Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

StereoAnything_RVC	0.35 78	1.25 465	1.82 211	0.20 3	0.12 4	0.26 6	0.15 6	0.43 30	0.37 27	0.14 1	0.10 1	0.11 1	0.19 38	0.46 138	0.14 1	0.11 186	0.09 148	0.08 8	0.05 1	0.76 478	0.18 251

SGD-Stereo	0.22 4	0.28 86	0.77 10	0.22 8	0.11 1	0.40 49	0.16 14	0.31 3	0.36 22	0.19 14	0.19 11	0.17 7	0.17 14	0.37 80	0.16 2	0.10 124	0.06 2	0.08 8	0.07 21	0.10 20	0.07 5

FoundationStereo	0.20 1	0.30 106	0.81 12	0.21 5	0.22 193	0.21 2	0.16 14	0.25 1	0.38 31	0.15 2	0.11 2	0.18 10	0.17 14	0.23 2	0.16 2	0.09 40	0.13 278	0.08 8	0.06 9	0.07 1	0.07 5

castereo++	0.28 20	0.43 195	0.93 20	0.28 104	0.17 84	0.53 141	0.21 68	0.55 105	0.45 92	0.17 6	0.26 39	0.32 106	0.17 14	0.33 53	0.16 2	0.09 40	0.08 80	0.09 46	0.29 411	0.13 75	0.06 1

DEFOM-Stereo	0.22 4	0.22 25	0.91 17	0.23 10	0.13 13	0.49 100	0.18 26	0.30 2	0.28 1	0.19 14	0.17 6	0.14 2	0.14 2	0.41 100	0.16 2	0.08 10	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.09 13	0.09 29

U	3.37 512	0.17 1	0.91 17	0.26 63	13.79 526	19.19 530	0.15 6	0.41 21	0.31 3	0.17 6	0.18 8	0.27 76	0.15 7	0.21 1	0.16 2	0.09 40	0.06 2	17.88 531	12.81 528	0.10 20	0.08 18

IGEV-Stereo+	0.29 29	0.29 95	0.86 14	0.25 35	0.34 344	0.30 13	0.14 4	0.32 4	0.53 167	0.18 10	0.12 3	0.18 10	0.19 38	0.49 164	0.17 7	0.09 40	0.08 80	0.08 8	0.20 366	0.46 447	0.59 469

SCV_C0	0.33 59	0.43 195	1.42 85	0.25 35	0.16 58	0.35 33	0.20 50	0.68 174	0.44 77	0.24 43	0.27 43	0.29 92	0.20 46	0.58 198	0.18 8	0.09 40	0.08 80	0.08 8	0.30 420	0.26 323	0.17 231

HUF	0.59 319	0.65 300	2.46 382	0.45 389	0.77 475	0.34 28	0.24 148	0.46 39	0.39 41	0.31 86	0.28 47	0.25 54	0.19 38	0.67 231	0.18 8	0.12 237	2.03 516	0.08 8	0.06 9	0.31 361	1.59 512

CAS++	0.31 47	0.33 126	1.43 86	0.25 35	0.17 84	0.31 17	0.20 50	0.78 257	0.41 55	0.30 82	0.30 63	0.21 22	0.16 8	0.33 53	0.18 8	0.15 325	0.12 259	0.13 269	0.10 105	0.15 113	0.11 69
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AEACV	0.33 59	0.24 40	1.44 88	0.28 104	0.35 356	0.47 85	0.21 68	0.43 30	0.28 1	0.26 66	0.25 32	0.22 24	0.38 222	0.30 31	0.18 8	0.09 40	0.35 452	0.09 46	0.36 450	0.23 277	0.25 349

Selective-IGEV	0.29 29	0.23 32	1.28 57	0.27 79	0.30 298	0.35 33	0.20 50	0.56 111	0.38 31	0.21 24	0.30 63	0.22 24	0.18 30	0.37 80	0.18 8	0.07 2	0.06 2	0.08 8	0.15 287	0.16 149	0.29 378

SCV	0.35 78	0.59 266	1.37 74	0.34 258	0.22 193	0.28 8	0.23 116	0.72 192	0.35 16	0.19 14	0.30 63	0.24 44	0.20 46	0.64 217	0.19 13	0.11 186	0.08 80	0.09 46	0.29 411	0.34 383	0.29 378

AIO_rvc	0.41 127	0.64 293	1.29 58	0.58 443	0.39 384	0.37 40	0.24 148	0.50 66	0.43 73	0.28 76	0.23 18	0.25 54	0.16 8	0.99 284	0.19 13	0.10 124	0.16 337	0.08 8	0.11 166	0.25 304	0.85 485

AIO_test	0.39 114	0.37 155	1.19 41	0.73 463	0.67 464	0.35 33	0.25 167	0.47 49	0.34 12	0.34 98	0.22 17	0.33 112	0.17 14	1.31 320	0.19 13	0.11 186	0.15 320	0.08 8	0.21 372	0.15 113	0.23 328

dual_stereo	0.23 6	0.25 45	0.66 6	0.21 5	0.15 37	0.27 7	0.15 6	0.62 144	0.40 49	0.15 2	0.13 4	0.18 10	0.14 2	0.37 80	0.19 13	0.09 40	0.31 444	0.07 1	0.10 105	0.07 1	0.07 5

WCG-NET	0.30 39	0.42 190	1.26 55	0.24 19	0.12 4	0.43 58	0.24 148	0.40 16	0.56 196	0.35 99	0.37 104	0.26 67	0.24 86	0.29 25	0.19 13	0.08 10	0.12 259	0.08 8	0.07 21	0.22 264	0.10 49

IGEV-Stereo++	0.23 6	0.23 32	0.64 4	0.24 19	0.22 193	0.47 85	0.13 3	0.52 82	0.33 10	0.18 10	0.24 26	0.17 7	0.22 64	0.32 45	0.19 13	0.08 10	0.06 2	0.08 8	0.06 9	0.17 171	0.09 29

MyStereo07	0.34 67	0.40 177	1.46 91	0.29 135	0.23 212	0.60 238	0.31 275	0.53 90	0.42 64	0.25 58	0.25 32	0.20 14	0.26 115	0.57 195	0.19 13	0.09 40	0.18 365	0.12 210	0.11 166	0.16 149	0.19 267

ACVNet-DCA	0.42 146	0.64 293	2.07 300	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.76 232	0.52 148	0.31 86	0.38 113	0.24 44	0.38 222	0.69 240	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.11 156	0.09 71	0.12 47	0.14 153

xx1	0.46 190	0.64 293	2.07 300	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.74 207	1.01 453	0.31 86	0.38 113	0.46 205	0.36 201	0.69 240	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.12 210	0.12 204	0.12 47	0.14 153

cc1	0.47 205	0.64 293	2.07 300	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.74 207	1.01 453	0.31 86	0.38 113	0.24 44	0.38 222	0.69 240	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.11 156	0.09 71	0.25 304	0.40 441

ff7	0.32 52	0.52 239	1.38 75	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.23 18	0.20 14	0.23 78	0.48 154	0.19 13	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.18 336	0.23 277	0.22 304

ffff	0.32 52	0.52 239	1.38 75	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.23 18	0.20 14	0.23 78	0.48 154	0.19 13	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.18 336	0.23 277	0.22 304

ffm	0.47 205	0.23 32	2.01 289	0.30 151	0.21 170	0.57 194	0.26 188	0.74 207	0.88 432	0.53 237	0.63 316	0.66 312	0.39 236	0.63 215	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.15 332	0.13 236	0.25 304	0.36 421

11t	0.32 52	0.52 239	1.38 75	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.23 18	0.20 14	0.23 78	0.48 154	0.19 13	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.18 336	0.23 277	0.22 304

tt1	0.44 162	0.64 293	1.83 217	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.74 207	0.88 432	0.31 86	0.37 104	0.25 54	0.35 195	0.63 215	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.11 156	0.09 71	0.25 304	0.36 421

CASnet	0.28 20	0.31 117	1.20 45	0.28 104	0.11 1	0.47 85	0.19 33	0.44 34	0.44 77	0.38 116	0.31 74	0.23 31	0.17 14	0.29 25	0.19 13	0.10 124	0.06 2	0.15 332	0.12 204	0.16 149	0.07 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.34 67	0.53 244	1.47 95	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.49 60	0.40 49	0.25 58	0.24 26	0.22 24	0.24 86	0.55 191	0.19 13	0.09 40	0.11 233	0.10 93	0.18 336	0.24 292	0.29 378

EGLCR-Stereo	0.29 29	0.27 65	0.97 23	0.30 151	0.19 145	0.56 176	0.17 19	0.68 174	0.36 22	0.30 82	0.18 8	0.27 76	0.17 14	0.38 87	0.19 13	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.08 46	0.10 20	0.35 413

ProNet	0.30 39	0.54 249	1.29 58	0.25 35	0.15 37	0.47 85	0.25 167	0.48 54	0.39 41	0.21 24	0.23 18	0.22 24	0.20 46	0.44 118	0.19 13	0.08 10	0.08 80	0.10 93	0.08 46	0.23 277	0.12 104

MC-Stereo	0.32 52	0.31 117	1.46 91	0.31 178	0.15 37	0.53 141	0.19 33	0.44 34	0.35 16	0.36 104	0.38 113	0.27 76	0.27 132	0.42 108	0.19 13	0.09 40	0.13 278	0.09 46	0.16 306	0.20 233	0.13 138

ccc-4	0.32 52	0.52 239	1.38 75	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.23 18	0.20 14	0.23 78	0.48 154	0.19 13	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.18 336	0.23 277	0.22 304

IGEV-Stereo	0.34 67	0.54 249	1.47 95	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.49 60	0.40 49	0.25 58	0.24 26	0.22 24	0.24 86	0.54 187	0.19 13	0.09 40	0.10 187	0.10 93	0.18 336	0.24 292	0.29 378
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HART	0.38 99	0.53 244	1.66 129	0.26 63	0.15 37	0.30 13	0.19 33	0.67 170	0.46 100	0.29 79	0.52 217	0.38 135	0.16 8	0.41 100	0.20 35	0.08 10	0.68 491	0.09 46	0.07 21	0.34 383	0.21 291

ours_stereo	0.27 13	0.25 45	1.21 47	0.25 35	0.17 84	0.35 33	0.23 116	0.38 12	0.35 16	0.20 19	0.31 74	0.23 31	0.17 14	0.41 100	0.20 35	0.08 10	0.07 19	0.10 93	0.08 46	0.22 264	0.18 251

fffy	0.28 20	0.24 40	1.19 41	0.27 79	0.15 37	0.37 40	0.22 88	0.42 24	0.32 6	0.20 19	0.29 53	0.26 67	0.20 46	0.44 118	0.20 35	0.08 10	0.10 187	0.10 93	0.08 46	0.22 264	0.18 251

Pointernet	0.29 29	0.25 45	1.49 101	0.24 19	0.20 159	0.47 85	0.15 6	0.62 144	0.47 115	0.22 31	0.29 53	0.26 67	0.20 46	0.28 15	0.20 35	0.10 124	0.07 19	0.07 1	0.12 204	0.10 20	0.07 5

AIO-Stereo	0.30 39	0.27 65	1.25 53	0.27 79	0.24 225	0.37 40	0.20 50	0.52 82	0.36 22	0.21 24	0.30 63	0.23 31	0.14 2	0.31 38	0.20 35	0.08 10	0.07 19	0.09 46	0.38 453	0.19 218	0.31 395

WCG-NET（raft）	0.32 52	0.53 244	1.21 47	0.23 10	0.12 4	0.44 62	0.24 148	0.40 16	0.50 133	0.35 99	0.35 96	0.47 213	0.25 101	0.35 66	0.20 35	0.08 10	0.29 438	0.08 8	0.07 21	0.22 264	0.11 69

RSM++	0.27 13	0.26 59	0.87 15	0.28 104	0.13 13	0.39 47	0.20 50	0.45 37	0.45 92	0.20 19	0.24 26	0.24 44	0.17 14	0.36 73	0.20 35	0.08 10	0.07 19	0.09 46	0.35 442	0.26 323	0.18 251

RSM	0.28 20	0.26 59	0.97 23	0.25 35	0.24 225	0.37 40	0.21 68	0.49 60	0.44 77	0.21 24	0.27 43	0.28 85	0.17 14	0.38 87	0.20 35	0.07 2	0.07 19	0.09 46	0.34 439	0.21 246	0.16 213

MGS-Stereo	0.32 52	0.34 138	1.70 138	0.25 35	0.14 22	0.40 49	0.22 88	0.38 12	0.43 73	0.24 43	0.51 204	0.25 54	0.18 30	0.31 38	0.20 35	0.09 40	0.08 80	0.09 46	0.08 46	0.47 448	0.08 18

GCAP-Stereo	0.34 67	0.89 387	1.76 164	0.26 63	0.12 4	0.52 134	0.14 4	0.49 60	0.38 31	0.29 79	0.30 63	0.29 92	0.22 64	0.30 31	0.20 35	0.09 40	0.17 355	0.09 46	0.07 21	0.21 246	0.11 69

Any-RAFT	0.38 99	0.25 45	1.89 244	0.27 79	0.17 84	0.68 346	0.21 68	0.78 257	0.53 167	0.43 143	0.43 136	0.54 246	0.30 168	0.41 100	0.20 35	0.10 124	0.12 259	0.08 8	0.06 9	0.10 20	0.09 29

RCA-Stereo	0.34 67	0.32 121	1.30 61	0.26 63	0.14 22	0.58 211	0.23 116	0.78 257	0.62 256	0.40 124	0.44 147	0.28 85	0.35 195	0.29 25	0.20 35	0.09 40	0.10 187	0.09 46	0.07 21	0.19 218	0.08 18

TANstereo	0.33 59	0.49 230	1.75 158	0.23 10	0.12 4	0.54 148	0.16 14	0.40 16	0.45 92	0.45 159	0.51 204	0.26 67	0.22 64	0.29 25	0.20 35	0.10 124	0.10 187	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.11 69

castereo	0.30 39	0.44 206	0.81 12	0.24 19	0.29 287	0.41 52	0.27 213	0.72 192	0.45 92	0.22 31	0.30 63	0.24 44	0.31 176	0.25 5	0.21 48	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.31 426	0.12 47	0.09 29

mms	0.27 13	0.26 59	0.91 17	0.25 35	0.18 116	0.32 21	0.23 116	0.37 10	0.31 3	0.21 24	0.30 63	0.23 31	0.17 14	0.46 138	0.21 48	0.08 10	0.10 187	0.10 93	0.08 46	0.22 264	0.47 454

rvit_stereo_0081_aga	0.27 13	0.29 95	1.08 29	0.26 63	0.20 159	0.33 24	0.21 68	0.41 21	0.42 64	0.26 66	0.28 47	0.27 76	0.21 55	0.31 38	0.21 48	0.14 308	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.14 96	0.10 49

trnet	0.28 20	0.26 59	1.32 64	0.19 1	0.12 4	0.54 148	0.15 6	0.48 54	0.46 100	0.27 71	0.33 86	0.24 44	0.21 55	0.30 31	0.21 48	0.10 124	0.07 19	0.08 8	0.05 1	0.09 13	0.07 5

MSKI-zero shot	0.46 190	0.38 163	2.47 386	0.27 79	0.43 409	0.56 176	0.20 50	0.77 242	0.43 73	0.60 329	0.51 204	0.44 183	0.17 14	0.68 234	0.21 48	0.09 40	0.29 438	0.09 46	0.32 432	0.14 96	0.10 49

HH	0.49 229	0.49 230	2.78 439	0.50 411	0.41 400	0.38 45	0.23 116	0.72 192	0.38 31	0.63 356	0.48 175	0.87 407	0.41 254	0.64 217	0.21 48	0.09 40	0.17 355	0.10 93	0.09 71	0.16 149	0.12 104

HanStereo	0.49 229	0.49 230	2.78 439	0.50 411	0.41 400	0.38 45	0.23 116	0.72 192	0.38 31	0.63 356	0.48 175	0.87 407	0.41 254	0.64 217	0.21 48	0.09 40	0.17 355	0.10 93	0.09 71	0.16 149	0.12 104

LoS_RVC	0.29 29	0.33 126	1.19 41	0.25 35	0.34 344	0.43 58	0.22 88	0.42 24	0.32 6	0.22 31	0.33 86	0.23 31	0.24 86	0.31 38	0.21 48	0.07 2	0.07 19	0.07 1	0.05 1	0.10 20	0.31 395

anonymousdsp2	0.34 67	0.24 40	1.16 38	0.28 104	0.15 37	0.57 194	0.23 116	0.79 273	0.47 115	0.38 116	0.37 104	0.40 149	0.25 101	0.47 149	0.21 48	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.13 236	0.19 218	0.27 366

CES	0.30 39	0.27 65	1.09 31	0.23 10	0.50 430	0.40 49	0.20 50	0.46 39	0.44 77	0.22 31	0.28 47	0.26 67	0.19 38	0.33 53	0.21 48	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.05 1	0.15 113	0.49 458

XX-Stereo	0.55 293	0.54 249	3.50 490	0.48 407	0.39 384	0.54 148	0.17 19	0.89 343	0.40 49	0.44 149	0.65 341	0.85 401	0.19 38	0.77 261	0.21 48	0.10 124	0.14 295	0.10 93	0.32 432	0.17 171	0.14 153

CREStereo	0.28 20	0.30 106	1.33 66	0.19 1	0.13 13	0.55 161	0.17 19	0.48 54	0.46 100	0.27 71	0.33 86	0.24 44	0.21 55	0.31 38	0.21 48	0.11 186	0.07 19	0.08 8	0.05 1	0.10 20	0.07 5
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
MM-Stereo_test1	0.41 127	0.39 172	2.29 350	0.38 328	0.26 257	0.44 62	0.28 230	0.63 150	0.51 141	0.40 124	0.32 79	0.26 67	0.26 115	0.46 138	0.22 60	0.09 40	0.21 397	0.10 93	0.09 71	0.39 421	0.15 186

test_for_model	0.64 348	1.60 486	1.82 211	1.23 495	1.02 490	0.53 141	0.23 116	0.75 219	0.50 133	0.57 289	0.29 53	0.25 54	0.20 46	0.26 8	0.22 60	0.76 485	0.31 444	0.08 8	0.07 21	1.68 505	0.50 461

testlalala2	0.44 162	0.28 86	2.59 409	0.64 455	0.56 445	0.57 194	0.20 50	0.78 257	0.52 148	0.40 124	0.39 121	0.45 192	0.21 55	0.27 10	0.22 60	0.09 40	0.10 187	0.08 8	0.29 411	0.12 47	0.10 49

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 240	0.33 126	0.93 20	0.26 63	0.22 193	0.46 80	0.20 50	1.10 464	1.34 478	3.16 514	0.32 79	0.22 24	0.20 46	0.30 31	0.22 60	0.10 124	0.09 148	0.11 156	0.09 71	0.15 113	0.19 267

testlalala	0.36 84	0.30 106	1.77 173	0.28 104	0.33 336	0.60 238	0.22 88	0.55 105	0.51 141	0.55 268	0.35 96	0.31 98	0.20 46	0.26 8	0.22 60	0.10 124	0.13 278	0.09 46	0.24 386	0.08 4	0.07 5

RAFT_CTSACE	0.46 190	0.76 334	2.07 300	0.35 274	0.30 298	0.54 148	0.30 262	0.61 140	0.48 117	0.49 199	0.76 393	0.55 250	0.36 201	0.58 198	0.22 60	0.08 10	0.13 278	0.11 156	0.10 105	0.41 429	0.08 18

sAnonymous2	0.38 99	0.62 278	2.15 322	0.31 178	0.24 225	0.34 28	0.27 213	0.53 90	0.46 100	0.24 43	0.29 53	0.23 31	0.28 147	0.28 15	0.22 60	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.13 236	0.38 412	0.35 413

CroCo_RVC	0.38 99	0.62 278	2.15 322	0.31 178	0.24 225	0.34 28	0.27 213	0.53 90	0.46 100	0.24 43	0.29 53	0.23 31	0.28 147	0.28 15	0.22 60	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.13 236	0.38 412	0.35 413

GREAT-IGEV	0.37 90	0.28 86	1.48 98	0.25 35	0.38 381	0.46 80	0.18 26	0.33 5	0.34 12	0.15 2	0.29 53	0.15 4	0.17 14	0.36 73	0.23 68	0.07 2	0.76 498	0.07 1	0.26 400	0.21 246	1.03 499

MonSter	0.20 1	0.22 25	0.65 5	0.21 5	0.17 84	0.33 24	0.15 6	0.46 39	0.32 6	0.16 5	0.17 6	0.14 2	0.11 1	0.27 10	0.23 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 21	0.07 1	0.09 29

rvit_stereo_0081	0.25 9	0.21 14	0.61 2	0.28 104	0.17 84	0.31 17	0.22 88	0.42 24	0.53 167	0.24 43	0.25 32	0.25 54	0.21 55	0.34 61	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.12 47	0.09 29

rvit_stereo_0082	0.25 9	0.21 14	0.61 2	0.28 104	0.17 84	0.31 17	0.22 88	0.42 24	0.53 167	0.24 43	0.25 32	0.25 54	0.21 55	0.34 61	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.12 47	0.09 29

rvit_stereo_0080	0.27 13	0.38 163	0.76 8	0.24 19	0.18 116	0.34 28	0.27 213	0.54 101	0.44 77	0.24 43	0.26 39	0.27 76	0.22 64	0.29 25	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.10 93	0.10 105	0.15 113	0.11 69

