Low-res two-view results

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

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

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

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

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

FoundationStereo	0.26 1	0.29 30	1.25 10	0.24 66	0.10 59	0.41 2	0.07 38	0.57 1	0.80 5	0.24 11	0.03 2	0.09 5	0.37 54	0.46 2	0.12 2	0.03 326	0.03 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

LGtest1	0.42 2	0.33 69	1.42 15	0.13 45	0.16 101	0.98 8	0.01 2	2.30 10	0.96 10	0.21 9	0.07 5	0.08 3	0.10 4	1.10 22	0.31 21	0.01 211	0.09 356	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.02 59

S2M2	0.46 3	0.39 118	1.17 7	0.37 98	0.17 109	1.14 10	0.01 2	1.46 4	1.83 25	0.19 7	0.87 33	0.13 8	0.19 12	0.57 3	0.43 46	0.01 211	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.21 340	0.00 1

MonSter	0.46 3	0.23 14	1.44 16	0.05 11	0.77 276	1.17 12	0.01 2	3.17 26	0.72 2	0.28 16	0.18 11	0.07 1	0.04 1	0.83 11	0.17 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 265	0.00 1	0.01 18

dual_stereo	0.56 5	0.32 53	1.08 3	0.07 17	0.11 68	0.77 6	0.03 17	3.60 47	1.17 17	0.12 1	0.03 2	0.20 17	0.11 5	2.77 88	0.51 73	0.00 1	0.14 397	0.00 1	0.16 369	0.00 1	0.02 59

RAStereo	0.68 6	0.42 145	3.15 196	0.18 57	0.52 242	1.17 12	0.02 13	3.16 25	0.98 11	0.51 61	1.43 53	0.16 10	0.22 17	0.75 8	0.83 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.02 59

SGD-Stereo	0.69 7	0.30 39	1.15 6	0.25 68	0.12 78	1.26 19	0.29 130	1.87 6	0.62 1	0.50 60	0.51 21	0.08 3	0.11 5	6.67 226	0.09 1	0.01 211	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 18

GIP-stereo	0.70 8	0.44 162	1.70 37	1.52 258	0.75 272	1.48 37	0.05 27	4.18 76	1.10 13	0.18 5	0.42 19	0.58 81	0.38 57	0.65 5	0.46 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.01 18

DEFOM-Stereo	0.70 8	0.29 30	1.62 27	0.16 51	0.06 24	1.95 81	0.45 168	0.88 2	0.74 3	0.55 63	0.51 21	0.14 9	0.09 3	6.32 198	0.20 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

GREAT-IGEV	0.72 10	0.29 30	1.91 48	1.31 227	0.40 206	1.41 34	0.08 43	2.29 9	2.48 44	0.18 5	0.69 27	0.10 6	0.34 48	1.72 54	0.37 34	0.00 1	0.09 356	0.00 1	0.22 402	0.10 221	0.41 405

IGEV-Stereo++	0.74 11	0.23 14	1.31 12	0.06 14	1.62 339	1.95 81	0.01 2	3.29 30	1.81 23	0.38 35	1.68 64	0.10 6	1.16 145	0.91 13	0.19 11	0.01 211	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.01 18

GLC_STEREO	0.75 12	0.29 30	1.19 8	0.55 122	0.01 1	1.98 85	0.57 207	3.07 19	3.02 88	0.90 78	1.48 54	0.19 13	0.40 61	0.93 14	0.36 30	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.02 59

rvit_stereo_0081_aga	0.76 13	0.51 196	3.29 205	0.11 29	0.25 155	1.73 68	0.22 109	3.68 49	2.54 51	0.26 15	0.16 7	0.27 38	0.30 41	1.31 32	0.36 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.04 142

LG-Stereo	0.79 14	0.32 53	3.96 260	0.04 9	0.15 94	1.19 14	0.18 96	3.52 46	2.95 76	0.32 28	1.77 67	0.22 29	0.14 9	0.39 1	0.43 46	0.01 211	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.11 240	0.02 59

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 15	0.33 69	2.51 111	0.25 68	0.53 243	1.93 79	0.27 125	5.07 130	1.05 12	0.47 56	0.68 26	0.64 84	0.22 17	0.95 16	0.65 90	0.00 1	0.05 303	0.00 1	0.19 389	0.03 86	0.16 327

MaDis-Stereo	0.80 15	0.69 271	3.02 175	0.33 87	1.83 360	1.22 15	0.06 31	3.41 37	1.49 18	0.31 26	0.38 18	0.42 65	0.51 80	1.14 25	1.21 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.05 176

AEACV	0.80 15	0.29 30	1.70 37	0.96 178	0.24 152	2.03 88	0.88 287	3.50 43	0.88 8	0.34 29	0.20 12	0.29 43	2.01 198	1.77 59	0.33 23	0.00 1	0.03 260	0.00 1	0.29 422	0.10 221	0.09 242

IGEV-RUCA	0.81 18	0.15 1	1.13 4	0.52 117	0.32 184	2.13 98	0.51 187	3.46 40	1.71 21	0.95 79	0.16 7	0.24 33	0.55 86	2.81 90	0.41 41	0.12 394	0.21 433	0.20 446	0.25 413	0.21 340	0.20 353

UniTT-Stereo	0.83 19	0.33 69	1.98 59	0.92 169	1.27 320	0.54 4	0.11 55	1.35 3	2.94 75	1.67 97	2.09 78	0.20 17	0.31 44	1.57 46	1.07 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 293	0.01 18

Pointernet	0.84 20	0.35 91	2.00 63	0.12 31	0.13 85	1.77 69	0.06 31	4.87 115	2.53 49	0.14 3	2.11 80	0.76 89	0.44 75	1.02 19	0.32 22	0.00 1	0.04 289	0.00 1	0.15 366	0.02 42	0.01 18

castereo	0.87 21	0.60 236	1.07 2	0.34 92	0.17 109	1.89 75	0.79 263	4.84 114	2.05 28	0.65 69	2.55 92	0.31 48	0.40 61	1.02 19	0.38 37	0.01 211	0.09 356	0.00 1	0.24 408	0.03 86	0.02 59

rvit_stereo_0081	0.88 22	0.28 27	1.81 39	0.62 134	0.13 85	1.34 27	0.12 61	3.14 22	4.59 186	0.43 54	0.30 16	0.54 78	0.11 5	3.89 111	0.36 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

rvit_stereo_0082	0.88 22	0.28 27	1.81 39	0.62 134	0.13 85	1.34 27	0.12 61	3.14 22	4.59 186	0.43 54	0.30 16	0.54 78	0.11 5	3.89 111	0.36 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

rvit_stereo_0080	0.88 22	0.51 196	3.12 193	0.07 17	0.12 78	1.31 24	0.37 148	3.78 59	3.29 110	0.56 64	1.13 45	0.40 60	0.76 105	1.71 51	0.47 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 142

whm_eth	0.88 22	0.51 196	3.12 193	0.07 17	0.12 78	1.31 24	0.37 148	3.78 59	3.29 110	0.56 64	1.13 45	0.40 60	0.76 105	1.71 51	0.47 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 142

AIO_test	0.90 26	0.40 128	1.67 33	0.14 46	0.16 101	2.97 204	0.83 273	3.61 48	2.67 56	0.29 18	0.71 28	1.50 115	0.29 34	2.37 80	0.13 3	0.00 1	0.04 289	0.00 1	0.08 338	0.03 86	0.03 98

LoS	0.91 27	0.34 81	2.10 78	0.38 101	0.13 85	2.47 130	0.26 122	5.00 126	2.74 65	0.89 77	0.21 13	0.49 72	0.36 51	1.97 69	0.67 95	0.02 291	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
AIO-Stereo	0.94 28	0.22 12	1.20 9	0.06 14	0.08 46	2.36 119	0.62 218	5.50 167	2.61 53	0.30 21	3.32 115	0.41 63	0.25 20	1.12 24	0.17 8	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.35 439	0.06 163	0.12 290

SMoEStereo_RVC	0.95 29	0.35 91	1.37 14	0.63 137	0.07 32	2.07 90	0.16 88	2.88 16	1.68 20	0.30 21	1.23 48	0.19 13	0.28 30	6.80 232	0.84 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 240	0.13 298

GCAP-Stereo	0.95 29	0.62 245	1.99 61	0.30 75	0.03 10	1.66 55	0.01 2	4.43 86	3.00 85	1.63 96	1.17 47	1.39 107	0.76 105	1.31 32	0.55 77	0.00 1	0.03 260	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.02 59

fffft	0.97 31	0.29 30	1.69 36	0.03 1	0.05 15	2.12 97	0.65 226	3.44 39	1.87 27	0.34 29	0.60 24	0.23 30	0.20 13	6.69 227	0.89 151	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.18 317	0.09 242
1: 1. 1
DEFOM-Stereo_RVC	0.98 32	2.14 435	1.55 21	0.88 161	0.26 162	0.56 5	0.04 19	2.80 15	0.86 6	0.30 21	0.80 31	0.21 27	2.33 213	6.17 187	0.37 34	0.00 1	0.07 336	0.00 1	0.17 377	0.01 11	0.01 18

Occ-G	0.98 32	0.38 114	1.82 41	0.15 48	0.18 123	1.45 36	0.69 237	3.15 24	2.25 33	1.45 92	0.59 23	5.06 259	0.54 85	0.75 8	0.77 122	0.00 1	0.03 260	0.00 1	0.17 377	0.16 293	0.01 18

CASnet	0.98 32	0.32 53	1.62 27	0.65 140	0.07 32	2.11 95	0.14 77	3.50 43	4.03 154	3.77 149	1.41 52	0.31 48	0.29 34	0.80 10	0.57 79	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	0.98 32	0.42 145	1.86 43	0.07 17	0.22 145	1.65 54	0.02 13	4.07 71	6.33 268	0.72 71	1.54 56	0.43 66	0.64 95	1.22 31	0.44 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
MM-Stereo_test2	0.99 36	0.29 30	2.26 91	1.34 231	0.12 78	1.78 71	0.53 189	4.71 108	3.31 112	0.76 73	0.80 31	0.50 74	0.35 49	1.86 63	0.73 107	0.00 1	0.05 303	0.00 1	0.07 333	0.26 365	0.06 195

trnet	0.99 36	0.37 108	1.89 46	0.08 22	0.19 133	1.68 59	0.02 13	4.12 75	6.41 272	0.70 70	1.57 57	0.46 69	0.67 97	1.15 26	0.41 41	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

CroCo-Stereo	0.99 36	0.89 321	3.19 199	0.46 110	0.44 214	0.38 1	0.05 27	4.61 98	3.95 148	0.48 57	1.78 69	1.01 95	0.27 28	1.11 23	1.07 171	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.04 142
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
rvit_stereo_ft	1.00 39	0.78 296	3.84 257	0.84 156	0.36 196	1.23 16	0.24 115	3.81 63	3.76 137	0.37 34	0.87 33	0.74 87	1.12 134	1.18 29	0.76 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.06 195

AIO_rvc	1.02 40	0.59 232	1.95 57	0.15 48	0.09 52	3.42 237	0.99 302	4.46 88	2.73 64	0.28 16	1.62 59	1.32 105	0.28 30	2.10 75	0.21 13	0.00 1	0.03 260	0.00 1	0.04 319	0.11 240	0.11 277

RSM++	1.02 40	0.24 17	1.33 13	0.86 159	0.04 12	2.78 175	0.30 136	2.63 12	2.67 56	0.48 57	1.95 73	0.52 75	0.25 20	5.50 166	0.57 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 377	0.11 240	0.09 242

mms	1.03 42	0.54 212	1.58 24	0.05 11	0.36 196	1.52 44	0.08 43	2.97 18	1.84 26	0.38 35	2.94 102	0.32 51	0.25 20	6.82 233	0.39 38	0.00 1	0.04 289	0.00 1	0.00 1	0.17 306	0.28 385

ours_stereo	1.03 42	0.55 216	1.86 43	0.12 31	0.32 184	1.16 11	0.09 48	3.27 29	2.18 31	0.39 42	3.02 106	0.34 58	0.26 26	6.32 198	0.37 34	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.18 317	0.13 298

rvit_stereo_0083	1.03 42	0.26 22	3.09 191	0.49 115	0.09 52	1.27 21	0.24 115	2.72 13	4.60 188	0.38 35	0.77 30	0.78 90	1.18 147	4.35 131	0.33 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 98

EGLCR-Stereo	1.04 45	0.20 5	2.00 63	1.14 205	0.16 101	2.50 134	0.11 55	4.96 121	2.61 53	0.79 75	0.07 5	1.46 113	0.37 54	3.96 118	0.23 14	0.01 211	0.05 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 214

HUF	1.05 46	0.64 249	2.33 95	0.35 95	0.22 145	3.09 215	0.41 158	3.73 57	2.89 72	0.36 32	2.71 97	0.33 55	0.30 41	2.28 79	0.23 14	0.00 1	0.61 469	0.00 1	0.00 1	0.15 286	0.39 400

rrr	1.05 46	0.45 169	3.18 198	0.32 82	0.06 24	2.74 168	0.95 300	3.49 42	1.12 14	0.39 42	0.16 7	0.20 17	0.29 34	6.47 209	0.87 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 396	0.06 163	0.10 264

IGEVStereo-DCA	1.06 48	0.45 169	2.06 68	0.32 82	0.06 24	2.74 168	0.84 277	3.71 51	2.27 34	0.39 42	0.16 7	0.20 17	0.29 34	6.47 209	0.87 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 369	0.06 163	0.06 195

test_xeample3	1.08 49	0.43 156	3.39 214	0.49 115	0.05 15	2.58 147	0.93 295	3.32 32	1.77 22	0.23 10	0.23 14	0.19 13	0.28 30	6.34 200	0.85 136	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.26 420	0.06 163	0.10 264

tt45	1.09 50	0.35 91	1.49 20	0.39 102	0.23 150	3.50 249	0.14 77	3.35 34	1.81 23	0.36 32	2.04 76	0.27 38	0.26 26	6.84 235	0.63 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 293	0.03 98

MGS-Stereo	1.10 51	0.26 22	2.45 103	0.58 128	0.06 24	1.84 73	0.67 232	2.16 8	3.42 119	1.03 81	6.13 203	0.49 72	0.36 51	1.43 38	0.62 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 416	0.00 1

ff7	1.12 52	0.57 224	2.06 68	0.03 1	0.07 32	2.80 178	0.84 277	3.71 51	2.27 34	0.38 35	1.06 36	0.20 17	0.40 61	7.12 258	0.49 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 369	0.09 210	0.06 195

ffff	1.12 52	0.57 224	2.06 68	0.03 1	0.07 32	2.80 178	0.84 277	3.71 51	2.27 34	0.38 35	1.06 36	0.20 17	0.40 61	7.12 258	0.49 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 369	0.09 210	0.06 195

11t	1.12 52	0.57 224	2.06 68	0.03 1	0.07 32	2.80 178	0.84 277	3.71 51	2.27 34	0.38 35	1.06 36	0.20 17	0.40 61	7.12 258	0.49 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 369	0.09 210	0.06 195

anonymousdsp	1.12 52	0.59 232	1.66 30	0.03 1	0.07 32	2.81 186	0.82 269	4.07 71	2.30 40	0.41 48	1.12 44	0.30 44	0.40 61	7.05 251	0.49 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 377	0.10 221	0.05 176

ccc-4	1.12 52	0.57 224	2.06 68	0.03 1	0.07 32	2.80 178	0.84 277	3.71 51	2.27 34	0.38 35	1.06 36	0.20 17	0.40 61	7.12 258	0.49 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 369	0.09 210	0.06 195

IGEV-Stereo	1.12 52	0.59 232	1.66 30	0.03 1	0.07 32	2.82 189	0.82 269	4.09 74	2.30 40	0.41 48	1.11 41	0.30 44	0.41 68	7.05 251	0.49 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 377	0.10 221	0.05 176
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
fffy	1.13 58	0.51 196	2.15 80	1.01 185	0.09 52	2.30 116	0.19 99	4.07 71	1.13 16	0.16 4	2.66 94	0.20 17	0.38 57	6.98 247	0.35 27	0.00 1	0.06 320	0.00 1	0.00 1	0.14 282	0.16 327

IGEV++	1.14 59	0.51 196	1.66 30	0.55 122	0.08 46	2.52 135	1.01 306	6.51 221	3.16 96	0.59 66	2.11 80	0.43 66	1.18 147	1.44 39	0.79 126	0.00 1	0.05 303	0.00 1	0.05 325	0.11 240	0.11 277

castereo++	1.18 60	0.54 212	1.95 57	0.30 75	0.51 238	4.56 315	1.00 304	4.61 98	1.12 14	0.29 18	2.14 84	1.89 130	0.15 10	3.94 117	0.18 10	0.00 1	0.04 289	0.00 1	0.31 430	0.03 86	0.00 1

CAS++	1.18 60	0.55 216	1.99 61	0.17 52	0.27 165	1.85 74	0.63 219	8.48 273	3.07 91	1.71 98	2.32 88	0.18 12	0.20 13	1.91 68	0.30 18	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ProNet	1.20 62	0.60 236	2.00 63	0.26 70	0.08 46	2.73 167	0.68 233	5.00 126	2.52 48	0.29 18	1.32 50	0.37 59	0.36 51	6.94 245	0.44 50	0.00 1	0.07 336	0.00 1	0.00 1	0.17 306	0.07 214

TANstereo	1.20 62	0.49 188	2.04 66	0.34 92	0.10 59	1.80 72	0.01 2	3.40 36	4.10 162	4.37 162	4.82 156	0.41 63	0.70 99	0.94 15	0.46 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	1.21 64	0.20 5	1.30 11	0.12 31	0.06 24	2.48 132	0.51 187	3.78 59	2.74 65	0.48 57	2.38 89	2.18 139	0.28 30	6.77 231	0.56 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 369	0.07 180	0.05 176

sCroCo_RVC	1.21 64	0.65 255	5.16 338	1.09 197	1.29 323	0.92 7	0.19 99	3.92 65	2.68 59	0.30 21	3.04 107	0.52 75	1.56 176	1.58 47	0.78 124	0.09 385	0.25 445	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.11 277

Selective-IGEV	1.23 66	0.18 3	1.13 4	0.07 17	0.17 109	2.38 123	0.54 192	6.10 193	2.51 47	0.41 48	3.20 112	0.26 36	0.29 34	6.94 245	0.16 6	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.11 356	0.04 113	0.10 264

WCG-NET	1.24 67	0.43 156	1.46 18	0.33 87	0.08 46	2.14 99	1.08 315	3.09 21	6.86 289	2.73 115	3.43 123	0.74 87	0.94 123	0.89 12	0.33 23	0.00 1	0.04 289	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.05 176

CroCo-Stereo Lap2	1.24 67	0.88 318	3.39 214	0.95 176	4.59 461	0.47 3	0.08 43	3.51 45	2.80 68	1.17 89	2.24 85	1.57 118	0.20 13	1.48 42	1.14 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 286	0.12 290

999	1.25 69	0.37 108	1.63 29	1.15 206	0.34 191	3.03 210	0.66 229	3.41 37	2.27 34	0.30 21	3.20 112	0.19 13	0.25 20	7.23 266	0.85 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 293	0.01 18

rvit_0105_6	1.26 70	0.87 314	4.85 318	0.61 132	0.07 32	1.60 48	0.32 138	3.79 62	5.87 236	0.25 13	0.26 15	1.09 98	0.29 34	4.60 137	0.62 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 195

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 70	0.42 145	2.36 99	0.59 130	1.26 318	2.43 128	0.01 2	3.29 30	7.76 323	1.71 98	2.78 99	0.27 38	0.32 46	1.16 28	0.58 83	0.04 345	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.10 264

LoS_RVC	1.26 70	1.43 391	1.91 48	0.42 105	3.77 436	1.71 65	0.04 19	2.58 11	2.49 46	0.42 52	2.58 93	0.30 44	0.57 90	1.71 51	0.66 94	0.01 211	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.02 42	4.49 477

