	4.14 297	8.85 341	0.93 85	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 72	0.03 13

FADNet	4.55 351	2.35 410	13.60 442	1.87 263	0.80 227	4.74 319	0.75 254	14.47 423	12.41 399	4.07 149	5.45 179	9.64 358	5.03 335	8.86 342	4.82 336	0.20 404	0.04 202	0.07 412	0.05 275	1.27 449	0.40 199

PSM-softLoss	2.38 156	0.48 63	4.28 204	1.94 275	0.19 63	2.73 160	0.38 144	6.67 187	3.50 70	6.33 222	6.33 209	2.93 157	0.97 120	8.90 343	1.88 203	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.03 13

KMStereo	2.38 156	0.48 63	4.28 204	1.94 275	0.19 63	2.73 160	0.38 144	6.67 187	3.50 70	6.33 222	6.33 209	2.93 157	0.97 120	8.90 343	1.88 203	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.03 13

DeepPruner_ROB	3.82 299	1.87 369	5.65 296	1.31 184	1.64 330	3.62 256	0.81 266	14.47 423	5.03 180	8.03 316	10.78 329	6.95 313	2.26 206	8.92 345	4.32 321	0.07 351	0.03 185	0.00 1	0.01 222	0.37 382	0.29 170

HH	2.88 211	0.82 182	4.07 190	1.71 239	0.54 176	4.71 316	0.69 235	8.72 260	3.57 85	1.80 95	6.49 216	7.81 327	3.92 288	8.93 346	0.99 96	0.00 1	1.06 413	0.00 1	0.03 253	0.05 90	1.69 389

HanStereo	2.88 211	0.82 182	4.07 190	1.71 239	0.54 176	4.71 316	0.69 235	8.72 260	3.57 85	1.80 95	6.49 216	7.81 327	3.92 288	8.93 346	0.99 96	0.00 1	1.06 413	0.00 1	0.03 253	0.05 90	1.69 389

iResNet_ROB	4.67 362	1.77 366	5.93 310	2.47 360	0.95 251	3.78 272	0.36 139	15.65 435	17.36 439	8.75 346	11.23 336	7.05 315	4.60 319	8.94 348	4.23 317	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 254	0.15 90

ADCRef	7.76 425	2.31 407	19.09 469	2.82 387	3.29 408	11.88 433	3.06 385	11.52 345	10.89 379	13.69 440	25.85 461	8.20 333	8.89 424	8.95 349	22.66 475	0.16 392	0.08 234	0.16 436	0.34 419	0.47 403	0.91 303

Wz-Net-LNSev	7.12 414	2.75 426	18.64 466	1.70 238	4.16 439	12.79 441	6.72 444	13.74 411	13.57 413	11.14 414	17.31 418	11.90 403	8.50 417	8.96 350	9.94 415	0.00 1	0.01 123	0.00 1	0.00 1	0.18 273	0.34 184

CFNet	4.03 314	1.97 382	6.30 330	2.70 379	1.64 330	5.41 331	0.22 106	12.14 361	10.28 362	5.24 180	11.15 334	6.43 297	3.70 274	8.97 351	4.01 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 359	0.13 73

DDVS	3.79 297	0.66 139	5.66 297	2.27 332	1.28 303	6.48 356	0.47 164	9.33 284	4.35 139	7.29 287	7.71 248	12.49 406	2.21 204	9.01 352	5.16 346	0.08 358	0.20 282	0.01 335	0.00 1	0.14 234	1.03 321

ITSA-stereo	4.02 313	0.73 165	4.51 222	2.16 302	0.31 108	3.58 250	0.70 240	13.77 414	15.84 432	7.13 273	6.59 218	4.25 225	3.48 263	9.04 353	6.12 359	0.09 369	0.08 234	0.11 421	0.10 303	0.19 280	1.54 366

DisPM	2.59 184	0.47 57	4.32 208	1.89 267	0.20 71	3.42 232	0.63 217	5.56 118	5.60 201	8.66 343	7.05 230	2.82 155	1.03 125	9.05 354	1.07 111	0.02 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.04 22

DAS	4.18 328	0.53 86	6.20 323	2.20 311	3.69 423	2.78 169	3.12 387	8.69 258	10.29 363	9.39 371	12.80 368	4.58 236	7.20 394	9.08 355	2.70 261	0.02 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 72	0.34 184

PS-NSSS	4.22 331	2.53 416	5.89 308	1.01 154	2.93 395	4.05 292	1.93 356	11.44 342	8.94 338	7.14 274	14.70 390	4.96 253	2.60 222	9.09 356	3.92 306	0.40 428	0.04 202	0.83 463	0.00 1	1.09 442	1.02 318

GEStereo_RVC	3.95 309	1.21 288	6.13 319	2.30 338	1.22 294	4.29 301	2.96 381	12.39 368	8.24 317	7.25 284	6.79 222	7.58 323	4.22 301	9.16 357	4.56 329	0.04 318	0.01 123	0.02 368	0.02 241	0.19 280	0.42 214

HSM	4.25 335	1.10 261	4.14 192	1.78 250	2.14 367	6.67 360	1.08 313	12.92 386	6.90 266	7.06 267	8.17 268	14.17 416	6.03 368	9.16 357	3.11 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 148	0.41 209

RAFT + AFF	4.63 359	2.28 401	7.43 371	1.51 210	2.38 377	5.81 344	6.49 441	10.74 321	8.53 327	7.75 302	8.95 278	7.47 321	6.68 385	9.17 359	5.06 342	0.08 358	0.47 327	0.00 1	0.01 222	0.66 420	1.03 321

G2L-Stereo	3.74 291	1.56 340	5.82 304	1.71 239	2.04 364	2.87 188	0.58 201	9.79 292	6.49 244	7.82 305	7.97 259	8.57 348	2.36 213	9.19 360	7.45 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 334	0.40 199

G2L-Stereo_aug	4.56 353	0.93 219	5.89 308	2.26 327	1.19 288	4.79 320	0.41 151	8.66 256	13.86 417	10.26 390	11.34 338	11.08 392	5.67 360	9.22 361	5.33 348	0.00 1	0.01 123	0.00 1	0.00 1	0.19 280	0.18 111

FAT-Stereo	6.98 411	0.79 171	7.57 373	2.54 370	1.80 343	6.16 350	4.33 412	19.16 463	18.82 447	10.75 402	17.08 413	18.23 447	13.56 452	9.25 362	8.44 389	0.03 293	0.16 269	0.01 335	0.10 303	0.14 234	0.65 263

HBP-ISP	4.37 341	1.56 340	4.59 234	2.23 318	1.29 308	7.87 380	3.96 404	11.80 351	10.91 380	8.06 321	14.45 387	3.38 175	4.87 329	9.27 363	2.53 250	0.14 385	0.06 217	0.00 1	0.01 222	0.08 133	0.30 174

TCMNet	5.54 383	2.53 416	10.92 429	4.50 459	6.58 470	8.90 396	1.31 331	11.59 347	8.68 330	7.24 282	12.74 367	8.37 340	4.65 321	9.30 364	10.83 430	0.11 377	0.19 276	0.31 453	0.09 296	0.84 438	1.07 323

AACVNet	3.71 289	1.63 347	4.89 249	3.80 438	0.62 190	3.25 219	0.30 130	9.47 286	3.81 103	6.34 225	10.74 328	10.52 374	4.92 331	9.31 365	3.88 304	0.03 293	0.01 123	0.00 1	0.00 1	0.34 374	0.28 167

aanetorigin	9.02 441	3.75 447	28.68 492	2.16 302	3.86 429	5.84 345	5.40 428	5.93 150	10.39 366	28.12 482	31.02 476	15.98 428	13.74 454	9.38 366	12.55 444	0.25 414	0.22 285	0.22 448	0.24 375	1.24 447	1.47 360

raft_robust	2.91 214	1.71 356	3.42 123	1.36 187	0.57 182	1.53 42	0.12 57	7.06 208	9.09 343	6.96 265	7.21 236	4.43 232	2.09 199	9.40 367	1.61 171	0.03 293	0.93 380	0.00 1	0.21 362	0.17 263	0.38 196