RAFT-Stereo-weight	0.34 67	0.29 95	1.43 86	0.28 104	0.28 281	0.55 161	0.22 88	0.78 257	0.48 117	0.46 167	0.38 113	0.36 126	0.17 14	0.33 53	0.23 68	0.09 40	0.08 80	0.09 46	0.07 21	0.09 13	0.09 29

qqq1	0.48 211	0.46 216	1.60 118	0.30 151	0.15 37	0.45 64	0.24 148	0.90 349	0.72 353	0.56 278	0.64 332	0.51 232	0.41 254	1.87 409	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.09 46	0.08 46	0.14 96	0.11 69

fff1	0.48 211	0.46 216	1.60 118	0.30 151	0.15 37	0.45 64	0.24 148	0.90 349	0.72 353	0.56 278	0.64 332	0.51 232	0.41 254	1.87 409	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.09 46	0.08 46	0.14 96	0.11 69

whm_eth	0.27 13	0.38 163	0.76 8	0.24 19	0.18 116	0.34 28	0.27 213	0.54 101	0.44 77	0.24 43	0.26 39	0.27 76	0.22 64	0.29 25	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.10 93	0.10 105	0.15 113	0.11 69

CAS	0.35 78	0.25 45	1.30 61	0.79 469	0.34 344	0.51 117	0.23 116	0.46 39	0.39 41	0.22 31	0.31 74	0.20 14	0.17 14	0.28 15	0.23 68	0.73 482	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.09 13	0.37 428

LoS	0.31 47	0.30 106	1.52 107	0.23 10	0.13 13	0.54 148	0.20 50	0.48 54	0.49 123	0.25 58	0.28 47	0.37 128	0.24 86	0.38 87	0.23 68	0.10 124	0.08 80	0.08 8	0.05 1	0.15 113	0.07 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCRE	0.50 240	0.63 289	2.13 316	0.30 151	0.23 212	0.45 64	0.24 148	0.59 128	0.53 167	0.50 206	2.10 483	0.42 168	0.26 115	0.35 66	0.23 68	0.09 40	0.14 295	0.10 93	0.32 432	0.16 149	0.15 186

knoymous	0.34 67	0.25 45	1.75 158	0.24 19	0.18 116	0.45 64	0.24 148	0.57 114	0.38 31	0.41 133	0.39 121	0.55 250	0.25 101	0.38 87	0.23 68	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.07 21	0.13 75	0.12 104

GMOStereo	0.41 127	0.62 278	1.78 178	0.28 104	0.36 364	0.51 117	0.31 275	0.53 90	0.44 77	0.57 289	0.48 175	0.41 155	0.27 132	0.28 15	0.23 68	0.08 10	0.38 458	0.13 269	0.11 166	0.34 383	0.11 69

error version	0.41 127	0.62 278	1.78 178	0.28 104	0.36 364	0.51 117	0.31 275	0.53 90	0.44 77	0.57 289	0.48 175	0.41 155	0.27 132	0.28 15	0.23 68	0.08 10	0.38 458	0.13 269	0.11 166	0.34 383	0.11 69

test-v	0.41 127	0.62 278	1.78 178	0.28 104	0.36 364	0.51 117	0.31 275	0.53 90	0.44 77	0.57 289	0.48 175	0.41 155	0.27 132	0.28 15	0.23 68	0.08 10	0.38 458	0.13 269	0.11 166	0.34 383	0.11 69

AnonymousM	0.37 90	0.44 206	1.50 104	0.25 35	0.15 37	0.52 134	0.23 116	0.60 138	0.42 64	0.42 138	0.32 79	0.30 96	0.25 101	0.34 61	0.23 68	0.11 186	0.09 148	0.71 480	0.36 450	0.12 47	0.07 5

test-2	0.41 127	0.62 278	1.78 178	0.28 104	0.36 364	0.51 117	0.31 275	0.53 90	0.44 77	0.57 289	0.48 175	0.41 155	0.27 132	0.28 15	0.23 68	0.08 10	0.38 458	0.13 269	0.11 166	0.34 383	0.11 69

PMTNet	0.31 47	0.35 145	1.30 61	0.20 3	0.14 22	0.57 194	0.25 167	0.46 39	0.42 64	0.27 71	0.32 79	0.27 76	0.24 86	0.39 92	0.23 68	0.43 461	0.07 19	0.08 8	0.05 1	0.18 197	0.07 5

R-Stereo Train	0.36 84	0.21 14	1.70 138	0.29 135	0.18 116	0.55 161	0.26 188	0.78 257	0.36 22	0.57 289	0.67 347	0.33 112	0.24 86	0.32 45	0.23 68	0.10 124	0.08 80	0.09 46	0.07 21	0.09 13	0.12 104

RAFT-Stereo	0.36 84	0.21 14	1.70 138	0.29 135	0.18 116	0.55 161	0.26 188	0.78 257	0.36 22	0.57 289	0.67 347	0.33 112	0.24 86	0.32 45	0.23 68	0.10 124	0.08 80	0.09 46	0.07 21	0.09 13	0.12 104
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
tg	0.37 90	0.55 258	1.35 70	0.28 104	0.16 58	0.57 194	0.18 26	0.57 114	0.49 123	0.37 108	0.44 147	0.38 135	0.24 86	0.46 138	0.24 89	0.09 40	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.43 437	0.36 421

rvit_stereo_0083	0.25 9	0.19 5	0.58 1	0.28 104	0.18 116	0.28 8	0.22 88	0.38 12	0.54 179	0.23 39	0.30 63	0.27 76	0.26 115	0.37 80	0.24 89	0.14 308	0.12 259	0.13 269	0.10 105	0.12 47	0.10 49

model_zeroshot	0.44 162	0.68 310	1.97 285	0.28 104	0.18 116	0.69 352	0.21 68	0.63 150	0.40 49	1.00 450	0.34 92	0.42 168	0.20 46	0.69 240	0.24 89	0.10 124	0.22 403	0.10 93	0.22 380	0.12 47	0.10 49

RAStereo	0.28 20	0.48 227	1.52 107	0.26 63	0.18 116	0.25 5	0.19 33	0.42 24	0.35 16	0.20 19	0.25 32	0.20 14	0.16 8	0.24 3	0.24 89	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.08 46	0.12 47	0.08 18

gcap-zeroshot	0.41 127	0.62 278	1.78 178	0.31 178	0.32 323	0.69 352	0.21 68	0.74 207	0.52 148	0.43 143	0.35 96	0.62 290	0.24 86	0.41 100	0.24 89	0.09 40	0.16 337	0.09 46	0.31 426	0.08 4	0.09 29

MoCha-V2	0.36 84	0.32 121	1.41 81	0.36 292	0.31 315	0.35 33	0.19 33	0.57 114	0.39 41	0.30 82	0.32 79	0.28 85	0.27 132	0.47 149	0.24 89	0.08 10	0.56 480	0.08 8	0.38 453	0.18 197	0.12 104

AE-Stereo	0.42 146	0.29 95	1.65 125	0.43 368	0.47 426	0.56 176	0.23 116	0.86 320	0.46 100	0.31 86	0.41 130	0.43 172	0.24 86	0.34 61	0.24 89	0.09 40	0.48 476	0.11 156	0.45 466	0.22 264	0.19 267

GLC_STEREO	0.28 20	0.27 65	1.36 71	0.28 104	0.12 4	0.41 52	0.20 50	0.37 10	0.38 31	0.26 66	0.30 63	0.25 54	0.19 38	0.33 53	0.24 89	0.09 40	0.11 233	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.09 29

KYRaft	0.48 211	0.29 95	1.75 158	0.33 228	0.21 170	0.75 383	0.44 373	0.58 120	0.57 200	0.64 367	0.93 427	0.53 240	0.72 407	0.60 209	0.24 89	0.10 124	0.07 19	0.12 210	0.14 264	0.12 47	0.54 462

s12784h	0.36 84	0.28 86	1.58 115	0.23 10	0.11 1	0.62 279	0.24 148	0.79 273	0.64 276	0.44 149	0.52 217	0.28 85	0.26 115	0.50 170	0.24 89	0.11 186	0.06 2	0.09 46	0.06 9	0.16 149	0.06 1

XX-TBD	0.34 67	0.77 343	1.75 158	0.34 258	0.13 13	0.51 117	0.17 19	0.43 30	0.50 133	0.37 108	0.49 192	0.23 31	0.18 30	0.28 15	0.24 89	0.10 124	0.07 19	0.08 8	0.06 9	0.09 13	0.07 5

sCroCo_RVC	0.33 59	0.32 121	1.89 244	0.34 258	0.27 270	0.30 13	0.22 88	0.48 54	0.44 77	0.22 31	0.33 86	0.25 54	0.25 101	0.32 45	0.24 89	0.14 308	0.16 337	0.12 210	0.12 204	0.15 113	0.13 138

rvit_0105_6	0.31 47	0.29 95	1.00 25	0.31 178	0.18 116	0.35 33	0.25 167	0.51 71	0.61 238	0.25 58	0.28 47	0.32 106	0.25 101	0.39 92	0.25 101	0.18 371	0.16 337	0.15 332	0.13 236	0.14 96	0.13 138

rvit_0105_4	0.35 78	0.35 145	1.45 90	0.31 178	0.18 116	0.37 40	0.28 230	0.59 128	0.62 256	0.27 71	0.31 74	0.35 122	0.27 132	0.43 111	0.25 101	0.18 371	0.16 337	0.15 332	0.13 236	0.15 113	0.12 104

Occ-G	0.30 39	0.30 106	1.33 66	0.23 10	0.15 37	0.36 39	0.25 167	0.43 30	0.31 3	0.26 66	0.35 96	0.46 205	0.22 64	0.30 31	0.25 101	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.16 306	0.31 361	0.08 18

rvit_stereo_ft	0.31 47	0.61 272	1.18 39	0.32 207	0.21 170	0.28 8	0.27 213	0.55 105	0.48 117	0.23 39	0.27 43	0.28 85	0.26 115	0.32 45	0.25 101	0.13 267	0.09 148	0.11 156	0.11 166	0.13 75	0.14 153

TRStereo	0.53 275	0.76 334	2.38 366	0.42 364	0.29 287	0.69 352	0.23 116	1.81 497	0.55 185	0.36 104	0.32 79	0.47 213	0.40 243	0.46 138	0.25 101	0.12 237	0.11 233	0.11 156	0.41 461	0.13 75	0.32 400

cross-raft	0.40 120	0.27 65	2.22 337	0.30 151	0.17 84	0.49 100	0.35 318	0.71 187	0.39 41	0.43 143	0.45 151	0.64 302	0.25 101	0.32 45	0.25 101	0.08 10	0.08 80	0.09 46	0.23 384	0.11 36	0.14 153

CFNet-RSSM	0.41 127	0.32 121	2.20 332	0.27 79	0.44 410	0.52 134	0.19 33	0.76 232	0.48 117	0.43 143	0.36 101	0.54 246	0.26 115	0.33 53	0.25 101	0.09 40	0.08 80	0.09 46	0.38 453	0.10 20	0.09 29

EKT-Stereo	1.47 484	0.49 230	1.93 260	2.57 515	19.31 529	0.55 161	0.22 88	0.69 177	0.42 64	0.38 116	0.36 101	0.43 172	0.27 132	0.69 240	0.26 108	0.12 237	0.14 295	0.11 156	0.16 306	0.20 233	0.15 186

CroCo-Stereo Lap2	0.33 59	0.61 272	1.47 95	0.32 207	0.38 381	0.23 3	0.22 88	0.58 120	0.46 100	0.22 31	0.27 43	0.29 92	0.23 78	0.32 45	0.26 108	0.09 40	0.09 148	0.10 93	0.08 46	0.21 246	0.14 153

LCNet	0.54 280	0.37 155	1.78 178	0.92 479	0.22 193	0.96 440	0.30 262	0.59 128	0.58 210	0.51 219	0.55 249	0.41 155	0.76 417	0.84 270	0.26 108	0.09 40	0.06 2	0.12 210	0.18 336	0.98 485	0.39 437

GrayStereo	0.66 360	0.19 5	1.76 164	0.90 477	0.23 212	0.62 279	1.42 502	0.62 144	0.60 222	0.72 400	0.78 397	0.56 262	3.07 506	0.60 209	0.26 108	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.21 372	0.11 36	0.18 251

CroCo-Stereo	0.30 39	0.45 214	1.08 29	0.31 178	0.17 84	0.19 1	0.21 68	0.73 203	0.50 133	0.21 24	0.24 26	0.55 250	0.22 64	0.27 10	0.26 108	0.09 40	0.08 80	0.08 8	0.07 21	0.12 47	0.09 29
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
iRaftStereo_RVC	0.37 90	0.53 244	1.41 81	0.28 104	0.15 37	0.52 134	0.20 50	0.54 101	0.46 100	0.37 108	0.43 136	0.41 155	0.23 78	0.36 73	0.26 108	0.09 40	0.15 320	0.12 210	0.11 166	0.41 429	0.37 428

CREStereo++_RVC	0.33 59	0.29 95	1.74 152	0.24 19	0.16 58	0.54 148	0.15 6	0.40 16	0.55 185	0.37 108	0.51 204	0.24 44	0.19 38	0.27 10	0.26 108	0.09 40	0.06 2	0.08 8	0.30 420	0.08 4	0.06 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
Gwc-CoAtRS	0.38 99	0.33 126	1.92 257	0.27 79	0.41 400	0.48 93	0.19 33	0.59 128	0.46 100	0.43 143	0.39 121	0.57 268	0.26 115	0.32 45	0.26 108	0.09 40	0.09 148	0.09 46	0.31 426	0.11 36	0.09 29

LGtest1	0.21 3	0.37 155	0.70 7	0.22 8	0.12 4	0.31 17	0.11 2	0.36 7	0.39 41	0.17 6	0.13 4	0.16 5	0.14 2	0.25 5	0.27 116	0.10 124	0.09 148	0.08 8	0.06 9	0.10 20	0.10 49

IGEV++	0.34 67	0.43 195	1.32 64	0.31 178	0.14 22	0.32 21	0.21 68	0.70 184	0.34 12	0.22 31	0.28 47	0.22 24	0.27 132	0.35 66	0.27 116	0.09 40	0.39 464	0.08 8	0.15 287	0.25 304	0.45 451

11t1	0.33 59	0.19 5	1.41 81	0.33 228	0.16 58	0.48 93	0.21 68	0.67 170	0.48 117	0.40 124	0.34 92	0.32 106	0.33 185	0.42 108	0.27 116	0.11 186	0.12 259	0.10 93	0.08 46	0.13 75	0.14 153

UniTT-Stereo	0.30 39	0.36 153	1.68 132	0.27 79	0.24 225	0.29 11	0.18 26	0.33 5	0.34 12	0.26 66	0.37 104	0.18 10	0.18 30	0.31 38	0.27 116	0.10 124	0.08 80	0.08 8	0.07 21	0.25 304	0.08 18

riskmin	0.37 90	0.22 25	1.74 152	0.32 207	0.20 159	0.48 93	0.20 50	0.66 161	0.46 100	0.36 104	0.34 92	0.69 335	0.45 292	0.39 92	0.27 116	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.08 46	0.13 75	0.16 213

Selective-RAFT	0.35 78	0.26 59	1.48 98	0.31 178	0.15 37	0.61 259	0.19 33	0.60 138	0.54 179	0.28 76	0.29 53	0.40 149	0.33 185	0.50 170	0.27 116	0.10 124	0.07 19	0.09 46	0.35 442	0.19 218	0.08 18

raft_robust	0.55 293	0.84 370	1.73 148	0.28 104	0.54 440	0.53 141	0.25 167	0.88 337	0.75 386	0.48 187	0.46 158	0.76 370	0.75 416	1.46 337	0.27 116	0.09 40	0.10 187	0.10 93	0.30 420	0.26 323	0.16 213

RAFT+CT+SA	0.50 240	0.86 377	1.82 211	0.37 313	0.75 471	0.54 148	0.34 310	0.77 242	0.63 268	0.38 116	0.55 249	0.34 118	0.29 160	0.68 234	0.27 116	0.09 40	0.07 19	0.11 156	0.51 473	0.29 342	0.41 446

GMM-Stereo	0.50 240	0.23 32	2.41 371	0.54 429	0.24 225	0.77 394	0.46 382	0.59 128	0.57 200	0.58 307	0.73 385	0.47 213	0.43 280	0.68 234	0.27 116	0.10 124	0.06 2	0.13 269	0.13 236	0.14 96	0.44 450

TestStereo	0.45 180	0.54 249	2.11 311	0.29 135	0.16 58	0.43 58	0.24 148	0.54 101	0.45 92	0.37 108	0.46 158	0.34 118	0.27 132	1.98 426	0.27 116	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.09 71	0.14 96	0.08 18

S2M2	0.24 8	0.29 95	0.90 16	0.23 10	0.17 84	0.24 4	0.09 1	0.36 7	0.45 92	0.17 6	0.25 32	0.23 31	0.17 14	0.24 3	0.28 126	0.15 325	0.12 259	0.11 156	0.12 204	0.15 113	0.11 69

rvit_0105_5	0.36 84	0.39 172	1.48 98	0.30 151	0.18 116	0.41 52	0.30 262	0.64 153	0.62 256	0.30 82	0.33 86	0.37 128	0.29 160	0.41 100	0.28 126	0.18 371	0.16 337	0.15 332	0.15 287	0.15 113	0.14 153

plain	0.37 90	0.47 224	2.15 322	0.27 79	0.19 145	0.33 24	0.20 50	0.58 120	0.46 100	0.23 39	0.37 104	0.23 31	0.25 101	0.45 129	0.28 126	0.11 186	0.08 80	0.13 269	0.09 71	0.42 435	0.12 104

MIM_Stereo	0.41 127	0.60 268	1.88 237	0.31 178	0.21 170	0.50 108	0.19 33	0.64 153	0.44 77	0.43 143	0.53 228	0.43 172	0.27 132	0.51 173	0.28 126	0.08 10	0.14 295	0.11 156	0.10 105	0.26 323	0.26 359

testlalala_base	0.46 190	0.30 106	1.82 211	0.34 258	0.27 270	0.55 161	0.21 68	0.85 310	0.32 6	0.32 94	0.39 121	0.31 98	0.23 78	0.30 31	0.28 126	0.95 491	0.30 442	0.09 46	0.21 372	1.03 486	0.18 251

Sa-1000	0.51 257	0.72 323	1.90 248	0.31 178	0.60 457	0.60 238	0.31 275	0.94 384	0.71 343	0.52 227	0.83 406	0.42 168	0.33 185	0.68 234	0.28 126	0.10 124	0.09 148	0.13 269	0.29 411	0.29 342	0.10 49

Patchmatch Stereo++	0.39 114	0.27 65	1.78 178	0.44 375	0.16 58	0.61 259	0.27 213	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.43 172	0.28 147	0.54 187	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 99	0.27 65	1.78 178	0.44 375	0.17 84	0.60 238	0.29 254	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.44 183	0.28 147	0.47 149	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

ROB_FTStereo_v2	0.38 99	0.27 65	1.78 178	0.44 375	0.17 84	0.61 259	0.28 230	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.44 183	0.28 147	0.47 149	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

ROB_FTStereo	0.38 99	0.27 65	1.78 178	0.44 375	0.17 84	0.61 259	0.26 188	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.43 172	0.28 147	0.49 164	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

HUI-Stereo	0.38 99	0.27 65	1.79 198	0.44 375	0.17 84	0.61 259	0.28 230	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.44 183	0.28 147	0.45 129	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

iGMRVC	0.39 114	0.27 65	1.78 178	0.44 375	0.17 84	0.61 259	0.27 213	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.44 183	0.28 147	0.55 191	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

iRAFT	0.39 114	0.27 65	1.78 178	0.44 375	0.16 58	0.61 259	0.27 213	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.43 172	0.28 147	0.54 187	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

RAFT-IKP	0.38 99	0.27 65	1.79 198	0.44 375	0.16 58	0.60 238	0.28 230	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.43 172	0.28 147	0.50 170	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

Anonymous3	0.42 146	0.35 145	2.09 306	0.33 228	0.24 225	0.72 367	0.31 275	0.74 207	0.55 185	0.35 99	0.40 126	0.33 112	0.29 160	0.44 118	0.28 126	0.18 371	0.18 365	0.13 269	0.13 236	0.17 171	0.17 231

MM-Stereo_test3	0.40 120	0.58 264	1.75 158	0.36 292	0.30 298	0.45 64	0.30 262	0.72 192	0.59 217	0.31 86	0.43 136	0.32 106	0.23 78	0.35 66	0.29 141	0.10 124	0.20 388	0.10 93	0.08 46	0.40 426	0.11 69