MIF-Stereo (partial)	1.29 73	0.33 69	3.02 175	0.03 1	1.12 310	1.26 19	0.13 70	4.46 88	3.75 135	0.35 31	2.39 90	0.31 48	0.74 103	6.09 183	1.76 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.04 142

MyStereo07	1.31 74	0.79 297	1.61 26	1.03 188	1.11 308	2.63 158	0.46 169	5.48 164	2.24 32	0.64 68	1.48 54	0.27 38	0.59 93	7.03 250	0.45 54	0.00 1	0.09 356	0.00 1	0.01 265	0.11 240	0.09 242

plain	1.34 75	0.51 196	5.09 332	0.30 75	0.05 15	1.58 46	0.08 43	4.47 90	3.77 138	0.42 52	1.76 66	0.60 83	0.74 103	6.11 184	0.94 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 408	0.02 59

sAnonymous2	1.35 76	1.66 412	8.14 419	0.55 122	0.46 220	1.23 16	0.24 115	4.00 69	3.47 121	0.40 46	1.11 41	0.23 30	1.42 162	0.96 17	0.57 79	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.20 392	2.07 464	0.22 357

CroCo_RVC	1.35 76	1.66 412	8.14 419	0.55 122	0.46 220	1.23 16	0.24 115	4.00 69	3.47 121	0.40 46	1.11 41	0.23 30	1.42 162	0.96 17	0.57 79	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.20 392	2.07 464	0.22 357

knoymous	1.36 78	0.21 9	1.68 35	0.20 58	0.49 232	1.58 46	0.11 55	5.15 134	2.40 43	4.62 170	1.77 67	4.56 239	0.45 76	3.23 97	0.63 88	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 18

rvit_0105_4	1.38 79	0.98 340	5.52 360	0.61 132	0.05 15	1.62 51	0.41 158	3.95 68	5.80 233	0.31 26	0.73 29	1.37 106	0.53 84	4.89 147	0.78 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 142

SCV_C0	1.40 80	0.49 188	3.06 190	0.12 31	0.21 141	2.29 111	0.09 48	6.46 217	3.81 139	0.63 67	2.00 75	0.24 33	0.41 68	7.31 269	0.43 46	0.01 211	0.05 303	0.00 1	0.21 396	0.16 293	0.07 214

MoCha-V2	1.41 81	0.42 145	2.61 123	0.81 151	0.23 150	2.53 138	0.20 103	4.81 112	3.16 96	0.82 76	3.15 110	0.30 44	1.61 180	6.66 225	0.40 40	0.00 1	0.20 430	0.00 1	0.24 408	0.05 139	0.02 59

PMTNet	1.41 81	0.37 108	2.06 68	0.26 70	0.15 94	2.94 202	0.34 144	3.39 35	5.33 215	1.00 80	1.27 49	0.28 42	0.93 121	4.04 121	0.74 109	5.00 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.01 18

AE-Stereo	1.44 83	0.32 53	2.69 131	1.58 271	0.20 138	2.24 108	0.59 209	6.01 189	5.70 228	1.18 90	3.17 111	1.02 96	0.78 111	1.73 55	0.83 132	0.02 291	0.18 420	0.00 1	0.29 422	0.11 240	0.07 214

XX-TBD	1.44 83	0.85 311	2.04 66	2.45 395	0.05 15	2.34 118	0.01 2	3.46 40	7.51 310	2.88 120	4.98 163	0.26 36	0.25 20	1.15 26	0.46 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MC-Stereo	1.47 85	0.36 101	2.54 114	1.99 335	0.12 78	1.90 76	0.12 61	4.47 90	2.83 69	3.31 135	3.44 124	0.56 80	1.47 165	5.39 163	0.47 64	0.00 1	0.04 289	0.00 1	0.21 396	0.07 180	0.04 142

rvit_0105_5	1.48 86	0.89 321	5.43 351	0.46 110	0.04 12	1.60 48	0.60 212	4.65 105	5.90 239	0.76 73	1.59 58	1.75 125	0.78 111	4.20 126	0.88 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 195

WCG-NET（raft）	1.49 87	0.50 191	1.55 21	0.21 61	0.08 46	2.15 101	1.01 306	2.72 13	6.26 264	2.79 116	3.06 109	4.38 232	1.04 131	3.53 104	0.26 16	0.00 1	0.12 383	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.08 229

testlalala	1.50 88	0.41 139	1.67 33	0.98 182	0.31 181	4.00 293	0.90 292	5.26 150	2.17 30	6.56 266	3.61 128	1.74 124	0.38 57	1.21 30	0.42 45	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.29 422	0.01 11	0.01 18

StereoAnything_RVC	1.52 89	7.77 479	2.81 153	0.05 11	0.02 3	1.11 9	0.06 31	3.26 28	0.75 4	0.12 1	0.02 1	0.07 1	0.68 98	6.69 227	0.13 3	0.02 291	0.08 347	0.00 1	0.00 1	6.69 483	0.02 59

model_zeroshot	1.52 89	0.42 145	4.10 277	1.25 215	0.11 68	3.04 211	0.14 77	5.79 182	2.84 70	3.12 127	3.65 129	2.05 137	0.42 73	2.38 81	0.71 103	0.01 211	0.10 368	0.00 1	0.20 392	0.02 42	0.04 142

CES	1.56 91	0.35 91	1.44 16	0.42 105	7.70 481	2.66 164	0.13 70	4.89 116	2.53 49	0.25 13	1.10 40	0.33 55	0.31 44	1.61 49	0.58 83	0.01 211	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.54 418	6.26 483

MM-Stereo_test1	1.57 92	0.36 101	2.19 89	1.17 208	0.35 194	2.39 124	0.56 198	4.53 93	5.21 210	3.67 144	1.65 62	0.40 60	0.84 118	6.90 240	0.80 129	0.00 1	0.03 260	0.00 1	0.00 1	0.31 381	0.03 98

SCV	1.59 93	0.58 229	2.57 117	2.72 408	0.31 181	2.15 101	0.79 263	6.88 236	2.72 61	0.20 8	2.68 95	0.68 85	0.58 92	7.60 285	0.41 41	0.00 1	0.03 260	0.00 1	0.22 402	0.37 398	0.24 367

CREStereo++_RVC	1.59 93	0.39 118	2.26 91	0.36 96	0.01 1	1.67 56	0.01 2	2.95 17	8.12 334	3.69 146	7.44 250	0.47 70	0.32 46	0.74 7	0.39 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 486	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
Reg-Stereo(zero)	1.60 95	0.19 4	2.59 120	0.45 109	0.47 227	1.64 53	0.23 113	3.22 27	5.87 236	4.29 159	3.01 104	4.49 237	1.64 181	2.47 84	1.16 183	0.00 1	0.08 347	0.00 1	0.13 362	0.01 11	0.10 264

11t1	1.62 96	0.26 22	2.53 113	2.37 389	0.24 152	2.58 147	0.06 31	6.66 227	3.00 85	3.40 137	3.01 104	1.14 100	1.94 196	4.18 124	0.91 155	0.01 211	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.03 98

iRaftStereo_RVC	1.62 96	0.68 266	1.98 59	0.67 142	0.05 15	2.99 206	0.04 19	5.36 159	3.74 134	3.82 150	4.96 161	2.54 148	0.62 94	3.35 101	0.97 163	0.00 1	0.07 336	0.00 1	0.00 1	0.30 376	0.27 381

RAFT-Stereo-weight	1.67 98	0.31 43	1.57 23	0.97 181	0.15 94	3.19 227	0.77 257	5.06 128	6.19 263	4.96 182	3.38 121	2.83 155	0.35 49	2.87 91	0.74 109	0.01 211	0.06 320	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 59

HART	1.68 99	0.67 264	2.72 137	0.04 9	0.27 165	1.72 67	0.04 19	5.60 170	3.16 96	1.44 91	7.73 261	2.41 145	0.15 10	6.44 205	0.62 85	0.00 1	0.12 383	0.00 1	0.00 1	0.24 362	0.17 332

IGEV-Stereo+	1.69 100	0.43 156	1.59 25	0.37 98	3.10 404	2.10 93	0.07 38	1.86 5	0.91 9	0.39 42	0.03 2	0.20 17	0.41 68	7.05 251	0.16 6	0.02 291	0.07 336	0.00 1	0.18 384	5.14 477	9.77 498

Selective-RAFT	1.69 100	0.32 53	3.29 205	0.92 169	0.18 123	3.89 286	0.06 31	4.22 77	4.00 151	1.47 93	1.98 74	3.07 168	2.81 238	6.35 202	0.89 151	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.21 396	0.05 139	0.00 1

rvit_0105_3	1.71 102	0.90 324	5.93 371	0.78 149	0.02 3	1.62 51	1.69 352	5.15 134	5.99 248	2.22 104	1.64 61	1.97 135	1.17 146	4.19 125	0.92 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.03 98

4D-IteraStereo	1.72 103	0.86 312	3.01 173	0.09 24	2.86 400	3.57 260	1.06 310	3.92 65	5.31 213	5.28 194	1.02 35	3.92 206	0.38 57	1.83 61	1.04 170	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.09 242

rafts_anoy	1.72 103	0.79 297	2.58 119	2.03 345	1.75 353	2.47 130	0.16 88	5.48 164	6.01 250	3.24 131	2.11 80	1.92 134	1.33 155	3.08 95	1.13 179	0.01 211	0.18 420	0.00 1	0.01 265	0.03 86	0.07 214

x	1.73 105	0.28 27	2.49 110	1.91 318	0.17 109	2.10 93	0.83 273	8.74 286	3.55 127	3.28 132	2.12 83	3.10 169	1.96 197	2.90 92	1.12 177	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.03 98

TestStereo	1.74 106	1.02 346	3.64 238	0.20 58	0.28 172	1.33 26	0.01 2	5.24 145	4.01 153	3.18 128	4.97 162	2.07 138	0.70 99	7.32 270	0.75 114	0.02 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1

Anonymous3	1.76 107	0.44 162	6.37 385	0.33 87	0.50 235	4.33 304	0.54 192	4.43 86	2.48 44	2.21 103	3.24 114	1.53 117	1.14 138	5.64 167	1.29 192	0.17 408	0.23 439	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.15 315

GCAP-BAT	1.77 108	0.49 188	2.78 147	0.66 141	0.16 101	3.76 279	0.80 265	3.72 56	3.27 107	3.68 145	5.03 165	3.66 197	0.56 88	5.82 174	0.65 90	0.00 1	0.05 303	0.00 1	0.24 408	0.01 11	0.01 18

anonymousdsp2	1.78 109	0.39 118	3.40 216	1.10 198	0.04 12	3.63 261	0.50 184	7.80 254	2.77 67	2.91 122	2.88 101	3.17 173	1.01 126	5.15 156	0.43 46	0.00 1	0.01 155	0.02 374	0.15 366	0.05 139	0.12 290

DCRE	1.79 110	0.68 266	2.55 115	1.66 284	0.27 165	1.27 21	0.05 27	4.57 97	4.04 156	3.30 134	9.24 297	3.83 204	1.20 150	2.08 74	0.67 95	0.00 1	0.12 383	0.00 1	0.24 408	0.04 113	0.09 242

raft+_RVC	1.79 110	0.84 309	2.32 94	2.40 390	0.85 284	1.38 30	0.09 48	6.36 207	4.75 196	2.85 119	5.46 187	1.17 102	1.36 160	4.54 135	0.91 155	0.00 1	0.10 368	0.00 1	0.00 1	0.11 240	0.22 357

HUI-Stereo	1.80 112	0.41 139	2.85 157	0.12 31	0.18 123	3.72 273	0.65 226	5.23 139	2.97 83	5.87 217	4.34 147	3.45 181	1.52 171	3.93 116	0.65 90	0.02 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.10 264

GMOStereo	1.81 113	0.47 177	2.09 74	0.10 25	0.27 165	1.49 38	0.89 288	4.40 81	4.51 181	8.16 337	6.97 230	2.96 160	1.15 140	1.42 34	0.88 146	0.00 1	0.14 397	0.00 1	0.00 1	0.23 352	0.03 98

error version	1.81 113	0.47 177	2.09 74	0.10 25	0.27 165	1.49 38	0.89 288	4.40 81	4.51 181	8.16 337	6.97 230	2.96 160	1.15 140	1.42 34	0.88 146	0.00 1	0.14 397	0.00 1	0.00 1	0.23 352	0.03 98

test-v	1.81 113	0.47 177	2.09 74	0.10 25	0.27 165	1.49 38	0.89 288	4.40 81	4.51 181	8.16 337	6.97 230	2.96 160	1.15 140	1.42 34	0.88 146	0.00 1	0.14 397	0.00 1	0.00 1	0.23 352	0.03 98

test-2	1.81 113	0.47 177	2.09 74	0.10 25	0.27 165	1.49 38	0.89 288	4.40 81	4.51 181	8.16 337	6.97 230	2.96 160	1.15 140	1.42 34	0.88 146	0.00 1	0.14 397	0.00 1	0.00 1	0.23 352	0.03 98

test-1	1.82 117	0.45 169	5.42 350	0.89 163	0.41 210	2.14 99	0.56 198	5.75 176	4.15 166	3.28 132	5.11 166	3.61 194	0.70 99	1.53 45	1.56 216	0.02 291	0.34 451	0.00 1	0.08 338	0.02 42	0.30 389

MM-Stereo_test3	1.83 118	0.59 232	1.93 51	1.43 247	3.99 442	2.44 129	0.81 267	5.81 183	6.70 284	1.73 100	4.79 154	1.23 104	0.65 96	3.30 98	0.85 136	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.33 388	0.05 176

GMStereo	1.83 118	0.99 342	4.55 303	0.57 127	0.05 15	2.53 138	0.01 2	4.95 119	11.14 395	3.52 139	2.24 85	0.53 77	0.49 78	3.76 109	0.80 129	0.20 415	0.00 1	0.00 1	0.12 359	0.12 257	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
test_1	1.85 120	0.21 9	2.45 103	1.02 186	0.22 145	1.37 29	0.82 269	4.66 107	5.06 204	7.02 284	1.73 65	4.09 214	0.41 68	6.51 214	0.76 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 422	0.18 317	0.14 305

1test111	1.86 121	0.65 255	2.15 80	2.30 378	0.02 3	5.80 343	0.56 198	8.45 269	3.33 114	1.03 81	3.33 116	0.32 51	3.71 280	4.40 132	0.96 160	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.03 301	0.02 42	0.03 98

LL-Strereo2	1.86 121	0.83 308	2.33 95	0.36 96	0.17 109	3.79 282	1.52 342	5.82 184	4.04 156	4.43 163	2.51 91	4.23 221	0.37 54	5.66 169	0.99 165	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.05 325	0.06 163	0.11 277

test-3	1.86 121	0.21 9	2.46 106	1.03 188	0.22 145	1.38 30	0.83 273	4.65 105	5.04 203	7.26 301	1.78 69	4.10 216	0.41 68	6.53 217	0.76 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 422	0.18 317	0.14 305

raftrobust	1.86 121	0.74 283	1.94 54	2.15 363	2.24 382	2.74 168	0.53 189	4.89 116	4.05 158	6.09 229	3.89 132	1.64 119	2.55 222	2.44 82	1.12 177	0.00 1	0.03 260	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.08 229

gcap-zeroshot	1.87 125	0.44 162	4.24 281	0.53 118	0.51 238	3.12 220	0.75 253	6.42 215	3.91 145	3.75 148	1.67 63	7.79 328	0.55 86	2.61 86	0.53 75	0.02 291	0.21 433	0.00 1	0.23 405	0.00 1	0.05 176

riskmin	1.88 126	0.15 1	2.11 79	1.38 240	0.88 286	2.40 125	0.04 19	5.93 188	6.10 253	2.25 105	1.34 51	6.06 289	5.08 353	2.78 89	1.01 168	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 195

test_3	1.88 126	0.22 12	2.75 141	0.96 178	0.22 145	1.28 23	0.77 257	4.62 100	5.87 236	6.55 265	1.84 71	4.28 227	0.45 76	6.48 211	0.76 116	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.28 421	0.17 306	0.14 305

PSM-adaLoss	1.88 126	0.40 128	2.86 159	0.12 31	0.19 133	3.75 278	0.71 243	5.23 139	2.96 79	5.86 212	4.33 146	3.45 181	1.51 166	5.40 164	0.69 97	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.09 242

s12784h	1.89 129	0.30 39	2.57 117	0.11 29	0.09 52	4.18 299	0.13 70	6.61 224	7.44 309	3.62 142	4.28 143	0.59 82	0.81 114	6.61 221	0.46 58	0.01 211	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.00 1

ROB_FTStereo	1.90 130	0.42 145	2.86 159	0.12 31	0.19 133	3.71 270	0.75 253	5.24 145	2.95 76	5.87 217	4.26 142	3.41 179	1.51 166	5.80 173	0.65 90	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.08 229

RAFT-IKP	1.90 130	0.42 145	2.83 154	0.12 31	0.18 123	3.50 249	0.64 223	5.24 145	2.96 79	5.86 212	4.34 147	3.50 190	1.51 166	5.99 180	0.76 116	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.08 229

EKT-Stereo	1.91 132	0.48 184	2.77 145	2.19 366	4.36 448	1.42 35	0.24 115	4.63 101	3.51 123	2.94 123	3.47 125	3.55 192	2.25 209	5.26 158	0.85 136	0.04 345	0.12 383	0.00 1	0.09 349	0.06 163	0.05 176

ROB_FTStereo_v2	1.91 132	0.41 139	2.85 157	0.12 31	0.19 133	3.71 270	0.73 248	5.23 139	2.95 76	5.86 212	4.36 149	3.46 183	1.51 166	5.86 176	0.69 97	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.08 229

qqq	1.93 134	0.30 39	2.96 170	1.40 242	0.05 15	1.96 84	0.39 153	8.45 269	3.33 114	3.06 125	3.84 130	4.67 242	2.70 229	4.40 132	0.96 160	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.03 98

RALCasStereoNet	1.93 134	1.01 344	2.75 141	1.88 314	1.75 353	2.88 198	0.18 96	4.64 104	4.36 173	2.27 106	5.14 167	2.22 141	0.79 113	7.10 257	1.00 167	0.00 1	0.34 451	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.16 327

Patchmatch Stereo++	1.95 136	0.40 128	2.86 159	0.12 31	0.18 123	3.74 275	0.66 229	5.24 145	2.96 79	5.86 212	4.32 144	3.46 183	1.52 171	6.88 237	0.70 99	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.09 242
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	1.95 136	0.40 128	2.86 159	0.12 31	0.18 123	3.74 275	0.66 229	5.24 145	2.96 79	5.86 212	4.32 144	3.46 183	1.52 171	6.88 237	0.70 99	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.09 242

CRE-IMP	1.95 136	0.35 91	2.68 129	0.27 74	0.17 109	3.90 287	0.85 283	5.14 132	2.87 71	5.74 203	4.14 139	3.49 188	0.83 115	6.40 203	1.80 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.19 347

tg	1.96 139	0.64 249	2.15 80	0.68 143	0.12 78	4.40 312	0.04 19	5.74 175	4.19 168	4.00 154	5.23 177	2.58 149	0.93 121	7.12 258	0.77 122	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.31 381	0.25 371

iGMRVC	1.96 139	0.40 128	2.88 164	0.12 31	0.19 133	3.74 275	0.73 248	5.23 139	2.97 83	5.87 217	4.37 150	3.48 187	1.52 171	6.73 230	0.74 109	0.02 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.08 229

DIP-Stereo	1.97 141	0.64 249	2.95 168	0.17 52	0.10 59	4.83 322	0.13 70	8.60 281	4.06 161	6.42 258	4.92 160	0.44 68	0.72 102	3.57 105	1.80 239	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.04 142
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RCA-Stereo	1.99 142	0.34 81	2.71 135	0.26 70	0.06 24	2.29 111	0.48 172	4.89 116	14.65 428	2.81 118	5.51 189	0.78 90	3.21 252	1.44 39	0.33 23	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.02 59

rvit_stereo_0075_2	2.00 143	0.32 53	5.49 355	0.60 131	1.98 366	1.77 69	0.10 51	7.24 244	5.70 228	2.90 121	4.06 136	3.11 170	0.56 88	5.32 160	0.76 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.16 327