TestStereo1	3.12 234	1.34 307	4.67 239	3.47 427	0.71 208	2.50 130	1.45 335	7.27 217	8.71 331	4.91 167	9.28 289	2.34 141	3.61 268	9.44 368	1.62 173	0.00 1	0.33 304	0.00 1	0.00 1	0.30 359	0.40 199

SA-5K	3.12 234	1.34 307	4.67 239	3.47 427	0.71 208	2.50 130	1.45 335	7.27 217	8.71 331	4.91 167	9.28 289	2.34 141	3.61 268	9.44 368	1.62 173	0.00 1	0.33 304	0.00 1	0.00 1	0.30 359	0.40 199

CBMV_ROB	4.66 361	0.85 191	3.94 176	1.64 222	0.75 218	8.38 390	1.90 355	11.19 334	10.36 365	9.20 364	15.21 392	7.28 317	6.99 390	9.48 370	5.24 347	0.04 318	0.05 211	0.00 1	0.00 1	0.07 120	0.64 262

DDUNet	10.03 452	12.17 488	8.24 388	13.02 488	11.73 490	10.32 413	3.76 400	12.27 364	8.35 321	9.64 377	13.89 381	16.48 431	6.67 384	9.50 371	7.00 371	6.80 484	3.45 496	21.10 496	4.33 491	12.78 491	9.12 488

CVANet_RVC	4.68 363	1.93 377	5.57 292	2.61 373	1.86 351	4.12 293	4.94 421	12.11 358	9.29 348	8.05 319	11.08 333	10.28 370	6.48 378	9.52 372	3.19 285	0.45 432	0.01 123	0.00 1	0.12 316	0.23 320	1.75 402

ttt	4.41 346	0.70 156	3.95 178	2.53 367	2.01 360	4.34 306	0.41 151	13.09 396	11.69 394	7.20 280	12.20 357	4.15 217	3.35 256	9.54 373	10.11 417	0.07 351	1.11 420	0.00 1	0.19 347	0.10 170	1.47 360

Sa-1000	3.81 298	1.26 294	4.64 237	2.29 337	0.55 180	3.51 243	1.58 343	8.37 249	9.13 345	7.97 310	17.42 419	3.98 206	2.76 229	9.61 374	1.68 189	0.00 1	0.69 348	0.00 1	0.18 344	0.23 320	0.27 163

OMP-Stereo	3.15 237	1.19 279	3.49 128	4.34 455	0.51 165	2.20 102	1.21 320	6.67 187	6.52 245	7.99 313	6.24 206	8.38 343	2.44 216	9.65 375	1.92 209	0.01 157	0.02 159	0.00 1	0.00 1	0.08 133	0.15 90

SMFormer	3.94 307	0.69 149	4.55 228	1.97 282	0.15 47	2.84 175	0.29 123	13.06 392	11.10 382	7.69 298	10.45 318	4.77 242	4.52 311	9.68 376	4.89 337	0.08 358	0.97 392	0.00 1	0.16 329	0.11 183	0.92 305

tta	3.96 311	0.69 149	4.55 228	1.97 282	0.15 47	2.84 175	0.29 123	13.06 392	11.10 382	7.69 298	10.45 318	4.77 242	4.52 311	9.68 376	4.89 337	0.08 358	0.97 392	0.00 1	0.16 329	0.13 223	1.24 341

qqq1	3.78 295	0.69 149	4.55 228	1.97 282	0.15 47	2.84 175	0.29 123	13.06 392	11.10 382	7.69 298	10.45 318	4.77 242	4.52 311	9.68 376	1.24 139	0.08 358	0.97 392	0.00 1	0.12 316	0.13 223	1.24 341

fff1	3.78 295	0.69 149	4.55 228	1.97 282	0.15 47	2.84 175	0.29 123	13.06 392	11.10 382	7.69 298	10.45 318	4.77 242	4.52 311	9.68 376	1.24 139	0.08 358	0.97 392	0.00 1	0.12 316	0.13 223	1.24 341

Syn2CoEx	6.70 404	3.69 446	12.14 435	2.78 383	1.68 336	8.36 388	3.21 391	18.59 457	12.66 402	8.86 349	20.79 438	10.52 374	10.54 435	9.68 376	8.70 395	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 425	1.00 313

IIG-Stereo	3.28 245	0.98 240	3.57 140	4.14 447	0.22 87	2.56 136	0.71 242	7.04 207	6.10 222	8.49 336	9.38 295	7.82 329	2.73 226	9.69 381	1.99 216	0.02 254	0.02 159	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.14 77

SepStereo	4.22 331	0.53 86	6.20 323	2.20 311	3.69 423	2.78 169	3.12 387	8.69 258	10.29 363	9.39 371	12.80 368	4.58 236	7.20 394	9.74 382	2.70 261	0.02 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 72	0.34 184

TDLM	4.58 355	1.79 368	5.03 257	2.45 358	1.32 313	4.04 290	7.15 452	11.60 348	11.46 391	6.91 258	12.69 366	5.94 287	5.03 335	9.74 382	3.80 301	0.67 443	0.00 1	0.01 335	0.05 275	0.23 320	1.78 406

DLCB_ROB	4.87 372	1.45 331	4.75 245	2.52 366	1.13 280	6.25 352	3.01 383	10.44 311	8.34 320	11.05 412	13.43 375	14.04 414	3.90 287	9.74 382	6.80 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 133	0.37 193

CBMV	5.97 388	1.52 337	4.51 222	1.99 287	0.53 172	10.02 408	6.94 449	13.27 400	13.80 416	13.08 435	15.93 399	11.36 393	8.11 412	9.82 385	7.27 375	0.08 358	0.15 267	0.00 1	0.00 1	0.30 359	0.74 286
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GwcNet	6.95 408	2.89 432	13.32 440	2.82 387	5.53 465	11.76 431	2.14 363	14.95 428	17.69 442	10.83 404	18.14 427	10.83 386	6.66 383	9.83 386	10.19 419	0.03 293	0.06 217	0.03 386	0.08 286	0.64 418	0.66 271

GCST	9.50 447	17.91 492	6.18 322	53.02 515	11.57 489	10.95 424	0.20 99	7.71 239	7.12 275	9.83 383	4.71 152	4.87 248	1.49 165	9.87 387	2.06 221	8.70 488	0.07 230	22.79 497	0.40 429	6.66 481	3.86 472

FADNet-RVC	4.36 339	2.62 423	14.51 451	2.01 291	0.44 148	4.27 299	1.27 326	12.61 376	7.89 305	3.76 138	4.05 133	10.63 378	4.34 304	9.87 387	7.66 381	0.03 293	0.09 241	0.00 1	0.03 253	0.65 419	0.50 227

SA	3.34 251	1.29 298	4.84 246	1.99 287	0.57 182	3.15 213	1.39 333	7.66 237	9.94 359	4.86 166	10.87 331	2.97 160	4.61 320	9.88 389	1.38 154	0.00 1	0.60 337	0.00 1	0.19 347	0.25 333	0.37 193

SACVNet	4.55 351	1.88 370	5.55 290	3.38 423	1.68 336	3.11 207	2.76 376	12.44 371	6.43 239	11.07 413	11.31 337	10.53 376	5.13 343	9.88 389	4.56 329	0.08 358	0.02 159	0.00 1	0.01 222	0.38 385	0.80 291

NCCL2	6.27 394	2.46 414	7.00 355	2.36 348	1.11 276	9.48 401	11.14 473	13.01 390	10.40 367	9.94 384	9.49 296	22.11 467	7.42 400	9.90 391	8.56 392	0.01 157	0.00 1	0.02 368	0.03 253	0.20 290	0.73 283

SGM-Forest	5.40 379	0.84 188	4.19 199	1.43 201	0.68 199	10.12 411	6.41 440	12.13 359	11.86 396	11.50 421	14.43 386	11.62 397	5.20 345	9.93 392	6.16 360	0.16 392	0.04 202	0.00 1	0.00 1	0.08 133	1.24 341
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RASNet	5.00 374	1.19 279	5.69 299	3.68 434	4.80 457	5.04 326	1.29 329	10.26 304	8.99 340	5.89 199	11.65 346	10.55 377	9.76 430	9.96 393	10.32 422	0.20 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 148	0.73 283