MM-Stereo_test2	0.38 99	0.28 86	2.46 382	0.43 368	0.15 37	0.50 108	0.25 167	0.47 49	0.38 31	0.33 96	0.26 39	0.23 31	0.22 64	0.34 61	0.29 141	0.08 10	0.09 148	0.09 46	0.10 105	0.36 397	0.22 304

AIO-test2	0.49 229	1.15 452	1.96 281	0.42 364	0.37 375	0.50 108	0.23 116	0.79 273	0.70 333	0.33 96	0.53 228	0.27 76	0.22 64	0.67 231	0.29 141	0.73 482	0.08 80	0.13 269	0.17 323	0.17 171	0.18 251

AIO-test1	0.45 180	0.87 380	2.27 346	0.33 228	0.33 336	0.50 108	0.22 88	0.74 207	0.66 304	0.29 79	0.41 130	0.29 92	0.22 64	0.73 250	0.29 141	0.09 40	0.08 80	0.12 210	0.14 264	0.30 353	0.22 304

UGAM-zero	0.63 344	0.39 172	2.49 389	0.30 151	0.49 429	0.67 334	0.19 33	0.91 359	0.45 92	0.77 416	0.45 151	1.16 463	0.82 425	2.05 433	0.29 141	0.09 40	0.15 320	0.09 46	0.44 465	0.11 36	0.22 304

rvit_stereo_0075_2	0.40 120	0.40 177	1.88 237	0.33 228	0.32 323	0.41 52	0.22 88	0.58 120	0.53 167	0.38 116	0.51 204	0.40 149	0.27 132	0.44 118	0.29 141	0.20 396	0.15 320	0.22 412	0.15 287	0.18 197	0.23 328

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 333	0.61 272	3.35 487	0.33 228	0.58 450	0.66 328	0.20 50	0.98 414	0.55 185	0.73 404	0.52 217	0.99 436	0.65 388	0.58 198	0.29 141	0.10 124	0.16 337	0.10 93	0.41 461	0.29 342	0.20 282

MaDis-Stereo	0.29 29	0.54 249	1.44 88	0.24 19	0.29 287	0.29 11	0.16 14	0.45 37	0.37 27	0.19 14	0.21 13	0.28 85	0.22 64	0.30 31	0.29 141	0.10 124	0.09 148	0.10 93	0.08 46	0.11 36	0.11 69

DLNR_Zeroshot_test	13.43 527	19.94 531	23.55 531	121.61 541	35.03 536	0.46 80	0.15 6	8.02 524	0.35 16	0.28 76	0.37 104	0.26 67	0.17 14	0.76 257	0.29 141	6.42 524	0.26 429	0.09 46	0.38 453	50.13 539	0.18 251

RAFT-Test	0.44 162	0.38 163	2.01 289	0.27 79	0.44 410	0.64 308	0.37 333	0.72 192	0.57 200	0.45 159	0.48 175	0.65 305	0.24 86	0.35 66	0.29 141	0.09 40	0.11 233	0.09 46	0.38 453	0.10 20	0.11 69

TestStereo1	0.49 229	0.81 360	1.85 222	0.39 338	0.57 448	0.56 176	0.34 310	0.75 219	0.69 324	0.44 149	0.63 316	0.35 122	0.42 270	0.64 217	0.29 141	0.10 124	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.33 376	0.26 359

DisPM	0.43 152	0.33 126	1.78 178	0.57 441	0.18 116	0.59 227	0.63 436	0.53 90	0.61 238	0.60 329	0.53 228	0.38 135	0.26 115	0.75 254	0.29 141	0.12 237	0.07 19	0.12 210	0.11 166	0.11 36	0.14 153

SA-5K	0.49 229	0.81 360	1.85 222	0.39 338	0.57 448	0.56 176	0.34 310	0.75 219	0.69 324	0.44 149	0.63 316	0.35 122	0.42 270	0.64 217	0.29 141	0.10 124	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.33 376	0.26 359

SA	0.50 240	0.75 333	1.95 272	0.31 178	0.61 459	0.57 194	0.31 275	0.91 359	0.73 369	0.42 138	0.62 304	0.38 135	0.47 313	0.68 234	0.29 141	0.09 40	0.09 148	0.13 269	0.32 432	0.30 353	0.10 49

IPLGR	0.54 280	0.56 260	2.68 421	0.36 292	0.18 116	0.62 279	0.54 408	1.02 445	0.64 276	0.73 404	0.46 158	0.47 213	0.45 292	1.12 302	0.29 141	0.09 40	0.08 80	0.11 156	0.09 71	0.19 218	0.12 104

FTStereo	0.76 409	0.18 3	2.35 361	0.71 462	0.21 170	0.73 373	1.79 505	0.57 114	0.53 167	1.07 455	1.63 473	1.29 468	2.13 495	0.75 254	0.29 141	0.19 386	0.08 80	0.12 210	0.11 166	0.11 36	0.40 441

SST-Stereo	0.52 269	0.20 9	1.76 164	0.62 453	0.53 438	0.62 279	0.66 438	0.55 105	0.61 238	0.58 307	0.53 228	0.52 238	0.60 368	1.59 361	0.29 141	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.16 149	0.10 49

GMStereo	0.38 99	0.99 424	1.91 254	0.27 79	0.16 58	0.39 47	0.23 116	0.47 49	0.62 256	0.38 116	0.34 92	0.25 54	0.25 101	0.39 92	0.29 141	0.14 308	0.08 80	0.10 93	0.12 204	0.15 113	0.11 69
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_0105_3	0.39 114	0.47 224	1.46 91	0.33 228	0.19 145	0.45 64	0.35 318	0.69 177	0.65 289	0.37 108	0.37 104	0.40 149	0.31 176	0.44 118	0.30 159	0.18 371	0.17 355	0.17 367	0.18 336	0.15 113	0.15 186

test_sample2	0.41 127	0.19 5	1.23 50	0.31 178	0.17 84	0.51 117	0.27 213	0.81 280	0.55 185	0.44 149	0.45 151	0.46 205	0.38 222	1.51 347	0.30 159	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.10 105	0.14 96	0.14 153

1test111	0.44 162	0.64 293	2.07 300	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.76 232	0.52 148	0.31 86	0.38 113	0.24 44	0.38 222	0.96 281	0.30 159	0.10 124	0.24 414	0.11 156	0.09 71	0.12 47	0.14 153

PCWNet_CMD	0.46 190	0.45 214	2.28 348	0.26 63	0.20 159	0.55 161	0.21 68	0.75 219	0.64 276	0.48 187	0.55 249	0.68 328	0.57 358	0.46 138	0.30 159	0.11 186	0.10 187	0.14 305	0.10 105	0.18 197	0.14 153

CASS	0.39 114	0.30 106	1.61 122	0.32 207	0.17 84	0.53 141	0.24 148	0.70 184	0.49 123	0.59 321	0.54 240	0.40 149	0.40 243	0.41 100	0.30 159	0.17 360	0.10 187	0.14 305	0.11 166	0.18 197	0.17 231
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.38 99	0.21 14	1.34 69	0.28 104	0.15 37	0.45 64	0.26 188	0.76 232	0.52 148	0.39 122	0.41 130	0.46 205	0.36 201	0.96 281	0.30 159	0.11 186	0.14 295	0.12 210	0.12 204	0.12 47	0.14 153

test_5	0.51 257	0.87 380	1.99 286	0.37 313	0.65 463	0.58 211	0.35 318	0.78 257	0.62 256	0.48 187	0.55 249	0.45 192	0.40 243	0.72 249	0.30 159	0.09 40	0.07 19	0.12 210	0.12 204	0.33 376	0.38 431

UDGNet	0.44 162	1.02 433	1.74 152	0.35 274	0.19 145	0.58 211	0.23 116	0.49 60	0.66 304	0.41 133	0.38 113	0.34 118	0.29 160	0.53 183	0.30 159	0.24 426	0.10 187	0.37 459	0.19 356	0.27 332	0.15 186

raftrobust	0.38 99	0.68 310	1.54 109	0.32 207	0.46 424	0.52 134	0.21 68	0.56 111	0.42 64	0.52 227	0.35 96	0.31 98	0.33 185	0.37 80	0.30 159	0.10 124	0.11 233	0.08 8	0.07 21	0.21 246	0.19 267

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 146	0.86 377	1.78 178	0.28 104	0.17 84	0.52 134	0.20 50	0.62 144	0.61 238	0.50 206	0.61 299	0.39 141	0.32 182	0.35 66	0.30 159	0.07 2	0.10 187	0.09 46	0.09 71	0.35 393	0.10 49

DIP-Stereo	0.37 90	0.34 138	1.50 104	0.27 79	0.18 116	0.63 297	0.17 19	0.92 368	0.53 167	0.49 199	0.48 175	0.30 96	0.30 168	0.39 92	0.30 159	0.10 124	0.08 80	0.10 93	0.08 46	0.15 113	0.12 104
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.46 190	0.44 206	2.28 348	0.26 63	0.20 159	0.55 161	0.21 68	0.75 219	0.64 276	0.48 187	0.55 249	0.68 328	0.56 353	0.46 138	0.30 159	0.11 186	0.10 187	0.13 269	0.10 105	0.18 197	0.15 186

FACV-RUCA	0.58 311	0.40 177	1.78 178	0.43 368	1.67 509	0.48 93	0.28 230	0.69 177	0.62 256	0.40 124	0.53 228	0.33 112	0.63 385	0.40 97	0.31 171	0.13 267	0.11 233	0.62 475	0.12 204	0.70 473	0.98 493

mmm	0.38 99	0.21 14	1.18 39	0.35 274	0.17 84	0.49 100	0.26 188	0.78 257	0.52 148	0.50 206	0.57 268	0.41 155	0.37 215	0.71 247	0.31 171	0.11 186	0.13 278	0.14 305	0.13 236	0.15 113	0.14 153

MIF-Stereo (partial)	0.34 67	0.41 183	1.93 260	0.26 63	0.24 225	0.32 21	0.17 19	0.53 90	0.42 64	0.25 58	0.37 104	0.25 54	0.26 115	0.44 118	0.31 171	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.19 218	0.14 153

CFNet_ucs	0.48 211	0.50 236	2.32 353	0.26 63	0.22 193	0.57 194	0.22 88	0.85 310	0.65 289	0.53 237	0.64 332	0.68 328	0.44 288	0.54 187	0.31 171	0.13 267	0.12 259	0.16 350	0.11 166	0.19 218	0.17 231

anonymousa	0.48 211	0.46 216	2.44 379	0.29 135	0.34 344	0.61 259	0.25 167	0.66 161	0.54 179	0.53 237	0.77 396	0.73 354	0.46 305	0.33 53	0.31 171	0.10 124	0.09 148	0.12 210	0.29 411	0.10 20	0.19 267

MIPNet	0.83 428	0.81 360	2.40 370	0.61 452	0.18 116	1.48 474	1.39 498	1.60 492	0.74 373	1.94 492	0.85 413	0.73 354	1.68 487	0.87 276	0.31 171	0.09 40	0.08 80	0.11 156	0.32 432	0.25 304	0.12 104

PSM-AAD	0.63 344	0.22 25	1.77 173	0.37 313	0.23 212	0.86 423	1.17 488	0.59 128	0.60 222	0.64 367	0.71 378	0.68 328	2.93 503	0.65 227	0.31 171	0.09 40	0.07 19	0.17 367	0.15 287	0.13 75	0.33 407

CRE-IMP	0.41 127	0.22 25	1.76 164	0.48 407	0.17 84	0.79 403	0.69 446	0.52 82	0.52 148	0.47 169	0.42 134	0.45 192	0.26 115	0.41 100	0.31 171	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.09 71	0.17 171	0.23 328

CFNet_pseudo	0.45 180	0.46 216	2.23 341	0.25 35	0.19 145	0.56 176	0.21 68	0.77 242	0.60 222	0.49 199	0.56 260	0.69 335	0.47 313	0.52 177	0.31 171	0.11 186	0.10 187	0.15 332	0.10 105	0.17 171	0.14 153

AFF-stereo	0.44 162	0.96 409	1.78 178	0.31 178	0.15 37	0.50 108	0.21 68	0.64 153	0.63 268	0.47 169	0.64 332	0.49 226	0.34 193	0.46 138	0.31 171	0.08 10	0.09 148	0.10 93	0.10 105	0.37 405	0.10 49

ccs_rob	0.45 180	0.46 216	2.22 337	0.26 63	0.19 145	0.56 176	0.21 68	0.77 242	0.60 222	0.49 199	0.56 260	0.69 335	0.47 313	0.52 177	0.31 171	0.11 186	0.09 148	0.16 350	0.10 105	0.17 171	0.14 153

4D-IteraStereo	0.44 162	0.96 409	2.63 414	0.27 79	0.30 298	0.45 64	0.25 167	0.52 82	0.50 133	0.40 124	0.31 74	0.40 149	0.19 38	0.35 66	0.32 182	0.09 40	0.06 2	0.12 210	0.11 166	0.19 218	0.30 387

x	0.35 78	0.20 9	1.36 71	0.33 228	0.17 84	0.47 85	0.24 148	0.75 219	0.54 179	0.40 124	0.40 126	0.42 168	0.34 193	0.45 129	0.32 182	0.11 186	0.14 295	0.11 156	0.09 71	0.12 47	0.14 153

BUS	0.41 127	0.27 65	1.13 34	0.30 151	0.21 170	0.91 435	0.23 116	1.00 434	0.61 238	0.63 356	0.53 228	0.66 312	0.30 168	0.43 111	0.32 182	0.13 267	0.10 187	0.14 305	0.12 204	0.12 47	0.11 69

NINENet	0.50 240	0.33 126	1.69 134	0.55 436	0.25 242	0.91 435	0.23 116	0.98 414	0.71 343	0.53 237	0.55 249	0.66 312	0.30 168	1.22 312	0.32 182	0.15 325	0.13 278	0.16 350	0.11 166	0.16 149	0.13 138

PFNet+	0.45 180	0.37 155	1.86 230	0.46 394	0.18 116	0.58 211	0.77 458	0.52 82	0.64 276	0.56 278	0.48 175	0.39 141	0.26 115	0.93 278	0.32 182	0.13 267	0.09 148	0.14 305	0.13 236	0.12 47	0.15 186

NRIStereo	0.46 190	0.25 45	1.77 173	0.47 399	0.16 58	0.95 439	0.74 454	0.51 71	0.56 196	0.48 187	0.39 121	0.59 278	0.29 160	0.77 261	0.32 182	0.11 186	0.13 278	0.11 156	0.09 71	0.21 246	0.24 340

RAFT	0.45 180	0.92 392	1.59 116	0.34 258	0.19 145	0.46 80	0.35 318	0.65 159	0.49 123	0.49 199	0.49 192	0.70 345	0.40 243	0.47 149	0.32 182	0.11 186	0.16 337	0.14 305	0.13 236	0.51 456	0.13 138

raft+_RVC	0.44 162	0.67 308	1.85 222	0.34 258	0.71 469	0.51 117	0.25 167	0.64 153	0.51 141	0.35 99	0.45 151	0.32 106	0.28 147	0.43 111	0.32 182	0.09 40	0.19 377	0.10 93	0.09 71	0.20 233	0.40 441

ARAFT	0.60 325	1.23 462	3.10 467	0.28 104	0.16 58	0.64 308	0.36 325	0.90 349	0.67 313	0.61 337	0.49 192	0.55 250	0.31 176	1.24 317	0.32 182	0.10 124	0.08 80	0.14 305	0.13 236	0.37 405	0.21 291

DN-CSS_ROB	0.48 211	1.23 462	1.99 286	0.39 338	0.22 193	0.56 176	0.19 33	0.75 219	0.61 238	0.45 159	0.62 304	0.41 155	0.31 176	0.70 245	0.32 182	0.11 186	0.08 80	0.14 305	0.13 236	0.36 397	0.12 104

GCST	0.72 392	1.10 442	2.15 322	1.11 491	0.59 452	0.62 279	0.19 33	0.75 219	0.53 167	0.56 278	0.63 316	0.47 213	0.31 176	1.11 299	0.33 192	0.75 484	0.45 468	0.84 483	0.64 490	0.69 472	0.54 462

test_sample1	0.40 120	0.18 3	1.19 41	0.31 178	0.18 116	0.48 93	0.23 116	0.78 257	0.49 123	0.44 149	0.44 147	0.45 192	0.41 254	1.39 327	0.33 192	0.11 186	0.09 148	0.10 93	0.09 71	0.12 47	0.13 138

H2IRNET	0.40 120	0.61 272	1.90 248	0.29 135	0.17 84	0.54 148	0.18 26	0.52 82	0.50 133	0.27 71	0.56 260	0.47 213	0.35 195	0.46 138	0.33 192	0.10 124	0.07 19	0.12 210	0.14 264	0.32 368	0.12 104

GMStereo_Zeroshot	0.41 127	0.36 153	1.54 109	0.41 354	0.19 145	0.52 134	0.19 33	0.59 128	0.52 148	0.57 289	0.59 277	0.63 293	0.29 160	0.58 198	0.33 192	0.15 325	0.09 148	0.16 350	0.09 71	0.24 292	0.12 104

test_4	0.40 120	0.37 155	2.01 289	0.29 135	0.21 170	0.50 108	0.28 230	0.47 49	0.39 41	0.42 138	0.76 393	0.38 135	0.22 64	0.52 177	0.33 192	0.08 10	0.07 19	0.11 156	0.15 287	0.28 338	0.07 5

DeepStereo_RVC	0.44 162	0.28 86	1.92 257	0.49 409	0.17 84	0.60 238	0.59 424	0.50 66	0.52 148	0.49 199	0.45 151	0.39 141	0.86 433	0.45 129	0.33 192	0.11 186	0.08 80	0.11 156	0.09 71	0.15 113	0.19 267

Prome-Stereo	0.49 229	0.30 106	1.76 164	0.60 451	0.23 212	0.63 297	0.42 355	0.62 144	0.60 222	0.59 321	1.03 443	0.43 172	0.72 407	0.60 209	0.33 192	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.09 71	0.11 36	0.43 448

tt45	0.29 29	0.24 40	1.06 28	0.25 35	0.17 84	0.55 161	0.22 88	0.41 21	0.35 16	0.24 43	0.25 32	0.25 54	0.18 30	0.64 217	0.34 199	0.08 10	0.07 19	0.10 93	0.08 46	0.21 246	0.11 69

LL-Strereo2	0.41 127	0.90 390	1.83 217	0.44 375	0.24 225	0.54 148	0.27 213	0.58 120	0.45 92	0.41 133	0.33 86	0.44 183	0.21 55	0.44 118	0.34 199	0.09 40	0.08 80	0.16 350	0.14 264	0.17 171	0.17 231

DCANet-4	0.40 120	0.27 65	2.21 333	0.25 35	0.14 22	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.72 353	0.54 250	0.47 163	0.28 85	0.37 215	0.37 80	0.34 199	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.07 21	0.08 4	0.22 304

fff	0.43 152	0.77 343	1.95 272	0.24 19	0.13 13	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.75 386	0.54 250	0.47 163	0.31 98	0.65 388	0.36 73	0.34 199	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.07 21	0.08 4	0.22 304

rafts_anoy	0.43 152	0.89 387	1.96 281	0.32 207	0.30 298	0.48 93	0.24 148	0.62 144	0.49 123	0.37 108	0.38 113	0.33 112	0.30 168	0.51 173	0.34 199	0.10 124	0.39 464	0.13 269	0.15 287	0.17 171	0.15 186

RALCasStereoNet	0.45 180	0.88 384	1.85 222	0.30 151	0.26 257	0.49 100	0.26 188	0.58 120	0.51 141	0.36 104	0.48 175	0.36 126	0.28 147	0.55 191	0.34 199	0.10 124	0.53 478	0.09 46	0.08 46	0.25 304	0.34 411

csc	0.43 152	0.77 343	1.95 272	0.24 19	0.13 13	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.75 386	0.54 250	0.47 163	0.31 98	0.65 388	0.36 73	0.34 199	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.07 21	0.08 4	0.22 304

cscssc	0.43 152	0.77 343	1.95 272	0.24 19	0.13 13	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.75 386	0.54 250	0.47 163	0.31 98	0.65 388	0.36 73	0.34 199	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.07 21	0.08 4	0.22 304

LG-Stereo	0.27 13	0.25 45	0.95 22	0.25 35	0.15 37	0.43 58	0.21 68	0.50 66	0.40 49	0.18 10	0.29 53	0.25 54	0.16 8	0.28 15	0.35 207	0.07 2	0.07 19	0.11 156	0.10 105	0.24 292	0.10 49

CoDeX	0.52 269	0.43 195	2.25 343	0.29 135	0.26 257	0.61 259	0.32 298	0.99 426	0.68 315	0.48 187	0.55 249	0.52 238	0.40 243	1.60 362	0.35 207	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.10 105	0.13 75	0.12 104

iResNetv2_ROB	0.59 319	1.43 480	2.96 455	0.40 347	0.22 193	0.58 211	0.28 230	0.91 359	0.73 369	0.57 289	0.63 316	0.60 284	0.41 254	0.74 253	0.35 207	0.11 186	0.08 80	0.10 93	0.07 21	0.43 437	0.17 231