MSKI-zero shot	2.00 143	0.36 101	2.15 80	0.81 151	0.25 155	2.69 166	0.29 130	6.16 197	2.34 42	4.31 160	7.52 251	3.70 200	0.25 20	8.42 345	0.41 41	0.01 211	0.13 393	0.00 1	0.25 413	0.03 86	0.02 59

ACVNet-DCA	2.01 145	0.65 255	2.15 80	2.30 378	0.02 3	5.80 343	0.56 198	8.45 269	3.33 114	1.03 81	3.33 116	0.32 51	3.71 280	8.05 316	0.45 54	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.03 301	0.02 42	0.03 98

Gwc-CoAtRS	2.02 146	0.33 69	2.61 123	1.04 193	0.30 175	3.56 257	0.40 157	5.89 187	5.94 243	5.08 187	5.01 164	5.55 273	1.72 185	1.60 48	0.91 155	0.01 211	0.09 356	0.00 1	0.25 413	0.01 11	0.02 59

DCANet-4	2.03 147	0.34 81	5.30 347	0.31 79	0.18 123	1.69 60	0.12 61	4.95 119	8.55 350	5.78 204	5.17 168	1.12 99	2.82 239	2.11 76	1.92 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.18 336

cross-raft	2.03 147	0.35 91	2.78 147	1.10 198	0.16 101	3.77 280	0.48 172	7.03 242	3.75 135	5.06 186	5.55 190	6.26 294	1.41 161	1.75 56	0.89 151	0.01 211	0.07 336	0.00 1	0.19 389	0.03 86	0.03 98

DeepStereo_RVC	2.05 149	0.39 118	2.87 163	0.14 46	0.17 109	3.51 252	0.70 240	5.21 138	3.00 85	6.27 247	4.13 138	3.47 186	4.53 328	4.81 141	1.49 208	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 210	0.18 336

MIPNet	2.06 150	0.69 271	4.57 306	0.32 82	0.21 141	1.92 78	0.19 99	6.89 237	5.64 227	5.48 198	4.02 135	2.02 136	3.50 267	3.32 100	2.01 254	0.00 1	0.01 155	0.01 343	0.01 265	0.20 329	0.13 298

DCANet	2.08 151	0.64 249	3.81 251	0.31 79	0.17 109	1.70 64	0.25 120	5.23 139	8.47 346	6.07 228	5.30 184	1.41 108	4.23 306	1.85 62	2.02 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.19 347

CFNet-RSSM	2.11 152	0.33 69	2.71 135	1.04 193	0.30 175	3.21 229	0.41 158	6.67 228	6.96 292	5.62 201	4.58 151	5.40 270	1.71 184	1.86 63	0.87 143	0.00 1	0.08 347	0.00 1	0.32 432	0.02 42	0.02 59

U	2.12 153	0.25 18	2.47 109	0.17 52	8.09 482	10.63 422	0.00 1	3.08 20	0.87 7	0.24 11	0.45 20	0.17 11	0.08 2	0.69 6	0.15 5	0.00 1	0.00 1	9.89 488	5.19 498	0.01 11	0.01 18

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 153	0.58 229	2.43 101	1.27 218	0.16 101	1.60 48	0.14 77	5.17 136	5.90 239	7.10 290	10.10 313	3.06 167	1.74 188	1.87 65	0.97 163	0.01 211	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.23 352	0.02 59

IGEV_Zeroshot_test	2.13 155	0.50 191	4.91 321	1.41 245	0.18 123	2.62 156	0.36 146	7.80 254	3.87 141	5.04 185	5.42 186	4.77 245	1.03 129	3.43 102	0.79 126	0.00 1	0.16 412	0.00 1	0.18 384	0.17 306	0.04 142

tt1	2.14 156	0.63 248	2.22 90	2.27 374	0.02 3	5.71 341	0.63 219	4.53 93	10.19 376	1.16 88	3.39 122	0.33 55	3.05 248	8.00 310	0.46 58	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.03 301	0.10 221	0.04 142

NRIStereo	2.14 156	0.35 91	2.65 128	1.10 198	0.14 90	3.05 212	0.86 284	5.35 157	3.18 102	6.24 242	3.36 120	4.17 220	1.82 194	8.12 324	2.01 254	0.00 1	0.10 368	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.19 347

testlalala2	2.15 158	0.44 162	2.44 102	9.24 480	6.30 472	3.64 262	0.18 96	4.63 101	2.55 52	3.73 147	4.17 140	3.14 171	0.51 80	1.08 21	0.26 16	0.00 1	0.10 368	0.00 1	0.44 451	0.11 240	0.03 98

H2IRNET	2.16 159	0.45 169	2.60 121	1.22 211	0.03 10	1.98 85	0.13 70	4.73 109	7.04 297	1.15 87	7.79 265	5.88 285	3.39 262	4.97 150	1.45 205	0.01 211	0.00 1	0.04 403	0.17 377	0.19 325	0.03 98

dd	2.16 159	1.22 372	4.82 316	0.68 143	0.12 78	1.39 33	0.17 93	5.14 132	11.22 398	2.70 114	3.51 127	1.52 116	1.23 152	5.08 152	3.96 336	0.12 394	0.01 155	0.04 403	0.21 396	0.07 180	0.01 18

cc1	2.17 161	0.65 255	2.15 80	2.30 378	0.02 3	5.80 343	0.56 198	4.31 78	10.41 381	1.03 81	3.33 116	0.32 51	3.71 280	8.05 316	0.45 54	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.03 301	0.10 221	0.05 176

RAFT-Test	2.17 161	0.36 101	3.40 216	1.05 195	0.34 191	4.90 325	0.69 237	6.27 203	3.98 149	4.65 174	7.02 236	6.30 297	1.12 134	1.81 60	0.99 165	0.01 211	0.17 416	0.00 1	0.34 436	0.02 42	0.02 59

Any-RAFT	2.18 163	0.25 18	1.94 54	1.37 238	0.80 279	5.01 328	0.56 198	8.51 274	5.58 225	4.01 155	4.85 158	5.44 271	2.26 211	2.45 83	0.35 27	0.00 1	0.15 404	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.02 59

FENet	2.19 164	0.34 81	3.04 180	2.05 352	0.26 162	2.82 189	0.13 70	7.02 241	5.55 222	4.97 183	1.94 72	4.91 251	3.39 262	4.71 139	2.50 282	0.02 291	0.03 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 355

GANet-ADL	2.20 165	0.50 191	3.27 204	2.02 342	0.11 68	2.21 106	0.48 172	8.64 283	6.79 287	4.56 168	5.83 195	3.98 208	1.27 154	2.68 87	1.43 202	0.04 345	0.08 347	0.02 374	0.00 1	0.15 286	0.03 98

FACV-RUCA	2.21 166	0.34 81	3.59 231	1.30 225	2.90 401	2.22 107	1.25 325	7.98 260	5.71 232	3.59 141	7.21 243	1.14 100	1.60 179	3.12 96	1.46 206	0.01 211	0.03 260	0.10 428	0.04 319	0.35 393	0.17 332

AIO-test1	2.22 167	0.76 288	2.78 147	0.30 75	4.38 449	2.48 132	0.96 301	5.59 169	14.64 426	0.74 72	2.86 100	0.92 92	0.30 41	5.64 167	1.67 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 301	0.17 306	0.14 305

CAS	2.24 168	0.25 18	1.86 43	11.21 485	3.86 438	1.67 56	0.02 13	3.87 64	2.67 56	0.41 48	1.63 60	0.24 33	0.27 28	1.50 43	0.74 109	9.43 493	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.01 11	5.21 480

NF-Stereo	2.24 168	0.33 69	3.00 171	2.04 347	0.10 59	3.46 240	0.43 163	6.51 221	3.17 99	6.84 274	5.24 178	2.67 153	1.34 157	8.17 331	1.53 212	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 18

OCTAStereo	2.24 168	0.33 69	3.03 177	2.04 347	0.10 59	3.45 239	0.43 163	6.50 218	3.17 99	6.84 274	5.20 173	2.65 150	1.33 155	8.18 332	1.56 216	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 18

PSM-softLoss	2.24 168	0.34 81	3.42 218	1.81 304	0.17 109	2.74 168	0.39 153	6.17 199	2.92 73	6.26 245	6.29 213	2.96 160	0.97 124	8.68 360	1.71 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.02 59

KMStereo	2.24 168	0.34 81	3.42 218	1.81 304	0.17 109	2.74 168	0.39 153	6.17 199	2.92 73	6.26 245	6.29 213	2.96 160	0.97 124	8.68 360	1.71 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.02 59

StereoVision	2.25 173	0.72 276	4.00 267	1.03 188	2.64 394	1.91 77	0.28 126	5.83 185	4.43 176	1.89 101	10.65 330	3.88 205	0.52 83	5.13 155	1.98 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 210	0.03 98

RE-Stereo	2.25 173	0.33 69	3.03 177	2.04 347	0.10 59	3.47 242	0.43 163	6.50 218	3.18 102	6.84 274	5.20 173	2.65 150	1.34 157	8.18 332	1.58 218	0.01 211	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.02 42	0.01 18

TVStereo	2.25 173	0.33 69	3.03 177	2.04 347	0.10 59	3.47 242	0.43 163	6.50 218	3.18 102	6.84 274	5.20 173	2.65 150	1.34 157	8.18 332	1.58 218	0.01 211	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.02 42	0.01 18

ADStereo(finetuned)	2.26 176	0.64 249	5.22 343	0.31 79	0.18 123	1.71 65	0.25 120	5.23 139	8.46 345	6.06 227	5.30 184	1.41 108	6.37 380	1.87 65	1.87 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.18 336

fff	2.28 177	0.61 240	3.81 251	0.22 62	0.07 32	1.69 60	0.11 55	5.37 160	11.84 405	5.80 206	5.17 168	1.44 110	5.41 360	2.00 70	1.92 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.18 336

IPLGR	2.28 177	0.51 196	6.00 373	0.15 48	0.15 94	1.99 87	0.22 109	6.34 206	6.04 251	6.80 272	5.76 192	2.87 157	2.31 212	4.88 143	1.28 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 210	0.18 336

csc	2.28 177	0.61 240	3.81 251	0.22 62	0.07 32	1.69 60	0.11 55	5.37 160	11.84 405	5.80 206	5.17 168	1.44 110	5.41 360	2.00 70	1.92 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.18 336

cscssc	2.28 177	0.61 240	3.81 251	0.22 62	0.07 32	1.69 60	0.11 55	5.37 160	11.84 405	5.80 206	5.17 168	1.44 110	5.41 360	2.00 70	1.92 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.18 336

test_sample1	2.31 181	0.26 22	3.29 205	2.08 353	0.46 220	2.62 156	0.05 27	9.88 316	4.23 169	3.90 151	3.92 134	3.49 188	4.44 321	5.67 170	1.88 244	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.03 98

EAI-Stereo	2.31 181	0.44 162	2.72 137	0.68 143	0.56 247	3.51 252	2.62 376	11.42 363	4.14 165	2.09 102	7.23 245	1.21 103	0.91 119	5.67 170	1.51 209	0.01 211	0.25 445	0.00 1	0.88 466	0.04 113	0.26 377

test_sample2	2.32 183	0.25 18	3.38 212	2.08 353	0.41 210	2.58 147	0.15 83	9.50 305	4.97 202	3.66 143	4.86 159	4.29 229	3.26 253	5.83 175	1.09 174	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.03 98

ICVP	2.32 183	0.38 114	2.89 166	0.92 169	0.70 268	2.55 142	0.87 286	9.97 319	3.99 150	4.13 157	8.97 287	2.71 154	1.69 183	2.52 85	3.52 324	0.05 357	0.24 444	0.01 343	0.01 265	0.11 240	0.13 298
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xx1	2.33 185	0.65 255	2.15 80	2.30 378	0.02 3	5.80 343	0.56 198	4.31 78	10.41 381	1.03 81	3.33 116	4.67 242	2.70 229	8.05 316	0.45 54	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.03 98

MyStereo06	2.35 186	0.66 261	4.54 300	1.10 198	0.96 296	2.57 145	0.10 51	9.30 300	4.05 158	5.22 191	6.09 199	5.95 287	2.38 215	3.00 93	0.73 107	0.01 211	0.08 347	0.00 1	0.01 265	0.13 271	0.15 315

PFNet+	2.35 186	0.31 43	3.69 240	0.79 150	0.17 109	3.15 225	0.75 253	4.52 92	6.30 265	7.90 329	6.34 217	2.53 147	1.18 147	7.72 295	1.62 222	0.03 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 98

RAFT+CT+SA	2.36 188	0.71 275	2.46 106	0.83 155	2.26 383	3.18 226	0.93 295	6.82 235	5.48 217	2.55 110	8.07 269	1.64 119	1.59 178	8.54 351	1.15 181	0.02 291	0.00 1	0.00 1	0.38 441	0.19 325	0.36 397

TRStereo	2.36 188	3.10 450	4.70 312	1.99 335	2.08 371	2.61 153	1.11 316	8.79 288	3.73 133	3.19 129	3.04 107	3.96 207	0.77 108	5.92 177	1.44 203	0.03 326	0.14 397	0.00 1	0.29 422	0.08 192	0.25 371

test_4	2.38 190	0.34 81	2.68 129	0.08 22	0.11 68	3.69 268	1.14 318	3.33 33	3.34 117	4.03 156	17.35 422	3.31 178	0.51 80	6.28 193	1.15 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 356	0.16 293	0.01 18

ACRE	2.41 191	1.08 355	5.11 333	0.55 122	2.05 369	2.65 161	0.78 262	5.26 150	4.67 190	7.59 315	9.20 290	1.70 122	1.08 132	3.74 108	2.18 266	0.01 211	0.18 420	0.02 374	0.08 338	0.22 346	0.10 264

HH	2.42 192	0.73 279	3.76 245	0.91 165	0.14 90	2.78 175	0.71 243	7.92 257	2.72 61	1.53 94	6.10 201	7.93 332	4.01 295	8.60 355	0.44 50	0.00 1	0.09 356	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.04 142

HanStereo	2.42 192	0.73 279	3.76 245	0.91 165	0.14 90	2.78 175	0.71 243	7.92 257	2.72 61	1.53 94	6.10 201	7.93 332	4.01 295	8.60 355	0.44 50	0.00 1	0.09 356	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.04 142

DisPM	2.43 194	0.32 53	3.04 180	1.76 296	0.18 123	3.46 240	0.65 226	5.13 131	4.88 199	8.59 358	7.04 239	2.84 156	1.03 129	8.85 372	0.83 132	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 59

IPLG	2.43 194	0.66 261	4.77 315	0.54 119	0.31 181	3.01 208	0.26 122	6.15 196	5.55 222	7.69 318	6.21 208	1.89 130	1.74 188	7.19 264	2.35 274	0.01 211	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.24 362	0.12 290

rvit_105_1	2.44 196	0.80 301	5.08 331	1.77 298	0.09 52	1.95 81	3.62 403	5.62 173	8.21 338	4.85 179	2.07 77	3.15 172	1.58 177	7.08 255	2.71 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 265	0.04 113	0.08 229

CASS	2.44 196	0.44 162	3.56 229	0.85 158	0.38 202	3.14 222	0.22 109	9.64 310	4.00 151	6.78 270	7.62 257	3.57 193	3.58 272	3.80 110	1.10 175	0.02 291	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	2.44 196	1.17 369	4.94 322	0.62 134	2.08 371	2.65 161	0.80 265	5.60 170	4.79 197	7.87 326	9.23 292	1.67 121	1.15 140	3.43 102	2.23 268	0.01 211	0.19 426	0.02 374	0.08 338	0.22 346	0.10 264

R-Stereo Train	2.44 196	0.32 53	1.93 51	0.94 172	0.16 101	3.67 264	0.61 215	6.37 209	3.08 92	9.14 374	17.44 423	1.80 126	0.77 108	1.76 57	0.70 99	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 98

RAFT-Stereo	2.44 196	0.32 53	1.93 51	0.94 172	0.16 101	3.67 264	0.61 215	6.37 209	3.08 92	9.14 374	17.44 423	1.80 126	0.77 108	1.76 57	0.70 99	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 98
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RALAANet	2.46 201	1.09 357	3.70 243	2.55 401	0.80 279	3.37 236	0.15 83	7.44 250	5.54 221	5.65 202	6.01 198	3.54 191	1.13 137	6.34 200	1.58 218	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.05 325	0.21 340	0.03 98

CIPLG	2.47 202	1.10 359	4.71 313	0.63 137	2.15 376	2.67 165	0.77 257	5.19 137	4.73 194	7.85 325	9.56 305	1.72 123	1.14 138	4.20 126	2.34 272	0.01 211	0.19 426	0.02 374	0.09 349	0.23 352	0.08 229

BUS	2.49 203	0.32 53	3.05 185	0.46 110	0.46 220	7.12 371	0.50 184	9.05 292	4.69 191	6.11 231	6.15 204	5.29 265	0.83 115	3.91 113	1.77 236	0.01 211	0.03 260	0.03 391	0.00 1	0.04 113	0.00 1

Pruner-Stereo	2.49 203	0.40 128	2.46 106	1.80 302	0.25 155	3.51 252	0.77 257	6.03 190	4.92 200	8.91 368	6.09 199	4.45 234	1.11 133	6.99 248	2.11 259	0.02 291	0.00 1	0.02 374	0.00 1	0.01 11	0.04 142

GES	2.49 203	0.38 114	4.29 284	1.58 271	0.05 15	4.58 316	1.07 312	9.70 312	3.39 118	5.21 190	6.64 222	1.84 129	3.36 257	4.86 142	2.54 285	0.06 366	0.01 155	0.06 414	0.01 265	0.12 257	0.03 98

mmm	2.50 206	0.29 30	3.22 201	1.98 333	0.32 184	3.72 273	0.12 61	9.45 304	4.05 158	5.84 211	10.80 332	2.47 146	2.86 242	4.07 122	0.75 114	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.01 265	0.03 86	0.02 59

MIM_Stereo	2.50 206	0.75 285	4.26 282	1.18 209	0.11 68	3.08 213	0.33 142	6.07 192	3.28 109	5.01 184	10.12 314	4.29 229	1.74 188	8.06 320	1.27 190	0.00 1	0.12 383	0.00 1	0.01 265	0.18 317	0.15 315

iRaft-Stereo_20w	2.56 208	0.35 91	4.98 324	0.37 98	0.67 262	3.47 242	0.59 209	12.57 404	3.89 143	6.10 230	6.23 210	1.49 114	2.24 207	6.65 224	0.86 141	0.00 1	0.19 426	0.00 1	0.33 434	0.08 192	0.22 357

HCRNet	2.56 208	0.53 207	3.35 210	0.24 66	3.39 417	2.19 104	0.23 113	6.89 237	5.50 218	5.26 193	4.79 154	5.27 264	2.78 236	7.71 293	2.89 294	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.04 142

RAFT	2.57 210	0.76 288	3.09 191	0.91 165	0.09 52	2.41 126	0.94 297	5.35 157	2.65 55	6.11 231	7.21 243	9.43 360	4.30 313	5.73 172	1.77 236	0.00 1	0.12 383	0.00 1	0.02 288	0.46 415	0.08 229

ACVNet	2.58 211	0.53 207	2.69 131	0.84 156	0.59 249	2.61 153	0.55 196	8.35 265	5.70 228	4.45 164	9.26 300	5.77 281	3.50 267	2.24 77	4.41 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 306	0.01 18

HHNet	2.59 212	0.55 216	2.55 115	0.20 58	0.32 184	2.84 192	0.94 297	5.77 181	5.14 208	7.33 305	13.80 383	0.94 93	3.20 251	5.27 159	2.41 279	0.13 399	0.02 211	0.06 414	0.00 1	0.23 352	0.03 98

