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

StereoAnything_RVC	2.31 10	11.20 445	4.65 34	2.23 4	0.14 1	1.49 3	0.17 10	4.50 3	1.24 1	1.03 3	0.06 1	0.20 1	3.60 71	8.05 53	0.59 1	0.02 118	0.11 222	0.00 1	0.00 1	6.97 444	0.03 14

MonSter	1.74 4	0.74 5	3.64 12	2.27 5	1.62 162	6.01 147	0.13 8	6.02 8	2.88 9	1.35 4	2.11 8	0.30 2	0.36 1	6.50 31	0.83 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 125	0.02 2	0.02 7

DEFOM-Stereo	2.21 9	0.88 13	3.63 11	3.42 35	0.89 96	13.14 275	0.83 36	4.68 4	1.96 5	2.72 27	1.66 7	0.59 3	0.54 2	8.53 62	0.68 4	0.00 1	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.02 2	0.02 7

LGtest1	1.48 2	0.75 6	4.03 22	2.33 6	0.65 59	3.02 13	0.11 6	6.12 9	1.51 2	1.41 6	1.48 6	0.65 4	0.93 9	5.60 20	0.81 10	0.03 137	0.12 231	0.00 1	0.00 1	0.10 49	0.04 24

DEFOM-Stereo_RVC	3.18 33	6.90 416	3.85 17	10.48 398	1.59 160	4.71 54	0.47 19	8.39 38	2.76 8	2.34 20	3.12 11	0.74 5	7.20 181	9.02 84	1.62 30	0.00 1	0.14 253	0.00 1	0.19 285	0.02 2	0.03 14

U	3.65 58	0.64 1	5.91 78	3.91 68	11.89 459	11.50 248	0.20 11	7.66 23	5.38 45	1.79 10	2.55 10	0.76 6	1.61 21	2.34 1	0.70 6	0.00 1	0.04 77	10.60 473	5.47 461	0.04 9	0.02 7

IGEV-Stereo+	2.77 18	0.92 18	4.09 26	3.14 20	4.62 313	2.57 8	0.70 29	4.34 2	2.29 7	1.76 9	0.59 3	0.77 7	3.49 65	8.65 69	0.68 4	0.03 137	0.10 206	0.00 1	0.24 311	5.77 438	10.68 474

LG-Stereo	2.43 12	1.44 123	7.64 156	3.73 61	0.82 89	3.64 26	1.24 54	6.41 13	5.30 44	1.97 13	7.31 62	0.84 8	0.74 4	4.85 12	2.21 80	0.05 161	0.04 77	0.01 119	0.03 143	0.33 184	0.10 66

GREAT-IGEV	2.18 7	1.15 59	4.04 23	2.89 13	0.69 65	2.95 12	0.20 11	5.82 7	5.88 53	0.92 1	5.07 38	1.08 9	1.46 19	9.60 97	0.86 12	0.00 1	0.13 239	0.00 1	0.24 311	0.14 64	0.46 258

UniTT-Stereo	2.89 23	0.90 16	6.74 111	4.08 72	2.42 213	2.63 10	0.42 16	5.57 6	4.88 29	5.36 72	7.63 65	1.09 10	1.47 20	8.80 75	5.11 209	0.03 137	0.07 163	0.00 1	0.01 94	0.48 243	0.11 79

SGD-Stereo	1.88 5	0.76 7	3.80 15	2.37 8	0.33 15	3.48 21	0.93 41	6.52 14	2.22 6	3.84 47	1.08 5	1.78 11	1.34 13	8.32 58	0.70 6	0.09 191	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.06 19	0.03 14

CES	3.85 64	1.14 57	2.91 3	3.05 18	11.37 454	5.37 103	1.02 47	9.52 50	8.82 111	3.50 40	9.21 82	1.78 11	0.90 8	6.53 32	2.37 88	0.02 118	0.04 77	0.01 119	0.00 1	1.62 367	7.74 461

fffft	2.58 13	0.86 12	5.15 53	3.15 22	1.32 140	4.44 44	4.17 224	8.04 30	3.29 10	3.03 32	2.20 9	1.88 13	1.45 18	10.41 117	1.80 40	0.00 1	0.04 77	0.00 1	0.00 1	0.31 168	0.10 66
1: 1. 1
dual_stereo	1.57 3	0.64 1	2.56 1	2.33 6	0.47 32	2.62 9	0.08 3	4.85 5	1.95 4	1.01 2	0.69 4	1.90 14	0.61 3	10.34 114	0.96 13	0.01 76	0.20 285	0.00 1	0.18 272	0.01 1	0.03 14

CAS	5.20 98	0.78 8	3.30 6	17.06 454	7.59 415	8.07 201	6.31 293	9.46 49	9.09 114	4.57 60	10.67 105	1.91 15	1.22 11	4.18 8	2.16 76	10.33 472	0.02 44	0.00 1	0.02 125	0.44 228	6.83 449

CAS++	4.07 76	1.67 198	6.02 85	4.17 77	1.02 104	4.26 40	1.68 81	19.10 218	10.01 124	9.18 108	9.17 80	1.98 16	1.41 17	9.54 95	1.73 36	0.02 118	0.05 108	0.00 1	0.00 1	0.32 178	0.11 79
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV-Stereo++	2.20 8	0.79 9	3.67 13	3.72 60	3.17 247	3.39 19	0.10 4	8.37 37	3.77 13	2.11 16	4.25 18	2.01 17	4.78 114	2.96 5	0.59 1	0.01 76	0.02 44	0.08 214	0.00 1	0.06 19	0.05 33

LG-Stereo_Zeroshot	2.77 18	0.90 16	5.49 64	4.91 131	1.75 174	3.75 27	0.85 38	7.14 16	3.33 11	3.51 41	10.67 105	2.03 18	5.26 125	3.11 6	1.80 40	0.00 1	0.06 141	0.00 1	0.19 285	0.43 225	0.19 147

Former-RAFT_DAM_RVC	4.69 87	2.56 317	8.72 210	4.26 90	3.52 265	9.22 214	1.48 64	13.54 118	18.88 233	7.47 94	7.08 61	2.04 19	2.24 39	9.66 99	2.27 84	0.05 161	0.02 44	0.07 204	0.00 1	0.53 268	0.21 159

IGEV-BASED-STEREO-	7.61 213	27.25 480	41.87 462	2.73 10	0.41 21	4.25 39	1.50 67	6.63 15	3.87 16	4.31 52	3.78 15	2.48 20	1.39 16	5.67 21	1.56 23	25.09 490	0.05 108	0.01 119	0.08 213	4.67 427	14.58 481

FoundationStereo	1.26 1	0.73 4	2.84 2	2.65 9	0.58 48	2.31 6	0.61 24	3.40 1	1.57 3	1.89 12	0.09 2	2.61 21	2.90 53	2.37 3	0.60 3	0.04 148	0.04 77	0.00 1	0.00 1	0.02 2	0.03 14

MoCha-V2	3.20 34	0.92 18	4.82 39	5.09 142	0.40 19	4.63 50	1.37 61	9.81 57	5.41 46	5.58 74	5.26 40	2.63 22	6.48 164	9.90 104	1.15 16	0.02 118	0.24 318	0.00 1	0.25 317	0.07 28	0.04 24

SMoEStereo_RVC	2.81 20	1.07 42	5.08 49	3.86 67	0.60 53	6.39 161	1.91 123	7.82 27	3.79 14	3.87 48	3.69 14	2.78 23	2.25 40	10.60 124	1.99 56	0.00 1	0.02 44	0.03 152	0.00 1	0.25 123	0.17 128

plain	4.15 77	1.67 198	9.97 277	4.86 127	2.97 244	3.27 15	1.41 62	8.20 34	5.51 49	3.37 38	16.69 160	3.03 24	2.71 48	14.44 284	3.91 167	0.14 211	0.00 1	0.03 152	0.01 94	0.69 307	0.14 103

mms	2.86 22	1.38 108	5.26 55	3.68 56	1.84 179	4.23 38	4.01 218	8.01 29	4.29 20	2.43 21	5.53 50	3.05 25	1.35 14	9.22 87	2.06 65	0.00 1	0.06 141	0.00 1	0.00 1	0.36 195	0.44 252

MyStereo07	4.38 79	1.92 252	5.06 48	6.09 233	4.31 302	6.54 167	9.96 370	15.35 149	5.15 41	4.34 54	5.65 51	3.15 26	5.77 141	11.33 164	1.81 42	0.06 176	0.10 206	0.03 152	0.04 162	0.63 296	0.30 205

test_xeample3	3.34 44	1.54 153	7.67 157	3.33 30	0.68 61	5.74 130	1.63 78	12.05 87	3.88 17	6.71 79	3.81 16	3.17 27	3.34 61	10.59 123	2.07 66	0.00 1	0.02 44	0.00 1	0.27 326	0.13 60	0.16 122

RAStereo	2.32 11	1.08 45	6.36 99	3.73 61	1.39 147	1.81 5	0.12 7	7.70 24	7.44 91	2.27 19	3.94 17	3.43 28	0.81 6	3.55 7	2.47 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 150	0.07 46

ff7	3.48 47	1.76 224	6.20 92	3.45 37	1.13 118	5.02 83	1.70 84	13.26 111	5.04 31	4.66 61	5.47 46	3.49 29	4.70 106	11.14 151	2.01 58	0.00 1	0.04 77	0.00 1	0.18 272	0.30 156	0.14 103

ffff	3.48 47	1.76 224	6.20 92	3.45 37	1.13 118	5.02 83	1.70 84	13.26 111	5.04 31	4.66 61	5.47 46	3.49 29	4.70 106	11.14 151	2.01 58	0.00 1	0.04 77	0.00 1	0.18 272	0.30 156	0.14 103

11t	3.48 47	1.76 224	6.20 92	3.45 37	1.13 118	5.02 83	1.70 84	13.26 111	5.04 31	4.66 61	5.47 46	3.49 29	4.70 106	11.14 151	2.01 58	0.00 1	0.04 77	0.00 1	0.18 272	0.30 156	0.14 103

ccc-4	3.48 47	1.76 224	6.20 92	3.45 37	1.13 118	5.02 83	1.70 84	13.26 111	5.04 31	4.66 61	5.47 46	3.49 29	4.70 106	11.14 151	2.01 58	0.00 1	0.04 77	0.00 1	0.18 272	0.30 156	0.14 103

castereo	3.96 70	1.45 125	4.33 28	3.73 61	1.04 106	6.35 159	7.23 329	9.95 60	15.86 198	3.01 31	7.69 66	3.59 33	7.43 184	5.17 14	1.88 44	0.03 137	0.13 239	0.00 1	0.26 321	0.07 28	0.03 14

ProNet	3.61 56	1.91 248	6.17 91	3.31 29	0.67 60	5.51 106	6.46 302	12.60 101	6.23 59	3.18 35	4.80 33	3.64 34	3.57 67	11.15 156	2.11 72	0.02 118	0.21 292	0.01 119	0.01 94	0.41 220	0.14 103

LoS_RVC	3.72 60	2.57 318	3.90 18	4.27 91	7.61 416	5.39 104	2.90 182	7.29 19	3.84 15	3.67 44	10.20 96	3.66 35	4.48 97	6.19 29	2.14 75	0.01 76	0.03 67	0.00 1	0.00 1	0.06 19	6.15 440

sAnonymous2	6.59 166	6.21 404	19.05 403	8.91 349	5.27 347	4.58 47	6.69 311	15.56 154	11.12 135	4.86 68	8.71 73	3.81 36	7.93 193	7.38 45	2.89 116	0.09 191	0.07 163	0.05 179	0.28 329	11.25 467	7.10 454

CroCo_RVC	6.59 166	6.21 404	19.05 403	8.91 349	5.27 347	4.58 47	6.69 311	15.56 154	11.12 135	4.86 68	8.71 73	3.81 36	7.93 193	7.38 45	2.89 116	0.09 191	0.07 163	0.05 179	0.28 329	11.25 467	7.10 454

LoS	3.59 55	1.07 42	3.81 16	2.80 11	0.52 41	4.98 79	1.18 52	10.35 70	12.97 156	4.54 59	10.75 108	3.89 38	3.27 59	8.78 74	2.63 105	0.03 137	0.03 67	0.09 222	0.00 1	0.12 55	0.04 24
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ours_stereo	2.91 24	1.34 97	5.14 51	3.67 54	1.49 154	3.87 29	2.80 178	8.10 31	6.28 61	2.15 17	5.66 52	3.98 39	1.84 32	9.38 92	1.77 39	0.00 1	0.02 44	0.00 1	0.00 1	0.32 178	0.34 220

IGEV-RUCA	3.00 28	1.12 55	4.51 32	4.78 120	2.30 205	6.18 151	1.80 110	7.24 18	4.79 27	2.63 25	4.91 35	4.06 40	2.44 44	9.70 100	1.50 20	0.14 211	0.26 328	0.21 306	0.29 333	0.74 322	0.35 225

XX-TBD	4.45 80	10.67 438	3.01 4	10.28 395	0.57 47	5.84 137	0.07 2	7.57 21	12.24 146	11.43 131	14.74 142	4.07 41	1.66 25	4.51 9	2.05 63	0.01 76	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.26 133	0.01 1

GIP-stereo	2.66 15	1.00 30	4.00 20	4.99 135	3.41 257	3.38 18	0.77 34	8.73 42	5.69 51	2.08 15	5.38 41	4.13 42	3.21 56	5.21 15	1.05 14	0.01 76	0.06 141	0.00 1	0.00 1	0.07 28	0.04 24

CASnet	3.91 66	1.03 35	4.68 35	4.98 133	0.27 9	4.99 81	2.95 183	11.02 82	11.02 132	10.61 123	11.76 118	4.15 43	1.65 24	5.85 27	1.91 46	0.50 331	0.00 1	0.59 363	0.12 247	0.13 60	0.02 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	3.17 32	1.11 52	5.39 60	4.55 105	5.35 352	4.29 41	1.60 75	6.21 11	5.43 47	3.08 33	7.85 68	4.23 44	6.55 167	5.51 18	1.56 23	0.00 1	0.09 194	0.03 152	0.32 348	0.20 95	0.12 85

anonymousdsp	3.51 51	1.75 220	5.66 72	3.49 41	1.13 118	5.04 88	1.74 98	13.69 121	5.07 36	4.83 66	5.42 44	4.25 45	4.44 93	11.14 151	1.98 54	0.00 1	0.04 77	0.00 1	0.18 272	0.31 168	0.13 98

AIO_test	2.59 14	0.89 15	4.07 25	3.70 59	2.35 210	5.35 101	2.39 156	8.10 31	4.33 21	1.35 4	4.60 26	4.27 46	1.35 14	7.29 43	0.71 8	0.76 368	0.07 163	0.00 1	0.09 226	0.06 19	0.03 14

IGEV-Stereo	3.52 52	1.75 220	5.67 73	3.49 41	1.12 116	5.04 88	1.73 97	13.70 122	5.07 36	4.83 66	5.42 44	4.27 46	4.43 92	11.15 156	1.98 54	0.00 1	0.04 77	0.00 1	0.18 272	0.31 168	0.12 85
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IGEV++	2.98 27	1.27 79	5.17 54	5.41 184	0.47 32	4.63 50	1.71 96	9.97 61	4.75 26	2.58 23	6.27 56	4.35 48	4.44 93	4.98 13	3.05 129	0.00 1	0.07 163	0.00 1	0.08 213	0.24 119	0.18 136

CREStereo++_RVC	4.61 85	0.99 29	3.70 14	4.08 72	2.01 193	3.94 30	0.10 4	9.10 47	16.94 206	8.65 104	16.77 162	4.46 49	2.18 37	5.72 23	3.12 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	10.32 480	0.02 2	0.01 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
S2M2	2.06 6	1.28 81	4.05 24	3.20 23	1.14 124	2.31 6	0.06 1	6.26 12	6.67 69	1.75 8	4.48 22	4.47 50	0.81 6	2.36 2	1.52 22	0.25 269	0.10 206	0.03 152	0.00 1	0.49 252	0.03 14

ACVNet-DCA	5.28 103	2.00 264	4.99 44	5.89 212	0.26 4	10.85 239	5.38 256	20.20 230	11.88 140	6.95 87	10.01 89	4.49 51	9.78 232	10.79 133	1.59 25	0.00 1	0.05 108	0.00 1	0.04 162	0.25 123	0.20 152

1test111	5.59 128	2.00 264	4.99 44	5.89 212	0.26 4	10.85 239	5.38 256	20.20 230	11.88 140	6.95 87	10.01 89	4.49 51	9.78 232	11.09 147	7.45 253	0.00 1	0.05 108	0.00 1	0.04 162	0.25 123	0.20 152

cc1	5.34 106	2.00 264	4.99 44	5.89 212	0.26 4	10.85 239	5.38 256	17.85 195	15.48 188	6.95 87	10.01 89	4.49 51	9.78 232	10.79 133	1.59 25	0.00 1	0.05 108	0.00 1	0.04 162	0.30 156	0.13 98

IGEVStereo-DCA	3.31 43	1.57 169	6.20 92	3.36 31	0.60 53	4.93 75	1.70 84	13.26 111	5.04 31	3.79 45	4.58 24	4.53 54	4.00 79	10.13 110	2.09 69	0.00 1	0.06 141	0.00 1	0.18 272	0.12 55	0.14 103

rrr	3.26 39	1.57 169	7.72 160	3.36 31	0.60 53	4.93 75	1.59 74	10.72 78	5.11 40	3.79 45	4.58 24	4.53 54	4.00 79	10.13 110	2.09 69	0.00 1	0.06 141	0.00 1	0.22 294	0.12 55	0.18 136

tt45	3.20 34	0.95 22	4.36 29	3.73 61	1.86 180	8.19 203	2.05 136	9.12 48	3.36 12	5.60 75	4.42 21	4.61 56	2.39 43	11.00 142	1.96 51	0.00 1	0.04 77	0.00 1	0.01 94	0.32 178	0.10 66

AIO_rvc	2.81 20	1.10 50	4.88 41	3.63 53	2.59 222	5.36 102	1.85 116	8.21 35	4.37 23	1.60 7	4.74 30	4.74 57	1.16 10	10.10 109	1.13 15	0.47 326	0.04 77	0.00 1	0.04 162	0.15 71	0.12 85

tt1	5.27 102	1.99 263	5.11 50	6.02 229	0.26 4	10.59 233	4.22 228	18.45 205	16.31 200	6.75 81	8.95 76	4.75 58	9.15 216	10.82 138	1.61 28	0.00 1	0.05 108	0.00 1	0.04 162	0.26 133	0.14 103

sCroCo_RVC	5.06 92	3.29 346	16.45 381	10.72 402	6.64 390	5.83 135	2.74 173	9.67 52	8.06 97	3.66 43	9.20 81	4.81 59	4.95 116	8.12 56	4.64 192	0.64 356	0.50 384	0.06 193	0.03 143	0.70 310	0.42 245

Pointernet	3.22 37	0.84 11	5.79 76	3.22 26	0.35 16	5.27 99	0.37 14	16.46 172	5.96 54	4.11 50	6.81 58	4.84 60	2.73 49	4.78 11	2.52 98	0.00 1	0.15 258	0.00 1	0.22 294	0.04 9	0.02 7

MM-Stereo_test2	4.03 75	1.20 66	7.42 147	5.18 161	0.76 82	7.24 185	2.26 148	14.57 133	8.19 101	6.89 84	5.13 39	4.85 61	3.80 73	10.49 120	1.96 51	0.00 1	0.12 231	0.00 1	0.09 226	0.33 184	0.08 55

HUF	2.75 17	1.32 94	5.28 57	2.83 12	0.55 43	5.23 96	2.19 139	8.97 43	4.23 19	1.97 13	4.39 20	5.03 62	2.64 47	6.86 39	1.44 19	0.73 365	0.63 399	0.09 222	0.00 1	0.17 85	0.44 252

999	3.44 46	0.92 18	4.78 38	4.69 114	2.34 209	7.58 195	2.20 140	9.81 57	6.11 58	2.96 30	4.79 32	5.07 63	2.27 41	12.10 204	2.76 111	0.03 137	0.09 194	0.00 1	0.00 1	0.29 150	0.10 66

castereo++	3.52 52	1.28 81	3.96 19	3.76 65	2.61 223	16.87 350	1.95 128	7.57 21	8.51 108	2.26 18	4.54 23	5.10 64	2.04 36	8.75 73	0.74 9	0.00 1	0.15 258	0.00 1	0.35 355	0.05 15	0.02 7

GMStereo	5.94 142	3.84 364	10.86 300	5.13 153	0.71 67	7.27 186	2.66 171	12.38 92	25.14 304	12.01 136	10.66 104	5.12 65	3.46 63	11.39 167	6.16 235	0.45 320	0.02 44	0.05 179	0.31 344	0.86 331	0.25 185
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_stereo_0081	3.93 68	1.78 233	8.60 205	6.26 244	1.73 171	3.48 21	2.36 152	7.71 25	15.81 195	4.41 57	5.39 42	5.14 66	3.94 76	7.95 51	3.57 146	0.01 76	0.01 17	0.00 1	0.01 94	0.39 212	0.10 66

rvit_stereo_0082	3.93 68	1.78 233	8.60 205	6.26 244	1.73 171	3.48 21	2.36 152	7.71 25	15.81 195	4.41 57	5.39 42	5.14 66	3.94 76	7.95 51	3.57 146	0.01 76	0.01 17	0.00 1	0.01 94	0.39 212	0.10 66

TANstereo	4.70 88	1.08 45	4.01 21	3.53 46	0.47 32	14.26 293	0.15 9	8.67 41	12.54 148	12.50 142	18.43 178	5.20 68	4.54 102	5.68 22	2.07 66	0.00 1	0.13 239	0.00 1	0.01 94	0.02 2	0.63 288