999	0.29 29	0.25 45	1.05 27	0.26 63	0.18 116	0.49 100	0.23 116	0.38 12	0.37 27	0.20 19	0.32 79	0.23 31	0.18 30	0.73 250	0.36 210	0.08 10	0.07 19	0.09 46	0.08 46	0.24 292	0.10 49

test_sample5	0.51 257	0.43 195	1.83 217	0.32 207	0.18 116	0.55 161	0.26 188	0.92 368	0.65 289	0.53 237	0.59 277	0.45 192	0.36 201	1.87 409	0.36 210	0.13 267	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.17 171	0.16 213

test_sample4	0.50 240	0.42 190	1.88 237	0.32 207	0.19 145	0.56 176	0.26 188	0.93 376	0.65 289	0.54 250	0.54 240	0.45 192	0.36 201	1.79 392	0.36 210	0.13 267	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.17 171	0.16 213

DualNet	0.51 257	0.43 195	1.83 217	0.32 207	0.18 116	0.55 161	0.26 188	0.92 368	0.65 289	0.54 250	0.62 304	0.45 192	0.36 201	1.87 409	0.36 210	0.13 267	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.17 171	0.16 213

StereoVision	0.45 180	0.72 323	1.94 269	0.33 228	0.32 323	0.47 85	0.26 188	0.68 174	0.57 200	0.32 94	0.89 420	0.45 192	0.27 132	0.49 164	0.36 210	0.13 267	0.15 320	0.16 350	0.15 287	0.19 218	0.13 138

IPLG	0.69 376	0.84 370	2.43 377	0.35 274	0.21 170	1.65 484	0.61 430	1.36 482	0.58 210	1.39 482	0.51 204	0.37 128	0.87 434	1.41 330	0.36 210	0.09 40	0.07 19	0.14 305	0.12 204	0.32 368	0.11 69

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 20	0.28 86	1.09 31	0.33 228	0.15 37	0.30 13	0.16 14	0.58 120	0.42 64	0.19 14	0.19 11	0.17 7	0.26 115	0.38 87	0.37 216	0.09 40	0.08 80	0.08 8	0.25 393	0.10 20	0.06 1

test_sample3	0.50 240	0.41 183	1.88 237	0.32 207	0.19 145	0.57 194	0.25 167	0.92 368	0.64 276	0.52 227	0.49 192	0.47 213	0.35 195	1.79 392	0.37 216	0.13 267	0.10 187	0.12 210	0.11 166	0.16 149	0.16 213

hknet	0.47 205	0.29 95	1.70 138	0.30 151	0.24 225	0.76 386	0.31 275	1.00 434	0.64 276	0.63 356	0.53 228	0.80 383	0.38 222	0.77 261	0.37 216	0.11 186	0.10 187	0.14 305	0.12 204	0.12 47	0.11 69

ICVP	0.46 190	0.29 95	2.41 371	0.33 228	0.22 193	0.59 227	0.55 411	0.75 219	0.50 133	0.44 149	0.60 292	0.49 226	0.35 195	0.53 183	0.37 216	0.16 346	0.16 337	0.14 305	0.11 166	0.15 113	0.15 186
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.64 348	0.49 230	4.41 505	0.32 207	0.27 270	0.60 238	0.25 167	0.97 410	0.88 432	0.59 321	0.70 374	0.63 293	0.55 349	0.66 230	0.37 216	0.17 360	0.15 320	0.15 332	0.14 264	0.21 246	0.23 328

RALAANet	0.43 152	0.98 420	1.90 248	0.32 207	0.23 212	0.48 93	0.19 33	0.67 170	0.53 167	0.48 187	0.45 151	0.39 141	0.30 168	0.48 154	0.37 216	0.10 124	0.08 80	0.11 156	0.14 264	0.27 332	0.10 49

HCRNet	0.46 190	0.49 230	1.65 125	0.38 328	0.29 287	0.58 211	0.22 88	0.75 219	0.62 256	0.47 169	0.49 192	0.48 224	0.36 201	1.12 302	0.37 216	0.15 325	0.10 187	0.15 332	0.13 236	0.17 171	0.17 231

rvit_105_1	0.44 162	0.54 249	1.46 91	0.36 292	0.24 225	0.51 117	0.45 379	0.75 219	0.74 373	0.45 159	0.44 147	0.44 183	0.36 201	0.62 212	0.38 223	0.20 396	0.18 365	0.18 387	0.22 380	0.18 197	0.18 251

DualNet (step1)	0.59 319	0.62 278	1.93 260	0.27 79	0.22 193	0.68 346	0.31 275	0.93 376	0.66 304	0.57 289	0.51 204	0.55 250	0.45 292	1.11 299	0.38 223	0.61 474	0.14 295	0.87 484	0.56 479	0.25 304	0.23 328

test_sample7	0.47 205	0.33 126	1.49 101	0.34 258	0.20 159	0.51 117	0.30 262	0.93 376	0.66 304	0.57 289	0.51 204	0.55 250	0.45 292	1.11 299	0.38 223	0.17 360	0.14 295	0.16 350	0.15 287	0.19 218	0.18 251

test_sample6	0.52 269	0.44 206	1.81 205	0.33 228	0.18 116	0.55 161	0.27 213	0.94 384	0.66 304	0.54 250	0.62 304	0.47 213	0.36 201	1.97 425	0.38 223	0.14 308	0.10 187	0.13 269	0.13 236	0.17 171	0.16 213

MyStereo05	0.49 229	0.41 183	2.72 427	0.30 151	0.23 212	0.60 238	0.30 262	0.82 287	0.77 399	0.52 227	0.37 104	0.51 232	0.42 270	0.52 177	0.38 223	0.09 40	0.17 355	0.12 210	0.10 105	0.16 149	0.20 282

ADStereo(finetuned)	0.45 180	0.77 343	2.12 314	0.25 35	0.14 22	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.72 353	0.54 250	0.48 175	0.31 98	0.76 417	0.37 80	0.38 223	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.07 21	0.13 75	0.23 328

BSDual-CNN	0.41 127	0.27 65	1.13 34	0.30 151	0.21 170	0.76 386	0.31 275	1.00 434	0.61 238	0.63 356	0.53 228	0.63 293	0.37 215	0.43 111	0.38 223	0.13 267	0.10 187	0.14 305	0.12 204	0.12 47	0.11 69

psmg	0.41 127	0.27 65	1.13 34	0.27 79	0.21 170	0.75 383	0.36 325	0.90 349	0.61 238	0.59 321	0.59 277	0.63 293	0.37 215	0.43 111	0.38 223	0.13 267	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.13 75	0.11 69

GANet-ADL	0.44 162	0.41 183	2.31 352	0.33 228	0.20 159	0.57 194	0.25 167	0.75 219	0.54 179	0.42 138	0.59 277	0.56 262	0.30 168	0.40 97	0.38 223	0.14 308	0.11 233	0.09 46	0.08 46	0.22 264	0.17 231

111	0.48 211	1.09 441	1.95 272	0.24 19	0.13 13	0.59 227	0.26 188	0.83 293	0.78 404	0.48 187	0.52 217	0.56 262	0.38 222	0.49 164	0.38 223	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.07 21	0.23 277	0.35 413

UCFNet_RVC	0.48 211	0.82 364	1.85 222	0.30 151	0.27 270	0.64 308	0.26 188	0.74 207	0.55 185	0.48 187	0.53 228	0.63 293	0.41 254	0.88 277	0.38 223	0.15 325	0.10 187	0.17 367	0.17 323	0.18 197	0.15 186

HI	0.41 127	0.63 289	1.72 145	0.27 79	0.21 170	0.45 64	0.19 33	0.55 105	0.41 55	0.57 289	0.59 277	0.65 305	0.45 292	0.45 129	0.39 234	0.08 10	0.09 148	0.10 93	0.11 166	0.20 233	0.10 49

CoSv	0.41 127	0.63 289	1.72 145	0.27 79	0.21 170	0.45 64	0.19 33	0.55 105	0.41 55	0.57 289	0.59 277	0.65 305	0.45 292	0.45 129	0.39 234	0.08 10	0.09 148	0.10 93	0.11 166	0.20 233	0.10 49

UGAM	0.58 311	0.47 224	2.21 333	0.30 151	0.19 145	0.53 141	0.34 310	0.59 128	0.63 268	0.44 149	0.73 385	0.78 375	0.37 215	2.58 476	0.39 234	0.10 124	0.08 80	0.17 367	0.14 264	0.42 435	0.17 231

MyStereo04	0.48 211	0.40 177	2.65 418	0.29 135	0.23 212	0.60 238	0.31 275	0.83 293	0.75 386	0.47 169	0.36 101	0.53 240	0.42 270	0.53 183	0.39 234	0.09 40	0.18 365	0.12 210	0.11 166	0.16 149	0.19 267

IER	0.43 152	0.38 163	1.69 134	0.26 63	0.25 242	0.66 328	0.26 188	0.71 187	0.55 185	0.54 250	0.59 277	0.60 284	0.53 341	0.52 177	0.39 234	0.11 186	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.14 96	0.11 69

ACRE	0.56 300	1.14 448	2.77 437	0.76 466	0.28 281	0.60 238	0.56 416	0.76 232	0.58 210	0.55 268	0.62 304	0.41 155	0.29 160	0.44 118	0.39 234	0.11 186	0.19 377	0.13 269	0.14 264	0.36 397	0.18 251

DCANet	0.42 146	0.77 343	1.95 272	0.25 35	0.14 22	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.72 353	0.54 250	0.48 175	0.31 98	0.41 254	0.36 73	0.39 234	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.07 21	0.13 75	0.23 328

AdaStereo	0.44 162	0.38 163	1.79 198	0.34 258	0.20 159	0.57 194	0.28 230	0.92 368	0.69 324	0.52 227	0.55 249	0.61 286	0.33 185	0.48 154	0.39 234	0.17 360	0.08 80	0.17 367	0.11 166	0.18 197	0.12 104
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.
Anonymous_2	0.74 404	0.32 121	1.65 125	0.33 228	0.30 298	0.67 334	0.32 298	0.69 177	0.46 100	0.48 187	0.41 130	0.84 398	0.58 362	0.51 173	0.40 242	0.32 451	0.38 458	1.43 506	3.69 521	0.80 481	0.27 366

CIPLG	0.56 300	1.19 458	2.46 382	0.80 470	0.31 315	0.61 259	0.57 420	0.76 232	0.57 200	0.56 278	0.63 316	0.41 155	0.30 168	0.45 129	0.40 242	0.11 186	0.20 388	0.13 269	0.13 236	0.35 393	0.19 267

dd	0.42 146	0.96 409	1.77 173	0.31 178	0.17 84	0.57 194	0.26 188	0.49 60	0.68 315	0.41 133	0.40 126	0.34 118	0.27 132	0.45 129	0.40 242	0.17 360	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.21 246	0.12 104

IPLGR_C	0.58 311	1.25 465	2.72 427	0.80 470	0.31 315	0.60 238	0.61 430	0.76 232	0.58 210	0.56 278	0.62 304	0.41 155	0.31 176	0.43 111	0.40 242	0.11 186	0.22 403	0.13 269	0.15 287	0.35 393	0.19 267

DeepPruner_ROB	0.50 240	0.70 317	1.94 269	0.29 135	0.26 257	0.63 297	0.31 275	0.80 276	0.48 117	0.61 337	0.55 249	0.66 312	0.38 222	0.98 283	0.40 242	0.19 386	0.14 295	0.14 305	0.14 264	0.23 277	0.17 231

iResNet_ROB	0.50 240	1.15 452	1.73 148	0.31 178	0.21 170	0.58 211	0.22 88	0.95 397	0.82 418	0.58 307	0.62 304	0.57 268	0.39 236	0.84 270	0.40 242	0.11 186	0.08 80	0.09 46	0.06 9	0.21 246	0.13 138

AACVNet	0.54 280	0.78 351	1.73 148	0.36 292	0.21 170	0.57 194	0.25 167	0.71 187	0.51 141	0.55 268	0.59 277	0.64 302	0.41 254	2.13 441	0.41 248	0.14 308	0.11 233	0.14 305	0.11 166	0.33 376	0.15 186

HSM-Net_RVC	0.67 365	0.34 138	2.23 341	0.26 63	0.19 145	0.67 334	0.29 254	1.26 478	0.69 324	0.72 400	0.70 374	0.78 375	0.42 270	3.77 507	0.41 248	0.13 267	0.09 148	0.10 93	0.09 71	0.12 47	0.11 69
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DCVSM-stereo	0.49 229	0.29 95	2.49 389	0.29 135	0.22 193	0.53 141	0.52 400	0.58 120	0.49 123	0.69 389	0.46 158	0.79 380	0.48 321	0.53 183	0.42 250	0.13 267	0.14 295	0.15 332	0.12 204	0.20 233	0.20 282

SACVNet	0.60 325	0.74 331	1.90 248	0.37 313	0.28 281	0.64 308	0.37 333	0.86 320	0.61 238	0.65 374	0.62 304	0.69 335	0.44 288	2.08 436	0.42 250	0.18 371	0.14 295	0.16 350	0.15 287	0.38 412	0.24 340

LMCR-Stereo	0.52 269	0.71 319	2.39 368	0.40 347	0.21 170	0.74 377	0.31 275	1.02 445	0.64 276	0.61 337	0.63 316	0.39 141	0.51 334	0.62 212	0.42 250	0.19 386	0.09 148	0.12 210	0.09 71	0.23 277	0.12 104

PSMNet-RSSM	0.53 275	0.82 364	1.78 178	0.31 178	0.25 242	0.58 211	0.28 230	0.84 304	0.60 222	0.50 206	0.61 299	0.67 321	0.43 280	1.68 372	0.42 250	0.15 325	0.10 187	0.14 305	0.16 306	0.15 113	0.13 138

CFNet-ft	0.51 257	0.76 334	1.79 198	0.28 104	0.30 298	0.63 297	0.28 230	0.66 161	0.55 185	0.45 159	0.57 268	0.74 361	0.41 254	1.46 337	0.42 250	0.14 308	0.10 187	0.28 438	0.13 236	0.18 197	0.14 153

STTStereo	0.51 257	0.69 314	2.14 321	0.36 292	0.30 298	0.61 259	0.32 298	0.77 242	0.60 222	0.60 329	0.54 240	0.67 321	0.43 280	0.86 273	0.42 250	0.16 346	0.15 320	0.17 367	0.20 366	0.16 149	0.15 186

CFNet_RVC	0.51 257	0.76 334	1.79 198	0.28 104	0.30 298	0.63 297	0.28 230	0.66 161	0.55 185	0.45 159	0.57 268	0.74 361	0.41 254	1.46 337	0.42 250	0.14 308	0.10 187	0.28 438	0.13 236	0.18 197	0.14 153

CVANet_RVC	0.65 356	0.80 355	2.13 316	0.36 292	0.26 257	0.62 279	0.42 355	0.84 304	0.72 353	0.69 389	0.68 355	0.68 328	0.52 339	2.64 479	0.42 250	0.19 386	0.12 259	0.22 412	0.17 323	0.37 405	0.15 186

HSM	0.62 338	0.76 334	1.72 145	0.30 151	0.29 287	0.64 308	0.28 230	0.94 384	0.62 256	0.58 307	0.57 268	1.40 474	0.64 386	2.59 477	0.42 250	0.11 186	0.08 80	0.10 93	0.08 46	0.14 96	0.11 69

PSMNet-RUCA	0.58 311	0.82 364	1.89 244	0.59 447	0.56 445	0.64 308	0.36 325	0.84 304	0.69 324	0.51 219	0.68 355	0.53 240	0.43 280	0.56 194	0.43 259	0.34 455	0.18 365	0.44 466	0.29 411	0.48 449	0.30 387

SFCPSM	0.46 190	0.24 40	2.35 361	0.27 79	0.27 270	0.70 359	0.32 298	0.96 402	0.63 268	0.49 199	0.52 217	0.43 172	0.36 201	0.52 177	0.43 259	0.12 237	0.09 148	0.12 210	0.16 306	0.16 149	0.12 104

cf-r	0.53 275	0.81 360	2.15 322	0.33 228	0.28 281	0.60 238	0.28 230	0.78 257	0.64 276	0.51 219	0.60 292	0.75 366	0.40 243	1.32 321	0.43 259	0.13 267	0.09 148	0.11 156	0.12 204	0.15 113	0.14 153

GANet-RSSM	0.55 293	0.73 328	1.90 248	0.36 292	0.26 257	0.59 227	0.27 213	0.78 257	0.52 148	0.47 169	0.57 268	0.63 293	0.45 292	1.92 423	0.43 259	0.14 308	0.10 187	0.25 431	0.11 166	0.34 383	0.14 153

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 293	0.92 392	2.36 364	0.38 328	0.37 375	0.60 238	0.28 230	0.82 287	0.62 256	0.62 348	0.55 249	0.72 351	0.45 292	1.00 286	0.43 259	0.15 325	0.11 233	0.14 305	0.14 264	0.15 113	0.16 213
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ISRNet	0.47 205	0.44 206	1.55 111	0.37 313	0.31 315	0.49 100	0.19 33	0.75 219	0.66 304	0.63 356	0.71 378	0.67 321	0.39 236	0.58 198	0.44 264	0.23 418	0.16 337	0.21 409	0.20 366	0.21 246	0.25 349

HBP-ISP	0.76 409	1.30 470	3.19 477	0.35 274	0.26 257	0.85 421	0.54 408	1.03 452	0.72 353	0.80 420	0.69 364	0.68 328	0.83 426	2.04 432	0.44 264	0.23 418	0.24 414	0.29 445	0.25 393	0.28 338	0.24 340

CSP-Net	0.50 240	0.39 172	1.25 53	0.29 135	0.23 212	0.77 394	0.35 318	0.86 320	0.57 200	0.59 321	0.59 277	0.65 305	0.40 243	1.77 387	0.44 264	0.16 346	0.11 233	0.10 93	0.10 105	0.20 233	0.14 153

NOSS_ROB	0.64 348	0.65 300	1.62 123	0.46 394	0.25 242	0.67 334	0.30 262	0.93 376	0.77 399	0.59 321	0.57 268	0.77 372	0.38 222	2.78 488	0.44 264	0.23 418	0.24 414	0.28 438	0.26 400	0.27 332	0.39 437

FADNet	0.64 348	1.22 461	2.06 298	0.32 207	0.30 298	0.66 328	0.29 254	0.88 337	0.72 353	0.44 149	0.48 175	0.66 312	0.57 358	1.84 406	0.45 268	0.46 466	0.20 388	0.17 367	0.19 356	0.59 464	0.24 340

LL-Strereo	0.72 392	1.29 469	2.49 389	0.36 292	0.45 418	0.55 161	0.32 298	0.93 376	0.71 343	0.67 380	0.58 274	0.85 401	0.79 421	2.67 483	0.46 269	0.10 124	0.18 365	0.14 305	0.12 204	0.40 426	0.42 447

gwcnet-sp	0.49 229	0.43 195	2.54 402	0.31 178	0.22 193	0.67 334	0.31 275	0.78 257	0.65 289	0.58 307	0.47 163	0.46 205	0.43 280	0.76 257	0.46 269	0.11 186	0.11 233	0.11 156	0.11 166	0.15 113	0.14 153

scenet	0.49 229	0.43 195	2.54 402	0.31 178	0.22 193	0.67 334	0.31 275	0.78 257	0.65 289	0.58 307	0.47 163	0.46 205	0.43 280	0.76 257	0.46 269	0.11 186	0.11 233	0.11 156	0.11 166	0.15 113	0.14 153

ssnet	0.49 229	0.43 195	2.54 402	0.31 178	0.22 193	0.67 334	0.31 275	0.78 257	0.65 289	0.58 307	0.47 163	0.46 205	0.43 280	0.76 257	0.46 269	0.11 186	0.11 233	0.11 156	0.11 166	0.15 113	0.14 153

DAS	0.56 300	0.35 145	1.55 111	0.33 228	0.34 344	0.50 108	0.42 355	0.83 293	0.74 373	0.83 430	0.68 355	0.56 262	0.48 321	2.40 461	0.46 269	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.09 71	0.18 197	0.15 186

SepStereo	0.52 269	0.35 145	1.55 111	0.33 228	0.34 344	0.50 108	0.42 355	0.83 293	0.74 373	0.83 430	0.68 355	0.56 262	0.48 321	1.56 353	0.46 269	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.09 71	0.18 197	0.15 186

GwcNet-ADL	0.50 240	0.74 331	2.90 452	0.31 178	0.20 159	0.58 211	0.29 254	0.87 329	0.64 276	0.47 169	0.47 163	0.56 262	0.33 185	0.46 138	0.46 269	0.13 267	0.12 259	0.09 46	0.09 71	0.14 96	0.21 291

GEStereo_RVC	0.54 280	0.87 380	1.95 272	0.47 399	0.25 242	0.62 279	0.37 333	1.00 434	0.74 373	0.53 237	0.54 240	0.59 278	0.44 288	1.10 296	0.46 269	0.15 325	0.11 233	0.12 210	0.10 105	0.26 323	0.19 267

psm_up	0.57 306	0.61 272	1.83 217	0.35 274	0.30 298	0.64 308	0.37 333	0.90 349	0.68 315	0.59 321	0.55 249	0.68 328	0.54 344	1.91 419	0.46 269	0.16 346	0.15 320	0.16 350	0.15 287	0.23 277	0.13 138