AFF-stereo	2.59 212	0.68 266	2.35 98	1.55 266	0.17 109	1.67 56	0.08 43	5.75 176	6.60 281	6.20 239	12.13 360	6.16 291	2.36 214	4.75 140	1.11 176	0.02 291	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.23 352	0.05 176

raft_robust	2.64 214	1.20 371	2.62 125	1.10 198	0.28 172	1.50 42	0.12 61	6.28 204	9.04 355	6.80 272	7.19 242	3.73 202	2.13 202	9.06 381	1.07 171	0.03 326	0.12 383	0.00 1	0.21 396	0.17 306	0.22 357

GwcNet-ADL	2.65 215	0.48 184	3.84 257	0.82 153	0.33 189	2.04 89	0.69 237	8.07 261	9.42 362	6.05 225	6.66 223	4.14 218	1.73 186	5.40 164	3.01 298	0.08 380	0.06 320	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.03 98

ToySt	2.69 216	0.55 216	7.03 400	1.03 188	0.10 59	3.49 247	1.04 308	6.38 213	4.55 185	2.69 112	6.28 212	7.95 336	4.38 317	5.08 152	2.58 286	0.01 211	0.11 376	0.00 1	0.04 319	0.28 373	0.19 347

BSDual-CNN	2.69 216	0.32 53	3.05 185	0.46 110	0.46 220	7.13 373	1.63 348	9.05 292	4.69 191	6.11 231	6.15 204	6.26 294	2.54 220	3.91 113	1.91 246	0.01 211	0.03 260	0.03 391	0.00 1	0.04 113	0.00 1

DN-CSS_ROB	2.69 216	1.40 390	5.34 348	2.31 384	0.75 272	3.14 222	0.06 31	6.11 194	3.87 141	5.34 196	12.18 363	2.34 144	1.22 151	7.84 301	1.48 207	0.03 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 393	0.03 98

AIO-test2	2.70 219	1.23 374	3.52 226	1.24 213	3.05 403	2.65 161	0.06 31	6.30 205	15.40 433	2.58 111	7.30 247	0.48 71	0.57 90	5.36 161	0.96 160	3.06 477	0.00 1	0.00 1	0.01 265	0.16 293	0.15 315

RAFT_R40	2.71 220	0.33 69	3.00 171	1.26 216	0.30 175	3.83 284	1.00 304	5.69 174	4.29 170	9.69 389	6.33 216	5.02 258	4.02 297	8.58 354	0.86 141	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.02 59

AnonymousM	2.71 220	6.75 473	0.98 1	0.73 146	0.06 24	2.41 126	0.53 189	5.30 152	3.05 89	4.75 177	2.09 78	1.89 130	1.01 126	1.88 67	0.51 73	0.01 211	0.02 211	17.42 494	4.76 494	0.02 42	0.01 18

XX-Stereo	2.71 220	0.38 114	5.96 372	2.25 373	2.20 380	1.54 45	0.21 107	5.44 163	3.05 89	2.28 107	16.16 402	7.03 313	0.24 19	6.19 188	0.79 126	0.00 1	0.15 404	0.00 1	0.23 405	0.13 271	0.04 142

UDGNet	2.73 223	7.09 476	3.90 259	2.71 406	0.06 24	2.98 205	0.20 103	4.63 101	8.58 351	2.69 112	2.70 96	0.95 94	1.01 126	6.27 192	1.51 209	1.28 464	0.00 1	5.24 486	0.94 468	1.70 459	0.13 298

SST-Stereo	2.75 224	0.31 43	2.78 147	1.33 229	0.33 189	3.99 292	0.82 269	5.60 170	3.93 147	10.92 416	6.19 207	5.00 256	4.23 306	8.66 359	0.74 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.03 98

GMStereo_Zeroshot	2.77 225	1.98 432	5.14 336	1.53 262	0.36 196	3.56 257	0.10 51	5.57 168	5.91 241	6.89 279	7.02 236	8.50 349	0.91 119	6.01 181	1.65 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 329	0.01 18

DFGA-Net	2.78 226	1.91 428	7.35 408	1.52 258	0.36 196	3.36 235	0.20 103	6.64 226	5.93 242	4.88 180	6.31 215	2.18 139	1.12 134	7.43 276	5.98 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 398	0.04 142

111	2.78 226	0.92 331	3.81 251	0.22 62	0.07 32	2.83 191	0.70 240	6.03 190	14.00 421	3.22 130	8.93 283	5.48 272	3.30 255	3.66 106	2.03 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.29 387

HITNet	2.79 228	0.77 291	4.02 268	2.03 345	0.11 68	5.58 338	0.59 209	9.24 298	5.15 209	6.42 258	7.26 246	3.66 197	2.92 244	4.07 122	3.87 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.02 59
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
CFNet_pseudo	2.81 229	0.42 145	4.04 271	0.33 87	0.24 152	2.59 150	0.12 61	8.20 264	7.66 316	7.04 287	10.42 322	6.56 304	2.05 200	4.88 143	1.53 212	0.00 1	0.02 211	0.01 343	0.00 1	0.05 139	0.07 214

ccs_rob	2.81 229	0.42 145	4.06 273	0.33 87	0.25 155	2.59 150	0.12 61	8.19 263	7.68 317	7.02 284	10.37 321	6.54 300	2.06 201	4.88 143	1.53 212	0.00 1	0.02 211	0.01 343	0.00 1	0.05 139	0.07 214

DMCA	2.82 231	0.64 249	4.45 294	1.61 276	0.89 287	3.86 285	0.57 207	9.18 296	5.10 206	6.24 242	6.49 220	7.17 320	2.13 202	3.31 99	4.73 352	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.02 59

TestStereo1	2.85 232	0.81 303	3.48 222	3.11 425	0.44 214	2.52 135	1.50 340	6.37 209	8.18 336	4.62 170	9.24 297	2.23 142	3.69 277	9.19 386	1.26 188	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.27 371	0.09 242

SA-5K	2.85 232	0.81 303	3.48 222	3.11 425	0.44 214	2.52 135	1.50 340	6.37 209	8.18 336	4.62 170	9.24 297	2.23 142	3.69 277	9.19 386	1.26 188	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.27 371	0.09 242

LCNet	2.85 232	0.42 145	1.90 47	0.95 176	0.56 247	2.07 90	1.60 346	4.99 125	3.57 129	6.05 225	10.59 326	4.59 240	6.79 392	7.46 278	0.72 105	0.01 211	0.00 1	0.01 343	0.77 464	0.30 376	3.57 471

IRAFT_RVC	2.85 232	0.41 139	3.32 208	2.09 356	0.41 210	2.92 200	5.22 431	6.41 214	3.63 130	6.53 264	5.48 188	5.09 260	4.88 347	8.20 335	2.15 263	0.01 211	0.17 416	0.01 343	0.00 1	0.02 42	0.04 142

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 236	0.99 342	7.52 414	1.52 258	0.92 290	2.94 202	0.03 17	9.31 301	3.81 139	2.42 109	5.86 196	9.23 357	4.64 334	4.31 130	2.19 267	0.02 291	0.18 420	0.00 1	0.54 456	0.35 393	0.35 395

iRaft-Stereo_5w	2.86 236	0.86 312	4.08 276	0.06 14	0.25 155	2.76 174	0.60 212	4.97 122	4.10 162	2.98 124	7.85 266	10.17 372	4.17 303	8.16 328	5.83 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 265	0.26 365	0.06 195

test_sample4	2.87 238	0.40 128	4.54 300	1.80 302	0.54 245	3.95 290	0.15 83	11.48 365	6.49 278	6.33 254	6.81 227	3.68 199	2.65 227	6.11 184	2.36 275	0.02 291	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.05 176

test_sample3	2.87 238	0.37 108	4.45 294	1.95 328	0.59 249	4.69 319	0.16 88	11.50 366	6.45 275	5.82 209	6.44 219	3.76 203	2.64 225	6.01 181	2.41 279	0.01 211	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.05 176

MyStereo8	2.88 240	1.19 370	5.03 327	1.61 276	3.75 434	4.30 303	0.07 38	6.14 195	6.16 259	6.22 240	9.64 308	4.28 227	1.45 164	2.05 73	4.76 354	0.00 1	0.16 412	0.00 1	0.14 363	0.26 365	0.43 410

ffm	2.90 241	0.31 43	3.97 261	1.34 231	0.98 298	2.80 178	0.48 172	4.53 93	10.19 376	6.29 250	9.23 292	5.59 274	3.72 284	8.00 310	0.46 58	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.04 142

test_5	2.90 241	0.70 273	3.69 240	2.01 340	3.17 408	4.61 318	1.32 333	6.69 229	7.02 296	2.79 116	7.18 241	4.99 253	4.14 300	7.96 307	1.31 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 301	0.19 325	0.26 377

test_sample5	2.91 243	0.40 128	4.33 286	1.81 304	0.50 235	3.33 233	0.17 93	11.27 357	6.55 279	6.18 237	8.35 274	3.65 195	2.71 232	6.61 221	2.15 263	0.02 291	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.05 176

PFNet	2.93 244	0.40 128	5.51 358	2.13 361	0.84 283	3.11 219	0.75 253	6.78 232	4.79 197	9.98 397	6.00 197	4.78 246	2.13 202	8.33 339	2.11 259	0.19 412	0.06 320	0.00 1	0.11 356	0.20 329	0.35 395

MyStereo05	2.94 245	0.66 261	5.25 346	1.10 198	0.96 296	2.57 145	0.10 51	8.53 275	12.34 412	6.28 248	3.88 131	3.18 174	3.30 255	7.81 300	2.37 276	0.01 211	0.08 347	0.00 1	0.01 265	0.13 271	0.15 315

MyStereo04	2.95 246	0.79 297	5.38 349	1.03 188	1.11 308	2.63 158	0.46 169	10.00 322	12.44 413	4.19 158	3.91 133	3.04 166	3.60 273	7.34 272	2.74 293	0.00 1	0.09 356	0.00 1	0.01 265	0.11 240	0.09 242

PSMNet-ADL	2.98 247	0.43 156	2.41 100	1.43 247	0.40 206	5.94 348	0.28 126	8.45 269	5.13 207	3.36 136	6.77 225	8.41 343	4.61 332	7.20 265	4.55 349	0.02 291	0.09 356	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 98

PCWNet_CMD	2.99 248	0.39 118	4.02 268	0.39 102	0.26 162	2.53 138	0.15 83	9.24 298	9.22 357	7.12 291	11.53 350	6.94 311	2.41 216	4.02 120	1.33 195	0.01 211	0.02 211	0.02 374	0.00 1	0.05 139	0.07 214

MSMDNet	2.99 248	0.39 118	4.02 268	0.40 104	0.25 155	2.53 138	0.16 88	9.35 302	9.25 358	7.08 289	11.39 345	6.93 310	2.43 217	4.01 119	1.34 197	0.01 211	0.02 211	0.02 374	0.00 1	0.05 139	0.07 214

OMP-Stereo	3.03 250	0.93 334	2.72 137	4.21 463	0.51 238	2.19 104	1.25 325	6.19 201	6.00 249	7.99 333	6.21 208	8.50 349	2.49 219	9.44 398	1.74 234	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.05 176

DualNet	3.05 251	0.40 128	4.33 286	1.81 304	0.50 235	3.33 233	0.17 93	11.27 357	6.55 279	6.50 261	10.86 336	3.65 195	2.71 232	6.61 221	2.15 263	0.02 291	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.05 176

SA	3.06 252	0.74 283	3.79 248	1.60 275	0.30 175	3.19 227	1.43 337	6.72 230	9.06 356	4.63 173	10.80 332	2.89 158	4.71 337	9.62 401	1.18 186	0.00 1	0.09 356	0.00 1	0.19 389	0.23 352	0.02 59

CFNet_ucs	3.07 253	0.44 162	4.05 272	0.54 119	0.37 200	3.08 213	0.19 99	9.80 314	8.49 348	7.64 317	12.62 369	5.67 279	1.76 192	4.96 149	1.51 209	0.00 1	0.04 289	0.01 343	0.00 1	0.09 210	0.11 277

NINENet	3.09 254	0.56 222	3.22 201	1.61 276	1.37 329	7.12 371	0.50 184	11.88 377	5.63 226	6.63 267	8.40 275	5.29 265	0.83 115	6.51 214	1.77 236	0.15 402	0.07 336	0.07 420	0.00 1	0.09 210	0.00 1

UCFNet_RVC	3.09 254	0.77 291	2.27 93	2.35 387	1.79 357	3.50 249	1.06 310	12.12 389	6.91 290	4.71 176	7.67 260	7.58 324	4.40 319	4.95 148	1.67 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 240	0.01 18

AdaStereo	3.09 254	0.58 229	3.04 180	2.84 413	0.48 229	4.08 295	1.29 331	12.16 391	7.77 324	6.03 224	9.62 306	5.79 283	1.53 175	4.56 136	1.93 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.02 59
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
psmg	3.10 257	0.32 53	3.05 185	0.54 119	0.46 220	8.68 396	2.84 382	9.87 315	4.69 191	8.08 334	8.69 279	6.26 294	2.54 220	3.91 113	1.91 246	0.01 211	0.04 289	0.06 414	0.00 1	0.11 240	0.00 1

testlalala_base	3.12 258	0.48 184	2.79 151	2.14 362	1.98 366	4.13 298	0.64 223	6.16 197	2.09 29	2.38 108	4.08 137	1.80 126	0.50 79	1.65 50	0.72 105	12.33 501	2.33 483	0.00 1	0.31 430	14.56 495	1.32 450

DCVSM-stereo	3.13 259	0.37 108	2.95 168	1.51 256	0.80 279	2.75 173	0.49 182	6.79 233	5.25 211	11.43 424	5.57 191	10.79 384	5.30 357	5.25 157	2.95 296	0.03 326	0.09 356	0.03 391	0.00 1	0.12 257	0.09 242

ARAFT	3.13 259	1.11 361	7.34 407	0.42 105	0.14 90	4.52 314	2.99 384	7.41 249	5.97 246	8.85 366	7.06 240	5.20 263	1.25 153	8.49 349	1.44 203	0.00 1	0.03 260	0.00 1	0.00 1	0.33 388	0.11 277

test_sample6	3.14 261	0.41 139	4.42 291	1.92 322	0.49 232	3.25 230	0.21 107	11.30 359	6.69 283	6.50 261	10.86 336	4.03 210	2.93 245	7.06 254	2.65 287	0.02 291	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.06 195

IIG-Stereo	3.16 262	0.75 285	2.83 154	4.08 458	0.21 141	2.56 144	0.74 251	6.55 223	5.56 224	8.39 350	9.38 303	7.94 334	2.79 237	9.50 400	1.89 245	0.02 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.04 142

DMCA-RVC	3.17 263	1.26 378	6.39 387	2.10 358	1.51 335	3.02 209	0.56 198	7.84 256	5.06 204	9.23 377	5.19 172	8.46 345	2.72 234	6.31 196	3.22 305	0.06 366	0.11 376	0.09 426	0.02 288	0.16 293	0.08 229

HI	3.18 264	0.90 324	3.05 185	1.28 223	0.15 94	2.29 111	0.04 19	5.31 154	3.52 124	7.96 330	12.69 370	11.43 396	6.61 384	4.26 128	4.02 337	0.00 1	0.06 320	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.01 18

CoSv	3.18 264	0.90 324	3.05 185	1.28 223	0.15 94	2.29 111	0.04 19	5.31 154	3.52 124	7.96 330	12.69 370	11.43 396	6.61 384	4.26 128	4.02 337	0.00 1	0.06 320	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.01 18

IER	3.20 266	0.54 212	5.13 335	0.58 128	1.59 336	7.29 376	0.56 198	6.36 207	4.95 201	7.44 310	8.84 280	6.20 292	6.26 377	4.88 143	3.29 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 18

BEATNet_4x	3.24 267	1.27 380	5.89 369	1.56 269	0.10 59	5.26 334	1.07 312	10.08 326	5.50 218	6.89 279	7.73 261	4.53 238	4.13 299	5.05 151	5.27 360	0.04 345	0.05 303	0.00 1	0.00 1	0.23 352	0.23 363

DispNO	3.25 268	0.72 276	6.85 397	1.95 328	1.34 328	3.49 247	0.84 277	8.14 262	6.30 265	6.34 255	7.76 264	6.30 297	4.28 312	6.93 242	3.51 320	0.00 1	0.03 260	0.03 391	0.12 359	0.07 180	0.07 214

RAFT-345	3.27 269	0.41 139	2.88 164	1.02 186	0.21 141	2.63 158	0.48 172	3.76 58	5.51 220	7.35 306	24.88 458	4.25 223	1.76 192	8.15 327	2.13 261	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

GANet-RSSM	3.27 269	0.60 236	3.38 212	2.94 420	2.00 368	2.61 153	0.48 172	10.93 350	6.11 256	5.47 197	10.20 316	6.57 305	5.44 366	6.25 191	2.23 268	0.00 1	0.00 1	0.08 423	0.00 1	0.17 306	0.03 98

SFCPSM	3.29 271	0.43 156	5.11 333	0.34 92	0.94 294	8.48 392	2.15 364	14.51 433	5.29 212	7.00 283	7.65 259	3.43 180	2.59 224	5.11 154	2.37 276	0.01 211	0.03 260	0.01 343	0.07 333	0.13 271	0.15 315

test_sample7	3.30 272	0.47 177	3.43 221	1.98 333	0.35 194	4.33 304	1.88 358	10.66 339	7.73 320	8.36 345	7.55 253	6.55 301	4.27 308	6.58 219	1.62 222	0.06 366	0.03 260	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.06 195

NOSS_ROB	3.30 272	0.46 175	2.62 125	2.08 353	1.01 303	5.60 339	0.74 251	10.37 332	11.48 401	5.15 189	8.43 276	5.67 279	1.73 186	7.97 309	2.34 272	0.02 291	0.06 320	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.14 305

gwcnet-sp	3.31 274	1.47 394	7.26 404	1.73 293	0.69 264	7.57 383	1.14 318	8.59 277	6.17 260	8.57 355	5.25 180	4.26 224	3.36 257	6.46 206	3.44 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 286	0.11 277

scenet	3.31 274	1.47 394	7.26 404	1.73 293	0.69 264	7.57 383	1.14 318	8.59 277	6.17 260	8.57 355	5.25 180	4.26 224	3.36 257	6.46 206	3.44 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 286	0.11 277

ssnet	3.31 274	1.47 394	7.26 404	1.73 293	0.69 264	7.57 383	1.14 318	8.59 277	6.17 260	8.57 355	5.25 180	4.26 224	3.36 257	6.46 206	3.44 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 286	0.11 277

hknet	3.31 274	0.42 145	4.68 310	0.46 110	1.17 313	7.13 373	1.63 348	9.05 292	6.91 290	6.11 231	6.15 204	9.66 363	2.85 241	7.48 281	2.45 281	0.01 211	0.03 260	0.03 391	0.00 1	0.04 113	0.00 1

CFNet-ft	3.31 274	0.94 337	2.69 131	1.50 253	2.38 386	2.81 186	0.68 233	8.35 265	7.43 307	4.45 164	9.94 311	10.20 373	4.60 330	6.50 213	3.41 312	0.00 1	0.00 1	0.03 391	0.00 1	0.22 346	0.03 98

CFNet_RVC	3.31 274	0.94 337	2.69 131	1.50 253	2.38 386	2.81 186	0.68 233	8.35 265	7.43 307	4.45 164	9.94 311	10.20 373	4.60 330	6.49 212	3.41 312	0.00 1	0.00 1	0.03 391	0.00 1	0.22 346	0.03 98

ASMatch	3.32 280	0.50 191	3.32 208	1.72 292	0.45 219	1.93 79	0.68 233	6.42 215	3.89 143	6.18 237	22.30 446	4.61 241	4.82 345	7.65 288	1.70 229	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.03 301	0.01 11	0.18 336