GLC_STEREO	3.40 45	1.06 38	3.44 10	6.52 259	0.20 3	4.76 63	1.66 80	8.97 43	6.59 67	5.39 73	9.04 77	5.23 69	2.03 35	9.76 101	2.77 112	0.01 76	0.03 67	0.21 306	0.00 1	0.23 114	0.06 43

AIO-test2	7.01 193	2.23 299	6.87 120	8.42 343	5.28 349	9.03 210	5.32 253	25.92 300	23.54 281	6.78 83	20.55 210	5.25 70	3.58 70	9.56 96	2.50 96	3.96 443	0.04 77	0.03 152	0.47 377	0.56 280	0.33 217

IPLG	7.20 203	1.43 117	12.55 324	5.17 156	4.32 305	11.11 244	1.48 64	21.79 252	15.10 182	19.16 303	20.23 202	5.26 71	5.61 131	11.68 185	8.14 274	0.05 161	0.06 141	0.03 152	0.07 210	0.33 184	0.50 267

test_for_model	9.76 286	30.79 482	6.40 100	27.43 478	18.83 477	5.78 132	1.78 106	8.51 39	8.82 111	13.12 166	5.92 53	5.28 72	2.60 46	5.21 15	1.43 18	9.57 469	2.41 450	0.00 1	0.06 200	33.29 492	8.04 463

CREStereo	3.58 54	1.05 37	3.35 8	2.17 2	0.59 50	5.61 115	0.40 15	10.50 72	13.34 166	6.93 86	10.44 102	5.29 73	3.47 64	5.82 26	2.62 103	0.01 76	0.01 17	0.02 134	0.01 94	0.04 9	0.01 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
MIF-Stereo (partial)	4.33 78	1.23 71	7.27 138	5.04 137	5.31 351	3.47 20	0.95 43	9.06 46	7.41 90	4.15 51	15.76 150	5.38 74	5.22 122	11.56 175	4.21 181	0.04 148	0.02 44	0.05 179	0.03 143	0.34 190	0.12 85

AIO-Stereo	2.91 24	1.19 65	5.14 51	4.15 76	0.79 86	4.67 52	1.76 105	9.59 51	5.19 42	2.66 26	4.76 31	5.40 75	0.78 5	10.30 113	1.23 17	0.00 1	0.06 141	0.00 1	0.36 358	0.09 38	0.15 117

MGS-Stereo	3.26 39	1.29 85	6.73 109	3.30 28	0.47 32	4.89 72	1.55 71	6.15 10	8.88 113	4.31 52	10.15 95	5.48 76	1.27 12	8.09 55	1.97 53	0.04 148	0.01 17	0.02 134	0.00 1	0.57 281	0.04 24

Selective-IGEV	3.06 29	1.11 52	4.98 43	3.56 47	1.66 164	4.73 55	2.14 138	10.73 79	4.56 24	2.93 29	4.60 26	5.54 77	1.77 30	10.82 138	1.69 34	0.00 1	0.01 17	0.00 1	0.14 258	0.06 19	0.13 98

iRaftStereo_RVC	4.68 86	1.51 144	6.89 122	4.91 131	0.72 76	5.26 98	0.46 18	17.60 187	10.47 127	9.53 112	15.13 145	5.75 78	3.24 58	8.93 78	2.22 81	0.00 1	0.09 194	0.00 1	0.00 1	0.46 234	0.41 242

trnet	3.62 57	0.95 22	3.30 6	2.21 3	0.56 45	5.67 128	0.42 16	10.62 77	13.30 164	6.89 84	10.45 103	5.78 79	3.69 72	5.80 25	2.61 101	0.00 1	0.02 44	0.03 152	0.01 94	0.04 9	0.02 7

rvit_stereo_0081_aga	3.72 60	2.39 307	8.60 205	5.27 172	2.99 245	5.02 83	1.94 127	8.12 33	6.24 60	6.74 80	6.85 59	5.85 80	3.28 60	7.31 44	3.04 127	0.02 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.59 287	0.22 166

MM-Stereo_test1	5.04 91	1.17 63	6.08 87	5.38 181	0.80 87	4.99 81	7.07 322	13.43 117	12.00 143	12.94 161	10.20 96	5.92 81	6.69 169	11.26 162	2.19 78	0.01 76	0.11 222	0.00 1	0.00 1	0.42 223	0.07 46

PMTNet	5.36 108	0.97 26	3.42 9	1.97 1	1.30 134	8.96 208	0.69 28	12.33 91	12.16 145	8.50 100	11.35 113	6.09 82	4.50 98	9.34 91	2.70 108	22.71 488	0.01 17	0.04 172	0.02 125	0.06 19	0.01 1

SCV	3.20 34	1.40 109	5.96 81	4.71 115	0.71 67	4.21 37	1.70 84	10.94 80	6.06 56	1.85 11	4.80 33	6.16 83	2.74 50	9.82 102	1.74 37	0.05 161	0.09 194	0.00 1	0.24 311	0.50 258	0.30 205

SCV_C0	3.23 38	1.31 91	6.44 102	3.20 23	0.82 89	4.84 69	1.61 76	10.34 69	6.85 74	2.74 28	4.91 35	6.26 84	1.81 31	11.06 146	1.50 20	0.11 200	0.06 141	0.00 1	0.23 303	0.33 184	0.11 79

rvit_stereo_0080	3.98 71	2.11 285	7.62 154	3.68 56	1.90 187	4.16 32	7.60 335	9.69 53	8.13 99	5.08 70	7.39 63	6.27 85	4.44 93	6.73 37	3.92 168	0.20 239	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.55 274	0.12 85

whm_eth	3.98 71	2.11 285	7.62 154	3.68 56	1.90 187	4.16 32	7.60 335	9.69 53	8.13 99	5.08 70	7.39 63	6.27 85	4.44 93	6.73 37	3.92 168	0.20 239	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.55 274	0.12 85

fffy	3.28 42	1.20 66	5.94 80	3.67 54	0.85 91	4.84 69	1.75 101	10.18 64	6.44 64	2.60 24	6.15 54	6.33 87	3.16 55	10.08 108	1.62 30	0.00 1	0.12 231	0.00 1	0.00 1	0.30 156	0.33 217

EAI-Stereo	5.21 100	1.74 211	8.46 197	5.69 196	1.37 146	5.67 128	3.52 204	18.77 212	5.65 50	9.75 113	16.08 154	6.36 88	3.57 67	11.73 187	3.64 151	0.01 76	0.33 348	0.03 152	1.06 415	0.21 99	0.65 296

rvit_stereo_0083	4.53 81	1.94 256	9.94 275	7.12 297	1.67 165	4.98 79	2.80 178	8.25 36	18.22 226	4.76 65	7.78 67	6.41 89	4.87 115	7.54 47	3.74 156	0.11 200	0.04 77	0.00 1	0.01 94	0.24 119	0.16 122

DCANet-4	6.41 161	1.02 32	9.66 260	3.41 34	0.68 61	4.73 55	1.70 84	17.70 189	24.33 297	15.10 204	20.25 203	6.45 90	8.65 205	8.47 60	5.31 217	0.01 76	0.04 77	0.00 1	0.00 1	0.09 38	0.63 288

raft_robust	7.97 229	2.26 302	6.75 112	5.83 208	0.72 76	5.57 114	0.84 37	33.59 398	34.21 387	18.17 281	19.88 200	6.50 91	5.62 134	15.33 296	2.83 115	0.03 137	0.23 307	0.00 1	0.37 362	0.32 178	0.39 235

GCAP-Stereo	3.72 60	1.60 177	7.39 146	4.24 84	0.37 17	5.78 132	1.12 50	12.28 90	6.53 66	8.35 97	9.69 86	6.62 92	3.57 67	4.58 10	1.91 46	0.00 1	0.07 163	0.05 179	0.00 1	0.25 123	0.04 24

rvit_stereo_ft	4.73 89	2.68 323	9.30 243	11.34 416	2.74 230	4.18 36	8.45 344	9.77 56	9.90 123	4.04 49	6.26 55	6.73 93	4.72 111	8.99 80	5.03 207	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 143	0.09 59

RSM++	3.08 30	1.04 36	5.27 56	4.25 89	0.50 37	5.04 88	2.63 169	10.11 62	4.34 22	3.16 34	4.66 28	6.73 93	1.87 33	9.96 106	1.69 34	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.18 272	0.14 64	0.10 66

dd	7.96 228	4.08 368	11.49 310	6.53 260	0.93 101	8.28 205	4.03 219	16.53 173	33.82 381	15.17 211	16.50 158	6.79 95	5.96 146	14.30 280	9.90 299	1.13 399	0.42 364	0.17 285	0.44 373	2.01 384	0.79 317

MC-Stereo	3.99 73	0.95 22	4.70 37	5.09 142	0.44 31	3.77 28	1.79 108	9.86 59	7.05 86	6.34 78	13.35 133	6.83 96	6.34 161	10.80 136	1.75 38	0.00 1	0.11 222	0.06 193	0.24 311	0.12 55	0.14 103

HART	3.80 63	1.52 146	5.45 61	4.85 126	0.51 38	4.41 43	0.76 32	12.59 100	5.08 39	5.95 76	12.76 127	6.87 97	1.72 28	10.71 130	1.84 43	0.00 1	0.13 239	0.10 240	0.00 1	0.45 230	0.26 188

fff	6.83 185	1.55 156	7.28 139	3.56 47	0.32 11	4.73 55	1.70 84	15.75 158	31.87 362	15.11 205	20.25 203	6.90 98	12.80 295	8.63 66	5.33 218	0.01 76	0.04 77	0.00 1	0.00 1	0.09 38	0.63 288

csc	6.83 185	1.55 156	7.28 139	3.56 47	0.32 11	4.73 55	1.70 84	15.75 158	31.87 362	15.11 205	20.25 203	6.90 98	12.80 295	8.63 66	5.33 218	0.01 76	0.04 77	0.00 1	0.00 1	0.09 38	0.63 288

cscssc	6.83 185	1.55 156	7.28 139	3.56 47	0.32 11	4.73 55	1.70 84	15.75 158	31.87 362	15.11 205	20.25 203	6.90 98	12.80 295	8.63 66	5.33 218	0.01 76	0.04 77	0.00 1	0.00 1	0.09 38	0.63 288

WCG-NET	3.86 65	0.96 25	5.80 77	2.92 14	0.28 10	4.48 45	1.80 110	7.23 17	15.03 180	8.77 105	9.58 85	6.94 101	4.20 85	6.92 40	2.05 63	0.00 1	0.08 183	0.00 1	0.00 1	0.14 64	0.08 55

MIPNet	6.75 181	1.67 198	12.34 320	4.67 113	1.47 149	10.01 221	2.24 147	26.43 307	17.22 208	14.72 192	12.75 126	7.02 102	9.68 230	8.44 59	5.26 215	0.01 76	0.04 77	0.05 179	0.09 226	0.35 194	0.55 274

MaDis-Stereo	2.73 16	1.56 165	6.21 97	2.96 16	2.45 215	1.80 4	0.28 13	7.43 20	5.07 36	2.57 22	3.43 13	7.13 103	4.71 110	5.74 24	2.91 119	0.00 1	0.05 108	0.00 1	0.00 1	0.15 71	0.12 85

testlalala	3.91 66	1.52 146	6.96 126	3.43 36	3.47 263	8.07 201	1.75 101	8.59 40	4.60 25	12.85 158	9.85 88	7.14 104	1.93 34	5.51 18	1.93 48	0.01 76	0.10 206	0.00 1	0.31 344	0.04 9	0.04 24

MM-Stereo_test3	5.71 131	1.22 68	5.59 71	5.84 210	5.43 355	4.74 60	6.54 306	19.30 220	23.72 288	8.53 101	11.36 114	7.15 105	2.84 51	8.62 65	2.51 97	0.05 161	0.07 163	0.00 1	0.00 1	0.45 230	0.17 128

tg	5.09 94	1.48 132	6.73 109	4.83 122	1.23 130	7.57 194	0.49 20	18.35 203	11.87 139	9.28 110	14.61 139	7.15 105	4.12 82	10.58 121	2.74 109	0.00 1	0.04 77	0.00 1	0.00 1	0.45 230	0.36 228

RAFT+CT+SA	7.44 210	1.46 126	6.46 104	10.73 403	3.34 256	4.70 53	7.45 333	16.45 171	25.89 312	10.18 118	27.15 290	7.27 107	8.00 197	15.11 293	3.19 138	0.02 118	0.00 1	0.18 290	0.46 376	0.30 156	0.47 259

ADStereo(finetuned)	6.68 172	1.59 173	9.70 267	3.49 41	0.68 61	4.79 68	1.75 101	15.33 147	23.64 284	15.56 220	20.68 211	7.30 108	13.85 315	8.71 71	5.17 212	0.00 1	0.05 108	0.00 1	0.00 1	0.25 123	1.05 344

DLNR_Zeroshot_test	27.62 470	51.32 494	91.46 518	98.51 528	98.03 527	3.10 14	0.50 21	30.95 364	7.65 92	8.16 95	15.68 149	7.31 109	1.63 23	11.87 191	4.21 181	40.37 495	0.87 416	0.06 193	0.34 354	80.23 518	0.24 180

DCANet	6.46 164	1.59 173	7.28 139	3.51 45	0.68 61	4.77 67	1.75 101	15.33 147	23.62 283	15.55 218	20.73 216	7.31 109	11.56 271	8.83 76	5.26 215	0.00 1	0.05 108	0.00 1	0.00 1	0.26 133	1.11 347

test_4	5.47 110	0.98 27	5.56 68	6.55 263	0.62 56	5.53 108	1.88 119	11.68 83	6.00 55	12.60 153	30.86 338	7.48 111	3.87 74	12.25 212	2.97 123	0.00 1	0.07 163	0.03 152	0.14 258	0.34 190	0.04 24

RSM	3.10 31	0.98 27	4.86 40	4.17 77	1.08 113	4.76 63	1.83 113	10.14 63	4.21 18	3.38 39	4.34 19	7.82 112	1.75 29	10.69 128	1.64 33	0.00 1	0.03 67	0.00 1	0.18 272	0.13 60	0.07 46

raftrobust	5.56 125	1.42 114	6.00 83	7.04 291	5.11 337	4.90 74	1.88 119	17.13 182	13.72 168	11.87 132	11.58 117	7.82 112	9.21 217	10.28 112	2.92 120	0.02 118	0.05 108	0.00 1	0.00 1	0.22 102	0.11 79

s12784h	5.87 138	0.88 13	4.11 27	3.01 17	0.51 38	18.49 368	0.98 45	18.89 214	17.60 217	12.52 144	12.46 124	7.87 114	5.01 118	11.05 145	3.13 134	0.73 365	0.01 17	0.04 172	0.00 1	0.07 28	0.01 1

EGLCR-Stereo	2.92 26	1.06 38	5.28 57	3.38 33	0.55 43	4.59 49	0.66 25	10.43 71	4.81 28	3.30 37	3.23 12	7.93 115	1.71 27	9.22 87	1.62 30	0.05 161	0.12 231	0.00 1	0.00 1	0.23 114	0.16 122

Anonymous3	9.60 279	3.45 351	29.83 439	9.58 371	4.75 317	24.51 406	10.20 379	24.04 279	18.77 232	10.42 121	14.64 140	7.97 116	8.75 210	14.05 276	5.80 227	2.44 428	1.39 430	0.08 214	0.06 200	0.73 317	0.48 263

IPLGR_C	7.16 201	2.48 312	12.98 330	7.52 315	4.91 321	10.56 230	4.59 238	15.63 157	14.12 171	17.42 262	18.87 185	8.00 117	4.59 103	10.76 132	8.81 285	0.32 283	0.32 344	0.03 152	0.13 252	0.36 195	0.76 313

ACRE	7.07 197	2.38 306	13.26 334	7.36 305	4.86 319	10.28 224	4.40 230	15.51 152	13.69 167	17.22 259	19.23 189	8.00 117	4.20 85	10.64 126	8.50 281	0.33 285	0.32 344	0.03 152	0.14 258	0.37 203	0.77 316

CroCo-Stereo	3.27 41	1.90 245	7.18 132	8.50 345	1.11 114	0.96 1	0.97 44	10.18 64	8.20 102	3.59 42	4.69 29	8.02 119	4.53 100	2.75 4	2.34 86	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 168	0.11 79
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
AIO-test1	6.38 159	1.41 113	5.70 75	9.77 376	5.61 361	9.09 211	1.79 108	21.63 251	20.69 248	6.75 81	17.68 166	8.19 120	4.99 117	10.38 116	3.16 135	0.01 76	0.01 17	0.00 1	0.13 252	0.28 143	0.26 188

FACV-RUCA	7.66 216	1.94 256	9.40 248	7.72 324	6.03 375	12.99 273	3.10 189	19.47 221	18.51 228	12.27 137	18.43 178	8.28 121	10.16 239	11.38 166	5.62 225	0.36 294	0.62 398	4.36 446	0.30 340	1.72 373	0.55 274

4D-IteraStereo	5.15 96	1.47 128	7.98 172	4.89 130	4.69 316	6.25 153	1.85 116	13.23 110	16.30 199	14.18 183	11.26 112	8.33 122	1.61 21	8.07 54	2.42 89	0.00 1	0.05 108	0.08 214	0.01 94	0.19 92	0.15 117

CIPLG	7.15 200	2.44 309	12.82 327	7.38 306	4.93 322	10.51 229	4.56 236	15.17 145	13.25 162	17.45 264	19.75 198	8.42 123	4.60 104	11.41 168	8.31 277	0.33 285	0.32 344	0.03 152	0.14 258	0.37 203	0.72 308

IPLGR	7.14 199	1.31 91	13.14 332	4.24 84	1.15 125	9.78 218	0.98 45	23.98 277	21.70 264	16.22 234	18.43 178	8.45 124	7.66 186	9.26 90	5.45 223	0.21 244	0.05 108	0.04 172	0.06 200	0.32 178	0.38 231

GCAP-BAT	4.57 83	2.24 300	7.50 149	3.14 20	4.24 293	5.93 144	1.88 119	9.03 45	5.80 52	13.03 165	12.47 125	8.46 125	2.89 52	11.02 143	2.94 121	0.00 1	0.12 231	0.01 119	0.28 329	0.05 15	0.28 196

rafts_anoy	6.02 149	1.67 198	6.27 98	6.53 260	4.98 327	5.30 100	2.53 163	13.77 126	21.01 252	12.70 156	16.23 156	8.56 126	5.65 136	9.09 85	5.22 213	0.04 148	0.31 341	0.09 222	0.03 143	0.25 123	0.17 128

testlalala2	5.91 140	1.62 187	8.59 204	15.36 448	10.36 447	7.93 199	3.62 213	12.89 104	9.73 120	15.55 218	12.18 123	8.57 127	2.50 45	5.35 17	2.62 103	0.01 76	0.26 328	0.00 1	0.50 381	0.49 252	0.07 46

GES	8.51 243	1.98 262	11.82 314	6.39 251	1.77 176	12.36 263	6.22 291	21.55 248	21.34 258	19.02 301	26.02 274	8.79 128	9.34 222	13.94 275	7.24 248	0.38 298	0.10 206	0.30 336	0.14 258	0.69 307	0.73 309

RCA-Stereo	5.32 105	1.08 45	5.91 78	4.29 94	0.51 38	5.65 118	4.12 222	16.97 179	18.67 231	8.27 96	14.16 136	8.86 129	8.90 212	6.45 30	2.18 77	0.00 1	0.07 163	0.10 240	0.00 1	0.10 49	0.07 46

testlalala_base	7.28 206	3.39 348	7.80 164	8.27 341	5.04 331	12.56 264	1.83 113	11.93 86	5.19 42	10.18 118	13.62 134	8.87 130	5.72 140	8.22 57	2.75 110	15.38 482	2.41 450	0.00 1	0.35 355	20.24 483	1.89 381

SA	7.93 225	1.54 153	9.13 238	7.98 331	0.64 57	5.85 139	2.29 150	22.27 259	24.54 302	13.17 168	31.07 343	8.87 130	10.32 242	16.49 331	3.12 132	0.04 148	0.12 231	0.17 285	0.30 340	0.45 230	0.17 128

TestStereo	6.02 149	2.55 316	7.33 145	5.57 189	1.68 168	6.05 149	1.78 106	13.73 123	16.40 203	10.87 127	23.79 253	9.00 132	5.63 135	11.26 162	3.96 171	0.09 191	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.69 307	0.01 1

AnonymousM	6.33 158	11.42 446	3.06 5	3.93 69	1.49 154	4.54 46	3.29 193	11.00 81	7.70 93	16.52 242	9.38 83	9.07 133	3.97 78	7.10 42	3.01 125	0.43 317	0.07 163	22.69 482	7.67 471	0.06 19	0.21 159

CroCo-Stereo Lap2	4.01 74	2.03 277	8.14 181	9.82 378	6.03 375	1.11 2	0.79 35	9.71 55	7.98 96	3.26 36	4.99 37	9.08 134	5.80 142	6.08 28	4.39 187	0.00 1	0.05 108	0.00 1	0.00 1	0.71 312	0.30 205

RAFT-345	6.79 182	1.29 85	6.80 118	5.06 140	0.91 99	5.61 115	3.32 198	13.36 116	10.17 125	13.73 176	43.66 447	9.12 135	5.38 126	12.29 213	4.44 188	0.32 283	0.05 108	0.09 222	0.06 200	0.06 19	0.03 14

DN-CSS_ROB	8.17 234	2.59 320	14.14 352	6.11 236	3.22 251	6.31 158	3.53 205	22.92 269	20.59 247	16.66 245	30.05 326	9.31 136	7.95 195	13.49 263	4.78 196	0.72 362	0.00 1	0.45 351	0.00 1	0.54 270	0.09 59

TestStereo1	7.62 214	1.62 187	7.60 152	10.47 396	1.86 180	4.76 63	2.48 161	19.73 224	22.33 271	16.79 250	26.02 274	9.33 137	9.30 219	15.92 316	3.37 143	0.01 76	0.02 44	0.02 134	0.05 184	0.55 274	0.28 196