GIP-stereo	0.26 12	0.22 25	0.78 11	0.29 135	0.20 159	0.42 56	0.17 19	0.64 153	0.39 41	0.18 10	0.24 26	0.23 31	0.18 30	0.25 5	0.47 278	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.06 9	0.17 171	0.08 18

DDVS	0.62 338	0.40 177	1.40 80	2.21 512	0.35 356	0.87 427	1.00 476	0.69 177	0.50 133	0.53 237	0.56 260	0.90 415	0.37 215	1.22 312	0.47 278	0.15 325	0.14 295	0.14 305	0.12 204	0.19 218	0.22 304

iRaft-Stereo_5w	0.54 280	1.01 430	2.08 305	0.27 79	0.21 170	0.49 100	0.28 230	0.73 203	0.58 210	0.40 124	0.61 299	0.62 290	0.46 305	1.78 388	0.47 278	0.09 40	0.07 19	0.11 156	0.10 105	0.39 421	0.12 104

dad	0.51 257	1.01 430	1.74 152	0.29 135	0.19 145	0.60 238	0.26 188	0.52 82	0.75 386	0.63 356	0.63 316	0.63 293	0.33 185	0.85 272	0.47 278	0.27 440	0.15 320	0.40 462	0.18 336	0.22 264	0.14 153

FENet	0.44 162	0.30 106	2.42 373	0.32 207	0.17 84	0.58 211	0.22 88	0.77 242	0.59 217	0.47 169	0.42 134	0.55 250	0.38 222	0.49 164	0.47 278	0.12 237	0.09 148	0.12 210	0.11 166	0.13 75	0.16 213

CRFU-Net	0.56 300	0.38 163	1.86 230	0.46 394	0.26 257	0.82 413	0.36 325	0.90 349	0.49 123	0.62 348	0.59 277	0.78 375	1.35 472	1.00 286	0.48 283	0.15 325	0.14 295	0.17 367	0.10 105	0.19 218	0.14 153

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 413	1.04 435	2.06 298	0.94 481	0.35 356	0.89 432	0.40 346	0.85 310	0.63 268	0.55 268	0.63 316	0.75 366	0.38 222	2.38 457	0.48 283	1.10 497	0.31 444	0.36 455	0.21 372	0.53 460	0.55 465

CFNet	0.58 311	0.96 409	1.78 178	0.33 228	0.25 242	0.63 297	0.22 88	0.88 337	0.75 386	0.46 167	0.59 277	0.58 275	0.40 243	2.29 450	0.48 283	0.12 237	0.09 148	0.15 332	0.14 264	0.30 353	0.15 186

NVstereo2D	0.58 311	0.40 177	2.03 296	0.35 274	0.35 356	0.69 352	0.39 343	0.91 359	0.80 412	0.47 169	0.53 228	0.67 321	0.46 305	1.99 429	0.48 283	0.19 386	0.11 233	0.17 367	0.13 236	0.25 304	0.25 349

PS-NSSS	0.63 344	1.00 426	1.81 205	0.30 151	0.31 315	0.63 297	0.34 310	0.98 414	0.69 324	0.54 250	0.74 388	0.51 232	0.41 254	2.43 465	0.48 283	0.24 426	0.17 355	0.27 435	0.18 336	0.27 332	0.21 291

SMFormer	0.50 240	0.46 216	1.60 118	0.30 151	0.15 37	0.45 64	0.24 148	0.90 349	0.72 353	0.56 278	0.64 332	0.51 232	0.41 254	1.87 409	0.49 288	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.15 113	0.16 213

tta	0.50 240	0.46 216	1.60 118	0.30 151	0.15 37	0.45 64	0.24 148	0.90 349	0.72 353	0.56 278	0.64 332	0.51 232	0.41 254	1.87 409	0.49 288	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.14 96	0.11 69

ToySt	0.44 162	0.61 272	1.89 244	0.29 135	0.18 116	0.55 161	0.35 318	0.67 170	0.53 167	0.39 122	0.50 200	0.59 278	0.43 280	0.51 173	0.49 288	0.10 124	0.12 259	0.13 269	0.16 306	0.24 292	0.19 267

FADNet-RVC-Resample	0.67 365	1.16 457	3.16 473	0.37 313	0.29 287	0.62 279	0.38 339	0.86 320	0.63 268	0.51 219	0.50 200	0.57 268	0.45 292	1.57 355	0.49 288	0.24 426	0.32 450	0.23 419	0.19 356	0.27 332	0.62 471

MLCV	0.48 211	0.89 387	1.85 222	0.29 135	0.14 22	0.59 227	0.23 116	0.72 192	0.59 217	0.66 376	0.66 344	0.55 250	0.36 201	1.03 290	0.49 288	0.09 40	0.06 2	0.09 46	0.07 21	0.19 218	0.11 69

G2L-Stereo	0.55 293	0.85 374	2.18 329	0.31 178	0.27 270	0.59 227	0.27 213	0.77 242	0.55 185	0.54 250	0.52 217	0.71 348	0.36 201	1.75 384	0.50 293	0.13 267	0.11 233	0.13 269	0.11 166	0.29 342	0.15 186

GwcNet-RSSM	0.57 306	0.94 400	2.13 316	0.32 207	0.25 242	0.60 238	0.30 262	0.80 276	0.66 304	0.52 227	0.64 332	0.71 348	0.40 243	1.79 392	0.50 293	0.13 267	0.09 148	0.12 210	0.12 204	0.21 246	0.15 186

DMCA	0.41 127	0.52 239	1.26 55	0.31 178	0.24 225	0.59 227	0.26 188	0.77 242	0.63 268	0.58 307	0.48 175	0.57 268	0.35 195	0.40 97	0.50 293	0.14 308	0.10 187	0.14 305	0.10 105	0.15 113	0.15 186

TDLM	0.67 365	0.92 392	1.76 164	0.37 313	0.24 225	0.66 328	0.56 416	0.82 287	0.74 373	1.16 462	0.62 304	0.61 286	0.48 321	2.70 484	0.50 293	0.20 396	0.11 233	0.35 453	0.14 264	0.32 368	0.16 213

RAFT + AFF	0.64 348	1.20 459	1.95 272	0.34 258	0.33 336	0.67 334	0.52 400	0.99 426	0.74 373	0.53 237	0.58 274	0.57 268	0.80 422	1.76 385	0.51 297	0.12 237	0.27 435	0.15 332	0.14 264	0.43 437	0.29 378

CC-Net-ROB	0.85 431	1.15 452	2.13 316	0.88 476	0.38 381	0.88 431	0.44 373	1.06 458	0.79 409	0.58 307	0.69 364	0.65 305	0.50 332	2.74 487	0.51 297	0.93 489	0.39 464	0.87 484	0.29 411	0.54 461	0.54 462

IGEVStereo-DCA	0.33 59	0.34 138	1.38 75	0.27 79	0.16 58	0.45 64	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.21 13	0.26 67	0.25 101	0.64 217	0.52 299	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.18 336	0.16 149	0.22 304

rrr	0.46 190	0.34 138	3.08 465	0.27 79	0.16 58	0.45 64	0.28 230	1.09 463	0.51 141	0.24 43	0.21 13	0.26 67	0.25 101	0.64 217	0.52 299	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.29 411	0.16 149	0.25 349

UPFNet	0.46 190	0.28 86	1.73 148	0.33 228	0.32 323	0.65 322	0.38 339	0.83 293	0.59 217	0.57 289	0.52 217	0.61 286	0.40 243	0.75 254	0.52 299	0.13 267	0.12 259	0.13 269	0.12 204	0.15 113	0.11 69

iResNet	0.51 257	0.76 334	2.59 409	0.41 354	0.17 84	0.64 308	0.27 213	0.82 287	0.70 333	0.57 289	0.64 332	0.43 172	0.36 201	0.70 245	0.52 299	0.10 124	0.07 19	0.09 46	0.08 46	0.21 246	0.13 138

DFGA-Net	0.51 257	1.06 437	1.75 158	0.30 151	0.24 225	0.54 148	0.22 88	0.63 150	0.60 222	0.48 187	0.51 204	0.35 122	0.27 132	1.82 400	0.53 303	0.10 124	0.08 80	0.12 210	0.12 204	0.37 405	0.15 186

SQANet	0.80 421	1.58 485	2.53 396	0.76 466	0.83 476	0.76 386	0.36 325	0.83 293	0.64 276	0.63 356	0.69 364	0.73 354	0.51 334	1.21 310	0.53 303	0.77 486	0.29 438	0.59 474	0.29 411	0.86 483	0.61 470

RAFT_R40	0.50 240	0.21 14	1.76 164	0.50 411	0.40 393	0.61 259	0.53 404	0.56 111	0.60 222	0.56 278	0.54 240	0.55 250	0.51 334	1.57 355	0.53 303	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.16 149	0.09 29

DMCA-RVC	0.62 338	0.96 409	2.63 414	0.36 292	0.90 481	0.56 176	0.31 275	0.69 177	0.57 200	0.68 387	0.52 217	0.59 278	0.56 353	1.23 314	0.53 303	0.16 346	0.38 458	0.20 401	0.15 287	0.20 233	0.15 186

stereogan	0.69 376	0.51 238	2.44 379	0.39 338	0.39 384	1.01 447	0.41 352	0.94 384	0.92 442	0.73 404	0.85 413	1.15 461	0.69 400	1.57 355	0.53 303	0.19 386	0.18 365	0.20 401	0.16 306	0.36 397	0.24 340

HITNet	0.46 190	0.92 392	2.09 306	0.33 228	0.14 22	0.55 161	0.22 88	0.83 293	0.56 196	0.51 219	0.49 192	0.48 224	0.37 215	0.48 154	0.54 308	0.09 40	0.06 2	0.10 93	0.08 46	0.23 277	0.09 29
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
MyStereo8	0.54 280	0.80 355	2.76 435	0.32 207	0.33 336	0.71 361	0.20 50	0.87 329	0.57 200	0.51 219	0.59 277	0.50 229	0.33 185	0.68 234	0.55 309	0.10 124	0.29 438	0.10 93	0.13 236	0.21 246	0.34 411

ac_64	0.55 293	0.46 216	1.92 257	0.36 292	0.34 344	0.63 297	0.31 275	0.82 287	0.61 238	0.55 268	0.51 204	0.89 413	0.48 321	1.83 401	0.55 309	0.14 308	0.11 233	0.12 210	0.12 204	0.18 197	0.12 104

ACVNet	0.45 180	0.44 206	1.79 198	0.28 104	0.21 170	0.59 227	0.36 325	0.66 161	0.68 315	0.45 159	0.59 277	0.69 335	0.40 243	0.44 118	0.55 309	0.11 186	0.09 148	0.10 93	0.09 71	0.34 383	0.10 49

HGLStereo	0.54 280	0.69 314	2.00 288	0.35 274	0.40 393	0.66 328	0.30 262	0.83 293	0.62 256	0.57 289	0.69 364	0.69 335	0.54 344	1.07 293	0.55 309	0.13 267	0.13 278	0.13 269	0.11 166	0.19 218	0.17 231

hitnet-ft	0.67 365	0.80 355	1.90 248	0.28 104	0.22 193	0.69 352	0.36 325	0.85 310	0.65 289	0.56 278	0.84 409	1.03 443	0.95 447	2.32 452	0.55 309	0.23 418	0.14 295	0.41 463	0.13 236	0.24 292	0.17 231

FADNet-RVC	0.61 333	1.26 467	2.12 314	0.33 228	0.26 257	0.59 227	0.29 254	0.86 320	0.62 256	0.45 159	0.50 200	0.62 290	0.46 305	1.73 380	0.55 309	0.17 360	0.20 388	0.17 367	0.18 336	0.59 464	0.28 372

GANetREF_RVC	0.75 406	1.15 452	2.46 382	0.47 399	0.26 257	0.83 415	0.61 430	0.97 410	0.89 436	0.62 348	0.61 299	0.72 351	0.59 365	2.42 463	0.55 309	0.32 451	0.25 427	0.36 455	0.24 386	0.39 421	0.31 395
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
coex_refinement	0.58 311	0.94 400	1.87 235	0.38 328	0.25 242	0.64 308	0.34 310	0.83 293	0.65 289	0.60 329	0.63 316	0.81 386	0.48 321	1.85 408	0.56 316	0.13 267	0.09 148	0.10 93	0.10 105	0.16 149	0.16 213

ADLNet2	0.68 372	0.84 370	3.19 477	0.33 228	0.36 364	0.64 308	0.37 333	0.89 343	0.79 409	0.54 250	0.65 341	0.93 422	0.48 321	2.07 435	0.56 316	0.13 267	0.11 233	0.11 156	0.11 166	0.33 376	0.18 251

test_xeample3	0.46 190	0.34 138	2.99 460	0.37 313	0.16 58	0.49 100	0.33 306	1.06 458	0.44 77	0.25 58	0.23 18	0.24 44	0.25 101	0.49 164	0.56 316	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.40 458	0.17 171	0.26 359

UNet	0.54 280	0.44 206	2.83 443	0.31 178	0.33 336	0.74 377	0.27 213	0.82 287	0.61 238	0.53 237	0.54 240	0.72 351	0.54 344	0.78 265	0.56 316	0.11 186	0.09 148	0.13 269	0.11 166	0.14 96	0.12 104

G2L-Stereo_aug	0.54 280	0.33 126	2.61 413	0.28 104	0.24 225	0.62 279	0.28 230	0.74 207	0.72 353	0.63 356	0.65 341	0.73 354	0.48 321	1.37 326	0.57 320	0.10 124	0.08 80	0.09 46	0.07 21	0.21 246	0.11 69

DDUNet	0.77 413	1.12 444	1.88 237	0.76 466	0.69 467	0.84 417	0.43 362	0.85 310	0.65 289	0.67 380	0.75 391	0.91 417	0.52 339	1.03 290	0.57 320	0.54 470	0.37 456	0.95 490	0.52 475	0.71 474	0.57 466

PSMNet-ADL	0.51 257	0.38 163	1.65 125	0.35 274	0.21 170	0.67 334	0.26 188	0.74 207	0.55 185	0.42 138	0.52 217	0.70 345	0.45 292	1.91 419	0.57 320	0.15 325	0.13 278	0.11 156	0.13 236	0.15 113	0.20 282

delet	0.52 269	0.54 249	1.62 123	0.31 178	0.35 356	0.74 377	0.46 382	0.85 310	0.74 373	0.55 268	0.60 292	0.67 321	0.50 332	1.12 302	0.57 320	0.11 186	0.11 233	0.13 269	0.14 264	0.16 149	0.12 104

FAT-Stereo	0.70 380	0.54 249	2.88 446	0.36 292	0.29 287	0.62 279	0.54 408	0.97 410	0.87 429	0.76 412	0.92 423	0.94 426	0.80 422	1.84 406	0.57 320	0.18 371	0.19 377	0.17 367	0.16 306	0.22 264	0.25 349

NCCL2	0.65 356	0.94 400	1.96 281	0.43 368	0.30 298	0.71 361	0.68 444	0.84 304	0.65 289	0.70 393	0.60 292	0.86 405	0.54 344	1.56 353	0.57 320	0.20 396	0.16 337	0.67 478	0.25 393	0.22 264	0.24 340

AASNet	0.56 300	1.03 434	2.34 358	0.37 313	0.33 336	0.65 322	0.29 254	0.96 402	0.73 369	0.54 250	0.60 292	0.55 250	0.38 222	0.59 204	0.58 326	0.14 308	0.12 259	0.13 269	0.10 105	0.43 437	0.24 340

ETE_ROB	0.60 325	0.71 319	1.55 111	0.37 313	0.25 242	0.69 352	0.51 397	1.47 486	0.70 333	0.80 420	0.69 364	0.85 401	0.49 329	1.36 325	0.58 326	0.16 346	0.13 278	0.19 393	0.16 306	0.21 246	0.23 328

MMNet	0.50 240	0.48 227	1.93 260	0.33 228	0.27 270	0.79 403	0.28 230	0.81 280	0.74 373	0.60 329	0.56 260	0.59 278	0.55 349	0.79 266	0.59 328	0.10 124	0.09 148	0.12 210	0.11 166	0.13 75	0.14 153

StereoDRNet-Refined	0.50 240	0.41 183	1.50 104	0.33 228	0.21 170	0.68 346	0.26 188	0.81 280	0.68 315	0.67 380	0.68 355	0.73 354	0.42 270	1.10 296	0.59 328	0.11 186	0.08 80	0.14 305	0.14 264	0.25 304	0.21 291
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SMoEStereo_RVC	0.29 29	0.26 59	1.03 26	0.25 35	0.14 22	0.46 80	0.22 88	0.36 7	0.38 31	0.23 39	0.23 18	0.21 22	0.18 30	0.45 129	0.60 330	0.07 2	0.06 2	0.10 93	0.08 46	0.20 233	0.20 282

FINET	0.65 356	0.95 407	3.06 464	0.35 274	0.40 393	0.58 211	0.48 393	0.92 368	1.10 464	0.57 289	0.68 355	0.47 213	0.44 288	1.15 307	0.60 330	0.23 418	0.21 397	0.17 367	0.15 287	0.26 323	0.25 349

DLCB_ROB	0.54 280	0.55 258	1.49 101	0.36 292	0.25 242	0.65 322	0.36 325	0.80 276	0.70 333	0.72 400	0.69 364	0.83 393	0.46 305	1.53 350	0.60 330	0.13 267	0.12 259	0.14 305	0.14 264	0.14 96	0.13 138

Syn2CoEx	0.70 380	1.07 440	2.74 433	0.43 368	0.30 298	0.64 308	0.42 355	0.99 426	0.78 404	0.62 348	0.78 397	0.74 361	0.72 407	1.92 423	0.61 333	0.20 396	0.17 355	0.19 393	0.15 287	0.29 342	0.22 304

BEATNet_4x	0.47 205	0.73 328	1.91 254	0.33 228	0.15 37	0.56 176	0.25 167	0.85 310	0.58 210	0.54 250	0.51 204	0.57 268	0.42 270	0.57 195	0.61 333	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.09 71	0.20 233	0.16 213

Wz-Net-LNSev	0.59 319	0.96 409	2.47 386	0.34 258	0.37 375	0.79 403	0.44 373	0.86 320	0.77 399	0.61 337	0.67 347	0.79 380	0.56 353	0.64 217	0.62 335	0.15 325	0.14 295	0.12 210	0.12 204	0.18 197	0.19 267

CBMV	0.71 389	0.76 334	2.64 416	0.33 228	0.20 159	0.78 399	0.79 459	0.98 414	0.78 404	0.85 435	0.71 378	0.86 405	1.10 459	1.46 337	0.62 335	0.18 371	0.20 388	0.21 409	0.19 356	0.25 304	0.33 407
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
TCMNet	0.66 360	0.85 374	2.55 406	0.50 411	0.52 437	0.72 367	0.39 343	0.87 329	0.72 353	0.58 307	0.68 355	0.63 293	0.46 305	1.70 375	0.63 337	0.18 371	0.18 365	0.23 419	0.18 336	0.38 412	0.27 366

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 90	1.34 477	1.24 52	0.23 10	0.12 4	0.33 24	0.20 50	0.40 16	0.33 10	0.25 58	0.21 13	0.16 5	0.14 2	0.27 10	0.63 337	0.55 472	0.06 2	0.11 156	0.13 236	0.25 304	0.49 458

acv_ft	0.48 211	0.44 206	1.76 164	0.32 207	0.41 400	0.63 297	0.28 230	0.81 280	0.68 315	0.61 337	0.59 277	0.69 335	0.45 292	0.44 118	0.63 337	0.11 186	0.09 148	0.10 93	0.09 71	0.41 429	0.10 49

DSFCA	0.54 280	0.35 145	1.41 81	0.28 104	0.28 281	0.79 403	0.88 466	0.76 232	0.70 333	0.72 400	0.66 344	0.67 321	0.57 358	1.17 308	0.63 337	0.16 346	0.14 295	0.13 269	0.14 264	0.16 149	0.13 138

Nwc_Net	0.68 372	0.83 368	2.53 396	0.41 354	0.39 384	0.77 394	0.38 339	1.01 442	0.70 333	0.60 329	0.99 436	0.98 433	0.68 398	1.41 330	0.63 337	0.23 418	0.15 320	0.23 419	0.25 393	0.23 277	0.18 251

ITSA-stereo	0.48 211	0.33 126	1.20 45	0.33 228	0.18 116	0.60 238	0.29 254	0.94 384	0.80 412	0.50 206	0.49 192	0.53 240	0.59 365	1.25 318	0.64 342	0.15 325	0.12 259	0.17 367	0.16 306	0.18 197	0.23 328

ADLNet	0.60 325	0.71 319	1.95 272	0.35 274	0.34 344	0.67 334	0.34 310	0.90 349	0.74 373	0.68 387	0.62 304	0.80 383	0.45 292	1.78 388	0.64 342	0.14 308	0.11 233	0.14 305	0.14 264	0.29 342	0.21 291