GMM-Stereo	3.32 280	0.27 26	2.52 112	0.82 153	0.48 229	2.27 110	4.91 426	5.06 128	3.08 92	7.06 288	16.72 410	6.21 293	3.70 279	7.60 285	1.16 183	0.04 345	0.00 1	0.00 1	0.04 319	0.10 221	4.45 475

AACVNet	3.33 282	1.03 348	3.56 229	3.46 439	0.63 256	3.09 215	0.28 126	8.78 287	3.43 120	5.99 222	10.64 329	10.08 370	4.03 298	8.69 362	2.51 283	0.03 326	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.26 365	0.06 195

PSM-AAD	3.33 282	0.20 5	1.47 19	0.73 146	0.54 245	2.55 142	6.19 439	4.97 122	3.27 107	10.92 416	11.92 355	2.95 159	9.59 435	7.90 304	0.82 131	0.01 211	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.04 113	2.47 468

PSMNet-RSSM	3.33 282	0.77 291	3.22 201	2.12 359	1.90 365	2.33 117	0.71 243	11.17 352	5.83 234	5.90 220	11.43 348	7.04 315	4.83 346	5.96 179	3.17 303	0.00 1	0.00 1	0.02 374	0.00 1	0.08 192	0.02 59

PAM	3.38 285	0.31 43	5.61 363	1.37 238	0.71 269	7.60 386	0.38 152	8.94 289	3.55 127	5.54 199	4.69 153	16.09 433	7.03 396	3.67 107	1.02 169	0.00 1	0.21 433	0.00 1	0.38 441	0.07 180	0.41 405

qqq1	3.38 285	0.39 118	3.61 233	1.69 286	0.11 68	2.85 193	0.29 130	12.46 397	10.41 381	7.16 294	10.23 317	4.78 246	4.45 322	8.71 364	0.30 18	0.07 375	0.05 303	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.03 98

fff1	3.38 285	0.39 118	3.61 233	1.69 286	0.11 68	2.85 193	0.29 130	12.46 397	10.41 381	7.16 294	10.23 317	4.78 246	4.45 322	8.71 364	0.30 18	0.07 375	0.05 303	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.03 98

TransformOpticalFlow	3.38 285	0.70 273	4.54 300	1.00 184	0.30 175	3.56 257	0.14 77	9.67 311	7.30 305	5.55 200	13.34 378	6.74 308	5.03 350	8.22 336	1.34 197	0.00 1	0.01 155	0.01 343	0.00 1	0.04 113	0.11 277

G2L-Stereo	3.40 289	0.93 334	4.73 314	1.61 276	2.05 369	2.88 198	0.60 212	8.94 289	5.84 235	7.42 308	7.33 249	8.61 351	2.16 205	8.44 347	6.11 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 362	0.18 336

RAFT_CTSACE	3.40 289	1.07 353	4.52 298	1.27 218	3.14 405	4.00 293	1.07 312	3.93 67	4.43 176	4.66 175	17.94 426	7.21 322	2.76 235	10.82 419	0.85 136	0.00 1	0.07 336	0.00 1	0.00 1	0.30 376	0.01 18

AAGNet	3.41 291	0.34 81	2.45 103	1.78 300	0.39 204	3.69 268	1.05 309	4.79 111	4.61 189	9.62 387	7.74 263	4.98 252	6.38 381	7.34 272	13.02 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.04 142

cf-r	3.42 292	0.81 303	3.97 261	2.41 393	2.78 397	2.85 193	0.64 223	8.44 268	6.32 267	6.25 244	11.57 351	8.97 355	3.54 271	5.93 178	3.83 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 210	0.07 214

CoDeX	3.43 293	0.68 266	4.49 296	0.98 182	1.65 342	6.37 355	2.14 363	13.23 417	6.07 252	7.23 299	8.95 284	4.09 214	3.79 288	6.31 196	2.37 276	0.03 326	0.06 320	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.15 315

STrans-v2	3.43 293	0.73 279	4.82 316	0.26 70	0.60 251	3.00 207	1.19 322	10.41 334	7.22 302	5.79 205	10.97 339	6.75 309	7.03 396	8.25 337	1.40 200	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.18 336

MLCV	3.44 295	0.88 318	5.60 362	1.39 241	0.25 155	4.36 307	0.33 142	7.25 245	7.28 304	9.17 376	12.24 365	5.09 260	2.47 218	9.15 384	3.23 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.02 59

ff1	3.45 296	0.31 43	3.97 261	1.34 231	0.98 298	2.80 178	0.48 172	4.53 93	10.19 376	6.29 250	9.23 292	5.59 274	3.72 284	10.11 406	9.35 426	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.04 142

PAM_32	3.50 297	0.32 53	5.22 343	1.32 228	0.53 243	7.49 380	0.39 153	9.52 308	3.91 145	5.22 191	5.28 183	16.75 439	7.44 402	4.61 138	0.90 154	0.00 1	0.20 430	0.00 1	0.39 444	0.09 210	0.39 400

UGAM-zero	3.51 298	0.33 69	4.44 293	0.88 161	0.65 259	3.52 255	0.16 88	11.35 361	2.71 60	5.09 188	5.82 194	15.28 426	9.14 430	8.38 341	1.61 221	0.00 1	0.16 412	0.00 1	0.46 452	0.02 42	0.19 347

DeepPruner_ROB	3.52 299	1.14 366	4.06 273	1.12 204	1.65 342	3.65 263	0.83 273	13.96 425	4.47 180	7.80 322	10.84 334	7.05 317	2.16 205	8.14 326	3.08 301	0.07 375	0.03 260	0.00 1	0.01 265	0.32 385	0.06 195

SMFormer	3.54 300	0.39 118	3.61 233	1.69 286	0.11 68	2.85 193	0.29 130	12.46 397	10.41 381	7.16 294	10.23 317	4.78 246	4.45 322	8.71 364	3.51 320	0.07 375	0.05 303	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.04 142

tta	3.54 300	0.39 118	3.61 233	1.69 286	0.11 68	2.85 193	0.29 130	12.46 397	10.41 381	7.16 294	10.23 317	4.78 246	4.45 322	8.71 364	3.51 320	0.07 375	0.05 303	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.03 98

Sa-1000	3.55 302	0.75 285	3.63 237	1.91 318	0.30 175	3.55 256	1.63 348	7.39 248	8.54 349	7.70 319	17.44 423	4.00 209	2.82 239	9.44 398	1.33 195	0.00 1	0.10 368	0.00 1	0.18 384	0.21 340	0.04 142

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 303	1.29 385	12.46 448	1.53 262	0.98 298	3.48 245	0.81 267	11.99 381	4.40 175	4.33 161	11.05 341	8.83 353	2.02 199	4.52 134	1.66 226	0.01 211	0.14 397	0.00 1	0.68 461	0.86 442	0.44 412

DDVS	3.59 304	0.53 207	4.53 299	2.02 342	1.27 320	6.63 361	0.49 182	8.73 285	4.10 162	7.14 292	7.63 258	12.68 407	2.25 209	8.69 362	4.09 340	0.08 380	0.20 430	0.01 343	0.00 1	0.14 282	0.59 430

KYRaft	3.59 304	0.31 43	1.84 42	0.76 148	0.46 220	2.29 111	4.04 408	4.75 110	3.25 106	8.93 371	19.47 432	6.62 307	5.07 352	7.79 299	0.71 103	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.01 265	0.04 113	5.38 482

STTStereo	3.60 306	0.93 334	6.34 384	2.71 406	2.23 381	3.68 267	0.63 219	9.42 303	6.73 285	9.87 393	6.97 230	8.84 354	3.65 275	6.85 236	3.04 299	0.00 1	0.02 211	0.01 343	0.00 1	0.02 42	0.02 59

LMCR-Stereo	3.63 307	1.29 385	4.20 280	2.54 399	0.17 109	8.08 389	1.52 342	11.46 364	4.73 194	8.45 353	10.66 331	1.91 133	5.03 350	7.69 291	3.58 325	0.92 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 397	0.02 59

Prome-Stereo	3.65 308	0.29 30	1.92 50	0.91 165	0.49 232	2.07 90	4.75 424	4.41 85	3.23 105	9.32 380	20.63 439	4.06 212	7.19 398	7.70 292	1.17 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 139	4.72 479

hitnet-ft	3.66 309	0.65 255	2.79 151	0.89 163	0.72 271	4.25 300	0.55 196	9.11 295	7.52 311	7.14 292	10.19 315	12.49 406	4.70 336	7.44 277	4.41 346	0.03 326	0.00 1	0.06 414	0.00 1	0.20 329	0.04 142

iResNet	3.68 310	0.91 328	7.94 417	2.97 422	0.34 191	4.44 313	0.48 172	7.70 251	9.74 368	7.72 320	12.74 372	4.03 210	2.87 243	8.05 316	3.37 311	0.02 291	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.09 242

acv_ft	3.69 311	0.53 207	4.58 307	2.31 384	4.71 463	7.44 379	0.86 284	8.54 276	5.70 228	9.29 379	9.26 300	5.77 281	4.15 301	2.24 77	8.13 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 375	0.01 18

ac_64	3.70 312	0.47 177	3.50 225	2.87 414	3.50 421	5.91 347	0.72 247	10.17 329	4.34 172	8.16 337	5.80 193	10.82 386	5.64 369	7.08 255	4.73 352	0.03 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.14 305

CFNet	3.72 313	1.10 359	5.03 327	2.49 397	1.59 336	4.90 325	0.22 109	11.38 362	9.88 372	4.80 178	11.25 344	6.44 299	3.68 276	8.33 339	3.00 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 346	0.07 214

DAS	3.74 314	0.35 91	5.19 340	1.99 335	3.74 430	2.36 119	3.22 391	7.77 252	9.27 359	8.70 359	12.08 358	4.45 234	5.43 363	8.39 342	1.71 230	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.02 59

DRaft	3.74 314	0.43 156	2.60 121	0.12 31	0.15 94	4.76 320	1.34 334	5.33 156	4.31 171	10.30 401	21.91 443	3.27 176	8.83 424	7.36 274	3.66 328	0.05 357	0.10 368	0.00 1	0.14 363	0.10 221	0.14 305

GrayStereo	3.74 314	0.20 5	1.94 54	1.55 266	0.60 251	3.12 220	8.22 461	5.76 178	3.32 113	10.40 405	16.66 409	5.81 284	8.60 422	6.57 218	1.37 199	0.01 211	0.00 1	0.01 343	0.63 457	0.02 42	0.04 142

GEStereo_RVC	3.74 314	0.73 279	4.95 323	2.01 340	1.24 317	4.36 307	3.07 386	11.77 374	7.80 325	6.87 278	6.52 221	7.70 327	4.31 315	8.98 378	4.19 342	0.03 326	0.01 155	0.02 374	0.02 288	0.13 271	0.11 277

ITSA-stereo	3.76 318	0.54 212	3.80 249	1.91 318	0.29 174	3.09 215	0.70 240	13.22 416	15.64 434	6.79 271	6.66 223	4.15 219	3.52 270	8.30 338	5.00 358	0.09 385	0.07 336	0.11 429	0.10 354	0.18 317	0.95 442

GwcNet-RSSM	3.77 319	1.05 350	5.06 329	2.21 369	1.87 362	2.36 119	1.52 342	8.98 291	7.96 329	5.91 221	14.59 392	7.94 334	3.50 267	6.43 204	5.70 368	0.00 1	0.00 1	0.04 403	0.00 1	0.20 329	0.08 229

SepStereo	3.78 320	0.35 91	5.19 340	1.99 335	3.74 430	2.36 119	3.22 391	7.77 252	9.27 359	8.70 359	12.08 358	4.45 234	5.43 363	9.18 385	1.71 230	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.02 59

DEmStereo	3.79 321	0.37 108	3.69 240	0.17 52	0.17 109	5.28 335	2.54 371	4.35 80	3.70 131	8.21 342	20.15 434	5.13 262	10.38 441	7.65 288	3.85 333	0.01 211	0.01 155	0.01 343	0.00 1	0.02 42	0.06 195

FADNet-RVC-Resample	3.79 321	1.62 408	12.06 444	1.43 247	0.66 260	5.94 348	2.41 367	10.18 330	8.58 351	6.28 248	4.22 141	5.33 269	4.80 344	7.71 293	3.19 304	0.17 408	0.21 433	0.17 442	0.12 359	0.41 411	0.29 387

anonymousa	3.80 323	0.55 216	3.35 210	1.24 213	3.74 430	9.04 401	0.36 146	6.74 231	4.03 154	7.72 320	19.64 433	10.62 380	6.01 375	1.52 44	1.40 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 325	0.00 1	0.03 98

UPFNet	3.82 324	0.47 177	4.34 289	2.21 369	3.38 415	7.26 375	2.69 378	9.89 317	5.96 244	7.98 332	7.53 252	7.89 331	3.15 250	7.72 295	5.88 372	0.01 211	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.06 195

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 325	1.06 352	5.23 345	2.72 408	3.27 411	4.36 307	0.61 215	10.71 342	7.56 312	8.75 361	7.89 267	9.86 365	3.90 292	7.15 263	3.44 314	0.14 400	0.02 211	0.02 374	0.03 301	0.04 113	0.03 98
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
psm_up	3.85 326	0.82 306	3.01 173	2.00 339	2.58 393	5.28 335	3.34 395	10.85 348	6.33 268	7.27 302	7.32 248	10.15 371	9.02 428	6.19 188	2.51 283	0.22 418	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.03 98

mmx	3.86 327	0.31 43	3.97 261	1.34 231	0.98 298	2.80 178	0.48 172	12.18 392	10.66 389	6.29 250	9.23 292	5.59 274	3.72 284	10.11 406	9.35 426	0.05 357	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.04 142

ttt	3.86 327	0.23 14	2.34 97	2.22 372	1.68 347	4.36 307	0.28 126	12.45 396	11.09 394	6.90 281	11.85 353	4.08 213	3.28 254	8.47 348	7.85 400	0.06 366	0.04 289	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.03 98

xxx	3.86 327	0.31 43	3.98 265	1.34 231	0.98 298	2.80 178	0.48 172	12.18 392	10.66 389	6.29 250	9.23 292	5.59 274	3.72 284	10.11 406	9.35 426	0.05 357	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.04 142

THIR-Stereo	3.86 327	0.77 291	2.62 125	0.12 31	0.13 85	4.25 300	6.63 449	5.30 152	4.18 167	10.33 402	17.13 417	6.58 306	7.62 409	7.78 298	3.51 320	0.01 211	0.07 336	0.07 420	0.00 1	0.11 240	0.02 59

UGAM	3.90 331	0.48 184	4.69 311	0.17 52	0.08 46	3.67 264	1.22 323	4.81 112	14.45 425	4.59 169	11.94 356	14.20 418	3.80 289	9.92 405	3.61 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 288	0.32 385	0.07 214

AASNet	3.90 331	0.92 331	4.41 290	3.56 445	4.00 443	6.70 362	1.26 328	18.71 463	6.14 257	7.35 306	7.91 268	4.35 231	2.58 223	3.04 94	6.62 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 405	0.14 305

PS-NSSS	3.90 331	1.84 423	4.55 303	0.87 160	2.95 402	4.10 297	2.00 361	10.77 345	8.23 339	6.75 268	14.63 393	5.01 257	2.24 207	8.41 344	2.91 295	0.33 431	0.03 260	0.83 465	0.00 1	0.82 440	0.70 435

DualNet (step1)	3.91 334	1.11 361	6.15 378	1.27 218	0.60 251	5.22 331	2.54 371	10.66 339	7.73 320	8.36 345	7.55 253	6.55 301	4.27 308	6.58 219	1.62 222	1.49 468	0.03 260	3.10 477	2.99 483	0.20 329	0.15 315

FADNet_RVC	3.91 334	1.67 414	12.95 455	0.96 178	0.75 272	5.71 341	0.54 192	10.83 347	6.60 281	3.46 138	8.09 270	4.10 216	3.40 264	9.43 395	6.33 378	0.36 433	0.44 462	0.17 442	0.46 452	0.91 443	0.95 442

ISRNet	3.93 336	0.55 216	5.49 355	3.20 431	2.69 396	2.11 95	0.26 122	7.01 240	6.40 271	11.00 419	17.99 427	8.31 340	2.64 225	6.51 214	4.36 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.02 59

CrosDoStereo	3.96 337	0.45 169	3.04 180	0.32 82	0.20 138	3.28 231	11.63 482	5.76 178	4.45 178	9.04 372	16.58 407	4.99 253	7.45 403	8.04 313	3.72 329	0.00 1	0.02 211	0.01 343	0.00 1	0.16 293	0.10 264

DeepStereo_LL	3.96 337	0.45 169	3.04 180	0.32 82	0.20 138	3.28 231	11.63 482	5.76 178	4.45 178	9.04 372	16.58 407	4.99 253	7.45 403	8.04 313	3.72 329	0.00 1	0.02 211	0.01 343	0.00 1	0.16 293	0.10 264

RAFT-RH_RVC	3.96 337	0.46 175	2.93 167	1.55 266	0.42 213	3.14 222	0.14 77	3.70 50	5.98 247	11.25 422	32.23 477	5.29 265	1.68 182	8.13 325	2.14 262	0.08 380	0.00 1	0.00 1	0.03 301	0.01 11	0.00 1

UNet	3.97 340	0.61 240	6.50 390	1.68 285	3.22 409	9.82 410	0.31 137	9.50 305	5.32 214	7.20 298	6.35 218	10.59 378	5.91 373	6.93 242	5.49 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 18

FADNet-RVC	3.98 341	1.84 423	12.48 450	1.69 286	0.44 214	4.33 304	1.31 332	11.84 375	7.15 301	3.53 140	3.50 126	10.63 381	4.43 320	9.12 382	6.25 377	0.03 326	0.10 368	0.00 1	0.03 301	0.60 425	0.25 371

HSM	4.00 342	0.79 297	3.16 197	1.59 274	2.17 377	6.77 364	1.11 316	12.28 394	6.35 270	6.75 268	8.11 271	13.90 415	5.37 359	8.85 372	2.71 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.02 59

coex_refinement	4.04 343	0.87 314	3.55 228	2.96 421	1.40 331	4.28 302	0.32 138	11.18 353	7.72 318	8.32 343	13.44 380	10.01 369	3.48 266	6.28 193	6.76 388	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.16 327

HBP-ISP	4.09 344	1.05 350	4.10 277	1.87 311	1.31 326	7.56 382	3.98 407	11.26 355	9.94 373	7.81 323	14.44 391	3.23 175	4.27 308	8.89 375	1.87 242	0.06 366	0.06 320	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.04 142

TDLM	4.11 345	1.11 361	3.54 227	1.62 280	1.04 304	3.91 288	7.41 459	10.60 337	10.67 391	6.38 256	12.59 368	5.95 287	4.77 340	8.79 370	3.04 299	0.58 447	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.19 325	0.12 290

CSP-Net	4.12 346	1.28 383	3.70 243	1.54 264	1.06 305	13.28 449	2.33 366	12.96 411	5.45 216	8.87 367	8.54 278	8.43 344	3.03 246	8.16 328	3.65 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 317	0.03 98

test_xeample	4.13 347	0.36 101	2.75 141	1.23 212	0.51 238	3.96 291	0.13 70	12.63 405	7.65 315	7.49 312	10.86 336	3.29 177	3.36 257	6.71 229	21.53 478	0.02 291	0.03 260	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.04 142

Anonymous_2	4.14 348	0.62 245	3.21 200	1.40 242	1.43 332	5.19 330	0.32 138	6.63 225	4.38 174	4.48 167	2.30 87	8.08 337	7.00 394	5.37 162	2.29 270	0.23 419	0.75 470	5.20 485	18.12 510	5.66 478	0.23 363

CBMV_ROB	4.14 348	0.52 203	3.14 195	1.30 225	0.77 276	6.92 367	1.97 360	10.11 328	9.58 365	8.92 369	14.20 388	7.12 319	5.90 372	8.65 358	3.50 319	0.01 211	0.05 303	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.09 242