MLCV	3.76 293	1.52 337	6.93 354	1.66 228	0.31 108	4.31 302	0.32 133	7.92 243	7.68 299	9.55 375	12.12 354	5.17 259	2.74 227	10.00 394	4.49 327	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 254	0.27 163

ccnet	7.45 422	1.89 374	7.71 375	3.18 413	2.35 376	12.19 438	6.14 436	18.95 459	9.36 351	13.33 436	20.38 435	16.00 429	9.10 428	10.10 395	15.40 463	0.44 430	0.34 306	0.25 451	0.25 379	0.48 406	1.18 335

RYNet	6.82 405	1.51 335	7.35 367	1.79 251	4.52 450	16.68 456	4.41 413	14.19 419	17.43 440	11.64 423	7.86 254	15.03 422	8.81 422	10.10 395	14.16 457	0.04 318	0.13 261	0.15 433	0.05 275	0.08 133	0.53 235

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 398	6.12 466	6.53 339	4.29 453	3.61 421	15.41 452	4.13 405	12.36 366	7.32 287	7.60 297	8.51 273	8.97 354	2.64 224	10.17 397	3.72 295	8.16 487	2.40 478	2.00 474	0.11 310	8.55 485	5.84 479

NVstereo2D	4.82 370	1.29 298	7.98 383	3.68 434	3.48 417	8.02 383	3.10 386	11.25 335	15.50 429	5.14 178	7.71 248	8.21 334	4.68 322	10.19 398	4.30 320	0.02 254	0.19 276	0.13 430	0.36 423	0.07 120	1.12 331

FADNet_RVC	4.24 333	2.32 408	14.23 448	1.18 170	0.79 224	5.64 337	0.60 207	11.50 344	7.19 280	3.68 136	8.08 267	4.14 216	4.06 292	10.29 399	7.47 378	0.36 426	0.44 323	0.18 442	0.47 438	0.93 440	1.23 340

pmcnn	8.17 430	1.70 354	11.49 431	3.18 413	3.07 399	9.66 404	6.06 435	13.60 408	17.71 443	15.23 450	24.02 451	27.61 478	8.81 422	10.36 400	9.51 411	0.08 358	0.08 234	0.00 1	0.00 1	0.31 366	0.87 298

DSFCA	4.48 348	1.03 251	6.84 351	1.61 219	1.68 336	7.26 372	4.46 414	11.27 337	7.51 292	11.01 411	6.89 225	8.49 347	4.54 316	10.41 401	6.18 361	0.03 293	0.06 217	0.02 368	0.03 253	0.13 223	0.14 77

UGAM	4.25 335	0.86 199	5.73 302	0.45 69	0.22 87	3.61 252	1.18 319	5.51 111	15.39 426	4.99 172	12.34 359	15.09 424	3.71 275	10.58 402	3.76 297	0.00 1	0.46 325	0.00 1	0.34 419	0.36 379	0.36 192

1111x	4.96 373	1.04 254	7.09 362	1.75 247	1.05 263	5.03 325	0.32 133	13.52 406	10.70 374	6.68 248	10.35 315	8.81 353	6.01 367	10.65 403	12.78 447	0.07 351	1.24 446	0.00 1	0.33 415	0.11 183	1.75 402

FINET	6.96 409	2.98 433	13.77 443	3.20 415	4.81 458	9.65 403	9.90 469	13.68 410	23.91 467	8.28 328	13.70 377	5.36 266	5.83 362	10.79 404	8.05 385	0.90 449	1.43 459	0.11 421	0.38 426	0.48 406	1.98 432

ETE_ROB	6.28 395	2.60 420	9.22 411	1.71 239	0.84 233	6.44 354	6.78 446	13.16 398	8.80 334	13.01 433	15.93 399	21.01 465	6.18 371	10.97 405	8.11 386	0.04 318	0.01 123	0.00 1	0.02 241	0.16 254	0.70 278

RAFT_CTSACE	3.62 281	1.65 349	5.41 277	1.36 187	3.08 400	3.95 283	1.03 306	4.62 66	4.65 157	5.33 183	17.73 423	7.63 324	2.71 225	10.98 406	1.15 122	0.00 1	0.48 328	0.00 1	0.00 1	0.31 366	0.25 158

DGSMNet	7.10 413	3.49 440	15.11 454	4.36 456	4.41 443	8.94 397	6.25 437	15.10 430	14.28 419	8.15 324	14.51 389	10.08 367	5.38 353	11.04 407	7.95 383	1.49 461	2.00 474	1.79 472	1.68 478	2.43 465	3.48 466

SQANet	8.22 432	4.42 455	7.19 364	12.11 487	9.77 485	11.80 432	3.23 392	12.00 356	6.60 248	8.59 339	11.52 342	10.97 390	5.31 351	11.10 408	4.20 315	9.56 490	2.29 477	10.51 489	1.61 477	13.06 492	8.49 486

RP	7.41 418	1.90 375	7.33 365	4.26 451	5.25 464	6.64 359	3.46 398	12.44 371	16.23 434	10.36 393	23.00 448	18.72 449	16.59 463	11.10 408	8.47 390	1.10 453	0.02 159	0.12 428	0.16 329	0.43 395	0.65 263

SuperB	8.29 433	3.96 450	24.92 483	2.96 396	1.33 314	9.83 406	4.15 406	10.92 329	29.79 478	11.86 424	12.51 362	6.07 288	6.97 389	11.13 410	14.73 459	0.15 387	0.11 251	0.35 455	0.26 392	12.64 490	1.11 328

PA-Net	5.40 379	2.35 410	9.55 417	2.75 380	2.21 369	8.74 392	3.92 403	13.05 391	13.35 412	7.30 289	7.98 260	8.08 331	6.39 375	11.17 411	9.30 406	0.02 254	0.03 185	0.00 1	0.03 253	0.16 254	1.55 369
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
G-Net	8.60 438	1.93 377	12.59 436	6.04 471	3.66 422	25.93 480	4.26 408	10.35 307	8.05 312	19.71 464	24.73 456	14.15 415	15.49 461	11.30 412	10.69 428	0.50 440	0.46 325	0.19 444	0.25 379	0.80 435	0.91 303

ff1	4.11 321	0.98 240	7.03 357	1.64 222	1.07 266	2.84 175	0.47 164	5.55 115	10.56 369	6.68 248	9.59 299	5.66 275	3.87 283	11.33 413	11.69 436	0.00 1	1.13 424	0.00 1	0.19 347	0.11 183	1.88 421

mmx	4.50 349	0.98 240	7.03 357	1.64 222	1.07 266	2.84 175	0.47 164	12.84 382	11.23 387	6.68 248	9.59 299	5.66 275	3.87 283	11.33 413	11.69 436	0.05 333	1.12 421	0.00 1	0.19 347	0.10 170	1.53 364

xxx	4.50 349	0.98 240	7.04 360	1.64 222	1.07 266	2.84 175	0.47 164	12.84 382	11.23 387	6.68 248	9.59 299	5.66 275	3.87 283	11.33 413	11.69 436	0.05 333	1.12 421	0.00 1	0.19 347	0.10 170	1.53 364

AANet_RVC	5.41 381	2.61 421	8.17 385	2.25 324	1.30 310	2.27 108	1.64 346	10.82 324	18.54 446	8.01 315	18.09 426	8.39 344	3.31 250	11.37 416	8.98 402	1.15 454	0.38 315	0.02 368	0.00 1	0.17 263	0.70 278

XPNet_ROB	6.46 399	1.88 370	7.41 370	2.81 385	0.95 251	6.45 355	6.82 447	13.58 407	8.80 334	15.50 451	15.86 397	19.59 456	7.12 393	11.41 417	9.86 414	0.02 254	0.04 202	0.00 1	0.03 253	0.20 290	0.79 290

edge stereo	7.12 414	1.19 279	7.83 377	2.32 342	2.46 381	6.90 362	3.26 395	15.58 434	12.52 400	15.68 453	18.34 429	21.83 466	13.05 448	11.53 418	8.68 394	0.04 318	0.06 217	0.11 421	0.03 253	0.30 359	0.63 260