GASNet	0.73 401	1.47 482	3.04 462	0.47 399	0.33 336	0.57 194	0.34 310	0.91 359	0.75 386	0.58 307	0.58 274	0.74 361	0.55 349	2.03 431	0.65 344	0.21 402	0.15 320	0.19 393	0.17 323	0.51 456	0.28 372

GwcNet	0.69 376	0.71 319	3.12 470	0.36 292	0.45 418	0.81 410	0.44 373	0.86 320	0.84 423	0.60 329	0.74 388	0.82 391	0.49 329	1.65 368	0.66 345	0.16 346	0.15 320	0.15 332	0.15 287	0.31 361	0.24 340

S-Stereo	0.80 421	0.69 314	3.89 496	0.39 338	0.37 375	0.69 352	0.70 449	0.94 384	0.98 450	0.62 348	0.91 421	0.83 393	0.60 368	2.37 454	0.66 345	0.18 371	0.21 397	0.17 367	0.18 336	0.30 353	0.35 413

RP	0.67 365	0.82 364	1.94 269	0.43 368	0.44 410	0.65 322	0.45 379	0.89 343	0.82 418	0.66 376	0.92 423	0.99 436	0.76 417	1.55 352	0.66 345	0.25 431	0.18 365	0.23 419	0.20 366	0.31 361	0.22 304

iinet-f	0.57 306	0.93 398	2.27 346	0.31 178	0.25 242	0.83 415	0.33 306	0.81 280	0.65 289	0.54 250	0.63 316	0.73 354	0.67 395	0.73 250	0.67 348	0.13 267	0.13 278	0.11 156	0.10 105	0.43 437	0.16 213

GES	0.44 162	0.28 86	1.88 237	0.30 151	0.18 116	0.61 259	0.30 262	0.88 337	0.46 100	0.47 169	0.52 217	0.39 141	0.42 270	0.58 198	0.67 348	0.15 325	0.11 233	0.12 210	0.10 105	0.15 113	0.17 231

PASM	0.72 392	0.68 310	1.91 254	0.47 399	0.44 410	0.60 238	0.51 397	0.76 232	0.80 412	0.77 416	0.67 347	0.87 407	0.61 377	2.40 461	0.67 348	0.32 451	0.35 452	0.36 455	0.41 461	0.45 446	0.39 437

DispNO	0.67 365	0.98 420	2.58 407	0.31 178	0.27 270	0.59 227	0.29 254	0.83 293	0.68 315	0.53 237	0.79 400	0.83 393	0.47 313	2.46 467	0.68 351	0.12 237	0.10 187	0.19 393	0.31 426	0.16 149	0.17 231

FADNet_RVC	0.81 426	1.14 448	2.42 373	0.30 151	0.24 225	0.71 361	0.24 148	0.95 397	0.61 238	0.44 149	0.56 260	0.59 278	0.42 270	1.52 349	0.68 351	0.94 490	0.96 505	0.28 438	1.00 505	0.90 484	1.36 507

ACV-stereo	0.66 360	0.76 334	2.86 444	0.32 207	0.25 242	1.01 447	0.60 426	0.59 128	0.52 148	0.41 133	0.45 151	1.55 480	0.94 444	1.40 329	0.69 353	0.14 308	0.13 278	0.12 210	0.11 166	0.20 233	0.19 267

DRN-Test	0.64 348	0.43 195	2.44 379	0.39 338	0.44 410	0.80 409	0.41 352	1.02 445	0.78 404	0.80 420	0.63 316	0.69 335	0.56 353	1.79 392	0.69 353	0.15 325	0.12 259	0.17 367	0.16 306	0.18 197	0.17 231

fffft	0.29 29	0.21 14	1.10 33	0.24 19	0.15 37	0.42 56	0.24 148	0.42 24	0.38 31	0.21 24	0.18 8	0.20 14	0.16 8	0.44 118	0.70 355	0.07 2	0.06 2	0.10 93	0.08 46	0.28 338	0.20 282
1: 1. 1
ssnet_v2	0.55 293	0.60 268	1.86 230	0.32 207	0.22 193	0.72 367	0.44 373	0.94 384	0.74 373	0.63 356	0.54 240	0.81 386	0.47 313	0.77 261	0.70 355	0.16 346	0.14 295	0.14 305	0.14 264	0.30 353	0.30 387

RGC	0.71 389	0.97 417	2.18 329	0.44 375	0.44 410	0.73 373	0.40 346	0.94 384	0.71 343	0.71 397	1.04 446	1.01 439	0.71 404	1.74 382	0.70 355	0.23 418	0.18 365	0.28 438	0.26 400	0.29 342	0.27 366

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 306	0.87 380	2.11 311	0.32 207	0.30 298	0.84 417	0.40 346	0.88 337	0.72 353	0.65 374	0.73 385	0.66 312	0.57 358	0.93 278	0.71 358	0.13 267	0.07 19	0.10 93	0.08 46	0.15 113	0.14 153

Wz-Net-MNSev	0.65 356	0.97 417	2.19 331	0.36 292	0.33 336	0.90 433	0.60 426	0.92 368	0.81 417	0.75 409	0.72 383	0.73 354	0.65 388	1.39 327	0.71 358	0.16 346	0.13 278	0.14 305	0.14 264	0.24 292	0.18 251

edge stereo	0.81 426	0.73 328	3.30 483	0.37 313	1.21 498	0.62 279	0.39 343	0.93 376	0.79 409	0.80 420	0.88 418	1.14 460	0.71 404	2.18 444	0.71 358	0.21 402	0.20 388	0.26 434	0.18 336	0.38 412	0.26 359

PWCDC_ROB	0.72 392	1.06 437	2.09 306	0.47 399	0.36 364	0.78 399	0.26 188	0.98 414	1.34 478	0.61 337	2.07 481	0.64 302	0.61 377	0.83 268	0.71 358	0.31 450	0.14 295	0.15 332	0.12 204	0.60 467	0.21 291

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 452	1.67 491	2.32 353	0.47 399	0.39 384	1.47 473	0.95 470	0.95 397	0.91 439	0.84 432	0.94 428	1.05 448	0.60 368	2.95 493	0.72 362	0.41 460	0.72 497	0.32 450	0.55 476	0.74 475	1.22 504

StereoDRNet	0.64 348	0.88 384	2.35 361	0.41 354	0.45 418	0.73 373	0.47 390	0.94 384	0.74 373	0.75 409	0.54 240	0.74 361	0.47 313	1.70 375	0.72 362	0.15 325	0.14 295	0.15 332	0.14 264	0.20 233	0.19 267

MFMNet_re	0.92 440	1.28 468	2.53 396	0.82 474	0.76 474	0.90 433	0.75 455	0.98 414	1.04 456	1.03 452	1.05 447	0.84 398	0.94 444	0.83 268	0.72 362	0.68 479	0.60 482	0.63 476	0.60 486	0.77 479	0.74 477

fast-acv-ft	0.63 344	0.88 384	3.10 467	0.38 328	0.30 298	0.79 403	0.48 393	0.69 177	0.72 353	0.58 307	0.78 397	0.76 370	0.60 368	0.67 231	0.73 365	0.15 325	0.15 320	0.18 387	0.17 323	0.37 405	0.16 213

UDG	0.77 413	1.23 462	2.15 322	0.67 460	0.59 452	0.78 399	0.38 339	0.90 349	0.70 333	0.61 337	0.69 364	1.01 439	0.67 395	1.02 288	0.73 365	0.45 464	0.34 451	0.87 484	0.51 473	0.67 471	0.46 453

RASNet	0.61 333	0.68 310	2.03 296	0.35 274	0.46 424	0.65 322	0.28 230	0.78 257	0.70 333	0.48 187	0.64 332	0.93 422	0.61 377	2.21 446	0.73 365	0.12 237	0.09 148	0.09 46	0.10 105	0.14 96	0.11 69

LALA_ROB	0.60 325	0.76 334	1.69 134	0.36 292	0.29 287	0.79 403	0.55 411	0.94 384	0.77 399	0.81 425	0.67 347	0.94 426	0.49 329	0.99 284	0.73 365	0.21 402	0.15 320	0.20 401	0.18 336	0.23 277	0.21 291

XPNet_ROB	0.61 333	0.72 323	1.66 129	0.37 313	0.27 270	0.67 334	0.47 390	0.89 343	0.71 343	0.78 418	0.70 374	0.81 386	0.53 341	1.70 375	0.76 369	0.21 402	0.16 337	0.16 350	0.15 287	0.20 233	0.21 291

PDISCO_ROB	0.75 406	1.06 437	2.11 311	0.64 455	0.59 452	1.13 462	0.43 362	1.14 469	1.05 457	0.64 367	0.71 378	0.96 429	0.61 377	1.21 310	0.76 369	0.37 459	0.18 365	0.27 435	0.24 386	0.56 463	0.32 400

PSM-softLoss	0.48 211	0.27 65	1.85 222	0.51 416	0.17 84	0.61 259	0.40 346	0.61 140	0.57 200	0.52 227	0.48 175	0.39 141	0.25 101	1.46 337	0.77 371	0.12 237	0.08 80	0.13 269	0.12 204	0.12 47	0.14 153

KMStereo	0.48 211	0.27 65	1.85 222	0.51 416	0.17 84	0.61 259	0.40 346	0.61 140	0.57 200	0.52 227	0.48 175	0.39 141	0.25 101	1.46 337	0.77 371	0.12 237	0.08 80	0.13 269	0.12 204	0.12 47	0.14 153

RE-Stereo	0.48 211	0.25 45	1.81 205	0.52 420	0.16 58	0.61 259	0.43 362	0.66 161	0.60 222	0.50 206	0.47 163	0.37 128	0.26 115	1.44 332	0.78 373	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.17 231

TVStereo	0.48 211	0.25 45	1.81 205	0.52 420	0.16 58	0.61 259	0.43 362	0.66 161	0.60 222	0.50 206	0.47 163	0.37 128	0.26 115	1.44 332	0.78 373	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.17 231

APVNet	0.70 380	0.67 308	2.71 425	0.38 328	0.36 364	0.85 421	0.43 362	0.91 359	0.68 315	0.55 268	0.69 364	0.75 366	0.55 349	2.31 451	0.78 373	0.17 360	0.17 355	0.24 426	0.19 356	0.33 376	0.23 328

AF-Net	0.69 376	0.92 392	2.21 333	0.41 354	0.40 393	0.68 346	0.40 346	1.02 445	0.86 426	0.69 389	1.03 443	1.04 446	0.84 429	1.19 309	0.78 373	0.22 415	0.14 295	0.25 431	0.17 323	0.30 353	0.18 251

NF-Stereo	0.48 211	0.25 45	1.81 205	0.52 420	0.16 58	0.61 259	0.44 373	0.66 161	0.61 238	0.50 206	0.47 163	0.37 128	0.26 115	1.45 336	0.79 377	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.16 213

OCTAStereo	0.48 211	0.25 45	1.81 205	0.52 420	0.16 58	0.61 259	0.43 362	0.66 161	0.61 238	0.50 206	0.47 163	0.37 128	0.26 115	1.44 332	0.80 378	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.17 231

TransformOpticalFlow	0.64 348	0.56 260	2.66 419	0.44 375	0.26 257	0.62 279	0.28 230	0.83 293	0.71 343	0.76 412	0.74 388	0.91 417	0.85 430	1.83 401	0.81 379	0.10 124	0.07 19	0.11 156	0.09 71	0.11 36	0.12 104

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 380	0.65 300	3.45 488	0.50 411	0.60 457	0.75 383	0.23 116	0.96 402	0.60 222	0.76 412	1.30 460	0.81 386	0.60 368	0.57 195	0.82 380	0.10 124	0.16 337	0.11 156	0.43 464	0.31 361	0.22 304

RAFT-345	0.53 275	0.30 106	2.34 358	0.38 328	0.34 344	0.58 211	0.42 355	0.47 49	0.61 238	0.51 219	1.00 438	0.43 172	0.28 147	1.57 355	0.82 380	0.10 124	0.07 19	0.11 156	0.09 71	0.10 20	0.08 18

DISCO	0.57 306	0.34 138	1.87 235	0.45 389	0.34 344	0.84 417	0.35 318	0.84 304	0.78 404	0.59 321	0.63 316	1.06 450	0.53 341	1.10 296	0.82 380	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.10 105	0.22 264	0.18 251

PSMNet_ROB	0.66 360	1.01 430	2.33 356	0.38 328	0.31 315	0.72 367	0.55 411	0.86 320	0.69 324	0.54 250	0.60 292	0.75 366	0.47 313	2.00 430	0.82 380	0.17 360	0.13 278	0.19 393	0.19 356	0.24 292	0.27 366

psmorigin	1.36 477	0.60 268	13.80 526	0.37 313	0.29 287	0.62 279	0.33 306	0.77 242	0.61 238	0.96 448	0.88 418	1.17 464	0.73 410	4.00 508	0.86 384	0.19 386	0.22 403	0.17 367	0.18 336	0.24 292	0.29 378

GCAP-BAT	0.43 152	0.31 117	1.82 211	0.25 35	0.26 257	0.65 322	0.23 116	0.48 54	0.37 27	0.67 380	0.82 405	0.44 183	0.24 86	0.48 154	0.87 385	0.09 40	0.13 278	0.09 46	0.22 380	0.08 4	0.09 29

LSM	3.31 511	1.11 443	5.29 511	9.40 524	30.65 535	0.84 417	1.12 485	0.91 359	1.22 472	1.36 478	2.19 486	0.93 422	0.83 426	1.66 369	0.90 386	0.21 402	0.31 444	0.24 426	0.28 408	0.39 421	6.33 523

DispFullNet	1.67 491	2.10 511	5.22 509	1.53 502	8.90 518	0.86 423	0.31 275	0.96 402	0.96 446	1.37 481	1.01 439	1.13 459	1.98 494	1.51 347	0.91 387	0.54 470	0.31 444	1.18 496	0.63 489	1.13 489	0.80 483

YMNet	0.62 338	0.72 323	1.93 260	0.41 354	0.41 400	0.87 427	0.43 362	0.87 329	0.71 343	0.74 407	0.81 401	0.83 393	0.46 305	0.86 273	0.93 388	0.19 386	0.22 403	0.20 401	0.17 323	0.41 429	0.21 291

YMNet_1	0.62 338	0.72 323	1.93 260	0.41 354	0.41 400	0.87 427	0.43 362	0.87 329	0.71 343	0.74 407	0.81 401	0.83 393	0.46 305	0.86 273	0.93 388	0.19 386	0.22 403	0.20 401	0.17 323	0.41 429	0.21 291

ASMatch	0.60 325	0.43 195	2.58 407	0.91 478	0.36 364	0.56 176	0.25 167	0.52 82	0.61 238	0.47 169	1.21 454	0.47 213	0.66 393	1.34 323	0.94 390	0.10 124	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.10 20	0.16 213

ccnet	0.71 389	0.41 183	1.59 116	0.40 347	0.45 418	1.06 451	0.55 411	0.98 414	0.71 343	0.88 436	0.97 433	0.82 391	0.88 437	1.68 372	0.94 390	0.32 451	0.26 429	0.32 450	0.27 405	0.34 383	0.30 387

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 90	0.37 155	1.21 47	0.26 63	0.18 116	0.73 373	0.18 26	0.53 90	0.41 55	0.35 99	0.30 63	0.58 275	0.22 64	0.33 53	0.95 392	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.35 442	0.13 75	0.15 186

DANet	0.80 421	0.65 300	2.21 333	1.19 494	0.48 428	0.74 377	1.25 491	0.89 343	1.53 487	0.89 438	0.71 378	0.96 429	0.56 353	1.83 401	0.96 393	0.18 371	0.16 337	0.19 393	0.16 306	0.26 323	0.29 378
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Wz-Net-SNSev	0.76 409	1.32 474	3.11 469	0.40 347	0.31 315	0.71 361	0.60 426	0.98 414	0.87 429	0.67 380	0.83 406	0.96 429	0.60 368	1.67 371	0.97 394	0.16 346	0.15 320	0.16 350	0.17 323	0.36 397	0.24 340

Ntro	1.00 450	1.68 493	2.80 441	0.95 482	0.85 477	1.06 451	0.53 404	0.98 414	0.90 438	0.62 348	0.76 393	0.93 422	0.66 393	1.66 369	0.98 395	0.99 494	0.45 468	0.75 482	0.40 458	1.19 491	0.75 479

test-3	0.43 152	0.20 9	1.70 138	0.34 258	0.32 323	0.45 64	0.23 116	0.71 187	0.46 100	0.51 219	0.29 53	0.45 192	0.21 55	0.59 204	0.98 395	0.08 10	0.07 19	0.10 93	0.35 442	0.29 342	0.28 372

test_1	0.43 152	0.20 9	1.70 138	0.34 258	0.32 323	0.45 64	0.23 116	0.71 187	0.46 100	0.50 206	0.29 53	0.45 192	0.21 55	0.59 204	0.98 395	0.08 10	0.07 19	0.10 93	0.35 442	0.29 342	0.29 378

test_3	0.44 162	0.20 9	1.70 138	0.36 292	0.32 323	0.47 85	0.30 262	0.73 203	0.49 123	0.50 206	0.30 63	0.45 192	0.22 64	0.59 204	0.98 395	0.08 10	0.10 187	0.11 156	0.35 442	0.29 342	0.28 372

SHD	0.72 392	0.77 343	2.36 364	0.45 389	0.40 393	0.71 361	0.32 298	1.02 445	1.25 474	1.07 455	0.84 409	0.90 415	0.73 410	1.09 295	0.98 395	0.21 402	0.18 365	0.20 401	0.21 372	0.32 368	0.31 395

MDST_ROB	1.17 464	0.42 190	3.87 495	0.54 429	0.44 410	4.11 515	0.58 422	1.31 480	0.84 423	2.12 494	1.12 451	0.98 433	0.71 404	4.24 511	0.99 400	0.16 346	0.14 295	0.19 393	0.17 323	0.18 197	0.35 413

Pruner-Stereo	0.51 257	0.27 65	1.78 178	1.79 506	0.19 145	0.62 279	0.45 379	0.57 114	0.60 222	0.61 337	0.48 175	0.41 155	0.24 86	0.46 138	1.00 401	0.12 237	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.12 47	0.13 138

NCC-stereo	0.79 419	0.94 400	2.42 373	0.59 447	0.45 418	1.90 491	0.46 382	0.99 426	0.72 353	0.64 367	0.84 409	0.91 417	0.73 410	1.80 396	1.00 401	0.27 440	0.19 377	0.23 419	0.31 426	0.24 292	0.22 304

Abc-Net	0.79 419	0.94 400	2.42 373	0.59 447	0.45 418	1.90 491	0.46 382	0.99 426	0.72 353	0.64 367	0.84 409	0.91 417	0.73 410	1.80 396	1.00 401	0.27 440	0.19 377	0.23 419	0.31 426	0.24 292	0.22 304
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	0.70 380	0.56 260	2.25 343	0.35 274	0.41 400	0.86 423	0.43 362	0.94 384	0.82 418	0.62 348	0.53 228	0.91 417	0.60 368	2.70 484	1.00 401	0.14 308	0.11 233	0.16 350	0.14 264	0.25 304	0.27 366

PAM	0.70 380	0.35 145	2.72 427	0.56 438	0.62 461	1.08 458	0.53 404	0.85 310	0.44 77	0.93 444	0.92 423	1.24 466	0.68 398	0.64 217	1.01 405	0.10 124	0.19 377	0.10 93	0.48 468	0.14 96	0.38 431

IRAFT_RVC	0.54 280	0.53 244	1.78 178	0.46 394	0.21 170	0.58 211	0.43 362	0.65 159	0.66 304	0.54 250	0.50 200	0.49 226	0.51 334	1.58 359	1.01 405	0.11 186	0.25 427	0.13 269	0.10 105	0.15 113	0.13 138

SAMSARA	0.91 438	0.97 417	2.22 337	0.80 470	0.58 450	1.32 468	1.31 493	1.01 442	0.94 443	1.36 478	0.87 416	1.38 473	0.90 439	1.72 379	1.02 407	0.24 426	0.30 442	0.22 412	0.25 393	0.36 397	0.35 413

AANet_RVC	0.68 372	1.00 426	2.09 306	0.33 228	0.25 242	0.58 211	0.32 298	0.81 280	0.80 412	0.61 337	0.94 428	0.80 383	0.41 254	2.46 467	1.02 407	0.36 458	0.14 295	0.10 93	0.09 71	0.23 277	0.22 304

PWC_ROB	0.70 380	0.94 400	1.88 237	0.39 338	0.39 384	0.62 279	0.30 262	0.98 414	0.94 443	0.91 441	1.29 459	0.77 372	0.62 382	1.62 366	1.03 409	0.18 371	0.11 233	0.18 387	0.13 236	0.51 456	0.22 304

iRaft-Stereo_20w	0.58 311	0.39 172	1.96 281	0.45 389	0.32 323	0.92 437	0.57 420	1.14 469	0.56 196	0.81 425	0.40 126	0.55 250	0.69 400	0.65 227	1.04 410	0.09 40	0.16 337	0.09 46	0.36 450	0.17 171	0.25 349

aanetorigin	0.77 413	0.80 355	2.59 409	0.43 368	0.44 410	0.58 211	1.01 478	0.57 114	0.68 315	1.53 487	1.23 455	0.81 386	1.08 457	1.07 293	1.07 411	0.18 371	0.15 320	0.17 367	0.21 372	0.54 461	0.30 387