SACVNet	4.15 350	1.26 378	3.81 251	3.12 427	1.68 347	3.09 215	2.85 383	11.91 378	5.96 244	10.52 408	11.20 342	10.59 378	3.95 293	8.97 377	3.25 308	0.08 380	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.32 385	0.44 412

MMNet	4.16 351	0.77 291	5.47 354	1.40 242	1.67 345	10.78 425	0.63 219	8.64 283	8.47 346	8.80 364	8.33 273	7.51 323	6.61 384	7.53 282	6.54 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.05 176

CVANet_RVC	4.16 351	1.16 368	3.60 232	1.94 327	1.46 333	3.92 289	4.68 422	10.89 349	8.34 341	7.58 314	10.84 334	10.27 375	6.62 387	8.56 352	2.69 288	0.39 436	0.00 1	0.00 1	0.01 265	0.21 340	0.09 242

pcwnet_v2	4.20 353	0.36 101	8.53 422	1.33 229	1.12 310	3.43 238	0.41 158	12.85 408	14.16 423	9.90 395	14.29 389	5.90 286	3.03 246	6.20 190	2.06 258	0.01 211	0.05 303	0.04 403	0.02 288	0.16 293	0.18 336

HSM-Net_RVC	4.20 353	0.32 53	2.76 144	0.63 137	0.69 264	6.95 368	1.69 352	11.96 380	8.36 342	8.83 365	12.17 362	15.18 425	4.21 304	6.91 241	3.30 310	0.02 291	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DSFCA	4.21 355	0.50 191	5.45 353	1.34 231	1.68 347	7.04 369	4.51 419	10.73 343	7.00 294	10.78 413	6.80 226	8.48 347	4.63 333	9.91 404	5.12 359	0.02 291	0.06 320	0.02 374	0.03 301	0.08 192	0.03 98

FADNet	4.23 356	1.65 411	11.75 443	1.64 282	0.80 279	4.80 321	0.77 257	13.76 424	11.65 403	3.97 153	5.24 178	9.62 362	5.14 354	8.40 343	3.78 331	0.21 416	0.04 289	0.07 420	0.05 325	1.14 448	0.10 264

iResNet_ROB	4.23 356	1.02 346	4.90 320	2.18 365	0.93 293	2.92 200	0.37 148	15.10 440	16.91 443	7.89 328	10.51 325	7.03 313	3.07 249	8.16 328	3.46 318	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.02 59

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 358	25.07 496	26.53 491	0.44 108	0.07 32	1.50 42	0.54 192	2.09 7	1.57 19	0.51 61	0.62 25	0.21 27	0.20 13	1.44 39	0.53 75	12.03 500	0.01 155	0.00 1	0.08 338	1.75 460	9.69 496

1111x	4.25 359	0.30 39	4.31 285	1.47 252	0.37 200	5.10 329	0.32 138	12.86 409	9.82 370	6.01 223	9.73 309	8.78 352	5.97 374	9.43 395	10.39 438	0.06 366	0.03 260	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.04 142

HGLStereo	4.25 359	0.52 203	4.65 308	3.09 423	5.18 465	6.51 360	0.73 248	10.37 332	6.74 286	7.32 304	12.44 367	7.00 312	7.21 400	7.46 278	5.51 365	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.10 264

G2L-Stereo_aug	4.27 361	0.53 207	5.19 340	2.04 347	1.22 315	4.85 323	0.41 158	7.92 257	13.66 420	9.59 386	10.62 327	10.81 385	4.57 329	9.00 379	4.81 355	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.13 271	0.05 176

delet	4.27 361	0.72 276	4.50 297	1.07 196	3.75 434	10.79 426	4.04 408	9.95 318	7.89 326	8.09 335	8.89 282	8.46 345	3.81 290	7.56 283	5.80 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 240	0.02 59

iResNetv2_ROB	4.28 363	1.43 391	7.17 403	2.91 415	1.26 318	4.36 307	1.62 347	13.64 422	10.25 380	9.83 391	11.41 346	7.68 326	4.00 294	7.75 297	1.85 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 398	0.09 242

RAFT + AFF	4.30 364	1.55 402	5.84 367	1.43 247	2.36 385	5.94 348	6.72 451	10.01 323	7.56 312	7.55 313	8.96 286	7.09 318	6.73 390	8.57 353	4.02 337	0.02 291	0.47 465	0.00 1	0.01 265	0.56 419	0.54 424

ADLNet	4.32 365	0.80 301	4.33 286	3.60 446	3.56 423	6.87 366	2.48 370	11.20 354	7.58 314	9.87 393	9.62 306	8.39 342	4.95 348	6.16 186	6.60 385	0.01 211	0.01 155	0.00 1	0.01 265	0.12 257	0.25 371

CRFU-Net	4.45 366	0.67 264	5.02 325	2.78 411	1.32 327	12.67 444	3.35 396	11.26 355	3.52 124	10.06 399	9.30 302	10.91 389	6.92 393	7.26 267	3.24 307	0.15 402	0.16 412	0.16 439	0.00 1	0.26 365	0.05 176

ACV-stereo	4.46 367	0.76 288	9.94 434	1.91 318	1.06 305	11.61 433	1.28 329	6.25 202	7.09 298	3.09 126	5.21 176	16.88 440	10.23 440	7.96 307	5.47 363	0.06 366	0.15 404	0.01 343	0.00 1	0.12 257	0.14 305

ssnet_v2	4.46 367	0.87 314	5.18 339	1.57 270	0.67 262	9.14 402	4.73 423	11.84 375	9.68 366	8.79 362	6.24 211	9.91 366	4.34 316	6.28 193	9.30 425	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.28 373	0.30 389

ADLNet2	4.46 367	0.90 324	6.06 375	2.74 410	3.91 439	6.79 365	3.01 385	10.95 351	8.40 344	7.27 302	9.80 310	9.85 364	5.43 363	7.29 268	6.44 381	0.01 211	0.03 260	0.00 1	0.00 1	0.15 286	0.11 277

StereoDRNet-Refined	4.46 367	0.62 245	3.80 249	1.92 322	0.40 206	9.35 404	0.15 83	10.02 324	8.83 354	12.69 434	11.62 352	9.34 358	3.87 291	8.06 320	8.02 404	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.05 325	0.20 329	0.26 377
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
xxxx	4.51 371	0.31 43	2.77 145	1.69 286	0.47 227	7.74 388	0.07 38	14.04 426	7.91 328	5.82 209	8.97 287	9.34 358	3.41 265	7.33 271	20.24 473	0.05 357	0.03 260	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.04 142

NVstereo2D	4.51 371	0.82 306	6.86 398	3.28 434	3.38 415	8.16 390	3.13 388	10.51 335	15.15 431	4.90 181	6.89 229	7.87 329	4.78 342	9.88 403	3.91 335	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.06 332	0.02 42	0.58 427

DLCB_ROB	4.51 371	0.91 328	3.78 247	2.19 366	1.07 307	6.28 352	3.09 387	9.78 313	7.72 318	10.65 411	12.97 374	13.91 416	3.71 280	8.72 368	5.30 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.10 264

RASNet	4.52 374	0.61 240	4.42 291	3.42 437	4.68 462	4.58 316	0.99 302	9.54 309	8.01 330	5.28 194	11.42 347	10.34 377	8.88 425	9.28 390	8.68 417	0.15 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.04 142

FTStereo	4.55 375	0.36 101	2.18 88	0.94 172	0.38 202	2.60 152	8.82 464	4.98 124	3.17 99	10.88 415	30.35 473	5.60 278	7.60 408	7.62 287	1.55 215	0.17 408	0.00 1	0.05 410	0.00 1	0.03 86	3.80 473

dad	4.66 376	1.89 427	5.51 358	0.94 172	0.09 52	2.16 103	0.37 148	7.10 243	14.43 424	10.13 400	16.84 411	14.97 423	1.90 195	6.82 233	4.15 341	1.09 461	0.11 376	4.08 482	0.46 452	0.17 306	0.06 195

LL-Strereo	4.71 377	1.64 410	7.51 413	1.15 206	4.31 447	3.71 270	1.45 338	9.21 297	8.36 342	8.37 349	8.17 272	10.82 386	11.36 447	12.51 439	4.82 356	0.00 1	0.12 383	0.00 1	0.00 1	0.31 381	0.32 392

CBFPSM	4.87 378	0.94 337	14.70 462	1.51 256	1.15 312	11.49 431	2.55 375	7.28 246	6.47 276	6.23 241	4.83 157	15.30 427	8.99 427	6.88 237	8.20 411	0.03 326	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.40 408	0.42 408

SGM-Forest	4.96 379	0.32 53	2.84 156	1.21 210	0.64 258	10.23 415	6.64 450	11.55 367	10.98 393	10.94 418	13.59 381	11.65 399	4.30 313	8.94 376	4.63 350	0.11 390	0.04 289	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.46 416
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PA-Net	4.98 380	1.47 394	7.42 410	2.40 390	2.14 375	8.73 397	3.64 404	12.42 395	13.11 415	7.03 286	7.57 256	7.88 330	6.52 383	10.16 411	7.82 399	0.02 291	0.03 260	0.00 1	0.00 1	0.11 240	1.07 446
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	5.01 381	1.74 416	6.38 386	1.96 331	1.29 323	2.26 109	1.69 352	10.07 325	18.53 446	7.88 327	18.15 428	8.49 348	2.70 229	10.59 416	7.04 390	0.96 459	0.15 404	0.02 374	0.00 1	0.13 271	0.12 290

PSMNet_ROB	5.02 382	1.63 409	6.03 374	1.90 317	1.83 360	9.57 408	6.35 446	15.58 445	7.23 303	6.15 236	10.48 324	12.22 404	4.16 302	8.02 312	8.71 418	0.02 291	0.01 155	0.01 343	0.10 354	0.20 329	0.12 290

GASNet	5.19 383	4.61 462	9.38 429	4.73 467	2.10 373	3.80 283	1.57 345	12.07 385	10.96 392	8.92 369	7.03 238	8.21 339	7.67 410	14.02 450	7.36 392	0.02 291	0.15 404	0.00 1	0.00 1	0.69 432	0.42 408

TCMNet	5.22 384	1.96 430	9.78 432	4.11 459	6.57 473	8.83 398	1.35 336	10.74 344	8.07 332	6.39 257	12.76 373	8.32 341	4.75 339	8.62 357	10.09 437	0.11 390	0.18 420	0.31 454	0.09 349	0.75 437	0.57 426

FINET	5.32 385	1.14 366	10.04 435	2.17 364	3.67 429	6.49 358	6.76 452	11.68 370	22.08 464	7.42 308	12.15 361	4.24 222	3.61 274	9.25 389	5.35 362	0.04 345	0.04 289	0.00 1	0.00 1	0.17 306	0.09 242

CBMV	5.35 386	0.91 328	3.67 239	1.62 280	0.44 214	10.09 413	7.19 457	12.49 401	12.33 411	12.22 430	14.69 394	10.93 390	6.48 382	8.51 350	4.96 357	0.02 291	0.15 404	0.00 1	0.00 1	0.17 306	0.17 332
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
222	5.36 387	0.40 128	2.72 137	1.50 253	0.48 229	6.15 351	0.07 38	13.73 423	8.06 331	8.79 362	11.03 340	3.71 201	4.21 304	7.47 280	38.74 508	0.03 326	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.05 176

YMNet	5.52 388	1.83 421	8.79 424	3.47 441	4.46 455	10.72 423	0.91 293	9.99 320	6.43 273	13.76 445	16.35 404	11.65 399	4.49 326	7.95 305	8.03 406	0.12 394	0.35 453	0.12 432	0.08 338	0.71 434	0.27 381

YMNet_1	5.52 388	1.83 421	8.79 424	3.47 441	4.46 455	10.72 423	0.91 293	9.99 320	6.43 273	13.76 445	16.35 404	11.65 399	4.49 326	7.95 305	8.03 406	0.12 394	0.35 453	0.12 432	0.08 338	0.71 434	0.27 381

StereoDRNet	5.59 390	1.75 417	6.80 395	3.12 427	4.45 454	10.61 421	4.35 416	18.80 465	9.73 367	12.22 430	6.87 228	11.44 398	4.65 335	8.09 323	8.26 412	0.02 291	0.11 376	0.00 1	0.03 301	0.20 329	0.28 385

PSMNet-RUCA	5.60 391	4.62 463	11.61 441	10.29 484	7.55 480	7.08 370	1.94 359	12.01 382	10.52 388	3.90 151	11.88 354	4.43 233	1.75 191	7.56 283	4.24 343	1.68 471	0.12 383	4.78 484	0.67 460	4.74 475	0.68 434

fast-acv-ft	5.62 392	1.39 389	7.01 399	2.02 342	1.89 364	12.23 439	1.82 357	7.35 247	9.45 363	10.46 407	20.27 437	14.55 421	7.71 411	7.41 275	7.61 396	0.10 388	0.09 356	0.16 439	0.07 333	0.59 423	0.13 298

ETE_ROB	5.80 393	1.77 418	6.33 383	1.44 251	0.78 278	6.43 357	6.90 453	12.53 402	8.08 333	12.93 439	14.89 395	21.13 465	5.87 371	9.83 402	6.57 384	0.04 345	0.01 155	0.00 1	0.02 288	0.08 192	0.33 393

test_sample9	5.87 394	1.11 361	6.15 378	1.27 218	0.60 251	5.22 331	2.54 371	10.66 339	7.73 320	8.36 345	7.55 253	6.55 301	4.27 308	11.68 430	11.44 448	1.49 468	24.31 516	3.10 477	2.99 483	0.20 329	0.15 315

DRN-Test	5.87 394	0.98 340	5.89 369	2.69 405	3.65 427	12.37 441	3.35 396	20.07 481	10.20 379	11.93 429	12.31 366	11.06 393	5.31 358	7.89 303	9.05 421	0.04 345	0.05 303	0.04 403	0.04 319	0.18 317	0.25 371

NCCL2	5.88 396	1.59 405	5.44 352	1.87 311	0.92 290	9.55 407	11.55 481	12.11 387	9.94 373	9.67 388	8.85 281	22.28 468	7.41 401	8.78 369	7.17 391	0.01 211	0.00 1	0.03 391	0.00 1	0.13 271	0.23 363

iinet-f	5.94 397	1.60 406	26.88 492	1.79 301	1.38 330	11.92 437	1.47 339	6.80 234	7.11 299	6.90 281	14.43 390	10.64 382	7.97 413	7.00 249	12.12 452	0.02 291	0.03 260	0.05 410	0.00 1	0.63 428	0.02 59

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 398	5.36 467	5.02 325	3.75 452	3.57 424	15.81 456	4.27 413	11.72 372	6.96 292	7.23 299	8.47 277	9.09 356	2.66 228	9.36 394	2.71 289	7.49 486	2.32 482	2.01 475	0.08 338	6.77 484	4.67 478

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 399	1.55 402	9.92 433	2.40 390	3.22 409	10.28 416	3.14 389	11.64 368	9.79 369	9.54 384	20.22 436	11.16 394	6.77 391	10.61 417	9.16 422	0.06 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.04 142

APVNet	5.98 399	1.72 415	8.72 423	3.21 432	4.04 444	12.31 440	1.81 356	19.09 470	6.10 253	6.13 235	13.41 379	10.69 383	6.30 378	11.26 425	13.90 461	0.05 357	0.02 211	0.11 429	0.03 301	0.53 417	0.20 353

NaN_ROB	6.00 401	1.24 376	6.29 382	1.34 231	1.68 347	9.60 409	10.31 475	15.09 438	15.79 436	12.62 433	8.95 284	11.67 402	5.83 370	11.78 433	6.41 380	0.05 357	0.13 393	0.08 423	0.20 392	0.22 346	0.79 437

DANet	6.02 402	1.23 374	8.45 421	3.86 455	3.94 441	7.64 387	1.34 334	9.51 307	7.00 294	13.39 442	15.53 399	15.99 431	7.02 395	12.14 435	12.37 453	0.19 412	0.12 383	0.02 374	0.03 301	0.13 271	0.56 425
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	6.03 403	1.22 372	5.61 363	2.56 402	0.90 289	6.32 353	7.07 455	12.92 410	8.30 340	14.76 451	15.13 397	19.84 457	6.66 389	10.36 412	8.58 416	0.02 291	0.04 289	0.00 1	0.03 301	0.11 240	0.24 367

GANet	6.22 404	1.07 353	4.07 275	2.27 374	0.89 287	9.19 403	9.52 469	12.02 383	8.13 335	10.72 412	29.09 469	13.86 414	7.52 407	11.00 422	4.39 345	0.36 433	0.00 1	0.02 374	0.02 288	0.12 257	0.08 229

DISCO	6.28 405	0.57 224	5.78 366	3.43 438	1.17 313	11.22 428	3.39 398	12.14 390	16.16 438	6.52 263	11.22 343	16.96 441	6.32 379	19.51 478	10.74 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 393	0.11 277

Syn2CoEx	6.32 406	2.72 445	9.33 428	2.45 395	1.67 345	8.59 394	3.32 394	18.08 459	12.27 410	8.53 354	21.08 440	10.30 376	9.80 436	9.30 391	7.86 401	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 428	0.43 410

RYNet	6.34 407	0.89 321	5.88 368	1.41 245	4.48 458	15.97 457	4.18 411	13.41 418	16.49 439	10.81 414	7.00 235	14.33 419	8.72 423	9.43 395	13.71 460	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.07 214

GwcNet	6.42 408	1.97 431	10.92 438	2.59 403	5.58 468	11.55 432	2.21 365	14.10 428	16.52 442	10.04 398	17.19 420	10.86 388	5.61 368	9.23 388	8.84 420	0.01 211	0.06 320	0.03 391	0.08 338	0.56 419	0.40 403

Wz-Net-LNSev	6.46 409	1.93 429	16.44 468	1.52 258	4.15 445	12.66 443	4.96 427	13.05 413	12.10 409	10.55 410	16.23 403	11.32 395	7.19 398	8.43 346	8.48 415	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.06 195

DGSMNet	6.47 410	2.61 443	13.64 458	3.46 439	3.74 430	8.97 400	6.01 437	14.15 429	13.01 414	7.46 311	14.10 386	9.94 367	4.79 343	10.44 413	6.22 376	1.30 465	1.70 478	1.80 472	1.52 477	2.27 467	2.35 466

GANetREF_RVC	6.56 411	2.89 447	7.58 415	3.41 436	0.40 206	12.96 446	9.58 470	15.09 438	17.25 445	10.33 402	10.62 327	12.27 405	8.16 417	12.21 436	4.53 348	0.41 439	0.00 1	0.00 1	0.02 288	3.12 470	0.39 400
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
LALA_ROB	6.58 412	1.80 420	6.25 381	1.26 216	0.94 294	10.08 412	9.02 466	16.00 447	11.51 402	12.74 435	13.02 375	24.77 471	5.25 356	10.56 415	8.02 404	0.04 345	0.05 303	0.00 1	0.02 288	0.10 221	0.25 371

S-Stereo	6.63 413	0.84 309	9.67 431	3.15 429	3.48 420	6.49 358	6.22 441	12.99 412	22.84 466	9.48 382	15.51 398	12.00 403	8.43 419	8.04 313	10.70 441	0.12 394	0.17 416	0.00 1	0.38 441	0.13 271	1.92 460

DeepPrunerF	6.75 414	2.69 444	23.31 485	3.68 448	7.16 475	3.78 281	4.29 414	13.42 419	20.13 458	8.13 336	10.46 323	7.18 321	8.06 415	11.10 423	9.44 429	0.24 421	0.15 404	0.29 452	0.42 447	0.66 431	0.45 414

edge stereo	6.76 415	1.01 344	6.76 394	2.20 368	2.45 390	6.41 356	2.45 369	14.84 437	11.98 408	15.29 453	18.31 429	22.02 466	12.56 452	10.82 419	7.49 394	0.03 326	0.06 320	0.11 429	0.03 301	0.30 376	0.14 305