SA-5K	7.62 214	1.62 187	7.60 152	10.47 396	1.86 180	4.76 63	2.48 161	19.73 224	22.33 271	16.79 250	26.02 274	9.33 137	9.30 219	15.92 316	3.37 143	0.01 76	0.02 44	0.02 134	0.05 184	0.55 274	0.28 196

DFGA-Net	9.06 258	3.56 353	17.96 398	5.71 201	3.89 276	10.76 235	3.08 188	25.17 289	29.50 335	16.21 233	18.47 181	9.49 139	6.31 160	15.80 309	12.54 330	0.05 161	0.00 1	0.06 193	0.09 226	1.76 374	0.83 319

EKT-Stereo	5.73 132	1.42 114	7.85 165	7.16 299	5.35 352	5.22 95	4.41 232	18.13 202	14.05 170	8.77 105	12.85 129	9.55 140	4.26 87	11.19 158	2.45 94	0.45 320	0.23 307	0.07 204	0.10 235	0.16 78	0.87 327

WCG-NET（raft）	4.57 83	1.16 60	6.01 84	2.95 15	0.19 2	5.09 92	2.01 131	10.28 67	15.34 186	8.64 103	11.43 115	9.63 141	5.06 119	10.96 141	2.19 78	0.00 1	0.13 239	0.00 1	0.01 94	0.14 64	0.12 85

Occ-G	3.68 59	1.07 42	4.68 35	3.11 19	1.26 132	3.63 25	6.75 314	7.88 28	4.90 30	4.37 56	8.36 69	9.68 142	4.39 89	9.65 98	3.23 140	0.00 1	0.11 222	0.00 1	0.19 285	0.19 92	0.07 46

raft+_RVC	6.69 174	1.61 182	5.57 69	6.37 249	4.62 313	6.51 166	6.18 290	20.39 237	23.38 280	10.62 125	17.82 168	9.89 143	5.65 136	10.70 129	3.67 154	0.00 1	0.14 253	0.00 1	0.00 1	0.34 190	0.27 192

anonymousdsp2	5.93 141	1.54 153	8.34 186	4.43 100	0.38 18	9.24 215	4.11 220	21.92 257	17.36 212	12.28 139	10.08 94	10.05 144	4.42 90	11.04 144	2.54 99	0.01 76	0.02 44	0.30 336	0.18 272	0.21 99	0.18 136

DRaft	9.27 267	1.23 71	9.08 234	3.62 52	0.78 85	13.27 278	5.89 273	16.97 179	29.57 337	21.15 343	38.46 416	10.09 145	13.98 319	11.58 177	7.91 268	0.43 317	0.30 338	0.06 193	0.26 321	0.26 133	0.45 256

rvit_0105_6	5.74 134	2.76 324	14.29 357	9.83 380	1.73 171	5.18 94	5.24 251	10.21 66	20.31 244	6.26 77	6.78 57	10.10 146	6.43 163	11.20 160	3.33 142	0.18 227	0.29 336	0.00 1	0.00 1	0.51 262	0.14 103

Reg-Stereo(zero)	4.54 82	0.68 3	4.39 30	3.20 23	1.30 134	3.29 17	0.89 40	16.64 175	12.89 155	10.01 116	10.70 107	10.29 147	4.51 99	8.83 76	2.63 105	0.01 76	0.14 253	0.00 1	0.13 252	0.03 8	0.17 128

MyStereo05	9.29 268	1.76 224	8.95 219	6.19 240	4.40 306	7.09 183	9.95 368	31.21 367	40.82 423	17.31 260	12.93 131	10.33 148	12.52 291	13.93 273	7.05 245	0.06 176	0.10 206	0.02 134	0.04 162	0.73 317	0.29 202

RALCasStereoNet	5.95 143	2.02 274	7.09 131	7.06 292	5.10 336	6.36 160	5.44 262	13.97 129	13.25 162	9.93 115	17.45 164	10.37 149	3.89 75	11.64 184	4.24 183	0.02 118	0.46 376	0.10 240	0.00 1	0.20 95	0.31 213

model_zeroshot	5.12 95	1.53 149	9.70 267	5.33 177	1.54 158	8.71 207	2.23 146	15.60 156	8.29 104	13.74 177	10.02 93	10.57 150	2.97 54	8.47 60	2.61 101	0.02 118	0.18 275	0.14 272	0.25 317	0.06 19	0.34 220

TRStereo	6.22 157	6.09 402	11.30 305	9.19 359	7.41 411	4.75 62	1.74 98	19.70 223	11.74 138	10.61 123	8.65 70	10.67 151	3.22 57	13.81 272	3.60 149	0.31 282	0.23 307	0.12 257	0.36 358	0.48 243	0.38 231

HHNet	7.39 207	1.75 220	7.24 137	3.26 27	3.18 248	5.04 88	6.40 299	19.04 216	15.70 193	20.71 332	32.13 362	10.69 152	5.91 144	10.45 119	4.60 191	0.40 310	0.07 163	0.21 306	0.13 252	0.54 270	0.41 242

AE-Stereo	5.15 96	1.56 165	7.99 174	8.70 346	2.18 199	9.12 213	3.02 186	11.78 84	13.30 164	4.34 54	12.84 128	10.83 153	4.53 100	8.71 71	2.82 114	0.04 148	0.44 370	0.05 179	0.33 352	0.20 95	0.17 128

DIP-Stereo	6.74 179	1.93 255	10.02 282	4.28 92	1.64 163	13.54 281	1.52 68	15.16 144	6.63 68	14.30 188	26.81 286	10.90 154	5.19 120	14.78 291	7.56 257	0.00 1	0.06 141	0.05 179	0.00 1	0.17 85	0.17 128
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
IGEV_Zeroshot_test	5.28 103	2.03 277	14.26 356	6.09 233	1.33 142	4.32 42	1.03 49	14.46 130	6.50 65	13.33 174	11.89 119	11.01 155	3.45 62	10.71 130	3.64 151	0.03 137	0.22 301	0.15 278	0.26 321	0.80 326	0.20 152

RAFT-RH_RVC	7.73 219	1.25 77	6.99 127	4.83 122	0.90 98	11.76 249	1.53 69	13.00 107	14.43 176	17.51 266	46.41 458	11.02 156	6.30 159	12.68 231	4.93 205	0.51 334	0.04 77	0.12 257	0.13 252	0.09 38	0.09 59

StereoVision	7.21 204	2.17 292	9.29 242	9.43 363	3.91 279	5.09 92	1.91 123	20.04 228	17.37 213	8.57 102	29.59 318	11.08 157	6.76 175	12.44 220	4.71 193	0.54 338	0.05 108	0.16 283	0.03 143	0.82 327	0.30 205

CRE-IMP	5.53 117	1.63 192	9.62 256	5.65 193	0.48 36	7.02 182	1.70 84	11.84 85	8.33 105	12.99 164	16.02 153	11.08 157	6.23 153	12.06 200	5.06 208	0.28 276	0.07 163	0.09 222	0.00 1	0.24 119	0.21 159

SFCPSM	8.85 253	1.40 109	11.34 306	5.23 171	3.47 263	16.55 347	7.18 328	30.71 362	25.24 305	16.45 239	19.45 192	11.10 159	9.61 228	11.88 192	5.52 224	0.22 250	0.17 269	0.36 344	0.22 294	0.29 150	0.58 281

test-1	5.62 129	1.53 149	14.78 365	7.44 310	1.11 114	7.99 200	1.19 53	13.03 108	12.04 144	9.39 111	15.23 147	11.15 160	5.56 130	7.06 41	3.57 146	0.07 186	0.50 384	0.00 1	0.10 235	0.16 78	0.47 259

11t1	5.86 137	1.10 50	7.74 162	5.18 161	1.44 148	13.82 285	2.36 152	14.92 140	7.26 88	12.98 163	11.10 110	11.24 161	9.30 219	11.59 179	6.54 238	0.10 196	0.16 267	0.00 1	0.01 94	0.18 88	0.23 174

Sa-1000	8.38 240	1.50 140	8.13 180	7.56 317	0.89 96	14.39 296	2.47 160	24.31 282	23.74 289	15.18 212	28.35 302	11.42 162	8.85 211	16.20 327	3.28 141	0.17 224	0.23 307	0.15 278	0.23 303	0.46 234	0.19 147

NRIStereo	5.73 132	1.67 198	8.42 193	5.72 202	0.41 21	6.71 173	2.60 167	14.73 137	10.71 131	12.39 141	15.07 144	11.58 163	6.23 153	12.06 200	4.78 196	0.61 350	0.17 269	0.11 254	0.00 1	0.28 143	0.27 192

Selective-RAFT	5.78 136	0.83 10	10.24 284	6.70 274	0.72 76	15.49 321	1.13 51	13.82 128	15.41 187	6.97 91	6.97 60	11.63 164	8.27 201	12.32 214	4.73 194	0.10 196	0.01 17	0.00 1	0.26 321	0.07 28	0.03 14

cross-raft	5.37 109	1.23 71	6.66 107	5.91 217	1.25 131	6.00 146	1.48 64	15.82 162	7.70 93	12.95 162	20.80 217	11.63 164	4.42 90	8.59 63	2.23 82	0.01 76	0.21 292	0.00 1	0.22 294	0.21 99	0.10 66

DCRE	6.07 153	1.75 220	8.41 192	7.20 300	3.82 275	6.48 163	4.18 227	15.52 153	10.42 126	9.24 109	22.47 243	11.71 166	5.46 127	10.62 125	3.02 126	0.02 118	0.26 328	0.05 179	0.30 340	0.15 71	0.24 180

RAFT-Test	5.75 135	1.32 94	6.77 116	4.07 71	1.71 169	9.95 220	1.56 73	15.78 161	8.34 107	12.73 157	23.83 254	11.80 167	4.69 105	8.99 80	2.57 100	0.01 76	0.29 336	0.00 1	0.38 364	0.16 78	0.07 46

NF-Stereo	6.72 176	1.59 173	8.93 215	6.60 267	0.73 81	6.27 155	3.38 199	20.21 236	18.01 223	13.22 172	19.46 194	11.82 168	6.16 149	12.39 218	4.74 195	0.33 285	0.06 141	0.20 301	0.23 303	0.08 34	0.05 33

CFNet-RSSM	5.55 123	1.08 45	8.60 205	4.30 95	1.21 128	6.42 162	1.25 55	16.12 168	17.84 220	13.12 166	11.14 111	11.84 169	5.52 128	9.14 86	2.35 87	0.01 76	0.20 285	0.00 1	0.36 358	0.34 190	0.07 46

DEmStereo	8.85 253	1.36 102	9.99 279	4.24 84	1.05 109	11.49 247	5.91 274	13.76 125	26.68 320	22.03 351	32.92 374	11.86 170	15.27 348	11.48 169	8.08 273	0.16 221	0.15 258	0.02 134	0.09 226	0.09 38	0.44 252

RE-Stereo	6.73 177	1.58 171	8.94 217	6.59 264	0.71 67	6.27 155	3.51 202	20.20 230	17.99 221	13.21 169	19.46 194	11.94 171	6.20 151	12.34 215	4.79 199	0.34 289	0.05 108	0.20 301	0.23 303	0.09 38	0.05 33

TVStereo	6.73 177	1.58 171	8.94 217	6.59 264	0.71 67	6.27 155	3.51 202	20.20 230	17.99 221	13.21 169	19.46 194	11.94 171	6.20 151	12.34 215	4.79 199	0.34 289	0.05 108	0.20 301	0.23 303	0.09 38	0.05 33

Prome-Stereo	8.10 231	1.28 81	5.48 63	6.50 257	1.51 156	6.70 172	9.42 359	21.08 243	9.13 115	20.88 333	32.84 372	11.95 173	11.86 276	11.75 189	3.97 173	0.01 76	0.02 44	0.18 290	0.12 247	0.41 220	7.01 452

RAFT-Stereo + iAFF	5.48 113	1.66 197	7.56 151	3.49 41	0.40 19	2.75 11	0.67 26	16.07 167	14.76 178	12.27 137	18.67 183	11.95 173	8.08 198	7.84 50	2.89 116	0.01 76	0.06 141	0.00 1	0.00 1	0.37 203	0.04 24

MyStereo04	9.24 263	1.92 252	8.78 211	6.09 233	4.31 302	6.54 167	9.96 370	32.24 384	41.99 430	14.26 187	11.98 120	12.00 175	12.01 279	13.93 273	7.53 255	0.06 176	0.10 206	0.03 152	0.04 162	0.63 296	0.30 205

R-Stereo Train	7.04 195	1.34 97	7.89 167	6.23 242	2.30 205	7.51 190	5.54 265	23.96 275	6.94 75	16.26 235	33.57 384	12.04 176	5.61 131	7.67 48	3.74 156	0.01 76	0.05 108	0.01 119	0.00 1	0.10 49	0.12 85

RAFT-Stereo	7.04 195	1.34 97	7.89 167	6.23 242	2.30 205	7.51 190	5.54 265	23.96 275	6.94 75	16.26 235	33.57 384	12.04 176	5.61 131	7.67 48	3.74 156	0.01 76	0.05 108	0.01 119	0.00 1	0.10 49	0.12 85
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT-Stereo-weight	5.07 93	0.93 21	5.57 69	4.24 84	0.72 76	6.05 149	1.63 78	17.77 191	17.16 207	10.99 128	10.22 98	12.06 178	1.67 26	9.25 89	2.69 107	0.06 176	0.11 222	0.00 1	0.00 1	0.15 71	0.12 85

OCTAStereo	6.74 179	1.59 173	8.96 222	6.60 267	0.72 76	6.25 153	3.50 200	20.20 230	18.03 224	13.21 169	19.45 192	12.07 179	6.16 149	12.36 217	4.78 196	0.35 292	0.06 141	0.20 301	0.23 303	0.09 38	0.05 33

MyStereo8	7.13 198	2.48 312	10.86 300	6.81 282	4.98 327	10.73 234	1.42 63	14.58 134	9.73 120	15.75 222	23.16 249	12.17 180	7.96 196	9.85 103	10.21 308	0.04 148	0.19 280	0.08 214	0.21 291	0.58 285	0.82 318

DeepStereo_RVC	5.65 130	1.65 193	9.06 233	5.21 167	0.56 45	5.55 113	1.84 115	12.16 89	7.22 87	13.94 179	14.96 143	12.58 181	10.27 241	11.25 161	5.81 228	0.39 308	0.10 206	0.11 254	0.00 1	0.18 88	0.22 166

rvit_0105_4	6.69 174	2.81 326	15.46 369	10.22 392	1.58 159	5.99 145	5.81 272	13.77 126	23.65 285	7.16 93	9.46 84	12.64 182	7.78 190	12.03 195	3.83 163	0.19 231	0.47 378	0.00 1	0.01 94	0.60 288	0.37 229

knoymous	6.19 156	1.49 137	4.49 31	3.81 66	1.87 183	5.84 137	5.76 271	14.51 131	14.18 172	13.31 173	21.59 230	12.64 182	6.49 165	12.41 219	4.03 178	0.12 205	0.13 239	0.12 257	0.00 1	0.71 312	0.35 225

RALAANet	6.49 165	2.49 314	9.69 266	7.09 293	4.98 327	6.23 152	1.68 81	19.90 227	14.26 173	15.04 202	14.56 138	12.69 184	4.38 88	12.91 243	3.07 130	0.02 118	0.07 163	0.00 1	0.10 235	0.51 262	0.15 117

Gwc-CoAtRS	5.54 120	1.22 68	8.40 191	4.28 92	1.36 145	6.93 180	1.31 57	15.48 151	15.03 180	12.62 154	13.32 132	12.74 185	5.71 138	8.61 64	2.98 124	0.01 76	0.22 301	0.00 1	0.29 333	0.28 143	0.07 46

DisPM	6.43 163	1.31 91	8.36 187	6.61 269	1.06 110	5.83 135	3.82 216	13.04 109	11.63 137	16.38 238	23.88 256	12.80 186	6.50 166	13.03 253	3.04 127	0.51 334	0.01 17	0.08 214	0.15 264	0.10 49	0.42 245

RAFT-IKP	5.53 117	1.74 211	8.95 219	5.09 142	0.41 21	5.45 105	2.08 137	12.52 95	7.00 78	12.52 144	18.13 175	12.93 187	6.79 177	11.59 179	3.99 174	0.80 375	0.09 194	0.09 222	0.00 1	0.22 102	0.22 166

PSM-adaLoss	5.50 116	1.74 211	9.03 231	5.09 142	0.42 26	5.66 123	1.98 130	12.50 93	7.01 83	12.52 144	18.13 175	12.96 188	6.77 176	11.11 149	3.83 163	0.72 362	0.09 194	0.09 222	0.00 1	0.22 102	0.22 166

ROB_FTStereo_v2	5.53 117	1.74 211	8.97 224	5.09 142	0.42 26	5.64 117	2.02 132	12.50 93	7.00 78	12.51 143	18.10 172	12.99 189	6.72 171	11.50 171	4.04 179	0.70 358	0.09 194	0.09 222	0.00 1	0.22 102	0.23 174

PSM-softLoss	6.61 170	1.60 177	9.42 249	6.48 255	0.88 94	5.65 118	2.04 134	22.64 263	8.77 109	13.95 180	22.11 240	13.01 190	5.22 122	12.73 235	6.05 230	0.49 329	0.06 141	0.27 321	0.56 388	0.16 78	0.06 43

KMStereo	6.61 170	1.60 177	9.42 249	6.48 255	0.88 94	5.65 118	2.04 134	22.64 263	8.77 109	13.95 180	22.11 240	13.01 190	5.22 122	12.73 235	6.05 230	0.49 329	0.06 141	0.27 321	0.56 388	0.16 78	0.06 43

Patchmatch Stereo++	5.56 125	1.74 211	9.01 227	5.09 142	0.41 21	5.66 123	2.40 157	12.52 95	7.00 78	12.52 144	18.08 170	13.02 192	6.74 172	11.59 179	4.01 176	0.78 370	0.09 194	0.09 222	0.00 1	0.22 102	0.22 166
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
ROB_FTStereo	5.49 115	1.74 211	8.96 222	5.09 142	0.42 26	5.65 118	1.68 81	12.53 98	7.00 78	12.53 150	18.00 169	13.02 192	6.74 172	11.51 172	3.81 162	0.60 347	0.09 194	0.09 222	0.00 1	0.22 102	0.22 166

iGMRVC	5.54 120	1.74 211	9.01 227	5.09 142	0.42 26	5.66 123	1.81 112	12.61 102	7.02 84	12.52 144	18.11 174	13.02 192	6.64 168	11.57 176	4.16 180	0.82 377	0.09 194	0.09 222	0.00 1	0.22 102	0.21 159

iRAFT	5.56 125	1.74 211	9.01 227	5.09 142	0.41 21	5.66 123	2.40 157	12.52 95	7.00 78	12.52 144	18.08 170	13.02 192	6.74 172	11.59 179	4.01 176	0.78 370	0.09 194	0.09 222	0.00 1	0.22 102	0.22 166

HUI-Stereo	5.48 113	1.74 211	9.01 227	5.08 141	0.42 26	5.65 118	2.77 175	12.55 99	7.03 85	12.54 152	18.10 172	13.07 196	6.71 170	9.92 105	3.74 156	0.61 350	0.08 183	0.09 222	0.00 1	0.22 102	0.23 174

ASMatch	7.40 208	1.42 114	8.49 199	5.09 142	2.00 192	4.74 60	2.62 168	16.54 174	13.17 159	17.08 254	34.75 392	13.13 197	10.33 243	12.04 197	4.82 201	0.05 161	0.24 318	0.21 306	0.17 271	0.16 78	0.97 335

MIM_Stereo	7.02 194	1.55 156	10.78 297	4.17 77	0.58 48	5.25 97	1.32 59	19.03 215	12.59 150	16.74 249	28.83 306	13.20 198	5.53 129	12.89 241	7.11 246	0.00 1	0.23 307	0.00 1	0.01 94	0.38 209	0.28 196

test-3	5.21 100	1.06 38	7.71 159	4.19 80	0.59 50	6.72 174	3.01 185	12.96 105	17.49 215	12.53 150	8.65 70	13.20 198	4.14 84	9.00 82	2.11 72	0.00 1	0.05 108	0.00 1	0.32 348	0.25 123	0.18 136

test_1	5.20 98	1.06 38	7.72 160	4.21 82	0.59 50	6.69 171	3.03 187	12.98 106	17.51 216	12.35 140	8.66 72	13.20 198	4.12 82	9.00 82	2.11 72	0.00 1	0.05 108	0.00 1	0.32 348	0.25 123	0.18 136

Any-RAFT	6.04 151	1.16 60	4.52 33	4.47 101	1.20 127	10.46 227	1.97 129	21.84 253	15.52 190	11.21 130	19.37 190	13.34 201	4.72 111	8.65 69	2.03 62	0.01 76	0.19 280	0.00 1	0.00 1	0.04 9	0.08 55

CrosDoStereo	9.24 263	1.29 85	8.16 183	4.56 107	1.04 106	7.52 192	15.00 427	15.85 163	24.31 295	24.27 370	33.44 381	13.37 202	13.82 313	12.23 210	8.86 288	0.01 76	0.11 222	0.09 222	0.04 162	0.36 195	0.53 271

DeepStereo_LL	9.24 263	1.29 85	8.16 183	4.56 107	1.04 106	7.52 192	15.00 427	15.85 163	24.31 295	24.27 370	33.44 381	13.37 202	13.82 313	12.23 210	8.86 288	0.01 76	0.11 222	0.09 222	0.04 162	0.36 195	0.53 271

UDGNet	10.05 300	13.89 455	10.00 281	9.36 362	2.69 228	7.82 197	1.88 119	18.86 213	34.64 390	17.52 267	13.70 135	13.40 204	7.18 180	13.01 250	6.30 237	5.30 452	0.08 183	12.57 476	2.80 444	8.19 454	1.71 377