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 402	2.21 394	12.10 434	2.75 380	3.28 407	10.03 409	3.05 384	12.31 365	11.52 392	10.10 386	21.36 439	11.51 394	7.30 398	11.56 419	10.61 425	0.09 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 133	0.51 231

anonymity	8.04 427	4.13 452	12.86 437	7.43 476	13.11 493	8.34 385	2.02 359	18.21 455	7.55 295	13.88 442	9.27 288	10.63 378	7.79 407	11.57 420	6.06 356	6.25 482	5.59 506	3.71 481	3.28 486	3.27 470	5.78 478

CC-Net-ROB	8.09 428	10.11 483	9.03 405	4.07 444	3.74 427	15.24 451	4.84 420	18.44 456	10.87 378	6.73 254	14.03 383	7.54 322	4.68 322	11.61 421	3.98 310	6.59 483	2.54 482	16.51 493	1.19 467	7.88 484	2.20 444

LALA_ROB	7.02 412	2.54 418	8.51 389	1.53 213	0.96 253	9.96 407	8.71 463	16.70 444	12.68 403	12.99 432	13.90 382	24.47 470	5.40 354	11.61 421	9.50 410	0.04 318	0.05 211	0.00 1	0.02 241	0.17 263	0.65 263

APVNet	6.28 395	2.46 414	10.09 423	3.51 429	3.97 435	12.15 436	1.75 351	20.08 474	6.73 257	6.92 264	13.45 376	10.75 383	6.29 374	11.86 423	14.34 458	0.05 333	0.02 159	0.11 421	0.03 253	0.63 417	0.34 184

SDNR	7.97 426	2.75 426	16.90 462	2.28 335	0.94 248	45.23 506	0.43 158	9.30 283	10.84 377	10.71 401	25.30 459	5.51 270	4.47 309	11.98 424	7.58 380	0.15 387	0.14 265	0.00 1	0.04 271	2.27 464	2.65 458

GANet	6.86 407	1.78 367	5.98 313	3.05 403	1.12 279	10.12 411	9.38 466	13.41 404	8.67 329	11.46 419	29.87 470	13.94 413	8.25 414	12.06 425	6.33 364	0.40 428	0.06 217	0.16 436	0.33 415	0.18 273	0.59 246

EDNetEfficient	14.14 475	6.71 468	56.12 510	2.99 397	3.58 419	5.38 330	8.49 461	9.35 285	33.24 482	40.73 499	30.21 472	18.04 446	22.92 482	12.13 426	26.26 488	0.16 392	0.24 292	0.07 412	1.15 465	2.58 468	2.39 451

Nwc_Net	7.54 423	1.91 376	8.71 395	4.16 448	3.42 415	10.77 422	2.00 358	20.33 475	12.19 397	9.10 359	24.04 453	17.67 443	13.58 453	12.14 427	9.12 404	0.94 451	0.00 1	0.00 1	0.02 241	0.22 308	0.41 209

DeepPrunerF	7.18 416	3.58 442	25.29 485	4.27 452	7.20 474	3.78 272	4.64 417	14.03 417	20.86 457	8.85 348	10.57 323	7.35 318	7.88 409	12.16 428	10.66 427	0.25 414	0.16 269	0.29 452	0.43 435	0.77 432	0.65 263

Wz-Net-MNSev	8.12 429	3.18 434	18.07 465	2.63 374	3.36 413	17.82 463	9.40 467	12.89 385	15.44 428	13.95 443	18.21 428	14.38 418	7.75 406	12.50 429	11.45 434	0.46 434	0.03 185	0.00 1	0.01 222	0.26 334	0.58 243

test_sample9	6.40 397	1.36 311	7.91 379	1.40 195	0.63 192	5.54 332	2.72 371	11.31 338	8.40 323	8.64 340	8.05 262	6.80 305	5.05 338	12.52 430	13.17 449	1.74 465	25.14 517	3.05 477	2.96 482	0.22 308	1.35 354

test_sample8	8.50 436	1.36 311	7.91 379	1.40 195	0.63 192	5.54 332	2.72 371	12.78 381	6.78 260	17.61 459	9.29 291	24.63 471	19.17 468	12.52 430	13.17 449	1.74 465	25.14 517	3.05 477	2.96 482	0.22 308	1.35 354

AF-Net	8.37 434	2.16 392	9.01 404	3.65 433	4.58 453	9.40 400	2.63 370	17.71 451	21.32 459	10.38 394	24.51 455	20.43 461	16.67 464	12.54 432	10.76 429	0.70 445	0.00 1	0.12 428	0.00 1	0.47 403	0.42 214

coex-ft	20.15 495	20.03 493	87.93 521	1.81 255	1.77 340	18.77 466	13.73 484	13.28 401	41.87 498	60.24 516	39.04 491	28.27 479	30.39 493	12.57 433	28.66 495	0.20 404	0.23 289	0.04 396	0.30 406	1.52 453	2.34 450

LL-Strereo	5.14 377	2.29 404	8.95 403	1.26 177	5.05 461	3.66 259	1.40 334	10.33 306	8.98 339	8.71 344	8.24 270	10.70 381	11.10 438	12.66 434	5.36 349	0.05 333	1.35 458	0.00 1	0.00 1	0.38 385	2.23 447

NaN_ROB	6.51 401	2.25 395	8.77 397	1.69 235	1.79 342	9.71 405	10.94 471	16.20 440	16.13 433	13.04 434	8.86 275	11.77 399	5.94 365	12.88 435	8.01 384	0.05 333	0.13 261	0.07 412	0.20 356	0.32 371	1.50 363

DANet	6.46 399	1.58 343	9.58 419	4.10 446	3.99 437	9.13 399	1.34 332	10.37 308	7.76 300	13.76 441	15.66 395	16.14 430	7.03 392	13.07 436	13.62 455	0.19 401	0.12 255	0.02 368	0.02 241	0.15 250	1.61 372
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANetREF_RVC	6.97 410	3.59 443	9.14 409	4.00 443	0.40 139	13.17 443	11.27 477	15.95 438	17.51 441	10.62 399	10.66 327	12.15 405	7.97 411	13.18 437	5.04 341	0.45 432	0.00 1	0.01 335	0.15 327	3.47 472	0.60 248
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
MSMD_ROB	9.73 449	1.43 324	5.42 278	1.81 255	0.42 145	16.83 457	4.30 411	14.29 421	15.34 425	23.06 469	40.17 492	25.63 475	22.62 480	13.37 438	8.85 398	0.48 439	0.03 185	0.00 1	0.00 1	0.13 223	0.47 223

CSAN	8.41 435	2.86 431	9.35 414	2.43 356	0.82 231	13.59 446	11.68 479	15.80 437	21.98 463	14.71 447	16.46 405	18.00 445	14.42 460	13.68 439	10.10 416	0.10 373	0.13 261	0.15 433	0.19 347	0.43 395	1.28 348

NCC-stereo	7.43 420	2.28 401	8.58 392	3.28 419	4.48 447	8.34 385	4.27 409	20.45 476	13.66 414	9.17 362	17.52 420	16.49 432	14.31 458	13.71 440	8.95 400	1.73 463	0.12 255	0.01 335	0.50 442	0.21 301	0.60 248

Abc-Net	7.43 420	2.28 401	8.58 392	3.28 419	4.48 447	8.34 385	4.27 409	20.45 476	13.66 414	9.17 362	17.52 420	16.49 432	14.31 458	13.71 440	8.95 400	1.73 463	0.12 255	0.01 335	0.50 442	0.21 301	0.60 248
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
psmorigin	7.74 424	2.19 393	18.99 468	2.51 363	0.89 239	7.08 370	2.74 374	11.25 335	7.90 306	20.49 467	22.36 446	20.16 458	11.95 445	13.84 442	10.61 425	0.04 318	0.18 274	0.06 407	0.24 375	0.27 345	1.07 323

WCMA_ROB	10.20 454	1.99 384	9.33 413	3.01 398	2.46 381	15.78 453	7.67 458	12.75 380	15.41 427	25.08 479	33.42 482	27.06 477	19.86 470	13.87 443	12.47 443	1.28 457	0.38 315	0.18 442	0.20 356	0.28 348	1.54 366