NCC-stereo	6.77 416	1.49 398	6.48 388	2.92 417	4.40 450	7.43 377	3.61 401	19.52 477	13.29 416	8.39 350	16.91 412	15.96 429	12.13 449	12.85 441	7.70 397	1.47 466	0.11 376	0.01 343	0.42 447	0.14 282	0.24 367

Abc-Net	6.77 416	1.49 398	6.48 388	2.92 417	4.40 450	7.43 377	3.61 401	19.52 477	13.29 416	8.39 350	16.91 412	15.96 429	12.13 449	12.85 441	7.70 397	1.47 466	0.11 376	0.01 343	0.42 447	0.14 282	0.24 367
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FAT-Stereo	6.78 418	0.68 266	6.80 395	2.30 378	1.77 356	5.63 340	4.20 412	18.79 464	18.62 447	10.53 409	17.15 418	18.52 450	13.74 460	8.86 374	7.38 393	0.03 326	0.15 404	0.01 343	0.07 333	0.12 257	0.26 377

test_for_model	6.81 419	27.63 500	2.16 87	21.79 498	16.18 499	3.48 245	0.94 297	5.88 186	3.72 132	7.62 316	2.72 98	1.03 97	0.42 73	0.58 4	0.35 27	9.03 491	2.28 481	0.00 1	0.05 325	23.91 505	6.49 484

RP	6.84 420	1.29 385	5.53 361	3.92 456	5.18 465	6.32 353	3.53 399	11.73 373	15.31 432	9.54 384	22.38 447	18.25 448	14.47 462	10.11 406	7.49 394	0.91 457	0.01 155	0.12 432	0.15 366	0.33 388	0.19 347

ccnet	6.87 421	0.92 331	5.15 337	3.09 423	2.18 379	11.78 435	4.90 425	17.97 458	8.79 353	12.79 437	20.20 435	16.00 432	8.35 418	9.12 382	14.17 463	0.42 442	0.33 450	0.25 451	0.09 349	0.40 408	0.48 417

RGC	6.88 422	2.23 437	6.13 376	4.05 457	4.73 464	8.94 399	2.78 380	15.19 442	11.74 404	11.13 420	19.34 431	17.86 445	10.42 442	13.02 444	8.03 406	0.73 451	0.01 155	0.24 450	0.41 446	0.31 381	0.38 399

Nwc_Net	6.97 423	1.25 377	6.63 392	3.82 453	3.37 414	10.83 427	1.67 351	19.56 479	11.35 399	8.36 345	23.62 451	17.19 443	11.44 448	11.21 424	8.08 409	0.80 453	0.00 1	0.00 1	0.02 288	0.13 271	0.09 242

ADCRef	7.27 424	1.38 388	16.37 466	2.52 398	3.30 413	11.63 434	3.16 390	10.80 346	9.35 361	13.03 440	25.27 461	8.17 338	8.92 426	8.06 320	21.81 481	0.15 402	0.08 347	0.16 439	0.34 436	0.38 401	0.58 427

psmorigin	7.34 425	1.58 404	18.31 473	2.35 387	0.87 285	6.72 363	1.70 355	10.63 338	7.14 300	19.77 466	22.71 448	20.13 459	11.34 446	12.96 443	9.49 430	0.04 345	0.17 416	0.06 414	0.17 377	0.21 340	0.50 420

Wz-Net-MNSev	7.43 426	2.35 440	15.22 463	2.34 386	3.41 419	17.27 465	8.55 462	11.91 378	13.48 418	13.37 441	17.05 415	13.70 411	7.47 406	11.90 434	9.99 436	0.40 438	0.03 260	0.00 1	0.01 265	0.16 293	0.07 214

SDNR	7.50 427	2.32 439	15.58 465	1.82 308	0.63 256	44.66 508	0.44 167	8.59 277	9.52 364	9.84 392	25.18 460	5.30 268	4.38 317	11.46 428	6.49 382	0.05 357	0.03 260	0.00 1	0.01 265	1.79 461	1.87 459

CSAN	7.62 428	1.60 406	6.56 391	1.83 309	0.66 260	12.40 442	10.52 478	14.45 432	21.32 462	14.19 447	15.98 401	17.84 444	13.02 457	12.32 437	8.38 413	0.09 385	0.07 336	0.03 391	0.04 319	0.33 388	0.67 433

SQANet	7.64 429	3.40 456	5.49 355	11.73 487	9.62 486	11.96 438	2.82 381	11.33 360	6.10 253	8.33 344	11.49 349	11.00 391	5.16 355	10.12 410	2.72 292	8.92 490	2.21 480	10.41 489	1.58 478	11.13 489	7.39 488

anonymity	7.68 430	3.83 459	12.39 447	7.04 478	12.67 493	8.18 391	2.00 361	17.50 455	6.85 288	13.56 444	9.21 291	9.97 368	7.82 412	11.28 426	5.58 366	6.27 484	4.98 506	3.68 481	2.96 482	3.33 472	4.48 476

CC-Net-ROB	7.68 430	9.21 483	7.46 411	3.82 453	3.66 428	15.68 455	5.02 428	17.95 457	10.45 387	6.44 260	14.00 385	7.63 325	4.77 340	10.75 418	3.10 302	5.99 483	2.46 485	16.28 493	1.08 470	6.30 482	1.56 456

stereogan	7.69 432	0.88 318	7.08 402	3.49 444	3.93 440	18.98 469	3.23 393	16.52 449	19.58 454	9.93 396	18.92 430	20.50 463	9.04 429	14.07 451	6.14 375	0.26 424	0.04 289	0.21 447	0.03 301	0.63 428	0.33 393

pmcnn	7.72 433	1.27 380	9.42 430	2.91 415	3.14 405	9.44 405	6.23 442	12.56 403	16.51 440	14.53 449	24.08 453	27.44 477	8.49 420	9.32 392	8.44 414	0.06 366	0.08 347	0.00 1	0.00 1	0.30 376	0.15 315

AF-Net	7.78 434	1.44 393	6.68 393	3.37 435	4.50 459	8.61 395	2.69 378	17.07 452	20.17 459	9.52 383	24.02 452	20.31 462	14.59 463	11.58 429	9.84 434	0.61 448	0.00 1	0.12 432	0.00 1	0.38 401	0.12 290

PASM	7.90 435	4.22 460	21.97 483	3.25 433	3.29 412	5.39 337	6.57 448	10.57 336	19.09 449	12.77 436	13.92 384	18.11 447	9.51 434	13.79 449	10.77 444	0.19 412	0.45 463	0.29 452	1.08 470	1.49 456	1.19 448

PWCDC_ROB	7.92 436	3.17 454	7.48 412	5.73 473	4.40 450	10.45 418	0.35 145	14.52 434	28.19 476	10.36 404	31.27 475	7.04 315	9.14 430	13.22 446	8.78 419	2.74 476	0.02 211	0.00 1	0.00 1	1.31 453	0.17 332

test_sample8	7.99 437	1.11 361	6.15 378	1.27 218	0.60 251	5.22 331	2.54 371	12.04 384	6.15 258	17.46 459	9.02 289	24.67 470	18.16 468	11.68 430	11.44 448	1.49 468	24.31 516	3.10 477	2.99 483	0.20 329	0.15 315

ADCP+	8.09 438	1.79 419	14.50 460	1.54 264	4.28 446	16.57 459	5.20 430	12.80 407	11.20 397	12.83 438	17.07 416	11.02 392	10.80 444	17.59 471	23.18 486	0.03 326	0.05 303	0.01 343	0.18 384	0.39 405	0.81 438

SuperB	8.10 439	3.15 453	24.67 487	2.65 404	1.23 316	9.88 411	4.29 414	10.18 330	30.07 479	11.53 426	12.18 363	6.12 290	6.65 388	10.50 414	14.47 464	0.14 400	0.11 376	0.35 457	0.25 413	13.06 493	0.48 417

PWC_ROB	8.24 440	3.13 451	12.74 453	2.43 394	4.43 453	7.51 381	1.22 323	16.63 450	19.24 452	16.08 456	28.29 466	13.99 417	10.16 439	13.63 448	14.06 462	0.42 442	0.00 1	0.05 410	0.00 1	0.59 423	0.27 381

MDST_ROB	8.37 441	0.32 53	9.03 426	4.18 462	2.42 389	26.86 487	6.14 438	19.36 474	13.52 419	27.09 481	22.75 449	9.47 361	4.74 338	15.06 458	6.34 379	0.02 291	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.13 298

G-Net	8.41 442	1.54 401	10.97 439	5.73 473	3.60 425	26.19 481	4.41 417	10.10 327	7.42 306	19.71 465	24.99 459	14.38 420	15.83 464	10.99 421	9.53 431	0.50 446	0.46 464	0.19 445	0.25 413	0.80 439	0.66 432

XQC	8.43 443	3.58 457	16.40 467	2.92 417	2.17 377	13.22 448	3.60 400	14.64 435	25.86 472	11.87 428	12.04 357	15.06 424	10.67 443	15.24 460	19.41 471	0.39 436	0.08 347	0.05 410	0.07 333	0.84 441	0.45 414

FBW_ROB	8.50 444	1.03 348	7.98 418	1.93 326	1.28 322	13.10 447	6.23 442	22.50 485	18.98 448	18.82 462	14.91 396	19.06 453	10.04 438	18.41 473	9.83 433	0.62 449	0.22 437	1.82 474	0.82 465	0.99 446	1.36 452

UDG	8.58 445	9.31 484	4.89 319	10.00 483	9.52 484	10.36 417	2.41 367	12.07 385	9.82 370	7.81 323	9.55 304	16.52 435	9.81 437	7.84 301	7.88 402	4.20 478	2.51 487	18.53 495	3.71 490	9.55 486	5.28 481

aanetorigin	8.72 446	3.29 455	27.55 493	1.95 328	3.84 437	4.93 327	5.39 435	5.49 166	10.05 375	27.85 482	31.47 476	15.80 428	12.78 454	9.04 380	11.98 450	0.25 422	0.22 437	0.22 448	0.25 413	1.28 452	0.84 440

GCST	9.08 447	17.31 492	3.98 265	52.92 515	10.66 488	11.29 430	0.20 103	6.97 239	6.47 276	9.46 381	4.68 152	4.75 244	1.51 166	9.34 393	1.31 193	8.19 489	0.05 303	22.38 497	0.34 436	6.17 481	3.53 470

RTSC	9.15 448	3.00 449	13.57 457	3.72 450	1.76 355	11.82 436	0.46 169	16.95 451	36.83 493	15.80 455	15.53 399	12.91 409	7.46 405	20.01 481	21.76 480	0.31 429	0.13 393	0.01 343	0.08 338	0.57 421	0.41 405

WCMA_ROB	9.21 449	0.87 314	7.37 409	2.54 399	2.13 374	13.59 450	5.80 436	11.64 368	14.01 422	24.43 478	32.99 482	27.09 476	18.02 467	12.51 439	9.85 435	0.81 454	0.07 336	0.01 343	0.01 265	0.16 293	0.23 363

Wz-Net-SNSev	9.23 450	6.70 472	24.28 486	1.87 311	1.81 359	8.57 393	12.29 487	17.37 454	20.39 460	10.43 406	23.11 450	16.66 437	8.03 414	14.47 455	17.86 468	0.00 1	0.02 211	0.01 343	0.00 1	0.41 411	0.30 389

MSMD_ROB	9.28 451	1.09 357	4.65 308	1.58 271	0.39 204	16.52 458	4.41 417	13.60 420	14.87 430	22.34 469	39.89 493	25.67 474	20.71 479	12.42 438	6.98 389	0.34 432	0.03 260	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.09 242

Consistency-Raft	9.42 452	4.74 465	12.66 451	5.30 471	9.08 483	4.08 295	5.26 432	19.26 472	24.87 470	11.17 421	29.85 471	13.57 410	5.51 367	7.67 290	13.40 458	0.36 433	0.35 453	1.81 473	4.24 491	11.61 490	3.57 471

DDUNet	9.47 453	11.32 489	6.14 377	12.93 489	11.65 490	10.45 418	3.87 406	11.70 371	7.89 326	9.27 378	13.28 377	16.18 434	6.14 376	8.80 371	5.77 369	6.64 485	3.38 499	20.90 496	4.28 492	11.01 488	7.80 489

ADCPNet	9.54 454	2.39 441	31.46 496	2.09 356	1.60 338	16.71 461	6.39 447	12.11 387	11.45 400	13.53 443	21.45 442	19.41 454	10.94 445	14.38 453	21.54 479	0.27 427	1.16 473	0.39 460	1.49 475	0.58 422	1.45 453

SHD	9.61 455	2.60 442	12.46 448	3.69 449	3.54 422	9.47 406	1.25 325	20.16 482	37.84 496	18.19 461	21.24 441	16.96 441	12.83 456	14.47 455	16.05 466	0.32 430	0.13 393	0.01 343	0.08 338	0.38 401	0.48 417

PDISCO_ROB	9.62 456	1.99 433	11.51 440	9.88 482	9.61 485	21.48 474	3.83 405	19.33 473	28.49 477	11.27 423	14.17 387	19.92 458	5.02 349	16.35 467	9.18 423	5.28 481	0.41 459	0.14 437	0.09 349	2.05 463	2.36 467

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 457	4.27 461	14.47 459	2.29 377	2.85 399	23.40 478	13.62 489	13.60 420	19.54 453	19.42 464	24.27 454	16.74 438	8.59 421	17.05 470	7.98 403	1.25 463	1.68 477	0.17 442	2.63 480	0.72 436	1.04 444

SGM_RVC	10.08 458	0.60 236	3.42 218	2.30 378	0.32 184	19.41 471	6.33 445	18.95 468	14.64 426	25.14 480	24.32 455	33.34 487	18.79 472	19.86 479	12.55 455	0.25 422	0.26 447	0.22 448	0.24 408	0.34 392	0.40 403
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	10.14 459	1.88 426	16.82 469	1.85 310	1.73 351	24.84 479	17.20 502	19.92 480	27.41 474	12.23 432	13.62 382	16.52 435	18.35 469	14.42 454	12.50 454	0.78 452	0.54 468	0.08 423	0.25 413	1.18 449	0.59 430

ADCL	10.16 460	2.11 434	19.36 476	1.92 322	1.88 363	22.23 475	8.91 465	14.04 426	23.56 468	14.62 450	26.19 462	12.75 408	13.59 459	16.06 466	22.95 485	0.26 424	0.18 420	0.75 463	0.65 458	0.69 432	0.58 427

FCDSN-DC	10.24 461	0.56 222	3.49 224	1.96 331	1.29 323	16.90 462	4.59 421	17.16 453	19.10 450	24.64 479	32.46 481	33.82 488	22.14 485	15.93 463	10.45 439	0.04 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.21 355
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	10.24 461	3.13 451	20.70 479	2.21 369	2.39 388	11.23 429	6.19 439	14.17 430	11.19 396	23.20 475	22.25 445	17.89 446	19.54 475	18.51 474	26.21 493	0.45 444	0.42 461	1.10 468	1.29 472	1.56 458	1.18 447

SANet	10.64 463	1.86 425	10.91 437	1.76 296	0.71 269	14.62 453	9.23 468	19.18 471	37.14 494	19.22 463	27.96 465	25.86 475	19.11 474	13.02 444	10.63 440	0.08 380	0.06 320	0.03 391	0.02 288	0.62 426	0.81 438

FC-DCNN	10.72 464	0.52 203	4.27 283	1.88 314	1.63 340	17.18 463	5.29 433	18.20 460	19.69 455	28.50 483	34.51 485	34.03 489	21.48 482	15.89 462	11.15 446	0.03 326	0.01 155	0.02 374	0.01 265	0.07 180	0.09 242

FC-DCNN v2	10.88 465	0.52 203	4.17 279	1.92 322	1.63 340	17.79 467	5.35 434	18.87 467	19.88 456	28.77 484	34.99 487	34.62 491	21.72 483	16.03 465	11.16 447	0.03 326	0.01 155	0.02 374	0.00 1	0.06 163	0.08 229

AnyNet_C32	10.98 466	5.58 468	22.79 484	4.16 460	5.83 469	15.64 454	14.30 490	13.18 414	17.15 444	16.44 458	20.52 438	14.68 422	13.44 458	22.46 485	30.08 499	0.17 408	0.26 447	0.36 458	0.36 440	1.23 450	0.91 441

Wz-Net-TNSev	11.35 467	10.56 487	35.88 501	2.28 376	1.73 351	18.25 468	11.42 480	15.88 446	20.88 461	14.44 448	16.97 414	19.57 455	19.04 473	19.31 477	18.67 470	0.01 211	0.06 320	0.00 1	0.16 369	0.62 426	1.25 449

MeshStereo	11.52 468	1.52 400	4.55 303	1.89 316	1.46 333	19.87 473	5.11 429	20.66 483	15.91 437	32.67 489	34.51 485	39.34 496	21.15 480	18.74 475	12.10 451	0.11 390	0.06 320	0.01 343	0.00 1	0.45 414	0.22 357
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
otaku	11.73 469	7.51 478	7.07 401	13.22 490	10.85 489	26.61 486	7.25 458	18.84 466	19.16 451	11.58 427	17.23 421	20.19 460	8.09 416	15.11 459	4.64 351	9.13 492	2.42 484	13.08 490	1.83 479	12.48 492	8.22 491

Ntro	12.35 470	8.88 481	7.80 416	13.79 491	12.42 492	26.54 485	6.98 454	18.54 461	22.14 465	9.82 390	16.45 406	20.30 461	9.29 433	15.95 464	6.61 386	9.53 494	2.47 486	14.93 492	2.77 481	13.11 494	8.63 494

MFN_U_SF_RVC	12.94 471	3.66 458	25.81 490	3.61 447	2.26 383	22.77 476	4.55 420	27.10 491	20.06 457	23.90 476	28.99 468	30.53 483	16.98 465	19.92 480	20.26 474	1.24 462	1.07 472	0.98 467	1.33 473	1.80 462	2.04 462

WZ-Net	13.00 472	4.64 464	41.07 504	3.48 443	3.15 407	19.12 470	15.66 500	14.81 436	31.33 481	15.71 454	27.88 464	22.22 467	14.01 461	20.44 483	25.03 490	0.64 450	0.00 1	0.01 343	0.03 301	0.39 405	0.37 398

ADCS	13.02 473	4.93 466	28.38 494	3.17 430	2.67 395	13.61 451	10.83 479	18.70 462	33.46 484	22.59 470	24.78 457	19.59 456	18.51 471	23.40 488	32.16 502	0.10 388	0.19 426	0.37 459	0.18 384	1.26 451	1.46 454

MFMNet_re	13.29 474	8.60 480	18.29 472	9.75 481	7.25 477	19.65 472	14.84 494	20.71 484	30.72 480	23.03 473	28.77 467	18.85 452	26.09 491	13.55 447	9.82 432	2.44 474	1.35 476	0.34 456	0.23 405	4.78 476	6.69 486

EDNetEfficient	13.82 475	6.19 470	54.79 510	2.83 412	3.60 425	4.86 324	8.57 463	8.61 282	32.90 483	40.77 501	30.59 474	18.33 449	21.87 484	11.38 427	25.36 491	0.15 402	0.23 439	0.06 414	1.03 469	2.54 468	1.79 457

LSM	14.01 476	5.95 469	33.49 497	6.78 477	43.61 517	10.22 414	9.98 474	15.16 441	22.93 467	23.07 474	32.34 480	18.52 450	12.67 453	15.45 461	11.10 445	0.16 407	0.51 467	0.09 426	0.32 432	1.08 447	16.85 512

SAMSARA	14.63 477	2.74 446	12.38 446	12.65 488	6.74 474	36.50 500	72.93 523	19.36 474	23.77 469	16.20 457	13.04 376	29.21 480	12.78 454	16.98 469	15.21 465	0.11 390	0.26 447	0.03 391	0.14 363	0.76 438	0.77 436