FADNet_RVC	11.94 344	5.17 389	39.74 457	6.44 254	3.46 262	11.42 246	4.17 224	29.16 341	26.89 321	17.97 275	25.96 271	13.41 205	15.67 353	15.84 312	13.54 341	0.90 385	0.75 409	0.55 360	1.20 420	3.65 420	2.85 404

iRaft-Stereo_20w	6.06 152	1.84 240	12.04 318	4.23 83	1.67 165	6.77 177	2.22 145	18.73 211	6.08 57	14.72 192	10.33 100	13.42 206	8.14 199	15.88 313	3.08 131	0.01 76	0.24 318	0.13 268	0.39 366	0.61 290	0.71 306

MSKI-zero shot	4.76 90	1.56 165	5.98 82	5.14 154	1.13 118	6.55 169	1.55 71	12.76 103	8.06 97	10.44 122	11.50 116	13.47 207	2.38 42	12.07 202	1.90 45	0.01 76	0.20 285	0.02 134	0.29 333	0.14 64	0.14 103

CASS	8.15 233	1.67 198	7.68 158	8.25 340	1.52 157	14.39 296	2.72 172	22.65 265	17.23 209	15.42 214	22.68 245	13.47 207	11.87 277	12.44 220	6.07 233	0.96 388	0.05 108	0.12 257	0.01 94	0.71 312	3.14 414
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
SDNR	16.15 395	5.23 390	28.92 435	5.73 203	6.05 378	56.85 492	3.26 191	23.18 271	29.73 340	20.62 329	36.48 401	13.59 209	16.97 370	18.43 351	13.44 340	10.56 473	13.84 487	3.10 440	0.44 373	7.80 448	8.81 467

XX-Stereo	6.14 154	1.47 128	9.11 235	11.87 422	6.76 394	3.27 15	0.93 41	15.13 143	5.43 47	8.79 107	28.46 303	13.71 210	2.22 38	11.51 172	2.07 66	0.20 239	0.24 318	0.08 214	0.29 333	1.04 342	0.13 98

GwcNet-ADL	8.48 241	1.70 206	9.38 247	7.10 295	2.78 232	6.74 176	6.57 308	30.15 351	26.01 316	15.15 210	17.77 167	13.93 211	6.96 179	12.96 246	9.91 300	0.48 328	0.72 405	0.01 119	0.01 94	0.51 262	0.84 321

test_3	5.55 123	1.02 32	8.07 178	6.18 239	0.54 42	9.00 209	3.28 192	13.55 119	18.66 230	11.97 134	8.89 75	13.98 212	4.05 81	8.96 79	2.10 71	0.00 1	0.05 108	0.00 1	0.31 344	0.26 133	0.18 136

PSM-AAD	8.62 247	1.22 68	5.69 74	6.31 247	1.12 116	12.74 268	10.01 372	19.29 219	15.25 184	21.54 347	25.11 264	14.24 213	13.47 305	12.15 207	3.93 170	0.01 76	0.06 141	2.48 431	0.16 267	0.38 209	7.28 457

111	7.26 205	1.65 193	7.28 139	3.56 47	0.32 11	10.76 235	3.53 205	20.55 239	27.51 327	10.07 117	16.62 159	14.30 214	9.53 227	12.02 194	5.87 229	0.14 211	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.31 168	1.14 351

THIR-Stereo	9.38 273	1.78 233	8.50 200	4.74 116	0.71 67	15.92 328	11.93 404	16.39 170	21.56 260	24.27 370	32.07 360	14.40 215	14.14 323	11.49 170	8.39 280	0.05 161	0.25 326	0.10 240	0.05 184	0.33 184	0.58 281

FENet	7.94 226	1.01 31	6.72 108	5.87 211	2.07 196	11.11 244	2.03 133	21.39 246	20.81 249	17.14 257	22.65 244	14.43 216	11.54 270	12.97 247	7.89 267	0.15 219	0.24 318	0.03 152	0.02 125	0.14 64	0.62 287

BUS	9.20 261	1.48 132	7.93 169	6.74 277	3.96 281	17.62 362	2.79 176	33.06 393	21.58 261	17.99 276	21.34 225	14.49 217	9.40 224	14.18 277	10.57 312	0.19 231	0.13 239	0.14 272	0.04 162	0.30 156	0.09 59

NINENet	10.74 320	2.29 303	10.44 289	8.03 332	5.09 334	17.62 362	2.79 176	38.69 444	33.24 380	18.35 289	26.31 279	14.49 217	9.40 224	15.88 313	10.57 312	0.41 312	0.21 292	0.29 332	0.00 1	0.42 223	0.23 174

PFNet+	6.68 172	1.40 109	9.60 255	5.64 192	0.85 91	5.79 134	1.74 98	13.63 120	15.30 185	17.88 273	21.38 228	14.52 219	6.07 148	12.74 237	4.89 204	0.63 354	0.20 285	0.11 254	0.30 340	0.05 15	0.91 331

HITNet	7.83 222	2.93 334	8.39 189	4.76 119	1.48 152	12.75 269	4.64 239	20.97 241	14.37 175	15.14 209	22.15 242	14.57 220	10.62 244	14.38 283	8.14 274	0.04 148	0.01 17	0.48 354	0.02 125	0.57 281	0.10 66
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
LMCR-Stereo	10.75 321	4.13 370	10.67 293	13.11 429	3.99 286	16.68 349	5.91 274	25.30 290	22.69 275	22.04 352	21.80 232	14.67 221	14.24 326	20.55 392	15.86 361	1.90 417	0.04 77	0.00 1	0.02 125	1.29 356	0.18 136

CoDeX	9.24 263	1.77 230	9.54 253	6.08 232	3.79 273	16.45 345	6.76 315	26.15 304	25.03 303	17.18 258	25.12 265	14.69 222	11.68 274	12.22 209	6.71 240	0.30 279	0.20 285	0.15 278	0.02 125	0.23 114	0.68 299

rvit_0105_5	7.60 212	3.13 344	16.37 380	9.97 385	1.59 160	7.41 188	6.27 292	17.78 192	25.62 309	10.30 120	10.39 101	14.79 223	8.95 213	12.51 227	4.87 203	0.17 224	0.42 364	0.00 1	0.11 245	0.62 293	0.71 306

ttt	9.98 298	1.49 137	7.30 144	6.43 253	3.95 280	14.02 288	5.06 247	33.03 392	29.84 345	14.90 196	30.95 339	14.81 224	9.66 229	15.36 298	11.38 324	0.38 298	0.19 280	0.10 240	0.03 143	0.37 203	0.28 196

LCNet	7.52 211	1.23 71	5.35 59	6.42 252	1.29 133	9.27 216	5.64 268	17.85 195	10.63 129	16.54 243	24.54 259	14.85 225	11.29 260	11.74 188	3.88 166	0.02 118	0.02 44	0.22 310	2.04 435	0.90 336	6.76 447

x	6.80 183	1.36 102	6.94 124	4.58 109	1.88 184	10.78 237	4.55 235	19.79 226	10.62 128	12.69 155	19.54 197	14.87 226	10.11 238	9.52 94	8.03 272	0.07 186	0.15 258	0.04 172	0.04 162	0.24 119	0.22 166

test_sample4	9.10 259	1.65 193	9.91 274	5.19 164	2.57 221	16.59 348	5.38 256	27.37 318	19.80 240	17.80 270	27.52 293	15.01 227	11.21 258	12.69 234	8.15 276	0.21 244	0.07 163	0.06 193	0.03 143	0.43 225	0.30 205

HH	5.47 110	2.08 282	9.00 225	4.88 128	1.07 111	4.93 75	3.60 211	16.68 176	6.83 72	8.39 98	12.14 121	15.05 228	9.06 214	12.68 231	1.93 48	0.02 118	0.17 269	0.18 290	0.00 1	0.28 143	0.48 263

HanStereo	5.47 110	2.08 282	9.00 225	4.88 128	1.07 111	4.93 75	3.60 211	16.68 176	6.83 72	8.39 98	12.14 121	15.05 228	9.06 214	12.68 231	1.93 48	0.02 118	0.17 269	0.18 290	0.00 1	0.28 143	0.48 263

gwcnet-sp	9.81 290	2.82 327	13.47 341	5.99 223	4.27 296	16.20 339	5.91 274	25.55 293	24.34 298	21.01 336	20.69 212	15.22 230	14.96 340	14.50 286	9.97 301	0.05 161	0.15 258	0.02 134	0.08 213	0.49 252	0.51 268

scenet	9.81 290	2.82 327	13.47 341	5.99 223	4.27 296	16.20 339	5.91 274	25.55 293	24.34 298	21.01 336	20.69 212	15.22 230	14.96 340	14.50 286	9.97 301	0.05 161	0.15 258	0.02 134	0.08 213	0.49 252	0.51 268

ssnet	9.81 290	2.82 327	13.47 341	5.99 223	4.27 296	16.20 339	5.91 274	25.55 293	24.34 298	21.01 336	20.69 212	15.22 230	14.96 340	14.50 286	9.97 301	0.05 161	0.15 258	0.02 134	0.08 213	0.49 252	0.51 268

riskmin	6.42 162	1.29 85	6.76 115	3.95 70	2.25 202	10.49 228	2.53 163	15.11 142	17.60 217	9.77 114	12.91 130	15.25 233	12.04 280	11.58 177	5.11 209	0.14 211	0.24 318	0.13 268	0.03 143	0.61 290	0.69 301

test_5	8.51 243	1.50 140	8.19 185	11.06 411	5.00 330	6.91 179	5.67 269	17.50 186	22.09 268	16.07 230	29.63 319	15.28 234	10.78 247	15.94 318	3.65 153	0.00 1	0.00 1	0.26 320	0.08 213	0.31 168	0.35 225

AAGNet	7.94 226	1.48 132	9.34 246	7.13 298	0.70 66	5.85 139	5.16 249	15.40 150	14.01 169	20.13 321	24.03 257	15.28 234	11.52 267	12.05 198	15.47 359	0.63 354	0.06 141	0.32 338	0.01 94	0.12 55	0.09 59

PFNet	7.91 224	1.44 123	11.60 311	7.03 289	2.42 213	7.60 196	6.03 285	23.36 272	17.24 210	20.29 324	17.67 165	15.44 236	7.71 188	13.02 252	5.71 226	0.24 263	0.20 285	0.12 257	0.19 285	0.31 168	0.61 286

AFF-stereo	6.17 155	1.61 182	7.02 128	4.08 72	0.64 57	3.53 24	0.76 32	16.00 166	13.14 158	12.86 159	25.42 268	15.67 237	7.86 192	11.12 150	3.21 139	0.02 118	0.06 141	0.00 1	0.00 1	0.40 217	0.08 55

H2IRNET	5.89 139	1.14 57	6.65 106	4.13 75	2.24 201	4.15 31	0.73 31	12.10 88	13.21 160	7.09 92	20.45 209	15.74 238	10.74 246	10.36 115	7.84 266	0.06 176	0.00 1	0.07 204	0.53 386	0.37 203	0.16 122

HBP-ISP	12.52 359	7.82 421	8.47 198	7.57 318	4.27 296	12.56 264	6.42 300	28.68 331	29.56 336	21.11 341	35.69 396	15.85 239	18.42 389	20.44 389	11.00 320	3.03 434	2.63 454	7.09 464	3.97 453	3.58 418	2.27 396

Pruner-Stereo	6.59 166	1.51 144	8.71 209	6.34 248	0.85 91	5.66 123	4.15 223	13.74 124	11.02 132	18.11 280	22.09 238	15.86 240	5.80 142	11.75 189	5.15 211	0.60 347	0.02 44	0.18 290	0.10 235	0.07 28	0.16 122

LL-Strereo2	5.54 120	2.17 292	9.12 236	5.65 193	2.54 220	6.48 163	2.27 149	15.08 141	7.79 95	10.99 128	10.26 99	15.94 241	3.50 66	13.25 257	3.63 150	0.00 1	0.13 239	1.34 411	0.10 235	0.30 156	0.19 147

test_sample5	9.36 271	1.61 182	9.63 257	5.30 174	2.52 217	15.42 318	6.00 281	27.25 316	19.96 241	18.36 290	31.81 357	15.99 242	11.29 260	13.21 254	7.66 261	0.23 258	0.08 183	0.07 204	0.04 162	0.48 243	0.34 220

DualNet	9.49 277	1.61 182	9.63 257	5.30 174	2.52 217	15.42 318	6.00 281	27.25 316	19.96 241	19.40 305	33.22 377	15.99 242	11.29 260	13.21 254	7.66 261	0.23 258	0.08 183	0.07 204	0.04 162	0.48 243	0.34 220

xx1	5.99 148	2.00 264	4.99 44	5.89 212	0.26 4	10.85 239	5.38 256	17.84 193	15.48 188	6.95 87	10.01 89	16.02 244	11.15 256	10.79 133	1.59 25	0.00 1	0.05 108	0.02 134	0.05 184	0.25 123	0.20 152

qqq	6.96 192	1.40 109	8.15 182	4.50 102	1.03 105	8.55 206	6.93 320	20.20 230	11.88 140	12.00 135	18.19 177	16.02 244	11.15 256	11.09 147	7.45 253	0.06 176	0.13 239	0.02 134	0.05 184	0.25 123	0.20 152

RAFT_CTSACE	8.24 235	1.97 260	8.39 189	6.89 286	5.11 337	5.86 141	2.63 169	14.62 135	16.88 205	23.52 367	34.77 393	16.02 244	7.37 183	17.91 346	2.23 82	0.00 1	0.12 231	0.00 1	0.03 143	0.39 212	0.05 33

rvit_stereo_0075_2	9.10 259	3.87 365	19.26 405	11.81 420	8.82 436	5.75 131	4.40 230	22.77 266	17.68 219	11.90 133	28.34 301	16.05 247	6.35 162	14.30 280	7.67 263	0.52 336	0.34 351	0.51 357	0.08 213	0.38 209	1.14 351

FTStereo	8.67 248	1.13 56	6.04 86	6.04 230	2.39 212	7.86 198	12.05 405	17.72 190	8.33 105	20.16 322	41.41 433	16.10 248	12.64 293	10.80 136	4.37 186	0.18 227	0.01 17	0.09 222	0.16 267	0.15 71	5.71 436

IER	9.78 287	1.55 156	9.97 277	4.51 103	5.23 342	13.78 283	5.11 248	26.66 310	22.79 277	19.69 312	29.45 316	16.42 249	18.52 390	13.64 270	7.57 258	0.06 176	0.03 67	0.18 290	0.09 226	0.18 88	0.23 174

AIO-Stereo-zeroshot1	7.76 220	3.78 360	19.59 406	5.04 137	10.79 450	5.87 143	1.85 116	19.52 222	7.33 89	14.18 183	21.16 224	16.50 250	5.97 147	13.73 271	3.79 160	0.04 148	0.17 269	0.04 172	1.30 423	2.45 391	2.15 393

pcwnet_v2	12.32 352	2.00 264	17.53 389	7.79 326	5.69 367	17.06 351	3.69 214	36.52 428	46.17 449	20.55 326	29.39 315	16.50 250	13.00 299	15.70 306	9.32 295	0.50 331	1.00 421	0.34 340	0.24 311	2.00 383	1.38 362

test_sample3	8.76 250	1.62 187	9.99 279	5.21 167	2.61 223	17.43 356	5.37 254	26.91 314	19.77 239	17.13 256	20.82 218	16.55 252	9.70 231	12.52 229	8.59 282	0.21 244	0.07 163	0.05 179	0.04 162	0.39 212	0.30 205

AASNet	12.49 358	2.46 311	10.49 290	9.82 378	6.86 397	17.33 354	6.73 313	41.09 457	37.86 411	22.53 357	29.11 307	16.68 253	13.48 307	14.54 289	17.87 378	0.20 239	0.02 44	0.78 376	0.05 184	1.18 349	0.76 313

iResNet	10.26 307	3.10 342	15.72 371	7.35 304	2.13 197	13.86 287	7.07 322	22.80 267	28.01 328	20.10 320	30.40 329	16.79 254	11.06 255	14.46 285	10.29 311	0.39 308	0.05 108	0.00 1	0.07 210	0.73 317	0.73 309

SST-Stereo	6.60 169	1.46 126	8.37 188	6.68 272	0.77 83	6.01 147	1.93 126	14.68 136	9.24 116	19.09 302	20.43 208	16.86 255	8.59 204	13.49 263	3.80 161	0.22 250	0.05 108	0.13 268	0.00 1	0.08 34	0.05 33

mmm	7.72 218	1.50 140	8.56 202	5.29 173	1.89 185	14.14 292	5.70 270	18.42 204	11.02 132	16.04 229	23.78 252	17.00 256	10.03 237	12.03 195	7.54 256	0.12 205	0.07 163	0.50 356	0.20 289	0.31 168	0.18 136

GMOStereo	5.97 144	1.55 156	7.18 132	5.17 156	0.71 67	5.54 109	2.21 141	10.54 73	12.86 151	18.29 285	22.01 233	17.06 257	6.27 155	6.62 33	2.43 90	0.00 1	0.23 307	0.12 257	0.00 1	0.46 234	0.10 66

error version	5.97 144	1.55 156	7.18 132	5.17 156	0.71 67	5.54 109	2.21 141	10.54 73	12.86 151	18.29 285	22.01 233	17.06 257	6.27 155	6.62 33	2.43 90	0.00 1	0.23 307	0.12 257	0.00 1	0.46 234	0.10 66

test-v	5.97 144	1.55 156	7.18 132	5.17 156	0.71 67	5.54 109	2.21 141	10.54 73	12.86 151	18.29 285	22.01 233	17.06 257	6.27 155	6.62 33	2.43 90	0.00 1	0.23 307	0.12 257	0.00 1	0.46 234	0.10 66

RAFT_R40	6.91 188	1.53 149	8.45 196	6.79 280	0.77 83	5.86 141	3.82 216	14.85 139	14.53 177	18.05 279	20.03 201	17.06 257	8.69 206	13.40 260	3.84 165	0.14 211	0.02 44	0.14 272	0.00 1	0.09 38	0.05 33

test-2	5.97 144	1.55 156	7.18 132	5.17 156	0.71 67	5.54 109	2.21 141	10.54 73	12.86 151	18.29 285	22.01 233	17.06 257	6.27 155	6.62 33	2.43 90	0.00 1	0.23 307	0.12 257	0.00 1	0.46 234	0.10 66

GANet-ADL	8.36 239	2.31 304	8.44 195	7.39 308	2.65 227	12.58 266	5.24 251	29.55 347	25.24 305	14.19 185	16.70 161	17.07 262	6.91 178	10.65 127	6.26 236	0.38 298	0.39 356	0.10 240	0.12 247	0.75 323	0.28 196

ARAFT	8.50 242	3.19 345	16.58 382	5.52 188	0.91 99	12.13 258	11.20 393	17.19 184	18.28 227	18.40 292	16.33 157	17.10 263	8.58 203	18.56 353	5.00 206	0.11 200	0.04 77	0.00 1	0.00 1	0.55 274	0.25 185

MLCV	9.32 269	2.22 297	12.55 324	5.22 169	1.32 140	13.79 284	1.35 60	21.14 245	23.65 285	21.91 350	31.37 347	17.14 264	7.57 185	16.00 321	10.18 306	0.22 250	0.01 17	0.03 152	0.02 125	0.40 217	0.29 202

test_sample6	9.79 288	1.61 182	9.84 271	5.35 180	2.35 210	15.59 322	6.60 310	28.40 329	20.96 251	19.40 305	33.22 377	17.17 265	11.58 272	13.43 262	8.82 286	0.26 273	0.10 206	0.10 240	0.06 200	0.50 258	0.41 242

ffm	8.12 232	1.43 117	9.67 261	5.70 197	3.44 258	11.96 253	6.35 294	18.45 205	16.31 200	15.83 224	31.44 351	17.22 266	10.87 250	10.82 138	1.61 28	0.00 1	0.05 108	0.80 380	0.08 213	0.26 133	0.14 103

ff1	9.41 274	1.43 117	9.67 261	5.70 197	3.44 258	11.96 253	6.35 294	18.45 205	16.31 200	15.83 224	31.44 351	17.22 266	10.87 250	16.19 324	21.98 405	0.00 1	0.05 108	0.80 380	0.08 213	0.26 133	0.14 103

mmx	10.71 318	1.43 117	9.67 261	5.70 197	3.44 258	11.96 253	6.35 294	32.18 379	28.03 329	15.83 224	31.44 351	17.22 266	10.87 250	16.19 324	21.98 405	0.22 250	0.06 141	0.80 380	0.08 213	0.48 243	0.21 159

xxx	10.71 318	1.43 117	9.67 261	5.70 197	3.44 258	11.96 253	6.35 294	32.18 379	28.03 329	15.83 224	31.44 351	17.22 266	10.87 250	16.19 324	21.98 405	0.22 250	0.06 141	0.80 380	0.08 213	0.48 243	0.21 159

BEATNet_4x	9.37 272	4.85 381	12.05 319	5.48 186	1.35 144	13.15 276	6.15 289	25.06 287	16.74 204	16.18 232	24.65 260	17.29 270	12.51 290	16.91 337	10.92 316	0.38 298	0.18 275	0.81 385	0.05 184	1.95 380	0.65 296

AIO-Stereo-zeroshot	7.16 201	3.12 343	14.04 351	4.74 116	6.89 400	6.58 170	0.68 27	21.97 258	9.36 119	10.84 126	17.38 163	17.36 271	9.24 218	12.45 222	4.44 188	0.04 148	0.24 318	0.10 240	1.00 413	1.36 361	1.43 365

GMM-Stereo	8.34 238	1.09 49	6.42 101	6.14 238	2.52 217	10.30 226	9.64 364	23.44 273	10.64 130	17.84 271	29.89 322	17.37 272	7.75 189	11.55 174	4.36 185	0.05 161	0.01 17	0.23 313	0.90 403	0.46 234	6.26 441