RGC	7.40 417	2.77 428	7.71 375	4.43 458	4.87 459	8.88 394	2.96 381	16.05 439	12.76 407	11.96 427	19.57 432	18.32 448	11.57 444	13.89 444	9.58 412	0.83 448	0.02 159	0.24 450	0.41 432	0.40 389	0.77 288

MFMNet_re	14.09 474	9.67 480	20.31 472	10.40 483	7.62 475	21.38 473	17.49 501	21.36 482	31.95 480	23.70 474	29.22 467	18.87 451	27.41 491	14.27 445	11.16 431	2.85 474	1.51 466	0.41 459	0.28 399	4.88 474	7.10 483

SANet	11.48 465	3.34 437	13.93 445	2.40 355	1.01 259	16.49 455	12.16 482	20.05 473	37.28 492	19.62 463	28.04 464	25.61 474	20.10 471	14.43 446	12.39 442	0.10 373	0.06 217	0.03 386	0.06 282	0.76 431	1.73 398

PWCDC_ROB	8.50 436	4.40 454	9.57 418	6.16 473	4.54 452	10.46 416	1.03 306	15.30 431	28.16 475	10.88 407	30.88 475	6.96 314	11.31 441	14.57 447	10.40 423	3.10 476	0.02 159	0.00 1	0.00 1	1.55 454	0.63 260

PASM	9.11 442	5.68 463	25.06 484	4.33 454	4.18 440	7.01 367	8.48 460	12.37 367	20.95 458	13.49 438	15.37 393	18.80 450	11.52 443	14.70 448	12.70 445	0.93 450	1.19 442	0.32 454	1.21 468	1.66 455	2.22 446

stereogan	8.18 431	1.32 304	9.05 406	3.59 431	4.00 438	20.16 471	3.13 389	17.25 449	20.16 453	10.68 400	19.19 430	20.56 464	10.70 437	14.74 449	7.00 371	0.34 424	0.04 202	0.21 447	0.08 286	0.70 427	0.65 263

GASNet	5.62 384	5.76 464	12.05 433	5.03 464	2.08 366	3.77 271	1.53 341	12.92 386	11.62 393	9.64 377	7.40 242	8.58 349	7.54 403	14.76 450	8.25 388	0.02 254	0.15 267	0.00 1	0.00 1	0.81 437	0.52 234

PWC_ROB	8.89 440	4.49 456	15.62 456	2.92 393	4.49 449	7.89 382	1.23 323	17.29 450	20.00 451	16.54 456	28.06 465	14.37 417	11.98 447	14.93 451	15.43 464	0.47 437	0.00 1	0.05 403	0.00 1	0.67 421	1.31 350

DPSNet	10.88 461	2.57 419	20.40 473	2.24 322	1.90 353	24.92 478	17.00 499	21.35 481	28.61 477	12.87 431	13.74 379	17.01 439	20.14 472	15.36 452	14.01 456	0.81 447	0.98 398	0.20 445	0.65 450	1.30 450	1.54 366

EDNetEfficientorigin	18.25 489	14.44 490	99.41 531	1.72 244	1.00 257	12.07 435	6.97 450	13.67 409	35.06 488	38.59 498	37.10 489	27.03 476	27.46 492	15.38 453	26.92 490	0.05 333	0.08 234	0.15 433	0.62 448	3.33 471	3.92 473

ADCPNet	10.18 453	3.40 439	33.24 496	2.38 350	1.74 339	17.75 462	7.65 457	13.20 399	13.03 409	14.09 444	21.72 442	19.36 454	11.40 442	15.43 454	23.00 477	0.28 420	1.15 436	0.39 458	1.48 473	0.68 423	2.21 445

Wz-Net-SNSev	9.92 451	8.01 475	26.42 487	2.26 327	1.85 349	8.36 388	14.30 487	18.01 453	21.68 460	10.78 403	23.95 449	16.84 436	8.60 419	15.59 455	19.76 469	0.01 157	0.03 185	0.01 335	0.00 1	0.52 412	1.34 353

LE_ROB	17.31 485	2.62 423	14.26 449	4.20 449	1.80 343	17.40 460	9.70 468	15.38 433	55.92 510	63.97 520	40.81 494	35.50 492	39.26 503	15.64 456	28.51 494	0.06 343	0.11 251	0.13 430	0.21 362	0.14 234	0.51 231

SHD	10.45 457	3.67 445	14.03 446	4.81 462	4.52 450	11.93 434	1.66 349	21.36 482	38.40 495	18.84 461	21.72 442	17.63 441	13.07 449	15.65 457	17.71 466	0.36 426	1.09 417	0.01 335	0.32 412	0.50 410	1.67 384

otaku	12.35 469	8.64 476	9.11 408	13.56 489	10.98 487	26.23 481	7.22 453	19.45 465	19.26 448	11.92 426	17.90 424	20.21 459	8.91 425	16.06 458	6.09 357	9.77 492	2.50 481	13.23 490	1.90 479	14.61 493	9.41 491

MDST_ROB	9.13 444	1.31 301	10.16 425	4.36 456	2.48 383	28.66 487	7.64 456	19.96 469	14.97 423	27.53 481	24.02 451	9.47 356	5.27 347	16.31 459	8.61 393	0.63 441	0.19 276	0.00 1	0.00 1	0.08 133	0.90 300

XQC	9.46 446	4.84 459	18.88 467	4.07 444	3.09 401	15.97 454	6.65 443	16.26 441	26.63 472	12.63 428	12.35 360	15.75 426	10.62 436	16.48 460	21.19 470	0.44 430	0.96 389	0.05 403	0.32 412	1.10 443	0.99 311

LSM	14.85 476	7.41 472	36.29 499	7.76 478	43.77 517	11.24 428	12.14 481	16.73 445	23.72 465	23.73 475	32.92 479	18.89 452	13.31 451	16.60 461	12.37 441	0.26 417	0.86 373	0.11 421	0.43 435	1.24 447	17.26 510

FCDSN-DC	10.72 458	1.16 274	5.01 256	2.16 302	1.31 312	17.46 461	4.80 419	17.79 452	19.87 450	25.02 477	32.85 478	33.57 486	23.52 485	16.80 462	12.13 439	0.11 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 148	0.76 287
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Ntro	12.91 470	9.95 481	10.01 420	14.12 491	12.55 492	26.31 482	6.76 445	19.04 461	22.03 464	10.23 389	16.26 402	20.22 460	10.06 432	16.81 463	7.93 382	10.16 494	2.55 483	15.19 492	2.86 481	15.27 494	9.93 494

ADCL	10.77 459	3.23 435	21.50 475	2.26 327	1.96 359	23.65 475	9.07 464	14.69 427	24.88 469	15.21 449	27.20 462	12.68 408	14.02 457	16.94 464	24.43 486	0.26 417	0.18 274	0.74 461	0.67 451	0.80 435	1.02 318

PDISCO_ROB	10.27 455	2.79 430	13.30 439	10.58 484	9.96 486	22.78 474	5.99 431	20.01 470	28.57 476	11.88 425	14.49 388	20.54 462	4.92 331	17.01 465	10.29 421	5.79 481	0.42 319	0.14 432	0.13 322	2.53 467	3.25 462

FC-DCNN	11.29 463	1.01 249	5.50 282	2.25 324	1.65 333	18.23 465	5.36 427	18.99 460	20.65 455	28.95 483	34.83 485	33.83 488	23.18 483	17.04 466	13.37 452	0.17 396	0.01 123	0.02 368	0.02 241	0.10 170	0.70 278

FC-DCNN v2	11.44 464	0.98 240	5.39 276	2.28 335	1.65 333	18.84 467	5.41 429	19.66 466	20.80 456	29.20 484	35.39 487	34.37 490	23.46 484	17.13 467	13.18 451	0.17 396	0.01 123	0.02 368	0.01 222	0.08 133	0.69 275