SPS-STEREO	15.04 478	6.23 471	13.21 456	11.34 486	11.65 490	23.30 477	7.15 456	24.16 488	15.65 435	31.78 488	29.19 470	31.62 484	21.32 481	24.62 489	19.50 472	7.59 487	4.19 504	3.22 480	1.48 474	6.99 485	6.54 485
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	15.44 479	2.93 448	14.67 461	4.21 463	3.39 417	17.43 466	4.16 410	27.84 495	48.84 505	31.02 487	43.54 498	29.76 482	30.81 496	25.97 491	21.40 477	0.23 419	0.41 459	0.04 403	0.33 434	0.41 411	1.33 451

SGM+DAISY	15.62 480	7.26 477	19.28 475	8.94 479	10.11 487	26.25 482	10.49 477	19.36 474	14.65 428	30.64 486	33.59 483	33.00 486	22.32 486	24.96 490	16.42 467	7.90 488	6.25 508	4.51 483	3.37 487	5.86 479	7.20 487

ACVNet-4b	15.90 481	22.00 494	12.37 445	16.40 493	15.14 496	31.87 493	7.50 460	19.04 469	27.85 475	11.48 425	22.02 444	31.86 485	9.16 432	17.95 472	5.69 367	10.43 496	2.58 488	24.44 500	4.87 496	16.04 497	9.28 495

NVStereoNet_ROB	16.04 482	6.75 473	12.90 454	6.37 476	7.42 478	12.89 445	9.74 472	22.78 486	25.12 471	30.32 485	46.19 501	34.37 490	25.38 488	21.48 484	21.38 476	5.94 482	3.10 496	6.07 487	10.09 502	4.01 473	8.54 493
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
AnyNet_C01	16.12 483	10.81 488	59.36 512	4.42 465	2.49 391	30.06 490	15.15 498	17.51 456	16.51 440	17.88 460	37.69 490	24.04 469	17.54 466	29.60 494	33.29 503	0.28 428	0.38 457	0.43 461	0.42 447	2.57 469	1.98 461

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 484	6.93 475	21.83 482	5.94 475	2.81 398	38.71 502	14.59 491	24.55 489	34.87 491	33.66 493	34.35 484	29.24 481	24.20 487	22.59 486	17.95 469	2.52 475	2.81 491	1.17 470	1.51 476	5.89 480	2.16 463

ELAS_RVC	16.54 485	2.26 438	10.09 436	5.50 472	4.46 455	28.28 489	16.72 501	25.55 490	33.54 485	40.19 499	40.30 495	36.68 493	30.03 494	29.40 493	20.61 475	0.98 460	1.21 474	0.86 466	0.70 462	1.39 455	2.16 463
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	16.72 486	2.14 435	9.23 427	4.92 468	4.53 460	32.66 496	15.11 497	27.40 493	28.68 478	40.27 500	44.90 499	38.33 495	30.50 495	26.44 492	21.94 482	0.88 455	1.23 475	0.67 462	0.89 467	1.49 456	2.18 465
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	16.73 487	1.28 383	11.61 441	3.72 450	1.65 342	16.67 460	9.17 467	14.39 431	55.91 509	63.81 520	40.86 496	35.94 492	37.73 503	14.24 452	26.87 494	0.05 357	0.10 368	0.13 436	0.22 402	0.12 257	0.15 315

SGM-ForestM	16.99 488	1.08 355	5.74 365	2.12 359	0.75 272	31.63 492	12.21 485	27.80 494	32.25 482	37.88 496	39.99 494	52.96 505	35.20 500	33.60 498	24.47 488	0.26 424	0.39 458	0.31 454	0.39 444	0.26 365	0.53 423

DispFullNet	17.47 489	26.01 498	33.98 499	22.58 499	20.86 504	13.84 452	1.28 329	16.50 448	26.27 473	19.97 467	17.17 419	20.52 464	18.49 470	22.86 487	10.76 443	5.13 480	2.83 492	30.72 504	7.72 500	20.86 501	11.01 502

EDNetEfficientorigin	17.87 490	14.00 490	99.53 531	1.64 282	0.92 290	10.55 420	6.26 444	13.21 415	34.84 490	38.20 498	36.91 489	27.47 478	26.32 492	14.71 457	25.69 492	0.04 345	0.06 320	0.14 437	0.52 455	3.16 471	3.27 469

RainbowNet	18.01 491	26.22 499	19.95 477	18.59 495	14.88 495	27.38 488	10.46 476	27.39 492	34.54 488	14.91 452	27.01 463	25.65 473	12.44 451	18.94 476	9.23 424	13.91 504	3.46 500	23.36 499	4.86 495	16.03 496	10.91 501

ACVNet_1	18.70 492	25.08 497	12.72 452	17.33 494	15.18 497	26.02 480	9.62 471	28.44 496	34.49 487	24.39 477	24.32 455	37.22 494	20.13 478	16.67 468	13.39 457	10.45 497	2.59 489	24.77 501	4.92 497	16.57 498	9.75 497

RTS	18.87 493	9.32 485	86.48 519	4.95 469	6.10 470	42.08 504	14.70 492	15.49 443	41.06 498	22.65 471	32.32 478	13.77 412	19.54 475	37.98 503	28.96 496	0.41 439	0.23 439	0.00 1	0.02 288	0.91 443	0.50 420

RTSA	18.87 493	9.32 485	86.48 519	4.95 469	6.10 470	42.08 504	14.70 492	15.49 443	41.06 498	22.65 471	32.32 478	13.77 412	19.54 475	37.98 503	28.96 496	0.41 439	0.23 439	0.00 1	0.02 288	0.91 443	0.50 420

MANE	19.47 495	1.27 380	5.07 330	4.69 466	5.55 467	30.49 491	9.94 473	34.01 498	37.27 495	44.13 505	51.57 509	52.51 503	40.41 505	33.58 497	24.81 489	0.89 456	0.86 471	1.11 469	9.72 501	0.38 401	1.06 445

coex-ft	19.78 496	19.39 493	87.73 521	1.77 298	1.80 358	17.25 464	13.50 488	12.63 405	42.10 500	60.18 516	38.90 491	28.72 479	28.74 493	11.74 432	27.40 495	0.21 416	0.23 439	0.04 403	0.30 428	1.36 454	1.54 455

BEATNet-Init1	23.31 497	9.03 482	41.67 505	4.17 461	2.53 392	45.68 510	19.47 505	33.43 497	38.45 497	47.59 508	49.10 505	59.31 509	41.80 507	38.35 505	29.21 498	0.47 445	0.50 466	0.81 464	0.66 459	2.10 466	1.86 458

DLNR_Zeroshot_test	24.70 498	50.77 516	90.11 522	98.11 531	97.34 529	1.38 30	0.12 61	22.79 487	3.09 95	1.07 86	2.95 103	0.71 86	0.29 34	6.93 242	2.29 270	38.56 514	0.37 456	0.00 1	0.30 428	76.73 525	0.09 242

ACVNet_2	26.45 499	29.35 504	25.14 488	20.27 497	15.43 498	34.97 498	12.23 486	48.37 510	66.25 519	42.69 502	56.73 513	51.77 501	25.59 489	20.39 482	13.52 459	10.13 495	2.59 489	22.78 498	3.52 489	17.57 499	9.80 499

MADNet+	27.07 500	33.84 506	90.97 523	20.14 496	7.47 479	48.43 512	47.10 519	35.43 499	36.46 492	20.11 468	30.05 472	25.29 472	35.08 499	45.50 511	50.28 517	2.13 472	2.00 479	1.19 471	0.76 463	4.71 474	4.43 474

IMH-64-1	27.21 501	28.77 501	16.84 470	31.57 502	20.76 502	26.43 483	15.10 495	47.11 505	45.20 502	33.53 491	51.16 507	41.42 497	31.10 497	36.48 499	22.39 483	13.48 502	2.87 494	33.95 506	10.70 503	23.50 503	11.75 503

IMH-64	27.21 501	28.77 501	16.84 470	31.57 502	20.76 502	26.43 483	15.10 495	47.11 505	45.20 502	33.53 491	51.16 507	41.42 497	31.10 497	36.48 499	22.39 483	13.48 502	2.87 494	33.95 506	10.70 503	23.50 503	11.75 503

JetBlue	29.12 503	15.72 491	54.12 509	15.93 492	20.98 505	60.90 521	30.62 512	39.38 500	34.62 489	34.08 494	39.69 492	57.35 508	43.17 508	50.71 517	50.60 518	2.41 473	3.79 502	2.81 476	3.45 488	9.57 487	12.59 506

WAO-7	29.39 504	24.43 495	20.47 478	32.71 505	13.83 494	34.70 497	20.27 508	52.19 516	65.03 517	43.29 503	59.35 515	52.19 502	44.68 510	31.71 495	30.56 500	10.98 498	4.94 505	13.71 491	12.52 507	12.06 491	8.22 491

IMH	29.82 505	29.11 503	18.51 474	34.28 506	21.40 507	32.33 495	15.39 499	49.40 512	53.07 507	37.88 496	55.32 512	45.05 499	39.54 504	40.63 506	24.12 487	14.03 505	3.27 498	34.93 508	11.24 505	24.69 506	12.21 505

PWCK	30.53 506	44.32 513	47.25 507	29.76 500	7.23 476	40.78 503	27.10 511	44.73 504	44.32 501	47.31 507	36.37 488	47.16 500	26.05 490	41.26 507	31.87 501	21.83 509	4.03 503	29.50 503	4.67 493	27.17 510	7.80 489

TorneroNet-64	32.42 507	31.89 505	30.52 495	34.73 507	21.13 506	46.99 511	18.82 503	43.10 503	59.42 512	32.70 490	46.98 502	62.01 512	36.98 501	43.97 510	33.88 504	14.10 506	3.22 497	35.28 509	11.72 506	26.84 509	14.07 507

Dean	34.67 508	38.70 511	25.33 489	29.89 501	17.21 500	45.24 509	11.98 484	56.90 520	76.55 521	63.47 519	60.22 516	67.36 518	48.14 513	37.24 501	39.01 509	11.00 499	2.83 492	28.35 502	5.60 499	18.14 500	10.31 500

WAO-6	34.74 509	36.76 510	15.36 464	37.53 508	24.15 511	35.99 499	19.36 504	48.96 511	68.54 520	43.84 504	47.58 503	52.77 504	52.60 514	32.63 496	34.73 506	26.20 512	7.74 511	42.78 513	21.64 513	28.07 511	17.62 513

LVE	34.99 510	40.10 512	34.97 500	32.49 504	18.61 501	51.45 517	26.82 510	52.15 515	65.94 518	47.21 506	61.04 517	53.99 506	37.30 502	37.95 502	34.09 505	15.55 508	5.95 507	31.01 505	13.81 508	22.58 502	16.72 511

TorneroNet	35.11 511	33.92 507	33.82 498	37.86 509	22.01 508	49.64 514	21.58 509	48.09 509	55.23 508	37.50 495	53.79 510	62.81 515	43.66 509	46.71 513	41.25 512	14.80 507	3.53 501	36.72 510	14.57 509	28.28 512	16.49 510

WAO-8	38.15 512	35.51 508	21.50 480	43.67 510	23.92 509	44.44 506	20.26 506	52.83 517	76.62 522	53.57 513	66.79 521	62.63 513	54.56 517	42.03 508	39.18 510	22.71 510	6.65 509	37.08 511	19.08 511	24.72 508	15.24 508

Venus	38.15 512	35.51 508	21.50 480	43.67 510	23.92 509	44.44 506	20.26 506	52.83 517	76.62 522	53.57 513	66.81 522	62.63 513	54.56 517	42.03 508	39.18 510	22.71 510	6.65 509	37.08 511	19.08 511	24.70 507	15.24 508

UNDER WATER	45.09 514	48.60 515	67.37 514	49.30 514	31.41 513	53.80 519	37.39 514	40.25 502	52.48 506	50.24 509	45.37 500	68.37 520	57.76 520	51.03 518	49.88 516	29.97 513	13.75 513	51.22 515	36.57 514	37.87 514	29.12 514

UNDER WATER-64	45.16 515	46.99 514	66.69 513	43.90 512	27.64 512	55.58 520	41.87 516	39.42 501	48.42 504	51.73 512	43.08 497	67.76 519	56.69 519	48.02 515	48.34 515	39.50 515	17.64 514	51.78 516	38.93 516	36.62 513	32.61 515

notaker	47.42 516	55.20 517	49.13 508	56.52 518	40.18 514	38.52 501	32.97 513	47.21 507	56.08 510	57.21 515	57.24 514	60.09 510	59.19 521	53.93 519	41.64 513	40.61 516	19.93 515	57.21 517	37.41 515	49.02 516	39.02 516

ktn	48.94 517	57.58 518	38.86 503	59.57 519	43.27 516	50.37 515	43.38 517	48.07 508	61.11 513	51.30 511	54.25 511	54.96 507	52.88 515	47.30 514	35.83 507	57.77 520	24.88 518	62.69 520	43.55 517	50.70 517	40.41 517

DPSimNet_ROB	53.45 518	64.73 522	44.39 506	53.97 516	45.39 518	53.66 518	54.83 520	55.15 519	57.87 511	64.16 521	50.83 506	63.40 516	53.34 516	46.45 512	65.81 522	63.13 521	26.54 519	57.94 518	51.11 520	45.52 515	50.69 521

KSHMR	55.63 519	63.60 521	37.85 502	74.69 521	49.56 519	49.01 513	45.73 518	57.46 521	63.97 516	61.61 518	62.07 519	72.39 522	47.01 511	50.65 516	43.29 514	54.10 519	62.21 521	66.10 521	53.94 521	51.25 519	46.11 519

HanzoNet	56.48 520	59.32 519	58.25 511	55.32 517	41.94 515	50.95 516	41.33 515	51.12 513	61.40 514	65.62 522	65.59 520	71.66 521	69.41 522	70.77 522	60.03 520	63.99 522	34.70 520	61.96 519	50.54 519	51.00 518	44.71 518

JetRed	61.02 521	61.05 520	82.56 518	46.09 513	56.80 521	83.19 522	63.76 521	59.26 522	63.61 515	69.29 523	68.85 523	66.59 517	47.62 512	61.57 520	74.09 523	45.58 517	66.14 523	46.59 514	45.06 518	63.17 520	49.58 520

LRCNet_RVC	66.23 522	65.67 523	67.63 515	71.47 520	54.32 520	32.17 494	2.66 377	63.19 523	21.35 463	81.79 524	91.26 525	83.62 523	71.62 523	69.32 521	52.57 519	95.49 528	64.45 522	95.07 528	95.19 528	71.52 521	74.31 523

TCMNet-wrong-test	67.23 523	85.83 526	81.56 517	95.63 527	94.73 527	89.35 523	85.42 524	51.73 514	33.71 486	51.26 510	61.71 518	61.33 511	41.23 506	77.26 523	64.71 521	48.76 518	9.03 512	70.12 522	68.11 522	90.76 528	82.37 528

MADNet++	82.84 524	82.38 525	73.57 516	87.72 526	82.97 525	93.14 524	69.15 522	86.42 527	82.50 524	93.46 528	86.70 524	86.28 524	80.92 524	88.34 524	88.84 524	86.83 526	84.17 527	72.64 523	68.92 523	80.47 526	81.42 527

tt	83.26 525	0.34 81	99.99 533	79.40 525	93.18 526	100.00 533	100.00 533	100.00 536	99.95 530	60.33 517	47.63 504	99.98 535	99.96 531	99.98 533	100.00 536	92.42 527	99.82 531	73.83 527	73.63 524	88.42 527	56.35 522

xxxxx1	85.63 526	90.31 527	96.68 526	76.54 522	80.57 522	97.44 528	96.86 528	85.53 524	88.53 525	88.68 525	91.71 526	94.23 525	92.93 525	90.02 525	91.98 525	70.60 523	70.39 524	73.68 524	81.46 525	74.61 522	79.86 524

tt_ll	85.63 526	90.31 527	96.68 526	76.54 522	80.57 522	97.44 528	96.86 528	85.53 524	88.53 525	88.68 525	91.71 526	94.23 525	92.93 525	90.02 525	91.98 525	70.60 523	70.39 524	73.68 524	81.46 525	74.61 522	79.86 524

ff	85.63 526	90.31 527	96.68 526	76.54 522	80.57 522	97.44 528	96.86 528	85.53 524	88.53 525	88.68 525	91.71 526	94.23 525	92.93 525	90.02 525	91.98 525	70.60 523	70.39 524	73.68 524	81.46 525	74.61 522	79.86 524

PML	97.88 529	100.00 536	96.45 525	98.01 530	97.88 530	100.00 533	99.35 531	96.88 528	97.72 529	100.00 535	97.36 529	97.38 529	99.60 530	100.00 536	96.32 529	99.99 533	97.55 528	100.00 532	96.01 529	99.18 530	87.92 529

MEDIAN_ROB	98.41 530	99.70 531	99.30 530	97.09 528	97.02 528	96.89 526	95.77 527	97.66 530	97.28 528	98.79 531	98.94 530	99.18 530	98.14 529	96.89 528	96.88 530	99.96 532	99.16 529	100.00 532	99.99 533	99.69 531	99.88 531

HaxPig	98.85 531	99.94 533	95.08 524	99.99 534	100.00 533	94.03 525	94.78 525	99.15 531	99.98 532	99.99 534	100.00 532	99.98 535	99.99 532	98.12 529	95.97 528	100.00 535	99.99 533	100.00 532	99.99 533	100.00 534	99.99 534

Anonymous_1	99.08 532	99.91 532	99.85 532	97.63 529	99.10 531	100.00 533	100.00 533	99.61 533	99.96 531	99.28 533	99.86 531	99.54 532	99.99 532	99.29 530	99.75 531	96.05 529	99.59 530	97.31 529	98.57 530	97.71 529	98.63 530

test_example2	99.39 533	99.98 535	99.99 533	100.00 537	99.98 532	99.72 532	99.99 532	97.34 529	100.00 533	100.00 535	100.00 532	96.42 528	96.66 528	99.97 532	99.96 532	100.00 535	99.97 532	98.66 530	99.15 531	100.00 534	100.00 536

AVERAGE_ROB	99.62 534	99.95 534	98.81 529	100.00 537	100.00 533	98.08 531	95.47 526	100.00 536	100.00 533	100.00 535	100.00 532	100.00 537	100.00 534	100.00 536	99.99 533	100.00 535	100.00 534	100.00 532	100.00 535	100.00 534	100.00 536

DGTPSM_ROB	99.90 535	100.00 536	99.99 533	99.99 534	100.00 533	100.00 533	100.00 533	99.97 534	100.00 533	98.35 529	100.00 532	99.84 533	100.00 534	99.98 533	99.99 533	99.99 533	100.00 534	100.00 532	100.00 535	100.00 534	100.00 536

DPSMNet_ROB	99.91 536	100.00 536	99.99 533	99.99 534	100.00 533	100.00 533	100.00 533	99.98 535	100.00 533	98.35 529	100.00 532	99.84 533	100.00 534	99.98 533	99.99 533	100.00 535	100.00 534	100.00 532	100.00 535	100.00 534	100.00 536

DPSM_ROB	99.95 537	100.00 536	100.00 537	99.76 532	100.00 533	100.00 533	100.00 533	100.00 536	100.00 533	100.00 535	100.00 532	100.00 537	100.00 534	100.00 536	100.00 536	99.21 530	100.00 534	100.00 532	100.00 535	99.99 532	99.95 532

DPSM	99.95 537	100.00 536	100.00 537	99.76 532	100.00 533	100.00 533	100.00 533	100.00 536	100.00 533	100.00 535	100.00 532	100.00 537	100.00 534	100.00 536	100.00 536	99.21 530	100.00 534	100.00 532	100.00 535	99.99 532	99.95 532

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

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

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

ccccc		96.61 530		100.00 537	100.00 533	97.41 527		99.56 532		99.27 532		99.35 531		99.92 531		100.00 535	100.00 534	99.95 531	99.77 532	100.00 534

ASD4		81.57 524

Low-res two-view benchmark