DMCA	8.51 243	1.90 245	9.96 276	5.16 155	4.14 290	10.29 225	4.46 234	25.52 292	19.55 236	16.33 237	20.69 212	17.59 273	11.26 259	10.42 118	11.36 323	0.50 331	0.08 183	0.35 341	0.05 184	0.36 195	0.31 213

SuperB	17.60 413	6.22 406	56.40 482	7.91 328	5.07 333	19.70 376	9.03 350	24.87 286	50.15 464	26.25 399	39.13 419	17.61 274	20.84 405	22.28 401	25.31 430	0.70 358	0.31 341	1.10 399	0.71 395	16.58 479	1.86 379

OMP-Stereo	6.93 190	2.57 318	9.03 231	10.63 400	1.72 170	4.89 72	1.91 123	17.84 193	15.56 191	16.69 247	14.16 136	17.70 275	7.33 182	12.93 244	4.83 202	0.24 263	0.03 67	0.06 193	0.02 125	0.19 92	0.39 235

DispNO	9.33 270	1.78 233	15.84 372	5.73 203	5.74 369	12.24 260	4.81 246	25.06 287	21.10 254	16.70 248	20.86 219	17.78 276	11.76 275	16.74 335	8.85 287	0.22 250	0.15 258	0.03 152	0.12 247	0.41 220	0.64 294

GrayStereo	8.86 255	1.17 63	6.94 124	8.09 333	2.82 233	10.58 232	11.40 398	17.93 198	15.74 194	22.43 356	30.95 339	17.80 277	12.44 287	11.19 158	4.57 190	0.02 118	0.02 44	0.18 290	0.79 400	0.31 168	1.90 383

MyStereo06	6.40 160	1.76 224	13.15 333	6.19 240	4.40 306	7.09 183	9.95 368	16.68 176	6.98 77	12.91 160	10.76 109	17.84 278	5.71 138	9.97 107	3.39 145	0.06 176	0.10 206	0.02 134	0.04 162	0.73 317	0.29 202

rvit_0105_3	9.23 262	3.67 356	17.68 394	11.75 418	1.89 185	9.37 217	8.48 345	18.68 209	30.64 352	15.02 201	14.72 141	17.87 279	9.94 236	15.66 305	6.54 238	0.36 294	0.43 368	0.01 119	0.41 368	0.50 258	1.01 342

IRAFT_RVC	8.76 250	1.47 128	9.55 254	7.31 302	1.77 176	6.49 165	10.43 382	25.94 301	27.33 323	17.50 265	19.85 199	17.93 280	10.21 240	12.88 240	5.44 222	0.17 224	0.30 338	0.19 298	0.05 184	0.22 102	0.12 85

gcap-zeroshot	5.34 106	1.50 140	10.42 288	4.65 112	1.22 129	9.78 218	1.70 84	10.29 68	6.36 63	15.08 203	9.84 87	17.96 281	5.21 121	9.43 93	1.99 56	0.10 196	0.36 353	0.06 193	0.29 333	0.05 15	0.43 248

IIG-Stereo	7.41 209	2.13 290	8.55 201	10.02 386	1.76 175	6.82 178	1.53 69	17.17 183	15.84 197	18.74 298	20.30 207	18.01 282	8.39 202	12.89 241	5.22 213	0.27 275	0.03 67	0.03 152	0.00 1	0.16 78	0.30 205

SMFormer	10.46 312	1.37 104	13.37 336	4.41 96	1.30 134	14.40 299	3.29 193	30.25 353	29.81 341	19.55 307	29.37 310	18.06 283	14.40 330	15.42 300	12.70 332	0.38 298	0.21 292	0.28 328	0.03 143	0.33 184	0.31 213

tta	10.45 310	1.37 104	13.37 336	4.41 96	1.30 134	14.39 296	3.29 193	30.25 353	29.81 341	19.55 307	29.37 310	18.06 283	14.40 330	15.42 300	12.69 331	0.38 298	0.21 292	0.28 328	0.03 143	0.29 150	0.18 136

qqq1	9.96 296	1.37 104	13.37 336	4.41 96	1.30 134	14.40 299	3.29 193	30.25 353	29.81 341	19.55 307	29.37 310	18.06 283	14.40 330	15.42 300	3.18 136	0.38 298	0.21 292	0.00 1	0.01 94	0.29 150	0.18 136

fff1	9.96 296	1.37 104	13.37 336	4.41 96	1.30 134	14.40 299	3.29 193	30.25 353	29.81 341	19.55 307	29.37 310	18.06 283	14.40 330	15.42 300	3.18 136	0.38 298	0.21 292	0.00 1	0.01 94	0.29 150	0.18 136

STrans-v2	7.98 230	1.84 240	9.42 249	4.84 125	1.48 152	12.23 259	10.05 373	19.06 217	12.32 147	13.63 175	26.06 278	18.13 287	12.35 285	12.99 249	3.99 174	0.01 76	0.01 17	0.18 290	0.01 94	0.22 102	0.83 319

test_sample1	7.66 216	1.26 78	8.87 213	5.04 137	2.61 223	14.61 304	4.58 237	20.08 229	9.81 122	13.83 178	21.62 231	18.21 288	12.26 282	11.71 186	8.01 270	0.11 200	0.11 222	0.02 134	0.02 125	0.20 95	0.17 128

ADCRef	17.30 409	6.73 412	42.01 463	10.11 387	8.78 435	26.61 427	10.45 384	31.29 370	32.75 378	31.19 428	41.62 437	18.47 289	19.78 399	24.29 412	34.06 459	0.76 368	0.42 364	2.16 424	1.79 430	1.23 353	1.56 370

test_xeample	11.49 334	1.24 76	7.50 149	5.22 169	2.18 199	17.40 355	6.49 304	31.14 366	22.77 276	17.90 274	33.09 376	18.48 290	14.61 335	13.51 265	37.38 470	0.16 221	0.13 239	0.01 119	0.03 143	0.23 114	0.24 180

HCRNet	8.80 252	1.43 117	7.74 162	14.41 441	5.25 343	10.85 239	2.56 166	26.07 303	18.04 225	15.48 215	25.03 262	18.63 291	9.93 235	13.01 250	6.76 241	0.04 148	0.04 77	0.10 240	0.01 94	0.18 88	0.38 231

test_sample2	7.86 223	1.27 79	7.98 172	5.00 136	2.29 204	13.33 279	6.88 317	20.42 238	15.24 183	13.95 180	21.58 229	18.96 292	12.12 281	12.07 202	5.36 221	0.12 205	0.10 206	0.07 204	0.03 143	0.28 143	0.19 147

TransformOpticalFlow	7.76 220	1.90 245	9.31 244	5.50 187	1.18 126	6.97 181	8.27 340	17.86 197	13.21 160	14.58 190	29.13 308	19.01 293	10.85 248	12.51 227	3.69 155	0.01 76	0.04 77	0.20 301	0.04 162	0.17 85	0.84 321

GEStereo_RVC	12.81 364	2.49 314	13.64 344	9.68 374	4.97 325	18.16 364	11.30 395	31.26 368	47.47 451	19.84 313	26.97 287	19.03 294	13.19 301	20.14 379	14.86 354	0.83 379	0.51 387	0.10 240	0.13 252	0.54 270	0.99 339

MSMDNet	9.64 281	1.77 230	10.63 292	4.83 122	2.90 237	16.35 344	2.37 155	29.33 344	34.29 388	17.43 263	22.10 239	19.05 295	7.79 191	12.11 206	6.87 243	0.23 258	0.46 376	0.67 369	0.21 291	2.77 398	0.60 284

PCWNet_CMD	9.64 281	1.77 230	10.59 291	4.80 121	2.90 237	16.25 343	2.42 159	29.37 345	34.10 385	17.41 261	22.04 237	19.10 296	7.70 187	12.05 198	6.86 242	0.22 250	0.45 374	0.80 380	0.22 294	3.11 407	0.69 301

RAFT + AFF	10.27 308	3.77 359	17.13 384	10.24 393	4.97 325	13.08 274	11.52 399	25.69 296	25.80 310	14.72 192	16.12 155	19.16 297	11.35 264	16.24 328	9.04 291	0.30 279	1.46 432	0.66 368	0.20 289	2.03 386	1.94 384

DAS	10.80 324	2.03 277	13.96 348	9.01 352	6.23 382	14.67 305	7.38 330	21.59 249	32.58 375	18.67 296	28.13 297	19.20 298	17.08 372	16.54 332	7.31 249	0.58 342	0.01 17	0.29 332	0.01 94	0.47 241	0.20 152

SepStereo	11.34 331	2.03 277	13.96 348	9.01 352	6.23 382	14.67 305	7.38 330	21.59 249	32.58 375	18.67 296	28.13 297	19.20 298	17.08 372	27.36 427	7.31 249	0.58 342	0.01 17	0.29 332	0.01 94	0.47 241	0.20 152

RAFT	8.51 243	2.16 291	8.93 215	8.14 335	0.81 88	12.63 267	8.49 346	16.34 169	15.56 191	22.31 353	18.99 187	19.29 300	11.39 265	17.57 342	6.05 230	0.01 76	0.19 280	0.27 321	0.02 125	0.64 300	0.45 256

AdaStereo	10.22 305	3.63 354	9.14 240	9.15 356	3.24 252	15.79 326	5.39 261	31.94 375	25.42 307	18.39 291	26.47 281	19.44 301	9.50 226	16.60 333	8.59 282	0.44 319	0.05 108	0.40 349	0.00 1	0.57 281	0.16 122
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.
FINET	15.49 391	6.08 399	24.99 425	8.12 334	7.69 417	21.80 390	22.35 463	33.76 401	48.27 453	25.99 394	32.27 364	19.48 302	16.83 367	19.07 360	16.38 367	1.37 406	0.70 404	0.95 393	0.27 326	2.61 395	0.90 329

FADNet-RVC-Resample	11.72 339	4.35 374	30.33 442	9.46 367	3.90 277	14.11 289	7.17 327	25.78 297	23.31 279	23.27 364	29.52 317	19.50 303	15.00 344	15.38 299	8.33 278	0.53 337	0.50 384	0.49 355	0.50 381	1.38 363	1.67 375

GCST	37.32 490	40.98 491	25.25 427	92.15 523	35.59 491	25.00 413	1.02 47	25.45 291	19.73 238	26.01 396	15.21 146	19.51 304	4.75 113	16.71 334	4.32 184	80.90 517	35.46 495	87.50 522	74.71 513	73.21 514	42.99 501

222	12.33 353	1.29 85	8.09 179	6.06 231	2.14 198	19.51 374	2.53 163	33.63 399	23.55 282	21.72 349	30.51 330	20.11 305	16.77 366	13.22 256	46.51 491	0.15 219	0.14 253	0.01 119	0.03 143	0.26 133	0.26 188

HI	8.30 236	2.00 264	6.75 112	4.58 109	5.15 340	4.16 32	0.50 21	17.99 199	9.24 116	25.03 381	28.22 299	20.23 306	12.47 288	17.93 347	11.49 325	0.00 1	0.10 206	0.00 1	0.05 184	0.08 34	0.05 33

CoSv	8.30 236	2.00 264	6.75 112	4.58 109	5.15 340	4.16 32	0.50 21	17.99 199	9.24 116	25.03 381	28.22 299	20.23 306	12.47 288	17.93 347	11.49 325	0.00 1	0.10 206	0.00 1	0.05 184	0.08 34	0.05 33

PWCDC_ROB	17.80 416	9.62 429	18.38 399	17.95 456	7.74 418	24.61 408	5.56 267	34.41 410	52.79 468	29.66 421	50.20 468	20.63 308	19.69 398	29.85 440	20.87 396	6.18 456	0.26 328	0.10 240	0.05 184	5.36 435	2.00 386

anonymousa	9.03 256	1.62 187	8.03 177	4.19 80	5.53 359	15.37 316	3.81 215	18.55 208	21.20 257	18.28 284	30.99 341	20.79 309	13.42 303	10.58 121	7.57 258	0.00 1	0.05 108	0.29 332	0.18 272	0.10 49	0.11 79

UPFNet	11.72 339	1.52 146	10.33 286	7.38 306	7.14 405	20.05 378	9.62 363	28.90 337	25.94 313	20.02 317	29.73 320	20.91 310	16.34 361	18.61 355	16.17 366	0.26 273	0.17 269	0.25 317	0.03 143	0.55 274	0.56 278

rvit_105_1	13.56 379	5.57 395	19.88 411	13.22 430	4.58 312	15.04 310	28.61 482	26.56 309	42.75 433	18.83 299	24.53 258	20.93 311	13.85 315	18.02 349	11.90 328	1.74 412	0.60 396	0.25 317	2.10 438	0.61 290	1.64 373

delet	12.65 362	1.85 242	11.36 307	7.71 323	6.22 381	22.52 395	10.22 381	28.14 327	37.67 409	19.66 311	29.24 309	21.00 312	15.99 357	21.97 399	17.77 377	0.03 137	0.07 163	0.19 298	0.04 162	0.60 288	0.75 312

LL-Strereo	10.79 323	3.52 352	12.54 323	8.77 347	5.44 356	7.49 189	9.26 357	35.15 416	28.70 334	16.47 240	15.85 152	21.06 313	17.42 377	21.62 398	9.72 296	0.21 244	0.22 301	0.74 374	0.08 213	0.98 338	0.60 284

MMNet	12.97 367	2.08 282	12.74 326	6.98 288	6.27 386	26.39 426	4.73 240	23.10 270	41.79 428	25.48 390	32.29 365	21.09 314	17.79 380	19.52 368	17.90 379	0.19 231	0.07 163	0.10 240	0.00 1	0.37 203	0.59 283

PS-NSSS	13.70 381	7.41 419	14.68 362	6.70 274	5.63 363	18.43 367	12.59 408	38.89 447	25.56 308	20.27 323	35.71 397	21.11 315	16.35 362	17.16 339	17.56 375	2.28 421	0.53 389	5.37 449	0.36 358	4.28 426	3.09 409

iinet-f	13.51 378	4.29 371	45.90 468	6.01 226	3.96 281	21.00 384	13.40 414	27.40 320	21.12 255	21.11 341	30.72 333	21.49 316	16.96 369	15.33 296	19.50 388	0.12 205	0.42 364	0.09 222	0.05 184	0.89 334	0.39 235

iRaft-Stereo_5w	8.70 249	1.81 238	9.33 245	5.83 208	3.78 271	4.87 71	11.12 392	15.86 165	14.80 179	15.23 213	26.36 280	21.49 316	12.91 298	15.94 318	12.73 333	0.58 342	0.05 108	0.08 214	0.09 226	0.85 330	0.33 217

ITSA-stereo	11.44 333	2.03 277	10.92 302	5.90 216	1.78 178	12.05 257	4.17 224	36.77 429	49.15 457	18.17 281	18.53 182	21.79 318	12.59 292	15.74 307	14.05 346	0.45 320	0.39 356	0.28 328	0.29 333	0.98 338	2.81 403

ADLNet2	12.44 356	2.17 292	12.84 328	9.17 357	5.82 372	20.00 377	10.13 377	32.53 386	36.22 403	18.62 295	19.39 191	21.96 319	17.07 371	21.43 397	19.42 386	0.24 263	0.15 258	0.06 193	0.08 213	0.86 331	0.57 279

DSFCA	11.85 343	2.01 272	12.93 329	5.40 183	6.87 398	15.36 315	10.45 384	30.68 361	31.84 361	25.99 394	23.52 250	22.03 320	14.05 320	20.28 386	12.46 329	0.57 341	0.41 360	0.28 328	0.38 364	1.02 340	0.47 259

RASNet	11.59 336	1.71 207	10.36 287	6.30 246	5.66 365	15.48 320	6.12 288	34.50 411	20.86 250	16.61 244	32.51 367	22.04 321	23.00 411	19.44 366	16.15 365	0.71 360	0.03 67	0.05 179	0.01 94	0.15 71	0.13 98

ccs_rob	9.61 280	1.92 252	10.72 294	4.55 105	2.89 236	14.33 295	2.86 181	26.85 313	32.36 372	17.05 253	22.91 246	22.12 322	8.70 207	12.10 204	7.44 252	0.19 231	0.44 370	1.38 412	0.25 317	2.68 396	0.57 279

CFNet_pseudo	9.58 278	1.91 248	10.73 295	4.53 104	2.91 239	14.26 293	2.75 174	26.73 312	32.14 369	17.10 255	23.02 247	22.14 323	8.74 209	12.17 208	7.43 251	0.20 239	0.45 374	1.24 410	0.24 311	2.49 393	0.49 266

BSDual-CNN	9.70 283	1.48 132	7.93 169	6.74 277	3.96 281	16.10 333	7.13 325	33.06 393	21.58 261	17.99 276	21.34 225	22.28 324	11.53 268	14.18 277	7.81 264	0.19 231	0.13 239	0.14 272	0.04 162	0.30 156	0.09 59

psmg	9.80 289	1.48 132	7.93 169	5.18 161	3.96 281	15.85 327	7.93 338	29.11 339	21.58 261	20.93 334	25.06 263	22.28 324	11.53 268	14.18 277	7.81 264	0.19 231	0.13 239	0.17 285	0.04 162	0.36 195	0.21 159

PSMNet-RSSM	9.71 285	1.73 208	6.09 88	7.47 313	4.27 296	10.06 222	6.00 281	29.14 340	21.74 265	15.76 223	32.88 373	22.63 326	13.18 300	12.94 245	9.12 293	0.09 191	0.02 44	0.07 204	0.10 235	0.70 310	0.24 180

KYRaft	9.04 257	1.11 52	7.02 128	6.50 257	0.97 103	8.27 204	8.19 339	22.86 268	8.20 102	21.30 345	31.38 348	22.64 327	8.20 200	11.99 193	2.96 122	0.02 118	0.02 44	0.05 179	0.68 394	0.40 217	18.09 487

G2L-Stereo	10.09 303	1.97 260	9.53 252	7.09 293	4.21 292	9.10 212	8.53 347	29.05 338	22.51 273	19.28 304	25.57 270	22.70 328	10.67 245	15.44 304	14.88 355	0.25 269	0.04 77	0.08 214	0.01 94	0.36 195	0.42 245

UGAM	10.01 299	1.28 81	9.19 241	6.53 260	4.31 302	6.72 174	10.45 384	15.31 146	25.98 314	20.56 328	27.42 292	22.70 328	11.49 266	26.30 422	10.64 315	0.00 1	0.00 1	0.46 352	0.03 143	0.39 212	0.43 248

NOSS_ROB	10.99 327	3.81 362	6.88 121	6.69 273	2.30 205	16.06 331	10.94 389	30.06 350	32.41 373	16.10 231	18.72 184	22.78 330	14.21 325	17.52 341	8.62 284	2.35 423	1.84 439	3.32 443	1.57 428	2.06 387	1.52 369

hknet	10.13 304	1.56 165	10.27 285	6.74 277	3.72 268	16.10 333	7.13 325	33.06 393	21.12 255	17.99 276	21.34 225	23.11 331	14.95 339	16.43 330	8.34 279	0.14 211	0.13 239	0.14 272	0.04 162	0.30 156	0.09 59

NVstereo2D	15.15 387	2.97 336	16.28 378	9.23 360	7.56 414	30.03 438	9.53 362	42.80 466	42.72 432	15.11 205	27.03 289	23.16 332	16.93 368	24.28 411	15.45 358	3.07 436	0.43 368	1.44 413	0.61 391	6.74 442	7.60 459

DeepPruner_ROB	10.77 322	4.56 376	13.13 331	6.37 249	4.28 301	10.14 223	6.86 316	36.42 427	19.59 237	17.87 272	27.37 291	23.19 333	12.26 282	19.09 361	10.23 309	1.05 395	0.48 380	0.23 313	0.15 264	0.89 334	1.17 353

CFNet_ucs	10.25 306	1.91 248	11.88 315	4.98 133	4.08 288	15.11 311	3.57 209	28.02 325	31.98 368	18.21 283	25.20 266	23.27 334	9.38 223	13.38 259	7.22 247	0.23 258	0.81 412	1.65 416	0.22 294	3.01 403	0.93 332

Anonymous_2	14.95 385	6.75 413	17.63 391	5.45 185	7.10 404	26.19 422	11.58 400	18.06 201	17.30 211	17.61 268	15.47 148	23.33 335	20.95 406	20.55 392	14.63 350	11.05 477	12.86 486	11.27 474	25.12 490	11.32 469	4.82 432

TCMNet	15.19 388	6.68 411	19.70 408	13.83 435	12.53 462	26.35 424	13.66 415	29.47 346	35.21 394	24.71 379	31.20 345	23.44 336	15.13 345	18.97 358	22.59 412	1.13 399	0.65 400	2.04 421	0.97 411	3.18 409	2.31 397

AANet_RVC	13.16 370	5.34 392	10.83 299	8.20 338	4.44 308	14.13 291	9.46 360	28.78 335	37.67 409	23.44 366	37.47 408	23.48 337	15.83 356	22.39 402	16.63 368	1.67 411	0.86 415	0.24 316	0.02 125	0.63 296	1.60 371

PA-Net	16.29 396	6.88 415	27.34 431	9.88 381	11.12 452	21.77 389	28.15 481	32.06 378	39.49 416	19.99 315	27.91 295	23.50 338	20.59 403	20.25 383	24.04 421	0.24 263	2.26 448	0.22 310	4.59 456	1.13 348	4.48 429
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CBMV_ROB	11.77 342	2.89 331	6.92 123	5.20 165	2.88 235	14.12 290	4.79 244	26.69 311	29.84 345	26.17 398	31.92 358	23.61 339	20.74 404	20.20 382	10.18 306	1.78 414	1.80 438	2.17 425	1.26 422	1.61 366	0.55 274