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 456	5.37 461	16.61 461	2.95 395	3.02 398	24.75 477	15.44 489	14.68 426	19.73 449	19.77 465	23.97 450	16.98 437	8.40 415	17.58 468	9.23 405	1.59 462	1.75 470	0.16 436	2.63 480	0.75 430	1.85 417

ACVNet_1	19.51 492	26.19 497	15.50 455	17.71 494	15.28 497	26.46 483	9.36 465	29.16 495	34.18 484	25.06 478	24.89 457	37.18 493	21.93 478	17.80 469	15.03 461	11.08 497	2.83 486	25.29 501	5.06 496	19.11 498	11.14 498

SAMSARA	15.67 477	3.89 449	14.48 450	13.77 490	7.92 479	38.69 500	73.90 523	21.22 480	24.66 468	17.04 458	13.86 380	30.01 481	13.07 449	18.07 470	17.48 465	0.23 409	1.46 462	0.07 412	0.40 429	0.99 441	2.15 441

ADCP+	8.60 438	2.78 429	17.44 463	1.69 235	4.27 441	16.95 459	5.29 425	13.38 403	12.52 400	13.57 439	17.57 422	10.86 387	11.28 440	18.43 471	23.91 484	0.03 293	0.05 211	0.01 335	0.18 344	0.47 403	1.31 350

ACVNet-4b	16.48 480	23.07 494	14.73 452	16.69 493	15.18 496	31.83 491	7.30 455	19.71 467	27.82 474	11.54 422	22.10 445	31.68 485	8.96 427	18.88 472	7.28 376	11.04 496	2.65 485	24.93 500	5.02 494	18.57 497	10.67 497

FBW_ROB	9.17 445	2.08 388	10.31 426	2.51 363	1.66 335	13.22 445	6.04 434	23.09 485	20.11 452	19.55 462	15.80 396	18.97 453	11.96 446	19.34 473	11.38 433	0.66 442	0.30 300	2.15 475	0.90 459	1.15 446	2.16 442

MeshStereo	11.94 467	1.88 370	5.24 265	2.11 299	1.44 323	20.09 470	4.95 422	21.74 484	16.75 436	33.10 489	35.07 486	39.28 496	22.72 481	19.45 474	13.59 454	0.19 401	0.06 217	0.02 368	0.00 1	0.46 401	0.65 263
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
ADCMid	10.97 462	4.49 456	23.66 479	2.53 367	2.52 386	11.46 429	6.31 438	15.31 432	12.85 408	23.57 473	22.99 447	17.92 444	21.04 475	19.57 475	28.05 493	0.47 437	0.43 320	1.10 466	1.32 470	1.73 457	2.10 438

DISCO	6.58 403	0.98 240	6.44 335	3.75 436	1.18 286	11.19 427	3.29 396	12.92 386	16.72 435	7.27 285	11.74 348	17.34 440	6.60 380	19.59 476	11.59 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 400	0.50 227

RainbowNet	18.69 491	27.15 499	22.03 476	18.76 495	15.00 495	27.97 486	10.17 470	27.99 491	34.19 485	15.53 452	27.53 463	25.33 472	13.80 455	19.86 477	10.59 424	14.50 504	3.57 497	23.85 499	5.03 495	18.49 496	12.41 501

Wz-Net-TNSev	12.01 468	11.86 487	38.26 501	2.81 385	1.82 346	18.12 464	11.31 478	16.67 443	21.73 461	15.06 448	17.17 414	19.72 457	20.69 474	20.68 478	21.41 472	0.04 318	0.06 217	0.00 1	0.16 329	0.74 429	1.93 427

SGM_RVC	10.77 459	1.11 264	4.66 238	2.66 375	0.41 143	21.03 472	6.87 448	20.02 471	15.54 430	25.86 480	24.97 458	33.59 487	20.51 473	20.89 479	14.78 460	0.31 422	0.26 297	0.22 448	0.26 392	0.43 395	1.01 314
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
RTSC	9.87 450	4.34 453	16.44 459	4.60 461	2.38 377	12.54 439	0.75 254	18.19 454	37.31 493	16.16 455	15.86 397	13.32 409	7.56 405	20.93 480	23.50 480	0.34 424	1.07 415	0.02 368	0.35 421	0.71 428	0.99 311

MFN_U_SF_RVC	13.54 471	4.69 458	28.43 491	4.24 450	2.50 384	24.26 476	5.99 431	28.23 492	20.18 454	24.06 476	29.38 468	30.35 482	16.92 465	20.98 481	21.39 471	1.35 458	1.13 424	1.02 464	1.41 472	1.88 460	2.50 456

WZ-Net	13.61 472	5.57 462	42.84 504	3.89 442	3.19 404	19.90 469	15.44 489	15.67 436	32.04 481	16.13 454	28.69 466	22.17 468	15.84 462	21.40 482	26.87 489	0.75 446	0.01 123	0.01 335	0.03 253	0.51 411	1.20 337

ACVNet_2	27.45 499	30.56 504	27.90 489	20.72 496	15.55 498	37.22 498	14.00 486	49.32 511	65.88 519	43.17 502	56.99 513	51.90 501	26.98 489	21.46 483	15.38 462	10.77 495	2.85 487	23.12 498	3.62 488	20.08 499	11.47 499

NVStereoNet_ROB	17.22 483	8.76 477	16.47 460	7.52 477	8.42 481	13.75 448	11.07 472	24.24 487	26.67 473	31.00 485	46.49 501	34.88 491	27.06 490	22.72 484	23.61 481	6.83 485	4.32 501	6.32 487	10.37 502	4.39 473	9.57 492
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 482	7.98 474	24.37 482	6.82 475	2.93 395	39.68 502	16.11 491	25.46 489	34.93 487	34.13 491	34.20 483	29.20 480	24.94 487	23.01 485	19.39 468	2.79 473	2.87 488	1.18 468	1.53 475	6.78 482	3.31 463

DispFullNet	18.06 488	27.03 498	34.90 497	22.68 499	20.79 502	15.03 450	3.18 390	16.95 448	26.06 471	20.48 466	16.91 410	20.55 463	18.37 466	23.48 486	12.16 440	5.31 480	2.91 489	31.24 504	8.09 500	22.63 501	12.44 502

AnyNet_C32	11.82 466	7.08 469	25.83 486	4.55 460	5.88 468	16.92 458	16.97 498	14.14 418	18.11 445	16.87 457	21.66 441	14.78 420	13.87 456	23.54 487	31.83 499	0.24 411	0.28 298	0.35 455	0.53 444	1.35 451	1.71 395

ADCS	13.76 473	6.46 467	30.74 494	3.62 432	2.93 395	14.28 449	11.22 476	20.02 471	34.42 486	23.20 470	25.42 460	19.51 455	19.62 469	24.54 488	33.88 502	0.27 419	0.23 289	0.37 457	0.19 347	1.47 452	2.84 459

SPS-STEREO	15.83 478	7.38 471	14.92 453	11.63 486	11.77 491	25.30 479	7.12 451	25.20 488	17.06 438	32.24 488	30.34 473	31.63 484	22.59 479	25.67 489	21.97 473	7.71 486	4.50 502	3.35 480	1.56 476	6.97 483	7.72 485
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	17.25 484	9.46 479	22.74 477	10.11 481	11.40 488	28.98 488	13.74 485	21.15 479	16.85 437	31.39 486	34.79 484	34.05 489	24.24 486	26.23 490	19.31 467	8.79 489	7.56 510	4.88 484	3.93 490	6.07 479	9.33 489

PVD	16.41 479	3.98 451	16.04 457	5.38 465	4.59 455	19.44 468	7.28 454	28.88 494	49.27 505	31.53 487	43.72 498	30.36 483	32.17 498	26.70 491	23.19 478	0.25 414	1.48 464	0.04 396	0.59 447	0.52 412	2.87 460