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 475	1.70 495	2.50 393	0.56 438	0.40 393	2.15 502	0.99 473	1.24 476	1.26 475	1.02 451	1.10 450	1.29 468	0.88 437	3.10 497	1.08 412	1.66 509	0.83 501	0.68 479	0.88 500	1.57 502	1.80 515

Reg-Stereo(zero)	0.46 190	0.17 1	2.10 310	0.24 19	0.34 344	0.51 117	0.42 355	0.50 66	0.54 179	0.37 108	0.46 158	0.54 246	0.60 368	0.43 111	1.10 413	0.08 10	0.09 148	0.08 8	0.22 380	0.12 47	0.22 304

PAM_32	0.70 380	0.35 145	2.73 432	0.54 429	0.61 459	1.07 456	0.43 362	0.84 304	0.49 123	0.90 440	0.91 421	1.23 465	0.77 420	0.65 227	1.10 413	0.10 124	0.19 377	0.10 93	0.49 470	0.15 113	0.38 431

MyStereo06	0.54 280	0.41 183	2.68 421	0.30 151	0.23 212	0.60 238	0.30 262	0.81 280	0.44 77	0.84 432	0.52 217	0.78 375	0.58 362	0.48 154	1.10 413	0.09 40	0.17 355	0.12 210	0.10 105	0.16 149	0.20 282

ACVNet_1	1.33 474	1.91 506	4.03 500	1.09 489	0.88 479	1.19 467	0.66 438	1.24 476	1.17 469	0.94 445	0.96 431	3.09 498	1.04 453	2.37 454	1.11 416	1.04 495	0.48 476	1.03 494	0.48 468	1.12 488	0.83 484

IGEV_Zeroshot_test	0.53 275	0.33 126	2.91 453	0.32 207	0.18 116	0.54 148	0.21 68	0.72 192	0.42 64	0.81 425	0.51 204	0.71 348	0.41 254	0.48 154	1.13 417	0.09 40	0.15 320	0.10 93	0.35 442	0.19 218	0.09 29

otaku	1.03 453	1.68 493	2.72 427	0.95 482	0.73 470	1.03 449	0.59 424	0.99 426	0.86 426	0.69 389	1.61 471	0.98 433	0.64 386	1.46 337	1.14 418	0.95 491	0.46 470	0.72 481	0.40 458	1.24 495	0.78 482

PFNet	0.60 325	0.33 126	2.47 386	0.41 354	0.55 443	0.62 279	0.27 213	0.61 140	0.63 268	0.61 337	0.56 260	0.45 192	0.32 182	1.88 416	1.14 418	0.28 444	0.09 148	0.12 210	0.16 306	0.26 323	0.20 282

GANet	0.75 406	0.84 370	2.01 289	0.40 347	0.25 242	0.74 377	0.66 438	0.87 329	0.73 369	0.71 397	1.07 448	0.84 398	0.59 365	2.71 486	1.15 420	0.17 360	0.16 337	0.44 466	0.16 306	0.31 361	0.20 282

test-1	0.44 162	0.48 227	1.69 134	0.30 151	0.27 270	0.50 108	0.28 230	0.80 276	0.43 73	0.40 124	0.54 240	0.41 155	0.24 86	0.31 38	1.16 421	0.09 40	0.20 388	0.10 93	0.17 323	0.11 36	0.26 359

CBMV_ROB	0.76 409	0.42 190	2.68 421	0.33 228	0.22 193	0.74 377	0.47 390	0.96 402	0.76 395	1.04 454	0.96 431	0.88 411	0.93 441	2.06 434	1.19 422	0.22 415	0.24 414	0.27 435	0.25 393	0.25 304	0.28 372

OMP-Stereo	0.59 319	0.65 300	1.74 152	0.56 438	0.37 375	0.60 238	0.26 188	0.70 184	0.65 289	0.66 376	0.60 292	0.69 335	0.32 182	2.09 438	1.20 423	0.10 124	0.07 19	0.12 210	0.09 71	0.17 171	0.10 49

XQC	0.73 401	0.98 420	2.39 368	0.46 394	0.35 356	0.81 410	0.46 382	1.00 434	1.00 451	0.80 420	0.69 364	0.88 411	0.74 415	1.32 321	1.20 423	0.24 426	0.16 337	0.23 419	0.20 366	0.41 429	0.33 407

RainbowNet	1.15 461	1.78 498	2.72 427	1.12 492	0.91 482	1.06 451	0.76 457	1.16 473	1.13 468	0.75 409	0.97 433	1.09 454	0.80 422	1.60 362	1.21 425	1.17 499	1.26 509	1.01 493	0.57 482	1.13 489	0.88 490

STrans-v2	0.67 365	0.56 260	2.64 416	0.27 79	0.23 212	0.57 194	0.33 306	0.96 402	0.69 324	0.92 442	0.85 413	0.89 413	0.93 441	1.83 401	1.21 425	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.09 71	0.11 36	0.12 104

RAFT-RH_RVC	0.61 333	0.50 236	2.33 356	0.36 292	0.29 287	0.60 238	0.18 26	0.44 34	0.58 210	0.76 412	1.91 479	0.47 213	0.29 160	1.60 362	1.23 427	0.14 308	0.07 19	0.13 269	0.13 236	0.10 20	0.09 29

FBW_ROB	0.83 428	0.77 343	1.77 173	0.44 375	0.30 298	0.87 427	0.46 382	1.10 464	0.91 439	0.81 425	0.75 391	1.01 439	0.61 377	3.66 506	1.23 427	0.26 435	0.23 411	0.36 455	0.25 393	0.27 332	0.62 471

NVStereoNet_ROB	1.16 463	0.95 407	2.54 402	0.58 443	0.55 443	0.78 399	0.63 436	1.00 434	1.08 462	1.03 452	4.07 513	1.48 477	1.22 463	2.88 492	1.27 429	0.50 467	0.46 470	0.54 471	0.62 487	0.50 454	0.63 473
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	0.90 437	0.85 374	2.15 322	0.53 426	0.50 430	0.99 443	0.56 416	1.15 472	1.64 490	1.41 483	1.41 467	1.11 458	1.13 461	1.35 324	1.31 430	0.26 435	0.28 437	0.28 438	0.26 400	0.37 405	0.49 458

DeepPrunerF	0.86 432	0.86 377	2.91 453	0.45 389	0.50 430	0.64 308	0.48 393	1.14 469	2.64 506	0.63 356	0.61 299	0.65 305	0.62 382	2.21 446	1.31 430	0.23 418	0.19 377	0.30 446	0.28 408	0.36 397	0.25 349

MSMD_ROB	1.34 475	0.96 409	2.38 366	0.39 338	0.32 323	1.96 494	0.62 434	0.91 359	1.43 482	2.94 512	2.60 496	4.77 511	1.95 493	2.43 465	1.33 432	0.29 445	0.26 429	0.32 450	0.32 432	0.30 353	0.30 387

CBFPSM	0.56 300	0.91 391	1.82 211	0.28 104	0.23 212	0.71 361	0.37 333	0.72 192	0.64 276	0.50 206	0.49 192	1.03 443	0.83 426	0.62 212	1.35 433	0.10 124	0.12 259	0.10 93	0.10 105	0.18 197	0.19 267

anonymity	0.80 421	0.66 307	1.29 58	0.59 447	0.75 471	0.67 334	0.52 400	0.95 397	0.71 343	0.94 445	0.70 374	0.67 321	0.87 434	0.71 247	1.35 433	0.64 477	0.62 484	0.58 472	1.44 512	0.60 467	0.65 474

Consistency-Raft	0.88 435	0.93 398	3.23 481	0.99 485	0.64 462	0.77 394	0.55 411	0.98 414	0.97 447	0.61 337	1.03 443	0.65 305	1.05 454	0.79 266	1.38 435	0.44 462	0.46 470	0.51 470	0.58 484	0.65 469	0.47 454

IIG-Stereo	0.59 319	0.65 300	1.74 152	0.54 429	0.23 212	0.61 259	0.21 68	0.73 203	0.65 289	0.64 367	0.69 364	0.69 335	0.38 222	2.09 438	1.39 436	0.11 186	0.07 19	0.11 156	0.09 71	0.15 113	0.09 29

DGSMNet	2.89 507	0.63 289	3.18 476	3.43 519	4.17 517	2.57 508	6.98 522	0.97 410	0.83 421	0.56 278	1.86 478	0.79 380	0.62 382	1.64 367	1.39 436	4.61 519	5.01 522	5.17 523	4.71 522	4.44 521	4.19 520

ACVNet_2	1.42 483	1.81 499	3.23 481	1.08 488	0.92 483	1.32 468	0.85 464	1.49 488	1.69 491	1.19 470	1.73 475	2.13 488	1.03 452	2.50 471	1.40 438	0.91 488	0.53 478	1.00 492	0.55 476	2.11 510	0.85 485

MeshStereo	1.21 466	1.15 452	3.01 461	0.34 258	0.28 281	1.10 459	0.69 446	1.35 481	1.01 453	2.71 508	2.41 492	2.96 496	1.45 479	2.80 490	1.40 438	0.22 415	0.22 403	0.22 412	0.19 356	0.50 454	0.26 359
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
LVE	1.96 497	2.17 517	3.14 471	1.68 503	1.80 511	1.63 482	1.03 479	2.34 505	2.81 507	1.25 472	2.89 502	4.24 507	1.29 465	2.79 489	1.44 440	2.85 516	0.91 504	1.18 496	1.46 513	1.23 494	1.10 501

EAI-Stereo	0.78 417	0.25 45	1.67 131	0.54 429	0.59 452	1.95 493	2.05 508	1.11 468	0.64 276	0.95 447	1.49 468	0.50 229	0.67 395	0.59 204	1.44 440	0.09 40	0.19 377	0.09 46	0.49 470	0.13 75	0.22 304

Dean	1.79 493	1.83 500	3.92 497	1.29 496	1.07 493	1.55 478	1.00 476	1.95 502	2.33 502	1.47 486	4.19 514	4.26 508	1.33 471	2.21 446	1.48 442	1.14 498	0.68 491	1.18 496	0.74 494	1.24 495	0.98 493

IMH-64-1	1.39 480	1.64 489	1.86 230	1.36 497	1.11 494	1.39 471	1.19 489	1.76 495	1.45 484	1.16 462	2.21 487	1.53 478	1.38 474	1.98 426	1.52 443	1.29 501	0.67 487	1.27 500	0.69 491	1.29 497	0.98 493

IMH-64	1.39 480	1.64 489	1.86 230	1.36 497	1.11 494	1.39 471	1.19 489	1.76 495	1.45 484	1.16 462	2.21 487	1.53 478	1.38 474	1.98 426	1.52 443	1.29 501	0.67 487	1.27 500	0.69 491	1.29 497	0.98 493

RTSC	0.72 392	1.00 426	2.22 337	0.40 347	0.29 287	0.82 413	0.31 275	0.96 402	1.10 464	0.92 442	0.81 401	0.78 375	0.58 362	1.23 314	1.55 445	0.18 371	0.17 355	0.14 305	0.17 323	0.43 437	0.30 387

Wz-Net-TNSev	0.91 438	1.73 497	3.08 465	0.36 292	0.31 315	1.00 446	0.71 450	1.06 458	0.97 447	0.71 397	0.72 383	1.09 454	0.87 434	2.42 463	1.59 446	0.20 396	0.20 388	0.16 350	0.20 366	0.44 445	0.35 413

WZ-Net	0.92 440	1.31 471	3.76 493	0.41 354	0.36 364	0.86 423	0.71 450	1.00 434	1.06 460	0.82 429	0.92 423	1.06 450	1.05 454	2.16 443	1.61 447	0.19 386	0.13 278	0.15 332	0.16 306	0.32 368	0.28 372

IGEV-RUCA	2.28 499	0.30 106	1.15 37	0.40 347	1.86 512	2.06 500	1.90 506	1.36 482	1.80 497	3.70 516	3.76 511	5.02 512	8.19 520	2.12 440	1.63 448	0.25 431	0.76 498	2.72 518	1.91 514	2.39 513	2.36 517

IMH	2.02 498	2.15 516	2.69 424	1.68 503	1.12 496	1.66 485	0.92 469	2.10 503	1.92 499	1.32 477	2.66 499	2.21 490	1.69 488	5.78 515	1.68 449	5.54 520	0.96 505	1.31 502	0.71 493	1.32 500	0.99 498

FCDSN-DC	1.29 472	0.54 249	2.50 393	0.47 399	0.41 400	1.12 460	0.60 426	1.10 464	1.27 476	2.23 500	2.87 501	3.67 502	3.12 508	2.39 460	1.69 450	0.30 448	0.26 429	0.31 447	0.30 420	0.35 393	0.38 431
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM_RVC	1.89 495	0.92 392	2.50 393	0.96 484	0.93 484	1.63 482	1.37 496	1.52 490	12.43 520	1.85 491	1.69 474	2.40 492	1.74 490	2.81 491	1.71 451	0.53 468	0.47 473	0.42 464	0.47 467	0.74 475	0.74 477
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	1.07 456	1.13 447	2.88 446	0.65 458	0.69 467	0.99 443	0.68 444	1.05 457	0.87 429	1.36 478	1.23 455	1.46 476	0.94 444	1.87 409	1.72 452	0.66 478	0.61 483	0.58 472	0.57 482	0.65 469	0.77 481
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
G-Net	0.99 447	0.64 293	2.76 435	0.57 441	0.67 464	2.03 498	0.72 453	0.76 232	0.67 313	1.14 461	2.56 495	1.30 471	1.02 451	1.48 345	1.74 453	0.25 431	0.24 414	0.24 426	0.26 400	0.37 405	0.31 395

PWCK	1.49 486	1.90 505	3.22 480	1.09 489	0.54 440	1.71 486	1.73 504	1.49 488	1.53 487	1.44 485	1.80 476	1.82 483	1.30 467	3.34 501	1.76 454	1.07 496	0.56 480	0.97 491	0.58 484	1.38 501	0.65 474

HHNet	0.60 325	0.65 300	2.60 412	0.36 292	0.25 242	0.64 308	0.61 430	0.64 153	0.62 256	0.55 268	1.13 452	0.32 106	0.60 368	0.42 108	1.79 455	0.15 325	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.18 197	0.15 186

DPSNet	0.86 432	0.60 268	2.34 358	0.58 443	0.36 364	1.07 456	0.75 455	1.30 479	1.05 457	0.70 393	0.68 355	0.94 426	1.29 465	2.08 436	1.82 456	0.26 435	0.23 411	0.16 350	0.17 323	0.48 449	0.40 441

WCMA_ROB	1.12 457	0.83 368	2.66 419	0.58 443	0.34 344	1.17 466	0.71 450	0.93 376	0.94 443	1.74 490	2.63 498	3.09 498	1.71 489	1.70 375	1.84 457	0.26 435	0.21 397	0.20 401	0.21 372	0.28 338	0.43 448

SDNR	1.22 469	0.80 355	2.71 425	0.33 228	1.48 506	1.98 497	0.23 116	1.93 501	2.44 503	0.89 438	2.52 493	1.36 472	0.51 334	3.65 505	1.93 458	0.30 448	0.31 444	0.22 412	0.16 306	0.33 376	0.36 421

MFN_U_SF_RVC	1.55 489	2.39 518	3.16 473	0.65 458	0.41 400	1.12 460	0.46 382	1.23 475	1.33 477	1.61 488	1.20 453	1.43 475	0.98 448	1.76 385	1.97 459	1.90 512	1.80 511	1.98 515	2.15 516	1.63 503	1.77 514

KSHMR	4.10 513	1.97 509	5.27 510	1.71 505	1.47 505	1.96 494	1.28 492	3.19 511	17.33 531	2.12 494	15.91 526	9.18 520	1.57 485	8.42 521	1.98 460	1.52 507	1.26 509	1.67 512	1.19 509	1.67 504	1.40 508

WAO-6	1.58 490	1.54 484	2.32 353	1.14 493	1.00 487	2.30 504	1.03 479	1.82 498	2.85 508	1.25 472	2.61 497	2.20 489	1.56 484	2.47 469	1.99 461	0.95 491	0.67 487	1.19 499	0.83 498	1.08 487	0.88 490

ELAS_RVC	1.37 479	0.78 351	3.21 479	0.55 436	0.50 430	1.49 475	2.48 512	1.48 487	1.71 493	2.13 497	2.09 482	2.07 487	2.56 501	1.90 418	2.02 462	0.35 456	0.36 454	0.37 459	0.34 439	0.49 452	0.47 454
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-8	2.80 505	2.14 514	2.89 449	1.91 510	1.04 491	3.98 513	0.96 471	3.26 513	6.17 514	2.15 498	3.37 509	3.31 500	2.41 499	11.84 523	2.03 463	2.05 513	1.86 513	1.54 508	0.92 501	1.22 492	0.87 488

Venus	2.80 505	2.14 514	2.89 449	1.91 510	1.04 491	3.98 513	0.96 471	3.26 513	6.17 514	2.15 498	3.37 509	3.31 500	2.41 499	11.84 523	2.03 463	2.05 513	1.86 513	1.54 508	0.92 501	1.22 492	0.87 488

WAO-7	1.48 485	1.63 487	2.49 389	0.93 480	0.75 471	1.72 487	1.10 483	1.84 499	1.96 500	1.43 484	2.54 494	1.97 485	1.61 486	3.06 495	2.08 465	0.69 480	0.66 486	0.94 489	0.74 494	0.80 481	0.69 476

RTS	1.21 466	1.31 471	6.39 515	0.52 420	0.51 435	1.61 480	0.79 459	1.03 452	1.37 480	1.13 459	1.30 460	1.10 456	0.85 430	2.65 480	2.08 465	0.21 402	0.24 414	0.18 387	0.18 336	0.43 437	0.32 400

RTSA	1.21 466	1.31 471	6.39 515	0.52 420	0.51 435	1.61 480	0.79 459	1.03 452	1.37 480	1.13 459	1.30 460	1.10 456	0.85 430	2.65 480	2.08 465	0.21 402	0.24 414	0.18 387	0.18 336	0.43 437	0.32 400

DRaft	0.62 338	0.38 163	1.76 164	0.24 19	0.16 58	0.64 308	0.66 438	0.53 90	0.53 167	0.67 380	0.99 436	0.38 135	1.00 449	1.44 332	2.10 468	0.10 124	0.14 295	0.10 93	0.14 264	0.18 197	0.21 291

EDNetEfficientorigin	8.18 521	0.98 420	145.96 541	0.51 416	0.89 480	0.72 367	0.48 393	0.85 310	1.56 489	2.12 494	1.49 468	1.29 468	1.31 468	1.83 401	2.13 469	0.13 267	0.12 259	0.17 367	0.18 336	0.39 421	0.45 451

FC-DCNN	1.49 486	0.59 266	2.88 446	0.44 375	0.39 384	1.97 496	0.66 438	1.67 494	1.70 492	2.72 509	2.89 502	4.22 505	2.97 505	2.55 475	2.19 470	0.29 445	0.26 429	0.31 447	0.30 420	0.32 368	0.39 437

ELAS	1.39 480	0.79 353	2.86 444	0.53 426	0.50 430	2.81 509	2.20 509	1.61 493	1.50 486	2.28 502	2.35 490	1.82 483	2.13 495	1.73 380	2.22 471	0.35 456	0.37 456	0.35 453	0.35 442	0.49 452	0.47 454
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PA-Net	0.84 430	1.00 426	3.49 489	0.63 454	0.40 393	0.70 359	0.52 400	0.86 320	0.84 423	0.52 227	0.59 277	0.70 345	0.54 344	2.35 453	2.23 472	0.17 360	0.27 435	0.19 393	0.28 408	0.22 264	0.36 421
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
THIR-Stereo	0.86 432	0.62 278	2.13 316	0.25 35	0.16 58	0.58 211	2.74 514	0.59 128	0.51 141	0.62 348	1.62 472	0.97 432	1.80 491	1.69 374	2.25 473	0.10 124	0.08 80	0.14 305	0.11 166	0.15 113	0.11 69

DEmStereo	0.68 372	0.31 117	2.25 343	0.42 364	0.17 84	0.66 328	0.89 467	0.51 71	0.59 217	0.60 329	1.01 439	0.45 192	1.26 464	1.54 351	2.26 474	0.10 124	0.08 80	0.10 93	0.10 105	0.10 20	0.11 69

FC-DCNN v2	1.54 488	0.58 264	2.80 441	0.44 375	0.39 384	2.05 499	0.66 438	1.90 500	1.84 498	2.79 510	2.97 505	4.41 509	3.07 506	2.65 480	2.30 475	0.29 445	0.26 429	0.31 447	0.30 420	0.32 368	0.38 431