CFNet	10.67 316	2.33 305	8.90 214	6.66 271	4.09 289	16.05 329	4.26 229	30.44 359	31.01 355	18.53 293	26.48 282	23.69 340	13.68 309	15.27 294	10.59 314	0.05 161	0.02 44	0.44 350	0.05 184	0.73 317	0.23 174

GwcNet-RSSM	10.65 315	1.94 256	8.57 203	6.89 286	5.26 346	12.26 262	5.21 250	25.80 299	31.50 359	16.67 246	33.52 383	23.70 341	13.88 317	12.84 239	13.67 342	0.05 161	0.10 206	0.14 272	0.02 125	0.65 302	0.39 235

PAM	6.94 191	1.65 193	14.88 366	5.38 181	1.98 190	14.76 307	1.28 56	14.54 132	6.77 71	15.52 216	9.10 78	24.15 342	11.60 273	12.46 223	2.33 85	0.04 148	0.28 335	0.07 204	0.42 370	0.57 281	0.99 339

UGAM-zero	6.91 188	1.47 128	13.65 345	4.24 84	1.67 165	5.51 106	0.72 30	17.44 185	6.74 70	14.56 189	15.84 151	24.16 343	14.20 324	12.79 238	3.96 171	0.00 1	0.22 301	0.02 134	0.58 390	0.14 64	0.27 192

ADCP+	18.16 419	4.61 377	32.94 446	9.31 361	10.23 445	28.87 434	11.69 401	33.43 397	36.49 404	29.28 419	40.49 427	24.18 344	24.61 421	33.89 450	35.33 461	0.25 269	0.40 359	2.00 420	1.17 419	2.16 388	1.87 380

StereoDRNet-Refined	13.36 376	2.80 325	10.82 298	7.94 329	3.10 246	18.95 370	4.45 233	28.47 330	29.65 339	29.11 416	41.47 434	24.44 345	17.64 378	23.34 406	21.66 401	0.16 221	0.07 163	0.53 359	0.32 348	0.77 325	1.64 373
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ToySt	10.51 313	2.00 264	15.67 370	5.33 177	0.95 102	14.97 308	9.51 361	24.02 278	27.37 324	14.61 191	24.67 261	24.56 346	14.70 337	16.86 336	13.35 338	0.06 176	0.23 307	0.03 152	0.09 226	0.62 293	0.67 298

ISRNet	12.26 351	2.02 274	17.38 385	12.71 426	6.24 384	7.39 187	1.62 77	29.23 343	31.94 367	22.65 358	35.28 394	24.62 347	15.27 348	15.28 295	13.76 343	0.78 370	1.00 421	2.30 428	0.52 384	0.92 337	4.29 425

DualNet (step1)	12.44 356	4.86 382	17.49 386	5.97 220	2.94 241	17.57 359	8.30 341	28.75 332	23.91 292	24.38 375	21.03 221	24.64 348	17.82 382	13.58 267	9.82 297	6.44 459	0.87 416	6.62 455	7.44 467	3.20 411	3.11 410

test_sample9	15.04 386	4.86 382	17.49 386	5.97 220	2.94 241	17.57 359	8.30 341	28.75 332	23.91 292	24.38 375	21.03 221	24.64 348	17.82 382	20.07 377	20.17 392	6.44 459	36.07 496	6.62 455	7.44 467	3.20 411	3.11 410

test_sample7	10.45 310	2.24 300	9.90 273	5.32 176	2.01 193	14.98 309	7.44 332	28.75 332	23.91 292	24.38 375	21.03 221	24.64 348	17.82 382	13.58 267	9.82 297	0.59 346	0.87 416	0.39 348	0.12 247	0.66 306	0.47 259

DeepPrunerF	19.92 435	11.02 444	44.29 464	20.74 464	17.75 474	19.19 372	22.57 464	36.86 432	49.93 460	25.48 390	36.62 402	24.69 351	23.97 416	23.44 407	21.79 402	2.68 431	1.63 436	5.70 450	3.95 452	3.38 416	2.67 402

ACVNet	10.36 309	1.68 204	5.49 64	6.01 226	2.75 231	12.78 270	3.56 207	21.89 254	34.81 391	14.96 198	30.78 335	24.72 352	13.88 317	15.81 310	17.20 372	0.13 209	0.01 17	0.06 193	0.06 200	0.51 262	0.15 117

acv_ft	12.16 349	1.68 204	11.97 317	7.70 321	6.20 379	19.61 375	5.52 264	25.78 297	34.81 391	25.62 392	30.78 335	24.72 352	13.20 302	15.81 310	18.80 383	0.13 209	0.01 17	0.06 193	0.06 200	0.63 296	0.15 117

GMStereo_Zeroshot	10.83 325	7.81 420	19.95 412	9.55 369	2.47 216	11.83 250	1.31 57	20.84 240	20.52 245	22.73 359	35.93 398	24.76 354	5.94 145	19.68 369	7.04 244	0.45 320	0.02 44	0.25 317	0.01 94	5.38 436	0.19 147

PAM_32	6.82 184	1.73 208	14.16 353	5.34 179	1.47 149	13.84 286	0.88 39	14.75 138	6.34 62	14.22 186	9.14 79	24.94 355	11.87 277	12.50 226	2.79 113	0.14 211	0.27 333	0.09 222	0.42 370	0.54 270	0.89 328

cf-r	10.06 301	1.60 177	7.99 174	5.82 206	5.70 368	12.92 272	4.78 242	24.18 281	27.47 326	16.91 252	31.02 342	25.12 356	14.05 320	11.63 183	11.01 321	0.03 137	0.03 67	0.05 179	0.03 143	0.43 225	0.39 235

NLCA_NET_v2_RVC	12.05 348	3.43 350	16.25 377	7.62 319	5.58 360	14.57 303	6.00 281	32.98 391	27.41 325	21.69 348	31.40 349	25.21 357	13.47 305	14.96 292	15.60 360	0.84 380	0.33 348	0.35 341	0.35 355	1.29 356	1.78 378
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	9.48 275	2.12 288	4.89 42	7.03 289	3.78 271	16.05 329	6.37 298	28.25 328	20.00 243	15.93 228	23.07 248	25.21 357	12.79 294	12.57 230	8.01 270	0.07 186	0.04 77	1.17 401	0.23 303	1.31 359	0.69 301

PSMNet-ADL	9.88 295	2.01 272	6.80 118	9.18 358	4.26 295	15.11 311	3.50 200	27.12 315	24.42 301	14.72 192	18.96 186	25.32 359	13.43 304	15.76 308	14.04 345	0.79 374	0.78 411	0.00 1	0.02 125	0.26 133	1.18 355

GANet-RSSM	9.48 275	1.32 94	6.45 103	6.72 276	5.51 358	12.78 270	6.03 285	26.55 308	18.96 234	14.92 197	27.95 296	25.41 360	14.69 336	13.52 266	7.60 260	0.10 196	0.10 206	0.16 283	0.01 94	0.51 262	0.39 235

CFNet-ft	9.87 293	2.18 295	5.49 64	7.45 311	5.25 343	15.76 324	5.98 279	21.89 254	21.87 266	14.96 198	30.02 324	25.68 361	13.68 309	12.46 223	10.94 318	0.08 189	0.06 141	1.83 417	0.22 294	1.09 343	0.43 248

CFNet_RVC	9.87 293	2.18 295	5.49 64	7.45 311	5.25 343	15.76 324	5.98 279	21.89 254	21.87 266	14.96 198	30.02 324	25.68 361	13.68 309	12.46 223	10.94 318	0.08 189	0.06 141	1.83 417	0.22 294	1.09 343	0.43 248

coex_refinement	11.56 335	1.53 149	7.45 148	8.18 336	5.09 334	17.10 352	7.07 322	31.05 365	32.20 371	18.57 294	30.81 337	25.84 363	12.31 284	13.41 261	19.47 387	0.23 258	0.04 77	0.02 134	0.10 235	0.44 228	0.37 229

iResNet_ROB	11.71 338	1.96 259	10.77 296	6.01 226	3.68 267	15.13 313	2.34 151	31.72 373	37.58 408	26.16 397	32.77 369	25.88 364	15.34 350	16.35 329	7.94 269	0.19 231	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.31 168	0.12 85

TDLM	12.98 369	3.78 360	9.77 269	10.75 404	4.94 323	16.10 333	14.08 419	35.05 414	31.87 362	22.36 354	26.51 284	26.09 365	14.97 343	24.73 415	13.11 334	1.05 395	0.05 108	1.21 405	0.27 326	1.83 376	1.00 341

1111x	11.32 329	1.34 97	8.95 219	5.20 165	1.96 189	14.46 302	7.75 337	35.65 421	28.23 332	15.66 221	26.66 285	26.65 366	14.76 338	15.88 313	22.27 409	0.24 263	0.13 239	0.04 172	0.06 200	0.30 156	0.24 180

DMCA-RVC	11.41 332	3.32 347	11.68 312	10.12 388	4.81 318	11.92 252	4.11 220	24.67 285	23.66 287	20.06 319	28.51 304	26.71 367	24.96 425	15.95 320	14.82 352	0.41 312	0.34 351	0.56 361	0.16 267	0.72 316	0.69 301

ADLNet	12.34 354	2.22 297	10.14 283	8.38 342	6.78 396	17.56 358	9.05 351	33.21 396	26.28 318	27.06 403	26.01 273	26.80 368	13.76 312	16.99 338	18.74 382	0.24 263	0.39 356	0.23 313	0.10 235	0.64 300	2.16 394

ACV-stereo	11.65 337	5.15 388	28.84 433	6.80 281	3.33 255	20.38 380	6.59 309	21.03 242	20.57 246	17.67 269	20.95 220	26.81 369	16.69 364	20.19 381	13.26 337	0.72 362	1.11 423	0.15 278	0.09 226	0.65 302	2.13 389

FADNet-RVC	13.27 374	11.57 447	39.71 456	7.94 329	4.50 309	15.41 317	6.95 321	27.96 323	22.98 278	20.37 325	30.73 334	26.86 370	11.31 263	20.50 391	14.28 348	0.14 211	0.14 253	0.13 268	0.18 272	2.83 399	0.86 325

xxxx	11.74 341	1.16 60	7.88 166	5.61 191	1.99 191	20.46 381	3.12 190	33.99 402	23.76 291	15.53 217	30.67 331	26.88 371	14.50 334	12.98 248	35.48 462	0.19 231	0.18 275	0.01 119	0.02 125	0.22 102	0.27 192

ICVP	10.07 302	1.73 208	6.11 89	9.08 354	3.31 254	12.25 261	6.56 307	26.30 306	22.52 274	16.49 241	31.80 356	26.94 372	12.42 286	11.35 165	10.92 316	1.17 402	0.57 394	0.17 285	0.10 235	0.58 285	1.07 346
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HGLStereo	12.72 363	2.66 322	12.34 320	9.93 382	7.55 413	16.16 337	7.45 333	31.48 372	27.01 322	20.01 316	35.31 395	26.98 373	18.90 393	17.87 345	18.90 384	0.33 285	0.16 267	0.07 204	0.05 184	0.48 243	0.70 305

UNet	12.64 361	2.02 274	13.36 335	6.85 285	7.76 419	25.31 418	4.74 241	34.10 403	28.19 331	20.03 318	31.07 343	27.02 374	17.36 375	20.18 380	13.87 344	0.06 176	0.05 108	0.27 321	0.01 94	0.23 114	0.39 235

FADNet	14.18 382	10.92 441	37.56 453	7.79 326	6.64 390	17.48 357	6.91 318	34.73 412	34.03 383	18.85 300	27.02 288	28.26 375	14.24 326	17.77 344	10.09 305	0.41 312	0.67 403	0.37 345	0.37 362	8.13 452	1.34 359

MDST_ROB	17.92 417	1.60 177	13.68 346	13.88 437	6.44 388	43.05 475	14.86 425	42.74 465	41.66 426	43.25 469	42.85 443	28.43 376	17.28 374	29.35 437	16.06 363	0.88 384	0.11 222	0.63 366	0.47 377	0.50 258	0.64 294

ssnet_v2	13.23 372	2.43 308	11.25 304	7.34 303	2.92 240	23.05 400	12.95 410	35.93 423	32.92 379	21.23 344	25.38 267	28.81 377	15.22 347	22.57 403	19.81 390	0.18 227	0.08 183	0.19 298	0.05 184	1.24 354	1.06 345

CRFU-Net	12.56 360	2.89 331	11.77 313	8.18 336	5.80 371	24.84 409	10.46 388	24.56 283	13.12 157	30.06 424	29.37 310	29.09 378	19.64 397	19.96 374	18.53 381	0.82 377	0.48 380	0.27 321	0.15 264	0.53 268	0.68 299

Wz-Net-LNSev-Ref	15.26 389	3.68 357	27.36 432	7.11 296	5.83 373	24.88 411	12.12 406	30.19 352	36.12 402	27.08 404	45.98 453	29.10 379	13.65 308	20.45 390	20.26 395	0.67 357	0.00 1	0.10 240	0.00 1	0.32 178	0.26 188

S-Stereo	16.85 401	3.95 366	20.67 416	12.08 423	8.91 437	21.68 388	12.61 409	32.20 381	44.61 444	22.37 355	38.42 415	29.15 380	28.02 438	18.58 354	22.36 411	2.88 432	3.11 462	0.87 391	1.82 432	3.58 418	9.08 469

DRN-Test	15.88 392	3.83 363	14.70 363	9.96 384	8.02 425	28.93 436	14.65 422	42.34 462	38.25 414	28.18 412	34.31 391	29.22 381	18.35 388	20.01 375	22.68 413	0.37 297	0.41 360	0.46 352	0.28 329	1.28 355	1.34 359

G2L-Stereo_aug	11.97 345	1.35 101	9.67 261	5.09 142	3.75 270	16.50 346	5.47 263	22.29 260	39.25 415	25.23 385	32.79 371	29.27 382	16.18 360	18.44 352	13.20 336	0.03 137	0.08 183	0.02 134	0.02 125	0.36 195	0.38 231

Syn2CoEx	17.03 406	10.40 435	25.65 428	20.35 461	8.02 425	26.28 423	11.27 394	37.16 434	32.69 377	28.89 414	40.17 425	29.27 382	26.63 429	19.19 363	17.63 376	0.98 389	0.54 390	1.23 409	0.23 303	1.82 375	2.24 395

DCVSM-stereo	9.70 283	1.83 239	11.36 307	5.81 205	3.59 266	10.57 231	3.00 184	18.71 210	22.11 269	23.79 368	19.02 188	29.73 384	17.68 379	13.33 258	9.11 292	0.21 244	1.14 424	0.27 321	0.06 200	0.75 323	1.89 381

CVANet_RVC	13.24 373	3.39 348	8.43 194	8.42 343	5.04 331	18.52 369	11.72 402	32.03 377	33.85 382	23.17 363	32.77 369	29.78 385	16.51 363	23.20 405	11.28 322	0.94 386	0.04 77	1.19 404	0.47 377	3.13 408	1.01 342

iResNetv2_ROB	12.00 346	2.91 333	13.46 340	5.82 206	3.73 269	13.15 276	6.45 301	34.15 404	36.02 400	25.25 386	33.81 387	29.79 386	14.24 326	13.61 269	6.10 234	0.21 244	0.02 44	0.12 257	0.00 1	0.82 327	0.25 185

SGM-Forest	12.92 366	1.87 243	6.61 105	5.68 195	2.05 195	23.19 401	11.30 395	34.24 407	30.77 353	26.54 400	31.99 359	29.98 387	15.74 354	21.17 396	13.36 339	1.05 395	0.33 348	0.84 387	0.01 94	0.71 312	0.97 335
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CSP-Net	12.85 365	2.95 335	9.64 259	5.94 219	3.96 281	25.85 419	9.93 367	28.81 336	26.00 315	29.31 420	32.44 366	30.00 388	15.16 346	20.25 383	14.30 349	0.55 340	0.19 280	0.03 152	0.00 1	0.65 302	0.98 338

psm_up	13.18 371	1.91 248	8.81 212	9.59 372	5.84 374	15.17 314	11.37 397	38.74 445	30.81 354	20.66 331	30.32 328	30.00 388	23.12 412	19.19 363	16.02 362	0.58 342	0.10 206	0.17 285	0.01 94	0.65 302	0.55 274

AACVNet	10.58 314	2.86 330	9.78 270	8.95 351	3.30 253	10.80 238	4.78 242	22.37 261	12.55 149	27.50 407	29.84 321	30.06 390	15.99 357	19.10 362	11.60 327	0.40 310	0.18 275	0.22 310	0.03 143	0.62 293	0.73 309

CBFPSM	12.42 355	2.59 320	28.96 436	4.74 116	3.20 250	22.33 393	16.31 438	21.13 244	21.03 253	21.04 339	27.81 294	30.24 391	15.99 357	14.59 290	14.80 351	0.04 148	0.49 383	0.10 240	0.16 267	0.51 262	2.34 398

Consistency-Raft	41.82 492	35.10 486	44.56 466	32.85 483	41.39 495	46.76 478	34.76 489	57.01 495	54.94 475	32.10 436	65.22 497	30.82 392	48.46 485	40.81 478	48.77 494	27.39 492	34.28 494	42.92 493	51.66 503	39.28 493	27.28 491

dad	12.24 350	10.20 432	13.68 346	6.64 270	1.47 149	13.55 282	3.58 210	17.62 188	35.33 396	27.15 406	32.65 368	30.85 393	10.86 249	14.33 282	10.04 304	2.95 433	0.55 392	7.92 466	0.91 406	3.35 415	1.17 353

CBMV	13.69 380	3.63 354	8.02 176	5.93 218	2.69 228	22.57 396	12.44 407	29.81 349	31.57 360	31.20 429	33.79 386	31.04 394	17.41 376	25.28 418	14.11 347	0.71 360	0.60 396	0.60 364	0.11 245	1.11 346	1.13 350
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
APVNet	17.75 415	5.46 394	20.35 415	12.31 424	8.40 427	30.16 439	24.10 471	41.14 458	30.12 348	25.08 383	41.09 430	31.24 395	23.12 412	27.07 426	27.86 446	0.34 289	0.56 393	3.02 438	0.52 384	1.68 371	1.45 366

GwcNet	16.48 398	5.23 390	20.03 413	10.24 393	8.48 428	28.79 433	10.09 374	38.60 443	44.51 443	23.29 365	36.95 404	31.29 396	19.79 400	20.42 388	25.70 434	0.54 338	0.72 405	0.57 362	0.39 366	1.37 362	2.64 401

ADCL	21.64 445	6.20 403	47.32 470	9.93 382	6.91 401	38.69 470	19.97 455	31.26 368	54.04 470	27.89 410	47.97 461	31.35 397	30.66 450	33.18 448	36.62 465	0.99 390	0.92 420	2.63 433	1.82 432	2.45 391	2.13 389

DDVS	10.70 317	3.00 338	11.95 316	6.84 284	3.80 274	15.73 323	2.83 180	23.57 274	17.37 213	20.98 335	29.89 322	31.40 398	8.70 207	19.22 365	13.19 335	0.74 367	1.53 434	0.07 204	0.21 291	0.84 329	2.11 388

hitnet-ft	12.04 347	2.11 285	6.14 90	7.27 301	3.90 277	25.98 421	3.56 207	22.56 262	23.74 289	20.55 326	33.81 387	31.59 399	18.67 392	19.47 367	17.20 372	0.42 316	1.36 429	0.35 341	0.07 210	1.11 346	0.86 325

Wz-Net-LNSev	18.19 420	10.57 437	41.33 460	10.19 390	7.94 423	24.29 405	15.28 431	34.15 404	43.38 438	32.90 441	43.72 448	31.94 400	22.21 409	20.81 394	22.26 408	0.47 326	0.22 301	0.00 1	0.02 125	1.22 352	0.94 333

STTStereo	12.97 367	4.88 385	26.57 430	7.54 316	5.41 354	13.43 280	6.49 304	30.53 360	26.35 319	25.14 384	31.43 350	32.00 401	14.12 322	16.01 322	14.83 353	0.29 278	0.31 341	0.67 369	1.08 416	1.21 351	1.11 347

fast-acv-ft	14.25 383	4.00 367	16.20 375	7.51 314	5.14 339	26.38 425	9.77 365	24.62 284	34.84 393	25.30 388	37.27 406	32.09 402	20.38 402	18.32 350	19.50 388	0.36 294	0.32 344	0.63 366	0.47 377	1.18 349	0.76 313

DLCB_ROB	13.35 375	3.00 338	9.12 236	9.43 363	5.68 366	21.80 390	10.12 376	29.19 342	29.92 347	27.71 408	31.45 355	32.37 403	19.50 396	19.02 359	16.73 369	0.22 250	0.04 77	0.38 347	0.06 200	0.49 252	0.85 324

SACVNet	13.38 377	4.08 368	11.41 309	11.67 417	5.79 370	17.28 353	9.39 358	32.77 388	22.29 270	28.11 411	33.35 379	32.48 404	21.86 408	19.75 370	10.28 310	1.00 391	0.48 380	0.85 388	0.29 333	1.31 359	3.08 408

MaskLacGwcNet_RVC	16.87 403	16.27 460	17.93 397	11.24 415	6.69 393	28.95 437	10.44 383	41.23 459	21.49 259	29.68 422	34.27 390	32.48 404	11.00 254	20.05 376	15.09 356	8.22 464	2.59 453	12.23 475	0.75 398	10.40 462	6.34 443

RTSC	19.64 430	9.36 425	31.06 444	10.99 409	6.24 384	28.10 431	10.14 378	37.50 437	58.34 485	31.74 433	36.70 403	32.50 406	21.03 407	36.00 464	37.24 469	1.23 404	0.44 370	0.12 257	0.31 344	1.98 381	1.69 376

RTS	30.15 476	23.12 475	96.33 521	16.71 451	11.63 456	58.66 495	24.28 472	36.80 430	62.63 493	43.79 470	46.10 454	32.56 407	43.90 479	51.29 489	40.92 478	2.38 425	0.66 401	1.06 396	0.74 396	5.11 432	4.34 426