ELAS	17.99 487	3.49 440	11.19 430	6.14 472	5.79 467	34.89 496	17.28 500	28.75 493	30.47 479	40.80 501	45.79 500	39.04 495	32.05 497	27.63 492	24.30 485	1.88 469	2.41 480	1.09 465	1.48 473	1.83 459	3.48 466
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	17.82 486	3.60 444	11.92 432	6.63 474	5.73 466	30.34 489	19.64 502	26.92 490	35.06 488	40.79 500	41.32 496	37.31 494	31.61 494	30.54 493	22.93 476	1.97 471	2.40 478	1.28 469	1.27 469	1.71 456	3.51 468
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C01	16.99 481	12.34 489	60.47 512	4.88 463	3.11 403	31.77 490	16.79 496	18.60 458	17.96 444	18.62 460	38.50 490	24.03 469	19.00 467	30.59 494	35.18 504	0.29 421	0.56 333	0.45 460	0.48 439	2.70 469	3.40 464

WAO-7	30.22 504	25.83 496	23.33 478	33.10 504	14.36 494	36.98 497	22.41 506	52.85 515	64.46 517	43.76 503	59.24 515	52.31 502	45.69 510	32.82 495	32.60 500	11.16 498	5.49 505	13.76 491	12.60 507	12.36 489	9.38 490

WAO-6	35.59 509	37.89 510	17.67 464	37.86 508	24.46 509	37.85 499	21.49 504	49.01 510	67.96 520	44.22 504	48.08 503	53.02 503	53.39 515	33.67 496	36.83 506	26.05 512	7.83 511	43.19 513	21.76 513	30.18 511	19.37 513

MANE	20.98 496	3.23 435	8.81 398	5.96 470	6.96 473	33.07 493	13.20 483	35.43 498	38.86 496	44.72 505	52.41 509	53.20 504	41.84 506	34.74 497	27.45 492	1.87 468	2.27 476	1.54 471	10.18 501	0.69 425	3.11 461

SGM-ForestM	18.61 490	3.38 438	10.14 424	3.44 425	2.24 373	34.17 495	15.39 488	29.44 496	33.93 483	38.55 497	41.08 495	53.64 505	36.76 500	34.82 498	27.16 491	1.25 456	1.81 473	0.74 461	1.01 462	0.61 416	2.61 457

IMH-64-1	28.06 501	29.98 501	19.46 470	32.15 502	20.98 503	27.68 484	16.66 492	47.31 505	44.85 502	34.14 492	50.94 506	41.49 497	31.67 495	37.53 499	23.88 482	14.17 502	2.96 490	34.45 506	11.15 503	26.12 503	13.75 503

IMH-64	28.06 501	29.98 501	19.46 470	32.15 502	20.98 503	27.68 484	16.66 492	47.31 505	44.85 502	34.14 492	50.94 506	41.49 497	31.67 495	37.53 499	23.88 482	14.17 502	2.96 490	34.45 506	11.15 503	26.12 503	13.75 503

Dean	35.52 508	40.12 511	27.99 490	30.63 501	17.33 500	45.80 509	11.68 479	57.61 520	76.54 523	63.70 519	60.65 516	66.93 518	49.40 513	38.12 501	40.28 509	12.18 500	3.73 499	28.86 502	5.94 499	20.69 500	12.16 500

LVE	35.84 510	41.54 512	36.25 498	33.36 505	18.92 501	53.05 517	27.99 510	53.17 518	64.93 518	47.63 507	61.58 517	54.25 506	38.72 502	38.72 502	35.50 505	16.36 508	6.23 507	31.51 505	14.04 508	25.01 502	18.07 511

RTS	19.64 493	10.42 484	87.01 519	5.88 468	6.82 471	41.73 503	16.69 494	16.80 446	41.90 499	23.44 471	32.96 480	13.79 411	21.49 476	38.85 503	30.84 496	0.46 434	0.70 350	0.00 1	0.09 296	1.13 444	1.70 392

RTSA	19.64 493	10.42 484	87.01 519	5.88 468	6.82 471	41.73 503	16.69 494	16.80 446	41.90 499	23.44 471	32.96 480	13.79 411	21.49 476	38.85 503	30.84 496	0.46 434	0.70 350	0.00 1	0.09 296	1.13 444	1.70 392

BEATNet-Init1	24.70 497	11.33 486	44.28 505	5.48 466	3.94 433	47.60 510	22.33 505	34.94 497	40.01 497	48.11 508	49.98 505	59.86 509	43.17 507	39.48 505	31.77 498	1.37 459	1.76 472	1.17 467	1.17 466	2.44 466	3.85 471

IMH	30.65 505	30.30 503	21.09 474	34.89 506	21.75 507	33.16 494	16.91 497	49.53 512	52.50 506	38.41 496	55.10 512	45.13 499	40.36 505	41.57 506	25.66 487	14.74 505	3.36 495	35.43 508	11.69 505	27.31 508	14.16 506

PWCK	31.62 506	45.59 513	49.67 507	30.49 500	7.80 477	42.91 505	29.73 511	45.45 504	44.44 501	47.41 506	36.92 488	47.86 500	26.79 488	41.90 507	33.36 501	22.77 509	4.56 503	29.89 503	5.13 497	29.43 509	10.36 496

WAO-8	38.93 512	36.84 508	23.97 480	43.96 510	24.48 510	45.73 507	22.62 507	53.10 516	75.66 521	53.86 513	66.14 521	62.39 513	55.11 517	43.01 508	40.67 510	22.98 510	7.22 508	37.53 511	19.49 511	27.04 507	16.83 508

Venus	38.93 512	36.84 508	23.97 480	43.96 510	24.48 510	45.73 507	22.62 507	53.10 516	75.66 521	53.86 513	66.17 522	62.39 513	55.11 517	43.01 508	40.67 510	22.98 510	7.22 508	37.53 511	19.49 511	27.02 506	16.83 508

TorneroNet-64	33.32 507	33.28 505	33.07 495	35.14 507	21.25 506	48.02 511	21.13 503	43.47 503	58.77 511	33.36 490	46.64 502	62.00 512	38.19 501	44.82 510	35.07 503	15.02 506	3.59 498	35.81 509	12.20 506	29.45 510	16.17 507

MADNet+	27.96 500	35.32 507	91.41 523	21.04 497	8.86 482	49.25 512	47.41 519	36.98 499	37.84 494	21.00 468	30.83 474	25.41 473	34.95 499	46.51 511	51.54 517	3.04 475	3.33 494	1.48 470	1.05 463	5.85 478	6.05 480

DPSimNet_ROB	54.45 518	65.73 522	47.00 506	54.49 516	46.37 518	55.34 518	56.47 520	56.18 519	59.04 512	64.57 521	51.76 508	64.01 516	54.49 516	47.54 512	67.21 522	63.21 521	27.86 519	58.04 518	51.28 520	46.61 515	51.87 521

TorneroNet	36.02 511	35.25 506	36.33 500	38.44 509	22.19 508	50.72 515	24.42 509	48.39 508	54.53 508	38.03 495	53.44 510	62.83 515	44.79 509	47.68 513	42.11 512	15.69 507	3.97 500	37.25 510	15.05 509	30.83 512	18.40 512

ktn	49.32 517	58.11 518	40.16 502	59.92 519	43.22 516	49.79 514	42.99 516	48.56 509	60.67 513	51.59 510	54.51 511	55.34 507	52.65 514	47.92 514	37.91 507	57.88 520	24.79 516	63.00 520	43.57 517	52.51 517	41.31 517

UNDER WATER-64	46.01 515	48.25 514	68.05 513	44.59 512	28.11 512	57.02 520	43.78 517	40.20 500	48.80 504	52.08 512	42.95 497	67.22 519	57.71 519	48.98 515	49.57 515	40.01 515	17.98 514	52.15 516	39.41 516	38.99 513	34.41 515

JetBlue	29.99 503	17.24 491	55.64 509	16.24 492	21.08 505	62.07 521	33.14 512	40.60 501	35.73 491	34.59 494	40.67 493	57.18 508	43.54 508	51.46 516	52.18 518	2.72 472	4.58 504	2.86 476	3.53 487	10.57 486	14.11 505

KSHMR	56.07 519	64.25 521	40.47 503	74.89 521	49.63 519	49.42 513	45.46 518	57.71 521	63.52 515	61.65 518	61.67 518	71.88 521	47.67 512	51.47 517	44.57 514	54.67 519	62.25 521	66.31 521	54.18 521	53.03 519	46.75 519