SGM-Forest	1.04 454	0.42 190	3.59 492	0.41 354	0.32 323	1.05 450	1.32 494	0.94 384	0.83 421	1.16 462	2.23 489	1.03 443	1.39 476	2.49 470	2.35 476	0.21 402	0.21 397	0.20 401	0.19 356	0.23 277	0.32 400
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MADNet+	1.36 477	1.93 508	5.95 513	0.81 473	0.59 452	1.57 479	1.09 482	1.39 485	1.22 472	0.84 432	1.01 439	1.25 467	1.12 460	3.19 498	2.36 477	0.45 464	0.47 473	0.38 461	0.34 439	0.59 464	0.57 466

CSAN	1.25 470	1.12 444	3.04 462	0.51 416	0.37 375	1.06 451	1.15 487	1.22 474	1.08 462	1.17 467	1.91 479	1.04 446	1.31 468	5.96 517	2.43 478	0.26 435	0.22 403	0.24 426	0.24 386	0.31 361	0.30 387

ADCPNet	0.99 447	0.99 424	3.93 499	0.37 313	0.68 466	1.36 470	0.62 434	0.87 329	0.76 395	0.78 418	0.81 401	1.08 452	1.18 462	1.14 305	2.49 479	0.21 402	0.69 493	0.21 409	0.95 503	0.29 342	0.37 428

test_sample9	0.94 442	0.62 278	1.93 260	0.27 79	0.22 193	0.68 346	0.31 275	0.93 376	0.66 304	0.57 289	0.51 204	0.55 250	0.45 292	1.91 419	2.55 480	0.61 474	4.16 520	0.87 484	0.56 479	0.25 304	0.23 328

test_sample8	1.12 457	0.62 278	1.93 260	0.27 79	0.22 193	0.68 346	0.31 275	0.95 397	0.61 238	1.18 469	0.56 260	2.53 493	1.31 468	1.91 419	2.55 480	0.61 474	4.16 520	0.87 484	0.56 479	0.25 304	0.23 328

NaN_ROB	1.14 459	0.94 400	2.96 455	0.53 426	0.56 445	1.13 462	0.99 473	0.98 414	1.00 451	1.09 457	0.87 416	0.77 372	1.06 456	5.90 516	2.72 482	0.16 346	0.23 411	0.16 350	0.24 386	0.22 264	0.36 421

AnyNet_C01	1.14 459	1.49 483	4.23 504	0.54 429	0.53 438	1.51 477	1.37 496	1.04 456	1.07 461	1.17 467	1.33 463	1.15 461	1.08 457	1.61 365	2.74 483	0.25 431	0.22 403	0.28 438	0.24 386	0.48 449	0.40 441

notaker	2.66 502	2.07 510	3.31 485	2.61 516	1.43 501	1.76 489	1.11 484	2.76 509	1.79 496	2.26 501	11.53 524	3.96 503	4.29 512	3.09 496	2.76 484	1.55 508	0.88 503	1.70 513	1.07 507	2.00 509	1.35 506

SANet	1.20 465	1.21 460	3.33 486	0.38 328	0.27 270	1.73 488	0.85 464	1.10 464	2.49 505	1.16 462	1.83 477	1.72 482	1.50 482	2.37 454	2.84 485	0.18 371	0.16 337	0.16 350	0.15 287	0.32 368	0.32 400

JetBlue	1.78 492	1.63 487	3.92 497	0.73 463	1.21 498	4.38 516	3.35 515	1.59 491	1.20 471	1.26 475	1.52 470	2.37 491	1.88 492	3.23 499	3.00 486	0.53 468	0.47 473	0.48 469	0.49 470	1.29 497	0.97 492

ttt	0.66 360	0.22 25	1.68 132	0.34 258	0.24 225	0.60 238	0.26 188	1.00 434	0.77 399	0.55 268	0.67 347	0.54 246	0.36 201	2.14 442	3.03 487	0.16 346	0.13 278	0.13 269	0.12 204	0.15 113	0.17 231

CrosDoStereo	0.94 442	0.37 155	2.53 396	0.25 35	0.32 323	0.54 148	3.76 518	0.72 192	0.60 222	0.70 393	1.40 465	0.53 240	1.49 480	1.78 388	3.09 488	0.10 124	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.21 246	0.11 69

DeepStereo_LL	0.94 442	0.37 155	2.53 396	0.25 35	0.32 323	0.54 148	3.76 518	0.72 192	0.60 222	0.70 393	1.40 465	0.53 240	1.49 480	1.78 388	3.09 488	0.10 124	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.21 246	0.11 69

SGM+DAISY	1.83 494	1.43 480	3.81 494	0.87 475	1.01 488	2.38 506	2.53 513	1.36 482	1.75 494	2.92 511	3.22 508	2.65 494	2.93 503	2.22 449	3.10 490	0.72 481	0.69 493	0.63 476	0.62 487	0.77 479	0.98 493

TorneroNet-64	2.65 501	1.83 500	3.30 483	1.46 500	1.20 497	3.89 512	0.99 473	3.51 517	6.71 517	2.56 505	4.60 515	4.22 505	3.85 511	3.33 500	3.14 491	1.19 500	0.65 485	1.39 505	0.79 497	3.31 517	1.15 502

ktn	4.35 514	2.10 511	2.89 449	1.80 507	1.49 507	2.13 501	1.41 501	2.26 504	12.72 521	11.41 523	16.43 527	11.15 523	3.75 509	4.36 512	3.18 492	1.82 511	0.98 507	1.73 514	1.21 510	2.97 516	1.27 505

ADCRef	0.80 421	0.96 409	2.29 350	0.37 313	0.35 356	0.96 440	0.51 397	0.87 329	0.75 386	0.88 436	0.83 406	0.61 286	1.36 473	1.02 288	3.27 493	0.13 267	0.11 233	0.17 367	0.19 356	0.25 304	0.21 291

ADCL	0.99 447	0.79 353	2.43 377	0.39 338	0.32 323	1.50 476	1.90 506	0.92 368	0.97 447	1.26 475	1.27 457	1.00 438	1.42 478	1.14 305	3.31 494	0.17 360	0.14 295	0.22 412	0.21 372	0.30 353	0.22 304

pmcnn	1.32 473	1.05 436	2.77 437	0.74 465	1.43 501	0.72 367	0.56 416	0.96 402	0.91 439	0.99 449	2.92 504	6.01 516	0.70 402	2.38 457	3.32 495	0.13 267	0.10 187	0.08 8	0.06 9	0.34 383	0.22 304

SuperB	1.15 461	1.14 448	5.43 512	0.36 292	0.26 257	0.81 410	0.89 467	0.88 337	1.17 469	0.67 380	0.68 355	0.63 293	1.39 476	1.74 382	3.37 496	0.15 325	0.12 259	0.17 367	0.16 306	2.80 515	0.25 349

UNDER WATER-64	2.47 500	1.89 504	4.86 507	1.82 509	1.44 503	3.18 511	1.57 503	2.62 506	5.64 513	2.05 493	2.13 484	4.13 504	3.76 510	2.62 478	3.42 497	1.47 506	0.85 502	1.57 510	1.07 507	1.82 507	1.49 509

ff1	0.73 401	0.23 32	2.01 289	0.30 151	0.21 170	0.57 194	0.26 188	0.74 207	0.88 432	0.53 237	0.63 316	0.66 312	0.39 236	2.52 472	3.43 498	0.10 124	0.24 414	0.15 332	0.13 236	0.25 304	0.36 421

mmx	0.72 392	0.23 32	2.01 289	0.30 151	0.21 170	0.57 194	0.26 188	0.99 426	0.76 395	0.53 237	0.63 316	0.66 312	0.39 236	2.52 472	3.43 498	0.13 267	0.10 187	0.15 332	0.13 236	0.15 113	0.15 186

xxx	0.72 392	0.23 32	2.01 289	0.30 151	0.21 170	0.57 194	0.26 188	0.99 426	0.76 395	0.53 237	0.63 316	0.66 312	0.39 236	2.52 472	3.43 498	0.13 267	0.10 187	0.15 332	0.13 236	0.15 113	0.15 186

ADCMid	0.96 446	1.32 474	2.74 433	0.38 328	0.35 356	0.99 443	0.58 422	0.94 384	0.86 426	1.23 471	1.01 439	1.01 439	1.00 449	1.05 292	3.97 501	0.21 402	0.19 377	0.42 464	0.32 432	0.40 426	0.29 378

UNDER WATER	2.74 503	1.85 502	4.54 506	1.81 508	1.44 503	2.34 505	1.40 499	3.24 512	6.60 516	2.60 506	2.76 500	5.75 514	5.24 515	3.02 494	4.01 502	1.45 505	0.81 500	1.59 511	1.06 506	1.80 506	1.51 510

AnyNet_C32	1.00 450	1.33 476	2.53 396	0.49 409	0.54 440	1.15 464	1.14 486	0.91 359	0.89 436	1.11 458	0.95 430	0.87 407	0.93 441	1.50 346	4.07 503	0.21 402	0.20 388	0.25 431	0.24 386	0.38 412	0.33 407

EDNetEfficient	1.27 471	0.70 317	4.05 501	0.64 455	0.98 485	0.94 438	1.40 499	0.85 310	1.75 494	2.34 503	1.33 463	1.05 448	2.21 497	1.58 359	4.15 504	0.15 325	0.19 377	0.14 305	0.27 405	0.38 412	0.32 400

TorneroNet	5.50 517	1.92 507	3.16 473	1.47 501	1.25 500	14.07 525	1.06 481	4.90 518	20.99 536	10.17 520	16.48 528	11.88 525	6.93 518	3.34 501	4.20 505	1.30 503	0.69 493	1.45 507	0.86 499	2.61 514	1.20 503

1111x	0.74 404	0.21 14	1.93 260	0.31 178	0.17 84	0.63 297	0.32 298	1.03 452	0.74 373	0.52 227	0.62 304	0.57 268	0.47 313	2.38 457	4.25 506	0.12 237	0.14 295	0.11 156	0.12 204	0.12 47	0.14 153

MADNet++	2.79 504	2.11 513	2.97 458	2.49 514	2.28 513	2.95 510	2.31 510	2.67 507	2.47 504	3.03 513	3.13 507	2.70 495	2.92 502	4.10 509	4.48 507	2.68 515	2.24 519	3.04 520	2.44 518	2.37 512	2.34 516

ADCP+	0.94 442	1.12 444	3.14 471	0.34 258	0.39 384	1.06 451	0.79 459	0.89 343	0.80 412	0.66 376	0.67 347	0.85 401	1.55 483	0.93 278	4.55 508	0.13 267	0.11 233	0.16 350	0.15 287	0.26 323	0.25 349

MANE	2.90 508	1.14 448	2.96 455	1.03 486	1.01 488	5.01 517	2.45 511	5.36 519	6.88 518	3.58 515	4.76 517	5.99 515	4.99 513	4.23 510	4.61 509	0.56 473	0.67 487	0.44 466	0.78 496	0.51 456	1.03 499

ADCS	1.05 455	1.36 479	2.98 459	0.42 364	0.36 364	0.96 440	0.81 463	1.06 458	1.12 466	1.25 472	0.97 433	1.08 452	0.90 439	1.25 318	4.86 510	0.21 402	0.21 397	0.22 412	0.23 384	0.36 397	0.38 431

test_xeample	0.72 392	0.21 14	1.36 71	0.27 79	0.17 84	0.59 227	0.28 230	1.01 442	0.70 333	0.55 268	0.67 347	0.44 183	0.39 236	1.88 416	5.17 511	0.12 237	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.13 75	0.15 186

xxxx	0.70 380	0.21 14	1.33 66	0.28 104	0.18 116	0.63 297	0.24 148	1.02 445	0.69 324	0.50 206	0.62 304	0.58 275	0.38 222	1.47 344	5.21 512	0.13 267	0.12 259	0.11 156	0.10 105	0.12 47	0.15 186

tt	4.93 516	0.27 65	4.20 503	2.29 513	1.58 508	10.20 523	16.97 527	9.42 525	5.02 512	1.67 489	1.28 458	4.68 510	5.03 514	3.37 503	5.92 513	6.16 522	9.47 529	2.82 519	3.18 520	3.60 518	1.53 511

TCMNet-wrong-test	5.51 518	6.62 523	6.20 514	13.02 528	11.90 522	7.14 519	5.53 521	6.99 523	1.44 483	2.65 507	3.10 506	8.37 519	5.95 517	4.75 514	6.05 514	3.07 517	0.98 507	2.38 517	1.99 515	6.62 523	5.43 522

JetRed	3.29 510	4.93 520	10.17 519	1.45 499	1.72 510	7.44 520	5.05 520	3.06 510	2.12 501	2.41 504	2.39 491	2.99 497	2.37 498	3.51 504	6.44 515	1.32 504	1.90 515	1.37 504	1.23 511	2.21 511	1.76 513

SGM-ForestM	2.98 509	1.70 495	3.52 491	0.67 460	0.47 426	5.18 518	3.36 516	3.30 515	2.86 509	4.44 517	3.79 512	9.80 521	5.50 516	6.29 518	6.52 516	0.27 440	0.36 454	0.24 426	0.27 405	0.38 412	0.58 468

222	0.78 417	0.23 32	1.23 50	0.28 104	0.18 116	0.62 279	0.24 148	1.02 445	0.70 333	0.58 307	0.66 344	0.46 205	0.42 270	1.80 396	6.53 517	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.12 47	0.17 231

AAGNet	0.88 435	0.33 126	1.79 198	0.54 429	0.98 485	0.62 279	0.46 382	0.50 66	0.60 222	0.58 307	0.53 228	0.50 229	0.73 410	1.23 314	7.48 518	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.14 96	0.09 29

PML	23.15 532	16.83 528	7.78 517	5.49 520	9.93 519	51.13 540	104.50 540	5.76 520	13.62 524	37.30 540	105.93 540	30.86 540	23.50 535	12.07 525	7.87 519	6.30 523	2.12 518	6.32 525	2.43 517	10.44 527	2.90 518

coex-ft	5.95 519	1.67 491	60.57 539	0.34 258	0.30 298	0.77 394	0.69 446	0.74 207	4.41 511	19.22 531	2.15 485	1.62 481	7.97 519	1.81 399	8.96 520	0.44 462	2.08 517	0.18 387	0.19 356	0.38 412	4.62 521

LE_ROB	4.43 515	1.35 478	9.38 518	2.79 517	3.93 515	2.43 507	3.46 517	2.68 508	11.19 519	11.66 524	4.73 516	5.26 513	10.46 522	4.50 513	9.49 521	0.82 487	0.69 493	1.34 503	0.98 504	0.75 477	0.76 480

LRCNet_RVC	13.74 528	19.30 529	12.75 524	19.46 531	12.69 523	1.86 490	0.41 352	12.33 526	1.05 457	15.77 527	18.83 532	12.62 528	8.70 521	12.21 526	9.62 522	22.22 533	8.37 528	25.85 534	24.01 534	19.32 532	17.44 533

ACVNet-4b	1.93 496	1.85 502	4.10 502	1.07 487	0.86 478	1.15 464	0.53 404	1.06 458	1.12 466	0.64 367	1.09 449	1.99 486	0.70 402	2.20 445	9.86 523	5.62 521	0.41 467	1.03 494	0.55 476	1.86 508	0.85 485

HanzoNet	7.64 520	2.86 519	5.05 508	7.01 522	3.97 516	2.18 503	1.34 495	3.37 516	4.05 510	13.17 525	10.58 518	10.73 522	16.52 528	8.45 522	10.51 524	10.48 528	9.72 530	5.59 524	13.46 529	6.84 524	6.83 524

DGTPSM_ROB	8.89 522	5.62 521	12.25 521	5.92 521	11.32 520	8.54 521	24.18 529	6.40 521	13.49 522	5.15 518	11.46 522	6.19 517	10.92 523	7.00 519	13.72 525	4.47 518	7.65 523	3.92 521	7.45 525	4.38 520	7.87 525

DPSMNet_ROB	9.48 523	5.64 522	13.01 525	8.82 523	11.82 521	8.54 521	24.20 530	6.41 522	13.65 525	5.32 519	11.47 523	6.33 518	10.92 523	7.69 520	13.89 526	7.25 527	8.19 525	5.06 522	7.78 526	5.31 522	8.26 526

DPSimNet_ROB	17.97 529	20.20 535	24.98 533	17.62 529	15.92 527	21.53 535	21.00 528	13.70 527	15.61 529	23.89 537	14.69 525	22.87 533	24.58 539	12.70 528	14.56 527	18.48 532	12.91 531	20.21 532	12.05 527	17.76 528	14.17 530

Anonymous_1	22.91 531	11.20 525	12.13 520	12.75 525	26.28 534	19.43 531	27.92 534	14.08 528	13.61 523	14.96 526	10.58 518	11.26 524	11.19 525	12.55 527	14.57 528	38.28 540	7.88 524	34.96 537	63.99 537	89.57 540	10.94 529

BEATNet-Init1	12.10 524	11.19 524	27.29 537	2.99 518	3.51 514	21.84 536	11.10 523	14.34 529	13.83 526	20.34 532	20.33 533	26.35 539	20.03 530	19.06 534	14.80 529	1.74 510	1.81 512	2.05 516	2.49 519	3.69 519	3.12 519

DPSM_ROB	12.34 525	11.21 526	12.51 522	12.91 526	12.80 524	19.84 533	28.28 535	14.38 530	14.28 527	10.58 521	11.26 520	12.03 526	11.85 526	13.15 529	15.34 530	7.11 525	8.31 526	6.50 526	7.35 523	8.84 525	8.31 527

DPSM	12.34 525	11.21 526	12.51 522	12.91 526	12.80 524	19.84 533	28.28 535	14.38 530	14.28 527	10.58 521	11.26 520	12.03 526	11.85 526	13.15 529	15.34 530	7.11 525	8.31 526	6.50 526	7.35 523	8.84 525	8.31 527

HaxPig	19.86 530	22.40 536	22.34 530	17.95 530	17.95 528	11.77 524	11.89 524	16.02 532	15.89 530	21.10 533	21.41 534	18.74 532	18.39 529	20.08 535	19.69 532	23.63 537	23.22 535	24.06 533	23.69 533	23.00 533	23.95 535

xxxxx1	28.96 538	20.11 532	14.07 527	49.74 537	39.15 537	18.98 527	26.64 531	21.94 534	20.21 533	16.45 528	17.48 529	18.36 529	21.56 531	16.21 531	20.88 533	23.07 534	26.55 536	66.40 538	78.70 538	30.27 535	32.51 538

tt_ll	28.96 538	20.11 532	14.07 527	49.74 537	39.15 537	18.98 527	26.64 531	21.94 534	20.21 533	16.45 528	17.48 529	18.36 529	21.56 531	16.21 531	20.88 533	23.07 534	26.55 536	66.40 538	78.70 538	30.27 535	32.51 538

ff	28.96 538	20.11 532	14.07 527	49.74 537	39.15 537	18.98 527	26.64 531	21.94 534	20.21 533	16.45 528	17.48 529	18.36 529	21.56 531	16.21 531	20.88 533	23.07 534	26.55 536	66.40 538	78.70 538	30.27 535	32.51 538

MEDIAN_ROB	23.96 533	27.05 540	26.39 536	22.16 532	22.13 530	16.12 526	13.97 525	20.24 533	20.05 532	25.50 538	25.31 538	22.96 534	22.63 534	24.39 536	23.24 536	28.20 538	27.23 539	28.62 535	27.75 535	27.50 534	27.76 536

AVERAGE_ROB	26.93 537	30.34 541	29.27 538	25.82 533	25.34 531	19.48 532	15.17 526	23.55 537	23.00 537	28.45 539	27.87 539	26.25 538	25.86 540	26.96 540	25.55 537	31.30 539	30.07 540	31.76 536	30.81 536	30.79 538	30.93 537

Selective-RAFT-Error	24.87 535	22.59 538	25.14 534	26.13 535	25.82 533	39.93 538	57.03 538	28.97 539	28.95 540	21.21 536	22.65 537	24.25 536	23.98 538	26.43 538	30.83 538	14.27 530	16.71 533	13.10 529	14.82 532	17.82 530	16.76 532

CasAABBNet	24.81 534	22.53 537	24.83 532	26.08 534	25.74 532	39.86 537	57.06 539	28.87 538	28.83 539	21.16 535	22.54 536	24.22 535	23.89 537	26.38 537	30.87 539	14.25 529	16.71 533	13.09 528	14.81 531	17.78 529	16.71 531

LSM0	26.58 536	22.63 539	25.88 535	30.13 536	52.21 540	39.94 539	56.74 537	28.97 539	28.72 538	21.14 534	22.26 535	24.43 537	23.88 536	26.54 539	30.87 539	14.32 531	16.55 532	13.12 530	14.71 530	17.92 531	20.60 534

test_example2	115.39 541	123.23 542	94.57 540	115.52 540	123.55 541	101.63 541	114.33 541	53.41 541	99.48 541	134.90 541	135.05 541	85.83 541	85.11 541	111.32 541	106.15 541	152.55 541	205.26 541	99.78 541	114.96 541	140.96 541	110.20 541

ccccc		297.21 543		374.70 542	380.44 542	203.92 542		216.32 542		203.37 542		215.01 542		312.78 542		412.57 542	356.13 542	256.09 542	227.69 542	428.88 542

ASD4		19.65 530

Low-res two-view benchmark