RTSA	30.15 476	23.12 475	96.33 521	16.71 451	11.63 456	58.66 495	24.28 472	36.80 430	62.63 493	43.79 470	46.10 454	32.56 407	43.90 479	51.29 489	40.92 478	2.38 425	0.66 401	1.06 396	0.74 396	5.11 432	4.34 426

NaN_ROB	16.51 399	6.51 408	16.22 376	10.53 399	4.64 315	31.76 446	17.78 448	37.00 433	43.37 437	29.68 422	31.29 346	32.67 409	20.32 401	28.00 433	16.06 363	0.38 298	0.41 360	0.32 338	0.41 368	0.87 333	1.94 384

GASNet	17.30 409	19.38 468	30.46 443	20.66 463	9.36 441	16.06 331	9.06 352	43.89 473	40.04 420	25.35 389	23.73 251	32.90 410	15.37 351	28.91 435	17.05 370	3.04 435	0.27 333	1.88 419	0.45 375	6.73 441	1.37 361

G-Net	21.25 441	8.24 423	37.97 455	15.14 447	9.26 440	50.87 483	16.80 443	27.96 323	30.54 350	38.92 457	42.93 444	33.27 411	32.17 456	27.99 432	25.25 429	4.40 449	3.83 470	3.60 444	0.97 411	7.91 451	6.95 451

ac_64	11.10 328	1.49 137	9.88 272	8.24 339	5.45 357	19.12 371	6.46 302	24.10 280	14.34 174	22.80 360	23.87 255	33.28 412	15.54 352	18.87 357	17.26 374	0.28 276	0.12 231	0.02 134	0.02 125	0.26 133	0.63 288

SQANet	21.24 440	24.08 477	19.60 407	26.40 477	18.74 476	30.87 444	9.24 356	32.70 387	29.58 338	25.25 386	33.37 380	33.47 413	19.19 394	28.11 434	18.32 380	10.87 474	2.92 460	26.49 487	5.65 462	18.43 482	11.48 475

AnyNet_C32	23.37 454	13.28 452	40.29 458	12.36 425	11.44 455	30.39 440	29.15 483	31.36 371	44.90 446	35.36 449	48.86 462	33.61 414	34.20 459	43.15 481	41.62 483	1.27 405	1.35 428	1.18 403	2.58 441	4.77 429	6.27 442

YMNet	15.91 393	5.68 397	21.74 418	10.94 407	8.77 433	25.22 416	9.21 354	32.22 382	31.35 356	33.81 446	38.84 417	34.00 415	17.83 385	19.95 372	21.57 399	0.87 382	1.30 425	1.22 407	0.91 406	1.64 368	1.18 355

YMNet_1	15.91 393	5.68 397	21.74 418	10.94 407	8.77 433	25.22 416	9.21 354	32.22 382	31.35 356	33.81 446	38.84 417	34.00 415	17.83 385	19.95 372	21.57 399	0.87 382	1.30 425	1.22 407	0.91 406	1.64 368	1.18 355

HSM-Net_RVC	10.88 326	1.23 71	5.46 62	5.57 189	2.63 226	20.12 379	6.06 287	27.67 322	28.35 333	20.63 330	25.51 269	34.01 417	14.38 329	16.18 323	9.29 294	0.11 200	0.07 163	0.01 119	0.00 1	0.13 60	0.14 103
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
aanetorigin	19.21 428	12.59 449	53.50 475	9.67 373	7.83 420	11.85 251	13.87 417	17.05 181	34.15 386	49.18 479	48.89 464	34.05 418	30.22 448	22.86 404	28.00 450	1.01 393	0.75 409	0.67 369	0.89 402	3.07 405	4.14 424

StereoDRNet	15.30 390	4.47 375	14.35 359	10.71 401	8.69 431	25.02 414	11.03 390	39.66 449	35.62 398	29.17 417	28.81 305	34.05 418	17.80 381	18.80 356	23.77 418	0.41 312	0.30 338	0.15 278	0.14 258	1.64 368	1.42 364

GANetREF_RVC	25.41 467	29.28 481	24.63 424	25.18 474	6.04 377	30.44 441	35.39 491	47.84 480	50.60 466	36.88 453	36.04 400	34.11 420	31.23 452	37.46 468	27.96 449	8.58 465	2.66 455	16.29 478	4.95 460	14.37 476	8.32 464
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
Nwc_Net	17.98 418	4.67 378	17.79 396	14.26 439	11.65 458	25.14 415	14.88 426	40.85 455	39.83 419	21.07 340	43.24 445	34.50 421	27.64 435	26.44 425	25.03 427	3.22 437	0.18 275	2.52 432	3.18 445	1.98 381	1.51 368

PSMNet_ROB	16.90 404	5.45 393	14.16 353	13.77 433	7.25 407	27.65 430	32.74 487	43.21 469	37.88 412	24.00 369	32.97 375	34.55 422	16.69 364	17.41 340	23.96 420	0.38 298	0.22 301	0.93 392	2.05 436	1.83 376	0.96 334

PWC_ROB	18.37 421	10.55 436	25.19 426	10.21 391	6.29 387	23.75 402	4.79 244	35.93 423	48.75 456	32.56 439	44.46 451	34.68 423	24.78 423	30.99 442	25.72 435	1.38 408	0.08 183	1.57 414	0.26 321	2.18 389	3.17 415

NCC-stereo	19.75 431	6.08 399	23.96 422	15.05 444	16.17 470	18.42 365	21.45 459	43.31 471	41.00 424	24.30 373	38.12 413	34.98 424	26.92 431	35.46 458	25.65 431	4.29 446	2.07 443	3.24 441	8.90 476	2.86 400	2.86 405

Abc-Net	19.75 431	6.08 399	23.96 422	15.05 444	16.17 470	18.42 365	21.45 459	43.31 471	41.00 424	24.30 373	38.12 413	34.98 424	26.92 431	35.46 458	25.65 431	4.29 446	2.07 443	3.24 441	8.90 476	2.86 400	2.86 405
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CC-Net-ROB	22.04 447	22.91 474	28.86 434	14.05 438	8.73 432	33.79 454	15.26 430	46.84 478	36.06 401	33.72 445	32.10 361	35.47 426	24.02 417	23.57 408	27.88 447	8.95 467	2.95 461	24.94 485	3.68 449	12.41 471	4.62 430

DGSMNet	19.79 433	12.06 448	33.43 449	13.79 434	16.23 472	22.97 397	15.88 435	35.41 419	41.96 429	19.90 314	32.16 363	35.60 427	18.14 387	29.48 439	23.10 415	3.85 442	3.89 472	6.16 453	4.75 457	13.56 473	13.44 480

DISCO	16.36 397	1.88 244	16.15 374	7.78 325	4.19 291	26.92 428	10.21 380	30.31 357	44.26 442	21.35 346	33.91 389	35.80 428	22.40 410	35.65 461	33.87 457	0.18 227	0.08 183	0.04 172	0.04 162	1.71 372	0.54 273

EDNetEfficient	25.16 465	22.23 473	77.22 507	9.09 355	7.38 410	19.38 373	16.78 442	21.41 247	55.74 480	61.52 494	53.51 476	36.22 429	40.65 476	24.22 410	38.27 471	0.62 353	0.74 407	0.86 390	2.60 442	7.70 447	7.09 453

ADCMid	22.76 451	10.75 439	41.73 461	11.23 414	7.97 424	27.26 429	19.18 454	35.44 420	38.02 413	40.23 461	46.38 456	36.56 430	42.70 478	38.20 472	40.75 477	1.77 413	1.43 431	3.05 439	3.81 451	4.96 430	3.82 418

PSMNet-RUCA	24.03 458	26.83 479	40.96 459	35.46 484	34.27 489	16.24 342	9.79 366	39.82 450	31.45 358	31.49 430	41.54 436	36.82 431	26.02 427	27.92 430	15.09 356	11.51 479	2.06 442	20.58 481	8.10 474	15.83 478	8.74 466

DANet	16.85 401	8.00 422	26.04 429	14.56 443	7.25 407	20.59 382	5.37 254	26.22 305	26.02 317	32.17 437	36.00 399	37.20 432	29.77 446	30.75 441	24.62 426	1.14 401	1.34 427	2.21 426	0.51 383	3.18 409	4.07 423
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UDG	21.45 444	14.84 457	14.44 360	21.30 469	20.08 479	32.05 449	13.76 416	35.98 425	35.52 397	25.93 393	30.69 332	37.26 433	30.66 450	21.97 399	19.89 391	10.88 475	5.55 477	22.78 483	7.65 470	14.83 477	13.05 479

FAT-Stereo	16.81 400	2.97 336	17.56 390	9.80 377	6.21 380	16.12 336	13.23 413	38.18 442	39.67 418	27.00 402	39.73 424	37.55 434	31.30 453	20.39 387	21.52 398	3.44 438	2.05 441	0.81 385	1.10 417	1.89 379	5.72 437

DDUNet	22.66 449	19.69 470	14.64 361	24.11 473	22.38 483	24.84 409	17.71 447	30.36 358	30.32 349	29.02 415	37.31 407	37.63 435	24.66 422	24.67 413	17.08 371	18.42 485	7.92 483	26.43 486	11.81 482	17.23 480	16.95 484

XQC	24.10 459	16.76 461	50.68 472	21.37 470	11.01 451	35.24 458	18.84 452	37.28 436	55.11 477	31.64 432	30.06 327	37.71 436	30.31 449	37.17 467	39.66 474	4.20 445	0.41 360	2.76 436	1.89 434	11.46 470	8.42 465

RYNet	18.92 425	4.69 379	16.88 383	10.99 409	15.84 469	46.72 477	16.57 441	37.84 438	48.03 452	26.92 401	26.48 282	37.84 437	24.92 424	19.80 371	31.04 455	0.25 269	0.25 326	0.62 365	0.03 143	6.34 440	6.39 444

pmcnn	14.59 384	3.68 357	19.78 410	6.83 283	4.51 310	21.27 387	14.67 423	27.37 318	30.54 350	27.09 405	40.19 426	38.71 438	18.53 391	17.70 343	19.27 385	0.84 380	0.09 194	0.00 1	0.00 1	0.48 243	0.31 213

SHD	21.32 442	10.03 431	30.16 441	14.30 440	8.68 430	24.15 403	8.93 348	40.82 454	61.17 489	35.79 451	44.15 450	38.73 439	30.20 447	33.88 449	31.09 456	2.00 418	0.81 412	1.17 401	1.55 427	4.08 423	4.78 431

ccnet	24.02 457	16.16 459	21.70 417	11.83 421	17.75 474	37.87 465	16.18 437	45.46 477	31.93 366	36.99 455	46.46 459	38.76 440	29.52 445	37.55 469	40.93 480	9.20 468	6.29 478	9.63 470	7.71 472	11.19 466	7.21 456

Wz-Net-SNSev	22.67 450	16.94 462	45.69 467	13.85 436	8.52 429	28.89 435	27.06 478	39.39 448	55.04 476	31.77 434	53.23 473	39.18 441	23.41 414	26.40 423	36.25 463	0.78 370	0.21 292	1.21 405	0.90 403	3.03 404	1.62 372

ADCPNet	21.93 446	9.38 426	57.92 483	11.76 419	6.88 399	36.03 460	18.44 450	32.80 389	35.93 399	32.91 442	43.80 449	39.21 442	26.99 433	31.14 443	36.94 467	2.05 419	2.67 456	2.30 428	3.45 448	4.22 425	3.82 418

RP	17.58 412	4.92 386	15.27 367	15.44 449	11.95 460	21.05 385	11.75 403	27.64 321	45.09 447	22.99 362	42.05 439	39.39 443	27.74 436	25.54 419	22.33 410	5.45 453	0.59 395	4.33 445	1.62 429	3.53 417	2.86 405

RGC	19.90 434	13.26 451	20.24 414	18.19 457	14.06 467	21.21 386	14.33 420	34.97 413	43.60 440	27.73 409	41.49 435	39.76 444	27.98 437	34.52 453	21.37 397	3.66 441	0.54 390	8.67 467	4.16 454	4.19 424	4.02 421

stereogan	18.62 423	3.07 340	16.31 379	13.04 428	9.99 443	35.74 459	9.09 353	38.17 441	45.27 448	24.39 378	41.24 431	39.93 445	25.46 426	31.29 444	24.33 425	1.80 415	0.91 419	2.71 435	0.75 398	5.15 434	3.70 416

MFN_U_SF_DS_RVC	23.92 456	13.60 453	30.09 440	25.46 475	10.02 444	38.51 468	20.40 456	35.77 422	43.76 441	42.15 465	47.10 460	39.99 446	28.20 440	35.96 462	27.06 438	3.64 440	3.85 471	6.66 458	16.30 487	4.97 431	4.98 434

GANet	16.92 405	4.32 373	12.46 322	10.84 406	4.24 293	23.04 399	15.36 433	39.91 451	34.47 389	32.42 438	45.10 452	40.04 447	27.54 434	23.61 409	20.20 394	1.02 394	0.08 183	0.67 369	0.22 294	1.87 378	0.97 335

DPSNet	24.40 461	6.97 417	33.14 447	11.16 413	6.54 389	53.33 486	43.32 496	51.28 486	59.37 487	30.89 427	39.36 420	40.35 448	34.30 460	32.57 447	25.09 428	4.65 451	1.62 435	0.37 345	0.66 393	8.51 456	4.44 428

Wz-Net-MNSev	18.98 426	6.53 409	33.16 448	10.15 389	7.26 409	38.37 467	16.45 439	34.19 406	43.20 436	30.65 426	40.76 428	40.51 449	19.24 395	27.56 428	28.06 451	0.81 376	0.26 328	0.05 179	0.10 235	1.45 364	0.84 321

test_sample8	17.19 407	4.86 382	17.49 386	5.97 220	2.94 241	17.57 359	8.30 341	31.87 374	18.55 229	33.54 444	26.00 272	40.64 450	32.90 457	20.07 377	20.17 392	6.44 459	36.07 496	6.62 455	7.44 467	3.20 411	3.11 410

WZ-Net	25.17 466	12.95 450	63.02 488	15.13 446	10.42 448	38.51 468	27.42 480	40.46 453	54.17 471	28.32 413	52.95 472	40.81 451	28.36 441	37.07 466	41.35 482	1.21 403	0.21 292	0.73 373	0.94 409	5.42 437	3.87 420

HSM	11.33 330	1.80 237	7.04 130	6.13 237	3.99 286	16.16 337	6.92 319	29.69 348	19.39 235	22.95 361	26.05 277	41.08 452	15.79 355	20.25 383	8.89 290	0.02 118	0.03 67	0.01 119	0.00 1	0.15 71	0.34 220

edge stereo	18.75 424	5.12 387	17.66 392	10.77 405	7.84 421	22.41 394	11.03 390	35.23 417	42.07 431	34.62 448	42.74 441	41.28 453	35.50 461	25.14 417	24.17 422	2.42 427	2.42 452	6.35 454	1.45 426	2.89 402	3.80 417

XPNet_ROB	17.33 411	4.84 380	15.44 368	11.15 412	6.64 390	20.88 383	16.10 436	36.26 426	39.54 417	31.80 435	41.32 432	41.30 454	23.91 415	24.67 413	27.40 440	1.07 398	0.74 407	0.79 378	0.25 317	1.10 345	1.31 358

AF-Net	18.38 422	5.60 396	14.21 355	15.95 450	10.78 449	22.26 392	10.45 384	35.39 418	50.22 465	24.71 379	37.77 409	41.55 455	29.24 444	29.11 436	26.67 436	4.35 448	0.06 141	4.56 447	0.90 403	2.42 390	1.38 362

ADCS	26.20 469	13.71 454	46.90 469	14.51 442	10.34 446	30.46 442	22.72 466	42.81 467	57.61 484	42.58 466	49.37 466	41.91 456	40.43 474	41.90 480	44.58 488	2.37 424	2.19 447	2.37 430	3.29 447	7.32 445	6.52 446

NCCL2	17.23 408	6.37 407	14.30 358	23.45 472	7.18 406	24.16 404	17.05 444	34.39 409	25.88 311	31.55 431	38.01 411	42.09 457	26.81 430	20.94 395	22.69 414	0.45 320	0.23 307	2.63 433	1.80 431	2.02 385	2.57 399

psmorigin	20.95 437	10.24 434	35.84 450	9.75 375	7.05 403	24.59 407	10.11 375	32.85 390	32.17 370	43.09 467	54.57 479	42.79 458	36.62 464	35.99 463	27.41 441	1.58 410	2.72 457	0.79 378	1.05 414	3.26 414	6.50 445

LSM	29.98 475	19.52 469	55.11 480	19.06 460	53.75 501	32.57 450	23.17 469	42.61 464	48.57 455	45.97 475	55.04 481	42.93 459	36.02 462	35.63 460	27.03 437	2.33 422	9.19 484	4.87 448	7.71 472	10.65 464	27.91 494

FBW_ROB	21.00 439	10.23 433	22.72 420	13.71 432	6.77 395	30.49 443	16.46 440	44.58 474	43.57 439	44.25 472	39.59 422	43.27 460	26.12 428	33.96 451	21.80 403	2.58 430	1.84 439	7.14 465	2.78 443	4.00 422	4.06 422

WCMA_ROB	20.02 436	4.30 372	19.72 409	9.47 368	7.00 402	32.71 452	13.99 418	31.97 376	32.48 374	41.51 464	52.00 471	44.09 461	36.14 463	32.43 446	24.29 424	6.19 457	2.79 458	1.09 398	1.10 417	3.95 421	3.13 413

DispFullNet	30.27 478	31.74 483	58.63 485	30.13 482	28.18 487	31.79 447	8.94 349	37.16 434	54.68 472	32.60 440	37.99 410	44.62 462	28.80 443	41.55 479	27.93 448	11.94 481	3.46 465	35.53 491	12.34 483	30.08 490	17.26 485

SANet	20.96 438	6.60 410	29.81 438	8.83 348	3.19 249	31.27 445	20.56 457	41.86 461	56.09 481	39.30 460	43.62 446	44.95 463	31.93 455	27.83 429	23.67 417	0.94 386	0.52 388	0.99 395	0.42 370	4.72 428	2.03 387

CSAN	21.34 443	9.45 427	23.34 421	20.99 466	4.95 324	32.57 450	34.26 488	38.83 446	49.95 462	36.97 454	39.72 423	44.97 464	31.73 454	26.05 420	23.94 419	1.52 409	0.47 378	0.85 388	1.43 425	2.73 397	2.14 392

EDNetEfficientorigin	28.98 473	35.45 487	99.82 531	9.43 363	5.65 364	24.97 412	14.79 424	26.06 302	54.82 474	60.87 490	57.59 483	45.42 465	50.27 487	26.11 421	43.62 485	0.30 279	0.37 355	1.61 415	2.35 439	10.17 460	9.99 472

Wz-Net-TNSev	25.12 464	20.16 471	57.98 484	9.56 370	7.42 412	42.73 474	22.27 462	35.14 415	53.46 469	35.97 452	42.74 441	45.83 466	39.87 473	36.56 465	34.73 460	1.82 416	1.51 433	0.76 375	1.34 424	5.84 439	6.80 448

coex-ft	30.77 479	38.58 490	93.29 520	9.44 366	5.62 362	34.95 457	25.30 475	30.83 363	59.36 486	73.23 507	58.53 484	45.92 467	47.29 483	29.44 438	45.30 489	1.37 406	1.65 437	0.95 393	0.96 410	8.35 455	4.96 433

MSMD_ROB	22.90 452	9.64 430	14.76 364	17.46 455	9.88 442	34.94 456	18.83 451	33.67 400	37.47 407	40.97 463	59.80 486	45.93 468	38.34 469	31.74 445	23.24 416	6.22 458	3.58 467	8.78 468	11.03 481	6.76 443	5.06 435

PDISCO_ROB	24.45 463	9.24 424	29.28 437	28.68 481	19.96 478	37.14 462	15.33 432	45.04 476	54.69 473	29.24 418	42.67 440	46.07 469	28.17 439	35.35 455	30.30 454	9.92 471	2.13 445	6.90 459	3.20 446	8.74 457	6.87 450

ETE_ROB	17.67 414	9.48 428	17.66 392	13.60 431	4.57 311	23.03 398	21.09 458	32.49 385	35.24 395	30.49 425	38.06 412	46.18 470	24.49 418	26.40 423	24.21 423	0.46 325	0.24 318	1.14 400	0.84 401	1.52 365	2.13 389

otaku	33.18 481	35.99 488	52.93 473	40.01 487	21.41 480	55.08 487	17.25 445	43.30 470	61.58 490	39.25 459	49.16 465	46.61 471	28.49 442	39.77 476	28.76 452	18.56 486	7.00 482	31.82 489	9.61 478	21.53 485	15.48 482

PASM	28.19 472	17.35 463	48.18 471	22.49 471	22.20 482	25.92 420	25.84 476	34.35 408	49.45 458	35.37 450	39.48 421	46.72 472	33.36 458	34.28 452	36.77 466	11.73 480	14.94 488	17.43 480	22.18 489	13.45 472	12.32 478

AnyNet_C01	29.76 474	25.78 478	75.37 505	17.03 453	11.34 453	49.00 481	27.12 479	37.99 439	40.05 421	40.73 462	65.13 496	46.98 473	38.86 471	46.63 483	48.19 493	2.14 420	2.13 445	2.13 423	2.56 440	8.14 453	7.98 462

Ntro	34.97 486	37.63 489	54.53 478	43.26 491	22.45 484	57.73 493	21.97 461	47.14 479	64.21 496	39.12 458	48.86 462	47.93 474	36.94 465	40.66 477	29.83 453	17.16 484	6.51 479	32.70 490	10.17 479	24.06 486	16.48 483