UNDER WATER	45.99 514	49.80 515	68.56 514	49.99 514	32.13 513	55.35 519	39.50 514	41.12 502	52.90 507	50.69 509	45.18 499	67.79 520	58.75 520	51.93 518	50.97 516	30.59 513	14.03 513	51.66 515	37.15 514	40.27 514	31.35 514

notaker	48.05 516	55.94 517	50.90 508	56.89 518	40.29 514	38.96 501	33.86 513	47.82 507	55.70 509	57.55 515	57.48 514	60.22 510	59.71 521	54.64 519	43.27 513	41.13 516	19.86 515	57.61 517	37.79 515	50.95 516	40.33 516

JetRed	61.44 521	61.87 520	83.02 518	46.49 513	56.73 521	83.63 522	65.09 521	59.75 522	64.22 516	69.50 523	69.26 523	66.24 517	47.62 511	61.80 520	74.60 523	45.99 517	66.40 523	46.67 514	45.27 518	63.49 520	51.22 520

LRCNet_RVC	66.47 522	66.44 523	69.02 515	71.60 520	54.27 520	32.21 492	2.93 380	63.19 523	21.83 462	82.02 524	90.16 525	83.59 523	72.13 523	69.45 521	53.25 519	95.47 528	64.21 522	95.15 528	95.27 528	72.59 521	74.60 523

HanzoNet	57.16 520	60.12 519	60.00 511	55.77 517	42.11 515	51.98 516	41.93 515	52.07 513	61.47 514	65.98 522	65.90 520	72.11 522	70.14 522	71.11 522	61.13 520	64.31 522	34.72 520	62.27 519	50.86 519	52.83 518	46.33 518

TCMNet-wrong-test	67.37 523	85.99 525	81.87 517	95.65 527	94.75 527	89.54 523	85.95 524	52.26 514	35.23 490	51.69 511	62.14 519	60.40 511	40.29 504	77.33 523	64.52 521	48.91 518	9.04 512	69.84 522	68.02 522	91.10 528	82.88 528

MADNet++	82.81 524	81.73 524	74.64 516	87.71 526	82.67 525	93.35 524	70.27 522	86.39 527	82.88 524	93.51 528	86.62 524	86.40 524	81.37 524	88.21 524	88.63 524	86.59 526	84.23 527	72.14 523	68.69 523	78.88 526	81.36 527

xxxxx1	85.58 526	90.37 526	96.61 526	76.69 522	80.77 522	97.50 528	96.92 528	85.57 524	88.66 525	88.63 525	91.64 526	94.27 525	93.09 525	90.03 525	91.91 525	70.77 523	70.62 524	73.61 524	81.26 525	72.90 522	79.86 524

tt_ll	85.58 526	90.37 526	96.61 526	76.69 522	80.77 522	97.50 528	96.92 528	85.57 524	88.66 525	88.63 525	91.64 526	94.27 525	93.09 525	90.03 525	91.91 525	70.77 523	70.62 524	73.61 524	81.26 525	72.90 522	79.86 524

ff	85.58 526	90.37 526	96.61 526	76.69 522	80.77 522	97.50 528	96.92 528	85.57 524	88.66 525	88.63 525	91.64 526	94.27 525	93.09 525	90.03 525	91.91 525	70.77 523	70.62 524	73.61 524	81.26 525	72.90 522	79.86 524

MEDIAN_ROB	98.44 530	99.70 530	99.34 530	97.13 528	97.06 528	96.94 526	95.91 527	97.71 530	97.33 529	98.78 531	98.91 530	99.19 530	98.13 529	96.94 528	96.99 530	99.97 532	99.18 529	100.00 532	99.99 533	99.70 531	99.83 531

HaxPig	98.85 531	99.94 532	95.36 524	99.99 534	99.98 532	94.12 525	94.52 525	99.12 531	99.96 531	99.96 534	99.99 532	99.98 535	99.89 531	98.16 529	96.14 529	99.98 533	99.99 533	100.00 532	99.99 533	99.99 534	99.95 534

Anonymous_1	99.01 532	99.91 531	99.85 532	97.31 529	99.09 531	100.00 534	100.00 533	99.59 533	99.96 531	99.29 533	99.86 531	99.55 532	99.99 533	99.30 530	99.76 531	95.67 529	99.58 530	97.24 529	98.56 530	97.36 529	98.34 530

ccccc		96.47 529		100.00 537	100.00 534	97.29 527		99.52 532		99.28 532		99.32 531		99.92 531		100.00 536	100.00 534	99.95 531	99.77 532	100.00 535

test_example2	99.38 533	99.98 534	99.99 534	100.00 537	99.98 532	99.73 532	99.99 532	96.99 529	100.00 533	100.00 535	100.00 533	96.49 528	96.74 528	99.97 532	99.96 532	100.00 536	99.97 532	98.68 530	99.11 531	100.00 535	100.00 538

DPSMNet_ROB	99.90 535	100.00 535	99.99 534	99.99 534	100.00 534	100.00 534	100.00 533	99.98 534	100.00 533	98.37 529	100.00 533	99.81 533	100.00 534	99.97 532	99.99 533	100.00 536	100.00 534	100.00 532	100.00 535	100.00 535	99.99 535

DGTPSM_ROB	99.90 535	100.00 535	99.99 534	99.99 534	100.00 534	100.00 534	100.00 533	99.98 534	100.00 533	98.37 529	100.00 533	99.81 533	100.00 534	99.97 532	99.99 533	99.99 534	100.00 534	100.00 532	100.00 535	100.00 535	99.99 535

tt	83.10 525	0.43 33	99.97 533	79.27 525	93.14 526	100.00 534	100.00 533	100.00 536	99.89 530	60.55 517	48.44 504	99.98 535	99.96 532	99.98 535	100.00 536	91.80 527	99.82 531	73.67 527	73.25 524	86.43 527	55.39 522

Selective-RAFT-Error	100.00 539	100.00 535	100.00 537	100.00 537	100.00 534	100.00 534	100.00 533	100.00 536	100.00 533	100.00 535	100.00 533	100.00 537	100.00 534	100.00 536	100.00 536	100.00 536	100.00 534	100.00 532	100.00 535	100.00 535	100.00 538

PML	97.69 529	100.00 535	96.50 525	97.85 531	97.35 530	99.77 533	99.36 531	96.92 528	96.34 528	100.00 535	96.52 529	97.41 529	99.61 530	100.00 536	95.46 528	99.99 534	97.44 528	100.00 532	96.08 529	99.13 530	88.02 529

CasAABBNet	100.00 539	100.00 535	100.00 537	100.00 537	100.00 534	100.00 534	100.00 533	100.00 536	100.00 533	100.00 535	100.00 533	100.00 537	100.00 534	100.00 536	100.00 536	100.00 536	100.00 534	100.00 532	100.00 535	100.00 535	100.00 538

LSM0	100.00 539	100.00 535	100.00 537	100.00 537	100.00 534	100.00 534	100.00 533	100.00 536	100.00 533	100.00 535	100.00 533	100.00 537	100.00 534	100.00 536	100.00 536	100.00 536	100.00 534	100.00 532	100.00 535	100.00 535	99.99 535

DPSM_ROB	99.94 537	100.00 535	100.00 537	99.74 532	100.00 534	100.00 534	100.00 533	100.00 536	100.00 533	100.00 535	100.00 533	100.00 537	100.00 534	100.00 536	100.00 536	99.08 530	100.00 534	100.00 532	100.00 535	99.98 532	99.94 532

DPSM	99.94 537	100.00 535	100.00 537	99.74 532	100.00 534	100.00 534	100.00 533	100.00 536	100.00 533	100.00 535	100.00 533	100.00 537	100.00 534	100.00 536	100.00 536	99.08 530	100.00 534	100.00 532	100.00 535	99.98 532	99.94 532

AVERAGE_ROB	99.63 534	99.96 533	98.88 529	100.00 537	100.00 534	98.16 531	95.64 526	100.00 536	100.00 533	100.00 535	100.00 533	100.00 537	100.00 534	100.00 536	99.99 533	100.00 536	100.00 534	100.00 532	100.00 535	100.00 535	100.00 538

Low-res two-view benchmark