LE_ROB	22.93 453	3.07 340	14.02 350	7.70 321	2.86 234	31.99 448	17.35 446	28.10 326	67.19 501	70.51 503	55.61 482	49.07 475	47.62 484	24.76 416	36.49 464	0.35 292	0.20 285	0.27 321	0.55 387	0.48 243	0.44 252

anonymity	52.32 495	58.23 499	63.91 489	41.12 489	59.25 505	53.27 485	41.04 494	55.69 494	40.20 422	54.85 485	49.49 467	49.13 476	55.48 493	59.07 496	49.65 497	55.86 502	50.03 508	51.00 496	51.08 501	51.71 497	56.36 503

FC-DCNN	24.37 460	10.99 443	19.02 402	18.44 458	9.16 438	36.98 461	23.07 468	40.44 452	43.05 435	46.25 476	53.58 477	50.44 477	37.86 466	35.45 457	27.57 443	6.87 463	3.37 463	6.01 451	4.88 458	7.86 450	6.05 439

FC-DCNN v2	24.44 462	10.97 442	18.53 400	18.49 459	9.18 439	37.41 463	23.03 467	40.91 456	43.02 434	46.46 477	54.06 478	50.67 478	38.26 468	35.41 456	27.52 442	6.85 462	3.38 464	6.03 452	4.89 459	7.82 449	5.94 438

FCDSN-DC	25.59 468	14.91 458	18.83 401	28.55 480	15.68 468	39.29 471	18.16 449	42.83 468	41.69 427	44.43 473	51.94 470	50.82 479	39.22 472	34.59 454	27.29 439	6.05 455	3.63 468	7.01 462	6.41 463	10.35 461	10.17 473
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LALA_ROB	19.19 427	7.15 418	15.93 373	12.96 427	5.30 350	28.30 432	23.21 470	42.51 463	36.69 405	33.45 443	40.81 429	50.96 480	24.53 419	27.92 430	25.66 433	0.60 347	0.44 370	2.04 421	1.22 421	2.54 394	1.47 367

SGM_RVC	19.52 429	2.12 288	6.79 117	6.59 264	1.33 142	38.20 466	15.74 434	38.13 440	34.07 384	45.71 474	41.91 438	51.41 481	38.10 467	38.77 474	27.80 445	0.61 350	0.36 353	0.51 357	0.33 352	1.03 341	0.90 329
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PVD	33.19 482	18.59 465	37.64 454	26.09 476	16.99 473	33.25 453	42.25 495	51.42 487	66.03 499	52.65 484	64.31 494	51.93 482	55.13 492	51.61 491	40.40 476	4.00 444	3.51 466	9.53 469	4.26 455	10.62 463	23.56 489

SAMSARA	34.43 485	18.53 464	31.91 445	55.34 496	35.34 490	75.99 514	94.71 524	47.97 481	50.84 467	37.47 456	36.99 405	53.12 483	38.55 470	39.56 475	38.65 472	3.59 439	5.40 476	2.22 427	3.72 450	9.43 459	9.29 471

MFN_U_SF_RVC	28.16 471	14.14 456	53.23 474	21.11 467	7.91 422	39.97 472	13.13 412	51.65 488	46.34 450	47.41 478	53.38 474	55.32 484	40.53 475	38.47 473	39.74 475	5.67 454	4.46 473	6.98 461	8.73 475	7.47 446	7.44 458

ACVNet-4b	36.40 488	52.20 495	56.11 481	42.45 490	21.78 481	48.56 480	14.37 421	49.50 484	60.15 488	43.17 468	46.38 456	55.62 485	24.56 420	38.15 471	21.97 404	25.13 491	3.66 469	46.93 494	33.56 494	25.97 487	17.74 486

MSC_U_SF_DS_RVC	37.16 489	34.69 485	53.68 476	37.47 486	12.55 463	56.80 491	22.63 465	52.02 489	63.29 495	66.20 499	63.82 491	58.12 486	53.73 491	51.21 488	46.48 490	8.79 466	5.31 475	14.69 477	15.22 486	17.27 481	9.21 470

MeshStereo	22.27 448	6.87 414	11.15 303	7.69 320	4.87 320	37.70 464	13.06 411	41.64 460	36.95 406	50.92 482	53.41 475	58.12 486	41.93 477	37.73 470	27.62 444	2.52 429	2.37 449	2.99 437	2.07 437	3.09 406	2.60 400
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
ELAS_RVC	33.79 484	19.15 467	35.97 451	21.28 468	13.79 466	52.58 484	36.11 492	48.96 483	55.66 479	61.47 493	62.91 488	58.35 488	53.55 490	53.37 494	42.23 484	11.25 478	6.64 481	10.32 472	7.05 465	13.56 473	11.58 476
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	33.68 483	18.95 466	36.71 452	20.64 462	13.61 464	56.43 488	35.14 490	50.03 485	49.90 459	60.58 489	63.83 492	58.64 489	53.36 489	50.73 487	44.44 487	11.03 476	6.58 480	10.02 471	7.43 466	13.58 475	11.94 477
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPS-STEREO	55.62 499	59.14 500	64.16 490	45.05 493	53.84 502	59.88 498	44.00 497	59.53 497	49.94 461	62.33 495	61.09 487	59.80 490	56.82 497	60.06 497	57.85 501	58.41 505	48.34 504	51.07 497	49.21 499	55.41 501	56.48 504
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	51.25 494	62.74 503	64.52 492	60.13 497	39.00 494	58.72 497	30.83 484	57.31 496	79.18 513	50.24 480	65.35 498	60.13 491	44.25 481	49.47 485	41.16 481	46.52 499	46.06 502	52.72 498	31.78 492	52.33 499	32.47 495

SGM+DAISY	54.67 498	56.61 496	62.73 487	40.21 488	53.22 499	61.95 500	48.59 498	55.05 492	44.62 445	61.03 492	63.68 490	60.46 492	55.62 495	60.68 498	55.34 500	56.34 504	48.56 505	50.16 495	49.63 500	52.25 498	56.76 505

MADNet+	53.31 496	68.61 504	98.75 528	67.03 501	37.58 492	79.83 520	81.74 520	60.38 498	61.61 491	51.43 483	54.92 480	61.11 493	59.29 498	69.66 505	76.71 520	23.88 489	24.03 492	17.08 479	12.35 484	32.47 491	27.69 493

SGM-ForestM	23.72 455	2.44 309	9.13 238	7.43 309	2.25 202	44.80 476	19.11 453	44.90 475	49.97 463	50.74 481	51.18 469	62.06 494	45.83 482	44.96 482	33.88 458	1.00 391	0.84 414	0.78 376	0.62 392	1.29 356	1.11 347

ACVNet_1	41.30 491	49.46 493	64.91 493	44.67 492	25.07 485	49.43 482	25.23 474	55.33 493	65.87 498	59.72 487	59.33 485	63.43 495	48.79 486	49.63 486	37.09 468	19.05 487	9.82 485	38.29 492	13.97 485	28.67 488	18.23 488

MFMNet_re	72.05 509	79.64 515	64.23 491	52.73 495	84.71 520	77.93 516	68.35 509	63.96 500	66.93 500	61.00 491	71.29 504	63.84 496	68.91 502	72.42 512	61.11 505	82.03 520	74.22 521	80.34 511	74.44 512	83.62 521	89.34 523

MANE	31.97 480	10.75 439	17.71 395	20.94 465	13.77 465	47.80 479	26.85 477	53.00 491	55.20 478	59.29 486	64.30 493	64.93 497	56.31 496	51.83 492	38.69 473	9.61 470	4.72 474	6.91 460	19.93 488	9.20 458	7.64 460

TCMNet-wrong-test	76.74 517	91.47 524	89.31 516	97.64 526	97.35 526	94.87 523	92.51 523	69.78 508	65.29 497	63.44 498	71.10 503	65.66 498	51.44 488	85.29 522	74.70 517	56.06 503	20.22 489	83.11 519	82.39 517	95.02 527	88.18 522

NVStereoNet_ROB	41.93 493	32.40 484	44.55 465	36.60 485	27.78 486	34.52 455	32.38 486	48.84 482	57.18 482	69.34 502	75.62 508	66.07 499	64.86 500	47.34 484	60.78 504	15.72 483	23.99 491	23.40 484	32.06 493	21.34 484	23.86 490
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
BEATNet-Init1	35.08 487	20.64 472	54.70 479	27.43 478	12.00 461	58.29 494	31.01 485	52.58 490	57.49 483	60.36 488	62.98 489	69.98 500	55.54 494	53.00 493	44.40 486	4.61 450	2.84 459	7.05 463	6.89 464	10.97 465	8.94 468

IMH-64-1	59.25 501	58.09 497	67.69 497	66.06 498	50.51 497	56.45 489	49.45 500	68.83 504	67.75 502	67.58 500	80.37 512	70.15 501	74.28 508	72.16 510	48.94 495	42.00 496	42.87 499	65.57 500	47.02 496	51.52 495	37.76 498

IMH-64	59.25 501	58.09 497	67.69 497	66.06 498	50.51 497	56.45 489	49.45 500	68.83 504	67.75 502	67.58 500	80.37 512	70.15 501	74.28 508	72.16 510	48.94 495	42.00 496	42.87 499	65.57 500	47.02 496	51.52 495	37.76 498

IMH	62.95 503	60.33 501	67.78 499	69.51 502	53.65 500	65.09 503	54.21 502	72.00 512	73.28 507	72.49 505	81.93 514	72.96 503	79.81 512	76.65 516	51.41 498	43.57 498	49.82 507	67.81 502	51.14 502	54.83 500	40.67 500

ACVNet_2	57.39 500	61.72 502	72.56 502	66.35 500	38.29 493	61.93 499	48.64 499	71.64 511	81.91 516	79.28 515	88.72 523	76.25 504	72.87 506	54.33 495	46.74 492	37.13 494	23.36 490	54.52 499	37.80 495	46.22 494	27.59 492

ktn	72.58 512	80.06 518	69.96 500	79.14 511	69.86 516	75.40 512	70.43 514	69.01 506	76.90 510	72.88 506	77.46 509	77.43 505	77.41 511	72.78 513	55.00 499	79.09 514	65.99 516	80.09 510	68.29 506	71.46 512	62.98 509

PWCK	65.90 505	88.63 522	79.40 509	80.32 514	29.96 488	63.85 502	39.45 493	72.07 513	71.26 505	78.74 514	68.99 501	77.82 506	61.77 499	82.81 520	62.64 508	80.17 516	39.88 498	81.90 514	47.37 498	73.54 515	37.51 497

JetBlue	54.08 497	45.10 492	74.15 503	51.17 494	47.68 496	75.66 513	60.97 505	63.63 499	62.09 492	63.32 497	64.88 495	78.86 507	68.17 501	68.15 503	75.09 519	36.86 493	24.88 493	29.01 488	29.12 491	28.71 489	34.13 496

WAO-6	70.64 506	73.02 508	66.25 494	79.92 513	61.74 509	68.74 505	59.08 504	75.27 516	87.02 520	74.72 508	79.40 511	79.19 508	84.60 518	67.70 502	60.53 503	67.85 508	48.88 506	81.48 512	73.29 510	65.57 503	58.60 506

WAO-7	72.21 511	78.21 511	54.04 477	79.33 512	69.31 515	70.20 506	72.09 515	77.85 520	84.90 519	77.35 511	86.03 518	79.37 509	79.88 513	65.32 499	65.33 510	62.33 507	69.70 519	70.51 503	73.21 509	67.23 504	62.02 508

notaker	72.18 510	79.78 516	78.84 508	78.75 510	68.52 513	63.26 501	61.68 506	69.22 507	75.95 508	77.58 512	78.85 510	79.69 510	84.79 519	77.39 517	58.43 502	69.68 511	60.79 515	77.46 507	68.48 507	69.62 507	64.92 512

DPSimNet_ROB	74.29 515	83.27 520	59.30 486	77.19 507	65.13 510	75.14 510	74.95 516	73.99 515	76.94 511	81.99 516	75.48 507	80.18 511	71.76 504	67.39 501	84.00 522	81.87 519	51.14 509	79.99 509	76.70 515	70.17 508	79.21 520

TorneroNet-64	65.66 504	70.70 506	71.20 501	76.52 506	59.70 507	66.78 504	58.05 503	67.53 503	80.00 514	62.67 496	67.40 499	83.09 512	69.42 503	67.34 500	62.05 507	48.31 501	44.07 501	72.93 504	63.88 505	68.05 505	53.58 502

JetRed	79.55 521	79.88 517	91.52 519	71.05 503	75.80 519	91.66 522	80.11 519	79.14 521	80.44 515	84.35 521	84.23 517	83.38 513	72.48 505	79.43 518	85.44 523	69.33 510	81.58 522	73.66 505	72.56 508	82.35 519	72.60 518

LVE	71.50 508	72.46 507	83.91 513	75.21 505	55.29 504	74.81 508	62.76 507	77.22 517	83.77 518	82.09 517	87.11 522	83.38 513	82.41 517	75.93 514	64.49 509	48.28 500	57.24 514	74.61 506	62.53 504	65.49 502	61.01 507

TorneroNet	71.21 507	73.44 509	75.82 506	80.82 515	65.65 511	70.53 507	64.39 508	71.42 510	75.97 509	71.47 504	73.68 506	84.17 515	74.00 507	69.85 506	69.09 511	59.37 506	48.19 503	79.67 508	73.51 511	74.93 516	68.26 515

UNDER WATER-64	73.11 513	74.48 510	87.70 514	74.03 504	55.20 503	78.24 517	75.71 517	65.33 501	67.91 504	75.60 510	69.32 502	84.41 516	76.93 510	68.43 504	72.45 514	81.18 518	56.77 513	82.46 515	80.34 516	68.22 506	67.48 514

HanzoNet	77.61 520	81.11 519	82.83 510	77.82 509	69.15 514	75.25 511	69.06 513	73.49 514	77.84 512	82.19 518	82.80 515	85.42 517	86.67 522	85.99 523	73.64 516	85.24 524	68.38 518	81.71 513	75.47 514	71.98 513	66.24 513

WAO-8	76.87 518	78.41 512	66.45 495	86.81 518	72.47 517	79.27 518	68.59 511	77.75 518	89.01 522	83.09 519	86.98 519	85.87 518	84.97 520	72.12 508	69.11 512	74.93 512	55.23 511	87.79 523	83.50 518	70.47 509	64.56 510

Venus	76.87 518	78.41 512	66.45 495	86.81 518	72.47 517	79.27 518	68.59 511	77.75 518	89.01 522	83.09 519	86.98 519	85.87 518	84.97 520	72.12 508	69.11 512	74.93 512	55.23 511	87.79 523	83.50 518	70.48 510	64.56 510

UNDER WATER	75.92 516	79.25 514	87.75 515	84.39 516	66.43 512	77.08 515	77.22 518	66.90 502	72.16 506	75.32 509	71.56 505	85.89 520	82.15 516	70.11 507	74.99 518	79.34 515	53.61 510	86.40 520	84.53 520	71.29 511	72.11 517

LRCNet_RVC	73.59 514	69.80 505	74.41 504	77.63 508	60.56 508	40.33 473	15.08 429	71.04 509	48.36 454	88.07 523	94.62 525	90.11 521	81.83 515	80.58 519	61.26 506	97.12 528	72.30 520	96.65 527	97.58 528	77.13 517	77.30 519

KSHMR	88.54 523	93.03 525	83.31 512	95.54 524	91.74 524	82.37 521	83.41 521	84.43 523	81.99 517	87.89 522	84.05 516	91.94 522	81.33 514	76.34 515	81.76 521	96.44 527	96.14 527	96.69 528	97.12 527	92.52 526	92.67 527

Dean	80.72 522	85.82 521	83.27 511	84.91 517	59.53 506	75.11 509	68.39 510	81.59 522	88.05 521	92.41 524	86.98 519	92.41 523	93.02 524	83.11 521	73.31 515	68.01 509	66.13 517	94.82 526	84.66 521	83.28 520	69.50 516

MADNet++	94.16 528	94.02 526	90.25 517	96.28 525	96.84 525	97.17 525	90.16 522	94.71 527	91.69 524	97.07 528	93.71 524	94.62 524	92.63 523	96.15 527	95.18 527	95.42 525	95.89 526	92.80 525	92.23 526	92.10 525	94.30 529

xxxxx1	91.92 525	95.33 527	98.45 525	87.29 520	89.24 521	98.50 526	98.17 528	92.95 524	93.21 525	93.55 525	95.36 526	96.99 525	96.28 525	94.65 524	94.94 524	83.26 521	84.17 523	82.90 516	88.32 523	85.49 522	89.37 524

tt_ll	91.92 525	95.33 527	98.45 525	87.29 520	89.24 521	98.50 526	98.17 528	92.95 524	93.21 525	93.55 525	95.36 526	96.99 525	96.28 525	94.65 524	94.94 524	83.26 521	84.17 523	82.90 516	88.32 523	85.49 522	89.37 524

ff	91.92 525	95.33 527	98.45 525	87.29 520	89.24 521	98.50 526	98.17 528	92.95 524	93.21 525	93.55 525	95.36 526	96.99 525	96.28 525	94.65 524	94.94 524	83.26 521	84.17 523	82.90 516	88.32 523	85.49 522	89.37 524

test_example2	99.68 533	99.99 533	99.99 533	100.00 532	99.99 531	99.86 532	99.99 532	98.29 529	100.00 532	100.00 534	100.00 532	98.15 528	98.39 528	99.98 532	99.98 532	100.00 531	99.99 532	99.40 530	99.53 531	100.00 532	100.00 533

PML	99.19 529	100.00 536	98.08 524	99.28 529	99.53 529	100.00 533	99.73 531	98.24 528	99.44 529	100.00 534	99.57 530	98.76 529	99.84 530	100.00 535	98.88 530	100.00 531	99.54 528	100.00 532	99.50 530	99.90 531	93.55 528

MEDIAN_ROB	99.19 529	99.84 531	99.62 530	98.49 527	98.51 528	98.58 529	97.81 527	98.80 530	98.56 528	99.36 531	99.49 529	99.56 530	99.06 529	98.35 528	98.31 529	99.99 530	99.63 529	100.00 532	100.00 533	99.81 530	99.95 531

ccccc		98.19 530		100.00 532	100.00 532	99.32 531		99.79 532		99.63 533		99.69 531		99.95 531		100.00 531	100.00 533	99.97 531	99.90 532	100.00 532

Anonymous_1	99.65 532	99.95 532	99.93 532	99.80 531	99.60 530	100.00 533	100.00 533	99.82 533	99.98 530	99.62 532	99.94 531	99.75 532	100.00 532	99.66 530	99.88 531	98.45 529	99.84 530	98.73 529	99.26 529	99.41 529	99.36 530

DPSMNet_ROB	99.95 535	100.00 536	100.00 534	100.00 532	100.00 532	100.00 533	100.00 533	100.00 534	100.00 532	99.15 530	100.00 532	99.96 533	100.00 532	99.99 533	99.99 533	100.00 531	100.00 533	100.00 532	100.00 533	100.00 532	100.00 533

DGTPSM_ROB	99.95 535	100.00 536	100.00 534	100.00 532	100.00 532	100.00 533	100.00 533	100.00 534	100.00 532	99.14 529	100.00 532	99.96 533	100.00 532	99.99 533	99.99 533	100.00 531	100.00 533	100.00 532	100.00 533	100.00 532	100.00 533

HaxPig	99.40 531	99.99 533	97.38 523	100.00 532	100.00 532	96.91 524	97.35 525	99.59 531	99.99 531	100.00 534	100.00 532	99.99 535	99.99 531	99.04 529	97.77 528	100.00 531	100.00 533	100.00 532	100.00 533	100.00 532	99.99 532

tt	89.96 524	1.02 32	100.00 534	99.40 530	100.00 532	100.00 533	100.00 533	100.00 534	100.00 532	78.36 513	67.94 500	99.99 535	100.00 532	100.00 535	100.00 535	95.81 526	99.93 531	87.43 521	86.39 522	95.11 528	87.89 521

Selective-RAFT-Error	100.00 537	100.00 536	100.00 534	100.00 532	100.00 532	100.00 533	100.00 533	100.00 534	100.00 532	100.00 534	100.00 532	100.00 537	100.00 532	100.00 535	100.00 535	100.00 531	100.00 533	100.00 532	100.00 533	100.00 532	100.00 533

CasAABBNet	100.00 537	100.00 536	100.00 534	100.00 532	100.00 532	100.00 533	100.00 533	100.00 534	100.00 532	100.00 534	100.00 532	100.00 537	100.00 532	100.00 535	100.00 535	100.00 531	100.00 533	100.00 532	100.00 533	100.00 532	100.00 533

LSM0	100.00 537	100.00 536	100.00 534	100.00 532	100.00 532	100.00 533	100.00 533	100.00 534	100.00 532	100.00 534	100.00 532	100.00 537	100.00 532	100.00 535	100.00 535	100.00 531	100.00 533	100.00 532	100.00 533	100.00 532	100.00 533

DPSM_ROB	100.00 537	100.00 536	100.00 534	100.00 532	100.00 532	100.00 533	100.00 533	100.00 534	100.00 532	100.00 534	100.00 532	100.00 537	100.00 532	100.00 535	100.00 535	100.00 531	100.00 533	100.00 532	100.00 533	100.00 532	100.00 533

DPSM	100.00 537	100.00 536	100.00 534	100.00 532	100.00 532	100.00 533	100.00 533	100.00 534	100.00 532	100.00 534	100.00 532	100.00 537	100.00 532	100.00 535	100.00 535	100.00 531	100.00 533	100.00 532	100.00 533	100.00 532	100.00 533

AVERAGE_ROB	99.80 534	99.99 533	99.40 529	100.00 532	100.00 532	98.99 530	97.72 526	100.00 534	100.00 532	100.00 534	100.00 532	100.00 537	100.00 532	100.00 535	100.00 535	100.00 531	100.00 533	100.00 532	100.00 533	100.00 532	100.00 533

ASD4		90.49 523

Low-res two-view benchmark